GitHub 10大热门顶级 Python 项目
作者：Claire D. Costa 编译：McGL
写 Python 代码的乐趣应该在于看到简短、简洁、可读的类，这些类用少量清晰的代码，而不是用大量烦死人的琐碎代码表达了大量的操作。 - Guido van Rossum
相当长时间里，世界各地的开发人员在他们的大多数项目中都偏爱用 Python。它的易用性、实时和非实时系统中的效率，以及广泛的包集合，这些只是开发人员喜欢 Python 的部分原因。
像 Python 这样的编程语言可以让你自由地将你的梦想项目变成现实，并向世界展示你的才华。这就是为什么我们要探索一些 GitHub 上顶级的 Python 项目，它们不仅可以激励你，而且可以让你感受一下创新的思维和 Python 结合起来可以做些什么。
你知道吗？
- 根据 Stackoverflow 的年度报告，Python 是最受欢迎的语言，这意味着大多数开发人员使用 Python。
- Python 是 GitHub 第二流行的语言，也是最流行的机器学习语言。
GitHub 上的顶级 Python 项目
很明显，GitHub 拥有大量的在线代码。Python 是一种令人惊叹的、通用的编程语言，它已经被成千上万的开发人员用来构建各种有趣的、有用的项目。在下面的小节中，我们将介绍 GitHub 上一些使用 Python 构建的最好的项目。
1. Manim
Stars: 26.2k
Forked By: 3.4k
开发者: Grant Sanderson
GitHub 链接: https://github.com/3b1b/manim
Manim 代表数学动画引擎（Mathematical Animation Engine）。这个项目背后的想法是让人们更容易地将有趣和直观的动画与图表整合到数学教材中，打破学习数学必然枯燥的刻板印象。
Grant 还运营着一个著名的 YouTube 频道：3Brown1Blue，在这个频道里，他使用 manim 库来创建和控制这些动画，以便向观众教授高等数学。使用 manim，你也可以创建动画视频并在你的图表和插图中精确控制动画。如果这对你来说是个有趣的想法，你应该去看看他的频道，看看这个库是如何工作的。
Youtube 链接:
https://www.Youtube.com/channel/ucyo_jab_esufrv4b17ajtaw
2. DeepFaceLab
Stars: 20.4k
ForkedBy: 4.8k
开发者: iperov
GitHub 链接: https://github.com/iperov/DeepFaceLab
DeepFaceLab 是 GitHub 上最有趣的 Python 项目之一。DeepFaceLab 是一个可以制作深度伪造照片和视频的工具，让你可以做很多有趣的事情，比如改颜、返老还童和换脸。更有吸引力的是，你甚至可以改变他们的讲话，虽然这需要熟练的视频编辑软件。
开发者声称，互联网上超过95% 的深度伪造视频都是用这个工具制作的。你可以在项目的 GitHub 页面上找到设置指南和一些人脸数据集，很快就能上手玩耍。
3. Airflow
Stars: 18.6k
Forked By: 7.3k
开发者: Apache Software Foundation
GitHub 链接: https://github.com/apache/airflow
Airflow 是一个用 Python 写的开源工作流管理工具，来自 Apache 软件基金会。Airflow 可以让你在工作流上执行一系列的活动，比如创作、调度和监控。当工作流被定义为代码时，它变得更容易管理、测试和协作。
它提供了可伸缩性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面使得与 Airflow 的使用更加顺畅，它与其他工具和服务的强大集成能力节省了用户大量时间。业内一些大公司正在积极使用 Airflow，比如 Adobe、 Lyft、 Slack、 Expedia 等等。
4. GPT-2
Stars: 13.4k
Forked By: 3.4k
GitHub 链接: https://GitHub.com/openai/gpt-2
GPT-2 是一个巨大的基于 transformer 的语言模型，它是用一个同样庞大的数据集来训练的，准确的说数据文本超过80亿网页。目标是什么？在上下文语境中给出一组或所有前面的单词时，预测下一个单词／词组。
简单地说，你给 GPT-2 一些文本，语言模型将预测并生成一个质量非凡的后续长文本。
这个 GitHub repo 有 OpenAI 论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》的实现代码和模型，而该页面提到了 GPT-2的描述和一些注意事项。
5. XSStrike
Stars: 8.5k
Forked By: 1.2k
开发者: Somdev Sangwan
GitHub 链接: https://GitHub.com/s0md3v/xsstrike
跨网站脚本（Cross-Site Scripting），又名 XSS，是一个对网站来说极其恼人和有害的漏洞。通过从客户端注入恶意代码，攻击者可能对网站和数据造成无法估量的损害。s0md3v 的 XSStrike 本质上是一个独一无二的 XSS 检测套件。
开发者声称，他的工具不是简单地测试随机的载荷（payloads），而是分析网站并生成特殊设计的有效载荷。这个工具的一些特性包括:
- 背景分析
- 一个强大的引擎
- 支持多线程分析
- 支持从文件的暴力载荷
- 一个定制的 HTML 和 JavaScript 解析器
- 扫描任何过时的 Javascript 库
6. Google Images Download
Stars: 7.1k
Forked By: 1.7k
开发者: Hardik Vasa
GitHub 链接: https://github.com/hardikvasa/google-images-download
Hardik Vasa的脚本可以让你立刻从 Google 上下载数百张图片到你的电脑上。使用这个工具只需安装库，运行命令，提到你想要的关键字作为参数，然后这个工具就能发挥它的魔力。本质上是搜索 Google 图片索引中带有特定关键词的图片，一旦找到就下载它们。
你还可以从另一个 Python 文件中调用这个库，它仍然可以正常工作。如果你需要从谷歌批量下载图片，这确实是一个有趣且实用的项目。
7. Photon
Stars: 7k
Forked By: 965
开发者: Somdev Sangwan
GitHub 链接: https://github.com/s0md3v/Photon
Photon 是一个基于Python的功能强大且易于使用的 web 爬虫。s0md3v 的轻量级和快速爬虫遵循开源情报框架的指南和方法，该框架允许收集和分析从公开或公共来源获得的信息。
Photon 可以抓取信息的来源包括:
- URLs, 包括带参数的
- 社交媒体账户，电子邮件
- 文件，如 pdf，png，XML 文档
- 子域名
- JavaScript 文件
Photon 以一种有组织的方式保存所有提取的信息，甚至可以将其导出为 JSON 文件。该工具还提供了各种选项来自定义它的工作，例如控制超时，排除一些 URL，以及其他更多的选项，我们建议你对它进行深入研究。
8. NeuralTalk
Stars: 5k
Forked By: 1.2k
开发者: Andrej Karpathy
GitHub 链接: https://github.com/karpathy/neuraltalk2
实质上， NeuralTalk 是一个使用 Python 和 NumPy 的图像字幕项目，它使用了 Multimodal Recurrent Neural Networks。由于技术的改进和更好的硬件支持，开发者发布了 NeuralTalk2，这比最初的 NeuralTalk 高了一个级别的更好更快。
使用批处理的实现，NeuralTalk2 仍然使用 RNNs，基于 Torch，支持在 GPU 上运行，以及 CNN 微调。尽管开发者已经停更了初版的 NeuralTalk，但是它仍然可以在 GitHub 上被任何人查看。
9. Xonsh
Stars: 3.9k
Forked By: 434
GitHub 链接: https://github.com/xonsh/xonsh
发音为 conch，可以将 Xonsh 看作是 Python 写的跨平台 shell 语言。即使是最基本的任务，Shell 和 Python 也合作得更好，因为它深深地集成在 Xonsh 中。
使用 Xonsh，你可以使用 2+2来代替输入“ echo 2+2” ，并且仍然可以得到正确的结果。多么简单啊！
开始使用 Xonsh shell 也非常简单，只需使用适合你的环境的正确命令安装它，一切就绪。Xonsh 支持很多包管理器，包括 pip、 Conda、 Apt、 Brew 等。至于它的特性，Xonsh 很容易编写脚本，有一个带有类型化变量的大型标准库，等等。
10. Rebound
Stars: 3.3k
Forked By: 299
开发者: Jonathan Shobrook
GitHub 链接: https://github.com/shobrook/rebound
编译器错误常常令人非常沮丧和困惑。唯一的解决方案就是直接访问 Stack Overflow 或者阅读文档。Jonathan Shobrook 和他的著名工具 rebound，找到了一种方法来处理那些讨厌的编译器错误，让你的生活更轻松。
Rebound 的工作方式是你用这个工具运行你的文件，它会检查文件中出现的任何编译器错误，并获取它能找到的任何相关的 Stack Overflow 帖子。
在终端和浏览器中加载帖子的能力不仅可以拯救新手，也可以拯救经验丰富的程序员，节省他们不断寻找答案的时间。目前，rebound 只支持 Python、 Node.js、 Ruby、 Golang 和 Java。
总结
创造力没有限制。像这样的 GitHub 项目是人们创造力和才能的完美展示。但是这只是冰山一角，因为 Python 可以用来执行范围广泛的任务，前提是你拥有技术诀窍，并且清楚地知道你想要实现什么。随着 Python 的不断发展，越来越多的开发人员将开始使用它来构建像我们上面提到的那些令人惊叹的项目。让这篇文章成为你的灵感来源，唤醒你头脑中的睡眠想法，并开始行动。
来源：https://towardsdatascience.com/top-10-trending-python-projects-on-github-fb852cd58262