興趣是最好的老師,HelloGitHub 就是幫你找到興趣!

簡介
分享 GitHub 上有趣、入門級的開源專案,
這是一個面向編程新手、熱愛編程、對開源社區感興趣 人群的月刊,月刊的內容包括:各種編程語言的專案、讓生活變得更美好的工具、書籍、學習筆記、教程等,這些開源專案大多都是非常容易上手,而且非常 Cool,主要是希望大家能動手用起來,加入到開源社區中,
- 會編程的可以貢獻代碼
- 不會編程的可以反饋使用這些工具中的 Bug
- 幫著宣傳你覺得優秀的專案
- Star 專案??
在瀏覽、參與這些專案的程序中,你將學習到更多編程知識、提高編程技巧、找到編程的樂趣,
🎉 最后 HelloGitHub 這個專案就誕生了 🎉
以下為本期內容|每個月 28 號發布最新一期|點擊查看往期內容
C 專案
1、htop:互動式行程查看工具,可代替 top 命令,用了這庫后,我基本不用 top 命令了

C# 專案
2、ToolGood.Words:一款高性能非法詞、敏感詞檢測庫,還支持繁體簡體互換、獲取拼音首字母、獲取拼音字母、拼音模糊搜索等功能
string s = "中國|國人|zg人";
string test = "我是中國人";
StringSearch iwords = new StringSearch();
iwords.SetKeywords(s.Split('|'));
var b = iwords.ContainsAny(test);
Assert.AreEqual(true, b);
var f = iwords.FindFirst(test);
Assert.AreEqual("中國", f);
var all = iwords.FindAll(test);
Assert.AreEqual("中國", all[0]);
Assert.AreEqual("國人", all[1]);
Assert.AreEqual(2, all.Count);
var str = iwords.Replace(test, '*');
Assert.AreEqual("我是***", str);
C++ 專案
3、workflow:搜狗開源的 C++ 服務器引擎,支撐搜狗幾乎所有后端 C++ 在線服務,包括所有搜索服務、云輸入法、廣告等,每日處理超百億請求,這是一個設計輕盈優雅的企業級程式引擎,可以滿足大多數 C++ 后端開發需求
CSS 專案
4、flexboxfroggy:一個幫助學習 CSS flexbox 知識的在線游戲,游戲一共 24 關,通俗易懂的解釋了 flex 布局,適合初學者,并且支持中文,可以在 settings 中選擇語言,在線試玩

Go 專案
5、go-diagrams:用 Go 語言畫架構圖的工具,想畫架構圖不知道用什么工具?會 Go 的小伙伴可以試試這個庫,通過撰寫 Go 代碼來繪制架構圖,介面使用方便,但檔案太簡單了,示例代碼:
d, err := diagram.New(diagram.Filename("app"), diagram.Label("App"), diagram.Direction("LR"))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
dns := gcp.Network.Dns(diagram.NodeLabel("DNS"))
lb := gcp.Network.LoadBalancing(diagram.NodeLabel("NLB"))
cache := gcp.Database.Memorystore(diagram.NodeLabel("Cache"))
db := gcp.Database.Sql(diagram.NodeLabel("Database"))
dc := diagram.NewGroup("GCP")
dc.NewGroup("services").
Label("Service Layer").
Add(
gcp.Compute.ComputeEngine(diagram.NodeLabel("Server 1")),
gcp.Compute.ComputeEngine(diagram.NodeLabel("Server 2")),
gcp.Compute.ComputeEngine(diagram.NodeLabel("Server 3")),
).
ConnectAllFrom(lb.ID(), diagram.Forward()).
ConnectAllTo(cache.ID(), diagram.Forward())
dc.NewGroup("data").Label("Data Layer").Add(cache, db).Connect(cache, db)
d.Connect(dns, lb, diagram.Forward()).Group(dc)
if err := d.Render(); err != nil {
log.Fatal(err)
}

6、gorched:Go 語言寫的終端游戲 Scorched Earth,它讓我想起了“百戰天蟲”這款游戲,有同齡人嗎?一起來回味下

7、ali:能夠實時展示分析的壓力測驗工具,現在壓測工具有很多,這款的亮點在于可以在終端實時展示壓測程序的曲線,一條命令搞定啟動:ali 地址

8、ferry:基于 Gin + Vue + Element UI 前后端分離的工單系統,該系統是集工單統計、任務鉤子、權限管理、靈活配置流程與模版等等功能, 幫助減少跨部門之間的溝通,提升作業效率與作業質量,減少不必要的作業量與人為出錯率

Java 專案
9、retrofit-spring-boot-starter:一個適用于 Spring Boot 專案的輕量級 HTTP Web 框架,使用簡單方便,支持介面化的方式發送 HTTP 請求,底層使用 Retrofit 實作,并支持了諸多功能特性增強,極大簡化開發
/**
* 定義介面
**/
@RetrofitClient(baseUrl = "${test.baseUrl}")
public interface HttpApi {
@GET("person")
Result<Person> getPerson(@Query("id") Long id);
}
/**
* 注入使用
**/
@Service
public class TestService {
@Autowired
private HttpApi httpApi;
public void test() {
// 通過httpApi發起http請求
}
}
10、jmeter:Apache 開源的壓力測驗工具,提供 GUI 操作界面就是可以點點點操作,也可以寫腳本提高測驗的自動化,它還不局限于 Web 測驗,支持更多壓力測驗場景,我身邊 97% 從事測驗相關作業的人都用過它,要不要來看看它的原始碼?純 Java 實作

11、mybatis-plus:一款好用的 Java 操作資料庫框架,MyBatis 增強工具包,提供了一些高效、實用、快捷的功能,使用它可以有效地節省您的開發時間,比如切換資料源,只需修改組態檔
List<User> userList = userMapper.selectList(
new QueryWrapper<User>()
.lambda()
.ge(User::getAge, 18)
);

12、BilibiliTask:嗶哩嗶哩定時自動完成任務專案,該專案借助 GitHub Action 自動完成:每日任務、投幣、直播簽到等,還可以把運行結果推送到微信,是一個解決重復勞動的有趣專案,按照專案首頁的教程,花點時間就能配置好,一勞永逸

JavaScript 專案
13、zooming:純 JS 實作支持移動端的影像縮放庫

14、AnotherRedisDesktopManager:一款支持多語言、多平臺的 redis 桌面管理工具,對比目前其它同型別工具,它擁有更豐富的功能、更高的穩定性和性能,支持集群等功能

15、beeplay:讓你可以用 JS 寫一首“歌”的庫,在線嘗試,實體代碼:
var beeplay = require('beeplay')
beeplay()
.play(null, 2)
.play('D#5', 1/4).play('E5', 1/4).play('F#5', 1/2)
.play('B5', 1/2).play('D#5', 1/4).play('E5', 1/4)
.play('F#5', 1/4).play('B5', 1/4).play('C#6', 1/4).play('D#6', 1/4)
.play('C#6', 1/4).play('A#5', 1/4).play('B5', 1/2)
.play('F#5', 1/2).play('D#5', 1/4).play('E5', 1/4)
.play('F#5', 1/2).play('B5', 1/2)
.play('C#6', 1/4).play('A#5', 1/4).play('B5', 1/4).play('C#6', 1/4)
.play('E6', 1/4).play('D#6', 1/4).play('E6', 1/4).play('C#6', 1/4);
16、vant:由有贊前端團隊開源的移動端組件庫,目前官方提供了 Vue 版本和微信小程式版本,并由社區團隊維護 React 版本,有完善的中英文檔案和示例,60+ 高質量組件,90%+ 單元測驗覆寫率,持續維護 4 年以上

17、Bilibili-Evolved:嗶哩嗶哩增強瀏覽器插件,安裝插件后可支持:下載視頻、洗掉廣告、夜間模式等

Python 專案
18、asciinema:終端記錄工具,忘記錄屏軟體吧,純文本的錄制終端操作的工具,安裝簡單、使用方便,且生成的記錄檔案極小,但需要配合 JS 檔案播放

19、playwright-python:微軟開源的瀏覽器自動化工具,可以用 Python 語言操作瀏覽器啦,支持 Linux、macOS、Windows 系統下的 Chromium、Firefox 和 WebKit 瀏覽器

20、wagtail:目前最強大的開源 Django CMS(內容管理系統)之一,我很少用“最”這個字眼,節省時間就聊聊它驚艷到我的點吧,首先該專案更新、迭代活躍,其次專案首頁提到的功能都是免費的,沒有付費解鎖的騷操作,wagtail 專注于內容管理,不束縛前端實作,有趣的 StreamField 技術讓你的內容變得靈活且不失結構,竟然還支持 A/B 測驗,最后 Google、NASA 他們都在用這個專案

21、redis-memory-analyzer:Redis 實時記憶體分析工具,我比較好奇它是怎么實時獲取 redis 中 key 的情況和資訊,就看了下原始碼 scanner.py 檔案,發現是采用 scan_iter 方法,控制掃描 key 回傳的量,然后通過 yield 減少記憶體占用量,最后再加上 register_script 方法呼叫 Lua 腳本或pipeline 方法提高獲取 key 資訊的效率,分析后感覺這個工具可適用在資料量較大的情況,實時性要求在秒或者分鐘級的場景下

22、practical-python:大佬 David Beazley 開源的 Python 免費入門級教程,他是《Python Cookbook 第三版》、《Python 參考手冊》的作者,教程經過實際的教學實踐、包含課后練習題,在線學習,教程目錄如下:

Swift 專案
23、stats:macOS 選單欄上的監控工具,支持 CPU、GPU、記憶體、網路等監控和多語言

其它
24、ZY-Player:免費無廣告、高顏值+多平臺的桌面視瞥澩播放器,功能如下:
- 全平臺支持 Windows、Mac、Linux
- 視頻源支持自定義, 支持匯入/匯出
- 播放歷史, 自動跳轉歷史進度
- 支持精簡模式, 摸魚劃水
- 顯示豆瓣評分

25、keysim:鍵盤配色預覽工具,“定制”這個操作一聽就很貴,下單之前先這個工具先看看效果吧,避免浪費錢,在線嘗試

26、tabler-icons:一組免費開源的圖示,目前共有 850+ 個圖示,我覺得都挺好看的,您覺得呢?

27、socialify:一鍵自動生成 GitHub 倉庫頭圖,很多 GitHub 開源專案的作者不會用 PS,想要制作一張專案推廣圖就很困難,Socialify 就是幫你解決這個頭疼的問題,在線嘗試

開源書籍
28、Mastering_Go_ZH_CN:《Mastering Go》的中文翻譯版《玩轉 Go》,在線閱讀
29、A-Philosophy-of-Software-Design-zh:《軟體設計的哲學》中文翻譯,在線閱讀
機器學習
30、video-object-removal:通過 Pytorch 實作繪制一個邊界框,即可洗掉視頻中要洗掉的物件,下圖是演示操作,框中紅色是抹掉的部分,洗掉前后的效果對比圖可進到專案首頁查看

31、mlflow:一個簡化機器學習開發的平臺,支持跟蹤實驗、代碼打包、部署模型等,它提供了一套輕量級的 API,可與目前主流機器學習 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等庫輕松整合
# 安裝:$ pip install mlflow
# 啟動:$ mlflow ui
# 示例代碼
import mlflow
mlflow.keras.autolog()
# other keras code
...

32、snownlp:一個 Python 寫的自然語言處理庫,使用簡單、功能強大,支持中文分詞、詞性標注、情感分析等
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(u'這個東西真心很贊')
s.words # [u'這個', u'東西', u'真心',
# u'很', u'贊']
s.tags # [(u'這個', u'r'), (u'東西', u'n'),
# (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
# (u'贊', u'Vg')]
s.sentiments # 0.9769663402895832 positive的概率
最后
如果你發現了 GitHub 上有趣的專案,歡迎在 HelloGitHub 專案提 issues 告訴我們,
CSDN認證博客專家
萌新
轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/qita/198717.html
標籤:AI
