新年礼物代码python

时间: 2024-12-31 16:42:10 浏览: 14
### Python 新年礼物 示例代码 为了创建一个有趣的新年礼物程序,可以编写一段简单的Python脚本,该脚本会随机挑选一位幸运的朋友作为新年礼物的获得者。这段代码不仅展示了如何使用列表和随机模块,还体现了编程中的逻辑思维[^3]。 ```python import random def pick_winner(friends_list): """从朋友名单中随机抽取一名幸运儿""" winner = random.choice(friends_list) return winner friends = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"] winner_name = pick_winner(friends) print(f"恭喜 {winner_name} 获得了神秘新年礼物!") ``` 此段代码首先导入了`random`库用于实现随机选取的功能;定义了一个名为`pick_winner`的函数来接收一个字符串列表参数并返回其中的一个随机元素;最后打印出被选中的名字以及祝福语句[^2]。 对于希望进一步扩展这个项目的开发者来说,还可以考虑加入更多个性化设置,比如允许用户输入自己的好友名单或将获奖者的姓名保存到文件中以便后续处理等特性[^1]。
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python2025跨年代码

### 创建2025新年倒计时网页应用 为了庆祝并迎接2025新年的到来,可以创建一个简单的基于Flask框架的Web应用程序来实现倒计时功能。此项目不仅展示了如何使用Python构建动态网站,还涉及前端HTML/CSS以及JavaScript技术。 #### Flask Web Application Setup 首先安装必要的库: ```bash pip install flask ``` 接着编写`app.py`作为服务器端逻辑入口: ```python from datetime import datetime from flask import Flask, render_template_string app = Flask(__name__) @app.route('/') def countdown(): target_time = datetime(2025, 1, 1, 0, 0, 0) # 设置目标时间为2025年元旦零点整 current_time = datetime.now() delta = target_time - current_time days = delta.days seconds = delta.seconds hours, remainder = divmod(seconds, 3600) minutes, seconds = divmod(remainder, 60) template = ''' <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Countdown to 2025</title> <style> body { font-family: Arial; text-align: center; } .countdown { margin-top: 50px; font-size: xx-large;} </style> </head> <body> <h1>Welcome to the Countdown Page!</h1> <div class="countdown">{{days}} Days {{hours}} Hours {{minutes}} Minutes {{seconds}} Seconds until New Year 2025!</div> </body> </html> ''' return render_template_string(template, days=days, hours=hours, minutes=minutes, seconds=seconds) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 这段代码定义了一个基本的Flask web服务,在根路径下提供了一个显示距离2025年剩余时间的页面[^1]。 通过上述方法,能够有效地利用Python开发出具有实际意义的小型项目,既适合初学者练习编程技能,也适合作为节日礼物分享给朋友家人。
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内容概要:本文档主要聚焦于2024年秋季学期高维数据分析课程的第六次作业,涉及多个关于复杂网络分析的重要概念和技术。具体涵盖:基于图论的基本证明如节点度与共同邻居的数学表达形式;对网络社区结构进行划分,并通过模态性公式评价这种划分的效果;针对实际社交网络数据集利用随机块模型和社会经济回报模型(SCORE)来进行高效的社区识别任务;以及深入探讨了矩阵的核范数及其与谱范数间的关系,强调了它们在解决现实生活中大型稀疏矩阵问题方面的重要性。 适合人群:面向正在学习数据挖掘、机器学习等相关专业的大三及以上的学生,特别是有兴趣深入了解图论及其在网络科学中具体应用的研究人员。 使用场景及目标:该文档用于帮助学生更好地掌握高维数据分析技巧,在实际项目实践中提高解决问题的能力。通过本练习可以加深对于社交网络构建、模块化计算方法的认识,同时也能加强对线性代数里关键概念的理解。这对于准备从事数据分析相关工作或进一步深造的同学非常有益。 其他说明:这份PDF材料包含了大量详细的数学推导步骤,以及具体的评分标准和作业完成时间限制(截止日期:12月29日星期日晚上十点)。为了更好地完成这门课的任务,建议配合教科书和其他参考资料一起使用,鼓励学生积极思考每个问题背后的原理。

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