python case_
时间: 2025-04-28 13:27:26 浏览: 14
### Python 示例代码和项目案例
#### Flask Web 开发入门案例
为了构建一个简单的Web应用程序,可以在计算机上创建一个新的文件夹作为项目的根目录。例如命名为`flask_project`,在此文件夹下新建名为`app.py`的Python文件,该文件会成为整个项目的启动入口[^1]。
```python
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
```
这段代码展示了如何使用Flask框架搭建最基础的服务端逻辑,当访问服务器根路径时返回字符串'Hello, World!'给客户端浏览器显示。
#### 基础控制台程序——计算器应用
对于希望快速实现功能的小型工具类软件来说,不需要复杂的界面设计也可以完成任务。下面给出的是一个简易版命令行风格的四则运算器实例:
```python
def add(x, y):
return x + y
def subtract(x, y):
return x - y
print("请选择操作:")
print("1.加法")
print("2.减法")
choice = input("输入你的选择(1/2): ")
num1 = int(input("输入第一个数字: "))
num2 = int(input("输入第二个数字: "))
if choice == '1':
print(num1,"+",num2,"=", add(num1,num2))
elif choice == '2':
print(num1,"-",num2,"=", subtract(num1,num2))
else:
print("非法输入")
```
上述脚本通过交互方式让用户选择不同的数学运算并得到相应结果输出到屏幕上[^2]。
#### 数据分析与可视化实践
针对更复杂的数据处理需求,则需要用到专门面向数值计算以及图表展示方面的第三方库支持。以下是几个常用的选择及其应用场景简介:
- **NumPy**: 提供了强大的数组对象Array以及其他许多函数用来执行线性代数、傅里叶变换等操作;
- **Pandas**: 主要用于结构化表格形式的数据清洗转换工作;能够轻松读取CSV/XLSX等多种格式源文件;
- **Matplotlib & Seaborn**: 可视化的利器之一,前者侧重于底层绘图机制而后者提供了更高层次API简化美观图形制作流程;
- **SciPy**: 构建在NumPy之上扩展了许多物理科学领域常用的算法和技术方法论。
这些组件共同构成了完整的Python数据科学技术栈,在实际工作中被广泛应用于机器学习模型训练前后的探索性和解释性阶段[^3]。
#### 教育行业数据分析实战
具体而言,如果想要了解国内高校实力分布状况的话,可以通过爬虫抓取公开发布的排行榜单信息,并借助pandas做初步整理之后再调用matplotlib/seaborn画出直观易懂的地图或者柱状对比图等形式呈现出来。这样的过程不仅锻炼了编程技巧同时也加深了对特定行业的理解程度[^4]。
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