Python开源项目月排行 2024年2月

Python 趋势月报,按月浏览往期 GitHub,Gitee 等最热门的Python开源项目,入选的项目主要参考GitHub Trending,部分参考了Gitee和其他。排名不分先后,都是当前月份内相对热门的项目。

入选公式=70%GitHub Trending+20%Gitee+10%其他

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#2024年2月2024年2月16日
1screenshot-to-code支持将简单的设计稿/截图转换为 HTML、Tailwind、React 和 Vue 代码。项目作者计划在未来继续完善该项目,添加更多功能和支持更多框架。项目作者 Abi 是一位来自印度的软件工程师,目前在 Hasura 担任前端工程师。他拥有丰富的 Web 开发经验,对前端框架和工具有着深刻的理解。 开发背景 Screenshot to Code 项目的灵感来自于 Abi 在工作中遇到的一个问题。他经常需要将设计稿转换为代码,这往往需要花费大量的时间和精力。为了提高效率,他决定开发一个可以自动完成这一工作的工具。
2Awesome-LLM一个精选的大型语言模型 (LLM) 资源列表,涵盖了以下内容: LLM 模型介绍 论文和代码 部署工具 应用场景 教程和示例 Awesome-LLM 的目标是帮助人们了解和使用 LLM 技术,并为 LLM 开发人员提供一个资源中心。
3gpt_academic为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。
4Docker-Zero-to-HeroDocker 从零到英雄是一个由 Veeramalla 开发的开源项目,旨在为用户提供学习 Docker 的完整资源。它包含一系列教程、示例和练习,帮助用户从零开始学习 Docker,并掌握 Docker 的各种功能。 主要特点: 完整性: Docker 从零到英雄涵盖了 Docker 的所有基础知识和高级功能,内容完整。 易用性: Docker 从零到英雄使用简单的语言和易于理解的示例,方便用户学习。 实践性: Docker 从零到英雄提供大量练习,帮助用户巩固所学知识。
5Front-End-Checklist前端开发清单是一个由 David Dias 开发的开源项目,旨在为前端开发人员提供一个全面的开发清单。它涵盖了前端开发的各个方面,包括 HTML、CSS、JavaScript、性能、测试等,并提供详细的检查项和建议。 主要特点: 全面性: 前端开发清单涵盖了前端开发的各个方面,内容详实。 易用性: 前端开发清单使用简单的语言和易于理解的格式,方便使用。 可定制性: 前端开发清单可以根据用户的需求进行定制。 应用场景: 个人开发: 前端开发清单可以帮助个人开发人员提高开发效率和质量。 团队开发: 前端开发清单可以帮助团队开发人员保持一致的开发风格和质量。 学习资源: 前端开发清单可以帮助前端开发人员学习新的知识和技能。 以下是前端开发清单的一些示例:
6Awesome-GitHub-Repo旨在为用户推荐优质的 GitHub 仓库。它涵盖了各种主题,包括编程、设计、游戏、音乐等,并定期更新新的仓库。 主要特点: 丰富内容: Awesome-GitHub-Repo 收录了大量优质的 GitHub 仓库,满足不同用户的需求。 分类清晰: Awesome-GitHub-Repo 按照主题对仓库进行分类,方便用户查找。 定期更新: Awesome-GitHub-Repo 定期更新新的仓库,确保内容的最新性。
7black旨在促进 Python 代码库中多样性和包容性。它提供了一套代码风格指南和工具,帮助开发人员编写更具包容性和可读性的代码。 主要特点: 代码风格指南: PSF Black 提供了一套代码风格指南,涵盖缩进、空格、括号等方面。这些指南旨在提高代码的可读性和一致性。 代码格式化工具: PSF Black 提供了一个代码格式化工具,可以自动将代码格式化为符合 PSF Black 风格指南。
8suno-ai/bark由 Suno 创建的基于变压器的文本-音频模型。Bark可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频--包括音乐、背景噪音和简单的声音效果。该模型还可以产生非语言交流,如笑、叹气和哭泣。简单来说,这就是一个 AI 文字生成语文模型,最大的亮点就是可以生成各种音效,这是传统文字转语音工具做不到的。Bark 是一项强大而有趣的技术,但也可能被滥用,例如伪造他人的声音、制造虚假信息、侵犯版权等。为了防止这些问题,Suno 公司采取了一些措施: 限制音频历史提示的选项,只提供合成的声音,而不是真实人物的声音。 在生成的音频中添加水印,以标识其来源和合成性质。 在项目文档中提供道德准则和使用指南,敦促用户遵守相关法律法规和道德标准。 在项目许可证中明确禁止将 Bark 用于商业目的或非法目的。 在项目网站上提供举报机制,接受用户对滥用行为的投诉和反馈。

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