Github 2024-01-23 Python开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计，今日(2024-01-23统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：

系统设计指南

• 创建周期：2507 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Other
• Star数量：241693 个
• Fork数量：42010 次
• 关注人数：241693 人
• 贡献人数：109 人
• Open Issues数量：413 个
• Github地址：https://github.com/donnemartin/system-design-primer.git

系统设计指南是一个开源项目，帮助个人学习如何设计大规模系统并为系统设计面试做准备。它还包括Anki记忆卡，以便有效学习。

yt-dlp: 一个增强版的youtube-dl分支

• 创建周期：1184 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：The Unlicense
• Star数量：64607 个
• Fork数量：5309 次
• 关注人数：64607 人
• 贡献人数：385 人
• Open Issues数量：1422 个
• Github地址：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp.git
• 项目首页: https://discord.gg/H5MNcFW63r

yt-dlp是youtube-dl的一个分支，具有额外的功能和修复，重点是添加新功能和补丁，同时与原始项目保持最新。它包括详细的安装说明，更新/发布文件，依赖关系，编译，使用和选项，配置，格式选择，修改元数据，插件，嵌入示例等。它还集成了SponsorBlock，用于标记/删除YouTube视频中的赞助部分，并更改了默认格式排序选项，以获得更高分辨率和更好的编解码器。

gpt4free存储库：强大语言模型的集合

• 创建周期：300 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：GNU General Public License v3.0
• Star数量：51769 个
• Fork数量：12716 次
• 关注人数：51769 人
• 贡献人数：168 人
• Open Issues数量：107 个
• Github地址：https://github.com/xtekky/gpt4free.git
• 项目首页: https://discord.gg/XfybzPXPH5

官方的gpt4free存储库是由@hlohaus维护，@xtekky编写的强大语言模型的集合。用户被鼓励通过反馈表提供改进建议。该项目旨在根据调查结果进行各种改进，包括增强文档、更新提供商状态列表、创建教程、改进包装器以及增强稳定性和兼容性。

ChatGPT Telegram Bot: 重新定义聊天体验

• 创建周期：414 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：4469 个
• Fork数量：1561 次
• 关注人数：4469 人
• 贡献人数：17 人
• Open Issues数量：76 个
• Github地址：https://github.com/father-bot/chatgpt_telegram_bot.git

ChatGPT Telegram Bot是一个旨在将ChatGPT体验重新打造成Telegram Bot的开源项目，提供无延迟和无限制的聊天环境。用户可以部署自己的机器人，也可以使用提供的机器人。

少样本语音克隆的高质量TTS模型

• 创建周期：9 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：4367 个
• Fork数量：411 次
• 关注人数：4367 人
• 贡献人数：24 人
• Open Issues数量：65 个
• Github地址：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

该项目专注于使用最少的语音数据来训练高质量的文本到语音（TTS）模型，实现少样本语音克隆。该项目的GitHub页面上提供了演示视频。

Taipy: 数据科学家和机器学习工程师的生产就绪Web应用程序工具

• 创建周期：704 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：4006 个
• Fork数量：302 次
• 关注人数：4006 人
• 贡献人数：33 人
• Open Issues数量：176 个
• Github地址：https://github.com/Avaiga/taipy.git
• 项目首页: https://www.taipy.io

Taipy 是一个面向数据科学家和机器学习工程师设计的开源工具，可以快速将数据和AI算法转化为可投入生产的Web应用程序。它可以帮助构建Web应用程序，而无需学习新的语言或全栈框架，让用户专注于数据和AI算法，而不必担心开发和部署的复杂性。

TaskWeaver：代码优先的数据分析任务执行框架

• 创建周期：134 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：3620 个
• Fork数量：596 次
• 关注人数：3620 人
• 贡献人数：14 人
• Open Issues数量：25 个
• Github地址：https://github.com/microsoft/TaskWeaver.git
• 项目首页: https://microsoft.github.io/TaskWeaver/

TaskWeaver是一个代码优先的代理框架，通过编码片段解释用户请求，并有效地协调各种插件形式的函数，以有状态地执行数据分析任务。

使用AlphaCodium进行代码生成：从提示工程到流程工程

• 创建周期：9 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
• Star数量：1670 个
• Fork数量：103 次
• 关注人数：1670 人
• 贡献人数：5 人
• Open Issues数量：2 个
• Github地址：https://github.com/Codium-ai/AlphaCodium.git
• 项目首页: https://www.codium.ai

该项目是论文《使用AlphaCodium进行代码生成：从提示工程到流程工程》的官方实现。它涉及代码生成中的提示工程和流程工程。

CamP Zip-NeRF: Google Research存储库的分支

• 创建周期：4 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：374 个
• Fork数量：19 次
• 关注人数：374 人
• 贡献人数：1 人
• Open Issues数量：7 个
• Github地址：https://github.com/jonbarron/camp_zipnerf.git

CamP Zip-NeRF是Google Research存储库的一个分支，包含了两篇论文Zip-NeRF和CamP的JAX代码。它适用于那些不想下载更大的Google Research存储库的人。这些代码是用于研究目的，应相应地使用。

CrewAI实验项目

• 创建周期：10 天
• 开发语言：Python
• Star数量：204 个
• Fork数量：41 次
• 关注人数：204 人
• 贡献人数：1 人
• Open Issues数量：3 个
• Github地址：https://github.com/majacinka/crewai-experiments.git

该项目涉及对本地模型以及通过API可用的模型进行实验，特别关注使用CrewAI来执行各种任务，例如检查创业点子，利用Google SERP和Reddit Scraper构建AI新闻简报，以及开发电子邮件分类器。