Python实战实例代码
本篇文章将为您提供Python实战实例代码，包括网络爬虫、数据分析、机器学习、图像处理等多个领域。代码实例详附注释和解释，希望对您的学习和应用有所帮助。
1. 网络爬虫
1.1 爬取网页数据
import requests
url = "https://www.baidu.com"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print(response.content.decode('utf-8'))
1.2 爬取图片
import requests
url = "http://www.example.com/image.jpg"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open("image.jpg", "wb") as f:
f.write(response.content)
1.3 爬取动态数据（使用Selenium）
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://www.baidu.com")
input = browser.find_element_by_id("kw")
input.send_keys("Python")
input.submit()
data = browser.find_element_by_id("content_left")
print(data.text)
2. 数据分析
2.1 数据清洗
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = data.drop_duplicates() # 删除重复值
data.to_csv('clean_data.csv', index=False)
2.2 数据变换
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 将日期转成datetime对象
data['month'] = data['date'].dt.month # 新增月份列
data = data.drop(['date'], axis=1) # 删除原始日期列
data.to_csv('transformed_data.csv', index=False)
2.3 数据聚合
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
grouped_data = data.groupby(['category', 'year']).sum() # 按品类、年份进行聚合
grouped_data.to_csv('aggregated_data.csv')
3. 机器学习
3.1 线性回归
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
reg = LinearRegression().fit(X, y)
print(reg.coef_)
print(reg.intercept_)
3.2 随机森林
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['label'], axis=1)
y = data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(accuracy)
3.3 K-Means聚类
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.predict([[0, 0], [4, 4]]))
4. 图像处理
4.1 图像读取和显示
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4.2 图像缩放
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
scale_percent = 50 # 缩放比例
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
resized_img = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4.3 图像边缘检测
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('image', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
总结
这篇Python实战实例代码的部分内容，涵盖了网络爬虫、数据分析、机器学习、图像处理等多个领域。这些实例代码展示了Python在实际应用中的灵活性和强大的功能。
网络爬虫部分展示了Python如何利用requests和beautifulsoup库来获取互联网上的数据，并将其存储到本地磁盘上。数据分析部分则展示了Python如何利用pandas、numpy和matplotlib等库来对数据进行分析和可视化。
机器学习部分展示了Python如何利用scikit-learn和tensorflow等库来进行数据挖掘和机器学习任务。图像处理部分展示了Python如何利用opencv等库来对图像进行处理和识别。这些实例代码不仅展示了Python在不同领域的应用，也让读者更好地理解Python代码的实现过程和技术细节。
总之，Python作为一种功能强大、易用性高、学习成本低的编程语言，无论在科学计算、数据挖掘、机器学习、web开发等领域都有广泛应用，希望更多的人能够通过学习Python来掌握这个优秀的工具，为更好地解决实际问题做出贡献。Python作为一种简洁、易学、高效的编程语言，被广泛应用于各个领域。
Python学习的相关博文及链接
学Python的漫画漫步进阶 – 第一步.历史及搭建Python开发环境
学Python的漫画漫步进阶 – 第二步.编程基础那点事
学Python的漫画漫步进阶 – 第三步.数字类型的数据
学Python的漫画漫步进阶 – 第四步.运算符
学Python的漫画漫步进阶 – 第五步.程序流程控制
学Python的漫画漫步进阶 – 第六步.容器类型的数据
学Python的漫画漫步进阶 – 第七步.字符串
学Python的漫画漫步进阶 – 第八步.函数
学Python的漫画漫步进阶 – 第九步.类与对象
学Python的漫画漫步进阶 – 第十步.异常处理
学Python的漫画漫步进阶 – 第十一步.常用的内置模块
学Python的漫画漫步进阶 – 第十二步.文件读写
学Python的漫画漫步进阶 – 第十三步.图形用户界面
学Python的漫画漫步进阶 – 第十四步.网络通信
学Python的漫画漫步进阶 – 第十五步.访问数据库
学Python的漫画漫步进阶 – 第十六步.多线程
