Python项目–Python的初级、中级和高级
在这个“Python 项目”博客中，让我们来看3个级别的Python项目，通过这三个项目您将会学习掌握Python，以及从整体上测试项目的分析、开发和处理问题的技能。
如果我说Python的学习真的很有趣，很多人都会同意的。
我们先浏览下面的主题列表，之后开始阅读这篇Python项目博客：
Python简介
如何学习Python项目？
初级Python项目：用Python玩汉格曼游戏
中级Python项目：在Python中使用图形
高级Python项目：使用Python进行机器学习
结论
我应当先向您简单介绍一下Python。
Python简介
Python是一种高级的、面向对象的、解释性的编程语言。它在世界上享有广泛关注。Stack Overflow发现38.8%的用户主要使用Python来完成项目。
Python是由一个名为Guido Van Rossum的开发人员创建的。
Python是而且一直是很容易学习和掌握的。它对初学者非常友好，语法非常简单，易于阅读和理解。这特别让我们高兴，而令人更高兴的是Python在全球拥有数百万快乐的学习者！
根据该网站的调查，在2018年，Python的人气超过了c#，就像它在2017年超过了php一样。在GitHub平台上，Python超越了Java成为第二个最常用的编程语言，在2017中比2016多获得了40%的申请。
这使得Python认证成为最受欢迎的编程认证之一。
如何学习Python项目？
答案相当简单直接：从学习Python的初级知识和所有基本知识开始。这是一个用于了解您使用Python舒适程度的评价指标。
下一个主要步骤是看一看基本、简单的代码，以熟悉代码中的语法和逻辑流。这是一个非常重要的步骤，有助于为以后的工作打下坚实的基础。
在这之后，您还要看看在现实生活中Python如何使用。这将成为您在开始就要学习Python的主要原因。
如果您不是刚入门Python，那么您将会学习Python项目，并对自己的项目实施一些策略。接下来一定要看看您可以利用当前关于Python的知识进行处理哪些项目。深入研究Python会帮助您在各个阶段评估自己。
项目基本上是用来解决眼下问题的。如果为各种简单或复杂的问题提供解决方案是您的特长，那么您一定要考虑学习Python的项目。
每当着手搞定几个项目之后，您距离掌握Python将更近一步。这一点很重要，因为这样您就能够自然地将所学的知识应用到项目中，从简单的程序如计算器，到辅助实现人工智能的学习。
让我们从第一级的Python项目开始学习。
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初级Python项目：用Python实现《Hangman》游戏
我们能想到的最好的入门项目是《Hangman》游戏。我敢肯定读过这篇Python项目博客的大多数人都曾在生活中某个时刻玩过《Hangman》。用一句话来解释，它的主要目标是创建一个“猜词”游戏。尽管听起来很简单，但有一些关键的东西需要注意。
需要用户能够输入猜测的字母。
需要限制他们的猜测次数。
需要不停地告知用户剩余圈数。
这意味着你需要一种方法来获取一个用于猜测的单词。让我们用简单思维，使用文本文件输入。文本文件包含了我们必须猜测的单词。
您还需要一些函数去检查用户是否实际输入了单个字母，检查输入的字母是否出现在单词中（如果是，则检查出现多少次），以及打印字母；还有一个计数器变量限制猜测的次数。
这个Python项目中有一些关键的概念需要牢记：
随机
变量
布尔值
输入和输出
整形值
字符型值
字符串
字符串长度
打印
代码：
1. Hangman.py
from string import ascii_lowercase
from words import get_random_word
def get_num_attempts():
"""Get user-inputted number of incorrect attempts for the game."""
while True:
num_attempts = input(
'How many incorrect attempts do you want? [1-25] ')
try:
num_attempts = int(num_attempts)
if 1 <= num_attempts <= 25:
return num_attempts
else:
print('{0} is not between 1 and 25'.format(num_attempts))
except ValueError:
print('{0} is not an integer between 1 and 25'.format(
num_attempts))
def get_min_word_length():
"""Get user-inputted minimum word length for the game."""
while True:
min_word_length = input(
'What minimum word length do you want? [4-16] ')
try:
min_word_length = int(min_word_length)
if 4 <= min_word_length <= 16: return min_word_length else: print('{0} is not between 4 and 16'.format(min_word_length)) except ValueError: print('{0} is not an integer between 4 and 16'.format( min_word_length)) def get_display_word(word, idxs): """Get the word suitable for display.""" if len(word) != len(idxs): raise ValueError('Word length and indices length are not the same') displayed_word = ''.join( [letter if idxs[i] else '*' for i, letter in enumerate(word)]) return displayed_word.strip() def get_next_letter(remaining_letters): """Get the user-inputted next letter.""" if len(remaining_letters) == 0: raise ValueError('There are no remaining letters') while True: next_letter = input('Choose the next letter: ').lower() if len(next_letter) != 1: print('{0} is not a single character'.format(next_letter)) elif next_letter not in ascii_lowercase: print('{0} is not a letter'.format(next_letter)) elif next_letter not in remaining_letters: print('{0} has been guessed before'.format(next_letter)) else: remaining_letters.remove(next_letter) return next_letter def play_hangman(): """Play a game of hangman. At the end of the game, returns if the player wants to retry. """ # Let player specify difficulty print('Starting a game of Hangman...') attempts_remaining = get_num_attempts() min_word_length = get_min_word_length() # Randomly select a word print('Selecting a word...') word = get_random_word(min_word_length) print() # Initialize game state variables idxs = [letter not in ascii_lowercase for letter in word] remaining_letters = set(ascii_lowercase) wrong_letters = [] word_solved = False # Main game loop while attempts_remaining > 0 and not word_solved:
# Print current game state
print('Word: {0}'.format(get_display_word(word, idxs)))
print('Attempts Remaining: {0}'.format(attempts_remaining))
print('Previous Guesses: {0}'.format(' '.join(wrong_letters)))
# Get player's next letter guess
next_letter = get_next_letter(remaining_letters)
# Check if letter guess is in word
if next_letter in word:
# Guessed correctly
print('{0} is in the word!'.format(next_letter))
# Reveal matching letters
for i in range(len(word)):
if word[i] == next_letter:
idxs[i] = True
else:
# Guessed incorrectly
print('{0} is NOT in the word!'.format(next_letter))
# Decrement num of attempts left and append guess to wrong guesses
attempts_remaining -= 1
wrong_letters.append(next_letter)
# Check if word is completely solved
if False not in idxs:
word_solved = True
print()
# The game is over: reveal the word
print('The word is {0}'.format(word))
# Notify player of victory or defeat
if word_solved:
print('Congratulations! You won!')
else:
print('Try again next time!')
# Ask player if he/she wants to try again
try_again = input('Would you like to try again? [y/Y] ')
return try_again.lower() == 'y'
if __name__ == '__main__':
while play_hangman():
print()
2.Words.py
"""Function to fetch words."""
import random
WORDLIST = 'wordlist.txt'
def get_random_word(min_word_length):
"""Get a random word from the wordlist using no extra memory."""
num_words_processed = 0
curr_word = None
with open(WORDLIST, 'r') as f:
for word in f:
if '(' in word or ')' in word:
continue
word = word.strip().lower()
if len(word) < min_word_length:
continue
num_words_processed += 1
if random.randint(1, num_words_processed) == 1:
curr_word = word
return curr_word结果如图
现在我们已经了解了如何处理像《hangman》这样的初级项目，那么让我们稍微升级一下，尝试一个中级的Python项目。
中级Python项目：在Python中使用图形
开始学习Python编程的中间阶段的最好方法绝对是开始使用Python支持的库。
在用Python进行编码时，可以使用真正意义上的“n”个库。有些库是非常容易直接的，而有些可能需要一些时间来理解和掌握。
下面是一些您可以考虑入门学习的顶级库：
NumPy
SciPy
Pandas
Matplotlib
NumPy总的来说是用于科学计算的。
SciPy使用数组，例如用于线性代数、微积分和其他类似概念的基本数据结构。
Pandas用于数据帧，而Matplotlib则以图形和符号的形式显示数据。
实现数据可视化可能是Python最好的应用之一。尽管数字化的数据输出很有用，但对数据的可视化表示也有许多要求。
它通过可视化展现，只是一种抽象概括。从创建前端或图形用户界面（GUI）到将数字化数据绘制为图上的点。
Matplotlib用于在图形上绘制数据点。Matplotlib是一个绘图库，可以用于Python编程语言及其数字化数学扩展库NumPy。它提供了一个面向对象的API，通过使用通用的GUI工具包（如Tkinter、wxPython、Qy或GTK+），将绘图嵌入到应用中。
在Python中有许多用于三维绘图的选项，但这里有一些使用Matplotlib的常见简单方法。
一般来说，第一步是创建一个三维坐标轴，然后绘制出最能说明特定需求的数据的三维图形。为了使用Matplotlib，必须导入Matplotlib安装中包含的mplot3d工具包：
from mpl_toolkits import mplot3d
然后，要创建三维轴，可以执行以下代码：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection=’3d’)
在这个三维坐标轴中，可以绘制一个图，重要的是要知道哪种类型的图（或图的组合）可以更好地描述数据。
此时，您需要注意的是，这一操作是我们进一步绘图的基础。
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点和线：
下图结合了两个绘图，一个图带有一条线，该线穿过数据的每个点，另一个图在本例中的每个特定1000个值上绘制一个点。
这个代码分析时实际上非常简单。我们利用标准三角函数绘制了一组随机值，并利用这些数据生成三维投影。
代码：
ax = plt.axes(projection=’3d’)# Data for a three-dimensional line zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, ‘gray’)# Data for three-dimensional scattered points zdata = 15 * np.random.random(100) xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap=’Greens’);
三维等高线图
由于需要二维网格上的数据，因此轮廓图的输入与上一个绘图稍有不同。
请注意，在下面的示例中，在为x和y赋值之后，通过执行“np.meshgrid（x，y）”将它们组合到网格上，然后通过执行函数f（x，y）和网格值（z=f（x，y））创建z值。
再一次，基本的简化三维图为以下代码：
def f(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z');
在以前的图形中，数据是按顺序生成的，但在现实生活中，有时数据是不按顺序生成的，对于这些情况，三角网格曲面测量非常有用，因为它通过查找相邻点之间形成的三角形集来创建曲面。
表面三角测量：
theta = 2 * np.pi * np.random.random(1000) r = 6 * np.random.random(1000) x = np.ravel(r * np.sin(theta)) y = np.ravel(r * np.cos(theta)) z = f(x, y) ax = plt.axes(projection=’3d’) ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap=’viridis’, edgecolor=’none’);
现在我们已经熟悉了如何通过查看外部库来扩展我们对Python的学习，那么我们就可以研究下一个高级级别的Python项目。
Python 高级项目
Python有着广泛的应用——从“Hello World”一路走到实现人工智能。
实际上，您可以使用Python进行无限多的项目，但如果您想深入了解Python的核心，可以考虑以下几个主要的项目。
使用PyTorch、TensorFlow、Keras和您喜欢的任何机器学习库进行机器学习。
使用OpenCV和PIL研究计算机视觉。
使用测试和文档，创建和发布自己的pip模块。
在这些里面，我最喜欢的就是机器学习和深度学习。让我们看一个非常好的用例以便深入学习Python。
在Python中使用TensorFlow实现CIFAR10
让我们训练一个网络，对CIFAR10数据集中的图像进行分类。可以使用TensorFlow内置的卷积神经网络。
为理解用例的工作原理，我们考虑以下流程图：
我们把这个流程图分解成简单的组分：
首先将图像加载到程序中
这些图像存储在程序可以访问的位置
将数据规范化，因为我们需要Python来理解当前的信息。
定义神经网络的基础。
定义损失函数以确保我们在数据集上获得最大精度
训练实际模型，了解一些它所一直看到的数据
对模型进行测试，以分析其准确性，并迭代整个训练过程，以获得更好的精度。
这个用例分为两个程序。一个是训练网络，另一个是测试网络。
我们先训练一下这个网络。
训练网络
import numpy as np
import tensorflow as tf
from time import time
import math
from include.data import get_data_set
from include.model import model, lr
train_x, train_y = get_data_set("train")
test_x, test_y = get_data_set("test")
tf.set_random_seed(21)
x, y, output, y_pred_cls, global_step, learning_rate = model()
global_accuracy = 0
epoch_start = 0
# PARAMS
_BATCH_SIZE = 128
_EPOCH = 60
_SAVE_PATH = "./tensorboard/cifar-10-v1.0.0/"
# LOSS AND OPTIMIZER
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=output, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate,
beta1=0.9,
beta2=0.999,
epsilon=1e-08).minimize(loss, global_step=global_step)
# PREDICTION AND ACCURACY CALCULATION
correct_prediction = tf.equal(y_pred_cls, tf.argmax(y, axis=1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# SAVER
merged = tf.summary.merge_all()
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
train_writer = tf.summary.FileWriter(_SAVE_PATH, sess.graph)
try:
print("\nTrying to restore last checkpoint ...")
last_chk_path = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir=_SAVE_PATH)
saver.restore(sess, save_path=last_chk_path)
print("Restored checkpoint from:", last_chk_path)
except ValueError:
print("\nFailed to restore checkpoint. Initializing variables instead.")
sess.run(tf.global_variables_initializer())
def train(epoch):
global epoch_start
epoch_start = time()
batch_size = int(math.ceil(len(train_x) / _BATCH_SIZE))
i_global = 0
for s in range(batch_size):
batch_xs = train_x[s*_BATCH_SIZE: (s+1)*_BATCH_SIZE]
batch_ys = train_y[s*_BATCH_SIZE: (s+1)*_BATCH_SIZE]
start_time = time()
i_global, _, batch_loss, batch_acc = sess.run(
[global_step, optimizer, loss, accuracy],
feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, learning_rate: lr(epoch)})
duration = time() - start_time
if s % 10 == 0:
percentage = int(round((s/batch_size)*100))
bar_len = 29
filled_len = int((bar_len*int(percentage))/100)
bar = '=' * filled_len + '>' + '-' * (bar_len - filled_len)
msg = "Global step: {:>5} - [{}] {:>3}% - acc: {:.4f} - loss: {:.4f} - {:.1f} sample/sec"
print(msg.format(i_global, bar, percentage, batch_acc, batch_loss, _BATCH_SIZE / duration))
test_and_save(i_global, epoch)
def test_and_save(_global_step, epoch):
global global_accuracy
global epoch_start
i = 0
predicted_class = np.zeros(shape=len(test_x), dtype=np.int)
while i < len(test_x): j = min(i + _BATCH_SIZE, len(test_x)) batch_xs = test_x[i:j, :] batch_ys = test_y[i:j, :] predicted_class[i:j] = sess.run( y_pred_cls, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, learning_rate: lr(epoch)} ) i = j correct = (np.argmax(test_y, axis=1) == predicted_class) acc = correct.mean()*100 correct_numbers = correct.sum() hours, rem = divmod(time() - epoch_start, 3600) minutes, seconds = divmod(rem, 60) mes = "\nEpoch {} - accuracy: {:.2f}% ({}/{}) - time: {:0>2}:{:0>2}:{:05.2f}"
print(mes.format((epoch+1), acc, correct_numbers, len(test_x), int(hours), int(minutes), seconds))
if global_accuracy != 0 and global_accuracy < acc: summary = tf.Summary(value=[ tf.Summary.Value(tag="Accuracy/test", simple_value=acc), ]) train_writer.add_summary(summary, _global_step) saver.save(sess, save_path=_SAVE_PATH, global_step=_global_step) mes = "This epoch receive better accuracy: {:.2f} > {:.2f}. Saving session..."
print(mes.format(acc, global_accuracy))
global_accuracy = acc
elif global_accuracy == 0:
global_accuracy = acc
print("###########################################################################################################")
def main():
train_start = time()
for i in range(_EPOCH):
print("\nEpoch: {}/{}\n".format((i+1), _EPOCH))
train(i)
hours, rem = divmod(time() - train_start, 3600)
minutes, seconds = divmod(rem, 60)
mes = "Best accuracy pre session: {:.2f}, time: {:0>2}:{:0>2}:{:05.2f}"
print(mes.format(global_accuracy, int(hours), int(minutes), seconds))
if __name__ == "__main__":
main()
sess.close()输出：
Epoch: 60/60 Global step: 23070 - [>-----------------------------] 0% - acc: 0.9531 - loss: 1.5081 - 7045.4 sample/sec Global step: 23080 - [>-----------------------------] 3% - acc: 0.9453 - loss: 1.5159 - 7147.6 sample/sec Global step: 23090 - [=>----------------------------] 5% - acc: 0.9844 - loss: 1.4764 - 7154.6 sample/sec Global step: 23100 - [==>---------------------------] 8% - acc: 0.9297 - loss: 1.5307 - 7104.4 sample/sec Global step: 23110 - [==>---------------------------] 10% - acc: 0.9141 - loss: 1.5462 - 7091.4 sample/sec Global step: 23120 - [===>--------------------------] 13% - acc: 0.9297 - loss: 1.5314 - 7162.9 sample/sec Global step: 23130 - [====>-------------------------] 15% - acc: 0.9297 - loss: 1.5307 - 7174.8 sample/sec Global step: 23140 - [=====>------------------------] 18% - acc: 0.9375 - loss: 1.5231 - 7140.0 sample/sec Global step: 23150 - [=====>------------------------] 20% - acc: 0.9297 - loss: 1.5301 - 7152.8 sample/sec Global step: 23160 - [======>-----------------------] 23% - acc: 0.9531 - loss: 1.5080 - 7112.3 sample/sec Global step: 23170 - [=======>----------------------] 26% - acc: 0.9609 - loss: 1.5000 - 7154.0 sample/sec Global step: 23180 - [========>---------------------] 28% - acc: 0.9531 - loss: 1.5074 - 6862.2 sample/sec Global step: 23190 - [========>---------------------] 31% - acc: 0.9609 - loss: 1.4993 - 7134.5 sample/sec Global step: 23200 - [=========>--------------------] 33% - acc: 0.9609 - loss: 1.4995 - 7166.0 sample/sec Global step: 23210 - [==========>-------------------] 36% - acc: 0.9375 - loss: 1.5231 - 7116.7 sample/sec Global step: 23220 - [===========>------------------] 38% - acc: 0.9453 - loss: 1.5153 - 7134.1 sample/sec Global step: 23230 - [===========>------------------] 41% - acc: 0.9375 - loss: 1.5233 - 7074.5 sample/sec Global step: 23240 - [============>-----------------] 43% - acc: 0.9219 - loss: 1.5387 - 7176.9 sample/sec Global step: 23250 - [=============>----------------] 46% - acc: 0.8828 - loss: 1.5769 - 7144.1 sample/sec Global step: 23260 - [==============>---------------] 49% - acc: 0.9219 - loss: 1.5383 - 7059.7 sample/sec Global step: 23270 - [==============>---------------] 51% - acc: 0.8984 - loss: 1.5618 - 6638.6 sample/sec Global step: 23280 - [===============>--------------] 54% - acc: 0.9453 - loss: 1.5151 - 7035.7 sample/sec Global step: 23290 - [================>-------------] 56% -acc: 0.9609 - loss: 1.4996 - 7129.0 sample/sec Global step: 23300 - [=================>------------] 59% - acc: 0.9609 - loss: 1.4997 - 7075.4 sample/sec Global step: 23310 - [=================>------------] 61% - acc: 0.8750 - loss: 1.5842 - 7117.8 sample/sec Global step: 23320 - [==================>-----------] 64% - acc: 0.9141 - loss: 1.5463 - 7157.2 sample/sec Global step: 23330 - [===================>----------] 66% - acc:0.9062 - loss: 1.5549 - 7169.3 sample/sec Global step: 23340 - [====================>---------] 69% - acc: 0.9219 - loss: 1.5389 - 7164.4 sample/sec Global step: 23350 - [====================>---------] 72% - acc: 0.9609 - loss: 1.5002 - 7135.4 sample/sec Global step: 23360 - [=====================>--------] 74% - acc: 0.9766 - loss: 1.4842 - 7124.2 sample/sec Global step: 23370 - [======================>-------] 77% - acc: 0.9375 - loss: 1.5231 - 7168.5 sample/sec Global step: 23380 - [======================>-------] 79% - acc: 0.8906 - loss: 1.5695 - 7175.2 sample/sec Global step: 23390 - [=======================>------] 82% - acc: 0.9375 - loss: 1.5225 - 7132.1 sample/sec Global step: 23400 - [========================>-----] 84% - acc: 0.9844 - loss: 1.4768 - 7100.1 sample/sec Global step: 23410 - [=========================>----] 87% - acc: 0.9766 - loss: 1.4840 - 7172.0 sample/sec Global step: 23420 - [==========================>---] 90% - acc: 0.9062 - loss: 1.5542 - 7122.1 sample/sec Global step: 23430 - [==========================>---] 92% - acc:0.9297 - loss: 1.5313 - 7145.3 sample/sec Global step: 23440 - [===========================>--] 95% - acc: 0.9297 - loss: 1.5301 - 7133.3 sample/sec Global step: 23450 - [============================>-] 97% - acc: 0.9375 - loss: 1.5231 - 7135.7 sample/sec Global step: 23460 - [=============================>] 100% - acc: 0.9250 - loss: 1.5362 - 10297.5 sample/sec Epoch 60 - accuracy: 78.81% (7881/10000) This epoch receive better accuracy: 78.81 > 78.78. Saving session...
在测试数据集上运行网络
import numpy as np
import tensorflow as tf
from include.data import get_data_set
from include.model import model
test_x, test_y = get_data_set("test")
x, y, output, y_pred_cls, global_step, learning_rate = model()
_BATCH_SIZE = 128
_CLASS_SIZE = 10
_SAVE_PATH = "./tensorboard/cifar-10-v1.0.0/"
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
try:
print("\nTrying to restore last checkpoint ...")
last_chk_path = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir=_SAVE_PATH)
saver.restore(sess, save_path=last_chk_path)
print("Restored checkpoint from:", last_chk_path)
except ValueError:
print("\nFailed to restore checkpoint. Initializing variables instead.")
sess.run(tf.global_variables_initializer())
def main():
i = 0
predicted_class = np.zeros(shape=len(test_x), dtype=np.int)
while i < len(test_x):
j = min(i + _BATCH_SIZE, len(test_x))
batch_xs = test_x[i:j, :]
batch_ys = test_y[i:j, :]
predicted_class[i:j] = sess.run(y_pred_cls, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
i = j
correct = (np.argmax(test_y, axis=1) == predicted_class)
acc = correct.mean() * 100
correct_numbers = correct.sum()
print()
print("Accuracy on Test-Set: {0:.2f}% ({1} / {2})".format(acc, correct_numbers, len(test_x)))
if __name__ == "__main__":
main()
sess.close()简单输出：
Trying to restore last checkpoint ... Restored checkpoint from: ./tensorboard/cifar-10-v1.0.0/-23460 Accuracy on Test-Set: 78.81% (7881 / 10000)
这难道不是一个非常有趣的用例吗？至此，我们了解了机器学习是如何工作的，开发了一个基本程序，并使用Python中的TensorFlow来实现了它。
原文标题：
Top Python Projects You Should Consider Learning
原文链接：
https://www.edureka.co/blog/python-projects/
