Python 简介
什么是 Python？
Python 是一种广泛应用的高级编程语言，以简洁、易读和强大的生态系统著称。适用于 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化等多个领域。
info
Python 具有丰富的标准库和第三方库，使其在多个行业中广泛应用。
Python 主要应用场景
| 领域 | 说明 | 主要库/框架 |
|---|---|---|
| Web 开发 | 用于构建动态网站、API | Django, Flask |
| 数据科学 | 处理、分析和可视化数据 | NumPy, pandas, Matplotlib |
| 人工智能/机器学习 | 训练 AI 模型，进行推理 | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn |
| 自动化 | 自动化任务，如 Web 爬取、文件处理 | Selenium, BeautifulSoup |
| DevOps | 服务器管理和自动化部署 | Ansible, Fabric |
Python 代码示例
- Python
- JavaScript
print("Hello, Python!")
console.log("Hello, Python!");
Web 开发示例
- Flask
- Django
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return "Hello, Flask!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
from django.http import HttpResponse
def hello(request):
return HttpResponse("Hello, Django!")
数据分析示例
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=["A", "B", "C"])
print(data.describe())
机器学习示例
使用 scikit-learn 进行分类任务
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
# 训练模型
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
结论
Python 是一种功能强大的编程语言，涵盖 Web 开发、数据分析、AI、自动化等多个领域。其丰富的生态系统使其成为开发者的首选语言。