編寫 Python 代碼的樂趣應該是看到簡短、簡潔、易讀的類，這些類用少量清晰的代碼來執行大量的操作，而不是那些讓讀者厭煩的大量瑣碎代碼。

在相當長的一段時間內，世界各地的開發人員在他們的大多數項目中都傾向于使用 Python。編程語言的易用性，它在實時和非實時系統中的效率，以及它豐富的“救急”庫集合，是開發人員喜歡 Python 的重要原因。

像Python這樣的編程語言可以讓我們自由地將夢想中的項目變成現實，展示我們的才華。這就是為什么我們要探索 GitHub 上的一些頂級 Python 項目。這些項目不僅能給你靈感，也能讓你領略到用創新思維和Python可以做什么。

你知道嗎？

• Stackoverflow 認為 Python 是最受歡迎的語言，這意味著大多數開發人員都使用 Python。
• Python 是 GitHub 上第二流行的語言，也是機器學習最流行的語言。

GitHub上的頂級Python項目

GitHub 顯然是絕大多數在線代碼的集中地。Python 作為一種令人驚嘆的通用編程語言，已經被成千上萬的開發人員用來構建各種有趣和有用的項目。在本文中，我們將介紹一些使用 Python 構建的GitHub上最好的項目。

1.Manim

Stars： 26.4k

開發者：Grant Sanderson

GitHub鏈接： https://github.com/3b1b/manim

Manim 代表數學動畫引擎。這個項目背后的理念是讓人們更容易地將有趣和直觀的動畫與數學教材中的圖形和圖表相結合，從而打破學習數學必須枯燥乏味的刻板印象。

Grant 經營著一個名為3Brown1Blue（國內俗稱：3黃1綠）的YouTube頻道，在那里他使用Manim庫來創建和控制這些動畫，向觀眾教授更高的數學。使用 manim，你還可以創建動畫視頻，并精確控制用于圖表和插圖的動畫。

Youtube鏈接: https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw

B站鏈接：https://space.bilibili.com/88461692

2. DeepFaceLab

Stars：20.7k

開發者：iperov

GitHub 鏈接：https://github.com/iperov/DeepFaceLab

DeepFaceLab 是本文中 GitHub 上最有趣的 Python 項目之一。DeepFaceLab 是一種工具，可以創建深層假圖像和視頻，它允許你做很多有趣的事情，如改變、取消年齡和交換臉。為了讓事情更有說服力，你甚至可以改變他們的語言，盡管這需要精通視頻編輯軟件。

開發者聲稱，互聯網上超過95%的深度假視頻都是用這個工具制作的。你可以在該項目的 GitHub 頁面上找到設置指南和一堆面孔數據集，趕緊玩起來吧~

3.Airflow

Stars：18.6k

開發單位：Apache軟件基金會

GitHub鏈接：https://github.com/apache/flow

Airflow 是一個由Python提供支持，Apache 軟件基金會開發的開源工作流管理工具。Airflow允許我們在工作流中執行一系列活動，例如編寫、計劃和監視等活動。如果把工作流定義為代碼時，管理、測試和協作都會變得更加容易。

它提供了可伸縮性、動態管道生成和可擴展性。簡單的用戶界面使使用 Airflow 的工作非常流暢，其強大的集成能力與其他工具、服務有助于最大限度地節省時間。Airflow 正被業內一些大牌公司使用，如Adobe、Lyft、Slack、Expedia等。

4. GPT-2

Stars：13.4k

GitHub 鏈接： https://github.com/openai/gpt-2

GPT-2 是一個龐大的基于轉換器的語言模型，它根據同樣龐大的數據集（確切地說，來自 80 億多個網頁的文本）進行訓練。目標是什么？當從上下文中給定一組或之前的所有單詞時，預測下一個單詞。

簡單地說，你只需要給 GPT-2 一些簡短的詞語，語言模型就能預測并生成質量不錯的長文。

GitHub 存儲庫包含 OpenAI 論文“語言模型是不受監督的多任務學習者”的代碼和模型。

5.XSStrike

Stars：8.5k

開發者：Somdev Sangwan

GitHub 鏈接：https://github.com/s0md3v/XSStrike

跨站點腳本（又名 XSS）是一個漏洞，對網站來說可能非常煩人和有害。通過從客戶端注入惡意代碼，攻擊者可以對網站和數據造成無法控制的損害。s0md3v 的 XSStrike 本質上是一個 XSS 檢測套件，它本身是獨一無二的。

開發人員聲稱，他的工具不是簡單地測試隨機有效負載，而是分析網站并生成具有工作效果的專門工程有效負載。此工具的一些各種功能包括：

• 上下文語境分析
• 強大的模糊引擎
• 支持多線程分析
• 支持從文件中消除有效負載
• 定制的 HTML 和 JavaScript 解析器
• 掃描任何過時的 Javascript 庫

6. 谷歌圖片下載

Stars：7.1k

開發者：Hardik Vasa

GitHub 鏈接：https://github.com/hardikvasa/google-images-download

Hardik Vasa 的腳本允許我們一次性從 Google 上下載數百張圖片到本地計算機。此工具的工作方式是安裝庫、使用命令、將所需的關鍵字作為參數，以及讓該工具發揮其神奇的作用。本質上是在google images 索引中搜索帶有指定關鍵字的圖片，找到后就進行下載。

7.Photon

Stars：7k

開發者：Somdev Sangwan

GitHub鏈接：https://github.com/s0md3v/Photon

Photon 是一個使用 Python 構建的功能強大且易于使用的 web 爬蟲程序。s0md3v 的輕量級和快速爬蟲遵循開源智能框架的指導方針和方法，該框架允許收集和分析從開放或公共來源獲取的信息。

Photon 可以從中抓取信息的許多來源包括：

• URL，包括帶參數的URL
• 社交媒體賬戶、電子郵件
• pdf、png、XML文檔等文件
• 子域
• JavaScript文件

Photon 以有組織的方式保存所有提取的信息，甚至可以導出為 JSON 文件。該工具還提供了各種選項來自定義它的工作方式，比如控制超時，排除一些 url 等等。

8.NeuralTalk

Stars：5k

開發者：Andrej Karpathy

GitHub鏈接：https://github.com/karpathy/neuraltalk2

NeuralTalk 的核心是 Python 和 NumPy 中使用多模式遞歸神經網絡的圖像字幕項目。由于技術的改進和更好的硬件支持，開發人員發布了 NeuralTalk2，它比原來的 NeuralTalk 更好、更快。

NeuralTalk2使用批處理實現，并且仍然使用 RNNs ，基于Torch，可以在 GPU 上運行，同時支持CNN 微調。雖然開發人員已經棄用 NeuralTalk，但該項目仍然可以在 GitHub 上進行查看。

9.Xonsh

Stars：3.9k

GitHub鏈接：https://github.com/xonsh/xonsh

可以將 Xonsh 看作是一種由 Python 支持的跨平臺外部語言。因為 Python 與 Xonsh 的深度集成，Xonsh 可以把 Python 的工作（甚至是最基本的任務）完成得更好。

使用 Xonsh，不需要輸入“$echo 2+2”，只使用 $2+2 ，也可以得到正確的結果。

開始使用 Xonsh shell 也非常簡單，只要用適合你的環境的命令進行安裝就可以了。Xonsh 可用于許多包管理器，包括pip、Conda、Apt、Brew等。Xonsh 具有非常容易編寫腳本，有一個帶有類型化變量的大型標準庫等特性。

10. Rebound

Stars：3.3k

開發者：Jonathan Shobrook

GitHub 鏈接： https://github.com/shobrook/rebound

編譯器錯誤非常令人厭煩，唯一的解決方案是直接進行堆棧溢出或閱讀文檔。Jonathan Shobrook和他的著名工具 Rebound，已經找到了一種方法，可以讓我們的工作變得更容易，同時還可以處理那些討厭的編譯器錯誤。

Rebound的工作方式是，使用該工具運行文件，它會檢查文件中存在的任何編譯器錯誤，并獲取它能找到的任何相關的堆棧溢出線程。

Rebound的能力，加載線程在終端和瀏覽器中可以是一根救命稻草，不僅你是新手，還是老程序員，都可以節省大量的時間進行無休止地尋找答案。目前，Rebound 僅支持 Python、Node.js、Ruby、Golang 和 Java。

總結

創意也是沒有極限的，在GitHub 上，只有這樣的項目能完美展示我們的創造力和才能。但這只是冰山一角，因為Python可以用來執行更加龐大復雜的項目任務，前提是你擁有專有的技術并清楚地了解自己想要實現的目標。隨著 Python 的不斷發展，越來越多的開發人員用其構建令人驚嘆的項目，就像我們上面提到的那些項目。

好了，如果你對Python興趣十足，又找不到好項目練手，不妨試試上文介紹的項目，肯定能讓你大開眼界，從而打開思路！