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b504a1374f
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README.md
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@ -158,12 +158,13 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的
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* fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。[官网](https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy)
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* fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。[官网](https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy)
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* Levenshtein:快速计算编辑距离以及字符串的相似度。[官网](https://github.com/ztane/python-Levenshtein/)
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* Levenshtein:快速计算编辑距离以及字符串的相似度。[官网](https://github.com/ztane/python-Levenshtein/)
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* pangu.py:在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。[官网](https://github.com/vinta/pangu.py)
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* pangu.py:在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。[官网](https://github.com/vinta/pangu.py)
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* yfiglet-figlet:[pyfiglet -figlet](https://github.com/pwaller/pyfiglet) 的 Python 实现。
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* pypinyin:汉字拼音转换工具 Python 版。[官网](https://github.com/mozillazg/python-pinyin)
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* shortuuid:一个生成器库,用以生成简洁的,明白的,URL 安全的 UUID。[官网](https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid)
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* shortuuid:一个生成器库,用以生成简洁的,明白的,URL 安全的 UUID。[官网](https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid)
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* [simplejson](https://github.com/simplejson/simplejson):Python 的 JSON 编码、解码器。[官网](https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/)
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* unidecode:Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。[官网](https://pypi.python.org/pypi/Unidecode)
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* unidecode:Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。[官网](https://pypi.python.org/pypi/Unidecode)
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* uniout:打印可读的字符,而不是转义的字符串。[官网](https://github.com/moskytw/uniout)
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* uniout:打印可读的字符,而不是转义的字符串。[官网](https://github.com/moskytw/uniout)
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* xpinyin:一个用于把汉字转换为拼音的库。[官网](https://github.com/lxneng/xpinyin)
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* xpinyin:一个用于把汉字转换为拼音的库。[官网](https://github.com/lxneng/xpinyin)
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* [simplejson](https://github.com/simplejson/simplejson):Python 的 JSON 编码、解码器。[官网](https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/)
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* yfiglet-figlet:[pyfiglet -figlet](https://github.com/pwaller/pyfiglet) 的 Python 实现。
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* Slug 化
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* Slug 化
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* awesome-slugify:一个 Python slug 化库,可以保持 Unicode。[官网](https://github.com/dimka665/awesome-slugify)
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* awesome-slugify:一个 Python slug 化库,可以保持 Unicode。[官网](https://github.com/dimka665/awesome-slugify)
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* python-slugify:Python slug 化库,可以把 unicode 转化为 ASCII。[官网](https://github.com/un33k/python-slugify)
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* python-slugify:Python slug 化库,可以把 unicode 转化为 ASCII。[官网](https://github.com/un33k/python-slugify)
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@ -742,7 +743,7 @@ Python 实现的数据库。
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帮助使用 WebSocket 的库。
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帮助使用 WebSocket 的库。
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* AutobahnPython:给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)。[官网](https://github.com/crossbario/autobahn-python)
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* AutobahnPython:给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)。[官网](https://github.com/crossbario/autobahn-python)
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* Crossbar:开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn).[官网](https://github.com/crossbario/crossbar/)
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* Crossbar:开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn)。[官网](https://github.com/crossbario/crossbar/)
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* django-socketio:给 Django 用的 WebSockets。[官网](https://github.com/stephenmcd/django-socketio)
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* django-socketio:给 Django 用的 WebSockets。[官网](https://github.com/stephenmcd/django-socketio)
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* WebSocket-for-Python:为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。[官网](https://github.com/Lawouach/WebSocket-for-Python)
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* WebSocket-for-Python:为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。[官网](https://github.com/Lawouach/WebSocket-for-Python)
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@ -831,7 +832,7 @@ Python 实现的数据库。
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* pyshould:Should 风格的断言,基于 [PyHamcrest](https://github.com/hamcrest/PyHamcrest)。[官网](https://github.com/drslump/pyshould)
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* pyshould:Should 风格的断言,基于 [PyHamcrest](https://github.com/hamcrest/PyHamcrest)。[官网](https://github.com/drslump/pyshould)
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* pytest:一个成熟的全功能 Python 测试工具。[官网](http://pytest.org/latest/)
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* pytest:一个成熟的全功能 Python 测试工具。[官网](http://pytest.org/latest/)
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* green:干净,多彩的测试工具。[官网](https://github.com/CleanCut/green)
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* green:干净,多彩的测试工具。[官网](https://github.com/CleanCut/green)
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* pyvows:BDD 风格的测试工具,受 Vows.js 的启发。[官网](http://heynemann.github.io/pyvows/)-
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* pyvows:BDD 风格的测试工具,受 Vows.js 的启发。[官网](http://heynemann.github.io/pyvows/)
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* Robot Framework:一个通用的自动化测试框架。[官网](https://github.com/robotframework/robotframework)
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* Robot Framework:一个通用的自动化测试框架。[官网](https://github.com/robotframework/robotframework)
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* Web 测试
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* Web 测试
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* Selenium:[Selenium](http://www.seleniumhq.org/) WebDriver 的 Python 绑定。[官网](https://pypi.python.org/pypi/selenium)
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* Selenium:[Selenium](http://www.seleniumhq.org/) WebDriver 的 Python 绑定。[官网](https://pypi.python.org/pypi/selenium)
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@ -924,7 +925,6 @@ Python 实现的数据库。
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* SymPy:一个用于符号数学的 Python 库。[官网](https://github.com/sympy/sympy)
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* SymPy:一个用于符号数学的 Python 库。[官网](https://github.com/sympy/sympy)
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* zipline:一个 Python 算法交易库。[官网](https://github.com/quantopian/zipline)
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* zipline:一个 Python 算法交易库。[官网](https://github.com/quantopian/zipline)
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* [Bayesian-belief-networks](http://hao.jobbole.com/bayesian-belief-networks/):优雅的贝叶斯信念网络框架。[官网](https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks)
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* [Bayesian-belief-networks](http://hao.jobbole.com/bayesian-belief-networks/):优雅的贝叶斯信念网络框架。[官网](https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks)
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* keras: 以 tensorflow 或者 theano 为后端的深度学习封装库,快速上手神经网络。[官网](https://keras.io/)
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### 数据可视化
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### 数据可视化
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@ -955,20 +955,22 @@ Python 实现的数据库。
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机器学习库。 参见: [awesome-machine-learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python).
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机器学习库。 参见: [awesome-machine-learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python).
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* Caffe: 一个 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe) 的 python 接口。[官网](http://caffe.berkeleyvision.org)
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* [Caffe2](https://github.com/caffe2/caffe2/):一个轻量级的,模块化的,可扩展的深度学习框架。[官网](https://caffe2.ai/)
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* Crab:灵活、快速的推荐引擎。[官网](https://github.com/muricoca/crab)
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* Crab:灵活、快速的推荐引擎。[官网](https://github.com/muricoca/crab)
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* gensim:人性化的话题建模库。[官网](https://github.com/piskvorky/gensim)
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* gensim:人性化的话题建模库。[官网](https://github.com/piskvorky/gensim)
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* hebel:GPU 加速的深度学习库。[官网](https://github.com/hannes-brt/hebel)
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* hebel:GPU 加速的深度学习库。[官网](https://github.com/hannes-brt/hebel)
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* [keras](https://github.com/keras-team/keras): 以 tensorflow/theano/CNTK 为后端的深度学习封装库,快速上手神经网络。[官网](https://keras.io/)
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* NuPIC:智能计算 Numenta 平台。[官网](https://github.com/numenta/nupic)
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* NuPIC:智能计算 Numenta 平台。[官网](https://github.com/numenta/nupic)
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* pattern:Python 网络挖掘模块。[官网](https://github.com/clips/pattern)
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* pattern:Python 网络挖掘模块。[官网](https://github.com/clips/pattern)
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* [PyBrain](http://hao.jobbole.com/pybrain/):另一个 Python 机器学习库。[官网](https://github.com/pybrain/pybrain)
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* [PyBrain](http://hao.jobbole.com/pybrain/):另一个 Python 机器学习库。[官网](https://github.com/pybrain/pybrain)
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* [Pylearn2](http://hao.jobbole.com/pylearn2/):一个基于 [Theano](https://github.com/Theano/Theano) 的机器学习库。[官网](https://github.com/lisa-lab/pylearn2)
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* [Pylearn2](http://hao.jobbole.com/pylearn2/):一个基于 [Theano](https://github.com/Theano/Theano) 的机器学习库。[官网](https://github.com/lisa-lab/pylearn2)
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* [python-recsys](http://hao.jobbole.com/python-recsys/):一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网](https://github.com/ocelma/python-recsys)
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* [python-recsys](http://hao.jobbole.com/python-recsys/):一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网](https://github.com/ocelma/python-recsys)
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* scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。[官网](http://scikit-learn.org/)
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* pydeep:Python 深度学习库。[官网](https://github.com/andersbll/deeppy)
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* pydeep:Python 深度学习库。[官网](https://github.com/andersbll/deeppy)
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* vowpalporpoise:轻量级 [Vowpal Wabbit](https://github.com/JohnLangford/vowpalwabbit/) 的 Python 封装。[官网](https://github.com/josephreisinger/vowpalporpoise)
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* scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。[官网](http://scikit-learn.org/)
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* skflow:一个 [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 的简化接口(模仿 scikit-learn)。[官网](https://github.com/tensorflow/skflow)
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* skflow:一个 [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 的简化接口(模仿 scikit-learn)。[官网](https://github.com/tensorflow/skflow)
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* Caffe: 一个 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe) 的 python 接口。[官网](http://caffe.berkeleyvision.org)
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* [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow):谷歌开源的最受欢迎的深度学习框架。[官网](http://tensorflow.org/)
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* [Caffe2](https://github.com/caffe2/caffe2/):一个轻量级的,模块化的,可扩展的深度学习框架。[官网](https://caffe2.ai/)
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* vowpalporpoise:轻量级 [Vowpal Wabbit](https://github.com/JohnLangford/vowpalwabbit/) 的 Python 封装。[官网](https://github.com/josephreisinger/vowpalporpoise)
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### MapReduce
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### MapReduce
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