Etherpad 是一種即時協作編輯器，可擴充到成千上萬的即時使用者。 它提供了完整的資料匯出功能，並在你的控制下在你的伺服器上執行。

Ehterpad 還可以透過 plugin 來擴充功能

pyWhat可以輕鬆地讓你識別電子郵件、IP 位址等資料內容。給它一個 .pcap 檔案或一些文字，它就會告訴你這是什麼類型的資料。

Tkinter Designer 是為了加快 Python 中 GUI 的開發流程而建立的。它使用著名的設計軟體 Figma，使在 Python 中建立漂亮的 Tkinter GUI 像小菜一碟。

如果你是開發人員/DevOps/系統管理員，命列列工具(終端機)是每天常使用的介面，這個待辦事項工具即是在終端機介面執行的，支援 Markdown 語法，未來它將與 habitica 整合，將待辦事項同步到 habitica 。habitica 是一個遊戲化的雲端待辦事項工具這個工具使用 Go 語言開發，有支援 Mac/Linux/Windows

mljar-supervised是一個自動機器學習Python套件，可以處理表格資料。它的設計是為了節省資料科學家的時間。它抽象了預處理資料、建構機器學習模型、執行超參數調優以找到最佳模型的常見方式。它不是黑箱，因為你可以看到ML管線是如何建構的（每個ML模型都有詳細的Markdown報告）。

Mlflow 是一個簡化機器學習開發的平台，包括追蹤實驗、將程式碼打包到可重複的執行中、以及共享和部署模型。 Mlflow 提供了一套輕量級的 api，可以用於任何現有的機器學習應用程式或程式庫(TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost 等) ，無論你目前在哪裡執行機器學習程式碼(例如在筆記型電腦、獨立應用程式或雲端)。目前有以下三種元件

這個 stack 是出於挫折感而建立的，因為到今天為止，還沒有一個簡單的方法可以擁有一個完整的電子郵件伺服器，而不需要安裝和配置所有的伺服器來處理傳入和傳出的資訊。我們想要一些簡單的東西，沒有介面，沒有伺服器管理，所以我們想出了S3-Email。這包括AWS SES作為我們的電子郵件伺服器（接收和傳送）和S3作為我們的資料庫和介面。然後，我們透過AWS Lambda用一點程式碼把所有東西連結在一起。

這個開源工具的開發動機 – 來自開發者的說明

即時將你的 Python 函式轉化為營運就緒的微服務。透過 HTTP API 或互動式 UI 部署和訪問你的服務。無縫地將你的服務匯出為可移植、可共享、可執行的檔案或 Docker 映象。

Opyrator 建立在開放標準之上–OpenAPI、JSON Schema 和 Python 型別提示–並由 FastAPI、Streamlit 和 Pydantic提供支援。它為你的 Python 程式碼的產品化和共享減少了所有的痛苦–或者任何你可以包裝成一個 Python 函式的東西。