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2019年5月GitHub上热门的Python项目

发布时间:2019-06-22 18:15:18 所属栏目:优化 来源:猿妹
导读:5月份GitHub上最热门的Python项目出炉了,下面我们一起盘点一下: 1. Python https://github.com/TheAlgorithms/Python Star 44125 该项目用Python实现了所有的排序算法,包括插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、归并排序等。该创建者表示这些仅用于

5月份GitHub上最热门的Python项目出炉了,下面我们一起盘点一下:

1. Python

https://github.com/TheAlgorithms/Python

Star 44125

该项目用Python实现了所有的排序算法,包括插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、归并排序等。该创建者表示这些仅用于演示学习。由于性能的原因,Python标准库中有许多排序实现。

2. machine-learning-course

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course

Star 4850

2019年5月GitHub上热门的Python项目

该项目旨在通过Python提供全面而简单的机器学习课程,在这个项目中,将学习:

  • 机器学习的定义是什么
  • 机器学习的发展趋势是怎样的
  • 机器学习类别
  • 什么是最常用的机器学习算法以及如何实现它们

3. uds

https://github.com/stewartmcgown/uds

Star 3219

无限的驱动器存储,具有如下功能特性:

  • 不使用存储空间将文件上传到Google云端硬盘
  • 将任何存储的文件下载到您的计算机

4. PySnooper

https://github.com/cool-RR/PySnooper

Star 11050

这是一个“贫民版”调试工具,因为 PySnooper 使用起来十分简单,开发者可以在任何庞大的代码库中使用它,而无需进行任何设置。只需添加装饰器,并为日志输出地址指定路径。查阅更多可点击:《我猜你需要这个Python调试工具》

5. DeleteFB

https://github.com/weskerfoot/DeleteFB

Star 2222

一个用来删除Facebook帖子的工具

6. models

https://github.com/tensorflow/models

Star 53478

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. AiLearning

https://github.com/apachecn/AiLearning

Star 14570

这是号称最详细的AI学习路线,涵盖机器学习基础、深度学习基础、自然语言处理等等。

8. system-design-primer

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

Star 63905

2019年5月GitHub上热门的Python项目

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。

9. awesome-python

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

Star 68062

这是一个Python程序集合,它们不仅可以帮助你快速找到你想要的Python项目,还能作为你日常开发中的借鉴对象,目前包含195个开源Python程序,而且数量还在不断增加,按照主题划分,包含库和文档等链接,其中开发这一部分又被分成了11个模块

10. black

https://github.com/python/black

Star 10553

Black号称是不妥协的 Python 代码格式化工具。之所以成为“不妥协”是因为它检测到不符合规范的代码风格直接就帮你全部格式化好,根本不需要你确定,直接替你做好决定。而作为回报,Black 提供了快速的速度。Black 通过产生最小的差异来更快地进行代码审查。

(编辑:西双版纳站长网)

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