python代码大全-猿码集

Python是一种强大且易于学习的编程语言，因其简单的语法和丰富的库而广受欢迎。无论是初学者还是经验丰富的开发人员，了解一些典型的Python代码示例可以帮助他们更好地掌握这门语言。本文将提供一些实用的Python代码示例，涵盖数据处理、网络编程、Web开发等多个领域。

数据处理

在数据科学和数据分析中，Python提供了许多优秀的库，例如Pandas和NumPy。下面的代码展示了如何使用Pandas读取CSV文件，进行数据分析和处理。

读取CSV文件

import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 显示数据的前5行
print(data.head())

数据清洗

# 删除缺失值
data_cleaned = data.dropna()
# 显示清洗后的数据
print(data_cleaned.head())

网络编程

Python在网络编程方面也表现出色，许多开发者使用它来编写网络爬虫和API接口。以下是一个简单的HTTP请求示例，使用requests库获取网页内容。

发送HTTP请求

import requests
# 发送GET请求
response = requests.get('https://api.github.com')
# 输出响应内容
print(response.json())

处理响应数据

# 获取响应状态码
status_code = response.status_code
print(f'响应状态码: {status_code}')
# 获取响应头
headers = response.headers
print(f'响应头: {headers}')

Web开发

Python的Flask和Django是流行的Web开发框架。下面的示例展示了如何使用Flask创建一个简单的Web应用。

使用Flask创建Web应用

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
    return '欢迎来到我的Flask应用！'
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

处理表单数据

from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/submit', methods=['GET', 'POST'])
def submit():
    if request.method == 'POST':
        name = request.form['name']
        return f'你好，{name}！'
    return render_template('submit.html')
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

机器学习

Python在机器学习领域非常强大，许多开发者使用Scikit-learn和TensorFlow等库进行模型训练和评估。以下是一个用Scikit-learn训练简单模型的示例。

训练机器学习模型

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型精度: {accuracy}')

保存和加载模型

import joblib
# 保存模型
joblib.dump(clf, 'random_forest_model.pkl')
# 加载模型
loaded_model = joblib.load('random_forest_model.pkl')
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print(f'加载模型的预测结果: {predictions}')

通过以上代码示例，我们可以看到Python的多样性与灵活性。无论是数据处理、网络编程、Web开发还是机器学习，Python都提供了强大的支持和丰富的库。掌握这些基础代码，有助于更深入地理解和应用Python这一语言。在不同领域中，Python可以帮助开发者高效地完成各种任务，值得大家深入学习和探索。

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