作為程式員，你在Github上見過的最有趣的項目是什麼？
今天老K要分享8個我個人認為最有意思的、Github上的項目。包含不同的程式設計語言和形式，平時學習或者工作遇到瓶頸，可以試試這些項目放松、調整一下。
内容較多，建議收藏，友善以後随時檢視。
wtfpython
- url: https://github.com/satwikkansal/wtfpython
- star: 32000
- fork: 2500
- watch: 763
這個項目介紹了一些有趣而又鮮為人知的Python特性，集合了大量代碼片段。
中文網址請點選->https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/robertparley/wtfpython-cn
cascadia-code
- url: https://github.com/microsoft/cascadia-code
- star: 21000
- fork: 704
- watch: 242
這是微軟開源的一個項目，能将輸出的字元組合成等寬的新字形。組合效果如下：
p5.js
- url: https://github.com/processing/p5.js
- star: 18000
- fork: 2700
- watch: 493
這是一個 JavaScript 創意程式設計庫，可以用來繪圖、實作藝術創意等。
隻要會JS代碼就可以用它畫出許多有趣的圖形和内容。文檔齊全能夠快速上手，還有線上編輯器。
官網->https://p5js.org/
示例代碼：
function setup() {
createCanvas(640, 480);
}
function draw() {
if (mouseIsPressed) {
fill(0);
} else {
fill(255);
}
ellipse(mouseX, mouseY, 80, 80);
}
python-small-examples
- url: https://github.com/jackzhenguo/python-small-examples
- star: 7200
- fork: 1700
- watch: 284
有趣且實用的Python代碼示例合集。涉及到各種Python基礎小技巧、檔案操作、機器學習、繪圖等内容示例。
代碼如下：
# pyecharts 繪制水球圖示例
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Liquid, Page
from pyecharts.globals import SymbolType
def liquid() -> Liquid:
c = (
Liquid()
.add("lq", [0.67, 0.30, 0.15])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Liquid"))
)
return c
liquid().render('./img/liquid.html')
adarkroom
- url: https://github.com/doublespeakgames/adarkroom
- star: 6000
- fork: 1500
- watch: 265
這是一款有趣的文字冒險類遊戲。
支援中文，能在浏覽器、iOS 和 Android 裝置上運作。
線上試玩位址->http://adarkroom.doublespeakgames.com/
ElectronBot
- url: https://github.com/peng-zhihui/ElectronBot
- star: 5600
- fork: 1400
- watch: 187
B站大神稚輝君自制的桌面級小機器人。
它具備USB通信顯示畫面功能和手勢識别及人體關鍵節點檢測。
這裡的全部開發資料和SDK，可以讓你也制作出一個這樣的機器人
AIAlpha
- url: https://github.com/VivekPa/AIAlpha
- star: 1400
- fork: 426
- watch: 128
使用機器學習來預測股票，有趣的項目。可以用它來試着對比一下股票
運作步驟如下：
git clone https://github.com/VivekPa/AlphaAI.git
cd AlphaAI
pip install -r requirements.txt
python run.py DeepMoji
- url: https://github.com/bfelbo/DeepMoji
- star: 1400
- fork: 312
- watch: 51
通過NLP自然語言處理技術，将自然語言文本轉化成 emoji 表情圖。
首先通過機器學習了解文字表達的情感，然後傳回幾個感情相近的emoji表情。
該項目是機器學習的練手項目，易于學習，包含了機器學習項目該有的大部分内容，比如：執行個體、模型、資料、測試、源碼等。
以上就是我在Github上看到過的幾個有趣的項目，分享給大家。
如果你也喜歡這些項目，記得給老K點個贊哦~
我之前還分享過一些Github上熱門項目，有需要的同學可以直接點選下方連結擷取：
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結束語
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