какие программы можно написать на питоне

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.

Google

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.

Facebook

Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.

Instagram

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).

Источник

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.

Источник

13 проектов для Python-программистов уровня intermediate

Изучение основ Python — прекрасный опыт. Но эйфория от изучения языка постепенно заменяется желанием создать что-то своими руками. И это нормально, но нужны идеи.

Проблема здесь в том, что некоторые проекты либо слишком просты, либо слишком сложны для разработчика среднего уровня. Эта статья — помощь программисту уровня intermediate. Она предоставляет несколько идей проектов, которые могут стать интересным вызовом для вас. Материал адаптирован на русский язык совместно с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python в Skillbox.

Прочитав статью, вы сможете узнать:

Выбор платформы

Сперва необходимо определиться с выбором одной из трех основных платформ — веб, десктоп или командная строка. Хотя, конечно, никто не отрицает возможности работать сразу со всеми тремя.

На Хабре нет смысла объяснять, что такое веб-приложения. Понятно, что оно доступно всегда с любого устройства и состоит из двух основных компонентов — фронтенда и бэкенда. Поскольку в статье речь идет о разработке на Python, то основное внимание уделяется бэкенду. Но фронтенд тоже нужен, поэтому используем знания HTML, CSS и немного JavaScript. Для простого фронтенда этого вполне достаточно.

Еще один вариант — создание и фронтенд- и бэкенд-компонентов на Python с использованием библиотеки anvil. Что касается фреймворков для работы, то можно порекомендовать Django и Flask в качестве одних из самых популярных.

В рамках профессии “Python-разработчик” мы обучаем не только делать веб-приложения, разбираться во фреймворках и библиотеках, но и системному подходу в их создании.

Для создания десктопных приложений на Python существуют специальные библиотеки. Одна из них PySimpleGUI, она хорошо подходит для разработчика среднего уровня. PyQt5 имеет больше возможностей, но потребует и больше времени для изучения.

ПО, которое вы разработаете, будет работать на всех ОС, включая Windows, Linux или Mac. Главное — скомпилировать проект в исполняемый файл для требуемой ОС.

Такие приложения работают в консоли при помощи ввода специальных команд. Эти приложения не имеют GUI, но в большинстве случаев они не менее мощные, чем приложения с графическим интерфейсом. Если хотите улучшить внешний вид консольного приложения, вот пара библиотек: Colorama и Colored. Фреймворки Docopt, Argarse и Click значительно упрощают процесс создания приложений.

Идеи для веб-приложений

Контент нужен всем и всегда. Для того чтобы быть в курсе интересующей темы, нужно мониторить большое количество ресурсов. Один из лучших способов сделать это — создание агрегатора контента, который парсит разные сайты и собирает данные в одном месте.

Примеры хороших контент-агрегаторов:

Во-первых, нужно знать, с каких сайтов вы собираетесь парсить контент. Во-вторых, потребуются библиотеки, включая Requests для отправки HTTP-запросов, а также BeautifulSoup для парсинга и сбора нужной информации.

Неплохо бы еще реализовать агрегацию контента в качестве фонового процесса, с чем могут помочь такие библиотеки, как APScheduler.

После того как мы спарсили контент, его придется где-то хранить, соответственно, нужно использовать базу данных. Можно использовать PostgreSQL для хранения метаданных, Elasticsearch для быстрого полнотекстового поиска по контенту (если это текстовый контент).

А если хотите сделать приятное пользователям, то можно добавить подписку, — и в конце дня все подписчики получат нужную информацию по электронной почте. С этой задачей вам помогут python модули smtplib и email.

В некоторых случаях нужен поиск данных в текстовом документе. Если задача нестандартная, то обычный инструмент поиска не подходит. Поэтому можно создать инструмент, основанный на регулярных выражениях — это и будет Regex Query Tool.

Регулярные выражения дают возможность задавать более общие условия, включая поиск любых дат, записанных в определенном виде. Когда регулярное выражение сопоставляет шаблоны с текстом, оно подсвечивает совпавшие части, сообщая о них пользователю. Соответственно, приложение ищет заданные строки, что гораздо быстрее, чем в текстовых редакторах.

Примеры такого инструмента:

Нужно добиться от приложения получения положительного или отрицательного ответа в ходе поиска. Это может быть «строка найдена» и «строка не найдена», выделенная определенными цветами.

Писать алгоритм с нуля не нужно, для этого можно использовать re- — стандартную библиотеку Python, которая будет возвращать найденные строки или None, если ничего не найдено.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию, которая будет предлагать альтернативные варианты запросов, которые по смыслу похожи на изначальный. Возможно, пользователь просто ошибся в формулировке запроса.

Собственно, здесь все понятно уже по названию проекта. Его предназначение — превращать длинные и неудобные ссылки в короткие и красивые, уменьшая количество символов в URL-адресе.

В поле ввода приложения пользователи будут вводить исходный адрес, получая новый. Для создания сокращенного адреса можно использовать стандартные python модули random и string.

Для того, чтобы ссылки не «умирали» с течением времени, их нужно хранить в базе данных. При поступлении запроса приложение будет проверять, существует ли URL-адрес и перенаправлять на оригинал. Если адреса нет, то будет показываться страница 404.

Чтобы сделать приятное пользователю, стоит использовать настройку генерации URL-адреса, чтобы получалось нечто вроде xyz.com/mysiteURL вместо xyz.com/piojwrURL. Также можно добавить счётчик переходов по ссылке и возможность установки времени жизни ссылки.

Каждый день мы получаем огромное количество информации. Чтобы не забыть необходимое, стоит использовать стикеры и заметки. Проект Post-It Note посвящен созданию небольших напоминалок, которые пользователь может открыть при помощи любого браузера.

Главная задача проекта — предоставление пользователю пространства для наклеивания заметки. У каждого пользователя они свои, поэтому нужны учетные записи. К чужим заметкам доступа быть не должно.

Благодаря Django можно использовать систему аутентификации, не создавая ее с нуля. Кроме того, можно добавить еще и классификацию заметок, что увеличит полезность приложения для пользователей.

Еще одна важная задача — хранение данных каждого пользователя, что не получится реализовать без базы данных. Если вы выберете MySQL, то потребуется модуль MySQLdb или psycopg2-модуль для базы данных PostgreSQL. Если вдруг понадобится иная база данных, можно воспользоваться другими модулями.

Сделать приятно пользователю можно при помощи функции добавления времени для уведомлений.

Задача проекта — помочь пользователю проверить свои знания. Ну а приложение, о котором говорится ниже, позволяет создавать тесты и викторины. В приложении есть администраторы, которые создают тесты, и пользователи, отвечающие на вопросы.

После того, как пользователь прошел тест, приложение показывает итоговую оценку и правильные ответы. Если есть желание, можно ввести систему учетных записей, что позволит хранить результаты разных пользователей.

А значит, нужна и база данных, в которой вся эта информация будет храниться.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно предусмотреть возможность добавлять таймеры в тесты, что сделает прохождение еще более интересным. В качестве последнего штриха стоит предоставить возможность делиться тестами и результатами для пользователей.

Десктопные приложения

Наверное, многие читатели помнят Winamp. А теперь можно создать собственный плеер, который будет ничуть не хуже Winamp.

Вот еще парочка примеров:

Для того, чтобы сделать приложение привлекательным для пользователей, ему нужен симпатичный и удобный интерфейс. Плеер должен отображать данные воспроизводимого файла, включая его название, продолжительность трека и время проигранной части файла в минутах и секундах.

В Python есть библиотеки, которые позволяют работать с мультимедийными файлами. Они также могут обрабатывать не только MP3, но и другие файлы. Эти библиотеки — pygame, pymedia и simpleaudio.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить плейлисты. Для хранения информации понадобится база данных. Модуль sqlite3 отлично подходит для базы данных SQLite. Ее основа — файлы, и в настройке она проще, чем многие другие SQL базы данных.

А еще можно добавить функцию повторения трека и возможность перемешивания треков в плейлистах.

Почему бы и не создать будильник? Свой, собственный, почти ламповый.

Вот примеры проектов:

Главная задача такого приложения — запустить определенный звуковой сигнал или проиграть трек в определенное время. Таким образом, основные компоненты приложения — информация о времени и звуковой сигнал воспроизведения. Приложение должно чекать установленное время и активировать сигнал, когда наступает срок. Для воспроизведения звука можно использовать библиотеку pygame.

У пользователей должна быть возможность редактировать, и удалять напоминания. А приложение должно отображать их все, как активные, так и нет. Для хранения информации потребуется база данных.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно разрешить устанавливать повторяющиеся напоминания, например, время пробуждения для рабочих дней и для выходных. А еще можно добавить возможность откладывания сигнала.

О том, что это такое, знает любой пользователь ПК. Что насчет создания собственного менеджера? С его помощью пользователи получают доступ к управлению файлами и каталогами. Также при помощи файлового менеджера пользователи могут копировать, перемещать и переименовывать файлы и каталоги.

Вот примеры файловых менеджеров:

Главная задача файлового менеджера — предоставить интерфейс для управления файлами. Он должен быть простым и удобным в использовании. Для этого можно воспользоваться PySimpleGUI. Кроме того, библиотеки sys, os и shutil будут весьма полезны для этого проекта. В них присутствуют функции для выполнения действий с файлами в фоновом режиме — то есть, когда пользователь занят другими делами. В приложении файлового менеджера можно установить отображение файлов в виде сетки или списка.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить функцию поиска — пользователи смогут экономить время, а не тратить его на ручной поиск файлов и каталогов. Плюс ко всему, полезной может оказаться функция сортировки файлов — по времени создания, названию или размеру.

Если не учитывать расходы, деньги улетают очень быстро. Трекер дает возможность следить за своими расходами, а также отслеживать их динамику. При помощи такой программы пользователи могут устанавливать свой бюджет и отслеживать расходы для того, чтобы принимать взвешенные финансовые решения.

Для предоставления данных о расходах нужно провести определенный статистический анализ. У приложения, кроме чисто аналитических функций, должен быть хороший интерфейс. С этим поможет PySimpleGUI. Ну а библиотеки PyData, включая Pandas и Matplotlib, помогут с техническими аспектами. В первом случае помощь оказывается с анализом данных, во втором — с построением графиков.

Информацию пользователей можно хранить при помощи SQLite и Python-модуль Sqlite3.

Чтобы сделать приятное пользователю, желательно добавить функцию напоминания внесения расходов. В противном случае человек забывает об этом, а восстановить список трат по памяти — очень сложно.

Приложения для командной строки

Контактов у практически любого современного человека очень много. Для того, чтобы их не терять, помогает адресная книга. Обычно в ней хранится имя, адрес, номер телефона и адрес электронной почты. Можно также создать и софт, который люди будут использовать для хранения и поиска контактных данных. Он всегда будет доступен в командной строке.

Подобных приложений много, но большинство из них имеют графический интерфейс.

Поскольку приложение — консольное, важно настроить команды, которые пользователи будут использовать для ввода контактных данных. Для этого стоит задействовать фреймворки Argparse или Click. С их помощью можно абстрагировать сложные вещи, так что для разработчика достаточно сосредоточиться на коде, который выполняется при вводе команд.

И вот как раз над командами стоит поразмыслить — ведь нужны команды для удаления контактов, обновления книги, вывода всех сохраненных контактов. Требуется еще и изменять контакты в случае необходимости, а также сортировать их.

Для хранения информации, как и в предыдущих случаях, подходит база данных SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит предусмотреть создание резервной копии базы данных, желательно — в облаке. Также стоит предусмотреть идентификацию пользователей, чтобы доступ к контактам не могли получить посторонние.

Проверка доступности сайта

В некоторых случаях сайты, которые нам нужны или принадлежат, могут быть недоступны. Для проверки доступности существуют приложения, которые пингуют ресурсы и рапортуют о недоступности.

Для подключения к ресурсу нужно определить протокол — TCP или ICMP. Для проверки требуется модуль Socket. Благодаря фреймворку, будь то Docopt, Click или Argparse, можно добавлять команды, чтобы пользователь мог взаимодействовать с приложением. У него должна быть возможность запускать приложение, останавливать его и определять интервалы проверки.

Что использовать для хранения данных? Это мы уже знаем — SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию уведомления, например, звуковой сигнал. Уведомление предупредит пользователя об изменении статуса сайта.

Bulk File Rename Tool

В некоторых случаях пользователю нужно дать имена всем файлам в каталоге в соответствии с определенным шаблоном. Например, имена File0001.jpg, File0002.jpg. Ладно, если файлов 3-4, тогда можно сделать все вручную. Но если их тысячи? Тогда приходит на помощь Bulk File Rename Tool.

У приложения должна быть возможность управления файлами, для чего понадобятся библиотеки os, sys и shutil. Пользователи смогут задавать шаблон, под который файлы можно будет переименовывать, с чем поможет модуль regex.

Должна быть и возможность выбора каталога, в котором находятся файлы для переименования.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит реализовать возможность переименования определенного количества файлов. Для этого понадобится сортировка файлов по алфавиту, времени создания файла или его размеру, в зависимости от требований пользователя.

Генератор дерева каталогов

Если каталогов много, иногда возникает необходимость установления связи между ними. С этой задачей справляется генератор древа.

Для этого приложения понадобится библиотека os, она сможет демонстрировать связь между отдельными каталогами. Для создания команд потребуются библиотеки Docopt или Argparse для создания команд. Ну а для придания приложению более удобного вида стоит применить Colored.

Для того, чтобы сделать приятное пользователю, стоит добавить генерацию изображений из древа. Для этого можно использовать библиотеку Pillow.

Источник