如何使Python对我有趣

这篇文章将教我们如何在Python中创建一些有趣的东西，使我们的工作更加有趣。

交易机器人

尽管经济、股票市场和加密货币都在遭受打击，但仍有许多人在获利。

尽管除非你知道自己在做什么，否则不应该将所有的钱都投入到一个交易机器人中，但这是一个有趣的项目，可以让我们学到东西。

人工智能体育博彩软件

虽然目标是预测事件的结果（类似于交易机器人），但解决这个挑战的方法可能会有很大的不同。

与使用时间序列数据的交易机器人不同，这个博彩软件使用的是历史数据，这些数据并不总是时间相关的（例如与股票或加密货币相关的数据）。

网球 是有用的，因为它比足球更公平，足球的比赛结果往往受到球队名单组成的影响。

可以比较网球比赛的许多不同方面，包括球员、球场、场地甚至是赛事或场馆。

下一步是汇编所有可以用于确定比赛结果的数据，或者至少是用于确定比赛赢家的数据，使用机器学习模型。

选择你喜欢的运动，获取数据，并在一个提供许多不同运动的历史数据用于模型训练的优秀网站的帮助下开始预测比赛结果，如网球和足球等。

数据爬虫

开发一个程序，读取一个URL并将其转换为机器可读的格式，例如 JSON 或 CSV ，包含你需要的数据。

这是一个与你的人工智能体育博彩软件结合使用的好工具，它可以让你随着时间的推移监视AI的发展并计算你的最终收益。

虽然这不是它的全部用途。举个示例，我可以使用自动化程序脚本软件检查我的博客是否存在损坏的链接、缺少的照片和其他质量问题。

这个项目的难度取决于你的具体要求，但无论如何，它都是学习Python的很好的入门资源。

自动将文件从一个文件夹移动到另一个文件夹

你可以将所有东西存储在一个位置，然后使用Python脚本有选择地将数据移动到其他目录。

假设你有一个装满照片的文件夹，你想将它们分类，使得所有的风景照片放在一个地方，所有的人像照片放在另一个地方。

或者你可能想根据文本文件中是否包含单词”python”来对其进行分类，将包含该单词的文件放入一个文件夹，其余的文件放入另一个文件夹。

这项工作将教会你如何处理Python的文件系统，对你的技能提供很好的资源。

举个示例，你可以再次利用同一个程序来记录你的财务交易。你的会计师每个月都需要你所有发票的副本，无论是收到的还是支付的，还包括你银行、PayPal和Stripe的对账单。

最糟糕的是，你不仅需要下载所有文件，还需要根据正确的命名规范将它们放入正确的文件夹中，然后将所有文件上传到我们在本地设定的云文件夹。

不需要你动手，这个小巧的Python程序将监视你的下载文件夹，使用正则表达式搜索符合模式的文件，并将这些文件转移到它们的正确位置。

构建缩略图生成器网站

博客、新闻杂志和其他出版物必须持续考虑文章和帖子的缩略图。

这是一个问题，以至于许多网站根据文章的标题或其他元数据自动构建它们。

虽然你可以使用像Pillow这样的工具来构建、叠加和添加照片上的文本，但你还可以做很多其他的事情。

考虑你的软件从用户那里接收输入，利用dall-e或另一个AI工具为缩略图创建一个背景，添加一个具有透明度的框，并在顶部添加文本。

现在，每篇博客文章都将拥有一个高水平的独特缩略图。

在去中心化应用的顶部创建API

可以围绕现有的web3应用程序构建API包装器，也可以使用智能合约创建自己独立的应用程序。

其他开发人员将能够受益于你的工作，因为他们将能够利用他们的web2知识更快地创建web3应用程序。

通过处理这些API无疑带来的复杂性，您将获得丰富的web3知识。

一个实际的案例是创建一个基于加密的离线投票系统，该系统依靠签名确保选票有效，依靠与链上的批处理交易维护结果和审核。

基于人工智能的国际象棋游戏

设计一个国际象棋游戏是一个很好的方式来测试你的算法专业知识，它具有棋盘、具有不同移动模式的棋子和众多的棋局规则。

此外，设计一个能够学习下棋的AI涉及许多复杂性，从确定如何有效地序列化棋盘状态到选择在训练网络时使用哪些算法来制定一个获胜的游戏计划。

AlphaGo Master、AlphaGo Zero和AlphaZero只是Google和其他大公司的围棋AI项目中的一部分，它们可以轻松击败最好的人类职业棋手。

这非常困难，但你可以尝试从一个较不高级的AI开始，它仍然可以战胜人类玩家。

结论

这里有一些Python的想法，你可以实现来提高你的编码能力，同时也学习一些其他主题，如国际象棋、生产力、体育等。