Projek Python untuk pemula hingga mahir
Tahap Permulaan
1) Apl Senarai Tugasan:
Konsep: Perintah mudah-
baris atau aplikasi GUI yang membolehkan pengguna menambah, mengalih keluar dan menandakan tugasan sebagai selesai.
Kemahiran: Sintaks Python asas, struktur data (senarai, kamus), input/output pengguna, pengendalian fail (pilihan).
Mengapa ia bagus: Menunjukkan pemahaman tentang konsep pengaturcaraan asas dan interaksi pengguna asas.
2) Permainan Teka Nombor:
Konsep: Komputer menjana nombor rawak dan pengguna cuba menekanya dalam bilangan percubaan yang terhad.
Kemahiran: Sintaks Python asas, penjanaan nombor rawak, pernyataan bersyarat (jika/lain), gelung.
Mengapa ia bagus: Memperkukuh logik pengaturcaraan teras, termasuk membuat keputusan dan lelaran.
3) Permainan Pengembaraan Berasaskan Teks:
Konsep: Permainan berasaskan cerita yang mudah di mana pengguna membuat pilihan yang mempengaruhi keputusan.
Kemahiran: Sintaks Python asas, pernyataan bersyarat, fungsi, input/output pengguna.
Mengapa ia bagus: Menggalakkan penyelesaian masalah yang kreatif dan memperkenalkan konsep fungsi.
4) Kalkulator Asas:
Konsep: Atur cara yang melaksanakan operasi aritmetik asas (tambah, tolak, darab, bahagi) berdasarkan input pengguna.
Kemahiran: Sintaks Python asas, pengendali aritmetik, input/output pengguna.
Mengapa ia bagus: Menunjukkan pemahaman tentang operasi asas matematik dan interaksi pengguna.
5) Pengikis Web Mudah:
Konsep: Program yang mengekstrak data tertentu (mis., harga, tajuk berita) daripada tapak web menggunakan perpustakaan seperti Sup Cantik atau Scrapy.
Kemahiran: Sintaks Python asas, bekerja dengan perpustakaan luaran, manipulasi rentetan.
Mengapa ia bagus: Memperkenalkan teknik mengikis web dan menunjukkan kuasa Python untuk pengekstrakan data.
Tahap Lanjutan
1) Model Pembelajaran Mesin:
Konsep: Latih model pembelajaran mesin mudah (cth., regresi linear, pepohon keputusan) pada set data.
Kemahiran: Perpustakaan seperti scikit-learn, prapemprosesan data, penilaian model, konsep asas pembelajaran mesin.
Mengapa ia bagus: Menunjukkan pemahaman tentang prinsip pembelajaran mesin dan aplikasi praktikal Python dalam sains data.
2) Aplikasi Web (Flask/Django):
Konsep: Bina aplikasi web asas menggunakan rangka kerja seperti Flask atau Django.
Kemahiran: Konsep pembangunan web (penghalaan, templat, pangkalan data), rangka kerja web Python, HTML/CSS (asas).
Mengapa ia bagus: Menunjukkan kemahiran pembangunan web praktikal dan keupayaan untuk membina aplikasi web interaktif.
3) Analisis dan Visualisasi Data:
Konsep: Analisis set data dunia sebenar (cth., daripada Kaggle) dan buat visualisasi yang bernas menggunakan perpustakaan seperti matplotlib atau seaborn.
Kemahiran: Manipulasi data (pandas), visualisasi data, analisis data penerokaan.
Mengapa ia bagus: Menunjukkan kemahiran analisis data dan keupayaan untuk menyampaikan data dengan berkesan melalui visualisasi.
4) Skrip Automasi:
Konsep: Automatikkan tugasan berulang menggunakan skrip Python.
Kemahiran: Penskripan, pengendalian fail, bekerja dengan API (pilihan), alatan automasi (cth., Selenium).
Mengapa ia bagus: Menunjukkan aplikasi praktikal Python untuk mengautomasikan tugas dan meningkatkan kecekapan.
5) Projek Pemprosesan Bahasa Asli (NLP):
Konsep: Bina aplikasi NLP ringkas, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks atau chatbot.
Kemahiran: Perpustakaan NLP (NLTK, spaCy), prapemprosesan teks, teknik asas NLP.
Mengapa ia bagus: Menunjukkan pemahaman tentang konsep NLP dan keupayaan untuk bekerja dengan data bahasa manusia.
Pertimbangan Utama:
Kebolehbacaan: Tulis kod yang bersih dan didokumentasikan dengan baik dengan nama pembolehubah yang jelas dan ulasan.
Pemilihan Projek: Pilih projek yang selaras dengan minat dan matlamat kerjaya anda.
GitHub: Gunakan GitHub untuk mengawal versi projek anda dan mempamerkan kod anda kepada bakal majikan.
LinkedIn: Serlahkan projek anda pada profil LinkedIn anda untuk menunjukkan kemahiran dan pengalaman anda.
Atas ialah kandungan terperinci Projek Python untuk pemula hingga mahir. 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
