針對Python開發(fā)人員的10個“瘋狂”的項目構想

作者 | Juan Cruz Martinez
譯者 | 劉雅夢
策劃 & 編輯 | 劉燕

本文最初發(fā)表于 Towards Data Science 博客，由 InfoQ 中文站翻譯并分享。

你知道 Python 是被稱為 全能編程語言 的嗎？

是的，它確實是，雖然不應該在每個項目中都使用它。

你可以使用它來創(chuàng)建桌面應用程序、游戲、移動應用程序、網(wǎng)站和系統(tǒng)軟件。它甚至是最適合用于實現(xiàn) 人工智能 和 機器學習 算法的語言。

因此，在過去的幾周里，我為 Python 開發(fā)人員收集了一些獨特的項目構想。這些項目構想很有可能會讓你對這門神奇的語言產(chǎn)生興趣。最棒的是，你可以通過這些有趣但也具有挑戰(zhàn)性的項目來增強你的 Python 編程技能。

讓我們來一一看下。

交互示例——原圖來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Headway](https://unsplash.com/@headwayio?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳，本圖由作者編輯過

如今，桌面應用程序開發(fā)領域已經(jīng)取得了巨大進步。你能看到許多拖拽式 GUI 構建器和語音識別庫。那么，為什么不能將它們結合在一起，通過與計算機對話來創(chuàng)建一個用戶界面呢?

這是一個全新的概念，經(jīng)過一番研究，我發(fā)現(xiàn)還沒有人嘗試這樣做。因此，它可能比下面提到的那些更具挑戰(zhàn)性。

下面是使用 Python 開始這個項目的一些說明。首先，你需要用到如下的包：

• 語音識別庫

• PAGE ——拖拽式 GUI 構建器

• PAGE 的文檔

• PAGE 是如何工作的視頻

• 使用 PAGE 創(chuàng)建登錄窗口

現(xiàn)在，我們的想法是對一些語音命令進行硬編碼，例如：

你明白我的意思了吧？可以非常簡單明了地添加更多這樣的命令。

因為這將是一個 最小可行性產(chǎn)品 (Minimum Viable Product，MVP)。所以，如果你必須硬編碼許多條件語句（例如，if…else），這是完全可以的。

設置完這些基本命令后，就可以測試代碼了?，F(xiàn)在，你可以嘗試在窗口中構建一個非常基本的登錄表單。

這一想法的主要靈活性在于它可以用于游戲開發(fā)、網(wǎng)站和移動應用程序。即使是使用不同的編程語言也可以。

網(wǎng)球比賽——圖片來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Moises Alex](https://unsplash.com/@arnok?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳

博彩是一種人們預測結果的活動，如果他們猜對了，就會得到回報。在過去幾年中，人工智能或機器學習領域出現(xiàn)了許多技術進步。

例如，你可能聽說過像 AlphaGo Master、AlphaGo Zero 和 AlphaZero 這樣的程序，它們可以比任何專業(yè)的人類玩家都能更好地玩 Go（游戲）。你甚至可以獲得類似 Leela Zero 這樣程序的 源碼。

我想表達的一點是，人工智能正在變得比我們更聰明。這意味著它可以通過考慮所有的可能性并從過去的經(jīng)驗中學習來更好地預測一些事情。

讓我們在 Python 中應用一些有監(jiān)督學習的概念創(chuàng)建一個 AI 博彩機器人吧。要開始本項目，這里有一些你需要使用到的庫。

• pandas——數(shù)據(jù)分析

• NumPy——多維數(shù)組、矩陣和數(shù)學函數(shù)

• scikit-learn ——機器學習

• XGBoost —— 梯度提升（Gradient Boosting）

• Matplotlib ——繪圖

• seaborn ——統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化

• pickle ——Python 對象序列化

首先，你需要選擇一種比賽（例如網(wǎng)球、足球等）來預測結果?，F(xiàn)在搜索可用于訓練模型的歷史匹配結果數(shù)據(jù)。

例如，.csv 格式的網(wǎng)球比賽數(shù)據(jù)可以從 tennis-data.co.uk 網(wǎng)站上下載。

如果你對博彩不了解，下面是它的工作原理。

• 你可以在 Roger Federer 身上以 1.3 的賠率押 10 美元。

• 如果他獲勝，你將獲得 10 美元（實際金額），外加 3 美元（利潤）。

• 如果他輸了，你也會輸?shù)裟愕腻X（例如，10 美元）。

訓練完模型后，我們必須計算每個預測的置信水平（Confidence Level），通過檢查預測正確的次數(shù)來了解機器人的表現(xiàn)，最后還要關注投資回報率（ROI）。

可以下載由 Edouard Thomas 開發(fā)的一個類似的 開源 AI 博彩機器人項目（https://github.com/edouardthom/ATPBetting）。

交易——圖片來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Nick Chong](https://unsplash.com/@nick604?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳

交易機器人與上一個項目非常相似，因為它也需要 AI 來進行預測。

現(xiàn)在的問題是，AI 是否可以正確地預測股價的波動？

當然，答案是肯定的。

在開始之前，我們需要一些數(shù)據(jù)來開發(fā)一個交易機器人。

• Yahoo Finance —— 獲取股票數(shù)據(jù)

• Alpha Vantage —— 用于金融數(shù)據(jù)的實時 API

這些來自投資百科（Investopedia）的資源可能有助于訓練機器人。

• 初學者的交易策略

• 只有通過了這五步測試才能進行交易

讀完這兩篇文章后，你會對什么時候買股票，什么時候賣股票有一個更好的理解。這些知識可以很容易地轉換為 Python 程序，從而自動地為我們做出決策。

你也可以參考這個名為 freqtrade （https://github.com/freqtrade/freqtrade）的開源交易機器人。它使用 Python 構建，并實現(xiàn)了多種機器學習算法。

AI 助手界面——圖片來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Joshua Sortino](https://unsplash.com/@sortino?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳

這個想法取材于好萊塢電影《鋼鐵俠》系列。這部電影圍繞著科技、機器人和 AI 展開。

在這里，鋼鐵俠用人工智能為自己打造了一個虛擬助手。該程序被稱為 Jarvis，可以幫助鋼鐵俠完成日常任務。

鋼鐵俠使用簡單的英語向 Jarvis 發(fā)出指令，Jarvis 也用英語回應。這意味著我們的程序需要語音識別以及文本轉語音的功能。

建議使用這些庫：

• 語音識別

• 文字轉語音 (TTS)

現(xiàn)在，你可以對語音命令進行硬編碼，例如：

你還可以使用 Jarvis 執(zhí)行其他很多任務，例如：

• 設置手機鬧鐘。

• 不停地檢查家里的監(jiān)控攝像頭，并告知是否有人在外面等著。你可以添加更多的功能，如人臉檢測和識別。它可以幫助你了解外面有哪些人或者有多少人。

• 打開 / 關閉房間的窗戶。

• 打開 / 關閉燈。

• 自動回復電子郵件。

• 安排任務。

甚至連 Facebook 的創(chuàng)始人“馬克·扎克伯格”（Mark Zuckerberg）都將 Jarvis 作為一個輔助項目。

Songkick 是一項非常受歡迎的服務，它可以提供有關即將舉行的音樂會的信息。其 API 可用于通過以下方式搜索即將舉行的音樂會：

• 藝術家

• 位置

• 會場

• 日期和時間

你可以創(chuàng)建一個 Python 腳本，使用 Songkick 的 API 每天檢查某個特定的音樂會。最后，只要有音樂會，就給自己發(fā)一封電子郵件。

有時 Songkick 甚至會在其網(wǎng)站上顯示“購票”鏈接。但是，這個鏈接可以針對不同的音樂會轉到不同的網(wǎng)站上。這意味著即使我們利用網(wǎng)絡抓取，也很難自動購票。

相反，我們可以簡單地顯示“購票”鏈接，就像它在我們的應用程序中一樣，以便進行手動操作。

Let’s Encrypt 是一個提供免費 SSL 證書的證書頒發(fā)機構。但是，問題在于該證書的有效期只有 90 天。90 天后，你必須續(xù)訂。

我認為，這是使用 Python 實現(xiàn)自動化的一個絕佳場景。我們可以編寫一些代碼，在網(wǎng)站 SSL 證書到期之前自動續(xù)訂。

可以在 GitHub （https://github.com/jaygreco/PA_SSL_AutoRenew）上查看這段代碼 以尋找靈感。

人臉識別——作者的照片

如今，政府已在公共場所安裝了監(jiān)控攝像頭，以提高公民的安全性。這些攝像頭大多只是用于錄制視頻，法醫(yī)專家必須手動識別或跟蹤個人。

如果我們創(chuàng)建一個 Python 程序來實時識別攝像頭中的每個人會怎么樣呢？首先，我們需要訪問國家身份證數(shù)據(jù)庫，但我們可能沒有權限訪問。

所以，一個簡單的選擇是創(chuàng)建一個包含家庭成員記錄的數(shù)據(jù)庫。

然后，可以使用一個 人臉識別庫（https://pypi.org/project/face-recognition/），并將其與攝像頭的輸出連接起來。

接觸者追蹤應用程序——圖片來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Markus Winkler](https://unsplash.com/@markuswinkler?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳

接觸者追蹤是一種識別所有在特定時間段內相互接觸的人的方法。它主要用于像 COVID-19 或 HIV 這樣的大流行病。因為沒有任何關于誰被感染了的數(shù)據(jù)，我們無法阻止其傳播。

Python 可以與稱為 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的帶噪聲的應用程序空間聚類）的機器學習算法一起用于接觸者追蹤。

由于這只是一個附屬項目，因此我們無法獲得任何官方數(shù)據(jù)。目前，最好使用 Mockaroo 生成一些實際的測試數(shù)據(jù)。

你可以查看 這篇文章（https://towardsdatascience.com/contact-tracing-using-less-than-30-lines-of-python-code-6c5175f5385f） 以了解具體代碼實現(xiàn)。

Ubuntu 的的 Nautilus 文件管理器——圖片由作者上傳

這是一個非?；镜?Python 程序，始終監(jiān)視某個文件夾，每當有文件添加到該文件夾中時，它都會檢查其類型并相應地將其移動到特定的文件夾中。

例如，我們可以跟蹤我們的下載文件夾。現(xiàn)在，當一個新文件被下載時，它會根據(jù)其類型自動將其移動到另一個文件夾中。

.exe 文件很可能是軟件設置程序，因此將其移至“軟件”文件夾中。而將圖片（png、jpg、gif） 移動在“ 圖像”文件夾中。

通過這種方式，我們可以組織不同類型的文件，以便快速訪問。

YouTube 主頁——圖片來自 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Kon Karampelas](https://unsplash.com/@konkarampelas?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上傳

創(chuàng)建一個應用程序，接受我們需要學習的職業(yè)技能名稱。

例如，要成為一名 Web 開發(fā)人員，我們需要學習：

• HTML5

• CSS3

• JavaScript

• 后端語言（PHP、Node.js、 Python、ASP.NET、或 Java）

• Bootstrap 4

• WordPress

• 后端框架 (Laravel、Codeigniter、Django、Flask 等)

• 等等。

輸入技能后，會有一個“生成職業(yè)道路”按鈕。它指導我們的程序搜索 YouTube，并根據(jù)每種技能選擇相關的視頻 / 播放列表。如果有很多類似的技能視頻，那么它將選擇觀看次數(shù)、評論次數(shù)、喜歡次數(shù)最多的視頻。

然后，程序會根據(jù)技能將這些視頻分組，并在 GUI 中顯示其縮略圖、標題和鏈接。

它還會分析每個視頻的時長，并匯總，然后告知我們學習該職業(yè)道路需要多長時間。

現(xiàn)在，作為一個用戶，我們可以逐步觀看這些視頻，并成為這一職業(yè)的大師。

通過這些獨特的編程項目來挑戰(zhàn)自己，可以讓自己保持活力，提高技能，并能幫助你探索新的可能性。

我上面提到的一些項目構想也可以用作你的畢業(yè)設計。

現(xiàn)在是時候用 Python 編程語言展示你的創(chuàng)造力，并將這些構想轉化為你引以為豪的東西了。

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/10-crazy-cool-project-ideas-for-python-developers-d7efeb0a345