


Mit Python und Redis einen Online-Fragebogen erstellen: So implementieren Sie die Datenerfassung und -analyse
Erstellen eines Online-Fragebogens mit Python und Redis: So implementieren Sie die Datenerfassung und -analyse
Einführung:
Mit der Popularität und Entwicklung des Internets sind Online-Fragebögen zu einer der wichtigsten Möglichkeiten geworden, Daten zu sammeln und Benutzerfeedback zu erhalten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python und Redis ein einfaches und leistungsstarkes Online-Fragebogensystem erstellen, und anhand von Codebeispielen wird gezeigt, wie Sie die Datenerfassung und -analyse implementieren.
1. Was ist Redis?
Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Datenspeichersystem, das häufig für Caching, Nachrichtenwarteschlangen und Datenbank-Middleware verwendet wird. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, Listen, Hash-Tabellen usw. und bietet einen umfangreichen Satz an Befehlen und Funktionen, was es zur idealen Wahl für die Erstellung schneller und stabiler Anwendungen macht.
2. Wie baut man mit Python und Redis das Grundgerüst eines Online-Fragebogensystems auf?
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Vorbereitung:
Zuerst müssen wir die Redis-Bibliothek von Redis und Python installieren, die über den folgenden Befehl installiert werden kann:pip install redis
Nach dem Login kopieren Erstellen Sie die Datenbank des Fragebogensystems:
import redis # 连接Redis数据库 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 创建一个问题和选项的字典(模拟数据库中的数据) question1 = { 'id': 1, 'question': '你最喜欢的编程语言是?', 'options': ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript'] } # 将问题和选项存入Redis中 r.hmset('question:1', question1)
Nach dem Login kopierenErstellen Sie die Front-End-Seiten des Fragebogensystems:
Der Einfachheit halber können wir Web-Frameworks wie Flask verwenden, um Front-End-Seiten zu erstellen. Der folgende Beispielcode zeigt, wie eine einfache Fragebogenseite erstellt und die vom Benutzer eingegebenen Optionen in der Redis-Datenbank gespeichert werden.from flask import Flask, render_template, request import redis app = Flask(__name__) r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def survey(): if request.method == 'POST': question_id = request.form['question_id'] option = request.form['option'] # 将用户的选项存入Redis中 r.hincrby('question:' + question_id, option) return '选项已提交,感谢参与调查!' # 获取问题和选项 question = r.hgetall('question:1') return render_template('survey.html', question=question) if __name__ == '__main__': app.run()
Nach dem Login kopierenDatenanalyse und -anzeige:
Um die Fragebogendaten zu analysieren und anzuzeigen, können wir Python-Datenanalysebibliotheken wie Pandas und Matplotlib verwenden. Der folgende Beispielcode zeigt, wie Sie Daten von Redis abrufen und eine einfache visuelle Analyse der Daten mithilfe von Pandas und Matplotlib durchführen.import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 获取所有问题和选项的数据 survey_data = [] questions = r.keys('question:*') for question_key in questions: data = r.hgetall(question_key) data['question_id'] = question_key.decode().split(':')[-1] survey_data.append(data) # 将问卷数据转换成DataFrame对象 df = pd.DataFrame(survey_data) # 统计每个选项的人数 df['total'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True) # 数据可视化 df.plot(x='question_id', y='total', kind='bar') plt.xlabel('Question') plt.ylabel('Number of Responses') plt.title('Survey Results') plt.show()
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Fazit:
Durch die Verwendung von Python und Redis zum Aufbau eines Online-Fragebogenumfragesystems und die Nutzung der Datenanalysebibliothek von Python zur Analyse und Visualisierung der gesammelten Daten können wir schnell und flexibel ein praktisches Fragebogenumfragesystem aufbauen. Ich hoffe, dass der obige Beispielcode den Lesern helfen kann, zu verstehen, wie man mit Python und Redis den grundlegenden Prozess der Datenerfassung und -analyse implementiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMit Python und Redis einen Online-Fragebogen erstellen: So implementieren Sie die Datenerfassung und -analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.

Visual Studio Code (VSCODE) ist ein plattformübergreifender, Open-Source-Editor und kostenloser Code-Editor, der von Microsoft entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine leichte, Skalierbarkeit und Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen. Um VSCODE zu installieren, besuchen Sie bitte die offizielle Website, um das Installateur herunterzuladen und auszuführen. Bei der Verwendung von VSCODE können Sie neue Projekte erstellen, Code bearbeiten, Code bearbeiten, Projekte navigieren, VSCODE erweitern und Einstellungen verwalten. VSCODE ist für Windows, MacOS und Linux verfügbar, unterstützt mehrere Programmiersprachen und bietet verschiedene Erweiterungen über den Marktplatz. Zu den Vorteilen zählen leicht, Skalierbarkeit, umfangreiche Sprachunterstützung, umfangreiche Funktionen und Versionen

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.
