70个python毕设项目_56个具有开创性的Python开源项目-开始使用Python

Python正在蓬勃发展，它的Gistub页面也是如此。今年对于Python来说很棒，我们看到了一些非常强大的python开源项目。今天，我们将列出一些最好的python开源项目；尝试至少对其中一个项目做出贡献，这将有助于提高您的Python技能。

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56个Python开源项目

下面是56个Python开源项目的详细信息，让我们开始-

1.烧瓶

这是一个用Python编写的微型Web框架。它没有表单验证和数据库抽象层，但是它允许您将第三方库用于公共函数。这就是为什么它是一个微观框架。烧瓶的设计是为了使创建应用程序变得简单和快速，并且是可伸缩的和轻量级的。它以Werkzeug和Jinja 2项目为基础。您可以在DataFlair的最新文章中了解更多有关它的信息。 Python瓶 .

2.Keras

Keras是一个开放源码的神经网络库，用Python编写.它是用户友好的，模块化的，可扩展的，可以运行在TensorFlow，Theano，PlaidML或微软认知工具包(CNTK)之上。Keras拥有它的所有层、目标、激活函数、优化器等等。它还支持卷积和递归神经网络。

实践最新的基于Keras的python开源项目-乳腺癌分类

3.空间

这是一个开放源码的软件库，用于处理 自然语言处理 是用Python和Cython编写的。虽然NLTK更多地用于教学和研究目的，Spacy的工作是为生产提供软件。此外，Thinc是spacy的机器学习库，它提供cnn模型，用于词性标注、依赖分析和命名实体识别。

4.哨兵

它提供了托管的错误监控，这也是开源的，这样你就可以实时发现和分类错误。只需为您的语言或框架安装SDK即可开始。它允许您捕获未处理的异常、检查堆栈跟踪、分析每个问题的影响、跟踪跨不同项目的错误、分配问题等等。使用Sentry意味着更少的bug和更多的附带代码。

5.OpenCV

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库.该库拥有2500多个优化算法，用于计算机视觉任务，如检测和识别对象、对不同的人类活动进行分类、用摄像机跟踪运动、生成物体的三维模型、拼接图像以获得高分辨率图像以及更多的任务。这个库可供Python、C++、Java等多种语言使用。

星数：39585

你练习过任何OpenCV项目吗？这是一个免费的性别和年龄检测项目。

6.尼尔森

这是一个模块，用于快速方便地实现对神经影像学数据的统计学习。这利用了SCICKIT-学习多元统计，用于预测建模、分类、解码和连接性分析。尼尔温是NiPy生态系统的一部分，NiPy是一个致力于使用Python分析神经成像数据的社区。

星数GitHub : 549

7.科学知识-学习

Scikit-学习 是另一个python开源项目。这是一个非常著名的Python机器学习库。经常与NumPy和SciPy一起使用，Scikit--学习提供分类、回归和聚类--它支持 支持向量机 、随机森林、梯度增强、k-均值和DBSCAN。这个库是用Python和Cython编写的，以提高性能。

吉特卜星数：37，144

8.PyTorch

PyTorch是另一个用Pyt