请推荐几个比较优秀的Python开源项目，用来学习的？
许多开发者都有定期浏览GitHub的习惯，对于GitHub上如此众多的项目，有人不断分享，有人不断Mark。每个人浏览的时候，都会注意到Star的数量，它代表着这个项目的热度，我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望对你有帮助，排名如下：
1、机器学习系统tensorflow
Google的TensorFlow是最流行的开源AI库之一。它的高计算效率，丰富的开发资源使它被企业和个人开发者广泛采用。TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
2、oh-my-zsh
oh-my-zsh是基于zsh的功能做了一个扩展，方便的插件管理、主题自定义，以及漂亮的自动完成效果。Zsh和bash一样，是一种Unixshell，但大多数Linux发行版本都默认使用bashshell。但Zsh有强大的自动补全参数、文件名、等功能和强大的自定义配置功能。
3、命令行HTTP工具包httpie
HTTPie是一个命令行HTTP客户端，提供命令行交互方式来访问HTTP服务。其目标是使CLI与Web服务的交互尽可能人性化。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。
4、shell命令行拓展thefuck
首先这个项目的名字就很引人注目，取名为thefuck的原因是任何情况下你想说“我操”，你都可以用得到thefuck。theFuck是一个高可配置的应用，用户可以开启或关闭规则、配置UI、设置规则选项还有进行其他的操作。Fuck的UI很简单，它允许用户通过（上下）箭头的方式在修正过的命令列表中进行选择，使用Enter来确认选择，Ctrl+C来跳出程序。不足的是在Python标准库中没有办法在非Windows下不通过curses来读取键盘输入。
5、微型Python框架Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而，Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。
6、PythonWeb框架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。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)，称为MTV模式。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。
7、jQuery-File-Upload
jQueryFileUpload是一个jQuery图片上传组件，支持多文件上传、取消、删除，上传前缩略图预览、列表显示图片大小，支持上传进度条显示；支持各种动态语言开发的服务器端。
8、Python的HTTP客户端库requests
requests是Python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用requests而不用urllib2呢？以为Python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一个简单的功能就需要一大堆代码。看了requests的文档，确实很简单，尤其适合懒人。
9、计算机系统配置管理器ansible
Ansible提供一种最简单的方式用于发布、管理和编排计算机系统的工具，你可在数分钟内搞定。Ansible是一个模型驱动的配置管理器，支持多节点发布、远程任务执行。默认使用SSH进行远程连接。无需在被管理节点上安装附加软件，可使用各种编程语言进行扩展。
10、Web爬虫框架scrapy
Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。
11、Python的机器学习项目scikit-learn
scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。
12、神经网络库keras
Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。keras的几大特点：文档齐全、上手快速、纯Python编写、关注度高更新迅速、论坛活跃、就是运行速度不太快，当有的人就是不care速度。
13、Web服务器Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，最早由Friendfeed开发。通过使用非阻塞IO，Tornado可以处理数以万计的开放连接，是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。Tornado跟其他主流的Web服务器框架（主要是Python框架）不同是采用epoll非阻塞IO，响应快速，可处理数千并发连接，特别适用用于实时的Web服务。
14、Python解释器CPython
CPython是用C语言实现的Python解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python解释器。除了CPython以外，还有用JAVA实现的Jython和用.NET实现的IronPython，使Python方便地和JAVA程序、.NET程序集成。另外还有一些实验性的Python解释器比如PyPy。
CPython是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括C语言）交互的外部函数接口。
15、工具包CNTK
来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。这部分归功于CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在与该公司的网络化GPU系统（称之为AzureGPULab）匹配之后，它将能够训练深度神经网络来识别语音，让Cortana虚拟助理的速度达到以前的十倍。去年4月的时候，CNTK就已经面向研究人员开放，只是当时的开源授权限制颇多。不过现在，它已经彻底开放了，而深度学习的初创者们将最为受益。
以上就是我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望能帮到大家！
请推荐几个比较优秀的Python开源项目，用来学习的？绛旓細1銆丳ython Tutor Python Tutor鏄敱PhilipGuo寮鍙戠殑涓涓厤璐规暀鑲插伐鍏凤紝鍙府鍔╁紑鍙戣呮敾鍏嬬紪绋嬪涔犱腑鐨勫熀纭闅滅锛岀悊瑙ｆ瘡涓琛屾簮浠ｇ爜鍦ㄧ▼搴忔墽琛屾椂鍦ㄨ绠楁満涓殑杩囩▼銆傞氳繃杩欎釜宸ュ叿锛屽紑鍙戣呭彲浠ョ洿鎺ュ湪Web娴忚鍣ㄤ腑缂栧啓Python浠ｇ爜锛屽苟閫愭鍙鍖栧湴杩愯绋嬪簭銆傚鏋滀綘涓嶇煡閬撲唬鐮佸湪鍐呭瓨涓槸濡備綍杩愯鐨勶紝涓嶅Θ鎶婂畠鎷疯礉鍒癟utor閲...
绛旓細4.Matplotlib 绗竴涓狿ython鍙鍖栧簱锛屾湁璁稿鍒殑绋嬪簭搴撻兘鏄 寤虹珛鍦ㄥ叾鍩虹涓婃垨鑰呯洿鎺ヨ皟鐢ㄨ搴擄紝鍙互寰堟柟渚垮湴寰楀埌鏁版嵁鐨勫ぇ鑷翠俊鎭紝鍔熻兘闈炲父寮哄ぇ锛屼絾涔熼潪甯稿鏉傘5.Seaborn 鍒╃敤浜哅atplotlib锛岀敤绠娲佺殑浠ｇ爜鏉ュ埗浣滃ソ鐪嬬殑鍥捐〃銆備笌Matplotlib鏈澶х殑鍖哄埆涓洪粯璁ょ粯 鍥鹃鏍煎拰鑹插僵鎼厤閮藉叿鏈夌幇浠ｇ編鎰熴6.gg plot 鍩轰簬R...
绛旓細Keras鏄竴涓瀬绠鐨銆侀珮搴︽ā鍧楀寲鐨勭缁忕綉缁滃簱锛岄噰鐢≒ython锛圥ython2.7-3.5.锛夊紑鍙戯紝鑳藉杩愯鍦═ensorFlow鍜孴heano浠讳竴骞冲彴锛屽ソ椤圭洰鏃ㄥ湪瀹屾垚娣卞害瀛︿範鐨勫揩閫熷紑鍙戙俴eras鐨勫嚑澶х壒鐐癸細鏂囨。榻愬叏銆佷笂鎵嬪揩閫熴佺函Python缂栧啓銆佸叧娉ㄥ害楂樻洿鏂拌繀閫熴佽鍧涙椿璺冦佸氨鏄繍琛岄熷害涓嶅お蹇紝褰撴湁鐨勪汉灏辨槸涓峜are閫熷害銆13銆乄eb鏈嶅姟...
绛旓細1銆丳yCharm 鐢辫憲鍚嶈蒋浠跺紑鍙戝叕鍙窲etBrains寮鍙戙傚湪娑夊強浜哄伐鏅鸿兘鍜屾満鍣ㄥ涔犳椂锛屽畠琚涓烘槸鏈濂界殑Python IDE銆傛渶閲嶈鐨勬槸锛孭ycharm鍚堝苟浜嗗涓簱锛屽Matplotlib鍜孨umPy锛屽府鍔╁紑鍙戣呮帰绱㈡洿澶氬彲鐢ㄩ夐」銆傚叾鏀寔web寮鍙戞鏋讹紝濡侾yramid銆丗lask鍜孌jango銆傛彁渚涙櫤鑳戒唬鐮佸姛鑳斤紝鍙互鎵ц鏇寸簿纭佸揩閫熺殑bug淇銆傚湪Docker鍜孷agra...
绛旓細1锛嶱ython Cookbook 濡傛灉浣犲湪缂栧啓Python3绋嬪簭鏃堕渶瑕佸府鍔╋紝鎴栬呮兂鏇存柊鑰佺殑Python2浠ｇ爜锛岃繖鏈功姝ｆ槸浣犳墍闇瑕佺殑銆傝繖鏈功鍖呭惈浜嗗ぇ閲忎娇鐢≒ython3.3缂栧啓骞舵祴璇曡繃鐨勫疄鐢ㄧ紪绋嬫妧宸с傚浜庨偅浜涘叧娉ㄧ幇浠ｅ伐鍏峰拰鎯敤鎶宸х殑鏈夌粡楠岀殑Python绋嬪簭鍛樻潵璇达紝杩欐湰涔︽棤鍙浛浠ｃ2锛嶱ython绠楁硶鏁欑▼ 杩欐湰涔︾敤Python璇█鏉ヨ瑙ｇ畻娉曠殑...
绛旓細涓銆丳yCharm 鐢ㄦ埛鍙互鏍规嵁鑷繁鐨勯渶瑕佷笅杞戒换浣昗indows銆丮ac鎴朙inux鐗堟湰杩涜浣跨敤銆傚彲浠ヨ锛孭yCharm琚涓烘槸Python鏈濂界殑IDE涔嬩竴锛屽苟涓旀槸浣跨敤鏈骞挎硾鐨処DE!鍙﹀锛孭yCharm杩樻彁渚涗簡涓浜涘緢濂界殑鍔熻兘鐢ㄤ簬Django寮鍙戯紝鍚屾椂鏀寔Google App Engine锛屾洿閰风殑鏄紝PyCharm鏀寔IronPython!浜屻丄tom 寮婧愩佸厤璐广佽法骞冲彴锛屼綔涓轰竴涓...
绛旓細濡傛灉鎮ㄦ槸鏈塒ython缂栫▼缁忛獙鐨勭▼搴忓憳,璇峰弬鑰冧互涓嬩功绫嶃傚儚璁＄畻鏈虹瀛﹀涓鏍锋濊働ython 绗2鐗堢2鐗堝鍔犱簡濡備笅鍑犱釜鏂扮壒鎬с 鍏ㄤ功鍐呭鍜岃緟鍔╀唬鐮侀兘鏇存柊鍒癙ython 3銆 澧炲姞浜嗗嚑鑺,浠ュ強鏇村鍏充簬Web鐨勭粏鑺,浠ュ府鍔╁垵瀛﹁呴氳繃娴忚鍣ㄥ氨鑳藉紑濮嬭繍琛孭ython,鑰屼笉闇瑕佽繃鏃╁湴闈㈠瀹夎Python鐨闂銆 瀵逛簬绗4绔犵殑鈥渢urtle妯″潡鈥,鎴戞妸瀹炵幇...
绛旓細绉戝璁＄畻锛歮atplotlib銆乶umpy銆乻cipy web妗嗘灦锛歠lask銆乨jango GUI锛歅yQt銆乄xPython 缃戠粶鐖櫕锛歋crapy HTML瑙ｆ瀽锛欱eautifulSoup銆乴xml
绛旓細鎴戝綋鍒濅篃鏄粠0寮濮嬩竴璺懜绱㈣繃鏉ョ殑锛岃繖閲岀粰鎯冲python鐨勫皬鐧戒滑鍒嗕韩涓鐐规垜鐨勫涔犲績寰椼1.銆婄鏂规硶瀛ython銆嬨併婃祦鐣鐨刾ython銆嬨併奅ffectivePython锛氱紪鍐欓珮璐ㄩ噺Python浠ｇ爜鐨59涓湁鏁堟柟娉曘嬨併奝ythonCookbook銆嬨2.銆婂埄鐢≒ython杩涜鏁版嵁鍒嗘瀽锛堝師涔︾2鐗堬級銆嬨併奝ython鏁版嵁绉戝鎵嬪唽(鍥剧伒鍑哄搧)銆嬨
绛旓細缂栧啓python婧愪唬鐮佺殑杞欢.棣栨帹鐨凱ycharm銆PyCharm鐢ㄤ簬bai涓鑸琁DE鍏峰鐨勫姛鑳斤紝姣斿锛 璋冭瘯銆佽娉曢珮浜丳roject绠＄悊銆乨u浠ｇ爜璺宠浆銆佹櫤鑳芥彁绀恒佽嚜鍔ㄥ畬zhi鎴愩佸崟鍏冩祴璇曘佺増鏈帶鍒 鍙﹀锛孭yCharm杩樻彁渚涗簡涓浜涘緢濂界殑鍔熻兘鐢ㄤ簬Django寮鍙戯紝鍚屾椂鏀寔Google App Engine锛屾洿閰风殑鏄紝PyCharm鏀寔IronPython銆傚叾娆℃槸sublime text...
