许多朋友在自学Python基础语法后，都会陷入一个迷茫期：接下来该做什么？书本上的练习题都做完了，但好像还是不会写代码。别急，这篇文章就是来解决这个问题的。我为大家搜集并筛选了一批最适合新手的练手项目资源和创意，帮你顺利度过这个阶段。

一、入门基础

• 基础语法
• 变量
• 变量类型
• List（列表）：append、sort、index 、pop、insert 等方法使用
• Dict（字典）：clear、copy、items、keys、pop、get 等方法使用
• Str（字符串）：格式化字符串、字符串按索引取片段等操作
• Number（数字）
• 循环语句 while/for 、break/continue 、循环嵌套
• 条件语句 if-elif-else
• 函数 def func():
• 基础库
• 文件操作 os、open(filename)
• 时间相关 time

二、入门级项目（基础语法巩固）

（一）随机密码生成器

重点：使用 random 随机生成索引，按索引取出填充字符。

（二）文本倒序器

重点：对 str 类型按索引取出、倒序排列。

（三）简易计算器（文本输入方式，较难）

重点：对字符串中空格、符号取出，计算数据存入操作，计算文本错误判断。

（四）文件重命名批处理

重点：os 库对文件操作方法。

（五）猜数字游戏

重点：循环、判断配合使用。

（六）文本数据批量修改

重点：os 库获取文件数据，正则表达式找到需要修改的文本，while 循环对批量文件操作。

（七）单词频率统计器

重点：for/while 循环对字符串取字符操作，字符存入字典相应计数。

（八）扫雷游戏

重点：生成二维列表，随机生成雷的位置以（x, y）表明，插入二维列表。

（九）21 点扑克牌游戏

重点：生成扑克牌序列，随机打乱扑克牌顺序，取出扑克牌点数相加。

（十）密码管理器

重点：os 对文本写或读操作（或使用 json 存取数据）。

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三、中级项目（框架库与实战）

（一）微博热搜自动推送

• 库学习
• BeautifulSoup
• 大致思路：
• 利用浏览器开发者工具（F12 调出）分析微博热搜相关区块
• 使用 BeautifulSoup 库，利用分析出的区块的信息在解析出的数据帧匹配（正则匹配）
• 定时执行获取数据并匹配输出

（二）个人博客系统

• 库学习
• Flask/Django
• 大致思路
• HTML + CSS 构成页面前端
• 创建页面数据库（MySQL 等），实现对文章的增删改查等功能
• 将后端数据反馈至前端页面显示

四、高阶项目（软硬件结合）

（一）智能家居控制系统

• 库学习
• Flask（网页端控制与信息展示）
• 硬件资源
• 树莓派
• 功能所需传感器
• 需求设定
• 传感器采集数据（如温度、湿度、光照、物体检测等）
• 局域网网页端控制（如灯光控制继电器、风扇开关等）
• 用用电量预测并在网页端显示
• 网页端显示各设备信息（如设备状态、运行时间、用电量等）

（二）UART 上位机（PyQt+PySerial）

• 库学习
• PyQT
• Pyserial
• 硬件资源
• 串口工具
• 可串口通信下位机
• 需求设定
• 端口可选择、刷新、连接、断连
• 波特率可调
• 停止位可调
• 奇偶校验可调
• 数据信息窗口（可选择显示方式，Hex/文本）
• 发送数据（可选择发送方式，Hex/文本）
• 自动化数据发送

五、专精学习（根据兴趣方向）

（一）爬虫方向

• 库学习
• BeautifulSoup（解析 HTML/XML）
• Requests（网页请求）
• Selenium（动态加载网页处理）
• 练手项目
• 天气预报网站信息推送
• 小说资源爬取与数据保存
• 按关键词搜索图片并保存

（二）数据自动化

• 库学习
• NumPy/Pandas（数据处理与机器学习库）
• Matplotlib/Seaborn（数据可视化库）
• OpenPyXl（文档/表格操作库）
• pdfplumber（PDF 文件处理库）
• 练手项目
• EXCEL 报表自动生成（包括图表）
• 信号数据傅里叶计算分析（生成 FFT 图）

（三）网页应用

• 库学习
• Django/Flask（Web 开发框架）
• Streamlit
• 练手项目
• 个人博客网站
• 信息管理系统

（四）人工智能

• 库学习
• NumPy/Pandas/Scikit-learn（数据处理与机器学习库）
• Matplotlib/Seaborn（数据可视化库）
• TensorFlow/PyTorch/Keras（深度学习框架）
• NLTK/spaCy（自然语言处理库）
• OpenCV/Pillow/Scikit-image（计算机视觉库）
• LibROSA（音频处理库）
• OpenAI Gym/RLlib（强化学习库）
• 练手项目
• SVC 分类器识别手写字体
• 逻辑回归实现鸢尾花分类
• 图像识别模型训练

六、学习路线

• 入门学习
• 掌握基础语法
• 熟练掌握 while/for 循环语句
• 熟练掌握 if-elif-else 判断语句
• 熟练掌握 while/for 与 if-elif-else 相互配合
• 熟练掌握 list/dict 操作
• 熟练掌握函数定义与调用
• 进阶学习
• 熟悉 os 库操作文件/文件夹
• 熟悉 json 库，学会使用 json 读取与存储数据
• 熟悉类的定义与实例化，学会如何使用类简化程序/快速搭建项目框架
• 优化编码风格，学习命名规则
• 专精学习
• 选择感兴趣的方向，学习相应库的使用，学会查看库使用手册
• 从小项目开始，如数据处理，可以先从数据整理、数据可视化开始，生成一组正向信号量化数据，根据量化数据绘制图形
• 根据自己需求，建立项目，在项目中强化对相应库的使用

结语

学习 Python 是需要不断积累的，在学习完基础语法后，开始根据项目学习，积累项目中库的使用。在产生 Idea 时，立刻开始行动，先搭建简单框架，后续逐步完善。当你能自己设想出一个项目方案并一步步实现时，你使用 Python 已经游刃有余了！

以上就是我为初学者推荐的几个 Python 练手项目方向。

讨论一下：你第一个独立完成的 Python 项目是什么？在评论区分享出来吧！

我是@硅屿，一名芯片工程师，专注分享嵌入式开发与编程开发实战。点击我的头像关注，一起探索硬核技术，少走弯路。