如何在Python中实现和应用感知机算法对单一数据集进行多次分类，以及如何扩展至处理多个不同数据集的情况？

感知机算法是一种简单的监督学习模型，在Python中通常通过scikit-learn库来实现。以下是步骤：

1. **安装和导入库**:
首先，你需要安装`scikit-learn`库，如果你还没有安装，可以使用pip命令：

   pip install scikit-learn

2. **加载数据**:
使用pandas读取数据集，例如CSV文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('your_data.csv')
   X = data.iloc[:, :-1] # 特征矩阵
   y = data.iloc[:, -1] # 目标变量

3. **数据预处理**:
根据需要进行特征缩放、编码等处理。

4. **创建和训练感知机**:

   from sklearn.linear_model import Perceptron
   model = Perceptron()
   model.fit(X, y)

这里`fit()`函数会训练模型并找到最佳分界线。

5. **预测分类**:
对新的数据点进行预测：

   new_data = [[...]]  # 新的数据实例
   prediction = model.predict(new_data)

对于处理多个不同数据集的情况，你可以将上述步骤封装成函数，并针对每个数据集分别调用。每次调用前，都要确保数据集已经被正确地加载和预处理。你也可以考虑使用批量处理或者循环遍历数据集的方式来适应多个数据集。