Python實現簡單代碼示例

一、Python基礎

Python是一種高級編程語言,其語法簡單、易於學習。Python強大的標準庫和第三方庫,使得開發者能夠快速開發出各種應用程序。以下是一些簡單的Python代碼示例。

1. Hello World!


print("Hello World!")

這是最簡單的Python程序,輸出”Hello World!”。print函數用於在控制台輸出字符串。

2. 變量和數據類型


# 定義變量
message = "Hello World!"

# 輸出變量的值
print(message)

# 數據類型
name = "Tom" # 字符串
age = 18     # 整數
height = 1.75 # 浮點數
is_male = True # 布爾值

# 輸出數據類型
print(type(name)) # 
print(type(age)) # 
print(type(height)) # 
print(type(is_male)) # 

Python中的變量可以存儲任意類型的數據。type函數用於查看變量的數據類型。

3. 列表和循環語句


# 列表
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

# 循環遍歷列表
for fruit in fruits:
    print(fruit)

# 循環遍曆數字範圍
for num in range(1, 4):
    print(num)

Python中的列表可以存儲多個元素,可以使用for循環遍歷列表或數字範圍。

二、文件處理

Python可以讀寫各種類型的文件,包括文本、圖片、音頻、視頻等格式。以下是一些簡單的文件處理示例。

1. 讀取文件內容


# 打開文件
file = open('example.txt', 'r')

# 讀取文件內容
content = file.read()

# 關閉文件
file.close()

# 輸出文件內容
print(content)

Python中使用open函數打開文件,可以指定讀寫模式。read函數用於讀取文件內容。

2. 寫入文件內容


# 打開文件
file = open('example.txt', 'w')

# 寫入文件內容
file.write('Hello World!\n')

# 關閉文件
file.close()

Python中使用write函數寫入文件內容。需要注意的是,寫入字符串後需要手動添加換行符\n。

三、Web開發

Python可以用於Web開發,可以使用多種Web框架進行開發,例如Django、Flask等。以下是一個使用Flask框架的簡單Web應用程序示例。

1. 安裝Flask框架


pip install Flask

使用pip命令可以安裝Python第三方庫。

2. Web應用程序代碼


from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

使用Flask框架可以輕鬆開發出Web應用程序。route()函數用於設置URL路由,可以根據URL返回不同的響應內容。

3. 運行Web應用程序


python app.py

通過命令行運行Web應用程序,即可在瀏覽器訪問http://localhost:5000/,看到”Hello World!”的響應內容。

四、機器學習

Python可以用於機器學習領域,可以使用多種Python機器學習庫進行開發,例如TensorFlow、Scikit-learn等。以下是一個使用Scikit-learn庫的簡單機器學習示例。

1. 安裝Scikit-learn庫


pip install scikit-learn

使用pip命令可以安裝Python第三方庫。

2. 機器學習代碼


from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加載鳶尾花數據集
iris = datasets.load_iris()

# 使用K近鄰算法進行分類
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(iris.data, iris.target)

# 預測
result = knn.predict([[6.5, 3.0, 5.5, 1.8]])

print(result)

使用Scikit-learn庫可以輕鬆開發出機器學習模型。load_iris函數用於加載鳶尾花數據集,KNeighborsClassifier類封裝了K近鄰算法進行分類。

3. 運行機器學習代碼


python machine_learning.py

通過命令行運行機器學習代碼,可以預測出鳶尾花數據的分類結果。

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/197007.html

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