22 Idées et sujets de projets Python Open Source intéressants pour les débutants [2022]

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires de la planète, et il y a de nombreuses raisons à cette renommée. L'une de ces raisons est le grand nombre de projets et de bibliothèques open source disponibles pour ce langage. De l'apprentissage automatique à l'animation, il existe un projet Python pour presque tout. Si vous souhaitez devenir un développeur Python compétent, vous devez être familiarisé avec certains de ces projets (sinon tous).

C'est pourquoi dans cet article, nous aborderons différents projets Python avec le code source Github. Étant donné que Python a des applications dans divers secteurs, vous trouverez peut-être de nombreux projets pour vous aider à accomplir vos tâches. Vous devez choisir des projets en fonction de vos intérêts et de votre expérience. Si vous êtes débutant en Python et que vous souhaitez acquérir une expertise, consultez nos certifications en science des données. Vous pouvez mettre cet article en signet pour référence future. Commençons.

Voici quelques-unes des idées de projets Python Open Source -

Idées de projets Python Open Source

1. OpenCV

La vision par ordinateur est l'une des applications les plus demandées de l'intelligence artificielle. La vision par ordinateur se concentre sur les modèles d'IA capables d'analyser des images et des vidéos pour des implémentations spécifiques telles que l'identification d'objets, la reconnaissance faciale, etc.

Si vous souhaitez travailler sur des projets de vision par ordinateur, vous devez vous familiariser avec OpenCV. OpenCV est une bibliothèque Python pour résoudre les problèmes de vision par ordinateur. Gary Brodsky avait lancé OpenCV en 1999, et depuis lors, il est devenu l'un des projets Python les plus populaires avec le code source Github.

OpenCV vous permet d'effectuer une analyse d'image et constitue la base de nombreux algorithmes de vision par ordinateur sophistiqués. Pour utiliser OpenCV, vous devez être familiarisé avec Numpy, une bibliothèque populaire permettant d'effectuer des opérations numériques via le code Python. Vous devrez intégrer OpenCV à d'autres bibliothèques pour travailler sur des projets de vision par ordinateur, c'est pourquoi nous l'avons gardé en haut de notre liste. En savoir plus sur OpenCV ici .

2. Kéras

Keras est probablement l'outil le plus populaire pour l'apprentissage en profondeur en Python. C'est une bibliothèque qui simplifie l'apprentissage en profondeur pour les développeurs Python grâce à laquelle elle est devenue très populaire parmi les professionnels de l'IA. Keras vous propose des API cohérentes et simples qui minimisent le nombre total d'actions que vous devez effectuer.

Il automatise de nombreux cas d'utilisation nécessaires, vous n'avez donc qu'à vous concentrer sur les sections avancées de votre réseau de neurones. Keras est également célèbre pour ses messages d'erreur précis et rapides qui vous avertissent lorsque vous faites des erreurs.

Si vous souhaitez devenir un professionnel de l'apprentissage en profondeur, vous devez être familiarisé avec Keras et ses applications. Keras figurait parmi les 5 meilleures équipes gagnantes sur Kaggle et s'est classée no. 1 parmi les cadres d'apprentissage en profondeur les plus utilisés.

Comme Keras utilise TensorFlow, il est accessible de n'importe où et offre un large éventail d'avantages supplémentaires. La NASA, le LHC, le CERN et de nombreuses autres organisations de premier plan utilisent Keras pour la recherche. Cela vaut donc certainement la peine d'être examiné. Vous pouvez en savoir plus sur Keras ici .

2. Flacon

Flask est un mini framework car il n'a pas de bibliothèques ou d'outils spécifiques. De plus, il n'a aucune forme de couche de validation ou d'abstraction de base de données afin que le développeur puisse les choisir en fonction de ses besoins. Flask a commencé comme wrapper autour de Jinja et Wekrzeug mais est devenu l'un des projets Python les plus populaires avec le code source Github.

En plus d'être célèbre, Flask possède également l'une des communautés de développeurs les plus actives. Donc, si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez demander à la communauté et obtenir rapidement des réponses utiles. La communauté de Flask lui a ajouté de nombreuses extensions, ce qui améliore considérablement ses fonctionnalités. Pour ces raisons, Flask est un framework essentiel pour tout développeur Web Python. En savoir plus sur Flask ici.

3. SpaCy

Python a de nombreuses applications en intelligence artificielle, et c'est pourquoi il dispose de nombreuses bibliothèques et frameworks pour les besoins spécifiques à l'IA. Si vous envisagez de devenir un professionnel de l'IA, ce projet est sans aucun doute le meilleur pour vous. spaCy est une bibliothèque open source pour le NLP (Natural Language Processing) de haut niveau en Python. La PNL est la technologie fondamentale derrière de nombreuses applications d'IA avancées, telles que l'analyse de texte, l'analyse des sentiments, etc.

L'utilisation principale de spaCy est de créer des applications de production capables de traiter de grandes quantités de texte. Vous pouvez utiliser spaCy pour créer des solutions de compréhension du langage naturel, des systèmes d'extraction d'informations ou prétraiter un modèle d'apprentissage en profondeur amélioré. L'une des nombreuses raisons de sa grande popularité est sa longue liste de fonctionnalités.

Vous pouvez attribuer des types de mots aux jetons (comme la segmentation des figures de style ou de la voix), lemmatiser le texte (convertir les mots dans leurs formes de base), rechercher et étiqueter des phrases individuelles et effectuer de nombreuses autres tâches avec facilité. spaCy est un projet Python incontournable Github. Vous devez le connaître si vous souhaitez devenir un professionnel de l'IA compétent ou si vous souhaitez travailler sur des projets NLP. Vous pouvez en savoir plus sur spaCy ici .

4. Nilearn

C'est un projet fantastique pour tout professionnel de l'apprentissage en profondeur. Nilearn est un module Python qui se concentre sur l'apprentissage statistique des données de NeuroImaging. Pour utiliser Nilearn, vous devez être familiarisé avec scikit-learn, un outil Python de premier plan pour les applications scientifiques. Vous pouvez effectuer de nombreuses tâches sur les données NeuroImaging en utilisant nilearn. Par exemple, vous pouvez effectuer le décodage, la classification, l'analyse de connectivité, la modélisation prédictive et diverses autres tâches.

La neuroimagerie est un domaine médical de premier plan, et les capacités de Nilearn résolvent de nombreux problèmes présents dans ce secteur. En utilisant Nilearn, vous pouvez rendre l'analyse des Neuroimages relativement simple et efficace. L'IA trouve de nombreuses applications dans le secteur de la santé, et si vous souhaitez utiliser vos compétences en IA pour travailler dans ce secteur, vous devriez vous familiariser avec Nilearn. En savoir plus sur Nilearn ici .

5. PyTorch

PyTorch est un incontournable pour tout professionnel de l'apprentissage automatique. Si vous aspirez à entrer dans l'industrie de l'apprentissage automatique, vous devriez vous pencher sur PyTorch car c'est l'un des frameworks les plus populaires pour les applications ML. Il facilite de nombreuses implémentations ML, du déploiement en production au prototypage de recherche.

PyTorch est open-source, ce qui signifie que son utilisation est gratuite. Il possède également de multiples fonctionnalités avec lesquelles vous pouvez travailler rapidement sur des projets ML et éviter de nombreux tracas. L'écosystème de PyTorch est rempli de nombreuses bibliothèques et outils de diverses sections d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage par renforcement et la vision par ordinateur.

De même, il prend en charge ONNX (échange de réseau neuronal ouvert) natif. Il existe une longue liste de fonctionnalités grâce auxquelles PyTorch est une nécessité pour tout professionnel Python. Sa grande popularité l'a aidé à créer une communauté fantastique de développeurs et de chercheurs utiles et innovants. Vous pouvez en savoir plus sur PyTorch ici .

6. Scikit-apprendre

Scikit-learn est l'une des bibliothèques Python les plus populaires pour les professionnels de l'apprentissage automatique. Il vous fournit plusieurs outils pour l'analyse prédictive des données. Il est utilisable commercialement et est open-source. Basé sur SciPy, matplotlib et NumPy, scikit-learn est un incontournable pour quiconque souhaite travailler sur des projets d'apprentissage automatique. Scikit-learn vous permet d'effectuer de nombreuses implémentations d'apprentissage automatique.

Avec ses algorithmes et ses outils, vous pouvez effectuer la régression, la classification, la sélection de modèles, la réduction de la dimensionnalité, le prétraitement des données et de nombreuses autres tâches ML. Les outils de Scikit-learn sont faciles à apprendre. C'est aussi un célèbre projet Python Github pour les implémentations fondamentales d'apprentissage automatique, donc en apprendre plus à ce sujet vous aidera sûrement à devenir un professionnel dans ce secteur.

7. Gensim

Gensim est un autre projet répandu parmi les développeurs Python. C'est une bibliothèque gratuite que vous pouvez utiliser pour analyser des documents texte pour la structure sémantique. Gensim est célèbre pour la modélisation de sujets. Si vous souhaitez travailler sur des projets d'analyse de texte, vous devez vous familiariser avec la bibliothèque. Il vous aidera à mener à bien divers projets PNL. Un modèle de sujet est un modèle statistique qui découvre des sujets abstraits dans un groupe de documents texte.

Vous devrez effectuer une modélisation de sujet pour l'exploration de texte, car cela vous aide à trouver facilement des structures sémantiques cachées. Gensim est probablement la meilleure solution Python pour la modélisation de texte, car elle est capable de gérer sans difficulté de petits et grands volumes de texte. En savoir plus sur Gensim ici .

8. Librosa

Un domaine populaire des applications d'IA est l'analyse de la parole et de l'audio. Si vous souhaitez effectuer ces tâches, vous devriez essayer Librosa. Il s'agit d'un package Python qui se concentre sur l'analyse audio et musicale. En utilisant Librosa, vous pouvez facilement créer un système de récupération d'informations musicales. L'analyse audio est devenue très populaire grâce aux assistants IA, aux appareils domestiques intelligents et aux plateformes de diffusion de musique. Librosa vous fournit les bases nécessaires pour créer une solution d'analyse musicale. En savoir plus sur Librosa ici .

9. Reconnaissance faciale

Comme son nom l'indique, Face Recognition est une bibliothèque Python permettant d'effectuer la reconnaissance faciale. Il simplifie la reconnaissance faciale dans les images et les vidéos en fournissant des commandes spécifiques. À l'aide de cette bibliothèque, vous pouvez effectuer une reconnaissance faciale sur des images avec seulement une ou deux lignes de code. La reconnaissance faciale est basée sur un modèle d'apprentissage en profondeur. Son modèle a obtenu une précision de 99,38 % sur la référence LFW (Labeled Faces in the Wild).

Il dispose d'un simple outil de ligne de commande <face_recognition> que vous pouvez utiliser pour effectuer efficacement la reconnaissance faciale. Une autre excellente qualité de cette bibliothèque est que vous pouvez la combiner avec d'autres bibliothèques Python populaires pour créer des solutions avancées d'identification des visages. C'est sans aucun doute un excellent outil pour tout professionnel de l'IA. En savoir plus sur la reconnaissance faciale ici .

10 Django

L'un des frameworks Python les plus populaires, Django, vous permet de créer des applications Web avec moins de lignes de code et en moins de temps. Il simplifie considérablement la création d'applications Web car il prend en charge les bases du développement Web et vous n'avez qu'à vous concentrer sur les aspects techniques de votre application Web. Django est livré avec de nombreux outils et fonctionnalités intégrés qui peuvent accélérer le développement de votre application Web.

Par exemple, il dispose de flux RSS, de plans de site, d'authentification des utilisateurs et d'outils d'administration de contenu. Vous pouvez rapidement les ajouter à votre application Web en utilisant Django et économiser beaucoup de temps et d'efforts. En utilisant Django, vous pouvez rapidement devenir un développeur d'applications Web basé sur Python. Django a une communauté massive de développeurs et d'utilisateurs où vous pouvez trouver rapidement des réponses à vos questions et doutes. En savoir plus sur Django ici .

11. SimpleCoin

SimpleCoin est un projet fantastique pour les passionnés de crypto-monnaie. Il s'agit d'une implémentation simple, incomplète et non sécurisée d'une blockchain de crypto-monnaie en Python. Le projet se concentre sur la construction d'une monnaie blockchain entièrement fonctionnelle tout en veillant à ce qu'elle reste aussi simple que possible.

Ce projet est à des fins éducatives, donc que vous soyez un professionnel de Python ou un passionné de blockchain, il serait utile de l'examiner. SimpleCoin vous aidera à vous familiariser avec les bases de la blockchain et des crypto-monnaies. Vous pouvez explorer comment les nœuds d'une blockchain interagissent et comment les utilisateurs exécutent des transactions en un seul. SimpleCoin fait partie des projets Python les plus populaires avec le code source Github avec plus de 1 500 étoiles lors de la rédaction de cet article. Vous pouvez en savoir plus sur SimpleCoin ici .

12. Les pandas

Pandas est une bibliothèque Python incontournable pour les data scientists et les passionnés de data science. Pandas est entré dans l'industrie en 2008, et depuis lors, il est devenu un outil puissant pour tout professionnel des données. Il vous fournit des structures de données et des outils que vous pouvez utiliser pour la manipulation des données. Pandas dispose de moyens pour lire et écrire des données entre différents formats. Il propose également une indexation, un sous-ensemble et un découpage sophistiqués des ensembles de données volumineuses. Voici quelques tâches supplémentaires que vous pouvez effectuer avec Pandas :

• Fusionner et joindre des ensembles de données avec des performances élevées
• Effectuez une indexation hiérarchique des axes pour travailler efficacement avec des données de grande dimension.
• Générer une plage de dates et convertir des fréquences pour une meilleure fonctionnalité de séries chronologiques

Il existe de nombreuses autres fonctionnalités présentes dans Pandas, et c'est pourquoi c'est une nécessité pour tout professionnel de la science des données. Il est open-source afin que vous puissiez l'utiliser gratuitement. Si vous êtes un étudiant en science des données, vous devez être familier avec Pandas. En savoir plus sur les pandas ici .

13. Pipenv

Pipenv est un outil que chaque développeur Python devrait avoir dans son arsenal. Cela rendra votre travail de développeur beaucoup plus simple. Pipenv est un outil qui vise à vous fournir les avantages de divers secteurs d'emballage en Python. C'est pour le flux de travail de développement et permet aux utilisateurs de configurer facilement des environnements de travail en Python.

Pipenv peut créer et gérer un virtualenv pour votre tâche. Il peut ajouter les packages ou les supprimer d'un Pipfile lorsque vous les installez ou les désinstallez. Pipenv produit le pipfile.lock pour créer des builds déterministes. Avec Pipenv, vous n'auriez pas à utiliser virtualenv et pip séparément. Le pipfile.lock vous aide à éviter les erreurs de dépendance entre différents packages. En savoir plus sur Pipenv ici .

14. MicroPython

MicroPython vous permet d'exécuter Python sur des microcontrôleurs. Il a également le pyboard MicroPython, une petite carte de circuit imprimé qui peut exécuter MicroPython et vous donne un système d'exploitation basé sur Python de bas niveau. MicroPython est livré avec des fonctionnalités telles que des générateurs, la gestion des exceptions, des invites interactives, etc.

Vous pouvez exécuter avec seulement 256 Ko d'espace de code. Si vous êtes intéressé par les micropuces et les microcontrôleurs, vous devriez certainement vous familiariser avec ce projet Python, Github. Vous pouvez en savoir plus sur MicroPython ici .

15. Pyray

Si vous cherchiez un projet unique et créatif, Pyray est fait pour vous. Pyray est un projet open source qui permet aux utilisateurs d'effectuer un rendu 3D via un simple code Python. Donc, si vous vous intéressez aux applications de Python dans les arts et les domaines connexes, vous devriez vous pencher sur Pyray. Vous pouvez créer des animations 3D, des animations 2D, des objets 3D et bien d'autres choses avec Pyray. Il n'est entré sur le marché qu'en 2018, et en seulement deux ans, il est devenu l'un des projets Python les plus populaires sur Github. Vous pouvez en savoir plus sur Pyray ici .

16. Dash

C'est un excellent projet pour les professionnels de la science des données. Si vous étudiez la science des données depuis un certain temps, vous avez peut-être déjà entendu son nom. Dash est un produit de Plotly et est un cadre pour le développement d'applications Web de science des données et de ML. Outre Python, vous pouvez utiliser Julia et R avec Dash. Dash facilite le développement d'applications Web pour les data scientists en éliminant le besoin d'un développement back-end et front-end dédié.

Dash est basé sur Flask, un framework Python très populaire dont nous avons parlé plus tôt dans cet article. Vous pouvez l'utiliser gratuitement via sa version open-source. D'autre part, vous pouvez également utiliser sa version payante si vous avez plus d'exigences. Dash a plus de 12 000 étoiles sur Github, c'est donc certainement un projet majeur que vous devriez connaître. En savoir plus sur Dash ici .

17. Kivy

Kivy est une bibliothèque pour le développement rapide d'applications mobiles avec une interface utilisateur complexe. Il est open source et compatible multiplateforme, ce qui le rend très accessible aux développeurs Python. Le développement de l'interface utilisateur est l'un des aspects les plus importants de toute application, et Kivy vous aide considérablement à résoudre tous les problèmes présents dans ce processus.

Vous pouvez l'exécuter sur Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi et iOS. Sa boîte à outils contient plus de 20 widgets, vous avez donc le choix entre un large éventail d'options. Kivy est sans aucun doute un excellent outil à ajouter à votre arsenal en termes d'efficacité et de fonctionnalité. Vous pouvez également utiliser Kivy pour développer des applications avec des fonctionnalités multi-touch. En savoir plus sur Kivy ici .

18. Modèles TensorFlow

Probablement l'un des projets Python essentiels avec le code source Github, TensorFlow models est un référentiel avec divers modèles SOTA (état de l'art) pour TensorFlow. TensorFlow est l'un des outils les plus populaires pour les professionnels de l'apprentissage automatique. C'est un produit de Google avec un large pool de bibliothèques et d'outils.

TensorFlow facilite la création de modèles dans le machine learning grâce à ses API de haut niveau. De plus, vous pouvez accéder à TensorFlow de n'importe où car il reste disponible sur le cloud. Vous pouvez déployer le ML sur site, dans votre navigateur ou sur votre appareil à l'aide de TensorFlow.

Le projet TensorFlow Models vous aidera à comprendre les capacités de cette puissante technologie. Vous pouvez travailler efficacement sur divers projets TensorFlow une fois que vous êtes familiarisé avec les différentes sortes de choses que vous pouvez faire avec TensorFlow. Les modèles TensorFlow vous aident à connaître les meilleures pratiques pour cette technologie, afin que vous fassiez moins d'erreurs et que vous travailliez avec une meilleure précision. En savoir plus sur les modèles TensorFlow ici .

19. Magenta

C'est l'un des meilleurs projets Python avec le code source Github pour les passionnés d'IA. Magenta se concentre sur l'exploration des applications de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la génération musicale et artistique. Il vous permet de développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement et d'apprentissage en profondeur pour produire des chansons, des dessins et d'autres produits artistiques.

C'est un produit des ingénieurs et des chercheurs de l'équipe Google Brain ainsi que de nombreux autres experts. Le but de Magenta est d'aider les artistes et les musiciens en leur fournissant des outils améliorés. Après avoir parcouru ce projet, vous pourrez découvrir les différentes façons dont l'IA peut aider les domaines créatifs.

Ils publient des modèles Magenta via TensorFlow. Si vous souhaitez utiliser vos compétences Python en IA et ML, vous devez vous concentrer sur ce projet. Cela vous aiderait à vous familiariser avec les algorithmes d'apprentissage par renforcement et les réseaux de neurones, deux des sections les plus importantes de l'IA. Magenta est disponible en tant que bibliothèque Python open source sur TensorFlow. Vous pouvez visiter leur blog pour en savoir plus sur Magenta.

20. Snallygaster

Si vous envisagez d'entrer dans la cybersécurité, alors c'est le projet parfait pour vous. Snallygaster est une solution pour identifier les problèmes de sécurité sur les serveurs HTTP, comme la recherche de fuites de fichiers. Cet outil vous permet de trouver des fichiers sur des serveurs Web auxquels des parties indésirables peuvent accéder, entraînant ainsi un risque de sécurité considérable. Quelques exemples de ces fichiers sont les fichiers de sauvegarde (qui peuvent avoir des mots de passe), les référentiels git et autres. Vous pouvez installer snallygaster via PyPI.

Au moment de la rédaction de cet article, snallygaster comptait plus de 1 700 étoiles sur Github.

21. Masque R-CNN

Selon ses créateurs, Mask R-CNN est un cadre flexible, simple et général que vous pouvez utiliser pour segmenter les instances d'objets. Il améliore Faster R-CNN, une technologie de vision par ordinateur de premier plan pour la reconnaissance d'images et l'identification d'objets. Le masque R-CNN peut détecter un objet dans une image et générer instantanément un masque de segmentation pour l'événement. La formation et l'ajout de Mask R-CNN à votre code sont faciles. Il ajoute très peu de frais généraux à Faster R-CNN tout en offrant de nombreux avantages.

Même si Mask R-CNN est assez simple, il a surpassé de nombreux modèles similaires dans la segmentation des instances d'objets, grâce à quoi il s'agit d'un célèbre projet open source. Si vous souhaitez travailler sur des projets de vision par ordinateur à l'avenir, vous devez vous familiariser avec Mask R-CNN. Rendez-vous sur ce lien pour en savoir plus sur Mask R-CNN .

22. Modèles statistiques

Pour travailler sur des modèles statistiques, vous devez vous familiariser avec statsmodels, un module Python populaire. Il vous permet d'explorer des données statistiques, d'estimer divers modèles statistiques et d'effectuer des tests statistiques. Statsmodels produirait une liste détaillée des résultats pour chaque estimateur, que vous pouvez tester par rapport aux packages existants pour vérifier leur exactitude.

Vous devez être familiarisé avec les packages Python, l'analyse statistique et les pandas avant d'utiliser cette solution. Statsmodels fait partie des projets Python les plus populaires avec le code source Github en raison de sa fonctionnalité et de sa simplicité. Ses principales fonctionnalités incluent l'utilisation de modèles discrets (régression binomiale négative, MNLogit, etc.), de modèles de régression linéaire, d'analyse de séries chronologiques, etc. Pour en savoir plus sur ce projet, vous pouvez visiter leur site Web ou créer un lien vers ce projet Python Github. Vous y trouverez la documentation de ce projet ainsi que son code source.

En savoir plus sur Python et ses projets

C'est ça. Nous avons maintenant atteint la fin de notre liste de projets Python open-source. Nous espérons que cette liste de projets vous a été utile. Si vous avez des questions ou des réflexions à partager, vous pouvez nous le faire savoir via la section des commentaires ci-dessous.

Vous pouvez vous rendre sur notre blog et en savoir plus sur Python et obtenir plus d'idées de projets. Voici quelques ressources pour une lecture supplémentaire :

• 42 idées et sujets de projet Python
• Comment exécuter un projet Python ?
• Projet bancaire Python (avec code source)
• Projets Python pour débutants

Se familiariser avec ces projets vous aiderait à devenir un meilleur développeur Python. Après tout, sans ces outils et bibliothèques, effectuer des tâches spécifiques avec Python est une tâche herculéenne.

Conclusion

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D'autre part, vous pouvez également obtenir une expérience d'apprentissage dédiée et complète en suivant un cours Python. Le cours vous permettra d'apprendre des experts de l'industrie à travers des vidéos. Quel projet Python Github avez-vous le plus aimé ? Faites le nous savoir!