GitHub顯然是絕大多數在線代碼的家園。Python作為一種神奇而又通用的編程語言，已經被成千上萬的開發者用來構建各種有趣而有用的項目。在下面的部分，我們將嘗試涵蓋GitHub上一些使用Python構建的最佳項目。

1. Manim

關注量：26.2k

複製量: 3. 4K

開發者：:  Grant Sanderson

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

Manim是Mathematical Animation Engine的縮寫。這個項目背後的理念是讓人們更容易在數學教材中整合有趣直觀的動畫與圖形和圖表，擺脫學習數學必須枯燥的刻板印象。

格蘭特在YouTube上經營著一個名為3Brown1Blue的頻道，他根據需要使用manim庫來創建和控制這些動畫，向受眾傳授高等數學知識。使用manim，你還可以創建動畫視頻，精確控制用於圖表和插圖的動畫。如果你覺得這是個有趣的想法，你應該去他的頻道看看這個庫的操作。

2. DeepFaceLab

關注量: 20.4k

複製量: 4.8k

開發者: ieberov

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

DeepFaceLab是這個榜單上Python上最有趣的GitHub項目之一。DeepFaceLab是一個可以創建深度偽造圖像和視頻的工具，讓你可以做很多有趣的事情，比如改變、去年齡、交換面孔。為了讓事情更有說服力，你甚至可以改變他們的語音，不過這需要熟練掌握視頻編輯軟件。

開發者聲稱，互聯網上95%以上的深度假視頻都是用這個工具製作的。你可以在項目的GitHub頁面上找到設置指南和一堆面孔集來讓自己入門。

3. Airflow

關注量: 18.6k

複製量: 7.3k

開發者： Apache軟件基金會

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

Airflow是Apache軟件基金會推出的一款開源工作流管理工具，由Python驅動。Airflow可以讓你對你的工作流進行一系列的活動，比如編寫、調度和監控它們。當工作流被定義為代碼時，就會變得更容易管理、測試和協作。

它提供了可擴展性、動態管道生成和可擴展性。簡單的用戶界面使Airflow的工作變得順暢，其與其他工具和服務的強大集成能力有助於通過節省時間來獲得最大的效益。Airflow正被業內一些大公司積極使用，如Adobe、Lyft、Slack、Expedia等。

4. GPT-2

關注量: 13.4k

複製量: 3.4k

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

GPT-2是一個龐大的基於轉換的語言模型，它是在一個同樣龐大的數據集上進行訓練的，確切地說，是來自80多億網頁的文本。它的目標是什麼？當給定一組或所有前文中的單詞時，預測下一個單詞/s。簡單來說，你給GPT-2一些文本，語言模型就會預測並生成一個質量非凡的冗長的文本延續。

GitHub repo上有OpenAI的論文”Language Models are Unsupervised Multitask Learners “的代碼和模型，而頁面上提到了GPT-2的描述和一些注意事項。

5. XSStrike

關注量: 8.5k

複製量: 1.2k

開發者: Somdev Sangwan

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

跨站腳本（Cross-Site Scripting），又名XSS，是一種對網站來說極為惱人和有害的漏洞。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破壞。s0md3v的XSStrike本質上是一個XSS檢測套件，它本身就是獨一無二的。

開發者稱，他的工具不是簡單地測試隨機的有效載荷，而是分析網站，並生成專門設計的有效載荷。該工具的一些不同功能包括。

• 上下文分析
• 強大的模糊引擎
• 支持多線程分析
• 支持從文件中強制執行有效載荷。
• 一個定制的HTML和JavaScript解析器
• 掃描任何過時的Javascript庫

6. Google Images Download

關注量: 7.1k

複製量: 1.7k

開發者: Hardik Vasa

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

Hardik Vasa的腳本可以讓你一次性從谷歌下載數百張圖片到你的電腦上。這個工具的工作方式是你安裝庫，使用命令，提到你想要的關鍵字作為參數，然後讓這個工具發揮它的魔力。rebound本質上是在Google Images的索引中搜索指定關鍵字的圖片，一旦找到就下載它們。

你也可以從另一個Python文件中使用該庫，它仍然會像往常一樣工作。如果你需要一次性從Google批量下載圖片，這的確是一個有趣而有用的項目。

7. Photon

關注量: 7k

複製量: 965

開發者: Somdev Sangwan

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

Photon是一個使用Python構建的強大且易於使用的網絡爬蟲。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，允許收集和分析從公開或公共來源獲得的信息。

Photon可以從眾多來源中抓取的信息包括。

• URL，包括帶參數的URL
• 社交媒體賬戶、電子郵件
• 文件，如pdf、png、xml文件
• 子域
• JavaScript文件

Photon將所有提取的信息有條理的保存起來，甚至可以導出為JSON文件。該工具還提供了各種選項來定制其工作，如控制超時，排除一些URL等。

8. NeuralTalk

關注量: 5k

複製量: 1.2k

開發者: Andrej Karpathy

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

NeuralTalk的核心是一個使用Python和NumPy的圖像字幕項目，它使用了多模態循環神經網絡。由於技術的改進和更好的硬件支持，開發者發布了NeuralTalk2，它比原來的NeuralTalk更好更快。

NeuralTalk2採用了批量化的實現方式，仍然使用了RNNs，並且基於Torch，可以在GPU上運行，同時支持CNN微調。雖然開發者已經廢棄了原來的NeuralTalk，但GitHub上仍然有，大家可以看看。

9. Xonsh

關注量：3.9萬

複製量: 434

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

Xonsh 的發音是“conch” ，你可以把Xonsh 看成是一個由 Python 支持的跨平台shell 語言。Xonsh使Python的工作，即使是最基本的任務，也會變得更好，因為它深深地集成在Xonsh中。

有了Xonsh，你可以不輸入”$ echo 2+2″，而只輸入$ 2+2，它仍然會給你正確的結果。多麼簡單啊Xonsh shell的入門也非常簡單，只需根據你的環境安裝正確的命令就可以了。Xonsh適用於許多包管理器，包括pip、Conda、Apt、Brew等。至於它的功能，Xonsh很容易編寫腳本，有一個大型的標準庫，有類型化的變量，等等。

10. 反彈

關注量：3.3萬

複製量: 299

開發者：Jonathan Shobrook Jonathan Shobrook

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

編譯器錯誤往往是非常令人沮喪和困惑的。那麼唯一的解決辦法就是前往Stack Overflow或閱讀文檔。Jonathan Shobrook和他著名的工具rebound，已經找到了一種方法，讓你在處理那些討厭的編譯器錯誤時，生活更加輕鬆。

rebound的工作方式是，你用這個工具運行你的文件，它將檢查文件中存在的任何編譯器錯誤，並為你調取它能找到的任何相關的Stack Overflow線程。

Rebound能夠在終端內以及瀏覽器中加載線程，這不僅對菜鳥來說是救命稻草，對老手來說也是救命稻草，節省了他們無休止地尋找答案的時間。目前，rebound只支持Python、Node.js、Ruby、Golang和Java。

結論

創意也是沒有限制的。GitHub這樣的項目，是人們創造力和天賦的完美展示。但這僅僅是冰山一角，因為Python可以用來進行廣泛的活動，前提是你有技術訣竅，並且清楚地了解你想要實現的目標。隨著Python的不斷發展，越來越多的開發者將開始使用它來構建像我們上面提到的那些令人驚奇和資源豐富的項目。讓這篇文章成為您的靈感來源，喚醒您腦海中沉睡的想法，並將事情付諸行動。