Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?

Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?

王林
Lepaskan: 2023-09-08 16:37:02
ke hadapan
1364 orang telah melayarinya

Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?

Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa projek besar yang dilakukan menggunakan Python.

Python kini merupakan salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular. Trend ini nampaknya akan diteruskan pada 2022 dan seterusnya. Oleh itu, jika anda baru mula belajar Python, perkara terbaik untuk dilakukan ialah mula bekerja pada beberapa projek Python dunia sebenar.

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, pembangunan permainan, analisis data dan pembelajaran mesin.

Berikut adalah beberapa projek besar yang dibina menggunakan Python -

  • Sistem kehadiran pekerja pengecam muka

  • Sistem pengesan topeng masa nyata

  • Model ramalan perkataan seterusnya

  • Model Ramalan Cuaca

  • Model pengecaman bunga

  • Bina chatbot baharu

  • Pengesanan Muka

  • Pemain Muzik

Sistem kehadiran pekerja pengecaman muka

"Sistem Kehadiran Berasaskan Pengecaman Muka" ialah projek Python pertama yang perlu anda buat dengan bantuan penglihatan komputer dan berbilang perpustakaan sokongan.

Pekerja yang telah mendaftar dalam sistem akan melengkapkan kehadiran melalui pengecaman muka, dan sistem akan memberitahu anda sama ada pekerja itu hadir atau tidak.

Namun, anda boleh memprogramkan sistem dengan cara lain. Walau bagaimanapun, untuk projek ini, anda memerlukan pangkalan data tepat orang yang akan diimbas oleh peranti itu.

Menggunakan perpustakaan pengecaman wajah, kod anda akan menjadi lebih ringkas dan lebih tepat apabila mengecam wajah.

Berikut ialah pautan ke kod sumber: Sistem-Kehadiran-Berasaskan-Pengecaman-Muka

Sistem pengesan topeng masa nyata

Ini adalah projek yang paling luar biasa dan penting di luar sana. Ini adalah projek paling popular semasa zaman covid. Kerana ia dapat mengesan sama ada orang memakai topeng dalam masa nyata.

Beginilah cara sistem pengesanan topeng masa nyata berfungsi. Jika seseorang memakai topeng dengan betul, simbol segi empat tepat hijau akan muncul di mukanya, menunjukkan bahawa dia memakai topeng dengan baik.

Jika topeng tidak dipakai dengan betul pada muka, tanda segi empat tepat merah akan muncul sebagai amaran, menunjukkan bahawa pemakai tidak memakai topeng dengan betul dan harus memakainya dengan betul.

Dengan penglihatan komputer dan beberapa perpustakaan utama seperti TensorFlow dan Keras, anda boleh membangunkan sistem pengesanan topeng muka yang tepat dengan walaupun beberapa baris kod.

Berikut ialah pautan kod sumber: Pengesanan Topeng

Model ramalan perkataan seterusnya

Ini adalah projek yang luar biasa dan jika anda belum melakukannya sebelum ini, anda harus membinanya sekurang-kurangnya sekali (pemodelan bahasa).

Secara tidak sedar, kita semua menggunakan kaedah ini apabila menghantar mesej teks daripada papan kekunci telefon pintar kita. Kebanyakan papan kekunci secara automatik meramalkan teks seterusnya yang akan kami taip, dan kami hanya perlu menyalin-tampalnya.

Google juga menggunakan pendekatan ini dalam papan kekunci Gboardnya, yang meneka perkataan seterusnya berdasarkan sejarah melayari anda atau data pramuat.

Berikut ialah pautan ke kod sumber: Model ramalan perkataan seterusnya

Model Ramalan Cuaca

Daripada semua projek, projek ini mungkin yang paling kompleks untuk dibangunkan kerana ia akan memberikan anda ramalan cuaca yang tepat.

Untuk membangunkan model ini, anda memerlukan data yang tepat untuk analisis data, graf dan pengiraan matematik.

Berikut ialah pautan ke kod sumber: Model Ramalan Cuaca

Model pengecaman bunga

Terdapat banyak jenis bunga di dunia sehingga sukar untuk mengetahui nama setiap bunga. Kami tidak ingat nama atau warna semua bunga.

Jika anda melatih model pembelajaran mesin untuk mengesan bunga, ia akan membezakan antara atribut warna serta nama bunga, walaupun ia mempunyai reka bentuk yang sama.

Apa yang anda perlu lakukan ialah mencipta set data bunga yang besar dan tepat. Setelah imbasan selesai, program yang anda tulis untuk mengenal pasti bunga akan melakukan yang lain.

Berikut ialah pautan kod sumber: Model Pengecaman Bunga

Bina chatbot baharu

Program Chatbot telah menjadi semakin popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini, terutamanya dalam bidang teknologi, perniagaan dan e-dagang.

Sebaliknya, chatbot ialah program berasaskan kecerdasan buatan yang meniru bahasa semula jadi manusia untuk berkomunikasi dengan manusia bagi menyelesaikan masalah. Apabila anda membuka tapak web seperti ini, anda mungkin melihat pemberitahuan automatik muncul di bahagian bawah. Ini adalah chatbot yang akan bertanya kepada anda jika anda memerlukan soalan diselesaikan.

Anda boleh mencipta chatbot dalam Python menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi. Anda juga memerlukan beberapa perpustakaan seperti chatterbot, chatterbot_corpus dan nltk

Berikut ialah pautan ke kod sumber: Membina chatbot baharu

Pengesanan Muka

Pengesanan muka ialah teknologi yang mengesan wajah dalam foto atau video orang. Ini adalah tanggungjawab paling penting perpustakaan OpenCV, yang menggunakan penglihatan komputer untuk mencari wajah.

Jika anda ingin meneruskan kerjaya dalam visi komputer, program ini adalah tempat yang bagus untuk bermula.

Apabila mengesan wajah daripada imej, anda hanya memilih mana-mana imej untuk menguji kod. Program yang anda tulis akan melakukan selebihnya selepas anda memilih imej. Kod itu kemudiannya akan melukis segi empat tepat di kawasan imej di mana wajah itu dilihat.

Berikut ialah pautan kod sumber: Pengesanan Muka

Pemain muzik

Bagaimana pula dengan membuat pemain muzik anda sendiri? Ini kelihatan menarik, bukan?

Ini nampaknya sangat mengujakan saya. Jangan hanya mencipta aplikasi muzik biasa, tetapi yang boleh mencari fail dan meneroka muzik dalam direktori program. Membangunkan antara muka interaktif yang juga boleh digunakan oleh pengguna lain.

Pertimbangkan untuk menambah ciri seperti trek menyemak imbas, kawalan kelantangan, paparan lagu/artis/album/filem, pengurusan pangkalan data, pembangunan algoritma dan pemprosesan data untuk mencipta aplikasi yang berfungsi sepenuhnya.

Perhatian

Terdapat juga banyak projek Python lanjutan dengan kod sumber di GitHub. GitHub ialah tapak web tempat pembangun menerbitkan penerangan projek dan fail kod sumber.

Kesimpulan

Artikel ini mengajar kita cara membina lapan projek berskala besar yang berbeza menggunakan Python. Dalam artikel ini, kami menyediakan kod sumber untuk projek ini.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah beberapa projek berskala besar yang disiapkan dengan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:tutorialspoint.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan