github上Django项目哪个比较好(2023年最新分享)
2024-10-03 05:52:49
导读：很多朋友问到关于github上Django项目哪个比较好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目：
（1）TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
（GitHub：）
（2）Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）
（3）Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。
（GitHub：）
（4）scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。
（GitHub：）
（5）Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界500强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。
（GitHub：）
相关推荐：《Python入门教程》
（6）Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
（GitHub：）
（7）Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
（GitHub：）
（8）GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
（GitHub：）
（9）YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。
（GitHub：https://github.com/rg3/youtube-dl）
（10）SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。
（GitHub：）
（11）MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNet101backbone。
（GitHub：）
（12）FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
（GitHub：）
（13）snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
（GitHub：）
（14）Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
（GitHub：）
（15）Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。
（16）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
（GitHub：）
（17）HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。
（GitHub：）
（18）You-Get
You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。
（GitHub：）
（19）Sentry
Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。
（GitHub:）
（20）Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。
（GitHub：）
（21）Magenta
Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。
（GitHub：）
（22）ZeroNet
ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。
（GitHub：）
（23）Gym
OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。
（GitHub：）
（24）Pandas
Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。
（GitHub：）
（25）Luigi
Luigi是一个Python模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建Hadoop支持。（GitHub：）
目前做的最好的爬虫项目是哪个，开源github
如下：
大型的：
Nutch
apache/nutch·GitHub
适合做搜索引擎，分布式爬虫是其中一个功能。
Heritrix
internetarchive/heritrix3·GitHub比较成熟的爬虫。
小型的：
Crawler4j
yasserg/crawler4j·GitHub
WebCollectorCrawlScript/WebCollector·GitHub（国人作品）
目标是在让你在5分钟之内写好一个爬虫。参考了crawler4j，如果经常需要写爬虫，需要写很多爬虫，还是不错的，因为上手肯定不止5分钟。缺点是它的定制性不强。
WebMagiccode4craft/webmagic·GitHub（国人作品，推荐）
垂直、全栈式、模块化爬虫。更加适合抓取特定领域的信息。它包含了下载、调度、持久化、处理页面等模块。每一个模块你都可以自己去实现，也可以选择它已经帮你实现好的方案。这就有了很强的定制性。
Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点一、整体设计方面
首先，两者都是非常优秀的框架。整体来讲，两者设计的哲学是区别最大的地方。
Django提供一站式的解决方案，从模板、ORM、Session、Authentication等等都分配好了，连app划分都做好了，总之，为你做尽量多的事情，而且还有一个killer级的特性，就是它的admin，配合django-suit，后台就出来了，其实最初Django就是由在新闻发布公司工作的人设计的。
Flask只提供了一些核心功能，非常简洁优雅。它是一个微框架，其他的由扩展提供，但它的blueprint使它也能够很方便的进行水平扩展。
二、路由设计
Django的路由设计是采用集中处理的方法，利用正则匹配。Flask也能这么做，但更多的是使用装饰器的形式，这个有优点也有缺点，优点是读源码时看到函数就知道怎么用的，缺点是一旦源码比较长，你要查路由就不太方便了，但这也促使你去思考如何更合理的安排代码。
三、应用模块化设计
Django的模块化是集成在命令里的，也就是说一开始Django的目标就是为以后玩大了做准备的。每个都是一个独立的模块，为以后的复用提供了便利。
Flask通过Blueprint来提供模块化，自己对项目结构划分成不同的模块进行组织。
四、配置
Django的配置主要还是靠settings.py来做，当然为了Development和Production环境分离，还有一些方法来处理配置。
Flask的配置很灵活，有多种方法配置，不同环境的配置也非常方便。
五、文档
两者都提供了详尽的文档，Flask的文档风格很受我个人喜好，Django的文档也非常优秀，当时用学Django时，就是只看了Django的文档。
六、社区
Django社区很大，各种插件很齐全，大部分情况下你都能找到你想要的。
Flask起步晚，但社区也不小，之前有一次看在github上的star数，两个相差并不远，说明越来越多的人关注它，虽然插件没那么全，但常用的还都是有的，而且质量都比较高。
最后再次说一下，两个都是非常优秀的框架，很多时候选用这些框架是根据实际项目侧重不同来选的:-)
GitHubPython项目推荐｜Jumpserver是全球首款完全开源的堡垒机Jumpserver是全球首款完全开源的堡垒机，使用GNUGPLv2.0开源协议，是符合4A的运维安全审计系统。
Jumpserver使用Python/Django进行开发，遵循Web2.0规范，配备了业界领先的WebTerminal解决方案，交互界面美观、用户体验好。
Jumpserver采纳分布式架构，支持多机房跨区域部署，支持横向扩展，无资产数量及并发限制。
改变世界，从一点点开始。
标星(star)：10058
拷贝(fork)：3090
贡献人数：67
仓库大小：52MB
最后更新：2019-08-18
代码提交活跃：
主要语言：JavaScript
语言比例：JavaScript:61.72%、Python:15.89%、HTML:12.31%、CSS:9.84%、TSQL:0.14%、Shell:0.09%、Dockerfile:0.02%
Jumpserver多云环境下更好用的堡垒机
核心功能
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于github上Django项目哪个比较好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～
热门标签
