22 интересных идеи и темы проектов с открытым исходным кодом Python для начинающих [2022]

Python — один из самых популярных языков программирования на планете, и за этой известностью стоит множество причин. Одной из таких причин является большое количество проектов и библиотек с открытым исходным кодом, доступных для этого языка. От машинного обучения до анимации — практически для всего есть проект Python. Если вы хотите стать опытным разработчиком Python, вы должны быть знакомы с некоторыми из этих проектов (если не со всеми).

Вот почему в этой статье мы обсудим различные проекты Python с исходным кодом Github. Поскольку у Python есть приложения в различных отраслях, вы можете найти множество проектов, которые помогут вам решить ваши задачи. Вы должны выбирать проекты в соответствии с вашими интересами и вашим опытом. Если вы новичок в Python и хотели бы получить опыт, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных. Вы можете добавить эту статью в закладки для дальнейшего использования. Давайте начнем.

Вот несколько идей проекта Python с открытым исходным кодом :

Идеи проекта Python с открытым исходным кодом

1. Открыть резюме

Компьютерное зрение является одним из самых востребованных приложений искусственного интеллекта. Компьютерное зрение фокусируется на моделях ИИ, которые могут анализировать изображения и видео для конкретных реализаций, таких как идентификация объектов, распознавание лиц и т. д.

Если вы хотите работать над проектами компьютерного зрения, вы должны ознакомиться с OpenCV. OpenCV — это библиотека Python для решения проблем компьютерного зрения. Гэри Бродски запустил OpenCV в 1999 году, и с тех пор он стал одним из самых популярных проектов Python с исходным кодом на Github.

OpenCV позволяет выполнять анализ изображений и формирует основу для многих сложных алгоритмов компьютерного зрения. Чтобы использовать OpenCV, вы должны быть знакомы с Numpy, популярной библиотекой для выполнения числовых операций с помощью кода Python. Вам придется интегрировать OpenCV с другими библиотеками для работы над проектами компьютерного зрения, поэтому мы сохранили его в верхней части нашего списка. Узнайте больше об OpenCV здесь .

2. Керас

Keras, пожалуй, самый популярный инструмент для глубокого изучения Python. Это библиотека, упрощающая глубокое обучение для разработчиков Python, благодаря чему она стала широко популярной среди специалистов по искусственному интеллекту. Keras предлагает вам согласованные и простые API-интерфейсы, которые сводят к минимуму общее количество действий, которые вам необходимо выполнить.

Он автоматизирует многие необходимые варианты использования, поэтому вам нужно сосредоточиться только на расширенных разделах вашей нейронной сети. Keras также известен своими точными и быстрыми сообщениями об ошибках, которые предупреждают вас, когда вы делаете какие-либо ошибки.

Если вы хотите стать профессионалом в области глубокого обучения, вы должны быть знакомы с Keras и его приложениями. Keras вошел в пятерку лучших команд-победителей на Kaggle и занял второе место. 1 среди наиболее часто используемых фреймворков глубокого обучения.

Поскольку Keras использует TensorFlow, он доступен из любого места и предоставляет широкий спектр дополнительных преимуществ. NASA, LHC, CERN и многие другие ведущие организации используют Keras для исследований. Так что это, безусловно, стоит изучить. Узнать больше о Керасе можно здесь .

2. Колба

Flask — это мини-фреймворк, потому что в нем нет каких-то определенных библиотек или инструментов. Кроме того, он не имеет какой-либо формы проверки или уровня абстракции базы данных, поэтому разработчик может выбирать их в соответствии со своими требованиями. Flask начинался как оболочка вокруг Jinja и Wekrzeug, но стал одним из самых популярных проектов Python с исходным кодом на Github.

Помимо известности, Flask также имеет одно из самых активных сообществ разработчиков. Поэтому, если у вас возникнут какие-либо проблемы, вы можете задать их в сообществе и быстро получить полезные ответы. Сообщество Flask добавило к нему множество расширений, которые значительно расширяют его функциональность. По этим причинам Flask является важным фреймворком для любого веб-разработчика Python. Узнайте больше о Flask здесь.

3. СпаСи

У Python есть много приложений в области искусственного интеллекта, и поэтому у него есть много библиотек и фреймворков для конкретных потребностей ИИ. Если вы планируете стать профессионалом в области искусственного интеллекта, то этот проект, несомненно, лучший для вас. spaCy — это библиотека с открытым исходным кодом для высокоуровневого НЛП (обработка естественного языка) в Python. NLP — это фундаментальная технология, стоящая за многими передовыми приложениями ИИ, такими как анализ текста, анализ настроений и другие.

В основном spaCy используется для создания приложений производственного уровня, которые могут обрабатывать большие объемы текста. Вы можете использовать spaCy для создания решений для понимания естественного языка, систем извлечения информации или предварительной обработки расширенной модели глубокого обучения. Одной из многих причин его высокой популярности является длинный список функций.

Вы можете назначать типы слов токенам (например, сегментировать фигуры речи или голоса), лемматизировать текст (преобразовывать слова в их базовые формы), находить и обозначать отдельные предложения и с легкостью выполнять многие другие задачи. spaCy — обязательный проект Python на Github. Вы должны быть знакомы с ним, если хотите стать опытным профессионалом в области искусственного интеллекта или если вы хотите работать над проектами НЛП. Вы можете узнать больше о spaCy здесь .

4. Нилеарн

Это фантастический проект для любого специалиста по глубокому обучению. Nilearn — это модуль Python, который фокусируется на статистическом обучении данных нейровизуализации. Чтобы использовать Nilearn, вы должны быть знакомы с scikit-learn, известным инструментом Python для научных приложений. Вы можете выполнять многочисленные задачи с данными нейровизуализации с помощью nilearn. Например, вы можете выполнять декодирование, классификацию, анализ связности, прогнозное моделирование и различные другие задачи.

Нейровизуализация — важная область медицины, и возможности Nilearn решают многие проблемы, существующие в этом секторе. Используя Nilearn, вы можете сделать анализ нейроизображений относительно простым и эффективным. ИИ находит множество применений в сфере здравоохранения, и если вы заинтересованы в использовании своих навыков ИИ для работы в этой отрасли, вам следует ознакомиться с Nilearn. Узнайте больше о Nilearn здесь .

5. ПиТорч

PyTorch является обязательным для любого специалиста по машинному обучению. Если вы стремитесь войти в индустрию машинного обучения, вам следует обратить внимание на PyTorch, поскольку это одна из самых популярных сред для приложений ML. Он упрощает многочисленные реализации машинного обучения, начиная от производственного развертывания и заканчивая исследовательским прототипом.

PyTorch имеет открытый исходный код, что означает, что его можно использовать бесплатно. Он также имеет несколько функций, с помощью которых вы можете быстро работать над проектами ML и избежать многих проблем. Экосистема PyTorch наполнена множеством библиотек и инструментов различных разделов машинного обучения, включая обучение с подкреплением и компьютерное зрение.

Точно так же он имеет встроенную поддержку ONNX (обмен открытыми нейронными сетями). Существует длинный список функций, благодаря которым PyTorch необходим любому профессионалу Python. Его широкая популярность помогла ему создать фантастическое сообщество полезных и инновационных разработчиков и исследователей. Узнать больше о PyTorch можно здесь .

6. Научное обучение

Scikit-learn — одна из самых популярных библиотек Python для профессионалов в области машинного обучения. Он предоставляет вам несколько инструментов для прогнозного анализа данных. Он доступен для коммерческого использования и имеет открытый исходный код. Основанный на SciPy, matplotlib и NumPy, scikit-learn является обязательным для всех, кто хочет работать над проектами машинного обучения. Scikit-learn позволяет выполнять многочисленные реализации машинного обучения.

С его алгоритмами и инструментами вы можете выполнять регрессию, классификацию, выбор модели, уменьшение размерности, предварительную обработку данных и многие другие задачи машинного обучения. Инструменты Scikit-learn просты в освоении. Это также известный проект Python Github для фундаментальных реализаций машинного обучения, поэтому изучение его, несомненно, поможет вам стать профессионалом в этом секторе.

7. Генсим

Gensim — еще один популярный проект среди разработчиков Python. Это бесплатная библиотека, которую вы можете использовать для анализа текстовых документов на семантическую структуру. Gensim известен тематическим моделированием. Если вы хотите работать над проектами анализа текста, вам следует ознакомиться с библиотекой. Это поможет вам в выполнении различных проектов НЛП. Тематическая модель — это статистическая модель, которая обнаруживает абстрактные темы в группе текстовых документов.

Вам придется выполнить тематическое моделирование для анализа текста, поскольку это поможет вам легко найти скрытые семантические структуры. Gensim, вероятно, является лучшим решением Python для текстового моделирования, поскольку он способен без труда обрабатывать как малые, так и большие объемы текста. Узнайте больше о Gensim здесь .

8. Либроза

Популярной областью применения ИИ является анализ речи и звука. Если вы заинтересованы в выполнении этих задач, попробуйте Librosa. Это пакет Python, ориентированный на анализ аудио и музыки. Используя Librosa, вы можете легко создать систему поиска музыкальной информации. Аудиоанализ стал очень популярным благодаря помощникам на основе искусственного интеллекта, устройствам для умного дома и платформам для потоковой передачи музыки. Librosa предоставляет вам необходимые основы для создания решения для анализа музыки. Узнайте больше о Librosa здесь .

9. Распознавание лиц

Как следует из названия, Face Recognition — это библиотека Python для распознавания лиц. Он упрощает распознавание лиц на изображениях и видео, предоставляя специальные команды. Используя эту библиотеку, вы можете выполнять распознавание лиц на изображениях всего с одной или двумя строками кода. Распознавание лиц основано на модели глубокого обучения. Его модель набрала 99,38% точности в тесте LFW (Labeled Faces in the Wild).

Он имеет простой инструмент командной строки <face_recognition>, который можно использовать для эффективного распознавания лиц. Еще одним отличным качеством этой библиотеки является то, что вы можете комбинировать ее с другими популярными библиотеками Python для создания передовых решений для идентификации лиц. Это, несомненно, отличный инструмент для любого специалиста по искусственному интеллекту. Узнайте больше о распознавании лиц здесь .

10 Джанго

Одна из самых популярных сред Python, Django, позволяет создавать веб-приложения с меньшим количеством строк кода и за меньшее время. Он существенно упрощает создание веб-приложений, так как заботится об основах веб-разработки, и вам нужно сосредоточиться только на технических аспектах вашего веб-приложения. Django поставляется со множеством встроенных инструментов и средств, которые могут ускорить разработку вашего веб-приложения.

Например, у него есть RSS-каналы, карты сайта, аутентификация пользователей и инструменты администрирования контента. Вы можете быстро добавить их в свое веб-приложение с помощью Django и сэкономить много времени и усилий. Используя Django, вы можете быстро стать разработчиком веб-приложений на основе Python. Django имеет огромное сообщество разработчиков и пользователей, где вы можете быстро найти ответы на свои вопросы и сомнения. Узнайте больше о Джанго здесь .

11. Простая монета

SimpleCoin — фантастический проект для энтузиастов криптовалюты. Это простая, неполная и небезопасная реализация блокчейна криптовалюты на Python. Проект направлен на создание полнофункциональной блокчейн-валюты, при этом гарантируя, что она останется максимально простой.

Этот проект предназначен для образовательных целей, поэтому независимо от того, являетесь ли вы профессионалом Python или энтузиастом блокчейна, вам будет полезно ознакомиться с ним. SimpleCoin поможет вам ознакомиться с основами блокчейна и криптовалют. Вы можете изучить, как взаимодействуют узлы в цепочке блоков и как пользователи выполняют транзакции в одном из них. SimpleCoin входит в число самых популярных проектов Python с исходным кодом Github и имеет более 1500 звезд на момент написания этой статьи. Узнать больше о SimpleCoin можно здесь .

12. Панды

Pandas — это обязательная библиотека Python для специалистов по данным и энтузиастов науки о данных. Pandas появился в отрасли в 2008 году и с тех пор стал мощным инструментом для любого специалиста по работе с данными. Он предоставляет вам структуры данных и инструменты, которые вы можете использовать для манипулирования данными. В Pandas есть средства для чтения и записи данных между разными форматами. Он также предлагает причудливое индексирование, подмножество и нарезку больших наборов данных. Вот некоторые дополнительные задачи, которые вы можете выполнять с Pandas:

• Слияние и объединение наборов данных с высокой производительностью
• Выполняйте индексирование иерархической оси для эффективной работы с многомерными данными.
• Создание диапазона дат и преобразование частот для лучшей функциональности временных рядов

В Pandas есть много других функций, и поэтому это необходимо для любого специалиста по науке о данных. Он с открытым исходным кодом, так что вы можете использовать его бесплатно. Если вы изучаете науку о данных, вы должны быть знакомы с Pandas. Узнайте больше о пандах здесь .

13. Пипенв

Pipenv — это инструмент, который должен быть в арсенале у каждого разработчика Python. Это сделает вашу работу как разработчика намного проще. Pipenv — это инструмент, который предоставляет вам преимущества различных секторов упаковки в Python. Он предназначен для рабочего процесса разработчиков и позволяет пользователям с легкостью настраивать рабочие среды на Python.

Pipenv может создавать и обрабатывать virtualenv для вашей задачи. Он может добавлять пакеты или удалять их из Pipfile при их установке или удалении. Pipenv создает pipfile.lock для создания детерминированных сборок. С Pipenv вам не придется использовать virtualenv и pip по отдельности. pipfile.lock помогает избежать ошибок зависимости между различными пакетами. Узнайте больше о Pipenv здесь .

14. МикроПитон

MicroPython позволяет запускать Python на микроконтроллерах. Он также имеет MicroPython pyboard, небольшую печатную плату, которая может запускать MicroPython и дает вам низкоуровневую операционную систему на основе Python. MicroPython поставляется с такими функциями, как генераторы, управление исключениями, интерактивные подсказки и другие.

Вы можете работать всего с 256 КБ кода. Если вас интересуют микросхемы и микроконтроллеры, вам обязательно следует ознакомиться с этим проектом Python, Github. Подробнее о MicroPython можно узнать здесь .

15. Пирей

Если вы искали уникальный и творческий проект, Pyray — это то, что вам нужно. Pyray — это проект с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям выполнять 3D-рендеринг с помощью простого кода Python. Итак, если вы интересуетесь приложениями Python в искусстве и смежных областях, вам следует заглянуть в Pyray. Вы можете создавать 3D-анимацию, 2D-анимацию, 3D-объекты и многое другое с помощью Pyray. Он вышел на рынок только в 2018 году и всего за два года стал одним из самых популярных проектов Python на Github. Вы можете узнать больше о Pyray здесь .

16. Дэш

Это отличный проект для специалистов по науке о данных. Если вы какое-то время изучали науку о данных, возможно, вы уже слышали это название. Dash — это продукт Plotly, который представляет собой платформу для разработки веб-приложений для обработки данных и машинного обучения. Помимо Python, вы можете использовать Julia и R с Dash. Dash упрощает разработку веб-приложений для специалистов по обработке и анализу данных, устраняя необходимость в специализированной внутренней и внешней разработке.

Dash основан на Flask, широко популярном фреймворке Python, который мы обсуждали ранее в этой статье. Вы можете использовать его бесплатно через версию с открытым исходным кодом. С другой стороны, вы также можете использовать его платную версию, если у вас есть дополнительные требования. У Dash более 12 000 звезд на Github, так что это, безусловно, крупный проект, с которым вы должны быть знакомы. Узнайте больше о Dash здесь .

17. Киви

Kivy — это библиотека для быстрой разработки мобильных приложений со сложным пользовательским интерфейсом. Он имеет открытый исходный код и совместим с разными платформами, что делает его очень доступным для разработчиков Python. Разработка пользовательского интерфейса — один из наиболее важных аспектов любого приложения, и Kivy существенно помогает вам в решении любых проблем, возникающих в этом процессе.

Вы можете запустить его на Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi и iOS. Его инструментарий насчитывает более 20 виджетов, поэтому у вас есть широкий выбор вариантов. Kivy, несомненно, является отличным инструментом для добавления в ваш арсенал с точки зрения эффективности и функциональности. Вы также можете использовать Kivy для разработки приложений с мультисенсорными функциями. Узнайте больше о Киви здесь .

18. Модели TensorFlow

Вероятно, один из основных проектов Python с исходным кодом Github, модели TensorFlow — это репозиторий с различными моделями SOTA (современные) для TensorFlow. TensorFlow — один из самых популярных инструментов для специалистов по машинному обучению. Это продукт от Google с большим набором библиотек и инструментов.

TensorFlow упрощает построение моделей машинного обучения с помощью высокоуровневых API. Более того, вы можете получить доступ к TensorFlow из любого места, поскольку он остается доступным в облаке. Вы можете развернуть ML локально, в браузере или на своем устройстве с помощью TensorFlow.

Проект TensorFlow Models поможет вам понять возможности этой мощной технологии. Вы сможете эффективно работать над различными проектами TensorFlow, если ознакомитесь с различными видами операций, которые можно выполнять с помощью TensorFlow. Модели TensorFlow помогают узнать лучшие практики для этой технологии, чтобы вы реже совершали ошибки и работали с большей точностью. Узнайте больше о моделях TensorFlow здесь .

19. Пурпурный

Это один из лучших проектов Python с исходным кодом Github для энтузиастов ИИ. Magenta фокусируется на изучении приложений искусственного интеллекта и машинного обучения в создании музыки и искусства. Он позволяет разрабатывать алгоритмы обучения с подкреплением и глубокого обучения для создания песен, рисунков и других художественных продуктов.

Это продукт инженеров и исследователей команды Google Brain, а также многих других экспертов. Цель Magenta — помочь художникам и музыкантам, предоставляя им улучшенные инструменты. Пройдя этот проект, вы сможете узнать о различных способах, которыми ИИ может помочь творческим сферам.

Они выпускают модели Magenta через TensorFlow. Если вы хотите использовать свои навыки Python в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вам следует сосредоточиться на этом проекте. Это поможет вам познакомиться с алгоритмами обучения с подкреплением и нейронными сетями — двумя наиболее важными разделами ИИ. Magenta доступна как библиотека Python с открытым исходным кодом на TensorFlow. Вы можете посетить их блог , чтобы узнать больше о Magenta.

20. Сналлигастер

Если вы планируете заняться кибербезопасностью, то это идеальный проект для вас. Snallygaster — это решение для выявления проблем безопасности на HTTP-серверах, таких как поиск утечек файлов. Этот инструмент позволяет вам находить файлы на веб-серверах, к которым могут получить доступ нежелательные лица, что создает значительный риск для безопасности. Некоторыми примерами этих файлов являются файлы резервных копий (которые могут иметь пароли), репозитории git и другие. Вы можете установить snallygaster через PyPI.

На момент написания этой статьи у snallygaster было более 1700 звезд на Github.

21. Маска R-CNN

По словам его создателей, Mask R-CNN — это гибкая, простая и общая структура, которую вы можете использовать для сегментации экземпляров объектов. Он улучшает Faster R-CNN, известную технологию компьютерного зрения для распознавания изображений и идентификации объектов. Mask R-CNN может обнаруживать объект на изображении и мгновенно генерировать маску сегментации для события. Обучить и добавить Mask R-CNN в код очень просто. Это добавляет очень мало накладных расходов Faster R-CNN, предлагая множество преимуществ.

Несмотря на то, что Mask R-CNN довольно прост, он превзошел многие аналогичные модели в сегментации экземпляров объектов, благодаря чему это известный проект с открытым исходным кодом. Если вы хотите в будущем работать над проектами компьютерного зрения, вам следует ознакомиться с Mask R-CNN. Перейдите по этой ссылке, чтобы узнать больше о Mask R-CNN .

22. Статсмодели

Чтобы работать со статистическими моделями, вам нужно познакомиться с популярным модулем Python statsmodels. Это позволяет вам исследовать статистические данные, оценивать различные статистические модели и выполнять статистические тесты. Statsmodels создаст подробный список результатов для каждого оценщика, который вы можете протестировать на существующих пакетах, чтобы проверить их точность.

Прежде чем работать с этим решением, вы должны быть знакомы с пакетами Python, статистическим анализом и пандами. Statsmodels является одним из самых популярных проектов Python с исходным кодом Github из-за его функциональности и простоты. Его основные функции включают использование дискретных моделей (отрицательная биномиальная регрессия, MNLogit и т. д.), моделей линейной регрессии, анализ временных рядов и т. д. Чтобы узнать больше об этом проекте, вы можете посетить их веб-сайт или перейти по ссылке на этот проект Python Github. Там вы найдете документацию по этому проекту вместе с его исходным кодом.

Узнайте больше о Python и его проектах

Вот и все. Мы подошли к концу нашего списка проектов Python с открытым исходным кодом. Мы надеемся, что этот список проектов был вам полезен. Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли, которыми вы можете поделиться, вы можете сообщить нам об этом в разделе комментариев ниже.

Вы можете зайти в наш блог и узнать больше о Python и получить больше идей для проектов. Вот некоторые ресурсы для дополнительного чтения:

• 42 идеи и темы проекта Python
• Как запустить проект Python?
• Банковский проект Python (с исходным кодом)
• Python-проекты для начинающих

Знакомство с этими проектами поможет вам стать лучшим разработчиком Python. В конце концов, без этих инструментов и библиотек выполнение конкретных задач с помощью Python становится геркулесовой задачей.

Заключение

Если вам интересно узнать о Python, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

С другой стороны, вы также можете получить специализированный и всесторонний опыт обучения, пройдя курс Python. Курс позволит вам учиться у экспертов отрасли с помощью видео. Какой Python-проект Github вам понравился больше всего? Дайте нам знать!