python開源

A. python 3.4 開源了嗎

python一直都是開源的好不，Linux下裝python都只能是下載源碼編譯

B. python是完全開源的嗎

是的，Python是完全開源的
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。
 
 Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，  隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。 

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。 Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

C. 去哪裡找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上，Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊，基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，並遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合並超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

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（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基於 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平台。用戶只需使用簡單命令並提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合並、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用於對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基於特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理，應用程序部署，雲配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統，它實現了最先進的目標檢測演算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，調試以及通常與HTTP伺服器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用於從Web下載媒體內容（視頻，音頻，圖像），支持國內外常用的視頻網站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建，它包含一個完整的API，用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，，最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O，Tornado可以擴展到數萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法，用於生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索，它允許藝術家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標准化的環境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）

D. python免費開源嗎

是免費開源的

E. python是開元語言嗎

Python語言是一門通用語言，google的搜索引擎、紐交所的在線交易中間的很多功能都是python語言來完成的，這意味著它能應用在廣泛的編程任務上。幾乎沒有你不能用 Python 完成的工作；
python也是一門腳本語言（通過解釋器來執行，需要源代碼，維護起來非常方便）；
python也屬於開源語言，（不受特定主體的限制，更具有生命力，python語言形成了世界上最大的開源社區，每年貢獻無數的開源的庫）；
python是一門跨平台語言（可以在各類操作系統上運行而無需修改）；
python也是多模型語言，它同時只支持面向過程和面向對象的程序設計，是一種非常靈活的程序設計方式。
python語言本身簡潔，優美,功能超級強大，python非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多「重復造輪子」的工作，可以更快地寫出東西。對於新手的編程之路選擇第一門語言來說是十分適合的。
python語言能用來做些什麼呢？如爬蟲、Web應用開發，系統網路運維，科學與數字計算，3D游戲開發，圖形界面開發，網路編程等等，可以說運用非常廣泛。
大家在選擇自己第一門編程語言之前，要先明確自身想做什麼，創造什麼東西，了解之後再去選擇。python是對於第一次編程的人來說是最為流行的編程語言之一。
以上就是我的回答，希望對你有所幫助

F. 用python寫的程序必須開源嗎

不要求，但是你簡單發布的話，因為python是腳本，所以別人就一定能拿到源代碼（得到源代碼和開源不一樣）。你要不想公開你的源代碼，你可以編譯以後再發布。

G. Python是開源的，它可以被移植到許多平台上是對的還是錯的

當然是

Python 現在是大熱門

H. 有沒有好的python寫的開源wiki

MoinMoin是一個基於Python環境的wiki引擎程序，支持包括中文在內的多語種特性。

主頁是：http://moinmo.in/

I. 請大俠給推薦幾個python搞的開源的項目的例子

Python的開源項目很多呀
比如Twisted，Tornado做web伺服器
wxPython做GUI
Django做網站
還有做科學計算的NumPy等等
這些都是很大的，其他中小型的非常多，在GitHub上有很多可以搜索到。
另外還有基於Python的一些網站，比如很著名的豆瓣，知乎，果殼。
另外非常多網頁游戲的後端都是用Python實現的。雖然這些不開源，但是基本的技術都可以在開源項目里找到原型。

J. python下載要錢嗎

python下載不要錢。它是免費、開源的，在python官網就可以免費下載，使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。

Python優點

Python 是一種不受局限、跨平台的開源編程語言，它功能強大且簡單易學。因而得到了廣泛應用和支持。

ArcGIS 9.0 社區中引入了 Python。此後，Python 被視為可供地理處理用戶選擇的腳本語言並得以不斷發展。每個版本都進一步增強了 Python 體驗，從而為您提供更多的功能以及更豐富、更友好的 Python 體驗。

ESRI 已將 Python 完全納入 ArcGIS 中，並將其視為可滿足我們用戶社區需求的語言。

下面僅介紹 Python 的部分優勢：

● 易於學習，非常適合初學者，也特別適合專家使用

● 可伸縮程度高，適於大型項目或小型的一次性程序(稱為腳本)

● 可移植，跨平台

● 可嵌入(使 ArcGIS 可腳本化)

● 穩定成熟

● 用戶社區規模大

推薦課程：中谷教育Python視頻教程