python开源代码下载（Python源代码大全）

本篇文章给大家谈谈python开源代码下载，以及Python源代码大全对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、下载的python源代码怎么运行
• 2、收藏!3个最佳学习Python编程的开源库
• 3、python初学者之找到开源项目不会用
• 4、去哪里找python的开源项目
• 5、python windows系统 源代码

下载的python源代码怎么运行

很简单的，和你自己在编辑器里书写的代码一样运行就可以：

1、将下载的源代码复制粘贴到编辑器中

2、检查代码中提示的异常处，例如安装第三方库等

3、执行文件

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：

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：

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：

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。

python初学者之找到开源项目不会用

首先你要明白几件事

exe文件只是一种文件格式，告诉操作系统这种文件应该用什么方式读取。因为任何数据本质上都是一样的，都是0/1.所以，你想要用exe那么先要明白，exe是什么文件

你想要用python，就得先明白，python是什么？有什么特点？如何运行

搞清楚了这两点，你就没问题了

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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（13）snallygaster

用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

（GitHub： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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: ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

（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： ）

python windows系统 源代码

一、python如何运行程序

首先说一下python解释器，它是一种让其他程序运行起来的程序。当你编写了一段python程序，python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果，实际上，解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。

通俗来说，我们的计算机是基于二进制进行运算的，无论你用什么语言来写程序，无论你的程序写的多么简单或多么复杂，最终交给计算机运行的一定是 0或1，因为计算机只能识别0和1。

我们目前使用的大多数编程语言都是高级程序语言，也就是利于我们人类阅读的语言，要使我们编写的程序能够在计算机上跑起来，要经过一定的转换才可以，python程序大致的过程应该是这样：

源代码--字节码--pvm(虚拟机)--机器码

可以到Python的官方网站下载python（），通常包括解释器、库文件及简单的编码环境（IDLE）。把源代码编译成字节码其实是为了程序更节省时间，如果源代码没有变动，那么运行程序时会直接从字节码读取，加快速度，把字节码放到虚拟机去解释，可以更好的跨平台运行，最后转换成机器码。

二、Windows系统下搭建python编程环境。

1、进入Python官网，在“Downloads”下拉菜单中选择相应的操作系统，我们选择windows。

2、这里有32位和64位版本，要和自己的电脑系统相对应。

3、安装刚才已经下载下来的安装包， 安装过程下图所示，使用默认配置，选择“Install Now”,勾选下面的Add Python3.5 to PATH，然后就是一直next，直到完成。

三、认识编程环境

1、在开始运行处运行命令cmd，进行dos模式，输入python，即可进行python的交互式环境。

2、进行到IDLE界面

3、交互式界面可以用于简单的学习，编写较大程序时应到具体的python文件中，python文件默认的后缀为.py，我们可以新建文本文件，然后把后缀扩展名改为.py，然后

最后选择菜单中的Run下的run module即可运行，快捷键为F5。

python开源代码下载的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于Python源代码大全、python开源代码下载的信息别忘了在本站进行查找喔。