


Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?
Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa projek besar yang dilakukan menggunakan Python.
Python kini merupakan salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular. Trend ini nampaknya akan diteruskan pada 2022 dan seterusnya. Oleh itu, jika anda baru mula belajar Python, perkara terbaik untuk dilakukan ialah mula bekerja pada beberapa projek Python dunia sebenar.
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, pembangunan permainan, analisis data dan pembelajaran mesin.
Berikut adalah beberapa projek besar yang dibina menggunakan Python -
Sistem kehadiran pekerja pengecam muka
Sistem pengesan topeng masa nyata
Model ramalan perkataan seterusnya
Model Ramalan Cuaca
Model pengecaman bunga
Bina chatbot baharu
Pengesanan Muka
Pemain Muzik
Sistem kehadiran pekerja pengecaman muka
"Sistem Kehadiran Berasaskan Pengecaman Muka" ialah projek Python pertama yang perlu anda buat dengan bantuan penglihatan komputer dan berbilang perpustakaan sokongan.
Pekerja yang telah mendaftar dalam sistem akan melengkapkan kehadiran melalui pengecaman muka, dan sistem akan memberitahu anda sama ada pekerja itu hadir atau tidak.
Namun, anda boleh memprogramkan sistem dengan cara lain. Walau bagaimanapun, untuk projek ini, anda memerlukan pangkalan data tepat orang yang akan diimbas oleh peranti itu.
Menggunakan perpustakaan pengecaman wajah, kod anda akan menjadi lebih ringkas dan lebih tepat apabila mengecam wajah.
Berikut ialah pautan ke kod sumber: Sistem-Kehadiran-Berasaskan-Pengecaman-Muka
Sistem pengesan topeng masa nyata
Ini adalah projek yang paling luar biasa dan penting di luar sana. Ini adalah projek paling popular semasa zaman covid. Kerana ia dapat mengesan sama ada orang memakai topeng dalam masa nyata.
Beginilah cara sistem pengesanan topeng masa nyata berfungsi. Jika seseorang memakai topeng dengan betul, simbol segi empat tepat hijau akan muncul di mukanya, menunjukkan bahawa dia memakai topeng dengan baik.
Jika topeng tidak dipakai dengan betul pada muka, tanda segi empat tepat merah akan muncul sebagai amaran, menunjukkan bahawa pemakai tidak memakai topeng dengan betul dan harus memakainya dengan betul.
Dengan penglihatan komputer dan beberapa perpustakaan utama seperti TensorFlow dan Keras, anda boleh membangunkan sistem pengesanan topeng muka yang tepat dengan walaupun beberapa baris kod.
Berikut ialah pautan kod sumber: Pengesanan Topeng
Model ramalan perkataan seterusnya
Ini adalah projek yang luar biasa dan jika anda belum melakukannya sebelum ini, anda harus membinanya sekurang-kurangnya sekali (pemodelan bahasa).
Secara tidak sedar, kita semua menggunakan kaedah ini apabila menghantar mesej teks daripada papan kekunci telefon pintar kita. Kebanyakan papan kekunci secara automatik meramalkan teks seterusnya yang akan kami taip, dan kami hanya perlu menyalin-tampalnya.
Google juga menggunakan pendekatan ini dalam papan kekunci Gboardnya, yang meneka perkataan seterusnya berdasarkan sejarah melayari anda atau data pramuat.
Berikut ialah pautan ke kod sumber: Model ramalan perkataan seterusnya
Model Ramalan Cuaca
Daripada semua projek, projek ini mungkin yang paling kompleks untuk dibangunkan kerana ia akan memberikan anda ramalan cuaca yang tepat.
Untuk membangunkan model ini, anda memerlukan data yang tepat untuk analisis data, graf dan pengiraan matematik.
Berikut ialah pautan ke kod sumber: Model Ramalan Cuaca
Model pengecaman bunga
Terdapat banyak jenis bunga di dunia sehingga sukar untuk mengetahui nama setiap bunga. Kami tidak ingat nama atau warna semua bunga.
Jika anda melatih model pembelajaran mesin untuk mengesan bunga, ia akan membezakan antara atribut warna serta nama bunga, walaupun ia mempunyai reka bentuk yang sama.
Apa yang anda perlu lakukan ialah mencipta set data bunga yang besar dan tepat. Setelah imbasan selesai, program yang anda tulis untuk mengenal pasti bunga akan melakukan yang lain.
Berikut ialah pautan kod sumber: Model Pengecaman Bunga
Bina chatbot baharu
Program Chatbot telah menjadi semakin popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini, terutamanya dalam bidang teknologi, perniagaan dan e-dagang.
Sebaliknya, chatbot ialah program berasaskan kecerdasan buatan yang meniru bahasa semula jadi manusia untuk berkomunikasi dengan manusia bagi menyelesaikan masalah. Apabila anda membuka tapak web seperti ini, anda mungkin melihat pemberitahuan automatik muncul di bahagian bawah. Ini adalah chatbot yang akan bertanya kepada anda jika anda memerlukan soalan diselesaikan.
Anda boleh mencipta chatbot dalam Python menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi. Anda juga memerlukan beberapa perpustakaan seperti chatterbot, chatterbot_corpus dan nltk
Berikut ialah pautan ke kod sumber: Membina chatbot baharu
Pengesanan Muka
Pengesanan muka ialah teknologi yang mengesan wajah dalam foto atau video orang. Ini adalah tanggungjawab paling penting perpustakaan OpenCV, yang menggunakan penglihatan komputer untuk mencari wajah.
Jika anda ingin meneruskan kerjaya dalam visi komputer, program ini adalah tempat yang bagus untuk bermula.
Apabila mengesan wajah daripada imej, anda hanya memilih mana-mana imej untuk menguji kod. Program yang anda tulis akan melakukan selebihnya selepas anda memilih imej. Kod itu kemudiannya akan melukis segi empat tepat di kawasan imej di mana wajah itu dilihat.
Berikut ialah pautan kod sumber: Pengesanan Muka
Pemain muzik
Bagaimana pula dengan membuat pemain muzik anda sendiri? Ini kelihatan menarik, bukan?
Ini nampaknya sangat mengujakan saya. Jangan hanya mencipta aplikasi muzik biasa, tetapi yang boleh mencari fail dan meneroka muzik dalam direktori program. Membangunkan antara muka interaktif yang juga boleh digunakan oleh pengguna lain.
Pertimbangkan untuk menambah ciri seperti trek menyemak imbas, kawalan kelantangan, paparan lagu/artis/album/filem, pengurusan pangkalan data, pembangunan algoritma dan pemprosesan data untuk mencipta aplikasi yang berfungsi sepenuhnya.
Perhatian
Terdapat juga banyak projek Python lanjutan dengan kod sumber di GitHub. GitHub ialah tapak web tempat pembangun menerbitkan penerangan projek dan fail kod sumber.
Kesimpulan
Artikel ini mengajar kita cara membina lapan projek berskala besar yang berbeza menggunakan Python. Dalam artikel ini, kami menyediakan kod sumber untuk projek ini.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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 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.
