программы с открытым исходным кодом на python
ТОП интересных программ, написанных на Python
Несмотря на минималистичный синтаксис, Питон имеет богатую стандартную библиотеку, предлагающую множество полезных функций. На этом языке создано много программ – специалисты каждый день создают новые проекты на Питоне и находят ему интересное применение.
Ниже в статье собраны ТОП интересных программ, которые были написаны на этом языке. Давайте познакомимся с ними поближе.
Ansible
Это инструмент для управления конфигурацией и развертывания приложений. Написан на Python. Работает на большинстве Unix-подобных систем и позволяет конфигурировать как последние, так и MS Windows. Ansible включает в себя собственный декларативный язык для описания конфигурации системы.
Ansible был написан Майклом ДеХааном и приобретен Red Hat в 2015 году. Ansible работает без агента, используется для временного удаленного подключения через SSH или PowerShell для выполнения поставленных задач.
Расширять функционал Ansible можно добавляя собственные пользовательские модули на Python.
Dropbox
Файловый хостинг, созданный и управляемый американской компанией Dropbox, Inc. со штаб-квартирой, расположенной в Сан-Франциско, штат Калифорния. Предлагает облачное хранилище, синхронизацию файлов и персональное облако.
Dropbox был основан в 2007 году студентами Массачусетского технологического института. Студентов звали Дрю Хьюстон и Араш Фердоуси. Они открыли стартап, получая инвестирование в системе Y Combinator.
Dropbox получил высокую оценку критиков и пользователей, выиграл Crunchie Award в 2010 году за лучшее интернет-приложение, а также Macworld 2009 Editor’s Choice Award (Награда за выбор пользователей) за свое программное обеспечение. Dropbox был оценен в качестве одного из самых ценных стартапов в США и мире, с оценкой более 10 миллиардов долларов.
Большая часть клиентского и серверного кода Dropbox написана на Python. Выбор разработчиков пал на Python по следующим причинам:
Эти сильные стороны Python были очень важны для раннего и быстрого масштабирования стартапа.
В декабре 2012 года Dropbox наняли в штат создателя Python – Гвидо ван Россум. Опыт Гвидо позволил создать Pyston – собственную альтернативную реализацию Python для Dropbox.
Blender
Возможности Blender включают в себя 3D-моделирование, развертывание в ультрафиолетовом диапазоне, текстурирование, редактирование растровой графики и скинов, моделирование жидкости и дыма, моделирование частиц, мягких тел, анимации, рендеринг, 2D-анимаций, редактирование видео и композитинг.
Python применяется в Blender для:
Большинство пакетов можно найти в репозитории PyPI (Python Package Index). Python 2.7.9 и новее (в серии python2), а Python 3.4 и новее по умолчанию включают pip (pip3 для Python 3).
Одним из основных преимуществ pip является простота его интерфейса командной строки, что делает установку пакетов программного обеспечения Python столь же простой, как и ввод команд. Выглядят они следующим образом:
pip install some-package-name
Mercurial
Является кроссплатформенным, он поддерживается в MS Windows и Unix-подобных системах, таких как FreeBSD, macOS и Linux. Основные цели проекта Mercurial включают высокую производительность и масштабируемость, децентрализацию, полностью распределенную совместную разработку, надежную обработку как простого текста, так и двоичных файлов, а также расширенные возможности ветвления и слияния, оставаясь при этом простым в своей концепции.
Основные части Mercurial написаны на Python, и только частично на C (так где требуется быстрая обработка).
BitTorrent
BitTorrent был первым клиентом, написанным для этого протокола. Разработчики часто называют его Mainline, подчеркивая его официальное происхождение. Начиная с версии 6.0, клиент BitTorrent был переименован в µTorrent. В результате он перестал поставляться с открытым исходным кодом. В настоящее время он доступен для Microsoft Windows, Mac, Linux, iOS и Android.
Написана на Python и использует сценарные файлы конфигурации на языке Python. Поддерживается Томасом Надем.
Исходный код Waf предоставлен в общем доступе, программа выпущена в соответствии с условиями новой лицензии BSD. Тем не менее, сопроводительная документация находится под лицензией CC-BY-NC-ND, которая запрещает как модификацию, так и коммерческое распространение. Это препятствует таким поставщикам, как Debian, включить документацию Waf в свои дистрибутивы.
Приложение YUM реализовано как набор библиотек на языке Python и несколько приложений командной строки.
Хотя YUM имеет интерфейс командной строки, некоторые инструменты предоставляют графический интерфейс пользователям для доступа к функциям YUM. YUM позволяет автоматически обновлять и управлять пакетами и зависимостями в дистрибутивах на основе RPM. Как и Advanced Package Tool (APT) от Debian, YUM работает с программными репозиториями (коллекциями пакетов), к которым можно получить доступ локально или через сетевое соединение.
WikidPad
Программа написана на Python. Имеет возможность расширять функционал за счет плагинов (на языке Python).
Система WikidPad использует базу данных, чтобы связать отдельные текстовые документы в wiki-подобный блокнот. Wiki-ссылки можно создать написав слово в CamelCase, заключив слово/слова в одинарные скобки, что позволяет образовывать мини-wiki по определенной теме.
Отдельные и полноценные Wiki-страницы можно экспортировать в HTML. WikidPad была создана Джейсоном Хорманом. Он выпустил проект под своей собственной лицензией с открытым исходным кодом, аналогичной лицензии BSD. Проект был реализован в июне 2005 года. С октября 2005 года Майкл Бучер является основным разработчиком WikidPad.
Центр Приложений Ubuntu
Проект с открытым исходным кодом. Написана на Python, PyGTK/PyGObject на основе GTK+. Не вдаваясь в технические подробности, следует отметить, что была заменена на GNOME Software с 2015 года.
Tryton
ERP является одним из крупнейших проектов, получивших распространение по всему миру. Клиентская и серверная части программы написаны на Python, клиент также использует GTK+.
OpenShot Video Editor
Бесплатный видеоредактор с открытым исходным кодом, работающим под FreeBSD, Linux, Haiku, macOS и Windows. Написан на Python, GTK и MLT Framework.
Проект был начат в августе 2008 года Джонатаном Томасом с целью создания стабильного, бесплатного и удобного в использовании видеоредактора. Основные возможности редактирования видео OpenShot реализованы в библиотеке C ++, libopenshot. OpenShot использует инструментарий Qt и предлагает Python API. Таким образом, этот проект нельзя назвать полностью написанным на Питоне, это составное решение.
Начиная с версии 2.0.6 (выпущенной в 2016 году) OpenShot стал кроссплатформенным приложением.
Лучшие проекты, в которых стоит поучаствовать, чтобы примкнуть к Open Source движению и развить свои навыки. Часть четвертая. Python
Если вы интересуетесь жизнью Open Source сообщества и хотите к нему присоединиться, то эта серия подборок придётся вам как нельзя кстати, ведь в ней собраны лучшие проекты с открытым исходным кодом. В четвертой части серии вы найдёте самые интересные Open Source проекты на Python.
Python
Elizabeth — это простой способ генерировать тестовые данные (dummy data) для различных целей. Elizabeth использует основанное на JSON хранилище данных и зависит только от стандартной библиотеки. Есть возможность генерировать данные 18 разных типов: связанные с едой, людьми, аппаратным обеспечением, перевозками, адресами и т.д.
При запросе данных можно указать язык или страну, и данные будут соответствовать запросу. Пока что поддерживается 20 языков, русский в том числе.
Пример интеграции с Flask:
Pipenv — это экспериментальный проект, целью которого является облегчение работы с пакетами. Он объединяет Pipfile, pip и virtualenv.
The Numenta Platform for Intelligent Computing (NUPIC) — это платформа для реализации обучающих алгоритмов HTM. В частности, используется для распознавания аномалий и предсказания.
Поддержка: Python 2
Flask — это микрофреймворк, основанный на Werkzeug и Jinja2.
Django — это высокоуровневый фреймворк для веб-разработки.
expynent — это маленькая библиотека, предоставляющая RegEx-шаблоны. Пригодится, если лень писать регулярки самому.
Universe — это платформа для измерения «ума» ИИ и его обучения на большой коллекции игр, сайтов и приложений.
14–30 сентября, Онлайн, Беcплатно
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
eve — фреймворк для создания настраиваемых RESTful веб-сервисов.
Поддержка: Python 2/3
plotly.py — интерактивная библиотека для создания графиков.
Поддержка: Python 2/3
cerberus — лёгкая библиотека для валидации данных.
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
pgcli — интерфейс командной строки для Postgres с автодополнением и подсветкой синтаксиса.
Поддержка: Python 2/3
mycli — интерфейс командной строки для MySQL с автодополнением и подсветкой синтаксиса.
Pendulum — работа с временем никогда не была такой простой.
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
Pandas — это пакет, предоставляющий быстрые и гибкие структуры данных для работы с различными видами данных.
astropy — пакет для работы с астрономией и астрофизикой.
Поддержка: Python 2/3
httpie — HTTP-клиент в командной строке, цель которого — сделать работу с веб-сервисами максимально дружественной.
Поддержка: Python 2/3
Поддержка: Python 2/3
keras — библиотека нейронных сетей, способна работать с TensorFlow и Theano.
bokeh — библиотека для интерактивной визуализации данных в современных браузерах.
Поддержка: Python 2/3
Records — это простая, но мощная библиотека для создания сырых SQL-запросов к большинству РСУБД.
Поддержка: Python 2/3
coala предоставляет унифицированный интерфейс командной строки для статического анализа и исправления кода, написанного на любом языке программирования.
Поддержка: Python 2/3
Sanic — это Python 3.5+ веб-сервер, похожий на Flask. Поддерживает асинхронную обработку запросов.
Поддержка: Python 3.5+
Locust — это простой инструмент для нагрузочного тестирования сайтов и не только.
Поддержка: Python 2/3
py.test — фреймворк, упрощающий написание небольших тестов.
Поддержка: Python 2/3
uvloop — это быстрая замена asyncio. Написана на Cython, использует libuv.
Поддержка: Python 2/3
Voltron — расширяемый набор инструментов для отладки с пользовательским интерфейсом. Поддерживает LLDB, GDB, VDB и WinDbg.
Поддержка: Python 2/3
Вот так выглядит интерфейс автора проекта:
Каждая команда отладчика может быть выделена отдельно:
Больше скриншотов можно найти здесь.
Maya — библиотека для работы со временем.
Поддержка: Python 3
Cabot — это платформа для мониторинга инфраструктуры.
Поддержка: Python 2/3
Glances — это кроссплатформенный инструмент для мониторинга системы.
hug — инструмент для упрощения написания API.
Certbot — это инструмент для настройки шифрования веб-сервера.
Khal — программа для работы с календарём.
asciinema — утилита, записывающая терминальные сессии.
Requests. Python HTTP Requests for Humans™
Инструмент для упрощения работы с HTTP-запросами. Является одним из самых скачиваемых Python-пакетов.
Mail-in-a-Box предназначен для настройки почтовых серверов.
schema — это библиотека для валидации структур данных.
sqlmap — это инструмент для автоматизации тестирования на проникновение.
SciPy — это приложение для выполнения математических, научных и инженерных расчётов. Очень богатый функционал.
SymPy — это библиотека для символьной математики.
matplotlib — это библиотека для работы с двумерными графиками, которую можно использовать в скриптах, оболочках, на серверах веб-приложений и т.д.
Kivy — это кроссплатформенный фреймворк для создания интерфейсов, поддерживающих multi-touch.
tqdm — прогресс-бар для Python и командной строки.
pycodestyle — это инструмент для проверки вашего Python-кода на соответствие конвенциям PEP8.
BossSensor — сменит активное окно, если начальник поблизости.
Пример:
Начальник встал. Он приближается.
Когда он достаточно близко, производится снимок лица и распознавание.
Если начальник распознан, активное окно изменяется.
34 open source библиотеки Python (2019)
Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные.
Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая пишет на Питоне, а также занимается разработкой мобильных приложений Android и iOS.
Python Toolkit
1. Pipenv: Python Development Workflow for Humans.
2. Pyxel: Разработка ретро-игр на Python.
3. PyTest v3.5: Фреймворк, помогающий писать короткие тесты, и масштабируется для сложных функциональных тестов.
4. Poetry: Упрощает dependency management и packaging.
6. Faust: библиотека для стриминговых/потоковых приложений.
7. Pampy: The Pattern Matching о котором вы мечтали.
8. Pyre-check: Performant type-checking.
9. Delorean, библиотека для работы со временем и датами.
10. Cirq: библиотека для работы с схемами Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. Python-nubia: Фреймворк для работы с командной строкой.
12. Requests-HTML: HTML Parsing for Humans.
13. Bokeh: интерактивная визуализация данных в современных браузерах.
14. Vibora: быстро, клёво, асинхронно.
15. Pywebview v2.0: Отображаем HTML-контент в отдельном окне.
16. WhatWaf: Обнаружение и обход брандмауэров и систем защиты веб-приложений.
17. Molten: минималистичный и быстрый фреймворк для создания HTTP API.
Terminal
18. Termtosvg: записываем сессии работы с терминалом как SVG-анимацию.
19. Asciinema v2.0: записываем терминальные сессии.
20. Termgraph: инструменты для командной строки, рисует графики.
Code Editor
21. Black: бескомпромиссный code formatter.
22. Algojammer: экспериментальный редактор кода для написания алгоритмов.
23. Bowler: инструмент рефакторинга на уровне синтаксического дерева.
Debugging
24. Py-spy: позволяет визуализировать, на что ваша программа тратит время, не перезапуская программу.
25. Birdseye: графический дебаггер, использующий AST.
26. Icecream: няшный дебаггер.
Compiler
27. Transcrypt: транслятор Python 3.7 to JavaScript.
28. Pyodide: datascience-стек в браузере.
Data Related
29. Voluptuous: валидация данных.
30. Botflow: Data driven programming framework for Data pipeline work (Web Crawler, Machine Learning, Quantitative Trading.etc).
31. Fast-Pandas: сравнительные тесты производительности в Pandas операциях.
Chart
32. A Tour in the Wonderland of Math with Python: коллекция скриптов для рисования красивых фигур и анимации алгоритмов.
33. Chartify: помогает data scientists создавать графики.
34. Hypertools v0.5: A инструмент для геометрического представления многомерных данных.
57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python
Специально к старту нового потока курса «Python для веб-разработки» представляем подборку из 57 репозиториев, которые будут полезны как начинающему, так и опытному разработчику: это репозитории с ответами на вопросы собеседований, репозитории с книгами, небольшие, но полезные консольные инструменты и проекты, которые вдохновят вас написать красивый, работающий и полезный код.
Эксперт вы или начинающий разработчик — не важно. В любом случае вы задаете себе такие вопросы:
Почему Python?
Разработчики со всего мира выбрали Python основным языком многих проектов. Python — это простой в использовании язык. Он универсален, у него большая коллекция пакетов, которая удерживает и привлекает новых разработчиков. Немного фактов:
Итак, список
С этими репозиториями я сталкивалась лично. Они помогают мне в работе с кодом: я у них учусь, восхищаюсь ими, вдохновляюсь ими, нахожу их полезными в чём-то ином. Этот список даст вам преимущество в смысле кода и повысит вашу ценность как специалиста. Я разобью подборку на такие категории:
1. Книги.
Hitchhiker’s Guide to Python от Real Python (21.9к ★)
Эта книга — руководство по установке, настройке и применению Python.
Python Machine Learning от Sebastian Raschka и Vahid Mirjalili (1.6к ★)
Блокноты с кодом из классических учебников ML.
Cosmic Python (1.3к ★)
Книга об архитектуре приложений на Python в смысле управления сложностью.
Byte of Python от Swaroop C H (1.3к ★)
Книга для начинающих. Прочитайте ее, если программирования для вас неизвестная область.
2. Собеседования.
Cracking the Coding Interview от Bogdan (140 ★)
Решения вопросов с собеседований, представленных в шестом издании «Cracking the Coding Interview» (CTCI).
Interactive Coding Challenges от Donne Martin (21.2к ★)
Более 120 интерактивных задач по кодированию Python (алгоритмы и структуры данных) — поставляется с картами программы для запоминания Anki.
Python Interview Questions от Ian Stapleton Cordasco (108 ★)
Список вопросов, которые могут быть заданы работодателями Python
300 Python Interview Questions от Learning Zone (64 ★ы)
Более 300 вопросов на собеседовании по Python.
3. Обучение.
The Algorithms/Python от The Algorithms (91.5к ★)
Все алгоритмы из компьютерной науки на Python. Отлично подходит для технических собеседований.
Awesome Python от Vinta Chen (88.7к ★)
Отобранный список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов с кодом, охватывающим практически все, для чего используется Python.
Full Speed Python от João Ventura (2.9к ★)
Это книга для самообразования. Она призвана научить Python через практику.
Python Robotics от Atsushi Sakai (10.6к ★)
Примеры кода на Python для робототехники.
Learn Python 3 от Jerry Pussinen (2.8к ★)
Блокноты Jupyter Notebook для преподавания и обучения Python 3.
Learn Python от Oleksii Trekhleb (5.3к ★)
Песочница и список трюков Python. Коллекция скриптов Python, разделенная по темам и содержащая примеры кода с пояснениями.
Python Reference от Sebastian Raschka (2.5к ★)
Полезные функции, учебники и другие связанные с Python вещи.
Manim от 3b1b (27.8к ★)
Анимационный движок для создания объяснительных видеоматериалов по математике. В основном он используется при программном создании анимации.
NLTK от NLTK (9.4к ★]
Коллекция библиотек и инструментов с открытым исходным кодом для обработки естественного языка.
Free programming books от Free Ebook Foundation (164к ★)
Бесплатные книги по программированию. Есть раздел Python с большим количеством бесплатных электронных книг.
100 Days of ML Code от Avik Jain (30.5к ★)
Рабочие листы с пошаговыми описаниями, которые знакомят пользователей с основами машинного обучения. Содержит ссылки на примеры кода, наборы данных и полезные видео, объясняющие ключевые математические понятия.
D2L от Dive Into Deep Learning (8к ★)
Интерактивный углубленный учебник с кодом, математикой и дискуссиями. Работа идет с несколькими фреймворками. Принято в 140 университетах и 35 странах.
Models от TensorFlow (67.1к ★)
Репозиторий с открытым исходным кодом, где вы найдете множество связанных с глубоким обучением библиотек и моделей.
TensorFlow examples от Aymeric Damien (39.2к ★)
Справочник для всех, кто начинает работать с фреймворком машинного обучения Google TensorFlow. Содержит множество примеров кода, демонстрирующих все, начиная от базовых операций TensorFlow и заканчивая построением нейронных сетей.
Project Based Learning от Tu V. Tran (40к ★)
Список ориентированных на проекты учебников по программированию, в том числе по созданию веб-скреперов, приложений, ботов и т.д.
Coding Problems от Meto Trajkovski (1.4к ★)
Решения различных проблем кодирования/алгоритмики и множество полезных ресурсов для изучения алгоритмов и структур данных.
Крутые проекты
Airflow от Apache (19.1к ★)
Платформа для разработки программ, планирования и мониторинга рабочих процессов.
Hug от Hug API (6.4к ★)
Цель Hug — сделать разработку API на Python как можно проще.
Rebound от Jonathan Shobrook (3.4к ★)
Инструмент командной строки, при возникновении исключения немедленно показывающий результат со Stack Overflow — [прим. перев. — сайта с ответами на вопросы по программированию].
You Get от Mort Yao (36.9к ★)
Крошечная утилита командной строки для загрузки медиаконтента (видео, аудио, изображений) из интернета.
Snallygaster от Hanno Böck (1.7к ★)
Инструмент сканирования на предмет скрытых файлов на серверах HTTP.
DeepFaceLab от iperov (21.1к ★)
Инструмент, который может создавать изображения и видео DeepFake, позволяя вам делать много забавных вещей, например, удаление и замена лиц.
Пример обмена лицами.
Photon от Somdev Sangwan (7.2к ★)
Мощный и простой в использовании веб-скрепер. Он следует рекомендациям из OSINT — методологии, которая делают возможным сбор и анализ информации, полученной из открытых или общедоступных источников.
ZeroNet от ZeroNet (16.2к ★)
Децентрализованные веб-сайты с помощью криптовалюты Bitcoin в сети BitTorrent.
Gym от OpenAI (22.6к ★)
Инструментарий для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
Detectron от Facebook Research (23.8к ★)
Исследовательская платформа Facebook AI Research (исследования искусственного интеллекта Facebook) для исследования обнаружения объектов, реализующая популярные алгоритмы, такие как Mask R-CNN и RetinaNet.
Magenta от Magenta (15.9к ★)
Исследовательский проект, исследующий роль машинного обучения в создании произведений искусства и музыки. В первую очередь это связано с разработкой новых алгоритмов глубокого обучения и обучением с подкреплением для написания песен, создания изображений, рисунков и других материалов.
Mopidy от Mopidy (6.7к ★)
Расширяемый музыкальный сервер — он воспроизводит музыку с локального диска, Spotify, SoundCloud, Google Play Music и других сервисов.
Face Recognition от Adam Geitgey (37.1к ★)
Распознавайте и управляйте лицами на Python или из командной строки с помощью самой простой в мире библиотеки распознавания лиц.
Определение изображения Джо Байдена с помощью инструмента распознавания лиц.
Wagtail от Wagtail (9.6к ★)
Система управления контентом на Django, ориентированная на гибкость и впечатления пользователей.
YAPF от Google (11.2к ★)
Берет код и переформатирует его в лучший формат в соответствии с вашим руководством по стилю, даже если первоначально код не нарушал руководство.
Zulip (12.8к ★)
Мощное приложение для группового чата с открытым исходным кодом, которое сочетает в себе незамедлительность чата в реальном времени с преимуществами продуктивности тредовых бесед.
4. Фреймворки, модули, инструменты.
Dash от Plotly (13.3к ★)
Фреймворк Python для создания аналитических веб-приложений без JavaScript.
Приложение-карта с указанием дат открытия магазинов Walmart. Изображение на Plotly.
Django (53.5к ★)
Django — это веб-фреймворк Python высокого уровня, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну.
scikit-learn от scikit-learn (42.9к ★)
Модуль Python для машинного обучения, созданный на основе SciPy.
Falcon от Falconry (8.1к ★)
Серьезный, минималистичный фреймворк REST-сервисов и серверной части приложений для разработчиков Python с акцентом на надежность, корректность и производительность в масштабе.
Flask от Pallets (52.8к ★)
Flask — это легкий WSGI фреймворк для веб-приложений. Он разработан, чтобы сделать начало работы быстрым и легким, есть возможность масштабирования до сложного приложения.
Keras от Keras Team (2.1к ★)
Высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он разработан с упором на возможность быстро экспериментировать.
Kivy от Kivy (12.1к ★)
Кросс-платформенная среда Python с открытым исходным кодом для разработки приложений, использующих инновационные пользовательские интерфейсы с поддержкой мультитач.
NumPy от NumPy (15.4к ★)
Библиотека Python с открытым исходным кодом для работы с n-мерными массивами, она предлагает обширный набор инструментов для численных операций для достижения повышения производительности и сокращения времени выполнения.
pandas от pandas (27.2к ★)
Гибкая и мощная библиотека для анализа и обработки данных для Python, предоставляющая структуры маркированных данных.
Requests от Python Software Foundation (43.9к ★)
Библиотека Python, которая позволяет отправлять запросы HTTP/1.1, добавлять заголовки, данные форм, составные файлы и устанавливать параметры с помощью простых словарей Python.
SciPy от SciPy (7.7к ★)
Мультидоменная библиотека Python с открытым исходным кодом для Data Science, которая охватывает естественные науки, математику и инженерию.
Seaborn от Michael Waskom (7.8к ★)
Библиотека для визуализаций, основанная на Matplotlib и предлагающая дополнительный уровень настройки графиков и диаграмм, созданных Matplotlib.
Statsmodels от Statsmodels (5.7к ★)
Статистический модуль, предлагающий различные классы и функции для множества статистических моделей, делающий возможным статистический анализ и исследование данных.
Theano от Theano (9.3к ★)
Theano — это библиотека, которая позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы.
Tornado от Tornado Web (19.6к ★)
Веб-фреймворк Python и библиотека асинхронных сетей, первоначально разработанные FriendFeed.
Visdom от Facebook Research (7.7к ★)
Гибкий инструмент для создания, организации и совместного использования визуализаций меняющихся, насыщенных данных. Поддерживает Torch и Numpy.
Matplotlib от Matplotlib (12.6к ★)
Библиотека для создания двухмерных графиков, позволяющая получать пригодные к публикации изображения в различных форматах твердых копий и в интерактивных средах на разных платформах.
Заключение
Я надеюсь, что вы найдете эти репозитории такими же полезными и вдохновляющими, как и я, и воспользуетесь ими для расширения своих навыков и знаний. Приятного программирования!