在2024年，有许多值得关注的热门开源项目，这些项目涵盖了从人工智能到前端开发、容器编排到大数据等多个领域。以下将详细介绍一些具有代表性的开源项目。

2024年值得关注的热门开源项目推荐

在当今快速发展的信息技术时代，开源运动已成为推动技术创新和知识共享的重要力量。开源项目以其开放性、协作性和透明性，吸引了全球数以百万计的程序员和开发者的积极参与。随着开源程序的蓬勃发展，程序员们不再只是技术的使用者，更是创新的贡献者和传播者。

开源社区像一个巨大的宝藏，蕴藏着无限的潜力和可能性。在这里，无论是资深的开发者还是刚刚起步的编程新手，都能找到适合自己的位置，贡献自己的智慧和力量。开源项目覆盖了从操作系统、编程语言、数据库、Web框架到人工智能、机器学习、大数据等各个技术领域。

不同的人对开源项目的关注点各不相同。有的人关注项目的活跃度和社区的活跃性，有的人关注项目的技术前瞻性和创新性，还有的人关注项目的应用广泛性和实用性。但无论如何，我们都能在开源社区中找到自己感兴趣的项目，并在参与中不断学习和成长。

为了让更多的开发者了解和加入到开源项目中来，我们特别举办"热门开源项目推荐"活动。在这里，我们邀请每一位对开源充满热情的程序员，推荐你感兴趣的热门开源项目。让我们共同分享、交流和探讨，发现那些值得关注和参与的开源项目，探索开源世界的无限可能。

无论你是开源项目的维护者、贡献者还是初学者，都欢迎你加入我们的推荐活动，分享你的观点和经验。让我们一起推动开源文化的发展，促进技术的创新和进步，为构建一个更加开放、协作和共享的技术世界贡献力量。

GitCode成立背景

当前，开源已成为全球技术创新和产业发展的重要模式，几乎所有的互联网企业都在使用开源技术。在此趋势下，我国逐渐成为全球开源生态的重要力量，伴随着开源被首次写入国家“十四五”规划，中国开源也正在步入快速发展阶段。

在此背景下，中国专业 IT 开发者社区 CSDN 于 2020 年正式推出全新升级的开源项目托管平台 GitCode(gitcode.net)，基于全球知名代码托管平台 GitLab 搭建而成，具备优越的 Git 仓库管理功能。

如何使用GitCode

那么，怎么更好使用 GitCode，帮助你的开源项目托管和运营，也让你的用户们更快捷地体验和使用?

使用 GitCode 推出的 GitHub 加速服务，让你快速获得关注项目的最新版本。

作为目前全球最大的代码托管平台，GitHub 是广大开源爱好者首选的开源社区，但国内用户时常无法访问或访问速度过慢，一定程度上影响了其开源热情。

为方便国内开发者快速获取 Github 开源项目，GitCode 推出了 GitHub 同步功能——GitHub 加速计划，即通过 mirror 镜像仓库来同步 GitHub 上的开源项目，以解决国内用户访问 GitHub 速度较慢的问题，从 GitCode Mirrors 镜像仓库 Clone 项目可提升近 50 倍的速度。

以下为使用 GitCode 镜像服务的具体操作步骤：

访问 GitCode(https://gitcode.net/)并登录你的 CSDN 账号。

在导航上点击“新建项目”，如下图所示。

3. 选择“导入项目”，如下图所示。

4. 根据项目来源平台，有两种方式实现项目导入，如下图所示。

(1)一是“从 URL 导入仓库”。首先，填写项目地址，完成信息填写后点击“新建项目”，随后等待 GitCode 拉取项目源码(注：如果你导入的是私有项目，需填写你在项目原平台的账密)，如下图所示。

此外，“从 URL 导入仓库” 支持以同样的方式导入其他平台的代码仓库。

(2)二是从“GitHub”中直接导入。只需填写你的“GitHub 个人访问密钥”并验证，待通过后，你将看到自己在 GitHub 上的所有项目，可选择全部导入或选择部分项目导入，如下图所示。

5、在项目导入成功之后，点击【项目设置-仓库-镜像仓库】，设置“镜像仓库”信息，具体设置方法请参考 GitCode 帮助文档(https://docs.gitcode.com/)，如下图所示。

如何把你现有的项目迁移至 GitCode?

秉承“创新、开放、协作、共享”开源价值观的 GitCode，致力于为大规模开源开放协同创新助力赋能，因此为方便开发者进行项目迁移，GitCode 提供了以下三种方式，用户可根据自身情况进行选择。

通过 URL 直接导入项目，具体操作方法可见上一部分(暂不支持批量导入)。

新增 GitCode 的 Remote，然后 Push，前提是要有一个 CSDN 账号，且本地有要备份的项目 Git 仓，具体操作步骤如下：

(1)访问 GitCode(https://gitcode.net/)并登录你的 CSDN 账号;

(2)在导航上点击新建项目;

(3)选择创建空白项目，如下图所示;

(4)填写项目名称，如下图所示;

(5)填写完毕后，点击“新建项目”并跳转到项目页;

(6)根据项目页提示中的【推送现有 Git 仓库】部分，推送本地代码仓，如下所示。

推送现有的Git仓库

cd existing_repo

git remote rename origin old-origin

git remote add origin git@gitcode.net:xiongjiamu/mytestrepo.git

git push -u origin --all

git push -u origin --tags

12345

除了以上两种方式，用户还可以通过命令行新建并推送。前提要有一个 CSDN 账号和本地有要备份的项目 Git 仓，此外还需设置 GitCode 的 SSH KEY(注：关于如何创建 SSH KEY，可参考 GitCode 帮助文档 https://gitcode.net/gitcode/help-docs/-/wikis/docs/ssh#rsa-ssh-%E5%AF%86%E9%92%A5)。具体操作步骤如下。

(1)登录 GitCode 并设置好 SSH KEY;

(2)进入到本地的 Git 仓;

(3)在命令行中输入如下命令，注意，需要将 替换成你的 CSDN ID;

(4)等待推送完成(注：这种方式推送至 GitCode 的项目默认为私密项目，可前往【项目设置-常规设置-可见性，项目功能，权限】中将项目可见性改为公开)，如下图所示。

除此之外，如果你有需要 GitCode 官方镜像的开源项目、或者对官方镜像项目有意见或反馈，可以前往 https://gitcode.net/codechina/mirrors-settings/-/issues 中提交 issue，GitCode 将针对用户的意见反馈逐条完善。

热门开源项目推荐

GitCode上面热门的开源项目非常多，笔者这里只推荐自己在生活和工作中用到的，其它的就需要读者根据自己的需要去官网上查阅了。

actions-poetry - 管理 Python 依赖项的 GitLab CI/CD 工具

actions-poetry 是一个由 Gabriel Batista 开发的 GitLab CI/CD 动作库，它使得在 GitLab 持续集成中管理和安装 Python 项目的依赖变得极其简单和高效。通过充分利用 Poetry 的功能，actions-poetry 可以帮助开发者在构建、测试和部署过程中确保 Python 环境的一致性。

项目概述

actions-poetry 是一个基于 GitHub Actions 构建的工具，但它可以无缝地与 GitLab CI/CD 系统配合工作。它的核心目标是简化 Python 项目的依赖管理，特别是当你的项目需要跨多个平台或环境进行构建时。使用 actions-poetry，你可以轻松地在 CI/CD 管道中执行以下操作：

安装和更新项目依赖(包括开发依赖)

创建和推送 PyPI 发行版

为不同的 Python 版本运行测试

技术分析

actions-poetry 基于 Poetry，一个强大的 Python 包和项目管理工具。Poetry 提供了一种声明式的项目配置方式，能够自动解决依赖冲突并创建隔离的虚拟环境。将这种能力与 GitLab CI/CD 结合，actions-poetry 实现了以下关键功能：

自动化依赖管理：通过解析 pyproject.toml 文件，actions-poetry 自动安装指定的依赖版本，并且可以在构建环境中锁定这些版本。

平台兼容性：支持在多种操作系统上运行，如 Linux、macOS 和 Windows，确保代码在不同平台上的一致性。

可定制化：允许用户自定义步骤，如设置 Python 版本、添加额外的安装命令或者运行测试脚本。

安全更新：可以自动化检查并更新项目依赖，确保项目始终使用最新且安全的软件包。

应用场景

无论你是个人开发者还是团队协作，actions-poetry 都能提高你的开发效率。具体应用包括：

在每次提交时自动运行测试，确保代码质量。

自动打包并发布到 PyPI，简化版本控制和部署流程。

在多平台上验证代码，确保兼容性和一致性。

保护项目免受已知漏洞影响，通过定期更新依赖实现。

特点

易用性：只需在 .gitlab-ci.yml 中引入 actions，无需深入了解 CI/CD 的复杂性。

灵活性：允许自定义 Poetry 命令，满足特定需求。

高效性：通过缓存机制减少不必要的重复下载，加快构建速度。

社区支持：作为开源项目，actions-poetry 收到了社区的积极贡献和反馈，持续优化和完善。

项目地址

项目地址：https://gitcode.com/abatilo/actions-poetry

Spider - 网络爬虫框架

项目简介

Spider 是一个轻量级的爬虫框架，它以其简洁的API和高效的爬取能力吸引着开发者。该项目旨在让初学者能够快速上手，同时也为有经验的爬虫开发者提供了灵活的定制空间。通过使用Spider，你可以轻松构建复杂的爬虫系统，从网页中提取所需的数据，无论是用于数据分析、信息监控还是自动化任务。

技术分析

基于异步IO：Spider 利用了Python的asyncio库，实现了非阻塞的网络请求，大大提高爬虫的速度和效率。

模块化设计：各个组件如下载器、解析器等都是可插拔的，方便用户根据需求自由组合或扩展。

内置中间件支持：提供了一系列默认的中间件处理机制，包括重试策略、IP代理池、Cookie管理等，提升爬虫的健壮性。

易于使用：简单的接口设计使得开发者可以专注于业务逻辑，无需过多关注底层实现。

应用场景

数据分析：从互联网抓取大规模数据，进行统计分析和挖掘。

网站监控：监控特定网站的内容更新，及时获取重要信息。

自动化任务：例如价格跟踪、新闻聚合、社交媒体信息抓取等。

学术研究：收集并分析公开的网络数据以进行科学研究。

项目特点

易学易用：对新手友好，只需要基本的Python知识就能入门。

高效稳定：基于异步IO，能处理大量并发请求，同时具有良好的异常处理机制。

高度可定制：丰富的中间件和扩展接口，可根据不同场景灵活定制。

社区支持：活跃的开发团队和社区，遇到问题时能得到及时帮助。

项目地址

项目地址：https://gitcode.com/g199209/Spider

s3sync - 一个用于同步 Amazon S3 存储桶的工具

项目简介

s3sync 是一款简单易用的命令行工具，它可以帮助您轻松地将本地文件与 Amazon S3 存储桶进行双向同步。

使用场景

需要备份大量数据到云端，并且需要实时更新备份。

在多个服务器之间共享文件，但又不想手动上传或下载文件。

功能特性

双向同步：s3sync 支持在本地文件系统和 Amazon S3 存储桶之间进行双向同步。

快速同步：通过比较文件的 CRC32 校验码，s3sync 只会上传或下载发生变化的文件，大大提高了同步速度。

自动重试：如果网络连接不稳定导致传输失败，s3sync 将自动重新尝试上传或下载操作。

支持多线程：s3sync 支持多线程上传或下载文件，从而提高同步效率。

支持通配符：您可以使用通配符(如 * 和 ?)指定需要同步的文件或目录。

安装与使用

安装 s3sync 很简单，只需要执行以下命令即可：

pip install git+https://gitcode.com/ms4720/s3sync.git

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使用 s3sync 的基本语法如下：

s3sync [options] source_path destination_path

1

其中，source_path 是本地文件系统的路径，destination_path 是 Amazon S3 存储桶的路径。更多信息请参考官方文档。

项目地址

项目地址：https://gitcode.com/ms4720/s3sync

下面根据star数列出Java、C++、Python排名前三的项目，其它的去官网上面查看(https://gitcode.net)：

Java项目

jeecg/jeecg-boot

项目概述：基于代码生成器的低代码平台，提供前后端分离架构。

技术分析：使用SpringBoot 2.x，Ant Design & Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT。

应用场景：适用于需要快速开发和高度可定制化业务逻辑的企业级应用。

特点：通过代码生成器减少手写代码，提高开发效率。

安装与使用：访问官网(http://www.jeecg.com/)获取详细信息。

项目地址：jeecg-boot

jenkins-zh/jenkins-open-tutorial

项目概述：Jenkins中文社区录制的Jenkins完全系列视频教程。

技术分析：可能包含Jenkins的安装、配置、插件使用等。

应用场景：适合需要学习Jenkins持续集成的开发者和团队。

特点：提供中文视频教程，易于理解。

安装与使用：访问B站视频地址(https://www.bilibili.com/video/BV1fp4y1r7Dd)学习。

项目地址：Jenkins中文视频教程

mindspore/akg

项目概述：AKG(Auto Kernel Generator)是深度学习网络中的操作符优化器。

技术分析：自动融合具有特定模式的操作符。

应用场景：深度学习网络的优化，提高计算性能。

特点：自动化优化，提高深度学习网络的执行效率。

安装与使用：根据项目文档进行安装和使用。

项目地址：mindspore/akg

C++项目

openeuler/openeuler-advisor

项目概述：openEuler的自动化维护工具集合。

技术分析：可能包含自动化脚本和工具，用于系统维护和更新。

应用场景：适用于openEuler操作系统的维护和升级。

特点：自动化工具，简化系统维护流程。

安装与使用：根据项目文档进行安装和使用。

项目地址：openeuler-advisor

MegEngine

项目概述：MegEngine是一个快速、可扩展、易于使用的深度学习框架。

技术分析：支持自动求导，适用于机器学习和深度学习任务。

应用场景：AI研究和开发，支持GPU加速。

特点：性能优异，易于使用，支持多种硬件平台。

安装与使用：根据项目文档安装并进行模型训练。

项目地址：MegEngine

DI-engine

项目概述：OpenDILab Decision AI Engine。

技术分析：可能包含分布式强化学习、多智能体强化学习等。

应用场景：决策AI领域，如自动驾驶、游戏AI等。

特点：针对复杂决策场景的AI引擎。

安装与使用：根据项目文档进行安装和使用。

项目地址：DI-engine

Python项目

python120

项目概述：包含120个Python爬虫实例，覆盖多种网站和最新框架。

技术分析：使用Python语言，涉及网络请求、数据解析和存储等技术。

应用场景：适合学习Python爬虫技术，或进行数据抓取任务。

特点：实例丰富，覆盖面广，更新频率快。

安装与使用：根据项目文档指导安装依赖并运行实例。

项目地址：python120

csdn-datav

项目概述：CSDN开源的数据可视化平台。

技术分析：可能使用JavaScript和数据可视化库，如D3.js等。

应用场景：数据展示，适合需要数据可视化功能的产品或服务。

特点：开源，易于集成到现有系统。

安装与使用：根据项目文档进行安装和配置。

项目地址：CSDN数据可视化

mindspore/akg

项目概述：AKG是深度学习网络中的操作符优化器。

技术分析：自动融合具有特定模式的操作符。

应用场景：深度学习网络的优化，提高计算性能。

特点：自动化优化，提高深度学习网络的执行效率。

安装与使用：根据项目文档进行安装和使用。

项目地址：mindspore/akg