以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：
可以是小说中的人物形象分析，也可以两个人物形象来进行比较，也可对作品内容进行深入挖掘如《红楼梦》：《红楼梦》中薛蟠人物形象分析；黛玉和宝钗人物形象比较；红楼梦中的儒释道三者的关系等等，可从这几个方面入手。其他的明清小说也都可以这样来进行分析，和导师商量一下再选题
基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码
计算机毕业论文题目推荐如下：基于SpringBoot的个性化学习系统设计与实现。基于web的疫情期间物资分配管理系统的设计与实现。基于python的成都市二手房数据可视化系统的设计 基于SpringBoot的电子秤串口称重系统的设计与实现 基于Java的疫情防控服务平台的设计与实现 基于Web的开源协会服务平台的设计与实现 基于ssm的汽车租赁平台的设计与开发
基于Java的同城临期视频平台的设计与开发。基于SpringBoot的协同过滤就业系统的设计与实现。基于SpringMVC的互联网招聘求职网站的设计与实现。基于SrpingBoot+react的资源登记分享网站的设计与实现。基于Springboot的在线教育平台设计与实现。基于Springboot的货物管理系统的设计与实现
基于Springboot的医疗管理系统的设计与实现。基于Springboot的校园快递管理平台的设计与实现。基于Springboot的博课系统的设计与实现。基于web应用的互助型旅游网站系统开发基于SpringBoot的沉浸式在线视频学习系统设计与实现。基于Springboot的预约挂号系统的设计与实现。基于python的新冠疫情数据分析系统的设计与开发。
比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。
该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。
为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
张若愚 Python 科学计算【M】.北京：清华大学出版社.2012
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
题目指的是设计和实现一个基于Python的知识问答社区网络爬虫系统，该系统可以从网络上抓取知识问答社区的数据，并将其转换成可以用于分析的格式。
关于知乎验证码登陆的问题，用到了Python上一个重要的图片处理库PIL,如果不行，就把图片存到本地，手动输入。
通过对知乎登陆是的抓包，可以发现登陆知乎，需要post三个参数，一个是账号，一个是密码，一个是xrsf。 这个xrsf隐藏在表单里面，每次登陆的时候，应该是服务器随机产生一个字符串。所有，要模拟登陆的时候，必须要拿到xrsf。
用chrome （或者火狐 httpfox 抓包分析）的结果：
所以，必须要拿到xsrf的数值，注意这是一个动态变化的参数，每次都不一样。
拿到xsrf，下面就可以模拟登陆了。 使用requests库的session对象，建立一个会话的好处是，可以把同一个用户的不同请求联系起来，直到会话结束都会自动处理cookies。
注意：cookies 是当前目录的一个文件，这个文件保存了知乎的cookie，如果是第一个登陆，那么当然是没有这个文件的，不能通过cookie文件来登陆。必须要输入密码。
这是登陆的函数，通过login函数来登陆，post 自己的账号，密码和xrsf 到知乎登陆认证的页面上去，然后得到cookie，将cookie保存到当前目录下的文件里面。下次登陆的时候，直接读取这个cookie文件。
这是cookie文件的内容
以下是源码：
运行结果：
反爬虫最基本的策略：
爬虫策略： 这两个都是在http协议的报文段的检查，同样爬虫端可以很方便的设置这些字段的值，来欺服务器。
反爬虫进阶策略： 1.像知乎一样，在登录的表单里面放入一个隐藏字段，里面会有一个随机数，每次都不一样，这样除非你的爬虫脚本能够解析这个随机数，否则下次爬的时候就不行了。 2.记录访问的ip，统计访问次数，如果次数太高，可以认为这个ip有问题。
爬虫进阶策略： 1.像这篇文章提到的，爬虫也可以先解析一下隐藏字段的值，然后再进行模拟登录。 2.爬虫可以使用ip代理池的方式，来避免被发现。同时，也可以爬一会休息一会的方式来降低频率。另外，服务器根据ip访问次数来进行反爬，再ipv6没有全面普及的时代，这个策略会很容易造成误伤。（这个是我个人的理解）。
通过Cookie限制进行反爬虫： 和Headers校验的反爬虫机制类似，当用户向目标网站发送请求时，会再请求数据中携带Cookie，网站通过校验请求信息是否存在Cookie，以及校验Cookie的值来判定发起访问请求的到底是真实的用户还是爬虫，第一次打开网页会生成一个随机cookie，如果再次打开网页这个Cookie不存在，那么再次设置，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。
反爬虫进进阶策略： 1.数据投毒，服务器在自己的页面上放置很多隐藏的url，这些url存在于html文件文件里面，但是通过css或者js使他们不会被显示在用户看到的页面上面。（确保用户点击不到）。那么，爬虫在爬取网页的时候，很用可能取访问这个url，服务器可以100%的认为这是爬虫干的，然后可以返回给他一些错误的数据，或者是拒绝响应。
爬虫进进阶策略： 1.各个网站虽然需要反爬虫，但是不能够把百度，谷歌这样的搜索引擎的爬虫给干了（干了的话，你的网站在百度都说搜不到！）。这样爬虫应该就可以冒充是百度的爬虫去爬。（但是ip也许可能被识破，因为你的ip并不是百度的ip）
反爬虫进进进阶策略： 给个验证码，让你输入以后才能登录，登录之后，才能访问。
爬虫进进进阶策略： 图像识别，机器学习，识别验证码。不过这个应该比较难，或者说成本比较高。
参考资料： 廖雪峰的python教程 静觅的python教程 requests库官方文档 segmentfault上面有一个人的关于知乎爬虫的博客，找不到链接了
Python自动化可以实现，有偿服务
你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
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1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经网络的文本分类的设计与实现
9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
12图像对象检测分析系统的研究和应用
13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
15音乐推荐系统的研究与应用
16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用
17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究
20基于大数据分析的门户信息推荐系统
21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用
6.(1) 编程：将列表的元素按逆序重新存放。def reverseList(list): list.reverse() return list(2) 编程：将列表中的偶数变成其平方值，奇数保持不变。def squareEvenNumber(list): for i in range(len(list)): if list[i] % 2 == 0: list[i] = list[i] * list[i] return list(3) 编程：生成包含100个100以内的随机正整数的元组，统计每个数出现的次数。import randomdef countRandom(): nums = tuple(random.randint(0,100) for i in range(100)) count = {} for i in nums: if i not in count: count[i] = 1 else: count[i] += 1 return count(4) 编程：输入5 X 5 的矩阵a，完成下列要求：a. 输出矩阵ab. 将第2行和第5行元素对调后，再重新输出adef matrixChange(matrix): row_2 = matrix[1] row_5 = matrix[4] matrix[1] = row_5 matrix[4] = row_2 return matrixmatrix = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]print('输出矩阵a：')for row in matrix: for col in row: print(col, end=' ') print()matrix = matrixChange(matrix)print('将第2行和第5行元素对调后，再重新输出a：')for row in matrix: for col in row: print(col, end=' ') print()7.(1)week_dict = {"Monday": 1, "Tuesday": 2, "Wednesday": 3, "Thursday": 4, "Friday": 5, "Saturday": 6, "Sunday": 7}keys = list(week_dict.keys())values = list(week_dict.values())key_values = list(week_dict.items())print(keys)print(values)print(key_values)(2)student_dict = {}total = 0lowest = 11highest = 0for i in range(10): name = input("Please enter the student's name: ") score = int(input("Please enter the student's score: ")) student_dict[name] = score total += score if score < lowest: lowest = score if score > highest: highest = scoreprint("The highest score is", highest)print("The lowest score is", lowest)(3)import randomA = set()B = set()for i in range(10): A.add(random.randint(0, 10)) B.add(random.randint(0, 10))print("The set A is", A)print("The set B is", B)print("The length of A is", len(A))print("The length of B is", len(B))print("The union of A and B is", A | B)print("The intersection of A and B is", A & B)print("The difference of A and B is", A - B)
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
计算机毕设选题可以选Java、小程序、安卓、IOS、Python等。
这里建议首选Java、小程序或者安卓也可，因为基本所有院校都会学习C语言，其它语言的语法都是类似相通的，可以很快上手，而且网上资源也比较多，相较于其他学习成本比较低，就业也比较容易。
如果还不知道如何选题，可以询问学长学姐往年主要做的是什么，或者上网找一些源码，看看别人做的。
比较好写的计算机毕业论文题目:
1、计算机专业本科毕业设计现状的分析与对策研究
2、提高毕业论文(设计)质量的教学管理方法之研究——以兰州商学院长青学院计算机科学与技术专业为例
3、高职院校计算机类专业毕业设计教学中需要注意的几个问题
4、计算机模拟在材料成型及控制工程专业毕业设计中的应用
5、土木工程专业学生在毕业设计中合理利用计算机问题探讨
6、毕业设计中计算机应用能力培养的研究
7、关于提高计算机专业毕业设计质量的探讨
8、计算机专业毕业设计教学改革与学生创新能力培养
9、基于CDIO的计算机专业毕业设计教学模式研究
10、提高开放教育计算机专业毕业设计质量的探索
11、提高学分制下计算机专业的毕业设计(论文)质量的思考和策略
12、建筑工程专业计算机辅助毕业设计的教学改革
13、适应计算机技术的发展,本科毕业设计的有效改革——毕业设计的几点体会
14、计算机发展对建筑工程专业毕业设计的影响
15、做好计算机专业毕业设计教学环节的探索与实践
python可以做很多类型的项目或许你可以参考一下：知乎的回答：