题材网将学习到怎样用Python图形处置库，将一张图片转化为字符画。
最后好效果图如下：
去学习进程中最容易犯的一个错误就是看的多，入手的少。特殊是对一些项目的全体其开发，接触到的时机就更少了
一次完整的其开发，最好的去学习。能让你对整体其开发流程有完整的看法，小说题材对相关的知识也会有极大的稳固。更重要的将学会将实际相关的知识用到实践其开发中的办法。
以是不论项目中巨细，肯定要入手去停止其开发去学习。
这篇文章，就是给那些找不到Python项目中其开发教程的人，和不知道Python也可以其开发啥的人的
上面的这些项目中，各人也可以一边入手操作方式，一边去学习，置信会对你Python手艺有不小的进步。
Python3视频题材完成火车票查询系统工具使用
运用 Python3抓取 12306网站相关信息提供更多一个命令行的火车票查询系统工具使用。经过该项目的完成，也可以熟习 Python3根底及网络编程，和 docoptrequestprettyt等库的运用。
用Python写爬虫很方便，上面的两门课程都和爬虫有关。都相当实用，一个关乎出行，一个关乎你幸福和快乐……
Python3完成火车票查询系统工具使用很合适用来入门爬虫。将学习到爬虫最重要的两个步骤—数据的爬取和数据可视化。完成4项目中后，就可要敲一行下令就能获得你想要的车票相关信息，墙裂引荐列位小伙伴去学习。
好效果如图：
当你想查询系统一下火车票相关信息的时分，还在上 12306官网吗？或是翻开你手机里的APP
上面让我来用 Python写一个命令行版的火车票检查器，只需在下令行敲一行下令就能获得你想要的火车票相关信息！假如你刚掌握了Python根底，这将是个不错的小练习。
- Python根底相关的知识的信息综合运用比较
- docoptrequestcolorama及 prettyt库的运用
- setuptool运用
Python3完成淘女郎照片爬虫
每一个老司机都和这门课相见恨晚。题目能够被吸引不了但请直接把看效果：
这是一个很普通的页面，也可以把它换成任何网站。
完成4爬取后，好效果如下所示：
8个多G玉人图片按文件夹、姓名、所在整整齐齐地排列在那，不喜不悲……整体进程20分钟完成4，本人的情况中会更快。
本项目中经过运用 Python完成一个淘女郎图片搜集爬虫，去学习并实践 BeautifulSoupSeleniumWebdriv及正则直接表达式等知识。项目中其开发进程中接纳瀑布流开发模型。
- Python3编程
- 运用 BeautifulSoup剖析 HTML页面
- 运用 SeleniumWebdriv爬取 Web页面
- 运用正则直接表达式提取所需的要害相关信息
Python基于共现提取 釜山行》人物之间的关系
这个课比较简单，经过Python剖析「 釜山行 」的剧本故事，绘制出一份人物之间的关系图。将学到怎样用Python剖析和提取数据、用Gephi应用软件使提取的数据可视化。
最后好效果图如下：
固然，究竟是影戏，人物之间的关系较少。嫌不过瘾的同窗，请下课后拿「 冰与火之歌 」练手。
釜山行》一部丧尸灾难片，其人物少、之间的关系复杂，十分合适我去学习文本处置。这个项目中将介绍共现在之间的关系中的提取，运用python编写代码完成对《釜山行》文本的人物之间的关系提取，最后应用Gephi应用软件对提取的人物之间的关系绘制人物之间的关系图。
- 共现网络的根本基本原理
- Python代码对《釜山行》中人物之间的关系提取的详细完成
- jieba库的根本运用
- Gephi应用软件的根本运用
Python图片转字符化
这门课非常可怕，试验楼已经有32462人学过……十分复杂，但好效果却十分炫酷，装逼指数爆棚。将学习到怎样用Python图形处置库，将一张图片转化为字符画。
最后好效果图如下：
好效果图中的字符为蓝色，还也可以经过调整后，添加更多的的颜色，使字符画更像原图。
本课程讲诉什么样运用 Python将图片转为字符画。
- Linux下令行操作
- Python根底
- pillow库的运用
- argpars库的运用
Python3图片隐写术
下面的课程教你把图片变得炫酷，这个课程来教你把图片里的相关信息掩藏。
隐写术到底是啥，这里给各人讲个故事吧：
2012年群众点评和食神网短片题材的激烈的竞争十分剧烈，后者开端大规模地爬取前者的数据，次要是图片。群众点评也没走中国的司法审判流程，而是直接把向APPSTORE提交了证据，使食神的APP下架2次。这些证据就是食神爬取的图片，图片里用隐写术嵌入了群众点评的版权相关信息！
这是怎样完成的呢？
上面有一张lenna图片:
提取该图片的绿色重量：
取绿色分量的最低位，假如是1就设置图片为绿,0设为黑。
将看到掩藏的相关信息:”Steganography”群众点评正是应用了这些相关信息向苹果公司证实了图片的泉源，最后维护了公司的自身利益。
6不6想不想学？这是课程的好效果图：
以看到这两个蓝瘦子简直如出一辙，但有一只却真实隐藏了数据在外面。
用Python完成图片隐写术。
相关的知识点：
- Pillow模块
- 最低无效位
- lambda直接表达式递归
- UTF-8编码
神经互联网完成人脸辨认义务
作为一位顺序员，不行能没听过大数据、人工操作智能、人脸辨认这些名词。这个项目中将告诉你这些名词离你都并不遥远，经过Python也可以零间隔地完成4一团体脸识别的项瀑布题材目中。
将利用在基于无监督学习的自编码器实现 课程中介绍过的自编码器，完成对耶鲁大学人脸数据库B+中的人脸图片数据停止降维，再应用降维后的人脸数据停止有监视神经互联网去学习停止分类器训练，最后达到人脸辨认的目的
- 人脸辨认
- 人脸数据库
- 数据降维
Python破解验证结果码
各人用爬虫爬取数据时，验证结果码都是绕不过去的一关。这个项目中将带你用Python破解验证结果码的玄机！
好效果如图：
生涯中，登录微博，邮箱的时分，经常会碰到验证结果码。任务时，假如想要爬取一些数据，也会碰到验证结果码的障碍。本次实验将率领各人看法验证结果码的一些特性，并利用 Python中的pillow库完成4对验证码的破解。
- Python根本相关的知识
- PIL模块的运用
高德API+Python处理租房成绩
需求思索通勤规模来选地段，因为对交通的不熟悉，只要可以选择本人左近的较贵的地段，花了许多工夫阅览赶集或许58里的团体房源相关信息，但是团体房源相关信息中仍充满着大量中介，抱着一点希望能打了几个电话，得到答复都是这个价位基本租不到再高点也租不到多数与发布的房源相关信息不符）于是就有了这个租房剧本和课程。
总结
- 去学习了手艺，增加了相关的知识，就能找到好工作，找到好任务就能有钱。
- 这一次选的房源相关信息来自58品牌公寓馆，以是也没那种小中介，价位就我和我室友而言也可以承受。实在也可以做个分类器过滤赶集上的中介来找低价格团体房源的有需要的同窗也可以试一下。
- 通勤范围在舆图上圈出，处理了对交通道路不熟悉的成绩
- 本课程是单人版的但代码中只需删掉一个语句就能当多人用了但是途径计划的功用是只能给一个人用）假如是直接把拿来多人用的话，还是开多个页面比拟好。
好效果如下所示：
将编写Python剧本爬取某租房网站的房源相关信息，应用高德的jsAPI舆图上标出房源地点，划出间隔任务所在1小时内可到达的规模，附上公交途径计划功用检查差别途径的用时。
- requestBeautifulSoupcsv等库的复杂运用
- 高德地图 JavascriptAPI运用
Python3色情图片辨认
运用 Python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个彩色图像处置库，会编写算法来划分图像的皮肤区域内。其中包括触及到Python3根底相关的知识，肤色像素检测与皮肤区域内区分算法，Pillow及argpars运用。
最后好效果图如下：
运用 Python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个彩色图像处置库，会编写算法来划分图像的皮肤区域内。
- Python3模块的装置
- Python3根底相关的知识
- 肤色像素检测与皮肤区域内区分算法
- Pillow模块的运用
- argpars模块的运用
NBA 惯例赛结果预测，应用Python停止竞赛数据剖析
不知道你否冤家圈被刷屏过NBA 某场竞赛进度或许后果？或许你就是一个NBA 狂热粉，竞赛中的每一进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。刨除欣赏精彩的的竞赛进程，也异样猎奇竞赛的后果会是怎样。因而本节课程，将给同学们展现怎样运用nba竞赛的以往统计数据，判别每一球队的战役力，及展望某场比赛中的后果。
将基于2015-2016年的NBA 惯例赛及季后赛的竞赛统计数据，展望在当下正在停止的2016-2017惯例赛每场赛事的后果。
最后好效果图如下：
应用NBA 2015~2016年的竞赛统计数据停止回归模子树立，最后在往年2016~2017惯例赛中展望每场竞赛的胜负状况。
- NBA 球队的Eloscore盘算
- 明显特征向量
- 逻辑回归
pygam其开发打学生题材飞机游戏
运用Python疾速其开发一款PC端玩耍的微信打飞机游戏，基于pygam完成。本课程难度中等属于python中等的项目中课程，需求有 pygam和 Python根底。也可以在之前的课程中先去学习一些基础的pygam相关的知识接着再去学习本课程。
最后好效果图如下：
运用Python疾速其开发一款PC端玩耍的微信打飞机游戏，基于pygam完成。
引见在Linux桌面情况下使用 Python及 pygam疾速其开发小游戏的形式。也可以经过这个游戏入门 pygam游戏其开发。
K一衣带水算法完成手写数字辨认零碎 机械去学习实战》
从影戏题材分类的例子动手，详尽讲诉“k-一衣带水”算法的基本原理。这之后，将会运用该算法完成手写数字辨认零碎，的书教程其配套试验训练，协助您更好地实战。
从影戏题材分类的例子动手，详尽讲诉k-一衣带水算法的基本原理。这之后，将会运用该算法完成手写数字辨认零碎。
- k一衣带水分类算法
- 从文本文件中剖析和导入数据
- 运用Matplotlib创立分散图
- 归一化数值
更多有趣、好玩的项目中请查看
原文链接：https://blog.csdn.net/A 16670113506/article/details/120902358?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A %2522166856496116782425654773%2522%252C%2522scm%2522%253A %252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166856496116782425654773&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-27-120902358-null-null.nonecase&utm_term=%E9%A 2%98%E6%9D%90
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