Python ハンド練習クラシック 100 プロジェクト、70 Python ハンド練習プロジェクトのリスト

皆さん、こんにちは。編集者は、Python クローラー用の 70 の Python 実践プロジェクトのリストと、Baidu Netdisk の 80 の Python 実践プロジェクトのリストについての質問に答えるためにここにいます。今日は見てみましょう!

前書き: 「Python はまだ人気がありますか?」「もちろん、非常に人気があります。」「いつまで人気があるのですか?」「わかりません。」と誰かが尋ねたら、

テクノロジーの発展に伴い、多くのプログラミング言語が派生してきましたが、どの言語も独占的な立場に立つことはできません (現在は Java の時代です) Python が現在最も注目されている言語であることは間違いありません。その主な理由は次のとおりです。複雑な論理関係がないため、多くの認定プログラマーの注目と学習を集めていますが、基礎的な部分を終えた後、多くの人が仕事の方向性に迷っています。多くの雇用の方向性。垂直分野としては、Python開発、Webフルスタック、Pythonクローラーエンジニアなどが挙げられます。拡張の方向性としては、自動テスト、データ分析、ハイエンドに行くとビッグデータ、人工知能なども選択できます。

一見繁栄しているように見える雇用市場は、企業に半歩足を踏み入れたにもかかわらず、多くの人がプロジェクト経験の敷居につまずいたためにつまずいています。したがって、Python に参入したい、またはすでに挫折している膨大な数の PY 友人を解決するために、私は 10 時間以上かけて、企業の雇用基準を満たす Python の古典的な雇用トレーニング プロジェクトのトップ 10 を整理しました。

Python のエントリーレベルのプロジェクト

• プロジェクト事例:

  • 統計ディレクトリ ファイルのディスク使用量

  • Python によるパターンの描画

  • 画像変換スティックフィギュア

技術的なポイントを使用します。

1. Python開発環境とPython入門

2. Python 言語と他の言語の比較

3.基本構文、入力、出力、変数、コメント、インデント、PEP8仕様

4.ブール値、数値、文字列、リスト、タプル、辞書、セット

5.プロセス制御分岐構造

6.プロセス制御ループ構造

7.関数定義、呼び出し、戻り値、スコープ

8.キーワードパラメータ、デフォルト値パラメータ、可変パラメータ、無名関数、再帰関数

9.ファイルのオープンとクローズ、ファイルの読み取りと書き込み、ファイル ディレクトリ関連の操作、シリアル化

演習の目標: Python の基本構文をマスターする

練習効果表示：

• プロジェクト事例:

  • クラック検証コードの識別

  • 動画変換キャラクターアニメーション

技術的なポイントを使用します。

1.クラスとインスタンス、アクセス制限、プロパティとメソッド、メンバプロパティとクラスプロパティ

2.継承とポリモーフィズム、@property、デコレーター

3.スライス、リスト理解、反復

4.マップ/リデュース、デコレーター、ジェネレーター、イテレーター、ヒープ、スタック

5. import ステートメント、from/import ステートメント、__name__ 属性、カスタム モジュール、パッケージ、サードパーティ モジュールのインストールと使用

6.例外処理、単体テスト以外を試す

７．UTF8、UNICODE、ASC

演習の目的: プログラミングとデータ構造をマスターする

Python アドバンスト プロジェクト

• プロジェクト3：オンラインマイクロコースモールシステムの表と裏

  • プロジェクト事例:

  • ルートマップ ユーザー ホームページ

  • Django プロキシを使用してデータベースを維持する

  • Django のモデル クラスを使用してマイクロコース ユーザーを管理する

  • データベース可視化システム

  • 登録・自動ログイン機能

  • フィッシングネットCSRF攻撃事件

技術的なポイントを使用します。

1. ルーティングおよびモデルクラスの実装テンプレート

• 環境構築

• 基本的なルート マップと名前空間

• 通常のルート マッピング パラメータの受け渡し

• 逆解像度プロセッサ

• リクエストオブジェクトとレスポンスオブジェクト

• コンテキスト呼び出しとテンプレート呼び出し

• テンプレートレイヤーの基本構文

• テンプレートフィルターの詳細

• テンプレートの再利用とブロック抽出

2. モデルクラスの実装

• テーブルとフィールドの定義

• 共通のフィールド制約

• データの移行とメンテナンス

• モデルクラスの追加、削除、変更

• モデルクラスのQueryメソッド

• クエリセットの使用

3. Django フレームワーク

• Cookieのセキュリティとライフサイクル

• セッションの原理と使い方

• Django が Redis サービスに接続します

• フォームデータの送信と受信

• csrfクロスドメイン攻撃の原理

• Csrf クロスドメイン攻撃の例と防御

• 1対多の操作

• 多対多の操作

• Django 自己関連付け

• ミドルウェア Django 中戦争アプリケーション

演習の目標: データ抽出戦略を理解する/クローラの原理と実装プロセスに精通する/単一タスクに基づくデータ クローリング/Scrapy-Redis 分散非同期フレームワークのデータ クローリング プロジェクトを選択する/業界におけるクローリング防止戦略のソリューションを選択する/分散非同期に基づくフレームの取得

プロジェクトエフェクトの表示:

• 項目4 某ポータルの人気記事をクロールする

• プロジェクトファイブコンサルティング会社 入札情報収集プラットフォーム

• Project 6 分散型アーキテクチャのクローリング入札情報収集プラットフォーム

場合：

• 電子商取引プラットフォームにおける商品分類情報の抽​​出

• urllib パラメータのエンコードと暗号化

• リクエストヘッダーのマスカレード

• 模擬ログイン

関連する技術的なポイント:

1. データの抽出とクリーニング戦略

• 正規表現

• reモジュールの使用例

• xpath 構文

• Pythonのlxmlモジュール

• Baidu のクロール対策戦略と xpath クローラーに対するソリューション

• JsonPath が使用するもの

2. urllib とクローリング防止戦略

• HTTPリクエストプロトコル

• urllib モジュールは使用します

• リクエストと URL エンコードの取得

• HTTP投稿リクエスト

• urllib のリクエストオブジェクト

• リクエストヘッダーマスカレード戦略

• クローリング防止戦略のプロキシ IP

• 登山防止戦略の模擬ログイン

3. スクレイピーフレームワークの原理

• Scrapy 非同期フレームワークの中心原理

• Scrapy プロジェクトの作成と構成

• ひどい非同期クロール

• パイプライン パイプライン ファイル

• ミドルウェア ミドルウェア

4.Scrapy-Redis 分散クローラー

• Redis が使用するもの

• Scrapy-Redis コンポーネントの原理

• Scrapy-Redis 構成

実践目標：ビジネスロジック分析/モデルレイヤー開発/製品ホームページのバックエンドデータレンダリング/ユーザー個人ページ管理/ショッピングカート機能改善/動画送信権限と規約/スーパー管理者の作成/バックステージ管理ホームページ表示設定/モデルデータ可視化操作 / 分類フィルタリングとファジークエリ / データ視覚化ページの最適化

クロールデータの表示:

• 項目7 サーバーログデータクリーニング分析

• プロジェクト8 気象データ解析

テクニカルポイントを利用する

1. データサイエンスとデータ処理の原則

• データサイエンスの原則

• データ処理の流れ

• Jupyter Notebook、データ分析の優れたアシスタント

• データサイエンスモジュール Numpy

• 統計分析モジュール Pandas

• データ品質分析

• データ特性分析

2. 特徴量エンジニアリング

• 実際のデータを通じて全体像を見る

• パフォーマンス メトリクスの選択、前提条件の確認、データの取得 (ワークスペースの作成、データ構造の迅速な表示、テスト セットの作成)

• データの視覚化からデータの謎を探ります (データの視覚化、相関関係の発見、属性のさまざまな組み合わせの実験)

• 機械学習トレーニング前の準備 (データ クリーニング、カスタム コンバーター、機能スケーリング、変換パイプライン)

• モデルの選択とトレーニング (トレーニング セットの評価、相互検証、最適なモデルとそのエラーの分析、テスト セットの評価)

• モデルのチューニング

• 最適なモデルとテストセットの評価を分析する

• システムの保守と監視

演習の目的: データ分析とデータ マイニング、機械学習/Jupyter ノートブックのインストールと使用、マジック コマンド/Numpy 行列と乱数の生成、ndarray の基本操作、ndarray のマージと分割、行列操作、集計操作、arg 操作、比較操作 /Pandasデータ構造、データの選択と操作、各種データのロード、並べ替えとマージ、データの概要、データのグループ化とピボット テーブル、時系列/データの視覚化/データの取得とロード、データ クリーニング/データ コンテンツの処理、および分析の原則/特徴量エンジニアリング

採用方向: [Python データ アナリスト]

• プロジェクト ナイン ファーストライン E コマースのオンライン オークション データ分析

• プロジェクト 10 インターネット ユーザーの背景とアイデンティティ アソシエーション マイニング 実際の戦闘

場合：

• スパム分類子の実装

• MNIST 数字画像認識

• 一流EC企業のネットオークションデータ分析

• インターネット ユーザーの背景とアイデンティティの関連付けマイニング

関連する技術的なポイント:

1. 機械学習

• 機械学習の原理（損失関数凸最適化）

• 機械学習における主な問題 (不十分なトレーニング データ、低品質、無関係な特徴、過剰適合、過小適合)

• 分類トレーニングとマルチクラス分類器

• 性能評価（測定精度、精度と再現率、ROC曲線）

• 線形回帰 (標準方程式、計算量)

• 正規線形モデル (リッジ回帰、ロジスティック回帰、確率推定、決定境界) セクション 9: サポート ベクター マシン (線形 SVM、非線形 SVM)

• 次元削減 (射影、多様体学習、PCA)

• クラスタリング アルゴリズム Kmeans

2. 大量データの処理とマイニング

• Hadoopの大規模データ実装原理

• データのキーと値を変換する Map Reduce アイデア

• データ統計分析における Hive 永続アプリケーション

• PySpark と SparkSQL

• リンクされたデータマイニング

• アソシエーション ルール アプリオリ アルゴリズム

• 大規模データ向けのアソシエーション分析ソリューション

演習目標: Hadoop の原理/Map Reduce 変換の実装/アソシエーション マイニング アルゴリズム モデル/pyspark を使用した機械学習/共通のアルゴリズム モデル/機械学習の共通概念/データの次元削減/大量のデータに基づく関連付け

採用方向: [Python 機械学習とビッグデータ]

Python テクニカル リザーブについて

就職でも副業でもお金を稼ぐためにPythonを学ぶのは良いことですが、Pythonを学ぶにはやはり学習計画が必要です。最後に、Python を学習したい人に役立つ Python 学習教材の完全なセットを全員で共有します。

1.Pythonの全方位学習ルート

Python の全方位ルートは、Python の一般的に使用される技術的なポイントを整理して、さまざまな分野の知識ポイントをまとめることです。その有用性は、上記の知識ポイントに応じて、対応する学習リソースを見つけて確実に学習できることにあります。より包括的に。

2. 学習ソフト

労働者が良い仕事をしたいなら、まず道具を研ぐ必要があります。Python を学習するために一般的に使用される開発ソフトウェアがここにあり、時間を大幅に節約できます。

3. 入門学習ビデオ

動画を見て学ぶ場合、手を使わずに目や頭を動かすだけではなく、理解した上で使うという科学的な学習方法があり、このような時にハンズオンプロジェクトは非常に適しています。

4. 実践事例

光学理論は役に立たず、それに従って学ぶ必要があり、学んだことを実践に応用できるように自分でやる必要がありますが、このとき、いくつかの実戦事例から学ぶことができます。

5. インタビュー資料

高収入の仕事を見つけるには Python を学ばなければなりません。以下の面接の質問は、アリ、テンセント、バイトなどの第一線のインターネット企業からの最新の面接資料であり、アリの上司が権威ある回答をしています。このセットを終えた後、面接資料は誰もが満足のいく仕事を見つけることができると信じています。

Python 学習教材のフルセットのこの完全版は CSDN にアップロードされています。必要な場合は、WeChat で以下の CSDN 公式認定の QR コードをスキャンして無料で入手できます【保证100%免费】