02 youtube下載工具 命令行運行python文件(去哪里找python的開源項目)

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關于Python是一種什么樣的語言，這里不打算說對象、類之類的術語。我們可以先來看一看，時至今日 Python 都在哪些領域里得以應用：

電信基礎設施 (Twilio)

支付系統 (PayPal, Balanced Payments)

神經科學和心理學 

數值分析和工程 (numpy, numba)

動畫(LucasArts, Disney, Dreamworks)

游戲后臺 (Eve Online, Se買粉絲nd Life...)

Email 基礎設施 (Mailman, Mailgun)

媒體存儲和處理 (YouTube, Dropbox)

操作和系統管理 (Rackspace, OpenStack)

自然語言處理(NLTK)

機器學習和計算機版本 (scikit-learn, Orange)

安全性和滲透性測試 ( eBay/PayPal )

大數據 (Dis買粉絲, Hadoop support)

搜索系統 (ITA, Ultraseek, 還有 Google)

Inter買粉絲 基礎設施 (DNS) (BIND 10)

在如此之多領域的公司里得到廣泛使用的Python，難道只是用在它們的測試部門？至少根據網絡上的謠言，豆瓣、Youbute、和 Dropbox 都是以 Python 為主體語言搭建起來的網站。Python 強大的能力（例如：網絡處理能力，還有各種擴展包），可以使得程序員們把注意力投放在實現業務上，而不是內存管理，接口設計之類的細節上。

事實上，Python 最常見的應用情形是：

使用 Python 快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面，你會喜歡 wxPython 的），

對其中有特別要求的部分，使用更合適的語言（尤其是 C/C++）改寫。

由于 Python 與 C 的天然聯系，它們之間的相互調用從來都不是問題。特別是 Python 如何調用 C 在《 Programming Python》的 Chapter 22. Extending Python 部分有介紹。Python 調用 C 的動態/靜態庫并不是一件復雜的事情。實際上， Python 原生的正則表達式庫就是用 C 語言實現的。

3. Python 只是腳本語言？

有專家稱 Python 是大數據全棧式開發語言，在“云基礎設施”、“DevOps”、"網絡爬蟲” 和 “數據處理”領域，Python 都是最流行的語言。

對于開源軟件向來遲鈍的微軟參加2015年 PyCon 時高調宣布提高 Python 在 Windows 上的編程體驗，包括 Visual Studio 支持 Python，優化 Python 的 C 擴展在 Windows 上的編譯等等。腦補下未來 Python 作為 Windows 默認組件的場景。

4. Python 之NB

和 Python 之禪（注1）里表述的一樣，簡單優雅已經深入Python骨髓。正是這個原因，Python 才被認為上手簡單，開發快速，程序可讀性超強；也正是這些特點，互聯網公司更有意愿使用它，因為快速發布是它們的生存之根本。在實踐中，程序員可以很直觀地發現，用 Python 寫的代碼通常要比同樣的 C/C++ 或 JAVA 程序要短得多。

用Python編寫代碼一點都不難，事實上它一直被贊譽為最容易學的編程語言。如果你準備學習web開發， Python是一個不錯的開始，甚至想做游戲的話，用Python來開發游戲的資源也有很多。這是快速學習這門語言的途徑之一。

許多程序員都把Python作為編程之旅的開始，然后是像PHP和Ruby這樣的語言。它也是2014年最熱門的web開發語言之一，并極力推薦學習。但是，Python應該怎么學呢？應該從哪里開始？加我企鵝球球前面是：7328然后中間加上五0098連在一起，讓我在企鵝上面為你解決這個問題，因為我自己學習編程和開始做開發的時候也依靠了很多這里的資源。當然這僅僅是一個友好的建議，最好的方法還是通過實踐去學習，

剛開始學習的時候可能會特別令人沮喪，一旦你學完了基礎，之后的東西對你來說就很自然了，你都不需要思考就知道要怎么做。

去哪里找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了云上，Github已經成為了管理軟件開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基于Werkzeug  WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用于機器學習的Python模塊，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，并遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合并超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/zulip/zulip ）

相關推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以創建高品質、易維護、數據庫驅動的應用程序。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用于搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，并可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平臺。用戶只需使用簡單命令并提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合并、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.買粉絲/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Re買粉絲gnition

Face Re買粉絲gnition 是一個基于 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_re買粉絲gnition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ageitgey/face_re買粉絲gnition ）

（13）snallygaster

用于掃描HTTP服務器上的機密文件的工具。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用于配置管理，應用程序部署，云配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟件系統，它實現了最先進的目標檢測算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/asciinema/asciinema ）

（17）HTTP

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