文章目录Fucking Awesome Python带星标数据的 Python 资源清单做了什么改动为什么需要这个项目的来源和维护一句话总结Fucking Awesome Python带星标数据的 Python 资源清单做 Python 开发的人大概都听过 awesome-python 这个项目GitHub 上 Star 数超过 24 万算是 Python 生态里最出名的资源合集之一。不过 awesome-python 有个问题它只列项目名和简介不带任何数据指标你不知道哪些项目是真正活跃的哪些已经没人维护了。今天介绍的这个项目 fucking-awesome-python就是对 awesome-python 的一次数据增强。做了什么改动项目的思路很直接在 awesome-python 的基础上给每个收录的项目加上了 GitHub Star 数和 Fork 数。同时把原版的链接格式做了统一用 emoji 图标区分 GitHub 仓库链接和外部网站链接。整个清单覆盖了 100 多个分类从 Web 框架、数据库驱动、到机器学习、命令行工具、测试框架基本涵盖了 Python 开发的方方面面。每个分类下面少则几个项目多则几十个全部带上了实时的 Star 和 Fork 统计。举几个例子算法类里TheAlgorithms/Python 拿到了 16 万 Starpython-patterns 有 3.7 万Web 框架里Django 和 Flask 的周边工具数量最多代码格式化工具里black 有 3.2 万 Staryapf 有 1.3 万这些数据帮你快速判断一个库的社区热度不用自己一个个去翻。为什么需要这个awesome-python 的原始版本已经存在很多年了收录的项目数量庞大但信息颗粒度不够。你打开一个分类看到十几个库每个都写着一个好用的 XXX 库根本分不清哪个更值得用。加上 Star 和 Fork 数据之后至少多了一个参考维度。Star 数不能代表一切但一个 50 Star 的库和一个 5 万 Star 的库社区活跃度大概率不在一个量级。对于刚接触某个领域的开发者来说这个数据能帮你缩小选择范围。另外这个项目用了一个独立的 GitHub 仓库来维护没有直接修改原版 awesome-python 的内容。它更像是一个带数据的镜像两边可以各自发展。项目的来源和维护从 README 来看作者是 trananhkma项目灵感来自 fucking-awesome-go一个对 awesome-go 做类似数据增强的项目。说明这个给 awesome 系列加数据的需求是普遍的不只 Python 社区有。目前项目 Star 数在 2000 左右规模不算大但实用性不错。如果你经常需要选型技术栈或者想了解 Python 生态里哪些库比较靠谱可以把这个清单收藏起来当参考。一句话总结这是一个给 awesome-python 加上 Star/Fork 数据的增强版资源清单帮你在 100 多个分类里快速找到社区认可度高的 Python 库。强版资源清单帮你在 100 多个分类里快速找到社区认可度高的 Python 库。