22 ideias e tópicos interessantes de projetos de código aberto Python para iniciantes [2022]

Python está entre as linguagens de programação mais populares do planeta, e há muitas razões por trás dessa fama. Uma dessas razões é um grande número de projetos e bibliotecas de código aberto disponíveis para essa linguagem. Do aprendizado de máquina à animação, há um projeto Python para quase tudo. Se você deseja se tornar um desenvolvedor proficiente em Python, deve estar familiarizado com alguns desses projetos (se não todos).

É por isso que neste artigo, discutiremos diferentes projetos Python com o código-fonte Github. Como o Python possui aplicativos em vários setores, você pode encontrar muitos projetos para ajudá-lo a concluir suas tarefas. Você deve escolher projetos de acordo com seus interesses e sua experiência. Se você é iniciante em Python e gostaria de ganhar experiência, confira nossas certificações em ciência de dados. Você pode marcar este artigo para referência futura. Vamos começar.

Aqui estão algumas das ideias de projetos de código aberto Python –

Ideias de projetos de código aberto Python

1. OpenCV

A visão computacional está entre as aplicações mais procuradas da inteligência artificial. A visão computacional se concentra em modelos de IA que podem analisar imagens e vídeos para implementações específicas, como identificação de objetos, reconhecimento facial, etc.

Se você deseja trabalhar em projetos de visão computacional, deve se familiarizar com o OpenCV. OpenCV é uma biblioteca Python para resolver problemas de visão computacional. Gary Brodsky iniciou o OpenCV em 1999 e, desde então, tornou-se um dos projetos Python mais populares com código-fonte Github.

O OpenCV permite realizar análises de imagens e forma a base para muitos algoritmos sofisticados de visão computacional. Para usar o OpenCV, você deve estar familiarizado com o Numpy, uma biblioteca popular para realizar operações numéricas através do código Python. Você teria que integrar o OpenCV com outras bibliotecas para trabalhar em projetos de visão computacional, é por isso que o mantivemos no topo da nossa lista. Saiba mais sobre o OpenCV aqui .

2. Keras

Keras é provavelmente a ferramenta mais popular para aprendizado profundo em Python. É uma biblioteca que simplifica o aprendizado profundo para desenvolvedores Python, devido à qual se tornou amplamente popular entre os profissionais de IA. Keras oferece APIs consistentes e diretas que minimizam o total de ações que você precisa realizar.

Ele automatiza muitos casos de uso necessários, então você só precisa se concentrar nas seções avançadas da sua rede neural. Keras também é famoso por suas mensagens de erro precisas e rápidas que o alertam quando você comete algum erro.

Se você deseja se tornar um profissional de aprendizado profundo, deve estar familiarizado com o Keras e seus aplicativos. Keras estava entre as 5 melhores equipes vencedoras no Kaggle e ficou em no. 1 entre as estruturas de aprendizado profundo mais usadas.

Como o Keras usa o TensorFlow, ele pode ser acessado de qualquer lugar e oferece uma ampla variedade de benefícios adicionais. NASA, LHC, CERN e muitas outras organizações importantes usam Keras para pesquisa. Então certamente vale a pena pesquisar. Você pode descobrir mais sobre Keras aqui .

2. Frasco

Flask é um mini framework porque não possui bibliotecas ou ferramentas específicas. Além disso, não possui nenhuma forma de validação ou camada de abstração de banco de dados para que o desenvolvedor possa escolhê-los de acordo com suas necessidades. Flask começou como um wrapper em torno de Jinja e Wekrzeug, mas se tornou um dos projetos Python mais populares com o código-fonte Github.

Além de ser famoso, o Flask também possui uma das comunidades de desenvolvedores mais ativas. Portanto, se você enfrentar algum problema, poderá perguntar na comunidade e obter respostas úteis rapidamente. A comunidade do Flask adicionou várias extensões a ele, o que aumenta consideravelmente sua funcionalidade. Devido a esses motivos, o Flask é um framework essencial para qualquer desenvolvedor web Python. Saiba mais sobre Flask aqui.

3. Espaço

Python tem muitas aplicações em inteligência artificial, e é por isso que tem muitas bibliotecas e frameworks para necessidades específicas de IA. Se você planeja se tornar um profissional de IA, esse projeto é, sem dúvida, o melhor para você. spaCy é uma biblioteca de código aberto para NLP (Natural Language Processing) de alto nível em Python. A PNL é a tecnologia fundamental por trás de muitos aplicativos avançados de IA, como análise de texto, análise de sentimentos e outros.

O principal uso do spaCy é criar aplicativos de nível de produção que podem processar grandes quantidades de texto. Você pode usar o spaCy para criar soluções de compreensão de linguagem natural, sistemas de extração de informações ou pré-processar um modelo de aprendizado profundo aprimorado. Uma das muitas razões por trás de sua alta popularidade é sua longa lista de recursos.

Você pode atribuir tipos de palavras a tokens (como segmentar figuras de linguagem ou voz), lematizar o texto (converter palavras em suas formas básicas), localizar e rotular frases individuais e executar muitas outras tarefas com facilidade. spaCy é um projeto Python obrigatório do Github. Você deve estar familiarizado com isso se quiser se tornar um profissional proficiente em IA ou se quiser trabalhar em projetos de PNL. Você pode descobrir mais sobre spaCy aqui .

4. Nilearn

Este é um projeto fantástico para qualquer profissional de deep learning. Nilearn é um módulo Python que se concentra em realizar aprendizado estatístico em dados de NeuroImaging. Para usar o Nilearn, você deve estar familiarizado com o scikit-learn, uma ferramenta Python proeminente para aplicações científicas. Você pode executar várias tarefas nos dados do NeuroImaging usando o nilearn. Por exemplo, você pode realizar decodificação, classificação, análise de conectividade, modelagem preditiva e vários outros trabalhos.

NeuroImaging é uma área médica de destaque, e as capacidades da Nilearn resolvem muitos problemas presentes neste setor. Ao usar o Nilearn, você pode tornar a análise de Neuroimagens relativamente fácil e eficaz. A IA encontra muitas aplicações no setor de saúde e, se você estiver interessado em usar suas habilidades de IA para trabalhar nesse setor, deve se familiarizar com a Nilearn. Saiba mais sobre Nilearn aqui .

5. PyTorch

O PyTorch é obrigatório para qualquer profissional de aprendizado de máquina. Se você deseja entrar no setor de aprendizado de máquina, deve analisar o PyTorch, pois é uma das estruturas mais populares para aplicativos de ML. Ele facilita várias implementações de ML, desde a implantação de produção até a prototipagem de pesquisa.

O PyTorch é de código aberto, o que significa que é gratuito. Ele também possui vários recursos com os quais você pode trabalhar rapidamente em projetos de ML e evitar muitos aborrecimentos. O ecossistema do PyTorch está repleto de muitas bibliotecas e ferramentas de várias seções de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado por reforço e visão computacional.

Da mesma forma, tem suporte nativo ONNX (troca de rede neural aberta). Há uma longa lista de recursos devido aos quais o PyTorch é uma necessidade para qualquer profissional de Python. Sua ampla popularidade o ajudou a criar uma comunidade fantástica de desenvolvedores e pesquisadores úteis e inovadores. Você pode descobrir mais sobre o PyTorch aqui .

6. Aprender Scikit

O Scikit-learn está entre as bibliotecas Python mais populares para profissionais de aprendizado de máquina. Ele fornece várias ferramentas para análise preditiva de dados. É comercialmente utilizável e é de código aberto. Baseado em SciPy, matplotlib e NumPy, o scikit-learn é obrigatório para quem deseja trabalhar em projetos de aprendizado de máquina. O Scikit-learn permite que você execute várias implementações de aprendizado de máquina.

Com seus algoritmos e ferramentas, você pode realizar regressão, classificação, seleção de modelo, redução de dimensionalidade, pré-processamento de dados e muitas outras tarefas de ML. As ferramentas do Scikit-learn são fáceis de aprender. Também é um famoso projeto Python Github para implementações fundamentais de aprendizado de máquina, portanto, aprender sobre ele certamente o ajudará a se tornar um profissional nesse setor.

7.Gensim

Gensim é outro projeto predominante entre os desenvolvedores Python. É uma biblioteca gratuita que você pode usar para analisar documentos de texto quanto à estrutura semântica. Gensim é famoso pela modelagem de tópicos. Se você deseja trabalhar em projetos de análise de texto, deve se familiarizar com a biblioteca. Ele irá ajudá-lo a completar vários projetos de PNL. Um modelo de tópico é um modelo estatístico que descobre tópicos abstratos em um grupo de documentos de texto.

Você teria que executar a modelagem de tópicos para mineração de texto, pois isso o ajuda a encontrar estruturas semânticas ocultas com facilidade. Gensim é provavelmente a melhor solução Python para modelagem de texto, pois é capaz de lidar com pequenos e grandes volumes de texto sem dificuldade. Saiba mais sobre Gensim aqui .

8. Biblioteca

Um campo popular de aplicações de IA é a análise de fala e áudio. Se você estiver interessado em realizar essas tarefas, experimente o Librosa. É um pacote Python que se concentra na análise de áudio e música. Ao usar o Librosa, você pode criar facilmente um sistema de recuperação de informações musicais. A análise de áudio tornou-se muito popular graças aos assistentes de IA, dispositivos domésticos inteligentes e plataformas de streaming de música. A Librosa fornece os fundamentos necessários que você precisa para construir uma solução de análise de música. Saiba mais sobre a Librosa aqui .

9. Reconhecimento facial

Como o nome sugere, Face Recognition é uma biblioteca Python para realizar o reconhecimento facial. Simplifica o reconhecimento facial em imagens e vídeos fornecendo comandos específicos. Usando esta biblioteca, você pode realizar o reconhecimento facial em imagens com apenas uma ou duas linhas de código. O reconhecimento facial é baseado em um modelo de aprendizado profundo. Seu modelo obteve 99,38% de precisão no benchmark LFW (Labeled Faces in the Wild).

Ele tem uma ferramenta de linha de comando simples <face_recognition> que você pode usar para realizar o reconhecimento facial de forma eficiente. Outra excelente qualidade desta biblioteca é que você pode combiná-la com outras bibliotecas Python populares para criar soluções avançadas de identificação de rosto. É sem dúvida uma excelente ferramenta para qualquer profissional de IA. Saiba mais sobre o reconhecimento facial aqui .

10 Django

Um dos frameworks Python mais populares, o Django, permite criar aplicativos da Web com menos linhas de código e em menos tempo. Ele simplifica substancialmente a criação de aplicativos da Web, pois cuida dos fundamentos do desenvolvimento da Web e você só precisa se concentrar nos detalhes técnicos do seu aplicativo da Web. O Django vem com muitas ferramentas e recursos integrados que podem acelerar o desenvolvimento de seu aplicativo web.

Por exemplo, possui feeds RSS, mapas do site, autenticação de usuário e ferramentas de administração de conteúdo. Você pode adicioná-los rapidamente ao seu aplicativo da Web usando o Django e economizar muito tempo e esforço. Ao usar o Django, você pode se tornar um desenvolvedor de aplicativos da Web baseado em Python rapidamente. O Django tem uma enorme comunidade de desenvolvedores e usuários onde você pode encontrar respostas para suas dúvidas e dúvidas rapidamente. Saiba mais sobre o Django aqui .

11. Moeda Simples

SimpleCoin é um projeto fantástico para entusiastas de criptomoedas. É uma implementação simples, incompleta e insegura de uma blockchain de criptomoeda em Python. O projeto se concentra na construção de uma moeda blockchain totalmente funcional, garantindo que permaneça o mais simples possível.

Este projeto é para fins educacionais, portanto, se você é um profissional de Python ou um entusiasta de blockchain, investigar isso seria útil. SimpleCoin irá ajudá-lo a se familiarizar com os conceitos básicos de blockchain e criptomoedas. Você pode explorar como os nós em um blockchain interagem e como os usuários executam transações em um. SimpleCoin está entre os projetos Python mais populares com código fonte Github com mais de 1.500 estrelas ao escrever este artigo. Você pode descobrir mais sobre SimpleCoin aqui .

12. Pandas

Pandas é uma biblioteca Python obrigatória para cientistas de dados e entusiastas da ciência de dados. O Pandas entrou no setor em 2008 e, desde então, tornou-se uma ferramenta poderosa para qualquer profissional de dados. Ele fornece estruturas de dados e ferramentas que você pode usar para manipulação de dados. Pandas tem meios para ler e escrever dados entre diferentes formatos. Ele também oferece indexação, subconjunto e fatiamento sofisticados de conjuntos de big data. Aqui estão algumas tarefas adicionais que você pode realizar com o Pandas:

• Mesclar e unir conjuntos de dados com alto desempenho
• Execute a indexação de eixo hierárquico para trabalhar de forma eficiente com dados de alta dimensão.
• Gere intervalo de datas e converta frequências para melhor funcionalidade de série temporal

Existem muitos outros recursos presentes no Pandas, e é por isso que é uma necessidade para qualquer profissional de ciência de dados. É de código aberto para que você possa usá-lo gratuitamente. Se você é um estudante de ciência de dados, deve estar familiarizado com o Pandas. Saiba mais sobre os Pandas aqui .

13. Pipenv

Pipenv é uma ferramenta que todo desenvolvedor Python deve ter em seu arsenal. Isso tornará seu trabalho como desenvolvedor muito mais simples. Pipenv é uma ferramenta que se concentra em fornecer a você os benefícios de vários setores de empacotamento em Python. É para fluxo de trabalho de desenvolvimento e permite que os usuários configurem ambientes de trabalho em Python com facilidade.

O Pipenv pode criar e manipular um virtualenv para sua tarefa. Ele pode adicionar os pacotes ou removê-los de um Pipfile quando você os instala ou desinstala. O Pipenv produz o pipfile.lock para criar construções determinísticas. Com o Pipenv, você não precisaria usar virtualenv e pip separadamente. O pipfile.lock ajuda você a evitar erros de dependência entre diferentes pacotes. Saiba mais sobre o Pipenv aqui .

14. MicroPython

MicroPython permite que você execute Python em microcontroladores. Ele também possui o MicroPython pyboard, uma pequena placa de circuito que pode executar o MicroPython e oferece um sistema operacional baseado em Python de baixo nível. O MicroPython vem repleto de recursos como geradores, gerenciamento de exceções, prompts interativos e outros.

Você pode executar com apenas 256k de espaço de código. Se você estiver interessado em microchips e microcontroladores, certamente deve se familiarizar com este projeto Python, o Github. Você pode aprender mais sobre MicroPython aqui .

15. Piraia

Se você estava procurando um projeto único e criativo, a Pyray é a pessoa certa para você. Pyray é um projeto de código aberto que permite aos usuários realizar renderização 3D por meio de código Python simples. Portanto, se você se interessar pelas aplicações do Python em artes e áreas afins, você deve dar uma olhada no Pyray. Você pode criar animações 3D, animações 2D, objetos 3D e muitas outras coisas com Pyray. Ele só entrou no mercado em 2018 e, em apenas dois anos, tornou-se um dos projetos Python mais populares no Github. Você pode descobrir mais sobre Pyray aqui .

16. Traço

Este é um excelente projeto para profissionais de ciência de dados. Se você estuda ciência de dados há algum tempo, já deve ter ouvido seu nome. O Dash é um produto da Plotly e é uma estrutura para desenvolver aplicativos da Web de ciência de dados e ML. Além do Python, você pode usar Julia e R com Dash. O Dash facilita o desenvolvimento de aplicativos da Web para cientistas de dados, eliminando a necessidade de desenvolvimento dedicado de back-end e front-end.

O Dash é baseado no Flask, um framework Python amplamente popular que discutimos anteriormente neste artigo. Você pode usá-lo gratuitamente através de sua versão de código aberto. Por outro lado, você também pode usar sua versão paga se tiver mais requisitos. O Dash tem mais de 12.000 estrelas no Github, então certamente é um projeto importante com o qual você deve estar familiarizado. Saiba mais sobre Dash aqui .

17. Kivy

Kivy é uma biblioteca para o desenvolvimento rápido de aplicativos móveis com interface de usuário complexa. É compatível com código aberto e multiplataforma, o que o torna muito acessível para desenvolvedores Python. O desenvolvimento da interface do usuário é um dos aspectos mais importantes de qualquer aplicativo, e o Kivy ajuda você substancialmente a resolver quaisquer problemas presentes nesse processo.

Você pode executá-lo no Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi e iOS. Seu kit de ferramentas tem mais de 20 widgets, então você tem uma ampla gama de opções para escolher. Kivy é, sem dúvida, uma ótima ferramenta para adicionar ao seu arsenal em termos de eficácia e funcionalidade. Você também pode usar o Kivy para desenvolver aplicativos com funcionalidade multitoque. Saiba mais sobre Kivy aqui .

18. Modelos de TensorFlow

Provavelmente um dos projetos essenciais do Python com código-fonte Github, o TensorFlow models é um repositório com vários modelos SOTA (estado da arte) para o TensorFlow. O TensorFlow está entre as ferramentas mais populares para profissionais de aprendizado de máquina. É um produto do Google com um grande conjunto de bibliotecas e ferramentas.

O TensorFlow facilita a construção de modelos em aprendizado de máquina por meio de suas APIs de alto nível. Além disso, você pode acessar o TensorFlow de qualquer lugar, pois ele permanece disponível na nuvem. Você pode implantar ML no local, em seu navegador ou em seu dispositivo usando o TensorFlow.

O projeto TensorFlow Models ajudará você a entender os recursos dessa poderosa tecnologia. Você pode trabalhar com eficiência em vários projetos do TensorFlow quando estiver familiarizado com os diferentes tipos de coisas que pode fazer com o TensorFlow. Os modelos do TensorFlow ajudam você a conhecer as práticas recomendadas para essa tecnologia, para que você cometa erros com menos frequência e trabalhe com mais precisão. Saiba mais sobre os modelos do TensorFlow aqui .

19. Magenta

Este é um dos melhores projetos Python com código fonte Github para entusiastas de IA. Magenta se concentra em explorar as aplicações de inteligência artificial e aprendizado de máquina na geração de música e arte. Ele permite desenvolver algoritmos de aprendizado por reforço e aprendizado profundo para produzir músicas, desenhos e outros produtos artísticos.

É um produto de engenheiros e pesquisadores da equipe do Google Brain, juntamente com muitos outros especialistas. O objetivo do Magenta é ajudar artistas e músicos, fornecendo-lhes ferramentas aprimoradas. Depois de passar por este projeto, você pode aprender sobre as várias maneiras pelas quais a IA pode ajudar os campos criativos.

Eles lançam modelos Magenta por meio do TensorFlow. Se você deseja usar suas habilidades de Python em IA e ML, deve se concentrar neste projeto. Isso ajudaria você a se familiarizar com algoritmos de aprendizado por reforço e redes neurais, duas das seções de IA mais proeminentes. Magenta está disponível como uma biblioteca Python de código aberto no TensorFlow. Você pode visitar o blog deles para saber mais sobre Magenta.

20. Snallygaster

Se você planeja entrar na segurança cibernética, este é o projeto perfeito para você. Snallygaster é uma solução para identificar problemas de segurança em servidores HTTP, como encontrar vazamentos de arquivos. Essa ferramenta permite que você encontre arquivos em servidores da Web que pessoas indesejadas podem acessar, causando um risco de segurança considerável. Alguns exemplos desses arquivos são arquivos de backup (que podem ter senhas), repositórios git e outros. Você pode instalar o snallygaster através do PyPI.

No momento em que escrevi este artigo, o snallygaster tinha mais de 1.700 estrelas no Github.

21. Máscara R-CNN

De acordo com seus criadores, Mask R-CNN é uma estrutura flexível, simples e geral que você pode usar para segmentar instâncias de objetos. Ele aprimora o Faster R-CNN, uma tecnologia de visão computacional proeminente para reconhecimento de imagens e identificação de objetos. Máscara R-CNN pode detectar um objeto em uma imagem e gerar uma máscara de segmentação para o evento instantaneamente. Treinar e adicionar Mask R-CNN ao seu código é fácil. Ele adiciona muito pouca sobrecarga ao Faster R-CNN, oferecendo muitas vantagens.

Embora o Mask R-CNN seja bastante simples, ele superou muitos modelos semelhantes na segmentação de instâncias de objetos, devido ao qual é um famoso projeto de código aberto. Se você deseja trabalhar em projetos de visão computacional no futuro, deve se familiarizar com o Mask R-CNN. Acesse este link para saber mais sobre a Máscara R-CNN .

22. Modelos de estatísticas

Para trabalhar em modelos estatísticos, você precisa se familiarizar com statsmodels, um módulo Python popular. Ele permite explorar dados estatísticos, estimar vários modelos estatísticos e realizar testes estatísticos. Statsmodels produziria uma lista detalhada de resultados para cada estimador, que você pode testar em relação aos pacotes existentes para verificar sua precisão.

Você deve estar familiarizado com pacotes Python, análise estatística e pandas antes de trabalhar com esta solução. O Statsmodels está entre os projetos Python mais populares com código-fonte Github devido à sua funcionalidade e simplicidade. Suas principais características incluem o uso de modelos discretos (regressão binomial negativa, MNLogit, etc.), modelos de regressão linear, análise de séries temporais, etc. Para saber mais sobre este projeto, você pode visitar o site ou link para este projeto Python Github. Lá, você encontrará a documentação deste projeto junto com seu código-fonte.

Saiba mais sobre Python e seus projetos

É isso. Chegamos ao final de nossa lista de projetos Python de código aberto. Esperamos que você tenha achado esta lista de projetos útil. Se você tiver alguma dúvida ou pensamento para compartilhar, informe-nos através da seção de comentários abaixo.

Você pode acessar nosso blog e aprender mais sobre Python e obter mais ideias de projetos. Aqui estão alguns recursos para leitura adicional:

• 42 ideias e tópicos de projetos Python
• Como executar um projeto Python?
• Projeto bancário Python (com código-fonte)
• Projetos Python para Iniciantes

Familiarizar-se com esses projetos ajudaria você a se tornar um desenvolvedor Python melhor. Afinal, sem essas ferramentas e bibliotecas, fazer tarefas específicas com Python é uma tarefa hercúlea.

Conclusão

Se você está curioso para aprender sobre Python, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1- on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.

Por outro lado, você também pode obter uma experiência de aprendizado dedicada e abrangente fazendo um curso de Python. O curso permitirá que você aprenda com especialistas do setor por meio de vídeos. Qual projeto Python do Github você mais gostou? Nos informe!