大牛给初学者推荐的10个Python经典案例 _Python

Python是一种高级，解释性，交互式且面向对象的脚本语言。Python的设计具有很高的可读性。它使用英语作为关键字，相对于而其他语言则使用标点符号作为语句结束不同，是依靠缩进作为结束。并且其语法结构比其他语言精简。

Python是Web开发，游戏开发，数据分析和机器学习中广泛使用的编程语言。本文将帮助您了解一些可以使用Python创建的标准和令人兴奋的项目。您将了解制作游戏，从Web上抓取数据以及构建机器学习模型来解决业务问题。因此，事不宜迟，让我们开始吧。

我们将介绍十个最受欢迎的Python实践案例，包括：

情绪分析
客户细分
物体检测
推特机器人
网络爬虫
货币换算
计算器
骰子滚动模拟器
剪刀石头布
井字游戏

1.NLP自然语言分析情感分析情感分析是各个领域中最流行的Python Project Idea 。它使用自然语言处理，计算语言学，文本分析和生物识别技术来系统地识别，提取和研究情感状态和个人信息。我们在各种领域（例如电子商务和评论/投票系统）中使用了此技术。

使用库

NLTKPython NLTK模块旨在为自然语言处理问题提供完整的解决方案。NLTK可以帮助您完成所有工作，包括从段落中拆分句子，拆分单词，识别这些单词的词性，突出显示主要主题，然后让机器了解文本的全部内容。
Scikit学习Scikit-learn是一个机器学习库，具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN 。它还旨在与Python库（如NumPy和Pandas）进行互操作。

2.客户细分客户细分是指根据共同的特征或特征将客户分为几组的过程，以便公司可以有效，适当地服务于每个组。

涉及Python库

NumPy是一个Python库，它添加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及对这些数组进行操作的大量高级数学函数的集合。
Pandas是用于数据处理和分析的Python库。它提供用于操纵数值表和时间序列的数据结构和操作。
Scikit-learn是一个机器学习库，具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN 。它还旨在与Python库（如NumPy和Pandas）进行互操作。

MatplotlibMatplotlib是一个Python库，用于根据衍生数据绘制图表。

文章插图

3.目标检测对象检测是一种计算机视觉方法，也是一种流行的Python项目创意，它使我们能够识别和定位图像或视频中的对象。我们可以将这种技术用于各种任务：对场景中的项目进行计数，确定并跟踪其精确位置，同时准确地标记它们。

文章插图

涉及Python库

TensorFlowTensorFlow是用于深度学习的流行Python库。它可以用于各种任务，但主要侧重于深度学习和神经网络的训练和推理。
OpenCV的OpenCV（开源计算机视觉库）是用于机器学习和计算机视觉的开源Python库。它为计算机视觉应用程序提供了通用的基础结构，并加快了商业产品中机器的感知速度。
Keras是一个开放源代码库，为人工神经网络提供了Python接口。Keras曾经支持多种机器学习和深度学习库，但是从2.4版本开始，它仅充当TensorFlow库的接口。

4. Twitter BotTwitter机器人可以通过Twitter API控制和管理Twitter帐户。机器人可以自主执行所有可能的任务，例如发推，重新发推，喜欢，关注，取消关注等。
涉及Python库

TweepyTweepy是一个用于访问Twitter API的Python库。该库使Python可以与Twitter平台进行通信并使用其API 。
TkinterTkinter是用于开发GUI（图形用户界面）的最常用方法。它是Python随附的Tk GUI工具包的标准接口。Tkinter是创建GUI应用程序的最快，最简单的方法。

5.网络爬虫Web爬虫，通常简称为“爬虫”，是一种Internet机器人，可以系统地浏览World Wide Web，主要用于Web索引。
Web搜索引擎和某些其他网站使用Web爬网或类似方法来更新其Web内容或其他站点的Web内容索引。Web搜寻器会复制页面以供搜索引擎处理，搜索引擎会对下载的页面建立索引，以便用户可以更有效地进行搜索。

涉及Python库