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# 网络请求工具开发与线性回归模型应用

背景介绍

网络请求工具是实现API通信的基础功能，用于处理HTTP请求并提取响应数据。本项目不仅封装了网络请求的核心逻辑，还通过线性回归模型引入了编程学习价值，帮助开发者提升数据处理能力。

思路分析

  1. 功能封装：将HTTP请求的发送与数据解析封装为独立模块，提升代码复用性和可维护性
  2. 参数处理：接收字典形式的请求参数，支持动态扩展（如添加查询参数）
  3. 响应解析：直接解析响应内容为JSON格式，简化数据结构化处理
  4. 线性回归模型：在请求处理后，引入预测逻辑，用于模拟实际场景（如预测用户行为）

代码实现

1. 网络请求工具类

import requests

class NetworkRequest:
    def __init__(self, url, params=None):
        self.url = url
        self.params = params or {}

    def send_request(self):
        """发送HTTP请求并解析响应"""
        response = requests.get(self.url, params=self.params)
        response.raise_for_status()  # 检查异常

        # 解析响应内容为JSON
        response_data = response.json()
        return response_data

    def get_response(self):
        """返回请求结果（可选）"""
        return self.send_request()

2. 线性回归模型实现

import numpy as np

def linear_regression(X, y):
    """计算线性回归系数"""
    n = len(X)
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    X = np.column_stack((X, y))
    X = X[:n, 1:]
    b = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)[0]
    return b

# 示例使用
# 假设请求后得到数据
data = linear_regression(X=[1, 2], y=[3, 4])
print("线性回归系数:", data)

总结

本项目通过封装网络请求的核心逻辑实现功能，并引入线性回归模型提升编程能力。代码实现依赖requests库处理网络请求，同时通过示例代码展示线性回归的应用。项目可本地运行，具备良好的可扩展性和学习价值，适用于中级开发者。

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