python實用案例

❶ python可以開發軟體嗎

python可以開發軟體嗎？
python當然可以開發軟體，Python的主要用途之一就是軟體開發。
1.基於控制台的應用程序
Python可用於開發基於控制台的應用程序。 例如：IPython。
2.基於音頻或視頻的應用程序
Python在多媒體部分開發，證明是非常方便的。 一些成功的應用是：TimPlayer，cplay等。
3.3D CAD應用程序
Fandango是一個真正使用Python編寫的應用程序，提供CAD的全部功能。
4.Web應用程序
Python也可以用於開發基於Web的應用程序。 一些重要的開發案例是：PythonWikiEngines，Pocoo，PythonBlogSoftware等，如國內的成功應用案例有：豆瓣，知乎等。
5.企業級應用
Python可用於創建可在企業或組織中使用的應用程序。一些實時應用程序是：OpenErp，Tryton，Picalo等。
6.圖像應用
使用Python可以開發圖像應用程序。 開發的應用有：VPython，Gogh，imgSeek等。
相關推薦：《Python教程》以上就是小編分享的關於python可以開發軟體嗎的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

❷ python實用案例，不知道用什麼方法寫出來

下面的代碼自己加一些異常的處理就行了

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資源鏈接：

鏈接：https://pan..com/s/127gBmSIIhTtvV3wDCX90fg

書名：Python機器學習經典實例

作者：[美] Prateek Joshi

譯者：陶俊傑

豆瓣評分：5.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

頁數：264

內容簡介：

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。

本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介：

作者簡介：

Prateek Joshi

人工智慧專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。

譯者簡介：

陶俊傑

長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲。本科畢業於北京交通大學機電學院，碩士畢業於北京交通大學經管學院。曾就職於中國移動設計院，目前在京東任職。

陳小莉

長期從事數據分析工作，喜歡Python。本科與碩士畢業於北京交通大學電信學院。目前在中科院從事科技文獻與專利分析工作。

❹ Python 入門書籍有哪些推薦

1、Python基礎教程：是經典的Python入門教程書籍，本書層次鮮明，結構嚴謹。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到實用性極強的內容。

2、Python數據分析（Python for data analysis）：該書介紹了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知識點，只要讀者掌握了python的基本語法就可以學習，對於提升學習Python十分有效。

3、Python 3程序開發指南：講述了構成Python語言的8個關鍵要素，分為不同章節對其進行了詳盡的闡述，包括數據類型、控制結構與函數、模塊、文件處理、調試、進程與線程、網路、資料庫、正則表達式、GUI程序設計等各個方面。適合作為Python語言教科書使用。

4、Python數據分析與挖掘實戰：本書的基礎部分介紹的詳細且全面，是一本Python入門書，在後段中的Demo也很貼近實戰，並且介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，有極強的實用性。

5、Python Cookbook：本書介紹了Python在各個領域中的一些技巧和方法，從最基本的字元、文件序列、字典和排序，到進階的面向對象編程、資料庫和數據持久化、 XML處理和Web編程，再到高級和抽象的描述符、裝飾器、元類、迭代器和生成器，均有涉及。

❺ Python實現的幾個常用排序演算法實例

#encoding=utf-8
importrandom
fromimport
defdirectInsertSort(seq):
"""直接插入排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
tmp,j=seq[i],i
whilej>0andtmp<seq[j-1]:
seq[j],j=seq[j-1],j-1
seq[j]=tmp
returnseq
defdirectSelectSort(seq):
"""直接選擇排序"""
size=len(seq)
foriinrange(0,size-1):
k=i;j=i+1
whilej<size:
ifseq[j]<seq[k]:
k=j
j+=1
seq[i],seq[k]=seq[k],seq[i]
returnseq
defbubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
forjinrange(0,size-i):
ifseq[j+1]<seq[j]:
seq[j+1],seq[j]=seq[j],seq[j+1]
returnseq
def_divide(seq,low,high):
"""快速排序劃分函數"""
tmp=seq[low]
whilelow!=high:
whilelow<highandseq[high]>=tmp:high-=1
iflow<high:
seq[low]=seq[high]
low+=1
whilelow<highandseq[low]<=tmp:low+=1
iflow<high:
seq[high]=seq[low]
high-=1
seq[low]=tmp
returnlow
def_quickSort(seq,low,high):
"""快速排序輔助函數"""
iflow>=high:return
mid=_divide(seq,low,high)
_quickSort(seq,low,mid-1)
_quickSort(seq,mid+1,high)
defquickSort(seq):
"""快速排序包裹函數"""
size=len(seq)
_quickSort(seq,0,size-1)
returnseq
defmerge(seq,left,mid,right):
tmp=[]
i,j=left,mid
whilei<midandj<=right:
ifseq[i]<seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i+=1
else:
tmp.append(seq[j])
j+=1
ifi<mid:tmp.extend(seq[i:])
ifj<=right:tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1]=tmp[0:right-left+1]
def_mergeSort(seq,left,right):
ifleft==right:
return
else:
mid=(left+right)/2
_mergeSort(seq,left,mid)
_mergeSort(seq,mid+1,right)
merge(seq,left,mid+1,right)
#二路並歸排序
defmergeSort(seq):
size=len(seq)
_mergeSort(seq,0,size-1)
returnseq
if__name__=='__main__':
s=[random.randint(0,100)foriinrange(0,20)]
prints
print"
"
printdirectSelectSort((s))
printdirectInsertSort((s))
printbubbleSort((s))
printquickSort((s))
printmergeSort((s))

❻ 有Python對用戶行為分析的實例嗎

行為跟蹤、分析不是所謂的竊取用戶隱私行為，跨站監控等此類手段。
用戶行為分析、用戶行為跟蹤……，一直被熱議著，相信不少公司、不少朋友，在不同的平台上都有過此類應用，就如我前面發表的文章【Web用戶行為跟蹤收集】， 主要面向WEB平台，當然谷歌分析在Web端的支持已經比較成熟了，這里不多解釋。本文藉助Google用戶行為分析，在android平台、iOS平台上，進行強大的行為分析與報表支持……，具體應用如下：
§ 示例代碼-打包
§ GA用戶分析應用說明
本次GA用戶分析與DEMO包含以下內容：
1、 有關GA的相關知識介紹
2、 本次用戶跟蹤簡要需求分析
3、 GoogleAnalyticsDemo示常式序
4、 GA報表查看
5、 使用說明
6、 其他補充
1、有關GA的相關知識介紹
（1）參考assets內相關PPT
（2）GA相關參數與配置
2、本次用戶跟蹤簡要需求分析
通過GA，我們可以做到什麼? 利用GA可以幫助改善營銷策略，提高產品質量。
根據客戶的喜好，設定不同的產品顯示方案、增加用戶粘性
本次通過GA我們可完成如下跟蹤（只收集符合產品的有價值的信息）：
一、自動跟蹤
1、地理位置（國家、地區）
2、客戶端信息（操作系統、版本、機型、品牌、運營商、屏幕解析度……）
3、程序崩潰信息、異常記錄等
4、App安裝數(需要在Google Play Store上的產品被安裝時才能統計)
5、語言
6、新用戶數、活躍用戶數
二、需要定製的跟蹤
1、按鈕點擊數、頁面打開數
2、統計操作及事件數
3、界面停留時間
4、交易行為
3、GoogleAnalyticsDemo示常式序
（1）參數配置：res/values/analytics.xml
參數說明：assets/parameters.jpg
（2）未捕捉異常的跟蹤：MyApplication.Java
（3）高級應用（自定義變數、維度、指標）
4、GA報表查看
（1）在線查看：http://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/analytics/
主要報告信息如下：
信息中心概覽：
用戶概覽：
參與度概覽：
結果概覽：
轉化：
（2）GA賬號
（3）GA手機查看工具
assets/com.google.android.apps.giant.apk
5、使用說明
（1）APP發布時，取消配置中debug狀態
（2）配置analytics.xml參數、Screen信息
（3）根據情況決定是否採用多個Tracker
6、其他
（1）目前無法做到AOP的方式跟蹤用戶行為，即便是有，性能方面也還會是個問題
（2）通過事件源攔截的方式跟蹤也不可行，目前只可在關鍵的位置增加監控代碼，在基類生命周期中處理。
（3）在某些情況下，會有GA數據發送不出的問題，但通常情況下不會影響分析結果（限於國內的訪問限制）
7、IOS中的應用
官方已給出了簡單的DEMO,可以自行下載試用
（1）導入庫
（2）添加依賴包：eg: core...，system.data....
（3）在root中配置、初始化
（4）UI類繼承GATracker類，或自定義基類

❼ 如何在 Tableau 中利用 Python 的力量

2016年， Tableau便發布了 TabPy的試用版本，一個可以在 Tableau工作簿中運行 Python代碼的新 API 。當你通過 Tableau使用 TabPy時，你可以在 Python中定義計算欄位，從而在你的可視化作品中充分挖掘大量機器學習庫的潛力。
這個在 Tableau中與 Python的集成應用，為用戶提供了強大的解決方案。例如，它只需幾行 Python代碼就能得到一個線上零售商所售商品的情感分析。然後你可以在 Tableau中從很多方面探索獲得的結果。
你可能只想看到負面評價並且希望理解這些內容背後的原因。你可能想得到一個顧客列表，並與他們聯系。或者你可能想可視化整體情緒隨時間變化的情況。

R/Python整合：Rserve/TabPy Server
你可以很容易在電腦上或者遠程伺服器上安裝 TabPy伺服器。在 Tableau Desktop中，通過點擊幫助 >設置與性能 >管理外部服務連接，在其中輸入服務 URL ，你就可以完成配置。然後你可以使用 Python腳本作為 Tableau中計算欄位的一部分，就像從 Tableau 8.1開始你可以利用 R的那樣。

TabPy使用流行的 Anaconda環境，這能夠預裝和准備許多包括 scipy , numpy和 scikit-learn在內的常見 Python包。你可以在你的腳本中安裝使用任何 Python庫。
如果在公司里你有一個數據分析團隊來開發定製模型， TabPy還可以通過發布模型很方便與其他那些想要在 Tableau中利用模型的人分享。
一旦發布，無論模型的類型與復雜性如何，你就只需要在 Tableau中運行一個只有一行 Python代碼來運行該機器學習模型。

使用已發布的模型有幾個好處。在預服務環境中，復雜的功能變得容易使用，分享和以部署方式重用。你可以在後端提升和更新模型，或者修改代碼，而 Tableau中的計算欄位並不需要額外的操作即可保證正常工作。
看到 Python在 Tableau中的應用，你是不是有點手癢了？亟不可待的想嘗試一下？小編在這里推薦一篇新手實用教程，如果你以前沒有使用過 Python ，不用擔心 ——這對新手來說絕對是可以實現的。繼續看下去吧！
Python實用案例分享
本次教程使用的數據集來源 Makeover Monday（點擊了解詳情） ，關於最流行的前100首歌曲的歌詞。
1設置你的環境
1 .確保你使用的是 Tableau 10版本
2 .打開含有 top-song數據的 TDE文件
3 .安裝 TabPy
2在 Tableau中連接 TabPy
現在是時候在 Tableau中設置 TabPy了。在 Tableau中，轉到幫助 >設置和性能 >管理外部連接。輸入 「localhost」 ，因為你在自己的計算機上運行 TabPy 。默認埠為 9004 ，因此除非你手動更改它，否則應該將其保留。

3創建 TabPy計算
TabPy Github頁面具有你應該在 Tableau計算中使用 Python的詳細文檔。我簡單地重新調整了在 #data 16 TabPy部分的一個計算演示。這里可以看重播。復制下方鏈接至瀏覽器查看重播：
現在，你可以使用視圖中的這個 [Word]計算欄位來處理情緒評分了！缺點是，由於這是一個表計算並且還使用了 ATTR函數，因此你不能在一個詳細級別表達式中使用它。也就是說，你不能使用這個例子和數據結構來計算歌曲細節級別的情感總和。

❽ 最近經常聽到Python，Python在我們的生活中會有哪些應用

python的幾大方向：

• web開發（django、flask模塊）

• 爬蟲開發（scrapy、pyspider等模塊）

• 人工智慧、機器學習

• 桌面開發（GUI開發，常見tkinter模塊）

• 科學計算、數據分析（pandas模塊）

  這些是主要方向，你可以把這些融合起來做一套系統，有爬蟲提供資源，web做前後端功能，數據用於人工智慧開發，然後數據分析，預測形式，然後開發客戶端等等......

生活中案例（我幾個例子高端一點的）：

比如開發一個機器人，開發全智能家居，好多好多。。。。。。。。

❾ Python可以開發哪些程序

疑似假用戶41802