原文：
www.kdnuggets.com/2021/11/25-github-repositories-python-developer.html
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由 Abhay Parashar, 机器学习爱好者
照片由 heylagostechie 提供，来源于 Unsplash
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
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你是否曾经被困在这样的问题中：
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FAANG 公司编写的代码是什么样的？
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我怎样才能像他们一样写代码？
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我已经学会了这些，现在怎么办？
嗯，所有这些问题的答案是 Github。
学习如何编码很简单，但学习如何写更好的代码则很困难。Github 可以准确地展示你需要知道的内容。它就像是开发者的金矿，其中的“黄金”是其他开发者编写的代码。在 GitHub 的帮助下，你可以学习如何编写更好的代码、优秀代码的样子，以及成为更好开发者所需遵循的步骤。
根据 Stackoverflow，Python 是最受欢迎的语言。
它是 GitHub 上第二受欢迎的语言。
Python 的包仓库中有超过 147,000+个包。
它被报道为数据科学领域最常用且最好的工具之一。
本文中包含的大多数仓库都基于数据科学和机器学习。让我们将这些仓库分成五部分。
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学习
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书籍
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项目
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面试准备
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框架、模块和工具
正如仓库名称所解释的，这个仓库包含了你可能需要的几乎所有算法。你甚至可以使用 pip install algorithms 将其安装为包。
使用 repo 包的归并排序示例。
这个库不仅限于算法。它还包含矩阵、图等的各种操作。
统计信息 : (109k+ ⭐) (30.1k+ Forked)
精选的优秀 Python 框架、库、软件和资源列表。
这个仓库是自解释的，但如果你发现理解有困难，他们有自己的网站 website 具有出色的 GUI。
统计信息： (99k+ ⭐) (19k+ Forked)
该仓库是一个用于学习 Python 的 Jupyter 笔记本集合。对于希望通过解决问题来动手实践的 Python 初学者来说，这是最好的选择。
每个笔记本都包含一些理论、代码和编程练习。
统计信息： (3.9k+ ⭐) (1k+ Forked)
???? 用于学习 Python 的练习场和备忘单。包含按主题划分的 Python 脚本，并附有代码示例和解释。
这是另一个很好的按主题学习 Python 的仓库。
统计信息： (7.5k+ ⭐) (1.4k+ Forked)
该仓库非常适合所有数据科学学习者。它包含了 100 天的不同主题和算法代码。
这个仓库中的笔记本易于理解，自解释。
统计信息： (32.2k+ ⭐) (8.1k+ Forked)
一本关于 Python 安装、配置和日常使用的最佳实践手册。
它包括 Pip、Numpy、scipy、statpy、pyplot、matplotlib、服务器配置以及各种 Web 框架的工具、Virtualenv 等众多主题。
统计信息： (23k+ ⭐) (5.6k+ Forked)
一本关于 Pythonic 应用程序架构模式的书，旨在管理复杂性。
统计信息： (1.9k+ ⭐) (290+ Forked)
“A Byte of Python” 是一本关于使用 Python 语言编程的免费书籍。它为初学者提供了编程教程。如果你对计算机唯一的了解就是如何保存文本文件，那么这本书就是为你准备的。
统计信息： (1.5k+ ⭐) (894+ Forked)
这是经典 Python 机器学习书籍的代码仓库。它包含每一章的代码。
统计信息： (2.2k+ ⭐) (967+ Forked)
一种命令行工具，当出现异常时会即时获取 Stack Overflow 结果。运行程序时只需使用 rebound。
统计信息： (3.6k+ ⭐) (336+ Forked)
这是一个开源工具包，用于开发和比较强化学习算法。它与任何数值计算库兼容，例如 TensorFlow 或 Theano。
这里是他们网站上的 文档，还可以查看 常见问题解答以获取更多信息。
统计信息 : (24.3k+ ⭐) (7k+ Forked)
Detectron 是 Facebook AI 研究团队的一个用于对象检测的软件。它可以轻松实现最先进的对象检测算法，包括 Mask R-CNN。
它是用 Python 编写的，并由 caffe2 深度学习框架支持。
github.com/facebookresearch/Detectron
统计信息 : (24.4k+ ⭐) (5.3k+ Forked)
13. iperov/DeepFaceLab
DeepFaceLab 是创建深度伪造的领先软件。互联网上超过 95% 的深度伪造视频都是使用 DeepFaceLab 创建的。
利用深度伪造技术，你可以改变面孔，给面孔减龄，替换头部，操控嘴唇等等。
统计信息 : (26.5k+ ⭐) (6k+ Forked)
构建人脸识别应用程序的最佳库。它是 Python 和命令行中最简单的人脸识别 API 之一。
人脸识别库为每个检测到的面孔生成 128 个数字化印记。这些印记随后被编码成某些向量编码，这些编码可以用于解码印记并进行比较，以获取个人的标签（姓名）。
统计信息 : (40.1k+ ⭐) (11.2k+ Forked)
这是一个小型命令行工具，用于从 Web 上下载媒体内容（视频、音频、图片）。
pip install you-get统计信息 : (40.5k+ ⭐) (8.4k+ Forked)
120+ 个互动 Python 编程面试挑战（算法和数据结构）。包括 Anki 记忆卡片。
它包含与数组、链表、图形、递归等相关的编程问题。
统计信息 : (22.7k+ ⭐) (3.6k+ Forked)
包含 300 道 Python 面试题及其解答。它还包含许多编程问题的解决方案，如哈希映射。
统计信息 : (313+ ⭐) (85+ Forked)
100+ 个不同难度等级的 Python 编程挑战练习。
统计： (15.7k+ ⭐) (5.8k+ Forked)
本仓库包含各种编码/算法问题的解决方案以及许多学习算法和数据结构的有用资源。
包含数组、链表、树、哈希数据结构、动态编程、字符串、数学等问题和解决方案。
统计： (1.9k+ ⭐) (348+ Forked)
下列提到的包可以帮助你了解大型项目中代码的编写方式。通过查看这些仓库中的代码，你可以轻松提升你的编码技能。
20. tensorflow/tensorflow
Tensorflow 是一个官方的 Google 开源平台，用于端到端的机器学习。它拥有一个全面且灵活的工具和库生态系统，使开发者能够轻松构建和部署机器学习应用。
提供 Python 的稳定版本。可以通过 pip 轻松安装。
统计： (156k+ ⭐) (84.8+ Forked)
一个用于分析 Web 应用程序的 Python 框架，支持 Python、R、Julia 和 Jupyter。无需 JavaScript。
这是最受信任和下载量最大的 Python 包，用于构建机器学习和数据科学应用程序。
它建立在 plotly.js 之上，后者也是一个很棒的数据可视化包。
统计： (14.6k+ ⭐) (1.5k+ Forked)
Streamlit 提供了在 Python 中构建数据应用的最快方式。Streamlit 让你在几分钟内将数据脚本转换为可共享的 Web 应用，而不是几周。
完全使用 Python，开源且免费！一旦创建了应用程序，你可以使用他们的 免费共享平台 来部署、管理和与全世界分享你的应用。
统计： (14.7k+ ⭐) (1.3k+ Forked)
scikit-learn 是一个基于 SciPy 的 Python 机器学习模块，分发方式为 3-Clause BSD 许可证。
这是最常用且最著名的机器学习模块之一。它包含了多种算法和数据分析概念的预构建版本。
统计： (45.8k+ ⭐) (21.5k+ Forked)
Seaborn 是一个用于统计数据可视化的 Python 库，建立在 matplotlib 库之上。Seaborn 提供了各种可视化模式和图表。它使用简单的语法和美观的可视化效果，如箱线图、计数图、小提琴图、直方图等。
统计： (8.5k+ ⭐) (1.4k+ Forked)
NumPy 是进行科学计算所需的基础包。
它代表了数值 Python，是一个用于各种科学计算的 Python 库。它包含了许多多维数组和处理这些数组的例程集合。
它通过添加大量高层次的数学函数，为矩阵和大型多维数组提供额外支持。
统计数据 : (17.3k+ ⭐) (5.6k+ Forked)
这个库包含了各种编程语言的不同教程，如 Python、Go、PHP、Java 等，总共涵盖了 20 种编程语言。该库的主要目标是专注于基于项目的学习。他们的 Python 部分包括大量构建项目的教程，从网络爬虫、机器人和网络应用程序到数据科学、机器学习和深度学习解决方案。
统计数据 : (50.6k+ ⭐) (7.9k+ Forked)
一个用于软件和网页开发的免费 API 的集合列表。
统计数据 : (126k+ ⭐) (15.4k+ Forked)
包含一个学习用的免费编程书籍列表。它拥有超过 1.5 万名贡献者和超过 10,000 本免费书籍 pdf。它支持多种语言，如中文、荷兰语、俄语、意大利语等。
统计数据 : (190k+ ⭐) (42.4k+ Forked)
提升你 Python 技能的 10 个高级 Python 概念
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个人简介： Abhay Parashar 是一位机器学习爱好者，期待在人工智能领域建立职业生涯。
原文。经许可转载。
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