我们分析了近10000个Python开源项目，精选出最实用的Top5！
人生苦短，越来越多的人，都开始用Python了。Python 语言易学，且开发高效，用 python 语言开发的开源项目活跃度很高，Python领域优秀的开源软件层出不穷，关注一个好的开源软件，对一个开发者来说可以带来很多益处。或者你可以很好地运用这个开源软件，成为它的一个用户；或者你可以阅读它的源码，从中学习技巧；甚至你可以通过参与该软件的开发，来获得经验和名声。只要用心，每一个好的开源软件都是一座富矿。
但寻找好的项目资源，费时又费力，成了头号难题。现在，好消息来了！我们比较了近10000个Python开源项目，精选出了目前最活跃的5个！
1、排名第一位的当然是有关机器学习的Google开源项目 TensorFlow，TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值统计计算的开源项目，此项目一经公布就有过万的 star 和 fork，被广泛的用于机器学习和深度神经网络方面的研究。
项目代码的官方链接如下： https://github.com/tensorflow/models
2、排名第二位的是python web 方向的新贵 Flask，Flask 是一个微型的 Python Web 开发框架，它基于WSGI工具箱和 jinja2模板引擎，可以最灵活最快速的配置开发属于自己的 Python Web站点。
项目代码的官方链接如下： https://github.com/pallets/flask
3、排名第三位的是python web 方向的经典 Django，Django 是一个采用 M-V-T 设计模式的 Web 框架。在Django中，由于控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 编程更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)。使用 Django，我们可以迅速创建高品质、易维护、和数据库驱动的Web服务程序，尤其对不甚熟悉数据库操作的建站同学来说，如获至宝。
项目代码的官方链接如下： https://github.com/django/django
4、排名第四位的是功能测试框架 pytest，pytest 是一个成熟的全功能的Python测试框架，可以帮助你更好的写出自动化测试程序，它能适应从简单的单元测试到复杂的集成测试在内的全功能测试，并且支持众多的插件开发。
项目代码的官方链接如下： https://github.com/pytest-dev/pytest
5、排名第五位的是数据采集工具 scrapy，scrapy 是一个优秀的网络数据爬虫框架，用户只需定制开发几个模块就可以轻松的实现一个完善的网络爬虫，用其来抓取网页内容数据以及各种图片文件等非常方便；Scrapy 还提供了多种类型的爬虫基类，如 BaseSpider 和sitemap等；Scrapy被广泛的运用于数据挖掘、网络监测和自动化测试等领域。
项目代码的官方链接如下： https://github.com/scrapy/scrapy
需要说明的是以上的排名是根据代码submit 和 fork 的活跃度的排名，仅仅反映的是开源代码的受欢迎程度，并非就是企业市场应用的火爆度，注意区别，你要根据自己的需求选择合适你项目的python 开源框架和工具。
总结：
每一位程序员，每天大部分时间都是在和代码打交道。但是对于广大的普通用户来说，最重要的不是代码，而是代码最终生成的应用程序。但是，每个项目都从头开始自己一行一行码代码，是非常不现实的事情。所以，开源项目就是我们在实践过程中最宝贵的资源。
开源项目对程序员来说意义非凡，可以大大提升软件开发速度，让自己花些时间，好好看看上面这些可能被你错过了的 Python 开源项目吧！你可以从这些开源的python项目中学到很多，你也可以为python项目做贡献。
