十个 Python 案例分享

案例一：简单的计算器程序

功能描述

该程序允许用户输入两个数字及指定运算操作（加、+、乘、除），根据用户选择执行计算并输出结果，同时处理 “除数为 0” 和 “非法操作符” 两种异常场景。

代码实现

python

# 获取用户输入的两个数字（转换为浮点型，支持小数计算）
num1 = float(input("请输入第一个数字: "))
num2 = float(input("请输入第二个数字: "))

# 获取用户选择的运算操作
operation = input("请选择运算操作（+、-、*、/）: ")

# 根据操作符执行计算并输出结果
if operation == "+":
    result = num1 + num2
    print(f"{num1} {operation} {num2} = {result}")
elif operation == "-":
    result = num1 - num2
    print(f"{num1} {operation} {num2} = {result}")
elif operation == "*":
    result = num1 * num2
    print(f"{num1} {operation} {num2} = {result}")
elif operation == "/":
    # 处理除数为0的异常情况
    if num2 == 0:
        print("除数不能为0，请重新输入。")
    else:
        result = num1 / num2
        print(f"{num1} {operation} {num2} = {result}")
else:
    # 处理非法操作符输入
    print("输入的运算操作不合法，请重新输入。")

案例分析

该案例核心运用 Python 输入输出（input()/print()）  和 条件判断（if-elif-else）  逻辑：

• 通过float()将用户输入的字符串转为数值，支持小数计算；
• 用多分支if-elif覆盖四种合法运算，用else捕获非法操作符；
• 单独判断 “除数为 0” 场景，避免程序报错，体现基础的异常场景处理思维，适合初学者理解 “用户交互 - 逻辑判断 - 结果输出” 的完整流程。

案例二：文件读取与写入

功能描述

从指定文本文件（input.txt）中读取内容，将所有字母转为大写后，写入新文件（output.txt），全程用with语句自动管理文件资源，避免 “忘记关闭文件” 导致的资源泄露。

代码实现

python

# 1. 读取原文件内容（with语句自动关闭文件，无需手动调用close()）
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as file_in:  # 指定encoding，避免中文乱码
    content = file_in.read()  # 读取文件全部内容

# 2. 处理内容：将所有字母转为大写
processed_content = content.upper()

# 3. 写入新文件（文件不存在时自动创建，存在时覆盖内容）
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file_out:
    file_out.write(processed_content)

# 提示操作结果
print("文件处理并写入成功！")

案例分析

该案例聚焦 Python 文件操作 和 字符串处理 核心知识点：

• with open(...)是文件操作的推荐写法，自动处理 “打开 - 使用 - 关闭” 流程，规避资源泄露风险；
• encoding='utf-8'解决中文内容读写时的乱码问题，适配多语言场景；
• 字符串方法upper()实现文本大写转换，体现 “读取 - 处理 - 写入” 的经典数据流转逻辑，在日志处理、文本预处理等实际场景中高频使用。

案例三：猜数字游戏

功能描述

程序在 1-100 范围内随机生成一个目标数字，玩家循环输入猜测值，程序提示 “猜大了” 或 “猜小了”，直到猜对为止，同时统计猜测次数，并处理 “输入非整数” 的异常。

代码实现

python

import random  # 导入随机数模块

# 生成1-100之间的随机整数（目标数字）
number_to_guess = random.randint(1, 100)
guess_count = 0  # 初始化猜测次数计数器

# 循环接收用户猜测（直到猜对才退出）
while True:
    try:
        # 获取用户输入并转为整数（捕获非整数输入异常）
        user_guess = int(input("请猜一个1到100之间的数字: "))
        guess_count += 1  # 每猜一次，计数器+1

        # 判断猜测结果并给出提示
        if user_guess == number_to_guess:
            print(f"恭喜你，猜对了！你一共猜了{guess_count}次。")
            break  # 猜对后退出循环
        elif user_guess < number_to_guess:
            print("猜的数字小了，再试试吧。")
        else:
            print("猜的数字大了，再试试吧。")
    except ValueError:
        # 处理用户输入非整数的情况
        print("请输入整数哦，重新猜一下吧。")

案例分析

该案例是 循环（while）、条件判断、异常处理（try-except）  的综合应用：

• random.randint(1,100)生成随机目标值，体现模块的调用逻辑；
• while True实现 “无限循环直到猜对” 的交互模式，break控制循环退出；
• try-except ValueError捕获非整数输入，避免程序因类型错误崩溃，提升用户体验；
• 猜测次数统计功能增加游戏趣味性，同时让初学者理解 “变量累加” 的应用。

案例四：学生成绩管理系统（简单版）

功能描述

基于字典存储学生 “姓名 - 成绩” 映射关系，实现三大核心功能：添加学生成绩、查询指定学生成绩、计算班级平均成绩，通过命令行菜单提供交互，支持循环操作直到用户选择退出。

代码实现

python

# 初始化空字典，用于存储学生姓名（键）和成绩（值）
student_scores = {}

# 循环展示菜单，直到用户选择退出
while True:
    # 打印功能菜单
    print("n===== 学生成绩管理系统 =====")
    print("1. 添加学生成绩")
    print("2. 查询学生成绩")
    print("3. 计算班级平均成绩")
    print("4. 退出")
    
    # 获取用户选择
    choice = input("请输入你的选择（1-4）: ")

    # 根据选择执行对应功能
    if choice == "1":
        name = input("请输入学生姓名: ")
        score = float(input("请输入学生成绩: "))
        student_scores[name] = score  # 向字典添加键值对
        print("学生成绩添加成功！")
    
    elif choice == "2":
        name = input("请输入要查询成绩的学生姓名: ")
        # 判断姓名是否在字典中
        if name in student_scores:
            print(f"{name}的成绩是: {student_scores[name]}")
        else:
            print(f"不存在名为{name}的学生成绩记录。")
    
    elif choice == "3":
        # 判断字典是否为空（无成绩时无法计算平均）
        if len(student_scores) == 0:
            print("还没有添加学生成绩记录哦，请先添加。")
        else:
            total_score = sum(student_scores.values())  # 求和字典所有值
            average_score = total_score / len(student_scores)  # 计算平均值
            print(f"班级平均成绩是: {average_score:.2f}")  # 保留2位小数，更规范
    
    elif choice == "4":
        print("感谢使用，程序已退出。")
        break  # 退出循环，结束程序
    
    else:
        print("输入的选择不合法，请重新输入（1-4）。")

案例分析

该案例以 字典数据结构 为核心，结合循环与条件判断构建简易系统：

• 字典student_scores的 “键唯一” 特性适配 “姓名 - 成绩” 一一对应关系，keys()/values()方法实现数据查询与统计；
• 菜单式交互通过while True循环实现 “反复操作”，break控制退出，符合用户使用习惯；
• 边界场景处理（空字典计算平均、查询不存在的学生）让程序更健壮，体现 “数据管理系统” 的基础设计思路，适合理解 “数据存储 - 功能交互 - 边界处理” 的逻辑。

案例五：网络爬虫获取网页标题（合规版）

功能描述

使用requests库发送 HTTP 请求获取指定网页内容，通过BeautifulSoup解析 HTML 结构，提取网页标题；同时判断请求状态码（如 200 表示成功），确保爬取流程合规（遵守网站robots.txt协议）。

代码实现

python

# 需提前安装依赖：pip install requests beautifulsoup4
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网页URL（示例为合规测试页，实际爬取需遵守网站规则）
url = "https://www.example.com"

# 发送GET请求获取网页内容（添加请求头，模拟浏览器访问，避免被拦截）
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 判断请求是否成功（状态码200表示请求正常）
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容（指定解析器为html.parser，无需额外安装）
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    # 提取网页标题（soup.title获取<title>标签，.string获取标签内文本）
    if soup.title:
        title = soup.title.string.strip()  # 去除标题前后空格
        print(f"该网页的标题是: {title}")
    else:
        print("未找到网页标题。")
else:
    print(f"请求网页失败，状态码: {response.status_code}（常见错误：404=页面不存在，403=权限拒绝）")

案例分析

该案例是 Python 网络爬虫基础 的典型应用，核心知识点包括：

• requests库：发送 HTTP 请求、设置请求头（规避反爬机制）、判断状态码；
• BeautifulSoup库：解析 HTML 结构，通过标签名（如title）提取目标数据，strip()处理文本空格；
• 合规提示：强调 “遵守网站robots.txt” 和 “模拟浏览器请求”，避免非法爬取；
• 适合理解 “网络请求 - 数据解析 - 结果处理” 的爬虫流程，为复杂爬虫（如多页爬取、数据存储）打下基础。

案例六：图片处理（基于 Pillow 库）

功能描述

使用 Pillow 库打开一张图片，获取其原始尺寸后缩小为原来的 1/2，最后将处理后的图片保存为新文件，支持常见图片格式（JPG、PNG 等）。

代码实现

python

# 需提前安装依赖：pip install pillow
from PIL import Image

# 1. 打开图片（需确保图片路径正确，支持相对路径/绝对路径）
try:
    # 示例：打开当前目录下的"original.jpg"，若为PNG则改为"original.png"
    image = Image.open("original.jpg")
    print(f"原始图片尺寸: {image.size}（宽x高）")  # 输出格式：(宽度, 高度)
except FileNotFoundError:
    print("图片文件未找到，请检查路径是否正确。")
    exit()  # 终止程序

# 2. 计算缩放后的尺寸（整除2，确保尺寸为整数）
width, height = image.size  # 解包原始尺寸（宽、高）
new_width = width // 2
new_height = height // 2

# 3. 执行缩放操作（resize()方法接收元组格式的新尺寸）
resized_image = image.resize((new_width, new_height))

# 4. 保存处理后的图片（指定新文件名，格式与原文件一致）
resized_image.save("resized.jpg")
print(f"缩放后图片尺寸: {resized_image.size}（宽x高）")
print("图片处理并保存成功！新文件名为：resized.jpg")

案例分析

该案例围绕 Pillow 库（Python 图像处理主流库）  的核心操作：

• Image.open()：打开图片文件，支持多种格式，配合try-except处理 “文件不存在” 异常；
• image.size：获取图片宽高（元组格式），resize()实现尺寸调整，满足 “图片压缩” 的常见需求；
• 实际应用场景：网页图片优化、相册批量处理、AI 图像预处理等，帮助初学者理解 “图像数据操作” 的基本逻辑，同时培养 “异常处理” 的编程习惯。

案例七：列表排序与筛选

功能描述

创建一个整数列表，先使用内置函数对其进行升序排序，再通过列表推导式筛选出 “大于指定阈值（如 5）” 的元素，最终输出排序后列表和筛选后列表。

代码实现

python

# 1. 创建示例整数列表（包含无序元素）
number_list = [5, 3, 8, 1, 9, 2]
print(f"原始列表: {number_list}")

# 2. 升序排序（使用sorted()函数，返回新列表，不修改原列表）
sorted_list = sorted(number_list)
print(f"升序排序后的列表: {sorted_list}")

# 3. 筛选元素：提取大于阈值（5）的元素（使用列表推导式，简洁高效）
threshold = 5
filtered_list = [num for num in sorted_list if num > threshold]
print(f"筛选后（大于{threshold}）的列表: {filtered_list}")

# 扩展：若需降序排序，可给sorted()加reverse=True参数
desc_sorted_list = sorted(number_list, reverse=True)
print(f"降序排序后的列表: {desc_sorted_list}")

案例分析

该案例聚焦 Python 列表操作 的两个高频场景：排序与筛选：

• sorted()函数：内置排序工具，支持升序 / 降序（reverse=True），返回新列表，不破坏原数据（区别于list.sort()，后者修改原列表）；
• 列表推导式：[表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]，一行代码实现 “遍历 - 判断 - 筛选”，比for循环 +append()更简洁，效率更高；
• 适合理解 “数据预处理” 的基础流程（排序→筛选），在数据分析、算法题解中广泛应用，同时体会 Python “简洁语法” 的优势。

案例八：简单的图形界面程序（基于 Tkinter）

功能描述

使用 Python 内置的 Tkinter 库创建一个窗口，包含 “文本框” 和 “按钮” 两个组件：点击按钮后，在文本框中插入预设文字（“欢迎来到 Python 的图形界面世界！”），实现基础 GUI 交互。

代码实现

python

# 导入Tkinter库（Python内置，无需安装），约定简写为tk
import tkinter as tk
from tkinter import ttk  # 可选：导入美化组件库，让界面更现代

# 1. 创建主窗口（程序的顶层窗口）
root = tk.Tk()
root.title("简单GUI示例")  # 设置窗口标题
root.geometry("400x200")  # 设置窗口初始尺寸（宽x高，单位：像素）

# 2. 定义按钮点击事件的函数（点击按钮时执行）
def show_message():
    # 向文本框插入内容：tk.END表示插入到文本末尾，避免覆盖原有内容
    text_box.insert(tk.END, "欢迎来到Python的图形界面世界！n")
    # 禁用按钮（可选，避免重复插入）
    btn.config(state=tk.DISABLED)

# 3. 创建文本框组件（height=5：显示5行文本，width=30：每行显示30个字符）
text_box = tk.Text(root, height=5, width=30, font=("微软雅黑", 10))
# 布局文本框（pack()：简单布局，padx/pady：内边距，避免紧贴窗口）
text_box.pack(padx=20, pady=10)

# 4. 创建按钮组件（text：按钮文字，command：绑定点击事件函数）
btn = ttk.Button(root, text="点击显示文字", command=show_message)
# 布局按钮（pady：与文本框保持垂直间距）
btn.pack(pady=5)

# 5. 启动主窗口的事件循环（让窗口保持显示，等待用户操作）
root.mainloop()

案例分析

该案例是 Tkinter（Python 内置 GUI 库）  的入门应用，核心知识点：

• 组件创建：tk.Tk()创建主窗口，tk.Text()创建文本框，ttk.Button()创建按钮（ttk组件比原生更美观）；
• 事件绑定：command=show_message将按钮点击与函数关联，实现 “交互响应”；
• 布局管理：pack()是 Tkinter 的基础布局方式，通过padx/pady控制组件间距，避免界面杂乱；
• 适合理解 “桌面应用开发” 的基本逻辑：窗口→组件→事件绑定→事件循环，为复杂 GUI（如表单、工具软件）打下基础。

案例九：数据可视化（基于 Matplotlib）

功能描述

模拟 “一个月内每天的销售额” 数据，使用 Matplotlib 库绘制折线图，直观展示销售额随天数的变化趋势，同时添加图表标题和坐标轴标签，提升可读性。

代码实现

python

# 需提前安装依赖：pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 解决中文显示乱码问题（关键配置，否则中文会显示为方框）
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "WenQuanYi Zen Hei"]  # 支持的中文字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解决负号显示异常问题

# 1. 准备数据：模拟29天的销售额（单位：元）
sales_data = [100, 120, 90, 110, 130, 140, 120, 150, 160, 140, 130,
              170, 180, 190, 200, 180, 170, 160, 150, 140, 130, 120,
              110, 100, 90, 80, 70, 60, 50]
# 横坐标：天数（1到len(sales_data)）
days = list(range(1, len(sales_data) + 1))

# 2. 创建折线图（days为x轴，sales_data为y轴，linewidth：线宽，color：线色）
plt.plot(days, sales_data, linewidth=2, color="#1f77b4", marker="o", markersize=4)

# 3. 添加图表标题和坐标轴标签（fontsize：字体大小）
plt.title("一个月内每天的销售额变化趋势", fontsize=14, pad=20)  # pad：标题与图表的间距
plt.xlabel("天数", fontsize=12)
plt.ylabel("销售额（元）", fontsize=12)

# 4. 优化坐标轴（x轴范围：1到天数最大值，y轴范围：0到销售额最大值+20，避免数据紧贴边界）
plt.xlim(1, len(days))
plt.ylim(0, max(sales_data) + 20)

# 5. 显示网格线（可选，便于读取数据）
plt.grid(True, alpha=0.3)  # alpha：透明度，避免网格线遮挡折线

# 6. 显示图表
plt.show()

案例分析

该案例是 Matplotlib（Python 数据可视化主流库）  的基础应用：

• 中文配置：plt.rcParams解决中文乱码，是 Matplotlib 中文显示的必备步骤；
• 折线图核心：plt.plot()定义 x/y 轴数据，通过linewidth/color/marker优化图表样式，提升可读性；
• 图表优化：title()/xlabel()/ylabel()添加说明，grid()显示网格线，xlim()/ylim()调整坐标轴范围；
• 实际应用场景：业务数据报表、实验数据展示、学术图表绘制等，帮助初学者理解 “数据→可视化” 的转化逻辑，培养 “图表美观性” 的设计思维。

案例十：多线程编程示例

功能描述

创建两个线程，分别并行执行 “打印 1-99 的奇数” 和 “打印 0-98 的偶数” 任务，模拟多线程并发执行效果，最后等待所有线程完成后输出 “执行完毕”。

代码实现

python

import threading
import time  # 可选：添加延迟，更直观展示并发效果

# 定义线程1的任务：打印1-99的奇数
def print_odd_numbers():
    print("线程1（打印奇数）开始执行：")
    for i in range(1, 100, 2):
        print(f"奇数: {i}")
        time.sleep(0.01)  # 延迟0.01秒，避免输出过快导致混乱
    print("线程1（打印奇数）执行完毕！n")

# 定义线程2的任务：打印0-98的偶数
def print_even_numbers():
    print("线程2（打印偶数）开始执行：")
    for i in range(0, 100, 2):
        print(f"偶数: {i}")
        time.sleep(0.01)  # 与线程1保持相同延迟，确保并发效果明显
    print("线程2（打印偶数）执行完毕！n")

# 1. 创建线程对象（target：绑定线程要执行的函数）
thread1 = threading.Thread(target=print_odd_numbers, name="OddThread")  # name：线程名，便于调试
thread2 = threading.Thread(target=print_even_numbers, name="EvenThread")

# 2. 启动线程（调用start()方法，线程开始执行target函数）
print("主线程：启动两个子线程...n")
thread1.start()
thread2.start()

# 3. 等待子线程执行完毕（join()：主线程阻塞，直到子线程结束）
thread1.join()
thread2.join()

# 4. 所有子线程完成后，主线程继续执行
print("主线程：所有子线程执行完毕！")

案例分析

该案例围绕 Python 多线程（threading模块）  的核心概念：

• 线程创建与启动：threading.Thread(target=函数)创建线程，start()启动线程（注意：不能直接调用函数，否则为单线程执行）；
• 线程同步：join()方法确保主线程等待子线程完成后再结束，避免 “主线程提前退出导致子线程被强制终止”；
• 并发效果：time.sleep(0.01)减缓输出速度，让 “奇数” 和 “偶数” 交替打印，直观体现多线程 “并行执行” 的特点；
• 注意事项：Python 多线程受 GIL（全局解释器锁）影响，CPU 密集型任务（如大量计算）建议用多进程，I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）用多线程更高效；
• 适合理解 “并发编程” 的基础逻辑，为后续复杂并发场景（如多任务处理、异步编程）打下基础。