《Python 实战教学：Web 开发与数据科学》

《Python 实战教学：Web 开发与数据科学》 一、引言 Python 在多个领域都展现出强大的实力，其中 Web 开发和数据科学是两个重要的应用方向。本教学文章将带你了解如何使用 Python 进行 Web 开发以及在数据科学领域的应用。 二、Web 开发 1. Flask 框架简介 - Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，使用 Python 编写。它简单易用，非常适合初学者入门 Web 开发。 ```python from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run() ``` - 上述代码创建了一个简单的 Flask 应用，当访问根路径时，返回“Hello, World!”。 2. 路由和视图函数 - 在 Flask 中，可以通过装饰器来定义路由和视图函数。路由指定了 URL 与函数的对应关系。 ```python @app.route('/about') def about(): return 'This is the about page.' ``` 3. 模板渲染 - Flask 支持模板渲染，可以使用 Jinja2 模板引擎来创建动态的网页。 ```python from flask import render_template @app.route('/user/<username>') def user_profile(username): return render_template('user_profile.html', username=username) ``` 三、数据科学 1. NumPy 和 Pandas 基础 - NumPy 是用于科学计算的基础库，提供了高效的多维数组操作和数学函数。Pandas 则是用于数据处理和分析的库，提供了数据结构和工具。 ```python import numpy as np import pandas as pd # 创建 NumPy 数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建 Pandas 数据帧 data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) ``` 2. 数据可视化 - 使用 Matplotlib 和 Seaborn 库可以进行数据可视化，帮助你更好地理解数据。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 绘制折线图 plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [10, 20, 30, 40, 50]) plt.show() # 绘制柱状图 sns.barplot(x=[1, 2, 3], y=[15, 25, 35]) plt.show() ``` 3. 机器学习入门 - Scikit-learn 是一个广泛使用的机器学习库，提供了各种算法和工具。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 创建 KNN 分类器 knn = KNeighborsClassifier() # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn.predict(X_test) ``` 四、总结 Python 在 Web 开发和数据科学领域都有着丰富的工具和库，为开发者提供了强大的支持。通过学习和实践，你可以利用 Python 构建功能强大的 Web 应用和进行深入的数据科学分析。不断探索新的技术和方法，将帮助你在这两个领域取得更好的成果。