githubpython项目源码

① (源码分享)利用python识别提取图像文字（中文英文都可以）

你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）

分享一点简单有用的小项目：python

源码分享如下：

看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）

一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包

Tesseract OCR光学字符识别

Windows系统：

安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：
： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

可以下载一些语言包：

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

安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。

还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。
在环境变量中，添加一个TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。

在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装：

pip install pytesseract

并且，需要读取图片，需要借助一个第三方库叫做PIL。通过pip list看下是否安装。如果没有安装，通过pip的方式安装：

pip install PIL

使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下：

② 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）TensorFlow Models

如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models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： https://github.com/tensorflow/models ）

（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： https://github.com/keras-team/keras ）

（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： https://github.com/pallets/flask ）

（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： https://github.com/scikit-learn ）

（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： https://github.com/zulip/zulip ）

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： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 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： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images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： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（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： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

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： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-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Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

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

（12）Face Recognition

Face Recognition 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： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

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

（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： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 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Mask R-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： https://github.com/asciinema/asciinema ）

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

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

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

（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long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。

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

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

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

（23）Gym

OpenAI Gym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： https://github.com/openai/gym ）

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

（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： https://github.com/spotify/luigi ）

③ python文件的源代码文件夹怎么打开

使用python源文件的几种方法\运行python脚本：
a. windows下打开shell（DOS提示符，命令行，cmd）：
CMD命令进入某个目录
如在window 下cmd运行python源文件 xxx.py（注意这个xxx.py在C盘的python27目录下，若是其它盘的目录，就进入其它盘的目录来运行xxx.py）：
打开cmd
输入c: 回车
输入cd c:/python27/ 回车 （ps：cd后面没有冒号！，如果需要在dos下查看带有空格的文件夹，要给文件夹加上引号如：CD "Program Files"/php ）
输入python xxx.py 或者 xxx.py 回车
这是在找到文件路径下去执行某文件，直接在cmd，python环境下输入python xxx.py 会运行语法错误，不知是否是系统的环境变量没有添加好？
在linux下参见vamei ：python 基础
另附：cmd命令
1.进入上一层目录 CD ../
2.显示目录下的文件及了目录 dir
b.Linux下运行python源文件：
$ python xxx.py
c.在IDLE下运行python源文件
点击开始->程序->Python 2.7->IDLE(Python GUI)
点击file->open->xxx.py
ctrl+F5
quit()是退出程序
d.在IDLE里，可以通过os执行系统命令，执行python源文件：
import os
os.system('python c:/xxx.py')
e. 直接双击xxx.py
双击xxx.py，窗口一闪而过。很像VC运行时的Ctrl+F5对不对？那怎么办呢？（非windows系统可以跳过，不用此技巧）
这里我们在代码里加入一句话raw_input()，就可以。

④ 收藏!3个最佳学习Python编程的开源库

1、learn-python3

这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。每一个主题都有一个“notebook”链接，它会向你介绍该主题和一些示例代码，当你完成这些内容之后，还有一个练习链接，点击后你就可以做一些测试题。

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

2、learn-python

这个存储库还可以作为Python的介绍，帮助你从初级水平上升至中级，这里的中级指的是熟练地使用这种编程语言，而不仅仅是简单的循环和算法。该存储库是一个Python脚本集合，每个脚本都是一个核心类别的子主题，比如“操作符”、“数据类型”和“控制流”。

你不必完整地学习该课程，正如作者指出的那样，你还可以将存储库用作备忘单，在需要的时候，快速查找，查看文档，查看代码，然后运行测试，看代码是否能正常运行，是否按照代码准则编写。

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

3、full-speed-python

该存储库快速介绍了字符串和列表等基础知识，然后快速深入到更高级的主题，“类”和“异步编程”等，作者在写这本书时采用了一种实用的方法，用代码示例简要介绍了每个主题，然后直接跳到练习问题，让读者可以自己尝试。你可以在项目详情页下载pdf/epub文件。

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

关于3个最佳学习Python编程的开源库，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑤ 推荐几个适合新手练手的Python项目

《Python实战：四周实现爬虫系统》网络网盘免费下载

链接:

Python实战：四周实现爬虫系统

⑥ 如何使用github的Python项目

一般都有pypi的安装包，用pip安装即可，看文档啊

⑦ 到哪里能下载代码完整的Python项目呢

【500 Lines or Less】

18 个项目组成的 Python 学习神书

GitHub上可以搜到500lines

⑧ python文件的源代码文件夹怎么打开

在本演练中，可以将任何文件夹与你喜欢的
Python
代码搭配使用。 若要按照如下所示的示例操作，请在相应文件夹中使用命令 git
clone
https://github.com/gregmalcolm/python_koans 将
gregmalcolm/python_koans
GitHub
存储库克隆到你的计算机。
在“启动”窗口中启动
Visual
Studio
2019，然后在“开始”栏底部选择“打开”
。 或者，如果已在运行
Visual
Studio，请改为选择“文件”
>
“打开”
>
“文件夹”
命令。
导航到包含
Python
代码的文件夹，然后选择“选择文件夹”
。 如果使用的是
python_koans
代码，请务必选中克隆文件夹中的 python3 文件夹。
Visual
Studio
将在解决方案资源管理器中的“文件夹视图”中显示该文件夹
。 可以使用文件夹名称左边缘的箭头展开和折叠文件夹：
打开
Python
文件夹时，Visual
Studio
将创建几个隐藏文件夹来管理与项目相关的设置。 若要查看这些文件夹（以及任何其他隐藏的文件和文件夹，如
.git
文件夹），请选择
“显示所有文件”工具栏按钮：
要运行代码，首先需要确定启动文件或主程序文件。 在此处显示的示例中，启动文件为
contemplate-koans.py
。 右键单击该文件，然后选择“设为启动项”
。
Ctrl
+F5
，或依次选择“调试”
>
“启动但不调试”
运行代码
。 另外，还可以选择显示带有播放按钮的启动项的工具栏按钮，在
Visual
Studio
调试程序中运行代码。 在所有情况下，Visual
Studio
会检测到启动项是一个
Python
文件，因此会在默认
Python
环境中自动运行代码。 （该环境显示在工具栏上启动项的右
若要在其他环境中运行代码，请从工具栏上的下拉列表框控件中选择该环境，然后再次启动启动项。
若要关闭
Visual
Studio
中的文件夹，请选择“文件”
>
“关闭文件夹”
菜单命令

⑨ 用Python2.7.1写的小程序可以反编译得到它的源代码吗

可以，网上有很多在线的反编译工具，给你发几个链接：
1、http://depython.com/index.php
2、https://github.com/eble/pyc2py
3、http://tool.lu/pyc/
不过好像第一个只适用于Python2.0-2.6，第二个适用于Python2.6，第三个应该可以反编译2.7，你可以都试一下。

⑩ Github上把源代码下载以后怎么使用

1、安装好之后搜索GitHub到达官网在上面搜索12306。