Python と Redis を使用してオンライン アンケートを構築する: データの収集と分析を実装する方法
Python と Redis を使用してオンライン アンケートを構築する: データの収集と分析を実装する方法
はじめに:
インターネットの普及と発展に伴い、オンライン アンケートはデータの収集と取得のために重要になってきました。ユーザーからのフィードバックもその方法の 1 つです。この記事では、Python と Redis を使用してシンプルで強力なオンライン アンケート システムを構築する方法を紹介し、コード例を通じてデータ収集と分析を実装する方法を示します。
1. Redis とは何ですか?
Redis は、キャッシュ、メッセージ キュー、データベース ミドルウェアに一般的に使用されるオープン ソースのメモリ内データ ストレージ システムです。文字列、リスト、ハッシュ テーブルなどのさまざまなデータ構造をサポートすると同時に、豊富なコマンドと関数のセットを提供するため、高速で安定したアプリケーションを構築するのに理想的な選択肢となります。
2. Python と Redis を使用してオンライン アンケート システムの基本フレームワークを構築するにはどうすればよいですか?
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準備作業:
まず、Redis と Python の Redis ライブラリをインストールする必要があります。これは次のコマンドでインストールできます:pip install redis
アンケート システムのデータベースを作成します:
import redis # 连接Redis数据库 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 创建一个问题和选项的字典（模拟数据库中的数据） question1 = { 'id': 1, 'question': '你最喜欢的编程语言是？', 'options': ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript'] } # 将问题和选项存入Redis中 r.hmset('question:1', question1)アンケート システムのフロントエンド ページを構築します:
便宜上、Flask などの Web フレームワークを使用できます。フロントエンドページを構築します。次のサンプル コードは、簡単なアンケート ページを作成し、ユーザーが入力したオプションを Redis データベースに保存する方法を示しています。from flask import Flask, render_template, request import redis app = Flask(__name__) r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def survey(): if request.method == 'POST': question_id = request.form['question_id'] option = request.form['option'] # 将用户的选项存入Redis中 r.hincrby('question:' + question_id, option) return '选项已提交，感谢参与调查！' # 获取问题和选项 question = r.hgetall('question:1') return render_template('survey.html', question=question) if __name__ == '__main__': app.run()データ分析と表示:
アンケート データを分析および表示するには、pandas や matplotlib などの Python データ分析ライブラリを使用できます。次のサンプル コードは、Redis からデータを取得し、pandas と matplotlib を使用してデータの簡単な視覚分析を実行する方法を示しています。import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 获取所有问题和选项的数据 survey_data = [] questions = r.keys('question:*') for question_key in questions: data = r.hgetall(question_key) data['question_id'] = question_key.decode().split(':')[-1] survey_data.append(data) # 将问卷数据转换成DataFrame对象 df = pd.DataFrame(survey_data) # 统计每个选项的人数 df['total'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True) # 数据可视化 df.plot(x='question_id', y='total', kind='bar') plt.xlabel('Question') plt.ylabel('Number of Responses') plt.title('Survey Results') plt.show()
結論:
Python と Redis を使用してオンライン アンケート システムを構築し、収集したデータを Python のデータ分析ライブラリを使用して分析および可視化することで、迅速かつ柔軟に実践的なアンケート調査システムを構築します。上記のコード例が、読者が Python と Redis を使用してデータ収集と分析の基本プロセスを実装する方法を理解するのに役立つことを願っています。
以上がPython と Redis を使用してオンライン アンケートを構築する: データの収集と分析を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します：pyodbc.drivers（）を実行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
python shotil rmtreeの例
Aug 01, 2025 am 05:47 AM
shutil.rmtree（）は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法：shutil.rmtree（PATH）を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション：一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注：削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター：INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます
Python Iterと次の例
Jul 29, 2025 am 02:20 AM
iter（）は、Iteratorオブジェクトを取得するために使用され、次の要素を取得するために次（）が使用されます。 1。Iterator（）を使用して、リストなどの反復性オブジェクトを反復器に変換します。 2。NEXT（）を呼び出して要素を1つずつ取得し、要素が使い果たされたときに停止の例外をトリガーします。 3.次の（iterator、デフォルト）を使用して、例外を回避します。 4。カスタムイテレーターは、反復ロジックを制御するために__iter __（）および__next __（）メソッドを実装する必要があります。デフォルト値を使用することは、安全なトラバーサルの一般的な方法であり、メカニズム全体が簡潔で実用的です。
暗号通貨の統計的裁定とは何ですか？統計的な裁定はどのように機能しますか？
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
統計アービトラージの紹介統計的arbitrageは、数学モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲学は、平均回帰に由来する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脱する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脱すると、裁定取引の機会が生じます。暗号通貨市場では、主に市場自体の非効率性と劇的な変動のために、統計的な裁定が特に一般的です。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨は24時間体制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設定バイアスを作成し、仲裁人を提供します
PythonでSQLクエリを実行する方法は？
Aug 02, 2025 am 01:56 AM
対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。
Pythonで仮想環境を作成する方法
Aug 05, 2025 pm 01:05 PM
Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も
Pythonは行ごとにファイルを読み取ります
Jul 30, 2025 am 03:34 AM
Pythonで行ごとにファイルを読み取る推奨される方法は、withopen（）およびループを使用することです。 1. with with with with（ 'emple.txt'、 'r'、encoding = 'utf-8'）asfile：ファイルの安全な閉鎖を確保するため。 2。LineInfileの使用：ラインごとの読み取りを実現するには、メモリフレンドリー。 3. line.strip（）を使用して、行ごとの文字と白人文字を削除します。 4。エンコードエラーを防ぐために、encoding = 'utf-8'を指定します。その他の手法には、空白の行のスキップ、前にn行の読み取り、条件に応じてライン番号と処理ラインの取得、閉鎖せずに常に手動の開口部を避けることが含まれます。この方法は完全で効率的で、大規模なファイル処理に適しています
VSCODEで引数を使用してPythonスクリプトを実行する方法
Jul 30, 2025 am 04:11 AM
torunapythonscriptwithargumentsvscode、configurelaunch.jsonbyopeningtherunanddebugpanel、作成済みのthelaunch.jsonfile、andaddinddindingedesirededesiredconguments in "arraywithintheconfiguration.2.inyourpythonscript、useargparseorsys.gparseorsys.gparseorsysces
