Python经典案例

Python有很多经典案例，以下是其中几个比较知名的案例：

1. Instagram：Instagram是一个非常流行的社交媒体平台，它的后端主要使用Python开发。Python的简洁和易用性使得开发团＊＊＊＊＊＊ Dropbox：Dropbox是一个云存储服务，它使用Python作为主要的后端开发语言。Python的简洁和可读性使得Dropbox的开发团队能够快速迭代和开发新功能，并保持代码的可维护性。

4. Django框架：Django是一个流行的Python Web框架，被广泛应用于各种网站和应用程序的开发中。Django提供了丰富的功能和工具，使得开发者能够快速构建高质量的Web应用。

5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它使用Python作为主要的编程语言。TensorFlow提供了丰富的机器学习算法和工具，使得开发者能够方便地构建和训练各种机器学习模型。

相关问题

python图像处理经典案例

在Python图像处理领域，有一些经典的案例可以参考。其中一个经典案例是图像分割。图像分割是将一幅图像分成若干个互不重叠的区域的过程。通过图像分割，可以帮助我们更好地理解、识别、定位图像中的目标物体，具有广泛的应用前景和重要意义。

在Python图像处理的相关资源中，可以参考作者Eastmount在CSDN《Python图像处理》专栏系列分享的全文知识。该资源提供了一系列Python图像处理的文章，可以深入了解图像处理的基本概念和方法。

另外，作者还分享了《Python中的图像处理》的书籍源代码，该资源提供了一些实现了Python 3的图像处理案例，包括图像分割方法的实现。

通过学习这些资源，可以了解图像分割的相关概念、方法和应用场景。这些经典案例可以帮助你在Python中进行图像分割处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python图像处理案例汇总](https://blog.csdn.net/cmengwei/article/details/121976646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 图像处理——图像分割及经典案例篇之图像分割简介](https://blog.csdn.net/weixin_44598554/article/details/130517856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python唐诗宋词经典案例

下面是一个使用Python爬虫和文本处理库jieba实现的唐诗宋词经典案例：

1. 爬取唐诗宋词文本数据

import requests

# 爬取唐诗文本
def crawl_tang_poetry():
    url = 'https://raw.githubusercontent.com/Werneror/Poetry/master/poetry_tang.txt'
    response = requests.get(url)
    text = response.text
    return text

# 爬取宋词文本
def crawl_song_ci():
    url = 'https://raw.githubusercontent.com/Werneror/Poetry/master/poetry_song.txt'
    response = requests.get(url)
    text = response.text
    return text

2. 分词并统计词频

import jieba
from collections import Counter

# 分词并统计词频
def word_count(text):
    words = jieba.cut(text)
    counter = Counter(words)
    return counter

# 统计唐诗词频
tang_poetry = crawl_tang_poetry()
tang_counter = word_count(tang_poetry)

# 统计宋词词频
song_ci = crawl_song_ci()
song_counter = word_count(song_ci)

3. 生成词云图

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成唐诗词云图
tang_wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(tang_counter)
plt.imshow(tang_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

# 生成宋词词云图
song_wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(song_counter)
plt.imshow(song_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

通过以上三步，我们就可以得到唐诗宋词的词云图了。这个案例可以帮助我们学习Python爬虫、文本处理和数据可视化的基础知识。