职场中一贯有“金三银四”、“金九银十”的说法。尤其是3、4月刚过完年后,很多企业的员工会选择离职,大量空缺职位被放出,同时HR招聘压力增大,求职者往往可以借此机会,获得一个更好的报价。如果你是一名正在求职或准备跳槽的程序员,不妨趁着这两个月时间好好准备一下。
而在程序员的求职中,「项目经历」往往是最重要的一环,它能最直观地体现你的编程能力。对于在校生来说,一个好的「项目经历」甚至可以等同于工作经验。可以说,把项目经历写好了,求职就通过了一半。
而在项目的描述中,最看重的就有三点。
这些项目描述,都是需要证据的,而最好的证据就是你的GitHub代码链接,或者是你这个项目的一个线上版本——有可能是一个网站,或是一个demo。只要有这样的效果,对于审核简历的人来说,他一眼就能看出来这个项目的技术水平,是一个很大的加分项。
在这里,我们准备了这20个Python项目,领域包含「Python Web」「Python爬虫」「Python游戏」「Python机器学习」「Python安全」等。如果在求职前缺少项目经验,或是想做些项目提升一下编程能力,都可以选择几个项目好好做一下。做完后加入一些拓展,放在自己的Github上,一定能给你的简历、面试加分不少。
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/623
使用 Python3 抓取 12306 网站信息,完成一个火车票查询工具。该项目练习 Python3 基础及网络编程,以及 docopt,requests,prettytable 等库的使用。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/599
使用Python脚本爬取某租房网站的房源信息,利用高德的 js API 在地图上标出房源地点,找到距离工作地点1小时车程的房源!在项目实现的过程中将熟悉requests、BeautifulSoup、csv等库的简单使用。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/813
一个综合性项目,不但要写爬虫抓取妹子图网的图片,还要用 PyQt 给爬虫程序做一个交互界面。完成后不管是效果还是实用性都是满分!话不多说,下面开车~滴滴滴~
项目效果:
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python 网站信息爬虫:https://www.shiyanlou.com/courses/969
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Python3 实现淘女郎照片爬虫:https://www.shiyanlou.com/courses/595
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基于 Flask 及爬虫实现微信娱乐机器人:https://www.shiyanlou.com/courses/581
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python 二手房信息爬取与数据呈现:https://www.shiyanlou.com/courses/869
NBA常规赛结果预测:利用Python进行比赛数据分析
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/782
本课程将利用NBA在2015~2016年的比赛统计数据进行回归模型建立,最终在今年2016~2017的常规赛中预测每场比赛的输赢情况。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/814
本课程手把手教你使用 Python 实现一个深度神经网络,让你在实际动手的过程中理解深度学习的一些基本原理,带你真正入门深度学习。
课程列表:
基于卷积神经网络实现图片风格的迁移(仿Prisma)
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/861
教计算机学习梵高作画——本课程基于卷积神经网络,使用Caffe框架,探讨图片风格迁移背后的算法原理,手把手教你实现和Prisma一样的功能。
项目效果:
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深度学习初探——入门DL主流框架:https://www.shiyanlou.com/courses/744
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Python3 色情图片识别:https://www.shiyanlou.com/courses/589
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神经网络实现人脸识别任务:https://www.shiyanlou.com/courses/707
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人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋游戏:https://www.shiyanlou.com/courses/746
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利用TensorFlow进行自然语言处理:https://www.shiyanlou.com/courses/1026
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基于TensorFlow实现卷积神经网络:https://www.shiyanlou.com/courses/893
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基于SVM的猫咪图片识别器:https://www.shiyanlou.com/courses/794
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使用卷积神经网络进行图片分类:https://www.shiyanlou.com/courses/820
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/29
本课程使用Python Flask Web框架来创建简单的博客,涉及环境安装,运行调试,静态文件,渲染模板,数据的请求接收以及重定向,响应和会话。适合有一定编程基础,与对于linux有一定了解,想更加熟悉和巩固python的同学。
课程列表:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/487
本教程介绍如何一步步使用 Django 开发一个简单的博客 Web应用,涉及 Django Web开发,MVC,Template等知识点,适用于有 Python 和 Django 基础的同学。
课程列表:
基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统(会员)
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/633
本课程是基于 Python 的 Flask 框架和 MySQL 实现的简单的番剧推荐系统。在本课程中我们将学到如何用 Python 连接 MySQL 数据库,如何查询和展示数据及设计推荐算法等知识。
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Flask + VueJS 全栈 Web 开发实战:https://www.shiyanlou.com/courses/878
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Django打造文件分享系统:https://www.shiyanlou.com/courses/993
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利用Flask-AppBuilder 快速构建Web后台管理应用:https://www.shiyanlou.com/courses/870
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Python3 基于 Flask 框架搭建个人博客:https://www.shiyanlou.com/courses/1047
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基于Flask/RethinkDB实现TODO List:https://www.shiyanlou.com/courses/359
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Flask 实现简单聊天室:https://www.shiyanlou.com/courses/81
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Python 实现 Redis 异步客户端:https://www.shiyanlou.com/courses/518
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/1034
在20世纪90年代末,获得了对的IPO(首次公开募股)就像赢得彩票一样。在本次实验中我们通过对一系列数据进行清洗、建模、分类,来获一个可以预测IPO市场的简单模型。本课程源自异步社区的《Python机器学习实践指南》第4章,感谢异步社区授权实验楼发布。
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/831
MLlib 是运行在 Spark 上一个机器学习算法库,借助 Spark 的内存计算,可以使机器学习的模型计算时间大大缩短。本节课基于协同过滤算法实现简易电影推荐。
Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像(会员)
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/791
这个世界从古至今一直是一个看颜值的世界。对于我们作报告,写文章时使用的图片,也是一样的。一图胜千言,一张制作精美的图片,不仅能展示大量的信息,更能体现绘图者的水平,审美,与态度。本课程实现使用python
从excel
读取数据,并使用matplotlib
绘制成二维图像。这一过程中,将通过一系列操作来美化图像
项目效果:
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Python 数据分析入门与进阶 :https://www.shiyanlou.com/courses/764
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eBay 在线拍卖数据分析:https://www.shiyanlou.com/courses/714
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Twitter数据情感分析:https://www.shiyanlou.com/courses/722
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Kaggle 项目实战--回归预测波士顿房价 :https://www.shiyanlou.com/courses/1010
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Pandas 使用教程:https://www.shiyanlou.com/courses/906
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NumPy 使用教程:https://www.shiyanlou.com/courses/912
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/370
本实验用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过本实验将学习到 Linux 命令行操作,Python 基础,pillow 库的使用,argparse 库的使用。本课程难度简单,属于 Python 中基础课程。课程教学视频:https://www.bilibili.com/video/av13422372/
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/651
通过Python3实现将关键信息隐藏在图片的效果,主要目的是为了不让预期接收者以外的人知晓传递的内容。与电视剧中使用特殊墨水传递信息一样,表面看就是一张什么都没写的白纸,实则暗藏着重要信息。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/729
本课程将介绍如何用python解决数学题。 说到数学题,相信大家都不陌生,从小学到大学都跟数学打交道。 其中初中的方程组,高中的二次曲线,大学的微积分最为头疼,今天我们将使用python 来解决方程组问题,微积分问题,矩阵化简。
项目效果:
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Python文本解析器:https://www.shiyanlou.com/courses/70
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python 实现简单计算器: https://www.shiyanlou.com/courses/965
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Python 实现英文新闻摘要自动提取:https://www.shiyanlou.com/courses/741
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Python 3 实现 Markdown 解析器:https://www.shiyanlou.com/courses/708
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使用 Python 创建照片马赛克:https://www.shiyanlou.com/courses/1041
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使用Python定制词云:https://www.shiyanlou.com/courses/756
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利用微信API将你的微信变为聊天机器人:https://www.shiyanlou.com/courses/684
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/364
本课程通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以学习到 Python 基本知识,PIL 模块的使用和破解验证码的原理。本项目难度中等。适合有 Python 基础的人群进行学习。
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/853
本次实验将指导如何使用Python开发具有记录键盘输入、屏幕截图、网络传输等功能的黑客木马程序,详细讲解了相关的linux设备文件的原理,缓冲区处理,多进程和网络编程等相关知识。
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/683
本次实验通过使用Scapy来实现SYN洪水攻击,并基于SYN洪水攻击来实现DDOS。并详细讲解了Scapy库的基本用法,以及SYN洪水攻击和DDOS攻击的基础知识!
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Python实现Zip文件的暴力破解:https://www.shiyanlou.com/courses/636
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Python打造漏洞扫描器:https://www.shiyanlou.com/courses/761
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Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell:https://www.shiyanlou.com/courses/594
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Python 实现密码强度检测器:https://www.shiyanlou.com/courses/712
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/368
本实验仅用200行的 python 代码完成2048小游戏的编写。通过本实验将学习 Python 基本知识,状态机的概念,以及编写 python 游戏的步骤。为 Python 的进阶课程,需要用户具有 Python 的语法基础。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/49
使用Python快速开发一款PC端玩耍的微信打飞机游戏,基于pygame实现。本课程源自Kill-Console博客:http://www.cnblogs.com/dukeleo/p/3339780.html。本课程难度中等,属于python中等的项目课程,需要有 pygame 和 Python 基础。可以在之前的课程当中先学习一些基础的 pygame 知识然后再学习本课程。
项目效果:
课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/940
本课程基于Pygame开发贪吃蛇和俄罗斯方块,通过逐步学习Pygame基础知识,到从零开始实现游戏开发,课程难度由浅入深,内容通俗易懂,确保同学们能够很好的掌握和理解。
项目效果:
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python 实现推箱子游戏:https://www.shiyanlou.com/courses/968
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Python3 实现推理游戏Bagels:https://www.shiyanlou.com/courses/1043
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Python 实现康威生命游戏:https://www.shiyanlou.com/courses/769
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数独游戏的Python实现与破解:https://www.shiyanlou.com/courses/728
除此之外,还有更多有趣的Python在实验楼等着你,点击“阅读原文”或进入“实验楼小程序”即可找到。