githubpython項目源碼

① (源碼分享)利用python識別提取圖像文字（中文英文都可以）

你想了解怎麼利用程序自動識別網站驗證碼嗎？識別提取圖像文字（中文英文都可以）

分享一點簡單有用的小項目：python

源碼分享如下：

看視頻教程鏈接：（點擊識別圖像文字視頻教程鏈接）

一、首先需要安裝 Tesseract模塊及 語言包

Tesseract OCR光學字元識別

Windows系統：

安裝網站 （放在不需要許可權的純英文路徑下）：
： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

可以下載一些語言包：

https://github.com/tesseract-ocr/

安裝完成後，如果想要在命令行中使用Tesseract，那麼應該設置環境變數。

還有一個環境變數需要設置的是，要把訓練的數據文件路徑也放到環境變數中。
在環境變數中，添加一個TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。

在Python代碼中操作tesseract。需要安裝一個庫，叫做pytesseract。通過pip的方式即可安裝：

pip install pytesseract

並且，需要讀取圖片，需要藉助一個第三方庫叫做PIL。通過pip list看下是否安裝。如果沒有安裝，通過pip的方式安裝：

pip install PIL

使用pytesseract將圖片上的文字轉換為文本文字的示例代碼如下：

② 去哪裡找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管，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雲上，Github已經成為了管理軟體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： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網路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： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

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

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊，基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，並遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： https://github.com/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，每月合並超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/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，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/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： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並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： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

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

（GitHub： htt ps://github.com/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： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用於對象檢測和分割。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。它基於特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition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： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理，應用程序部署，雲配置，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： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統，它實現了最先進的目標檢測演算法，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： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，調試以及通常與HTTP伺服器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用於從Web下載媒體內容（視頻，音頻，圖像），支持國內外常用的視頻網站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建，它包含一個完整的API，用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，，最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O，Tornado可以擴展到數萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法，用於生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索，它允許藝術家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標准化的環境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）

③ python文件的源代碼文件夾怎麼打開

使用python源文件的幾種方法\運行python腳本：
a. windows下打開shell（DOS提示符，命令行，cmd）：
CMD命令進入某個目錄
如在window 下cmd運行python源文件 xxx.py（注意這個xxx.py在C盤的python27目錄下，若是其它盤的目錄，就進入其它盤的目錄來運行xxx.py）：
打開cmd
輸入c: 回車
輸入cd c:/python27/ 回車 （ps：cd後面沒有冒號！，如果需要在dos下查看帶有空格的文件夾，要給文件夾加上引號如：CD "Program Files"/php ）
輸入python xxx.py 或者 xxx.py 回車
這是在找到文件路徑下去執行某文件，直接在cmd，python環境下輸入python xxx.py 會運行語法錯誤，不知是否是系統的環境變數沒有添加好？
在linux下參見vamei ：python 基礎
另附：cmd命令
1.進入上一層目錄 CD ../
2.顯示目錄下的文件及了目錄 dir
b.Linux下運行python源文件：
$ python xxx.py
c.在IDLE下運行python源文件
點擊開始->程序->Python 2.7->IDLE(Python GUI)
點擊file->open->xxx.py
ctrl+F5
quit()是退出程序
d.在IDLE里，可以通過os執行系統命令，執行python源文件：
import os
os.system('python c:/xxx.py')
e. 直接雙擊xxx.py
雙擊xxx.py，窗口一閃而過。很像VC運行時的Ctrl+F5對不對？那怎麼辦呢？（非windows系統可以跳過，不用此技巧）
這里我們在代碼里加入一句話raw_input()，就可以。

④ 收藏!3個最佳學習Python編程的開源庫

1、learn-python3

這個存儲庫一共有19本Jupyter筆記本。它涵蓋了字元串和條件之類的基礎知識，然後討論了面向對象編程，以及如何處理異常和一些Python標准庫的特性等。每一個主題都有一個“notebook”鏈接，它會向你介紹該主題和一些示例代碼，當你完成這些內容之後，還有一個練習鏈接，點擊後你就可以做一些測試題。

項目地址：https://github.com/jerry-git/learn-python3

2、learn-python

這個存儲庫還可以作為Python的介紹，幫助你從初級水平上升至中級，這里的中級指的是熟練地使用這種編程語言，而不僅僅是簡單的循環和演算法。該存儲庫是一個Python腳本集合，每個腳本都是一個核心類別的子主題，比如“操作符”、“數據類型”和“控制流”。

你不必完整地學習該課程，正如作者指出的那樣，你還可以將存儲庫用作備忘單，在需要的時候，快速查找，查看文檔，查看代碼，然後運行測試，看代碼是否能正常運行，是否按照代碼准則編寫。

項目地址：https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py

3、full-speed-python

該存儲庫快速介紹了字元串和列表等基礎知識，然後快速深入到更高級的主題，“類”和“非同步編程”等，作者在寫這本書時採用了一種實用的方法，用代碼示例簡要介紹了每個主題，然後直接跳到練習問題，讓讀者可以自己嘗試。你可以在項目詳情頁下載pdf/epub文件。

項目地址：https://github.com/joaoventura/full-speed-python

關於3個最佳學習Python編程的開源庫，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑤ 推薦幾個適合新手練手的Python項目

《Python實戰：四周實現爬蟲系統》網路網盤免費下載

鏈接:

Python實戰：四周實現爬蟲系統

⑥ 如何使用github的Python項目

一般都有pypi的安裝包，用pip安裝即可，看文檔啊

⑦ 到哪裡能下載代碼完整的Python項目呢

【500 Lines or Less】

18 個項目組成的 Python 學習神書

GitHub上可以搜到500lines

⑧ python文件的源代碼文件夾怎麼打開

在本演練中，可以將任何文件夾與你喜歡的
Python
代碼搭配使用。 若要按照如下所示的示例操作，請在相應文件夾中使用命令 git
clone
https://github.com/gregmalcolm/python_koans 將
gregmalcolm/python_koans
GitHub
存儲庫克隆到你的計算機。
在「啟動」窗口中啟動
Visual
Studio
2019，然後在「開始」欄底部選擇「打開」
。 或者，如果已在運行
Visual
Studio，請改為選擇「文件」
>
「打開」
>
「文件夾」
命令。
導航到包含
Python
代碼的文件夾，然後選擇「選擇文件夾」
。 如果使用的是
python_koans
代碼，請務必選中克隆文件夾中的 python3 文件夾。
Visual
Studio
將在解決方案資源管理器中的「文件夾視圖」中顯示該文件夾
。 可以使用文件夾名稱左邊緣的箭頭展開和折疊文件夾：
打開
Python
文件夾時，Visual
Studio
將創建幾個隱藏文件夾來管理與項目相關的設置。 若要查看這些文件夾（以及任何其他隱藏的文件和文件夾，如
.git
文件夾），請選擇
「顯示所有文件」工具欄按鈕：
要運行代碼，首先需要確定啟動文件或主程序文件。 在此處顯示的示例中，啟動文件為
contemplate-koans.py
。 右鍵單擊該文件，然後選擇「設為啟動項」
。
Ctrl
+F5
，或依次選擇「調試」
>
「啟動但不調試」
運行代碼
。 另外，還可以選擇顯示帶有播放按鈕的啟動項的工具欄按鈕，在
Visual
Studio
調試程序中運行代碼。 在所有情況下，Visual
Studio
會檢測到啟動項是一個
Python
文件，因此會在默認
Python
環境中自動運行代碼。 （該環境顯示在工具欄上啟動項的右
若要在其他環境中運行代碼，請從工具欄上的下拉列表框控制項中選擇該環境，然後再次啟動啟動項。
若要關閉
Visual
Studio
中的文件夾，請選擇「文件」
>
「關閉文件夾」
菜單命令

⑨ 用Python2.7.1寫的小程序可以反編譯得到它的源代碼嗎

可以，網上有很多在線的反編譯工具，給你發幾個鏈接：
1、http://depython.com/index.php
2、https://github.com/eble/pyc2py
3、http://tool.lu/pyc/
不過好像第一個只適用於Python2.0-2.6，第二個適用於Python2.6，第三個應該可以反編譯2.7，你可以都試一下。

⑩ Github上把源代碼下載以後怎麼使用

1、安裝好之後搜索GitHub到達官網在上面搜索12306。