Парсинг веб-страниц:

• Пример Python с использованием библиотеки BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# Extract relevant information from the webpage
# ...

Визуализация данных:

• Пример Python с использованием библиотеки Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("Data Visualization Example")
plt.show()

Машинное обучение:

• Пример Python с использованием библиотеки Scikit-learn (линейная регрессия):

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

x_test = np.array([6, 7]).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(x_test)

print(y_pred)

Обработка естественного языка:

• Пример Python с использованием библиотеки NLTK (токенизация):

from nltk.tokenize import word_tokenize

sentence = "This is an example sentence."
tokens = word_tokenize(sentence)

print(tokens)

Интеграция базы данных:

• Пример Python с использованием базы данных SQLite:

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

# Create a table
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id INTEGER, name TEXT)")

# Insert data
cursor.execute("INSERT INTO students VALUES (1, 'John')")

# Retrieve data
cursor.execute("SELECT * FROM students")
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
   print(row)

conn.commit()
conn.close()