python 最喜爱的城市、

时间: 2023-10-05 12:03:03 浏览: 35
我最喜爱的城市是上海。 作为一个Python程序员,上海作为中国的科技创新中心,有着丰富的技术资源和活跃的技术社区,是我深受喜爱的城市之一。 首先,上海拥有众多的科技企业,包括很多国内外知名的互联网和软件公司。这些公司不仅提供了众多的Python编程岗位,而且往往有良好的工作环境和发展机会,吸引了大量的技术人才。在这些公司工作,我有机会接触到各类创新的技术项目,并与优秀的开发者们共同学习和进步。 其次,上海的技术社区非常活跃。每年都有众多的技术大会、讲座和研讨会在上海举办,这些活动为Python开发者提供了学习和交流的机会。在这些活动中,我可以结识更多志同道合的人,分享经验和技术进展,同时也能了解到最新的技术动态和趋势。 此外,上海是一个国际化的城市,有着丰富的文化和娱乐资源。无论是美食、购物还是艺术和音乐活动,上海都能满足各种不同的消遣需求。我可以在工作之余,尽情地享受生活,感受这个城市的独特魅力。 综上所述,Python最喜爱的城市之一就是上海。在这里,我可以充分发挥自己的技术才能,与优秀的开发者们共同成长,并且享受多元化的文化和娱乐活动。
相关问题

Python写调查问卷

以下是使用Python写调查问卷的示例代码: ```python # 定义问题和选项 questions = [ "你最喜欢的颜色是什么?", "你最喜欢的动物是什么?", "你最喜欢的城市是哪里?" ] options = [ ["红色", "蓝色", "绿色", "黄色"], ["狗", "猫", "鸟", "鱼"], ["北京", "上海", "广州", "深圳"] ] # 打印问题和选项 for i in range(len(questions)): print(questions[i]) for j in range(len(options[i])): print(str(j+1) + ". " + options[i][j]) answer = input("请输入你的答案(数字):") print("你选择了:" + options[i][int(answer)-1]) ``` 运行上述代码后,程序会依次输出每个问题和选项,并要求用户输入答案。用户输入数字后,程序会输出用户选择的选项。

python爬虫大众点评餐饮点评

大众点评是一款非常受大众喜爱的第三方美食相关点评网站,它的数据对于市场调查和数据分析非常有价值。通过爬取大众点评的数据,可以获取餐厅的信息以及用户的评论。\[1\]\[2\]在爬取大众点评的过程中,需要确定要爬取的URL,例如确定每个美食分类下每个热门商圈对应的数据的URL。\[3\] 对于爬取大众点评的餐饮点评,你可以使用Python爬虫来实现。可以使用Selenium模拟访问大众点评的网页,并通过构建字典并对加密文字进行替换来解决大众点评的反爬措施。确定要爬取的字段,可以根据需求选择需要的数据,例如餐厅的名称、地址、评分、评论数量等等。 需要注意的是,在进行爬取时,要遵守相关的法律法规和网站的使用规定,确保数据的合法性和隐私保护。同时,要注意爬取的频率,避免给网站带来过大的负担。 总结起来,通过Python爬虫可以实现对大众点评餐饮点评的爬取,获取相关的数据进行市场调查和数据分析。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python爬取大众点评某城市美食类数据](https://blog.csdn.net/weixin_41259961/article/details/117524921)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python selenium 大众点评餐厅信息+用户评论 爬虫](https://blog.csdn.net/weixin_46011275/article/details/121695959)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/{city}/{year}/{quarter}.js' response = requests.get(url) text = response.content.decode('gbk') # 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期', '最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级', '天气']) data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']] = data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']].astype(int) data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 可视化分析 # 统计天气情况 weather_count = data['天气'].value_counts() weather_count = weather_count[:10] # 分词统计 seg_list = jieba.cut(' '.join(data['天气'].tolist())) words = {} for word in seg_list: if len(word) < 2: continue if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}季度天气情况') plt.xlabel('天气') plt.ylabel('次数') plt.savefig('weather_bar.png') wordcloud = pd.DataFrame(list(words.items()), columns=['word', 'count']) mask_image = imageio.imread('cloud_mask.png') wordcloud.plot(kind='scatter', x='count', y='count', alpha=0.5, s=300, cmap='Reds', figsize=(10, 5)) for i in range(len(wordcloud)): plt.text(wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['word'], ha='center', va='center', fontproperties='SimHei') plt.axis('off') plt.imshow(mask_image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') plt.savefig('weather_wordcloud.png')这个python代码有错误,请改正以使该代码运行成功

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