初学编程脚本——50行代码入门48

简介

编程脚本是一种易于学习且功能强大的工具，它使初学者能够创建自动化任务、分析数据和构建简单的应用程序。本文将介绍50行基本编程脚本，帮助初学者入门。

基础语法

1. 导入必要的库：
```python
import numpy as np
```

2. 定义变量：
```python
x = 10
```

3. 使用运算符：
```python
y = x + 5
```

4. 使用控制流语句：
```python
if x > y:
print("x is greater than y")
else:
print("y is greater than or equal to x")
```

5. 使用循环：
```python
for i in range(5):
print(i)
```

6. 使用函数：
```python
def add(a, b):
return a + b
```

数据操作

7. 创建列表：
```python
my_list = [1, 2, 3]
```

8. 访问列表元素：
```python
my_list[0] # 输出：1
```

9. 修改列表元素：
```python
my_list[0] = 10
```

10. 创建字典：
```python
my_dict = {"name": "John", "age": 30}
```

11. 访问字典值：
```python
my_dict["name"] # 输出："John"
```

12. 创建 NumPy 数组：
```python
arr = ([1, 2, 3])
```

13. 访问数组元素：
```python
arr[0] # 输出：1
```

14. 执行数组运算：
```python
arr + 1 # 输出：array([2, 3, 4])
```

15. 使用 Pandas 数据框：
```python
import pandas as pd
df = ({"name": ["John", "Jane"], "age": [30, 25]})
```

16. 访问数据框列：
```python
df["name"] # 输出：Series(["John", "Jane"])
```

17. 过滤数据框：
```python
df[df["age"] > 25] # 输出：DataFrame({"name": ["John"], "age": [30]})
```

文件操作

18. 打开文件：
```python
with open("", "r") as f:
data = ()
```

19. 写入文件：
```python
with open("", "w") as f:
("Hello world!")
```

20. 遍历文件行：
```python
with open("", "r") as f:
for line in f:
print(line)
```

错误处理

21. 使用 try/except 语句处理错误：
```python
try:
x = int(input("Enter a number: "))
except ValueError:
print("Invalid input")
```

22. 使用 raise 关键字抛出错误：
```python
if x < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed")
```

其他实用脚本

23. 使用 time 模块获取当前时间：
```python
import time
current_time = ()
```

24. 使用 random 模块生成随机数：
```python
import random
random_number = ()
```

25. 使用 sys 模块访问系统参数：
```python
import sys
args =
```

26. 使用 os 模块管理文件系统：
```python
import os
("") # 检查文件是否存在
```

27. 使用 requests 库发送 HTTP 请求：
```python
import requests
response = ("")
```

28. 使用 BeautifulSoup 解析 HTML：
```python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, "")
```

29. 使用 Selenium 自动化 Web 浏览：
```python
from selenium import webdriver
driver = ()
("")
```

30. 使用 OpenCV 处理图像：
```python
import cv2
img = ("")
```

31. 使用 PyTorch 创建神经网络模型：
```python
import torch
model = (10, 1)
optimizer = ((), lr=0.01)
```

32. 使用 TensorFlow 创建机器学习模型：
```python
import tensorflow as tf
model = ([
(10, activation="relu"),
(1)
])
```

33. 使用 Keras 创建卷积神经网络模型：
```python
import tensorflow as tf
model = ([
.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu"),
.MaxPooling2D((2, 2)),
(),
(128, activation="relu"),
(10)
])
```

34. 使用 Scikit-learn 创建机器学习模型：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
(X_train, y_train)
```

35. 使用 Pandas 进行数据可视化：
```python
import pandas as pd
()
```

36. 使用 Seaborn 创建更高级的可视化：
```python
import seaborn as sns
(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)
```

37. 使用 matplotlib 创建自定义图表：
```python
import as plt
([1, 2, 3], [4, 5, 6])
```

38. 使用 Bokeh 创建交互式可视化：
```python
from import ColumnDataSource, HoverTool
source = ColumnDataSource(data=df)
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.add_circle(x="sepal_length", y="sepal_width", source=source)
hov = HoverTool(tooltips=[("sepal_length", "@sepal_length"), ("sepal_width", "@sepal_width")])
p.add_tools(hov)
```

39. 使用 Dash 创建 Web 应用程序：
```python
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
app = ()
= ([(figure=fig)])
```

40. 使用 Flask 创建 Web API：
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@("/predict", methods=["POST"])
def predict():
data =
model = load_model("")
prediction = (data)
return jsonify({"prediction": prediction})
```

41. 使用 Django 创建 Web 框架：
```python
from import render
from import HttpResponse
from .models import Post
def home(request):
posts = ()
return render(request, "", {"posts": posts})
```

42. 使用 FastAPI 创建高性能 Web API：
```python
from fastapi import FastAPI, Body
app = FastAPI()
@("/predict")
async def predict(data: list[int] = Body(...)):
model = load_model("")
prediction = (data)
return {"prediction": prediction}
```

43. 使用 Hugging Face Transformers 加载预训练模型：
```python
from

2025-01-26

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