精选100个Python实战项目案例，送给缺乏实战经验的你
Posted 怪可爱的码农
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了精选100个Python实战项目案例，送给缺乏实战经验的你相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言：
随着 Python 语言的流行，越来越多的人加入到了 Python 的大家庭中。为什么这么多人学 Python ？我要喊出那句话了：“人生苦短，我用 Python！”，正是因为语法简单、容易学习，所以 Python 深受大家喜爱。（Python！Python！Python！）
Python 初学者在迈过安装编程环境和基本语法的门槛 ，准备大展身手的时候，可能突然就会进入迷茫期：不知道做些什么、再学些什么。然后对编程的兴趣就会慢慢消退，找不到坚持下去的理由，从而慢慢淡忘之前学会的编程知识。所以找到自己感兴趣、能够跟着动手和学习的 Python 项目是特别重要的，这样才能把学会的 Python 知识用起来，不断地提高。最终从新手晋升为高手！
这里整理了100个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。
100 个 Python 练手项目如下所示：
1、【Python 图片转字符画】
2、【200行Python代码实现2048】
3、【Python3 实现火车票查询工具】
4、【高德API+Python解决租房问题】
5、【Python3色情图片识别】
6、【Python 破解验证码】
7、【Python实现简单的Web服务器】
8、【pygame开发打飞机游戏】
9、【Django 搭建简易博客】
10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】
11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集（python）】
12、【Flask 开发轻博客】
13、【Python3图片隐写术】
14、【Python 实现简易Shell】
15、【使用Python解数学方程】
16、【PyQt 实现简易浏览器】
17、【神经网络实现手写字符识别系统】
18、【Python 实现简单画板】
19、【Python实现3D建模工具】
20、【NBA常规寒结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
21、【神经网络实现人脸识别任务】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3&；amp；OpenCV 视频转字符动画】
24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫】
25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】
26、【基于Flask 与mysql 实现番剧推荐系统】
27、【Python 实现端口扫描器】
28、【使用Python3编写系列实用脚本】
29、【Python 实现康威生命游戏】
30、【川普撞脸希拉里（基于OpenCV的面部特征交换）】
31、【Python 3实现Markdown 解析器】
32、【Python气象数据分析--《Python 数据分析实战》】
33、【Python实现键值数据库】
34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】
35、【ebay在线拍卖数据分析】
36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取】
37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】
38、【基于Flask及爬虫实现微信娱乐机器人】
39、【Python实现Python解释器】
40、【Python3基于Scapy实现DDos】
41、【Python 实现密码强度检测器】
42、【使用Python 实现深度神经网络】
43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】
44、【人机对战初体验：Python基于Pygame实现四子棋游戏】
45、【Python3实现可控制肉鸡的反向Shell】
46、【Python打造漏洞扫描器】
47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】
48、【数独游戏的Python实现与破解】
49、【使用Python定制词云】
50、【Python开发简单计算器】
50、【Python开发简单计算器】
51、【Python 实现FTP弱口令扫描器】
52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】
53、【Python实现Zip文件的暴力破解】
54、【Python3智能裁切图片】
55、【Python实现网站模拟登陆】
56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】
57、【Python3实现图片转彩色字符】
58、【自联想器的Python 实现】
59、【Python 实现简单流镜】
60、【Flask实现简单聊天室】
61、【基于PyQt5实现地图中定位相片拍摄位置】
62、【Python实现模板引擎】
63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】
64、【Python3实现命令行动态进度条】
65、【Python获取挂号信息并邮件通知】
66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】
67、【使用Python3编写Github 自动周报生成器】
68、【使用Python生成分形图片】
69、【Python 实现Redis 异步客户端】
70、【Python 实现中文错别字高亮系统】
71、【Python自动获取小说工具】
72、【python自动获取酷狗音乐工具】
73、【python自动获取海量IP工具】
74、【Python自动化开发-制作名片卡】
75、【Python自动化开发-微信统计】
76、【Python自动化开发-批量发邮件通知】
77、【Python自动化开发-考勒处理】
78、【Python双色球系统】
79、【Python批量获取王者荣耀皮肤】
80、【Python获取阴阳师壁纸】
81、【Python获取小说数据并分析】
82、【python获取拉钩工具】
83、【Python获取房天下数据】
84、【Python获取彩票信息】
85、【Python获取NBA数据】
86、【Python合成女神图片】
87、【Python法拍网数据】
88、【Python操作Excel自动化开发】
89、【python百行制作登录系统】
90、【python百行制作查询工具】
91、【Python百行代码实现点赞系统】
92、【Python百行代码实现抽奖系统】
93、【python自动工资条】
94、【python抓取相亲网数据
95、【python抓取百合网数据
96、【python制作12306查票工具
97、【python游戏开发公开课
98、【python协程详解公开课
99、【python吧中30行拿LOL皮肤
100、【python快速获取斗图表情
100个Python实战项目Python 并发图像下载器
本文首发于海拥资源网：https://code.haiyong.site/542/
毫无疑问，多线程优势的一个很好的例子是使用多线程来下载多个图像或文件。实际上，由于 I/O 的阻塞特性，这是多线程的最佳用例之一。
我们将从 https://picsum.photos/200/300 检索 10 张不同的图像，这是一个免费的 API，每次点击该链接时都会提供不同的图像。然后，我们会将这 10 个不同的图像存储在一个临时文件夹中。
并发下载
是时候编写一个快速程序来同时下载我们需要的所有图像了。我们将讨论创建和启动线程。这样做的关键是通过同时编写程序来实现潜在的性能提升：
import threading
import urllib.request
import time
def downloadImage(imgPath, fileName):
print("Downloading Image from ", imgPath)
urllib.request.urlretrieve(imgPath, fileName)
print("Completed Download")
def createThread(i,url):
imgName = "temp/image-" + str(i) + ".jpg"
downloadImage(url,imgName)
def main():
url = "https://picsum.photos/200/300"
t = time.time()
# 创建一个数组，它将存储对所有线程的引用
threads = []
# 创建 10 个线程，将它们附加到我们的线程数组中并启动它们
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=createThread, args=(i,url,))
threads.append(thread)
thread.start()
# 在记录完成的总时间之前，确保阵列中的所有线程都已完成其执行
for i in threads:
i.join()
# 计算总执行时间
t1 = time.time()
totalTime = t - t1
print("Total Execution Time ".format(totalTime))
if __name__ == '__main__':
main()
在我们新修改的程序的第一行，您应该看到我们现在正在导入线程模块。然后我们抽象我们的文件名生成，将 downloadImage 函数调用到我们自己的 createThread 函数中。
在 main 函数中，我们首先创建一个空的线程数组，然后迭代 10 次，创建一个新的线程对象，将其附加到我们的线程数组中，然后启动该线程。
最后，我们通过在线程中调用 i 来遍历我们的线程数组，并在每个线程上调用 join 方法。这确保了在所有线程完成下载图像之前，我们不会继续执行剩余的代码。
如果您在您的机器上执行此操作，您应该会看到它几乎立即开始下载 10 个不同的图像。下载完成后，它再次打印出它已成功完成，您应该会看到临时文件夹中填充了这些图像。
$ concurrentImageDownloader.py
Downloading Image from https://picsum.photos/200/300
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Total Execution Time -1.1606624126434326
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