Python编程应用题：从入门到进阶，案例详解与技巧分享131

Python凭借其简洁易懂的语法和丰富的库，在众多编程语言中脱颖而出，成为解决各种实际问题的有力工具。本文将通过一系列Python编程应用题，带你从入门到进阶，逐步掌握Python的实际应用能力。我们会涵盖不同的知识点，并提供详细的代码解析和技巧分享，帮助你更好地理解和应用Python。

一、入门级应用题：数据处理与分析

例题1：编写一个Python程序，读取一个包含学生姓名和成绩的CSV文件（例如，），计算每个学生的平均成绩，并找出最高分和最低分学生。CSV文件内容格式如下：姓名,成绩1,成绩2,成绩3

import csv
import statistics
def analyze_student_scores(filename):
scores = []
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = (file)
for row in reader:
name = row['姓名']
grades = [float(row[f'成绩{i+1}']) for i in range(3)]
average = (grades)
({'name': name, 'average': average, 'grades': grades})
max_score = max(scores, key=lambda x: x['average'])
min_score = min(scores, key=lambda x: x['average'])
return scores, max_score, min_score

filename = ''
scores, max_score, min_score = analyze_student_scores(filename)
print("学生成绩分析：")
for score in scores:
print(f"{score['name']}：平均分 {score['average']:.2f}, 成绩：{score['grades']}")
print(f"最高分学生：{max_score['name']}, 平均分：{max_score['average']:.2f}")
print(f"最低分学生：{min_score['name']}, 平均分：{min_score['average']:.2f}")

这段代码使用了csv模块读取CSV文件，statistics模块计算平均值。 lambda表达式用于简化代码，提高效率。需要注意的是，这里假设CSV文件使用UTF-8编码，需要根据实际情况修改编码方式。错误处理（例如文件不存在）也应该在实际应用中加入。

二、进阶级应用题：网络爬虫与数据可视化

例题2：编写一个Python程序，抓取指定网站（例如，一个新闻网站）的新闻标题和链接，并将其保存到一个文本文件中。同时，使用Matplotlib库绘制新闻来源网站的分布图。

此例题需要用到requests库进行网络请求，BeautifulSoup库解析HTML，Matplotlib库绘制图表。由于涉及到网络爬虫，需要注意网站的文件，遵守网站的爬取规则，避免对服务器造成过大压力。同时，需要处理可能出现的网络错误和异常情况。

# 此处省略大量代码，由于篇幅限制，无法完整呈现一个复杂的网络爬虫和数据可视化程序。
# 该部分代码需要根据目标网站的结构进行调整。
# 核心思路包括：使用requests获取网页源码，使用BeautifulSoup解析HTML提取标题和链接，
# 使用Matplotlib绘制饼图或柱状图展示新闻来源网站的分布情况。

三、高级应用题：机器学习与人工智能

例题3：使用scikit-learn库，构建一个简单的线性回归模型，预测房价。假设你拥有一个包含房屋面积和价格的数据集。

此例题需要用到scikit-learn库，首先需要将数据集加载到程序中，然后将数据分成训练集和测试集，使用线性回归模型进行训练，最后评估模型的性能。需要理解模型的评价指标，例如均方误差 (MSE) 和 R方值。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from import mean_squared_error, r2_score
# 假设数据集如下：
X = ([[100], [150], [200], [250], [300]]) # 房屋面积
y = ([1000000, 1500000, 2000000, 2500000, 3000000]) # 房屋价格
# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型并进行训练
model = LinearRegression()
(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = (X_test)
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"均方误差 (MSE): {mse}")
print(f"R方值 (R-squared): {r2}")