生活不易,编程苦闷,不如“人为制造”点趣味,让日子过得更加有玩味感。php
本文参考了一些项目推荐,整理了一些编程语言中我的认为比较有意思,也相对实用的开源项目,每一个语言列的都很少,感兴趣的有空能够试试看。python
一、Gobotgit
Gobot 是一个机器人、无人机和物联网框架,提供在同一时间合并多个不一样设备的简单且强大的解决方案。算法
Gobot 目前共支持18个不一样的平台,它包含一个 cppp.io 兼容的 RESTful API 来查询在群中运行的任何链接、设备或机器人的状态,还可以直接向设备和机器人发出命令。数据库
Go, Robot, Go! 编程
二、Cayleycanvas
Cayley 是一个开源图(Graph)数据库,其灵感来自于 Freebase 和 Google 的 Knowledge Graph 背后的图数据库。后端
Cayley 的目标是成为开发人员工具箱中关联数据和图形数据的一部分。运行简单,只需 3 到 4 个命令。api
三、Traefik服务器
Træfɪk 是一个新型的http反向代理、负载均衡软件,能轻易的部署微服务。
Træfɪk 支持多种后端 (Docker、Swarm、Mesos/Marathon、 Consul、Etcd、 Zookeeper、BoltDB、Rest API、file...) ,能够对配置进行自动化、动态的管理。
Falcon 是一个高性能的 Python 框架,用于构建云端 API 和 Web 应用的后端程序。
Falcon 采用的是一个干净的设计,追求 HTTP 和 REST 的“建筑风格”。不须要大量的依赖和没必要要的抽象。
Locust 是一个负载测试工具。使用 Python 代码定义用户行为,也能够仿真百万个用户。
Locust 是很是简单易用,能测试出一个系统能够并发处理多少用户。相比其余许多事件驱动的应用,Locust 不使用回调,而是使用轻量级的处理方式 gevent。
Coala 能提供一个统一的命令行接口用于代码分析和修复,不管你使用的是哪一种开发语言,使用者能够建立源代码应遵循的规则和标准。
Coala 有着友好的用户界面,能够彻底本身定制,并且它还能够在任意的开发环境中运行而且是彻底模块化的。
Chart.js 是使用 <canvas> 元素的简易 HTML5 图表,支持6种统计图形,不依赖其余库。
Chart.js 提供了两种可供使用的不一样构建。Chart.js 和 Chart.min.js 文件包含 Chart.js 和附带的颜色解析库。
EME 是一款优雅的 markdown 编辑器。设有专一模式,写做不受干扰。
EME 可从 Markdown 导出到 HTML/PDF...等各类格式,支持数学排版,适用于学生和专业人士。
N1 是一个可扩展的邮件客户端,设计友好,排版简洁,带有轻微的阴影效果。
N1 兼容上百种邮件提供商,包括 Gmail、Yahoo、iCloud、Microsoft Exchange 等等。做为桌面 app 它能够离线运行。适用于 Mac、 Windows 和 Linux。
oh-my-zsh 是基于 zsh 的功能作的一个扩展,方便的插件管理、主题自定义,以及漂亮的自动完成效果。
oh-my-zsh 包括200多个可选的插件(rails、git、OSX、hub、capistrano、brew、ant、php、python等),140多个主题,和一个自动更新工具。
Dokku 是一个迷你版的 Heroku,由 Docker 使用很少于 100 行的 Bash 编写,是最小的 PaaS 实现。
Dokku 一旦安装完成,你就能够经过 Git 推送兼容 Heroku 的应用到平台上运行。
Kitura 是来自 IBM 的基于 Web 框架,也是一个 HTTP 服务器。
Kitura 具备可插拔的中间件,支持 SSL/TLS 和 FastCGI,支持 JSON 解析。
Quick 是一个行为驱动的 Swift 和 Objective-C 的开发测试框架。灵感来自 RSpec、Specta 和 Ginkgo。
Alamofire 是一个 HTTP 网络开发工具包,功能强大,支持各类 HTTP Method、JSON、文件上传、文件下载和多种认证方法。
Libuv 是一个专一于异步 I / O 的多平台支持库,目标是在这个库中包含全部平台的差别性。
Libuv 主要被用于 Node.js,但它也被 Luvit、Julia、pyuv 和其它项目使用。
Netdata 是一个分布式实时性能和健康监控系统,使用现代化的交互式 Web 仪表板,为其运行的系统(包括 Web 和数据库服务器等应用)提供高效的实时洞察力。
Netdata 旨在永久运行在全部系统(物理和虚拟服务器、容器、IoT设备)上,而不中断其核心功能。
Torch7 是一个科学计算框架,支持机器学习算法。易用并且提供高效的算法实现,得益于 LuaJIT 和一个底层的 C 实现。
Torch7 的目标是在构建科学算法时具备最大的灵活性和速度,同时使过程很是简单。