Python经典示例：创意无限，功能强大

2022-12-13 21:55:37

Python代码大全：探索编程领域的无限可能

什么是Python？

Python是一种功能强大、用途广泛的编程语言，以其简单易学、语法简洁、社区庞大而著称。它广泛应用于各种领域，从数据分析和机器学习到Web开发和脚本编写。

Python代码示例

让我们通过几个Python代码示例来探索其多功能性：

斐波那契数列

def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(10))

这段代码生成斐波那契数列，其中每个数字都是前两个数字的和。

猜数字游戏

import random

def guess_number():
    number = random.randint(1, 10)
    guess = 0
    while guess != number:
        guess = int(input("Guess a number between 1 and 10: "))
        if guess == number:
            print("Congratulations! You guessed the number correctly.")
        elif guess < number:
            print("Your guess is too low.")
        else:
            print("Your guess is too high.")

guess_number()

这个游戏让用户猜测计算机随机生成的数字，直到他们猜中。

实时股票行情追踪

import yfinance as yf

def get_stock_data(symbol):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    stock_info = stock.info
    print(f"Company Name: {stock_info['shortName']}")
    print(f"Current Price: {stock_info['regularMarketPrice']}")
    print(f"Change: {stock_info['regularMarketChange']}")
    print(f"Change Percent: {stock_info['regularMarketChangePercent']}")

get_stock_data("AAPL")

这段代码获取指定股票的实时行情数据，例如当前价格、涨跌幅等。

文本分析与情感分析

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

def sentiment_analysis(text):
    analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiment = analyzer.polarity_scores(text)
    return sentiment

text = "This movie is really awesome!"
sentiment = sentiment_analysis(text)
print(sentiment)

此示例展示了如何使用自然语言处理（NLP）技术来分析文本并提取情绪信息。

机器学习与人工智能

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)