本文我们将和大家介绍 GitHub 上 9 月份最受欢迎的 11 个Python开源项目，在这些项目中，你有在用或用过哪些呢？
https://github.com/TheAlgorithms/Python Star 14125
用Python实现的所有算法，不过创建者表示这些仅用于演示目的。Python标准库中有许多种类的实现，出于性能原因要好得多。
https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese Star 7199
2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记
https://github.com/apachecn/awesome-algorithm Star 5395
Leetcode 题解 (跟随思路一步一步撸出代码) 及经典算法实现
https://github.com/donnemartin/system-design-primer Star 50239
该项目是关于如何设计大型系统，以及如何应对系统设计面试。系统设计是一个很宽泛的话题。在互联网上，关于系统设计原则的资源也是多如牛毛。这个仓库就是这些资源的组织收集，它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统。
https://github.com/Eloston/ungoogled-chromium Star 5966
ungoogled-chromium 是开源的 Chromium 衍生版，由它的名字不难看出，这个基于 Chromium 的浏览器项目移除了 Chromium 中和 Google 相关的内容。让浏览器在运行过程中不再和 Google 服务器交互。
https://github.com/tensorflow/models Star 42707
一个Tensorflow库，里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程，旨在更好的维护，测试，并与最新的TensorFlow API保持同步最新。
TensorFlow实现模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research
TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials
https://github.com/vinta/awesome-python Star 56171
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受Python开发者的青睐。
https://github.com/rg3/youtube-dl Star 42711
youtube-dl是一个用来从YouTube.com网站上下载视频文件的命令行工具。它采用Python开发，运行时需要Python的解释环境。支持多个OS平台，支持众多视频网站(见附图)国内优酷、土豆、新浪和搜狐，国外YouTube等赫然在列。
https://github.com/keras-team/keras Star 34379
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。特性：
● 可以快速简单的设计出原型（通过总模块化、极简性、和可扩展性）
● 同时支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合
● 支持任意的连接方案(包括多输入和多输出）
● 支持GPU和CPU
https://github.com/mahmoud/boltons Star 4363
Boltons是拥有超过220个BSD许可的、纯Python实用工具集合，Boltons有极简单的架构，保持一致与独立，着眼于尽可能广泛的维护用例和使用模式。
https://github.com/Yorko/mlcourse.ai Star 2731
这是一套开放、免费的机器学习课程，课程为期10周，包含5大主题12个部分。
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