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、源码交友app源码公司环境依赖说明书、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tasker源码乱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224的源码 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。抽奖源码制作根据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，订单ERP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。