本文我們將和大家介紹 GitHub 上 1 月份最受歡迎的 11 個(gè)Python開源項(xiàng)目，在這些項(xiàng)目中，你有在用或用過哪些呢?

1.12306

https://github.com/testerSunshine/12306 Star 6514

12306智能刷票助手，就是程序員自己寫的一個(gè)搶票腳本，該依賴庫(kù)的Python版本支持2.7.10 - 2.7.15，其設(shè)計(jì)思路如下：

2.py12306

https://github.com/pjialin/py12306 Star 3408

這也是一個(gè)12306購(gòu)票助手，支持分布式，多賬號(hào)，多任務(wù)購(gòu)票以及Web頁面管理，支持python 3.6以上版本

3.flair

https://github.com/zalandoresearch/flair Star 4893

Flair是最近開源的一個(gè)基于Pytorch的NLP框架，具有以下特性：

一個(gè)功能強(qiáng)大的NLP庫(kù)，F(xiàn)lair允許您將最先進(jìn)的自然語言處理(NLP)模型應(yīng)用于您的文本，例如命名實(shí)體識(shí)別(NER)，詞性標(biāo)注(PoS)，意義消歧和分類。

單個(gè)模型，可用于預(yù)測(cè)多種文本語言輸入的PoS或NER標(biāo)記。

文本嵌入庫(kù)，F(xiàn)lair具有簡(jiǎn)單的界面，允許您使用不同組合的單詞和文檔嵌入，包括創(chuàng)建者提出的Flair嵌入，BERT嵌入和ELMo嵌入。

Pytorch NLP框架，F(xiàn)lair基于Pytorch上構(gòu)建，使你可以輕松地訓(xùn)練自己的模型。

4.pkuseg-python

https://github.com/lancopku/pkuseg-python Star 2871

一個(gè)領(lǐng)域細(xì)分的中文分詞工具包，簡(jiǎn)單易用，支持細(xì)分領(lǐng)域分詞，有效提升了分詞準(zhǔn)確度。pkuseg具有如下幾個(gè)特點(diǎn)：

多領(lǐng)域分詞，目前支持了新聞?lì)I(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)文本領(lǐng)域和混合領(lǐng)域的分詞預(yù)訓(xùn)練模型，后期還會(huì)不斷新增

更高的分詞準(zhǔn)確率，相比于其他的分詞工具包，當(dāng)使用相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，pkuseg可以取得更高的分詞準(zhǔn)確率。

支持用戶自訓(xùn)練模型，支持用戶使用全新的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

5.howmanypeoplearearound

https://github.com/schollz/howmanypeoplearearound Star 5568

howmanypeoplearearound通過監(jiān)控wifi信號(hào)來計(jì)算附近的人數(shù)，比如你可以通過它計(jì)算目前你在家的人數(shù)或者待在宿舍的舍友人數(shù)，已經(jīng)在在Linux(Raspbian和Ubuntu)和Mac OS X上測(cè)試過。

6.system-design-primer

https://github.com/donnemartin/system-design-primer Star 56017

該項(xiàng)目是關(guān)于如何設(shè)計(jì)大型系統(tǒng)，以及如何應(yīng)對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)面試。系統(tǒng)設(shè)計(jì)是一個(gè)很寬泛的話題。在互聯(lián)網(wǎng)上，關(guān)于系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則的資源也是多如牛毛。這個(gè)倉(cāng)庫(kù)就是這些資源的組織收集，它可以幫助你學(xué)習(xí)如何構(gòu)建可擴(kuò)展的系統(tǒng)。

7.awesome-python-applications

https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications Star 6230

這是一個(gè)Python程序集合，它們不僅可以幫助你快速找到你想要的Python項(xiàng)目，還能作為你日常開發(fā)中的借鑒對(duì)象，目前包含195個(gè)開源Python程序，而且數(shù)量還在不斷增加，按照主題劃分，包含庫(kù)和文檔等鏈接，其中開發(fā)這一部分又被分成了11個(gè)模塊

8.funNLP

https://github.com/fighting41love/funNLP Star 455

中文NLP詞庫(kù)，涉及內(nèi)容包括： 中英文敏感詞、語言檢測(cè)、中外手機(jī)/電話歸屬地/運(yùn)營(yíng)商查詢、名字推斷性別、手機(jī)號(hào)抽取、身份證抽取等

9.models

https://github.com/tensorflow/models Star 47957

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，并與最新的TensorFlow API保持同步最新。

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

10.awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 60906

這是一個(gè)Python程序集合，它們不僅可以幫助你快速找到你想要的Python項(xiàng)目，還能作為你日常開發(fā)中的借鑒對(duì)象，目前包含195個(gè)開源Python程序，而且數(shù)量還在不斷增加，按照主題劃分，包含庫(kù)和文檔等鏈接，其中開發(fā)這一部分又被分成了11個(gè)模塊

11.CopyTranslator

https://github.com/elliottzheng/CopyTranslator Star 2034

這個(gè)開源項(xiàng)目對(duì)英語薄弱的開發(fā)者來說簡(jiǎn)直是福音，因?yàn)槟阒恍璐蜷_CopyTranslator，直接復(fù)制PDF文本，CopyTranslator監(jiān)聽到剪貼板變化，會(huì)將剪貼板內(nèi)容進(jìn)行處理(如去除多余換行等)，并顯示翻譯結(jié)果，翻譯效果相比于直接復(fù)制黏貼到網(wǎng)頁版翻譯有了巨大的改善，同時(shí)翻譯所需時(shí)間也大大減少。