Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang dicipta oleh Guido van Rossum pada tahun 1989. Ia direka bentuk untuk menjadi bahasa yang mudah dibaca dan ditulis, mempunyai perpustakaan standard yang kaya dan berkuasa, dan sesuai untuk tugas pengaturcaraan dalam pelbagai bidang. Dengan sintaks yang elegan dan ringkas serta ciri fungsi yang berkuasa, Python digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, termasuk pembangunan web, analisis data, kecerdasan buatan, pengkomputeran saintifik, dsb.
Ciri Python termasuk tetapi tidak terhad kepada:
Mari kita lihat aplikasi Python melalui beberapa contoh kod khusus:
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'))
Kod ini menghantar permintaan HTTP melalui perpustakaan permintaan untuk mendapatkan kandungan halaman web, dan kemudian menggunakan Pustaka BeautifulSoup untuk menghuraikan dokumen HTML , dan akhirnya mendapatkan tajuk halaman web dan semua pautan.
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)
Kod ini menggunakan perpustakaan panda untuk mencipta objek DataFrame, menganalisis data dan mengira purata umur, dan akhirnya menulis data ke fail 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)
Kod ini menggunakan perpustakaan scikit-learn untuk memuatkan set data bunga iris, membahagikan data kepada set latihan dan set ujian, gunakan algoritma jiran terdekat K untuk membina pengelas dan mengira ketepatannya.
Secara umum, Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas, mudah digunakan dan berkuasa, mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang. Sama ada anda seorang pemula atau pembangun berpengalaman, Python ialah pilihan yang bagus untuk dipelajari dan digunakan. Saya berharap melalui pengenalan artikel ini, pembaca akan mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang Python dan dapat menggunakannya secara fleksibel dalam amalan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Python? Tafsiran terperinci tentang ciri dan aplikasi bahasa pengaturcaraan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!