Github年度最值得推薦的TOP30 Python項目，值得收藏
2022-02-14 14:07:19

還有幾天就是農歷新年了，大家都有順利回到老家和父母親人團圓么？今天我整理歸納了2021年??Github???上面最受歡迎的30個??Python??項目，幫助大家在打磨技術與提升自我上面更進一步。

喜歡記得收藏、關注、點贊。廢話不多說，我們開始吧

通過代碼來獲取

??Github??官網有開源的接口，因此數(shù)據(jù)的獲取也就方便了許多，代碼如下

url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars&order=desc'
res = requests.get(url)
res_dict = res.json()
repos = res_dict['items']

我們整理到??Pandas???中的??DataFrame??數(shù)據(jù)集當中去，代碼如下

repo_df = pd.DataFrame(repos)
repo_df = repo_df[['name', 'full_name', 'html_url', 'created_at', 'stargazers_count', 'watchers', 'forks', 'open_issues']]
repo_df['created_at'] = pd.to_datetime(repo_df['created_at'])
repo_df['created_year'] = repo_df['created_at'].dt.year
repo_df['years_on_github'] = 2022 - repo_df['created_at'].dt.year
repo_df.head()

output

上面出來的結果包括了??Python??項目的項目名稱、項目鏈接、創(chuàng)建的時間以及點贊的數(shù)量和拷貝的數(shù)量等等，我們可以根據(jù)一定的指標來進行排序，例如根據(jù)“點贊”以及“查閱”等指標依次從高到低來進行排序

repo_df.sort_values(by = ["stargazers_count", "watchers"], ascending = False).head(10)

output

當然我們也可以根據(jù)"forks"這個指標來進行排序

repo_df.sort_values(by = "forks", ascending = False).head(10)

output

下面小編就帶大家羅列幾個在??Github???上面受歡迎的??Python??項目

??Python-cheatsheet??

當中集合了??Python???編程的語法以及各種數(shù)據(jù)類型的內置方法，??Python??編程的初學者倒是可以多看看里面的內容，項目地址

??https://github.com/gto76/python-cheatsheet??

面試內推項目

當中包含了國內幾乎所有的互聯(lián)網大廠的面經和答案，項目地址：

??https://github.com/0voice/interview_internal_reference??

Python-100-Days

100天的時間完成從??Python??新手小白到大師的進階，項目地址：

??https://github.com/jackfrued/Python-100-Days??

??Rich??

??Python???當中的??Rich???庫，可以為你在終端中提供富文本和漂亮、精美的格式，它可以繪制漂亮的表格、進度條、??markdown??，突出顯示語法的源代碼及回溯等等，優(yōu)秀的功能有很多

項目地址：

??https://github.com/Textualize/rich??

??Python Web??開發(fā)

說到??Python???的??Web???開發(fā)，??Flask???以及??Django??這兩個框架被廣泛地應用到了實際工作當中。

• • 
    
• ??Flask??項目地址：https://github.com/pallets/flask
  
• ??Django??項目地址：https://github.com/django/django
  
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在??Github??當中也是收獲了相當數(shù)量的點贊與拷貝

當然還有??fastapi??框架，項目地址：

??https://github.com/tiangolo/fastapi??

??Scrapy??

主要是用Python寫的大規(guī)模的數(shù)據(jù)抓取的框架，項目地址

??https://github.com/scrapy/scrapy??

點贊量達到42.5K，拷貝的量有9.5K

人工智能

要是對深度學習和機器學習感興趣的童鞋，可以去看這兩個項目，

• • 
    
• keras，項目地址是：https://github.com/keras-team/keras
  
• models，項目地址是：https://github.com/tensorflow/models
  
  • 
    

它們分別用到了??keras???模塊以及??tensorflow??框架來進行模型的訓練與優(yōu)化，而這兩個框架正在被越來越多的算法工程師們接受與使用。

??transformers??

項目地址：

??https://github.com/huggingface/transformers??

收獲了57.4K的點贊量以及13.6K的拷貝，該項目主要是將一些已經訓練好的模型運用在一些實際項目當中，包括自然語言處理當中的例如翻譯、問答挑戰(zhàn)，以及計算機視覺任務當中的圖像識別、物體檢測等等。

人臉識別項目

項目地址：

??https://github.com/ageitgey/face_recognition??

收獲了42.9K的點贊以及11.9K的拷貝，包含了與人臉識別相關的一系列功能。

??openpilot??項目

項目地址：

??https://github.com/commaai/openpilot??

收獲了32.2K的點贊以及6K的拷貝數(shù)量，該項目是一個開源的輔助駕駛系統(tǒng)，并且支持150+種汽車，包括我們耳熟能詳?shù)膴W迪、雷克薩斯、豐田、起亞、本田等車。

深度學習論文集合

項目地址：

??https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap??

收獲了31.6K的點贊以及6.8K的拷貝數(shù)量，當中集合了一系列深度學習的優(yōu)秀論文與書籍，對此感興趣的童鞋可以根據(jù)鏈接前往閱讀

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