3 רעיונות לפרוייקטים בPython

Mar 30 / אילון אדם

שלושה רעיונות מעולים לפרויקטים שתוכלו לבנות בפייתון ולהוסיף לתיק העבודות – אחד למתחילים, אחד לבינוניים ואחד למתקדמים. כל פרויקט כולל מה בונים, מה לומדים ולמה זה מרשים מעסיקים. בדיוק מה שצריך כדי לבלוט.

3 פרויקטים שתוכלו להוסיף לתיק העבודות שלכם בפייתון

אם אתם לומדים פייתון ורוצים להוכיח את היכולות שלכם למעסיקים או לקוחות פוטנציאליים, אין כמו פרויקטים מעשיים. במאמר הזה תמצאו שלושה רעיונות – כל אחד מתאים לרמה אחרת: מתחילים, בינוניים ומתקדמים.

📌 טיפ למקפידים על סביבה מקצועית: מומלץ להשתמש ב־PyCharm – סביבת פיתוח מעולה לפייתון שמציעה ממשק נוח, השלמות אוטומטיות וכלי דיבאגינג. סטודנטים יכולים לקבל רישיון חינם לגרסה המלאה! פרטים מלאים כאן:
איך מקבלים רישיון חינם ל־PyCharm – פוסט בבלוג של Univeli

1. פרויקט למתחילים: מנהל משימות פשוט (To-Do List)

מה בונים? אפליקציית שורת פקודה (CLI) שבה המשתמשים יכולים להוסיף משימות, לסמן משימות שבוצעו ולהסיר משימות שסיימו. כל הנתונים נשמרים בקובץ חיצוני.

איך מתחילים?

  • צרו קובץ Python חדש

  • השתמשו ב־input() לקבלת נתונים מהמשתמש

  • שמרו משימות בקובץ tasks.json בעזרת הספרייה json

  • הגדירו תפריט עם אפשרויות בחירה: הוספה, סימון, מחיקה, תצוגה

ספריות רלוונטיות: json, os

מה לומדים? עבודה עם קבצים, תפריטים, לולאות, תנאים, טיפול בקלט משתמש.

שדרוג אפשרי: בניית גרסה עם ממשק גרפי בסיסי באמצעות tkinter, הוספת תאריכי יעד לכל משימה, או מיון לפי סטטוס.

2. פרויקט לרמה בינונית: סקרייפר נתונים אוטומטי

מה בונים? סקרייפר (Web Scraper) שמושך מידע מאתר אינטרנט – למשל מחירים מאתרי מכירות, פוסטים אחרונים מבלוג או נתוני תחזית מזג אוויר.

איך מתחילים?

  • התקינו את הספריות requests ו־BeautifulSoup

  • בחרו אתר פשוט עם מבנה HTML ברור

  • בקשו את התוכן של הדף (requests.get())

  • נתחו את הדף עם BeautifulSoup לפי תגיות (כמו div, span, h2 וכו')

  • שמרו את הנתונים לקובץ CSV או Excel עם pandas

שדרוגים מומלצים:

  • הוספת תזמון להרצת הסקרייפר עם schedule

  • שליחת תוצאות באימייל עם smtplib

  • שימוש ב־Selenium לאתרים דינמיים

מה לומדים? עקרונות של HTTP, HTML, ניתוח נתונים, ייצוא לקבצים, עבודה עם מודולים חיצוניים.

3. פרויקט למתקדמים: מערכת המלצות מבוססת למידת מכונה

מה בונים? מנוע המלצות שמקבל מידע על משתמשים (כמו דירוגים של סרטים או מוצרים) ומחזיר המלצות מותאמות אישית.

איך מתחילים?

  • אספו או הורידו סט נתונים (כמו MovieLens)

  • נתחו את המידע עם pandas

  • השתמשו ב־surprise או scikit-learn כדי לבנות מודל המלצות (למשל KNN או Matrix Factorization)

  • מדדו את איכות ההמלצות עם MAE או RMSE

  • שמרו את המודל והשתמשו בו להמלצות עתידיות

שדרוגים מתקדמים:

  • בניית ממשק API עם Flask או FastAPI

  • התאמה לפרופיל משתמש דינמי

  • שילוב עם בסיס נתונים כמו SQLite או PostgreSQL

מה לומדים? ניתוח וטרנספורמציה של דאטה, בניית מודלים, הערכת ביצועים, שילוב קוד לוגי עם ממשק משתמש.

לסיכום: תיק עבודות חכם מציג גם שליטה בשפה עצמה, גם פתרון בעיות אמיתי וגם יכולת ללמוד ולהתפתח. שלושת הפרויקטים האלו נועדו בדיוק לכך – כל מה שנותר הוא לבחור ולהתחיל לבנות.

בהצלחה!