python数据挖掘

Python环境搭建 本次入门系列将使用Python作为开发语言。要使用Python语言，我们先来搭建Python开发平台。我们将基于Python 2.7版本、以及Python的开发发行版本Anaconda版本来开发。 Anaconda 指的是一个开源的Python发行版本，其包含了 conda 、Python等180多个科学包及其依赖项。 下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/ ，注意要下载2.7版本 下载好Anaconda安装包后，即可安装，安装好后，我们可以来测试下Python环境是否已经搭建好。 Python语言入门 本小节将简单介绍Python语言，此处不会涉及过多的Python语言细节。例如：面向对象之类。此处主要介绍后续学习数据挖掘过程中会使用到的语法。 Hello Python 此案例将在控制台上打印 Hello, Python。 1、创建一个文本文件，并命名为hello_python.py 2、编写以下内容 # 打印字符串 print 'hello, python' 3、在命令行中执行命令 python hello_python.py 多重赋值 Python中支持多重赋值 # -*- coding: utf-8 -* # 多重赋值 zhangsan, lisi, wangwu = u'张三', u'李四', u

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本。Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程，本教程适用于 Python 2.7.X 系列。 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本。Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程，本教程适用于 Python 3.5.x。 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2。本教程适用于 Flask 0.10.1 以上版本。 在线阅读 » Fork Me » 探索 Flask 是一本关于使用 Flask 开发 Web 应用程序的最佳实践和模式的书籍。这本书是 Flask 官方教程的一个有力的补充材料。适合进阶使用。 在线阅读 » Fork Me » Flask Mega Tutorial 是一个非官方的很完整的 Flask 教程。 在线阅读 » Fork Me » Flask-Cache 是一个用于 Flask 作为缓存的第三方扩展。 在线阅读 » Fork Me » Flask-Exceptional 是一个为 Flask 添加 Exceptional 支持。 在线阅读

全文共 4912 字，预计学习时长 15 分钟 图源：Unsplash 新年到，又到了给自己定制新年目标的时候了。今年，你打算给自己树什么样的flag，不，是目标呢？ 多读书多看报，少吃零食多睡觉？ 要么读书，要么旅行，身体和灵魂总有一个在路上？ 对于每个人来说，书都是必不可少的精神食粮。 读书=充电。 今天，小芯就为大家整理了25本数据科学领域最好的免费电子书。这25本书中的每一本不是由数据科学先驱、导师、指导者推荐给小芯的，就是小芯在做某个特定项目时参考过的。相信会给大家带来很大的帮助！ 因为很多小伙伴都在学习Python，为此，这次整理的大多数书籍都是基于Python的编程。 一、数据科学非技术导论 •Roger D.Peng和Elizabeth Matsui的《数据科学艺术》（The Art of Data Science） 简介：这本书描述了分析数据的过程。作者在管理数据分析师和进行自己的数据分析方面都有着丰富经验，这本书以适用于从业人员和管理人员的方式，总结了他们的经验。 •卡尔、麦克斯、亨利和威尔的《数据科学手册》（Data Science Handbook） 简介：《数据科学手册》是对25位杰出的数据科学家进行深入访谈的汇编，他们在本书中分享了自己的见解、故事和建议。 •RogerD.Peng和Hilary Parker《数据科学的对话》（Conversations

数据分析涉及统计学、线性代数、图形分析绘制、数据挖掘等知识，推荐系统学习电子资料《利用Python进行数据分析第2版》、《Python数据分析与挖掘实战》、《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子书和代码测试。 《利用Python进行数据分析第2版》电子书代码，每一章之间有递进关系，适合在Python入门《Python编程从入门到实践》电子书之后阅读，本专门针对数据分析领域的。我细致地读了一遍，敲了一遍代码，一开始没有头绪，进展缓慢，后来逐渐明朗了。 学习编程要多实践，这对没有基础的人来说有困难，因为无从下手。我的体会是，在你基础不牢的时候，就多看，多记，多总结，搭建自己的思路框架。 《Python数据分析与挖掘实战》电子资料，从数据挖掘的应用出发，以电力制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 《Python数据分析与挖掘实战》共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。在阅读标记过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子资料包含16个章节

常用模块 Chardet -- -- -- -- -- -- - 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama -- -- -- -- -- -- 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable -- -- -- -- - 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib -- -- -- -- -- -- - [ Python ] 标准库，计算文本差异 Levenshtein -- -- -- -- - 快速计算字符串相似度。 fuzzywuzzy -- -- -- -- -- 字符串模糊匹配。 esmre -- -- -- -- -- -- -- - 正则表达式的加速器。 shortuuid -- -- -- -- -- - 一组简洁 URL / UUID 函数库。 ftfy -- -- -- -- -- -- -- -- Unicode文本工具 7 unidecode -- -- -- -- -- - ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin -- -- -- -- -- -- - 将汉字转换为拼音的函数库 pangu . py -- -- -- -- -- -- 调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet -- -- -- -- -- -- Python写的figlet程序

一、什么是Python Python是一种面向对象、解释型的计算机语言。 它的特点是语法简洁、优雅、简单易学。 那么什么是自动化呢，简单来说就是写代码帮你测试。被测系统的开发语言，和做自动化的时候用的语言没关系。不管被测系统是java还是C开发的，都能用python做自动化。 二、编译型语言与解释型语言 计算机是只认识二进制的0和1，因此写好的程序需要编译器编译成计算机语言才能执行。 1、编译型语言 概念：写好代码之后就把代码编译成二进制文件，运行的时候运行编译好的二进制文件。 特点：运行的速度快，一次编译，到处运行。但编译过程比较慢。 举例：C、C++、C#都是编译型语言。 2、解释型语言 概念：在程序运行的时候，通过一个解释器，运行一行代码编译一行，什么时候运行代码，什么时候编译代码。 特点：运行速度比较慢。 举例：Php、python、ruby、java、go、JavaScript、perl等都是解释型语言。 特例：Java 虽然需要编译成class文件后再执行，但是class文件不是二进制文件，需要JVM读取class文件，所以Java依然是解释型语言。 三、脚本语言 1、什么是脚本语言 功能单一的语言，叫脚本语言。 Shell、bat、JavaScript（前段）、html（页面）、vb都是脚本语言。 2、Python不是脚本语言 Python已经不再是功能单一的脚本语言

　　人工智能未来前景不可限量，作为人工智能的头号语言，Python也在近几年一跃成为最受欢迎的编程语言之一。对于想要学习Python的人来说，就业前景如何成为他们最关心的问题，下面就给大家分析一下。 　　就业方向一：web前后端开发(Python开发工程师) 　　豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python，web开发在国内的发展也是很不错的因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码，非常的简洁。 　　就业方向二：运维自动化开发 　　运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。 　　就业方向三：数据抓取(Python爬虫工程师) 　　现在学习Python的人员当中很大一部分的人是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的是谷歌。为什么要用Python写爬虫? 　　跨平台，对Linux和windows都有不错的支持。 　　科学计算，数值拟合：Numpy，Scipy 　　可视化：2d：Matplotlib(做图很漂亮), 3d: Mayavi2 　　复杂网络：Networkx 　　统计：与R语言接口：Rpy 　　就业方向四：数据分析&挖掘

 提交作业 1.注册中国大学MOOC 2.选择北京理工大学嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》MOOC课程 3.学习完成第0周至第4周的课程内容，并完成各周作业 4.提供图片或网站显示的学习进度，证明学习的过程。 5.写一篇不少于1000字的学习笔记，谈一下学习的体会和收获。 通过这段时间学习python网络爬虫与信息提取，对于python的相比之前有了更多一些的了解，这门课教会了我挺多知识点，老师的讲课也很细心。通过这个课程我也知道了很多以前没有接触过的知识，了解到了什么是网络爬虫以及爬虫的作用。网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器，做垂直搜索引擎，并且科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。 第一周的时候我学习到关于requests库的7种主要方法： 1、requests.requests( ) 2、requests.get() 3、requests.head( ) 4、requests.post() 5、requests

依稀还记得15年刚出来工作那会，在第一个互联网公司实习，在公司听惯了身边人说公司这不好，那不好，作为新人的我深受影响，不知从何时开始就想快点结束实习期换一份更好的工作； 千盼万盼，终于迎来第二年的毕业，毕业后我也选择了大部分实习生的选择，没有再回到公司，在之后，懵懂的我终于迎来人生的第一次打击，在之后的两个月的时间，我开始在做比较，结果没有找到一家比上家更好的工作，由于当初的不辞而别，我也感觉没脸回到上家公司，终于到了身无分文的地步，而我也不得以选择一家“差”的公司，想着做几个月存点钱再去找一份更好的工作； 这样的恶性循环在我身上循环了一年，“低不成，高不就”的现象也许不只是出现在我身上，下面教你如果找到一份自己相对满意的工作！ 正文：找一份自己满意的工作 拿一个招聘网站用来分析： 1、分析网站结构，确定我们要抓取的数据内容 通过 Chrome 浏览器右键检查查看 network 并对网站结构进行分析发现我们在 ajax 请求界面中，可以看到这些返回的数据正是网站页面中Python岗位招聘的详情信息。 之后我们在查看headers的时候发现该网站请求的方式是Post请求，也就是说在请求的过程中需要携带Form Data数据 在多次对网页界面进行分析评测的时候，发现在点击第二页的时候Form Data的携带格式发生了变化。可以看到 pn=2 肯定是咱们的当前的页数。 2

Python是一门非常简单易学好用,同时功能强大的编程语言,具有丰富和强大的库,开发效率特别高。 Python爬虫能做什么 世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。 什么是爬虫? 网络爬虫通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。 爬虫可以做什么? 你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。 什么是Python? Python(大蟒蛇)是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言。 Python具有强大而丰富的类库，也经常被别人说是胶水语言，可以跟其它语言写的模块结合在一起。 1.简单： Python是一种代表简单主义思想的语言。 2.易用： Python简单容易上手，因为有简单容易看懂的文档。 3.速度快： 运行速度快，因为Python中的标准库和第三方库都是C语言编写的，所以很快。 4.免费、开源： Python是一款FLOSS(自由/源代码软件)之一，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。 5.高层语言： 用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 6.可移植性： 由于它的开源本质