python3轻松入门教程

在学习完Python的基础知识之后，有很多朋友为自己接下来要干什么感到迷茫。不知道应该通过什么样的项目来锻炼自己编程水平和思维能力。接下来我就给大家说几个适合Python的新手项目和练手项目，Python练手项目有哪些 跟我往下看。以下是小编为你整理的python3轻松入门教程

Web方向的练手项目

这个其实是肯定不用多少的了。Python的练手项目就是可以做一个网站了。我们可以做一个属于自己的博客。在做博客的时候，我们可以巩固的知识点是

Html+CSS+JS的基础知识，以及熟练的运用Python的Web开发框架(例如Django或者Flask)做出一个属于自己的网站。

做一个网络数据抓取工具

也就是我们常说的网络爬虫。可以找到一个自己喜欢的网站。试着抓取一些网站数据，在抓取数据的过程中，你会遇到例如 反抓取 需要登陆 验证码验证以及IP检测等多种问题。但这恰恰不就是提高的过程么。或许，你也可能写一个自己的“小百度”呢、

做一个图像识别的项目

不要觉得太难。我们可以从一个简单的项目开启。验证码就是一个图片。我们是不是可以试着识别一下验证码上面的文字?不要觉得麻烦，也不要觉得太过简单。所有复杂的事情都是从简单开始的。学习验证码识别对于我们写网络爬虫是不是特别有用呢?在后期深入的过程中，你还可以做一个图像识别软件。

做一个Python聊天机器人

是不是觉得现在手机软件中的智能聊天软件很神奇。你同样可以做一个属于自己的聊天机器人。前期我们可以做一个应答式的，也就是所有的会话就是存储在数据库中。后期的话可以学习人工智能学习。让你的机器人更加智能。

指令的调用

有的时候我们可以有其他的方法需要调用类中的信息，但是每次都执行一次就会感觉很繁琐 比如：

def Print_score(std): print ('%s:%s'% (std.name ,std.score))print Print_score(bat)

上面我们可以看出通过定义成绩表我们调用到了学生的姓名和成绩，我们可以通过函数来访问这些数据。但是每个实例都有的话执行起来就要写很多的代码。我们可以通过封装的方式把类中需要的给直接封装在类中进行调用。

好的 是这样，我们可以从外部直接调用类中的方法。相当于是封装了逻辑，直接在类的内部定义好了，调用会感觉比较容易。封装的另外一个好处，我们可以给Student这个类增加新的方法，比如get_grade:

def get_grade(self): if self.score > 90: return 'A' elif self.score >= 60: return 'B' else: return 'C'

python应用特性

数据类型

常用的数据类型:数字(number),字符串(string),list(数组),tuple(元组),dict(字典)

数字(number)

数字主要有:int(有符号整型),long(长整型),float(浮点数),complex(复数)

var1 = 1(int)

var2 = 51924361L(long)

var3 = 1.2(float)

var4 = 3e+26J(complex)

字符串

字符串是使用单引号或者双引号标识起来的,单引号或者双引号内部可以放数字、字母、下划线

str1 = "123456789"

str2 = '我们都在学Python'

数组和元组

List(列表)和Tuple(元组) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。

列表用 [ ] 标识，是 python 最通用的复合数据类型。

元组用()标识 , 内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。

List(列表)和Tuple(元组) 区别:List是可变序列,Tuple是不可变序列

说白了就是List增删改查都可以,但是tuple只能查看(不可变嘛)

字典

字典嘛,就是根据键(key)去查找值(value)

政府的大数据

在国内，政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如，气象数据，金融数据，信用数据，电力数据，煤气数据，自来水数据，道路交通数据，客运数据，安全刑事案件数据，住房数据，海关数据，出入境数据，旅游数据，医疗数据，教育数据，环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的，静态的。但是，如果政府可以将这些数据关联起来，并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理，这些数据必定将获得新生，其价值是无法估量的。

具体来说，现在城市都在走向智能和智慧，比如，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市，这些都依托于大数据，可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看，到2012年底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。

在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供决策，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪。在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。

另外，作为国家的管理者，政府应该有勇气将手中的数据逐步开放，供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用，以加速造福人类。比如，美国政府就筹建了一个data.gov网站，这是奥巴马任期内的一个重要举措：要求政府公开透明，而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前，已经开放了有91054 个datasets;349citizen-developed apps;137 mobile apps;175 agencies and subagencies;87 galleries;295 Government APIs。

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