22 Ide & Topik Proyek Open Source Python yang Menarik untuk Pemula [2022]

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di planet ini, dan ada banyak alasan di balik ketenaran ini. Salah satu alasannya adalah banyaknya proyek dan perpustakaan sumber terbuka yang tersedia untuk bahasa ini. Dari pembelajaran mesin hingga animasi, ada proyek Python untuk hampir semuanya. Jika Anda ingin menjadi pengembang Python yang mahir, Anda harus terbiasa dengan beberapa proyek ini (jika tidak semuanya).

Itu sebabnya dalam artikel ini, kita akan membahas proyek Python yang berbeda dengan kode sumber Github. Karena Python memiliki aplikasi di berbagai industri, Anda mungkin menemukan banyak proyek untuk membantu Anda menyelesaikan tugas Anda. Anda harus memilih proyek sesuai dengan minat dan pengalaman Anda. Jika Anda seorang pemula dalam Python dan ingin mendapatkan keahlian, lihat sertifikasi ilmu data kami. Anda dapat menandai artikel ini untuk referensi di masa mendatang. Mari kita mulai.

Berikut adalah beberapa Ide Proyek Sumber Terbuka Python –

Ide Proyek Sumber Terbuka Python

1. OpenCV

Visi komputer adalah salah satu aplikasi kecerdasan buatan yang paling banyak diminati. Visi komputer berfokus pada model AI yang dapat menganalisis gambar dan video untuk implementasi tertentu seperti identifikasi objek, pengenalan wajah, dll.

Jika Anda ingin mengerjakan proyek visi komputer, Anda harus terbiasa dengan OpenCV. OpenCV adalah library Python untuk memecahkan masalah computer vision. Gary Brodsky telah memulai OpenCV pada tahun 1999, dan sejak itu, OpenCV telah menjadi salah satu proyek Python paling populer dengan kode sumber Github.

OpenCV memungkinkan Anda untuk melakukan analisis gambar dan membentuk dasar untuk banyak algoritma visi komputer yang canggih. Untuk menggunakan OpenCV, Anda harus akrab dengan Numpy, perpustakaan populer untuk melakukan operasi numerik melalui kode Python. Anda harus mengintegrasikan OpenCV dengan perpustakaan lain untuk bekerja pada proyek visi komputer, itu sebabnya kami menyimpannya di bagian atas daftar kami. Cari tahu lebih lanjut tentang OpenCV di sini .

2. Keras

Keras mungkin adalah alat paling populer untuk pembelajaran mendalam di Python. Ini adalah perpustakaan yang menyederhanakan pembelajaran mendalam untuk pengembang Python karena itu telah menjadi sangat populer di kalangan profesional AI. Keras menawarkan kepada Anda API yang konsisten dan langsung yang meminimalkan total tindakan yang harus Anda lakukan.

Ini mengotomatiskan banyak kasus penggunaan yang diperlukan, jadi Anda hanya perlu fokus pada bagian lanjutan jaringan saraf Anda. Keras juga terkenal dengan pesan kesalahan yang akurat dan cepat yang mengingatkan Anda ketika Anda melakukan kesalahan.

Jika Anda ingin menjadi profesional pembelajaran yang mendalam, Anda harus terbiasa dengan Keras dan aplikasinya. Keras termasuk di antara 5 tim pemenang teratas di Kaggle dan peringkat no. 1 di antara kerangka kerja pembelajaran mendalam yang paling banyak digunakan.

Karena Keras menggunakan TensorFlow, Keras dapat diakses dari mana saja dan memberikan berbagai manfaat tambahan. NASA, LHC, CERN, dan banyak organisasi top lainnya menggunakan Keras untuk penelitian. Jadi itu pasti layak untuk dilihat. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang Keras di sini .

2. Labu

Flask adalah kerangka kerja mini karena tidak memiliki perpustakaan atau alat khusus. Selain itu, ia tidak memiliki validasi atau lapisan abstraksi basis data dalam bentuk apa pun sehingga pengembang dapat memilihnya sesuai dengan kebutuhan mereka. Flask dimulai sebagai pembungkus Jinja dan Wekrzeug tetapi menjadi salah satu proyek Python paling populer dengan kode sumber Github.

Selain terkenal, Flask juga memiliki salah satu komunitas developer yang paling aktif. Jadi, jika Anda menghadapi masalah, Anda dapat bertanya di komunitas dan dengan cepat mendapatkan tanggapan yang membantu. Komunitas Flask telah menambahkan banyak ekstensi ke dalamnya, yang meningkatkan fungsionalitasnya secara signifikan. Karena alasan ini, Flask adalah kerangka kerja penting untuk setiap pengembang web Python. Cari tahu lebih lanjut tentang Flask di sini.

3. SpaCy

Python memiliki banyak aplikasi dalam kecerdasan buatan, dan itulah sebabnya ia memiliki banyak perpustakaan dan kerangka kerja untuk kebutuhan khusus AI. Jika Anda berencana untuk menjadi seorang profesional AI, maka proyek ini tidak diragukan lagi yang terbaik untuk Anda. spaCy adalah perpustakaan open-source untuk NLP (Natural Language Processing) tingkat tinggi dengan Python. NLP adalah teknologi dasar di balik banyak aplikasi AI canggih, seperti analisis teks, analisis sentimen, dan lainnya.

Penggunaan utama spaCy adalah untuk membangun aplikasi tingkat produksi yang dapat memproses teks dalam jumlah besar. Anda dapat menggunakan spaCy untuk membuat solusi pemahaman bahasa alami, sistem ekstraksi informasi, atau pra-pemrosesan model pembelajaran mendalam yang disempurnakan. Salah satu dari banyak alasan di balik popularitasnya yang tinggi adalah daftar panjang fitur-fiturnya.

Anda dapat menetapkan jenis kata ke token (seperti menyegmentasikan kiasan atau suara), mengubah teks (mengubah kata menjadi bentuk dasarnya), menemukan dan memberi label pada masing-masing kalimat, dan melakukan banyak tugas lain dengan mudah. spaCy adalah proyek Python Github yang harus dimiliki. Anda harus terbiasa dengannya jika Anda ingin menjadi profesional AI yang mahir atau jika Anda ingin mengerjakan proyek NLP. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang spaCy di sini .

4. Nilearn

Ini adalah proyek yang fantastis untuk setiap profesional pembelajaran mendalam. Nilearn adalah modul Python yang berfokus pada melakukan pembelajaran statistik pada data NeuroImaging. Untuk menggunakan Nilearn, Anda harus terbiasa dengan scikit-learn, alat Python terkemuka untuk aplikasi ilmiah. Anda dapat melakukan banyak tugas pada data NeuroImaging dengan menggunakan nilearn. Misalnya, Anda dapat melakukan decoding, klasifikasi, analisis konektivitas, pemodelan prediktif, dan berbagai pekerjaan lainnya.

NeuroImaging adalah bidang medis terkemuka, dan kemampuan Nilearn memecahkan banyak masalah yang ada di sektor ini. Dengan menggunakan Nilearn, Anda dapat membuat analisis Neuroimages relatif mudah dan efektif. AI menemukan banyak aplikasi di sektor perawatan kesehatan, dan jika Anda tertarik menggunakan keterampilan AI Anda untuk bekerja di industri itu, Anda harus mengenal Nilearn. Cari tahu lebih lanjut tentang Nilearn di sini .

5. PyTorch

PyTorch harus dimiliki oleh setiap profesional pembelajaran mesin. Jika Anda bercita-cita untuk memasuki industri pembelajaran mesin, Anda harus melihat PyTorch sebagai salah satu kerangka kerja paling populer untuk aplikasi ML. Ini memfasilitasi banyak implementasi ML dari penyebaran produksi hingga pembuatan prototipe penelitian.

PyTorch adalah open-source, yang berarti gratis untuk digunakan. Ini juga memiliki banyak fitur yang dengannya Anda dapat dengan cepat mengerjakan proyek ML dan menghindari banyak kerepotan. Ekosistem PyTorch dipenuhi dengan banyak perpustakaan dan alat dari berbagai bagian pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran penguatan dan visi komputer.

Demikian pula, ia memiliki dukungan ONNX (pertukaran jaringan saraf terbuka) asli. Ada daftar panjang fitur karena PyTorch merupakan kebutuhan untuk setiap profesional Python. Popularitasnya yang meluas membantunya dalam menciptakan komunitas fantastis dari pengembang dan peneliti yang membantu dan inovatif. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang PyTorch di sini .

6. Scikit-belajar

Scikit-learn adalah salah satu pustaka Python paling populer untuk para profesional pembelajaran mesin. Ini memberi Anda beberapa alat untuk analisis data prediktif. Ini dapat digunakan secara komersial dan open-source. Berdasarkan SciPy, matplotlib, dan NumPy, scikit-learn harus dimiliki oleh siapa saja yang ingin mengerjakan proyek pembelajaran mesin. Scikit-learn memungkinkan Anda melakukan berbagai implementasi pembelajaran mesin.

Dengan algoritme dan alatnya, Anda dapat melakukan regresi, klasifikasi, pemilihan model, pengurangan dimensi, pra-pemrosesan data, dan banyak tugas ML lainnya. Alat Scikit-learn mudah dipelajari. Ini juga merupakan proyek Python terkenal Github untuk implementasi pembelajaran mesin dasar, jadi mempelajarinya pasti akan membantu Anda menjadi profesional di sektor ini.

7.Gensim

Gensim adalah proyek umum lainnya di antara pengembang Python. Ini adalah perpustakaan gratis yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis dokumen teks untuk struktur semantik. Gensim terkenal dengan pemodelan topik. Jika Anda ingin mengerjakan proyek analisis teks, Anda harus terbiasa dengan perpustakaan. Ini akan membantu Anda dalam menyelesaikan berbagai proyek NLP. Model topik adalah model statistik yang menemukan topik abstrak dalam sekelompok dokumen teks.

Anda harus melakukan pemodelan topik untuk penambangan teks karena ini membantu Anda menemukan struktur semantik tersembunyi dengan mudah. Gensim mungkin adalah solusi Python terbaik untuk pemodelan teks, karena mampu menangani teks dalam volume kecil dan besar tanpa kesulitan. Cari tahu lebih lanjut tentang Gensim di sini .

8. Librosa

Bidang aplikasi AI yang populer adalah analisis ucapan dan audio. Jika Anda tertarik untuk melakukan tugas-tugas tersebut, maka Anda harus mencoba Librosa. Ini adalah paket Python yang berfokus pada analisis audio dan musik. Dengan menggunakan Librosa, Anda dapat dengan mudah membuat sistem temu kembali informasi musik. Analisis audio menjadi sangat populer berkat asisten AI, perangkat rumah pintar, dan platform streaming musik. Librosa memberi Anda dasar-dasar yang diperlukan untuk membangun solusi analisis musik. Cari tahu lebih lanjut tentang Librosa di sini .

9. Pengenalan Wajah

Seperti namanya, Face Recognition adalah library Python untuk melakukan pengenalan wajah. Ini menyederhanakan pengenalan wajah dalam gambar dan video dengan memberikan perintah khusus. Dengan menggunakan perpustakaan ini, Anda dapat melakukan pengenalan wajah pada gambar hanya dengan satu atau dua baris kode. Pengenalan Wajah didasarkan pada model pembelajaran yang mendalam. Modelnya mencetak akurasi 99,38% pada benchmark LFW (Labeled Faces in the Wild).

Ini memiliki alat baris perintah <face_recognition> sederhana yang dapat Anda gunakan untuk melakukan pengenalan wajah secara efisien. Kualitas luar biasa lainnya dari perpustakaan ini adalah Anda dapat menggabungkannya dengan perpustakaan Python populer lainnya untuk membuat solusi identifikasi wajah tingkat lanjut. Tidak diragukan lagi ini adalah alat yang sangat baik untuk profesional AI mana pun. Cari tahu lebih lanjut tentang Pengenalan Wajah di sini .

10 Django

Salah satu kerangka kerja Python paling populer, Django, memungkinkan Anda membuat aplikasi web dengan baris kode yang lebih sedikit dan dalam waktu yang lebih singkat. Ini menyederhanakan pembuatan aplikasi web secara substansial karena menangani dasar-dasar pengembangan web, dan Anda hanya perlu fokus pada teknis aplikasi web Anda. Django hadir dengan banyak alat dan fasilitas bawaan yang dapat mempercepat pengembangan aplikasi web Anda.

Misalnya, ia memiliki umpan RSS, peta situs, otentikasi pengguna, dan alat administrasi konten. Anda dapat dengan cepat menambahkannya ke aplikasi web Anda dengan menggunakan Django dan menghemat banyak waktu dan usaha. Dengan menggunakan Django, Anda dapat menjadi pengembang aplikasi web berbasis Python dengan cepat. Django memiliki komunitas besar pengembang dan pengguna di mana Anda dapat menemukan jawaban atas pertanyaan dan keraguan Anda dengan cepat. Cari tahu lebih lanjut Django di sini .

11. Koin Sederhana

SimpleCoin adalah proyek fantastis untuk penggemar cryptocurrency. Ini adalah implementasi blockchain cryptocurrency yang sederhana, tidak lengkap, dan tidak aman dengan Python. Proyek ini berfokus pada pembangunan mata uang blockchain yang berfungsi penuh sambil memastikan bahwa itu tetap sesederhana mungkin.

Proyek ini untuk tujuan pendidikan, jadi apakah Anda seorang profesional Python atau penggemar blockchain, melihat ke dalamnya akan sangat membantu. SimpleCoin akan membantu Anda mengenal dasar-dasar blockchain dan cryptocurrency. Anda dapat menjelajahi bagaimana node dalam blockchain berinteraksi dan bagaimana pengguna melakukan transaksi dalam satu. SimpleCoin adalah salah satu proyek Python paling populer dengan kode sumber Github dengan lebih dari 1.500 bintang saat menulis artikel ini. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang SimpleCoin di sini .

12. Panda

Pandas adalah pustaka Python yang harus dimiliki untuk ilmuwan data dan penggemar ilmu data. Pandas memasuki industri ini pada tahun 2008, dan sejak itu, Pandas telah menjadi alat yang ampuh untuk semua profesional data. Ini memberi Anda struktur data dan alat yang dapat Anda gunakan untuk manipulasi data. Pandas memiliki sarana untuk membaca dan menulis data antara format yang berbeda. Ia juga menawarkan pengindeksan mewah, subsetting, dan pemotongan set data besar. Berikut adalah beberapa tugas tambahan yang dapat Anda lakukan dengan Panda:

• Gabungkan dan gabungkan kumpulan data dengan kinerja tinggi
• Lakukan pengindeksan sumbu hierarkis untuk bekerja secara efisien dengan data berdimensi tinggi.
• Hasilkan rentang tanggal dan konversi frekuensi untuk fungsionalitas deret waktu yang lebih baik

Ada banyak fitur lain yang ada di Pandas, dan itulah mengapa ini menjadi kebutuhan bagi setiap profesional ilmu data. Ini adalah open-source sehingga Anda dapat menggunakannya secara gratis. Jika Anda seorang mahasiswa ilmu data, Anda pasti sudah tidak asing lagi dengan Pandas. Pelajari lebih lanjut tentang Panda di sini .

13. Pipenv

Pipenv adalah alat yang harus dimiliki setiap pengembang Python di gudang senjata mereka. Ini akan membuat pekerjaan Anda sebagai pengembang jauh lebih sederhana. Pipenv adalah alat yang berfokus untuk memberi Anda manfaat dari berbagai sektor pengemasan dengan Python. Ini untuk alur kerja dev dan memungkinkan pengguna untuk mengatur lingkungan kerja dengan Python dengan mudah.

Pipenv dapat membuat dan menangani virtualenv untuk tugas Anda. Itu dapat menambahkan paket atau menghapusnya dari Pipfile saat Anda menginstal atau menghapusnya. Pipenv menghasilkan pipfile.lock untuk membuat build deterministik. Dengan Pipenv, Anda tidak perlu menggunakan virtualenv dan pip secara terpisah. Pipfile.lock membantu Anda menghindari kesalahan ketergantungan antara paket yang berbeda. Cari tahu lebih lanjut tentang Pipenv di sini .

14. MicroPython

MicroPython memungkinkan Anda menjalankan Python pada mikrokontroler. Ia juga memiliki pyboard MicroPython, papan sirkuit kecil yang dapat menjalankan MicroPython dan memberi Anda sistem operasi berbasis Python tingkat rendah. MicroPython hadir dengan fitur-fitur seperti generator, manajemen pengecualian, petunjuk interaktif, dan lainnya.

Anda dapat menjalankan hanya dengan 256k ruang kode. Jika Anda tertarik dengan microchip dan mikrokontroler, Anda tentu harus terbiasa dengan proyek Python ini, Github. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang MicroPython di sini .

15. Piram

Jika Anda mencari proyek yang unik dan kreatif, Pyray adalah yang tepat untuk Anda. Pyray adalah proyek sumber terbuka yang memungkinkan pengguna melakukan rendering 3D melalui kode Python sederhana. Jadi, jika Anda tertarik dengan aplikasi Python di bidang seni dan bidang terkait, Anda harus melihat ke Pyray. Anda dapat membuat animasi 3D, animasi 2D, objek 3D, dan banyak hal lainnya dengan Pyray. Itu hanya memasuki pasar pada tahun 2018, dan hanya dalam dua tahun, itu telah menjadi salah satu proyek Python paling populer di Github. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang Pyray di sini .

16. Lari

Ini adalah proyek yang sangat baik untuk para profesional ilmu data. Jika Anda telah mempelajari ilmu data selama beberapa waktu, Anda mungkin pernah mendengar namanya. Dash adalah produk dari Plotly dan merupakan kerangka kerja untuk mengembangkan ilmu data dan aplikasi web ML. Selain Python, Anda dapat menggunakan Julia dan R dengan Dash. Dash memfasilitasi pengembangan aplikasi web untuk ilmuwan data dengan menghilangkan kebutuhan akan pengembangan back-end dan front-end khusus.

Dash didasarkan pada Flask, kerangka kerja Python yang sangat populer yang telah kita bahas sebelumnya di artikel ini. Anda dapat menggunakannya secara gratis melalui versi open-source-nya. Di sisi lain, Anda juga dapat menggunakan versi berbayarnya jika Anda memiliki lebih banyak persyaratan. Dash memiliki lebih dari 12.000 bintang di Github, jadi ini tentu saja merupakan proyek besar yang harus Anda ketahui. Cari tahu lebih lanjut tentang Dash di sini .

17. Kivy

Kivy adalah perpustakaan untuk pengembangan cepat aplikasi seluler dengan UI yang kompleks. Ini adalah sumber terbuka dan kompatibel lintas platform, yang membuatnya sangat mudah diakses oleh pengembang Python. Pengembangan UI adalah salah satu aspek terpenting dari aplikasi apa pun, dan Kivy membantu Anda secara substansial dalam mengatasi masalah apa pun yang ada dalam proses itu.

Anda dapat menjalankannya di Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi, dan iOS. Toolkitnya memiliki lebih dari 20 widget, jadi Anda memiliki banyak pilihan untuk dipilih. Kivy tidak diragukan lagi merupakan alat yang hebat untuk ditambahkan ke gudang senjata Anda dalam hal efektivitas dan fungsionalitas. Anda dapat menggunakan Kivy untuk mengembangkan aplikasi dengan fungsionalitas multi-sentuh juga. Cari tahu lebih lanjut tentang Kivy di sini .

18. Model TensorFlow

Mungkin salah satu proyek Python penting dengan kode sumber Github, model TensorFlow adalah repositori dengan berbagai model SOTA (canggih) untuk TensorFlow. TensorFlow adalah salah satu alat paling populer untuk para profesional pembelajaran mesin. Ini adalah produk dari Google dengan kumpulan besar perpustakaan dan alat.

TensorFlow memfasilitasi pembuatan model dalam machine learning melalui API level tingginya. Selain itu, Anda dapat mengakses TensorFlow dari mana saja karena tetap tersedia di cloud. Anda dapat menerapkan ML di tempat, di browser, atau di perangkat Anda menggunakan TensorFlow.

Proyek Model TensorFlow akan membantu Anda memahami kemampuan teknologi canggih ini. Anda dapat mengerjakan berbagai proyek TensorFlow secara efisien setelah Anda terbiasa dengan berbagai hal yang dapat Anda lakukan dengan TensorFlow. Model TensorFlow membantu Anda mengetahui praktik terbaik untuk teknologi ini, sehingga Anda akan lebih jarang membuat kesalahan dan bekerja dengan akurasi yang lebih baik. Cari tahu lebih lanjut tentang Model TensorFlow di sini .

19. Magenta

Ini adalah salah satu proyek Python terbaik dengan kode sumber Github untuk penggemar AI. Magenta berfokus pada eksplorasi aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam musik dan generasi seni. Ini memungkinkan Anda untuk mengembangkan pembelajaran penguatan dan algoritme pembelajaran mendalam untuk menghasilkan lagu, gambar, dan produk artistik lainnya.

Ini adalah produk para insinyur dan peneliti dari tim Google Brain bersama dengan banyak pakar lainnya. Tujuan Magenta adalah untuk membantu seniman dan musisi dengan menyediakan alat yang disempurnakan. Setelah melalui proyek ini, Anda dapat mempelajari berbagai cara AI dapat membantu bidang kreatif.

Mereka merilis model Magenta melalui TensorFlow. Jika Anda ingin menggunakan keterampilan Python Anda dalam AI dan ML, Anda harus fokus pada proyek ini. Ini akan membantu Anda membiasakan diri dengan algoritme pembelajaran penguatan dan jaringan saraf, dua bagian AI yang paling menonjol. Magenta tersedia sebagai pustaka Python sumber terbuka di TensorFlow. Anda dapat mengunjungi blog mereka untuk mengetahui lebih lanjut tentang Magenta.

20. Snallygaster

Jika Anda berencana untuk memasuki cybersecurity, maka ini adalah proyek yang sempurna untuk Anda. Snallygaster adalah solusi untuk mengidentifikasi masalah keamanan pada server HTTP, seperti menemukan kebocoran file. Alat ini memungkinkan Anda untuk menemukan file di server web yang dapat diakses oleh pihak yang tidak diinginkan, sehingga menimbulkan risiko keamanan yang cukup besar. Beberapa contoh file ini adalah file cadangan (yang mungkin memiliki kata sandi), repositori git, dan lainnya. Anda dapat menginstal snallygaster melalui PyPI.

Pada saat menulis artikel ini, snallygaster memiliki lebih dari 1.700 bintang di Github.

21. Topeng R-CNN

Menurut pembuatnya, Mask R-CNN adalah kerangka kerja yang fleksibel, sederhana, dan umum yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan instance objek. Ini meningkatkan Faster R-CNN, teknologi visi komputer terkemuka untuk pengenalan gambar dan identifikasi objek. Mask R-CNN dapat mendeteksi objek dalam gambar dan menghasilkan topeng segmentasi untuk acara secara instan. Melatih dan menambahkan Mask R-CNN ke kode Anda sangatlah mudah. Ini menambahkan sedikit overhead ke Faster R-CNN sambil menawarkan banyak keuntungan.

Meskipun Mask R-CNN cukup sederhana, ia telah mengungguli banyak model serupa dalam segmentasi instance objek, karena itu merupakan proyek sumber terbuka yang terkenal. Jika Anda ingin mengerjakan proyek visi komputer di masa mendatang, Anda harus mengenal Mask R-CNN. Buka tautan ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang Mask R-CNN .

22. Model statistik

Untuk bekerja pada model statistik, Anda harus terbiasa dengan statsmodels, modul Python yang populer. Ini memungkinkan Anda untuk menjelajahi data statistik, memperkirakan berbagai model statistik, dan melakukan uji statistik. Statsmodels akan menghasilkan daftar hasil terperinci untuk setiap penaksir, yang dapat Anda uji terhadap paket yang ada untuk memeriksa keakuratannya.

Anda harus terbiasa dengan paket Python, analisis statistik, dan panda sebelum bekerja dengan solusi ini. Statsmodels adalah salah satu proyek Python paling populer dengan kode sumber Github karena fungsionalitas dan kesederhanaannya. Fitur utamanya termasuk menggunakan model diskrit (regresi binomial negatif, MNLogit, dll.), model regresi linier, analisis deret waktu, dll. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang proyek ini, Anda dapat mengunjungi situs web mereka atau tautan ke proyek Python Github ini. Di sana, Anda akan menemukan dokumentasi untuk proyek ini beserta kode sumbernya.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Python dan Proyeknya

Itu dia. Kami sekarang telah mencapai akhir daftar proyek Python open-source kami. Kami harap daftar proyek ini bermanfaat bagi Anda. Jika Anda memiliki pertanyaan atau pemikiran untuk dibagikan, Anda dapat memberi tahu kami melalui bagian komentar di bawah.

Anda dapat mengunjungi blog kami dan mempelajari lebih lanjut tentang Python dan mendapatkan lebih banyak ide proyek. Berikut adalah beberapa sumber untuk bacaan tambahan:

• 42 Ide dan Topik Proyek Python
• Bagaimana Cara Menjalankan Proyek Python?
• Proyek Perbankan Python (Dengan Kode Sumber)
• Proyek Python untuk Pemula

Mengenal proyek-proyek ini akan membantu Anda menjadi pengembang Python yang lebih baik. Lagi pula, tanpa alat dan pustaka ini, melakukan tugas tertentu dengan Python adalah tugas yang sangat berat.

Kesimpulan

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang Python, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Di sisi lain, Anda juga bisa mendapatkan pengalaman belajar yang berdedikasi dan komprehensif dengan mengikuti kursus Python. Kursus ini akan memungkinkan Anda untuk belajar dari pakar industri melalui video. Proyek Python Github mana yang paling Anda sukai? Beritahu kami!