开源项目的名称
1，机器学习系统tensorflow
谷歌的TensorFlow是最受欢迎的开源AI库之一。其高计算效率和丰富的开发资源使其被企业和个人开发者广泛使用。TensorFlow是一个开源软件库，使用数据流图进行数值计算。TensorFlow最初是由谷歌大脑集团(隶属于谷歌机器智能研究院)的研究人员和工程师开发的，用于机器学习和深度神经网络的研究，但该系统的通用性使其广泛应用于其他计算领域。
哦，我的天啊
Oh-my-zsh是基于zsh的功能扩展，插件管理方便，主题定制，自动补全效果美观。和bash一样，Zsh也是一个Unixshell，但是大多数Linux发行版默认使用bashshell。但是Zsh有强大的自动补全参数、文件名等功能。以及强大的自定义配置功能。
3.命令行HTTP工具包httpie
HTTPie是一个命令行HTTP客户端，它提供命令行交互来访问HTTP服务。它的目标是使CLI和Web服务之间的交互尽可能人性化。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的HTTP请求。
4.shell命令行扩展了fuck。
首先，这个项目的名字很抢眼。之所以命名为thefuck，是因为你可以在任何你想说的时候使用thefuck。TheFuck是一个高度可配置的应用程序。用户可以打开或关闭规则、配置UI、设置规则选项以及执行其他操作。Fuck的UI很简单。它允许用户通过(上下)箭头从修改后的命令列表中进行选择，使用Enter确认选择，使用Ctrl+C跳出程序。缺点是在非Windows下Python标准库没有办法读取键盘输入没有诅咒。
5.Flask，一个微型Python框架
Flask是一个微型Python开发Web框架，基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask使用BSD授权。Flask又被称为“微框架”，因为它使用了一个简单的核心，并使用扩展来添加其他功能。默认情况下，Flask没有数据库和表单验证工具。但是Flask保留了扩展的灵活性，Flask-extension可以用来添加这些功能:ORM、表单验证工具、文件上传、各种开放认证技术。
6.PythonWeb框架Django
Django是一个开源的模型-视图-控制器(MVC)风格的Web应用框架，由Python编程语言驱动。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分是由框架自己处理的，所以Django更注重模型、模板和视图，这就是所谓的MTV模式。使用Django，我们可以在几分钟内创建高质量、易于维护和数据库驱动的应用程序。
7、jQuery-文件-上传
JQueryFileUpload是一个jQuery图片上传组件，支持多文件上传、取消删除、上传前缩略图预览、图片大小列表显示、上传进度条显示。服务器端支持各种动态语言的开发。
8.Python的HTTP客户端库请求。
Requests是Python中的HTTP客户端库，类似于urllib和urllib2，那么为什么要用requests而不是urllib2呢？我以为Python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP函数，但是API太不自然了，一个简单的函数需要很多代码。看了requests的文档，真的很简单，特别适合懒人。
9.ansible，计算机系统配置经理
Ansible为发布、管理和安排计算机系统提供了最简单的工具，你可以在几分钟内完成。Ansible是一个模型驱动的配置管理器，支持多节点发布和远程任务执行。默认情况下，SSH用于远程连接。不需要在被管理节点上安装额外的软件，并且可以使用各种编程语言对其进行扩展。
10，网络爬虫框架报废
Scrapy是Python开发的一个快速、高级的屏幕捕获和网页捕获框架。用户只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫，对于抓取网页内容和各种图片非常方便。Scrapy广泛应用于数据挖掘、监控和自动化测试。
Scrapy的吸引力在于，它是一个任何人都可以根据自己的需要轻松修改的框架。它还提供了各种爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap crawler等。
11，Python的机器学习项目scikit-learn
Scikit-learn是一个Python机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy，SciPy和matplotlib。基于BSD源代码许可证。scikit-learn的基本功能主要分为六个部分:分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。
12，神经网络库keras
Keras是一个极简且高度模块化的神经网络库，它是用Python(Python2.7-3.5)开发的。)并可以在TensorFlow或Theano上运行。一个好的项目旨在完成深度学习的快速发展。Keras有几个特点:文档齐全，入门快，纯Python编写，关注度高更新快，论坛活跃，但是运行速度不是太快，有的人就是不在乎速度。
13，网络服务器龙卷风
Tornado是Python开发的全栈)Web框架和异步网络库，最早由Friendfeed开发。通过使用非阻塞IO，Tornado可以处理数万个打开的连接，是longpolling、WebSockets等需要为用户维持长连接的应用的理想选择。Tornado不同于其他主流的Web服务器框架(主要是Python框架)，它采用epoll非阻塞IO，响应速度快，可以处理数千个并发连接，特别适合实时Web服务。
14，Python解释器CPython
CPython是一个用C语言实现的Python解释器，也是官方的、使用最广泛的Python解释器。除了CPPython，还有用JAVA实现的Jython和用。NET，这使得Python很容易与JAVA程序和。NET程序。还有一些实验性的Python解释器，比如PyPy。
CPython是一个使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行前都要编译成字节码。它还具有与其他几种语言(包括C语言)交互的外部函数接口。
15，工具包计数器
微软的CNTK toolkit的效率“比我们见过的任何东西都疯狂”。这在一定程度上得益于CNTK使用图形处理单元(GPU)的能力，微软号称是唯一一家公开“可扩展GPU”功能的公司。(从单台计算机上的1到超级计算上的许多)在与该公司的联网GPU系统(称为Azure GPU)匹配后，它将能够训练深度神经网络识别语音，使Cortana虚拟助手比以前快十倍。去年4月，CNTK已经对研究人员开放，但当时开源授权有很多限制。但是现在，已经完全开放了，深度学习的创始人将受益最大。
以上是GitHub上15最受欢迎的Python语言开源项目。希望能帮到你！
请推荐几个优秀的Python开源项目供学习。