96SEO 2025-07-30 03:12 23
Python因其轻巧松容易学、功能有力巨大、跨平台兼容性优良等优良处,广泛应用于各种类型的应用开发,包括Web开发、数据琢磨、人造智能、自动化脚本等。

在开头开发Python应用之前,先说说需要安装一些少许不了的工具和配置开发周围。
Python的pandas、NumPy等库为数据处理给了极巨大的便利,广泛应用于数据琢磨和数据挖掘。
Python广泛应用于Web开发领域,其中Django和Flask是最流行的两个Web框架。Django适合用于构建巨大型麻烦的Web应用,而Flask则适合用于构建轻巧量级的Web应用。
Python是人造智能和机器学领域的主流语言, 得益于库如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn。
# 安装Django
pip install django
# 创建Django项目
django-admin startproject mysite
# 进入项目目录并创建应用
cd mysite
python manage.py startapp myapp
# 在myapp/中添加一个轻巧松视图
from django.http import HttpResponse
def home:
return HttpResponse
# 在myapp/中配置URL
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns =
# 在mysite/中包含myapp的urls
from django.contrib import admin
from django.urls import include, path
urlpatterns =
# 运行开发服务器
python manage.py runserver
# 安装Flask
pip install flask
# 创建一个Flask应用
from flask import Flask
app = Flask
@app.route
def home:
return "Hello, Flask!"
if __name__ == '__main__':
app.run
import pandas as pd
# 创建一个轻巧松的数据框
data = {'name': , 'age': }
df = pd.DataFrame
# 查看数据
print
# 计算平均年龄
average_age = df.mean
print
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x =
y =
# 绘制图形
plt.plot
# 设置标题和标签
plt.title
plt.xlabel
plt.ylabel
# 看得出来图形
plt.show
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris
X = iris.data
y = iris.target
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
# 训练模型
clf = RandomForestClassifier
clf.fit
# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict
accuracy = accuracy_score
print
Python作为一门功能有力巨大且容易于学的编程语言,已经成为各个领域应用开发的关键工具。从Web开发到数据琢磨,再到人造智能和机器学,Python都有着广泛的应用。在开发Python应用时开发者能根据具体需求选择不同的框架和库,飞迅速实现自己的功能需求。
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