点燃毕业设计灵感，探秘Python毕设选题宝藏

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2023-03-27 15:59:08

Python 毕业设计选题：2024 年及其以后的热门领域

毕业设计：Python 项目的终极指南

大学生涯的最后一年是展示你的技能、创新能力并为未来职业道路奠定基础的时刻。选择一个合适的毕业设计选题至关重要，而 Python 以其多功能性和在众多领域的广泛应用而脱颖而出。

为什么选择 Python？

Python 是一种功能强大的语言，具有以下优点：

简单易学： 适合所有级别的开发人员，包括初学者。
功能强大： 提供丰富的库和框架，可用于构建各种应用程序。
应用广泛： 从人工智能到数据科学，再到网络开发，Python 涵盖了广泛的领域。

2024 年热门 Python 毕业设计选题

以下是一些涵盖热门领域的有趣且具有挑战性的毕业设计选题：

管理系统

图书管理系统： 设计和实现一个基于 Python 的图书馆管理系统，具有借书、还书、图书搜索等功能。

import sqlite3

# 创建一个数据库连接
conn = sqlite3.connect('library.db')
# 创建一个游标对象
c = conn.cursor()

# 创建一张表来存储图书信息
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    author TEXT,
    isbn TEXT
)''')

# 插入一些图书数据
c.execute("INSERT INTO books (title, author, isbn) VALUES (?, ?, ?)", ('The Hitchhiker's Guide to the Galaxy', 'Douglas Adams', '9780345391803'))
c.execute("INSERT INTO books (title, author, isbn) VALUES (?, ?, ?)", ('The Lord of the Rings', 'J.R.R. Tolkien', '9780395082560'))

# 提交更改
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()

小程序

微信小程序： 开发一个基于 Python 的微信小程序，提供购物、信息查询等功能。

import wechatpy

app = wechatpy.WeChatApp('wxb11529c136998df7', '1234567890abcdef')

@app.route('/hello')
def hello():
    return 'Hello, world!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

深度学习

图像分类模型： 使用 Python 开发一个深度学习模型，用于识别和分类图像。

import tensorflow as tf

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

机器学习

推荐系统： 基于 Python 开发一个机器学习推荐系统，根据用户历史记录推荐相关项目。

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载用户-项目交互数据
data = pd.read_csv('user_item_interactions.csv')

# 创建用户-项目矩阵
user_item_matrix = data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)

# 计算用户相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)

# 为给定用户推荐项目
def recommend_items(user_id, num_recommendations=10):
    # 获取与给定用户最相似的用户
    similar_users = user_similarity[user_id].argsort()[::-1][1:num_recommendations+1]

    # 根据相似用户推荐项目
    recommended_items = user_item_matrix.loc[similar_users].mean().sort_values(ascending=False).index[:num_recommendations]

    return recommended_items