Какие проекты можно сделать на python

Интересные идеи для проектов на Python

Один из лучших способов улучшить свои навыки программирования – поработать над проектом, который вам действительно интересен. Мы собрали несколько идей самых разных проектов, которые могли бы вас заинтересовать. Среди них вы найдете и полноценные приложения, и небольшие скрипты, которые вы могли бы написать.

Игры

Традиционные настольные игры идеально подходят для начинающих. Поэтому это отличная идея, чтобы потренировать свои скиллы. Вот несколько примеров:

• камень-ножницы-бумага
• крестики-нолики
• шахматы

Эти проекты могут быть настолько простыми или сложными, насколько вы этого захотите. Можно делать игры текстовыми (в окне терминала) или разработать полный графический интерфейс (например, можно воспользоваться такой библиотекой, как Tkinter). Вы можете создать только основу или добавить дополнительные функции, такие как многопользовательский режим, искусственный интеллект или сети.

Если у вас больше опыта, вы также можете разрабатывать типовые компьютерные игры. Как насчет Pong, Space Invaders или игры Tower Defense? Для графических игр можно использовать фреймворк PyGame.

Веб-скрапинг

Термин «парсинг» означает автоматический сбор данных с веб-сайтов. Его можно использовать для сбора любых интересующих вас данных. Например, вы можете:

• агрегировать дешевые каникулы с разных сайтов
• собирать сообщения в Твиттере или имена пользователей, связанные с вашими интересами
• фиксировать цены на акции каждый час
• и многое-многое другое

Это область ограничивается только вашим воображением и опытом в парсинге.

Чат-боты

Также можно написать чат-бота, который сможет поддерживать беседу с вами или с кем-либо еще. Бот может общаться через ввод терминала, через IRC, Twitter, Reddit или Discord. Если вы не знаете, что должен сказать бот, можно воспользоваться ELIZA в качестве забавного источника вдохновения.

Файловые операции

Вы можете автоматизировать задачи с файлами. Вот несколько идей:

• поиск текста в файлах
• извлечение данных из PDF-файлов или электронных таблиц
• переименование файлов
• перемещение файлов

Если вам нужно многократно выполнять одну и ту же задачу, автоматизация позволит сэкономить много времени.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) – это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на том, как мы можем позволить нашим программам учиться. В машинном обучении есть множество увлекательных приложений, с которыми можно играть, даже не разбираясь в глубоких технических основах.

Например, анализ настроений позволяет анализировать данные, такие как твиты или обзоры. Определять, какие из них положительные, а какие отрицательные. Также вы можете создать систему рекомендаций для фильмов, книг, статей или сериалов. Вы можете распознать и расшифровать рукописный текст. А ещё, можно распознавать объекты на изображениях.

Хороший способ начать применять машинное обучение в приложениях на Python – использовать фреймворк TensorFlow.

Автотайперы и кликеры

Если вам нужно набирать одно и то же предложение несколько раз или часто нажимать на определенный шаблон, вы можете заставить Python делать это за вас. Для начала можно использовать фреймворк PyAutoGUI, изучить его возможности и создать проект, который пригодится вам в будущем.

Веб-разработка

Вы можете создать веб-сайт, используя Python. У веб-сайта есть фронтенд, то есть то, что видит пользователь, и бэкенд, содержащий всю основную логику. Python хорош для разработки внутренней части сайта, то есть для бэкенда.

Для создания красивого интерфейса вам понадобятся HTML, CSS и JavaScript. А вот веб-фреймворк Python, такой как Flask или Django, станет идеальным решением для создания полнофункционального сайта.

Веб-автоматизация

Многие задачи, которые вы выполняете в Интернете, можно автоматизировать. Вот несколько идей для проекта по автоматизации:

• проверка, в сети ли сайт
• скачивание списка файлов
• отслеживание изменения на веб-странице
• вход на сайт

Для управления браузером с помощью Python можно использовать Selenium, а для непосредственного выполнения запросов к веб-сайтам — модуль requests .

Другие идеи

Вот еще несколько интересных идей:

• получение данных из разных мест и вставка их в электронную таблицу
• применение фильтров к изображениям
• очистка и форматирование данных
• сохранение данных в базе данных SQL
• автоматическая отправка электронных писем.

Заключение

Итак, сегодня мы поговорили про интересные идеи для проекта по программированию. Обсудили, что можно придумать и какую идею реализовать, чтобы отточить свои навыки и добавить ещё один проект в своё портфолио.

Наполняем портфолио: 12 идей для Python-проектов

Хорошую работу в ИТ можно получить и без диплома о высшем образовании. Ведь карьера удачно строится не на бумажках, а на собственных навыках, лучшим доказательством которых будут реальные проекты.

Сейчас мы разберем 12 идей для создания проектов на языке Python, которые идеально впишутся в ваше портфолио. Причем все они из разных сфер и немного различаются по сложности.

1. Умный ассистент

Один из лучших проектов, т.к. он покажет интервьюеру, что вы отличный питонист: умеете правильно распоряжаться ресурсами и превращать их в нечто полезное. Вместе с тем, для создания ассистента не нужно быть супер специалистом. Вам хватит знания относительно простых и доступных пакетов.

Например, можно воспользоваться Pyttsx3 для реализации функции распознавания текста. А с модулем os настроить проигрывание музыкальных файлов, запуск приложений и пр. Функционал программы хорошо дополнит автоматизация рутинных задач и агрегатор сайтов — благодаря им ваш проект станет выглядеть внушительнее.

Но конечной точки у ассистента нет. Чем многообразнее функции, тем более полезный получается результат.

2. Автоматизатор задач

Аналог первого варианта, но с уклоном в автоматизацию. Какие задачи можно автоматизировать? К примеру, управление файлами: переместить, копировать, удалить и переименовать. Или создайте скрипт, высылающий поздравления с днем рождения. В качестве инструментов возьмите такие библиотеки: Selenium (пакет для автоматизации взаимодействия веб-браузера и Python), BeautifulSoup (веб-скрейпинг), win10toast (выведение уведомлений Windows), пр.

3. Веб-сайт

Создание своего сайта тоже отличная идея. Можно остановиться на “обычном” варианте: платформа для осуществления электронных платежей, портал для обучения и т.п. Но можно попробовать разработать ресурс, который будет автоматизировать какие-нибудь ежедневные задачи. Например, конвертация текстовых файлов в аудио или автоматическая отправка электронных писем. Наверняка у вас получится придумать много интересных и практичных идей! Просто не бойтесь реализовать их.

4. Игра

Разработка игр требует усидчивости, большого количества времени и навыков. Зато что может быть увлекательнее? Игра способна очень многое рассказать о своем авторе: о его изобретательности, креативности и собранности. А качество продукта отлично демонстрирует знания программирования. Есть много Python-библиотек для тех, кто занимается этим видом деятельности: переходите по ссылке и выбирайте то, что подходит именно вам.

5. Графический интерфейс пользователя

Создание GUI — классный проект и отличный способ хорошо зарекомендовать себя при приеме на работу. Графический пользовательский интерфейс — это система взаимодействия ПО и пользователя. Т.е. то, что человек видит и посредством чего “общается” с программой.

Зайдите в ближайшие магазины, узнайте, в каких программах они нуждаются, и создайте ПО с GUI, которое удовлетворяло бы этим запросам. Запомните: чем лучше пользовательский интерфейс, тем лучшее впечатление на людей производит ваша программа. А это значит, что шансы заработать на ней хорошие деньги сильно повышаются!

Из всех библиотек Python, которые предназначены для разработки GUI, самой популярной является Tkinter . Единственный минус — новичкам в ней не так просто разобраться. Но кроме Tkinter есть много других классных GUI-библиотек, познакомиться с которыми можно здесь .

6. Система компьютерного зрения

Машинное зрение — один из главных современных трендов. Почти все крупные компании в том или ином виде внедряют его в свои технологии. В этой области есть масса успешных стартапов. Но главное то, что реализуя такую модель, вы продемонстрируете работодателю свою способность быстро осваивать ИТ-новинки.

Машинное зрение можно применять в разных областях: распознавание лиц, определение болезней на основе рентгеновских снимков, оценка дорожного движения и т.д. В процессе работы над таким ПО вам сильно помогут Python-библиотеки. От себя можем посоветовать одну из самых лучших — это OpenCV .

7. Программа-анализатор настроения

Что такое настроение? Это наши мысли, эмоции и чувства, которые бывают негативными, нейтральными и позитивными. Анализ настроения относится к сфере NLP — обработки естественного языка. Если говорить об идеях, то можно реализовать приложение, определяющие настроение человека по оставленному им отзыву. Такое распознавание пригодится во многих случаях: для магазинов, сайтов, кафе, салонов красоты, автомастерских и пр.

Здесь вам пригодятся такие библиотеки, как TextBlob , Natural Language Toolkit , Gensim , spaCy , и StanfordNLP .

8. Поисковый бот

Эта программа время от времени просматривает веб-сайты и извлекает из них необходимую информацию. Можно создать бота, сравнивающего стоимость товаров в интернет-магазине и предоставляющего ссылку на карточку с самым недорогим вариантом. Кроме того, он может следить за изменениями цен и отправлять пользователю уведомление, когда они снижаются или стартуют распродажи.

Такой продукт будет украшением любого портфолио. А чтобы его создать, воспользуйтесь библиотеками BeautifulSoup и requests .

9. Бот для крипторынка или торговли акциями

Такой проект станет не только прекрасной практикой, но и потенциальной возможностью получать высокий доход. Мы говорим о боте, который осуществляет алгоритмический трейдинг, т.е. автоматически приобретает и продает акции или криптовалюты исходя из динамики цен.

Эта задача может оказаться сложной для начинающих программистов. Если кратко, необходимо написать ПО, которое получает 2 цены: текущую и предыдущую. Дальше создается модель machine learning, которая будет предсказывать будущую стоимость. Когда бот справится с этими задачами, пользователю останется сравнить реальную цену с той, что в прогнозе. Если разница небольшая, идем на риск и торгуем!

Естественно, такой проект потребует много времени. Однако тех, кто одолеет поставленную задачу, точно ждет достойное рабочее место.

10. Мобильное приложение

Многие считают Python совершенно не подходящим для работы над мобильными приложениями. Но это ошибочное мнение. Есть большое количество библиотек, благодаря которым можно сделать отличный продукт такого рода. Например, Kivy — межплатформенная библиотека для написания приложений как для Android-смартфонов, так и для iPhone.

11. Пакет Python

Этот инструмент позволяет разработчикам писать не так много кода самостоятельно, т.к. представляет собой папку с файлами, выполняющими конкретные задачи. В каждом Python-пакете содержится набор действий, и они выполняются строго по инструкциям.

Создавать такие пакеты не трудно. Хорошие руководства можно найти даже на YouTube.

Пару вариантов для воплощения в жизнь:

• пакет, осуществляющий предобработку текста для последующей обработки естественного языка;
• пакет для веб-скрапинга результатов поисковой выдачи Google;
• скрипт-автоматизация задачи, оформленный в виде пакета, чтобы его смог использовать любой желающий.

12. Облегчение анализа данных

Имея определенную базу знаний в сфере machine learning, вы наверняка что-то слышали про анализ данных. Именно с него начинаются все ML-проекты.

Если вам приходилось работать над программами, которые имеют отношение к Data Science, вы точно имеете представление о процессе подготовки данных. Как правило он включает в себя работу с отсутствующими значениями, анализ категориальных данных либо распределение данных на две выборки: обучающую и контрольную. Данные этапы присутствуют во всех моделях machine learning.

Можно сделать сайт, принимающий и обрабатывающий данные, а затем возвращающий пользователю результат. На нем нужны будут только поля для ввода, слайдеры и раскрывающиеся списки.

Чтобы воплотить в реальность такой проект, воспользуйтесь библиотекой streamlit . Она помогает создавать высококлассные приложения, экономя при этом время, т.к. программисту приходится писать меньше строк кода.

Итог

В статье мы обсудили только базовые идеи. В идеале их нужно дополнить, развить или вообще внести кардинальные изменения. И самое приятное, что много усилий для реализации данных проектов прикладывать не придется. Даже отсутствие глубоких знаний вам не помешает — было бы желание!

Больше интересных новостей

5 движков для создания игр в Python

Как выучить Python с нуля или самоучитель Python

Как монетизировать веб-сайт? Заработок на сайтах

Лучшие примеры страниц ошибок 404

Комментарии (1)

Kot.parashutist 08 ноября 2023 в 22:21

12 идей проектов на Python для вашего портфолио

Сайт pythonist.ru опубликовал перевод статьи «12 Unique Python Project Ideas for Your Resume». Представляем его вашему вниманию.

Чтобы получить достойную работу в IT, пригодится профильное образование и диплом. Но далеко не все разработчики заканчивали вуз. Работу можно найти и благодаря собственным навыкам, доказательством которых служат личные проекты. Причем проекты — мера куда более объективная, чем диплом.

В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей.

«Проект закончен лишь тогда, когда он начинает работает на тебя, а не ты на него», — Скотт Аллен

1. Умный ассистент

Ассистент — хороший проект. Благодаря ему интервьюер поймет, насколько вы хороший питонист: знаете, как правильно использовать ресурсы и создавать из них что-то полезное.

Чтобы создать ассистента, не нужно быть специалистом в области разработки на Python. Вы можете сделать это с помощью доступных пакетов.

Для реализации подобного проекта вы можете использовать, например, Pyttsx3 для распознавания текста. А с помощью модуля os можно добавить функции вроде проигрывания музыки, запуска приложений, поиска по Википедии и т. д. Но запомните одно правило: «одна библиотека — одна функция».

Также вы можете расширить функционал своей программы, добавив агрегатор веб-страниц или автоматизацию рутинных задач. К примеру, можно добавить скрипт, который будет скрапить результаты поиска Google. Все это вы можете включить в функционал вашего ассистента, чтобы проект смотрелся внушительнее.

У этого проекта нет конечной точки. Чем больше функций, тем профессиональнее и полезнее ваш ассистент.

2. Веб-сайт

Создать свой сайт для портфолио — тоже хорошая идея. Можно создать «обычный» сайт: платформу для электронных платежей, образовательную платформу или что-то подобное. Но вы можете создать и сайт, который автоматизирует повседневные задачи и может использоваться в реальной жизни.

Например, ваш сайт может принимать список адресов электронной почты и отправлять введенное вами письмо на каждый из них. Или конвертировать PDF-файлы в аудио-файлы.

Наверняка у вас есть множество идей — воплотите их в жизнь.

3. Автоматизатор задач

Этот проект похож на первый, но с упором на автоматизацию.

Вы можете написать программу, автоматизирующую разные задачи. Например, для управления папками и файлами (переименование, удаление, перемещение). Полезным будет и скрипт, выполняющий SEO-действия в вашем блоге. Еще одна идея — скрипт, отправляющий поздравление друзьям на их день рождения.

Во всем этом вам помогут следующие библиотеки: BeautifulSoup (веб-скрапинг), Selenium (автоматизация действий в интернете), win10toast (уведомления Windows), os (менеджмент папок) и т. д.

4. Игра

Создание игр — кропотливый и времязатратный процесс. Но вы можете создать полнофункциональную игру, и лучше этого ничего не придумаешь.

Игра говорит о своем разработчике многое: о его креативности, собранности. Также качество игры показывает, насколько хорошо разработчик знает концепты программирования и ООП.

Python имеет множество библиотек для создания игр. Вы можете пройти по этой ссылке и выбрать подходящую для вас — ссылка.

5. Разработка модели компьютерного зрения

Компьютерное зрение — тренд 21 века. Каждая компания внедряет компьютерное зрение в свои системы (в каком-либо виде). Существует множество успешных стартапов в данной области.

Если вы реализуете модель компьютерного зрения, вы покажете работодателю, как быстро вы адаптируетесь к новым технологиям.

Компьютерное зрение можно использовать в различных областях. Вы можете создать систему распознавания лиц, распознавания болезней посредством анализа рентгеновских снимков, программу для анализа дорожного трафика.

В экосистеме Python есть множество библиотек, которые помогут помочь вам в этом деле. Одна из лучших — OpenCV.

6. Разработка графического пользовательского интерфейса

Разработка GUI — интересный проект, который вполне можно включить в свое портфолио. Графический интерфейс — это то, что видит пользователь и то, с помощью чего он взаимодействует с вашей программой.

Пройдитесь вокруг дома, зайдите в местные магазинчики, узнайте об их нуждах и создайте программу с GUI, исходя из этих нужд. Запомните: хороший пользовательский интерфейс улучшает впечатление от вашей программы и повышает шансы заработать на ней деньги!

Tkinter — самая популярная библиотека Python для создания GUI. Правда, в ней может быть непросто разобраться, особенно если вы новичок. Но помимо Tkinter существует множество других GUI-библиотек, познакомиться с ними можно по ссылке.

7. Приложение для анализа настроения

Настроение — это наши мысли и чувства. Анализ настроения — это изучение субъективной информации в выражениях. Это сфера обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). С помощью NLP мы можем распределить данные на позитивные, негативные или нейтральные. Для извлечения информации о настроении из текста используются различные техники обработки естественного языка.

Что касается личных проектов, вы можете написать приложение, которое будет определять настроение пользователя по его отзыву. Речь может идти об отзывах о ресторанах, торговых центрах или сайтах — распознавание настроения пользователей пригодится в любой сфере.

Вы можете предсказать, когда компаниям нужно начинать распродажи или предложить новый продукт. Вы поможете компаниям развивать их бизнес, а они вам — развить ваш стартап.

В этом деле вам помогут соответствующие библиотеки, а именно: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP.

8. Поисковый бот

Поисковый бот — это бот, который периодически просматривает сайты и извлекает нужную вам информацию.

Вы можете написать бота, который будет извлекать информацию из интернет-магазинов, сравнивать цену на два товара и возвращать ссылку на самый дешевый вариант. Также ваш бот может постоянно проверять цену на определенный товар и отправлять вам уведомление, когда, например, цена снижается или начинается распродажа.

А если добавить к поисковому боту немного автоматизации, вы получите продукт, который украсит любое портфолио.

Лучшие библиотеки для такого проекта — Beautiful Soup и requests.

9. Бот для алгоритмического трейдинга

Это больше, чем просто проект. Он может принести вам доход. Речь идет о боте, который автоматически продает и покупает акции в зависимости от цен.

Для новичков этот проект может показаться сложным. Если кратко, то вам нужно написать программу, которая получает две цены акций: нынешнюю и предыдущую. Следующий шаг — создание модели машинного обучения, способной предсказать будущую цену. После того, как ваш бот предскажет цену, сравните прогнозируемую стоимость акций с реальной. Если различие небольшое — поверьте в себя и начните торговать!

Этот проект, конечно же, займет много времени. Но если вы с ним справитесь, то точно получите достойную работу.

10. Пакет Python

Пакет Python — это папка с Python-файлами, которые выполняют определенные задачи. Пакеты помогают разработчикам писать меньше кода — нужно лишь импортировать пакет. Каждый пакет Python содержит в себе набор действий, которые выполняются согласно соответствующим инструкциям.

Создавать пакеты не так сложно — вы можете найти соответствующие руководства на YouTube.

• пакет для предобработки текста для NLP
• пакет для скрапинга результатов поиска Google
• скрипт для автоматизации какой-либо задачи, упакованный в пакет, чтобы им мог воспользоваться каждый..

11. Мобильное приложение

Считается, что Python не годится для создания мобильных приложений. Это не совсем так. Существует множество библиотек, которые могут помочь вам создать мобильное приложение.

Одна из них — Kivy. Это кроссплатформенная библиотека, с помощью которой можно создавать приложения и для Android, и для iOS.

12. Упрощение анализа данных

Если у вас есть базовые знания в области машинного обучения, вы, наверно, слышали о анализе данных. С него начинается любой проект в области ML.

Если вы принимали участие в проекте, связанном с дата сайенс, вы знаете, какие шаги нужны для подготовки данных для модели машинного обучения. Они одинаковы практически в любой области — обработка отсутствующих значений, категориальных данных или разделение данных на обучающую и тестовые выборки.

Все эти шаги являются общими для всех моделей машинного обучения.

Вы можете создать сайт, который будет принимать набор данных, обрабатывать его и возвращать результат. На таком сайте нужны лишь слайдеры, выпадающие списки и поля ввода.

При создании подобного сайта вы можете использовать библиотеку streamlit. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая была создана для машинного обучения. С ее помощью вы можете писать меньше кода и создавать потрясающие приложения.

Итоги

Все проекты, которые мы обсудили в статье, — лишь идеи. Вы можете их развить или видоизменить до неузнаваемости. При этом каждый из них можно реализовать при минимуме усилий и даже без глубоких знаний.

Интересные проекты на Python

Язык Python подходит для создания разных приложений и игр. Приведем несколько интересных проектов на Python для начинающих программистов: десктопные, консольные, ИИ и веб-приложения. Познакомим с библиотеками и полезными инструментами, которые помогут в реализации идей.

Даниил Фам
Исполнительный директор
19 ноября 2022

Почему Python

Python — это компьютерный язык программирования, который отличается простотой и универсальностью в использовании. Он подходит для начинающих разработчиков из-за легкости изучения. «Питон» применяется как в аналитике данных, тестировании, так и в разработке игр.

Мобильное приложение

Один из популярных примеров проектов на Python — мобильное приложение. Среди продвинутых пользователей распространено мнение, что язык программирования не подходит для разработки приложений для смартфона.

Однако в интернете есть много библиотек, с помощью которых можно создать мультифункциональное приложение для смартфона с красивым и простым интерфейсом. Среди таких: приложения Uber, Spotify или Pinterest.

Самое популярное расширение для создания приложения для смартфона на Python — Kivy. Это кроссплатформенная библиотека, с помощью которой можно разработать крупные мобильные приложения для смартфонов при поддержке операционной системы iOS и Android.

Ассистент — искусственный интеллект

Искусственный ассистент — интересный учебный проект на Python, который наглядно покажет работодателю ваши способности: возможность анализировать, применять ресурсы и создавать полезные инструменты.

Самостоятельно разработать умного ассистента сможет даже новичок, поскольку есть много вариантов доступных пакетов, способных выполнить ряд основных задач.

Для реализации проекта можно использовать модуль OS, который отвечает на запуск аудио- и видеозаписей, приложений и поиска. Также можно воспользоваться библиотекой Pytt X3 для автоматического распознавания текста.

Важно! Одна библиотека внедряет в программу только одну функцию.

Разработчик может бесконечно расширять функционал ассистента в зависимости от своих возможностей, целей и предпочтений.

Игра

Самостоятельная разработка игры — это непростой и времязатратный процесс. Однако в результате начинающий Python-программист может получить полномасштабную игру. По мнению продвинутых пользователей, это большой шаг к успеху в сфере разработки.

Примеры игр на Python:

• Battlefield
• Sims
• World of Tanks

Проект может многое сказать о начинающем разработчике. Работодатель обращает внимание на личные качества кандидата: собранность и креативность в решении задач. Кроме того, качество проекта подтверждает уровень знаний программирования.

В интернете много библиотек, которые помогут с написанием простых и сложных игр на Python. Одна из таких — Pygame.

Полноценный сайт

Собственный полноценный сайт, написанный на Python, — отличная идея для пополнения портфолио специалиста. Это может быть образовательная платформа, интернет-магазин, социальная сеть или другие сайты (Reddit или первая версия сайта Google).

Программист может найти идеи сайтов в интернете или включить фантазию и создать нечто новое.

Важно! Сайт — это наиболее распространенный проект, который представляют на собеседовании при устройстве на работу.

Графический интерфейс

Самостоятельная разработка GUI — полезный и интересный учебный проект, сделанный на Python. Графический интерфейс позволяет пользователям взаимодействовать с компьютером через визуальные элементы (значки, кнопки и окна).

Начинающий программист может начать зарабатывать деньги на создании несложных графических интерфейсов в самом начале карьерного пути.

Самая популярная библиотека для разработки GUI — Tkinter. В ней много функциональных возможностей, но новичкам бывает тяжело в ней разобраться. Если не можете работать с этим расширением, лучше использовать простые библиотеки, которые можно найти в интернете.

Поисковый бот

Инструмент относится к группе «Простые проекты». Поисковый бот представляет собой инструмент, который самостоятельно просматривает информацию на сайтах и извлекает из нее нужные фрагменты текста, фотографий, аудиозаписей и видео.

Начинающий программист может самостоятельно разработать поискового бота для интернет-магазина, который будет сравнивать цены и возвращать ссылки на самые бюджетные товары или услуги. Кроме того, бот может уведомлять пользователей о скидках, снижениях цен и распродажах.

Важно! Одна библиотека внедряет в программу только одну функцию.

Библиотек для создания таких ботов достаточно. По мнению многих разработчиков, лучшие из них — Requests и Beautiful Soup.

Сокращение действий при проведении анализа данных

Некоторые начинающие разработчики обладают определенной базой знаний в машинном обучении. В таком случае они хорошо знают об анализе данных, с которого начинается любой ML-проект.

Для подготовки данных для модели машинного обучения необходима обработка отсутствующих значений и разделение данных. Эти шаги общие для каждой модели машинного обучения.

Начинающий Python-разработчик может создать сайт, который будет принимать данные, совершать автоматическую обработку и возврат результата. В эту платформу необходимо внедрить выпадающие списки, слайдеры и поля ввода.

Для создания проекта отлично подойдет библиотека «Стримилт». Она имеет открытый исходный код, созданный для машинного обучения. С ее помощью начинающий веб-разработчик может быстро создать проект.

Автоматическое решение задач

Автоматизатор задач — проект на Python, который автоматизирует задачи разной сложности. Начинающий разработчик может создать проект для управления файлами и папками. Инструмент создает, удаляет, перемещает и переименовывает папки.

Также можно создать автоматический SEO-оптимизатор, который будет действовать в определенной поисковой системе или социальной сети. Еще одна интересная идея — проект, который отправляет поздравления определенным пользователям в выбранные даты.

Чтобы самостоятельно создать действующий автоматизатор задач, можно воспользоваться следующими библиотеками:

• Selenium (автоматизация действий в сети)
• Beautiful Soup (скрапинг в сети)
• ОС (менеджмент файлов и папок)
• Win10toast

Проект компьютерного зрения

Компьютерное зрение — проект для изучения Python, инновационная технология, которая используется каждой современной компанией. Они внедряют инструменты в свои системы для автоматизированного контроля действий со стороны пользователей.

Инструмент можно использоваться во множестве областей. Начинающий разработчик может создать систему для анализа дорожного трафика, систему распознавания лиц и распознавания заболеваний на основе снимков.

Одна из библиотек для работы с моделью компьютерного зрения — OpenCV.

Изучение пользовательского настроения

Изучение настроения представляет собой анализ субъективной информации с помощью выражений. Сфера обработки естественного языка предполагает распределение данных на негативные, позитивные и нейтральные. Для извлечения информации применяются специальные техники анализа естественного языка.

Начинающий Python-разработчик может создать проект, который будет определять настроение пользователя по его отзывам в социальных сетях, маркетах и других платформах-отзовиках.

Большинство компаний использует этот инструмент для контроля общего настроения клиентов и применения маркетинговых ходов. Анализ подсказывает, в каком случае требуется начать распродажу или внедрить новый продукт.

Библиотеки, с помощью которых можно самостоятельно разработать анализ настроения:

Автоматизированный алгоритмический трейдинг

Автоматизированный алгоритмический трейдинг — наиболее сложный и длительный проект, разработка которого может занять до нескольких месяцев. Однако этот инструмент может принести начинающему программисту дополнительный доход. Бот самостоятельно анализирует рынок, продает и покупает акции.

Для некоторых новичков этот проект может показаться довольно сложным. Алгоритм работы бота:

• Определение двух цен одной акции: предыдущей и нынешней
• Создание модели автоматического анализа рынка, при котором бот сможет самостоятельно предсказать будущую цену с помощью алгоритма
• Сравнение прогнозируемой стоимости акций с реальной ценой
• Торговля акциями

По мнению продвинутых пользователей, такой проект будет высоко оценен на собеседовании.

Пакет «Питон»

Пакет Python — это папка с Python-файлами, каждый из которых выполняет одну или несколько задач. Создание пакета — простое действие. Есть много онлайн-руководств, которые в этом помогут.

И начинающий веб-разработчик справиться с такими пакетами:

• Автоматизация одной или нескольких задач в специальном пакете для совместного доступа
• Предобработка текста для NLP
• Скрапинг результатов поисковой системы «Яндекс» или Google

Пакеты в Python значительно уменьшают время написания кода. Чтобы активировать какую-то функцию, необходимо загрузить и импортировать пакет. Действия, прописанные в нем, выполняются по строгим инструкциям.

Информация была полезна?

17 оценок, среднее 4.26 из 5