使用Python和Redis构建在线问卷调查：如何实现数据收集与分析

准备工作：首先，我们需要安装Redis和Python的Redis库，可以通过以下命令进行安装：

pip install redis

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创建问卷调查系统的数据库：

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)

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构建问卷调查系统的前端页面：为了方便起见，我们可以使用Web框架如Flask来构建前端页面。以下示例代码演示了如何创建一个简单的问卷调查页面，并将用户填写的选项存入Redis数据库中。

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()

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数据分析与展示：为了对问卷数据进行分析和展示，我们可以使用Python的数据分析库如pandas和matplotlib。以下示例代码展示了如何从Redis中获取数据，并使用pandas和matplotlib对数据进行简单的可视化分析。

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()

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