22 แนวคิดและหัวข้อโครงการโอเพ่นซอร์ส Python ที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก และมีเหตุผลมากมายที่อยู่เบื้องหลังชื่อเสียงนี้ หนึ่งในเหตุผลเหล่านั้นคือโครงการโอเพนซอร์สและไลบรารีจำนวนมากพร้อมใช้งานสำหรับภาษานี้ ตั้งแต่แมชชีนเลิร์นนิงไปจนถึงแอนิเมชั่น มีโปรเจ็กต์ Python สำหรับเกือบทุกอย่าง หากคุณต้องการเป็นนักพัฒนา Python ที่เชี่ยวชาญ คุณควรทำความคุ้นเคยกับโครงการเหล่านี้บางส่วน (ถ้าไม่ใช่ทั้งหมด)

นั่นเป็นเหตุผลในบทความนี้ เราจะพูดถึงโปรเจ็กต์ Python ต่างๆ กับซอร์สโค้ด Github เนื่องจาก Python มีแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมต่างๆ คุณจึงอาจพบโครงการมากมายที่จะช่วยให้คุณทำงานให้เสร็จลุล่วงได้ คุณควรเลือกโครงการตามความสนใจและประสบการณ์ของคุณ หากคุณเพิ่งเริ่มใช้ Python และต้องการได้รับความเชี่ยวชาญ โปรดดูใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา คุณสามารถคั่นหน้าบทความนี้เพื่อใช้อ้างอิงในอนาคต มาเริ่มกันเลย.

นี่คือ แนวคิดโครงการโอเพ่นซอร์สของ Python บางส่วน -

แนวคิดโครงการโอเพ่นซอร์สของ Python

1. OpenCV

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นหนึ่งในแอพพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด คอมพิวเตอร์วิทัศน์มุ่งเน้นไปที่โมเดล AI ที่สามารถวิเคราะห์ภาพและวิดีโอสำหรับการใช้งานเฉพาะ เช่น การระบุวัตถุ การจดจำใบหน้า เป็นต้น

หากคุณต้องการทำงานในโครงการ Computer Vision คุณต้องทำความคุ้นเคยกับ OpenCV OpenCV เป็นไลบรารี Python เพื่อแก้ปัญหาการมองเห็นคอมพิวเตอร์ Gary Brodsky เริ่มต้น OpenCV ในปี 1999 และตั้งแต่นั้นมา มันก็กลายเป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดด้วยซอร์สโค้ด Github

OpenCV ช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์ภาพและสร้างพื้นฐานสำหรับอัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนจำนวนมาก ในการใช้ OpenCV คุณควรทำความคุ้นเคยกับ Numpy ซึ่งเป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับดำเนินการด้านตัวเลขผ่านโค้ด Python คุณต้องรวม OpenCV กับไลบรารีอื่น ๆ เพื่อทำงานในโครงการวิชั่นคอมพิวเตอร์ นั่นคือเหตุผลที่เราเก็บไว้ที่ด้านบนสุดของรายการของเรา ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ OpenCV ที่ นี่

2. Keras

Keras น่าจะเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกใน Python เป็นห้องสมุดที่ช่วยให้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับนักพัฒนา Python ง่ายขึ้น เนื่องจากได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI Keras นำเสนอ API ที่สม่ำเสมอและตรงไปตรงมาแก่คุณ ซึ่งช่วยลดการดำเนินการทั้งหมดที่คุณต้องดำเนินการ

มันทำให้กรณีการใช้งานที่จำเป็นจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติ ดังนั้นคุณจึงต้องมุ่งเน้นไปที่ส่วนขั้นสูงของโครงข่ายประสาทเทียมของคุณเท่านั้น Keras ยังมีชื่อเสียงในด้านข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่รวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งจะแจ้งเตือนคุณเมื่อคุณทำผิดพลาด

หากคุณต้องการเป็นมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก คุณควรคุ้นเคยกับ Keras และการใช้งานของมัน Keras เป็นหนึ่งในทีมที่ชนะ 5 อันดับแรกของ Kaggle และอันดับที่ 1 ในกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้มากที่สุด

เนื่องจาก Keras ใช้ TensorFlow จึงสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่และให้ประโยชน์เพิ่มเติมมากมาย NASA, LHC, CERN และองค์กรชั้นนำอื่นๆ อีกมากมายใช้ Keras เพื่อการวิจัย ดังนั้นจึงควรค่าแก่การพิจารณา คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Keras ได้ ที่นี่

2. ขวด

Flask เป็นเฟรมเวิร์กขนาดเล็กเพราะไม่มีไลบรารีหรือเครื่องมือเฉพาะใดๆ นอกจากนี้ยังไม่มีรูปแบบการตรวจสอบความถูกต้องหรือชั้นนามธรรมของฐานข้อมูล เพื่อให้นักพัฒนาสามารถเลือกได้ตามความต้องการ Flask เริ่มต้นจากการเป็นตัวห่อหุ้มรอบๆ Jinja และ Wekrzeug แต่กลายเป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดด้วยซอร์สโค้ด Github

นอกเหนือจากการมีชื่อเสียงแล้ว Flask ยังมีหนึ่งในชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้นที่สุดอีกด้วย ดังนั้น หากคุณประสบปัญหาใดๆ คุณสามารถถามในชุมชนและรับคำตอบที่เป็นประโยชน์ได้อย่างรวดเร็ว ชุมชนของ Flask ได้เพิ่มส่วนขยายจำนวนมากเข้าไป ซึ่งช่วยปรับปรุงการทำงานของมันอย่างมาก ด้วยเหตุผลเหล่านี้ Flask จึงเป็นเฟรมเวิร์กที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาเว็บ Python ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Flask ที่นี่

3. SpaCy

Python มีแอพพลิเคชั่นมากมายในด้านปัญญาประดิษฐ์ ด้วยเหตุนี้จึงมีไลบรารีและเฟรมเวิร์กมากมายสำหรับความต้องการเฉพาะของ AI หากคุณวางแผนที่จะเป็นมืออาชีพด้าน AI ไม่ต้องสงสัยเลยว่าโครงการนี้ดีที่สุดสำหรับคุณ spaCy เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับ NLP ระดับสูง (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ใน Python NLP เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงมากมาย เช่น การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และอื่นๆ

การใช้งานหลักของ spaCy คือการสร้างแอปพลิเคชันระดับการผลิตที่สามารถประมวลผลข้อความจำนวนมากได้ คุณสามารถใช้ spaCy เพื่อสร้างโซลูชันการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ระบบดึงข้อมูล หรือประมวลผลล่วงหน้าด้วยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับปรุงแล้ว หนึ่งในหลายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังความนิยมสูงคือรายการคุณลักษณะที่มีมากมาย

คุณสามารถกำหนดประเภทคำให้กับโทเค็น (เช่น การแบ่งกลุ่มคำพูดหรือเสียง) ย่อข้อความ (แปลงคำเป็นรูปแบบพื้นฐาน) ค้นหาและติดป้ายกำกับแต่ละประโยค และทำงานอื่น ๆ อีกมากมายได้อย่างง่ายดาย spaCy เป็นโครงการ Python ที่ต้องมี Github คุณควรทำความคุ้นเคยกับมันถ้าคุณต้องการที่จะเป็น AI-professional หรือถ้าคุณต้องการทำงานในโครงการ NLP คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ spaCy ได้ ที่นี่

4. Nilearn

นี่เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมสำหรับมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก Nilearn เป็นโมดูล Python ที่เน้นการเรียนรู้ทางสถิติเกี่ยวกับข้อมูล NeuroImaging ในการใช้ Nilearn คุณควรทำความคุ้นเคยกับ scikit-learn ซึ่งเป็นเครื่องมือ Python ที่โดดเด่นสำหรับการใช้งานทางวิทยาศาสตร์ คุณสามารถทำงานหลายอย่างกับข้อมูล NeuroImaging ได้โดยใช้ nilearn ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทำการถอดรหัส จำแนกประเภท วิเคราะห์การเชื่อมต่อ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และงานอื่นๆ

NeuroImaging เป็นสาขาการแพทย์ที่โดดเด่น และความสามารถของ Nilearn ช่วยแก้ปัญหามากมายที่มีอยู่ในภาคส่วนนี้ ด้วยการใช้ Nilearn คุณสามารถทำให้การวิเคราะห์ Neuroimages ค่อนข้างง่ายและมีประสิทธิภาพ AI พบแอปพลิเคชั่นมากมายในภาคการดูแลสุขภาพ และหากคุณสนใจที่จะใช้ทักษะ AI ของคุณในการทำงานในอุตสาหกรรมนั้น คุณควรทำความคุ้นเคยกับ Nilearn ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nilearn ที่ นี่

5. PyTorch

PyTorch เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิง หากคุณปรารถนาที่จะเข้าสู่อุตสาหกรรมแมชชีนเลิร์นนิง คุณควรพิจารณา PyTorch เนื่องจากเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชัน ML มันอำนวยความสะดวกในการใช้งาน ML จำนวนมากตั้งแต่การปรับใช้งานจริงไปจนถึงการสร้างต้นแบบการวิจัย

PyTorch เป็นโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าใช้งานได้ฟรี นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติหลายอย่างซึ่งคุณสามารถทำงานในโครงการ ML ได้อย่างรวดเร็วและหลีกเลี่ยงความยุ่งยากมากมาย ระบบนิเวศของ PyTorch เต็มไปด้วยห้องสมุดและเครื่องมือมากมายของส่วนการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการเสริมการเรียนรู้และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

ในทำนองเดียวกันมีการสนับสนุน ONNX ดั้งเดิม (การแลกเปลี่ยนเครือข่ายประสาทแบบเปิด) มีรายการคุณสมบัติมากมายเนื่องจาก PyTorch จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Python ความนิยมอย่างแพร่หลายช่วยสร้างชุมชนที่ยอดเยี่ยมของนักพัฒนาและนักวิจัยที่เป็นประโยชน์และสร้างสรรค์ คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ PyTorch ได้ ที่นี่

6. Scikit-เรียนรู้

Scikit-learn เป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิง มีเครื่องมือมากมายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ใช้ในเชิงพาณิชย์และเป็นโอเพ่นซอร์ส จาก SciPy, matplotlib และ NumPy scikit-learn เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับทุกคนที่ต้องการทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง Scikit-learn ช่วยให้คุณสามารถใช้งานการเรียนรู้ด้วยเครื่องจำนวนมาก

ด้วยอัลกอริธึมและเครื่องมือ คุณสามารถทำการถดถอย การจัดประเภท การเลือกแบบจำลอง การลดมิติ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า และงาน ML อื่น ๆ อีกมากมาย เครื่องมือของ Scikit-learn นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ นอกจากนี้ยังเป็นโครงการ Python ที่มีชื่อเสียง Github สำหรับการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐาน ดังนั้นการเรียนรู้เกี่ยวกับมันจะช่วยให้คุณกลายเป็นมืออาชีพในภาคส่วนนี้อย่างแน่นอน

7.Gensim

Gensim เป็นอีกหนึ่งโครงการที่แพร่หลายในหมู่นักพัฒนา Python เป็นไลบรารีฟรีที่คุณสามารถใช้วิเคราะห์เอกสารข้อความสำหรับโครงสร้างเชิงความหมาย Gensim มีชื่อเสียงในด้านการสร้างแบบจำลองหัวข้อ หากคุณต้องการทำงานในโครงการวิเคราะห์ข้อความ คุณควรทำความคุ้นเคยกับไลบรารี มันจะช่วยคุณในการทำโครงการ NLP ต่างๆ ให้สำเร็จ โมเดลหัวข้อคือแบบจำลองทางสถิติที่ค้นพบหัวข้อที่เป็นนามธรรมในกลุ่มเอกสารข้อความ

คุณต้องสร้างแบบจำลองหัวข้อสำหรับการทำเหมืองข้อความ เนื่องจากจะช่วยคุณในการค้นหาโครงสร้างความหมายที่ซ่อนอยู่อย่างง่ายดาย Gensim น่าจะเป็นโซลูชัน Python ที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อความ เนื่องจากมีความสามารถในการจัดการข้อความขนาดเล็กและขนาดใหญ่ได้โดยไม่ยาก ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gensim ที่ นี่

8. Librosa

แอปพลิเคชัน AI ยอดนิยมคือการวิเคราะห์คำพูดและเสียง หากคุณสนใจทำงานเหล่านั้น คุณควรลองใช้ Librosa เป็นแพ็คเกจ Python ที่เน้นการวิเคราะห์เสียงและเพลง ด้วยการใช้ Librosa คุณสามารถสร้างระบบดึงข้อมูลเพลงได้อย่างง่ายดาย การวิเคราะห์เสียงได้รับความนิยมอย่างสูงจากผู้ช่วย AI อุปกรณ์สมาร์ทโฮม และแพลตฟอร์มการสตรีมเพลง Librosa มอบพื้นฐานที่จำเป็นให้กับคุณเพื่อสร้างโซลูชันการวิเคราะห์เพลง ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Librosa ที่ นี่

9. การจดจำใบหน้า

ตามชื่อที่แนะนำ Face Recognition คือไลบรารี Python สำหรับการจดจำใบหน้า ช่วยลดความยุ่งยากในการจดจำใบหน้าในรูปภาพและวิดีโอโดยให้คำสั่งเฉพาะ เมื่อใช้ไลบรารีนี้ คุณสามารถทำการจดจำใบหน้าบนรูปภาพที่มีโค้ดเพียงหนึ่งหรือสองบรรทัด การจดจำใบหน้าขึ้นอยู่กับรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลได้คะแนนความแม่นยำ 99.38% จากเกณฑ์มาตรฐาน LFW (Labeled Faces in the Wild)

มีเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง <face_recognition> ง่ายๆ ที่คุณสามารถใช้จดจำใบหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณภาพที่ยอดเยี่ยมอีกประการหนึ่งของไลบรารีนี้คือคุณสามารถรวมเข้ากับไลบรารี Python ยอดนิยมอื่น ๆ เพื่อสร้างโซลูชันการระบุใบหน้าขั้นสูง ไม่ต้องสงสัยเลยว่าเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับมืออาชีพด้าน AI ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจดจำใบหน้า ได้ ที่นี่

10 จังโก้

Django เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์ก Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ให้คุณสร้างเว็บแอปโดยใช้โค้ดไลน์น้อยลงและใช้เวลาน้อยลง มันช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างเว็บแอปอย่างมากเนื่องจากดูแลพื้นฐานการพัฒนาเว็บ และคุณต้องมุ่งเน้นที่ด้านเทคนิคของเว็บแอปของคุณเท่านั้น Django มาพร้อมกับเครื่องมือและสิ่งอำนวยความสะดวกในตัวมากมายที่สามารถเพิ่มความเร็วในการพัฒนาเว็บแอปของคุณ

ตัวอย่างเช่น มีฟีด RSS แผนผังเว็บไซต์ การรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ และเครื่องมือการดูแลระบบเนื้อหา คุณสามารถเพิ่มลงในเว็บแอปของคุณได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ Django และประหยัดเวลาและความพยายามอย่างมาก ด้วยการใช้ Django คุณสามารถเป็นนักพัฒนาเว็บแอปที่ใช้ Python ได้อย่างรวดเร็ว Django มีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้จำนวนมากที่คุณสามารถหาคำตอบสำหรับข้อสงสัยและข้อสงสัยของคุณได้อย่างรวดเร็ว ค้นหา Django เพิ่มเติมที่ นี่

11. SimpleCoin

SimpleCoin เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ชื่นชอบสกุลเงินดิจิทัล เป็นการใช้งานบล็อคเชนสกุลเงินดิจิทัลใน Python ที่เรียบง่าย ไม่สมบูรณ์ และไม่ปลอดภัย โปรเจ็กต์มุ่งเน้นไปที่การสร้างสกุลเงินบล็อคเชนที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ในขณะที่ทำให้แน่ใจว่าสกุลเงินนั้นยังคงเรียบง่ายที่สุด

โปรเจ็กต์นี้จัดทำขึ้นเพื่อการศึกษา ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญ Python หรือผู้ที่คลั่งไคล้บล็อกเชน การพิจารณาเรื่องนี้ก็จะเป็นประโยชน์ SimpleCoin จะช่วยให้คุณทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของ blockchain และ cryptocurrencies คุณสามารถสำรวจว่าโหนดในบล็อคเชนโต้ตอบอย่างไรและผู้ใช้ทำธุรกรรมอย่างไรในที่เดียว SimpleCoin เป็นหนึ่งในโครงการ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดด้วยซอร์สโค้ด Github ที่มีดาวมากกว่า 1,500 ดวงเมื่อเขียนบทความนี้ คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ SimpleCoin ได้ ที่นี่

12. หมีแพนด้า

Pandas เป็นไลบรารี Python ที่ต้องมีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ชื่นชอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล Pandas เข้าสู่อุตสาหกรรมในปี 2008 และนับแต่นั้นมา Pandas ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคน มันมีโครงสร้างข้อมูลและเครื่องมือที่คุณสามารถใช้สำหรับการจัดการข้อมูล Pandas มีวิธีอ่านและเขียนข้อมูลระหว่างรูปแบบต่างๆ นอกจากนี้ยังมีการจัดทำดัชนี การตั้งค่าย่อย และการแบ่งส่วนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ต่อไปนี้คืองานเพิ่มเติมบางส่วนที่คุณสามารถทำได้กับ Pandas:

• ผสานและรวมชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง
• ดำเนินการสร้างดัชนีแกนแบบลำดับชั้นเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูลมิติสูง
• สร้างช่วงวันที่และแปลงความถี่เพื่อการทำงานของอนุกรมเวลาที่ดีขึ้น

มีฟีเจอร์อื่นๆ มากมายใน Pandas และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงจำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นโอเพ่นซอร์สเพื่อให้คุณสามารถใช้งานได้ฟรี หากคุณเป็นนักศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องคุ้นเคยกับ Pandas เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแพนด้าที่ นี่

13. Pipenv

Pipenv เป็นเครื่องมือที่นักพัฒนา Python ทุกคนควรมีในคลังแสงของพวกเขา มันจะทำให้งานของคุณในฐานะนักพัฒนาง่ายขึ้นมาก Pipenv เป็นเครื่องมือที่เน้นการให้คุณได้รับประโยชน์จากภาคส่วนบรรจุภัณฑ์ต่างๆ ใน ​​Python สำหรับเวิร์กโฟลว์ของ dev และอนุญาตให้ผู้ใช้ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทำงานใน Python ได้อย่างง่ายดาย

Pipenv สามารถสร้างและจัดการ virtualenv สำหรับงานของคุณได้ สามารถเพิ่มหรือลบแพ็คเกจออกจาก Pipfile เมื่อคุณติดตั้งหรือถอนการติดตั้ง Pipenv สร้าง pipfile.lock สำหรับการสร้างบิลด์ที่กำหนด ด้วย Pipenv คุณจะไม่ต้องใช้ virtualenv และ pip ​​แยกกัน pipfile.lock ช่วยคุณในการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการพึ่งพาระหว่างแพ็คเกจต่างๆ ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Pipenv ที่ นี่

14. MicroPython

MicroPython อนุญาตให้คุณเรียกใช้ Python บนไมโครคอนโทรลเลอร์ นอกจากนี้ยังมี MicroPython pyboard ซึ่งเป็นแผงวงจรขนาดเล็กที่สามารถเรียกใช้ MicroPython และให้ระบบปฏิบัติการที่ใช้ Python ระดับต่ำแก่คุณได้ MicroPython มาพร้อมกับคุณสมบัติต่างๆ เช่น ตัวสร้าง การจัดการข้อยกเว้น การแจ้งเตือนแบบโต้ตอบ และอื่นๆ

คุณสามารถรันด้วยพื้นที่โค้ดเพียง 256k หากคุณสนใจไมโครชิปและไมโครคอนโทรลเลอร์ คุณควรทำความคุ้นเคยกับโครงการ Python นี้อย่าง Github คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ MicroPython ได้ ที่นี่

15. ไพเร่

หากคุณกำลังมองหาโครงการที่มีเอกลักษณ์และสร้างสรรค์ Pyray คือโครงการสำหรับคุณ Pyray เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่อนุญาตให้ผู้ใช้ทำการเรนเดอร์ 3 มิติผ่านโค้ด Python อย่างง่าย ดังนั้น หากคุณสนใจแอปพลิเคชันของ Python ในด้านศิลปะและสาขาที่เกี่ยวข้อง คุณควรพิจารณา Pyray คุณสามารถสร้างแอนิเมชั่น 3 มิติ, แอนิเมชั่น 2 มิติ, วัตถุ 3 มิติ และอื่นๆ อีกมากมายด้วย Pyray มันเข้าสู่ตลาดในปี 2018 และภายในเวลาเพียงสองปี มันได้กลายเป็นหนึ่งในโครงการ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบน Github คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Pyray ได้ ที่นี่

16. Dash

นี่เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากคุณเคยศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาสักระยะแล้ว คุณอาจเคยได้ยินชื่อวิทยาศาสตร์นี้มาแล้ว Dash เป็นผลิตภัณฑ์จาก Plotly และเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเว็บแอป ML นอกจาก Python แล้ว คุณสามารถใช้ Julia และ R ร่วมกับ Dash ได้ Dash ช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนาเว็บแอปสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยไม่จำเป็นต้องพัฒนาส่วนหลังและส่วนหน้าโดยเฉพาะ

Dash นั้นใช้ Flask ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก Python ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย ซึ่งเราได้พูดคุยกันในตอนต้นของบทความนี้ คุณสามารถใช้ได้ฟรีผ่านเวอร์ชันโอเพ่นซอร์ส ในทางกลับกัน คุณสามารถใช้เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินได้ หากคุณมีข้อกำหนดเพิ่มเติม Dash มีดาวมากกว่า 12,000 ดวงบน Github ดังนั้นจึงเป็นโครงการสำคัญที่คุณควรรู้ ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dash ที่ นี่

17. กีวี่

Kivy เป็นห้องสมุดสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันมือถืออย่างรวดเร็วด้วย UI ที่ซับซ้อน มันเป็นโอเพ่นซอร์สและเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์มซึ่งทำให้นักพัฒนา Python สามารถเข้าถึงได้มาก การพัฒนา UI เป็นหนึ่งในส่วนที่สำคัญที่สุดของแอปพลิเคชันใดๆ และ Kivy ช่วยคุณอย่างมากในการแก้ไขปัญหาใดๆ ที่มีอยู่ในกระบวนการนั้น

คุณสามารถรันบน Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi และ iOS ชุดเครื่องมือมีวิดเจ็ตมากกว่า 20 รายการ ดังนั้นคุณจึงมีตัวเลือกมากมายให้เลือก Kivy เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมอย่างไม่ต้องสงสัยในการเพิ่มคลังแสงของคุณในแง่ของประสิทธิภาพและการทำงาน คุณสามารถใช้ Kivy เพื่อพัฒนาแอพที่มีฟังก์ชั่นมัลติทัชได้เช่นกัน ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Kivy ที่ นี่

18. โมเดลเทนเซอร์โฟลว์

อาจเป็นหนึ่งในโครงการ Python ที่สำคัญที่มีซอร์สโค้ด Github โมเดล TensorFlow เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีโมเดล SOTA (ล้ำสมัย) มากมายสำหรับ TensorFlow TensorFlow เป็นหนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมสำหรับมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิง เป็นผลิตภัณฑ์จาก Google ที่มีไลบรารีและเครื่องมือจำนวนมาก

TensorFlow อำนวยความสะดวกในการสร้างแบบจำลองในการเรียนรู้ของเครื่องผ่าน API ระดับสูง ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถเข้าถึง TensorFlow ได้จากทุกที่ เนื่องจากยังคงใช้งานได้บนคลาวด์ คุณสามารถปรับใช้ ML ในองค์กร ในเบราว์เซอร์ หรือบนอุปกรณ์ของคุณได้โดยใช้ TensorFlow

โครงการ TensorFlow Models จะช่วยคุณในการทำความเข้าใจความสามารถของเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้ คุณสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในโครงการต่างๆ ของ TensorFlow เมื่อคุณคุ้นเคยกับสิ่งต่างๆ ที่คุณสามารถทำได้ด้วย TensorFlow โมเดล TensorFlow ช่วยให้คุณทราบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับเทคโนโลยีนี้ ดังนั้นคุณจะทำผิดพลาดน้อยลงและทำงานด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้น ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล TensorFlow ที่ นี่

19. สีม่วงแดง

นี่เป็นหนึ่งในโครงการ Python ที่ดีที่สุดที่มีซอร์สโค้ด Github สำหรับผู้ที่ชื่นชอบ AI Magenta มุ่งเน้นไปที่การสำรวจการใช้งานปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในด้านดนตรีและศิลปะ ช่วยให้คุณพัฒนาการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อผลิตเพลง ภาพวาด และผลิตภัณฑ์ศิลปะอื่นๆ

เป็นผลิตภัณฑ์ของวิศวกรและนักวิจัยของทีม Google Brain ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ อีกมากมาย จุดประสงค์ของ Magenta คือการช่วยเหลือศิลปินและนักดนตรีด้วยการจัดหาเครื่องมือที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น หลังจากผ่านโครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการต่างๆ ที่ AI สามารถช่วยในด้านความคิดสร้างสรรค์

พวกเขาเผยแพร่โมเดล Magenta ผ่าน TensorFlow หากคุณต้องการใช้ทักษะ Python ของคุณใน AI และ ML คุณควรเน้นที่โครงการนี้ มันจะช่วยให้คุณทำความคุ้นเคยกับอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงและโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นส่วน AI ที่โดดเด่นที่สุดสองส่วน Magenta พร้อมใช้งานเป็นไลบรารี Python โอเพ่นซอร์สบน TensorFlow คุณสามารถเยี่ยมชม บล็อกของพวกเขา เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Magenta

20. สแนลลี่แกสเตอร์

หากคุณกำลังวางแผนที่จะเข้าสู่การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ นี่คือโครงการที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ Snallygaster เป็นโซลูชันในการระบุปัญหาด้านความปลอดภัยบนเซิร์ฟเวอร์ HTTP เช่น การค้นหาไฟล์รั่ว เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณค้นหาไฟล์บนเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่บุคคลที่ไม่ต้องการสามารถเข้าถึงได้ ซึ่งทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างมาก ตัวอย่างของไฟล์เหล่านี้ ได้แก่ ไฟล์สำรอง (ที่อาจมีรหัสผ่าน) ที่เก็บ git และอื่นๆ คุณสามารถติดตั้ง snallygaster ผ่าน PyPI

ในขณะที่เขียนบทความนี้ snallygaster มีดาวมากกว่า 1,700 ดวงบน Github

21. หน้ากาก R-CNN

ตามที่ผู้สร้างของมัน Mask R-CNN เป็นเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่น เรียบง่าย และเป็นทั่วไปที่คุณสามารถใช้เพื่อแบ่งกลุ่มอินสแตนซ์ของอ็อบเจ็กต์ ปรับปรุง Faster R-CNN ซึ่งเป็นเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่โดดเด่นสำหรับการจดจำภาพและการระบุวัตถุ Mask R-CNN สามารถตรวจจับวัตถุในรูปภาพและสร้างรูปแบบการแบ่งส่วนสำหรับเหตุการณ์ได้ทันที การฝึกและเพิ่ม Mask R-CNN ให้กับโค้ดของคุณเป็นเรื่องง่าย เพิ่มโอเวอร์เฮดให้กับ Faster R-CNN ในขณะที่ให้ข้อดีมากมาย

แม้ว่า Mask R-CNN จะค่อนข้างเรียบง่าย แต่ก็มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่คล้ายกันมากมายในการแบ่งกลุ่มตัวอย่างวัตถุ เนื่องจากเป็นโครงการโอเพนซอร์สที่มีชื่อเสียง หากคุณต้องการทำงานในโครงการ Computer Vision ในอนาคต คุณควรทำความคุ้นเคยกับ Mask R-CNN ไปที่ลิงค์นี้ เพื่อดูข้อมูล เพิ่มเติม เกี่ยวกับ Mask R-CNN

22. สถิติโมเดล

ในการทำงานกับแบบจำลองทางสถิติ คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับ statsmodels ซึ่งเป็นโมดูล Python ยอดนิยม ช่วยให้คุณสำรวจข้อมูลทางสถิติ ประมาณการแบบจำลองทางสถิติต่างๆ และทำการทดสอบทางสถิติ Statsmodels จะสร้างรายการผลลัพธ์โดยละเอียดสำหรับผู้ประมาณทุกราย ซึ่งคุณสามารถทดสอบกับแพ็คเกจที่มีอยู่เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง

คุณควรทำความคุ้นเคยกับแพ็คเกจ Python การวิเคราะห์ทางสถิติ และแพนด้าก่อนที่จะทำงานกับโซลูชันนี้ Statsmodels เป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดด้วยซอร์สโค้ด Github เนื่องจากมีฟังก์ชันการทำงานและความเรียบง่าย คุณสมบัติหลักของมันรวมถึงการใช้แบบจำลองที่ไม่ต่อเนื่อง (การถดถอยทวินามเชิงลบ, MNLogit ฯลฯ ) ตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น การวิเคราะห์อนุกรมเวลา ฯลฯ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงการนี้ คุณสามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์หรือลิงก์ ไปยังโครงการ Python Github คุณจะพบเอกสารสำหรับโครงการนี้พร้อมกับซอร์สโค้ดที่นั่น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Python และโครงการต่างๆ

แค่นั้นแหละ. ตอนนี้เรามาถึงจุดสิ้นสุดของรายการโครงการ Python แบบโอเพนซอร์สของเราแล้ว เราหวังว่าคุณจะพบว่ารายการโครงการนี้มีประโยชน์ หากคุณมีคำถามหรือความคิดที่จะแบ่งปัน คุณสามารถแจ้งให้เราทราบผ่านส่วนความคิดเห็นด้านล่าง

คุณสามารถไปที่บล็อกของเราและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Python และรับแนวคิดโครงการเพิ่มเติม นี่คือแหล่งข้อมูลบางส่วนสำหรับการอ่านเพิ่มเติม:

• 42 แนวคิดและหัวข้อโครงการ Python
• จะเรียกใช้โครงการ Python ได้อย่างไร
• โครงการ Python Banking (พร้อมซอร์สโค้ด)
• โครงการ Python สำหรับผู้เริ่มต้น

การทำความคุ้นเคยกับโครงการเหล่านี้จะช่วยให้คุณเป็นนักพัฒนา Python ที่ดีขึ้น ท้ายที่สุด ถ้าไม่มีเครื่องมือและไลบรารี่เหล่านี้ การทำงานเฉพาะกับ Python ถือเป็นงานที่ยากลำบาก

บทสรุป

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับ Python ให้ลองดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 แบบ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

ในทางกลับกัน คุณยังสามารถได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่ทุ่มเทและครอบคลุมโดยการเรียนหลักสูตร Python หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมผ่านวิดีโอ โครงการ Python ใด Github ที่คุณชอบมากที่สุด? แจ้งให้เราทราบ!