22 de idei și subiecte interesante pentru proiecte Python Open Source pentru începători [2022]

Python este printre cele mai populare limbaje de programare de pe planetă și există multe motive în spatele acestei faime. Unul dintre aceste motive este un număr mare de proiecte și biblioteci open-source disponibile pentru acest limbaj. De la învățare automată la animație, există un proiect Python pentru aproape orice. Dacă doriți să deveniți un dezvoltator Python competent, ar trebui să fiți familiarizat cu unele dintre aceste proiecte (dacă nu cu toate).

De aceea, în acest articol, vom discuta despre diferite proiecte Python cu codul sursă Github. Deoarece Python are aplicații în diverse industrii, este posibil să găsiți multe proiecte care să vă ajute să vă finalizați sarcinile. Ar trebui să alegeți proiecte în funcție de interesele și experiența dvs. Dacă sunteți începător în Python și doriți să obțineți experiență, consultați certificările noastre în domeniul științei datelor. Puteți marca acest articol pentru referințe viitoare. Să începem.

Iată câteva dintre ideile de proiecte Python Open Source -

Idei de proiecte Python Open Source

1. OpenCV

Viziunea computerizată este printre cele mai solicitate aplicații ale inteligenței artificiale. Viziunea computerizată se concentrează pe modele AI care pot analiza imagini și videoclipuri pentru implementări specifice, cum ar fi identificarea obiectelor, recunoașterea feței etc.

Dacă doriți să lucrați la proiecte de viziune computerizată, trebuie să vă familiarizați cu OpenCV. OpenCV este o bibliotecă Python pentru a rezolva problemele de vedere pe computer. Gary Brodsky a început OpenCV în 1999 și, de atunci, a devenit unul dintre cele mai populare proiecte Python cu cod sursă Github.

OpenCV vă permite să efectuați analize de imagine și formează baza pentru mulți algoritmi sofisticați de viziune computerizată. Pentru a utiliza OpenCV, ar trebui să fiți familiarizat cu Numpy, o bibliotecă populară pentru a efectua operații numerice prin codul Python. Ar trebui să integrați OpenCV cu alte biblioteci pentru a lucra la proiecte de viziune computerizată, de aceea l-am păstrat în fruntea listei noastre. Aflați mai multe despre OpenCV aici .

2. Keras

Keras este probabil cel mai popular instrument de învățare profundă în Python. Este o bibliotecă care simplifică învățarea profundă pentru dezvoltatorii Python, datorită căreia a devenit foarte populară printre profesioniștii AI. Keras vă oferă API-uri consistente și simple, care minimizează totalul acțiunilor pe care trebuie să le efectuați.

Automatizează multe cazuri de utilizare necesare, așa că trebuie să vă concentrați doar pe secțiunile avansate ale rețelei dvs. neuronale. Keras este, de asemenea, renumit pentru mesajele sale de eroare precise și rapide, care vă alertează atunci când faceți orice greșeală.

Dacă doriți să deveniți un profesionist de deep learning, ar trebui să fiți familiarizat cu Keras și aplicațiile sale. Keras a fost printre primele 5 echipe câștigătoare pe Kaggle și s-a clasat pe locul nr. 1 dintre cele mai utilizate cadre de învățare profundă.

Deoarece Keras folosește TensorFlow, acesta este accesibil de oriunde și oferă o gamă largă de beneficii suplimentare. NASA, LHC, CERN și multe alte organizații de top folosesc Keras pentru cercetare. Deci, cu siguranță merită analizat. Puteți afla mai multe despre Keras aici .

2. Balon

Flask este un mini cadru deoarece nu are biblioteci sau instrumente specifice. În plus, nu are nicio formă de validare sau strat de abstractizare a bazei de date, astfel încât dezvoltatorul să le poată alege în funcție de cerințele lor. Flask a început ca un wrapper în jurul Jinja și Wekrzeug, dar a devenit unul dintre cele mai populare proiecte Python cu codul sursă Github.

Pe lângă faptul că este celebru, Flask are și una dintre cele mai active comunități de dezvoltatori. Deci, dacă întâmpinați probleme, puteți întreba în comunitate și puteți obține rapid răspunsuri utile. Comunitatea lui Flask i-a adăugat numeroase extensii, ceea ce îi îmbunătățește considerabil funcționalitatea. Din aceste motive, Flask este un cadru esențial pentru orice dezvoltator web Python. Aflați mai multe despre Flask aici.

3. SpaCy

Python are multe aplicații în inteligența artificială și, de aceea, are multe biblioteci și cadre pentru nevoile specifice AI. Dacă intenționați să deveniți un profesionist AI, atunci acest proiect este, fără îndoială, cel mai bun pentru dvs. spaCy este o bibliotecă open-source pentru NLP (Natural Language Processing) de nivel înalt în Python. NLP este tehnologia fundamentală din spatele multor aplicații AI avansate, cum ar fi analiza textului, analiza sentimentelor și altele.

Utilizarea principală a spaCy este de a construi aplicații de nivel de producție care pot procesa cantități mari de text. Puteți folosi spaCy pentru a crea soluții de înțelegere a limbajului natural, sisteme de extracție a informațiilor sau pentru a preprocesa un model de deep learning îmbunătățit. Unul dintre multele motive din spatele popularității sale mari este lista lungă de caracteristici.

Puteți atribui tipuri de cuvinte simbolurilor (cum ar fi segmentarea figurilor de vorbire sau voce), lematiza textul (conversia cuvintelor în formele lor de bază), găsiți și eticheta propoziții individuale și efectuați cu ușurință multe alte sarcini. spaCy este un proiect Python obligatoriu Github. Ar trebui să fiți familiarizat cu acesta dacă doriți să deveniți un profesionist competent în IA sau dacă doriți să lucrați la proiecte NLP. Puteți afla mai multe despre spaCy aici .

4. Nilearn

Acesta este un proiect fantastic pentru orice profesionist de deep learning. Nilearn este un modul Python care se concentrează pe realizarea învățării statistice pe datele NeuroImaging. Pentru a utiliza Nilearn, ar trebui să fiți familiarizat cu scikit-learn, un instrument Python proeminent pentru aplicații științifice. Puteți efectua numeroase sarcini pe datele NeuroImaging utilizând nilearn. De exemplu, puteți efectua decodare, clasificare, analiză de conectivitate, modelare predictivă și diverse alte sarcini.

NeuroImaging este un domeniu medical proeminent, iar capacitățile Nilearn rezolvă multe probleme prezente în acest sector. Folosind Nilearn, puteți face analiza Neuroimages relativ ușoară și eficientă. AI găsește multe aplicații în sectorul sănătății și, dacă ați fost interesat să vă folosiți abilitățile AI pentru a lucra în acea industrie, ar trebui să vă familiarizați cu Nilearn. Aflați mai multe despre Nilearn aici .

5. PyTorch

PyTorch este o necesitate pentru orice profesionist în învățarea automată. Dacă aspirați să intrați în industria învățării automate, ar trebui să vă uitați la PyTorch, deoarece este unul dintre cele mai populare cadre pentru aplicațiile ML. Facilitează numeroase implementări ML, de la implementarea în producție până la prototiparea cercetării.

PyTorch este open-source, ceea ce înseamnă că este gratuit de utilizat. De asemenea, are multiple caracteristici cu care puteți lucra rapid la proiecte ML și puteți evita multe bătăi de cap. Ecosistemul PyTorch este plin cu multe biblioteci și instrumente din diferite secțiuni de învățare automată, inclusiv învățare prin consolidare și viziune pe computer.

În mod similar, are suport nativ ONNX (schimb de rețele neuronale deschise). Există o listă lungă de funcții datorită cărora PyTorch este o necesitate pentru orice profesionist Python. Popularitatea sa pe scară largă l-a ajutat să creeze o comunitate fantastică de dezvoltatori și cercetători utili și inovatori. Puteți afla mai multe despre PyTorch aici .

6. Scikit-invata

Scikit-learn este printre cele mai populare biblioteci Python pentru profesioniștii în învățarea automată. Vă oferă mai multe instrumente pentru analiza predictivă a datelor. Este utilizabil comercial și este open-source. Bazat pe SciPy, matplotlib și NumPy, scikit-learn este o necesitate pentru oricine dorește să lucreze la proiecte de învățare automată. Scikit-learn vă permite să efectuați numeroase implementări de învățare automată.

Cu algoritmii și instrumentele sale, puteți efectua regresia, clasificarea, selectarea modelului, reducerea dimensionalității, preprocesarea datelor și multe alte sarcini ML. Instrumentele Scikit-learn sunt ușor de învățat. Este, de asemenea, un proiect celebru Python Github pentru implementări fundamentale de învățare automată, așa că învățarea despre el vă va ajuta cu siguranță să deveniți un profesionist în acest sector.

7.Gensim

Gensim este un alt proiect predominant printre dezvoltatorii Python. Este o bibliotecă gratuită pe care o puteți folosi pentru a analiza documente text pentru structura semantică. Gensim este renumit pentru modelarea subiectelor. Dacă doriți să lucrați la proiecte de analiză de text, ar trebui să vă familiarizați cu biblioteca. Vă va ajuta să finalizați diferite proiecte NLP. Un model de subiect este un model statistic care descoperă subiecte abstracte într-un grup de documente text.

Ar trebui să efectuați modelarea subiectelor pentru extragerea textului, deoarece vă ajută să găsiți cu ușurință structuri semantice ascunse. Gensim este probabil cea mai bună soluție Python pentru modelarea textului, deoarece este capabil să gestioneze volume mici și mari de text fără dificultate. Aflați mai multe despre Gensim aici .

8. Librosa

Un domeniu popular de aplicații AI este analiza vorbirii și audio. Dacă sunteți interesat să îndepliniți aceste sarcini, atunci ar trebui să încercați Librosa. Este un pachet Python care se concentrează pe analiza audio și muzicală. Folosind Librosa, puteți crea cu ușurință un sistem de recuperare a informațiilor muzicale. Analiza audio a devenit foarte populară datorită asistenților AI, dispozitivelor inteligente de acasă și platformelor de streaming de muzică. Librosa vă oferă elementele de bază necesare pentru a construi o soluție de analiză muzicală. Aflați mai multe despre Librosa aici .

9. Recunoașterea feței

După cum sugerează și numele, Face Recognition este o bibliotecă Python pentru a efectua recunoașterea feței. Simplifică recunoașterea feței în imagini și videoclipuri prin furnizarea de comenzi specifice. Folosind această bibliotecă, puteți efectua recunoașterea feței pe imagini cu doar una sau două linii de cod. Recunoașterea facială se bazează pe un model de învățare profundă. Modelul său a obținut o precizie de 99,38% la benchmark-ul LFW (Labeled Faces in the Wild).

Are un instrument simplu de linie de comandă <face_recognition> pe care îl puteți folosi pentru a efectua eficient recunoașterea feței. O altă calitate excelentă a acestei biblioteci este că o puteți combina cu alte biblioteci populare Python pentru a crea soluții avansate de identificare a feței. Este, fără îndoială, un instrument excelent pentru orice profesionist AI. Aflați mai multe despre recunoașterea feței aici .

10 Django

Unul dintre cele mai populare cadre Python, Django, vă permite să creați aplicații web cu mai puține linii de cod și în mai puțin timp. Simplifică în mod substanțial construirea aplicației web, deoarece are grijă de elementele de bază ale dezvoltării web și trebuie să vă concentrați doar pe aspectele tehnice ale aplicației dvs. web. Django vine cu multe instrumente și facilități încorporate care vă pot accelera dezvoltarea aplicației web.

De exemplu, are fluxuri RSS, hărți de site, autentificarea utilizatorilor și instrumente de administrare a conținutului. Le puteți adăuga rapid la aplicația dvs. web utilizând Django și economisiți mult timp și efort. Folosind Django, puteți deveni rapid un dezvoltator de aplicații web bazat pe Python. Django are o comunitate masivă de dezvoltatori și utilizatori unde puteți găsi rapid răspunsuri la întrebările și îndoielile dvs. Aflați mai multe Django aici .

11. SimpleCoin

SimpleCoin este un proiect fantastic pentru pasionații de criptomonede. Este o implementare simplă, incompletă și nesigură a unui blockchain de criptomonede în Python. Proiectul se concentrează pe construirea unei monede blockchain complet funcționale, asigurându-se totodată că aceasta rămâne cât mai simplă posibil.

Acest proiect are scopuri educaționale, așa că, indiferent dacă sunteți un profesionist Python sau un pasionat de blockchain, ar fi util să cercetați. SimpleCoin vă va ajuta să vă familiarizați cu elementele de bază ale blockchainului și criptomonedelor. Puteți explora modul în care nodurile dintr-un blockchain interacționează și modul în care utilizatorii execută tranzacții într-unul. SimpleCoin se numără printre cele mai populare proiecte Python cu cod sursă Github cu mai mult de 1.500 de stele la scrierea acestui articol. Puteți afla mai multe despre SimpleCoin aici .

12. Panda

Pandas este o bibliotecă Python obligatorie pentru oamenii de știință și pasionații de știință a datelor. Pandas a intrat în industrie în 2008 și, de atunci, a devenit un instrument puternic pentru orice profesionist de date. Vă oferă structuri de date și instrumente pe care le puteți utiliza pentru manipularea datelor. Pandas are mijloace pentru citirea și scrierea datelor între diferite formate. Oferă, de asemenea, indexare, subsetare și tăiere de seturi de date mari. Iată câteva sarcini suplimentare pe care le puteți efectua cu Pandas:

• Îmbinați și alăturați seturi de date cu performanță ridicată
• Efectuați indexarea axelor ierarhice pentru a lucra eficient cu date cu dimensiuni mari.
• Generați un interval de date și convertiți frecvențele pentru o mai bună funcționalitate a seriilor de timp

Există multe alte caracteristici prezente în Pandas și de aceea este o necesitate pentru orice profesionist în știința datelor. Este open-source, astfel încât să îl puteți utiliza gratuit. Dacă ești un student la știința datelor, trebuie să fii familiarizat cu Pandas. Aflați mai multe despre Pandas aici .

13. Pipenv

Pipenv este un instrument pe care fiecare dezvoltator Python ar trebui să îl aibă în arsenalul lor. Îți va face munca de dezvoltator mult mai simplă. Pipenv este un instrument care se concentrează pe a vă oferi beneficiile diferitelor sectoare de ambalare în Python. Este pentru fluxul de lucru pentru dezvoltatori și permite utilizatorilor să configureze medii de lucru în Python cu ușurință.

Pipenv poate crea și gestiona un virtualenv pentru sarcina dvs. Poate adăuga pachetele sau le poate elimina dintr-un Pipfile atunci când le instalați sau le dezinstalați. Pipenv produce pipfile.lock pentru crearea de versiuni deterministe. Cu Pipenv, nu ar trebui să utilizați separat virtualenv și pip. Pipfile.lock vă ajută să evitați erorile de dependență între diferite pachete. Aflați mai multe despre Pipenv aici .

14. MicroPython

MicroPython vă permite să rulați Python pe microcontrolere. Are, de asemenea, MicroPython pyboard, o placă de circuit mică care poate rula MicroPython și vă oferă un sistem de operare de nivel scăzut bazat pe Python. MicroPython vine cu funcții precum generatoare, gestionarea excepțiilor, solicitări interactive și altele.

Puteți rula cu doar 256k de spațiu de cod. Dacă sunteți interesat de microcipuri și microcontrolere, cu siguranță ar trebui să vă familiarizați cu acest proiect Python, Github. Puteți afla mai multe despre MicroPython aici .

15. Pyray

Dacă erai în căutarea unui proiect unic și creativ, Pyray este cel potrivit pentru tine. Pyray este un proiect open-source care permite utilizatorilor să realizeze randări 3D prin codul Python simplu. Deci, dacă sunteți interesat de aplicațiile lui Python în arte și în domenii conexe, ar trebui să vă uitați la Pyray. Puteți crea animații 3D, animații 2D, obiecte 3D și multe alte lucruri cu Pyray. A intrat pe piață abia în 2018 și, în doar doi ani, a devenit unul dintre cele mai populare proiecte Python de pe Github. Puteți afla mai multe despre Pyray aici .

16. Dash

Acesta este un proiect excelent pentru profesioniștii în știința datelor. Dacă ai studiat știința datelor de ceva timp, s-ar putea să-i fi auzit deja numele. Dash este un produs de la Plotly și este un cadru pentru dezvoltarea științei datelor și a aplicațiilor web ML. În afară de Python, puteți folosi Julia și R cu Dash. Dash facilitează dezvoltarea aplicațiilor web pentru oamenii de știință de date, eliminând necesitatea dezvoltării back-end și front-end dedicate.

Dash se bazează pe Flask, un cadru Python foarte popular, despre care am discutat mai devreme în acest articol. Îl puteți folosi gratuit prin versiunea sa open-source. Pe de altă parte, puteți folosi și versiunea sa plătită dacă aveți mai multe cerințe. Dash are peste 12.000 de stele pe Github, așa că este cu siguranță un proiect major cu care ar trebui să fii familiarizat. Aflați mai multe despre Dash aici .

17. Kivy

Kivy este o bibliotecă pentru dezvoltarea rapidă a aplicațiilor mobile cu interfață de utilizare complexă. Este compatibil cu sursă deschisă și multiplatformă, ceea ce îl face foarte accesibil pentru dezvoltatorii Python. Dezvoltarea interfeței de utilizare este unul dintre cele mai importante aspecte ale oricărei aplicații, iar Kivy vă ajută substanțial în rezolvarea oricăror probleme prezente în acel proces.

Îl puteți rula pe Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi și iOS. Setul său de instrumente are peste 20 de widget-uri, astfel încât aveți o gamă largă de opțiuni din care să alegeți. Kivy este, fără îndoială, un instrument grozav de adăugat la arsenalul tău în ceea ce privește eficacitatea și funcționalitatea. Puteți folosi Kivy și pentru a dezvolta aplicații cu funcționalitate multi-touch. Aflați mai multe despre Kivy aici .

18. Modele TensorFlow

Probabil unul dintre proiectele esențiale Python cu codul sursă Github, modelele TensorFlow este un depozit cu diverse modele SOTA (de ultimă generație) pentru TensorFlow. TensorFlow este printre cele mai populare instrumente pentru profesioniștii în învățarea automată. Este un produs de la Google cu un număr mare de biblioteci și instrumente.

TensorFlow facilitează construirea de modele în învățarea automată prin intermediul API-urilor sale de nivel înalt. Mai mult, puteți accesa TensorFlow de oriunde, deoarece rămâne disponibil pe cloud. Puteți implementa ML on-premise, în browser sau pe dispozitiv utilizând TensorFlow.

Proiectul TensorFlow Models vă va ajuta să înțelegeți capacitățile acestei tehnologii puternice. Puteți lucra eficient la diferite proiecte TensorFlow odată ce vă familiarizați cu diferitele tipuri de lucruri pe care le puteți face cu TensorFlow. TensorFlow Models vă ajută să cunoașteți cele mai bune practici pentru această tehnologie, astfel încât să faceți greșeli mai rar și să lucrați cu o mai bună acuratețe. Aflați mai multe despre modelele TensorFlow aici .

19. Magenta

Acesta este unul dintre cele mai bune proiecte Python cu cod sursă Github pentru pasionații de AI. Magenta se concentrează pe explorarea aplicațiilor inteligenței artificiale și a învățării automate în generarea muzicii și a artei. Vă permite să dezvoltați algoritmi de învățare prin consolidare și de învățare profundă pentru a produce cântece, desene și alte produse artistice.

Este un produs al inginerilor și cercetătorilor echipei Google Brain împreună cu mulți alți experți. Scopul Magenta este de a ajuta artiștii și muzicienii, oferindu-le instrumente îmbunătățite. După ce parcurgeți acest proiect, puteți afla despre diferitele moduri în care AI poate ajuta domeniile creative.

Ei lansează modele Magenta prin TensorFlow. Dacă doriți să vă folosiți abilitățile Python în AI și ML, ar trebui să vă concentrați pe acest proiect. Te-ar ajuta să te familiarizezi cu algoritmii de învățare prin întărire și rețelele neuronale, două dintre cele mai importante secțiuni AI. Magenta este disponibilă ca bibliotecă Python open-source pe TensorFlow. Puteți vizita blogul lor pentru a afla mai multe despre Magenta.

20. Snallygaster

Dacă intenționați să intrați în securitatea cibernetică, atunci acesta este proiectul perfect pentru dvs. Snallygaster este o soluție pentru identificarea problemelor de securitate pe serverele HTTP, cum ar fi găsirea de scurgeri de fișiere. Acest instrument vă permite să găsiți fișiere pe serverele web pe care părțile nedorite le pot accesa, cauzând astfel un risc considerabil de securitate. Câteva exemple de aceste fișiere sunt fișierele de rezervă (care pot avea parole), depozitele git și altele. Puteți instala snallygaster prin PyPI.

La momentul scrierii acestui articol, snallygaster avea peste 1.700 de stele pe Github.

21. Mască R-CNN

Potrivit creatorilor săi, Mask R-CNN este un cadru flexibil, simplu și general pe care îl puteți utiliza pentru a segmenta instanțe de obiect. Îmbunătățește Faster R-CNN, o tehnologie proeminentă de viziune computerizată pentru recunoașterea imaginilor și identificarea obiectelor. Masca R-CNN poate detecta un obiect dintr-o imagine și poate genera instantaneu o mască de segmentare pentru eveniment. Antrenarea și adăugarea Mask R-CNN la codul dvs. este ușor. Adaugă foarte puțină suprasarcină la Faster R-CNN, oferind în același timp multe avantaje.

Chiar dacă Mask R-CNN este destul de simplu, a depășit multe modele similare în segmentarea instanțelor de obiecte, datorită căruia este un proiect open-source celebru. Dacă doriți să lucrați la proiecte de viziune computerizată în viitor, ar trebui să vă familiarizați cu Mask R-CNN. Accesați acest link pentru a afla mai multe despre Mask R-CNN .

22. Statmodele

Pentru a lucra la modele statistice, ar trebui să vă familiarizați cu statsmodels, un modul popular Python. Vă permite să explorați date statistice, să estimați diverse modele statistice și să efectuați teste statistice. Statmodels va produce o listă detaliată de rezultate pentru fiecare estimator, pe care o puteți testa pe pachetele existente pentru a verifica acuratețea acestora.

Ar trebui să vă familiarizați cu pachetele Python, analiza statistică și panda înainte de a lucra cu această soluție. Statsmodels este printre cele mai populare proiecte Python cu cod sursă Github datorită funcționalității și simplității sale. Caracteristicile sale principale includ utilizarea modelelor discrete (regresie binomială negativă, MNLogit etc.), modele de regresie liniară, analiză a seriilor de timp etc. Pentru a afla mai multe despre acest proiect, puteți vizita site-ul lor sau puteți face un link către acest proiect Python Github. Acolo, veți găsi documentația pentru acest proiect împreună cu codul sursă.

Aflați mai multe despre Python și proiectele sale

Asta e. Am ajuns la finalul listei noastre de proiecte Python open-source. Sperăm că ați găsit această listă de proiecte de ajutor. Dacă aveți întrebări sau gânduri de împărtășit, ne puteți spune prin secțiunea de comentarii de mai jos.

Puteți accesa blogul nostru și puteți afla mai multe despre Python și puteți obține mai multe idei de proiecte. Iată câteva resurse pentru lectură suplimentară:

• 42 de idei și subiecte de proiecte Python
• Cum să rulezi un proiect Python?
• Proiect Python Banking (cu cod sursă)
• Proiecte Python pentru începători

Familiarizarea cu aceste proiecte te-ar ajuta să devii un dezvoltator Python mai bun. La urma urmei, fără aceste instrumente și biblioteci, realizarea unor sarcini specifice cu Python este o sarcină herculeană.

Concluzie

Dacă sunteți curios să aflați despre Python, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Pe de altă parte, puteți obține, de asemenea, o experiență de învățare dedicată și cuprinzătoare, obținând un curs Python. Cursul vă va permite să învățați de la experții din industrie prin videoclipuri. Ce proiect Python Github ți-a plăcut cel mai mult? Anunță-ne!