简单好玩的python代码
时间: 2025-05-06 17:03:12 浏览: 26
### 简单且有趣的Python代码示例
#### Hello World程序
最基础的例子是从打印 "Hello, world!" 开始,这不仅是学习任何新编程语言的传统起点,也是理解基本语法结构的好方法。
```python
print("Hello, world!")
```
此段代码展示了如何向控制台输出文本[^1]。
#### 利用GitHub API获取用户信息
对于那些对API交互感兴趣的开发者来说,下面这段代码可以用来展示如何通过调用GitHub RESTful Web服务来检索特定用户的公开资料数据。需要注意的是,在实际应用中应当遵循各平台的服务条款以及合理请求频率限制。
```python
import requests
username = 'octocat'
url = f'https://api.github.com/users/{username}'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
user_data = response.json()
print(f'Name: {user_data["name"]}')
print(f'Public Repositories Count: {user_data["public_repos"]}')
else:
print('Failed to retrieve data')
```
上述脚本实现了从网络上抓取指定账户的基本概况并显示出来[^2]。
#### 时间序列预测模型简介
时间序列分析是一个广泛应用于多个领域的重要课题,比如电力需求预报、网站流量估计或是加密货币价值预估等。这里给出了一种基于梯度提升算法的时间序列建模思路概述:
```python
from skforecast.ForecasterAutoreg import ForecasterAutoreg
from lightgbm import LGBMRegressor
import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_time_series_dataset.csv') # 假设有一个CSV文件存储着历史观测值
forecaster = ForecasterAutoreg(
regressor=LGBMRegressor(),
lags=7*24 # 使用过去一周的数据作为特征输入给机器学模型训练
)
forecaster.fit(y=data['value'])
predictions = forecaster.predict(steps=24) # 预测未来一天内的走势变化情况
```
该实例说明了怎样利用LightGBM框架配合skforecast库完成短期趋势外推的任务[^3]。
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