Red de conocimiento informático - Aprendizaje de programación - Código fuente del proyecto Flask

Código fuente del proyecto Flask

Muchos desarrolladores tienen la costumbre de navegar por GitHub con regularidad. Hay tantos proyectos en GitHub, y algunas personas siguen compartiéndolos y otras siguen marcándolos. Todos notarán la cantidad de estrellas al navegar, lo que representa la popularidad del proyecto. He contado los 15 proyectos de código abierto del lenguaje Python más populares en GitHub. Espero que le resulte útil, la clasificación es la siguiente:

1. Tensorflow del sistema de aprendizaje automático

TensorFlow de Google es una de las bibliotecas de inteligencia artificial de código abierto más populares. Su alta eficiencia informática y abundantes recursos de desarrollo lo hacen ampliamente utilizado por empresas y desarrolladores individuales. TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto que utiliza gráficos de flujo de datos para cálculos numéricos. TensorFlow fue desarrollado originalmente por investigadores e ingenieros de Google Brain Group (parte de Google Machine Intelligence Research) para la investigación sobre aprendizaje automático y redes neuronales profundas, pero la versatilidad del sistema lo ha hecho ampliamente aplicable a otras áreas de la informática.

Oh, Dios mío

Oh-my-zsh es una extensión funcional basada en zsh, con administración conveniente de complementos, personalización de temas y hermosos efectos de finalización automática. Al igual que bash, Zsh es un shell de Unix, pero la mayoría de las distribuciones de Linux usan bashshell de forma predeterminada. Pero Zsh tiene una potente finalización automática de parámetros, nombres de archivos y otras funciones. Y potentes funciones de configuración personalizadas.

3. Kit de herramientas HTTP de línea de comandos httpie

HTTPie es un cliente HTTP de línea de comandos que proporciona interacción de línea de comandos para acceder a servicios HTTP. Su objetivo es hacer que la interacción entre CLI y los servicios web sea lo más fácil de usar posible. Proporciona un comando http simple que permite enviar solicitudes HTTP arbitrarias utilizando una sintaxis simple y natural.

4. La línea de comando del shell se expande.

En primer lugar, el nombre de este proyecto es muy llamativo. Se llama thefuck porque puedes usarlo cuando quieras decirlo. TheFuck es una aplicación altamente configurable. Los usuarios pueden activar o desactivar reglas, configurar la interfaz de usuario, establecer opciones de reglas y realizar otras acciones. La interfaz de usuario de Fuck es simple. Permite al usuario seleccionar de una lista modificada de comandos mediante las flechas (arriba y abajo), confirmar la selección con Enter y salir del programa con Ctrl+C. La desventaja es que la biblioteca estándar de Python que no es Windows no tiene forma de leer la entrada del teclado sin maldiciones.

5.Flask, un framework micro Python

Flask es un framework web de desarrollo micro Python basado en la caja de herramientas WerkzeugWSGI y el motor de plantillas Jinja2. Flask tiene la licencia BSD. Flask también se conoce como "microframework" porque utiliza un núcleo simple y extensiones para agregar funcionalidad adicional. De forma predeterminada, Flask no tiene herramientas de validación de formularios ni bases de datos. Pero Flask conserva la flexibilidad de la extensión y la extensión Flask se puede utilizar para agregar estas funciones: ORM, herramientas de validación de formularios, carga de archivos y varias tecnologías de autenticación abiertas.

6. Marco web Python Django

Django es un marco de aplicación web estilo modelo-vista-controlador (MVC) de código abierto impulsado por el lenguaje de programación Python. Pero en Django, la parte donde el controlador acepta la entrada del usuario es manejada por el propio marco, por lo que Django presta más atención a los modelos, plantillas y vistas. Este es el llamado patrón MTV. Con Django, podemos crear aplicaciones de alta calidad, fáciles de mantener y basadas en bases de datos en minutos.

7. jQuery-File-Upload

JQueryFileUpload es un componente de carga de imágenes de jQuery que admite la carga de varios archivos, cancelación de eliminación, vista previa en miniatura antes de la carga, visualización de la lista de tamaños de imágenes y visualización de la barra de progreso de carga. El lado del servidor admite el desarrollo de varios lenguajes dinámicos.

8.Solicitud de biblioteca de cliente HTTP Python.

Requests es una biblioteca cliente HTTP en Python, similar a urllib y urllib2, entonces, ¿por qué utilizar solicitudes en lugar de urllib2? Pensé que la biblioteca estándar de Python, urllib2, proporcionaba la mayoría de las funciones HTTP necesarias, pero la API es tan antinatural que una función simple requiere mucho código. Después de leer la documentación de solicitudes, es realmente sencillo, especialmente indicado para gente vaga.

9.ansible, administrador de configuración del sistema informático

Ansible proporciona la herramienta más sencilla para publicar, administrar y organizar sistemas informáticos, y puede completarla en unos minutos. Ansible es un administrador de configuración basado en modelos que admite la publicación de múltiples nodos y la ejecución remota de tareas. De forma predeterminada, SSH se utiliza para conexiones remotas. No es necesario instalar software adicional en los nodos administrados y se puede ampliar utilizando una variedad de lenguajes de programación.

10. El framework del rastreador web está obsoleto

Scrapy es un framework de captura de pantalla y páginas web rápido y avanzado desarrollado en Python. Los usuarios solo necesitan personalizar y desarrollar algunos módulos para implementar fácilmente un rastreador, lo cual es muy conveniente para rastrear contenido web y varias imágenes. Scrapy se usa ampliamente en minería de datos, monitoreo y pruebas automatizadas.

El atractivo de Scrapy es que es un marco que cualquiera puede modificar fácilmente para adaptarlo a sus necesidades. También proporciona clases base para varios rastreadores, como BaseSpider, rastreadores de mapas de sitios, etc.

11. El proyecto de aprendizaje automático de Python scikit-learn

Scikit-learn es un proyecto de aprendizaje automático de Python. Es una herramienta de análisis y extracción de datos simple y eficiente. Basado en NumPy, SciPy y matplotlib. Basado en la licencia de código fuente BSD. Las funciones básicas de scikit-learn se dividen principalmente en seis partes: clasificación, regresión, agrupación, reducción de la dimensionalidad de los datos, selección de modelos y preprocesamiento de datos.

12. Biblioteca de redes neuronales keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales minimalista y altamente modular desarrollada en Python (Python2.7-3.5). ) y puede ejecutarse en TensorFlow o Theano. Un buen proyecto tiene como objetivo lograr el rápido desarrollo del aprendizaje profundo. Keras tiene varias características: documentación completa, inicio rápido, escrito en Python puro, gran atención, actualizaciones rápidas, foros activos, pero la velocidad de ejecución no es demasiado rápida y a algunas personas simplemente no les importa la velocidad.

13. Servidor web Tornado

Tornado es un marco web completo y una biblioteca de red asíncrona desarrollado en Python, desarrollado por primera vez por Friendfeed. Al utilizar IO sin bloqueo, Tornado puede manejar decenas de miles de conexiones abiertas, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones como longpolling y WebSockets que necesitan mantener conexiones largas para los usuarios. Tornado es diferente de otros marcos de servidores web convencionales (principalmente marcos de Python). Utiliza IO sin bloqueo epoll, tiene una velocidad de respuesta rápida, puede manejar miles de conexiones simultáneas y es especialmente adecuado para servicios web en tiempo real.

14. Intérprete de Python CPython

CPython es un intérprete de Python implementado en lenguaje C. También es el intérprete de Python oficial y más utilizado. Además de CPPython, también existen Jython y Jython implementados en JAVA. NET, que hace que Python sea fácil de interoperar con programas JAVA y. Programa NETO. También existen algunos intérpretes experimentales de Python, como PyPy.

CPython es un intérprete que utiliza código de bytes. Cualquier código fuente de programa debe compilarse en código de bytes antes de su ejecución. También tiene interfaces de funciones externas para la interacción con varios otros lenguajes, incluido C.

15, Toolkit Counter

El kit de herramientas CNTK de Microsoft es "increíblemente más eficiente que cualquier cosa que hayamos visto". Esto se debe en parte a la capacidad de CNTK para utilizar unidades de procesamiento de gráficos (GPU), y Microsoft afirma ser la única empresa que divulga capacidades de "GPU escalables".

(Desde 1 en una sola computadora hasta muchas en supercomputación) Cuando se combine con el sistema GPU en red de la compañía, llamado Azure GPU, podrá entrenar redes neuronales profundas para reconocer el habla, lo que hará que el asistente virtual Cortana sea diez veces más rápido que antes. . En abril del año pasado, el CNTK se abrió a los investigadores, pero en ese momento la licencia de código abierto tenía muchas restricciones. Pero ahora está completamente abierto y los fundadores del aprendizaje profundo serán los que más se beneficiarán.

Los anteriores son los 15 proyectos de código abierto en lenguaje Python más populares en GitHub. ¡Espero que esto ayude!

Recomiende varios proyectos excelentes de código abierto de Python para aprender.