适合初学者的 22 个有趣的 Python 开源项目想法和主题 [2022]

Python 是这个星球上最流行的编程语言之一，它的名声背后有很多原因。 其中一个原因是有大量可用于该语言的开源项目和库。 从机器学习到动画，几乎所有东西都有一个 Python 项目。 如果你想成为一名熟练的 Python 开发人员，你应该熟悉其中的一些项目（如果不是全部的话）。

这就是为什么在本文中，我们将使用 Github 源代码讨论不同的 Python 项目。 因为 Python 在各个行业都有应用程序，所以您可能会找到许多项目来帮助您完成任务。 您应该根据自己的兴趣和经验选择项目。 如果您是 Python 初学者并希望获得专业知识，请查看我们的数据科学认证。 您可以收藏这篇文章以备将来参考。 让我们开始吧。

以下是一些Python 开源项目的想法——

Python 开源项目思路

1.OpenCV

计算机视觉是人工智能最受欢迎的应用之一。 计算机视觉专注于人工智能模型，可以分析图像和视频以实现特定的实现，例如对象识别、人脸识别等。

如果你想从事计算机视觉项目，你必须熟悉 OpenCV。 OpenCV 是一个解决计算机视觉问题的 Python 库。 Gary Brodsky 于 1999 年启动 OpenCV，从那时起，它已成为最受欢迎的 Python 项目之一，源代码为 Github。

OpenCV 允许您执行图像分析，并为许多复杂的计算机视觉算法奠定了基础。 要使用 OpenCV，您应该熟悉 Numpy，这是一个通过 Python 代码执行数值运算的流行库。 您必须将 OpenCV 与其他库集成以处理计算机视觉项目，这就是我们将其放在列表顶部的原因。 在此处了解有关 OpenCV 的更多信息。

2. 凯拉斯

Keras 可能是 Python 中最流行的深度学习工具。 它是一个为 Python 开发人员简化深度学习的库，因此在 AI 专业人士中广受欢迎。 Keras 为您提供一致且直接的 API，可最大限度地减少您必须执行的总操作。

它自动化了许多必要的用例，因此您只需关注神经网络的高级部分。 Keras 还以其准确、快速的错误消息而闻名，当您犯任何错误时会提醒您。

如果你想成为一名深度学习专业人士，你应该熟悉 Keras 及其应用。 Keras 是 Kaggle 的前 5 名获胜团队之一，排名第 1。 在最常用的深度学习框架中排名第一。

由于 Keras 使用 TensorFlow，因此可以从任何地方访问它并提供广泛的附加优势。 NASA、LHC、CERN 和许多其他顶级组织使用 Keras 进行研究。 所以这当然值得研究。 您可以在此处了解有关 Keras 的更多信息。

2. 烧瓶

Flask 是一个迷你框架，因为它没有任何特定的库或工具。 此外，它没有任何形式的验证或数据库抽象层，因此开发人员可以根据自己的需求进行选择。 Flask 最初是作为 Jinja 和 Wekrzeug 的包装器，但后来成为最受欢迎的 Python 项目之一，源代码为 Github。

除了出名之外，Flask 还拥有最活跃的开发者社区之一。 因此，如果您遇到任何问题，您可以在社区中提问并快速获得有用的回复。 Flask 的社区为其添加了许多扩展，这大大增强了它的功能。 由于这些原因，Flask 是任何 Python Web 开发人员必不可少的框架。 在此处了解有关 Flask 的更多信息。

3.斯帕西

Python 在人工智能中有很多应用，这就是为什么它有很多库和框架来满足人工智能的特定需求。 如果你打算成为一名 AI 专业人士，那么这个项目无疑是最适合你的。 spaCy 是 Python 中用于高级 NLP（自然语言处理）的开源库。 NLP 是许多高级 AI 应用程序背后的基础技术，例如文本分析、情感分析等。

spaCy 的主要用途是构建可以处理大量文本的生产级应用程序。 您可以使用 spaCy 创建自然语言理解解决方案、信息提取系统或预处理增强的深度学习模型。 其高人气背后的众多原因之一是其长长的功能列表。

您可以将单词类型分配给标记（例如分割语音或语音），对文本进行词形还原（将单词转换为其基本形式），查找和标记单个句子，以及轻松执行许多其他任务。 spaCy 是一个必备的 Python 项目 Github。 如果你想成为一名精通的 AI 专业人士或者你想从事 NLP 项目，你应该熟悉它。 您可以在此处了解有关 spaCy 的更多信息。

4.尼学

对于任何深度学习专业人士来说，这都是一个了不起的项目。 Nilearn 是一个 Python 模块，专注于对 NeuroImaging 数据进行统计学习。 要使用 Nilearn，您应该熟悉 scikit-learn，这是一个用于科学应用的著名 Python 工具。 您可以使用 nilearn 对 NeuroImaging 数据执行大量任务。 例如，您可以执行解码、分类、连通性分析、预测建模和各种其他工作。

神经影像学是一个突出的医学领域，Nilearn 的能力解决了该领域存在的许多问题。 通过使用 Nilearn，您可以使神经图像的分析变得相对容易和有效。 人工智能在医疗保健领域有很多应用，如果你有兴趣使用你的人工智能技能在该行业工作，你应该熟悉 Nilearn。 在此处了解有关 Nilearn 的更多信息。

5. PyTorch

PyTorch 是任何机器学习专业人士的必备工具。 如果您渴望进入机器学习行业，您应该研究 PyTorch，因为它是 ML 应用程序最流行的框架之一。 它促进了从生产部署到研究原型的众多 ML 实施。

PyTorch 是开源的，这意味着它可以免费使用。 它还具有多种功能，您可以使用这些功能快速处理 ML 项目并避免许多麻烦。 PyTorch 的生态系统充满了各种机器学习部分的许多库和工具，包括强化学习和计算机视觉。

同样，它具有原生 ONNX（开放式神经网络交换）支持。 由于 PyTorch 是任何 Python 专业人士的必需品，所以有一长串功能。 它的广泛流行帮助它创建了一个由乐于助人和创新的开发人员和研究人员组成的奇妙社区。 您可以在此处了解有关 PyTorch 的更多信息。

6. Scikit-学习

Scikit-learn 是机器学习专业人士最受欢迎的 Python 库之一。 它为您提供了多种用于预测数据分析的工具。 它具有商业用途并且是开源的。 基于 SciPy、matplotlib 和 NumPy，scikit-learn 是任何想要从事机器学习项目的人的必备工具。 Scikit-learn 使您能够执行大量机器学习实现。

借助其算法和工具，您可以执行回归、分类、模型选择、降维、数据预处理以及许多其他 ML 任务。 Scikit-learn 的工具易于学习。 它也是一个著名的 Python 项目 Github，用于基础机器学习实现，因此了解它肯定会帮助您成为该领域的专业人士。

7.Gensim

Gensim 是 Python 开发人员中另一个流行的项目。 它是一个免费库，可用于分析文本文档的语义结构。 Gensim 以主题建模而闻名。 如果你想从事文本分析项目，你应该熟悉这个库。 它将帮助您完成各种 NLP 项目。 主题模型是在一组文本文档中发现抽象主题的统计模型。

您必须为文本挖掘执行主题建模，因为它可以帮助您轻松找到隐藏的语义结构。 Gensim 可能是文本建模的最佳 Python 解决方案，因为它能够毫无困难地处理大量文本。 在此处了解有关 Gensim 的更多信息。

8. 利布罗萨

人工智能应用的一个流行领域是语音和音频分析。 如果您对执行这些任务感兴趣，那么您应该尝试 Librosa。 它是一个专注于音频和音乐分析的 Python 包。 通过使用 Librosa，您可以轻松创建音乐信息检索系统。 由于人工智能助手、智能家居设备和音乐流媒体平台，音频分析变得非常流行。 Librosa 为您提供构建音乐分析解决方案所需的基础知识。 在此处了解有关 Librosa 的更多信息。

9. 人脸识别

顾名思义，Face Recognition 是一个用于执行人脸识别的 Python 库。 它通过提供特定命令来简化图像和视频中的人脸识别。 使用这个库，您可以对只用一两行代码的图像进行人脸识别。 人脸识别基于深度学习模型。 它的模型在 LFW（Labeled Faces in the Wild）基准测试中的准确率达到 99.38%。

它有一个简单的 <face_recognition> 命令行工具，您可以使用它来有效地执行人脸识别。 这个库的另一个优秀品质是您可以将它与其他流行的 Python 库结合起来创建高级人脸识别解决方案。 对于任何 AI 专业人士来说，它无疑是一款出色的工具。 在此处了解有关人脸识别的更多信息。

10姜戈

最流行的 Python 框架之一 Django 可让您以更少的代码行和更短的时间创建 Web 应用程序。 它极大地简化了 Web 应用程序的构建，因为它处理了 Web 开发基础知识，您只需关注 Web 应用程序的技术细节。 Django 带有许多内置工具和设施，可以加速您的 Web 应用程序开发。

例如，它具有 RSS 提要、站点地图、用户身份验证和内容管理工具。 您可以使用 Django 快速将它们添加到您的 Web 应用程序中，并节省大量时间和精力。 通过使用 Django，您可以快速成为基于 Python 的 Web 应用程序开发人员。 Django 拥有庞大的开发人员和用户社区，您可以在其中快速找到查询和疑问的答案。 在这里了解更多 Django 。

11. 简单币

SimpleCoin 是加密货币爱好者的绝佳项目。 这是 Python 中加密货币区块链的简单、不完整且不安全的实现。 该项目专注于构建功能齐全的区块链货币，同时确保其尽可能简单。

该项目用于教育目的，因此无论您是 Python 专业人士还是区块链爱好者，研究它都会有所帮助。 SimpleCoin 将帮助您熟悉区块链和加密货币的基础知识。 您可以探索区块链中的节点如何交互以及用户如何同时执行交易。 在撰写本文时，SimpleCoin 是最受欢迎的 Python 项目之一，其源代码在 Github 上获得了超过 1,500 颗星。 您可以在此处了解有关 SimpleCoin 的更多信息。

12.熊猫

Pandas 是数据科学家和数据科学爱好者必备的 Python 库。 Pandas 于 2008 年进入该行业，从那时起，它已成为任何数据专业人士的有力工具。 它为您提供可用于数据操作的数据结构和工具。 Pandas 具有在不同格式之间读取和写入数据的方法。 它还提供大数据集的精美索引、子集和切片。 以下是您可以使用 Pandas 执行的一些额外任务：

• 以高性能合并和连接数据集
• 执行分层轴索引以有效处理高维数据。
• 生成日期范围并转换频率以获得更好的时间序列功能

Pandas 中还有许多其他功能，这就是为什么它是任何数据科学专业人士的必需品。 它是开源的，因此您可以免费使用它。 如果您是数据科学专业的学生，​​那么您必须熟悉 Pandas。 在此处了解有关 Pandas 的更多信息。

13. Pipenv

Pipenv 是每个 Python 开发人员都应该拥有的工具。 这将使您作为开发人员的工作变得更加简单。 Pipenv 是一个工具，专注于为您提供 Python 中各种打包部门的好处。 它适用于开发工作流程，并允许用户轻松地在 Python 中设置工作环境。

Pipenv 可以为您的任务创建和处理 virtualenv。 当您安装或卸载它们时，它可以添加包或从 Pipfile 中删除它们。 Pipenv 生成 pipfile.lock 用于创建确定性构建。 使用 Pipenv，您不必单独使用 virtualenv 和 pip。 pipfile.lock 帮助您避免不同包之间的依赖错误。 在此处了解有关 Pipenv 的更多信息。

14. 微蟒

MicroPython 允许您在微控制器上运行 Python。 它还具有 MicroPython pyboard，这是一个可以运行 MicroPython 并为您提供基于 Python 的低级操作系统的小型电路板。 MicroPython 具有生成器、异常管理、交互式提示等功能。

您只需 256k 的代码空间即可运行。 如果您对微芯片和微控制器感兴趣，那么您当然应该熟悉这个 Python 项目 Github。 您可以在此处了解有关 MicroPython 的更多信息。

15. 派瑞

如果您正在寻找一个独特而富有创意的项目，那么 Pyray 就是您的最佳选择。 Pyray 是一个开源项目，允许用户通过简单的 Python 代码执行 3D 渲染。 所以，如果你对 Python 在艺术和相关领域的应用感兴趣，你应该研究一下 Pyray。 您可以使用 Pyray 创建 3D 动画、2D 动画、3D 对象和许多其他东西。 它在 2018 年才进入市场，在短短两年内，它就成为了 Github 上最受欢迎的 Python 项目之一。 您可以在此处了解有关 Pyray 的更多信息。

16. 破折号

对于数据科学专业人士来说，这是一个出色的项目。 如果您研究数据科学已有一段时间，您可能已经听说过它的名字。 Dash 是 Plotly 的产品，是用于开发数据科学和 ML Web 应用程序的框架。 除了 Python，您还可以将 Julia 和 R 与 Dash 一起使用。 Dash 通过消除对专用后端和前端开发的需求，促进了数据科学家的 Web 应用程序开发。

Dash 基于 Flask，这是我们在本文前面讨论过的广受欢迎的 Python 框架。 您可以通过其开源版本免费使用它。 另一方面，如果您有更多要求，也可以使用其付费版本。 Dash 在 Github 上有超过 12,000 颗星，所以它肯定是你应该熟悉的一个重大项目。 在此处了解有关 Dash 的更多信息。

17.基维

Kivy 是一个用于快速开发具有复杂 UI 的移动应用程序的库。 它是开源和跨平台兼容的，这使得 Python 开发人员非常容易使用它。 UI 开发是任何应用程序最重要的方面之一，Kivy 可以帮助您解决该过程中存在的任何问题。

您可以在 Windows、Android、OS X、Linux、Raspberry Pi 和 iOS 上运行它。 它的工具包有 20 多个小部件，因此您有多种选择。 Kivy 无疑是一个很好的工具，可以在有效性和功能方面添加到您的武器库中。 您也可以使用 Kivy 开发具有多点触控功能的应用程序。 在此处了解有关 Kivy 的更多信息。

18. TensorFlow 模型

TensorFlow 模型可能是具有源代码 Github 的基本 Python 项目之一，它是一个存储库，其中包含 TensorFlow 的各种 SOTA（最先进）模型。 TensorFlow 是机器学习专业人士最受欢迎的工具之一。 它是 Google 的一款产品，拥有大量库和工具。

TensorFlow 通过其高级 API 促进机器学习中的模型构建。 此外，您可以从任何地方访问 TensorFlow，因为它在云端仍然可用。 您可以使用 TensorFlow 在本地、浏览器或设备上部署 ML。

TensorFlow 模型项目将帮助您了解这项强大技术的功能。 一旦您熟悉了可以使用 TensorFlow 执行的不同类型的操作，您就可以高效地处理各种 TensorFlow 项目。 TensorFlow 模型可帮助您了解该技术的最佳实践，从而减少犯错的频率并提高工作的准确性。 在此处了解有关 TensorFlow 模型的更多信息。

19.洋红色

这是为 AI 爱好者提供源代码 Github 的最佳 Python 项目之一。 Magenta 专注于探索人工智能和机器学习在音乐和艺术创作中的应用。 它允许您开发强化学习和深度学习算法来制作歌曲、绘画和其他艺术产品。

它是 Google Brain 团队的工程师和研究人员以及许多其他专家的成果。 Magenta 的目的是通过为艺术家和音乐家提供增强的工具来帮助他们。 通过这个项目，您可以了解 AI 可以帮助创意领域的各种方式。

他们通过 TensorFlow 发布 Magenta 模型。 如果你想在 AI 和 ML 中使用你的 Python 技能，你应该专注于这个项目。 它将帮助您熟悉强化学习算法和神经网络，这两个最突出的 AI 部分。 Magenta 可作为 TensorFlow 上的开源 Python 库使用。 您可以访问他们的博客以了解有关 Magenta 的更多信息。

20. 斯纳利加斯特

如果您打算进入网络安全领域，那么这对您来说是一个完美的项目。 Snallygaster 是一种用于识别 HTTP 服务器上的安全问题的解决方案，例如查找文件泄漏。 该工具使您能够在网络服务器上查找不受欢迎的人可以访问的文件，从而导致相当大的安全风险。 这些文件的一些示例是备份文件（可能有密码）、git 存储库等。 您可以通过 PyPI 安装 snallygaster。

在撰写本文时，snallygaster 在 Github 上拥有超过 1,700 颗星。

21. 掩码 R-CNN

根据其创建者的说法，Mask R-CNN 是一个灵活、简单且通用的框架，可用于分割对象实例。 它增强了 Faster R-CNN，这是一种用于图像识别和物体识别的杰出计算机视觉技术。 Mask R-CNN 可以检测图像中的对象并立即为事件生成分割掩码。 训练 Mask R-CNN 并将其添加到您的代码中很容易。 它为 Faster R-CNN 增加了非常少的开销，同时提供了许多优势。

尽管 Mask R-CNN 非常简单，但它在对象实例分割方面的表现优于许多类似的模型，因此它是一个著名的开源项目。 如果你以后想从事计算机视觉项目，你应该熟悉 Mask R-CNN。 转到此链接以了解有关 Mask R-CNN 的更多信息。

22. 统计模型

要处理统计模型，您必须熟悉 statsmodels，一个流行的 Python 模块。 它允许您探索统计数据、估计各种统计模型并执行统计测试。 Statsmodels 将为每个估算器生成详细的结果列表，您可以针对现有包进行测试以检查其准确性。

在使用此解决方案之前，您应该熟悉 Python 包、统计分析和 pandas。 Statsmodels 是最受欢迎的 Python 项目之一，其源代码是 Github，因为它的功能性和简单性。 它的主要功能包括使用离散模型（负二项式回归、MNLogit 等）、线性回归模型、时间序列分析等。要了解有关此项目的更多信息，您可以访问他们的网站或链接到此 Python 项目 Github。 在那里，您将找到该项目的文档及其源代码。

了解有关 Python 及其项目的更多信息

而已。 我们现在已经到了开源 Python 项目列表的末尾。 我们希望您发现此项目列表对您有所帮助。 如果您有任何问题或想法要分享，可以通过下面的评论部分告诉我们。

您可以前往我们的博客了解更多关于 Python 的信息并获得更多项目创意。 以下是一些额外阅读的资源：

• 42个Python项目的想法和主题
• 如何运行 Python 项目？
• Python银行项目（附源码）
• 初学者的 Python 项目

熟悉这些项目将帮助您成为更好的 Python 开发人员。 毕竟，如果没有这些工具和库，使用 Python 执行特定任务是一项艰巨的任务。

结论

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