トップ 12 のリアルタイム プロジェクトと初心者向けのアイデア

Python は、機械学習アプリケーション、Web 開発、その他の実際のアプリケーションで広く使用されている汎用の高水準プログラミング言語です。 幅広い組み込みモジュール、読みやすい構文、およびコミュニティ サポートにより、学習するのに優れたプログラミング言語となっています。

Python リアルタイムプロジェクトに取り組むことで、将来他の優れたプロジェクトを構築するのに役立つ可能性のある関連ツールやテクノロジに慣れることができます。 実験の範囲を広げる Python ライブラリ、環境、最先端の開発ツールについて学びます。

基礎を強化し、ポートフォリオを磨く、Python での簡単なリアルタイム プロジェクトを見てみましょう。

1) Python の数当てゲーム

この小さくて楽しい Python プロジェクトでは、1 から 100 までの乱数を生成します。乱数を生成した後、ユーザーはそれを推測できます。 ユーザーが正しく推測すれば勝ちです。 それ以外の場合、プロジェクトは推測が非常に低いか高いかを通知します。 ユーザーが負けた場合、乱数を推測する別の機会が得られます。

2) Python パスワード ジェネレーター

このプロジェクトは、さまざまな長さと複雑さのレベルのパスワードを作成する方法を学習するのに役立ちます。 また、それらを安全に保存する方法も伝えます。 このプロジェクトは、Python の基礎を学び、コーディング スキルを磨くのに役立ちます。

Python で「for ループ」を使用して、パスワード ジェネレータを作成できます。 ループは、数字、英数字、および句読点をランダムに選択して、パスワード文字列を作成します。 さらに、ループの繰り返し回数を示すパスワードの長さを設定できます。 ネストされた for ループを使用すると、パスワード ジェネレーターを改善して複数のパスワードを作成するのに役立ちます。

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3) Python のデスクトップ通知アプリ

締め切りに遅れないようにしたい場合は、Desktop Notifier アプリが最高の Python リアルタイム プロジェクトの 1 つです。 やることリストを追跡し、すべての重要な締め切りを思い出させてくれます。 タスクの期限が来るたびにデスクトップに通知を表示するシンプルなアプリを作成する必要があります。

プロジェクトに取り組んでいる間、リモート API からデータを取得するための Python リクエスト モジュールを学習します。 また、Python py-notifier モジュールを使用して通知を表示する方法と、Python Pillow モジュールを使用して画像を作成する方法も学習します。

4) Python でチャットボットを作成する

チャットボットはリアルタイムのカスタマー サポートを提供し、多くの組織で価値ある資産として知られています。 このプロジェクトは、数行のコードを使用して自己学習チャットボットを作成およびトレーニングするのに役立つチャットボット ライブラリの基礎を提供します。

チャットボットを学習してトレーニングしたい場合、これは最も適したリアルタイム プロジェクトになる可能性があります。 コマンドライン チャットボットを開発およびトレーニングして、応答をパーソナライズする方法を学習します。 さらに、正規表現を使用してチャット エクスポートでデータ クリーニングを実装する方法も学習します。

5) Python と PyQt を使用して GUI デスクトップ電卓を作成する

モバイルおよび Web アプリケーションは、ソフトウェア開発市場を支配しています。 ただし、従来のグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) デスクトップ アプリを使用する需要は依然としてあります。 このプロジェクトでは、PyQt、wxPython、Tkinter、PySide などの Python ライブラリを使用する必要があります。

PyQt と Python を使用して GUI を開発する方法を学習します。 アプリのロジックを使用すると、ユーザーのイベントをアプリの GUI に接続するのに役立ちます。 さらに、適切なプロジェクト レイアウトを通じて PyQt アプリを管理する方法を学習します。

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6) Python を使用してメモリ パズル ゲームを作成する

Python プログラミングを使用して、物事を覚えるのに役立つインタラクティブな記憶パズル ゲームを作成できます。 このプロジェクトに取り組むには、Python および Pygame モジュールの基本的な理解が必要です。

プレイヤーはタイルをクリックして公開します。 2 つの同じようなタイルが公開されると、スコアが増加します。 このゲームを完了するには、図形のすべてのペアを開示する必要があります。 ゲームが完了すると、ゲームを完了するために必要な移動数が画面に表示されます。

7) Python でインタラクティブなクイズ アプリケーションを作成する

Web ベースのクイズ アプリを使用すると、ユーザーはクイズの質問に回答し、回答に対するフィードバックを得ることができます。 アプリケーションはユーザーの進行状況を追跡し、最後に回答を表示します。 このプロジェクトに取り組みながら、対応するデータ ファイルにデータを保存する方法、ユーザーと対話する方法、アプリの使いやすさを向上させる方法を学びます。 アプリをよりユーザーフレンドリーで興味深いものにするために、さらに機能を追加できます

8) Python でタイピングテスターを作成する

このプロジェクトには、フォントのテストと修正を支援する一連のスクリプトが含まれています。 プロジェクトはフォント ファイルで動作するように作成されているため、システムにフォント ファイルをインストールする必要があります。 このプロジェクトは、ユーザーがタイピングを練習するのに役立ちます。 提供されたランダムな英単語に基づいて、ユーザーは英単語を間違いなく正しく入力する必要があります。 タイピングの正確さは、正しく入力された単語の数と、タイピングを完了するのに必要な時間に基づいて測定されます。

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9) Python と Pygame を使用して小惑星ゲームを作成する

Pygame モジュールと Python スキルを使用して、基本的なゲームから高度なゲームを作成できます。 このプロジェクトには、Asteroids ゲームのクローンの作成が含まれます。 このゲームでは、宇宙船を操作して小惑星を発射する必要がある場合があります。 すべての小惑星を撃つと勝ち、宇宙船が小惑星に衝突すると負けます。 このゲームでは、1 つの宇宙船が左右に回転し、前方に加速することもできます。

このプロジェクトに取り組みながら、次の側面を学びます。

• 画像をアップロードして画面に表示する
• ゲームを制御するためのユーザー入力の制御
• ゲームロジックに従ってオブジェクトを移動する
• オブジェクト間の衝突の識別
• 関連する音を鳴らす
• 画面上のテキストのデモンストレーション

10) Python で画像認識アプリを作成する

これは、最も汎用性の高いリアルタイム プロジェクトの 1 つです。 これは、画像認識テクノロジが、顔の検出、ビデオまたは画像内の人物の認識、ビデオまたは画像内のオブジェクトおよびシーンの検出、ビデオまたは画像内のテキストの検索など、さまざまなシナリオで使用されているためです。このアプリは、画像処理アルゴリズムとコンピューター ビジョンを使用して、画像内のオブジェクトを識別し、オブジェクトの名前をユーザーに指定します。

このプロジェクトで作業するには、Keras、Matplotlib、OpenCV-Python、Tensor Flow、Numpy などのライブラリをインポートする必要があります。 Matplotlib を使用してデータの視覚化を構築するだけでなく、Tensor Flow を使用して画像認識アプリケーションのデータ分析も管理します。

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11) PythonでDiscordボットを作る

Python でゲーム プロジェクトを開発する場合、コミュニケーションとゲーム コミュニティは不可欠です。 Discordは、これらをすべて含むパッケージでサポートしています。 Discord は、ゲーマー向けのテキストおよび音声コミュニケーション プラットフォームです。

このプロジェクトは、有名なチャット アプリケーション、つまり Discord のボットを開発するのに役立ちます。 Python プログラミングと Discord API の基礎知識が必要です。 discord.py ライブラリを使用します。 Python コーディングに夢中になる前に、アカウント、アプリケーション、ボット、ギルドなど、いくつかの Discord コンポーネントを作成する必要があります。

最初のステップは、Discord アカウントと Discord アプリを作成することです。 その後、プロジェクトは Discord API キーを取得して使用し、ボットを開発します。 ボットは Discord サーバーに追加されます。 最後に、プロジェクトはボットをコーディングし、音楽の再生、メッセージへの応答などのさまざまなタスクを実行させます。

12) Python での Netflix データ分析

このプロジェクトは Python ツールを使用して、データ分析用の直感的なインターフェイスを提供します。 これには、Data Analysis Toolkit (DAT)、Data Exploration Toolkit (DET)、および Visualization Toolkit (VIT) の 3 つのモジュールが含まれます。 これらのモジュールは、JupyterLab 拡張機能を持つ Jupyter ノートブックで開発されています。

最初のステップは、データセットと必要なすべての Python ライブラリをインポートすることです。 Netflix データを分析するには、Netflix のコンテンツ レーティングの分類を確認する必要があります。 続いて、Netflixでの制作動向を分析します。

取り除く

これらの単純な Python プロジェクトに取り組むことで、Python の基本が強化され、将来役立ついくつかの新しいスキルが身に付きます。 時間と労力を最大限に活用できるように、興味のあるリアルタイム Python プロジェクトを必ず選択してください。

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