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【最具确定性的庄股源码】【定位 网页源码】【区块连 源码】python实战源码

时间:2024-11-25 04:19:23 来源:uplift模型源码

1.Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件(附完整教程)
2.Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的实战数值进行替换操作(附源码和实现效果)
3.Python实战:解决了小程序抓包返回400状态码问题
4.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
5.python数据分析实战——电子产品销售分析(含数据源)
6.Python实战:爬取小红书系列之采集作者主页所有笔记

python实战源码

Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件(附完整教程)

       实现功能

       ChatDev是一个多智能体协作框架,它模拟一个虚拟的源码软件公司。当用户提出一个具体的实战任务需求时,不同的源码智能体角色会进行交互式协同,从而生产出一个完整的实战软件,包括源代码、源码最具确定性的庄股源码环境依赖说明书、实战用户手册等。源码本文将演示如何利用ChatDev项目自动开发一个游戏软件的实战完整步骤。

       实现代码

       环境

       步骤

       第一步:克隆GitHub存储库。源码首先,实战在cmd命令工具下使用以下命令克隆存储库:

       在D:\workspace\software-factory就会出现项目文件夹D:\workspace\software-factory\ChatDev

       第二步:设置Python环境。源码使用以下命令创建anaconda环境chatdev,实战并激活环境:

       第三步:安装依赖项。源码进入ChatDev目录并运行以下命令来安装必要的实战依赖项:

       第四步:设置OpenAI API密钥。在Windows系统cmd上:

       第五步:构建软件。使用以下命令启动生成您的软件,将[design a basic Gomoku game]替换为您的想法描述,将[Gomoku] 替换为您想要的项目名称:

       第六步:运行软件。生成后,在WareHouse 目录下的特定项目文件夹中找到软件,例如[Gomoku]_DefaultOrganization_。在该目录中运行以下命令来运行软件:

       注:本文只是展示了利用ChatDev应用的一个简单实例,可以通过以下链接了解更多

       实现效果

       项目文件夹:

       运行结果:

Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)

       实现功能:

       本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame(Excel)中的某列数值进行替换操作,并提供相关源码和实现效果,旨在帮助您掌握数据处理技巧。

       代码分为以下两种情况:

       1、将A列的数值进行直接替换,例如将A列中的1替换为,3替换为,4替换为

       代码示例:

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 直接替换A列数值

       df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       2、将A列的数值进行替换为新的数值(新建新的一列),例如新建E列,将A列中替换为1

       代码示例:

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 创建新列并替换A列数值

       df['E'] = df['A'].replace({ :1})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       实现效果:

       上述代码执行后,将对原始数据文件进行处理,将指定列的定位 网页源码特定数值替换为新的数值,并生成更新后的数据文件。通过替换操作,您可以快速调整数据,满足数据分析和处理需求。

Python实战:解决了小程序抓包返回状态码问题

       在深入研究微信小程序时,我尝试通过 MannerCoffee 下单小程序获取数据接口。但在使用 Python 的 request 库进行爬取数据时,遇到了在调用接口时返回 错误的问题。在使用 Reqable 进行抓包后,发现接口可以正常运行,这让我感到困惑。代码没有明显问题,但返回状态码始终是 。

       经过一番查找资料,我找到了问题的关键:请求的 headers 中的 Content-type 需要从 "application/json" 改为 "json"。在进行这一修改后,请求顺利返回了数据,状态码变为 ,问题得以解决。

       接口调通后,我便能够直接调用小程序接口,获取城市列表和门店列表。经过分析,我找到了城市接口的 URL 为:/mp-api/v1/areas/tree?isContainsCountry=false。而门店接口 URL 为:/mp-api/v1/shops?isCompact=true&areaCode=&level=4。在门店 URL 中,只有 areaCode 是变化参数,可以从城市的响应中获取,从而构造每个城市的门店 URL。

       首先,我通过爬虫代码获取到城市列表,并将其保存为 Excel 文件。接着,利用获取到的 areaCode 参数,我构造了门店接口的区块连 源码 URL,通过爬虫代码获取每个城市的门店,并将数据保存为 Excel 文件。最后,将全国的门店数据整合,生成了一个完整的 Excel 文件。整个过程在 PyCharm 控制台运行,耗时约 3 分钟,完成 次请求,成功获取到了全国 个门店。

       获取到的数据被分别保存为每个城市的独立 Excel 文件和一个全国汇总的 Excel 文件。在生成每个 Excel 文件前,我通过代码对数据进行了排序和重命名,确保了数据的组织结构。完整代码已被整理出来,可用于执行此任务。

       总结而言,解决编程中遇到的问题需要耐心地查找资料和不断尝试。通过本文分享的经验,希望能帮助到有类似需求的读者。文章首发在“程序员coding”公众号,欢迎关注并与我一同探讨学习。数据集已上传至公众号,后台回复“Manner Coffee”即可获取。

Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下:

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量:{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平:{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。磁盘加密源码根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码,执行T检验后,得到的输出信息如下:

       python

       T统计量:-0.

       显著性水平:0.

       根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。

python数据分析实战——电子产品销售分析(含数据源)

       本文将分享电子产品销售分析案例,借助年4月至月某大型在线商店的数据,了解销售状况,发现潜在问题并提出改进策略。

       项目背景:数据来自和鲸社区,涉及年4月至月某大型家用电器和电子产品在线商店的销售数据。

       分析目的:通过数据,揭示商店销售动态,识别问题,提供改进建议,优化经营。

       数据处理:数据下载、导入模块、导入并处理数据。

       结论与建议:订单数分布差异显著,.9%的用户订单数在以内。A类客户(总订单数≥)为高频稳定消费群体,而B类客户(总订单数<)成为分析重点。A类客户贡献%销售额,且可能包含异常数据。分析B类客户,spark svd源码关注消费人群画像、产品销售趋势及销量动态。

       消费人群分析&画像分析:北上广消费力强,占总销售额一半以上,营销策略应重点向一线城市倾斜。年龄与性别分析揭示异动数据,但无明显特征。

       产品分析:销售额集中在前两大品牌,占总销售额%,与年中国手机市场份额差异显著。探索非专卖店条件下,挖掘其他品牌销售机会,提高销售额。

       销量分析:4月到8月销售额增长,8月后快速下滑,累计下滑%。下单人数和订单量流失是主要原因,B类客户订单均价和人均客单价呈上升趋势。新用户导入是4月到8月增长的驱动因素,但8月后新用户急剧下滑,不活跃用户增加,销售额大幅下滑。

       月度会员分析:4月到8月销售额增长与新用户导入相关,8月后新用户减少,销售额下滑。有部分会员转化活跃,销售远高于4月水平。复盘8月后新用户减少的原因,评估4-8月运营策略的可持续性。

       复购率与订单分析:会员二次复购率为%,随着复购次数增加,转化率先升后降。门店复购率高于行业平均,会员管理优秀。会员二次回购行为在天内占比约%,营销策略应聚焦于购物后天内。

       会员RFM分析:门店可根据会员类型进行个性化营销,重点关注重要换回会员。约%的二次购物在天内,营销策略应侧重此时间区间。

       销售额上升与8月后下降主要受新会员变化影响。经历了会员数激增后,一部分会员转化为活跃和高价值会员,销售额未降至原点。与市场相比,门店销量存在明显背离。会员运营表现高于行业平均水平,可深化会员管理。约%的二次购物在天内,营销策略应聚焦此时间段。通过会员分类标签化管理,提升会员价值。

       数据分析资料来源:heywhale.com/mw/project...

       整理了一份数据分析资料,欢迎评论区领取。希望对学习数据分析的朋友有所帮助,关注我,点个赞,感谢支持!

Python实战:爬取小红书系列之采集作者主页所有笔记

       在忙碌的工作间隙,我完成了这个Python爬虫项目,耗时半月有余,现整理成文分享给大家。

       此代码通过解析小红书作者主页链接,采集作者笔记信息,包括作者、笔记类型、标题、点赞数和笔记链接,并将数据存储为Excel表格。以下是实际操作和实现思路的概述:

       首先,爬虫能顺利抓取作者主页并获取笔记数据,然后按照点赞量降序排列,存储在本地Excel文件中。多次测试证明,程序稳定可靠。

       由于小红书的反爬策略,批量抓取数据颇具挑战,潜在风险包括封号。我的爬虫策略模拟人的操作,通过定时刷新页面避免触发反爬机制,确保数据获取过程平稳进行。

       登录小红书,使用DrissionPage库进行网页操作,设置秒倒计时增加趣味性。

       接着,根据作者主页链接打开页面,提取作者信息,为文件命名做准备。

       定位和提取笔记信息,使用DataRecorder库方便数据保存。

       通过随机延时和页面滑动,模拟用户浏览,持续获取新数据。

       爬虫会自动处理数据,去重排序,确保数据完整。

       最后,调整Excel列宽,生成格式化后的文件,如"小红书作者主页所有笔记-朱朱的啦-条.xlsx"。

       只需要输入作者主页链接和笔记数量,即可自动化完成整个爬取过程。代码简洁高效,可供参考和扩展。

       这个爬虫能帮助你轻松获取指定作者的笔记详情,与前文采集笔记详情的代码结合,可获取更丰富的数据。通过公众号获取完整代码,支持付费,以表达我对投入的肯定。

Python Web实战:Flask + Vue 开发一个漂亮的词云网站

       本文将分享一个结合Python的Flask框架和Vue的词云生成网站的实战案例,旨在提供一个简单有趣的Web应用练习,适合初学者学习与实践。

       项目采用了前端Vue和后端Flask框架来构建,代码已开源在GitHub,地址为:github.com/Y/flask-vue-word-cloud。

       项目动机来源于团队年终述职时使用词云展示工作成果,以及团队成员建议拓宽技术视野以促进个人成长的讨论。在接触过Python和R生成词云后,作为移动端开发者,作者想在本地搭建一个词云生成服务,于是开始了这个小项目。

       项目目录结构分为backend(Flask实现的服务器端)和frontend(Vue实现的客户端)。运行效果展示了一个简洁的词云生成应用。

       开发环境需求包括安装Node JS环境,详细信息可参考Node JS官网。

       前端部分开发流程包括:

       1. 安装vue-cli:Vue CLI是一个用于快速开发基于Vue.js的应用的完整系统。

       2. 创建项目:通过命令行创建目录并初始化项目,设置项目基本信息。

       3. 安装Element UI:Element UI是一个基于Vue的桌面端组件库。

       4. 安装axios:axios是一个基于Promise的HTTP客户端,用于前后端分离应用。

       5. 编写页面:修改App.vue,创建WordCloud.vue作为主要页面,实现点击事件并发送请求。

       后端部分开发流程包括:

       1. 安装Python3:使用Homebrew安装Python3。

       2. 创建虚拟环境:为Python项目提供独立运行环境。

       3. 安装flask:flask是Python的Web框架。

       4. 安装词云生成库wordcloud。

       5. 编写代码:参考The Flask Mega-Tutorial教程,实现应用功能。

       本文通过一步步的实践指导,展示了如何使用Flask和Vue构建一个词云生成网站,适合Web开发初学者学习。项目已开源,欢迎关注和实践。

Python 实战:天气查询

       天气查询应用通过Python实现

       天气查询应用旨在提供实时天气信息,帮助用户更好地规划日常生活与活动。本文将指导您如何使用Python编写一个天气查询应用,获取不同城市的实时天气情况。首先,您需要获取天气API的API密钥。为了获得API密钥,访问OpenWeatherMap官网并注册账户。注意,不同的API提供商可能有不同的使用限制与收费政策,确保在使用API前仔细阅读相关使用条款。

       程序案例讲解

       本案例利用开放的天气API获取实时天气数据,代码详细说明如下:

       通过本实例,您将学习到以下几点:

       总结

       本文介绍了Python实战案例,通过使用天气API获取实时天气信息,您将掌握使用Python访问第三方API并处理数据的方法。了解天气信息对于日常生活与旅行安排至关重要。此外,您将学习如何使用Python发送HTTP请求、解析JSON数据以及构建动态API请求,提升网络编程与数据处理能力。了解获取天气API途径及注册账户以获取API密钥,这些技能对处理各种API与实时数据收集非常有用。

Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中(附源码和实现效果)

       在操作系统的Windows 环境配置中,以python版本3.为例,实现对豆瓣**Top的详细信息爬取,包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。

       将获取的信息整合并写入Excel文件中,实现数据的自动化整理与存储。

       主要分为三部分代码实现:

       scraper.py

       编写此脚本用于网页数据抓取,利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析,提取出所需**信息。

       writer.py

       负责将由scraper.py获取的数据,通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中,实现数据结构化存储。

       main.py

       集成前两部分,设计主函数协调整个流程,确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。

       实现的最终效果为:

       自动化抓取豆瓣**Top数据

       自动完成数据解析与整理

       数据存储于Excel文件中

       便于后续分析与使用

       通过上述代码实现,实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理,简化了数据获取与存储的流程,提高了数据处理的效率与准确性。

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