초보자를 위한 상위 12개 실시간 프로젝트 및 아이디어

Python은 기계 학습 응용 프로그램, 웹 개발 및 기타 실제 응용 프로그램에서 널리 사용되는 범용 고급 프로그래밍 언어입니다 . 광범위한 내장 모듈, 읽기 쉬운 구문 및 커뮤니티 지원을 통해 배우기에 탁월한 프로그래밍 언어입니다.

Python 실시간프로젝트 에서 작업하면 향후 다른 훌륭한 프로젝트를 구축하는 데 도움이 될 수 있는 관련 도구 및 기술에 익숙해집니다.실험 범위를 넓힐 Python 라이브러리, 환경 및 최첨단 개발 도구에 대해 배웁니다.

기본을 강화하고 포트폴리오를 연마할 Python의 간단한 실시간 프로젝트를 살펴보겠습니다 .

1) Python의 숫자 추측 게임

이 작고 재미있는 Python 프로젝트에는 1에서 100 사이의 난수 생성이 포함됩니다. 난수를 생성한 후 사용자는 이를 추측할 수 있습니다. 사용자가 올바르게 추측하면 승리합니다. 그렇지 않으면 프로젝트에서 추측이 매우 낮은지 높은지 알려줍니다. 사용자가 패배하면 난수를 추측할 수 있는 또 다른 기회를 얻습니다.

2) 파이썬 암호 생성기

이 프로젝트는 다양한 길이와 복잡성 수준의 암호를 생성하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다. 또한 안전하게 저장하는 방법을 알려줍니다. 이 프로젝트는 Python 기본 사항을 배우고 코딩 기술을 연마하는 데 도움이 됩니다.

Python에서 'for 루프'를 사용하여 암호 생성기를 만들 수 있습니다. 루프는 숫자, 영숫자 문자 및 문장 부호 문자를 임의로 선택하여 암호 문자열을 만듭니다. 또한 루프 반복 횟수를 나타내는 암호 길이를 설정할 수 있습니다. 중첩된 for 루프를 사용하면 암호 생성기를 개선하여 여러 암호를 생성할 수 있습니다.

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3) Python의 Desktop Notifier 앱

마감일을 놓치지 않으려면 Desktop Notifier 앱이 최고의 Python 실시간 프로젝트 중 하나입니다 . 할 일 목록을 추적하고 중요한 마감일을 모두 알려줍니다. 여기에는 작업 기한이 될 때마다 데스크톱에 알림을 표시하는 간단한 앱을 만드는 작업이 포함됩니다.

프로젝트에서 작업하는 동안 원격 API에서 데이터를 검색하는 Python 요청 모듈을 배웁니다. 또한 Python py-notifier 모듈을 사용하여 알림을 표시하는 방법과 Python Pillow 모듈을 사용하여 이미지를 만드는 방법을 배웁니다.

4) 파이썬으로 챗봇 만들기

챗봇은 실시간 고객 지원을 제공하며 많은 조직에서 가치 있는 자산으로 유명합니다. 이 프로젝트는 몇 줄의 코드를 통해 자가 학습 챗봇을 만들고 훈련하는 데 도움이 되는 Chatbot 라이브러리의 기본 사항을 제공합니다.

챗봇을 배우고 훈련하고 싶다면 이것이 가장 적합한 실시간 프로젝트가 될 수 있습니다.응답을 개인화하기 위해 명령줄 챗봇을 개발하고 훈련하는 방법을 배웁니다. 또한 정규식을 사용하여 채팅 내보내기에서 데이터 정리를 구현하는 방법도 배웁니다.

5) Python 및 PyQt를 사용하여 GUI 데스크톱 계산기 구축

모바일 및 웹 애플리케이션이 소프트웨어 개발 시장을 지배했습니다. 그러나 여전히 기존의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 데스크탑 앱을 사용하려는 수요가 있습니다. 이 프로젝트의 경우 PyQt, wxPython, Tkinter, PySide 등과 같은 Python 라이브러리를 사용해야 합니다.

PyQt와 Python으로 GUI를 개발하는 방법을 배웁니다. 앱의 로직을 사용하면 사용자 이벤트를 앱의 GUI에 연결하는 데 도움이 됩니다. 또한 적절한 프로젝트 레이아웃을 통해 PyQt 앱을 관리하는 방법을 배웁니다.

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6) Python을 사용하여 메모리 퍼즐 게임 만들기

Python 프로그래밍을 사용하여 사물을 기억하는 데 도움이 되는 대화형 메모리 퍼즐 게임을 만들 수 있습니다. 이 프로젝트를 진행하려면 Python 및 Pygame 모듈에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

플레이어는 타일을 클릭하여 공개합니다. 두 개의 유사한 타일이 공개되면 점수가 올라갑니다. 이 게임을 완료하려면 모든 쌍의 모양을 공개해야 합니다. 게임이 완료되면 화면에 게임을 완료하는 데 필요한 이동 수가 표시됩니다.

7) Python에서 대화형 퀴즈 애플리케이션 구축

웹 기반 퀴즈 앱을 통해 사용자는 퀴즈 질문에 답하고 답변에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 응용 프로그램은 사용자의 진행 상황을 추적하고 마지막에 답변을 표시합니다. 이 프로젝트를 진행하면서 해당 데이터 파일에 데이터를 저장하고 사용자와 상호 작용하며 앱의 사용성을 향상시키는 방법을 배우게 됩니다. 앱을 보다 사용자 친화적이고 흥미롭게 만들기 위해 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다.

8) Python에서 타이핑 테스터 만들기

이 프로젝트에는 글꼴을 테스트하고 수정하는 데 도움이 되는 일련의 스크립트가 포함됩니다. 프로젝트는 폰트 파일로 작업하기 때문에 시스템에 폰트 파일을 설치해야 합니다. 이 프로젝트는 사용자가 타이핑을 연습하는 데 도움이 됩니다. 제공된 임의의 영단어를 바탕으로 사용자는 영단어를 오류 없이 정확하게 입력해야 합니다. 올바르게 입력된 단어의 수와 입력을 완료하는 데 필요한 시간을 기준으로 입력 정확도를 측정합니다.

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9) 파이썬과 파이게임을 사용하여 소행성 게임 만들기

Pygame 모듈과 Python 기술을 사용하여 기본에서 고급 게임까지 만들 수 있습니다. 이 프로젝트에는 Asteroids 게임의 클론을 만드는 작업이 포함됩니다. 게임에서 우주선을 조종하고 소행성을 발사해야 할 수도 있습니다. 모든 소행성을 쏘면 이기거나 우주선이 소행성을 공격하면 집니다. 이 게임은 또한 오른쪽과 왼쪽으로 회전하고 앞으로 가속하는 단일 우주선을 특징으로 할 수 있습니다.

이 프로젝트를 진행하면서 다음과 같은 측면을 배우게 됩니다.

• 이미지 업로드 및 화면에 표시
• 게임 제어를 위한 사용자 입력 제어
• 게임 로직에 따라 개체 이동
• 객체 간의 충돌 식별
• 관련 사운드 재생
• 화면에 텍스트 표시

10) Python에서 이미지 인식 앱 빌드

가장 다재다능한실시간 프로젝트 중 하나입니다 .이미지 인식 기술은 얼굴 감지, 동영상이나 이미지 속 사람 인식, 동영상이나 이미지 속 사물과 장면 감지, 동영상이나 이미지 속 텍스트 찾기 등 다양한 상황에서 활용되고 있기 때문이다. 이 앱은 이미지 처리 알고리즘과 컴퓨터 비전을 활용해 이미지에서 개체를 식별하고 개체의 이름을 사용자에게 지정합니다.

이 프로젝트에서 작업하려면 Keras, Matplotlib, OpenCV-Python, Tensor Flow 및 Numpy와 같은 라이브러리를 가져와야 합니다. Matplotlib를 사용하여 데이터 시각화를 구축하는 것 외에도 Tensor Flow를 사용하여 이미지 인식 애플리케이션의 데이터 분석을 관리합니다.

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11) Python에서 Discord 봇 만들기

Python으로 게임 프로젝트를 개발할 때 커뮤니케이션 및 게임 커뮤니티는 매우 중요합니다. Discord는 포괄적인 패키지에서 이를 지원합니다. Discord는 게이머를 위한 텍스트 및 음성 커뮤니케이션 플랫폼입니다.

이 프로젝트는 Discord와 같은 유명한 채팅 응용 프로그램용 봇을 개발하는 데 도움이 됩니다. Python 프로그래밍 및 Discord API에 대한 기본 지식이 필요합니다. discord.py 라이브러리를 사용합니다. Python 코딩에 몰두하기 전에 계정, 애플리케이션, 봇 및 길드와 같은 여러 Discord 구성 요소를 생성해야 합니다.

첫 번째 단계는 Discord 계정과 Discord 앱을 만드는 것입니다. 그 후, 프로젝트는 Discord API 키를 획득하고 사용하여 봇을 개발합니다. 봇이 Discord 서버에 추가됩니다. 마지막으로 프로젝트는 봇을 코딩하고 음악 재생, 메시지 응답 등과 같은 다양한 작업을 수행하도록 합니다.

12) Python에서 Netflix 데이터 분석

이 프로젝트는 Python 도구를 사용하여 데이터 분석을 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 여기에는 DAT(Data Analysis Toolkit), DET(Data Exploration Toolkit) 및 VIT(Visualization Toolkit)의 세 가지 모듈이 포함됩니다. 이러한 모듈은 JupyterLab 확장이 있는 Jupyter 노트북에서 개발됩니다.

첫 번째 단계는 데이터 세트와 필요한 모든 Python 라이브러리를 가져오는 것입니다. Netflix 데이터를 분석하려면 Netflix의 콘텐츠 등급 분류를 살펴봐야 합니다. 그 다음에는 Netflix의 제작 동향을 분석합니다.

테이크아웃

이 간단한 Python 프로젝트에서 작업하면 Python 기본 사항이 강화되고 미래에 도움이 될 몇 가지 새로운 기술이 제공됩니다. 시간과 노력을 최대한 활용할 수 있도록 관심사와 일치하는 실시간 Python 프로젝트를 선택해야 합니다.

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