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Utiliser Python et Redis pour créer un questionnaire en ligne : comment mettre en œuvre la collecte et l'analyse de données

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2023-07-31 13:57:10910parcourir

Créer un questionnaire en ligne à l'aide de Python et Redis : Comment mettre en œuvre la collecte et l'analyse de données

Introduction :
Avec la popularité et le développement d'Internet, les questionnaires en ligne sont devenus l'un des moyens importants de collecter des données et d'obtenir les commentaires des utilisateurs. Cet article expliquera comment utiliser Python et Redis pour créer un système de questionnaire en ligne simple et puissant, et démontrera comment mettre en œuvre la collecte et l'analyse de données à l'aide d'exemples de code.

1. Qu'est-ce que Redis ?
Redis est un système de stockage de données en mémoire open source couramment utilisé pour la mise en cache, les files d'attente de messages et le middleware de base de données. Il prend en charge une variété de structures de données, telles que des chaînes, des listes, des tables de hachage, etc., et fournit un riche ensemble de commandes et de fonctions, ce qui en fait un choix idéal pour créer des applications rapides et stables.

2. Comment utiliser Python et Redis pour construire le cadre de base d'un système de questionnaire en ligne ?

  1. Préparation :
    Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque Redis de Redis et Python, qui peut être installée via la commande suivante :

    pip install redis
  2. Créer la base de données du système de questionnaire :

    import redis
    
    # 连接Redis数据库
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    # 创建一个问题和选项的字典(模拟数据库中的数据)
    question1 = {
     'id': 1,
     'question': '你最喜欢的编程语言是?',
     'options': ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript']
    }
    
    # 将问题和选项存入Redis中
    r.hmset('question:1', question1)
  3. Construire le front-end du système de questionnaire Pages :
    Pour plus de commodité, nous pouvons utiliser des frameworks Web tels que Flask pour créer des pages front-end. L'exemple de code suivant montre comment créer une page de questionnaire simple et stocker les options renseignées par l'utilisateur dans la base de données Redis.

    from flask import Flask, render_template, request
    import redis
    
    app = Flask(__name__)
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
    def survey():
     if request.method == 'POST':
         question_id = request.form['question_id']
         option = request.form['option']
         
         # 将用户的选项存入Redis中
         r.hincrby('question:' + question_id, option)
         
         return '选项已提交,感谢参与调查!'
     
     # 获取问题和选项
     question = r.hgetall('question:1')
     
     return render_template('survey.html', question=question)
    
    if __name__ == '__main__':
     app.run()
  4. Analyse et affichage des données :
    Afin d'analyser et d'afficher les données du questionnaire, nous pouvons utiliser des bibliothèques d'analyse de données Python telles que pandas et matplotlib. L'exemple de code suivant montre comment obtenir des données de Redis et effectuer une analyse visuelle simple des données à l'aide de pandas et matplotlib.

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import redis
    
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    # 获取所有问题和选项的数据
    survey_data = []
    questions = r.keys('question:*')
    for question_key in questions:
     data = r.hgetall(question_key)
     data['question_id'] = question_key.decode().split(':')[-1]
     survey_data.append(data)
    
    # 将问卷数据转换成DataFrame对象
    df = pd.DataFrame(survey_data)
    
    # 统计每个选项的人数
    df['total'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)
    
    # 数据可视化
    df.plot(x='question_id', y='total', kind='bar')
    plt.xlabel('Question')
    plt.ylabel('Number of Responses')
    plt.title('Survey Results')
    plt.show()

Conclusion :
En utilisant Python et Redis pour créer un système de questionnaire en ligne, et en utilisant la bibliothèque d'analyse de données de Python pour analyser et visualiser les données collectées, nous pouvons créer rapidement et de manière flexible un système de questionnaire pratique. J'espère que l'exemple de code ci-dessus pourra aider les lecteurs à comprendre comment utiliser Python et Redis pour mettre en œuvre le processus de base de collecte et d'analyse de données.

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