可能是 2018 年最受欢迎的 Python 开源项目

Python是当下最火的编程语言之一，在GitHub上有大量热门开源项目，近日开源众包平台IssueHunt评选出了2018年GitHub上最流行的50个Python开源项目如下：1）TensorFlowModel

如果你对机器学习和深度学习有所了解，那么肯定听说过TensorFlow的大名。TensorFlowModels包含大量与深度学习有关的代码库，是人工智能专业人士必备武器库之一。传送门：https://www.oschina.net/p/tensorflow2）Keras

Keras是一个高级神经网络API，由Python编写，能够运行在TensorFlow、CNTK或者Theano之上。Keras的开发更侧重快速实验。传送门：https://www.oschina.net/p/keras3）FlaskFlask是一个轻量级的WSGIWeb应用程序框架。入门快速简便，同时能够扩展到复杂的应用程序。

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，建立在SciPy之上，并根据3-ClauseBSD许可证进行分发。传送门：https://www.oschina.net/p/scikit-learn5）Zulip

Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip被开源项目、财富500强公司，大型标准组织以及其他需要实时聊天系统的用户使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

Django是一个高级PythonWeb框架，支持快速开发简洁实用的设计。传送门：https://www.oschina.net/p/django7）Rebound

在StackOverflow上搜索编码中发现的bug往往非常耗费时间。Rebound是一个命令行工具，可在您收到编译器错误时立即获取StackOverflow结果。这对程序员来说非常方便。

此代码库是一个资源集合，可帮助您了解如何大规模构建系统。传送门：https://github.com/donnemartin/system-design-primer11）MaskR-CNN

MaskR-CNN用于对象检测和分割。在Python3，Keras和TensorFlow上实现MaskR-CNN。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特征金字塔网络（FPN）和ResNet101骨干网。传送门：https://www.oschina.net/p/mask_rcnn12）面部识别（FaceRecognition）

FaceRecognition可能是世界上最简单的人脸识别库，支持从Python或命令行识别和篡改人脸。此外还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可用命令行对图像文件夹进行人脸识别！传送门：https://www.oschina.net/p/face-recognition13）snallygaster

用于扫描HTTP服务器上机密文件的工具。传送门：https：//github.com/hannob/snallygaster14）Ansible

Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它处理配置管理，应用程序部署，云配置，临时任务执行和多节点编排–包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。传送门：https://www.oschina.net/p/ansible15）Detectron

Detectron是FacebookAIResearch开发的软件系统，它实现了最先进的物体检测算法，包括MaskR-CNN。Detectron用Python编写，由Caffe2深度学习框架提供支持。传送门：https://www.oschina.net/p/detectron16）asciinema

终端会话记录器和asciinema.org的最佳伴侣。传送门：https://www.oschina.net/p/asciinema17）HTTPie

HTTPie是命令行HTTP客户端。其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。传送门：https://www.oschina.net/p/httpie18）You-Get

You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），尤其是在手边没有合适工具的时候。传送门：https://www.oschina.net/p/you-get19）Sentry

Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助您实时监控和修复崩溃。服务器端使用Python，但它包含一个完整的API，支持在任何应用程序中使用任何语言发送事件。传送门：https://www.oschina.net/p/sentry20）Tornado

Tornado是一个PythonWeb框架和异步网络库，最初是在FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，非常适合长轮询，WebSockets等需要与每个用户建立长期连接的应用程序。传送门：https://www.oschina.net/p/tornado21）Magenta

Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图和其他材料。Magenta也是构建智能工具和界面的一次探索，能够开发艺术家和音乐家处理作品时使用的智能工具和界面。传送门：https://www.oschina.net/p/magenta22）ZeroNet

使用比特币加密技术和BitTorrent网络制作去中心化的网站。传送门：https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet23）Gym

OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源代码库，可让您访问标准化的环境。传送门：https：//github.com/openai/gym24）PandasPandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观。Pandas的目标是成为使用Python分析真实世界数据的高级基础模块。

Luigi是一个Python包，可用来创建复杂的批处理作业管道。可用来处理依赖项解析、工作流管理、可视化、处理故障、命令行集成等等。传送门：https://www.oschina.net/p/luig