python實際項目

Ⅰ python能做什麼，能夠開發什麼項目

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。

Python的應用

1、系統編程

提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理

NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft sql Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

6、網路編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

8、多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。

Ⅱ python可以做什麼

用Python可以算n的階乘，下面是n的階乘的代碼（自帶格式）。

def factorial(n):

result = n

for i in range(1,n):

result *= i

return result

def main():

print factorial(4)

if __name__ == '__main__':

main()

階乘介紹：

基斯頓·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）於 1808 年發明的運算符號，是數學術語。

一個正整數的階乘（factorial）是所有小於及等於該數的正整數的積，並且0的階乘為1。自然數n的階乘寫作n!。1808年，基斯頓·卡曼引進這個表示法。

亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。階乘亦可以遞歸方式定義：0!=1，n!=(n-1)!×n。

Ⅲ 學會了python能做什麼

學習python之後可以做的事情有很多，而且python是現在非常熱門的語言，可以從事的崗位也是比較多的，應用領域非常廣泛，比如說：人工智慧、爬蟲、web開發、數據分析、科學運算、自動化等，就業機會多，薪資待遇高。

Ⅳ python可以開發什麼樣的項目呀

基於python有很多的庫，因為庫的功能不能所以就能開發各種各樣功能了。
開發網站的有 django flask
開發軟體的有 thinter wxpython
開發人工智慧的有 TensorFlow 等等
學習完Python基礎語法後，找一個你感興趣的庫開始學習吧。

Ⅳ 花了2萬多買的Python70個項目，現在分享給大家，練手進廠靠它了

前言：

不管學習哪門語言都希望能做出實際的東西來，這個實際的東西當然就是項目啦，不用多說大家都知道學編程語言一定要做項目才行。

這里整理了70個Python實戰項目列表，都有完整且詳細的教程，你可以從中選擇自己想做的項目進行參考學習練手，你也可以從中尋找靈感去做自己的項目。

1、【Python 圖片轉字元畫】

2、【200行Python代碼實現2048】

3、【Python3 實現火車票查詢工具】

4、【高德API+Python解決租房問題 】

5、【Python3 色情圖片識別】

6、【Python 破解驗證碼】

7、【Python實現簡單的Web伺服器】

8、【pygame開發打飛機 游戲 】

9、【Django 搭建簡易博客】

10、【Python基於共現提取《釜山行》人物關系】

11、【基於scrapy爬蟲的天氣數據採集(python)】

12、【Flask 開發輕博客】

13、【Python3 圖片隱寫術】

14、【Python 實現簡易 Shell】

15、【使用 Python 解數學方程】

16、【PyQt 實現簡易瀏覽器】

17、【神經網路實現手寫字元識別系統 】

18、【Python 實現簡單畫板】

19、【Python實現3D建模工具】

20、【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】

21、【神經網路實現人臉識別任務】

22、【Python文本解析器】

23、【Python3 & OpenCV 視頻轉字元動畫】

24、【Python3 實現淘女郎照片爬蟲 】

25、【Python3實現簡單的FTP認證伺服器】

26、【基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系統】

27、【Python 實現埠掃描器】

28、【使用 Python 3 編寫系列實用腳本】

29、【Python 實現康威生命 游戲 】

30、【川普撞臉希拉里(基於 OpenCV 的面部特徵交換) 】

31、【Python 3 實現 Markdown 解析器】

32、【Python 氣象數據分析 -- 《Python 數據分析實戰》】

33、【Python實現鍵值資料庫】

34、【k-近鄰演算法實現手寫數字識別系統】

35、【ebay在線拍賣數據分析】

36、【Python 實現英文新聞摘要自動提取 】

37、【Python實現簡易區域網視頻聊天工具】

38、【基於 Flask 及爬蟲實現微信 娛樂 機器人】

39、【Python實現Python解釋器】

40、【Python3基於Scapy實現DDos】

41、【Python 實現密碼強度檢測器】

42、【使用 Python 實現深度神經網路】

43、【Python實現從excel讀取數據並繪製成精美圖像】

44、【人機對戰初體驗:Python基於Pygame實現四子棋 游戲 】

45、【Python3 實現可控制肉雞的反向Shell】

46、【Python打造漏洞掃描器 】

47、【Python應用馬爾可夫鏈演算法實現隨機文本生成】

48、【數獨 游戲 的Python實現與破解】

49、【使用Python定製詞雲】

50、【Python開發簡單計算器】

51、【Python 實現 FTP 弱口令掃描器】

52、【Python實現Huffman編碼解壓縮文件】

53、【Python實現Zip文件的暴力破解 】

54、【Python3 智能裁切圖片】

55、【Python實現網站模擬登陸】

56、【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網實戰】

57、【Python 3 實現圖片轉彩色字元】

58、【自聯想器的 Python 實現】

59、【Python 實現簡單濾鏡】

60、【Flask 實現簡單聊天室】

61、【基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置】

62、【Python實現模板引擎】

63、【Python實現遺傳演算法求解n-queens問題】

64、【Python3 實現命令行動態進度條】

65、【Python 獲取掛號信息並郵件通知】

66、【Python實現java web項目遠端自動化更新部署】

67、【使用 Python3 編寫 Github 自動周報生成器】

68、【使用 Python 生成分形圖片】

69、【Python 實現 Redis 非同步客戶端】

70、【Python 實現中文錯別字高亮系統】

最後：

以上項目列表希望可以給你在Python學習中帶來幫助~

獲取方式：轉發 私信「1」

Ⅵ python適合開發哪些項目

學習Python後可以做的事情有很多，比如說人工智慧、游戲開發、自動化運維、自動化測試、爬蟲、web開發、桌面開發、數據分析等領域都會應用到Python，而且Python除了極少的領域之外，幾乎是無所不能。

Ⅶ 用戶行為分析及實戰項目python

用戶行為分析是對用戶在產品上產生的行為以及行為背後數據進行一系列分析，通過構建行為模型和用戶畫像，支持產品決策，精細化運營，實現增長。

對於產品而言，用戶行為分析可以驗證產品可行性，找到產品缺陷，以便需求迭代；
對於設計而言，用戶行為分析可以幫助提高產品體驗，發現交互不足，以便設計優化；
對於運營而言，用戶行為分析可以實現精準營銷，挖掘使用場景分析用戶數據，以便運營決策調整；

一般包括設備id，時間，行為類型，渠道等

（1）粘性指標-表現用戶-提高認知度A激活：關注周期內持續訪問，比如：留存率、流失率、新用戶佔比、用戶轉化率等；

（2）活躍指標-表現行為-誘導參與留存：用戶參與度，比如：活躍、新增、流失、平均訪問時長、使用頻率等；

（3）產出指標-分析出-培養忠誠度R變現：用戶價值輸出，比如：消費金額、頁面UV、消費頻次等；

（1）行為事件分析：根據關鍵指標對用戶行為進行分析，比如：注冊、登錄、搜索流量商品、加入購物車、提交訂單、付款、評價一系列屬於電商完整事件。在根據用戶細分維度，用戶渠道、注冊時間、訂單頻率、新老客等維度找到規律，制定方案。

（2）用戶留存分析：分析用戶產品參與度的指標，一般遵循40-20-10法則，即日留存大於40%周留存大於20%月留存大於10%。

（3）漏斗分析：描述用戶使用產品時關鍵環節轉化率情況，能夠驗證設計是否合理。分析用戶在哪個環節流失，為什麼流失，如何降低流失提高轉化率。

（4）用戶路徑分析：用戶在使用產品過程中的訪問路徑。首先要梳理用戶行為軌跡，認知-熟悉-試用-使用-忠誠。軌跡背後反應的是用戶特徵，這些特徵對產品運營有重要參考價值。當發現偏差時，可能就是產品的缺陷。

（5）福格模型：用來研究用戶行為原因的模型。B行動=M動機A能力T觸發器。以分享為例，動機-該分享對分享者和被分享者有什麼好處，能力-分享路徑實現是否有難度，觸發器-分享按鈕是否醒目，用戶是否意識到這個分享帶來的好處。

已知數據集中包括用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時間戳，其中行為包括點擊、購買、加購、喜歡。
（1）用戶活躍指標
（2）用戶粘性指標
（3）用戶行為分析

能明顯看出12月2日周六的PV突增，但是11月25日和26日同為周末，PV量級卻沒有那麼大，需要繼續查看數據，有可能是異常情況。

與PV情況相似，但是UV增加不一定就是PV增加的原因，還有可能是某些用戶訪問次數增加導致PV增加或統計問題，因此需要看一下人均訪問次數確定。

人均訪問次數接近，由此可知PV的增加就是新訪客帶來的。由於雙12屬於年底大促，因此12月2日訪問量突增的原因可能與商家開始進行促銷和宣傳有關系。

人均消費頻次2.8次

可以看出主要活躍集中在10-23點，從晚上7時開始至10時用戶訪問處於最佳活躍狀態，21時是一天中活躍最高點。

收藏、加入購物車、購買與pv的趨勢相似。

10時附近付費率最高，因此應該保持10時的運營活動加大21時的活動力度。

由圖可知，前7個商品類目屬於高銷量，與第8個類目銷量差異較大。

商品類目為『4159072』付費率最高

進一步探索與它同銷量的』1320293『付費率卻極低，發現1320293的訪問量很高但是購買平淡無奇，而4159072雖然訪問量低但是每十個人訪問就有一人付費。可以 深入研究一下它是否有什麼特殊性或者高效運營手段，詳情頁如何展示介紹商品，文案如何設計等，找出規律應用到其他商品上面，提高付費率 或者 從渠道的角度分析是否前者渠道目標用戶不如後者精準 。

有過銷量的類目共3666個，以銷量由大到小排序占總銷量的80%為止，有628個商品類目。因此可以說著628個商品類目占總銷量的80%，奇妙的28定律！

前面平均消費頻次為2.8，銷量top20中，『2885642』『4756105』『4159072』這三個類目消費頻次與銷量差距懸殊，可以根據商品性質分析如何提高用戶消費頻次，同時可以參考其他消費頻次較高商品如『982926』的運營手段等。

普遍說明每發生1.4次收藏就有1次購買行為。

可以分析出幾個商品每收藏4-5次才會購買一次，考慮是否對這類商品進行個性化召回，比如定向推送詢問用戶收藏的該商品最近有優惠券是否前來購買等。

與區分商品類目的分析相似，這里指針對有異常商品類目下的商品名稱進行分析

從商品ID維度分析以商品類目ID=』1320293『和』4159072『兩者銷量相似但是付費率相差懸殊為例。

說明商品類目下有與其大量商品不如小而精，精準定位用戶需求。

能輔助證明上面的觀點，如果在某類目下有幾個商品吸引用購買，那麼該類目的銷量就會大增。

使用sql較容易實現

可以看出整體次日留存率較高，越接近12月份留存率逐步上升，與臨近雙十二商家宣傳促銷有關。

用戶復購率也在逐漸提高。

從瀏覽到加入購物車的轉換率僅6.2%，有空間提升。

10.留存率能夠達到70%以上，復購率達到20%以上，在臨近雙12明顯提升。
11.通過觀察漏斗可以看出，加入購物車的轉化率僅6.2%還有很大的空間提升。

由於此次數據集沒有提高銷售金額，因此無法進行ARPU方面數據分析。這里補充下關於消費金額的知識點：

LTV是平均每個用戶帶來的價值，可以決策為每個用戶付出多少成本。一般來說LTV>CAC認為公司發展空間大，LTV<CAC認為公司變現能力弱，LTV/CAC=3認為公司健康，大於3說明市場拓展較為保守；小於3說明轉化效率底下。

LTV=LT*ARPU
LT指用戶平均生命周期，留存率之和。

舉例：如果知道用戶一個月內的留存率，可以使用excel做出對數趨勢線，看下r方。根據對數公式計算出留存率之和，也就是LT。
注意：ARPU與LT要有單位之間的換算。

CAC計算要考慮進去成本，包括營銷費用、推廣費用、以及人力成本。CAC是一個平均值，可能在各渠道下成本不一，可以區分渠道分別計算。

即花費的用戶獲取成本能在多長時間內回本。PBP越短資金周轉越快。

參考：
https://blog.csdn.net/u012164509/article/details/103049740 arpu和aprru
https://jiahao..com/s?id=1662108604585143388&wfr=spider&for=pc LTV