A. 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了
前言：
不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。
这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。
1、【Python 图片转字符画】
2、【200行Python代码实现2048】
3、【Python3 实现火车票查询工具】
4、【高德API+Python解决租房问题 】
5、【Python3 色情图片识别】
6、【Python 破解验证码】
7、【Python实现简单的Web服务器】
8、【pygame开发打飞机 游戏 】
9、【Django 搭建简易博客】
10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】
11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】
12、【Flask 开发轻博客】
13、【Python3 图片隐写术】
14、【Python 实现简易 Shell】
15、【使用 Python 解数学方程】
16、【PyQt 实现简易浏览器】
17、【神经网络实现手写字符识别系统 】
18、【慧凳Python 实现简单画板】
19、【Python实现3D建模工具】
20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
21、【神经网络实现人脸识别任务】
22、【Python文本者咐解析器】
23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】
24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】
25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】
26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】
27、【Python 实现端口扫描器】
28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】
29、【Python 实现康威生命 游戏 】
30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】
31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】
32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】
33、【Python实现键值数据库】
34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】
35、【ebay在线拍卖数据分析】
36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】
37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】
38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】
39、【Python实现Python解释器】
40、【Python3基于Scapy实现DDos】
41、【Python 实现密码强度检测器】
42、【使用 Python 实现深度神经网络】
43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】
44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】
45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】
46、【Python打造漏洞扫描器 】
47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】
48、【数独 游戏 的Python实现与破解】
49、【前嫌旅使用Python定制词云】
50、【Python开发简单计算器】
51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】
52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】
53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切图片】
55、【Python实现网站模拟登陆】
56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】
57、【Python 3 实现图片转彩色字符】
58、【自联想器的 Python 实现】
59、【Python 实现简单滤镜】
60、【Flask 实现简单聊天室】
61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】
62、【Python实现模板引擎】
63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】
64、【Python3 实现命令行动态进度条】
65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】
66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】
67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】
68、【使用 Python 生成分形图片】
69、【Python 实现 Redis 异步客户端】
70、【Python 实现中文错别字高亮系统】
最后：
以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~
获取方式：转发 私信“1”
现在越来越多的人开始学习python语言，好像不会点编程都不好意思说是混互联网的；那python到底是干嘛的呢？有哪些具体用途呢？下面我就为你简单罗列一下：
1.网站开发：
网站开发即Web开发，Python是一种解释型的脚本语言，无需编译，开发效率高，语法相对简单，非常适合做web开发及入门，常用的web开发框架有Django、Flask、Tornado 等。
2.爬虫开发：
爬虫可以说是python发展起来的基础，全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取网站，丰富资源的。爬虫目前用得比较多的场景有比价网站、信息收集、数据统计等。
3.数据分析：
python在数据处理方面，有大量库供你使用， 数据分析中涉及到的分布式计算引擎hadoop、spark、flink等、数据可视化；另外对数据库mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等，Python都有成熟的模块可以选择。
4.人工智能：
因为Python有很多库很方便做人工智能，比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；Pandas可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征，scipy做数值计算的，sklearn、XGBoost、CatBoost做机器学习的，ChainerCV、pybrain、Hebel做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。
在人工智能大范畴领域内的 数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习 等方面都是主流的编程语言，得租盯模到广泛则型的支持和应用。
5.图形处理：
图像处理中的基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像分割、分类和特征提取，图像恢复和图像识别等，有弊缓PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等图形库支持，能方便进行图形处理。
6.神经科学与心理学：
Python具有获取和分析数据以及通过建模和仿真测试假设的能力，使其非常适合计算神经科学和实验心理学研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制复杂视觉刺激。开源软件包PsychoPy在全球范围内的实验室中用于认知神经科学，实验心理学和心理物理学。
C. 动力系统的马尔科夫链——Python数学建模极简入门（九）
首先介绍一下概念， 马尔科夫链 是由具空氏有以下性质的一系列事件构成的过程：
以美国大选为例，首先取得过去十次选举的历史数据，然后手祥根据历史数据得到选民意向的转移矩阵。我们假设得到了如下的转移矩阵（很明显这个数据不是真实的）：
这样就形成了一个差分方程组
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
根据我们以前毕亏搏将差分方程组的内容，可以推测出选民投票意向的长期趋势
最后得到的长期趋势是：56%的人选共和党、19%的人选民主党、25%的人选独立候选人。
这个问题还可以直接用矩阵来解
关于马尔科夫链的转移矩阵性质还有一个定理叫Chapman-kolmogorov方程：
也就是说P (m) = (P ij (m) )是从状态i到状态j的m步转移矩阵。熟悉矩阵运算的朋友应该很容易就能证明出来。
我们已经得到了一步转移矩阵，只需做个迭代就可以了：
D. python非线性规划用什么模块
python非线性规划用什么模块本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题，结合实际例子，引入非线性规划问题的求解算法及相应函数的调用。
本文提纲一维搜索／单变量优化问题
无约束多元优化问题
非线性最小二乘问题
约束优化问题
非线性规划问题的目标函数或约束条件是非线性的。本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题。
目标函镇滚数和约束搏清条件是否连续光滑是非常重要的性质，这是因为如果光滑，则所有决策变量可微，多变量函数的偏导数组成的向量为梯度，梯度是指向目标函数增长最快的方向。将目标函数梯度作为搜索方向，对非线性规划问题的求解具有重要的意义。这些函数或其导数\梯度的不基旅前连续性给许多现有的非线性优化问题的求解带来了困难。在下文中，我们假设这些函数是连续且光滑的。
# Importing Moles
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sympy
1、一维搜索／单变量优化问题(Univariate Optimization)
无约束非线性规划最简单的形式是一维搜索。一维搜索通常作为多维优化问题中的一部分出现，比如梯度下降法中每次最优迭代步长的估计。求解一维搜索常用的两类方法是函数逼近法和区间收缩法。其中函数逼近法是指用较简单的函数近似代替原来的函数，用近似函数的极小点来估计原函数的极小点，比如牛顿法；区间收缩法对于一个单谷函数通过迭代以不断缩小该区间的长度，当区间长度足够小时，可将该区间中的一点作为函数的极小点，比如黄金分割法。
e.g. 最小化一个单位体积的圆柱体的表面积。
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数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超详细）
1、Series和DataFrame简单入门
2、Pandas操作CSV文件的读写
3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图
1、Matplotlib绘图之属性设置
2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图乱卖
1、层次分析法（AHP）——算数弯亩平均值法、几何平均值法、特征值法埋陪森（Python实现，超详细注释）
2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）
3、Python实现线性插值和三次样条插值
4、Python实现线性函数的拟合算法
5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数
6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径