Python является одним из самых популярных языков программирования среди тех, что выбирают профессионалы во всем мире. Его простой синтаксис позволяет разработчикам программного обеспечения и исследователям данных с легкостью приобретать новые навыки. Вы также можете найти множество проектов Python на GitHub, чтобы практиковаться и учиться одновременно.
Почему именно проекты на Python?
На рынке вакансий высокий спрос на профессионалов, владеющих Python, но не все кандидаты обращают внимание на преимущества его использования. Этот язык имеет множество библиотек и очень удобные структуры данных. К тому же, с годами он превратился в отличный инструмент для создания приложений, запускаемых из командной строки.
Если вы поищете проекты Python на GitHub, то найдете множество различных образчиков с открытым исходным кодом. В репозитории есть программы на любой вкус — от создания простого генератора паролей до автоматизации рутинных задач и анализа данных Twitter. Для новичков подход к обучению, основанный на реальных задачах, может творить чудеса. Благодаря такому подходу вы сможете изучить язык от и до, освоить фреймворки (например Pandas и Django), а также многопроцессорную архитектуру. Итак, приступим.
Как я написала игру на Python с нуля
Python-проекты на GitHub
1. Magenta
Этот исследовательский проект Python подходит к машинному обучению через художественные проявления. Созданный командой Google Brain, проект Magenta сосредоточен на алгоритмах глубокого обучения и обучения с подкреплением. Данные алгоритмы могут создавать рисунки, музыку и так далее. Ноутбуки проекта познакомят вас с техническими деталями этого интеллектуального инструмента, призванного помочь реальным авторам в их работе.
Еще один пример расширяемого музыкального сервера, который вы можете легко найти на GitHub, — Modiply.
2. Photon
Это быстрый поисковый робот, разработанный для инструментов с открытым исходным кодом (OSINT). Концепция OSINT включает сбор данных из общедоступных источников для использования их в контексте разведки. С помощью Photon вы можете выполнять несколько функций сканирования данных, включая извлечение следующего контента:
- внутренние и внешние URL-адреса;
- URL с параметрами;
- электронная почта и учетные записи в социальных сетях;
- XML, pdf, png и другие файлы;
- корзины покупок в Amazon и так далее;
3. Mailpile
Этот проект GitHub известен своей современной и совершенной функциональностью шифрования. Это инструмент обеспечения конфиденциальности, поддерживаемый весьма большим сообществом. В первую очередь, он позволяет отправлять и получать электронные письма с шифрованием PGP.
Быстрая поисковая система Mailpile может обрабатывать огромные объемы данных электронной почты и систематизировать их в чистом веб-интерфейсе. Данный проект использует для автоматической маркировки статические правила либо байесовские классификаторы. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с этим бесплатным программным обеспечением и живыми демонстрациями его работы на этом веб-сайте!
PYTHON Г@ВНО? НА ЧТО СПОСОБЕН PYTHON :3
4. XSStrike
Межсайтовый скриптинг или XSS — это поиск уязвимостей в веб-приложениях. XSS-атаки внедряют клиентские, часто вредоносные, скрипты на веб-страницы, которые в остальном неопасны. Пакет XSStrike был разработан для обнаружения и использования таких атак. Этот инструмент с открытым исходным кодом обладает следующими функциями:
- четыре парсера;
- интеллектуальный генератор полезной нагрузки;
- эффективный движок фаззинга;
- быстрый краулер.
С помощью вышеперечисленных инструментов XSStrike анализирует реакцию и создает полезную нагрузку. Он также может выполнять эффективный контекстный анализ с помощью встроенных фаззеров.
5. Google Images Download
Эта программа на Python, запускаемая из командной строки, может искать и загружать сотни изображений Google. Можно составить сценарий поиска ключевых слов и фраз, и, при желании, загружать файлы изображений. Эта библиотека совместима с версиями Python 2.x и 3.x. Вы можете скопировать исходный код этого проекта, чтобы отточить свои навыки программирования и понять его практическую применимость.
6. Pandas
Когда дело доходит до выполнения гибкого анализа и обработки данных, библиотека Pandas оказывается великолепным инструментом. Ее выразительные структуры данных предлагают много преимуществ по сравнению с другими альтернативами. Обратите внимание на некоторые из них:
- гибкость в работе с реляционными либо размеченными данными;
- удобная обработка недостающих данных и изменение их размера;
- интуитивно понятные операции с наборами данных, включая слияние, изменение формы и сводные таблицы;
- функции автоматического выравнивания данных с дополнительными возможностями.
Просматривая код pandas, вы столкнетесь с различными проблемами в документации. Это может побудить вас поделиться своими идеями и улучшить существующий инструментарий. Вы можете найти пакет с открытым исходным кодом на GitHub вместе с другими пакетами, такими как Django и Keras, что дает возможность для экспериментов.
7. Xonsh
Для интерактивных приложений требуются интерпретаторы командной строки, такие как, например, Unix. Такие операционные системы контролируют выполнение с помощью сценариев оболочки. Но разве не было бы удобнее, если бы ваша оболочка могла понимать более масштабируемый язык программирования? Здесь на сцену выходит Xonsh (произносится как «Конк»).
Это язык оболочки на основе Python, обеспечивающий быстрое выполнение команд. На этом кроссплатформенном языке легко писать различные скрипты. Поставляется он с обширной стандартной библиотекой и типами переменных. У Xonsh также есть собственная система управления виртуальной средой под названием vox .
8. Manim
Manim разшифровывается как Mathematical Animation Engine. Этот проект посвящен программному созданию видеопрезентаций. Программа работает на Python 3.7 и создает анимированный видеоконтент, охватывающий сложные темы с помощью иллюстраций и графиков. Вы можете посмотреть эти видео на YouTube-канале 3Blue1Brown.
Исходный код Manim находится в свободном доступе на GitHub. Вы также можете обратиться к онлайн-руководствам, чтобы узнать, как установить пакет, запустить проект и создавать простые личные проекты.
9. AI Basketball Analysis
Этот проект построен на концепции обнаружения объектов. Приложение искусственного интеллекта роется в собранных данных для анализа баскетбольных бросков. Вы можете легко найти это приложение и его API на GitHub. Давайте посмотрим, как работает данный инструмент:
- Вы загружаете файлы в веб-приложение.
- Кроме того, вы можете отправить POST-запрос в API.
- Библиотека OpenPose реализует вычисления.
- Веб-приложение выдает результаты на основе данных позы при съемке.
10. Rebound
В исходном коде компьютерных программ часто возникают ошибки компилятора. Rebound может мгновенно получить результаты запроса на форум StackOverflow по нужной ошибке.
Это инструмент командной строки, написанный на Python и построенный на пользовательском интерфейсе консоли Urwid. Если вы решите использовать этот проект, вы узнаете, как пакет Beautiful Soup извлекает содержимое из StackOverflow. Вы также можете ознакомиться с подпроцессом, который обнаруживает ошибки компилятора.
11. NeutralTalk
Вы можете отточить свои знания о мультимодальных рекуррентных нейронных сетях с помощью проекта NeutralTalk. Это Python-проект с использованием библиотеки NumPy, который фокусируется на описании изображений.
Обычно способы создания подписей к изображениям сочетают методы компьютерного зрения и обработки естественного языка. Система может понимать происходящее и создавать описания контента, наблюдаемого на изображении.
Если вы ищете свежий код для создания подписей, вы можете обратиться к NeutralTalk2. Написанный на Lua, легком и высокоуровневом языке программирования, этот проект работает быстрее, чем исходная версия.
12. Проекты TensorFlow
TensorFlow — это библиотека Python, используемая для построения моделей глубокого обучения. Репозиторий Model Garden собирает в одном месте множество примеров кода для пользователей TensorFlow. Он предназначен для демонстрации передового опыта в области исследований и разработки продуктов, а также для предоставления готовых предварительно обученных моделей. С помощью этого официального ресурса вы можете изучать, как реализуется распределенное обучение и как решаются задачи компьютерного зрения и НЛП.
13. Maps Models Importer
Maps Models Importer импортирует 3D-модели из больших карт. Это экспериментальный инструмент, содержащий только надстройку Blender, и для его работы требуется программное обеспечение 3D-контента, такое как Google Maps. На примере этого проекта вы можете научиться импортировать модели из Google Maps.
Дальнейшие возможности Python
Современная индустрия все чаще ищет скрытые закономерности в массивах данных. Более того, современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, добавляют к этому ландшафту новые возможности и новые сложности. А языки высокого уровня, такие как Python, являются неотъемлемой частью процедур разработки программного обеспечения и аналитики.
Естественно, современные рекрутеры при найме на такие должности, как специалист по данным, аналитик данных, разработчик Python, инженер DevOps и так далее, придают огромное значение навыкам программирования на Python. Технологические гиганты, например Google, Facebook, Spotify, Netflix, Dropbox и Reddit, предлагают весьма прибыльные варианты карьеры кандидатам, прошедшим практическую подготовку.
10 популярных проектов GitHub, написанных на Python
Уже долгое время разработчики во всем мире выбирают Python для большинства своих проектов. Python — второй по популярности язык на GitHub, крупнейшем веб-сервисе для хостинга IT-проектов и их совместной разработки.
Простота использования этого языка программирования, его эффективность в системах, как работающих, так и не работающих в режиме реального времени и широкий набор жизненно важных пакетов — вот лишь некоторые причины, по которым разработчики любят Python.
«Удовольствие от написания кода на Python заключается в том, что в итоге получаются короткие, лаконичные, читаемые классы, выражающие множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не объёмный тривиальный код, читать который — скука смертная».
— Гвидо ван Россум, автор языка программирования Python
Такие языки программирования, как Python, позволяют воплощать проекты мечты в реальность и демонстрировать свой талант всему миру. Здесь я расскажу о некоторых лучших проектах GitHub, написанных на Python, не только чтобы вас вдохновить, но и дать представление о том, что можно сделать с помощью изобретательности и Python.
1. Manim
Оценён: 26,2 тыс.
Клонирован: 3,4 тыс.
Manim расшифровывается как математическая программа анимации (англ. Mathematical Animation Engine). Идея этого проекта состоит в том, чтобы люди могли легко интегрировать в учебные материалы по математике весёлую и интуитивно понятную анимацию с графиками и диаграммами. Тем самым разрушается стереотип, что изучение математики обязательно должно быть скучным.
Грант Сандерсон ведет канал на YouTube, который называется 3Brown1Blue. Там он использует библиотеку Manim для создания и управления этими анимациями, чтобы обучать высшей математике свою аудиторию. Manim даёт возможность создавать анимированные видеоролики с точным контролем над анимацией, используемой для диаграмм и иллюстраций. Если эта идея кажется вам сомнительной, то переходите на канал Гранта и посмотрите, как это работает.
В этом Youtube-видео подробно рассказывается о возможностях программы (видео на английском языке).
2. DeepFaceLab
Оценён: 20,4 тыс.
Клонирован: 4,8 тыс.
Разработан: iperov
DeepFaceLab — один из самых интересных проектов GitHub на Python в этом списке. Это инструмент, который создаёт изображение и видео с применением технологии deepfake. Он позволяет делать забавные вещи, например, изменять или омолаживать лицо, менять лица местами и т. д. Чтобы достичь большей убедительности, можно даже изменить речь, но для этого нужны знания по работе в видеоредакторе.
Разработчик утверждает, что более 95% deepfake-видео в Интернете были созданы с помощью этого инструмента. На странице проекта на GitHub есть руководство и несколько наборов лиц для начала работы.
Здесь можно посмотреть инструкцию по созданию deepfake-видео с помощью DeepFaceLab (видео на английском языке).
3. Airflow
Оценён: 18,6 тыс.
Клонирован: 7,3 тыс.
Разработан: Apache Software Foundation
Airflow — это инструмент управления рабочим процессом с открытым исходным кодом на Python от организации Apache Software Foundation. Airflow позволяет выполнять ряд действий в рабочих процессах, например, создавать, планировать и отслеживать их. Рабочие процессы, если они определены как код, становятся намного проще в управлении, тестировании и совместной работе.
У него есть такие функции, как масштабируемость, динамическая генерация конвейера и расширяемость. У Airflow простой пользовательский интерфейс. Его устойчивые функции интеграции с другими инструментами и службами помогают получить от него максимальную пользу, экономя время. Airflow активно используется некоторыми крупными компаниями в отрасли, такими как Adobe, Lyft, Slack, Expedia и другими.
4. GPT-2
Оценен: 13,4 тыс
Клонирован: 3,4 тыс
GPT-2 — это огромная трансформационная языковая модель, которая обучается на столь же массивном наборе данных, а точнее на тексте с более чем 8 миллиардов веб-страниц. Её функция — предсказывать следующее слово/слова, когда есть часть слов или все предыдущие слова из контекста.
Проще говоря, вы вводите в GPT-2 часть текста, и языковая модель генерирует качественное длинное продолжение.
В репозитории GitHub есть код и модели для статьи проекта OpenAI «Языковые модели — неконтролируемые многозадачные ученики», а на странице — описание и несколько особенностей GPT-2.
5. XSStrike
Оценён: 8,5 тыс.
Клонирован: 1,2 тыс.
Разработан: Somdev Sangwan
Межсайтовый скриптинг или XSS может стать причиной очень больших и неприятных проблем на сайте. Внедрив вредоносный код со стороны клиента, злоумышленник наносит ущерб сайту и неконтролируемым данным. XSStrike — это набор для обнаружения XSS, который сам по себе уникален.
Разработчик утверждает, что вместо простого тестирования случайных полезных нагрузок его инструмент анализирует сайты и генерирует специально спроектированные полезные нагрузки, которые работают. Вот несколько особенностей этого инструмента:
- анализ контекста;
- мощный фаззинг-движок;
- поддержка многопоточного анализа;
- поддержка при брутфорсе полезной нагрузки из файла;
- индивидуальный анализатор HTML и JavaScript;
- сканирование устаревших библиотек JavaScript.
В этом видео можно посмотреть подробный обзор на программу (видео на английском языке).
6. Загрузка изображений из Google
Оценён: 7,1 тыс.
Клонирован: 1,7 тыс.
Разработан: Hardik Vasa
Этот инструмент позволяет одновременно загружать на компьютер сотни изображений из Google. Вы устанавливаете библиотеку, выбираете команду, вводите нужные ключевые слова в качестве аргументов, и инструмент начинает творить чудеса. Он ищет изображения по ключевым словам в базе Google Images и загружает их.
Вы также можете использовать библиотеку из другого файла Python, и она всё равно будет работать в обычном режиме. Проект интересный и будет полезен, если вам вдруг понадобится загрузить все изображения из Google за один раз.
7. Photon
Оценён: 7 тыс.
Клонирован: 965
Разработан: Somdev Sangwan
Photon — это мощный и простой в использовании веб-сканер, созданный с помощью Python. Лёгкий и быстрый сканер работает с технологиями разведки на основе открытых источников, что позволяет собирать и анализировать информацию, полученную из открытых источников.
Вот несколько источников, из которых Photon может сканировать информацию:
- URL-адреса, в том числе с параметрами;
- аккаунты в социальных сетях;
- адреса электронной почты;
- файлы, такие как PDF, PNG, XML документы;
- поддомены;
- файлы JavaScript.
Photon сохраняет всю извлеченную информацию упорядоченно, и её даже можно экспортировать в виде JSON-файла. Инструмент также предлагает различные параметры настройки, такие как регулирование времени ожидания, исключение определённых URL-адресов и многое другое. Советую обратить на него внимание.
8. NeuralTalk
Оценён: 5 тыс.
Клонирован: 1,2 тыс
Разработан: Andrej Karpathy
NeuralTalk — это проект создания подписей к изображениям на Python и NumPy, в котором используются мультимодальные рекуррентные нейронные сети. Благодаря развитию технологии и более эффективной поддержке, разработчик выпустил NeuralTalk2, улучшенную и более быструю версию NeuralTalk.
NeuralTalk2 использует пакетную реализацию при этом продолжает использовать рекуррентные нейронные сети. Новая версия основана на Torch, может работать на графическом процессоре, поддерживая тонкую настройку свёрточной нейронной сети. Хотя разработчик прекратил поддержку оригинальной версии NeuralTalk, она по-прежнему доступна на GitHub.
9. Xonsh
Оценён: 3,9 тыс.
Клонирован: 434
Xonsh можно рассматривать как кроссплатформенный язык оболочки, работающий на Python. Xonsh намного улучшает работу с Python, даже с самыми простыми задачами, благодаря глубокой интеграции.
С Xonsh вместо того, чтобы набирать “$ echo 2+2”, можно использовать просто $ 2 + 2 и при этом получить правильный результат.
Начать работу с оболочкой Xonsh тоже очень просто: установите её с помощью команды, подходящей для вашей среды. Xonsh доступен для многих диспетчеров пакетов, включая pip, Conda, Apt, Brew и других.
Что касается функций Xonsh, он легко поддерживает скрипты, имеет большую стандартную библиотеку с типизированными переменными и многое другое.
10. Rebound
Оценён: 3,3 тыс.
Клонирован: 299
Разработан: Jonathan Shobrook
Ошибки компилятора часто бывают очень неприятными и сбивают с толку. Единственное решение — перейти на сайт Stack Overflow в поисках ответа или прочитать документацию. С помощью своего известного инструмента Rebound Джонатан Шобрук упростил процесс взаимодействия с такими досадными ошибками компилятора.
Принцип работы Rebound следующий: вы запускаете свой файл с помощью инструмента, и он проверяет наличие ошибок компилятора в файле и загружает вам любые связанные ответы с сайта Stack Overflow, которые находит.
Возможность Rebound загружать результаты как в терминале, так и в браузере может помочь не только новичкам, но и опытным программистам, позволяя не тратить время на бесконечный поиск ответов. На данный момент Rebound поддерживает только Python, Node.js, Ruby, Golang и Java.
Творчеству нет предела. Такие проекты на GitHub хорошо демонстрируют, как могут проявиться творческие способности и таланты. Но это только верхушка айсберга. Python продолжает развиваться, и его можно использовать для разнообразных задач, если у вас есть знания и чёткое представление о том, чего вы хотите достичь. Пусть эта статья станет источником вдохновения для реализации ваших проектов.
Примечание: эта статья содержит личное мнение автора, и вы имеете полное право не согласиться с ним.
- GitHub Codespaces: быстрая разработка на ходу с Flutter
- Синхронизация Git-репозиториев в режиме реального времени
- Как сжимать коммиты в Git с помощью git squash
Источник: nuancesprog.ru
Топ-16 Python-приложений в реальном мире
Радость написания кода на Python заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читабельные классы, которые выражают большое количество логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк кода, которые утомляют читателя.
Гид ван Россум
За последние несколько лет технологии вокруг нас изменились практически во всех отношениях. Мы живем в мире, где программное обеспечение занимает ведущее место, и почти за каждой услугой стоит строчка кода. Туристическая индустрия, банковское дело, образование, научные исследования и военное дело — вот лишь некоторые из многих областей, которые зависят от программного обеспечения.
Все программное обеспечение написано на каком-либо языке программирования. И число последних только увеличивается.
Однако одним из самых популярных языков программирования в мире сегодня является Python. В этом документе мы рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.
Реальные приложения на Python
Python сильно изменился с тех пор, как был создан Гвино ван Россумом в 1991 году. Это динамический, интерпретируемый язык программирования высокого уровня, который можно использовать для создания различных приложений. Он отличается плавной кривой обучения и понятным синтаксисом.
Python можно использовать для создания веб-приложений, видеоигр, Data Science и машинного обучения, разработки реального программного обеспечения, встроенных приложений и многого другого.
1. Веб-разработка
Как разработчик, вы знаете, что такое веб-разработка. Это действительно квинтэссенция применения Python. Язык также выделяет широкий спектр фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые облегчают жизнь разработчиков. Типичные решения включают Django, Flask, Pyramid и Bottle; среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.
Веб-разработка с использованием Python превосходит по безопасности, масштабируемости и простоте использования. Он также предлагает встроенную поддержку таких протоколов, как HTML, XML, протоколы электронной почты, FTP и т.д. Python имеет одну из самых больших доступных библиотек, что облегчает жизнь разработчика.
Список сайтов, использующих python, можно найти на сайте https://trends.builtwith.com/framework/Python.
2. Разработка игр
Помимо веб-разработки, в Python есть ряд инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, знаете ли вы, что некогда популярная игра «Battlefield 2» была написана на этом языке программирования?
Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.
Такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online, также были разработаны на Python, как и Mount во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (часто конкретная организация); и в-третьих, они не предназначены для использования по определенному назначению.
Python хорошо подходит для разработки таких требовательных приложений.
Например, Odoo и Tryton построены с использованием Python.
Еще одним важным аспектом приложений является безопасность. Безопасность является важным фактором практически в любом приложении, а функции безопасности Python критически важны в бизнес-приложениях. Python также позволяет создавать масштабируемый код.
8. Образовательные и тренировочные программы
Python — это лучшее введение в мир современного программирования для всех, кто хочет узнать о нем больше. Причина этого — простой синтаксис, во многом схожий с английским. Кроме того, Python изучается быстрее, чем другие языки. Это делает его одним из главных кандидатов на роль первого языка программирования.
Существует множество учебных ресурсов, которые помогут вам получить базовые знания по Python, но одни из самых популярных — Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.
9. Аудио и видео приложения
Благодаря эффективности Python, его можно использовать для аудио- и видеоприложений. Для этого существует множество инструментов и библиотек. Обработка сигналов, управление звуком и распознавание речи могут быть достигнуты с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis и Dejavu.
Для видео есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. Они используются для управления видео и подготовки его к использованию в других приложениях; Spotify, Netflix и YouTube написаны на Python.
10. Парсинг
В Интернете можно найти невероятное количество информации. А с помощью веб-парсера можно собирать и хранить данные с веб-сайтов в одном месте. Затем он может использоваться исследователями, аналитиками и организациями для решения различных задач.
В Python есть ряд библиотек, таких как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup и Selenium. Парсеры используются в проектах с большими объемами данных, таких как отслеживание цен, аналитика, анализ социальных сетей и проекты машинного обучения.
11. Data Science и визуализация данных
В современном мире данные играют важную роль. Это помогает нам понять людей и их предпочтения, а также собрать и проанализировать интересные наблюдения. Все это является важной частью науки о данных. Эта область включает в себя определение проблемы, сбор данных, их обработку, изучение, анализ и визуализацию.
Экосистема Python включает такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy и SciPy.
Визуализация важна, если вам нужно представить свои данные команде или акционерам, и для этого в Python есть такие решения, как Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot и Geoplotlib.