Python正在蓬勃发展,它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年,我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天,我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献,这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节,让我们开始吧
Karta是一款功能强大的IDA Python插件,该工具可以识别并匹配给定代码中的开源代码库。该插件使用了一种独特的技术,使其能够支持大型二进制文件(>200000个函数),而同时几乎不会影响整体性能。
去年发生了一些令人震惊的攻击,这使得开源软件供应链的安全性备受质疑。成千上万的计算机被一个免费的安全软件工具CCleaner故意损坏,同一周内一群黑客向Python Package Index(PyP
在开源和贡献开源方面,Google 一直是行业的典范。2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目,囊括了最热门的各类开源项目,而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度,而 Python 语言近年来发展势头一路攀升,因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具,并附上评分和收藏量,以供开发者选择和交流,排名如下:
AutoLine开源平台是一个开源自动化测试解决方案,基于RobotFramework进行二次开发,支持RobotFramework几乎所有的库。
📷 前文回顾❤为什么女朋友在618买的越多,我的程序员事业就越顺利? 大家好,这里是Python程序员晚枫。 开源项目:python-office 已经上线1个月了,功能一直在不断完善中。戳我查看👉【python-office的功能文档】 python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库,能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码,不需要小白用户学习 Python 知识,希望做到真正的开箱即用。 📷 今天给大家详细介绍一下这个开源项目的目录结构,方便大家对该项目的理解和参与开
答:AutoLine基于Python3开发,不兼容Python2,最低要求Python3.4版本
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 📷 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库,是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构:序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库,是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
Python作为脚本语言,一般很少用来开发游戏,但也有不少大型游戏有Python的身影,比如:
2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。 Google 开源了许多非常有价值的项目比如十分流行的机器学习系统 TensorFlow ,W
参与 | SuiSui 继推出 2017年机器学习开源项目Top 30榜单 后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Github 11357sta
编译 | AI科技大本营 参与 | SuiSui 继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Gith
翻译 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 参与 | SuiSui 继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的
Python语言设计简洁,语法清晰,具备良好的可读性和易上手的特点。相较于其他编程语言,Python的语法结构简单,使用简洁明了,不会像C++或Java那样让初学者感到困扰。同时,Python还提供了丰富的标准库和第三方库,使开发者能够轻松完成各种任务。
人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展,迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架,今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库,而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
Mamba 是一个开源的 Python 包管理工具,它可以让你更轻松地安装和管理 Python 包。然而,Mamba 并没有被 Python 官方的包管理工具 pip 所接受。这是为什么呢?在这篇文章中,我们将探讨 Mamba 被拒绝的原因。
作为一位万人敬仰的数据科学家,不但需要培育一棵参天技能树,私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集: 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular(类似Excel)数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式,能够处理大规模数据集,同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
大家好,今天我将在有三AI开设新专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。
Django Django - Django。 Channels - Channels旨在增强Django的异步能力,同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型,能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称,Django Baker就可以根据models.py文件中的models,自动生成视图、表单、URL、admin页面以及
很多人觉得程序猿是高薪的代表,很多人都想学习一门编程语言,如果你想选择一种语言来入门编程,那么Python绝对是首选!其非常接近自然语言,精简了很多不必要的分号和括号,非常容易阅读理解。接下来一起看看你不得不知的Python六大优点:
总之,学好Python需要不断地学习、实践和尝试。希望以上的建议可以帮助你更好地学习Python。
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么? 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求,发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢? 通用: urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。
导读:Mybridge AI推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。
近日北卡来罗纳大学CTO,一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集:
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
在开始正题之前,先介绍一下它所属的系列。该系列叫 AOSA,是“The Architecture of Open Source Applications”的简称,即“开源程序的体系结构”,目前有四本书,本期主角是最近的一本(发布于 2016.7.12)。
①简单易学:与 C 和 Java 比,Python的学习成本和难度曲线不只是低一点,更适合新手入门,自底向上的技术攀爬路线。先订个小目标爬个小山,然后再往更高的山峰前进。而不像C和JAVA光语言学习本身,对于很多人来说就像珠穆朗玛峰一样高不可攀。
Github是程序员的资源宝藏,各种优质项目源码、学习资料、数据源等,足以让一个小白成长为技术大佬。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 Numpy是一个开源的Python科学计算库,它是python科学计
你是否也有这样的桌面?为了方便找材料,全部放到了桌面,最后结果就是“用起一时爽,找起火葬场”。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
开销:Matlab是商业软件,需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说,这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的,可以节省开支。
导读:近日,在知乎等社交网络上,有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知,而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后,被告知由于美国政府实体名单的原因,相关授权已被中止。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 Numpy是一个开源的Python科学计算库,它是python科学计算
Python翻译成汉语是蟒蛇的意思,并且Python的logo也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子,然而Python语言和蟒蛇实际上并没有一毛钱关系。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Python 是一种高级、通用、解释型的编程语言。它被设计为易于阅读和编写,具有简洁而清晰的语法,适合初学者和专业开发人员使用。
链接:https://tryolabs.com/blog/2020/12/21/top-10-python-libraries-of-2020/
一个开源的视频编辑器,支持 Windows、macOS、Linux 等主流桌面平台,推荐给想用 Final Cut Pro 却囊中羞涩的同学
随着 AI 技术快速发展,各种理论与实践层出不穷,它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域,从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者,在开始构建机器学习应用程序之前,从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务,日前,有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术,为机器学习开发者指明道路。
开源不易,Python良心之作,真心送给广大朋友,恳请给予支持,不胜感激!
人工智能已经存在了很长时间。然而,由于该领域的巨大改进,近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域,但由于各种图书馆和框架的发展,它已成为一个更友好的IT领域,并有很多人进入它。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
上一篇我们讲了如何如何开始编写第一行Python程序,看起来是不是还挺简单的?确实,Python上手非常非常容易,但是世上哪有那么便宜的事情,入门容易的事情往往精通难。
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