какие приложения можно написать на python
Реальные примеры приложений на Python и PyQT: от косынки до веб-браузера
Авторизуйтесь
Реальные примеры приложений на Python и PyQT: от косынки до веб-браузера
PyQt — набор «привязок» графического фреймворка Qt для языка программирования Python, выполненный в виде расширения Python. В нашей недавней статье мы рассмотрели создание простого приложения с использованием PyQt в связке с Qt Designer. Однако простым приложением функциональность PyQT не ограничивается. С его помощью можно создать приложения, начиная с привычного всем калькулятора и заканчивая веб-браузером. В этой статье мы рассмотрим 15 небольших десктопных приложений, написанных на Python с помощью PyQt. Приложения являются примерами использования разных частей фреймворка Qt, включая продвинутые виджеты, мультимедиа и другое. Исходники есть в этом репозитории на GitHub, так что спокойно скачивайте, изменяйте, экспериментируйте — в общем, делайте с ними всё, что душе угодно (в рамках лицензии MIT).
MooseAche
Пример веб-браузера, разработанного с помощью Python и Qt. Модуль QtWebEngineWidgets, представленный в Qt 5.6, даёт возможность просматривать веб-страницы в одном окне и использовать привычные элементы управления.
Mozzarella Ashbadger
Mozarella Ashbadger — революция среди браузеров! Возвращайтесь на вкладку назад и вперёд! Печатайте страницы! Сохраняйте файлы! Воспользуйтесь справкой! Любые совпадения с другими браузерами совершенно случайны.
Moonsweeper
Исследуйте таинственную поверхность луны Q’tee, но остерегайтесь пришельцев-аборигенов.
Moonsweeper — игра-головоломка, основанная на известном «Сапёре». Цель игры — исследовать поверхность вокруг зоны приземления вашего космического корабля, избегая встречи со смертоносными пришельцами расы B’ug. Детектор пришельцев подскажет, сколько ксеноморфов находится поблизости.
No2Pads
Простой клон Блокнота, написанный с помощью QTextEdit для поддержки более-менее всего необходимого функционала. Приложение умеет открывать, сохранять и печатать текстовые файлы.
Calculon
Простой калькулятор, интерфейс разработан в Qt Designer, а операции реализованы с помощью стека.
Megasolid Idiom
Текстовый редактор для ваших скучных документов без форматирования. Дополнение к блокноту, опять с использованием QTextEdit, но уже с богатыми возможностями редактирования текста.
NSAViewer
Приложение, которое позволяет делать снимки с помощью веб-камеры. Для взаимодействия с веб-камерой используется модуль QtMultimedia. Кроме того, имеется поддержка нескольких камер.
Failamp
Простое приложение для прослушивания аудио и просмотра видео-файлов с поддержкой плейлиста. Для работы с воспроизведением и плейлистом используются QtMultimedia и QtMultimediaWidgets.
Brown Note (QtDesigner)
Это приложение позволяет создавать временные записки на рабочем столе. Записки хранятся в базе данных SQLiteTake.
Piecasso (QtDesigner)
Проявите свою творческую натуру с PieCasso — единственным приложением для рисования со встроенными рисунками пирога.
Piecasso — клон Paint из Windows 95 с несколькими новыми функциями и вырезанными старыми. В программе доступны стандартные инструменты вроде кисти, карандаша, заливки, распылителя и множество фигур.
7Pez (QtDesigner)
Распаковывайте архивы с помощью кота. Перетащите архив на кота и нажмите на его голову, чтобы распаковать архив в той же папке.
Translataarrr (QtDesigner)
Переводчик с любого языка, поддерживаемого Google Translate, на пиратский. В приложении используются API для funtranslations.com и неофициальная обёртка над Google Translate для перевода на английский с других языков.
Raindar (QtDesigner)
Приложение, показывающее прогноз погоды в выбранном городе. Данные для прогноза берутся через API для OpenWeatherMap.
Doughnut (PyQtGraph)
Это приложение с помощью API для Fixer позволяет отслеживать курсы валют. По умолчанию отображаются курсы за последние полгода.
Ronery (QGraphicsScene)
Клон игры «Косынка» с Ким Чен Иром на рубашке карт. На внешнем виде различия между играми заканчиваются. В Ronery для работы с игровым полем используется QGraphicsScene.
12 идей проектов на Python, которые украсят ваше портфолио
Перевод статьи «12 Unique Python Project Ideas for Your Resume».
Чтобы получить достойную работу в IT, пригодится профильное образование и диплом. Но далеко не все разработчики заканчивали вуз. Работу можно найти и благодаря собственным навыкам, доказательством которых служат личные проекты. Причем проекты — мера куда более объективная, чем диплом.
В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей.
«Проект закончен лишь тогда, когда он начинает работает на тебя, а не ты на него», — Скотт Аллен
1. Умный ассистент
Ассистент — хороший проект. Благодаря ему интервьюер поймет, насколько вы хороший питонист: знаете, как правильно использовать ресурсы и создавать из них что-то полезное.
Чтобы создать ассистента, не нужно быть специалистом в области разработки на Python. Вы можете сделать это с помощью доступных пакетов.
Для реализации подобного проекта вы можете использовать, например, Pyttsx3 для распознавания текста. А с помощью модуля os можно добавить функции вроде проигрывания музыки, запуска приложений, поиска по Википедии и т. д. Но запомните одно правило: «одна библиотека — одна функция».
Также вы можете расширить функционал своей программы, добавив агрегатор веб-страниц или автоматизацию рутинных задач. К примеру, можно добавить скрипт, который будет скрапить результаты поиска Google. Все это вы можете включить в функционал вашего ассистента, чтобы проект смотрелся внушительнее.
У этого проекта нет конечной точки. Чем больше функций, тем профессиональнее и полезнее ваш ассистент.
2. Веб-сайт
Создать свой сайт для портфолио — тоже хорошая идея. Можно создать «обычный» сайт: платформу для электронных платежей, образовательную платформу или что-то подобное. Но вы можете создать и сайт, который автоматизирует повседневные задачи и может использоваться в реальной жизни.
Например, ваш сайт может принимать список адресов электронной почты и отправлять введенное вами письмо на каждый из них. Или конвертировать PDF-файлы в аудио-файлы.
Наверняка у вас есть множество идей — воплотите их в жизнь.
3. Автоматизатор задач
Этот проект похож на первый, но с упором на автоматизацию.
Вы можете написать программу, автоматизирующую разные задачи. Например, для управления папками и файлами (переименование, удаление, перемещение). Полезным будет и скрипт, выполняющий SEO-действия в вашем блоге. Еще одна идея — скрипт, отправляющий поздравление друзьям на их день рождения.
Во всем этом вам помогут следующие библиотеки: BeautifulSoup (веб-скрапинг), Selenium (автоматизация действий в интернете), win10toast (уведомления Windows), os (менеджмент папок) и т. д.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
4. Игра
Создание игр — кропотливый и времязатратный процесс. Но вы можете создать полнофункциональную игру, и лучше этого ничего не придумаешь.
Игра говорит о своем разработчике многое: о его креативности, собранности. Также качество игры показывает, насколько хорошо разработчик знает концепты программирования и ООП.
Python имеет множество библиотек для создания игр. Вы можете пройти по этой ссылке и выбрать подходящую для вас — ссылка.
5. Разработка модели компьютерного зрения
Компьютерное зрение — тренд 21 века. Каждая компания внедряет компьютерное зрение в свои системы (в каком-либо виде). Существует множество успешных стартапов в данной области.
Если вы реализуете модель компьютерного зрения, вы покажете работодателю, как быстро вы адаптируетесь к новым технологиям.
Компьютерное зрение можно использовать в различных областях. Вы можете создать систему распознавания лиц, распознавания болезней посредством анализа рентгеновских снимков, программу для анализа дорожного трафика.
В экосистеме Python есть множество библиотек, которые помогут помочь вам в этом деле. Одна из лучших — OpenCV.
6. Разработка графического пользовательского интерфейса
Разработка GUI — интересный проект, который вполне можно включить в свое портфолио. Графический интерфейс — это то, что видит пользователь и то, с помощью чего он взаимодействует с вашей программой.
Пройдитесь вокруг дома, зайдите в местные магазинчики, узнайте об их нуждах и создайте программу с GUI, исходя из этих нужд. Запомните: хороший пользовательский интерфейс улучшает впечатление от вашей программы и повышает шансы заработать на ней деньги!
Tkinter — самая популярная библиотека Python для создания GUI. Правда, в ней может быть непросто разобраться, особенно если вы новичок. Но помимо Tkinter существует множество других GUI-библиотек, познакомиться с ними можно по ссылке.
7. Приложение для анализа настроения
Настроение — это наши мысли и чувства. Анализ настроения — это изучение субъективной информации в выражениях. Это сфера обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). С помощью NLP мы можем распределить данные на позитивные, негативные или нейтральные. Для извлечения информации о настроении из текста используются различные техники обработки естественного языка.
Что касается личных проектов, вы можете написать приложение, которое будет определять настроение пользователя по его отзыву. Речь может идти об отзывах о ресторанах, торговых центрах или сайтах — распознавание настроения пользователей пригодится в любой сфере.
Вы можете предсказать, когда компаниям нужно начинать распродажи или предложить новый продукт. Вы поможете компаниям развивать их бизнес, а они вам — развить ваш стартап.
В этом деле вам помогут соответствующие библиотеки, а именно: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP.
8. Поисковый бот
Поисковый бот — это бот, который периодически просматривает сайты и извлекает нужную вам информацию.
Вы можете написать бота, который будет извлекать информацию из интернет-магазинов, сравнивать цену на два товара и возвращать ссылку на самый дешевый вариант. Также ваш бот может постоянно проверять цену на определенный товар и отправлять вам уведомление, когда, например, цена снижается или начинается распродажа.
А если добавить к поисковому боту немного автоматизации, вы получите продукт, который украсит любое портфолио.
Лучшие библиотеки для такого проекта — Beautiful Soup и requests.
9. Бот для алгоритмического трейдинга
Это больше, чем просто проект. Он может принести вам доход. Речь идет о боте, который автоматически продает и покупает акции в зависимости от цен.
Для новичков этот проект может показаться сложным. Если кратко, то вам нужно написать программу, которая получает две цены акций: нынешнюю и предыдущую. Следующий шаг — создание модели машинного обучения, способной предсказать будущую цену. После того, как ваш бот предскажет цену, сравните прогнозируемую стоимость акций с реальной. Если различие небольшое — поверьте в себя и начните торговать!
Этот проект, конечно же, займет много времени. Но если вы с ним справитесь, то точно получите достойную работу.
10. Пакет Python
Пакет Python — это папка с Python-файлами, которые выполняют определенные задачи. Пакеты помогают разработчикам писать меньше кода — нужно лишь импортировать пакет. Каждый пакет Python содержит в себе набор действий, которые выполняются согласно соответствующим инструкциям.
Создавать пакеты не так сложно — вы можете найти соответствующие руководства на YouTube.
11. Мобильное приложение
Считается, что Python не годится для создания мобильных приложений. Это не совсем так. Существует множество библиотек, которые могут помочь вам создать мобильное приложение.
Одна из них — Kivy. Это кроссплатформенная библиотека, с помощью которой можно создавать приложения и для Android, и для iOS.
12. Упрощение анализа данных
Если у вас есть базовые знания в области машинного обучения, вы, наверно, слышали о анализе данных. С него начинается любой проект в области ML.
Если вы принимали участие в проекте, связанном с дата сайенс, вы знаете, какие шаги нужны для подготовки данных для модели машинного обучения. Они одинаковы практически в любой области — обработка отсутствующих значений, категориальных данных или разделение данных на обучающую и тестовые выборки.
Все эти шаги являются общими для всех моделей машинного обучения.
Вы можете создать сайт, который будет принимать набор данных, обрабатывать его и возвращать результат. На таком сайте нужны лишь слайдеры, выпадающие списки и поля ввода.
При создании подобного сайта вы можете использовать библиотеку streamlit. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая была создана для машинного обучения. С ее помощью вы можете писать меньше кода и создавать потрясающие приложения.
Итоги
Все проекты, которые мы обсудили в статье, — лишь идеи. Вы можете их развить или видоизменить до неузнаваемости. При этом каждый из них можно реализовать при минимуме усилий и даже без глубоких знаний.
Популярные проекты на Python
Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования. Он используется в самых разных областях IT, таких, как веб-разработка, машинное обучение, создание приложений и даже геймдев.
Где применяется Python
Python используется в разных областях программирования не просто так. Он прост в изучении, имеет приятный синтаксис и обладает достаточным для решения любых задач набором инструментов.
И хотя он не может потеснить Java и PHP с ведущих мест в веб-разработке, в сфере машинного обучения Python – язык номер один.
Создание приложений
Python можно использовать для разработки десктопных и мобильных приложений, для этого разработано много мощных инструментов. Однако крупные проекты зачастую не пишут только на одном Python полностью.
Python часто используется для разработки отдельных частей приложения, он позволяет создать простую систему моддинга. Благодаря высокой степени модульности, изменение одной части программы может не затрагивать другую.
Возможность встроить в Python код на С/C++ сглаживает проблему низкой скорости работы программ.
Веб-разработка
Python захватил определенную часть сферы, но не может соперничать с такими гигантами, как PHP, Java и Node.js. Для реализации серверной логики они удобнее и мощнее Python.
На Python часто создаются решения, которые имеют узкую направленность. Например, отправку документа с сайта на принтер трудно реализовать на PHP, а Python легко справляется с этой задачей.
Python проигрывает, потому что он является языком общего назначения, PHP – это инструмент, заточенный только под веб-программирование, а Java уже давно используется в вебе.
Машинное обучение
Искусственный интеллект с каждым годом становится лучше, ученые одержимы идеей создать суперкомпьютер, превосходящий человека во всем.
Python стал абсолютным лидером в этой сфере по ряду причин:
Интересные проекты на Python
Разработок много, но не все из них можно назвать успешными, однако есть проекты, заслуживающие внимания. Рассмотрим примеры известных программ, игр и сайтов написанных на Python.
На Python написаны сотни арканоидов, платформеров и других маленьких проектов, но, чтобы оценить возможности языка, следует рассмотреть большие разработки.
Mount and Blade
Такой системы нет ни в одной игре. Стратегия, RPG и экшн — странная, но крутая смесь. Кроме того, на поле боя может быть несколько сотен воинов, управляемых компьютером, такой масштаб впечатляет.
Все скрипты написаны на Python. Игра отлично работает на слабых машинах. Особенность Python — возможность сделать проект модульным. Энтузиасты без проблем могут сделать дополнения для игры, изменить какую-то механику, текстуры и анимации, эти изменения никак не коснутся системных файлов игры.
Battlefield
Battlefield полюбили миллионы человек. Не стоит думать, что игра полностью написана на Python. Разработчики использовали его для создания некоторых скриптов, серверной части игры и её логики.
Игра вышла в 2005 году и имела подходящие для компьютеров того времени системные требования. Использование Python позволило ускорить разработку и не повлияло на производительностью
EVE Online
Как и в случае с Battlefield, в EVE Online Python использовался для создания игровой логики и управления серверной частью игры.
Разработчики использовали улучшенную версию интерпретатора, которая называется stackless python. Так как это ММО, сервер может обрабатывать миллионы запросов, и stackless python отлично справляется с этим.
Sims 4
Sims – это самый известный симулятор жизни.
Игра была на слуху около 4 лет, освещалась на различных событиях, занимала топы и, конечно, успешно продавалась. Чтобы дать игрокам больше контента и возможностей, разработчики использовали Python для реализации игрового моддинга, что позволило без проблем расширять игру с помощью дополнительного контента.
Civilization 4
Про цивилизацию слышал каждый геймер. Это глобальная пошаговая стратегия, сочетающая в себе дипломатию, развитие и войну.
Разработчики не ограничились использованием Python для реализации каких-то частей проекта, они написали на нём практически всю игру.
Программы
BitTorrent
Популярный торрент-клиент, которым пользуются миллионы людей, был полностью написан на Python.
Примечание: 6 версия программы была переписана на C++.
Blender
Это программа для работы с 3D графикой, способная соперничать с такими гигантами, как Maya и 3DMax.
Пользователь получает возможность создавать трехмерные модели, анимацию, а также видео и игры.
Главное преимущества программы заключается в том, что она распространяется бесплатно. Blender постоянно улучшается, дополняется с помощью различных расширений, получает все больше поддержки в виде видео-уроков и обучающих статей.
Python используется для создания логики, импорта и экспорта, автоматического выполнения задач и работы инструментов.
GIMP является редактором растровой графики 
и, частично, векторной графики.
Он является единственной достойной заменой Adobe Photoshop в системе Linux и установлен на большинстве дистрибутивов по умолчанию.
Python использовали для создания фильтров, дополнительных модулей, некоторых скриптов.
Программа, которая использует метод интервальных повторений, чтобы пользователь мог легко запомнить нужную информацию (новые слова, формулы, ответы на тесты и другое).
Calibre
Любимое приложение каждого, кто читает много книг.
Программа позволяет просматривать, конвертировать и редактировать книги различных форматов, кроме того она поддерживает прямую работу с различными электронными книгами.
Искусственный интеллект
Python — лидер в сфере машинного обучения. Он может быть как основным языком проекта, так и использоваться в отдельных модулях.
Наиболее популярными являются ИИ, работающие с фотографиями и видео (поиск по фото, редактирование видео и фото, сопоставление различных фото и так далее). Программисты даже могут научить компьютер определять эмоциональное состояние человека по фотографии, хотя есть еще некоторые проблемы, связанные с индивидуальными особенностями мимики разных людей.
Обилие библиотек позволяет без проблем создавать ИИ, способные ориентироваться в пространстве, принимать решения, выполнять задачи, недоступные человеку.
Одним из новейших искуственных интеллектов, написанных на Python, является AlphaStar – искусственный интеллект для Starcraft 2.
Разработчики использовали PySC2 — инструменты, написанные на Python специально для SC2.
Сложность заключается в том, что компьютеру нужно делать и оценивать много вещей: разведывать противника, определять его стратегию, подстраивать свою игру под неё, принимать оптимальные решения по передвижению армии и многое другое.
AlphaStar показал поразительные результаты, он обыграл одного из лучших игроков мира.
Сайты
Для работы с сайтами используют обычно фреймворк Django, превращающий Python в язык для веб-программирования.
Это самая популярная поисковая система в мире.
Каждый день через сервера Google проходит огромный объем трафика, который обрабатывается и направляется с помощью Python.
YouTube
Это сайт, где пользователи могут загружать и смотреть видеоролики.
Он известен каждому пользователю интернета и ежедневно собирает миллиарды просмотров.
Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.
Популярная социальная сеть, которая используется людьми, чтобы делится историями из жизни, фотографиями, мыслями и так далее.
Всё, что связано с картинками (поиск, постинг, просмотр) обрабатывается кодом на Python.
Потенциал Python в крупных проектах
Python часто используют для прототипирования программ, позже они переписываются на другие языки программирования. Это очень удобно, потому что разработка таких прототипов очень быстрая, также она помогает понять, как будет выглядеть программа. На другой язык проект переписывается из-за низкой скорости выполнения кода на Python.
Да, этот язык можно использовать во всех крупных проектах, как инструмент для создания прототипов, но как насчет применения в финальной версии?
Если не рассматривать машинное обучение, и брать программы, которым жизненно важна скорость выполнения, то вряд ли для Python найдется место. Однако часто практикуется гибрид разных языков, например, Python и C++. Такой подход позволяет достичь и высокой скорости разработки и высокой скорости выполнения программы. На Python пишется большая часть кода, а на C++ лишь те участки, которые сильно влияют на скорость выполнения (например, функция по обработке и передаче большого количества данных в единицу времени).