前言：如果有人问：“Python还火吗？”“当然，很火。”“哪能火多久呢？”“不知道。”技术发展到现在衍生出许多种编程语言，但没有任何一门语言能处于垄断地位（我们现在生身处于Java的时代），Python是当前流行的语言，其最主要原因是简单易学，没有复杂的逻辑关系，吸引了一大批准程序员/程序员的关注与学习，但很多人在学完基础部分后，开始对就业方向不知所措了，因为其就业方向实在太多太多了。垂直领域的有Python开发，Web全栈，Python爬虫工程师等等，扩展方向可以走自动化测试，数据分析，再往高端的走还可以选择大数据，人工智能等等等。看似繁华的就业行情，虽然踏入了企业的半只脚又因为很多人在项目经验的门槛上栽了个跟头。因此，为了解决广大想入坑Python或者已经在坑中的PY友们，我耗费了整整十几个小时，整理出十大Python经典就业练手项目，项目贴合企业用人标准。友情提示：前半部分仅适合PY的小白同学浏览观看，如对有大量项目经验的老鸟造成观看不适，并伴随恶心想吐者，可直接略过前面1/3的内容。文章底部还有彩蛋最关键！
Python入门级项目
项目案例：
统计目录文件磁盘占用
通过Python绘制图案
图片转换简笔画
运用技术点：
1. Python开发环境和Python介绍
2. Python语言与其他语言对比
3. 基础语法、输入、输出，变量、注释，缩进、PEP8规范
4. 布尔、数字、字符串、列表、元组、字典、集合
5. 流程控制分支结构
6. 流程控制循环结构
7. 函数定义、调用、返回值、作用域
8. 关键字参数、默认值参数、可变参数、匿名函数、递归函数
9. 文件打开和关闭、文件的读写、文件目录相关 *** 作、序列化
练习目标：掌握Python基础语法
破解验证码识别
视频转换字符动画
运用技术点：
1. 类和实例、访问限制、属性和方法、成员属性和类属性
2. 继承和多态、@property、装饰器
3. 切片、列表生成式、迭代
4. map/reduce、装饰器、生成器，迭代器、堆和栈
5. import语句、from/import语句、__name__属性、自定义模块、包、安装和使用第三方模块
6. try except异常处理、单元测试
7. UTF8 、UNICODE、ASC
练习目标：掌握程序设计与数据结构
Python进阶项目
项目三：在线微课商城系统前后台
路由映射用户主页
使用Django代理维护数据库
使用Django的模型类管理微课用户
数据库可视化系统
注册与自动登录功能
钓鱼网csrf***案例
运用技术点：
1.路由与模型类实现模板
环境搭建
基本路由映射与命名空间
正则路由映射参数的传递与接收
反向解析处理器
Request对象与Response对象
上下文与模板调用
模板层基础语法
模板过滤器详解
模板复用与block提取
2.模型类实现
表与字段的定义
常用的字段约束
数据迁移与维护
模型类的增删改
模型类的查询方法
querySet运用
3.Django框架
cookie安全性与生命周期
Sessi on的原理与使用
Django连接Redis服务
表单数据的提交与接收
csrf跨域***原理
csrf跨域***实例与防范
一对多 *** 作
多对多 *** 作
Django自关联
中间件Django MIDdle-war运用
练习目标：了解游戏数据提取策略/熟悉爬虫原理和实现流程/基于单任务的数据爬取/精选Scrapy-Redis分布式异步框架的数据抓取项目/针对行业中反爬策略精选解决方案/基于分布式的异步框架抓取
项目四 某门户热门文章抓取
项目五 咨询公司招标信息采集平台
项目六 分布式架构爬取招标信息采集平台
电商平台商品分类信息提取
urllib参数编码与加密
请求头的伪装
模拟登录
相关技术点：
1.数据提取与清洗策略
正则表达式
re模块使用案例
xpath语法
Python中的lxml模块
百度针对xpath爬虫的反爬策略与解决方式
JsonPath使用
2.urllib与反爬策略
http请求协议
urllib模块使用
Get请求与URL编码
http post请求
urllib中的Request对象
Request header伪装策略
反爬策略之代理IP
反爬策略之模拟登录
3.scrapy框架原理
Scrapy异步框架核心原理
Scrapy项目创建与配置
Scrapy异步抓取
Pipeline管道文件
MIDdleware中间件
4.Scrapy-Redis分布式爬虫
Redis使用
Scrapy-Redis组件原理
Scrapy-Redis配置
练习目标：业务逻辑分析/Model层开发/商品首页后端数据渲染/用户个人页面管理/购物车功能完善/视频传输权限与协议/超级管理员的创建/后台管理首页显示设置/模型数据可视化 *** 作/分类过滤与模糊查询/数据可视化页面的优化
爬取数据展示：
项目七 服务器日志数据清洗分析
项目八 气象数据分析
运用技术点
1.数据科学原理与数据处理
数据科学原理
数据处理流程
数据分析好助手Jupyter notebook
数据科学模块Numpy
统计分析模块Pandas
数据质量分析
数据特征分析
2.特征工程
通过真实数据观察大局
选择性能指标、检查假设 获取数据（创建工作区，快速查看数据结构，创建测试集）
从数据可视化中探索数据的奥秘（将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合）
机器学习训练前的准备（数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线）
选择和训练模型（评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评估）
游戏模型的调优
分析最佳模型和测试集评估
系统维护和监控
练习目标：数据分析和数据挖掘、机器学习/Jupyter notebook的安装、使用、魔法命令/Numpy矩阵和随机数生成、ndarray基本 *** 作、ndarray的合并与分割、矩阵运算、聚合 *** 作、arg运算、比较运算/Pandas的数据结构、数据中的选取与 *** 作、加载各种数据、排序与合并、数据汇总、数据分组与透视表、时间序列/数据的可视化/数据获取和加载、数据清洗/数据内容处理与分析/特征工程原理
就业方向：【Python数据分析师】
项目九 一线电商线上拍卖数据分析
项目十 互联网用户背景与身份关联挖掘实战
案例：
垃圾短信分类器实现
MNIST数字图像识别
一线电商线上拍卖数据分析
互联网用户背景与身份关联挖掘
相关技术点：
1.机器学习
机器学习原理（损失函数凸优化）
机器学习关键问题（训练数据不足、质量差、无关特征、过拟合、欠拟合）
分类训练与多类别分类器
性能考核（测量精度、精度和召回率、ROC曲线）
线性回归（标准方程、计算复杂度）
正则线性模型（岭回归、逻辑回归、概率估算、决策边界）第九节：支持向量机（线性SVM、非线性SVM）
降维（投影、流形学习、PCA）
聚类算法Kmeans
2.海量数据的处理与挖掘
Hadoop海量数据实现原理
Map Reduce思想变换数据key-value
Hive在数据统计分析中持久化应用
PySpark与Sparksql
关联数据挖掘
关联规则Apriori算法
海量数据的关联分析方案
练习目标：Hadoop原理/Map Reduce转化实现/关联挖掘算法模型/pyspark的使用机器学习/常见算法模型/机器学习常见概念/数据降维/基于海量数据的关联
以上就是十大Python经典就业练手项目，项目贴合企业用人标准，但是光有这些案例可不够，在实 *** 中还需提高做事效率和质量的思维，就会有被市场淘汰的风险。所以需要提高自身的竞争力！
很多程序员已意识到这一点，据CSDN《2020-2021中国开发者调查报告》数据显示，开发者持续学习的主要路径靠自学， 54% 参与调查的开发者会通过在未参加正式课程的情况下，自学一门新语言、框架或工具。35% 的人群愿意付费进行学习，57% 的开发者每周学习 6 小时以上，7 成的开发者参加培训的预算来自个人。
从报告可以看出，超一半的开发者愿意自学一门新语言、框架或工具，但这样的结果往往会导致两个结果。其一，思维上没有清晰的学习路径，知识碎片化，不成系统；其二，能力上缺乏如编程能力，编程思想，算法能力，架构能力胜任。
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