python實例方法 python程序例子

大家好，關于python實例方法很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于python程序例子的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！

近幾年熱火的Python語言，你認為Python可以干什么

1、web應用開發

網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。

類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

2、網絡爬蟲

爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧,爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息并生成表格等。

3、AI人工智能與機器學習

現在的人工智能非常的火爆,各種培訓班都在瘋狂打廣告招生.機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

4、數據分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之后，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，Python在這方面關于數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等都可以做出來。也是非常的方便。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。

5、自動化運維：自動化處理大量的運維任務

6、游戲開發者：一般是作為游戲腳本內嵌在游戲中

7、自動化測試：編寫為簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。

8、網站開發：借助django,flask框架自己搭建網站。

學python有什么用

1、Python可用于開發基于控制臺的應用程序。例如：IPython。IPython是一個交互式計算系統。主要包含三個組件：增加的交互式“Pythonshell”，解耦的雙過程通信模型，交互式并行計算的架構。支持變量自動補全。

2、Python在多媒體部分開發，證明是非常方便的，python庫也非常多，做多媒體也是不錯的選擇。一些成功的應用是：TimPlayer，cplay等。

3、Python也可以用于開發基于Web的應用程序，重量級的框架是django，開源的，免費的框架。一些重要的開發案例是：PythonWikiEngines，Pocoo，PythonBlogSoftware等，如國內的成功應用案例有：豆瓣，知乎等。

4、使用python處理數據，網上有好多書籍都說處理數據的，處理大數據，處理數據可視化。

5、黑客編程，使用python可以寫好多小工具，編寫一個arp斷網攻擊，想要挖web漏洞就必須做好前面的信息收集，信息收集可以使用爬蟲來處理，爬蟲可以爬網頁的文字，也可以爬取MM的圖片哦，值得學習。

6、系統編程，能管理windows和linux系統，使系統達到自動化，避免重復的勞動，重復的人工勞動也容易出錯，使用python進行系統編程可以更高的效率。系統編程核心模塊是os模塊。

Python有哪些數據可視化模塊使用起來比較簡單

最近剛寫了一篇PlotlyExpress文章，希望對你有所幫助。

PlotlyExpress

PlotlyExpress是一個新的高級Python數據可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數繪圖只要一個函數調用，接受一個整潔的Pandasdataframe，就可以創建豐富的交互式繪圖。

PlotlyExpress安裝

慣例，使用pip進行安裝。

pipinstallplotly_expressPlotlyExpress支持構建圖表類型scatter:在散點圖中，每行data_frame由2D空間中的符號標記表示。scatter_3d:在3D散點圖中，每行data_frame由3D空間中的符號標記表示。scatter_polar:在極坐標散點圖中，每行data_frame由極坐標中的符號標記表示。scatter_ternary:在三元散點圖中，每行data_frame由三元坐標中的符號標記表示。scatter_mapbox:在Mapbox散點圖中，每一行data_frame都由Mapbox地圖上的符號標記表示。scatter_geo:在地理散點圖中，每一行data_frame都由地圖上的符號標記表示。scatter_matrix:在散點圖矩陣（或SPLOM）中，每行data_frame由多個符號標記表示，在2D散點圖的網格的每個單元格中有一個，其將每對dimensions彼此相對繪制。density_contour:在密度等值線圖中，行data_frame被組合在一起成為輪廓標記，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的2D分布z。density_heatmap:在密度熱圖中，行data_frame被組合在一起成為彩色矩形瓦片，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的2D分布z。line:在2D線圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的頂點。line_polar:在極線圖中，每行data_frame表示為極坐標中折線標記的頂點。line_ternary:在三元線圖中，每行data_frame表示為三元坐標中折線標記的頂點。line_mapbox:在Mapbox線圖中，每一行都data_frame表示為Mapbox地圖上折線標記的頂點。line_geo:在地理線圖中，每一行都data_frame表示為地圖上折線標記的頂點。parallel_coordinates:在平行坐標圖中，每行data_frame由折線標記表示，該折線標記穿過一組平行軸，每個平行軸對應一個平行軸dimensions。parallel_categories:在并行類別（或平行集）圖中，每行data_frame與其他共享相同值的行組合，dimensions然后通過一組平行軸繪制為折線標記，每個平行軸對應一個dimensions。area:在堆積區域圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的頂點。連續折線之間的區域被填充。bar:在條形圖中，每行data_frame表示為矩形標記。bar_polar:在極坐標圖中，每一行都data_frame表示為極坐標中的楔形標記。violin:在小提琴圖中，將data_frame行分組成一個曲線標記，以便可視化它們的分布。box:在箱形圖中，行data_frame被組合在一起成為盒須標記，以顯示它們的分布。strip:在條形圖中，每一行都data_frame表示為類別中的抖動標記。histogram:在直方圖中，行data_frame被組合在一起成為矩形標記，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的1D分布y（或者x如果orientation是'h'）。choropleth:在等值區域圖中，每行data_frame由地圖上的彩色區域標記表示。

gapminder數據集說明

我們使用gapminder數據集進行體驗PlotlyExpress。

gapminder數據集顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP之間的趨勢：包含1952~2007年世界各國家人口、GDP發展與/地區的人均預期壽命和人均GDP之間的趨勢。

Country：國家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：預期壽命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均GDP，400.448611iso_alpha：國家編碼，CHNiso_num：國家代碼,156上手體驗一下，輕松地進行數據可視化。散點圖scatter

常用參數說明：

data_frame：一個'整潔'pandas.DataFramex：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于沿笛卡爾坐標沿x軸定位標記。對于水平histogram()s，這些值用作輸入histfunc。y：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于沿笛卡爾坐標中的y軸定位標記。對于垂直histogram()s，這些值用作輸入histfunc。color：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于為標記指定顏色。size：（字符串：列名稱data_frame）此列中的值用于指定標記大小。color_continuous_scale：（有效CSS顏色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含數字數據時構建連續顏色標度。plotly_express.colors子模塊中有各種有用的色標，特別plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）圖標題。template：（字符串或Plotly.py模板對象）圖模板名稱或定義。width：（整數，默認None）圖形寬度（以像素為單位）。height：（整數，默認600）圖形高度（以像素為單位）。

使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖

地理散點圖scatter_geo

常用參數說明

data_frame：“整潔”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的緯度定位標記。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的經度定位標記。locations：(字符串：data_frame)該列中的值將根據locationmode并映射到經度/緯度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美國-州”、“國家名稱”之一)確定用于匹配locations地圖上的區域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配標記大小。color_continuous_scale：(有效的css-顏色字符串列表)此列表用于在color包含數字數據。中提供了各種有用的色標。plotly_express.colors子模塊，特別是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。

使用地理散點圖描述全球人口與GDP

折線圖（line）

常用參數說明

data_frame：“整潔”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿x軸定位標記。臥式histogram()，這些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿y軸定位標記。垂直histogram()，這些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子圖分配標記。title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。

使用折線圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

條形圖(bar)

常用參數說明

data_frame：“整潔”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿x軸定位標記。臥式histogram()，這些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿y軸定位標記。垂直histogram()，這些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子圖分配標記。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子圖分配標記。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本標簽的形式顯示在圖中。title：(字符串)圖形標題。template：(String或Plotly.py模板對象)圖形模板名稱或定義。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。

使用條形圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

等值區域圖（choropleth）

常用參數說明

data_frame：“整潔”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的緯度定位標記。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的經度定位標記。locations：(字符串：data_frame)該列中的值將根據locationmode并映射到經度/緯度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美國-州”、“國家名稱”之一)確定用于匹配locations地圖上的區域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配標記大小。color_continuous_scale：(有效的css-顏色字符串列表)此列表用于在color包含數字數據。中提供了各種有用的色標。plotly_express.colors子模塊，特別是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。

使用等值區域圖描述各個國家人口數量

若對你有所幫助，歡迎大家評論、留言。

python人工智能編程例子

Python在人工智能中的實際運用，以下兩例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司機器智能研究部門旗下Brain團隊的研究人員及工程師們所開發。這套系統專門用于促進機器學習方面的研究，旨在顯著加快并簡化由研究原型到生產系統的轉化。

2.Scikit-learn是一套簡單且高效的數據挖掘與數據分析工具，可供任何人群、多種場景下進行復用。它立足NumPy、SciPy以及matplotlib構建，遵循BSD許可且可進行商業使用。

如何利用python發送短信

這里介紹一種簡單的方式—twilio，借助twilio，python可以實現短信的發送，下面我簡單介紹一下python如何利用twilio發送短信，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

1.注冊twilio，這個直接到官網https://www.twilio.com/注冊就行，輸入必要信息就行，如下：

2.注冊成功后，登陸twilio，創建一個應用，進入Dashbord界面，這里就會顯示當前的ACCOUNTSID和AUTHTOKEN，后面的代碼中要用到這2個值：

3.接著獲取twilio電話，后面的發送短信功能需要這個twilio電話，點擊當前頁面左下角的PhoneNumbers，按著步驟來，就會創建一個twilio電話，如下：

4.最后就是代碼了，這里按著官方提供的代碼來就行，如下，以python為例，步驟如下：

先安裝twilio，這個直接在cmd窗口輸入命令“pipinstalltwilio”就行，如下：

測試代碼如下，替換相關信息就行，很簡單：

程序運行截圖如下，手機已經成功接收到短信：

至此，我們就完成了利用python發送短信的功能。總的來說，整個過程很簡答，只要熟悉一下相關代碼，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，感興趣的可以搜一下，只不過，twilio發送的免費短息有次數限制，大概在500次，過后就需要付費才能使用，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

python爬蟲怎么做

大到各類搜索引擎，小到日常數據采集，都離不開網絡爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網絡中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網絡爬蟲抓取數據，然后會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。

工具安裝

我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。

安裝python

運行pipinstallrequests

運行pipinstallBeautifulSoup

抓取網頁

完成必要工具安裝后，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以https://book.douban.com/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。

使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內容,代碼如下：

提取內容

抓取到網頁的內容后，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。

連續抓取網頁

到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網絡。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然后重復的對新鏈接進行抓取。

通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。

寫過一個系列關于爬蟲的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。

Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型

Python爬蟲入門(第1部分)

如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取

Python爬蟲入門(第2部分)

爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例

Python爬蟲入門(第3部分)

使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取

Python爬蟲入門(第4部分)

討論了如何處理網站的反爬蟲策略

Python爬蟲入門(第5部分)

對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，并簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發

Python爬蟲入門(第6部分)

關于python實例方法和python程序例子的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。