Python что можно написать: Возможности языка python | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

Проекты на Python для новичков

Выбор проекта Python для начинающих

Для начала выберите интересную тему. Это позволит получить удовольствие и будет поддерживать мотивацию для завершения проекта.

Для первого проекта не выбирайте проект требующий экспертных навыков. Иначе можете столкнуться со сложностями на раннем этапе, которые вызовут стресс и демотивируют работать дальше. Если вы решили все-таки взяться за сложную задачу, то разделите ее на небольшие подзадачи и решайте вопросы по отдельности.

Проекты Python для начинающих разработчиков

Проекты Python для начинающих разработчиков

Угадай число – компьютер выберет случайное число, а игроки должны будут по очереди угадывать число. При разработке используются: генератор случайных чисел, цикл while, условные конструкции if/else, переменные, целые числа и вывод на экран.

Камень, ножницы, бумага – мини-игра, в которую можно играть в одиночку с компьютером. При разработке потребуются знания генератора случайных чисел, вывод на экран, обработка ввода, цикл while и оператор if/else.

Генератор MadLibs – игра, в которой в пробелы нужно вставлять глупые слова, а после зачитывать. Для реализации понадобится понимание строк, переменных, конкатенация, ввод данных и вывод.

Генератор паролей – простое приложение, генерирующее случайный пароль. Из навыков потребуется генератор случайных чисел, работа со строками, числами, вывод на экран, последовательности.

Виселица – продвинутый вариант «угадай число». Игрок должен угадывать буквы в загаданном слове. Для упрощенной версии используйте только текст, без графики. Потребуется опыт работы со списками, генератор случайных чисел, работа со строками, обработка ввода, вывод, цикл while, операторы if/else. Для списка слов воспользуйтесь словарем Sowpods.

Симулятор игры в кости – понадобится генератор случайных чисел, который будет генерировать случайные числа от 1 до 6, цикл while и вывод на экран для уточнения нужно ли сделать новый бросок, обработка ввода и цикл if/else для обработки введенного игроком значения.

Алгоритм двоичного поиска – структур данных, также известен как метод деления пополам. Возьмем список из 100 элементов, например, целые числа от 1 до 100. Пользователю будет предложено ввести число, которое программа будет искать в данном списке и выводить соответствующий результат. Во время поиска берется среднее значение и сравнивается с искомым. Если значение найдено, то возвращается результат об успехе. Если значение меньше, то дальше будет аналогичным образом рассматривать левая часть, т. е. та, что меньше среднего значения. В противном случае, рассматривается правая часть. И так будет происходить до тех пор, пока значение не будет найдено или список не окажется пуст. Для реализации понадобится значение цикла, операторов if/else, ввод и вывод данных.

Текстовое приключение – простая игра квест, где игрок ходит по комнатам и получает описание комнат. Для реализации понадобится обработка ввода, вывод данных, операторы if/else, цикл while. При реализации понадобится следить за направлением движения, создавать стены, двери, ограничение на перемещение.

Проекты Python для разработчиков Python среднего уровня

Проекты Python для разработчиков Python среднего уровня

Будильник – приложение, которое будет присылать уведомления в назначенное время. Включите в него музыку, видео или картинки.

Крестики нолики – игра, в которой два игрока рисуют на поле из 9 квадратиков каждый свою фигуру (крестик или нолик) до тех пор, пока не получат линию из 3-х одинаковых фигур или пока все квадратики не будут заполнены. В данном случае игру можно реализовать для одного игрока с компьютером, основная сложность будет в программировании ходов компьютера. Для реализации графики воспользуйтесь библиотекой PyGame.

Случайная статья в Википедии – в этом проекте приложение выдает случайную ссылку на статью Википедии. Программа уточняет у пользователя отобразить ли случайную статью в Википедии и при положительном ответе выводит страницу.

Калькулятор – проект для реализации калькулятора с GUI, кнопками, возможностью ввода нескольких чисел, операций сложения, умножения, получения корня, возведения в степень, учета скобок, памяти. Для реализации могут понадобиться такие библиотеки, как Tkinter или PyQt, которые позволят создать графический интерфейс.

Таймер обратного отсчета – настольное приложение с интерфейсом, в котором показывается таймер обратного отсчета до установленного события. В данном приложении можно установить таймер, сбросить таймер, выводить уведомления о наступлении события или заранее до наступления события.

Reddit-бот. Reddit – соцсеть, в которой люди обсуждают интересы, делятся фото, видео, ссылками и т. д., на странице пользователя и на страницах сообществ, соответствующих тем (сабреддиты). Запрограммируйте бота для мониторинга этих сабреддитов, бот может предоставлять полезную информацию для читателей, экономя время модераторов сабреддита.

Instagram-бот – бот предназначен для автоматизации таких задач, как лайк, комментарий, подписка на учетные записи других людей. Ограничения по частоте, иначе в случае чрезмерной активности бот может быть деактивирован.

Стеганография в Python. Стеганография – передача или хранение информации с учетом сохранения в тайне самого факта такой передачи (хранения). В отличие от криптографии, скрывающей содержимое сообщения, стеганография скрывает существование сообщения. Сообщение будет выглядеть как что-либо иное, например, как изображение, статья, список покупок и т. д.

Проекты Python для продвинутых разработчиков Python

Проекты Python для продвинутых разработчиков Python

MP3-плейер – проект для прослушивания музыки, создайте MP3-плеер с листами, перемоткой, зацикливанием аудиозаписей и другими полезным функционалом. Для реализации могут понадобится библиотеки для работы с GUI Tkinter или PyQt, для работы с аудио может понадобится библиотека librosa.

Тест скорости набора текста – проект позволит определить скорость набор текста пользователем. Реализуйте графический интерфейс с помощью библиотеки для работы с GUI, например, Tkinter или PyQt. От пользователя потребуется вводить текст. После ввода текста приложение выведет информацию о скорости набора, точности и количестве набранных слов в минуту. Пример проекта.

Менеджер файлов – проект для работы с файлами в системе. Например, аналог проводника в Windows. С помощью этого приложения можно просматривать, редактировать, перемещать, удалять файлы в системе. Проект затронет различные области знаний языка Python.

Создание блокчейна. Блокчейн (цепь из блоков) – непрерывная последовательность блоков, содержащих информацию. Используется как финансовый инструмент, но применим и в других областях. Для реализации понадобится библиотеки для работы с HTTP и руководство.

Проверка плагиата – приложение для проверки плагиата проверяет текст на принадлежность указанному автору. Для реализации понадобится библиотека обработки естественного языка (такие библиотеки, как NLTK, TextBlob) и API Google.

Графический редактор – редактор картинок, наподобие Пэинта или Фотошопа. Для реализации понадобится библиотека для работы с GUI, например, Tkinter или PyQt и виджет Canvas, который позволит работать с примитивами вроде линии, прямоугольника, текста, изображения.

Расширение сравнения цен – проект, который позволит сравнивать цены на разных сайтах, на отели, продукты, технику и т. д.

Загрузчик картинок с Instagram – используя заданные учетные данные, приложение будет искать фотографии друзей, размещенные в Instagram и загружать их фотографии.

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»

Интересно, перейти к каналу

Проекты Python в веб-разработке

Проекты Python в веб-разработке

Блог – создание блога позволит продемонстрировать навыки веб-разработки. Помимо знания Python, тут понадобится знание HTML и CSS, а также опыт работы с базами данных.

Создание интернет-магазина – создание интернет-магазина позволит как следует прокачать навыки бэкенда. Потребуется создать базу данных с таблицами, содержащими данные пользователей, товаров, поставщиков. Также потребуется работать с запросами к базе данных. Этот проект позволит погрузиться в предметную область.

Блокировщик веб-сайтов – это аналог популярных блокировщиков рекламы, который позволит блокировать назойливую рекламу.

Приложение для создания заметок – программа позволяет пользователю записывать заметки и просматривать записанное. В приложении придется сделать аккаунты и разделение доступов для того, чтобы у каждого пользователя были свои заметки. Благодаря тому, что это веб-проект доступ к заметкам открыт откуда угодно. Для реализации этого проекта подойдет фреймворк Django.

Агрегатор контента – это сайт, который собирает популярные статьи на конкретные темы и выдает пользователю. Для реализации понадобится база данных (например, MySQL или PostgreSQL) и библиотеки Python для работы с HTTP-запросами и парсингу контента.

Онлайн regex – инструмент для проверки и составления регулярных выражений. Регулярные выражения – это гибкий способ найти информацию в текстовом документе с хитрыми условиями. Например, с помощью регулярных выражений можно составить маску поиска для номера телефона, email или интернет-ссылки. Для реализации понадобится стандартная библиотеке re (содержит все необходимое для работы с регулярными выражениями) и веб-фреймворк, например, Django.

URL Shortener – проект позволит преобразовывать длинные, неудобные ссылки в короткие, уменьшая количество символов в URL. Для реализации данного проекта понадобится написать страницу с полем для ввода длинной ссылки, кнопкой и полем для вывода короткой ссылки. Также понадобится база данных для хранения ссылок. При открытии короткой ссылки сервер будет проверять наличие ссылки в базе и при наличии – перенаправлять пользователя по заданному ранее адресу. При отсутствии – будет выводиться страница 404.

Викторина – приложение, которое задает пользователям набор вопросов и подсчитывает очки за правильные ответы, а после выдает результат. При реализации можно сделать вопросы с таймером или вопросы, на которые будут сразу выдаваться информация о правильности ответов. Для проекта понадобится веб-фреймворк, например, Django и база данных, для хранения вопросов и ответов.

Проекты Python с искусственным интеллектом

Проекты Python с искусственным интеллектом

Обработка фотографий – приложение для обработки фотографий в заданном стиле (художника или цветовой гамме). Реализация данного приложения затрагивает компьютерное зрение и нейросети. Можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN).

Анализ новостей из интернета – программа аналитического характера, анализирует новости из интернета и делает на основании их прогнозы стоимости ценных бумаг, курсов акций или валют. Ожидать точных прогнозов не стоит, но этот проект позволит поработать с обработкой естественных языков (NLP), анализом временных рядов, парсингом и краулингом сайтов.

Распознавание лиц – проект, который встречается даже во время фотосъемки на телефон. Также можно добавить функционал дорисовки чего-либо: усов, кошачьих ушей, веснушек и т. д. Таких проектов много, но создать такой проект самостоятельно не менее интересно.

Подсчет числа элементов на изображении – проект связан с подсчетом кол-ва элементов на фотографии. Такие проекты используются на крупных предприятиях, например, для подсчета яиц или какой-либо другой штучной продукции в большом объеме, которую сложно подсчитать вручную или под которую сложно спроектировать универсальный механизм.

Массовое переименование файлов – допустим, есть большое количество изображений, которые необходимо переименовать. Задача: обучить нейронную сеть автоматически выполнять эту задачу в соответствии с параметрами изображения (размер, дата создания).

Распознавание эмоций на видео – проект распознавания эмоций на видео. Для подобных проектов используются рекуррентные сети.

Семантическое определение границ – одна из классических задач для сверточных нейронных сетей – это выделение границ, разбитых на классы.

Семантическая сегментация – позволяет разделить объекты на классы по их структуре, ничего не зная об этих объектах, то есть еще до их распознавания. Например, семантическая сегментация 3D-изображений выделяет отдельные сегменты изображений МРТ головного мозга.

Инструменты для разработки на Python

Среды разработки (IDE)

PyCharm

PyCharm – IDE от компании JetBrains, поддерживает веб разработку на Django.

IDLE

IDLE – IDE для Python, созданная с помощью библиотеки Tkinter от создателя Python. Поставляется вместе с Python, кроссплатформенная.

Базовые инструменты

Setuptools – это библиотека процессов разработки пакетов, предназначенная для облегчения упаковки проектов Python за счет расширения стандартной библиотеки Python distutils.

virtualenv – менеджер виртуальной среды. Позволяет создавать виртуальные среды с пакетами. Разные песочницы имеют разные наборы пакетов, разных версий. Одну и ту же песочницу могут использовать разные проекты.

Pip – система управления пакетами, используется для установки и управления программными пакетами, написанными на Python.

Кроссплатформенная разработка

BeeWare

BeeWare – набор инструментов для разработки и распространения нативных приложений на Python. Включает в себя Toga – кроссплатформенный инструмент для GUI, Briefcase – инструмент для упаковки проектов на языке Python в распространяемые артефакты для доставки конечным пользователям, Rubicon ObjC – библиотека для работы с Object C на iOS и Mac с помощью Python, Rubicon Java – для работы с Java-библиотеками на Python.

kivy

Kivy – библиотека с открытым исходным кодом для быстрой разработки приложений. Кроссплатформенная, с поддержкой GPU-ускорителя, дружественная к разработке бизнес-приложений.

Web разработка

Bottle – быстрый и простой фреймворк для маленьких веб-приложений. Не имеет зависимостей, кроме Python Standard Library.

CherryPy – веб-фреймворк на Python. Спроектирован для быстрой разработки веб-приложений. Представляет надстройку над HTTP-протоколом. Может выступать в качестве веб-сервера, может работать под управлением другого серверного приложения, поддерживающего протокол WSGI. Не занимается задачами обработки шаблонов для ввода данных, доступом к БД, авторизацией пользователя. Расширяется за счет фильтров, простых интерфейсов.

Django – фреймворк для разработки веб-приложений на языке Python с открытым исходным кодом. Используется для бэкенда веб-приложений. Использует шаблон MVC.

Библиотеки для работы с GUI

PyQt – GUI фрэймворк для python позволяет создавать приложения с графическим пользовательским интерфейсом. Разработан британской компанией Riverbank Computing. Работает на платформах, поддерживаемых Qt: Linux. Unix, Mac, Windows. Большой набор виджетов для графического интерфейса. Стили виджетов. Доступ к БД(ODBC, MySQL, PostgreSQL, Oracle)

Tkinter – Кроссплатформенная графическая библиотека, поставляется вместе с Python. Распространены на Linux/Unix. Написана создателем Python – Гвидо ван Россумом.

Библиотеки для создания игр

PyGame – набор модулей Python для написания компьютерных игр и мультимедиа приложения. Базируется на мультимедийной библиотеке SDL. Можно разрабатывать 2D-, 3D-игры. Также можно писать игры для мобильных устройств на базе Android.

Cocos 2D – кроссплатформенный фреймворк для разработки приложений и игр. Открытое программное обеспечение, написанное на языке Python.

Panda 3D – полноценный 3D движок с большим русскоязычным сообществом, где придется писать код, используя API движка. Включает в себя графику, звук, ввод-вывод, обнаружение столкновений. Открытое программное обеспечение.

Прочее

librosa – библиотека для анализа музыки и аудио. Позволяет обрабатывать аудио в виде временных рядов, извлекать признаки: темп, бит, такт, интервал, ритм и работать с Мел-кепстральными коэффициентами (MFCC).

NLTK – пакет программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на Python. Библиотека поддерживает задачи классификации, стемминга, маркировки, синтаксического анализа и семантического рассуждения в Python.

TextBlob – инструмент для новичков в NLP в Python. Библиотека построена на NLTK и представляет простой интерфейс для библиотеки NLTK. Позволяет решать задачи анализа настроений, POS-маркировки или извлечения именных фраз.

***

Материалы по теме

  • 🐍 6 проектов на Python, которые можно завершить за выходные
  • 11 проектов, которые должен разработать каждый питонист
  • Идеи для проектов для практики навыков программирования
  • 6 open-source проектов для практики новичка
  • 8 идей проектов для практики веб-разработки

22 полезных примера кода на Python / Хабр


Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

1. Получаем гласные


Этот пример возвращает в строке найденные гласные "a e i o u". Это может оказаться полезным при поиске или обнаружении гласных.

def get_vowels(String):
    return [each for each in String if each in "aeiou"]
get_vowels("animal") # [a, i, a]
get_vowels("sky") # []
get_vowels("football") # [o, o, a]

2. Первая буква в верхнем регистре


Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.

def capitalize(String):
    return String. title()
capitalize("shop") # [Shop]
capitalize("python programming") # [Python Programming]
capitalize("how are you!") # [How Are You!]

3. Печать строки N раз


Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

n=5
string="Hello World "
print(string * n)  #Hello World Hello World Hello World Hello World Hello World

4. Объединяем два словаря


Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.

def merge(dic1,dic2):
    dic3=dic1.copy()
    dic3.update(dic2)
    return dic3
dic1={1:"hello", 2:"world"}
dic2={3:"Python", 4:"Programming"}
merge(dic1,dic2) # {1: 'hello', 2: 'world', 3: 'Python', 4: 'Programming'}

5. Вычисляем время выполнения


Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.

import time
start_time= time. time()
def fun():
    a=2
    b=3
    c=a+b
end_time= time.time()
fun()
timetaken = end_time - start_time
print("Your program takes: ", timetaken) # 0.0345

6. Обмен значений между переменными


Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.

a=3
b=4
a, b = b, a
print(a, b) # a= 4, b =3

7. Проверка дубликатов


Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.

def check_duplicate(lst):
    return len(lst) != len(set(lst))
check_duplicate([1,2,3,4,5,4,6]) # True
check_duplicate([1,2,3]) # False
check_duplicate([1,2,3,4,9]) # False

8. Фильтрация значений False


Этот пример используется для устранения всех ложных значений из списка, например false, 0, None, " ".

def Filtering(lst):
    return list(filter(None,lst))
lst=[None,1,3,0,"",5,7]
Filtering(lst) #[1, 3, 5, 7]

9.

Размер в байтах


Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.

def ByteSize(string):
    return len(string.encode("utf8"))
ByteSize("Python") #6
ByteSize("Data") #4

10. Занятая память


Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.

import sys
var1="Python"
var2=100
var3=True
print(sys.getsizeof(var1)) #55
print(sys.getsizeof(var2)) #28
print(sys.getsizeof(var3)) #28

11. Анаграммы


Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.

from collections import Counter
def anagrams(str1, str2):
    return Counter(str1) == Counter(str2)
anagrams("abc1", "1bac") # True

12. Сортировка списка


Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.

my_list = ["leaf", "cherry", "fish"]
my_list1 = ["D","C","B","A"]
my_list2 = [1,2,3,4,5]
my_list.sort() # ['cherry', 'fish', 'leaf']
my_list1.sort() # ['A', 'B', 'C', 'D']
print(sorted(my_list2, reverse=True)) # [5, 4, 3, 2, 1]

13. Сортировка словаря

orders = {
 'pizza': 200,
 'burger': 56,
 'pepsi': 25,
    'Coffee': 14
}
sorted_dic= sorted(orders.items(), key=lambda x: x[1])
print(sorted_dic)  # [('Coffee', 14), ('pepsi', 25), ('burger', 56), ('pizza', 200)]

14. Получение последнего элемента списка

my_list = ["Python", "JavaScript", "C++", "Java", "C#", "Dart"]
#method 1
print(my_list[-1])  # Dart
#method 2
print(my_list.pop()) # Dart

15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку


Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

my_list1=["Python","JavaScript","C++"]
my_list2=["Java", "Flutter", "Swift"]
#example 1
"My favourite Programming Languages are" , ", ".join(my_list1)) # My favourite Programming Languages are Python, JavaScript, C++
print(", ".join(my_list2))  # Java, Flutter, Swift

16. Проверка палиндромов


Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.

def palindrome(data):
    return data == data[::-1]
    
palindrome("level") #True
palindrome("madaa") #False

17. Перемешивание списка

from random import shuffle
my_list1=[1,2,3,4,5,6]
my_list2=["A","B","C","D"]
shuffle(my_list1) # [4, 6, 1, 3, 2, 5]
shuffle(my_list2) # ['A', 'D', 'B', 'C']

18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры

str1 ="Python Programming"
str2 ="IM A PROGRAMMER"
print(str1.upper()) #PYTHON PROGRAMMING
print(str2.lower()) #im a programmer

19.

Форматирование строки


Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.

#example 1
str1 ="Python Programming"
str2 ="I'm a {}".format(str1)   # I'm a Python Programming
#example 2 - another way
str1 ="Python Programming"
str2 =f"I'm a {str1}"    # I'm a Python Programming

20. Поиск подстроки


Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.

programmers = ["I'm an expert Python Programmer",
               "I'm an expert Javascript Programmer",
               "I'm a professional Python Programmer"
               "I'm a beginner C++ Programmer"
]
#method 1
for p in programmers:
    if p.find("Python"):
        print(p)
#method 2
for p in programmers:
    if "Python" in p:
        print(p)

21. Печать в одной строке


Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

# fastest way
import sys
sys.stdout.write("Call of duty ")
sys.stdout.write("and Black Ops")
# output: Call of duty and Black Ops
#another way but only for python 3
print("Python ", end="")
print("Programming") 
# output: Python Programming

22. Разбиение на фрагменты


Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.

def chunk(my_list, size):
    return [my_list[i:i+size] for i in range(0,len(my_list), size)]
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
chunk(my_list, 2) # [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

На правах рекламы

Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!

Подписывайтесь на наш чат в Telegram.

5 интересных вещей, которые можно делать с Python

Python — один из самых любимых языков программирования.

А почему бы и нет? Вы можете создать как простые сценарии обслуживания, так и сложные приложения машинного обучения. С Python можно сделать много интересных вещей, которые вам понравится изучать.

Введение

Python — очень популярный язык среди разработчиков. Легко и весело писать сценарии для автоматизации и создания вещей.

Некоторые из распространенных вариантов использования:

  • Создание ботов
  • Парсинг веб-сайтов
  • Машинное обучение, визуализация данных и анализ
  • Веб-разработка с такими фреймворками, как Django и Flask
  • Разработка игр с помощью Pygame
  • Мобильные приложения с такими фреймворками, как Kivy

В этой статье я попытаюсь охватить несколько областей с примерами и показать вам некоторые забавные вещи, которые вы можете делать с помощью Python. Если вы не знаете Python, я рекомендую изучить его!

Начнем!

Для веб-разработки

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с такими средами, как Django, Flask и другими. Его можно использовать для создания веб-приложений на стороне сервера и интегрировать с любым интерфейсом. Как правило, разработчики используют JavaScript во внешнем интерфейсе и Python для поддержки операций на стороне сервера. Python не используется напрямую в браузерах.

Django — один из самых популярных веб-фреймворков на Python. Эти фреймворки предоставляют пакет, в котором у вас есть определенная структура, с легкостью поддерживающий взаимодействие с базой данных; все это настраивается с помощью минимальной команды настройки. Если вы хотите что-то минимальное для начала — я рекомендую Flask!

Помимо этого, Python имеет большое количество библиотек для веб-разработки. Некоторые популярные из них —

  • Запросы
  • Подушка
  • ПиМонго

Около ресурсов для начала веб-разработки на Python —

  • Образовательный блог
  • Веб-приложение с нуля
Пример.

Доступ к файловой системе компьютера с мобильного телефона

Вы можете получить доступ к своей файловой системе, запустив файловый сервер на своем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду —

 # версия Python >= 3.X
python3 -m http.сервер
# Если версия Python >= 2.X и < 3.X
python -m Простой HTTP-сервер
# порт по умолчанию: 8000

Это запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном телефоне, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или используйте точку доступа телефона на ноутбуке). Теперь в браузере телефона откройте —

:port

Проверьте свой IP, запустив — ifconfig . Проверьте свой локальный IP (должен начинаться с 192.168….)

Предположим, ваш IP-адрес — 192.168.43.155 , и вы используете порт по умолчанию. Затем вам нужно открыть —

192. 168.43.155:8000 на мобильном телефоне. Вы увидите текущую директорию 🙂

Автоматизация и сценарии

Если вы инженер, вы, вероятно, будете ленивы и захотите автоматизировать почти все, что можете, верно?

Не беспокойтесь, питон вас прикроет. Есть масса вещей, которые можно автоматизировать, написав всего 4-5 строк кода. От настройки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео с YouTube — вы можете сделать все это с помощью пары строк в python.

Некоторые замечательные скрипты и пакеты, которые вы можете начать использовать —

  • А-Я полезных трюков с Python
  • Потрясающие скрипты Python
  • Удаление файлов
  • Тест HTTP/2
Пример — преобразование CSV в JSON

Вы можете преобразовать CSV-файл в JSON с помощью всего 1 команды в Python!

Попробуйте прямо сейчас —

 python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"

Замените своим именем файла. csv и вы получите вывод JSON!

Легко, правда?

Создание игр

Python поддерживает разработку игр. Его библиотека Pygame очень полезна. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут созданы с его помощью. Вы даже можете создавать кроссплатформенные игры с помощью Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Ресурсы для изучения
  • Учебники Freecodecamp
  • Учебник Raywenderlich
Пример — палач в терминале

Вот простая программа на питоне, которая позволяет вам играть в палача в терминале. Код можно сильно сократить, и я оставлю это вам в качестве упражнения!

 # палач.py
#импорт модуля времени
время импорта
импортировать случайный
обороты = 10
print "Привет, давай поиграем в палача! У тебя будет " + str(ходов) + " ходов!"
Распечатать ""
# задерживать
время сна (0,5)
# набор слов для угадывания
wordList = ["geekflare", "круто", "питон", "волшебство"]
слово = случайный выбор (список слов)
догадки = ''
# повторяем до тех пор, пока не останется витков
в то время как обороты > 0:
    неправильно = 0
    для char в слове:
        если char в догадках:
            печатать символ,
        еще:
            Распечатать "_",
            неправильно += 1
    печать("\n")
    если неправильно == 0:
        печатать "Вы выиграли :)"
        сломать
    Распечатать
    угадать = ''
    если len(угадать) < 1:
        Guess = raw_input("Угадай символ или введите правильное слово: ")[0]
    догадки += догадка
    если догадаться не по слову:
        обороты -= 1
 
        напечатать "неправильно"
 
        выведите "У вас есть", + поворачивает, ' поворачивает налево!'
 
        если получается == 0:
    
            print "Вы проиграли :("

Результат будет выглядеть примерно так:

Web Scraping

Каждый день вы видите много данных на нескольких сайтах. Подумайте, как было бы здорово, если бы вы могли легко получить доступ к этим данным; это и есть веб-скрапинг, а Python делает это еще проще благодаря своей потрясающей поддержке и библиотекам. Данные в Интернете неструктурированы, и Python предоставляет простой способ анализа и использования этих данных и даже выполнения дальнейшего анализа и операций.

Некоторые популярные библиотеки очистки:

  • Красивый суп
  • Скрепи

Позвольте мне показать вам пример того, как вы можете извлечь значения валюты с веб-сайта – x-rates.com

Пример – получить значение валюты по сравнению с долларами США

Давайте использовать парсинг в python для извлечения значений валюты –

 запросов на импорт
из bs4 импортировать BeautifulSoup
  
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
г = запросы.получить(URL)
суп = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
список рейтингов = суп.найтиВсе("таблица", {"класс": "Таблица ставок"})[0]. найтиВсе("тело")
для tableVal в рейтинге:
trList = tableVal.findAll('tr')
для trVal в trList[:6]:
печать(trVal.текст)

Возвращает значение 1 доллара США в других валютах.

Наука о данных и машинное обучение

DS и ML — самые модные темы в наши дни. За этими технологиями будущее информатики.

Python хорошо подходит для обработки данных, анализа и реализации сложных алгоритмов. Анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и т. д.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинного обучения, используя множество популярных библиотек, таких как —

  • NumPy
  • Панды
  • Матплотлиб
  • Сиборн

Существует множество инструментов глубокого обучения, поддерживающих Python. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки:

  • TensorFlow
  • ПиТорч
  • Керас

Еще одна причина, по которой используется Python, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения можно реализовать с помощью 20–40 строк кода. Посмотрите это руководство, чтобы узнать, как легко визуализировать в python.

Заключение

В учебнике обсуждались различные области, в которых можно использовать python. Здесь я привожу несколько крутых и простых примеров для демонстрации, но есть гораздо больше замечательных приложений и инструментов, которые вы можете создать с помощью Python. Надеюсь, вы узнали что-то новое!

Продолжайте исследовать. Продолжай учиться!

Для чего используется Python? 5 отраслей, которые используют его ежедневно

Онлайн-школа кодирования и дизайна с A

Войти

Скотт Моррис

О, так вот для чего используется Python!

Мы думаем, что Python — довольно крутой язык программирования, но, по всей вероятности, причина, по которой вы читаете это, заключается в том, что вы не знаете, для чего используется Python, не говоря уже о том, вам следует использовать его для программирования.

Прежде всего, в каких отраслях используется Python? Из-за высокого уровня функциональности многие отрасли не могут обойтись без него, в том числе: веб-разработка, наука о данных и анализ данных, машинное обучение, стартапы, финансовая индустрия и другие.

Прежде чем вы решите, изучать Python или нет, давайте разберемся с основами, не так ли?

Что такое Python?

Что такое Python, что такое Python для , и что я могу сделать с Python? Python — это объектно-ориентированный язык программирования общего назначения, созданный Гвидо ван Россумом. Это означает, что, в отличие от HTML, CSS и JavaScript, его можно использовать для других типов программирования, таких как: внутренняя разработка, разработка программного обеспечения. , наука о данных и написание системных сценариев (автоматизация), среди прочего.

Каковы преимущества Python?

Программирование на Python является универсальным с точки зрения функциональности и может использоваться для веб-скрапинга и сценариев, а также для написания алгоритмов и структур данных. Это много вещей, которые может сделать Python, но что делает Python, где используется Python и что вы можете с ним делать, когда научитесь кодировать Python — все это действительно важные вопросы, которые у вас могут возникнуть.

Приложения Python включают широкий спектр проектов, связанных с визуализацией данных, автоматизацией, искусственным интеллектом и анализом данных. Как выглядит Питон? По сравнению с другими языками, Python — это язык программирования с чистым синтаксисом, который одинаково популярен среди разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным.

Python популярен среди специалистов по данным, потому что он поставляется со многими библиотеками Python с открытым исходным кодом, в том числе: scikit-learn, pandas, SciPy, Matplotlib, NumPy и фреймворками, включая Flask и Django. Изучать Python сейчас проще, чем когда-либо, потому что существует множество руководств по программированию на Python, многие из которых бесплатны.

Но... Почему он называется Python?

Хорошо, мы не могли не упомянуть это:

Название не является какой-то сложной технической метафорой или аббревиатурой. Python назван в честь Monty Python.

Согласно Python. org, «Когда Гвидо ван Россум начал внедрять Python, он также читал опубликованные сценарии из «Летающего цирка Монти Пайтона». Ему нужно было короткое, уникальное и немного загадочное имя, поэтому он решил назовите язык Python».

Круто, да? Помимо фактов, давайте перейдем к сути этой статьи, а именно к тому, что вы можете делать с Python и чем он отличается от других языков программирования.

Содержание

  1. Для чего используется Python?
    1. Веб-разработка общего назначения и создание веб-приложений
    2. Научные вычисления и наука о данных
    3. Машинное обучение
    4. Стартапы
    5. Финтех и финансовая индустрия
  2. Как выучить Python?

Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

Ты выучишь:

Подходит ли вам профессия в сфере технологий

Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам

Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

Для чего используется Python?

1.

Веб-разработка общего назначения и создание веб-приложений

Python — один из самых простых языков программирования с точки зрения синтаксиса, и мы имеем в виду это в хорошем смысле.

Согласно этой замечательной статье на Medium: «Python, в отличие от других языков программирования, делает упор на удобочитаемость кода и позволяет вам использовать ключевые слова на английском языке вместо знаков препинания… Удобочитаемая и чистая кодовая база поможет вам поддерживать и обновлять программное обеспечение без дополнительных затрат. время и усилия».

Вдобавок к динамической типизации Python обладает еще одной замечательной особенностью: он не требует больших объемов данных. По словам преподавателя Python в Treehouse Кеннета Лава (эта цитата взята из этого видео), «это практически везде. Он очень маленький, поэтому он отображается на встроенных устройствах и практически на каждом сервере».

И везде мы имеем в виду везде. Treehouse отмечает, что Disqus, NASA, PBS и даже Reddit используют Python для своих веб-сайтов.

Фактически, Python — это один из языков программирования, который вы можете использовать для программирования Raspberry Pi — одноплатного компьютера (не десерт!) — и существует множество реальных проектов, которые продвигают использование Raspberry Pi для изучения Python. код и сделать несколько крутых проектов на Python.

Существует множество готовых библиотек Python и веб-фреймворков, включая Pyramid, Django и Flask. Python особенно удобен для использования во внутренних проектах веб-разработки, включая создание API-интерфейсов, сокращая количество времени, которое вы тратите на проекты, позволяя вам перепрофилировать строки и строки кода.

Начинающим бэкенд-программистам, которым нравится высокая читабельность и чистый синтаксис, определенно стоит изучить Python.

(наверх)

2. Научные вычисления + наука о данных

Python также используется для научных исследований и вычислений (среди других реальных приложений) и даже имеет несколько научных или специализированных библиотек, таких как SciPy, scikit-learn и:

  • Астрономия для астрономии
  • Biopython для биологии и биоинформатики
  • Graph-инструмент для статистического анализа графиков
  • Psychopy для неврологии и экспериментальной психологии

А лотов, лота еще . Вот список всех научных библиотек Python.

Роль Python в анализе данных, сценариях и функциональности с точки зрения написания алгоритмов, безусловно, является одним из больших преимуществ его изучения. Благодаря таким инструментам, как pandas и NumPy, которые помогают перемещаться по наборам данных и визуализировать данные, неудивительно, что Python является одним из самых популярных языков программирования при работе с большими данными.

Благодаря неоспоримому развитию науки о данных, есть вероятность, что вокруг нее будет вращаться все больше и больше технических должностей, и у вас уже будет один из ведущих языков программирования в вашем наборе инструментов.

(наверх)

3. Машинное обучение

Да, технически машинное обучение подпадает под науку о данных (№2 в нашем списке), но потерпите меня здесь. Использование Python для машинного обучения — это довольно круто, поэтому казалось, что это требует дополнительной позиции.

Машинное обучение включает в себя такие вещи, как распознавание речи, глубокое обучение, искусственный интеллект, финансовые услуги и даже рекомендации, которые Netflix выдает каждый раз, когда вы входите в систему, и которые заставляют вас думать: «Как они знает ?! (Хотя, забавный факт: в Netflix также работает команда, которая также вручную помечает видео. )

Python используется для машинного обучения с помощью специальных библиотек и сред машинного обучения, включая scikit-learn и TensorFlow.

Подробнее о том, как Python используется для написания алгоритмов машинного обучения, читайте здесь.

(наверх)

Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

Ты выучишь:

Подходит ли вам профессия в сфере технологий

Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам

Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

4.

Стартапы

Помимо удобства для исследований, Python имеет множество бизнес-приложений. Хотя это может показаться странным для включения в список, это правда: стартапы, особенно технологические стартапы, любят Python, потому что он прост в использовании и обладает большим потенциалом масштабируемости. И я имею в виду масштабируемость. Возьмем, к примеру, Dropbox, основанный на Python.

Dropbox был запущен, когда Дрю Хьюстон в студенческие годы постоянно забывал свою флешку. Изначально это было решение, которое он мог использовать для себя, партия из одного человека. К ноябрю 2012 года Dropbox использовали 100 миллионов человек, что не имело большого значения, потому что… Dropbox был построен на Python.

Это означало, что было легко масштабировать Dropbox во второй раз. Идея Хьюстон превратилась в довольно большое дело.

(наверх)

5. Финансовые технологии + финансовая индустрия

В 2016 году HackerRank опубликовал исследование различных отраслей, в ходе которого выяснилось, какие языки программирования они отдавали предпочтение при найме разработчиков, программистов и инженеров. Когда дело дошло до FinTech, Python доминировал.

Но это не только финтех-компании. Опять же, согласно HackerRank, язык программирования Python используется во всей финансовой индустрии: «Рекрутеры в сфере финансовых технологий скажут вам, что Python — это самый быстрорастущий язык в финансах в целом. Если вы посмотрите на финансовые технологии, крупные банки, такие как Bank of America, усердно работали над преобразованием своего технического стека с устаревшего кода на Python».

Если вы хотите работать разработчиком программного обеспечения в финансовой сфере, то изучение Python и становление разработчиком Python, вероятно, будет разумным шагом в правильном направлении. Разговор о массовых реальных приложениях!

(наверх)

Как выучить Python?

Итак, теперь вы знаете, для чего используется Python, как вы собираетесь его изучать? Несмотря на множество применений, Python на самом деле относительно удобен для начинающих. Существует множество классов с множеством примеров Python. Вот список некоторых других наших любимых ресурсов, некоторые из которых представляют собой комплексные учебные пособия, включающие пошаговые руководства и примеры кода Python:

Онлайн-классы и ресурсы Python

  • Python от Codecademy (бесплатно)
  • Учебное пособие по Python для начинающих (программирование с помощью Mosh)
  • Руководство по началу работы с Python.org
  • Курсы Python на EdX
  • Курсы Python на Udemy
  • Прочтите наши статьи о Python, такие как Python и JavaScript, Python и Django и Tech 101: Что такое Python?

📌 PS – Если вы хотите научиться веб-разработке и/или веб-дизайну до изучения Python, Skillcrush может помочь вам в этом! Наш курс Break Into Tech — это комплексная программа, разработанная, чтобы помочь новичкам в области технологий начать новую и полноценную карьеру.

(наверх)

Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

Ты выучишь:

Подходит ли вам профессия в сфере технологий

Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам

Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

Скотт Моррис

Скотт Моррис — штатный писатель Skillcrush и продюсер контента.

Читайте также: