Arrow
我們知道 Python 已經內置了好幾個處理時間相關的庫，但是對于時間以及時區(qū)間的轉換并不清晰，操作起來略繁瑣，而 Arrow 可以彌補這個問題，它提供了更友好的方法，方便我們對時間，日期，格式化等操作。
項目地址：
https://github.com/crsmithdev/arrow
start：6.1k
thefuck
這個名字一看就厲害啊，我們常常會使用到命令行，但有時候會對一些命令不是很熟悉，或者說偶爾出現打錯命令的情況，然后有人就用 Python 搞了這個項目，當你輸錯命令的時候，你只要再輸一個 “fuck”，就能馬上更正你的命令。很牛逼有沒有，以前我們一遇到不爽的，說句 woc 也沒什么鳥用，但是在這里遇到不爽的，說句 fuck 還真能幫你解決問題：
項目地址：
https://github.com/nvbn/thefuck
star：4w+
face_recognition
這是一個強大、簡單、易上手的人臉識別開源項目，并且配備了完整的開發(fā)文檔和應用案例，特別是兼容樹莓派系統(tǒng)。
項目地址：
https://github.com/ageitgey/face_recognition
star：2.7w+
learn-regex
學習正則表達式的正確姿勢，上次剛好看到這個項目，留意了下，發(fā)現這算是很全面的正則學習資料了：
項目地址：
https://github.com/ziishaned/learn-regex
star：2.7w+
musicbox
這個項目好玩，直接使用命令行來運行操作網易云音樂，是不是很 geek 咧：
媽媽再也不用擔心我在 Linux 無法好好的聽歌了。
PaddlePaddle Models
PaddlePaddle 提供了豐富的計算單元，使得用戶可以采用模塊化的方法解決各種學習問題。在此Repo中，我們展示了如何用 PaddlePaddle來解決常見的機器學習任務，提供若干種不同的易學易用的神經網絡模型。
地址：
https://github.com/PaddlePaddle/models
vipstone/faceai
一款入門級的人臉、視頻、文字檢測以及識別的項目：
地址：
https://github.com/vipstone/faceai
AiLearning
機器學習 - MachineLearning - ML、深度學習 - DeepLearning - DL、自然語言處理 NLP：
地址：
https://github.com/apachecn/AiLearning
Algorithm_Interview
2018/2019/校招/春招/秋招/算法/機器學習(Machine Learning)/深度學習(Deep Learning)/自然語言處理(NLP)/C/C++/Python/面試筆記：
地址：
https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
learn_python3_spider
python爬蟲教程系列、從0到1學習python爬蟲，包括瀏覽器抓包，手機APP抓包，如 fiddler、mitmproxy，各種爬蟲涉及的模塊的使用，如：requests、beautifulSoup、selenium、appium、scrapy等，以及IP代理，驗證碼識別，Mysql，MongoDB數據庫的python使用，多線程多進程爬蟲的使用，css 爬蟲加密逆向破解，JS爬蟲逆向，爬蟲項目實戰(zhàn)實例等：
純粹自賣自夸
項目地址：
https://github.com/wistbean/learn_python3_spider
star數量：3.6k
12306
這是用 Python 開發(fā)的 12306 購票助手，它實現了自動打碼，自動登錄，撿漏，候補等功能。用 Python 幫你搶票，還是可以的。雖然國慶沒用到，這不春節(jié)馬上要到了么？到時可以用上來。
這個項目已經有 1.6w+ star，作者也一直在維護。
項目地址：
https://github.com/testerSunshine/12306
d2l-zh
這是一本《動手學深度學習》教材，面向中文讀者，源代碼都在這里面了，能運行，可以討論。1.3w+ 的star，內容如下：
項目地址：
https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
httpx
這個是建立在 requests 之上的庫，聲稱是 Python 下一代的 http ，使用方式：
requests 有的功能它都有，沒有的功能它也有：
項目地址：
https://github.com/encode/httpx
pandas-profiling
我們知道數據分析有個 pandas 框架，而這個項目就是繼承 pandas 的， 它幾乎可以做到一行代碼快速對數據進行可視化分析：
這里一行代碼就可以直接生成可視化數據：
項目地址：
https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling
WeRoBot
這是一個 Python 開發(fā)的微信公眾號框架，有些朋友如果是基于微信公眾號開發(fā)的話，可以不用自己造輪子了，這個框架可以節(jié)省你很多時間：
項目地址：
https://github.com/offu/WeRoBot
PySimpleGUI
你可以使用它簡單的創(chuàng)建用戶界面，PySimpleGUI 同時支持 Python2 和 Python3。它將 tkinter、Qt、WxPython、Remi 轉化為可移植的人性化 Pythonic 接口，搞出來的用戶界面可以運行在 Linux、Mac OS、Windows 系統(tǒng)上。
一個最簡單的例子：
GitHub地址：
https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI
star：2.4k
yagmail
yagmail 是我見過實現 Python 發(fā)送郵件這個功能用到的最短的代碼：
甚至可以一行搞定：
群發(fā)郵件也是 easy 啦：
GitHub地址：
https://github.com/kootenpv/yagmail
star：1.6k
wtfpython
顧名思義，what the fxxk Python ，這名字一看就有趣，這個項目意在收集 Python 中那些難以理解和反人類直覺的例子以及鮮為人知的功能特性，并嘗試討論這些現象背后真正的原理。
說白了，也就是你看到那樣的 Python 例子，會不自覺的脫口而出：“what the fxxk ，這是什么鬼？”
GitHub地址：
https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn
star：9.1k
faker
faker 就是假，不夠 real ，我們有時候在寫代碼的時候需要一些假數據進行測試，有了 faker 之后，你就再也不用自己整一些“張三”、“李四”、“隔壁老王” 了。
想要中文“假數據”也有：
GitHub地址：
https://github.com/joke2k/faker
star：8.7k
pelican
這個也是厲害，pelican 可以快速生成一個網站，我來給你演示一下：
創(chuàng)建一個目錄：
進入：
然后直接輸入命令：pelican-quickstart。
回答各種沙雕網站問題：
然后就完事了，隨便搞個 md 文件：
保存一波之后，在你當前的目錄創(chuàng)建一個 content 文件，把你編輯的這個文件塞進去。
然后輸入 pelican content：
接著輸入 pelican --listen 就可以預覽你的網站了：
是不是很爽？怎一個帥字了得？
GitHub地址：
https://github.com/getpelican/pelican
star：9.2k
FastAPI
FastAPI是一個基于 Python3.6+ 構建的高性能 web 框架，使用它可以很快的簡單寫一些 API 接口。
舉個例子：
接著可以安裝 uvicorn 后運行起來：
監(jiān)聽 8000 端口了，可以通過 http://127.0.0.1:8000 進行訪問：
除此之外，它基于 Swagger 還能直接生成接口文檔，省了你大量寫接口文檔的時間：
還能直接測試接口：
項目地址：
https://github.com/tiangolo/fastapi
star數：6k
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
這是一個輕量級的人臉檢測模型，針對邊緣計算設備設計的輕量人臉檢測模型，默認FP32精度下（.pth）文件大小為 1.04~1.1MB。
項目地址：
https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
star數量：3.9k
you-get
安裝完 you-get 就能通過一個命令下載網上的在線視頻了：
牛逼的是，現在它已經能夠支持大部分主流的在線視頻網站的下載：
項目地址：
https://github.com/soimort/you-get
star數量：28.4k
Fire
這個庫的方便之處在于，他可以讓任何 Python 項目快速自動生成命令行接口，不用自己寫 docstring 就可以生成，而且只需要用 Fire 調用一下就可以了，舒服！
一個官方的例子：
通過 python 運行：
python calculator.py
項目地址：
https://github.com/google/python-fire
star數量:16.9k
