22初心者向けの興味深いPythonオープンソースプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

Pythonは、地球上で最も人気のあるプログラミング言語の1つであり、この名声の背後には多くの理由があります。 それらの理由の1つは、この言語で利用できる多数のオープンソースプロジェクトとライブラリです。 機械学習からアニメーションまで、ほぼすべてのPythonプロジェクトがあります。 熟練したPython開発者になりたい場合は、これらのプロジェクトのいくつか（すべてではないにしても）に精通している必要があります。

そのため、この記事では、ソースコードGithubを使用してさまざまなPythonプロジェクトについて説明します。 Pythonにはさまざまな業界のアプリケーションがあるため、タスクを完了するのに役立つ多くのプロジェクトが見つかる可能性があります。 あなたはあなたの興味とあなたの経験に応じてプロジェクトを選ぶべきです。 Pythonの初心者で、専門知識を習得したい場合は、データサイエンス認定を確認してください。 今後の参考のために、この記事をブックマークしておくことができます。 始めましょう。

Pythonオープンソースプロジェクトのアイデアのいくつかを次に示します–

Pythonオープンソースプロジェクトのアイデア

1. OpenCV

コンピュータビジョンは、人工知能の最も需要の高いアプリケーションの1つです。 コンピュータビジョンは、オブジェクトの識別、顔認識などの特定の実装のために画像やビデオを分析できるAIモデルに焦点を当てています。

コンピュータービジョンプロジェクトに取り組みたい場合は、OpenCVに精通している必要があります。 OpenCVは、コンピュータービジョンの問題を解決するためのPythonライブラリです。 Gary Brodskyは1999年にOpenCVを開始し、それ以来、ソースコードGithubで最も人気のあるPythonプロジェクトの1つになりました。

OpenCVを使用すると、画像分析を実行し、多くの高度なコンピュータービジョンアルゴリズムの基盤を形成できます。 OpenCVを使用するには、Pythonコードを介して数値演算を実行するための一般的なライブラリであるNumpyに精通している必要があります。 コンピュータビジョンプロジェクトで作業するには、OpenCVを他のライブラリと統合する必要があります。そのため、OpenCVをリストの一番上に置いています。 OpenCVの詳細については、こちらをご覧ください。

2.ケラス

Kerasは、Pythonでディープラーニングを行うための最も人気のあるツールです。 これは、Python開発者のディープラーニングを簡素化するライブラリであり、AIの専門家の間で広く普及しています。 Kerasは、実行する必要のあるアクションの合計を最小限に抑える、一貫性のあるわかりやすいAPIを提供します。

必要な多くのユースケースを自動化するため、ニューラルネットワークの高度なセクションに集中するだけで済みます。 Kerasは、間違いを犯したときに警告する正確で迅速なエラーメッセージでも有名です。

ディープラーニングの専門家になりたい場合は、Kerasとそのアプリケーションに精通している必要があります。 KerasはKaggleでトップ5の勝利チームのひとつであり、ランク付けされていません。 最も使用されているディープラーニングフレームワークの1つ。

KerasはTensorFlowを使用しているため、どこからでもアクセスでき、さまざまな追加のメリットがあります。 NASA、LHC、CERN、および他の多くのトップ組織は、研究にKerasを使用しています。 したがって、調査する価値は確かにあります。 Kerasの詳細については、こちらをご覧ください。

2.フラスコ

Flaskは、特定のライブラリやツールがないため、ミニフレームワークです。 さらに、開発者が要件に応じてそれらを選択できるように、検証またはデータベース抽象化レイヤーの形式はありません。 Flaskは、JinjaとWekrzeugのラッパーとして始まりましたが、ソースコードGithubで最も人気のあるPythonプロジェクトの1つになりました。

有名であることに加えて、Flaskには開発者の最も活発なコミュニティの1つもあります。 したがって、問題が発生した場合は、コミュニティで質問して、役立つ回答をすばやく得ることができます。 Flaskのコミュニティは、その機能を大幅に強化する多数の拡張機能を追加しました。 これらの理由により、FlaskはPythonWeb開発者にとって不可欠なフレームワークです。 Flaskの詳細については、こちらをご覧ください。

3. SpaCy

Pythonには人工知能に多くのアプリケーションがあります。そのため、PythonにはAI固有のニーズに対応する多くのライブラリとフレームワークがあります。 AIの専門家になることを計画している場合、このプロジェクトは間違いなくあなたに最適です。 spaCyは、Pythonの高レベルNLP（自然言語処理）用のオープンソースライブラリです。 NLPは、テキスト分析、感情分析など、多くの高度なAIアプリケーションの背後にある基本的なテクノロジーです。

spaCyの主な用途は、大量のテキストを処理できる本番環境グレードのアプリケーションを構築することです。 spaCyを使用して、自然言語理解ソリューション、情報抽出システムを作成したり、拡張された深層学習モデルを前処理したりできます。 その高い人気の背後にある多くの理由の1つは、機能の長いリストです。

単語の種類をトークンに割り当てたり（スピーチや音声の図をセグメント化するなど）、テキストをレンマタイズしたり（単語を基本形式に変換したり）、個々の文を見つけてラベルを付けたり、その他の多くのタスクを簡単に実行したりできます。 spaCyは必須のPythonプロジェクトGithubです。 熟練したAIプロフェッショナルになりたい場合、またはNLPプロジェクトに取り組みたい場合は、これに精通している必要があります。 spaCyの詳細については、こちらをご覧ください。

4. Nilearn

これは、ディープラーニングの専門家にとって素晴らしいプロジェクトです。 Nilearnは、NeuroImagingデータの統計学習の実行に焦点を当てたPythonモジュールです。 Nilearnを使用するには、科学アプリケーション向けの著名なPythonツールであるscikit-learnに精通している必要があります。 nilearnを使用すると、NeuroImagingデータに対して多数のタスクを実行できます。 たとえば、デコード、分類、接続性分析、予測モデリング、およびその他のさまざまなジョブを実行できます。

NeuroImagingは著名な医療分野であり、Nilearnの機能はこの分野に存在する多くの問題を解決します。 Nilearnを使用すると、Neuroimagesの分析を比較的簡単かつ効果的に行うことができます。 AIはヘルスケア分野で多くのアプリケーションを見つけます。その業界で働くためにAIスキルを使用することに興味がある場合は、Nilearnに精通している必要があります。 Nilearnの詳細については、こちらをご覧ください。

5.PyTorch

PyTorchは、機械学習の専門家にとってなくてはならないものです。 機械学習業界への参入を目指す場合は、MLアプリケーションで最も人気のあるフレームワークの1つであるPyTorchを検討する必要があります。 これにより、実稼働展開から研究プロトタイピングまで、多数のML実装が容易になります。

PyTorchはオープンソースです。つまり、無料で使用できます。 また、MLプロジェクトですばやく作業し、多くの手間を省くことができる複数の機能があります。 PyTorchのエコシステムは、強化学習やコンピュータービジョンなど、さまざまな機械学習セクションの多くのライブラリとツールで満たされています。

同様に、ネイティブONNX（オープンニューラルネットワークエクスチェンジ）をサポートしています。 PyTorchがPythonの専門家にとって必要な機能の長いリストがあります。 その広範な人気は、有益で革新的な開発者や研究者の素晴らしいコミュニティを作成するのに役立ちました。 PyTorchの詳細については、こちらをご覧ください。

6.Scikit-learn

Scikit-learnは、機械学習の専門家に最も人気のあるPythonライブラリの1つです。 予測データ分析のための複数のツールを提供します。 商業的に使用可能であり、オープンソースです。 SciPy、matplotlib、およびNumPyに基づくscikit-learnは、機械学習プロジェクトに取り組みたい人にとってはなくてはならないものです。 Scikit-learnを使用すると、多数の機械学習の実装を実行できます。

そのアルゴリズムとツールを使用すると、回帰、分類、モデルの選択、次元削減、データの前処理、およびその他の多くのMLタスクを実行できます。 Scikit-learnのツールは簡単に習得できます。 また、基本的な機械学習の実装で有名なPythonプロジェクトGithubでもあるため、このプロジェクトについて学ぶことで、この分野の専門家になることができます。

7.Gensim

Gensimは、Python開発者の間で普及しているもう1つのプロジェクトです。 これは、セマンティック構造につ​​いてテキストドキュメントを分析するために使用できる無料のライブラリです。 Gensimはトピックモデリングで有名です。 テキスト分析プロジェクトに取り組みたい場合は、ライブラリに精通している必要があります。 さまざまなNLPプロジェクトを完了するのに役立ちます。 トピックモデルは、テキストドキュメントのグループ内の抽象的なトピックを発見する統計モデルです。

隠されたセマンティック構造を簡単に見つけるのに役立つため、テキストマイニングのトピックモデリングを実行する必要があります。 Gensimは、少量および大量のテキストを問題なく処理できるため、おそらくテキストモデリングに最適なPythonソリューションです。 Gensimの詳細については、こちらをご覧ください。

8.Librosa

AIアプリケーションの人気のある分野は、音声と音声の分析です。 これらのタスクの実行に興味がある場合は、Librosaを試してください。 これは、オーディオと音楽の分析に焦点を当てたPythonパッケージです。 Librosaを使用すると、音楽情報検索システムを簡単に作成できます。 オーディオ分析は、AIアシスタント、スマートホームデバイス、音楽ストリーミングプラットフォームのおかげで非常に人気があります。 Librosaは、音楽分析ソリューションを構築するために必要な基本事項を提供します。 Librosaの詳細については、こちらをご覧ください。

9.顔認識

名前が示すように、顔認識は顔認識を実行するためのPythonライブラリです。 特定のコマンドを提供することにより、画像やビデオでの顔認識を簡素化します。 このライブラリを使用すると、1行または2行のコード行だけで画像の顔認識を実行できます。 顔認識は、深層学習モデルに基づいています。 そのモデルは、LFW（Labeled Faces in the Wild）ベンチマークで99.38％の精度を記録しました。

顔認識を効率的に実行するために使用できるシンプルな<face_recognition>コマンドラインツールがあります。 このライブラリのもう1つの優れた品質は、他の一般的なPythonライブラリと組み合わせて、高度な顔識別ソリューションを作成できることです。 これは間違いなく、AIプロフェッショナルにとって優れたツールです。 顔認識の詳細については、こちらをご覧ください。

10 Django

最も人気のあるPythonフレームワークの1つであるDjangoを使用すると、より少ないコード行でより短い時間でWebアプリを作成できます。 Web開発の基本を処理するため、Webアプリの構築が大幅に簡素化され、Webアプリの技術に集中するだけで済みます。 Djangoには、Webアプリの開発をスピードアップできる多くの組み込みツールと機能が付属しています。

たとえば、RSSフィード、サイトマップ、ユーザー認証、コンテンツ管理ツールがあります。 Djangoを使用すると、それらをWebアプリにすばやく追加でき、時間と労力を大幅に節約できます。 Djangoを使用すると、PythonベースのWebアプリ開発者になることができます。 Djangoには、開発者とユーザーの大規模なコミュニティがあり、質問や疑問に対する答えをすばやく見つけることができます。 Djangoの詳細についてはこちらをご覧ください。

11. SimpleCoin

SimpleCoinは暗号通貨愛好家のための素晴らしいプロジェクトです。 これは、Pythonでの暗号通貨ブロックチェーンの単純で不完全で安全でない実装です。 このプロジェクトは、可能な限りシンプルなままでありながら、完全に機能するブロックチェーン通貨の構築に焦点を当てています。

このプロジェクトは教育目的であるため、Pythonの専門家であろうとブロックチェーンの愛好家であろうと、プロジェクトを調査することは役に立ちます。 SimpleCoinは、ブロックチェーンと暗号通貨の基本に慣れるために役立ちます。 ブロックチェーン内のノードがどのように相互作用し、ユーザーが1つのブロックチェーンでトランザクションを実行するかを調べることができます。 SimpleCoinは、この記事を書いているときに1,500を超える星が付いたソースコードGithubを持つ最も人気のあるPythonプロジェクトの1つです。 SimpleCoinの詳細については、こちらをご覧ください。

12.パンダ

Pandasは、データサイエンティストやデータサイエンス愛好家にとってなくてはならないPythonライブラリです。 パンダは2008年に業界に参入し、それ以来、あらゆるデータ専門家にとって強力なツールになりました。 これは、データ操作に使用できるデータ構造とツールを提供します。 Pandasには、異なる形式間でデータを読み書きするための手段があります。 また、ビッグデータセットの高度なインデックス作成、サブセット化、およびスライスも提供します。 パンダで実行できる追加のタスクは次のとおりです。

• 高性能のデータセットをマージして結合する
• 高次元データを効率的に処理するために、階層軸のインデックス付けを実行します。
• 日付範囲を生成し、頻度を変換して時系列機能を向上させます

パンダには他にも多くの機能があり、それがデータサイエンスの専門家にとって必要な理由です。 オープンソースなので無料でご利用いただけます。 データサイエンスの学生の場合は、パンダに精通している必要があります。 パンダの詳細については、こちらをご覧ください。

13. Pipenv

Pipenvは、すべてのPython開発者が武器として持つべきツールです。 これにより、開発者としての仕事がはるかに簡単になります。 Pipenvは、Pythonのさまざまなパッケージングセクターの利点を提供することに焦点を当てたツールです。 これは開発ワークフロー用であり、ユーザーがPythonで作業環境を簡単にセットアップできるようにします。

Pipenvは、タスクのvirtualenvを作成して処理できます。 パッケージをインストールまたはアンインストールするときに、パッケージを追加したり、Pipfileから削除したりできます。 Pipenvは、決定論的ビルドを作成するためのpipfile.lockを生成します。 Pipenvを使用すると、virtualenvとpipを別々に使用する必要はありません。 pipfile.lockは、異なるパッケージ間の依存関係エラーを回避するのに役立ちます。 Pipenvの詳細については、こちらをご覧ください。

14. MicroPython

MicroPythonを使用すると、マイクロコントローラーでPythonを実行できます。 また、MicroPythonを実行できる小さな回路基板であるMicroPython pyboardがあり、低レベルのPythonベースのオペレーティングシステムを提供します。 MicroPythonには、ジェネレーター、例外管理、インタラクティブプロンプトなどの機能が満載されています。

わずか256kのコードスペースで実行できます。 マイクロチップとマイクロコントローラーに興味がある場合は、このPythonプロジェクトであるGithubに精通している必要があります。 MicroPythonの詳細については、こちらをご覧ください。

15.パイレイ

あなたがユニークで創造的なプロジェクトを探していたなら、Pyrayはあなたのためのものです。 Pyrayは、ユーザーが単純なPythonコードを使用して3Dレンダリングを実行できるようにするオープンソースプロジェクトです。 したがって、芸術や関連分野でのPythonのアプリケーションに興味がある場合は、Pyrayを調べる必要があります。 Pyrayを使用すると、3Dアニメーション、2Dアニメーション、3Dオブジェクト、およびその他の多くのものを作成できます。 2018年に市場に参入したばかりで、わずか2年以内に、Githubで最も人気のあるPythonプロジェクトの1つになりました。 Pyrayの詳細については、こちらをご覧ください。

16.ダッシュ

これは、データサイエンスの専門家にとって優れたプロジェクトです。 あなたがしばらくの間データサイエンスを研究しているなら、あなたはすでにその名前を聞いたことがあるかもしれません。 DashはPlotlyの製品であり、データサイエンスとMLWebアプリを開発するためのフレームワークです。 Pythonとは別に、DashでJuliaとRを使用できます。 Dashは、専用のバックエンドおよびフロントエンド開発の必要性を排除することにより、データサイエンティストのWebアプリ開発を容易にします。

Dashは、この記事の前半で説明した、広く普及しているPythonフレームワークであるFlaskに基づいています。 オープンソース版から無料でご利用いただけます。 一方、より多くの要件がある場合は、有料版を使用することもできます。 DashはGithubに12,000を超える星を持っているので、それは確かにあなたが精通しているべき主要なプロジェクトです。 Dashの詳細については、こちらをご覧ください。

17. Kivy

Kivyは、複雑なUIを備えたモバイルアプリケーションを迅速に開発するためのライブラリです。 オープンソースおよびクロスプラットフォーム互換であるため、Python開発者は非常にアクセスしやすくなっています。 UI開発はあらゆるアプリケーションの最も重要な側面の1つであり、Kivyはそのプロセスに存在する問題に実質的に取り組むのに役立ちます。

Windows、Android、OS X、Linux、Raspberry Pi、iOSで実行できます。 そのツールキットには20を超えるウィジェットがあるため、幅広いオプションから選択できます。 Kivyは間違いなく、有効性と機能性の点であなたの武器に追加するための素晴らしいツールです。 Kivyを使用して、マルチタッチ機能を備えたアプリを開発することもできます。 Kivyの詳細については、こちらをご覧ください。

18.TensorFlowモデル

おそらくソースコードGithubを使用する重要なPythonプロジェクトの1つである、TensorFlowモデルは、TensorFlowのさまざまなSOTA（最先端）モデルを備えたリポジトリです。 TensorFlowは、機械学習の専門家に最も人気のあるツールの1つです。 これは、ライブラリとツールの大規模なプールを備えたGoogleの製品です。

TensorFlowは、高レベルのAPIを介して、機械学習でのモデル構築を容易にします。 さらに、TensorFlowはクラウド上で引き続き利用できるため、どこからでもTensorFlowにアクセスできます。 TensorFlowを使用して、オンプレミス、ブラウザ、またはデバイスにMLをデプロイできます。

TensorFlowモデルプロジェクトは、この強力なテクノロジーの機能を理解するのに役立ちます。 TensorFlowで実行できるさまざまな種類のことを理解すれば、さまざまなTensorFlowプロジェクトで効率的に作業できます。 TensorFlowモデルは、このテクノロジーのベストプラクティスを知るのに役立つため、ミスを少なくし、より正確に作業することができます。 TensorFlowモデルの詳細については、こちらをご覧ください。

19.マゼンタ

これは、AI愛好家向けのソースコードGithubを備えた最高のPythonプロジェクトの1つです。 マゼンタは、音楽と芸術の生成における人工知能と機械学習のアプリケーションの調査に焦点を当てています。 強化学習と深層学習のアルゴリズムを開発して、歌、絵、その他の芸術的な製品を作成することができます。

これは、他の多くの専門家と一緒にGoogleBrainチームのエンジニアと研究者の製品です。 マゼンタの目的は、アーティストやミュージシャンに強化されたツールを提供することで、アーティストやミュージシャンを支援することです。 このプロジェクトを終えると、AIがクリエイティブな分野を支援するさまざまな方法について学ぶことができます。

TensorFlowを介してマゼンタモデルをリリースします。 PythonのスキルをAIとMLで使用したい場合は、このプロジェクトに集中する必要があります。 これは、最も有名なAIセクションの2つである強化学習アルゴリズムとニューラルネットワークに慣れるために役立ちます。 Magentaは、TensorFlowでオープンソースのPythonライブラリとして利用できます。 マゼンタの詳細については、彼らのブログにアクセスしてください。

20.スナリーギャスター

サイバーセキュリティへの参入を計画している場合、これはあなたにとって完璧なプロジェクトです。 Snallygasterは、ファイルリークの検出など、HTTPサーバーのセキュリティ問題を特定するためのソリューションです。 このツールを使用すると、不要な関係者がアクセスできるWebサーバー上のファイルを見つけることができるため、かなりのセキュリティリスクが発生します。 これらのファイルの例としては、バックアップファイル（パスワードが含まれている場合があります）、gitリポジトリなどがあります。 PyPIを介してsnallygasterをインストールできます。

この記事を書いている時点で、snallygasterはGithubに1,700以上の星を持っていました。

21.マスクR-CNN

その作成者によると、Mask R-CNNは、オブジェクトインスタンスをセグメント化するために使用できる、柔軟でシンプルな一般的なフレームワークです。 これは、画像認識とオブジェクト識別のための卓越したコンピュータービジョンテクノロジーであるFasterR-CNNを強化します。 マスクR-CNNは、画像内のオブジェクトを検出し、イベントのセグメンテーションマスクを瞬時に生成できます。 トレーニングとMaskR-CNNのコードへの追加は簡単です。 Faster R-CNNにオーバーヘッドをほとんど追加せず、多くの利点を提供します。

Mask R-CNNは非常に単純ですが、オブジェクトインスタンスのセグメンテーションで多くの同様のモデルを上回っています。これは、有名なオープンソースプロジェクトであるためです。 将来、コンピュータビジョンプロジェクトに取り組みたい場合は、MaskR-CNNに精通している必要があります。 Mask R-CNNの詳細については、このリンクにアクセスしてください。

22.Statsmodels

統計モデルで作業するには、人気のあるPythonモジュールであるstatsmodelsに精通している必要があります。 これにより、統計データの調査、さまざまな統計モデルの推定、および統計検定の実行が可能になります。 Statsmodelsは、すべての推定量の結果の詳細なリストを生成します。これを既存のパッケージに対してテストして、それらの精度を確認できます。

このソリューションを使用する前に、Pythonパッケージ、統計分析、およびパンダに精通している必要があります。 Statsmodelsは、その機能とシンプルさから、ソースコードGithubで最も人気のあるPythonプロジェクトの1つです。 その主な機能には、離散モデル（負の二項回帰、MNLogitなど）、線形回帰モデル、時系列分析などの使用が含まれます。このプロジェクトの詳細については、Webサイトにアクセスするか、このPythonプロジェクトGithubにリンクしてください。 そこには、このプロジェクトのドキュメントとそのソースコードがあります。

Pythonとそのプロジェクトの詳細

それでおしまい。 これで、オープンソースのPythonプロジェクトのリストの最後に到達しました。 このプロジェクトのリストがお役に立てば幸いです。 ご質問やご意見がございましたら、下のコメント欄からお知らせください。

あなたは私たちのブログに行き、Pythonについてもっと学び、より多くのプロジェクトのアイデアを得ることができます。 追加の資料として、以下のリソースがあります。

• 42Pythonプロジェクトのアイデアとトピック
• Pythonプロジェクトを実行する方法は？
• Pythonバンキングプロジェクト（ソースコード付き）
• 初心者のためのPythonプロジェクト

これらのプロジェクトに精通することは、より優れたPython開発者になるのに役立ちます。 結局のところ、これらのツールとライブラリがなければ、Pythonで特定のタスクを実行することは非常に困難な作業です。

結論

Pythonについて知りたい場合は、IIIT-BとupGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家向けに作成されており、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップ、1- on-1業界のメンター、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。

一方、Pythonコースを受講することで、専用の包括的な学習体験を得ることができます。 このコースでは、ビデオを通じて業界の専門家から学ぶことができます。 どのPythonプロジェクトGithubが一番好きでしたか？ 我々に教えてください！