10个硬核的python入门项目(源码)

写在前面

Python 是一种通用编程语言，被广泛用于 Web 开发、数据分析、机器学习和自

动化。提高 Python 技能的最佳方式之一是从事实际项目。在这篇文章中，我们

将探索 10 个带有代码的 Python 项目，这些项目将帮助你增强编程能力。这些项

目涵盖了各种主题和难度级别，可以让你成长为一个 Python 开发者。那么，让

我们深入探讨这些令人兴奋的项目吧!

1. URL 缩短器

URL 缩短器是将长网站链接缩短的方便工具。在这个项目中，你将使用 Python

和 Flask(一个流行的 Web 框架)来构建一个 URL 缩短器。通过利用 Flask 的强大功

url_mapping = {}

def generate_short_code():

"""Generate a random short code."""

characters = string.ascii_letters + string.digits

short_code = ''.join(random.choice(characters) for _ in range(6))

return short_code

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])

def home():

if request.method == 'POST':

original_url = request.form['url']

def redirect_to_original_url(short_code):

if short_code in url_mapping:

original_url = url_mapping[short_code]

return redirect(original_url)

else:

return "Short URL not found."

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

2. 图像字幕生成器

图像字幕是深度学习的一个迷人应用。在这个项目中,你将使用 Python 和

import os

# Load the pre-trained InceptionV3 model

inception_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=True, weights='imag

enet')

# Load the tokenizer

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()

tokenizer_path = 'tokenizer.pkl'

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.tokenizer_from_json(tokenizer_path)

# Define the maximum sequence length (number of words) for captions

max_sequence_length = 20

# Load the pre-trained InceptionV3 model

inception_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=True, weights='imag

enet')

def preprocess_image(image_path):

"""Preprocess the image for input to the InceptionV3 model."""

img = Image.open(image_path)

img = img.resize((299, 299))

img = np.array(img)

img = img / 255.0

img = img.reshape(1, 299, 299, 3)

return img

def generate_caption(image_path):

"""Generate a caption for the given image."""

img = preprocess_image(image_path)

features = inception_model.predict(img)

features = features.reshape(1, -1)

for _ in range(max_sequence_length):

sequence = np.array(input_sequence)

y_pred = model.predict([features, sequence])

y_pred = np.argmax(y_pred)

if index_to_word[y_pred] == '<end>':

break

caption.append(index_to_word[y_pred])

input_sequence.append(y_pred)

caption = generate_caption(image_path)

print('Generated Caption:', caption)

# Display the image

img = Image.open(image_path)

plt.imshow(img)

plt.axis('off')

plt.show()

3. 天气预报 App

构建一个天气预报 App 将为你使用 API 提供宝贵经验。你将使用 Python 和

OpenWeatherMap API 来获取给定位置的天气数据并向用户显示。这个项目将涉