python在普通工作中的应用有那些-猿码集

1. Python在数据处理方面的应用

Python在数据处理方面的应用非常广泛，可以通过Python的库对数据进行处理、分析、可视化等。其中，以下是Python常用的库：

1.1 NumPy

NumPy是Python中的一种开源数值计算扩展，该扩展包含顶级对象，如多维数组、矩阵等。NumPy提供了对数组、矩阵进行高效求解、变换的函数，同时也是许多科学与工程中数值计算框架的基础库。

import numpy as np 
arr=np.array([1,2,3,4,5])
print("原始的数组") 
print(arr) 
print("利用arange函数生成数组") 
arr1=np.arange(0,10)
print(arr1)
print("利用reshape改变数组形状") 
arr2=arr.reshape(5,1)
print(arr2)

NumPy提供了很多的函数与方法，在例子中，我们只使用了其中两个。

1.2 Pandas

Pandas是一个非常强大的基于NumPy的数据处理库，为数据处理提供了DataFrame对象，用来准确的描述表格型数据。Pandas可以读取、过滤、操作、增删改查Excel、CSV等格式的文件。它的优点在于：优化了大量的数学函数以便处理表格型数据，而且易于使用

import pandas as pd
data = pd.read_csv("example.csv") #读取csv文件
print(data.head(10)) # 输出前10行信息
new_data=data[['name','age']] #选择'姓名'， '年龄列'
print(new_data.head())

可以看到通过pandas读取csv文件非常方便，同时更改列选择数据也是一行代码就可以完成的。

2. Python在Web开发中的应用

Python在Web开发方面的应用主要是建立Web应用程序，也可以说是Python最为广泛的应用之一。Python在Web开发中的应用主要是通过以下框架完成的：

2.1 Flask框架

Flask是Python中的一个轻量级web框架，主要用于编写小型应用程序，包含路由、请求和响应对象以及对模板的支持。Flask具有对Jinja2模板的支持，可以让开发人员快速的开发Web应用程序，同时还提供了Werkzeug工具集，可以快速的处理HTTP请求和响应

from flask import Flask,request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello World!'
    
@app.route('/login',methods=['GET','POST'])
def login():
    if request.method=='POST':
        username=request.form['username']
        password=request.form['password']
        if username=='admin' and password=='123456':
            return 'login success!'
        else:
            return 'login fail!'
    else:
        return '''
        <form action='/login' method='post'>
            <p><input name='username' placeholder='username'></p>
            <p><input name='password' placeholder='password'></p>
            <p><button type='submit'>Login</button></p>
        </form>'''

Flask框架提供了路由、请求及响应对象等功能，同时我们也编写了一个简单的登录功能，涉及到了request、form等对象。

2.2 Django框架

Django是一个成熟的开源Web应用程序框架，拥有许多功能丰富的插件，比如ORM、表单处理、管理后台等等，Django内置了ORM（Object Relational Mapping）框架，可以非常高效的将Python对象与数据库中的数据进行映射。对于Web开发有经验的开发人员来说，Django的优势更为明显

from django.http import HttpResponse
def index(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

Django框架支持ORM，也可以像Flask一样提供路由、请求和响应对象等功能。

3. Python在人工智能领域的应用

Python在人工智能领域的应用主要离不开以下库：

3.1 TensorFlow

TensorFlow是谷歌的人工智能框架，使用数学概念对计算进行优化，从而提高了性能。TensorFlow提供了一个简单易用的接口，允许开发人员构建自定义模型，训练数据集并进行预测。

import tensorflow as tf
x = tf.Variable([1.0, 2.0]) 
a = tf.constant([3.0, 3.0])
# Add an op to subtract 'a' from 'x'
sub = tf.subtract(x, a)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(sub)) #输出[-2. -1.]

TensorFlow可以非常方便的自定义模型、训练数据和进行预测。

3.2 Keras

Keras是一个易于使用的高级神经网络API，支持其他深度学习框架（如TensorFlow、CNTK等）和包含多种现有深度学习模型，通过简单直观的API，为广大用户提供快速的实验和迭代周期。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Keras提供了非常强大的神经网络API。

4. Python在自动化测试领域的应用

Python在自动化测试领域的应用主要涉及以下方面：

4.1 Pytest

Pytest是一个用于编写自动化测试的Python库，具有简单易用的接口和高度灵活性，能够满足各种自动化测试任务的需求。

def test_success():
    assert 1==1
def test_fail():
    assert 1==0

Pytest支持非常简单的断言语句，在代码中只需要输入断言语句即可。

4.2 Selenium

Selenium是用于测试Web应用程序的自动化测试框架，支持各种浏览器和平台。通过Selenium可以实现模拟用户行为，将测试结果直接发送给测试用例，提高自动化测试效率。

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("http://www.baidu.com")
print(driver.title)
driver.quit()

Selenium可以模拟浏览器，实现自动化测试。

总结：

Python在各个领域都有各种应用，Python有非常多的开源库，且易学易用。随着各个领域的不断发展，Python的应用场景也在不断扩展。在数据处理、Web开发、人工智能和自动化测试等领域，Python都有非常丰富的应用内容，也是目前最流行的编程语言之一。

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