適合初學者的 22 個有趣的 Python 開源項目想法和主題 [2022]

Python 是這個星球上最流行的編程語言之一，它的名聲背後有很多原因。 其中一個原因是有大量可用於該語言的開源項目和庫。 從機器學習到動畫，幾乎所有東西都有一個 Python 項目。 如果你想成為一名熟練的 Python 開發人員，你應該熟悉其中的一些項目（如果不是全部的話）。

這就是為什麼在本文中，我們將使用 Github 源代碼討論不同的 Python 項目。 因為 Python 在各個行業都有應用程序，所以您可能會找到許多項目來幫助您完成任務。 您應該根據自己的興趣和經驗選擇項目。 如果您是 Python 初學者並希望獲得專業知識，請查看我們的數據科學認證。 您可以收藏這篇文章以備將來參考。 讓我們開始吧。

以下是一些Python 開源項目的想法——

Python 開源項目思路

1.OpenCV

計算機視覺是人工智能最受歡迎的應用之一。 計算機視覺專注於人工智能模型，可以分析圖像和視頻以實現特定的實現，例如對象識別、人臉識別等。

如果你想從事計算機視覺項目，你必須熟悉 OpenCV。 OpenCV 是一個解決計算機視覺問題的 Python 庫。 Gary Brodsky 於 1999 年啟動 OpenCV，從那時起，它已成為最受歡迎的 Python 項目之一，源代碼為 Github。

OpenCV 允許您執行圖像分析，並為許多複雜的計算機視覺算法奠定了基礎。 要使用 OpenCV，您應該熟悉 Numpy，這是一個通過 Python 代碼執行數值運算的流行庫。 您必須將 OpenCV 與其他庫集成以處理計算機視覺項目，這就是我們將其放在列表頂部的原因。 在此處了解有關 OpenCV 的更多信息。

2. 凱拉斯

Keras 可能是 Python 中最流行的深度學習工具。 它是一個為 Python 開發人員簡化深度學習的庫，因此在 AI 專業人士中廣受歡迎。 Keras 為您提供一致且直接的 API，可最大限度地減少您必須執行的總操作。

它自動化了許多必要的用例，因此您只需關注神經網絡的高級部分。 Keras 還以其準確、快速的錯誤消息而聞名，當您犯任何錯誤時會提醒您。

如果你想成為一名深度學習專業人士，你應該熟悉 Keras 及其應用。 Keras 是 Kaggle 的前 5 名獲勝團隊之一，排名第 1。 在最常用的深度學習框架中排名第一。

由於 Keras 使用 TensorFlow，因此可以從任何地方訪問它並提供廣泛的附加優勢。 NASA、LHC、CERN 和許多其他頂級組織使用 Keras 進行研究。 所以這當然值得研究。 您可以在此處了解有關 Keras 的更多信息。

2. 燒瓶

Flask 是一個迷你框架，因為它沒有任何特定的庫或工具。 此外，它沒有任何形式的驗證或數據庫抽象層，因此開發人員可以根據自己的需求進行選擇。 Flask 最初是作為 Jinja 和 Wekrzeug 的包裝器，但後來成為最受歡迎的 Python 項目之一，源代碼為 Github。

除了出名之外，Flask 還擁有最活躍的開發者社區之一。 因此，如果您遇到任何問題，您可以在社區中提問并快速獲得有用的回复。 Flask 的社區為其添加了許多擴展，這大大增強了它的功能。 由於這些原因，Flask 是任何 Python Web 開發人員必不可少的框架。 在此處了解有關 Flask 的更多信息。

3.斯帕西

Python 在人工智能中有很多應用，這就是為什麼它有很多庫和框架來滿足人工智能的特定需求。 如果你打算成為一名 AI 專業人士，那麼這個項目無疑是最適合你的。 spaCy 是 Python 中用於高級 NLP（自然語言處理）的開源庫。 NLP 是許多高級 AI 應用程序背後的基礎技術，例如文本分析、情感分析等。

spaCy 的主要用途是構建可以處理​​大量文本的生產級應用程序。 您可以使用 spaCy 創建自然語言理解解決方案、信息提取系統或預處理增強的深度學習模型。 其高人氣背後的眾多原因之一是其長長的功能列表。

您可以將單詞類型分配給標記（如分割語音或語音），對文本進行詞形還原（將單詞轉換為其基本形式），查找和標記單個句子，以及輕鬆執行許多其他任務。 spaCy 是一個必備的 Python 項目 Github。 如果你想成為一名精通的 AI 專業人士或者你想從事 NLP 項目，你應該熟悉它。 您可以在此處了解有關 spaCy 的更多信息。

4.尼學

對於任何深度學習專業人士來說，這都是一個了不起的項目。 Nilearn 是一個 Python 模塊，專注於對 NeuroImaging 數據進行統計學習。 要使用 Nilearn，您應該熟悉 scikit-learn，這是一個用於科學應用的著名 Python 工具。 您可以使用 nilearn 對 NeuroImaging 數據執行大量任務。 例如，您可以執行解碼、分類、連通性分析、預測建模和各種其他工作。

神經影像學是一個突出的醫學領域，Nilearn 的能力解決了該領域存在的許多問題。 通過使用 Nilearn，您可以使神經圖像的分析變得相對容易和有效。 人工智能在醫療保健領域有很多應用，如果你有興趣使用你的人工智能技能在該行業工作，你應該熟悉 Nilearn。 在此處了解有關 Nilearn 的更多信息。

5. PyTorch

PyTorch 是任何機器學習專業人士的必備工具。 如果您渴望進入機器學習行業，您應該研究 PyTorch，因為它是 ML 應用程序最流行的框架之一。 它促進了從生產部署到研究原型的眾多 ML 實施。

PyTorch 是開源的，這意味著它可以免費使用。 它還具有多種功能，您可以使用這些功能快速處理 ML 項目並避免許多麻煩。 PyTorch 的生態系統充滿了各種機器學習部分的許多庫和工具，包括強化學習和計算機視覺。

同樣，它具有原生 ONNX（開放式神經網絡交換）支持。 由於 PyTorch 是任何 Python 專業人士的必需品，所以有一長串功能。 它的廣泛流行幫助它創建了一個由樂於助人和創新的開發人員和研究人員組成的奇妙社區。 您可以在此處了解有關 PyTorch 的更多信息。

6. Scikit-學習

Scikit-learn 是機器學習專業人士最受歡迎的 Python 庫之一。 它為您提供了多種用於預測數據分析的工具。 它具有商業用途並且是開源的。 基於 SciPy、matplotlib 和 NumPy，scikit-learn 是任何想要從事機器學習項目的人的必備工具。 Scikit-learn 使您能夠執行大量機器學習實現。

借助其算法和工具，您可以執行回歸、分類、模型選擇、降維、數據預處理和許多其他 ML 任務。 Scikit-learn 的工具易於學習。 它也是一個著名的 Python 項目 Github，用於基礎機器學習實現，因此了解它肯定會幫助您成為該領域的專業人士。

7.Gensim

Gensim 是 Python 開發人員中另一個流行的項目。 它是一個免費庫，可用於分析文本文檔的語義結構。 Gensim 以主題建模而聞名。 如果你想從事文本分析項目，你應該熟悉這個庫。 它將幫助您完成各種 NLP 項目。 主題模型是在一組文本文檔中發現抽象主題的統計模型。

您必須為文本挖掘執行主題建模，因為它可以幫助您輕鬆找到隱藏的語義結構。 Gensim 可能是文本建模的最佳 Python 解決方案，因為它能夠毫無困難地處理大量文本。 在此處了解有關 Gensim 的更多信息。

8. 利布羅薩

人工智能應用的一個流行領域是語音和音頻分析。 如果您對執行這些任務感興趣，那麼您應該嘗試 Librosa。 它是一個專注於音頻和音樂分析的 Python 包。 通過使用 Librosa，您可以輕鬆創建音樂信息檢索系統。 由於人工智能助手、智能家居設備和音樂流媒體平台，音頻分析變得非常流行。 Librosa 為您提供構建音樂分析解決方案所需的基礎知識。 在此處了解有關 Librosa 的更多信息。

9. 人臉識別

顧名思義，Face Recognition 是一個用於執行人臉識別的 Python 庫。 它通過提供特定命令來簡化圖像和視頻中的人臉識別。 使用這個庫，您可以對只用一兩行代碼的圖像進行人臉識別。 人臉識別基於深度學習模型。 它的模型在 LFW（Labeled Faces in the Wild）基準測試中的準確率達到 99.38%。

它有一個簡單的 <face_recognition> 命令行工具，您可以使用它來有效地執行人臉識別。 這個庫的另一個優秀品質是您可以將它與其他流行的 Python 庫結合起來創建高級人臉識別解決方案。 對於任何 AI 專業人士來說，它無疑是一款出色的工具。 在此處了解有關人臉識別的更多信息。

10姜戈

最流行的 Python 框架之一 Django 可讓您以更少的代碼行和更短的時間創建 Web 應用程序。 它極大地簡化了 Web 應用程序的構建，因為它處理了 Web 開發基礎知識，您只需關注 Web 應用程序的技術細節。 Django 帶有許多內置工具和設施，可以加速您的 Web 應用程序開發。

例如，它具有 RSS 提要、站點地圖、用戶身份驗證和內容管理工具。 您可以使用 Django 快速將它們添加到您的 Web 應用程序中，並節省大量時間和精力。 通過使用 Django，您可以快速成為基於 Python 的 Web 應用程序開發人員。 Django 擁有龐大的開發人員和用戶社區，您可以在其中快速找到查詢和疑問的答案。 在這裡了解更多 Django 。

11. 簡單幣

SimpleCoin 是加密貨幣愛好者的絕佳項目。 這是 Python 中加密貨幣區塊鏈的簡單、不完整且不安全的實現。 該項目專注於構建功能齊全的區塊鏈貨幣，同時確保其盡可能簡單。

該項目用於教育目的，因此無論您是 Python 專業人士還是區塊鏈愛好者，研究它都會有所幫助。 SimpleCoin 將幫助您熟悉區塊鍊和加密貨幣的基礎知識。 您可以探索區塊鏈中的節點如何交互以及用戶如何同時執行交易。 在撰寫本文時，SimpleCoin 是最受歡迎的 Python 項目之一，其源代碼在 Github 上獲得了超過 1,500 顆星。 您可以在此處了解有關 SimpleCoin 的更多信息。

12.熊貓

Pandas 是數據科學家和數據科學愛好者必備的 Python 庫。 Pandas 於 2008 年進入該行業，從那時起，它已成為任何數據專業人士的有力工具。 它為您提供可用於數據操作的數據結構和工具。 Pandas 具有在不同格式之間讀取和寫入數據的方法。 它還提供大數據集的精美索引、子集和切片。 以下是您可以使用 Pandas 執行的一些額外任務：

• 以高性能合併和連接數據集
• 執行分層軸索引以有效處理高維數據。
• 生成日期範圍並轉換頻率以獲得更好的時間序列功能

Pandas 中還有許多其他功能，這就是為什麼它是任何數據科學專業人士的必需品。 它是開源的，因此您可以免費使用它。 如果您是數據科學專業的學生，那麼您必須熟悉 Pandas。 在此處了解有關 Pandas 的更多信息。

13. Pipenv

Pipenv 是每個 Python 開發人員都應該擁有的工具。 這將使您作為開發人員的工作變得更加簡單。 Pipenv 是一個工具，專注於為您提供 Python 中各種打包部門的好處。 它適用於開發工作流程，並允許用戶輕鬆地在 Python 中設置工作環境。

Pipenv 可以為您的任務創建和處理 virtualenv。 當您安裝或卸載它們時，它可以添加包或從 Pipfile 中刪除它們。 Pipenv 生成 pipfile.lock 用於創建確定性構建。 使用 Pipenv，您不必單獨使用 virtualenv 和 pip。 pipfile.lock 幫助您避免不同包之間的依賴錯誤。 在此處了解有關 Pipenv 的更多信息。

14. 微蟒

MicroPython 允許您在微控制器上運行 Python。 它還具有 MicroPython pyboard，這是一個可以運行 MicroPython 並為您提供基於 Python 的低級操作系統的小型電路板。 MicroPython 具有生成器、異常管理、交互式提示等功能。

您只需 256k 的代碼空間即可運行。 如果您對微芯片和微控制器感興趣，那麼您當然應該熟悉這個 Python 項目 Github。 您可以在此處了解有關 MicroPython 的更多信息。

15. 派瑞

如果您正在尋找一個獨特而富有創意的項目，那麼 Pyray 就是您的最佳選擇。 Pyray 是一個開源項目，允許用戶通過簡單的 Python 代碼執行 3D 渲染。 所以，如果你對 Python 在藝術和相關領域的應用感興趣，你應該研究一下 Pyray。 您可以使用 Pyray 創建 3D 動畫、2D 動畫、3D 對象和許多其他東西。 它在 2018 年才進入市場，在短短兩年內，它就成為了 Github 上最受歡迎的 Python 項目之一。 您可以在此處了解有關 Pyray 的更多信息。

16. 破折號

對於數據科學專業人士來說，這是一個出色的項目。 如果您研究數據科學已有一段時間，您可能已經聽說過它的名字。 Dash 是 Plotly 的產品，是用於開發數據科學和 ML Web 應用程序的框架。 除了 Python，您還可以將 Julia 和 R 與 Dash 一起使用。 Dash 通過消除對專用後端和前端開發的需求，促進了數據科學家的 Web 應用程序開發。

Dash 基於 Flask，這是我們在本文前面討論過的廣受歡迎的 Python 框架。 您可以通過其開源版本免費使用它。 另一方面，如果您有更多要求，也可以使用其付費版本。 Dash 在 Github 上有超過 12,000 顆星，所以它肯定是你應該熟悉的一個重大項目。 在此處了解有關 Dash 的更多信息。

17.基維

Kivy 是一個用於快速開發具有復雜 UI 的移動應用程序的庫。 它是開源和跨平台兼容的，這使得 Python 開發人員非常容易使用它。 UI 開發是任何應用程序最重要的方面之一，Kivy 可以幫助您解決該過程中存在的任何問題。

您可以在 Windows、Android、OS X、Linux、Raspberry Pi 和 iOS 上運行它。 它的工具包有 20 多個小部件，因此您有多種選擇。 Kivy 無疑是一個很好的工具，可以在有效性和功能方面添加到您的武器庫中。 您也可以使用 Kivy 開發具有多點觸控功能的應用程序。 在此處了解有關 Kivy 的更多信息。

18. TensorFlow 模型

TensorFlow 模型可能是具有源代碼 Github 的基本 Python 項目之一，它是一個存儲庫，其中包含 TensorFlow 的各種 SOTA（最先進）模型。 TensorFlow 是機器學習專業人士最受歡迎的工具之一。 它是 Google 的一款產品，擁有大量庫和工具。

TensorFlow 通過其高級 API 促進機器學習中的模型構建。 此外，您可以從任何地方訪問 TensorFlow，因為它在雲端仍然可用。 您可以使用 TensorFlow 在本地、瀏覽器或設備上部署 ML。

TensorFlow 模型項目將幫助您了解這項強大技術的功能。 一旦您熟悉了可以使用 TensorFlow 執行的不同類型的操作，您就可以高效地處理各種 TensorFlow 項目。 TensorFlow 模型可幫助您了解該技術的最佳實踐，從而減少犯錯的頻率並提高工作的準確性。 在此處了解有關 TensorFlow 模型的更多信息。

19.洋紅色

這是為 AI 愛好者提供源代碼 Github 的最佳 Python 項目之一。 Magenta 專注於探索人工智能和機器學習在音樂和藝術創作中的應用。 它允許您開發強化學習和深度學習算法來製作歌曲、繪畫和其他藝術產品。

它是 Google Brain 團隊的工程師和研究人員以及許多其他專家的成果。 Magenta 的目的是通過為藝術家和音樂家提供增強的工具來幫助他們。 通過這個項目，您可以了解 AI 可以幫助創意領域的各種方式。

他們通過 TensorFlow 發布 Magenta 模型。 如果你想在 AI 和 ML 中使用你的 Python 技能，你應該專注於這個項目。 它將幫助您熟悉強化學習算法和神經網絡，這兩個最突出的 AI 部分。 Magenta 可作為 TensorFlow 上的開源 Python 庫使用。 您可以訪問他們的博客以了解有關 Magenta 的更多信息。

20. 斯納利加斯特

如果您打算進入網絡安全領域，那麼這對您來說是一個完美的項目。 Snallygaster 是一種用於識別 HTTP 服務器上的安全問題的解決方案，例如查找文件洩漏。 該工具使您能夠在網絡服務器上查找不受歡迎的人可以訪問的文件，從而導致相當大的安全風險。 這些文件的一些示例是備份文件（可能有密碼）、git 存儲庫等。 您可以通過 PyPI 安裝 snallygaster。

在撰寫本文時，snallygaster 在 Github 上擁有超過 1,700 顆星。

21. 掩碼 R-CNN

根據其創建者的說法，Mask R-CNN 是一個靈活、簡單且通用的框架，可用於分割對象實例。 它增強了 Faster R-CNN，這是一種用於圖像識別和物體識別的傑出計算機視覺技術。 Mask R-CNN 可以檢測圖像中的對象並立即為事件生成分割掩碼。 訓練 Mask R-CNN 並將其添加到您的代碼中很容易。 它為 Faster R-CNN 增加了非常少的開銷，同時提供了許多優勢。

儘管 Mask R-CNN 非常簡單，但它在對象實例分割方面的表現優於許多類似的模型，因此它是一個著名的開源項目。 如果你以後想從事計算機視覺項目，你應該熟悉 Mask R-CNN。 轉到此鏈接以了解有關 Mask R-CNN 的更多信息。

22. 統計模型

要處理統計模型，您必須熟悉 statsmodels，一個流行的 Python 模塊。 它允許您探索統計數據、估計各種統計模型並執行統計測試。 Statsmodels 將為每個估算器生成詳細的結果列表，您可以針對現有包進行測試以檢查其準確性。

在使用此解決方案之前，您應該熟悉 Python 包、統計分析和 pandas。 Statsmodels 是最受歡迎的 Python 項目之一，其源代碼是 Github，因為它的功能性和簡單性。 它的主要功能包括使用離散模型（負二項式回歸、MNLogit 等）、線性回歸模型、時間序列分析等。要了解有關此項目的更多信息，您可以訪問他們的網站或鏈接到此 Python 項目 Github。 在那裡，您將找到該項目的文檔及其源代碼。

了解有關 Python 及其項目的更多信息

而已。 我們現在已經到了開源 Python 項目列表的末尾。 我們希望您發現此項目列表對您有所幫助。 如果您有任何問題或想法要分享，可以通過下面的評論部分告訴我們。

您可以前往我們的博客了解更多關於 Python 的信息並獲得更多項目創意。 以下是一些額外閱讀的資源：

• 42個Python項目的想法和主題
• 如何運行 Python 項目？
• Python銀行項目（附源碼）
• 初學者的 Python 項目

熟悉這些項目將幫助您成為更好的 Python 開發人員。 畢竟，如果沒有這些工具和庫，使用 Python 執行特定任務是一項艱鉅的任務。

結論

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