现在最流行的开源头软件，现在最流行的开源头软件有哪些

服装百科 | 2024-08-10| 3

1. 现在最流行的开源头软件有哪些

源头货源APP是不容错过的购物软件。

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2. 常用开源软件

开源就是将某个项目的源码部分或者全部公开。。这样可以让大家都看到。。方便别人学习。。

同时别人对这部分的代码有意见或看法的时候，可以向你提出。。或者在你已经开源的代码基础上做拓展。。变形。

3. 有名的开源软件

它们的主要区别在于以下几点：

1.平台支持：MWorks是一个开源软件，可在多个操作系统上运行，包括Mac OS X、Linux和Windows。而天洑软件则仅支持Windows操作系统。

2.编程语言：MWorks使用C++编写，开发者需要具备一定的编程知识。而天洑软件则提供了可视化编程界面，使得使用者无需编写代码即可完成实验设计。

3.功能和灵活性：MWorks提供了丰富的功能和灵活性，可以支持多种类型的实验设计，包括行为、眼动、脑电等。天洑软件的功能相对简单，主要适用于行为实验设计。

4.社区支持：由于MWorks是一个开源软件，有着广泛的用户社区和开发者社区，用户可以通过在线文档、邮件列表和论坛等渠道获取支持和解决问题。天洑软件则相对独立，用户需要通过官方网站或客服渠道获取支持。

4. 当前比较主流的开源版本有

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！

5. 适合开源的软件有

兄弟，如果你用一个多月的linux还没有见过linuxkernel的话，我只能说你没有用心去学，而只是玩儿linux罢了。linux内核源代码就在linux文件系统中，它的存放目录就在：/usr/src下面。

所谓的开源顾名思义就是开放源代码，在linux中用的大多数的软件都是开放源代码的，你可以在那些为linux提供应用软件厂商的官方网站上去下载它们的完整的源代码来阅读和修改，但是尊从gnu的规则，你对源代码的修改，也要开放源代码并上传到网络中，供大家来做进一步的改进。

6. 现在最流行的开源头软件有哪些平台

nationz是一款加密输入法的软件，nationz这款软件十分注重用户个人隐私，用户发出的短信，邮件等等都可以通过输入法这个软件转化为密文发送给朋友，防止别人的偷窥或者泄露，软件输入即加密，从源头保证信息传输与存储安全，点对点加解密，经授权后才能解密信息。

7. 现在最流行的开源头软件有哪些呢

是正品。源头货源APP是不容错过的购物软件。

8. 目前有哪些开源软件

开源的BI框架有很多，每个框架都有其优缺点，选择最好的框架需要根据实际需求和项目情况来进行评估和比较。以下是一些比较流行的开源BI框架：

1. Apache Superset：Apache Superset是一个用Python编写的现代化BI工具，支持数据探索、建立交互式仪表板、数据可视化等功能。它可以连接多种数据源，包括SQL数据库、NoSQL数据库、云存储等。

2. Metabase：Metabase是一款简单易用的开源BI工具，提供了数据探索、查询、仪表板、数据可视化等功能。它支持多种数据源，包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Amazon Redshift等。

3. Redash：Redash是一款开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括SQL数据库、NoSQL数据库、云存储等。它提供了数据查询、数据可视化、仪表板等功能，可以方便地与其他工具集成。

4. Pentaho：Pentaho是一个全面的开源BI解决方案，包括ETL（Extract-Transform-Load）、数据分析、报表和仪表板等功能。它支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、云存储等。

5. JasperReports：JasperReports是一个Java开发的报表生成工具，支持多种数据源，包括SQL数据库、XML、JSON等。它提供了报表设计、数据可视化、打印输出等功能。

需要根据实际需求和项目情况来选择最合适的开源BI框架。比如，如果需要快速建立交互式仪表板，可以考虑Apache Superset；如果需要简单易用的工具，可以考虑Metabase；如果需要全面的BI解决方案，可以考虑Pentaho等。

9. 十大开源软件

1 Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。不过这种特性，已经有其他库完成了，sqlalchemy.

2 Flask

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。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。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3 Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个理想框架。不过现在与众多的框架比较，Tornado已经被抛在了后面，Django已经超过了它，更不说其他框架了，只能说Tornado使用纯python开发的性能还是不能与其他框架借助于cython开发的性能相比。

4 web.py

web.py 是一个Python 的web 框架，它简单而且功能强大。web.py 是公开的，无论用于什么用途都是没有限制的。而且相当的小巧，应当归属于轻量级的web 框架。但这并不影响web.py 的强大，而且使用起来很简单、很直接。在实际应用上，web.py 更多的是学术上的价值，因为你可以看到更多web 应用的底层，这在当今“抽象得很好”的web 框架上是学不到的：)

5 Aiohttp

高性能异步web框架，既有客户端的也有服务端的，还支持web-socket

6 Sanic

与flask类似，并支持异步

7 Vibora

旨在成为最快的python web框架。vibora的高性能依赖于 cython实现的uvloop异步框架及cython实现的http_parser, 再加上一些cython构建的web组件，比如模板，user-route等。目前还处于测试阶段。

8 Bottle

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

9 Falcon

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

10 weppy

性能优于flask的一个全栈web框架