許多開發者都有定期瀏覽GitHub的習慣，對於GitHub上如此眾多的專案，有人不斷分享，有人不斷Mark。每個人瀏覽的時候，都會注意到Star的數量，它代表著這個專案的熱度，我盤點GitHub上Python語言中最火的15個開源專案。希望對你有幫助，排名如下：
https://github.com/tensorflow/tensorflowStar 68481
Google的TensorFlow是最流行的開源AI庫之一。它的高計算效率，豐富的開發資源使它被企業和個人開發者廣泛採用。TensorFlow是一個採用資料流圖，用於數值計算的開源軟體庫。TensorFlow最初由Google大腦小組（隸屬於Google機器智慧研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網路方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。
https://github.com/robbyrussell/oh-my-zshStar 58473
oh-my-zsh是基於zsh的功能做了一個擴充套件，方便的外掛管理、主題自定義，以及漂亮的自動完成效果。Zsh和bash一樣，是一種Unix shell，但大多數Linux發行版本都預設使用bash shell。但Zsh有強大的自動補全引數、檔名、等功能和強大的自定義配置功能。
https://github.com/jakubroztocil/httpieStar 31248
HTTPie是一個命令列HTTP客戶端，提供命令列互動方式來訪問HTTP服務。其目標是使CLI與Web服務的互動儘可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法傳送任意HTTP請求。
https://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckStar 30532
首先這個專案的名字就很引人注目，取名為thefuck的原因是任何情況下你想說“我操”，你都可以用得到thefuck。theFuck是一個高可配置的應用，使用者可以開啟或關閉規則、配置UI、設定規則選項還有進行其他的操作。Fuck的UI很簡單，它允許使用者透過（上下）箭頭的方式在修正過的命令列表中進行選擇，使用Enter來確認選擇，Ctrl+C來跳出程式。不足的是在Python標準庫中沒有辦法在非Windows下不透過curses來讀取鍵盤輸入。
https://github.com/pallets/flaskStar 29399
Flask是一個微型的Python開發的Web框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask使用BSD授權。Flask也被稱為“microframework”，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有預設使用的資料庫、窗體驗證工具。然而，Flask 保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、檔案上傳、各種開放式身份驗證技術。
https://github.com/django/djangoStar 27899
Django是 Python 程式語言驅動的一個開源模型-檢視-控制器（MVC）風格的Web 應用程式框架。但是在Django中，控制器接受使用者輸入的部分由框架自行處理，所以 Django裡更關注的是模型(Model)、模板(Template)和檢視(Views)，稱為MTV模式。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以建立高品質、易維護、資料庫驅動的應用程式。
https://github.com/blueimp/jQuery-File-UploadStar 27398
https://github.com/requests/requestsStar 27210
requests是Python的一個HTTP客戶端庫，跟urllib，urllib2類似，那為什麼要用 requests而不用urllib2呢？以為Python的標準庫urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一個簡單的功能就需要一大堆程式碼。 看了requests的文件，確實很簡單，尤其適合懶人。
https://github.com/ansible/ansibleStar 25132
Ansible 提供一種最簡單的方式用於釋出、管理和編排計算機系統的工具，你可在數分鐘內搞定。Ansible是一個模型驅動的配置管理器，支援多節點發布、遠端任務執行。預設使用SSH進行遠端連線。無需在被管理節點上安裝附加軟體，可使用各種程式語言進行擴充套件。
https://github.com/scrapy/scrapyStar 22407
Scrapy是Python開發的一個快速,高層次的螢幕抓取和Web抓取框架，使用者只需要定製開發幾個模組就可以輕鬆的實現一個爬蟲，用來抓取網頁內容以及各種圖片，非常之方便。Scrapy用途廣泛，可以用於資料探勘、監測和自動化測試。
Scrapy吸引人的地方在於它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種型別爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等。
https://github.com/scikit-learn/scikit-learnStar 20908
scikit-learn是一個Python的機器學習專案。是一個簡單高效的資料探勘和資料分析工具。基於NumPy、SciPy和matplotlib 構建。基於BSD源許可證。scikit-learn的基本功能主要被分為六個部分，分類，迴歸，聚類，資料降維，模型選擇，資料預處理。
https://github.com/fchollet/kerasStar 19132
Keras是一個極簡的、高度模組化的神經網路庫，採用Python（Python 2.7-3.5.）開發，能夠執行在TensorFlow和Theano任一平臺，好專案旨在完成深度學習的快速開發。keras的幾大特點：文件齊全、上手快速、純Python編寫、關注度高更新迅速、論壇活躍、就是執行速度不太快，當有的人就是不care速度。
https://github.com/tornadoweb/tornadoStar14178
Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，最早由 Friendfeed開發。透過使用非阻塞 IO，Tornado可以處理數以萬計的開放連線，是long polling、WebSockets和其他需要為使用者維護長連線應用的理想選擇。Tornado跟其他主流的Web伺服器框架（主要是Python框架）不同是採用epoll非阻塞IO，響應快速，可處理數千併發連線，特別適用用於實時的Web服務。
https://github.com/python/cpythonStar 12609
CPython是用C語言實現的Python直譯器，也是官方的並且是最廣泛使用的Python直譯器。除了CPython以外，還有用JAVA實現的Jython和用.NET實現的IronPython，使Python方便地和JAVA程式、.NET程式整合。另外還有一些實驗性的Python直譯器比如PyPy。
CPython是使用位元組碼的直譯器，任何程式原始碼在執行之前先要編譯成位元組碼。它還有和幾種其它語言（包括C語言）互動的外部函式介面。
https://github.com/Microsoft/CNTKStar 12225
來自微軟公司的CNTK工具包的效率，“比我們所見過的都要瘋狂”。 這部分歸功於 CNTK可藉助圖形處理單元（GPU）的能力，微軟自稱是唯一公開“可擴充套件GPU”功能的公司。（從單機上的1個、延伸至超算上的多個）在與該公司的網路化GPU系統（稱之為Azure GPU Lab）匹配之後，它將能夠訓練深度神經網路來識別語音，讓Cortana 虛擬助理的速度達到以前的十倍。 去年4月的時候，CNTK就已經面向研究人員開放，只是當時的開源授權限制頗多。不過現在，它已經徹底開放了，而深度學習的初創者們將最為受益。
許多開發者都有定期瀏覽GitHub的習慣，對於GitHub上如此眾多的專案，有人不斷分享，有人不斷Mark。每個人瀏覽的時候，都會注意到Star的數量，它代表著這個專案的熱度，我盤點GitHub上Python語言中最火的15個開源專案。希望對你有幫助，排名如下：
1、機器學習系統 tensorflowhttps://github.com/tensorflow/tensorflowStar 68481
Google的TensorFlow是最流行的開源AI庫之一。它的高計算效率，豐富的開發資源使它被企業和個人開發者廣泛採用。TensorFlow是一個採用資料流圖，用於數值計算的開源軟體庫。TensorFlow最初由Google大腦小組（隸屬於Google機器智慧研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網路方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。
2、oh-my-zshhttps://github.com/robbyrussell/oh-my-zshStar 58473
oh-my-zsh是基於zsh的功能做了一個擴充套件，方便的外掛管理、主題自定義，以及漂亮的自動完成效果。Zsh和bash一樣，是一種Unix shell，但大多數Linux發行版本都預設使用bash shell。但Zsh有強大的自動補全引數、檔名、等功能和強大的自定義配置功能。
3、命令列HTTP工具包 httpiehttps://github.com/jakubroztocil/httpieStar 31248
HTTPie是一個命令列HTTP客戶端，提供命令列互動方式來訪問HTTP服務。其目標是使CLI與Web服務的互動儘可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法傳送任意HTTP請求。
4、shell命令列拓展 thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckStar 30532
首先這個專案的名字就很引人注目，取名為thefuck的原因是任何情況下你想說“我操”，你都可以用得到thefuck。theFuck是一個高可配置的應用，使用者可以開啟或關閉規則、配置UI、設定規則選項還有進行其他的操作。Fuck的UI很簡單，它允許使用者透過（上下）箭頭的方式在修正過的命令列表中進行選擇，使用Enter來確認選擇，Ctrl+C來跳出程式。不足的是在Python標準庫中沒有辦法在非Windows下不透過curses來讀取鍵盤輸入。
5、微型Python框架 Flaskhttps://github.com/pallets/flaskStar 29399
Flask是一個微型的Python開發的Web框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask使用BSD授權。Flask也被稱為“microframework”，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有預設使用的資料庫、窗體驗證工具。然而，Flask 保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、檔案上傳、各種開放式身份驗證技術。
6、Python Web框架 Djangohttps://github.com/django/djangoStar 27899
Django是 Python 程式語言驅動的一個開源模型-檢視-控制器（MVC）風格的Web 應用程式框架。但是在Django中，控制器接受使用者輸入的部分由框架自行處理，所以 Django裡更關注的是模型(Model)、模板(Template)和檢視(Views)，稱為MTV模式。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以建立高品質、易維護、資料庫驅動的應用程式。
7、jQuery-File-Uploadhttps://github.com/blueimp/jQuery-File-UploadStar 27398
8、Python的HTTP客戶端庫 requestshttps://github.com/requests/requestsStar 27210
requests是Python的一個HTTP客戶端庫，跟urllib，urllib2類似，那為什麼要用 requests而不用urllib2呢？以為Python的標準庫urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一個簡單的功能就需要一大堆程式碼。 看了requests的文件，確實很簡單，尤其適合懶人。
9、計算機系統配置管理器 ansiblehttps://github.com/ansible/ansibleStar 25132
Ansible 提供一種最簡單的方式用於釋出、管理和編排計算機系統的工具，你可在數分鐘內搞定。Ansible是一個模型驅動的配置管理器，支援多節點發布、遠端任務執行。預設使用SSH進行遠端連線。無需在被管理節點上安裝附加軟體，可使用各種程式語言進行擴充套件。
10、Web 爬蟲框架 scrapyhttps://github.com/scrapy/scrapyStar 22407
Scrapy是Python開發的一個快速,高層次的螢幕抓取和Web抓取框架，使用者只需要定製開發幾個模組就可以輕鬆的實現一個爬蟲，用來抓取網頁內容以及各種圖片，非常之方便。Scrapy用途廣泛，可以用於資料探勘、監測和自動化測試。
Scrapy吸引人的地方在於它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種型別爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等。
11、Python 的機器學習專案 scikit-learnhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learnStar 20908
scikit-learn是一個Python的機器學習專案。是一個簡單高效的資料探勘和資料分析工具。基於NumPy、SciPy和matplotlib 構建。基於BSD源許可證。scikit-learn的基本功能主要被分為六個部分，分類，迴歸，聚類，資料降維，模型選擇，資料預處理。
12、神經網路庫 kerashttps://github.com/fchollet/kerasStar 19132
Keras是一個極簡的、高度模組化的神經網路庫，採用Python（Python 2.7-3.5.）開發，能夠執行在TensorFlow和Theano任一平臺，好專案旨在完成深度學習的快速開發。keras的幾大特點：文件齊全、上手快速、純Python編寫、關注度高更新迅速、論壇活躍、就是執行速度不太快，當有的人就是不care速度。
13、Web伺服器 Tornadohttps://github.com/tornadoweb/tornadoStar14178
Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，最早由 Friendfeed開發。透過使用非阻塞 IO，Tornado可以處理數以萬計的開放連線，是long polling、WebSockets和其他需要為使用者維護長連線應用的理想選擇。Tornado跟其他主流的Web伺服器框架（主要是Python框架）不同是採用epoll非阻塞IO，響應快速，可處理數千併發連線，特別適用用於實時的Web服務。
14、Python直譯器 CPythonhttps://github.com/python/cpythonStar 12609
CPython是用C語言實現的Python直譯器，也是官方的並且是最廣泛使用的Python直譯器。除了CPython以外，還有用JAVA實現的Jython和用.NET實現的IronPython，使Python方便地和JAVA程式、.NET程式整合。另外還有一些實驗性的Python直譯器比如PyPy。
CPython是使用位元組碼的直譯器，任何程式原始碼在執行之前先要編譯成位元組碼。它還有和幾種其它語言（包括C語言）互動的外部函式介面。
15、工具包 CNTKhttps://github.com/Microsoft/CNTKStar 12225
來自微軟公司的CNTK工具包的效率，“比我們所見過的都要瘋狂”。 這部分歸功於 CNTK可藉助圖形處理單元（GPU）的能力，微軟自稱是唯一公開“可擴充套件GPU”功能的公司。（從單機上的1個、延伸至超算上的多個）在與該公司的網路化GPU系統（稱之為Azure GPU Lab）匹配之後，它將能夠訓練深度神經網路來識別語音，讓Cortana 虛擬助理的速度達到以前的十倍。 去年4月的時候，CNTK就已經面向研究人員開放，只是當時的開源授權限制頗多。不過現在，它已經徹底開放了，而深度學習的初創者們將最為受益。