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## 前言
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PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
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我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以**搜索Github项目**[**PyHubWeekly**](https://github.com/Jackpopc/PyHubWeekly)，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，**欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目**~
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本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：
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- **igcommit**
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- **pyxelate**
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- **automl**
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- **salt**
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- **public-apis**
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下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
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## igcommit
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**Star：105**
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git是一个非常强大，但是管理起来又相对麻烦的一款版本控制工具，为了保证代码的整洁性、一致性、安全性，我们需要人工进行非常多的检视工作。
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如果是Python、php这类脚本语言还好，毕竟代码量相对较少，但是，如果是C++、Java，需要耗费很大功夫在代码的检视方面。
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[**igcommit**](https://github.com/innogames/igcommit)提供一种pre-receive钩子，使得当提交代码时能够提前与服务器端代码进行校验和规范检查，如果不符合要求则会直接拒绝，能够很大程度上减少代码检视工作量。它主要有如下特性：
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- 支持`BUGFIX`、`FEATURE`、`WIP`等标签验证
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- 支持CSS、Go、Python、php、html等语法检查
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- 能够验证json、yaml、xml等数据格式
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- 坚持提交摘要的格式
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- 校验提交者信息和邮件地址
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**安装配置**
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```shell
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pip install igcommit
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ln -s igcommit-receive /home/git/repositories/myproject.git/hooks/pre-receive
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```
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**示例**
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```shell
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=== CheckDuplicateCommitSummaries on CommitList ===
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ERROR: summary "Add nagios check for early expiration of licenses" duplicated 2 times
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=== CheckCommitSummary on 31d0f6b ===
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WARNING: summary longer than 72 characters
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=== CheckCommitSummary on 6bded65 ===
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WARNING: past tense used on summary
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=== CheckCommand "flake8" on src/check_multiple.py at 6bded65 ===
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INFO: line 10 col 5: E225 missing whitespace around operator
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INFO: line 17 col 80: E501 line too long (122 > 79 characters)
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INFO: line 17 col 85: E203 whitespace before ','
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=== CheckCommitMessage on 6fdbc00 ===
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WARNING: line 7 is longer than 80
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WARNING: line 9 is longer than 80
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```
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## pyxelate
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**Star：319**
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[**pyxelate**](https://github.com/sedthh/pyxelate)是一款生成图像像素艺术照的工具，它通过对图像进行下采样，然后结合无监督学习生成调色板合成衣服像素图片。
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**安装**
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```shell
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pip3 install git+https://github.com/sedthh/pyxelate.git
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```
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**示例**
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```python
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from pyxelate import Pyxelate
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from skimage import io
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = io.imread("kobe.jpg")
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# generate pixel art that is 1/14 the size
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height, width, _ = img.shape
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factor = 3
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colors = 16
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dither = True
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p = Pyxelate(height // factor, width // factor, colors, dither)
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img_small = p.convert(img) # convert an image with these settings
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_, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 16))
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axes[0].imshow(img)
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axes[1].imshow(img_small)
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plt.show()
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```
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**输出结果**
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## automl
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**Star：557**
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[**automl**](https://github.com/google/automl)是有Google Brain刚开源不到一周的一款自动机器学习项目，此项目包含了与AutoML相关的模型和库的列表。
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由于项目刚开源，所以列表中只包含了谷歌最新目标检测模型EfficientDet，该模型在模型大小、计算量方面都对比于当前最优秀的模型有了很大的提升。
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## salt
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**Star：10.7k**
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[**salt**](https://github.com/saltstack/salt)是一款由Python开发的应用集中管理平台，设计最初的目的是用于远程执行系统，但是经过多年的丰富和晚上，现在具备如下几项主要功能，
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- 远程执行
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- 监控
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- 配置管理
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这款工具比较适合于运维人员使用，它能够批量在大量的服务器上执行命令，对多种任务进行综合管理、文件分发。
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## public-apis
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**Star：72.5k**
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我们总是在网上看到很多好用的工具或者网站，你是否想过自己实现一款解决某项痛点的工具？
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[**public-apis**](https://github.com/public-apis/public-apis)是一个软件和web开发的免费api的集合，它涵盖内容包括但不限于，
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- 动漫
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- 艺术设计
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- 日历
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- 数据验证
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- 金融
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- 事件
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- 音乐
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- 机器学习
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- 购物
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- 社交
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- ...
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我们可以找到自己需要的api，然后给它封装一层外壳，形成一款完整易用的产品。例如，可以使用Python的一些web开发框架或者javascript库React、Vue写一个前端，这些api作为后端，这样就成了一款web应用。当然，也可以使用PyQt、tkinter、PySimpleGUI开发一款分发工具。
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