Что можно делать на питоне
Идеи для проектов на Python актуальные в 2020 году
На сегодняшний день Python является самым широко используемым языком программирования на планете. Получение знаний о нем станет вашей лучшей инвестицией в 2020 году. Но, если вы хотите помимо знаний получить соответствующий опыт работы, то крайне важно поработать над конкретными проектами, потому что теоретические знания бесполезны до тех пор, пока вы не примените их в реальной жизни.
В этой статье мы покажем вам некоторые идеи для проектов на Python начиная от начального и заканчивая продвинутым уровнем. Воплощение в жизнь этих идей поможет вам легче изучить Python, благодаря применению своих знаний на практике.
Обучение на основе реальных проектов — самая важная составляющая для улучшения ваших знаний. Здесь можно найти 270 учебных пособий по Python и идеи проектов для программистов любого уровня. Таким образом, вне зависимости от ваших знаний, вы также можете повысить свои навыки программирования.
Согласно Stackoverflow, Python является наиболее предпочитаемым языком программирования, что означает, что большинство разработчиков используют его в своей работе.
Часто ли вам не хватает действительно крутых идей для работы над проектом? Если так, то больше этого не повторится, потому что мы позаботились о вас и составили список из 25 идей для проектов. Быстро добавляйте статью в закладки и посвятите все свое время реализации этих проектов и превращению себя в востребованного специалиста.
Идеи для простых проектов на Python
1. Угадайте число
Идея проекта. Создайте программу, которая случайным образом выбирает загаданное число. У пользователя будет несколько шансов, причем при каждой неправильной попытке он будет получать подсказку от компьютера, сообщающую о том, в какую сторону (большую или меньшую) он ошибся.
2. Симулятор игры в кости в Python
Идея проекта. Симулятор игры в кости будет имитировать бросание костей в реальной жизни. С помощью него пользователь сможет снова и снова «выбрасывать» случайным образом генерируемое число, до тех пор пока не захочет выйти из программы.
3. Сегментация адреса электронная почты
Идея проекта. Сегментация адреса электронной почты — это полезная программа для получения имени пользователя и имени домена из e-mail. Вы можете настроить и отправить сообщение пользователю с этой информацией.
4. Алгоритм бинарного поиска
Идея проекта. Алгоритм бинарного поиска — очень эффективный способ поиска элемента в длинном списке. Идея состоит в том, чтобы реализовать алгоритм, который ищет элемент в списке методом деления списка пополам и сравнения значения середины с искомым значением.
5. Настольное приложение для уведомлений
Идея проекта. Настольное приложение для уведомлений, работает в фоновом режиме и служит для отправки сообщений через заданные промежутки времени. Для его создания вы можете использовать такие библиотеки как notify2, requests и другие.
6. Генератор историй Python
Идея проекта. Проект будет случайным образом создавать истории, используя некоторое количество предварительных настроек. Вы можете попросить пользователей задать списки состоящие из слов, обозначающих имена героев, их действия, роли и т.п., после чего программа создаст некое подобие рассказа, расставляя случайно выбранные из списков слова внутри заранее подготовленного текста. В Python версии 3.6 появились f-строки (f-strings), которые сделали работу с генератором еще более удобной.
7. Загрузчик видео с Youtube
Идея проекта. Еще один интересный проект заключается в создании удобного интерфейса, с помощью которого вы можете загружать видео с YouTube в различных форматах и качестве.
8. Блокировщик сайтов на Python
Идея проекта. Создайте приложение, которое можно использовать для блокирования определенных веб-сайтов. Это очень полезная программа для студентов, которые хотят сосредоточиться на учебе, при этом не отвлекаясь на всякие раздражители вроде социальных сетей.
Если у вас к этому моменту сформировалось какое-то мнение относительно содержания нашей статьи, пожалуйста поделитесь им в разделе комментариев, а мы тем временем продолжим.
Идеи для проектов на Python средней сложности.
1. Калькулятор в Python
Идея проекта. Создание графического интерфейса калькулятора с использованием библиотеки, Tkinter, или аналогичной (wxPython, PyQT и т.д.), в которой мы создадим кнопки для выполнения различных операций и выведем отображения результатов на экране. Дополнительно вы можете добавить в калькулятор функции для выполнения научных расчетов.
2. Таймер обратного отсчета
Идея проекта. Вы можете создать настольное приложение с таймером обратного отсчета, в котором можно будет установить таймер, и по истечении времени получать уведомление. Это служебное приложение для повседневных задач.
3. Генератор случайных паролей в Python
Идея проекта. Создание надежного пароля — утомительная задача. Мы можем создать приложение для случайной генерации надежных паролей, которые будут содержать буквы, символы и цифры. Пользователь также сможет копировать пароль, чтобы потом напрямую вставить его при создании учетных данных.
4. Случайная статья в Википедии
Идея проекта. Идея этого проекта заключается в том, чтобы продемонстрировать пользователю заголовок случайной статьи из Википедии, а затем спросить, хочет ли он прочитать статью или нет. Если ответ «да», то на экран выводится полный текст статьи, в противном случае показывается название другой случайной статьи.
5. Reddit бот
Идея проекта. Reddit — отличная платформа, и мы можем запрограммировать бота для мониторинга сабреддитов (страниц на Reddit посвященных различным темам). Автоматизация мониторинга поможет предоставить полезную информации для читателей при этом сэкономив много нашего времени.
6. Приложение командной строки Python
Идея проекта. Python отлично подходит для создания приложений командной строки. Вы можете создать красивый интерфейс командной строки (CLI — command-line interface), с помощью которого вы, сможете отправлять электронную почту другим людям. Программа с помощью командной строки запросит у пользователя учетные данные, e-mail адресата и текст сообщения, который ему необходимо отправить, а затем отправит это сообщение на указанный адрес.
7. Instagram бот
Идея проекта. Instagram бот предназначен для автоматизации некоторых основных задач, таких как лайки, комментарии и подписка на учетные записи других людей. Частота должна быть невысокой, потому что отправка чрезмерных запросов на серверы Instagram может привести к деактивации.
8. Стеганография в Python
Идея проекта. Стеганография — это искусство скрывать сообщение в другой форме, так чтобы никто не мог заподозрить существование скрытого сообщения. Например, сообщение может быть скрыто внутри изображения или видео. Если перед вами стоят подобные цели, то этот проект может оказаться полезен.
Продвинутые идеи для проектов на Python
1. Тест скорости набора текста
Идея проекта. Тест скорости набора текста — это проект, с помощью которого вы можете определить скорость набора текста пользователем на клавиатуре. Вы должны создать графический интерфейс с помощью GUI библиотеки, такой как Tkinter, посредством которого пользователь будет вводить случайное предложение, и после завершения набора, видеть скорость набора, точность и количество набранных слов в минуту.
Здесь можно посмотреть пример исходного кода проекта Python по тестированию скорости набора текста
2. Агрегатор контента
Идея проекта. В Интернете много информации и статей. Найти хороший относящийся к делу контент сложно, поэтому агрегатор контента автоматически выполняет поиск на популярных веб-сайтах, ищет соответствующие материалы и создает список для просмотра. Впоследствии пользователь может выбрать из этого списка, что именно он хочет посмотреть.
3. Массовое переименование файлов / приложение для изменения размера изображения.
Идея проекта. Одной из задач машинного обучения является предварительная обработка данных. Нам в данном проекте будет необходимо выполнить изменение размера и переименование большого количества изображений, поэтому приложение, которое сможет автоматически выполнять эти задачи, будет очень полезно как в плане своей функциональности так и для изучения основ Data Science.
4. Менеджер файлов на Python
Идея проекта. Создайте приложение для просмотра и управления файлами, с помощью которого вы сможете смотреть файлы в вашей системе, управлять ими, искать и копировать их в различные места. Этот проект будет использовать несколько областей знаний языка программирования Python.
5. Проверка плагиата в Python
Идея проекта. Идея этого проекта заключается в создании приложения с графическим интерфейсом, которое можно использовать для проверки на плагиат. Чтобы создать этот проект, вам нужно использовать библиотеку обработки естественного языка вместе с поисковым API Google, который подберет для вас лучшие статьи.
6. Веб-сканер в Python
Идея проекта. Веб-сканер — это скрипт, который автоматически просматривает страницы в интернете и может сохранять их содержимое. Этот процесс называется веб-сканированием. Такие поисковые системы, как Google, используют эту технику для поиска актуальной информации. Обязательно используйте концепцию многопоточности при выполнении этого проекта.
7. Музыкальный проигрыватель в Python
Идея проекта. Каждый любит слушать хорошую музыку. Вы сможете получить удовольствие при выполнении проекта, создав свой собственный музыкальный проигрыватель. Музыкальный проигрыватель должен уметь искать файлы в каталогах, и обладать интерактивным интерфейсом. Выполнение этих условий является непростой задачей, которая лучше всего подходит для опытных программистов.
8. Расширение сравнения цен.
Идея проекта. Это потрясающий проект, в котором вы можете сравнивать цены в нескольких веб-источниках. Как на сайте Trivago, например, мы можем сравнивать цены на отели, или как на сайтах Amazon, Snapdeal, Flipkartа и других мы можем сравнивать цены на товары, отображая при этом лучшие предложения.
9. Загрузчик картинок с Instagram
Идея проекта. Проект загрузчик картинок с Instagram используется для скачивания изображений ваших друзей, размещенных в Instagram. Он будет использовать ваши учетные данные, чтобы отыскать всех ваших друзей, а затем загрузить их фотографии.
Резюме
В сегодняшней статье мы обсудили 25 идей для проектов на Python, охватывающих все три уровня сложности программирования. Сначала мы обсудили базовые идеи проекта для начинающих, в том числе угадывание чисел, симулятор броска костей и другие. Затем мы обсудили еще несколько увлекательных идей проекта для программистов уже знакомых с азами, включая генератор случайных паролей, бот Instagram и другие. В конце мы рассмотрели некоторые продвинутые проекты для экспертов, такие как агрегатор контента, тесты скорости набора текста и другие.
Надеюсь, вам понравилась наша статья об идеях для проектов на Python. Если у вас сформировалось какое-то мнение после прочтения статьи, пожалуйста, поделитесь им в разделе комментариев.
Язык программирования Python: преимущества, недостатки и область применения
Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.
Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и многих платформ, начиная с iOS и Android и заканчивая серверными ОС.
Преимущества Python
Это интерпретируемый язык — он не компилируется, то есть до запуска представляет из себя обычный текстовый файл. Программировать можно практически на всех платформах, язык хорошо спроектирован и логичен.
Разработка идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам. Именно с него можно начать свой путь программиста, пройдя практический курс «Python-разработчик» от Skillbox.
Пишет о программировании, в свободное время создает игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.
Как используется Python
Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.
Веб-разработка
Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.
Существуют и движки для создания сайтов на Python:
Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.
Программы
Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:
Мобильные приложения
Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.
Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:
Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.
Встроенные системы (embedded systems)
На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.
Еще проекты со встроенной системой на Python:
Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.
Создание скриптов
Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.
Где используется Python
Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.
Системное администрирование
Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.
Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.
Научные исследования
В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:
Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.
Data Science
Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.
Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.
Какие компании используют Python
В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:
Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.
Недостатки языка Python
Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.
Программы на Python считаются одними из самых медленных.
Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.
Сильная зависимость языка от системных библиотек
Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.
Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.
Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.
Трудоустройство и средняя зарплата Python-разработчика
По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России
4500 вакансий для Python-разработчиков, из них
700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (
5500), но больше, чем по запросу «PHP» (
Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.
Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior-специалисты менее востребованы.
На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.
Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — тут вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.
3 самых важных сферы применения Python: возможности языка
Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.
Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.
Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:
Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.
Веб-разработка
Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.
Зачем нужен веб-фреймворк?
Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.
Какой Python-фреймворк выбрать?
Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.
В чем разница между Django и Flask?
Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.
Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.
С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.
Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация
Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.
Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.
Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.
А здесь она должна увидеть стол.
Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.
Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.
Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?
Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.
Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.
Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.
Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол».
Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.
Эта технология может применяться:
Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:
Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.
Способы применения Python для машинного обучения
Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.
Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.
Как изучать машинное обучение?
Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.
Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.
Анализ и визуализация данных
Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.
Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:
Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.
Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.
Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.
Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.
Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.
С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.
Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?
Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.
Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.
Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.
Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).
Способы применения Python для анализа и визуализации данных
Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.
Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:
Как изучать анализ данных на Python?
Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:
Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.
Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.
Автоматизация процессов
Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.
В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.
Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:
Встроенные приложения
Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.
Python и игры
Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.
Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движков Unity, работающем с языком C#.
Десктопные приложения
Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.
Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.
С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.
Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.
Python 3 или Python 2
Python 3 – это более современный и популярный выбор.
Пояснение о backend- и frontend-коде
Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.
Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:
На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.
Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.
Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции: