Что написать на питоне новичку

5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python

Python — универсальный язык программирования. По данным на январь 2023 года, он стал самым популярным согласно рейтингам TIOBE и PYPL.

Что можно написать на Python? Всё, что угодно. В этой статье мы расскажем о том, какие интересные программы можно создавать на Питоне, а также поделимся лайфхаками для работы с этим языком в Терминале.

Что пишут на Python

Python относительно легок в изучении благодаря простому синтаксису и большому числу инструментов и готовых решений: они не требуют дополнительных настроек и установки.

Интересные библиотеки — это “визитная карточка” языка Python. В нем есть функционал для любых задач: распознавание речи, обработка изображений, математические расчеты, поддержка популярных фреймворков — всё необходимое для того, чтобы можно было свободно программировать на Python.

Практическое применение фреймворков с поддержкой Python может быть следующим:

• NumPy — работа с многомерными массивами и математическими функциями.
• Django и Flask — разработка веб-приложений.
• SQLAlchemy — работа с базами данных по технологии ORM.
• Cocos2d — создание браузерных и мобильных игр.
• Tornado — разработка высокопроизводительных приложений, которые предназначены для работы с большим количеством пользователей.
• Bubot — для домашней автоматизации и программирования робототехники.

О том, для каких задач подходит Python, расскажем ниже.

Какие задачи можно решать, используя Python

Веб-разработка

Python поддерживает платформы для веб-разработки: например React, где используется связка Django (backend) + JavaScript (frontend). Этот же технологический стэк используется в DropBox.

Кроме этого, Python позволяет настроить доступ к файловой системе Linux со смартфона. Ниже покажем пример такой программы на Python. Выполните следующие действия:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Запустите файловый сервер с помощью команды:
   python3 -m http.server После этого файловая система станет доступна с любого устройства локальной сети.
3. Проверьте локальный IP:
   ip addr | grep inet В третьей строке вывода вы увидите нужный IP-адрес.
4. Откройте браузер на смартфоне. В адресной строке введите следующее:
   123.123.123.123:8000
   Вместо 123.123.123.123 укажите локальный IP-адрес из предыдущего шага.

Автоматизация

Python позволяет упростить выполнение ряда задач. Например:

• установить напоминание,
• настроить Cron-задание,
• загрузить видео на видеохостинг и другие.

Чтобы автоматизировать эти действия, можно написать скрипт на Python. После этого ваше участие в качестве IT-специалиста не потребуется: после отработки кода все произойдет само собой.

Например, так можно конвертировать файл из формата CSV в JSON:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Выполните команду:
   python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“file.csv”)))))»
   Вместо file.csv укажите имя вашего файла.

Создание игр

Python включает в себя библиотеки для разработки компьютерных и мобильных игр. Наиболее популярная из них — Kivy. Она позволяет создавать кроссплатформенные игры, которые поддерживаются популярными операционными системами: Windows, Linux, Mac, Android и iOS.

Кроме этого, вы можете запускать игры в Терминале Linux (например, Виселица). Для этого:

Сохраните этот код в файл с расширением .py:
from random import shuffle
# Кол-во попыток.
turns = 10

print(«Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть turns попыток!»)
# Список слов, которые участвуют в игре.
wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»]
# Перемешиваем список.
shuffle(wordList)
# Берем последнее слово из списка.
word = wordList.pop()
guesses = » »
# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.
while turns > 0:
wrong = 0

for char in word:
if char in guesses:
print(char, end= » «)
else:
print(«_», end=» «)
wrong += 1

print(«\n»)

if wrong == 0:
print(«Ты выиграл! :)»)

break

print()

guess = «»
if len(guess) < 1:
guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]

if guess in guesses:
print(«Эта буква уже была!»)
guesses += guess

if guess not in word:
turns -= 1

Веб-парсинг

Веб-парсинг (Web Scraping) — это сбор информации в интернете из открытых источников. Парсинг относится к автоматизированным способам получения данных и выполняется по заданным условиям. Он позволяет собирать информацию из поисковой выдачи, а также открытые данные с сайтов и социальных сетей.

Python позволяет анализировать и использовать неструктурированные данные из Сети. Для этого можно использовать специальные Python-библиотеки: Beautiful Soup и Scrapy.

В качестве примера покажем, как узнать значение валюты относительно доллара США в системе Linux. Для этого:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Установите библиотеки для парсинга и запросов:
   pip install beautifulsoup4 requests
3. Создайте файл с названием currency_scrap.py и добавьте в него следующий код:
   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup

URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1»
r = requests. get (URL)

soup = BeautifulSoup (r.content, «html.parser» )
ratelist = soup. findAll ( «table» , < "class" : "ratesTable" >)[ 0 ]. findAll ( «tbody» )

for tableVal in ratelist :
trList = tableVal. findAll ( «tr» )

Data Science и машинное обучение

Python помогает анализировать и манипулировать данными, а также подходит для работы со сложными алгоритмами. Для работы с информацией существует несколько библиотек. Самые популярные из них:

Кроме этого, существуют фреймворки с поддержкой Python для глубокого машинного обучения, например:

Варианты, которые мы описали в статье — только малая часть функционала Python. Вы можете воплотить практически любые идеи для программ на Python — этот язык функционален и одновременно компактен.

Как запустить Python приложение на хостинге SpaceWeb

На данный момент на наших серверах виртуального хостинга установлено 4 версии Python. Это Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.8. Точные версии можно узнать командами:

$ python2.7 -V
Python 2.7.7

$ python3.3 -V
Python 3.3.5

$ python3.4 -V
Python 3.4.1

$ python3.8 -V
Python 3.8.5*

Запуск скрипта Python через CGI

CGI (от англ. Common Gateway Interface — «общий интерфейс шлюза») — стандарт интерфейса, используемого для связи внешей программы с веб-сервером. Программу, которая работает по такому интерфейсу совместно с веб-сервером, принято называть шлюзом, хотя многие предпочитаю названия «скрипт»(сценарий) или «CGI-программа».

Для запуска скриптов python через CGI необходимо выполнить следующие действия:

• Добавить в файл .htaccess директиву:
  AddHandler cgi-script .py
• Указать первой строкой в скрипте путь к используемому интерпретатору. Так называемый shebang.
  #!/usr/bin/python2.7
  для использования python 2.7.5 или другую версию.
• Указать расширение для файла *.py и выставить на файл права доступа 755.

Запуск скрипта Python через MOD_WSGI

WSGI (англ. Web Server Gateway Interface) — стандарт взаимодействия между Python-программой, выполняющейся на стороне сервера, и самим веб-сервером, например, Apache.

Стандарт интерфейса (на английском): http://www.python.org/dev/peps/pep-0333/
По стандарту, WSGI-приложение должно удовлетворять следующим требованиям:

• должно быть вызываемым (callable) объектом (обычно это функция или метод);
• принимать два параметра:
  словарь переменных окружения (environ);
  обработчик запроса (start_response);
• вызывать обработчик запроса с кодом HTTP-ответа и HTTP-заголовками;
• возвращать итерируемый объект с телом ответа;

Пример простого wsgi-приложения:

def application(environ, start_response):
status = ‘200 OK’
output = b’Hello World!’
response_headers = [(‘Content-type’, ‘text/plain’),

(‘Content-Length’, str(len(output)))]
start_response(status, response_headers)
return [output]

Если приложение будет использовать подключение к базе MySQL, то необходимо для неё сделать удаленный доступ для IP-адреса 127.0.0.1

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

• SciPy для научных и технических вычислений.
• Pandas для анализа данных и манипуляции ими.
• Keras для нейронных сетей.
• TensorFlow для машинного обучения, особенно для глубоких нейронных сетей.
• NumPy для сложных математических функций и вычислений.
• Scikit-Learn для работы с разными моделями машинного обучения.

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

• Консольные приложения
• Компьютерное зрение
• Робототехника
• Разработка языков
• Автоматическое тестирование
• Автоматизация
• Анализа данных

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

Что написать на питоне новичку

Угадай число – компьютер выберет случайное число, а игроки должны будут по очереди угадывать число. При разработке используются: генератор случайных чисел, цикл while , условные конструкции if/else , переменные, целые числа и вывод на экран.

Камень, ножницы, бумага – мини-игра, в которую можно играть в одиночку с компьютером. При разработке потребуются знания генератора случайных чисел, вывод на экран, обработка ввода, цикл while и оператор if/else .

Генератор MadLibs – игра, в которой в пробелы нужно вставлять глупые слова, а после зачитывать. Для реализации понадобится понимание строк, переменных, конкатенация, ввод данных и вывод.

Генератор паролей – простое приложение, генерирующее случайный пароль. Из навыков потребуется генератор случайных чисел, работа со строками, числами, вывод на экран, последовательности.

Виселица – продвинутый вариант «угадай число». Игрок должен угадывать буквы в загаданном слове. Для упрощенной версии используйте только текст, без графики. Потребуется опыт работы со списками, генератор случайных чисел, работа со строками, обработка ввода, вывод, цикл while , операторы if/else . Для списка слов воспользуйтесь словарем Sowpods.

Симулятор игры в кости – понадобится генератор случайных чисел, который будет генерировать случайные числа от 1 до 6 , цикл while и вывод на экран для уточнения нужно ли сделать новый бросок, обработка ввода и цикл if/else для обработки введенного игроком значения.

Алгоритм двоичного поиска – структур данных, также известен как метод деления пополам. Возьмем список из 100 элементов, например, целые числа от 1 до 100 . Пользователю будет предложено ввести число, которое программа будет искать в данном списке и выводить соответствующий результат. Во время поиска берется среднее значение и сравнивается с искомым. Если значение найдено, то возвращается результат об успехе. Если значение меньше, то дальше будет аналогичным образом рассматривать левая часть, т. е. та, что меньше среднего значения. В противном случае, рассматривается правая часть. И так будет происходить до тех пор, пока значение не будет найдено или список не окажется пуст. Для реализации понадобится значение цикла, операторов if/else , ввод и вывод данных.

Текстовое приключение – простая игра квест, где игрок ходит по комнатам и получает описание комнат. Для реализации понадобится обработка ввода, вывод данных, операторы if/else , цикл while . При реализации понадобится следить за направлением движения, создавать стены, двери, ограничение на перемещение.

Проекты Python для разработчиков Python среднего уровня

Будильник – приложение, которое будет присылать уведомления в назначенное время. Включите в него музыку, видео или картинки.

Крестики нолики – игра, в которой два игрока рисуют на поле из 9 квадратиков каждый свою фигуру (крестик или нолик) до тех пор, пока не получат линию из 3-х одинаковых фигур или пока все квадратики не будут заполнены. В данном случае игру можно реализовать для одного игрока с компьютером, основная сложность будет в программировании ходов компьютера. Для реализации графики воспользуйтесь библиотекой PyGame .

Случайная статья в Википедии – в этом проекте приложение выдает случайную ссылку на статью Википедии. Программа уточняет у пользователя отобразить ли случайную статью в Википедии и при положительном ответе выводит страницу.

Калькулятор – проект для реализации калькулятора с GUI, кнопками, возможностью ввода нескольких чисел, операций сложения, умножения, получения корня, возведения в степень, учета скобок, памяти. Для реализации могут понадобиться такие библиотеки, как Tkinter или PyQt , которые позволят создать графический интерфейс.

Таймер обратного отсчета – настольное приложение с интерфейсом, в котором показывается таймер обратного отсчета до установленного события. В данном приложении можно установить таймер, сбросить таймер, выводить уведомления о наступлении события или заранее до наступления события.

Reddit-бот. Reddit – соцсеть, в которой люди обсуждают интересы, делятся фото, видео, ссылками и т. д., на странице пользователя и на страницах сообществ, соответствующих тем (сабреддиты). Запрограммируйте бота для мониторинга этих сабреддитов, бот может предоставлять полезную информацию для читателей, экономя время модераторов сабреддита.

Instagram*-бот – бот предназначен для автоматизации таких задач, как лайк, комментарий, подписка на учетные записи других людей. Ограничения по частоте, иначе в случае чрезмерной активности бот может быть деактивирован.

Стеганография в Python. Стеганография – передача или хранение информации с учетом сохранения в тайне самого факта такой передачи (хранения). В отличие от криптографии, скрывающей содержимое сообщения, стеганография скрывает существование сообщения. Сообщение будет выглядеть как что-либо иное, например, как изображение, статья, список покупок и т. д.

* Продукт Meta, деятельность признана экстремистской, запрещена на территории России.

Проекты Python для продвинутых разработчиков Python

MP3-плейер – проект для прослушивания музыки, создайте MP3-плеер с листами, перемоткой, зацикливанием аудиозаписей и другими полезным функционалом. Для реализации могут понадобится библиотеки для работы с GUI Tkinter или PyQt , для работы с аудио может понадобится библиотека librosa .

Тест скорости набора текста – проект позволит определить скорость набор текста пользователем. Реализуйте графический интерфейс с помощью библиотеки для работы с GUI, например, Tkinter или PyQt . От пользователя потребуется вводить текст. После ввода текста приложение выведет информацию о скорости набора, точности и количестве набранных слов в минуту. Пример проекта.

Менеджер файлов – проект для работы с файлами в системе. Например, аналог проводника в Windows. С помощью этого приложения можно просматривать, редактировать, перемещать, удалять файлы в системе. Проект затронет различные области знаний языка Python.

Создание блокчейна. Блокчейн (цепь из блоков) – непрерывная последовательность блоков, содержащих информацию. Используется как финансовый инструмент, но применим и в других областях. Для реализации понадобится библиотеки для работы с HTTP и руководство.

Проверка плагиата – приложение для проверки плагиата проверяет текст на принадлежность указанному автору. Для реализации понадобится библиотека обработки естественного языка (такие библиотеки, как NLTK , TextBlob ) и API Google.

Графический редактор – редактор картинок, наподобие Пэинта или Фотошопа. Для реализации понадобится библиотека для работы с GUI, например, Tkinter или PyQt и виджет Canvas , который позволит работать с примитивами вроде линии, прямоугольника, текста, изображения.

Расширение сравнения цен – проект, который позволит сравнивать цены на разных сайтах, на отели, продукты, технику и т. д.

Загрузчик картинок с Instagram – используя заданные учетные данные, приложение будет искать фотографии друзей, размещенные в Instagram и загружать их фотографии.

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»

Проекты Python в веб-разработке

Блог – создание блога позволит продемонстрировать навыки веб-разработки. Помимо знания Python, тут понадобится знание HTML и CSS, а также опыт работы с базами данных.

Создание интернет-магазина – создание интернет-магазина позволит как следует прокачать навыки бэкенда. Потребуется создать базу данных с таблицами, содержащими данные пользователей, товаров, поставщиков. Также потребуется работать с запросами к базе данных. Этот проект позволит погрузиться в предметную область.

Блокировщик веб-сайтов – это аналог популярных блокировщиков рекламы, который позволит блокировать назойливую рекламу.

Приложение для создания заметок – программа позволяет пользователю записывать заметки и просматривать записанное. В приложении придется сделать аккаунты и разделение доступов для того, чтобы у каждого пользователя были свои заметки. Благодаря тому, что это веб-проект доступ к заметкам открыт откуда угодно. Для реализации этого проекта подойдет фреймворк Django.

Агрегатор контента – это сайт, который собирает популярные статьи на конкретные темы и выдает пользователю. Для реализации понадобится база данных (например, MySQL или PostgreSQL) и библиотеки Python для работы с HTTP-запросами и парсингу контента.

Онлайн regex – инструмент для проверки и составления регулярных выражений. Регулярные выражения – это гибкий способ найти информацию в текстовом документе с хитрыми условиями. Например, с помощью регулярных выражений можно составить маску поиска для номера телефона, email или интернет-ссылки. Для реализации понадобится стандартная библиотеке re (содержит все необходимое для работы с регулярными выражениями) и веб-фреймворк, например, Django.

URL Shortener – проект позволит преобразовывать длинные, неудобные ссылки в короткие, уменьшая количество символов в URL. Для реализации данного проекта понадобится написать страницу с полем для ввода длинной ссылки, кнопкой и полем для вывода короткой ссылки. Также понадобится база данных для хранения ссылок. При открытии короткой ссылки сервер будет проверять наличие ссылки в базе и при наличии – перенаправлять пользователя по заданному ранее адресу. При отсутствии – будет выводиться страница 404.

Викторина – приложение, которое задает пользователям набор вопросов и подсчитывает очки за правильные ответы, а после выдает результат. При реализации можно сделать вопросы с таймером или вопросы, на которые будут сразу выдаваться информация о правильности ответов. Для проекта понадобится веб-фреймворк, например, Django и база данных, для хранения вопросов и ответов.

Проекты Python с искусственным интеллектом

Обработка фотографий – приложение для обработки фотографий в заданном стиле (художника или цветовой гамме). Реализация данного приложения затрагивает компьютерное зрение и нейросети. Можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN).

Анализ новостей из интернета – программа аналитического характера, анализирует новости из интернета и делает на основании их прогнозы стоимости ценных бумаг, курсов акций или валют. Ожидать точных прогнозов не стоит, но этот проект позволит поработать с обработкой естественных языков (NLP), анализом временных рядов, парсингом и краулингом сайтов.

Распознавание лиц – проект, который встречается даже во время фотосъемки на телефон. Также можно добавить функционал дорисовки чего-либо: усов, кошачьих ушей, веснушек и т. д. Таких проектов много, но создать такой проект самостоятельно не менее интересно.

Подсчет числа элементов на изображении – проект связан с подсчетом кол-ва элементов на фотографии. Такие проекты используются на крупных предприятиях, например, для подсчета яиц или какой-либо другой штучной продукции в большом объеме, которую сложно подсчитать вручную или под которую сложно спроектировать универсальный механизм.

Массовое переименование файлов – допустим, есть большое количество изображений, которые необходимо переименовать. Задача: обучить нейронную сеть автоматически выполнять эту задачу в соответствии с параметрами изображения (размер, дата создания).

Распознавание эмоций на видео – проект распознавания эмоций на видео. Для подобных проектов используются рекуррентные сети.

Семантическое определение границ – одна из классических задач для сверточных нейронных сетей – это выделение границ, разбитых на классы.

Семантическая сегментация – позволяет разделить объекты на классы по их структуре, ничего не зная об этих объектах, то есть еще до их распознавания. Например, семантическая сегментация 3D-изображений выделяет отдельные сегменты изображений МРТ головного мозга.

Инструменты для разработки на Python

Среды разработки (IDE)

PyCharm – IDE от компании JetBrains, поддерживает веб разработку на Django.

IDLE – IDE для Python, созданная с помощью библиотеки Tkinter от создателя Python. Поставляется вместе с Python, кроссплатформенная.

Базовые инструменты

Setuptools – это библиотека процессов разработки пакетов, предназначенная для облегчения упаковки проектов Python за счет расширения стандартной библиотеки Python distutils .

virtualenv – менеджер виртуальной среды. Позволяет создавать виртуальные среды с пакетами. Разные песочницы имеют разные наборы пакетов, разных версий. Одну и ту же песочницу могут использовать разные проекты.

Pip – система управления пакетами, используется для установки и управления программными пакетами, написанными на Python.

Кроссплатформенная разработка

BeeWare – набор инструментов для разработки и распространения нативных приложений на Python. Включает в себя Toga – кроссплатформенный инструмент для GUI, Briefcase – инструмент для упаковки проектов на языке Python в распространяемые артефакты для доставки конечным пользователям, Rubicon ObjC – библиотека для работы с Object C на iOS и Mac с помощью Python, Rubicon Java – для работы с Java-библиотеками на Python.

Kivy – библиотека с открытым исходным кодом для быстрой разработки приложений. Кроссплатформенная, с поддержкой GPU-ускорителя, дружественная к разработке бизнес-приложений.

Web разработка

Bottle – быстрый и простой фреймворк для маленьких веб-приложений. Не имеет зависимостей, кроме Python Standard Library.

CherryPy – веб-фреймворк на Python. Спроектирован для быстрой разработки веб-приложений. Представляет надстройку над HTTP-протоколом. Может выступать в качестве веб-сервера, может работать под управлением другого серверного приложения, поддерживающего протокол WSGI. Не занимается задачами обработки шаблонов для ввода данных, доступом к БД, авторизацией пользователя. Расширяется за счет фильтров, простых интерфейсов.

Django – фреймворк для разработки веб-приложений на языке Python с открытым исходным кодом. Используется для бэкенда веб-приложений. Использует шаблон MVC.

Библиотеки для работы с GUI

PyQt – GUI фрэймворк для python позволяет создавать приложения с графическим пользовательским интерфейсом. Разработан британской компанией Riverbank Computing. Работает на платформах, поддерживаемых Qt: Linux. Unix, Mac, Windows. Большой набор виджетов для графического интерфейса. Стили виджетов. Доступ к БД(ODBC, MySQL, PostgreSQL, Oracle)

Tkinter – Кроссплатформенная графическая библиотека, поставляется вместе с Python. Распространены на Linux/Unix. Написана создателем Python – Гвидо ван Россумом.

Библиотеки для создания игр

PyGame – набор модулей Python для написания компьютерных игр и мультимедиа приложения. Базируется на мультимедийной библиотеке SDL . Можно разрабатывать 2D-, 3D-игры. Также можно писать игры для мобильных устройств на базе Android.

Cocos 2D – кроссплатформенный фреймворк для разработки приложений и игр. Открытое программное обеспечение, написанное на языке Python.

Panda 3D – полноценный 3D движок с большим русскоязычным сообществом, где придется писать код, используя API движка. Включает в себя графику, звук, ввод-вывод, обнаружение столкновений. Открытое программное обеспечение.

Прочее

librosa – библиотека для анализа музыки и аудио. Позволяет обрабатывать аудио в виде временных рядов, извлекать признаки: темп, бит, такт, интервал, ритм и работать с Мел-кепстральными коэффициентами ( MFCC ).

NLTK – пакет программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на Python. Библиотека поддерживает задачи классификации, стемминга, маркировки, синтаксического анализа и семантического рассуждения в Python.

TextBlob – инструмент для новичков в NLP в Python. Библиотека построена на NLTK и представляет простой интерфейс для библиотеки NLTK. Позволяет решать задачи анализа настроений, POS-маркировки или извлечения именных фраз.

Проекты на Python для новичков

Вы изучили синтаксис Python, усвоили основные концепции программирования и уже готовы покорять рынок труда, но понимаете: для большего веса вашему портфолио не помешают проекты, написанные на Python. С их помощью вы не только добьётесь повышенного интереса рекрутеров, но и сможете двигаться наверх как профессионал, выходя за пределы простых алгоритмов и задач по программированию.

На Python можно сделать огромное число всевозможных проектов, и в этой статье мы остановимся на примерах проектов на Python для новичков, которые вы можете собрать самостоятельно.

Необязательно сразу браться за многопользовательское приложение или свой вариант Instagram (который, кстати, тоже написан на Python). Если новичок начинает делать что-то сложное, есть риск того, что позже его код нужно будет переписывать полностью. Конечно, своему создателю в первое время код может казаться гениальным, ведь эффект Даннинга — Крюгера ещё никто не отменял. Стоит учесть это и не взваливать на себя непосильные задачи, лучше брать то, что требует чуть-чуть больше текущего уровня знаний. Каждому проекту своё время.

Самый первый проект может быть совсем простым. Как вариант — начать с книги «Программируем на Python» Майкла Доусона, где Python изучается посредством создания несложных игр. Уровень программ, описанных в книге, разный — от простых игр наподобие “Крестики-нолики” до более сложных, с графикой и анимацией. Можно взять один из таких примеров в качестве отправной точки проекта и сделать свой вариант.

Конечно, для портфолио такой проект будет слабоват, но по крайней мере будет возможность прокачаться в написании читаемого кода и применении принципов ООП на практике. А это уже неплохой набор навыков, с которым можно рассчитывать если не на позицию Junior-программиста, то хотя бы на стажировку.

Если вы видите, что вы уже достигли более-менее профессионального уровня, и хотите показать свои навыки в полной красе, то можно задаться таким вопросом: что создают на Python профессиональные программисты? Так как Python является языком программирования общего назначения, то он может быть использован для создания любых программ. Но так сложилось, что прежде всего «питон» востребован в веб-разработке и анализе данных (сюда также можно отнести приложения с искусственным интеллектом и машинным обучением).

Проекты Python в веб-разработке

Посмотрим, что можно написать на Python новичку в каждой области. Если вы хотите продемонстрировать свои навыки веб-разработки, можно начать с самого простого — с блога. Одного знания Python здесь может оказаться недостаточно — нужно также знать основы HTML, CSS и уметь работать с базами данных.

В качестве базы данных в таком проекте можно применить MySQL — эта система управления БД в веб-разработке используется чаще всего, потому что её легко администрировать и диалект языка запросов SQL, который в ней используется, достаточно прост. У блога чаще всего один автор, который обычно является и администратором сайта, так что не нужно будет много времени уделять разделению прав пользователей — достаточно сделать админку с небольшой функциональностью.

ButterCMS — пример CMS для блога, основанной на Python

Дизайн блога не требует выдающихся дизайнерских навыков, так что можно сосредоточиться на программистской части. В процессе разработки простого сайта можно отточить свои навыки работы с Django и Flask — популярными у питонистов фреймворками. Если не уверены в своих силах, то перед созданием блога сделайте для разминки сайт-визитку — эту задачу можно осилить и за один день.

Более сложная, но зато и более востребованная с коммерческой точки зрения задача — создание интернет-магазина. Здесь можно как следует прокачаться в разработке бэкенда. Онлайн-магазин требует использования разнообразных данных, для которых придётся создавать сложноструктурированные базы данных со множеством таблиц. Для обработки запросов к этим таблицам потребуется тщательно продумать бизнес-логику, так что вы не только сможете вырасти как программист, но и погрузитесь в предметную область — а это для работодателя важно. В крупных компаниях, как правило, нужны не просто программисты, хорошо знающие язык программирования, но также способные разобраться в бизнес-процессах компании.

Несмотря на то что такой проект будет уступать по возможностям профессиональным движкам интернет-магазинов, подобное «изобретение велосипедов» развивает способность видеть проект в целом. После самостоятельного создания такого крупного проекта на Python вполне можно претендовать на вакансию бэкенд-программиста.

Проекты Python с искусственным интеллектом

Если вы хотите использовать Python для создания приложений с искусственным интеллектом (например, с использованием нейронных сетей), то помимо Python может потребоваться некоторая математическая подготовка, а также знание принципов построения моделей машинного обучения.

Интересует применение нейросетей для компьютерного зрения или обработки изображений? Можно начать с приложения, обрабатывающего фотографии в соответствии с выбранным вами стилем. Здесь можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN). Пользователь такого приложения может загрузить свою фотографию и выбрать, к примеру, стиль Ван Гога, в соответствии с которым его фотография будет преобразована. Такое приложение может работать довольно медленно, поэтому опционально можно придумать более простой проект на «питоне» — например, определение лица на фотографии и дорисовка элементов. Хотя подобных приложений уже много, создать самому что-либо подобное всё равно будет интересно.

Prisma — приложение для обработки фото с помощью нейросетей — в своё время вызвало огромный ажиотаж и появление множества клонов

Если же вам интересен анализ текстовых данных, попробуйте создать программу, которая анализирует новости из интернета и делает на их основе прогнозы стоимости ценных бумаг и курсы валют. Вряд ли такое приложение будет давать совершенно точные прогнозы, зато можно прокачаться сразу в нескольких областях — обработке естественного языка (NLP), анализе временных рядов, парсинге и краулинге сайтов.

При создании приложений с искусственным интеллектом ваша задача — создать программу, работающую у вас на компьютере либо в облачном сервисе. Это означает, что вам не нужно делать графический интерфейс приложения, а только её серверную часть. Результаты работы серверной части потом можно передавать посредством API в приложение, написанное для Android или iOS мобильными разработчиками.

Итак, мы рассмотрели, что можно делать на Python, но также важны такие вопросы: как наилучшим образом делать такие проекты и какой инструментарий использовать?

Инструменты для разработки на Python

Создание проекта поможет отточить навыки работы с теми инструментами, которые необходимы профессиональному программисту. Забудьте про Notepad++ и сразу используйте подходящую среду разработки. Для Python это прежде всего PyCharm, причём даже бесплатная версия (PyCharm Community Edition) будет на голову выше любого самого продвинутого блокнота. Особенно это преимущество заметно при использовании ООП, так как простой просмотр кода без возможности поиска и навигации по классам и их методам сильно тормозит работу над проектом.

Вот так выглядит PyCharm, разработанная компанией JetBrains

Помимо этого, PyCharm облегчает работу с системами контроля версий, которые также необходимо использовать. В среде современных программистов стандартом здесь является Git, работать с которым можно, не выходя из PyCharm. Если начинающий программист ленится использовать Git и вместо того, чтобы создать репозиторий проекта, хранит его версии по папкам, то рано или поздно он может запутаться в изменениях, которые вносил в проект, и в один прекрасный момент обнаружит, что его код «сломался».

И последний совет: создав собственные проекты на Python, при устройстве на работу не отправляйте их в архиве по электронной почте. Вряд ли кто-то будет тратить время на разархивирование и просмотр в среде разработки. Более удачный вариант — завести аккаунт на Github и отправлять ссылку на него — это значительно ускорит процесс общения с потенциальным работодателем.

Интересна карьера Python-разработчика? Тогда приглашаем вас на факультет Python-разработки GeekUniversity! Вы сможете освоить все навыки, необходимые специалисту уровня Middle, составите портфолио из четырёх полноценных проектов и потренируетесь в командной разработке.