我們分析了近10000個Python開源專案，精選出最實用的Top5！

人生苦短，越來越多的人，都開始用Python了。Python 語言易學，且開發高效，用 python 語言開發的開源專案活躍度很高，Python領域優秀的開源軟體層出不窮，關注一個好的開源軟體，對一個開發者來說可以帶來很多益處。或者你可以很好地運用這個開源軟體，成為它的一個使用者；或者你可以閱讀它的原始碼，從中學習技巧；甚至你可以透過參與該軟體的開發，來獲得經驗和名聲。只要用心，每一個好的開源軟體都是一座富礦。

但尋找好的專案資源，費時又費力，成了頭號難題。現在，好訊息來了！我們比較了近10000個Python開源專案，精選出了目前最活躍的5個！

1、排名第一位的當然是有關機器學習的Google開源專案 TensorFlow，TensorFlow 是一個採用資料流圖，用於數值統計計算的開源專案，此專案一經公佈就有過萬的 star 和 fork，被廣泛的用於機器學習和深度神經網路方面的研究。

專案程式碼的官方連結如下：

2、排名第二位的是python web 方向的新貴 Flask，Flask 是一個微型的 Python Web 開發框架，它基於WSGI工具箱和 jinja2模板引擎，可以最靈活最快速的配置開發屬於自己的 Python Web站點。

專案程式碼的官方連結如下：

3、排名第三位的是python web 方向的經典 Django，Django 是一個採用 M-V-T 設計模式的 Web 框架。在Django中，由於控制器接受使用者輸入的部分由框架自行處理，所以 Django 程式設計更關注的是模型(Model)、模板(Template)和檢視(Views)。使用 Django，我們可以迅速建立高品質、易維護、和資料庫驅動的Web服務程式，尤其對不甚熟悉資料庫操作的建站同學來說，如獲至寶。

專案程式碼的官方連結如下：

4、排名第四位的是功能測試框架 pytest，pytest 是一個成熟的全功能的Python測試框架，可以幫助你更好的寫出自動化測試程式，它能適應從簡單的單元測試到複雜的整合測試在內的全功能測試，並且支援眾多的外掛開發。

專案程式碼的官方連結如下： https://github.com/pytest-dev/pytest

5、排名第五位的是資料採集工具 scrapy，scrapy 是一個優秀的網路資料爬蟲框架，使用者只需定製開發幾個模組就可以輕鬆的實現一個完善的網路爬蟲，用其來抓取網頁內容資料以及各種圖片檔案等非常方便；Scrapy 還提供了多種型別的爬蟲基類，如 BaseSpider 和sitemap等；Scrapy被廣泛的運用於資料探勘、網路監測和自動化測試等領域。

專案程式碼的官方連結如下：

需要說明的是以上的排名是根據程式碼submit 和 fork 的活躍度的排名，僅僅反映的是開原始碼的受歡迎程度，並非就是企業市場應用的火爆度，注意區別，你要根據自己的需求選擇合適你專案的python 開源框架和工具。

總結：

每一位程式設計師，每天大部分時間都是在和程式碼打交道。但是對於廣大的普通使用者來說，最重要的不是程式碼，而是程式碼最終生成的應用程式。但是，每個專案都從頭開始自己一行一行碼程式碼，是非常不現實的事情。所以，開源專案就是我們在實踐過程中最寶貴的資源。

開源專案對程式設計師來說意義非凡，可以大大提升軟體開發速度，讓自己花些時間，好好看看上面這些可能被你錯過了的 Python 開源專案吧！你可以從這些開源的python專案中學到很多，你也可以為python專案做貢獻。

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