Python 趋势周报，按周浏览往期 GitHub,Gitee 等最热门的Python开源项目，入选的项目主要参考GitHub Trending,部分参考了Gitee和其他。排名不分先后，都是当周相对热门的项目。
入选公式＝70%GitHub Trending+20%Gitee+10%其他
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| # | 2024年第1周 | 2024年1月2日 |
|---|---|---|
| 1 | Moviepy | 一个用于视频编辑的Python库。它提供了一种简单而强大的方式来处理视频文件，包括： 剪辑 合并 裁剪 旋转 缩放 添加文本 添加音频等。例如，如果我们使用MoviePy模块对视频进行截取GIF，把截取的GIF进行ASCII字符转换[2]。 最后将被ASCII字符转换成的图片合并成新视频，再添加背景音乐，就可以实现B站特别火的字符画视频。 |
| 2 | wireshark | 一款开源的网络协议分析工具，旨在帮助网络管理员和安全专业人员监视和解析网络流量。它最初是由Gerald Combs创建的，起初命名为Ethereal。Wireshark允许用户捕获和查看网络上流动的数据，以便分析网络问题、调查安全事件或学习网络协议。 |
| 3 | De4py | 一款高级 python 反混淆器，拥有漂亮的用户界面和一系列高级功能，可帮助恶意软件分析师和反向工程师对 python 文件等进行反混淆。De4py 支持一些流行的混淆器，例如：Jawbreaker、BlankOBF、PlusOBF、Wodx、Hyperion、pyobfuscate.com 混淆器 |
| 4 | shynet | 一个现代、隐私友好、详细的网络分析，无需 cookie 或 JS 即可运行。 Shynet 是 "Skynet" 和 "shy" 的合成词。其理念是，它既能为你提供大量有用信息（Skynet），又能尊重访客的隐私（shy）。 它无需 cookie 即可工作，因此你不需要任何侵入性 cookie 通知。它收集的数据刚好够用，但还不足以令人毛骨悚然。它是开源的，旨在自我托管。你甚至可能会发现该界面易于使用。 |
| 5 | EmotiVoice | 一个强大的开源 TTS 引擎，支持中英文双语，包含 2000 多种不同的音色，以及特色的情感合成功能，支持合成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。 EmotiVoice 提供一个易于使用的 Web 界面，还有用于批量生成结果的脚本接口。 |
| 6 | pyvideotrans | 视频翻译工具，可将一种语言的视频翻译为另一种语言和配音的视频。 语音识别基于 openai-whisper 离线模型、文字翻译使用google|baidu|chatGPT翻译接口，文字合成语音使用 Microsoft Edge tts。 |
| 7 | Awesome-Love-Code | 表白代码收藏馆~谁说程序猿不懂浪漫 |
| 8 | modelscope | 个“模型即服务”(MaaS)平台，旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型，并简化在实际应用中使用AI模型的流程。ModelScope库使开发人员能够通过丰富的API设计执行推理、训练和评估，从而促进跨不同AI领域的最先进模型的统一体验。 ModelScope Library为模型贡献者提供了必要的分层API，以便将来自 CV、NLP、语音、多模态以及科学计算的模型集成到ModelScope生态系统中。所有这些不同模型的实现都以一种简单统一访问的方式进行封装，用户只需几行代码即可完成模型推理、微调和评估。同时，灵活的模块化设计使得在必要时也可以自定义模型训练推理过程中的不同组件。ModelScope开源了数百个(当前700+)模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音、多模态、科学计算等，其中包含数百个SOTA模型。用户可以进入ModelScope网站(modelscope.cn)的模型中心零门槛在线体验，或者Notebook方式体验模型。 |
| 9 | yt-dlp | 基于 YouTube-dl 的分支项目，同时也基于不再活跃的 youtube-dlc 进行开发。该项目旨在添加补丁、特性和改进，保持与官方项目的同步更新。yt-dlp 提供了更多的选项和功能，使用户能够更灵活地下载 YouTube 视频和内容，满足各种下载需求。 |
| 10 | manim | Manim（Mathematical Animation Engine）是一个用于创建数学动画的开源引擎。它主要用于制作高质量的数学动画，特别是数学概念和公式的可视化呈现。Manim是由社区驱动的项目，其目标是使数学教育和研究更具可视化和吸引力。 |
| 11 | google-images-download | 允许我们一次性从 Google 上下载数百张图片到本地计算机。此工具的工作方式是安装库、使用命令、将所需的关键字作为参数，以及让该工具发挥其神奇的作用。本质上是在google images 索引中搜索带有指定关键字的图片，找到后就进行下载。 |
| 12 | Photon | 个使用 Python 构建的功能强大且易于使用的 web 爬虫程序。s0md3v 的轻量级和快速爬虫遵循开源智能框架的指导方针和方法，该框架允许收集和分析从开放或公共来源获取的信息。 Photon 可以从中抓取信息的许多来源包括： URL，包括带参数的URL 社交媒体账户、电子邮件 pdf、png、XML文档等文件 子域 JavaScript文件 Photon 以有组织的方式保存所有提取的信息，甚至可以导出为 JSON 文件。该工具还提供了各种选项来自定义它的工作方式，比如控制超时，排除一些 url 等等。 |
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分类： Python开源项目周排行标签： TTS PDF 图片 Markdown 抓包 混淆器 MaaS
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