5 Готовых проектов с кодом на Python, которые Повысят Ваши Навык программирования.

Если вы хотите повысить свои навыки программирования на Python, работа над продвинутыми проектами – отличный способ для этого. В этой статье мы рассмотрим пять таких проектов с примерами кода и комментариями, которые помогут вам улучшить свои знания и умения.

Если интересуетесь Python , здесь я публикую разбор крутых проектов по Python, статей и гайдов, кладезь полезной информации.

Описание: Scrapy – это мощный фреймворк для веб-скрапинга, который позволяет собирать данные с веб-сайтов.

Пример кода:

import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/'] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('span small.author::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), } next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse)

Комментарии:

name – имя паука.
start_urls – список начальных URL для сканирования.
parse – метод для обработки ответа от сервера.

5 Готовых проектов с кодом на Python, которые Повысят Ваши Навык программирования.

Описание: Flask – это легковесный веб-фреймворк, который идеально подходит для небольших веб-приложений и API.

Пример кода:

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api/echo', methods=['POST']) def echo(): data = request.get_json() return jsonify(data) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

Комментарии:

Flask – инициализация приложения.
@app.route – маршрут для обработки запросов.
request.get_json() – получение JSON данных из запроса.
jsonify – преобразование данных в формат JSON для ответа.

Описание: Scikit-learn – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая простые и эффективные инструменты для анализа данных.

Пример кода:

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Загрузка данных Iris data = load_iris() X = data.data y = data.target # Разделение данных на обучающую и тестовую выборки X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # Обучение модели случайного леса model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) # Прогнозирование на тестовой выборке y_pred = model.predict(X_test) # Оценка точности модели accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

Комментарии:

load_iris – загрузка датасета Iris.
train_test_split – разделение данных на обучающую и тестовую выборки.
RandomForestClassifier – создание и обучение модели случайного леса.
accuracy_score – вычисление точности модели.

Описание: asyncio – это библиотека для написания асинхронного кода, который позволяет выполнять несколько задач одновременно.

Пример кода:

import asyncio async def fetch_data(): print('Fetching data...') await asyncio.sleep(2) print('Data fetched') async def process_data(): print('Processing data...') await asyncio.sleep(1) print('Data processed') async def main(): await asyncio.gather(fetch_data(), process_data()) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())

Комментарии:

async def – определение асинхронной функции.
await – ожидание выполнения асинхронной задачи.
asyncio.gather – запуск нескольких задач одновременно.

Описание: python-telegram-bot – это библиотека для создания ботов в Telegram.

Пример кода:

from telegram import Update from telegram.ext import Updater, CommandHandler, CallbackContext def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None: update.message.reply_text('Hello! This is your bot.') def main(): # Замените 'YOUR_TOKEN_HERE' на ваш токен updater = Updater('YOUR_TOKEN_HERE') dispatcher = updater.dispatcher dispatcher.add_handler(CommandHandler('start', start)) updater.start_polling() updater.idle() if __name__ == '__main__': main()

Комментарии:

Updater – инициализация бота с токеном.
CommandHandler – обработчик команд.
update.message.reply_text – отправка ответа пользователю.

Эти проекты помогут вам глубже понять различные аспекты Python, от веб-скрапинга и создания веб-приложений до машинного обучения и асинхронного программирования. Каждый из них предлагает свои уникальные возможности и вызовы, что способствует развитию ваших навыков и опыта.

#python

5 Готовых проектов с кодом на Python, которые Повысят Ваши Навык программирования.

1. Веб-скрапинг с использованием Scrapy

2. Создание веб-приложения с Flask

3. Машинное обучение с использованием Scikit-learn

4. Асинхронное программирование с asyncio

5. Создание телеграм-бота с python-telegram-bot