Python 是一门极其通用的编程语言，广泛应用于多个领域。以下是一些典型实例（附代码）：

1. 自动化办公与文件处理

• 场景：批量重命名文件、处理 Excel/PDF 文档
• 库：os, shutil, openpyxl, PyPDF2

import os

# 批量重命名文件：在文件名前加前缀
folder = "documents/"
for filename in os.listdir(folder):
    new_name = f"report_{filename}"
    os.rename(os.path.join(folder, filename), os.path.join(folder, new_name))

2. 网络爬虫

• 场景：抓取网页数据（如新闻、商品价格）
• 库：requests, BeautifulSoup

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/news"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取所有标题
titles = soup.find_all('h2', class_='title')
for title in titles:
    print(title.text.strip())

3. 数据分析与可视化

• 场景：分析销售数据并生成图表
• 库：pandas, matplotlib, seaborn

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV数据
data = pd.read_csv("sales.csv")
# 按月统计销售额
monthly_sales = data.groupby('Month')['Revenue'].sum()

# 生成柱状图
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)
plt.title("Monthly Sales Report")
plt.show()

4. 机器学习

• 场景：预测房价、识别图像
• 库：scikit-learn, TensorFlow

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))

5. Web 开发

• 场景：构建博客、电商网站后端
• 库：Flask, Django

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "欢迎访问首页！"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

6. 自动化测试

• 场景：测试网站功能是否正常
• 库：selenium

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.baidu.com")
search_box = driver.find_element("id", "kw")
search_box.send_keys("Python自动化测试")
search_box.submit()
print("当前标题:", driver.title)
driver.quit()

7. 游戏开发

• 场景：创建简单 2D 游戏
• 库：pygame

import pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))

running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
    screen.fill((0, 0, 0))  # 黑色背景
    pygame.draw.circle(screen, (255, 0, 0), (400, 300), 50)  # 画红色圆
    pygame.display.update()

8. 物联网（IoT）

• 场景：通过传感器控制 LED 灯
• 库：RPi.GPIO (树莓派)

import RPi.GPIO as GPIO

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
LED_PIN = 18
GPIO.setup(LED_PIN, GPIO.OUT)

try:
    while True:
        GPIO.output(LED_PIN, True)  # 开灯
        time.sleep(1)
        GPIO.output(LED_PIN, False) # 关灯
        time.sleep(1)
finally:
    GPIO.cleanup()  # 清理引脚

9. 自然语言处理

• 场景：分析文本情感倾向
• 库：nltk, transformers

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("Python is an amazing language!")
print(result)  # 输出：[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.99}]

总结

Python 的应用覆盖几乎所有领域：

• 数据处理：自动化报表、数据分析
• 人工智能：机器学习、深度学习
• Web 服务：API、网站后台
• 硬件控制：机器人、物联网
• 科学计算：物理模拟、数学建模

无论您是初学者还是专业人士，Python 都能提供简洁高效的解决方案。