今天，我們一起來盤點(diǎn)一下2月份GitHub上最熱門的Python開源項(xiàng)目，可能是春招的原因，本月排行第一的是一面試資源，關(guān)于TensorFlow的庫上榜了兩個......

1Algorithm_Interview_Notes-Chinese

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

這是一個面試題資源，該項(xiàng)目涵蓋2018/2019/校招/春招/秋招/算法/機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)/深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)/自然語言處理(NLP)/C/C++/Python/面試筆記

2faceswap

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

deepfake 的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這款工具本來的用途是用來識別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 。該項(xiàng)目有多個入口，你只需要：

收集照片（或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的照片）

從原始照片中提取面部圖像

在照片上訓(xùn)練模型（或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的模型）

使用模型轉(zhuǎn)換源代碼

3public-apis

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

PublicApis：公共API目錄大全是一個通過 MaShape 市場整合的世界上最全的 API 接口目錄，支持關(guān)鍵詞搜索和添加API數(shù)據(jù)，方便開發(fā)者快速的找到自己想要的 API，目已經(jīng)收錄 5321 種 API 接口。

4gpt-2

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

這是一個OpenAI 發(fā)布的大型語言模型 。你只要給定一兩句開頭之后，這個模型就可以生成新聞、小說同人等多種不同風(fēng)格的文字，內(nèi)容看起來非常逼真。

5ludwig

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

Ludwig是一個基于TensorFlow構(gòu)建的工具箱，可以訓(xùn)練和測試深度學(xué)習(xí)模型，而無需編寫代碼。

6clusterfuzz

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

這是一個可擴(kuò)展的模糊測試工具，可以運(yùn)行在 25000 多個核心上的模糊測試基礎(chǔ)設(shè)施。ClusterFuzz將模糊化過程自動化，從錯誤檢測到報告，然后重新測試到修復(fù)程序。該工具本身也使用了一些開源庫，如libFuzzer 和 AFL等查看更多可點(diǎn)擊：《自動化查找并修復(fù)Bug！谷歌最新開源工具逆天了》

7awesome-python

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

這是一個Python程序集合，它們不僅可以幫助你快速找到你想要的Python項(xiàng)目，還能作為你日常開發(fā)中的借鑒對象，目前包含近200個開源Python程序，而且數(shù)量還在不斷增加，按照主題劃分，包含庫和文檔等鏈接，其中開發(fā)這一部分又被分成了11個模塊

8inter

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

這是一個專為UI設(shè)計的字體，專注于計算機(jī)界面中小型文本的可讀性，除了混合大小寫和小寫字體，還提供了幾個OpenType功能，例如根據(jù)周圍字形的形狀調(diào)整標(biāo)點(diǎn)符號的上下文替換。

9apprise

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

Apprise是一個通知庫，支持當(dāng)下流行的所有服務(wù)平臺發(fā)送通知，例如：Telegram，Pushbullet，Slack，Twitter等。

10models

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

一個Tensorflow庫，里面包含 使用TensorFlow 構(gòu)建的模型和示例的教程，旨在更好的維護(hù)，測試，并與最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow實(shí)現(xiàn)模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

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