5个适合练手的python案例,卷王的秘密_python例子练手

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!img

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

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四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。img

六、面试宝典

在这里插入图片描述

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简历模板在这里插入图片描述

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

时间真的好快呀!一晃眼五一假期就结束了,假期大家都玩的开心不?今天我要给大家分享几个练手

的基础案例,保证大家都没有玩过。话不多说,来来来…

在这里插入图片描述

一、超市购买薯片

python学习交流Q群:906715085#####
# 用户输入薯片的单价
danjia = float(input("薯片的单价"))
# 用户输入购买袋数
daishu = int(input("购买的袋数"))
# 计算总价


### 最后

不知道你们用的什么环境,我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器,没有软件,或者没有资料,没人解答问题,都可以免费领取(包括今天的代码),过几天我还会做个视频教程出来,有需要也可以领取~  

给大家准备的学习资料包括但不限于:  

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件  

python 零基础视频教程  

Python 界面开发实战教程  

Python 爬虫实战教程  

Python 数据分析实战教程  

python 游戏开发实战教程  

Python 电子书100本  

Python 学习路线规划

![](https://img-blog.csdnimg.cn/d29631674929476f9c3b30f7ff58dff0.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)




**网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。**

**[需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取](https://bbs.youkuaiyun.com/topics/618317507)**

**一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**

<think>好的,用户想寻找Python的经典练习项目来提升编程技能。首先,我需要根据提供的引用内容,整理出相关的项目案例。用户给出的引用中有提到70个清华大佬用的项目、车牌识别、爬虫实例、办公室分配案例等。这些引用中的信息需要被合理分类,确保覆盖不同难度和应用领域。 接下来,要确保回答符合用户的要求:结构清晰,分步骤解决问题,引用正确。用户可能需要不同难度的项目,所以需要区分基础、中级和高级。引用[5]中的办公室分配案例适合基础,车牌识别(引用2)可能属于中级,而爬虫项目(引用3和4)可能更复杂。 同时,用户要求生成相关问题,我需要根据内容提出相关问题,比如如何优化项目,或应用场景。需要确保问题与提到的项目相关,帮助用户深入思考。 还要检查LaTeX格式是否正确,虽然用户的问题中没有数学公式,但生成的回答里如果有代码或公式,需按规则处理。例如,如果有数学表达式,需要用$...$包裹,但当前案例可能不需要,所以可能不需要太多数学格式。 另外,引用标识需要自然地加在引用内容的末尾。例如,在提到车牌识别时,引用[^2],在爬虫项目时引用[^3][^4]。 需要确保回答使用中文,结构分点明确,每个项目类别下给出例子和对应的引用。最后生成的相关问题要覆盖用户可能感兴趣的方面,如学习资源、优化方法、应用场景等。 现在开始组织内容,先分类项目,然后每个类别下列举例子,附上引用,最后生成相关问题。确保每个部分都清晰,帮助用户逐步提升编程水平。</think>### Python经典练手项目及案例推荐 #### 一、基础语法与逻辑训练 1. **办公室工位分配** 实现随机分配8位老师到3个办公室的功能,练习列表操作与随机数生成(见引用[^5]代码示例)。 核心代码: ```python import random offices = [[],[],[]] names = ['A','B','C','D','E','F','G','H'] for name in names: index = random.randint(0,2) offices[index].append(name) ``` 延伸练习:统计每个办公室的平均人数或优化分配逻辑[^5]。 2. **计算器实现** 用函数封装加减乘除操作,练习条件判断与函数设计: ```python def calculate(a, b, op): if op == '+': return a + b elif op == '-': return a - b elif op == '*': return a * b elif op == '/': return a / b if b != 0 else "Error" ``` --- #### 二、中级项目实战 1. **车牌检测与识别** 结合OpenCV进行图像处理,练习边缘检测、轮廓识别等技术。引用提到此项目能帮助深入理解Python在计算机视觉中的应用。 关键步骤: - 图像灰度化与滤波 - 车牌定位与字符分割 - 使用OCR库识别字符 2. **爬虫实例** 爬取网页数据并解析,练习`requests`和`BeautifulSoup`库(引用[^3]): ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h2') ``` 可扩展为多线程爬虫或数据存储系统。 --- #### 三、高级综合应用 1. **数据分析与可视化** 使用`pandas`和`matplotlib`分析数据集(如CSV文件),生成统计图表: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') data.plot(kind='bar', x='Category', y='Value') ``` 引用[^1]强调此类项目对掌握数据处理流程至关重要。 2. **机器学习模型构建** 实现手写数字识别(MNIST数据集),练习`scikit-learn`库: ```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split digits = load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target) ``` --- #### 四、资源推荐 1. **清华大佬推荐项目列表** 包含70个涵盖算法、Web开发、GUI设计的案例(引用[^1]),适合系统性练习。 2. **Python学习路线图** 引用[^4]提到的技术点整理,帮助规划学习路径。 ---
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