22 interesantes ideas y temas de proyectos de código abierto de Python para principiantes [2022]

Python es uno de los lenguajes de programación más populares del planeta y hay muchas razones detrás de esta fama. Una de esas razones es la gran cantidad de proyectos y bibliotecas de código abierto disponibles para este lenguaje. Desde el aprendizaje automático hasta la animación, hay un proyecto de Python para casi todo. Si desea convertirse en un desarrollador de Python competente, debe estar familiarizado con algunos de estos proyectos (si no todos).

Es por eso que en este artículo, discutiremos diferentes proyectos de Python con código fuente Github. Debido a que Python tiene aplicaciones en varias industrias, es posible que encuentre muchos proyectos que lo ayuden a completar sus tareas. Debe elegir proyectos de acuerdo con sus intereses y su experiencia. Si es un principiante en Python y le gustaría adquirir experiencia, consulte nuestras certificaciones de ciencia de datos. Puede marcar este artículo como referencia futura. Empecemos.

Estas son algunas de las ideas de proyectos de código abierto de Python :

Ideas de proyectos de código abierto de Python

1. CV abierto

La visión por computadora es una de las aplicaciones más demandadas de la inteligencia artificial. La visión por computadora se enfoca en modelos de IA que pueden analizar imágenes y videos para implementaciones específicas como identificación de objetos, reconocimiento facial, etc.

Si desea trabajar en proyectos de visión por computadora, debe familiarizarse con OpenCV. OpenCV es una biblioteca de Python para resolver problemas de visión por computadora. Gary Brodsky había iniciado OpenCV en 1999 y, desde entonces, se ha convertido en uno de los proyectos Python más populares con el código fuente Github.

OpenCV le permite realizar análisis de imágenes y constituye la base de muchos algoritmos sofisticados de visión por computadora. Para usar OpenCV, debe estar familiarizado con Numpy, una biblioteca popular para realizar operaciones numéricas a través del código de Python. Tendría que integrar OpenCV con otras bibliotecas para trabajar en proyectos de visión por computadora, es por eso que lo hemos mantenido en la parte superior de nuestra lista. Obtenga más información sobre OpenCV aquí .

2. Kerás

Keras es probablemente la herramienta más popular para el aprendizaje profundo en Python. Es una biblioteca que simplifica el aprendizaje profundo para los desarrolladores de Python, por lo que se ha vuelto muy popular entre los profesionales de la IA. Keras le ofrece API coherentes y sencillas que minimizan el total de acciones que debe realizar.

Automatiza muchos casos de uso necesarios, por lo que solo tiene que concentrarse en las secciones avanzadas de su red neuronal. Keras también es famoso por sus mensajes de error precisos y rápidos que lo alertan cuando comete algún error.

Si desea convertirse en un profesional del aprendizaje profundo, debe estar familiarizado con Keras y sus aplicaciones. Keras estuvo entre los 5 mejores equipos ganadores en Kaggle y ocupó el puesto no. 1 entre los marcos de aprendizaje profundo más utilizados.

Debido a que Keras usa TensorFlow, se puede acceder a él desde cualquier lugar y brinda una amplia gama de beneficios adicionales. La NASA, el LHC, el CERN y muchas otras organizaciones importantes utilizan Keras para la investigación. Así que ciertamente vale la pena investigarlo. Puedes encontrar más información sobre Keras aquí .

2. matraz

Flask es un mini framework porque no tiene bibliotecas o herramientas específicas. Adicionalmente, no cuenta con ningún tipo de validación o capa de abstracción de base de datos para que el desarrollador pueda elegirlas de acuerdo a sus requerimientos. Flask comenzó como un envoltorio de Jinja y Wekrzeug, pero se convirtió en uno de los proyectos de Python más populares con el código fuente Github.

Además de ser famoso, Flask también tiene una de las comunidades de desarrolladores más activas. Entonces, si tiene algún problema, puede preguntar en la comunidad y obtener rápidamente respuestas útiles. La comunidad de Flask le ha agregado numerosas extensiones, lo que mejora considerablemente su funcionalidad. Por estas razones, Flask es un marco esencial para cualquier desarrollador web de Python. Obtén más información sobre Flask aquí.

3. Espacioso

Python tiene muchas aplicaciones en inteligencia artificial y es por eso que tiene muchas bibliotecas y marcos para necesidades específicas de IA. Si planea convertirse en un profesional de la IA, este proyecto es, sin duda, el mejor para usted. spaCy es una biblioteca de código abierto para NLP (procesamiento del lenguaje natural) de alto nivel en Python. NLP es la tecnología fundamental detrás de muchas aplicaciones avanzadas de IA, como análisis de texto, análisis de sentimientos y otras.

El uso principal de spaCy es crear aplicaciones de nivel de producción que puedan procesar grandes cantidades de texto. Puede usar spaCy para crear soluciones de comprensión del lenguaje natural, sistemas de extracción de información o preprocesar un modelo de aprendizaje profundo mejorado. Una de las muchas razones detrás de su gran popularidad es su larga lista de funciones.

Puede asignar tipos de palabras a tokens (como segmentar figuras retóricas o voces), lematizar el texto (convertir palabras en sus formas básicas), buscar y etiquetar oraciones individuales y realizar muchas otras tareas con facilidad. spaCy es un proyecto Github de Python imprescindible. Debe estar familiarizado con él si desea convertirse en un profesional de inteligencia artificial competente o si desea trabajar en proyectos de PNL. Puede obtener más información sobre spaCy aquí .

4. Nilearn

Este es un proyecto fantástico para cualquier profesional del aprendizaje profundo. Nilearn es un módulo de Python que se enfoca en realizar aprendizaje estadístico en datos de neuroimagen. Para usar Nilearn, debe estar familiarizado con scikit-learn, una destacada herramienta de Python para aplicaciones científicas. Puede realizar numerosas tareas en los datos de NeuroImaging utilizando nilearn. Por ejemplo, puede realizar decodificación, clasificación, análisis de conectividad, modelado predictivo y varios otros trabajos.

La neuroimagen es un campo médico destacado y las capacidades de Nilearn resuelven muchos problemas presentes en este sector. Al usar Nilearn, puede hacer que el análisis de Neuroimágenes sea relativamente fácil y efectivo. AI encuentra muchas aplicaciones en el sector de la salud, y si ha estado interesado en usar sus habilidades de AI para trabajar en esa industria, debe familiarizarse con Nilearn. Obtenga más información sobre Nilearn aquí .

5. PyTorch

PyTorch es imprescindible para cualquier profesional del aprendizaje automático. Si aspira a ingresar a la industria del aprendizaje automático, debe considerar PyTorch, ya que es uno de los marcos más populares para aplicaciones de ML. Facilita numerosas implementaciones de ML, desde la implementación de producción hasta la creación de prototipos de investigación.

PyTorch es de código abierto, lo que significa que es de uso gratuito. También tiene múltiples funciones con las que puedes trabajar rápidamente en proyectos de ML y evitar muchas molestias. El ecosistema de PyTorch está lleno de muchas bibliotecas y herramientas de varias secciones de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje por refuerzo y la visión por computadora.

Del mismo modo, tiene soporte nativo ONNX (intercambio de red neuronal abierta). Hay una larga lista de funciones por las que PyTorch es una necesidad para cualquier profesional de Python. Su amplia popularidad lo ayudó a crear una comunidad fantástica de desarrolladores e investigadores útiles e innovadores. Puede obtener más información sobre PyTorch aquí .

6. Scikit-aprender

Scikit-learn se encuentra entre las bibliotecas de Python más populares para los profesionales del aprendizaje automático. Le proporciona múltiples herramientas para el análisis predictivo de datos. Se puede utilizar comercialmente y es de código abierto. Basado en SciPy, matplotlib y NumPy, scikit-learn es imprescindible para cualquiera que quiera trabajar en proyectos de aprendizaje automático. Scikit-learn le permite realizar numerosas implementaciones de aprendizaje automático.

Con sus algoritmos y herramientas, puede realizar regresión, clasificación, selección de modelos, reducción de dimensionalidad, preprocesamiento de datos y muchas otras tareas de ML. Las herramientas de Scikit-learn son fáciles de aprender. También es un famoso proyecto de Python Github para implementaciones fundamentales de aprendizaje automático, por lo que aprender sobre él seguramente lo ayudará a convertirse en un profesional en este sector.

7. Gensim

Gensim es otro proyecto frecuente entre los desarrolladores de Python. Es una biblioteca gratuita que puede usar para analizar documentos de texto en busca de estructura semántica. Gensim es famoso por el modelado de temas. Si desea trabajar en proyectos de análisis de texto, debe familiarizarse con la biblioteca. Le ayudará a completar varios proyectos de PNL. Un modelo de tema es un modelo estadístico que descubre temas abstractos en un grupo de documentos de texto.

Tendría que realizar el modelado de temas para la minería de texto, ya que lo ayuda a encontrar estructuras semánticas ocultas con facilidad. Gensim es probablemente la mejor solución de Python para el modelado de texto, ya que es capaz de manejar pequeños y grandes volúmenes de texto sin dificultad. Obtenga más información sobre Gensim aquí .

8. Librosa

Un campo popular de aplicaciones de IA es el análisis de voz y audio. Si está interesado en realizar esas tareas, debe probar Librosa. Es un paquete de Python que se enfoca en el análisis de audio y música. Al usar Librosa, puede crear fácilmente un sistema de recuperación de información musical. El análisis de audio se ha vuelto muy popular gracias a los asistentes de inteligencia artificial, los dispositivos domésticos inteligentes y las plataformas de transmisión de música. Librosa le proporciona los elementos básicos necesarios para crear una solución de análisis de música. Conozca más sobre Librosa aquí .

9. Reconocimiento facial

Como sugiere el nombre, Face Recognition es una biblioteca de Python para realizar el reconocimiento facial. Simplifica el reconocimiento facial en imágenes y videos proporcionando comandos específicos. Con esta biblioteca, puede realizar reconocimiento facial en imágenes con solo una o dos líneas de código. El reconocimiento facial se basa en un modelo de aprendizaje profundo. Su modelo obtuvo una precisión del 99,38 % en el punto de referencia LFW (Labeled Faces in the Wild).

Tiene una herramienta de línea de comando <face_recognition> simple que puede usar para realizar el reconocimiento facial de manera eficiente. Otra excelente cualidad de esta biblioteca es que puede combinarla con otras bibliotecas populares de Python para crear soluciones avanzadas de identificación de rostros. Sin duda, es una excelente herramienta para cualquier profesional de la IA. Obtenga más información sobre el reconocimiento facial aquí .

10 Django

Uno de los marcos de Python más populares, Django, le permite crear aplicaciones web con menos líneas de código y en menos tiempo. Simplifica sustancialmente la creación de aplicaciones web, ya que se ocupa de los aspectos básicos del desarrollo web, y solo tiene que concentrarse en los aspectos técnicos de su aplicación web. Django viene con muchas herramientas e instalaciones integradas que pueden acelerar el desarrollo de su aplicación web.

Por ejemplo, tiene fuentes RSS, mapas del sitio, autenticación de usuarios y herramientas de administración de contenido. Puede agregarlos rápidamente a su aplicación web usando Django y ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. Al usar Django, puede convertirse rápidamente en un desarrollador de aplicaciones web basadas en Python. Django cuenta con una comunidad masiva de desarrolladores y usuarios donde puedes encontrar respuestas a tus consultas y dudas rápidamente. Obtenga más información sobre Django aquí .

11. Moneda simple

SimpleCoin es un proyecto fantástico para los entusiastas de las criptomonedas. Es una implementación simple, incompleta e insegura de una cadena de bloques de criptomonedas en Python. El proyecto se enfoca en construir una moneda de cadena de bloques completamente funcional mientras se asegura de que sea lo más simple posible.

Este proyecto tiene fines educativos, por lo que, ya sea que sea un profesional de Python o un entusiasta de blockchain, sería útil investigarlo. SimpleCoin lo ayudará a familiarizarse con los conceptos básicos de blockchain y las criptomonedas. Puede explorar cómo interactúan los nodos en una cadena de bloques y cómo los usuarios ejecutan transacciones en uno. SimpleCoin se encuentra entre los proyectos de Python más populares con código fuente Github con más de 1500 estrellas al escribir este artículo. Puede obtener más información sobre SimpleCoin aquí .

12. Pandas

Pandas es una biblioteca de Python imprescindible para científicos de datos y entusiastas de la ciencia de datos. Pandas ingresó a la industria en 2008 y, desde entonces, se ha convertido en una potente herramienta para cualquier profesional de datos. Le proporciona estructuras de datos y herramientas que puede utilizar para la manipulación de datos. Pandas tiene medios para leer y escribir datos entre diferentes formatos. También ofrece indexación elegante, creación de subconjuntos y división de grandes conjuntos de datos. Aquí hay algunas tareas adicionales que puede realizar con Pandas:

• Combinar y unir conjuntos de datos con alto rendimiento
• Realice la indexación de ejes jerárquicos para trabajar de manera eficiente con datos de alta dimensión.
• Genere un rango de fechas y convierta frecuencias para una mejor funcionalidad de series temporales

Hay muchas otras características presentes en Pandas, y es por eso que es una necesidad para cualquier profesional de la ciencia de datos. Es de código abierto para que pueda usarlo de forma gratuita. Si es estudiante de ciencia de datos, debe estar familiarizado con Pandas. Obtenga más información sobre los pandas aquí .

13. Tubería

Pipenv es una herramienta que todo desarrollador de Python debería tener en su arsenal. Hará que tu trabajo como desarrollador sea mucho más simple. Pipenv es una herramienta que se enfoca en brindarle los beneficios de varios sectores de empaque en Python. Es para el flujo de trabajo de desarrollo y permite a los usuarios configurar entornos de trabajo en Python con facilidad.

Pipenv puede crear y manejar un virtualenv para su tarea. Puede agregar los paquetes o eliminarlos de un Pipfile cuando los instala o desinstala. Pipenv produce pipfile.lock para crear compilaciones deterministas. Con Pipenv, no tendría que usar virtualenv y pip por separado. El pipfile.lock lo ayuda a evitar errores de dependencia entre diferentes paquetes. Obtenga más información sobre Pipenv aquí .

14. MicroPython

MicroPython le permite ejecutar Python en microcontroladores. También tiene el pyboard MicroPython, una pequeña placa de circuito que puede ejecutar MicroPython y le brinda un sistema operativo basado en Python de bajo nivel. MicroPython viene repleto de funciones como generadores, gestión de excepciones, indicaciones interactivas y otras.

Puede ejecutar con solo 256k de espacio de código. Si está interesado en microchips y microcontroladores, debería familiarizarse con este proyecto de Python, Github. Puede obtener más información sobre MicroPython aquí .

15. Pirata

Si estabas buscando un proyecto único y creativo, Pyray es para ti. Pyray es un proyecto de código abierto que permite a los usuarios realizar una representación 3D a través de un código Python simple. Por lo tanto, si le interesan las aplicaciones de Python en las artes y campos relacionados, debería consultar Pyray. Puede crear animaciones 3D, animaciones 2D, objetos 3D y muchas otras cosas con Pyray. Solo ingresó al mercado en 2018 y, en solo dos años, se convirtió en uno de los proyectos de Python más populares en Github. Puede encontrar más información sobre Pyray aquí .

16. Carrera

Este es un proyecto excelente para los profesionales de la ciencia de datos. Si ha estado estudiando ciencia de datos durante algún tiempo, es posible que ya haya escuchado su nombre. Dash es un producto de Plotly y es un marco para desarrollar aplicaciones web de ciencia de datos y ML. Además de Python, puedes usar Julia y R con Dash. Dash facilita el desarrollo de aplicaciones web para científicos de datos al eliminar la necesidad de un desarrollo de back-end y front-end dedicado.

Dash se basa en Flask, un marco de Python muy popular que hemos discutido anteriormente en este artículo. Puede usarlo de forma gratuita a través de su versión de código abierto. Por otro lado, también puedes utilizar su versión de pago si tienes más requisitos. Dash tiene más de 12 000 estrellas en Github, por lo que sin duda es un proyecto importante con el que deberías estar familiarizado. Obtén más información sobre Dash aquí .

17. Kivy

Kivy es una biblioteca para el desarrollo rápido de aplicaciones móviles con una interfaz de usuario compleja. Es de código abierto y compatible con varias plataformas, lo que lo hace muy accesible para los desarrolladores de Python. El desarrollo de la interfaz de usuario es uno de los aspectos más importantes de cualquier aplicación, y Kivy lo ayuda sustancialmente a abordar cualquier problema presente en ese proceso.

Puede ejecutarlo en Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi e iOS. Su kit de herramientas tiene más de 20 widgets, por lo que tienes una amplia gama de opciones para elegir. Kivy es sin duda una gran herramienta para agregar a tu arsenal en términos de efectividad y funcionalidad. También puede usar Kivy para desarrollar aplicaciones con funcionalidad multitáctil. Obtenga más información sobre Kivy aquí .

18. Modelos TensorFlow

Probablemente uno de los proyectos esenciales de Python con código fuente Github, TensorFlow models es un repositorio con varios modelos SOTA (de última generación) para TensorFlow. TensorFlow es una de las herramientas más populares para los profesionales del aprendizaje automático. Es un producto de Google con una gran cantidad de bibliotecas y herramientas.

TensorFlow facilita la creación de modelos en el aprendizaje automático a través de sus API de alto nivel. Además, puede acceder a TensorFlow desde cualquier lugar, ya que permanece disponible en la nube. Puede implementar ML en las instalaciones, en su navegador o en su dispositivo mediante el uso de TensorFlow.

El proyecto TensorFlow Models lo ayudará a comprender las capacidades de esta poderosa tecnología. Puede trabajar de manera eficiente en varios proyectos de TensorFlow una vez que esté familiarizado con los diferentes tipos de cosas que puede hacer con TensorFlow. TensorFlow Models lo ayuda a conocer las mejores prácticas para esta tecnología, por lo que cometerá errores con menos frecuencia y trabajará con mayor precisión. Obtenga más información sobre los modelos de TensorFlow aquí .

19. Magenta

Este es uno de los mejores proyectos de Python con código fuente Github para entusiastas de la IA. Magenta se enfoca en explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la generación de música y arte. Le permite desarrollar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo para producir canciones, dibujos y otros productos artísticos.

Es un producto de ingenieros e investigadores del equipo de Google Brain junto con muchos otros expertos. El propósito de Magenta es ayudar a artistas y músicos brindándoles herramientas mejoradas. Después de pasar por este proyecto, puede aprender sobre las diversas formas en que la IA puede ayudar a los campos creativos.

Lanzan modelos Magenta a través de TensorFlow. Si desea utilizar sus habilidades de Python en AI y ML, debe concentrarse en este proyecto. Le ayudaría a familiarizarse con los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales, dos de las secciones de IA más destacadas. Magenta está disponible como una biblioteca Python de código abierto en TensorFlow. Puedes visitar su blog para saber más sobre Magenta.

20. Snallygaster

Si está planeando ingresar a la ciberseguridad, este es el proyecto perfecto para usted. Snallygaster es una solución para identificar problemas de seguridad en servidores HTTP, como encontrar filtraciones de archivos. Esta herramienta le permite encontrar archivos en servidores web a los que pueden acceder personas no deseadas, lo que genera un riesgo de seguridad considerable. Algunos ejemplos de estos archivos son archivos de copia de seguridad (que pueden tener contraseñas), repositorios git y otros. Puede instalar snallygaster a través de PyPI.

Al momento de escribir este artículo, snallygaster tenía más de 1700 estrellas en Github.

21. Máscara R-CNN

Según sus creadores, Mask R-CNN es un marco flexible, simple y general que puede usar para segmentar instancias de objetos. Mejora Faster R-CNN, una destacada tecnología de visión artificial para el reconocimiento de imágenes y la identificación de objetos. Mask R-CNN puede detectar un objeto en una imagen y generar una máscara de segmentación para el evento de forma instantánea. Entrenar y agregar Mask R-CNN a su código es fácil. Agrega muy poca sobrecarga a Faster R-CNN y ofrece muchas ventajas.

Aunque Mask R-CNN es bastante simple, ha superado a muchos modelos similares en la segmentación de instancias de objetos, por lo que es un famoso proyecto de código abierto. Si desea trabajar en proyectos de visión por computadora en el futuro, debe familiarizarse con Mask R-CNN. Vaya a este enlace para obtener más información sobre Mask R-CNN .

22. Modelos estadísticos

Para trabajar en modelos estadísticos, debe familiarizarse con statsmodels, un popular módulo de Python. Le permite explorar datos estadísticos, estimar varios modelos estadísticos y realizar pruebas estadísticas. Statsmodels produciría una lista detallada de resultados para cada estimador, que puede probar con los paquetes existentes para verificar su precisión.

Debe estar familiarizado con los paquetes de Python, el análisis estadístico y los pandas antes de trabajar con esta solución. Statsmodels se encuentra entre los proyectos de Python más populares con código fuente Github debido a su funcionalidad y simplicidad. Sus características principales incluyen el uso de modelos discretos (regresión binomial negativa, MNLogit, etc.), modelos de regresión lineal, análisis de series temporales, etc. Para obtener más información sobre este proyecto, puede visitar su sitio web o vincular a este proyecto de Python Github. Allí encontrará la documentación de este proyecto junto con su código fuente.

Más información sobre Python y sus proyectos

Eso es todo. Hemos llegado al final de nuestra lista de proyectos Python de código abierto. Esperamos que esta lista de proyectos le haya resultado útil. Si tiene alguna pregunta o pensamiento para compartir, puede hacérnoslo saber a través de la sección de comentarios a continuación.

Puede dirigirse a nuestro blog y obtener más información sobre Python y obtener más ideas de proyectos. Aquí hay algunos recursos para lectura adicional:

• 42 ideas y temas de proyectos de Python
• ¿Cómo ejecutar un proyecto Python?
• Proyecto bancario de Python (con código fuente)
• Proyectos de Python para principiantes

Familiarizarse con estos proyectos lo ayudaría a convertirse en un mejor desarrollador de Python. Después de todo, sin estas herramientas y bibliotecas, realizar tareas específicas con Python es una tarea hercúlea.

Conclusión

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