令人惊叹的 Python 代码！

Python 作为一种高级编程语言，以其简洁、易读和强大的功能而备受开发者青睐。在众多的 Python 代码示例中，总有一些令人惊叹不已，让我们一同来领略其中的魅力。

先来看一段用于数据处理的 Python 代码。它能够在瞬间处理海量的数据，并进行复杂的分析和计算。通过巧妙地运用列表推导式和内置函数，代码的执行效率极高，大大节省了时间和资源。

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [num for num in data if num % 2 == 0]
print(even_numbers)

这段代码简洁明了，却能快速筛选出列表中的偶数，其优雅的表达方式让人赞叹。

再看一个用于网络爬虫的 Python 代码片段。它能够智能地抓取网页上的信息，并进行有效的数据提取和整理。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_website(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取所需信息的代码
    #...
    return extracted_data

这段代码通过结合 requests 库和 BeautifulSoup 库，实现了对网页的高效爬取和信息提取，为数据收集和分析提供了有力的支持。

还有一段用于机器学习的 Python 代码，它展示了 Python 在这个领域的强大能力。

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

通过调用 scikit-learn 库中的函数，轻松实现了鸢尾花数据集的分类任务，并计算出了模型的准确率。

这些令人惊叹的 Python 代码不仅展现了 Python 语言的灵活性和强大功能，还为开发者提供了无限的创新可能。无论是数据科学、人工智能、Web 开发还是日常的自动化任务，Python 都能以其独特的魅力为我们带来高效、优雅的解决方案。相信在未来，Python 会继续在编程领域发光发热，创造出更多令人瞩目的代码奇迹。