Python est un langage de programmation de haut niveau créé par Guido van Rossum en 1989. Il est conçu pour être un langage facile à lire et à écrire, possède une bibliothèque standard riche et puissante et convient aux tâches de programmation dans une variété de domaines. Avec une syntaxe élégante et concise et des fonctionnalités fonctionnelles puissantes, Python est largement utilisé dans divers domaines, notamment le développement Web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, le calcul scientifique, etc.
Les fonctionnalités de Python incluent, sans s'y limiter :
Jetons un coup d'œil à l'application de Python à travers plusieurs exemples de code spécifiques :
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://www.example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取网页标题 title = soup.title.string print('网页标题:', title) # 获取所有链接 links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.get('href'))
Ce code envoie une requête HTTP via la bibliothèque de requêtes pour obtenir le contenu de la page Web, puis utilise le Bibliothèque BeautifulSoup pour analyser le document HTML et enfin obtenir le titre de la page Web et tous les liens.
import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['F', 'M', 'M']} df = pd.DataFrame(data) # 统计年龄平均值 avg_age = df['Age'].mean() print('平均年龄:', avg_age) # 将数据写入CSV文件 df.to_csv('data.csv', index=False)
Ce code utilise la bibliothèque pandas pour créer un objet DataFrame, analyser les données et calculer l'âge moyen, et enfin écrire les données dans un fichier CSV.
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) accuracy = knn.score(X_test, y_test) print('准确率:', accuracy)
Ce code utilise la bibliothèque scikit-learn pour charger l'ensemble de données de fleurs d'iris, diviser les données en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test, utiliser l'algorithme K du voisin le plus proche pour créer un classificateur et calculer la précision.
De manière générale, Python, en tant que langage de programmation simple, facile à utiliser et puissant, possède un large éventail d'applications dans divers domaines. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, Python est un excellent choix à apprendre et à utiliser. J'espère que grâce à l'introduction de cet article, les lecteurs auront une compréhension plus approfondie de Python et pourront l'utiliser de manière flexible dans la pratique.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!