7月份GitHub上热门的Python开源项目
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：4.96M时长：03:37
你好，欢迎收听极客视点。
最近，“开源最前线（ID：OpenSourceTop）”盘点了 7 月份 GitHub 上热门的 Python 开源项目，以供开发者参考。
1. Awesome Python（Star：84932）
该项目收集了一些各大网站登录方式， 和一些网站的爬虫程序，有的是通过 selenium 登录，有的是通过抓包直接模拟登录，有的是利用 scrapy。
2. AILearning（Star：23968）
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。
3. FastAPI（Star：18821）
这是一个高性能的 Web 框架，用于基于标准 Python 类型提示使用 Python 3.6+ 构建 API。
它是最快的 Python 框架之一，可以将功能开发的速度提高大约 200％至 300％，同时减少约 40％的人为错误。FastAPI 直观、健壮且易于学习，它是基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为 Swagger）和 JSON Schema。
4. Airflow（Star：17621）
这是一个可编程、调度和监控的工作流平台，基于有向无环图 (DAG)。Airflow 可以定义一组有依赖的任务，按照依赖依次执行。Airflow 提供了丰富的命令行工具用于系统管控，而其 Web 管理界面同样也可以方便地管控调度任务，并且对任务运行状态进行实时监控，方便系统的运维和管理。
5. python-cheatsheet（Star：15049）
这是一个全面的 Python 备忘录。
6. gpt-2（Star：12650）
GPT-2 是一种基于 TransFormer 的大型语言模型，具有 15 亿个参数，在 800 万网页数据集上进行训练。
它是论文《语言模型是无人监督的多任务学习者》（Language Models are Unsupervised Multitask Learners）的代码实现。目前发布了 GPT-2 的小型（117M 参数）和中型（345M 参数）版本，还没有发布更大的模型，但已经发布了一个数据集供研究人员研究行为。该存储库旨在成为研究人员和工程师尝试使用 GPT-2 的起点。
7. mmdetection（Star：11070）
mmdetection 是由商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于 Pytorch 实现的深度学习目标检测工具箱，支持 Faster-RCNN、Mask-RCNN、Fast-RCNN 等主流的目标检测框架，后续会加入 Cascade-RCNN 以及其他一系列目标检测框架。
8. Rich（Star：10254）
这是一个 Python 库，可以为你在终端中提供富文本和精美格式。Rich API 可以很容易在终端输出添加各种颜色和不同风格。Rich 还可以绘制漂亮的表格、进度条、Markdown、突出显示语法的源代码及回溯等等，不胜枚举。
9. Background-Matting（Star：2003）
这是一个基于背景抠图的工具，正如它的 slogan“The World is Your Green Screen”所说，即使你不会 PS 抠图，但只要你用 Background-Matting，推理代码可以帮你更换图片中的背景。
10. yfinance（Star：1298）
很多投资者都知道雅虎提供了丰富的金融市场数据，不过获取这些数据很多时候需要自己去写一些网页爬虫。当然也有一些 Python 第三方库可以免除你从头写爬虫的麻烦，几乎可以当作 API 来调用，yfinance 就是其中一个。
以上就是今天的内容，希望对你有所帮助。
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