Awesome GitHub RepositoriesEditable Installations

pip is a Python package manager used to install, update, and remove software libraries from the Python Package Index and other remote repositories. It functions as a dependency resolver that calculates compatible version sets for complex software trees, an environment inspector for analyzing installed distributions, and a wheel builder that compiles source distributions into binary files. The tool supports various installation methods, including fetching packages directly from web URLs and Git commits, as well as installing packages in editable mode for active development. It enables the crea

Maturin is a build tool that compiles Rust crates into Python wheel packages, supporting multiple binding systems such as PyO3, CFFI, and UniFFI to create native extension modules. It manages the full build pipeline from Rust compilation to wheel assembly, including cross-compilation for different operating systems and architectures without requiring native hardware. The tool integrates development-mode installation with automatic rebuilds: when a Python import hook detects source changes, it triggers recompilation before the module loads. Editable installs link the compiled module into site-

Pyrefly is a static type checker for Python that operates as a language server, delivering real-time diagnostics, completions, and navigation in any editor supporting the Language Server Protocol. It also performs static tensor shape analysis, using symbolic dimension variables and arithmetic to verify shape consistency in deep learning models without runtime execution. Beyond core type checking, Pyrefly supports gradual adoption workflows: it can generate a baseline of known errors so only new issues are reported, migrate configuration from other type checkers, and automatically suppress exi

Ce projet est une implémentation de référence et un tutoriel conçu pour démontrer le flux de travail de bout en bout de la construction, du versionnage et du téléchargement de distributions Python. Il sert de modèle de projet concret et d'exemple pour configurer les métadonnées et les artefacts de build pour les index de paquets. Le dépôt illustre comment empaqueter un logiciel en définissant les métadonnées du projet et les dépendances dans des fichiers de configuration statiques. Il couvre le processus de transformation des arbres sources en archives versionnées et en distributions binaires spécifiques à la plateforme, montrant spécifiquement comment construire des wheels binaires et des distributions sources. Le projet couvre des domaines de capacités plus larges, notamment la gestion des dépendances, la création d'interfaces en ligne de commande et l'automatisation de la publication des versions vers des dépôts. Il démontre également l'utilisation d'environnements virtuels isolés et l'intégration d'extensions binaires.

Ce projet est un template Cookiecutter pour amorcer des paquets Python avec une structure de répertoire et des fichiers de configuration standardisés. Il fournit une base pour les nouvelles bibliothèques en générant des structures de projet, des fichiers boilerplate et des points d'entrée d'interface de ligne de commande. Le template met l'accent sur une chaîne d'approvisionnement logicielle sécurisée via des pipelines de build durcis. Il utilise le pinning de commit SHA pour les actions et des ensembles de permissions minimaux pour se protéger contre les attaques, tout en fournissant une configuration pour construire et télécharger des paquets signés vers des registres en utilisant des fournisseurs d'identité sécurisés. Le projet couvre un large ensemble de capacités, incluant l'automatisation de l'intégration continue pour les tests multi-versions, le linting et la vérification de type. Il inclut également un pipeline de documentation automatisé qui extrait les références API des docstrings et les déploie vers des fournisseurs d'hébergement. Des outils supplémentaires gèrent la gestion des dépendances, la compilation des artefacts de distribution et l'analyse de vulnérabilité statique.

This is a structured deep learning curriculum for programmers, delivered as a collection of Jupyter notebooks. It teaches the fundamentals of training neural networks for computer vision, natural language processing, tabular data analysis, and collaborative filtering using PyTorch and the fastai library. The course is designed to be hands-on, guiding learners from building a training loop from scratch to fine-tuning pretrained models for a variety of practical tasks. The curriculum distinguishes itself by covering the full lifecycle of a deep learning project, from data preparation and augmen

Setuptools is a Python package build tool and distribution framework used to bundle code into distributable archives. It functions as a project metadata manager, allowing for the declarative definition of project identity, versioning, and dependencies. The toolkit distinguishes itself by providing an extension compiler for C and C++ source files and a plugin architecture that uses entry points to enable runtime discovery of functionality. It also supports development environment tooling, such as editable installs that link source code directly to the environment to allow immediate changes wit