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plyer

多平台Python硬件接口库 简化设备功能开发

PlyerPython跨平台硬件访问APIGithub开源项目

Plyer是一个跨平台Python硬件接口库，支持Android、iOS、macOS、Linux和Windows等系统。该库提供统一API访问加速度计、电池、GPS等设备功能，通过调用外部库实现高效开发。Plyer由Kivy团队维护，可独立使用或集成到Kivy应用中。作为MIT许可的开源项目，Plyer欢迎开发者参与贡献。

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介绍相关项目
gallery-dl - 跨平台多源图库批量下载工具
GithubPythongallery-dl命令行工具图片下载开源项目跨平台
gallery-dl是一款开源的命令行图片下载工具，支持从多个图片托管网站批量获取图库和收藏。这款跨平台软件提供丰富的配置选项和灵活的文件命名功能。gallery-dl能够通过多种身份验证方式访问需要登录的内容，并支持过滤、搜索和自定义输出等进阶特性。作为批量下载在线图片资源的实用工具，gallery-dl适用于需要高效获取大量图片的场景。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库，通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理，并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统，可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
deepl-python - DeepL Python库 多功能的机器翻译接口
APIDeepLGithubPython库开源项目机器翻译语言翻译
DeepL Python Library是一个功能丰富的Python接口，用于访问DeepL的机器翻译服务。该库支持文本和文档翻译、自定义术语表和多语言处理。适用于Python 3.6及以上版本，安装简便，API调用直观。开发者可借助此库轻松集成DeepL的翻译功能，实现多样化的语言处理应用。
pyFLAC - Python实现的FLAC音频编解码库
FLACGithubPythonpyFLAC开源项目无损压缩音频编码
pyFLAC是一个为libFLAC提供Python接口的库，用于FLAC音频文件的无损编码和解码。支持文件直接操作和实时处理回调，兼容macOS、Linux、树莓派和Windows等多个平台。该库还包含命令行工具，便于WAV和FLAC文件的快速转换。pyFLAC为开发者提供了高效的FLAC音频处理解决方案。
python-ring-doorbell - Python库实现Ring智能家居设备管理与交互
APIGithubPythonRing Doorbell安全监控开源项目智能家居
python-ring-doorbell是一个管理Ring智能家居设备的Python库,支持门铃、摄像头等产品。该库提供API和命令行接口,可查看设备状态、下载视频、接收推送通知等功能。适用于Python 3.8+,便于开发者将Ring设备集成到自动化系统中。通过反向工程实现与Ring设备的交互,目前支持查看设备列表、获取事件历史、下载视频、控制灯光等功能。它提供了面向对象的API和命令行工具,方便开发者和用户操作Ring设备。该项目开源于GitHub,欢迎社区贡献。
mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法
GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目
MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。
vidgear - 多线程异步视频处理框架 简化复杂任务
GithubPython库VidGear多线程开源项目异步IO视频处理
VidGear是一个高性能Python视频处理库，提供多线程和异步API框架。基于OpenCV、FFmpeg等库，简化复杂视频处理任务的开发。支持IP摄像头、网络流、屏幕捕获等多种视频源，具备视频稳定、编码、流媒体等功能。其简洁API设计使开发者能以少量代码实现复杂视频处理。
PyPCAPKit - Python网络数据包解析与分析库
GithubPCAP文件PyPCAPKitPython库协议分析开源项目网络数据包分析
PyPCAPKit是一个开源的Python网络数据包解析和分析库，提供PCAP文件的提取、构建和分析功能。相比其他PCAP文件提取器，它能提供更详细的数据包信息和更符合Python风格的接口。该库支持Scapy、DPKT和PyShark等多种提取引擎，可加速处理速度。PyPCAPKit适用于Python 3.6及以上版本，支持通过pip安装。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。
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