A. 花了2萬多買的Python70個項目，現在分享給大家，練手進廠靠它了
前言：
不管學習哪門語言都希望能做出實際的東西來，這個實際的東西當然就是項目啦，不用多說大家都知道學編程語言一定要做項目才行。
這里整理了70個Python實戰項目列表，都有完整且詳細的教程，你可以從中選擇自己想做的項目進行參考學習練手，你也可以從中尋找靈感去做自己的項目。
1、【Python 圖片轉字元畫】
2、【200行Python代碼實現2048】
3、【Python3 實現火車票查詢工具】
4、【高德API+Python解決租房問題 】
5、【Python3 色情圖片識別】
6、【Python 破解驗證碼】
7、【Python實現簡單的Web伺服器】
8、【pygame開發打飛機 游戲 】
9、【Django 搭建簡易博客】
10、【Python基於共現提取《釜山行》人物關系】
11、【基於scrapy爬蟲的天氣數據採集(python)】
12、【Flask 開發輕博客】
13、【Python3 圖片隱寫術】
14、【Python 實現簡易 Shell】
15、【使用 Python 解數學方程】
16、【PyQt 實現簡易瀏覽器】
17、【神經網路實現手寫字元識別系統 】
18、【慧凳Python 實現簡單畫板】
19、【Python實現3D建模工具】
20、【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】
21、【神經網路實現人臉識別任務】
22、【Python文本者咐解析器】
23、【Python3 & OpenCV 視頻轉字元動畫】
24、【Python3 實現淘女郎照片爬蟲 】
25、【Python3實現簡單的FTP認證伺服器】
26、【基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系統】
27、【Python 實現埠掃描器】
28、【使用 Python 3 編寫系列實用腳本】
29、【Python 實現康威生命 游戲 】
30、【川普撞臉希拉里(基於 OpenCV 的面部特徵交換) 】
31、【Python 3 實現 Markdown 解析器】
32、【Python 氣象數據分析 -- 《Python 數據分析實戰》】
33、【Python實現鍵值資料庫】
34、【k-近鄰演算法實現手寫數字識別系統】
35、【ebay在線拍賣數據分析】
36、【Python 實現英文新聞摘要自動提取 】
37、【Python實現簡易區域網視頻聊天工具】
38、【基於 Flask 及爬蟲實現微信 娛樂 機器人】
39、【Python實現Python解釋器】
40、【Python3基於Scapy實現DDos】
41、【Python 實現密碼強度檢測器】
42、【使用 Python 實現深度神經網路】
43、【Python實現從excel讀取數據並繪製成精美圖像】
44、【人機對戰初體驗:Python基於Pygame實現四子棋 游戲 】
45、【Python3 實現可控制肉雞的反向Shell】
46、【Python打造漏洞掃描器 】
47、【Python應用馬爾可夫鏈演算法實現隨機文本生成】
48、【數獨 游戲 的Python實現與破解】
49、【前嫌旅使用Python定製詞雲】
50、【Python開發簡單計算器】
51、【Python 實現 FTP 弱口令掃描器】
52、【Python實現Huffman編碼解壓縮文件】
53、【Python實現Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切圖片】
55、【Python實現網站模擬登陸】
56、【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網實戰】
57、【Python 3 實現圖片轉彩色字元】
58、【自聯想器的 Python 實現】
59、【Python 實現簡單濾鏡】
60、【Flask 實現簡單聊天室】
61、【基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置】
62、【Python實現模板引擎】
63、【Python實現遺傳演算法求解n-queens問題】
64、【Python3 實現命令行動態進度條】
65、【Python 獲取掛號信息並郵件通知】
66、【Python實現java web項目遠端自動化更新部署】
67、【使用 Python3 編寫 Github 自動周報生成器】
68、【使用 Python 生成分形圖片】
69、【Python 實現 Redis 非同步客戶端】
70、【Python 實現中文錯別字高亮系統】
最後：
以上項目列表希望可以給你在Python學習中帶來幫助~
獲取方式：轉發 私信「1」
現在越來越多的人開始學習python語言，好像不會點編程都不好意思說是混互聯網的；那python到底是幹嘛的呢？有哪些具體用途呢？下面我就為你簡單羅列一下：
1.網站開發：
網站開發即Web開發，Python是一種解釋型的腳本語言，無需編譯，開發效率高，語法相對簡單，非常適合做web開發及入門，常用的web開發框架有Django、Flask、Tornado 等。
2.爬蟲開發：
爬蟲可以說是python發展起來的基礎，全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取網站，豐富資源的。爬蟲目前用得比較多的場景有比價網站、信息收集、數據統計等。
3.數據分析：
python在數據處理方面，有大量庫供你使用， 數據分析中涉及到的分布式計算引擎hadoop、spark、flink等、數據可視化；另外對資料庫mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等，Python都有成熟的模塊可以選擇。
4.人工智慧：
因為Python有很多庫很方便做人工智慧，比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫；Pandas可以對各種數據進行運算操作，比如歸並、再成形、選擇，還有數據清洗和數據加工特徵，scipy做數值計算的，sklearn、XGBoost、CatBoost做機器學習的，ChainerCV、pybrain、Hebel做神經網路的，matplotlib將數據可視化的。
在人工智慧大范疇領域內的 數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習 等方面都是主流的編程語言，得租盯模到廣泛則型的支持和應用。
5.圖形處理：
圖像處理中的基本操作（如裁剪、翻轉、旋轉等）、圖像分割、分類和特徵提取，圖像恢復和圖像識別等，有弊緩PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
6.神經科學與心理學：
Python具有獲取和分析數據以及通過建模和模擬測試假設的能力，使其非常適合計算神經科學和實驗心理學研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制復雜視覺刺激。開源軟體包PsychoPy在全球范圍內的實驗室中用於認知神經科學，實驗心理學和心理物理學。
C. 動力系統的馬爾科夫鏈——Python數學建模極簡入門（九）
首先介紹一下概念， 馬爾科夫鏈 是由具空氏有以下性質的一系列事件構成的過程：
以美國大選為例，首先取得過去十次選舉的歷史數據，然後手祥根據歷史數據得到選民意向的轉移矩陣。我們假設得到了如下的轉移矩陣（很明顯這個數據不是真實的）：
這樣就形成了一個差分方程組
R n+1 = 0.75R n +0.20D n +0.40I n
D n+1 = 0.05R n +0.60D n +0.20I n
I n+1 = 0.20R n +0.20D n +0.40I n
根據我們以前畢虧搏將差分方程組的內容，可以推測出選民投票意向的長期趨勢
最後得到的長期趨勢是：56%的人選共和黨、19%的人選民主黨、25%的人選獨立候選人。
這個問題還可以直接用矩陣來解
關於馬爾科夫鏈的轉移矩陣性質還有一個定理叫Chapman-kolmogorov方程：
也就是說P (m) = (P ij (m) )是從狀態i到狀態j的m步轉移矩陣。熟悉矩陣運算的朋友應該很容易就能證明出來。
我們已經得到了一步轉移矩陣，只需做個迭代就可以了：
D. python非線性規劃用什麼模塊
python非線性規劃用什麼模塊本文使用SciPy的optimize模塊來求解非線性規劃問題，結合實際例子，引入非線性規劃問題的求解演算法及相應函數的調用。
本文提綱一維搜索／單變數優化問題
無約束多元優化問題
非線性最小二乘問題
約束優化問題
非線性規劃問題的目標函數或約束條件是非線性的。本文使用SciPy的optimize模塊來求解非線性規劃問題。
目標函鎮滾數和約束搏清條件是否連續光滑是非常重要的性質，這是因為如果光滑，則所有決策變數可微，多變數函數的偏導數組成的向量為梯度，梯度是指向目標函數增長最快的方向。將目標函數梯度作為搜索方向，對非線性規劃問題的求解具有重要的意義。這些函數或其導數\梯度的不基旅前連續性給許多現有的非線性優化問題的求解帶來了困難。在下文中，我們假設這些函數是連續且光滑的。
# Importing Moles
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sympy
1、一維搜索／單變數優化問題(Univariate Optimization)
無約束非線性規劃最簡單的形式是一維搜索。一維搜索通常作為多維優化問題中的一部分出現，比如梯度下降法中每次最優迭代步長的估計。求解一維搜索常用的兩類方法是函數逼近法和區間收縮法。其中函數逼近法是指用較簡單的函數近似代替原來的函數，用近似函數的極小點來估計原函數的極小點，比如牛頓法；區間收縮法對於一個單谷函數通過迭代以不斷縮小該區間的長度，當區間長度足夠小時，可將該區間中的一點作為函數的極小點，比如黃金分割法。
e.g. 最小化一個單位體積的圓柱體的表面積。
r, h = sympy.symbols("r, h")
Area = 2 * sympy.pi * r**2 + 2 * sympy.pi * r * h
Volume = sympy.pi * r**2 * h
E. Python數據分析在數學建模中的應用匯總（持續更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）
1、Series和DataFrame簡單入門
2、Pandas操作CSV文件的讀寫
3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖
1、Matplotlib繪圖之屬性設置
2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖亂賣
1、層次分析法（AHP）——算數彎畝平均值法、幾何平均值法、特徵值法埋陪森（Python實現，超詳細注釋）
2、Python實現TOPSIS分析法（優劣解距離法）
3、Python實現線性插值和三次樣條插值
4、Python實現線性函數的擬合演算法
5、Python實現統計描述以及計算皮爾遜相關系數
6、Python實現迪傑斯特拉演算法和貝爾曼福特演算法求解最短路徑