Python有开发桌面程序的开源项目吗？

一、Python有开发桌面程序的开源项目吗？

Reddit - 社交分享网站，最早用Lisp开发，在2005年转为pythonEVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发Blender - 以C与Python开发的开源3D绘图软件Google - 谷歌在很多项目中用python作为网络应用的后端NASA - 美国宇航局，从1994年起把python作为主要开发语言YouTube - 视频分享网站，在某些功能上使用到pythonAutodesk Maya - 3D建模软件，支持python作为脚本语言国内的话 目前腾讯的测试语言统一为python网易，腾讯，搜狐，金山，豆瓣，都用Python

二、开源与python的区别？

开源与Python是两个不同的概念，它们之间存在以下区别：

1. 定义：开源（Open Source）是指软件或程序的源代码可以被公开查看、使用、修改和分发的一种授权方式。Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强等特点，广泛应用于软件开发、数据分析等领域。

2. 范围：开源适用于软件、程序、操作系统等各个领域，不仅限于编程语言。Python是一种编程语言，用于编写软件和程序。

3. 授权：开源软件的授权方式一般采用开放源代码许可证，例如GNU通用公共许可证（GPL）、麻省理工学院许可证（MIT）等。Python语言本身也是开源的，使用Python编写的程序可以遵循不同的开源协议。

4. 使用方式：开源意味着任何人都可以访问、修改和使用软件的源代码。对于Python，开源让用户能够自由地使用Python编写程序，并且可以共享、修改和分发这些程序。

5. 社区和生态系统：开源软件通常有一个庞大的社区和生态系统，其中开发者和用户可以共同参与软件的开发、维护和改进。Python语言也有一个活跃的社区，提供了丰富的库和工具，方便开发人员使用和扩展Python的功能。

总结起来，开源是一种授权方式，使软件的源代码公开可用。而Python是一种开源的编程语言，具有开放源代码、易用性和广泛的社区支持等特点。因此，开源与Python之间是有区别的。

三、python开源库原理？

Python的官方文档中有专门一个叫Python/C API的文档，是Python暴露给用户来编写模块的api，是用纯c语言的，直接编译生成dll或so动态链接库，改扩展名为pyd就可以放到python目录下的DLL文件夹里，在Python里直接import就行。

用这种方式你就基本能彻底理解Python中一切皆对象的概念，所有的所有都是一个叫PyObject的东西，就连代码块都是一个叫PyCode的东西。也会让你逐渐注意到Python的垃圾回收机制里引用计数的东西，每次处理PyObject都需要考虑引用计数要不要加1，什么时候加1，这些都是手动的。

看了其他回答，有用cpython来调c++动态链接库的，傻子才会这么干，low的一批。有用boost Python的，那玩意最近貌似不支持跨python版本了，其实boost Python就是对Python/C api进行封装。

四、python开源库怎么编译？

在Python中，大多数开源库不需要编译，因为它们是用Python编写的，可以直接在解释器中运行。但是，如果你想将Python代码编译成可执行文件或者加密保护你的代码，你可以使用一些工具，如PyInstaller、py2exe或Cython。

这些工具可以将Python代码转换为可执行文件或C/C++代码，并生成与操作系统兼容的二进制文件。

你可以根据你的需求选择适合的工具，并按照其文档提供的指南进行编译。

五、请推荐几个比较优秀的Python开源项目，用来学习的？

许多开发者都有定期浏览GitHub的习惯，对于GitHub上如此众多的项目，有人不断分享，有人不断Mark。每个人浏览的时候，都会注意到Star的数量，它代表着这个项目的热度，我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望对你有帮助，排名如下：

1、机器学习系统 tensorflow

https://github.com/tensorflow/tensorflowStar 68481

Google的TensorFlow是最流行的开源AI库之一。它的高计算效率，丰富的开发资源使它被企业和个人开发者广泛采用。TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

2、oh-my-zsh

https://github.com/robbyrussell/oh-my-zshStar 58473

oh-my-zsh是基于zsh的功能做了一个扩展，方便的插件管理、主题自定义，以及漂亮的自动完成效果。Zsh和bash一样，是一种Unix shell，但大多数Linux发行版本都默认使用bash shell。但Zsh有强大的自动补全参数、文件名、等功能和强大的自定义配置功能。

3、命令行HTTP工具包 httpie

https://github.com/jakubroztocil/httpieStar 31248

HTTPie是一个命令行HTTP客户端，提供命令行交互方式来访问HTTP服务。其目标是使CLI与Web服务的交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求。

4、shell命令行拓展 thefuck

https://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckStar 30532

首先这个项目的名字就很引人注目，取名为thefuck的原因是任何情况下你想说“我操”，你都可以用得到thefuck。theFuck是一个高可配置的应用，用户可以开启或关闭规则、配置UI、设置规则选项还有进行其他的操作。Fuck的UI很简单，它允许用户通过（上下）箭头的方式在修正过的命令列表中进行选择，使用Enter来确认选择，Ctrl+C来跳出程序。不足的是在Python标准库中没有办法在非Windows下不通过curses来读取键盘输入。

5、微型Python框架 Flask

https://github.com/pallets/flaskStar 29399

Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而，Flask 保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。

6、Python Web框架 Django

https://github.com/django/djangoStar 27899

Django是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web 应用程序框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)，称为MTV模式。使用 Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

7、jQuery-File-Upload

https://github.com/blueimp/jQuery-File-UploadStar 27398

jQuery File Upload是一个jQuery图片上传组件，支持多文件上传、取消、删除，上传前缩略图预览、列表显示图片大小，支持上传进度条显示；支持各种动态语言开发的服务器端。

8、Python的HTTP客户端库 requests

https://github.com/requests/requestsStar 27210

requests是Python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用 requests而不用urllib2呢？以为Python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一个简单的功能就需要一大堆代码。 看了requests的文档，确实很简单，尤其适合懒人。

9、计算机系统配置管理器 ansible

https://github.com/ansible/ansibleStar 25132

Ansible 提供一种最简单的方式用于发布、管理和编排计算机系统的工具，你可在数分钟内搞定。Ansible是一个模型驱动的配置管理器，支持多节点发布、远程任务执行。默认使用SSH进行远程连接。无需在被管理节点上安装附加软件，可使用各种编程语言进行扩展。

10、Web 爬虫框架 scrapy

https://github.com/scrapy/scrapyStar 22407

Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。

11、Python 的机器学习项目 scikit-learn

https://github.com/scikit-learn/scikit-learnStar 20908

scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib 构建。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。

12、神经网络库 keras

https://github.com/fchollet/kerasStar 19132

Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。keras的几大特点：文档齐全、上手快速、纯Python编写、关注度高更新迅速、论坛活跃、就是运行速度不太快，当有的人就是不care速度。

13、Web服务器 Tornado

https://github.com/tornadoweb/tornadoStar14178

Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，最早由 Friendfeed开发。通过使用非阻塞 IO，Tornado可以处理数以万计的开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。Tornado跟其他主流的Web服务器框架（主要是Python框架）不同是采用epoll非阻塞IO，响应快速，可处理数千并发连接，特别适用用于实时的Web服务。

14、Python解释器 CPython

https://github.com/python/cpythonStar 12609

CPython是用C语言实现的Python解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python解释器。除了CPython以外，还有用JAVA实现的Jython和用.NET实现的IronPython，使Python方便地和JAVA程序、.NET程序集成。另外还有一些实验性的Python解释器比如PyPy。

CPython是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括C语言）交互的外部函数接口。

15、工具包 CNTK

https://github.com/Microsoft/CNTKStar 12225

来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。 这部分归功于 CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在与该公司的网络化GPU系统（称之为Azure GPU Lab）匹配之后，它将能够训练深度神经网络来识别语音，让Cortana 虚拟助理的速度达到以前的十倍。 去年4月的时候，CNTK就已经面向研究人员开放，只是当时的开源授权限制颇多。不过现在，它已经彻底开放了，而深度学习的初创者们将最为受益。

以上就是我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望能帮到大家！

六、基于threejs的开源项目？

基于Three.js的开源项目有Augmented Reality表现、3D图像处理、3D数据可视化等，比如AR.js、KinectAzure.js、Data-Driven Documents等。

七、ocr开源项目推荐？

以下是一些常用的OCR开源项目推荐：1. Tesseract：由谷歌开发的OCR引擎，支持超过100种语言。它具有较高的准确性和速度，且易于使用。2. OCRopus：基于Tesseract的OCR开源项目，提供了一套完整的OCR工具包，包括图像预处理、版面分析和文本提取等功能。3. CuneiForm：俄罗斯开发的OCR引擎，支持多种语言，适用于扫描文档的OCR识别。4. GOCR：一款小巧的OCR引擎，适用于处理低分辨率图像和扫描文档。5. Ocrad：一款基于模板的OCR引擎，具有较高的准确性和速度。6. EasyOCR：基于Tesseract的Java开源OCR项目，支持多种语言和字体。7. DeepOCR：基于深度学习的OCR项目，使用深度神经网络模型进行文本识别，具有较高的准确性。以上仅是一些较为常用的OCR开源项目，你可以根据自己的需求选择最适合的项目。

八、Autocut开源项目介绍？

Autocut是一个基于Python和OpenCV的开源项目，旨在通过自动化图像处理和文本识别技术，从大量PDF文档中提取表格数据并转化为可编辑的Excel或CSV格式。

它支持多线程处理、自动识别表头和表格边框、自动拆分合并单元格等功能，可大大提高表格数据处理的效率和准确性。同时，它也具有良好的可扩展性和自定义性，可根据不同需求进行二次开发和定制化。

九、什么叫开源项目？

开源项目（Open Source，开放源码)被非盈利软件组织(美国的Open Source Initiative协会)注册为认证标记，并对其进行了正式的定义，用于描述那些源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用、修改和发行也不受许可证的限制。

十、用python写的程序必须开源吗？

不要求，但是你简单发布的话，因为python是脚本，所以别人就一定能拿到源代码（得到源代码和开源不一样）。