python学习真实案例（python成功案例）

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应用开发：Python经常用于web应用开发，虽然PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但是Python一直处于上升阶段。

python能够应用的领域有常规软件开发、数据分析与科学计算、自动化运维或办公效率工具、云计算、web开发、网络爬虫、数据分析、人工智能等。

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Web应用开发：Python经常被用于Web开发。例如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调***服务器与基于Python的Web程序之间的通信。

WEB开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架。

很多常用的云计算框架都有 Python 的身影，例如：OpenStack。- Web 开发：在 Web 开发领域，Python 拥有很多免费数据函数库、免费网页模板系统，以及与 Web 服务器进行交互的库，可以搭建 Web 框架，快速实现 Web 开发。

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Web开发：Python也是一门用于Web开发的优秀语言。Django和Flask是两个非常流行的Python Web框架，它们提供了一系列的工具和库，使得开发Web应用程序变得更加高效和便捷。

我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么用Python做数据分析成了一个最佳选择。

但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。

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第三：分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。第四：数据库知识。

它可以帮助我们系统的梳理知识，还可以帮助我们发散创意，帮助我们在某一个创意下深挖、垂直思考。将我们头脑中的创意变成可被执行的创造力。

爬取强大的BD页面，打印页面信息。常用方法之get方法实例，下面还有传参实例。常用方法之post方法实例，下面还有传参实例。put方法实例。常用方法之get方法传参实例（1）。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。Requests 使用 Requests 库是 Python 中发起 *** 请求的库，使用非常方便简单。

常用的爬虫工具有Python、Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等。Python是一种非常流行的编程语言，也是很多爬虫工具的基础。Scrapy是一个Python爬虫框架，可以帮助我们快速构建一个爬虫。

打开csdn的网页，作为一个示例，我们随机打开一个网页：***：//blog.csdn.net/u013088062/article/list/1。可以看到，博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。

鸡有两条腿，兔子有四条腿，所以腿的总数为：（if chicken *2 + rabbit *4 == foot：print（鸡，chicken，兔，rabbit）执行代码，就完成了。

return （-1， -1）m， n = input（输入鸡兔数，脚数：）.split（，）if demo（int（m）， int（n） == （-1， -1）：print（输入数据出错！）else：print（%d只鸡，%d只兔。

面部[_a***_]，得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。

Python做爬虫很方便，有现成的库。我在学习python的过程中也遇到过一个非常简单的例子，代码：python/primer/20/Cralwer.py at master · xxg1413/python · GitHub 。好像有开源的项目叫什么supercrawler，具体可以看看。

程序分析：（ab）？a：b这是条件运算符的基本例子。

在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。

在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模在分析和建模方面，主要包括Stat***dels和Scikit-learn两个库。

接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。

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