Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Menganalisis aliran kerja terbaik dalam pengaturcaraan Python
Analisis trend pekerjaan terbaik dalam bidang pengaturcaraan Python
Pengenalan:
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, populariti bahasa pengaturcaraan Python telah meningkat secara mendadak, dan kes aplikasinya dalam bidang yang berbeza telah meningkat secara beransur-ansur. Dalam era digital ini, kemahiran pengaturcaraan Python telah menjadi salah satu elemen utama untuk mencari peluang pekerjaan yang ideal. Artikel ini akan meneroka aliran pekerjaan teratas dalam pengaturcaraan Python dan memberikan contoh kod yang berkaitan. Sama ada anda seorang pemula atau pembangun berpengalaman, anda boleh mendapatkan beberapa maklumat berharga daripadanya.
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练和预测 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # 模型评估 score = model.score(X_test, y_test)
Kod di atas menunjukkan cara membaca dan memproses data menggunakan perpustakaan Pandas Python dan melatihnya menggunakan model regresi linear daripada perpustakaan Scikit-learn dan ramalan, dan menilai prestasi model menggunakan metrik penilaian model.
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 发送HTTP请求获取网页内容 response = requests.get('https://example.com') html = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所需数据 data = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('h2').text price = item.find('span', class_='price').text data.append({'title': title, 'price': price}) # 将数据转换为DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data) # 数据分析和可视化 mean_price = df['price'].mean() max_price = df['price'].max()
Kod di atas menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Permintaan Python untuk menghantar permintaan HTTP untuk mendapatkan kandungan halaman web dan menggunakan perpustakaan BeautifulSoup untuk menghuraikan kandungan html. Kemudian, ekstrak data yang diperlukan daripada halaman web yang dihuraikan dan tukar data menjadi objek DataFrame menggunakan perpustakaan Pandas. Akhirnya, data boleh dianalisis dan divisualisasikan.
from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/about') def about(): return render_template('about.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
Kod di atas menunjukkan cara menggunakan pustaka Flask untuk membuat tapak web ringkas dan memaparkan templat HTML yang berbeza di bawah laluan yang berbeza. Dengan menjalankan kod, anda boleh melancarkan tapak web secara setempat dan melihat halaman yang berbeza dengan melawati URL yang sepadan.
Ringkasan:
Prospek pekerjaan dalam bidang pengaturcaraan Python sangat luas. Artikel ini membentangkan contoh daripada sains data dan pembelajaran mesin, pengikisan web dan analisis data serta pembangunan dan automasi web. Contoh-contoh ini hanyalah puncak gunung ais aplikasi Python dalam bidang yang berbeza. Sama ada anda seorang pemula atau pembangun berpengalaman, ada kemungkinan anda akan menemui kerja pengaturcaraan Python yang ideal anda. Selagi anda terus belajar dan meningkatkan kemahiran anda, anda boleh mengikuti aliran terkini dalam pengaturcaraan Python dan berjaya dalam industri yang penuh dengan peluang ini.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis aliran kerja terbaik dalam pengaturcaraan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!