11月份GitHub上最热门的Python项目

开发 后端 开源
又到了揭晓 11 月份最热门 Python 开源项目排名的时候了,在本月的名单中,出现了几个新面孔,如XSS测试工具、OSINT分析和研究工具.....

又到了揭晓 11 月份最热门 Python 开源项目排名的时候了,在本月的名单中,出现了几个新面孔,如XSS测试工具、OSINT分析和研究工具.....

1.bert

https://github.com/google-research/bert Star 8803

BERT 的全称是基于 Transformer 的双向编码器表征,其中双向表示模型在处理某一个词时,它能同时利用前面的词和后面的词两部分信息,BERT 可以视为结合了 OpenAI GPT 和 ELMo 优势的新模型。

2.XSStrike

https://github.com/s0md3v/XSStrike Star 5434

XSStrike是基于Python的XSS测试工具,具有以下特性:

对参数进行模糊测试之后构建合适的payload

使用payload对参数进行穷举匹配

内置爬虫功能

3.funNLP

https://github.com/fighting41love/funNLP Star 2496

这是GitHub上一些实用包的汇总,包括中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典等

4.DeOldify

https://github.com/jantic/DeOldify Star 4340

 


 

这是一个基于深度学习的模型,该项目的目的是为旧照片着色并将其修复,它可能适用于所有类型的图像修复,效果也应该很好。上图就是一个例子

5.DeepCreamPy

https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy Star 6360

 

 

 

DeepCreamPy

 

DeepCreamPy 是一款基于深度学习的工具,通过使用深度神经网络去除马赛克,让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。此外,DeepCreamPy 支持跨平台,适用于 Windows,Mac 和 Linux。作者提供了适用于 Windows 64 位平台的预构建二进制文件。

6.models

https://github.com/tensorflow/models Star 45418

一个Tensorflow库,里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程,旨在更好的维护,测试,并与最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow实现模型:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

TensorFlow教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials

7.wtfpython-cn

https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn Star 2233

这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性,并尝试讨论这些现象背后真正的原理!如果您是一位经验比较丰富的 Python 程序员,你可以尝试挑战看是否能一次就找到例子的正确答案。你可能对其中的一些例子已经比较熟悉了,那这也许能唤起你当年踩这些坑时的回忆

8.trape

https://github.com/jofpin/trape Star 3074

 

 

 

trape

 

Trape是一种OSINT分析和研究工具,它允许人们实时跟踪和执行智能社交工程攻击。

9.d2l-zh

https://github.com/diveintodeeplearning/d2l-zh Star 5032

《Dive into Deep Learning》的中文版本

10.system-design-primer

https://github.com/donnemartin/system-design-primer Star 52955

 

 

 

 

该项目是关于如何设计大型系统,以及如何应对系统设计面试。系统设计是一个很宽泛的话题。在互联网上,关于系统设计原则的资源也是多如牛毛。这个仓库就是这些资源的组织收集,它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统。

11.spinningup

https://github.com/openai/spinningup Star 1718

spinningup是OpenAI推出的,它包括一系列重要的强化学习研究论文,理解强化学习所必需的术语表,以及一系列用于运行练习的算法。

12.public-apis

https://github.com/toddmotto/public-apis Star 44910

PublicApis:公共API目录大全是一个通过 MaShape 市场整合的世界上最全的 API 接口目录,支持关键词搜索和添加API数据,方便开发者快速的找到自己想要的 API,目已经收录 5321 种 API 接口。

13.awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 58253

awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括: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。十分受Python开发者的青睐。 

责任编辑:庞桂玉 来源: 开源最前线
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