57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.
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:

  • Как выглядит хороший, чистый код?
  • Где я могу научиться писать код лучше?
  • Как стать лучше в профессии?

И в этот момент на помощь приходит GitHub. Мы посмотрим на топовые репозитории Github, которые не только вдохновят вас и чему-то научат, но и дадут почувствовать вкус того, что творческий ум способен сделать с помощью Python.

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:

  • Python считается одним из лучших инструментов для Data Science.
  • Это второй по популярности язык на GitHub.
  • Python — самый популярный язык в ML.
  • Тренды поиска в Google 2019 года ставят Python на второе место по популярности среди языков в сети.
  • В репозитории пакетов Python содержится 147 000 пакетов.
  • Согласно StackOverflow именно Python — наиболее предпочтительный язык.

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.
2. Собеседования.
3. Обучение.
4. Крутые проекты.
5. Фреймворки, модули, инструменты.

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.


Пример вывода Mask R-CNN через Detectron

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!

image

  • Курс «Python для веб-разработки»
  • Обучение профессии Data Science
  • Обучение профессии Data Analyst
  • Онлайн-буткемп по Data Analytics

Eще курсы
  • Курс по Machine Learning
  • Продвинутый курс «Machine Learning Pro + Deep Learning»
  • Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
  • Разработчик игр на Unity
  • Профессия Веб-разработчик
  • Профессия Java-разработчик
  • Курс по JavaScript
  • C++ разработчик
  • Обучение профессии C#-разработчик
  • Курс по аналитике данных
  • Курс по DevOps
  • Профессия iOS-разработчик с нуля
  • Профессия Android-разработчик с нуля


Рекомендуемые статьи


  • Как стать Data Scientist без онлайн-курсов
  • 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
  • Как изучать Machine Learning 5 дней в неделю 9 месяцев подряд
  • Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в России и за рубежом в 2020
  • Machine Learning и Computer Vision в добывающей промышленности
Источник: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/528232/


Интересные статьи

Интересные статьи

Предыстория Когда-то у меня возникла необходимость проверять наличие неотправленных сообщений в «1С-Битрикс: Управление сайтом» (далее Битрикс) и получать уведомления об этом. Пробле...
Python и теория множеств В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множе...
Нередко вижу слова в духе «по другим отраслям коронавирус сильно ударил, а вот IT практически не затронул». Мол, веб-сервисы от карантина только выиграли, писать код можно и удалённ...
Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о гру...
Я обнаружил, что Python Testing с pytest является чрезвычайно полезным вводным руководством к среде тестирования pytest. Это уже приносит мне дивиденды в моей компании. Chris Shaver VP of Produc...