6 月份 GitHub 上最熱門的Python項(xiàng)目排行已經(jīng)出爐啦，在本月的名單中，出現(xiàn)了許多新項(xiàng)目，一起來(lái)看看上榜的項(xiàng)目有哪些吧：

1Python-100-Days

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days Star 3865

Python - 100天從新手到大師，如Day01 - 初識(shí)Python：

• Python簡(jiǎn)介 - Python的歷史 / Python的優(yōu)缺點(diǎn) / Python的應(yīng)用領(lǐng)域
• 搭建編程環(huán)境 - Windows環(huán)境 / Linux環(huán)境 / MacOS環(huán)境
• 從終端運(yùn)行Python程序 - DOS命令 / Hello, world / print函數(shù) / 運(yùn)行程序
• 使用IDLE - 交互式環(huán)境(REPL) / 編寫多行代碼 / 運(yùn)行程序 / 退出IDLE
• 注釋 - 注釋的作用 / 單行注釋 / 多行注釋

2Vibora

https://github.com/vibora-io/vibora Star 2697

Vibora 是一個(gè) Python 異步網(wǎng)絡(luò)框架(Python 3.6+)，目前正在開(kāi)發(fā)中，處于 alpha 階段。服務(wù)器端功能

• 性能請(qǐng)查看 https://vibora.io/#benchmarks
• Schemas 引擎 (比 marshmallow 快 50 倍，支持異步)
• Nested Blueprints / Domain Based Routes / Components
• Connection Reaper / 可自修復(fù)的 Workers
• ......

3models

https://github.com/tensorflow/models Star 37630

一個(gè) Tensorflow 庫(kù)，里面包含 使用 TensorFlow 構(gòu)建的模型和示例的教程，旨在更好的維護(hù)，測(cè)試，并與***的 TensorFlow API 保持同步***。

TensorFlow實(shí)現(xiàn)模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials

4gif-for-cli

https://github.com/google/gif-for-cli Star 2070

今年是 Gif 動(dòng)態(tài)圖片的 31 周年，為了慶祝這個(gè)日子，Google 在 6 月 5 日發(fā)布了一個(gè)新的開(kāi)源工具。它被稱為“GIF for CLI”，它可以將圖形交換格式圖像轉(zhuǎn)換為用于終端的ASCII碼文本圖形。

5public-apis

https://github.com/toddmotto/public-apis Star 38977

PublicApis：公共API目錄大全是一個(gè)通過(guò) MaShape 市場(chǎng)整合的世界上最全的 API 接口目錄，支持關(guān)鍵詞搜索和添加API數(shù)據(jù)，方便開(kāi)發(fā)者快速的找到自己想要的 API，目已經(jīng)收錄 5321 種 API 接口。

6awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 51996

awesome-python 是 vinta 發(fā)起維護(hù)的 Python 資源列表，內(nèi)容包括：Web框架、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容提取、模板引擎、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)可視化、圖片處理、文本處理、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、日志、代碼分析等。十分受 Python 開(kāi)發(fā)者的青睞。

7mlflow

https://github.com/databricks/mlflow Star 1398

MLflow 是由 Apache Spark 技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)源的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，主打開(kāi)放性：

• 開(kāi)放接口：可與任意 ML 庫(kù)、算法、部署工具或編程語(yǔ)言一起使用。
• 開(kāi)源：開(kāi)發(fā)者可輕松地對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展，并跨組織共享工作流步驟和模型。

MLflow的當(dāng)前版本是alpha版本。這意味著API和數(shù)據(jù)格式可能會(huì)發(fā)生變化!

8keras

https://github.com/keras-team/keras Star 31152

Keras 是一個(gè)極簡(jiǎn)的、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，采用 Python(Python 2.7-3.5.)開(kāi)發(fā)，能夠運(yùn)行在 TensorFlow 和 Theano 任一平臺(tái)，好項(xiàng)目旨在完成深度學(xué)習(xí)的快速開(kāi)發(fā)。特性：

• 可以快速簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)出原型(通過(guò)總模塊化、極簡(jiǎn)性、和可擴(kuò)展性)
• 同時(shí)支持卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，以及兩者的組合
• 支持任意的連接方案(包括多輸入和多輸出)
• 支持GPU和CPU

9SNIPER

https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER Star 1220

SNIPER是一種高效多尺度目標(biāo)檢測(cè)算法，用于實(shí)例級(jí)識(shí)別任務(wù)，如對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例級(jí)分割。SNIPER不是處理圖像金字塔中的所有像素，而是選擇性地處理地面實(shí)況對(duì)象(也稱為芯片)周圍的區(qū)域。由于它在低分辨率芯片上運(yùn)行，因此顯著加速了多規(guī)模培訓(xùn)。

10faceai

https://github.com/vipstone/faceai Star 1725

一款入門級(jí)的人臉、視頻、文字檢測(cè)以及識(shí)別的項(xiàng)目，開(kāi)發(fā)環(huán)境如下：

• Windows 10(x64)
• Python 3.6.4
• OpenCV 3.4.1
• Dlib 19.8.1
• face_recognition 1.2.2
• keras 2.1.6
• tensorflow 1.8.0
• Tesseract OCR 4.0.0-beta.1

11youtube-dl

https://github.com/rg3/youtube-dl Star 38235

youtube-dl 是一個(gè)用來(lái)從 YouTube.com 網(wǎng)站上下載視頻文件的命令行工具。它采用 Python 開(kāi)發(fā)，運(yùn)行時(shí)需要 Python 的解釋環(huán)境。支持多個(gè) OS 平臺(tái)，支持眾多視頻網(wǎng)站(見(jiàn)附圖)國(guó)內(nèi)優(yōu)酷、土豆、新浪和搜狐，國(guó)外 YouTube 等赫然在列。

12face_recognition

https://github.com/ageitgey/face_recognition Star 14713

[[237486]]

基于 Python 的開(kāi)源人臉識(shí)別庫(kù)，該庫(kù)可以通過(guò) python 或者命令行即可實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的功能。使用 dlib 深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別技術(shù)構(gòu)建，在戶外臉部檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)基準(zhǔn)(Labeled Faces in the Wild)上的準(zhǔn)確率為 99.38%。