python应用实例
247个python案例
247个python案例 1. 访问列表元素```pythonmy_list = [1, 2, 3]print(my_list[0]) # Output: 1```2. 修改列表元素```pythonmy_list = [1, 2, 3]my_list[0] = 4print(my_list) # Output: [4, 2, 3]```3. 遍历列表```pythonmy_list = [1, 2, 3]for item in my_list:print(item) # Output: 1, 2, 3 ```4. 检查列表成员```pythonmy_list = [1, 2, 3]if 2 in my_list:print("Yes, 2 is in the list") # Output: Yes, 2 is in the list```5. 查找列表索引```pythonmy_list = [1, 2, 3]index = my_list.index(2)print(index) # Output: 1```6. 添加元素到列表```pythonmy_list = [1, 2, 3]my_list.append(4)print(my_list) # Output: [1, 2, 3, 4] ```7. 从列表中删除元素```pythonmy_list = [1, 2, 3]my_list.remove(2)print(my_list) # Output: [1, 3]```8. 清空列表```pythonmy_list = [1, 2, 3]my_list.clear()print(my_list) # Output: []```9. 复制列表```pythonmy_list = [1, 2, 3]new_list = my_list.copy()new_list.append(4)print(my_list) # Output: [1, 2, 3]print(new_list) # Output: [1, 2, 3, 4] ```10. 对列表进行排序```pythonmy_list = [3, 2, 1]my_list.sort()print(my_list) # Output: [1, 2, 3]```11. 反转列表```pythonmy_list = [1, 2, 3]my_list.reverse()print(my_list) # Output: [3, 2, 1]```12. 创建字典```pythonmy_dict = {"name": "John", "age": 30} print(my_dict["name"]) # Output: John ```13. 添加键值对到字典```pythonmy_dict = {"name": "John"}my_dict["age"] = 30print(my_dict) # Output: {'name': 'John', 'age': 30} ```14. 删除键值对```pythonmy_dict = {"name": "John", "age": 30}del my_dict["age"]print(my_dict) # Output: {'name': 'John'}```15. 遍历字典```pythonmy_dict = {"name": "John", "age": 30}for key, value in my_dict.items():print(key, value) # Output: name John, age 30```16. 检查字典中的键```pythonmy_dict = {"name": "John", "age": 30}if "name" in my_dict:print("Yes, 'name' is a key in the dictionary") # Output: Yes, 'name' is a key in the dictionary```17. 获取字典值```pythonmy_dict = {"name": "John", "age": 30} age = my_dict.get("age")print(age) # Output: 30```18. 创建集合```pythonmy_set = {1, 2, 3}print(my_set) # Output: {1, 2, 3}```19. 添加元素到集合```pythonmy_set = {1, 2, 3}my_set.add(4)print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4} ```20. 删除元素```pythonmy_set = {1, 2, 3}my_set.remove(2)print(my_set) # Output: {1, 3}```21. 遍历集合```pythonmy_set = {1, 2, 3}for item in my_set:print(item) # Output: 1, 2, 3```22. 检查集合成员```pythonmy_set = {1, 2, 3}if 2 in my_set:print("Yes, 2 is in the set") # Output: Yes, 2 is inthe set```23. 交集```pythonset1 = {1, 2, 3}set2 = {2, 3, 4}intersection = set1.intersection(set2) print(intersection) # Output: {2, 3} ```24. 并集```pythonset1 = {1, 2, 3}set2 = {2, 3, 4}union = set1.union(set2)print(union) # Output: {1, 2, 3, 4} ```25. 差集```pythonset1 = {1, 2, 3}set2 = {2, 3, 4}difference = set1.difference(set2) print(difference) # Output: {1}26. 对集合进行排序```pythonmy_set = {3, 2, 1}sorted_set = sorted(my_set)print(sorted_set) # Output: [1, 2, 3] ```27. 创建元组```pythonmy_tuple = (1, 2, 3)print(my_tuple) # Output: (1, 2, 3)28. 访问元组元素```pythonmy_tuple = (1, 2, 3)print(my_tuple[0]) # Output: 1```29. 修改元组元素```python# Not possible, tuples are immutable ```30. 遍历元组```pythonmy_tuple = (1, 2, 3)for item in my_tuple:print(item) # Output: 1, 2, 3```31. 检查元组成员```pythonmy_tuple = (1, 2, 3)if 2 in my_tuple:print("Yes, 2 is in the tuple") # Output: Yes, 2 is in the tuple```32. 比较元组```pythontuple1 = (1, 2, 3)tuple2 = (1, 2, 3)if tuple1 == tuple2:print("The tuples are equal") # Output: The tuples are equal```33. 创建字符串```pythonmy_string = "Hello World"print(my_string) # Output: Hello World ```34. 访问字符串字符```pythonmy_string = "Hello World"print(my_string[0]) # Output: H```。
python在生活中的案例代码
python在生活中的案例代码Python在生活中有许多应用案例，从自动化任务到数据分析和科学计算都有涉及。
以下是一些Python在生活中的案例代码：1. 自动化任务：Python可以用来编写脚本来自动化重复性任务，比如批量文件重命名、定时发送邮件、网页数据抓取等。
例如，下面是一个简单的Python脚本，用来批量重命名文件：python.import os.path = '/path/to/your/files/'。
files = os.listdir(path)。
for index, file in enumerate(files):os.rename(os.path.join(path, file),os.path.join(path, f'new_file_{index}.txt'))。
2. 数据分析：Python在数据分析领域有着广泛的应用，特别是在处理大规模数据集时。
Pandas和NumPy是Python中常用的数据处理库。
下面是一个简单的使用Pandas进行数据分析的示例：python.import pandas as pd.data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],。
'Age': [25, 30, 35, 40],。
'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}。
df = pd.DataFrame(data)。
print(df.describe())。
3. 科学计算：Python在科学计算领域也有着广泛的应用，特别是在进行数值计算和绘图时。
NumPy和Matplotlib是Python中常用的科学计算库。
下面是一个简单的使用Matplotlib进行绘图的示例：python.import matplotlib.pyplot as plt.x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.plot(x, y)。
python例子for有趣案例
python例子for有趣案例以Python语言为例，for循环是一种非常有趣且常用的结构，它允许我们重复执行特定的代码块，可以应用于各种有趣的案例。
下面列举10个以Python的for循环为核心的有趣案例。
1. 猜数字游戏猜数字游戏是一种非常经典的游戏，我们可以利用for循环来实现一个简单的猜数字游戏。
通过随机生成一个数字，然后让用户通过输入猜测的数字，根据用户的输入给出相应的提示，直到用户猜中为止。
2. 绘制图形利用for循环可以绘制各种有趣的图形。
比如，我们可以使用for 循环嵌套来绘制一个三角形、正方形、五角星等等。
通过控制循环变量的范围和输出的符号，可以绘制出各种有趣的图案。
3. 打印九九乘法表九九乘法表是学习数学时经常使用的一个工具，我们可以使用两个嵌套的for循环来打印九九乘法表。
通过控制循环变量的范围和输出的格式，可以打印出清晰美观的九九乘法表。
4. 统计字符出现次数使用for循环可以遍历字符串，并统计每个字符在字符串中出现的次数。
通过定义一个空字典和一个for循环，可以实现一个简单的字符统计程序，输入一个字符串，输出每个字符及其出现的次数。
5. 列表推导式列表推导式是Python中非常有趣和强大的特性之一，它允许我们使用for循环和条件语句快速生成一个新的列表。
通过在一个方括号内使用for循环和条件语句，可以实现对原始列表的筛选、变换和组合等操作，生成一个新的列表。
6. 文件读取和处理在处理文本文件或日志文件时，我们经常需要逐行读取文件内容并进行处理。
使用for循环可以很方便地逐行读取文件，并对每一行进行处理。
比如，我们可以使用for循环逐行读取一个文本文件，并统计其中单词的个数、行数或者进行其他处理。
7. 遍历数据结构for循环不仅适用于遍历字符串，还可以遍历列表、元组、集合、字典等各种数据结构。
通过使用for循环和内置的遍历函数，可以方便地遍历数据结构中的每个元素，并进行相应的操作。
python在日常生活中的应用
python在日常生活中的应用
Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、语法简洁、易于学习和使用等优点，因此在日常生活中的应用非常广泛。
以下是一些Python在日常生活中的应用示例：
1. 网站开发：Python可以用来编写Web应用程序，如Flask和Django等框架可以用来创建动态网站和Web应用程序。
2. 数据分析：Python是一种非常流行的数据分析工具，可以用来处理和分析大量的数据，如Excel和CSV等文件格式。
3. 自动化脚本：Python可以用来编写自动化脚本，例如，可以编写一个脚本来自动化家务任务，如打扫卫生、做饭等。
4. 科学计算：Python可以用来进行科学计算和数值模拟，例如，可以使用Python中的NumPy和SciPy库进行数学计算和统计分析。
5. 机器学习：Python是一种非常流行的机器学习工具，可以使用Python中的Scikit-learn和TensorFlow等库来进行机器学习和深度学习。
6. 自动化部署：Python可以用来编写自动化部署脚本，例如，可以编写一个脚本来自动化Web应用程序的部署和配置。
7. 游戏开发：Python可以用来编写游戏，例如，可以使用Pygame 库来开发游戏。
总之，Python在日常生活中的应用非常广泛，它可以用来开发各种应用程序和工具，使我们的生活更加便利和高效。
Python编程实践案例
Python编程实践案例Python编程语言作为一种高级编程语言，被广泛应用于各个领域。
它的简洁易懂的语法和强大的功能，使得程序员可以快速开发各种应用程序。
本文将介绍一些Python编程实践案例，展示其在不同领域的应用和实用性。
案例一：网络爬虫网络爬虫是Python编程的热门应用之一。
通过编写Python代码，可以实现自动化地从指定网站上抓取数据。
例如，我们可以编写一个爬虫程序来获取新闻网站的新闻标题和内容，并将其存储在本地数据库中。
这样，我们就可以使用Python编程实现对大量新闻信息的有效管理和分析。
案例二：数据分析与可视化Python在数据分析和可视化方面具有强大的功能。
借助Python的各种数据处理库，如pandas和numpy，我们可以对大规模数据进行清洗、转换和计算。
而使用可视化库，如matplotlib和seaborn，我们可以将数据以图表的形式展示出来，更好地理解数据之间的关系。
这对于企业决策和学术研究都具有重要意义。
案例三：机器学习和人工智能Python在机器学习和人工智能领域也有广泛应用。
通过使用Python的机器学习库，如scikit-learn和tensorflow，我们可以构建和训练各种机器学习模型。
这些模型可以应用于图像识别、自然语言处理等人工智能任务，如人脸识别、智能问答等。
Python编程使得机器学习和人工智能的开发变得更加简单和高效。
案例四：Web开发Python可以用于开发各种Web应用程序。
借助Python的Web框架，如Django和Flask，我们可以快速搭建一个功能完善的网站。
通过Python编程，我们可以实现用户注册、登录、数据存储和交互等功能。
同时，Python的强大的数据库支持使得Web应用程序能够高效地处理大量数据。
因此，Python成为了Web开发的一种首选语言。
案例五：自动化任务Python编程也可以用于执行各种自动化任务。
例如，我们可以编写一个Python脚本来定时备份文件，或者编写一个自动发送邮件的程序。
python练手经典100例-Python入门练手100例
python练⼿经典100例-Python⼊门练⼿100例【Python练习实例001】有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且⽆重复数字的三位数？各是多少？【Python练习实例002】企业发放的奖⾦根据利润提成。
利润（I）低于或等于10万元时，奖⾦可提10%；利润⾼于10万元，低于或等于20万元时，10万的部分按10%提成，⾼于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万元（含）之间时，⾼于20万元的部分，可提成5%；40万元到60万元（含）之间时⾼于40万元的部分，可提成3%；60万元到100万元（含）之间时，⾼于60万元的部分，可提成1.5%，⾼于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输⼊当⽉利润（I），求应发放奖⾦总数？【Python练习实例003】⼀个正整数，它加上100后是⼀个完全平⽅数，再加上168⼜是⼀个完全平⽅数，请问该数是多少？【Python练习实例004】输⼊某年某⽉某⽇，判断这⼀天是这⼀年的第⼏天？【Python练习实例005】输⼊三个整数x, y, z，请把这三个数由⼩到⼤输出。
【Python练习实例007】将⼀个列表的数据复制到另⼀个列表中。
【Python练习实例010】暂停⼀秒输出，并格式化当前时间。
【Python练习实例011】古典问题：有⼀对兔⼦，从出⽣后第3个⽉起每个⽉都⽣⼀对兔⼦，⼩兔⼦长到第三个⽉后每个⽉⼜⽣⼀对兔⼦，假如兔⼦都不死，问每个⽉的兔⼦总数为多少？【Python练习实例012】判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。
【Python练习实例013】打印出所有的"⽔仙花数”，所谓"⽔仙花数”是指⼀个三位数，其各位数字⽴⽅和等于该数本⾝。
例如：153是⼀个"⽔仙花数”，因为153=1³+5³+3³。
【Python练习实例014】将⼀个正整数分解质因数。
7个经典python爬虫案例代码分享
Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。
其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。
本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。
1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。
我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。
我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。
```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。
我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。
我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。
我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。
```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。
python7个爬虫小案例详解(附源码)
python7个爬虫小案例详解(附源码)Python 7个爬虫小案例详解(附源码)1. 爬取百度贴吧帖子使用Python的requests库和正则表达式爬取百度贴吧帖子内容，对网页进行解析，提取帖子内容和发帖时间等信息。
2. 爬取糗事百科段子使用Python的requests库和正则表达式爬取糗事百科段子内容，实现自动翻页功能，抓取全部内容并保存在本地。
3. 抓取当当网图书信息使用Python的requests库和XPath技术爬取当当网图书信息，包括书名、作者、出版社、价格等，存储在MySQL数据库中。
4. 爬取豆瓣电影排行榜使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取豆瓣电影排行榜，并对数据进行清洗和分析。
将电影的名称、评分、海报等信息保存到本地。
5. 爬取优酷视频链接使用Python的requests库和正则表达式爬取优酷视频链接，提取视频的URL地址和标题等信息。
6. 抓取小说网站章节内容使用Python的requests库爬取小说网站章节内容，实现自动翻页功能，不断抓取新的章节并保存在本地，并使用正则表达式提取章节内容。
7. 爬取新浪微博信息使用Python的requests库和正则表达式爬取新浪微博内容，获取微博的文本、图片、转发数、评论数等信息，并使用BeautifulSoup 库进行解析和分析。
这些爬虫小案例涵盖了网络爬虫的常见应用场景，对初学者来说是很好的入门教程。
通过学习这些案例，可以了解网络爬虫的基本原理和常见的爬取技术，并掌握Python的相关库的使用方法。
其次，这些案例也为后续的爬虫开发提供了很好的参考，可以在实际应用中进行模仿或者修改使用。
最后，这些案例的源码也为开发者提供了很好的学习资源，可以通过实战来提高Python编程水平。
python在工作中的运用实例
python在工作中的运用实例
Python在工作中的应用实例
Python作为一门多用途、跨平台的动态语言，在各种行业和工作领
域中都有着广泛的应用。
Python可以部署轻松，可以开发速度快，可以
图形化显示，可以与数据库交互。
Python在工作中的应用实例有很多，
下面就来介绍一下其中的几种常见的应用场景。
1、使用Python做数据分析。
Python有强大的数据处理能力，可以
用来处理大量复杂的数据，并进行深层次的分析，从而发现数据中隐藏的
信息和模式。
这里提一下Python的数据处理工具，比如Pandas，可以帮
助用户快速完成数据处理的任务；Numpy，可以帮助用户做大量数学计算，比如统计分析；SciPy，可以提供数值优化技术和科学计算库，可以实现
复杂的数学建模；Matplotlib，可以帮助用户可视化分析，可以快速生成
图表和报告。
2、使用Python做机器学习。
机器学习是一门复杂的学科，需要综合
运用统计学、机器学习算法、计算机编程等多项技术。
Python作为一门
动态语言，提供了特殊的机器学习库，比如scikit-learn，可以帮助用
户尽快地完成机器学习的任务，比如分类、聚类等。
3、使用Python做web开发。
随着Web2.0和移动设备的的发展，Python可以被用来开发复杂的Web应用。
python在会计应用实例
Python在会计领域有很多应用实例。
这种高级编程语言可以用于自动化和处理会计任务，减少人为错误，并提高工作效率。
以下是一些Python在会计应用中的实例：1. 自动处理财务数据：使用Python，你可以从各种来源（例如CSV文件、数据库或API）自动导入财务数据，然后进行清理、分析和处理。
你可以用它来计算平均值、中位数、总和等等，还可以进行数据透视表和其他复杂的数据操作。
2. 生成财务报表：Python可以用来自动生成标准的财务报表，如资产负债表、利润表和现金流量表。
你只需要定义好数据和格式，Python就会自动生成相应的报表。
3. 税务计算：Python可以用来自动计算各种税款，包括但不限于个人所得税、增值税、营业税等。
你只需要输入一些基本信息，如收入、支出或税率，Python就会自动计算出应缴的税款。
4. 预算和预测：Python可以用来创建预算和预测模型。
你可以输入历史财务数据，然后使用Python的统计和机器学习库来预测未来的收入和支出。
5. 自动化审计：Python可以用来实现自动化审计，即通过读取和解析公司的财务数据和记录，自动检测和识别可能的错误、违规或欺诈行为。
6. 与遗留系统集成：对于一些老旧的会计系统，Python可以作为一个桥梁，将它们与更现代的IT系统（如云存储、数据库或人工智能工具）连接起来。
7. 法规遵从：Python可以帮助公司更容易地遵守各种财务法规。
例如，你可以编写脚本来检查公司的财务记录是否符合特定的会计准则或法规要求。
以上只是Python在会计领域的一些应用实例。
实际上，Python在会计领域的应用远不止这些，它还可以进行更复杂的财务分析、投资策略优化、风险评估等。
（完整版）Python100个小例子
（完整版）Python100个⼩例⼦⼀、Python 练习实例1题⽬：有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且⽆重复数字的三位数？各是多少？程序分析：可填在百位、⼗位、个位的数字都是1、2、3、4。
组成所有的排列后再去掉不满⾜条件的排列。
程序源代码：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-for i in range(1, 5):for j in range(1, 5):for k in range(1, 5):if (i != k) and (i != j) and (j != k):print(i, j, k)⼆、Python 练习实例2题⽬：企业发放的奖⾦根据利润提成。
利润(I)低于或等于10万元时，奖⾦可提10%；利润⾼于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，⾼于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，⾼于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时⾼于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，⾼于60万元的部分，可提成1.5%，⾼于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输⼊当⽉利润I，求应发放奖⾦总数？程序分析：请利⽤数轴来分界，定位。
注意定义时需把奖⾦定义成长整型。
程序源代码：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-i = int(input('净利润:'))arr = [1000000, 600000, 400000, 200000, 100000, 0]rat = [0.01, 0.015, 0.03, 0.05, 0.075, 0.1]r = 0for idx in range(0, 6):if i > arr[idx]:r += (i - arr[idx]) * rat[idx]print((i - arr[idx]) * rat[idx])i = arr[idx]print(r)三、Python 练习实例3题⽬：⼀个整数，它加上100后是⼀个完全平⽅数，再加上168⼜是⼀个完全平⽅数，请问该数是多少？程序分析：假设该数为 x。
python实际应用案例
Python在许多实际应用场景中有着广泛的应用。
以下是一些Python实际应用案例：1. 网络爬虫：Python被广泛用于创建网络爬虫，用于从网站上获取数据。
常用的库包括：Requests, Beautiful Soup, Scrapy和Selenium。
2. 数据分析与可视化：Python广泛应用于数据科学和数据分析。
NumPy, Pandas, Matplotlib 和Seaborn是常用的Python库，用于数据处理、清洗、可视化等任务。
3. 机器学习与人工智能：Python是机器学习和人工智能领域的主要编程语言。
TensorFlow, PyTorch和Scikit-Learn是常用于创建和训练机器学习模型的库。
4. Web开发：Python被用于构建网站和Web应用程序。
Django和Flask是流行的Python Web 框架，用于开发Web应用。
5. 自动化与脚本编写：Python常用于自动化任务和脚本编写。
例如，自动化文件处理、网络任务、报告和数据提取等。
6. 游戏开发：Python可以用来开发桌面和移动游戏。
Pygame和Kivy是Python中常用的游戏库和框架。
7. GUI应用程序开发：Python可用于创建图形用户界面（GUI）应用程序。
Tkinter、PyQt和Kivy是Python中常用的GUI库。
8. 系统安全与渗透测试：Python在网络安全和渗透测试领域广泛应用。
Scapy、Nmap、Metasploit等Python库可用于创建安全相关工具。
9. 嵌入式系统与物联网(IoT)：Python可用于开发嵌入式系统和物联网应用。
使用MicroPython 或CircuitPython可以在微控制器上运行Python代码。
10. DevOps：Python在DevOps领域也有广泛的应用，用于自动化部署、系统编排等任务。
Ansible、Fabric和Jenkins是常用的Python库和工具，在DevOps工作流程中经常用到。
(完整版)Python100个小例子
一、Python 练习实例1题目：有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。
组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。
程序源代码：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-for i in range(1, 5):for j in range(1, 5):for k in range(1, 5):if (i != k) and (i != j) and (j != k):print(i, j, k)二、Python 练习实例2题目：企业发放的奖金根据利润提成。
利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？程序分析：请利用数轴来分界，定位。
注意定义时需把奖金定义成长整型。
程序源代码：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-i = int(input('净利润:'))arr = [1000000, 600000, 400000, 200000, 100000, 0]rat = [0.01, 0.015, 0.03, 0.05, 0.075, 0.1]r = 0for idx in range(0, 6):if i > arr[idx]:r += (i - arr[idx]) * rat[idx]print((i - arr[idx]) * rat[idx])i = arr[idx]print(r)三、Python 练习实例3题目：一个整数，它加上100后是一个完全平方数，再加上168又是一个完全平方数，请问该数是多少？程序分析：假设该数为 x。
完整版Python100个小例子
完整版Python100个小例子1. 斐波那契数列```def fib(n):if n <= 0:return []elif n == 1:return [0]elif n == 2:return [0, 1]else:fib_list = [0, 1]while len(fib_list) < n:fib_list.append(fib_list[-1] + fib_list[-2])return fib_list```2. 素数判断```def is_prime(num):if num <= 1:return Falseelse:for i in range(2, int(num**0.5) + 1): if num % i == 0:return Falsereturn True```3. 翻转字符串```def reverse_string(s):return s[::-1]```4. 列表去重```def remove_duplicates(lst):return list(set(lst))```5. 判断回文数```def is_palindrome(num):return str(num) == str(num)[::-1]```6. 求最大公约数```def gcd(a, b):while b:a, b = b, a % breturn a```7. 冒泡排序```def bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - 1 - i):if lst[j] > lst[j + 1]:lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]return lst```8. 求阶乘```def factorial(n):if n <= 1:return 1else:return n * factorial(n - 1) ```9. 查找列表中的最大值```def find_max(lst):if not lst:return Nonemax_value = lst[0]for num in lst:if num > max_value:max_value = numreturn max_value```10. 矩阵转置```def matrix_transpose(matrix):return [[matrix[j][i] for j in range(len(matrix))] for i inrange(len(matrix[0]))]```以上是一些完整版的Python小例子。
python编程实例50例
python编程实例汇总前言本实例题目均来自网络，题目中涉及的所有代码都经过测试，注释完备，此文档会持续更新。
编辑环境:python版本：python.10.2编辑器：Visual Studio Code01. 输出hello world题目: 输出hello world 这是所有编程的开始，向这个世界问好print("hello world")02. 输出两个数字的和题目: 输出两个数字的和# 输入两个数字num1 = input("请输入第一个数字: ")num2 = input("请输入第二个数字: ")# 计算两个数字的和num_sum = float(num1) + float(num2)# 输出两个数字的加和，浮点型print(f"浮点数之和: {num1} + {num2} = {num_sum:0.2f}")# 输出两个数和，整形print(f"整形之和: {num1} + {num2} = {int(float(num1)) + int(float(num2))}") # 不对input接收的数据进行转换，输出的就是两个数字的拼接print(f"字符串拼接 {num1} + {num2} = {num1 + num2}")03. 输出数字的平方根题目: 输出数字的平方根import math# 输入两个数字num1 = float(input("请输入一个数字: "))# # 计算数字的平方根num_sqrt = num1 ** 0.5num_sqrt1 = math.sqrt(num1)# 输出数字的平方根，浮点型，精确到小数点后2位print(f"用**计算数字 {num1} 的平方根为: {num_sqrt:0.2f}")print(f"用math模块计算数字 {num1} 的平方根为: {num_sqrt1:0.2f}")04. 求三角形的面积题目: 求三角形的面积(海伦公式)"""假设: 三角形三边为: a, b, c,根据海伦—秦九韶公式: √￣p(p-a)*(p-b)*(p-c), 其中:p = (a + b + c)/2 可计算出面积"""import math""" 获取用户输入的三边长度 """a, b, c = float(input("请输入三角形a边长度: ")), float(input('请输入三角形b边的长度: ')), float(input("请输入三角形c边的长度: "))# 计算P值p = (a + b + c) / 2# 计算面积方法一trangleArea = math.sqrt(p*(p-a)*(p-b)*(p-c))# 计算面积方法二trangleArea2 = (p*(p-a) * (p-b) * (p-c)) ** 0.5print(f'用math函数计算的三角形面积：{trangleArea:0.2f}')print(f'用**计算的三角形面积：{trangleArea2:0.2f}')05. 求圆的面积题目: 求圆的面积# 圆形的面积计算公式只有一种：Π(r*r)# 其中: Π = 3.14, r就是圆的半径需要用户输入from math import pi# 接收用户输入的半径r = float(input("请输入圆形的半径: "))pi_1 = 3.14# 计算圆的面积circle_area = pi_1 * (r**2)# 计算圆的面积circle_area2 = pi * (r ** 2)print(f'用pi=3.14计算圆的面积: {circle_area:0.2f}')print(f'用math.pi计算圆的面积: {circle_area2:0.2f}')06. 摄氏度转华氏度题目: 摄氏温度转华氏温度celsius = float(input("请输入摄氏度°C: "))fahrenheit = 32 + celsius * 1.8print(f'{celsius}°C 转换为华氏温度为: {fahrenheit:0.2f}')07. 判断奇偶数题目: 输入一个整数，判断是奇数还是偶数"""奇数偶数定义:偶数是能够被2所整除的整数。
python好玩的小案例
python好玩的小案例
Python有很多有趣的小案例，可以帮助初学者更好地理解和掌
握编程知识。
以下是一些有趣的Python小案例：
1. 猜数字游戏，编写一个程序，让用户猜一个随机生成的数字，根据用户的猜测给出提示，直到猜对为止。
2. 简易计算器，编写一个程序，实现基本的加减乘除运算，可
以让用户输入两个数字和运算符号，然后输出计算结果。
3. 生成随机密码，编写一个程序，生成指定长度的随机密码，
可以包括字母、数字和特殊字符。
4. 井字棋游戏，编写一个程序，实现井字棋游戏的逻辑，让两
个玩家轮流下棋，判断胜负并输出结果。
5. 简易日历，编写一个程序，实现一个简单的日历功能，可以
让用户输入年份和月份，然后输出对应的月历。
这些小案例涵盖了Python中的基本语法和常用功能，通过实际
编写这些程序，可以帮助初学者更好地理解Python的应用和逻辑。
希望这些案例能够带给你一些启发和乐趣！。
python解决问题实例
Python是一种广泛使用的面向对象编程语言，它提供了一种简单而直观的方法来处理大量的问题，包括科学计算，文本处理，机器学习，Web开发等等。
以下是一些Python解决问题的实例：1. 计算圆的面积：```pythonimport math# 计算圆的面积area = math.pi * (radius ** 2)print("圆的面积为:", area)```2. 文本处理：```pythonimport re# 替换字符串中的特定字符text = re.sub("Hello,", "Hi,", text)print(text)```3. 机器学习：```pythonimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 读取数据data = pd.read_csv("iris.csv")# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :4], data.iloc[:, 4], test_size=0.2)# 使用随机森林分类器进行训练model = RandomForestClassifier()model.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)# 打印准确率和精确率print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))print("精确率:", precision_score(y_test, y_pred, average='weighted'))```4. 网络开发：```pythonimport requestsfrom flask import Flask, request, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():# 处理表单请求if request.method == 'POST':name = request.form['name']email = request.form['email']message = request.form['message']# 将数据保存到数据库with open('data.txt', 'a') as f:f.write(f'Name: {name}\nEmail: {email}\nMessage: {message}\n')return 'Thank you for your message!'else:return render_template('index.html')if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)```以上是Python解决问题的一些简单实例，它提供了一种简单而直观的方法来处理大量的问题。
python相关案例
python相关案例案例一：猜数字游戏。
import random.# 生成一个1到100之间的随机数。
secret_number = random.randint(1, 100)print("欢迎来到猜数字游戏！我想了一个1到100之间的数字，你能猜到吗？") while True:try:user_guess = int(input("请输入你的猜测: "))if user_guess == secret_number:print("哇塞，你太厉害了，猜对了！")break.elif user_guess < secret_number:print("你猜的数字太小了，再试试大一点的吧。
")else:print("你猜的数字太大了，往小一点猜哦。
")except ValueError:print("你得输入一个整数呀，别调皮哦。
")这个游戏就像是你和电脑玩一个小秘密的挑战。
电脑先偷偷选好一个数字，就像它在心里藏了个小宝贝。
然后你开始猜，如果你猜的数字和电脑心里想的一样，那你就赢啦。
要是你猜的数字小了，电脑就会告诉你要猜大一点；要是猜大了呢，电脑就会让你猜小一点。
案例二：计算BMI（身体质量指数）height = float(input("嗨，朋友，先告诉我你的身高（单位：米）: "))weight = float(input("再告诉我你的体重（单位：千克）: "))bmi = weight / (height 2)if bmi < 18.5:print(f"你的BMI是{bmi:.2f}，你有点偏瘦啦，要多吃点好的补一补哦。
")elif 18.5 <= bmi < 24:print(f"你的BMI是{bmi:.2f}，非常棒，你的身材很健康呢。
python的10个入门实例
python的10个入门实例Python的10个入门实例Python是一种简单易学但功能强大的编程语言，被广泛应用于各种领域，包括数据科学、人工智能、网络开发等。
它的语法简洁易懂，非常适合初学者入门。
在这篇文章中，我们将介绍Python的10个入门实例，以帮助读者更好地掌握这门编程语言。
实例1：Hello World作为编程语言入门的传统，我们先编写一个打印"Hello World"的Python 程序：pythonprint("Hello World")这个例子很简单，但却能够让我们了解到Python的基本语法。
print()函数用于输出内容到控制台，在这里我们将字符串"Hello World"作为参数传递给它。
实例2：计算器我们可以用Python编写一个简易的计算器程序，让用户输入两个数字和一个操作符，然后计算结果并输出。
pythonnum1 = float(input("请输入第一个数字: "))operator = input("请输入操作符: ")num2 = float(input("请输入第二个数字: "))if operator == "+":result = num1 + num2elif operator == "-":result = num1 - num2elif operator == "*":result = num1 * num2elif operator == "/":result = num1 / num2else:print("无效操作符")print("计算结果:", result)这个例子中，我们使用了input()函数来获取用户的输入，并使用float()函数将输入转换为浮点数类型。
python精彩编程200例
Python是一种高级编程语言，因其简洁、易读、易学和功能强大而备受开发者青睐。
在编程世界中，Python被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域，其灵活性和丰富的库使得开发者可以快速高效地完成各种任务。
本文将介绍200个精彩的Python编程例子，涵盖了Python在不同领域的应用，并将带领读者探索Python编程的奇妙世界。
一、Web开发1. 使用Flask框架搭建一个简单的博客全球信息站2. 使用Django框架创建一个上线商城3. 利用Python实现网页爬虫，抓取指定全球信息站的信息4. 使用Python的requests库发送HTTP请求并处理响应二、数据分析1. 使用Pandas库读取和处理Excel数据2. 利用Matplotlib库绘制数据可视化图表3. 使用Numpy库进行数组运算和统计分析4. 利用Seaborn库进行数据分析和可视化三、人工智能1. 使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型2. 利用Keras库构建深度学习模型3. 使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务4. 利用NLTK库进行自然语言处理和文本分析四、游戏开发1. 使用Pygame库创建一个简单的2D游戏2. 利用Python实现一个文本冒险游戏3. 使用Turtle库绘制图形并制作小游戏4. 利用Pyglet库创建一个多媒体游戏五、网络编程1. 利用Socket库进行网络通信2. 使用Twisted库构建异步网络应用3. 使用asyncio库实现异步IO操作4. 利用Python搭建一个简单的HTTP服务器六、机器学习1. 使用Scikit-learn库进行机器学习实践2. 使用XGBoost库进行梯度提升决策树3. 利用LightGBM库进行高效的梯度提升决策树4. 使用CatBoost库进行类别特征辨识的机器学习七、自动化测试1. 利用Selenium库进行Web自动化测试2. 使用unittest库编写和运行单元测试3. 使用pytest库编写和运行更加简洁高效的测试4. 利用Robot Framework库进行自动化测试和任务自动化八、数据可视化1. 利用Plotly库创建交互式数据可视化2. 使用Alt本人r库进行数据驱动的可视化3. 使用Bokeh库创建用于展示的交互式可视化工具4. 利用Dash库构建数据分析及可视化的Web应用九、科学计算1. 利用SymPy库进行符号数学计算2. 使用Scipy库进行科学计算和技术计算3. 使用Astropy库进行天文学数据处理和分析4. 利用H5py库进行HDF5格式数据的读写操作以上精彩的Python编程例子展示了Python在不同领域的应用和功能，希望可以帮助读者更深入地了解Python的强大之处，并启发读者在实际应用中发挥Python的创造力。
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python应用实例
Python作为一门全栈语言，可应用于众多领域。
以下是几个Python应用实例：
1. Web开发
Python语言广泛应用于Web开发中。
其中最常见的框架是Django和Flask。
Django是一个全功能的Web框架，它拥有一个强大的后端，可轻松处理大量的数据，包括数据库管理和模板渲染。
Flask 则更为灵活，适合快速开发小型应用。
这两个框架都非常流行，您可以根据项目的需求选择一个最合适的框架。
2. 数据分析
Python是最流行的数据科学编程语言之一。
使用Python，您可以处理各种数据类型，并进行分析和可视化。
有许多数据科学库可供选择，包括NumPy和Pandas，它们提供了大量的工具和函数，以帮助您处理和分析数据。
除此之外，Python还有其他数据分析库，比如Matplotlib和Seaborn，可以帮助您轻松地创建各种图表和可视化工具。
3. 机器学习
Python是机器学习领域中最重要的编程语言之一。
Python中机器学习库的应用十分广泛，例如TensorFlow、Keras、PyTorch等。
这些库可以帮助您构建机器学习模型并优化它们。
Python还有一些用于图形化处理机器学习任务的流行库，例如scikit-learn和XGBoost。
这些库广泛应用于自然语言处理、语音识别等机器学习任务。
4. 自动化
Python是自动化任务的理想语言之一。
通过使用Python的标准库或第三方库，您可以编写自动化任务的脚本，例如发送电子邮件、网络爬虫、文件处理和自动化测试。
Selenium是一个自动化测试库，可用于模拟Web应用程序的用户。
Python还有很多其他的自动化库，可以根据您的需求选择。
总之，Python语言在各领域应用广泛, 如Web开发、数据分析、机器学习和自动化等领域。
使用Python能帮助我们更快、更方便地处理极其复杂的问题。
特别是随着人工智能和数据科学领域的不断发展，Python语言的重要性也日益显著，相信未来Python应用领域会越来越广泛。