分享12个Python项目教程，看完随便拿！
你將學習到如何用Python的圖形處理庫，將一張圖片轉化為字符畫。
最終效果圖如下：
我們在學習過程中最容易犯的一個錯誤就是：看的多，動手的少。特別是對一些項目的整體開發，我們接觸的機會就更少了。
一次完整的開發，是最好的學習。它能讓你對整個開發流程有完整的認識，對知識也會有極大的鞏固。更重要的是，你將學會將理論知識用到實際開發中的方法。
所以無論項目大小，一定要動手去進行開發學習。
這篇文章，就是給那些找不到Python項目開發教程的人，以及不知道Python可以開發什么的人的。
下面的這些項目，大家可以一邊動手操作，一邊學習，相信會對你的Python技術有不小的提高。
Python3實現火車票查詢工具
使用 Python3 抓取 12306 網站信息提供一個命令行的火車票查詢工具。通過該項目的實現，可以熟悉 Python3 基礎及網絡編程，以及 docopt，requests，prettytable 等庫的使用。?
?用Python寫爬蟲很方便，下面的兩門課程都和爬蟲有關。它們都相當實用，一個關乎出行，一個關乎你的幸福......
?Python3實現火車票查詢工具很適合用來入門爬蟲。你將學習到爬蟲最重要的兩個步驟——數據的爬取和數據可視化。完成項目后，你只需要敲一行命令就能獲得你想要的車票信息，墻裂推薦各位小伙伴學習。
效果如圖：
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當你想查詢一下火車票信息的時候，你還在上 12306 官網嗎？或是打開你手機里的 APP？
下面讓我們來用 Python 寫一個命令行版的火車票查看器， 只要在命令行敲一行命令就能獲得你想要的火車票信息！如果你剛掌握了 Python 基礎，這將是個不錯的小練習。
- Python 基礎知識的綜合運用
- docopt、requests、colorama 及 prettytable 庫的使用
- setuptools 的使用
Python3實現淘女郎照片爬蟲?
?每一個老司機都和這門課相見恨晚。它的標題可能吸引不了你，但請直接看效果：
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這是一個很普通的頁面，你可以把它換成任何網站。
完成爬取后，效果如下：
8個多G的美女圖片，按文件夾、姓名、地點整整齊齊地排列在那，不喜不悲......整個過程20分鐘完成，在你自己的環境中會更快。
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本項目通過使用 Python 實現一個淘女郎圖片收集爬蟲，學習并實踐 BeautifulSoup、Selenium Webdriver 及正則表達式等知識。在項目開發過程中采用瀑布流開發模型。
- Python3 編程
- 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 頁面
- 使用 Selenium Webdriver 爬取 Web 頁面
- 使用正則表達式提取所需的關鍵信息
Python基于共現提取?《釜山行》人物關系
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這個課比較簡單，通過Python分析「 釜山行 」的劇本，繪制出一份人物關系圖。你將學到如何用Python分析和提取數據、用Gephi軟件使提取的數據可視化。
最終效果圖如下：
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?當然，畢竟是電影，人物關系較少。嫌不過癮的同學，請下課后拿「 冰與火之歌 」練手。
《釜山行》是一部喪尸災難片，其人物少、關系簡單，非常適合我們學習文本處理。這個項目將介紹共現在關系中的提取，使用python編寫代碼實現對《釜山行》文本的人物關系提取，最終利用Gephi軟件對提取的人物關系繪制人物關系圖。
- 共現網絡的基本原理
- Python代碼對《釜山行》中人物關系提取的具體實現
- jieba庫的基本使用
- Gephi軟件的基本使用
Python圖片轉字符化
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這門課非常可怕，在實驗樓已經有32462人學過......它非常簡單，但效果卻十分炫酷，裝逼指數爆棚。你將學習到如何用Python的圖形處理庫，將一張圖片轉化為字符畫。
最終效果圖如下：
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效果圖中的字符為藍色，你還可以通過調整，增加更多的顏色，使字符畫更像原圖。
本課程講述怎樣使用 Python 將圖片轉為字符畫。
- Linux 命令行操作
- Python 基礎
- pillow 庫的使用
- argparse 庫的使用
Python3的圖片隱寫術?
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上面的課程教你把圖片變得炫酷，這個課程就教你把圖片里的信息隱藏。
隱寫術到底是什么，這里給大家講個故事吧：
2012年大眾點評和食神網的競爭非常激烈，后者開始大規模地爬取前者的數據，主要是圖片。大眾點評沒有走中國的司法流程，而是直接向APP STORE提交了證據，使食神的APP下架2次。這些證據就是食神爬取的圖片，圖片中用隱寫術嵌入了大眾點評的版權信息！
這是如何實現的呢？
下面有一張lenna的圖片:
?提取該圖片的綠色分量：
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取綠色分量的最低位，如果是1就設置圖片為綠,是0設為黑。
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你將看到隱藏的信息:"Steganography"。 大眾點評正是利用了這些信息向蘋果公司證明了圖片的來源，最終保護了公司的利益。
6不6？想不想學？這是課程的效果圖：
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以看到這兩個藍胖子幾乎一模一樣，但有一只卻真實隱藏了數據在里面。
用Python實現圖片隱寫術。
知識點：
- Pillow 模塊
- 最低有效位
- lambda 表達式遞歸
- UTF-8 編碼
神經網絡實現人臉識別任務?
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作為一名程序員，你不可能沒聽過大數據、人工智能、人臉識別這些名詞。這個項目將告訴你，這些名詞離你都并不遙遠，通過Python，你可以零距離地完成一個人臉識別的項目。
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我們將利用在基于無監督學習的自編碼器實現?課程中介紹過的自編碼器，實現對耶魯大學人臉數據庫B+中的人臉圖片數據進行降維，再利用降維后的人臉數據進行有監督神經網絡學習進行分類器訓練，最終達到人臉識別的目的。
- 人臉識別
- 人臉數據庫
- 數據降維
?Python破解驗證碼
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大家用爬蟲爬取數據時，驗證碼都是繞不過去的一關。這個項目將帶你用Python破解驗證碼的玄機！
效果如圖：
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生活中，我們在登錄微博，郵箱的時候，常常會碰到驗證碼。在工作時，如果想要爬取一些數據，也會碰到驗證碼的阻礙。本次試驗將帶領大家認識驗證碼的一些特性，并利用 Python 中的 pillow 庫完成對驗證碼的破解。
- Python基本知識
- PIL模塊的使用
高德API+Python解決租房問題?
我們需要考慮通勤范圍來選地段，由于對交通的不熟悉，只有選擇自己附近的較貴的地段，花了很多時間閱覽趕集或者58里的個人房源信息，然而個人房源信息中仍充斥著大量中介，抱著一點希望打了幾個電話，得到的回答都是這個價位根本租不到，再高點也租不到（大都與發布的房源信息不符），于是就有了這個租房腳本和課程。
總結
- 學習了技術，增長了知識，就能找到好工作，找到好工作就能有錢。
- 這次選的房源信息來自58的品牌公寓館，所以沒有那種小中介，價位就我和我室友來說可以接受。其實可以做個分類器過濾趕集上的中介來找低價個人房源的，有需要的同學可以試一下。
- 通勤范圍在地圖上圈出，解決了對交通路線不熟悉的問題
- 本課程是單人版的，但代碼中只要刪掉一個語句就能當多人用了（但是路徑規劃的功能是只能給一個人用）。如果是直接拿來多人用的話，還是開多個頁面比較好。
效果如下：
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我們將編寫Python腳本爬取某租房網站的房源信息，利用高德的 js API 在地圖上標出房源地點，劃出距離工作地點1小時內可到達的范圍，附上公交路徑規劃功能查看不同路徑的用時。
- requests、BeautifulSoup、csv 等庫的簡單使用
- 高德地圖 Javascript API 的使用
Python3色情圖片識別?
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使用 Python3 去識別圖片是否為色情圖片，我們會使用到 PIL 這個圖像處理庫，會編寫算法來劃分圖像的皮膚區域。其中涉及到Python 3 基礎知識，膚色像素檢測與皮膚區域劃分算法，Pillow及argparse的使用。
最終效果圖如下：
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使用 Python3 去識別圖片是否為色情圖片，我們會使用到 PIL 這個圖像處理庫，會編寫算法來劃分圖像的皮膚區域。
- Python 3 的模塊的安裝
- Python 3 基礎知識
- 膚色像素檢測與皮膚區域劃分算法
- Pillow模塊的使用
- argparse模塊的使用
NBA常規賽結果預測，——利用Python進行比賽數據分析?
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不知道你是否朋友圈被刷屏過NBA的某場比賽進度或者結果？或者你就是一個NBA狂熱粉，比賽中的每個進球，搶斷或是逆轉壓哨球都能讓你熱血沸騰。除去觀賞精彩的比賽過程，我們也同樣好奇比賽的結果會是如何。因此本節課程，將給同學們展示如何使用nba比賽的以往統計數據，判斷每個球隊的戰斗力，及預測某場比賽中的結果。
我們將基于2015-2016年的NBA常規賽及季后賽的比賽統計數據，預測在當下正在進行的2016-2017常規賽每場賽事的結果。
?最終效果圖如下：
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利用NBA在2015~2016年的比賽統計數據進行回歸模型建立，最終在今年2016~2017的常規賽中預測每場比賽的輸贏情況。
- NBA球隊的Elo score計算
- 特征向量
- 邏輯回歸
pygame開發打飛機游戲?
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使用Python快速開發一款PC端玩耍的微信打飛機游戲，基于pygame實現。本課程難度中等屬于python中等的項目課程，需要有 pygame 和 Python 基礎。可以在之前的課程當中先學習一些基礎的 pygame 知識然后再學習本課程。
最終效果圖如下：
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使用Python快速開發一款PC端玩耍的微信打飛機游戲，基于pygame實現。
介紹在 Linux 桌面環境下使用 Python 及 pygame 快速開發小游戲的方式。可以通過這個游戲入門 pygame 游戲開發。
K——近鄰算法實現手寫數字識別系統?《機器學習實戰》
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從電影題材分類的例子入手，詳細講述“k-近鄰”算法的原理。在這之后，我們將會使用該算法實現手寫數字識別系統，書籍教程配套實驗練習，幫助您更好地實戰。
從電影題材分類的例子入手，詳細講述k-近鄰算法的原理。在這之后，我們將會使用該算法實現手寫數字識別系統。
- k近鄰分類算法
- 從文本文件中解析和導入數據
- 使用Matplotlib創建擴散圖
- 歸一化數值
更多有趣、好玩的項目請查看【Python精選項目資源】
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的分享12个Python项目教程，看完随便拿！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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