HelloGitHub我感兴趣的python项目_python-systemd-tutorial-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/a6864657/article/details/129462063

以下项目总结均来自HelloGitHub，我只是把自己感兴趣的拿出来啦

github地址 https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub

doccano：一款开源的文本标记工具。它可以提供文本分类、序列标记、情感分析、文本摘等功能，帮助快速完成打标工作，支持中文和多人协作
python-systemd-tutorial：用 Python 编写 systemd 服务的教程。许多 Linux 发行版都用 systemd 来管理系统的服务，比如开机启动、自动重启、守护进程等。该项目讲解了如何入门 systemd，并提供了一个 Python 脚本和 systemd unit 文件，可以在此基础上快速开发出 systemd 服务
```
if __name__ == '__main__':
    import time
    import systemd.daemon

    print('Starting up ...')
    time.sleep(10)
    print('Startup complete')
    systemd.daemon.notify('READY=1')

    while True:
        print('Hello from the Python Demo Service')
        time.sleep(5)
```
django-silk：Django 的性能分析工具。它可以将 Django 服务的平均耗时、请求次数、查询 SQL、代码性能分析等信息展示到一个页面，开发者有了这些信息就能够更快地找到 Django 服务的性能瓶颈和响应慢的原因
```
# 安装
pip install django-silk

# 中间件的方式使用
MIDDLEWARE = [
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
]

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'silk'
)
```

schedule：简单友好的 Python 任务调度库。该项目人性化的 API 设计，让开发者仅用几行代码就能轻松实现定时任务。它不依赖任何第三方库，全部代码也就一个文件 800 多行，拥有丰富的注释和单元测试，源码阅读起来十分轻松

import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

schedule.every(10).minutes.do(job)
schedule.every().hour.do(job)
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
schedule.every().monday.do(job)
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
schedule.every().minute.at(":17").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

reloadium：Python 热重载调试工具。在不重启程序的前提下，通过这个项目可以查看改动后、最新的 Python 代码运行效果，以及每行代码的耗时。有了它可以更高效地调试 Python 代码，强烈推荐在 PyCharm 和 VSCode 上使用。
changedetection.io：简单好用的网站变更检测、监控和通知服务。基于 Flask+Selenium 构建的 Web 服务，可以在目标网站发生变化时发出通知，可用于监控商品降价、工作机会、版本发布、最新内容等，支持 Docker 的安装方式
pg_activity：类似 top 的 PostgreSQL 数据库命令行监控工具。一条命令就能实时查看 PostgreSQL 数据库状态和每条 SQL 语句执行详情、耗时、占用资源、读/写速度等信息的工具。
memray：Python 的内存分析器。帮你分析 Python 应用的内存使用情况，找到内存泄漏的原因、占用内存多的代码、内存使用率高的原因。支持生成内存报告（火焰图、表格、树状图）和实时报告等模式，以及统计结果等功能
```
表格报告：memray table [options]
实时报告：memray run --live application.py
统计结果：memray stats [options]
```
django-debug-toolbar：Django 的调试工具栏。可显示当前请求和响应有关的各种调试信息，包括耗时、SQL、配置、性能等信息

pendulum：让 Python 处理时间更简单的库。该项目不仅提供了更加简单易用的 API，而且还兼容 datetime 标准库，可以直接替代码中的 datetime 对象。它提供了很多人性化的时间处理方式，比如时间加减、多长时间的描述以及时区的处理等等

>>> import pendulum

>>> now_in_paris = pendulum.now('Europe/Paris')
>>> now_in_paris
'2016-07-04T00:49:58.502116+02:00'

>>> tomorrow = pendulum.now().add(days=1)

>>> past = pendulum.now().subtract(minutes=2)
>>> past.diff_for_humans()
'2 minutes ago'

>>> delta = past - last_week
>>> delta.hours
23
>>> delta.in_words(locale='en')
'6 days 23 hours 58 minutes'

numpy-100：Numpy 的练习册。该项目包含了 100 个关于 Python 常用的数据处理库 Numpy 的练习和解决方案
python-small-examples：Python 有趣、实用的代码示例集合。包含：Python 基础、小技巧、坑、文件操作、机器学习、绘图等，代码如下：
OneForAll：功能强大的子域收集工具。具有强大的子域收集能力、支持子域验证、速度快等特点的子域扫描工具

rembg：简单实用的删除图像背景/抠图工具

from rembg import remove
from PIL import Image

input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'

input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)

textdistance：计算文本距离的常用算法库。包含计算文本相似度、多样性、编辑距离、压缩等多种算法，所有算法均采用 Python 实现，容易理解调用方便

tiptop：炫酷的命令行系统监控工具

安装：pip install tiptop
运行：tiptop

Python：用 Python 实现所有算法。该项目是用 Python 语言实现各种算法的集合，主要用于教育和学习。包括搜索、排序、数据结构、机器学习、密码、神经网络等方面
python-mini-projects：一个简单的 Python 迷你脚本集合。虽然代码简单但其中不乏实用的 Python 脚本，比如图片添加水印、批量下载图片、发送电子邮件、定时截屏等

23、httpdbg：轻松捕获Python程序中HTTP(S)请求的工具。该项目是用于帮助开发者调试Python程序中的HTTP(S)请求的工具。通过pyhttpdbg命令运行程序，可以在浏览器中查看发出的HTTP请求，支持脚本运行、攻击控制台、单元测试多种运行模式。

21、chonkie：轻量级的文本分块Python库。这是一个专为RAG应用设计的轻量级文本分块库，它简单易行、速度快，能够按固定大小分割文本，支持多种分词器、提供模型和灵活的分块策略，适用于长文本处理、构建RAG应用等场景。

orjson：更快更强的 Python JSON 库。支持比如日期、numpy 数组等丰富的数据类型，而且速度更快

>>> import orjson, datetime, numpy
>>> data = {
    "type": "job",
    "created_at": datetime.datetime(1970, 1, 1),
    "status": "🆗",
    "payload": numpy.array([[1, 2], [3, 4]]),
}
>>> orjson.dumps(data, option=orjson.OPT_NAIVE_UTC | orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY)
b'{"type":"job","created_at":"1970-01-01T00:00:00+00:00","status":"\xf0\x9f\x86\x97","payload":[[1,2],[3,4]]}'
>>> orjson.loads(_)
{'type': 'job', 'created_at': '1970-01-01T00:00:00+00:00', 'status': '🆗', 'payload': [[1, 2], [3, 4]]}

PyWebIO：快速构建 Web 应用的 Python 工具。通过该项目你可在不写 HTML、CSS、JS 代码的前提下，仅用 Python 快速完成一个包含数据展示、表单的小型 Web 应用页面
QWidgetDemo：Qt 编写的示例集合。每个示例都可独立运行、代码简洁易懂，适合初学者学习
pyinstrument：简单易用的 Python 代码性能分析库，优化 Python 代码的工具。支持 Python 3.7+ 能够分析异步代码，仅需一条命令即可显示具体到函数的耗时，快速指出影响代码性能的地方，帮助提高代码性能让你的代码快人一步
```
# 命令模式
Usage: pyinstrument [options] scriptfile [arg] ...
# 代码片段模式
from pyinstrument import Profiler

profiler = Profiler()
profiler.start()
# 要分析的代码
profiler.stop()

profiler.print()
# 还支持 flask 等 Web 框架
```
termpair：浏览器远程+实时操作命令行的工具。让开发者安全实时的共享终端，特别适合服务器非桌面系统的环境。有了它下次再遇到问题，求助大佬远程协助就方便多了
```
# 安装
pip install termpair
# 起服务
termpair serve
# 生成远程控制终端的链接
termpair share
```
weiboSpider：Python 写的微博爬虫，命令行直接启动。支持获取微博用户、内容字段丰富。虽然爬虫的实战项目很多，但能一直更新的很少，因为只要数据源变动爬虫就要跟进迭代。这个项目更新稳定回复问题及时实属不易，希望大家在享受项目带来的便利同时也可以 Star 支持一下
bigdata_analyse：大数据分析实战项目的集合。该项目包含了淘宝、租房、招聘等数据的分析实例，不仅有 Python、SQL、HQL 的实例代码，还附上了数据集下载地址。想学习大数据的同学们，万事俱备就差你来学了
alive-progress：新！Python 炫酷进度条项目。支持 Python2.7-3.8 示例代码：

blind_watermark：给图片加盲水印的 Python 库。盲水印就是图片有水印但人眼看不出来，需要通过程序才能提取水印，相当于隐形“盖章”，可以用在数据泄露溯源、版权保护等场景。该库出自阿里巴巴安全团队，强大之处

解析水印图时无需原图
水印图剪裁、旋转都不会破坏图中的盲水印
支持密码加密
from blind_watermark import WaterMark

bwm_obj = WaterMark(password_wm=1, password_img=1)
# 原图
bwm_obj.read_img('pic/原图.jpg')
# 水印图
bwm_obj.read_wm('pic/水印.png')
# 打水印后的图
bwm_obj.embed('output/结果.png')
# 注意需要设定水印的长宽 wm_shape
bwm_objextract(filename='output/结果.png', wm_shape=(120, 120), out_wm_name='output/解出的水印.png', )

PyG2Plot：基于 G2Plot 封装的 Python3 可视化库。G2Plot 是蚂蚁集团开源的一个基于图表分类学的可视分析图表库，内置 25+ 常见图表类型。该库是 Python 对 G2Plot 的封装，体验良好，开箱即用
scalene：一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器。Scalene 很快、占用资源少、展示信息全面，可用来排查、优化 Python 程序占用资源过多等问题
pyflame：Uber 开源的 Python 性能分析工具。可以在不修改代码的情况下分析 Python 程序的性能，同时生成火焰图
GeneralNewsExtractor：基于《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》论文用 Python 实现的正文抽取器，可以用来提取 HTML 中正文的内容、作者、标题。
psutil：一个跨平台库的进程和系统资源监控、管理库。用于查看有关正在运行的进程和系统利用率，如 CPU、内存、磁盘、网络等信息。实现了 UNIX 命令行工具提供的许多功能，例如：ps、top、lsof、netstat、ifconfig 等，支持 Linux、Windows、macOS 等系统。学会了这个库，就可以通过 Python 脚本做更多有趣的事情了。查看内存的代码：
```
>>> psutil.virtual_memory()
svmem(total=10367352832, available=6472179712, percent=37.6, used=8186245120, free=2181107712, active=4748992512, inactive=2758115328, buffers=790724608, cached=3500347392, shared=787554304)
>>> psutil.swap_memory()
sswap(total=2097147904, used=296128512, free=1801019392, percent=14.1, sin=304193536, sout=677842944)
```

you-get：一个 Python 写的视频下载工具，下载工具千万个但我仅仅推荐了这个工具。是因为正常情况下载不了视频的网站，用它你就可以方便地下载下来。剩下的要自己去看介绍，不能再多说了🙊

(env) ➜  ~ you-get 'https://v.ifeng.com/c/7msWmwppMPC'
Site:       ifeng.com
Title:      完整版第五期：陈晓卿 中国有俩行当门槛极低——美食圈和摄影圈
Type:       MPEG-4 video (video/mp4)
Size:       0.01 MiB (8578 Bytes)

Downloading 完整版第五期：陈晓卿 中国有俩行当门槛极低——美食圈和摄影圈.mp4
 100% (  0.0/  0.0MB) ├████████████████████┤[1/1]   71 kB/s

Python-100-Days：《Python 100 天从新手到大师》—— Python 的入门学习资料，学习曲线低。非专业人士也能上手学习，适合新手入门
ffmpeg-python：FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。这个是其 Python 的库，可以用该库操作、处理视频和音频。示例代码
```
# 水平翻转视频
import ffmpeg
stream = ffmpeg.input('input.mp4')
stream = ffmpeg.hflip(stream)
stream = ffmpeg.output(stream, 'output.mp4')
ffmpeg.run(stream)
```
better-exceptions：更加友好、实用、漂亮的输出 Python 异常
https://raw.githubusercontent.com/521xueweihan/img/master/hellogithub/36/84720080.png
ds-cheatsheets：Python 在数据科学方面使用库的速查表，包含了 Pandas、Jupyter、SQL、Dask 等。虽然都是些基本的 API 调用，但是用来备忘和速查足以
scrapydweb：Scrapy 爬虫管理平台，支持：Scrapyd 集群管理、日志可视化、定时任务、邮件通知、移动端 UI

click：Python 的第三方库，用于快速创建命令行。支持装饰器方式调用、多种参数类型、自动生成帮助信息等。示例代码如下：

命令任意嵌套
自动帮助页面生成
支持在运行时延迟加载子命令

import click

@click.command()
@click.option("--count", default=1, help="Number of greetings.")
@click.option("--name", prompt="Your name",
              help="The person to greet.")
def hello(count, name):
    """Simple program that greets NAME for a total of COUNT times."""
    for _ in range(count):
        click.echo("Hello, %s!" % name)

if __name__ == '__main__':
    hello()
    
 # 下面为运行效果
$ python hello.py --count=3
Your name: Click
Hello, Click!
Hello, Click!
Hello, Click!

loguru：一个让Python日志日志变得简单的库

tinydb：tinydb python python nosql数据库Web应用、高性能的数据查询。友善的API，示例代码：

>>> from tinydb import TinyDB, Query
>>> db = TinyDB('path/to/db.json')
>>> User = Query()
>>> db.insert({'name': 'John', 'age': 22})
>>> db.search(User.name == 'John')
[{'name': 'John', 'age': 22}]

tenacity：使用该库可以优雅地实现各种需求的重试。示例代码如下

from tenacity import retry, stop_after_attempt

# 通过装饰器，实现遇到异常重试3次
@retry(stop=stop_after_attempt(3)) 
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    response_json = response.json()

text_blind_watermark：给文本加盲水印的 Python 库。通过该项目可以将一段隐秘信息嵌入到明文中，嵌入前后的明文无变化。简单说就是给文本打上隐藏水印，适合在版权保护、数据泄露溯源、数据安全等场景使用，支持 macOS 的 Chrome 浏览器、苹果备忘录、macOS/iPhone 的微信和钉钉等应用。
```
from text_blind_watermark import TextBlindWatermark2

password = 'HelloGitHub'
text = '这句话中有盲水印，你能提取出来吗？'
watermark = 'HelloGitHub'

text_blind_wm = TextBlindWatermark2(password=password)

text_with_wm = text_blind_wm.embed(text=text, watermark=watermark)
print(text_with_wm)
```
23、argos-translate：用 Python 写的开源离线翻译库。该项目是基于 OpenNMT（神经网络机器翻译框架）的离线翻译 Python 库，它不依赖任何第三方翻译接口，支持翻译包括中文在内的 30 多种语言。
26、webdriver_manager：轻松管理
https://github.com/seleniumbase/SeleniumBaseWebDriver 的 Python 库。经常写爬虫的小伙伴应该都遇到过找 WebDriver 路径的情况吧！用了这个项目，将无需一次又一次地重复寻找 WebDriver 在哪里啦。

之前

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(‘/home/user/drivers/chromedriver’)

现在

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())

sqlmap：强大的SQL注入工具。这是一个Python编写的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞，获得数据库服务器的权限。它提供了强大的检测引擎和多种功能，识别数据库类型和版本、包括枚举用户、提权、获取数据等。
airflow：定时任务管理平台，管理和调度各种离线定时任务，自带 Web 管理界面。当定时任务量达到百级别的时候，就无法再使用 crontab 有效、方便地管理这些任务了。该项目就是为了解决了这个问题而诞生的
rq：基于 redis 的简单、轻量级任务队列库。可以帮助理解简单的任务队列模式和设计。使用简单、文档健全，适用于小型项目或简单的场景。
tqdm：强大、快速、易扩展的 Python 进度条库。我想通过下面的示例代码和效果展示图，你会跑去给这个项目来个 Star 的
viztracer：开箱即用的 Python 性能分析工具。这是一款高效、易用的 Python 程序性能分析工具，帮助开发者调试代码和分析性能瓶颈。它针对性能追踪做了优化，尽可能减少对被分析程序的性能影响，支持时间线追踪、多进程分析和模块化追踪等功能，并生成直观、交互式的分析报告。来自 @孤胆枪手的分享

安装

pip install viztracer

生成分析报告

viztracer my_script.py arg1 arg2

可视化查看报告

vizviewer result.json

-newspaper：强大的提取 Web 的内容、文章的库，支持多种语言，安装命令 pip3 install newspaper3k。示例代码：

huey：结合redis实际的轻量任务列表，但是支持能力还是很多的：

多进程、多线程、协程
任务指定时间执行
任务执业失败重试
结果存储

jurigged：Python的热重载工具。这是一个专门为Python提供热重载功能的库，它支持在程序运行时更新Python代码，从而重新启动程序。

# Loop over a function
jurigged --loop function_name script.py
jurigged --loop module_name:function_name script.py
# Only stop on exceptions
jurigged --xloop function_name script.py

vulture：Python的“死”代码侦探。这是一个Python的静态代码分析工具，它可以查出Python项目中未使用的代码，只需一条命令，就可以清理没用和无效的Python函数、变量和代码片段。
proxy_pool：proxy_pool：基于 Python 的自建代理 IP 池服务，通过网络爬虫抓取互联网上免费的代理 IP，本地校验、剔除失效的代理IP，从而实现高可用的代理 IP 池。最后使用 Flask 搭建提供代理 IP 服务，包括代理池刷新、无效代理删除、代理获取等。该项目设计文档详细、模块结构简明易懂，同时适合爬虫新手更好的学习爬虫技术

aredis：一款基于 Python3 asyncio 的异步 redis 客户端，支持对于单实例，连接池，哨兵以及集群。作者希望可以找到志同道合的小伙伴集思广益，一起维护、优化。示例代码如下

   >>> import asyncio
   >>> from aredis import StrictRedis
   >>>
   >>> async def example():
   >>>      client = StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
   >>>      await client.flushdb()
   >>>      await client.set('foo', 1)
   >>>      assert await client.exists('foo') is True
   >>>      await client.incr('foo', 100)
   >>>
   >>>      assert int(await client.get('foo')) == 101
   >>>      await client.expire('foo', 1)
   >>>      await asyncio.sleep(0.1)
   >>>      await client.ttl('foo')
   >>>      await asyncio.sleep(1)
   >>>      assert not await client.exists('foo')
   >>>
   >>> loop = asyncio.get_event_loop()
   >>> loop.run_until_complete(example())

algorithms：基本算法、数据结构的 Python 实现
mycli：mycli 是一个带语法高亮、自动补全的 MySQL 命令行客户端工具。例如，连接数据库方法：mycli -h localhost -u 用户名数据库
python-fire：Fire 是 Google 开源的 Python 库，可自动将您的代码转变成 CLI，无需您做任何额外工作。您不必定义参数，设置帮助信息，或者编写定义代码运行方式的 main 函数。相反，您只需从 main 模块调用“Fire”函数，其余工作全部交由 Python Fire 来完成。示例代码如下：
```
import fire
class Example(object):
    def hello(self, name='world'):
        """Says hello to the specified name."""
        return 'Hello {name}!'.format(name=name)

def main():
    fire.Fire(Example)
if __name__ == '__main__':
    main()
```
locust：模拟用户行为的负载测试工具，包含友好的 Web 页面
flask-limiter：一个 Flask 的扩展库，它可以根据访问者的 IP 限制其访问频率、次数等
glances：一个可以让你一目了然你的系统情况（类 (h)top）的工具，它界面友好，安装方便：pip install glances
qrcode Python 写的生成动态、彩色、各式各样的二维码
textfilter：基于某 1w 词敏感词库，用 Python 实现几种不同的过滤方式。用于过滤敏感词的实用模块
Young：基于 Tornado 框架、MongoDB 数据库，写的功能丰富的社区项目。
python-guide：Requests 库的作者——kennethreitz，写的 Python 入门教程。不单单是语法层面的，涵盖项目结构、代码风格，进阶、工具等方方面面
algorithm：老齐的 Python 算法教程

其它

sql-injection-payload-list：关于 SQL 注入知识的集合。该项目解释了什么是 SQL 注入和一些常见的例子，以及如何发现、利用、防范各种 SQL 注入漏洞。
system-design：系统设计从入门到面试。该教程从基础协议讲起，然后介绍常见的数据库、消息队列等服务，最后是面试和实际的案例分析。内容循序渐进、图文并茂，强烈推荐大家学习。
checkchan-dist：网页内容监控工具。能监测网页内容变化，并发送异动通知，可用来跟踪网站内容、追番剧和小说。
彩票：年会抽奖程序。基于Express + Three.js的3D球体抽奖项目，能够自定义正文、图片和抽奖规则，还支持一键进入抽奖抽奖员
vue-color-avatar：纯前端实现的矢量风格头像生成网站。可以通过搭配不同的素材，生成个性化头像。该项目使用 Vite + Vue3 开发，能够帮助前端初学者熟悉 Vue3 语法并掌握项目搭建的相关知识
makegirlsmoe_web：动漫角色图片生成工具。支持：选择发色、发型、眼睛、皮肤、微笑、风格等等特征生成二次元图片。自定义生成可爱的二次元头像，二次元界福音。在线尝试
semi-design：抖音开源的中后台前端解决方案。包含设计语言、React 组件、主题，开箱即用可快速搭建美观的 React 应用
```
使用 TypeScript
强大的主题定制
国际化
支持 SSR
```
spy-debugger：远程调试手机页面和抓包的工具。操作简单仅需手机和电脑在同一个 WIFI 下，即可在实现真机调试页面
Knot：一款 iOS 抓包工具。实现了 HTTP(S) 解析、流量解析、多格式导出、证书管理以及过程分析等
mitmproxy：基于 Python 语言开发的抓包工具。支持命令行、Web 平台的形式展示抓包结果，还能通过 Python 引用库来拦截、控制响应和请求。下图展示为命令行使用界面（类 vim 操作）
iDataV：大屏数据可视化项目集合
hyper：基于 Electron 的超高颜值终端工具。颜值即正义不仅在找对象时有用，挑工具时也同样奏效。它支持包括 Windows、Linux、macOS 等主流操作系统快下载试试，让你的终端漂亮得不像实力派
vulhub：一个面向大众的开源漏洞环境集合。Vulhub 中包含了 180 余个丰富且真实的漏洞与其相应的环境，无需 Docker 知识即可通过一条简单的命令，跑起来一个存在某个漏洞的完整应用。安全研究人员能够方便地复现与研究漏洞，省去了学习复杂的部署知识、寻找有漏洞的旧版本应用、搭建依赖的服务等麻烦，从而可以快速验证修复方案
cool-admin-midway：一款基于 Node.js+midway.js 的后台权限管理系统。它开源免费不仅能够快速开发增删改查的需求，还支持 Serverless、Docker 等多种方便的部署方式，不管是用来学习如何开发管理后台，还是快速开发都是不错的选择
ferry：基于 Gin + Vue + Element UI 前后端分离的工单系统。该系统是集工单统计、任务钩子、权限管理、灵活配置流程与模版等等功能，帮助减少跨部门之间的沟通，提升工作效率与工作质量，减少不必要的工作量与人为出错率
13、流浪者：开源的探险表格记录与分享平台。该项目是用于记录和管理用户的户外探险表格的网络平台，帮助您保存珍贵的行程数据。它采用Go+Svelte开发，提供上传、保存、查看（多种视图）和分享冒险表格的功能，并支持自托管。
free-font：免费可商用的字体集合。这个项目收录的都是免费可商用的字体，并且仔细地标记出了商用时是否需要获取授权等细节
honeyed-words-generator：一个“土味情话”在线生成项目。支持生成图片、分享二维码，在线访问。你们先看，我看完被撩到了我先去静静
https://github.com/nordtheme/nord
北极、北蓝色调的色调。
总共有十六种精心挑选的暗淡色彩，营造出舒适而又丰富多彩的氛围。
遵循极简扁平的风格，旨在打造清晰、简洁、优雅的设计。语法高亮旨在确保代码的重要部分不受干扰，具有良好的可读性，并能快速直观地区分不同的语法元素。
Nord 由四个命名的调色板组成，为黑暗和明亮的氛围设计提供不同的句法含义和色彩效果。

机器学习

DeOldify：一款可以给老旧照片上色的项目。该项目基于深度学习实现了对黑白图像和视频进行着色的功能
stable-diffusion：可以根据文字生成图片的模型。只要输入一段文字描述，就能得到一张由 AI 生成的图片，除此之外该项目还支持将粗糙的草图转化成精致的艺术图片
spleeter：基于 Tensorflow 实现的音轨分离工具。可以用于提取音乐中的人声、鼓、钢琴等乐器

snownlp：一个 Python 写的自然语言处理库。使用简单、功能强大，支持中文分词、词性标注、情感分析等

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞')
s.words         # [u'这个', u'东西', u'真心',
                #  u'很', u'赞']
s.tags          # [(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'),
                #  (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
                #  (u'赞', u'Vg')]
s.sentiments    # 0.9769663402895832 positive的概率