近日開源眾包平臺IssueHunt（這是一個開源專案的賞金平臺）評選出了2018年GitHub上最流行的50個Python開源專案

下面我們一起來看看上榜的專案都有哪些：

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是一個開源儲存庫，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是一個高階神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上執行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub：https://github.com/keras-team/keras）

3) Flask

Keras是一個高階神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上執行。旨在實現專案的快速開發（GitHub：https://github.com/keras-team/keras）

4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模組，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式，它結合了實時聊天的即時性和執行緒對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源專案，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使用者選擇使用，該系統允許使用者每天輕鬆處理數百或數千條訊息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合併超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊專案。（GitHub：https://github.com/zulip/zulip）

6) Django

Django 是 Python 程式語言驅動的一個開源模型-檢視-控制器（MVC）風格的 Web 應用程式框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以建立高品質、易維護、資料庫驅動的應用程式。（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 結果的命令列工具。 就用 rebound 命令執行你的檔案。這對程式設計師來說方便了不少（GitHub：https://github.com/shobrook/rebound）

8) Google Images Download

這是一個命令列python程式，用於搜尋Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並可選擇將影象下載到您的計算機。你也可以從另一個python檔案呼叫此指令碼。（GitHub：https://github.com/hardikvasa/google-images-download）

9) YouTube-dl

youtube-dl 是基於 Python 的命令列媒體檔案下載工具，完全開源免費跨平臺。使用者只需使用簡單命令並提供線上視訊的網頁地址即可讓程式自動進行嗅探、下載、合併、命名和清理，最終得到已經命名的完整視訊檔案。（GitHub：https://github.com/rg3/youtube-dl）

10) System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你瞭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用於物件檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為影象中物件的每個例項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命令列工具，可以讓您從命令列對影象資料夾進行人臉識別！（GitHub：https://github.com/ageitgey/face_recognition）

13) snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密檔案的工具。（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，應用程式部署，雲配置，支援遠端任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕鬆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援。

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 是一個開源的命令列的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI互動儘可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法傳送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，除錯以及通常與HTTP伺服器互動。（GitHub：https://github.com/jakubroztocil/httpie）

18) You-Get

You-Get是一個小型命令列實用程式，用於從Web下載媒體內容（視訊，音訊，影象），支援國內外常用的視訊網站。（GitHub：https://github.com/soimort/you-get）

19) Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助使用者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、任何應用程式中傳送事件。（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可以擴充套件到數萬個開放連線，是long polling、WebSockets和其他需要為使用者維護長連線應用的理想選擇。（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專案。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，影象，繪圖等。但它也是構建智慧工具和介面的探索，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，可讓讓你訪問標準化的環境。（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資料結構，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源資料分析/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 模組，可以幫你構建複雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、視覺化展示等等，內建 Hadoop 支援。（GitHub：https://github.com/spotify/luigi）