Что можно написать на python новичку

100+ Python Projects with Source Code

106 Python Projects with Source Code: Solved and Explained for free.

Python is one of the best programming languages. Due to its readability and beginner-friendly nature, it has been accepted by industries around the world. So to master Python for any field you have to work on projects. In this article, I will introduce you to the best Python projects with source code.

Python Projects with Source Code

Python Projects For Beginners:

If you’re a newbie to Python where you’ve just learned lists, tuples, dictionaries, and some basic Python modules like the random module, here are some Python projects with source code for beginners for you:

Advance Python Projects:

If you have learned the fundamental Python libraries and some of the external libraries, you should now know how to install external libraries and work with them. So if you are at that level now, you can work on all the advanced Python projects with the source code mentioned below:

So these were some very useful Python projects with source code for both a beginner and someone in an advanced level of Python. I hope you liked this article on Python Projects with source code solved and explained. Feel free to ask your valuable questions in the comments section below.

Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков

Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.

Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.

Цель данного «топа» – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».

Парсер

Первый проект в списке – парсер сайтов. Это программа, которая просматривает код веб-сайта и получает оттуда какую-то информацию.

Предположим, есть сайт «Авито». Мы можем сделать программу, которая будет «как бы заходить» на Авито; просматривать объявления из раздела «Аренда квартир в Москве» (через программный код на страницах); и записывать в текстовый файл информацию из этих объявлений.

Пусть скрипт пишет в файл ссылку на объявление, контактный телефон, цену и описание. Затем этот файл сортируется по цене аренды, и на выходе мы сможем выбрать самые дешёвые квартиры. Такая программа и будет являться парсером или, как их часто называют, веб-скрапером.

В тренировочно-образовательных целях необходимо всё сделать максимально вручную, но без фанатизма. Поэтому используем модуль requests для работы с сетевыми запросами (для получения кода сайта, регистрации, авторизации). Библиотека BeautifulSoup понадобится для разбора и выдергивания информации из HTML-кода сайта, который мы получили с помощью requests.

Разработка парсера заставит разобраться с тем, что такое, зачем нужны и как работают сетевые протоколы HTTP/HTTPS. Придётся выяснить, что такое HTTP-запрос – из чего он состоит; как работать с GET, POST, PUT, DELETE-запросами; чем они отличаются; как формировать заголовки запросов. Предстоит покопаться со статус-кодами, URL-адресами, схемами авторизации, сессиями, редиректами, прокси и куки-файлами. Параллельно познакомиться с форматом JSON и вникнуть в HTML/CSS-код, семантику и DOM-модель веб-страницы.

Работа с сетевыми протоколами – это фундаментальные computer science навыки, без которых называть себя полноценным программистом немного не справедливо.

Мне кажется, пример с квартирами на Авито идеально подходит для пробы пера. Поэтому попробуйте написать скрипт, который создаст файл с информацией о всех трехкомнатных квартирах, которые продают в твоем городе, по цене, скажем, дороже 3 000 000 рублей.

На скелет подобного проекта можно нарастить мяса в виде подключения базы данных, многопоточного выполнения или вообще превратить парсер в пул Telegram-ботов, о которых мы и поговорим дальше.

Каждый мужчина должен посадить сына, вырастить дом и построить дерево, а каждый питонист должен сделать хотя бы одного бота для социальной сети или мессенджера.

Бот – это простой проект, но в тоже время, он даст новичку навыки работы со сторонними библиотеками, асинхронностью и, что самое главное, опыт работы со сторонним API.

Однако прежде придётся разобраться, что такое API, вникнуть в понятие синхронности/асинхронности, потренировать понимание ООП, если сделать бота классом, а не просто набором функций.

Масштабировать сложность проекта можно до бесконечности. Например, прикрутить базу данных или заставить бота присылать уведомления, когда изменяются цены в интернет-магазине. Если бот как-то взаимодействует с файлами на компьютере, то придётся параллельно освоить и работу с файловой системой.

В ходе разработки возникнут вопросы: как хранить в проекте секретные данные (токены, пароли), и как разделить бизнес логику приложения. Веcь код, отвечающий за работу непосредственно с площадкой, стоит вынести в один модуль, а код обработки полученных данных в другой модуль. Этим всё не ограничится. В процессе всплывёт ещё много других подводных камней. А это ценный практический опыт, который нам и нужен.

Загрузка (то есть деплой) бота на хостинг по типу Heroku или Google App Engine – уже отдельная история, которая также прокачает твои технические навыки.

Если хочется сделать бота ВКонтакте, то смотрим в сторону библиотек vkwave и vkbottle. Они современные, асинхронные и простые в использовании. Синхронный и уже местами забагованный vk_api использовать не советую.

Для Telegram рекомендую полностью асинхронный Aiogram.

В качестве альтернативы можно использовать модуль pytelegrambotapi. Он попроще и поддерживает как синхронный, так и асинхронный режим работы.

В случае с Discord ботами самым популярным является модуль discord.py (c 9 000 звёзд на GitHub). Он асинхронный, хорошо документирован и прост в освоении. По принципу использования и написания кода похож на Aiogram и vkwave.

Если разобраться, как работать с одной из перечисленных библиотек, то с другими проблем уже не возникнет. Этот принцип справедлив для многих модулей и фреймворков не только языка Python. Об этом я ещё скажу дальше.

Идея проекта попроще: бот, который по запросу присылает случайный фильм из файла или БД.

Вариант посложнее: бот для учёта финансов. Пишешь ему сообщение сколько денег потратил и на что. Он записывает всё в Google-таблицу, БД или Excel-таблицу и ведёт какую-нибудь статистику.

Можно сделать бота, который следит за ценами. Отправляешь ему ссылку на товар. Если на этот товар появляется скидка, бот присылает уведомление.

В случае с ботами всё ограничивается лишь вашей усидчивостью и фантазией. Ковыряйтесь на здоровье!

Веб-приложение (интернете магазин)

Если браться за создание сайта, то это должен быть не блог, не клон Instagram, не онлайн предсказатель будущего, а именно интернет-магазин.

Придётся разобраться с админ-панелью сайта, регистрацией, авторизацией, личным кабинетом, избранными товарами, корзиной, категориями товаров, подключением базы данных, миграциями, разграничением прав доступа, пагинацией, сессиями и кучей всего другого.

В качестве усложнения проекта можно добавить систему оплаты, скидочные промокоды, раздел с лидерами продаж, кеширование, отправку чека на почту или рекомендательную систему, основанную на in-memory СУБД Redis или вообще модели машинного обучения.

А если вы совсем без тормозов, то прикрутите REST API сайта. Для этого потребуется дополнительно вникнуть в вопросы сериализации JSON-объектов, работе с сетевыми протоколами и прочему.

Разработка веб-сайта познакомит вас с паттерном проектирования MVC (модель-представление-контроллер), HTML/CSS и, возможно, JavaScript кодом.

Основываясь на своём опыте, скажу, что для освоения веб-разработки лучше варианта чем Django нет. Django большой фреймворк, в котором по умолчанию есть модули для всего, что я перечислял выше. Кроме того, он базируется на классическом, упомянутом ранее шаблоне MVC (правда там он называется MVT, но не суть).

Изучая Django придётся научиться работать с маршрутизацией, моделями данных, миграциями, контроллерами, шаблонизаторами HTML и ORM (это специальная штука, которая позволяет работать с базой данных без SQL запросов, а через питоновские объекты). Много предстоит поработать с ООП, потому что все модели данных представлены классами. Часто приходится использовать наследование.

Важно, что практически все современные популярные питоновские и не только фреймворки устроены точно также, как Django. Если вы разберётесь с Django, понять, как работает PHPшный Laravel, Jav’овый Spring или Ruby on Rails не составит труда.

Django ORM практически идентичен Eloquent из Laravel, шаблонизаторы тоже плюс/минус у всех похожи, модели и миграции отличаются чисто косметически.

Потом, для расширения кругозора, можно ещё взглянуть на микрофреймворк Flask.

Выбирайте предметную область, которая вам интересна. Любите компьютерные игры – создаём магазин игр, тащитесь по топовому шмоту – вот вам магазин одежды. Короче стараемся получить максимум удовольствия. И едем дальше.

Разработка приложений с графическим интерфейсом не является основной сферой применения Python. Однако это не значит, что GUI на нем не пишут совсем.

GUI на PyQT5

В качестве тренировочного опыта, лично я бы остановился на создании Аудио проигрывателя для компьютера. На функционал не скупимся. Добавляем возможность работать с плейлистами, управление воспроизведением (старт, стоп, пауза, перемотка), стоит добавить анимацию звуковой дорожки, ползунки громкости и т.д. Про уникальный дизайн также не забываем.

Для графики рекомендую использовать фреймворк PyQt, а для работы с аудио библиотеку Pygame.

PyQt – более фундаментальный и сложный графический фреймворк, чем tkinter или pysimplegui. Поэтому обратить внимание стоит именно на него. Тут по аналогии с MVC веб-фреймворками. Разберись с базовыми принципами и дальше проблем не будет. Под базой здесь я подразумеваю концепцию событий (сигналов) и обработчиков событий (слотов).

PyQt также поможет прокачаться в понимании ООП, потому что все графические объекты представлены классами, а наследование используется повсеместно.

Внешний вид элементов в PyQt задаётся в графическом Дизайнере ручками или с помощью CSS-свойств в коде, что делает разработку проще.

По PyQt в Интернете много уроков, есть даже отдельные книги, что также плюс.

Отмечу, что многие графические приложения основаны на шаблоне проектирования MVP (модель-представление-представитель). Это вариация шаблона MVC на котором базируются веб-приложения.

Pygame – простая и популярная библиотека для работы с мультимедиа объектами. Позволяет работать с аудио, видофайлами, а если в ней хорошо разобраться, можно и 2D игру сделать.

Data Science-приблуды

Сферы искусственного интеллекта и Data Science занимают большую часть сообщества Python-разработчиков. Да, проекты подобного рода специфичны и вникать в них всем необязательно. Но не упомянуть о них я не мог.

Анализ данных – гигантская область, в которую входит математика, computer science и программирование. Разбор всех этих тем выходит за рамки данной статьи и заслуживает отдельного цикла.

Как по мне интересный проект – анализ настроения пользователя по его комментарию на форуме, или на вполне конкретном сайте, например, Кинопоиске. Оригинальностью проект не блещет. Но покопаться придётся.

Это задача из сферы обработки естественного языка (Natural Language Processing или NLP). Для работы с NLP стоит обратить внимание на библиотеки: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP. Пара слов о каждой.

NLTK – основная библиотека для NLP, позволяет обрабатывать тексты для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации, работать с семантическими рассуждениями и многим другим. В первую очередь знакомиться именно с этой библиотекой.

TextBlob – обёртка над NLTK, которая предоставляет простой интерфейс для этой библиотеки. Иногда ею просто удобнее пользоваться.

spacy – модуль, который помогает решать спектр задач: от определения частей речи и выделения именованных сущностей, до создания собственных моделей анализа.

Gensim – библиотека тематического моделирования. Позволяет обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (например, Word2Vec или FastText) и создавать тематические модели текстов.

CoreNLP – модуль для распознавания свойств текста.

Пока далеко не ушли от кино. Вспомним одну из классических задач машинного обучения – разработку системы рекомендаций. Рекомендательная система – это программа, которая будет угадывать предпочтения пользователя в плане выбора фильма. Для её написания придется научиться работать с такими базовыми библиотеками для любого data scientist’а как Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit.

Pandas нужен для обработки данных, NumPy для математических вычислений, Matplotlib позволяет визуализировать данные, то есть строить диаграммы и графики, а Scikit содержит модели машинного обучения и инструменты для работы с ними.

Следующий большой класс задач – компьютерное зрение. Не мудрствуя лукаво, создаём приложение, которое по фото или видео определяет наличие/отсутствие маски на лице человека. Самая ходовая библиотека компьютерного зрения – это OpenCV. Её и предстоит изучать. Также стоит ознакомиться со сверточными нейронными сетями и концепцией deep learning в целом. Обучающие data-сеты для любого из указанных проектов можно спокойно найти в Интернете.

В этом топе, как и в большинстве интернет-подборок, не оказалось из рядя вон уникальных проектов. Почему так? Почему большинство python-каналов переполнено роликами по написанию однотипных ботов, парсеров и скриптов? Все просто! Все перечисленное – это базовые вещи, отвечающие за понятные базовые навыки, через развитие которых необходимо пройти каждому python -разработчику.

Чтобы найти что-то по-настоящему оригинальное, предлагаю поделиться вашими идеями интересных pet-проектов в комментариях.

Знаете, учиться всегда тяжело. А по началу очень тяжело. Но я в тебя верю! Господь тоже в тебя верит! Но на всякий случай, для подстраховки, он создал тебе в помощь Google. Не забывай про это.

6 Проектов на Python для начинающих

Python может быть отличным языком программирования. Вы можете сделать почти все, что захотите. Если вы новичок и не знаете, что делать, вот несколько проектов для начинающих, которые вы можете сделать.

1-Базовый калькулятор

Это, безусловно, самый простой проект в списке. Вы просите пользователя ввести свой первый номер, затем оператора, затем второй номер. Как только они все это выложат, программа должна вычислить, чего хочет пользователь.

Вещи, которые вы должны знать, чтобы сделать этот проект:

• переменные
• плыть
• базовая математика
• если/еще если/еще

2-Угадайте число

Эта игра является основной. Программа выбирает случайное число. вы можете настроить, насколько высокими или низкими могут быть числа (например: 0-50 или 1-10.) Все зависит от вас.

Вещи, которые вы должны знать, чтобы сделать этот проект:

• модуль python random
• в то время как петли
• если/еще если/еще
• целые числа

3-Камень, Ножницы, Бумага

Для меня это была самая простая игра, программа случайным образом выбирает камень, бумагу или ножницы. Затем игрок вводит свой выбор. Затем… Ну, ты же знаешь правила.

Вещи, которые вы должны знать, чтобы сделать этот проект:

• модуль python random
• переменные
• если/еще если/еще
• функции
• списки

4-Бросьте Кости

Программа, которая действует как виртуальная игральная кость. Вы можете заставить пользователя выбрать, сколько кубиков он хочет бросить (сложнее), или вы можете выбрать все, что хотите, и заставить пользователя принять это (проще)

Вещи, которые вы должны знать, чтобы сделать этот проект:

• модуль python random
• модуль воспроизведения звука python (чтобы он больше походил на виртуальную игру в кости, чем на какую-то программу, которая выплевывает случайные числа)
• переменные
• если/еще если/еще
• цикл while
• функции

5-Преобразователь Температуры

Полезная программа, которая поможет вам конвертировать температуру.

Вещи, которые вы должны знать, чтобы сделать этот проект:

• математический модуль python
• модуль времени python (я добавил его, чтобы у пользователя было время для чтения)
• переменные
• поплавки
• промежуточная математика
• знание о температуре (вы можете погуглить его)

6-Палач

Это, безусловно, может занять больше времени, в зависимости от того, сколько слов вы вставите. Программа выбирает случайное слово из списка, затем программа распечатывает несколько букв и просит пользователя ввести недостающие буквы. После 6 попыток игрок проигрывает. Я добавлю только 1 слово, чтобы вы поняли идею, и сценарий не будет длинным.

Вещи, которые вам нужно знать, чтобы сделать этот проект:

• модуль python random
• функции
• списки
• переменные
• если/еще если/еще

Я надеюсь, что это поможет вам, пожалуйста, прокомментируйте свои программы, чтобы все это увидели.

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2017, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно! . Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.