盘点一下2月份GitHub上最热门的Python开源项目

今天，我们一起来盘点一下2月份GitHub上最热门的Python开源项目，可能是春招的原因，本月排行第一的是一面试资源，关于TensorFlow的库上榜了两个......

1Algorithm_Interview_Notes-Chinese

https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese Star 16740

这是一个面试题资源，该项目涵盖2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记

2faceswap

https://github.com/deepfakes/faceswap Star 14417

deepfake 的深度学习技术，这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 。该项目有多个入口，你只需要：

收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片）

从原始照片中提取面部图像

在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型）

使用模型转换源代码

3public-apis

https://github.com/toddmotto/public-apis Star 52052

PublicApis：公共API目录大全是一个通过 MaShape 市场整合的世界上最全的 API 接口目录，支持关键词搜索和添加API数据，方便开发者快速的找到自己想要的 API，目已经收录 5321 种 API 接口。

4gpt-2

https://github.com/openai/gpt-2 Star 3878

这是一个OpenAI 发布的大型语言模型 。你只要给定一两句开头之后，这个模型就可以生成新闻、小说同人等多种不同风格的文字，内容看起来非常逼真。

5ludwig

https://github.com/uber/ludwig Star 3300

Ludwig是一个基于TensorFlow构建的工具箱，可以训练和测试深度学习模型，而无需编写代码。

6clusterfuzz

https://github.com/google/clusterfuzz Star 3208

这是一个可扩展的模糊测试工具，可以运行在 25000 多个核心上的模糊测试基础设施。ClusterFuzz将模糊化过程自动化，从错误检测到报告，然后重新测试到修复程序。该工具本身也使用了一些开源库，如libFuzzer 和 AFL等查看更多可点击：《自动化查找并修复Bug！谷歌最新开源工具逆天了》

7awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 463238

这是一个Python程序集合，它们不仅可以帮助你快速找到你想要的Python项目，还能作为你日常开发中的借鉴对象，目前包含近200个开源Python程序，而且数量还在不断增加，按照主题划分，包含库和文档等链接，其中开发这一部分又被分成了11个模块

8inter

https://github.com/rsms/inter Star 8446

这是一个专为UI设计的字体，专注于计算机界面中小型文本的可读性，除了混合大小写和小写字体，还提供了几个OpenType功能，例如根据周围字形的形状调整标点符号的上下文替换。

9apprise

https://github.com/caronc/apprise Star 1995

Apprise是一个通知库，支持当下流行的所有服务平台发送通知，例如：Telegram，Pushbullet，Slack，Twitter等。

10models

https://github.com/tensorflow/models Star 48892

一个Tensorflow库，里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程，旨在更好的维护，测试，并与最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow实现模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials