笨办法Python3 14

本文介绍了一个使用Python编写的交互式脚本示例,该脚本通过命令行与用户进行互动,收集用户信息并反馈给用户。通过设置用户提示符变量,脚本能够询问用户是否喜欢它、居住地及所使用的计算机类型,并根据用户输入进行响应。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.将用户提示符设置为变量
promptfrom sys import argv
script,user_name = argvprompt = ‘> ’
print(f’Hi {user_name}, I’m the {script} script.’)print(‘I’d like to ask you a few questions.’)print(f"Do you like me {user_name}?")likes = input(prompt)
print(f"Where do you live {user_name}?")lives = input(prompt)
print(f"What kind of computer do you have?")computer = input(prompt)
print(f""“Alringt, so you said {likes} about liking me.You live in {lives}. Not sure where that is.And you have a {computer} computer. Nice.”"")
输出为
Hi Crystal, I’m the ex1.py script.I’d like to ask you a few questions.Do you like me Crystal?> No.Where do you live Crystal?> CQWhat kind of computer do you have?> Not-too-bad
Alringt, so you said No. about liking me.You live in CQ. Not sure where that is.And you have a Not-too-bad computer. Nice.

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值