python小工程(python小工程项目pyqt)

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python主要可以做什么?

现在互联网发展迅速,众多行业巨头,都已经转投到人工智能领域,而人工智能的首选编程语言就是python,所以学好Python能够从事的工作还是很多的,而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域:

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多,比如Python爬虫工程师,大数据工程师等等!

互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

如何在pycharm中创建python工程

1、打开pycharm程序,点击Create New Project

2、选择工程目录和使用的python版本,点击create按钮

3、进入pycharm之后新建一个python脚本文件,示例命名为main.py

4、输入代码保存,然后点在文件上右键执行

print(‘my app’)

5、执行的效果如下:

6、这样一个最简单的python工程就建好了,重新编辑自己的代码即可。

学python可以做什么

1WEB开发

在国内,豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言,知乎的整个架构也是基于Python语言,这使得web开发这块在国内发展的很不错。

尽管目前Python并不是做Web开发的首选,但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架,无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全,这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用(或曾经广泛使用)Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性,很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言,同时保留Web开发时的轻便快捷。

除此之外,Python中还有大量“开箱即用”的模块,用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能,wechat-sdk/weixin-python等包,能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节,专注于功能实现即能完成开发。

目前,国内的Python web开发主要有两个技术栈:

(1)Django

Django是一个高级的敏捷web开发框架,如果学会了,撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度,基于ruby的Ruby on rails显然更快,但是Django有一个优势就是性能优秀,更适合国内网站的应用场景。国外的著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的,承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站,还能兼顾APP客户端的API调用需求,Django是可以信赖的。

(2)Flask

相对于Django,Flask则是一个轻量级的web框架,Flask的最大的优势是性能优越,适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火,也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然,如果你想做一个传统的web网站,还是建议使用Django,Flask的优势是后端、API,不适合构建全功能网站。

2网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景,国际上,google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础,带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容,现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。

Python在这个方面有许多工具上的积累,无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy,还是用于最简化数据库访问的各种ORM,都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域,非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3人工智能与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?

因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

4数据分析处理

数据分析处理方面,Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark,都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5服务器运维及其它小工具

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具,从调控ssh/sftp用的paramiko,到监控服务用的supervisor,再到bazel等构建工具,甚至conan等用于C++的包管理工具,Python提供了全方位的工具集合,而在这基础上,结合Web,开发方便运维的工具会变得十分简单。

更有意思的是,Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包,你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看,一个微信机器人,能够在出现异常时,又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况,甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表,一目了然,而你对它发上简简单单一句话,即可完成对服务器的调整。

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6桌面程序

Python也可以用于桌面软件开发(如sublime text等),甚至移动端开发(参看kivy)。Python简洁方便,各种工具包齐全的环境,能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅,可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序,并且能轻松实现跨平台特性。

7多媒体应用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理,还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外,还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。

初学者如何学习python?如何快速从Python小白到初级Python工程师?

制定目标

我的学习历程:我想免费学习Python,因此我必须养成每天的学习习惯(每天4个小时),甚至要利用我的周末。我的总体规划是设定目标并追逐目标。我为7个星期设定了7个目标!

第1周

我的第一周目标-(Python基础知识)作为初学者,我们的第一周目标应该是-熟悉Python基础知识,例如变量,条件,列表,循环,函数。(好奇并探索您可以使用Python进行的操作)。由于我想免费学习python,所以我开始在互联网上进行挖掘,幸运的是发现了一个Python备忘单,对我有很大帮助。

第2周

第二周目标-(提高我的编码能力)解决100多个编码问题。反向字符串,回文,GCD,合并排序数组,If-then-else语句,循环,函数和python软件包问题。“越努力,您就会成为更好的开发者”

第3周

第三周目标-(了解数据结构和算法),提升您的技能和知识,并学习基础知识,例如堆栈,队列,元组,树,字典,链接列表,搜索(线性和二进制搜索),递归函数(阶乘,斐波那契数列),排序(气泡排序,选择排序)和时间复杂度(线性,二次和常数)。

第4周

第四(探索Python库)Python之所以在开发人员中如此受欢迎,是因为其令人赞叹的库可供用户使用。您可以使用的一些最常见的库是Numpy,Scipy,Scikit-learn,Theano,TensorFlow,Keras,PyTorch和Pandas。

OpenCV是计算机视觉库,可为您提供图像处理功能!很酷吧?

SimpleCV,另一个CV库,本质上是OpenCV的子集,但学习曲线要低得多。

我发现个惊人的博客约有56个Python库。

PyGame,一个游戏开发库,可让您制作出色的游戏。

第5周

第五周目标-(学习Python框架)您必须学习至少3个流行的框架。阅读框架文档,在B站上找到视频教程。必须以Numpy,Django,pandas和Scrapy开头。

Django-一个Web应用程序框架。从这里您可以学习Django。

Flask(Python Microframework),另一种流行的Web应用程序框架,更加扎实(因此更加灵活)的Web应用程序开发方法

第6周

第六周目标-(从事Python项目)这是最重要的。在这里,您必须测试并应用您的知识。在第6周,您要做的就是至少处理3个python项目。我知乎分享了我以前的答案,您将在这里获得一些适合初学者和中级学习者的出色python项目:使用Python构建的一些出色项目?

第7周

第七周目标-(Python面试练习)恭喜!现在,您拥有在全球任何一家技术公司中申请任何软件工程工作所需的资源。现在,练习您的软技能,并尽可能练习面试问题。

如何将一整个python工程打包

1、下载并安装py2exe,可下载最新版本。

2、编写安装脚本,比较简单,不过多解释,如下:

Screenshot_setup.py

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

from distutils.core import setup

import py2exe

includes = [“encodings”, “encodings.*”]

data_files = [‘CameraDll.dll’]

options = {“py2exe”:

{ “compressed”: 1,

“optimize”: 2,

“bundle_files”: 1,

“includes”: includes

}

}

setup(

version = “1.0”,

description = “Screenshot Tool”,

name = “Screenshot Tool”,

options = options,

zipfile=None,

data_files = data_files,

console=[{“script”: “Screenshot.py”, “icon_resources”: [(1, “Screenshot.ico”)] }]

)

各参数含义见第5小节或执行python命令行下执行help(py2exe)查看。

3、打包程序:

a、将要找包的程序、文件和打包脚本放在同一目录下,如下:

E:\tmp\pyexe_tmptree /F

文件夹 PATH 列表

卷序列号码为 0007F240 101F:F68D

E:.

CameraDll.dll

screenshot.ico

Screenshot.py

screenshot_setup.py

没有子文件夹

E:\tmp\pyexe_tmp

b、执行打包脚本:

E:\tmp\pyexe_tmppython screenshot_setup.py py2exe

python screenshot_setup.py py2exe

running py2exe

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\collect-2.6

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\bundle-2.6

creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\temp

creating E:\tmp\pyexe_tmp\dist

*** searching for required modules ***

*** parsing results ***

*** finding dlls needed ***

*** create binaries ***

*** byte compile python files ***

writing byte-compilation script ‘e:\tmp\tmp1ecbcw.py’

python能做什么?

1、Web应用开发

Python经常被用于 Web 开发。例如,通过 mod_wsgi 模块,Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。

不仅如此,一些 Web 框架(如 Django、TurboGears、web2py 等等)可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

举个最直观的例子,全球最大的搜索引擎 Google,在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外,我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网,也是使用 Python 实现的。

2、操作系统管理、自动化运维开发

很多操作系统中,Python 是标准的系统组件,大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python,可以在终端下直接运行 Python。

有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写,例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。

另外,Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如,通过 pywin32 这个软件包,我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API;使用 IronPython,我们能够直接调用 .Net Framework。

通常情况下,Python 编写的系统管理脚本,无论是可读性,还是性能、代码重用度以及扩展性方面,都优于普通的 shell 脚本。

3、游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块,而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比,Lua 的功能更简单,体积更小;而 Python 则支持更多的特性和数据类型。

比如说,国际上指明的游戏 Sid Meier’s Civilization,就是使用 Python 实现的。

4、编写服务器软件

Python 对于各种网络协议的支持很完善,所以经常被用于编写服务器软件以及网络爬虫。

比如说,Python 的第三方库 Twisted,它支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器端),并且提供了多种工具,因此被广泛用于编写高性能的服务器软件。

5、科学计算

NumPy、SciPy、Matplotlib 可以让 Python 程序员编写科学计算程序。

以上都只是 Python 应用领域的冰山一角,总的来说,Python 语言不仅可以应用到网络编程、游戏开发等领域,还可以在图形图像处理、只能机器人、爬取数据、自动化运维等多方面展露头角,为开发者提供简约、优雅的编程体验。

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