Lo que hace que un desarrollador de Python sea valioso es la eficacia con la que puede usar el estilo denso de escribir código
Python es el lenguaje de codificación favorito entre los desarrolladores. ¿Por qué no cuando los programadores pueden navegar con facilidad mientras ensamblan la sintaxis incluso para el código que se ejecuta en miles de páginas? Python es bien conocido por ser conciso y enriquecido con clases legibles que pueden absorber muchos procesos dentro de una pequeña cantidad de código.
Pero lo que hace que un desarrollador de Python sea valioso es la eficacia con la que puede usar el estilo denso de escribir código y hacerlo rápidamente para dedicar un tiempo mínimo a la depuración. En caso de que quiera comprobar su temple en la programación de Python , GitHubes uno de los lugares populares para ir. Con una gran comunidad de python y cientos de proyectos, definitivamente puede encontrar amplios recursos y soporte para probar suerte en algunos de los proyectos más desafiantes y al mismo tiempo interesantes en Python. Consulte la lista de los 10 mejores proyectos de Python en GitHub que se muestra a continuación.
1. Magenta: explora el artista que llevas dentro con este proyecto de Python. Una creación de Google Brain, aprovecha el aprendizaje profundo y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para crear dibujos, música y otros productos artísticos similares.
2. Photon: Diseñar rastreadores web puede ser divertido con el proyecto Photon. Es un rastreador rápido diseñado para herramientas de inteligencia de código abierto. El proyecto Photon lo ayuda a realizar funciones de rastreo de datos, que incluyen la extracción de datos de URL, correos electrónicos, cuentas de redes sociales, archivos XML y pdf y cubos de Amazon.
3. Pila de correo: ¿Quieres aprender algunos trucos de encriptación? Este proyecto en GitHub puede ayudarlo a aprender a enviar y recibir correos electrónicos cifrados con PGP. Impulsado por clasificadores bayesianos, es capaz de etiquetar y manejar automáticamente grandes volúmenes de datos de correo electrónico, todo organizado en una interfaz web limpia.
4. XS Strike: XS Strike lo ayuda a diseñar una vulnerabilidad para verificar la seguridad de su red. Es una suite de seguridad desarrollada para detectar ataques de vulnerabilidad. Los ataques XSS inyectan scripts maliciosos en las páginas web. Las características de XSS incluyen cuatro analizadores escritos a mano, un generador de carga útil, un motor fuzzing y un rastreador rápido.
5. Descarga de imágenes de Google: es un script que busca palabras clave y frases para descargar opcionalmente los archivos de imágenes. Todo lo que necesita hacer es replicar el código fuente de este proyecto para tener una idea de cómo funciona en la práctica.
6. Proyecto Pandas: la biblioteca Pandas es una colección de estructuras de datos que se pueden utilizar para el análisis y la manipulación de datos flexibles. En comparación con otras bibliotecas, su flexibilidad, intuición y procesos automatizados de manipulación de datos la convierten en una mejor opción para la manipulación de datos.
7. Xonsh: se utiliza para diseñar aplicaciones interactivas sin necesidad de intérpretes de línea de comandos como Unix. Es un lenguaje Shell impulsado por Python que se ejecuta con prontitud. Una aplicación fácilmente programable que viene con una biblioteca estándar y varios tipos de variables y tiene su propio sistema de gestión de entorno virtual.
8. Manim: el motor de animación matemática, Manim, puede crear videos explicativos. Usando Python 3.7, produce videos animados, con ilustraciones adicionales y gráficos de visualización. Su código fuente está disponible gratuitamente en GitHub y para tutoriales y guías de instalación, puede consultar su canal de YouTube 3Blue1Brown.
9. AI Basketball Analysis: es una aplicación de inteligencia artificial que analiza los tiros de baloncesto utilizando un concepto de detección de objetos. Todo lo que necesita hacer es cargar los archivos o enviarlos como solicitudes posteriores a la API. Luego, la biblioteca OpenPose realiza los cálculos para generar los resultados.
10. Rebound: un gran proyecto para usar Python en la creación de contenido de Stackoverflow, esta herramienta se basa en la interfaz de usuario de la consola Urwid y resuelve los errores del compilador. Con esta herramienta, puede aprender cómo el paquete Beautiful Soup raspa StackOverflow y cómo funcionan los subprocesos para encontrar errores del compilador.
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[Fuente]: analyticsinsight.net
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