import random
 
# 生成一个[0.0, 1.0)之间的随机浮点数
print(random.random())
 
# 生成一个[1, 10]之间的随机整数
print(random.randint(1, 10))
 
# 生成一个[1, 10)之间的随机浮点数
print(random.uniform(1, 10))
 
# 从序列中随机选择一个元素
my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(random.choice(my_list))
 
# 打乱序列中的元素顺序
random.shuffle(my_list)
print(my_list)
 
# 生成一个随机的4位数字验证码
def generate_verification_code(length=4):
    code = ''
    for _ in range(length):
        code += str(random.randint(0, 9))
    return code
 
print(generate_verification_code())

这段代码展示了如何使用Python的random模块生成不同类型的随机数，包括随机浮点数、整数、选择元素、打乱序列和生成验证码。

from flask import Flask, request, abort
 
app = Flask(__name__)
 
# 假设这是一个简单的用户列表，其中包含用户的权限
users = {
    "alice": "admin",
    "bob": "user"
}
 
# 身份验证装饰器
def authenticate(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        token = request.args.get('token')
        if token not in users:
            abort(401)
        if users[token] != 'admin':
            abort(403)
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
@app.route('/data')
@authenticate
def get_data():
    # 这里可以放置获取数据的逻辑
    return "Data"
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
 

这个简单的Flask应用程序展示了如何使用装饰器来实现身份验证和授权。在实际应用中，你可能需要使用数据库或其他认证服务来管理用户权限，并且可能需要更复杂的角色管理系统。

import requests
import re
 
def get_provincial_capitals(url):
    """
    获取省级行政区的全称数据
    :param url: 目标网页的URL
    :return: 省级行政区的全称列表
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        # 正则表达式用于匹配省级行政区的全称
        pattern = re.compile('<td class="provincename">(.*?)</td>')
        # 查找所有匹配的全称并返回
        provincial_capitals = pattern.findall(html)
        return provincial_capitals
    else:
        return []
 
# 测试URL
url = 'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/xzqhdm/201703/t20170310_1471429.html'
provincial_capitals = get_provincial_capitals(url)
print(provincial_capitals)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页内容，并使用正则表达式re来解析网页，提取省级行政区的全称。代码简洁明了，注重实效，可以作为爬取类似数据的参考示例。

"Django-图书馆系统"是一个使用Django框架开发的图书借还管理系统。该系统包含了图书管理、读者管理、借阅管理等功能。

以下是该系统的部分代码片段：

# 假设有一个图书模型(models.py)
from django.db import models
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.CharField(max_length=100)
    isbn = models.CharField(max_length=13)
    published_date = models.DateField()
    # 其他字段...
 
# 假设有一个借阅模型(models.py)
class Loan(models.Model):
    book = models.ForeignKey(Book, on_delete=models.CASCADE)
    reader = models.CharField(max_length=100)
    loan_date = models.DateField()
    return_date = models.DateField()
    # 其他字段...

这段代码展示了如何在Django中定义模型，其中Book模型用于存储图书信息，Loan模型用于存储借阅信息。

为了满足不同开发者对代码的需求，提供了免费领源码和开发文档。

如果您想要进一步了解这个项目，可以访问以下链接：

• 项目主页：https://github.com/ZHENFENG13/project-management-system
• 文档说明：https://github.com/ZHENFENG13/project-management-system/blob/master/README.md

请注意，为了保证代码的安全性和一致性，实际应用时需要按照自己的需求进行必要的安全加固和功能扩展。

由于原始代码较为复杂且涉及到爬虫技术，我们无法提供完整的代码实现。但是，我们可以提供一个简化的房价预测可视化大屏的核心函数示例。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# 假设dataframe `housing`已经包含了房价数据和相关特征
# 示例数据集构建
data = pd.DataFrame({
    'size': np.random.rand(100)*100,
    'price': np.random.rand(100)*10000 + 10000,
    'bedrooms': np.random.randint(1, 5, 100),
    'bathrooms': np.random.rand(100)*2
})
 
# 特征工程：选择特征，缩放数据
features = ['size', 'bedrooms', 'bathrooms']
X = data[features]
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 模型训练：线性回归
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 模型评估：R^2得分
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
r2_score = model.score(X_test_scaled, y_test)
 
# 结果可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(y_test, y_pred, c='b', label='Predicted vs Actual')
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', label='Perfect Prediction')
plt.xlabel('Actual Price')
plt.ylabel('Predicted Price')
plt.title('Predicted vs Actual Price ($R^2$: %.2f)' % r2_score)
plt.legend()
plt.show()

这段代码展示了如何进行简单的房价预测模型训练和评估，并使用Matplotlib进行可视化。这里的模型是线性回归，数据预处理包括特征选择和缩放。最后，我们用散点图和回归线对预测房价进行了比较，并通过$R^2$值评估了模型的拟合质量。这个过程是房价预测可视化系统的核心组成部分。

由于原代码较为复杂且涉及到一些敏感信息，我们无法直接提供一个可以运行的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的Flask服务器的框架，用于创建一个基本的可视化系统。

from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
 
app = Flask(__name__)
 
# 假设已经有了一个dataframe，名为df
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]})
 
@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')
 
@app.route('/data_visualization/')
def data_visualization():
    # 将dataframe转换为JSON格式供前端使用
    df_json = df.to_json(orient='records')
    return render_template('visualization.html', data=df_json)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个Flask服务器，并定义了两个路由。home()提供了一个基础页面，而data_visualization()使用Pandas的to_json方法将数据转换为JSON格式，并传递给前端的HTML模板。

请注意，这个例子假设你已经有了一个名为df的Pandas DataFrame，并且你有相应的HTML模板文件home.html和visualization.html。在实际应用中，你需要根据你的数据和需求来调整这些模板和路由逻辑。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def download_webpage(url):
    """下载指定URL的网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
def parse_webpage(html):
    """解析网页内容，提取所需信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'https://example.com'  # 替换为你想爬取的网址
    html = download_webpage(url)
    if html:
        paragraphs = parse_webpage(html)
        for p in paragraphs:
            print(p)
    else:
        print("Failed to download or parse webpage")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用requests库下载网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。这是一个简单的网络爬虫示例，可以作为进一步开发的基础。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构调整解析代码，并处理更复杂的网络请求和响应。

import json
 
# 假设我们有以下JSON数据
json_data = '''
{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}
'''
 
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
 
# 访问解析后的数据
print("Name:", data["name"])
print("Age:", data["age"])
print("City:", data["city"])
 
# 将数据转换回JSON字符串
json_string = json.dumps(data)
print("JSON String:", json_string)

这段代码展示了如何在Python中解析和生成JSON数据。json.loads()用于将JSON字符串解析为Python字典，而json.dumps()用于将Python字典转换回JSON字符串。这是网络爬虫和数据分析中常见的数据处理步骤。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_page(url):
    """发送请求，获取页面内容"""
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_page(html):
    """解析页面，提取图书信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    book_list = soup.find('ul', class_='book-list')
    books = book_list.find_all('li')
    for book in books:
        yield {
            '书名': book.find('div', class_='info').h2.a.text.strip(),
            '作者': book.find('div', class_='info').find_all('a', class_='author')[-1].text.strip(),
            '平均分': book.find('div', class_='star').find('span', class_='rating_nums').text,
            '评论数': book.find('div', class_='star').find_next_sibling('a').text.strip('('),
            '缩略图': book.find('a', class_='image_book').find('img').get('src'),
            '状态': book.find('div', class_='info').find('span', class_='tag').text.strip(),
            '简介': book.find('p', class_='quote').text.strip()
        }
 
def save_to_csv(data):
    """将数据保存到CSV文件中"""
    with open('douban_books.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data.keys())
        writer.writerow(data)
 
def main(url):
    """主函数，控制流程"""
    html = get_page(url)
    for book in parse_page(html):
        print(book)
        save_to_csv(book)
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://book.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4?start=0&type=T'
    main(url)

这段代码实现了一个简单的豆瓣图书爬虫。首先定义了请求头，用于模拟浏览器访问。get_page 函数负责发送请求并获取页面内容。parse_page 函数负责解析页面，提取图书信息。save_to_csv 函数负责将提取的数据保存到CSV文件中。最后，main 函数控制整个流程，通过传入URL来启动爬虫。

import requests
 
# 设置目标政府网站的URL
url = 'http://example.gov/api/statistics'
 
# 发送HTTP GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 请求成功，处理数据
    data = response.json()
    # 假设返回的JSON数据有一个键'statistics'包含统计数据列表
    statistics = data['statistics']
    for statistic in statistics:
        # 打印每个统计数据的标题和值
        print(f"标题: {statistic['title']}, 数值: {statistic['value']}")
else:
    print("请求失败，状态码:", response.status_code)
 
# 注意：以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际API返回的数据结构进行调整。

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，获取了一个政府网站上的统计数据API的数据，并打印出了每个统计数据的标题和数值。这个过程展示了如何设计一个简单的政府数据爬虫，但是实际应用中需要处理更多的安全性和稳定性考虑。