


Projek Mesti Cuba untuk Pemula Python untuk Meningkatkan Kemahiran
Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling serba boleh, sesuai untuk pemula. Berikut ialah sepuluh projek mesra pemula yang akan mencabar anda untuk menggunakan perkara yang telah anda pelajari dan meningkatkan kemahiran anda.
1. Apl Kalkulator
Membina kalkulator ringkas ialah projek yang bagus untuk pemula untuk mempraktikkan asas Python. Apl ini boleh melakukan operasi asas seperti penambahan, penolakan, pendaraban dan pembahagian, membantu anda selesa dengan input pengguna, pernyataan bersyarat dan aritmetik asas dalam Python.
Kemahiran yang dipelajari: Fungsi, syarat, input/output.
2. Permohonan Senarai Tugasan
Apl senarai tugasan ialah projek mudah yang membantu anda mengatur tugasan. Anda boleh mulakan dengan mencipta versi baris arahan yang membolehkan pengguna menambah, memadam dan menandai tugas sebagai selesai. Projek ini akan memberi anda pengalaman dengan senarai, gelung dan pengendalian input pengguna.
Kemahiran yang dipelajari: Senarai, gelung, operasi CRUD (Buat, Baca, Kemas Kini, Padam).
3. Penggelek Dadu
Penggelek dadu digital mensimulasikan penggolek dadu, menghasilkan nombor rawak antara 1 dan 6. Projek ini merupakan pengenalan yang sangat baik kepada penjanaan nombor rawak dalam Python, dan anda boleh mengembangkannya dengan menambahkan berbilang dadu atau menukar julat.
Kemahiran yang dipelajari: Modul rawak, fungsi, syarat.
4. Permainan Teka Nombor
Dalam permainan ini, program memilih nombor secara rawak, dan pemain perlu menekanya. Setiap tekaan yang salah memberikan maklum balas, seperti "terlalu tinggi" atau "terlalu rendah." Projek ini sesuai untuk pemula, membantu anda berasa selesa dengan gelung dan bersyarat.
Kemahiran yang dipelajari: Gelung, penjanaan nombor rawak, bersyarat.
5. Penjana Kata Laluan
Buat penjana kata laluan yang menjana kata laluan rawak yang selamat berdasarkan kriteria yang ditentukan pengguna (panjang, kemasukan simbol, dsb.). Projek ini membantu pemula memahami manipulasi rentetan, modul rawak dan input pengguna.
Kemahiran yang dipelajari: Modul rawak, manipulasi rentetan, fungsi.
6. Aplikasi Flashcard
Apl kad imbas boleh menjadi ringkas atau kompleks, tetapi pada asasnya, ia memaparkan soalan dan menunggu pengguna memberikan jawapan. Sebaik sahaja pengguna membalas, aplikasi menunjukkan sama ada jawapan itu betul atau tidak. Projek ini membantu membina kemahiran dalam bekerja dengan struktur data seperti senarai atau kamus.
Kemahiran yang dipelajari: Struktur data, input/output, bersyarat.
7. Penjejak Perbelanjaan Peribadi
Apl penjejak perbelanjaan merekodkan perbelanjaan harian, membantu anda mengurus perbelanjaan mengikut kategori. Pengguna boleh menambah, memadam dan melihat perbelanjaan, dan apl boleh memberikan ringkasan. Projek ini memperkenalkan anda kepada kamus, storan data dan analisis data asas.
Kemahiran yang dipelajari: Kamus, pengendalian fail, operasi CRUD.
8. Permohonan Kuiz
Apl kuiz membolehkan anda mengemukakan soalan berbilang pilihan kepada pengguna dan menjaringkan jawapan mereka. Anda boleh mulakan dengan set soalan yang kecil dan secara beransur-ansur menambah lebih banyak ciri seperti menjejak markah tinggi atau memberi maklum balas tentang jawapan yang salah. Projek ini menyediakan pengalaman dengan senarai dan aliran kawalan.
Kemahiran yang dipelajari: Senarai, gelung, syarat.
9. Pengikis Web
Pengikis web mengumpul data daripada tapak web, membolehkan anda mengumpul maklumat daripada pelbagai sumber untuk dianalisis. Menggunakan perpustakaan seperti Beautiful Soup atau Scrapy, projek ini memperkenalkan anda kepada mengikis web, menghuraikan HTML dan mengendalikan permintaan rangkaian.
Kemahiran yang dipelajari: Mengikis web dengan Beautiful Soup, menghuraikan HTML, meminta perpustakaan.
10. Penyulitan dan Penyahsulitan Fail
Buat program yang menyulitkan dan menyahsulit fail teks. Projek ini memperkenalkan anda kepada asas kriptografi dan mengajar pengendalian fail dan pengurusan kata laluan yang selamat. Anda boleh mengembangkan projek ini untuk menyulitkan jenis fail yang berbeza atau menambah perlindungan kata laluan.
Kemahiran yang dipelajari: Pengendalian fail, penyulitan, pengurusan kata laluan selamat.
Projek ini akan mengukuhkan pemahaman anda tentang asas Python dan memperkenalkan anda kepada konsep baharu. Semasa anda menyelesaikan setiap projek, fikirkan tentang cara untuk menambah baiknya atau menambah ciri baharu. Dan ingat: latihan adalah kunci kepada penguasaan, jadi teruskan mencabar diri anda dengan projek yang semakin maju!
Atas ialah kandungan terperinci Projek Mesti Cuba untuk Pemula Python untuk Meningkatkan Kemahiran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
