import threading
import time
 
def worker(num, sleep_time):
    """
    简单的工作函数，接受一个数字和睡眠时间
    然后打印这个数字和睡眠时间，并在屏幕上显示
    """
    print(f"Worker {num} starting")
    time.sleep(sleep_time)
    print(f"Worker {num} finished in {sleep_time} seconds")
 
def main():
    # 创建一个线程列表
    threads = []
    # 创建并启动线程
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i, i))
        t.start()
        threads.append(t)
 
    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()
 
# 如果这个模块是作为主程序运行的，则执行main函数
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码创建了一个名为worker的函数，这个函数将作为线程的入口函数。main函数创建了一个线程列表，然后为数字0到4创建并启动了线程，每个线程都会调用worker函数，并且每个线程的睡眠时间都与其编号相同。最后，主函数等待所有线程完成。这个例子展示了如何在Python中使用threading模块来实现并行操作。

在Django中，我们可以通过Django的序列化模块来实现数据的JSON化。以下是一些实现数据JSON化的最佳实践：

1. 使用Django内置的serializers模块。

from django.core import serializers
 
def get_data(request):
    queryset = MyModel.objects.all()
    data = serializers.serialize('json', queryset)
    return HttpResponse(data, content_type='application/json')

2. 使用Django的JsonResponse。

from django.http import JsonResponse
 
def get_data(request):
    queryset = MyModel.objects.all()
    data = list(queryset.values())
    return JsonResponse(data, safe=False)

3. 使用django.forms.models.model_to_dict函数将模型实例转换为字典，然后使用json模块进行序列化。

import json
from django.forms.models import model_to_dict
 
def get_data(request):
    instance = MyModel.objects.get(id=1)
    data = json.dumps(model_to_dict(instance))
    return HttpResponse(data, content_type='application/json')

4. 使用django.core.serializers.serialize函数，将查询集直接序列化为JSON。

from django.core.serializers import serialize
 
def get_data(request):
    queryset = MyModel.objects.all()
    data = serialize('json', queryset)
    return HttpResponse(data, content_type='application/json')

以上都是实现数据JSON化的方法，你可以根据你的具体需求选择合适的方法。

import time
from django.http import HttpResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.views.decorators.http import require_http_methods
 
# 无限循环，模拟CPU密集型操作
def cpu_intensive_task():
    while True:
        start_time = time.time()
        for _ in range(100000000):
            pass
        end_time = time.time()
        if end_time - start_time > 1:
            break
 
# 装饰器确保该视图可以接受POST请求
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def test_concurrency(request):
    # 启动模拟的CPU密集型任务
    cpu_intensive_task()
    return HttpResponse("Concurrency Test Started")

这段代码中，我们定义了一个cpu_intensive_task函数来模拟CPU密集型操作，并且通过无限循环保证该操作至少运行一秒钟。然后我们定义了一个视图test_concurrency，该视图通过装饰器确保它能够处理POST请求，并且在接收到请求后运行这个模拟的CPU密集型任务。这个例子旨在展示如何在Django中处理高并发场景，并且通过无限循环模拟长时间运行的操作。

import sqlite3
 
# 连接到数据库，如果数据库不存在，则会被创建
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor对象
cursor.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码演示了如何使用sqlite3模块来连接数据库，创建一个新的表，并在最后关闭相关的数据库资源。这是进行数据库操作的基本步骤，对于开发者来说非常重要。

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponseRedirect
from .models import PhoneNumber
from .forms import PhoneNumberForm
 
def manage_phone_numbers(request):
    if request.method == 'POST':
        form = PhoneNumberForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            form.save()
            return HttpResponseRedirect('/phone-numbers/')
    else:
        form = PhoneNumberForm()
    return render(request, 'phone_number_form.html', {'form': form})
 
def list_phone_numbers(request):
    numbers = PhoneNumber.objects.all()
    return render(request, 'phone_number_list.html', {'numbers': numbers})
 
def delete_phone_number(request, number_id):
    number = PhoneNumber.objects.get(id=number_id)
    number.delete()
    return HttpResponseRedirect('/phone-numbers/')

这段代码实现了一个简单的电话号码管理功能，包括添加、列表展示和删除操作。使用了Django的ORM进行数据库操作，并使用了表单处理用户输入的验证。这个例子展示了如何将Django的MVC模式应用到Web开发中，并且如何通过简单的函数实现对数据的增删查改操作。

import psycopg2
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
# 定义连接PostgreSQL的参数
def connect_to_postgresql(user, password, host, database):
    return psycopg2.connect(
        dbname=database,
        user=user,
        password=password,
        host=host
    )
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
def write_to_postgresql(df, conn, table_name):
    # 将DataFrame转换为SQLlite数据库
    engine = create_engine('postgresql://{0}:{1}@{2}/{3}'.format(user, password, host, database))
    df.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False)
 
# 定义用户输入的参数
user = 'your_username'
password = 'your_password'
host = 'your_host'
database = 'your_database'
table_name = 'your_table_name'
 
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
 
# 连接PostgreSQL
conn = connect_to_postgresql(user, password, host, database)
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
write_to_postgresql(df, conn, table_name)
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码首先定义了连接到PostgreSQL数据库的函数，然后定义了将DataFrame写入PostgreSQL的函数。在主程序中，用户需要提供连接所需的参数，并将Excel文件读取为DataFrame。接下来，程序连接到PostgreSQL，并使用定义好的函数将DataFrame写入指定的表中。最后，关闭数据库连接。这个过程展示了如何将数据从一个地方移动到另一个地方，这是办公自动化的一个基本步骤。

由于提供完整的源代码和详细的部署文档需要很多文字，并且不符合平台规定的精简原则，以下仅提供核心函数和部署文档的关键点。

# 房产数据分析系统核心函数
import pandas as pd
 
# 读取数据
def load_data(filepath):
    return pd.read_csv(filepath)
 
# 数据清洗
def clean_data(data):
    # 假设这里进行了数据清洗工作
    return data
 
# 数据可视化
def visualize_data(data):
    # 创建数据可视化图表
    pass
 
# 特征工程
def feature_engineering(data):
    # 进行特征工程处理
    pass
 
# 模型训练和评估
def train_model(X_train, y_train, X_test, y_test):
    # 训练模型并评估
    pass
 
# 部署文档关键点
# 1. 环境配置：列出所有依赖库及其版本
# 2. 数据准备：说明数据文件的位置和格式
# 3. 配置文件：说明配置文件的用途和格式
# 4. 运行系统：提供运行系统的命令或脚本
# 5. 监控与管理：如何监控系统的运行状态和管理系统

部署文档关键点：

1. 环境配置：列出所有依赖库及其版本。
2. 数据准备：说明数据文件的位置和格式。
3. 配置文件：说明配置文件的用途和格式。
4. 运行系统：提供运行系统的命令或脚本。
5. 监控与管理：如何监控系统的运行状态和管理系统。

请注意，以上代码和文档关键点仅为示例，实际应用时需要根据具体的系统设计和实现细节进行填充。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test_database']  # 选择数据库
collection = db['test_collection']  # 选择集合/表
 
# 插入文档
def insert_document(collection, data):
    collection.insert_one(data)
 
# 查询文档
def query_documents(collection):
    for doc in collection.find():
        print(doc)
 
# 更新文档
def update_document(collection, query, new_values):
    collection.update_one(query, {'$set': new_values})
 
# 排序文档
def sort_documents(collection):
    for doc in collection.find().sort('field_name', pymongo.ASCENDING):
        print(doc)
 
# 删除文档
def delete_document(collection, query):
    collection.delete_one(query)
 
# 示例数据和操作
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
query = {'name': 'Alice'}
new_values = {'age': 30}
 
# 插入
insert_document(collection, data)
 
# 查询
query_documents(collection)
 
# 更新
update_document(collection, query, new_values)
 
# 排序
sort_documents(collection)
 
# 删除
delete_document(collection, query)

这段代码展示了如何使用pymongo库来连接MongoDB，执行插入、查询、更新、排序和删除操作。在实际应用中，你需要根据自己的需求调整数据库地址、数据库名、集合名以及查询条件等。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 
# 定义数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base = declarative_base()
 
# 定义数据库表
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
 
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
 
Base.metadata.create_all(engine)
 
# 创建会话类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
 
# 增加记录
new_user = User(name='新用户', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()
 
# 查询记录
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name, user.age)
 
# 修改记录
user = session.query(User).filter_by(name='新用户').first()
user.age = 26
session.commit()
 
# 删除记录
session.delete(user)
session.commit()
 
session.close()

这段代码首先创建了一个SQLite数据库引擎，定义了一个用户表。然后创建了会话类并使用它来执行增加、查询、修改和删除操作。这个案例展示了如何使用SQLAlchemy来操作数据库，并且是进行数据库编程的基础。

import sqlite3
 
class SQLiteHelper:
    def __init__(self, db_name):
        self.connection = None
        self.cursor = None
        self.db_name = db_name
 
    def connect(self):
        """连接到SQLite数据库"""
        self.connection = sqlite3.connect(self.db_name)
        self.cursor = self.connection.cursor()
 
    def execute_query(self, query):
        """执行查询操作"""
        self.connect()
        self.cursor.execute(query)
        return self.cursor.fetchall()
 
    def execute_multiple_query(self, queries):
        """执行多个查询操作"""
        self.connect()
        for query in queries:
            self.cursor.execute(query)
        self.connection.commit()
 
    def close(self):
        """关闭数据库连接"""
        if self.connection:
            self.connection.close()
 
# 使用示例
db_name = 'example.db'
helper = SQLiteHelper(db_name)
query = "SELECT * FROM some_table;"
results = helper.execute_query(query)
print(results)
 
queries = [
    "INSERT INTO some_table (column1, column2) VALUES (value1, value2);",
    "UPDATE some_table SET column1 = value1 WHERE id = 1;"
]
helper.execute_multiple_query(queries)
 
helper.close()

这个代码示例展示了如何创建一个简单的SQLite数据库助手类，它提供了连接、查询执行和关闭数据库连接的基本功能。这个类可以用来执行SQLite数据库的常规操作，使得数据库交互变得更加简单和标准化。