前言
在程序员的求职过程中，"金三银四"和"金九银十"是公认的招聘旺季。尤其是春节后，大量企业释放职位空缺，HR 招聘需求增大，这为求职者提供了争取更好薪资的机会。对于程序员而言，简历中的"项目经历"往往是决定性的环节，它能最直观地体现编程能力和工程素养。对于在校生来说，一个高质量的项目经历甚至可以弥补工作经验的不足。
在项目描述中，面试官通常关注三个核心维度：
- 岗位关联性：项目技术栈是否与应聘职位匹配。
- 工程量与复杂度：项目的规模、功能完整性及技术难点。
- 成果量化：是否有数据支撑（如并发量、处理效率）或可演示的线上版本。
最好的证明是你的 GitHub 代码仓库链接或线上 Demo。拥有这样的效果展示，能极大提升简历通过率。以下整理了 6 个经典的 Python 项目方向，涵盖 Web、爬虫、人工智能、数据分析、办公自动化和游戏开发。若你缺乏项目经验，建议挑选其中几个进行深度实践，完善代码并部署上线，这将显著提升你的面试竞争力。
Python 网络爬虫
使用 Python 进行网络数据采集是后端开发和数据分析的基础技能之一。本项目旨在通过抓取图片网站信息，练习 Python 基础语法及网络编程能力。
核心技术栈
- requests：发送 HTTP 请求，获取网页内容。
- BeautifulSoup / lxml：解析 HTML 结构，提取目标数据。
- docopt：命令行参数解析，增强工具的可交互性。
- prettytable：格式化输出表格数据。
实现思路
- 分析目标网站的 URL 结构和响应格式。
- 编写脚本模拟浏览器请求，注意设置 User-Agent 避免被反爬。
- 解析返回的 HTML 或 JSON 数据，提取图片链接、标题等信息。
- 将数据保存至本地文件或数据库，并进行去重处理。
注意事项
- 遵守 robots.txt 协议，控制请求频率，避免对目标服务器造成压力。
- 处理异常连接和超时情况，保证程序的健壮性。
Python 人工智能
计算机视觉是 AI 领域的重要分支，OpenCV 库提供了丰富的图像处理功能。本案例演示了如何使用 OpenCV 读取并显示图片。
代码示例
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('imgs/face_exam1.jpg')
# 检查图片是否加载成功
if image is None:
print("图片加载失败")
else:
# 显示图片窗口
cv2.imshow('faces', image)
# 等待按键，0 表示无限等待
cv2.waitKey(0)
# 销毁所有窗口资源
cv2.destroyAllWindows()
运行说明
确保当前目录下存在 imgs 文件夹且包含 face_exam1.jpg 文件。运行后弹出窗口显示图像，按任意键关闭窗口。
