前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >史上最全的Python大集合:awesome-python

史上最全的Python大集合:awesome-python

作者头像
HuangWeiAI
发布2019-08-19 15:28:32
2.8K0
发布2019-08-19 15:28:32
举报
文章被收录于专栏:浊酒清味浊酒清味
传说, GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,这个系列以“全”闻名,但凡是有一定知识度的领域、语言、框架等,都有自己的 awesome-xxx 系列的项目。今天我们就介绍这个系列中的Python:awesome-python,它是由 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包罗万象:

https://github.com/vinta/awesome-python

awesome-python 已经有七万多个Star,受欢迎程度可见一斑:

主要内容

总体而言,awesome-python 包括了Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

我们截取一个目录片段:

截了这么多,还只是到了字母D,可见内容之多超乎想象。

当然如果你想看中文版,这里有链接,可以查看中文的目录,点击中文版的链接后会自动跳到对应的英文原版。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25621020

如何使用

在主目录下面,就是子目录,在这里我们拿数据分析举例:

中文版:

对比发现,英文版比中文版多了Optimus。当我们找到了数据分析之后,我们点进其中的Pandas后,会跳到:

至此,我们使用awesome-python完成了数据分析中pandas包的搜索任务。

类似的内容也可以用同样的方法,比如我们再找一下文本处理有哪些python工具:

然后按照这个目录再寻找你想要的工具。

如何更好地使用

除了知乎的中文目录,awesome-python在github上还有一个中文版:

https://github.com/jobbole/awesome-python-cn

值得注意的是Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,中文版的是基于 awesome-python 列表,将对其中的各个资源项进行编译整理。此外还将从其他来源补充好资源。

比如这里的数据分析就和科学计算合并一起:

所以一个好的打开方式就是中英版混合使用。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-08-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 浊酒清味 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
图片处理
图片处理(Image Processing,IP)是由腾讯云数据万象提供的丰富的图片处理服务,广泛应用于腾讯内部各产品。支持对腾讯云对象存储 COS 或第三方源的图片进行处理,提供基础处理能力(图片裁剪、转格式、缩放、打水印等)、图片瘦身能力(Guetzli 压缩、AVIF 转码压缩)、盲水印版权保护能力,同时支持先进的图像 AI 功能(图像增强、图像标签、图像评分、图像修复、商品抠图等),满足多种业务场景下的图片处理需求。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档