前言：如果有人問：「Python還火嗎？」「當然，很火。」「哪能火多久呢？」「不知道。」
技術發展到現在衍生出許多許多種程式語言，但沒有任何一門語言能處於壟斷地位（我們現在生身處於Java的時代），Python毫無疑問是目前最火的語言，其最主要原因因為簡單易學，沒有複雜的邏輯關係，吸引了一大批准程式設計師/程式設計師的關注與學習，但很多人在學完基礎部分後，開始對就業方向不知所措了，因為其就業方向實在太多太多了。垂直領域的有Python開發，Web全棧，Python爬蟲工程師等等，擴展方向可以走自動化測試，數據分析，再往高端的走還可以選擇大數據，人工智慧等等等。看似繁華的就業行情，雖然踏入了企業的半隻腳又因為很多人在項目經驗的門檻上栽了個跟頭。因此，為了解決廣大想入坑Python或者已經在坑中的PY友們，我耗費了整整十幾個小時，整理出十大Python經典就業練手項目，項目貼合企業用人標準。
友情提示：前半部分僅適合PY的小白同學瀏覽觀看，如對有大量項目經驗的老鳥造成觀看不適，並伴隨噁心想吐者，可直接略過前面1/3的內容。文章底部還有彩蛋最關鍵！
Python入門級項目
項目案例：統計目錄文件磁碟佔用通過Python繪製圖案圖片轉換簡筆畫
運用技術點：
1. Python開發環境和Python介紹
2. Python語言與其他語言對比
3. 基礎語法、輸入、輸出，變量、注釋，縮進、PEP8規範
4. 布爾、數字、字符串、列表、元組、字典、集合
5. 流程控制分支結構
6. 流程控制循環結構
7. 函數定義、調用、返回值、作用域
8. 關鍵字參數、默認值參數、可變參數、匿名函數、遞歸函數
9. 文件打開和關閉、文件的讀寫、文件目錄相關操作、序列化
練習目標：掌握Python基礎語法
練習效果展示：
項目案例：破解驗證碼識別視頻轉換字符動畫
運用技術點：
1. 類和實例、訪問限制、屬性和方法、成員屬性和類屬性
2. 繼承和多態、@property、裝飾器
3. 切片、列表生成式、迭代
4. map/reduce、裝飾器、生成器，迭代器、堆和棧
5. import語句、from/import語句、__name__屬性、自定義模塊、包、安裝和使用第三方模塊
6. try except異常處理、單元測試
7. UTF8 、UNICODE、ASC
練習目標：掌握程序設計與數據結構
Python進階項目
項目三：在線微課商城系統前後臺項目案例：
路由映射用戶主頁使用Django代理維護資料庫使用Django的模型類管理微課用戶資料庫可視化系統註冊與自動登錄功能釣魚網csrf攻擊案例
運用技術點：
1.路由與模型類實現模板
環境搭建 基本路由映射與命名空間 正則路由映射參數的傳遞與接收 反向解析處理器Request對象與Response對象 上下文與模板調用 模板層基礎語法 模板過濾器詳解 模板復用與block提取2.模型類實現
表與欄位的定義 常用的欄位約束 數據遷移與維護 模型類的增刪改 模型類的查詢方法 QuerySet運用 3.Django框架
Cookie安全性與生命周期 Sessi on的原理與使用 Django連接Redis服務 表單數據的提交與接收 csrf跨域攻擊原理 csrf跨域攻擊實例與防範 一對多操作 多對多操作 Django自關聯 中間件Django Middle-war運用 練習目標：了解數據提取策略/熟悉爬蟲原理和實現流程/基於單任務的數據爬取/精選Scrapy-Redis分布式異步框架的數據抓取項目/針對行業中反爬策略精選解決方案/基於分布式的異步框架抓取
項目效果展示：
就業方向：【Python全棧開發】
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項目四 某門戶熱門文章抓取項目五 諮詢公司招標信息採集平臺項目六 分布式架構爬取招標信息採集平臺
案例：
電商平臺商品分類信息提取urllib參數編碼與加密請求頭的偽裝模擬登錄
相關技術點：
1.數據提取與清洗策略
正則表達式 re模塊使用案例 xpath語法 Python中的lxml模塊 百度針對xpath爬蟲的反爬策略與解決方式 JsonPath使用 2.urllib與反爬策略
Http請求協議 urllib模塊使用Get請求與URL編碼 Http post請求 urllib中的Request對象 Request header偽裝策略 反爬策略之代理IP 反爬策略之模擬登錄
3.scrapy框架原理
Scrapy異步框架核心原理 Scrapy項目創建與配置 Scrapy異步抓取 Pipeline管道文件 Middleware中間件 4.Scrapy-Redis分布式爬蟲
Redis使用 Scrapy-Redis組件原理 Scrapy-Redis配置 練習目標：業務邏輯分析/Model層開發/商品首頁後端數據渲染/用戶個人頁面管理/購物車功能完善/視頻傳輸權限與協議/超級管理員的創建/後臺管理首頁顯示設置/模型數據可視化操作/分類過濾與模糊查詢/數據可視化頁面的優化
爬取數據展示：
就業方向：【Python爬蟲工程師】
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項目七 伺服器日誌數據清洗分析項目八 氣象數據分析運用技術點
1.數據科學原理與數據處理
數據科學原理 數據處理流程 數據分析好助手Jupyter notebook 數據科學模塊Numpy 統計分析模塊Pandas數據質量分析 數據特徵分析 2.特徵工程
通過真實數據觀察大局 選擇性能指標、檢查假設 獲取數據（創建工作區，快速查看數據結構，創建測試集）從數據可視化中探索數據的奧秘（將數據可視化、尋找相關性、試驗不同的屬性組合） 機器學習訓練前的準備（數據清理、自定義轉換器、特徵縮放、轉換流水線） 選擇和訓練模型（評估訓練集、交叉驗證、分析最佳模型及其錯誤、測試集評估） 模型的調優 分析最佳模型和測試集評估 系統維護和監控 練習目標：數據分析和數據挖掘、機器學習/Jupyter notebook的安裝、使用、魔法命令/Numpy矩陣和隨機數生成、ndarray基本操作、ndarray的合併與分割、矩陣運算、聚合操作、arg運算、比較運算/Pandas的數據結構、數據中的選取與操作、加載各種數據、排序與合併、數據匯總、數據分組與透視表、時間序列/數據的可視化/數據獲取和加載、數據清洗/數據內容處理與分析/特徵工程原理
就業方向：【Python數據分析師】
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項目九 一線電商線上拍賣數據分析項目十 網際網路用戶背景與身份關聯挖掘實戰案例：
垃圾簡訊分類器實現MNIST數字圖像識別一線電商線上拍賣數據分析網際網路用戶背景與身份關聯挖掘
相關技術點：
1.機器學習
機器學習原理（損失函數凸優化）機器學習關鍵問題（訓練數據不足、質量差、無關特徵、過擬合、欠擬合）分類訓練與多類別分類器性能考核（測量精度、精度和召回率、ROC曲線）線性回歸（標準方程、計算複雜度）正則線性模型（嶺回歸、邏輯回歸、概率估算、決策邊界）第九節：支持向量機（線性SVM、非線性SVM）降維（投影、流形學習、PCA）聚類算法Kmeans2.海量數據的處理與挖掘
Hadoop海量數據實現原理Map Reduce思想變換數據key-valueHive在數據統計分析中持久化應用PySpark與SparkSQL關聯數據挖掘關聯規則Apriori算法海量數據的關聯分析方案
練習目標：Hadoop原理/Map Reduce轉化實現/關聯挖掘算法模型/pyspark的使用機器學習/常見算法模型/機器學習常見概念/數據降維/基於海量數據的關聯
就業方向：【Python機器學習與大數據】
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