Python项目评语,Python小项目推荐阅读:

python 项目经验怎么写

项目经历（案例一）项目时间：2017-01到2011-10项目名称：引物自动化设计软件项目描述：项目介绍

这个软件开发原因是因为随着每日数据分析量的加大，组内人员较少，对引物设计这种工作变成了工作效率的阻碍，遂提出了设计软件以达到自动化设计的目的。

而且引物设计主要费时在于多种验证操作，可以通过软件自动验证减少人力成本。

我的职责

1，软件基础功能设计，完成相关函数如自连互连验证，温度验证等功能

2，分析NCBI网页格式，设计API调用接口

3，编写测试脚本对软件进行测试

推荐几个适合新手练手的Python项目

实例一：满分推荐，非常值得练习

GitHub-Yixiaohan\/show-me-the-code:Python 练习册，每天一个小程序

实例二：一步一步的做web app，解释以及源码

实战-廖雪峰的官方网站

实例三：web机器人，源码下载Python搭建的web接口聊天机器人

实例四：web网站开发实战，源码下载

GitHub-michaelliao\/awesome-python-webapp:小白的Python入门教程实战篇

实例五：在线问答系统，源码解读下载

仿StackOverflow开发在线问答系统

实例六：博客系统，源码解读下载Python之路【第十八篇】Django小项目简单BBS论坛部分内容知识点

实例七：论坛系统，视频课程观看练习

用Python Django快速做出高大上的BBS论坛网站（共13课时）

实例八：成绩管理系统，源码下载

一个使用django开发的综合成绩管理系统

如何用python新建项目

点击File菜单，选择新建

在弹出菜单中选择Python，编译器会默认选择当前已安装的python版本。

默认新建了名为untitled的项目。

右键选择新建文件。

输入新建文件名test01。

选择新文件类型为python。

尝试输入一段简单的hello world。

右键单击文件，选择运行。

运行结果就在下方显示出来了。

Python有哪些高大上的项目?

Open edX致力于打造一个强大灵活的大规模开放在线课堂平台。

也用来研究学习和远程教育

算起来，毕业之后最熟悉的应该就是这个项目了

高大上可能算不上吧，技术上并不惊艳，毕竟多是业务逻辑，Open edX用到许多蛮新的开源项目，不过也没什么很黑魔法的地方，很集市的一个项目倒是真的。

这个项目对教育界的冲击可能远比对开源界大，在我接触的人中，了解Open edX的愿景和进展后，会眼前一亮并热血沸腾的，多是对教育变革极其兴趣的教育界人士，edX可能是唯一一个开放\/强大，允许他们自由打造自己的mooc平台的工具，对于他们可能真算得高大上吧

对于技术人员，edX可能并不漂亮，在技术层面的设计和架构考虑的多是实用性。

edX是个很混杂的项目，混用了多语言，多数据库。

开发语言中以Python为主，截止到今天，Python在核心库占代码总量的71.6%.之前用Ruby写的一些东西，最近也正在用Python重写，不过这种混杂在挺长的一段时间内估计改观不大。

edX里很能体现出Python优秀的胶水特质

在看完《大教堂与集市》之前，我其实蛮怀疑edX会被复杂度\/组织方式压垮，乍看之下，有种乱糟糟的感觉，并行的分支和并行的辅助项目都不时冒出，有些昙花一瞬，有些活了下来，有些已死，但基因被继承到其他项目里，活像进化历程。

当然这些都是开源社区的常态。

看完《大教堂与集市》，又混迹edX社区，发现这个项目还是很健康的，尽管看起来像个集市，人员来去自由，缺乏秩序。

但社区的平行试错能力和bug反馈解决能力都很强大，是书中所言的那种健康

截止到今天，写入AUTHORS里的人一共193位，当然我这种只修复过小bug的渣渣也被写入，可见核心开发者也并不太多。

整个社区还算健康吧，反正我挺喜欢的，对pull request的回馈也很及时，让参与者有被重视的感觉。

在web方面，Open edX应该是个很不小的项目了，定制了基础框架 django，用mako替换django鸡肋的模板，前端业务逻辑很复杂，使用了backbone.js。

而js代码大多用coffeescript写，css混用Less和Sass来生成，而组件之间的通信采用RESTful

混乱程度，可见一斑，技术层面估计只有被吐槽的份了，我倒是对它的组织和愿景更感兴趣。

折腾edX，我开始喜欢上集市，并真心相信开源不只是一种信念，它是一种良好\/高效的组织方式

edX里有个runtime蛮有趣的，最近社区正准备把课程组件迁移到Xblock，其核心便是runtime，如此一来，课程团队需要的话，可以根据课程需求去扩展edX，据说这是edx最成功的创新(也许是因为其他部分的平庸囧)，就扩展性而言，非侵入且强大，还真是挺有趣的

在相似项目中，应该算得高大上了吧

用Python 做毕业设计选什么项目比较好?

python可以做百很多类型的度项目

或许你知可以参道考一下内：

知乎的回答容：http:\/\/www.zhihu.com\/question\/21395276

一个Python项目

最简单的思路是把这个预测看做一个回归问题

根据数据x 找到一个模型去 拟合目标y。

f(x)=y f就是一个回归模型

x是什么，就是数据特征，这里就是每分钟的 开盘价、收盘价、最高价、最低价、日期。

y是价格。

可以用任何一种回归算法来估计f

当你做出一个初步模型，再去考虑更高级的模型，比如神经网络

怎么样理解一个python项目的各种文件

在Python 中引用是非常简单的事情，这里需要清楚三个概念就可以了包、模块、类。

类这个就不用说了。

模块对应的是一个.py 文件，那么module_name 就是这个文件去掉.py 之后的文件名，py 文件中可以直接定义一些变量、函数、类。

那么包我们可以看作一个包含_init_.py 和一系列.py 文件的文件夹，这样做的目的是为了区别包和普通字符串。

import module_name

from package_name import module_name

from package_name import*

那么如何import 时，python 解释器如何才能找到该模块放置的文件位置呢

python 寻找模块的优先级如下：

1、当前文件目录

2、环境变量PYTHONPATH

3、sys.path(list 类型)

sys.path 是list 类型，我们可以通过insert(),append()方法来增加模块导入的搜索路径，如：

import sys

path=“…”#需要增加的路径

sys.path.insert(0,path)

在import模块时，该模块的顶层代码将会被执行一次。

如果该模块被import多次，例如import A,import B.其中B模块本身也有import A，那么只在第一次被import的时候顶层代码会被执行。

模块能像包含函数定义一样，可包含一些可执行语句。

这些e68a84e8a2ad7a686964616f31333363396466可执行语句通常用来进行模块的初始化工作。

这些语句只在模块第一次被导入时被执行。

这非常重要，有些人以为这些语句会多次导入多次执行，其实不然。

模块在被导入执行时，python解释器为加快程序的启动速度，会在与模块文件同一目录下生成.pyc文件。

我们知道python是解释性的脚本语言，而.pyc是经过编译后的字节码，这一工作会自动完成，而无需程序员手动执行。

什么时候你应该使用 from module import

如果你要经常访问模块的属性和方法，且不想一遍又一遍地敲入模块名，使用 from module import。

如果你想要有选择地导入某些属性和方法，而不想要其它的，使用 from module import。

如果模块包含的属性和方法与你的某个模块同名，你必须使用 import module 来避免名字冲突。

除了这些情况，剩下的只是风格问题了，你会看到用两种方式编写的Python 代码。

尽量少用 from module import*，因为判定一个特殊的函数或属性是从哪来的有些困难，并且会造成调试和重构都更困难。

其它要点：

包

在创建许许多多模块后，我们可能希望将某些功能相近的文件组织在同一文件夹下，这里就需要运用包的概念了。

包对应于文件夹，使用包的方式跟模块也类似，唯一需要注意的是，当文件夹当作包使用时，文件夹需要包含_init_.py文件，主要是为了避免将文件夹名当作普通的字符串。

init_.py的内容可以为空，一般用来进行包的某些初始化工作或者设置_all_值，_all_是在from package-name import*这语句使用的，全部导出定义过的模块。

那么我们平常新建文件的时候，都是建一个.py文件（类似java，但是python不用建立类，是以模块为载体）至于怎样组织包就要功能需要了

在C\/C++\/Java中，main是程序执行的起点，Python中，也有类似的运行机制，但方式却截然不同：Python使用缩进对齐组织代码的执行，所有没有缩进的代码（非函数定义和类定义），都会在载入时自动执行，这些代码，可以认为是Python的main函数。

每个文件（模块）都可以任意写一些没有缩进的代码，并且在载入时自动执行，为了区分主执行文件还是被调用的文件，Python引入了一个变量_name_，当文件是被调用时，_name_的值为模块名，当文件被执行时，_name_为'_main_'。

这个特性，为测试驱动开发提供了极好的支持，我们可以在每个模块中写上测试代码，这些测试代码仅当模块被Python直接执行时才会运行，代码和测试完美的结合在一起。

典型的Python文件结构：python import模块方法python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。

下面将具体介绍几种常用情况:

（1）主程序与模块程序在同一目录下:

如下面程序结构:

`-src

mod1.py

`-test1.py

若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用import mod1或from mod1 import*;（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录

如下面程序结构:

`-src

mod1.py

mod2

`-mod2.py

`-test1.py

若在程序test1.py中导入模块mod2,需要在mod2文件夹中建立空文件_init_.py文件(也可以在该文件中自定义输出模块接口);然后使用 from mod2.mod2 import*或import mod2.mod2.

（3）主程序导入上层目录中模块或其他目录(平级)下的模块

如下面程序结构:

`-src

mod1.py

mod2

`-mod2.py

sub

`-test2.py

`-test1.py

若在程序test2.py中导入模块mod1和mod2。

首先需要在mod2下建立_init_.py文件(同(2))，src下不必建立该文件。

然后调用方式如下:

下面程序执行方式均在程序文件所在目录下执行，如test2.py是在cd sub;之后执行python test2.py

而test1.py是在cd src;之后执行python test1.py;不保证在src目录下执行python sub\/test2.py成功。

import sys

sys.path.append(\".\")

import mod1

import mod2.mod2

（4）从(3)可以看出，导入模块关键是能够根据

新手学python，想用个简单点的项目来学习python

做个网络爬虫吧。

这是一个很好的例子，综合使用了大部分python常用的功能。

或者是用python做一个文件统计或者是文件转换。

比如统计找出当前目录下内容最多的那个目录。

python写一个分形算法，或者是图像识别算法。

Python能做什么，能够开发什么项目

Python 不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，你可以在任何场合应用Python,从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。

尽管如此，Python 的应用领域分为下面几类。

下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。

但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从老男孩python培训网站或其他一些资源中获取更多的信息。

1.python可以用于系统编程Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2.python可以用于用户图形接口Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。

此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI。

诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。

通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt、GTK、MFC 和Swing 等。

3.python可以用于Internet 脚本Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。

而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django、TurboGears、Pylons、Zope 和WebWare，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4.python可以用于组件集成

在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。

Python 可以通过C\/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C\/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。

5.python能用于数据库编程

对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。

所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle）-你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。

6.python 可以用于快速原型

对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。

正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。

7.python 可以用于数值计算和科学计算编程

我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

8.python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML、机器人等Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。

当然python能干的事情不止上面这么多领域，相信你在学完老男孩python自动化架构课程就能知道python应用的领域之多了。

Python面试怎么写项目

建议你用STAR法则来描述项目经验：

S：Situation，形势，情景。

提供上下文和背景，例如“我们的客户抱怨…”

T：Task，任务，问题。

描述问题和挑战，例如“我们面临供应链短缺…”

A：Action，行动，努力。

解释你做了什么，和如何做的，例如“我们解决了…我们处理了…”

R：Results，结果。

陈述结局带来的好处，挽救的内容，获得的奖项，提高的认识等。

例如“这个带来的影响是…

STAR 法则解释项目经验：

S：做这个项目的背景大致介绍

T：这个项目里面的任务都有哪些

A：在这个项目中做了什么

R：做的努力，最终的结果如何

面试官提问：

S：需要明确面试官问题的大致背景，以便针对性的描述

T：面试官的问题，这里需要从问题澄清问题的前提和背景

A：解释你如何处理和应对这个问题

R：继续描述你这个处理可能带来的结果