Hướng dẫn automation projects using python - các dự án tự động hóa sử dụng python

Dự đoán máy học

Học máy là một lĩnh vực công nghệ khổng lồ, cả về phần mềm và phần cứng. Các ứng dụng của nó trải rộng trên hầu hết mọi khu vực công nghiệp và thương mại. Bây giờ Python thường được sử dụng để thực hiện các mô hình và thuật toán học máy.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng để giải quyết các vấn đề học tập của máy là:

• Numpy - Numpy bổ sung hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều, cùng với một bộ sưu tập các chức năng toán học rộng lớn để hoạt động trên các mảng này.
• PANDAS - PANDAS được biết là cung cấp các cấu trúc dữ liệu và hoạt động hoạt động theo hướng thao tác các bảng số và chuỗi thời gian.
• Scikit-Learn-Scikit-Learn là một thư viện học máy cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau, bao gồm các máy vectơ hỗ trợ và các thuật toán khác.
• TENSORFLOW - TensorFlow cũng là một thư viện để học máy. Nó có thể được sử dụng trên một loạt các nhiệm vụ nhưng tập trung vào đào tạo và suy luận của các mạng lưới thần kinh sâu.

Một số lĩnh vực ứng dụng nơi tự động hóa Python được sử dụng rộng rãi:

• Các ngành công nghiệp - Các ngành công nghiệp đã sử dụng máy móc trong một thời gian dài, nhưng với việc giới thiệu các máy "thông minh", Python đã được sử dụng trong các máy móc và thiết bị công nghiệp.
• Bệnh viện - Bệnh viện sử dụng thiết bị y tế tiên tiến để theo dõi các điều kiện cơ thể khác nhau. Các máy mới hơn có thể đề xuất các hành động dựa trên các tình huống cụ thể và cần phải có lập trình Python.
• Máy bay không người lái - Máy bay không người lái đã trở nên phổ biến gần đây, và chúng chủ yếu được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo, được cung cấp bởi Python.

Rút trích nội dung trang web

Scraping Web là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng để trích xuất một lượng lớn dữ liệu từ các trang web và ứng dụng web và Python là ngôn ngữ tiếp theo để quét web.

• Súp đẹp là một thư viện Python được sử dụng phổ biến để phân tích các tài liệu HTML và XML.
• Nó tạo ra những cây phân tích giúp trích xuất dữ liệu một cách dễ dàng.
• Nó sẽ giúp các thư viện selen và gấu trúc được cài đặt cùng với súp đẹp để dữ liệu có thể được cấu trúc phù hợp và sẵn sàng để sử dụng tiếp.

Dữ liệu được trích xuất từ ​​một trang web thường được lưu trữ trong một tệp cục bộ trên máy tính hoặc trong cơ sở dữ liệu dưới dạng bảng.

Giá của thị trường cổ phiếu và tiền điện tử tăng lên và xuống thường xuyên, vì vậy Python được sử dụng để theo dõi và dự đoán thị trường đầu tư có lợi nhuận. & NBSP;

Mặc dù các thị trường không ổn định, tự động hóa Python có thể cung cấp một xu hướng để mua hoặc bán tốt hơn.

• LSTM (Bộ nhớ ngắn hạn dài) là một kiến ​​trúc mạng thần kinh tái phát nhân tạo được sử dụng phổ biến cho các ứng dụng như dự đoán thị trường chứng khoán.
• Các mô hình LSTM rất mạnh mẽ, đặc biệt là để giữ lại bộ nhớ dài hạn và do đó có thể cung cấp xu hướng sử dụng một lượng lớn dữ liệu.

Một khoản đầu tư đầy đủ thông tin có thể đi một chặng đường dài, và đó là nơi mà các bộ theo dõi giá cổ phiếu tự động xuất hiện, tất nhiên, được cung cấp bởi Python.

Chatbot

Chatbots đang ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt là trong các lĩnh vực kinh doanh và thương mại điện tử, nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng vượt trội cho người mua.

Chatbots thường được phát triển bằng các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên như NLTK, Spacy, v.v ... Các thư viện này có thể mất hàng trăm ngàn câu và sau đó tạo một câu mới như một câu trả lời cho một câu hỏi.

• Chatbots là dịch vụ hỗ trợ khách hàng tự động được cung cấp bởi Python.
• Chúng từng chỉ dựa trên văn bản, nhưng bây giờ ngày càng có nhiều chatbot cung cấp hỗ trợ bằng giọng nói với sự tiến bộ của các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên Python.

Quản lý tập tin

Python được sử dụng để quản lý tệp tự động - tạo, xóa, đổi tên và các hoạt động tệp khác. Một số ít các tập lệnh Python có thể tự động thực hiện các hoạt động quản lý tệp toàn diện hoặc tại một thời gian theo lịch trình.

• Các tập lệnh Python được sử dụng để thực hiện các hoạt động quản lý tệp, trên cùng một hệ thống tập tin hoặc từ xa.
• Chúng là công cụ khi các tệp phải được sửa đổi qua mạng bằng một số công nghệ API.

Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu là một quá trình biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích bằng khoa học dữ liệu và phương pháp thống kê.

• Các thư viện Python như Numpy và Pandas được sử dụng để hiểu được dữ liệu trích xuất thô từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm một tệp cục bộ hoặc một trang web trên Internet.
• Các mô hình ML như hồi quy và phân loại được áp dụng thêm cho dữ liệu có cấu trúc để đưa ra một số kết quả.

Các công ty lớn thường sử dụng khai thác dữ liệu để biến dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa và hiểu rõ hơn.

Gửi email và văn bản nhắc nhở

Python thường được sử dụng tại nơi làm việc để tự động hóa và lên lịch gửi/nhận email và văn bản.

• Gói Python - Email, Smtplib, được sử dụng để gửi email chỉ bằng Python.
• Bạn có thể biến một nhiệm vụ tốn thời gian thành một tác vụ tự động/theo lịch trình.

Email và văn bản thường được tự động hóa hoặc lên lịch, trong số các nhiệm vụ khác trong một nhóm, để tập trung vào các nhiệm vụ phát triển hơn nữa. Điều này làm tăng năng suất và khuyến khích quản lý thời gian tốt hơn trong một nhóm.

Cập nhật các tấm excel tự động

Bảng tính thường được sử dụng để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Đi qua và chỉnh sửa hàng ngàn ô dữ liệu trong bảng tính có thể gây khó khăn và vì vậy Python cũng được sử dụng để chỉnh sửa bảng tính bằng cách sử dụng các tập lệnh Python.

• Python cung cấp một mô -đun cho phép các chương trình Python của bạn đọc và sửa đổi các tệp bảng tính Excel, và không chỉ là bảng tính Excel, mà các định dạng khác cũng giống như các tờ OpenOffice hoặc Tờ văn phòng Libre, hoặc bất kỳ bảng tính nào.
• Excel là một ứng dụng bảng tính phổ biến của Microsoft, nhưng có nhiều lựa chọn thay thế trong trường hợp bạn không muốn trả tiền cho nó.
• OpenPyXL là một mô -đun dựa trên Python mà bạn có thể cài đặt để làm việc với bảng tính Excel và tự động hóa các tác vụ bằng Python.
• Các tờ Excel có thể gây khó khăn, đặc biệt là khi có rất nhiều dữ liệu trong bảng tính.
• Python giúp tự động hóa việc lọc dữ liệu dựa trên các yếu tố được chỉ định tùy thuộc vào kiểu dữ liệu.
• Python cung cấp CRUD (Tạo Xóa cập nhật), cùng với các tính năng khác trên bảng tính Excel.

Điền vào các biểu mẫu trực tuyến

Điền vào các biểu mẫu trực tuyến có thể mệt mỏi, nhưng bạn nên làm gì khi phải lấp đầy hàng ngàn hình thức tương tự? Cách tốt nhất là viết một tập lệnh Python có liên quan cho biểu mẫu cụ thể đó và để nó điền vào tất cả các biểu mẫu tự động.

• Python được sử dụng để điền vào các biểu mẫu trực tuyến tự động.
• Bất kỳ tập lệnh Python phù hợp nào cũng có thể trích xuất dữ liệu từ một tệp và điền vào một biểu mẫu trực tuyến tương đương.
• Bạn có thể tự động hóa các biểu mẫu trực tuyến như Google Forms hoặc các biểu mẫu đăng ký / đăng nhập khác.
• Sử dụng các tập lệnh Vanilla Python, các biểu mẫu có thể được gửi mà không cần bất kỳ sự can thiệp của người dùng.

Bạn cần cung cấp dữ liệu tương đương với những gì được yêu cầu để điền vào một biểu mẫu cụ thể trên Internet. Ví dụ: nếu một biểu mẫu Google cụ thể có các trường về tên, tuổi và giới tính, một tập lệnh Python nên được viết chính xác để lấp đầy các trường đó.

Internet của mọi thứ

Internet of Things là mạng lưới những thứ vật lý được nhúng với một số phần mềm, cảm biến và các công nghệ khác giúp chúng kết nối với các thiết bị khác trên mạng.

• Python cung cấp các mô -đun khác nhau để phát triển các dịch vụ và ứng dụng cho nhiều thiết bị IoT như Arduino, Raspberry Pi, v.v.
• Các gói như MRAA, ổ cắm, MySQLDB và các gói khác được sử dụng phổ biến cho các ứng dụng IoT.
• Python được sử dụng làm ngôn ngữ chính cho IoT vì cú pháp nhỏ gọn và tốc độ chạy nhanh.
• Các ứng dụng IoT trải rộng trên các lĩnh vực khác nhau, như thiết bị thông minh, thiết bị đeo, v.v.
• Khái niệm cuối cùng là một "thế giới kết nối" hơn bao giờ hết.

Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã đề cập đến 10 ý tưởng dự án tự động hóa Python phổ biến nhất. .

Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm là ý tưởng dự án Python có xu hướng nhất được thực hiện trong các lĩnh vực khác nhau. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngôn ngữ học tính toán, phân tích văn bản và sinh trắc học để xác định một cách có hệ thống, trích xuất và nghiên cứu các trạng thái tình cảm và thông tin cá nhân. Chúng tôi sử dụng kỹ thuật này trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như thương mại điện tử và hệ thống đánh giá/thăm dò ý kiến.

• NLTK: Mô -đun Python NLTK nhằm mục đích cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh cho vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NLTK giúp tất cả mọi thứ từ phân tách các câu từ các đoạn văn, tách các từ, nhận ra phần của lời nói của những từ đó, làm nổi bật các chủ đề chính và sau đó cho phép máy hiểu tất cả những gì về văn bản.
• Scikit-Learn: Scikit-Learn là một thư viện máy học có tính năng phân loại, hồi quy và thuật toán phân cụm khác nhau, bao gồm các máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, K-Means và DBSCAN. Nó cũng được thiết kế để kết hợp với các thư viện Python như Numpy và Pandas.

Phân khúc khách hàng

Phân khúc khách hàng đề cập đến quá trình chia khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc điểm hoặc tính năng chung để các công ty có thể có xu hướng cho mỗi nhóm một cách hiệu quả và phù hợp.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng để phân khúc khách hàng là:

• Numpy: Numpy là một thư viện Python bổ sung hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều, cùng với một bộ sưu tập lớn các chức năng toán học cấp cao để hoạt động trên các mảng này.
• Pandas: Pandas là một thư viện Python để thao tác và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu và hoạt động để thao tác các bảng số và chuỗi thời gian.
• Scikit-Learn: Scikit-Learn là một thư viện máy học có tính năng phân loại, hồi quy và thuật toán phân cụm khác nhau, bao gồm các máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, K-Means và DBSCAN. Nó cũng được thiết kế để kết hợp với các thư viện Python như Numpy và Pandas.
• Matplotlib: Matplotlib là một thư viện Python được sử dụng để vẽ biểu đồ và đồ thị từ dữ liệu dẫn xuất.

Phát hiện đối tượng

Phát hiện đối tượng là một phương pháp tầm nhìn máy tính và một ý tưởng dự án Python phổ biến cho phép chúng ta xác định và xác định vị trí các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video. Chúng ta có thể sử dụng kỹ thuật này cho các nhiệm vụ khác nhau: để đếm các mục trong một cảnh và xác định và theo dõi các vị trí chính xác của chúng trong khi ghi nhãn chính xác chúng.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng để phát hiện đối tượng là:

• Tensorflow: Tensorflow là một thư viện Python phổ biến được sử dụng để học sâu. Nó có thể được sử dụng trên các nhiệm vụ khác nhau nhưng chủ yếu tập trung vào đào tạo và suy luận về việc học sâu và mạng lưới thần kinh.
• OpenCV: OpenCV (Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở) là một thư viện Python nguồn mở được sử dụng để học máy và tầm nhìn máy tính. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng tầm nhìn máy tính và tăng tốc nhận thức máy trong các sản phẩm thương mại. & NBSP;
• Keras: Keras là một thư viện nguồn mở cung cấp giao diện Python cho các mạng thần kinh nhân tạo. Kera được sử dụng để hỗ trợ nhiều thư viện học tập và học sâu, nhưng vì phiên bản 2.4, nó chỉ hoạt động như một giao diện cho thư viện TensorFlow.

Twitter bot

Một bot Twitter có thể kiểm soát và quản lý tài khoản Twitter thông qua API Twitter. Bot có thể tự chủ thực hiện tất cả các nhiệm vụ có thể như tweet, tweet lại, thích, theo dõi, bỏ theo dõi, trong số những người khác.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho Twitter bot là:

• Tweepy: Tweepy là một thư viện Python để truy cập API Twitter. Thư viện này cho phép Python giao tiếp với nền tảng Twitter và sử dụng API của nó.
• Tkinter: Tkinter là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để phát triển GUI (giao diện người dùng đồ họa). Nó là một giao diện tiêu chuẩn cho bộ công cụ GUI TK được vận chuyển với Python. Tkinter là cách nhanh nhất và dễ nhất để tạo các ứng dụng GUI.

Web-Crawler

Một trình thu thập thông tin web, thường được rút ngắn thành trình thu thập thông tin, là một bot internet, duyệt một cách có hệ thống web trên toàn thế giới, chủ yếu là để lập chỉ mục web.

Các công cụ tìm kiếm web và một số trang web khác sử dụng các phương thức thu thập thông tin web hoặc tương tự để cập nhật nội dung web hoặc chỉ số của họ của nội dung web của các trang web khác. Web Crawlers sao chép các trang để xử lý bởi một công cụ tìm kiếm, trong đó lập chỉ mục các trang đã tải xuống để người dùng có thể tìm kiếm hiệu quả hơn.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho trình thu thập dữ liệu web là:

• Scrapy: Scrapy là một khung Python bò trên web. Nó cũng có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu bằng API hoặc như một trình thu thập thông tin web có mục đích chung.
• Súp đẹp: Súp đẹp là gói Python để phân tích các tài liệu HTML và XML. Nó tạo ra một cây phân tích cho các trang phân tích cú pháp có thể trích xuất dữ liệu từ HTML, rất hữu ích cho việc quét web.

Chuyển đổi tiền tệ

Bộ chuyển đổi tiền tệ là một ý tưởng dự án Python khác liên quan đến việc phát triển một phần mềm đơn giản hoặc một ứng dụng chuyển đổi một loại tiền tệ thành một loại tiền khác để kiểm tra giá trị tương ứng của nó.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho bộ chuyển đổi tiền tệ là:

• Yêu cầu: Mô -đun yêu cầu cho phép bạn gửi các yêu cầu HTTP bằng Python. Yêu cầu HTTP trả về một đối tượng phản hồi với tất cả dữ liệu phản hồi (nội dung, mã hóa, trạng thái, v.v.).
• Forex: Forex là một tỷ giá hối đoái miễn phí và thư viện Python chuyển đổi tiền tệ. Nó cung cấp một số tính năng như danh sách tất cả các mức giá tiền tệ, giá bitcoin cho tất cả các loại tiền tệ, chuyển đổi số tiền thành bitcoin, v.v. & NBSP;
• Tkinter: Tkinter là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để phát triển GUI (giao diện người dùng đồ họa). Nó là một giao diện tiêu chuẩn cho bộ công cụ GUI TK được vận chuyển với Python. Tkinter là cách nhanh nhất và dễ nhất để tạo các ứng dụng GUI.

Máy tính

Máy tính là dự án hoàn hảo cho những người mới bắt đầu Python để có được bàn tay của họ bị bẩn.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng là:

• Toán học: Python có một mô-đun tích hợp mà bạn có thể sử dụng cho các nhiệm vụ toán học. Mô -đun toán học có một tập hợp các phương pháp và hằng số.
• Tkinter: Tkinter là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để phát triển GUI (giao diện người dùng đồ họa). Nó là một giao diện tiêu chuẩn cho bộ công cụ GUI TK được vận chuyển với Python. Tkinter là cách nhanh nhất và dễ nhất để tạo các ứng dụng GUI.

Xúc xắc cuộn mô phỏng

Dice Rolling Simulator là một dự án Python đơn giản nhưng hiệu quả để giới thiệu trong một bản lý lịch hoặc danh mục đầu tư. Điều này sẽ xây dựng uy tín của việc biết các khái niệm cơ bản của Python.

• Ngẫu nhiên: ngẫu nhiên là một mô-đun Python tích hợp được sử dụng để tạo và làm việc với các giá trị ngẫu nhiên. Ngẫu nhiên cung cấp các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để tạo và điều khiển các biến ngẫu nhiên.
• Tkinter: Tkinter là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để phát triển GUI (giao diện người dùng đồ họa). Nó là một giao diện tiêu chuẩn cho bộ công cụ GUI TK được vận chuyển với Python. Tkinter là cách nhanh nhất và dễ nhất để tạo các ứng dụng GUI.

Oẳn tù tì

Rock Paper kéo là một trò chơi cổ điển và là một dự án Python thú vị cho người mới bắt đầu để có được kiến ​​thức thực tế về Python mà không bị chán.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng là:

• Ngẫu nhiên: ngẫu nhiên là một mô-đun Python tích hợp được sử dụng để tạo và làm việc với các giá trị ngẫu nhiên. Ngẫu nhiên cung cấp các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để tạo và điều khiển các biến ngẫu nhiên.
• Tkinter: Tkinter là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để phát triển GUI (giao diện người dùng đồ họa). Nó là một giao diện tiêu chuẩn cho bộ công cụ GUI TK được vận chuyển với Python. Tkinter là cách nhanh nhất và dễ nhất để tạo các ứng dụng GUI.
• Oẳn tù tì

Rock Paper kéo là một trò chơi cổ điển và là một dự án Python thú vị cho người mới bắt đầu để có được kiến ​​thức thực tế về Python mà không bị chán.

Pygame: Pygame là một bộ mô-đun Python đa nền tảng được thiết kế cho các trò chơi mã hóa. Nó cung cấp đồ họa máy tính và thư viện âm thanh được dự định sẽ được sử dụng với Python.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng là:

• Ngẫu nhiên: ngẫu nhiên là một mô-đun Python tích hợp được sử dụng để tạo và làm việc với các giá trị ngẫu nhiên. Ngẫu nhiên cung cấp các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để tạo và điều khiển các biến ngẫu nhiên.
• Oẳn tù tì
• Oẳn tù tì

Rock Paper kéo là một trò chơi cổ điển và là một dự án Python thú vị cho người mới bắt đầu để có được kiến ​​thức thực tế về Python mà không bị chán.

Pygame: Pygame là một bộ mô-đun Python đa nền tảng được thiết kế cho các trò chơi mã hóa. Nó cung cấp đồ họa máy tính và thư viện âm thanh được dự định sẽ được sử dụng với Python.

TIC Tac Toe

Tic Tac Toe là một tác phẩm kinh điển khác và là ý tưởng dự án Python cuối cùng mà chúng ta thảo luận trong bài viết này. Chúng tôi có thể thực hiện nó bằng cách sử dụng các chức năng toán học được cung cấp bởi Python. Đó là một dự án tuyệt vời để nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của Python.