python数据挖掘

在面向对象的中，类与类之间存在三种关系：依赖关系、组合关系、继承关系。 1、依赖关系：将一个类的类名或对象当做参数传递给另一个函数被使用的关系就是依赖关系 class People: def __init__(self,name): self.name = name def open(self,bx): bx.open_door(self) def close(self,bx): bx.close_door(self) class Refrigerator: def __init__(self,name): self.name = name def open_door(self,p): print(f"{p.name} 打开冰箱") def close_door(self,p): print(f"{p.name} 关闭冰箱") r = People("大魔") # People类实例化一个对象r aux = Refrigerator("奥克斯") # Refrigerator类实例化一个对象aux r.open(aux) # 将aux对象当做参数传递给r对象的open方法使用 r.close(aux) # 将aux对象当做参数传递给r对象的close方法使用 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能

如今，Python已经成为一种再主流不过的编程语言了。 它天生丽质，易于读写，非常实用，从而赢得广泛的群众基础，被誉为“宇宙最好的编程语言”，被无数程序员热烈追捧。 随着时代的发展越来越快，市场需求越来越大，Python的应用也越来越广泛，不论你是刚开始学习Python的小白还是已经接触了Python，我都希望这篇文章能对你们有所帮助。 根据 Stack Overflow 流量统计，2017 年 6 月，Python 第一次成为高收入国家 Stack Overflow 访问量最大的标签，照此发展，到了 2019 年，Python 肯定会成为最受欢迎的标签。 在 GitHub 年度报告中，Python 超越 Java 成第二受欢迎语言。所有这些“刷榜”，都离不开最近人工智能尤其是机器学习的火热。Python 被誉为最好人工智能的语言，因为： 在数据科学和 AI 中占据主导地位； 拥有优质的文档和丰富的库，对于科学用途的广泛编程任务都很有用； 设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展； 开源，而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。 Python是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域，还是希望掌握第一门编程语言，都可以用Python来开启未来无限可能！ 值得知道的Python程序库 Scikit-learn

一.Scrapy爬虫框架 大体框架 2个桥梁 二.常用命令 全局命令 startproject 语法: scrapy startproject <project_name> 这个命令是scrapy最为常用的命令之一，它将会在当前目录下创建一个名为 <project_name> 的项目。 settings 语法: scrapy settings [options] 该命令将会输出Scrapy默认设定，当然如果你在项目中运行这个命令将会输出项目的设定值。 runspider 语法: scrapy runspider <spider_file.py> 在未创建项目的情况下，运行一个编写在Python文件中的spider。 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 shell 语法: scrapy shell [url] 以给定的URL(如果给出)或者空(没有给出URL)启动Scrapy shell。 例如， scrapy shell http://www.baidu.com 将会打开百度URL， 并且启动交互式命令行，可以用来做一些测试。 fetch 语法: scrapy fetch <url> 使用Scrapy下载器(downloader)下载给定的URL

上周学习了BeautifulSoup的基础知识并用它完成了一个网络爬虫（ 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总 ）， BeautifulSoup是一个非常流行的Python网络抓取库，它提供了一个基于HTML结构的Python对象。 虽然简单易懂，又能非常好的处理HTML数据，但是相比Scrapy而言，BeautifulSoup有一个最大的缺点： 慢 。 Scrapy 是一个开源的 Python 数据抓取框架， 速度快 ， 强大 ，而且使用 简单 。 来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫： 虽然只有10行左右的代码，但是它的确是一个完整的爬虫服务： 当执行scrapy runspider xxx.py命令的时候， Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛🕷️)并通过爬虫引擎来执行它。 首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求，然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。 在parse()方法中，通过一个CSS选择器获取想要抓取的数据。 Scrapy所有的请求都是 异步 的，也就是说Scrapy不需要等一个请求完成才能处理下一条请求，而是同时发起另一条请求。 而且，异步请求的另一个好处是当某个请求失败了，其他的请求不会受到影响。 安装(Mac) pip install scrapy 其他操作系统请参考完整安装指导：

库名称简介 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，使用字符组成ASCII艺术图片 uniout，提取字符串中可读写的字符 awesome slugify，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify，生成unicode内码，Django的依赖包。 ply，Python版的lex和yacc的解析工具 phonenumbers，解析电话号码，格式，存储和验证的国际电话号码。 python-user-agents

在互联网的推动下，人工智能、大数据成为各大企业争相抢夺的未来市场，而想要抢占市场就需要人才，所以Python人才成为如今的企业的香馍馍。越来越多的人想要学习Python。那么，学习Python怎么样？学完Python后有哪些就业方向？下面，小编给大家介绍一下。 Python虽然简单，但是其被广泛的引用在多个领域，文章开头说道人工智能和数据科学两个未来前沿的就业方向。但是这两个方向从技术层面还没有完全实现，因此目前Python开发者主要的应用以及就业方向如下。 1、Web开发。Web开发是目前Python应用最为多的一个方面，主要从事网站开发工作。其就业岗位有后台开发工程师、全栈开发工程师等。 2、爬虫开发工程师。爬虫是Python实际应用中非常重要的方向，对于企业收集市场数据有非常重要的作用。需要注意的是，爬虫开发工程师需要在相应的规则与市场要求下完成工作。 3、自动化运维开发。在运维领域很多人都具备Python开发能力，主要是因为在运维过程中需要使用Python完成部分脚本的开发。从是目前市场来看，自动化运维相比单纯的运维薪资要高很多。 4、自动化测试。Python的脚本能力在测试方面也有非常广泛的应用。自动化测试开发工程师是大中型企业急缺的人才种类之一。 5、数据分析师。Python的数据挖掘、数据处理以及数据可视化方面的优势，让Python成为数据分析师的首选

转自 http://www.west999.com/info/html/wangluobiancheng/qita/20180729/4410114.html Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配。 esmre ,正则表达式的加速器。 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。 Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库。 ftfy ，Unicode文本工具 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，使用字符组成ASCII艺术图片。 uniout ，提取字符串中可读写的字符。 awesome slugify ，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify ，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify

官网安装地址：www.python.org/download 1、以下安装Python3.6.8为例： （1）双击下载的Python解释器打开 （2）勾选Add python 3.6 to PATA (搭建集群构建环境)，并点击 Customize Installation （3）勾选Install for all userss，在Browse里自定义选择要安装的路 径，最后点击右下角的Install （4）等待进度条读完，提示下一页面表示安装完成 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 2、安装完成后，使用命令提示窗查看。借助CMD来验证上边的操作是否都正常进行了，打开CMD， Windows键 + R键，输入cmd：在CMD里输入python，正确的提示如下图所示： 3、当提示信息与上图不符，且与下图相符，则意味着我们在安装环节设置的环境变量失败 了，错误提示如下图： 当遇到这种情况，我们可以输入python.exe的全路径也可以实现 这种情况下每次找到python就得输入全路径，这样复杂的操作可以通过设置环境变量来 进行简化，环境变量的设置如下所示： 桌面我的电脑→属性→高级系统设置→环境变量，选中系统变量里的PATH，并点击编辑 设置完成点确定

pandas集合了numpy与matplotlib，在数据处理能力上更具有便捷性，读取数据文件较方便。 DataFrame： pandas中的结构，可以看作带有行索引和列索引的二维表结构。 行对应index，列对应columns。 import pandas as pd import numpy as np stock_change = np.random.normal(0,1,size=(10,5)) # 创建名称索引 names = ["stock{}".format(i) for i in range(10)] # 创建日期索引 dates = pd.date_range("20191211", periods=5) pd.DataFrame(stock_change, index=names, columns=dates) 1、查看表头尾元素： # 默认显示前5行，也可以在括号内指定 data.head() data.tail(2) 2、索引设定： DataFrame只支持对整列的索引进行修改。 # 重置索引，drop默认为false，保留原索引 data.reset_index(drop=True) # 以某列值为新的索引，可以指定多列为新的索引(Multindex) # drop默认为True，舍弃原有列的元素值 data.set_index("price", drop

Python具有非常强大的数据处理功能，这让很多白领为之心动，因为当前大部分人都是用Excel，但Excel有很多局限性，不过大部分人是有心想学习Python，却不只从何下手，没有一个清晰的学习路线。所以，本文小编将从实践经验出发，给出一个能快速上手并少走弯路的学习路径。 对于广大上班族而言，时间和精力是首要问题，我们失去了学生时代大把的时间和试错机会，日常除了完成繁重的工作任务之外，甚至还要应对照顾家庭等多方面的压力。因此，这种情况下，再去学习一名编程语言，真是需要莫大的勇气和魄力。 事实上，很多高喊着要学Python的最终可能都会半途而废，一方面是时间精力的问题，另一方面主要是学习计划和方法的问题（缺乏清晰的学习目标，导致在庞杂的知识体系面前被迫终止）。 要学会Python，我们先要明确一点，我们学习Python不是单纯的为了增加知识储备，Python本质上只是一个工具和手段，我们最终目的是要通过它来帮我们解决实际工作中遇到的问题，从思想上明确这一点，将帮助我们有的放矢、少做无用功。 个人建议，Python入门不妨从以下四个步骤入手（要求具备一定自我学习能力和毅力）： 1、快速了解Python语法结构。重点是条件语句、循环语句、异常捕获等不同写法，这里强调一下，一定要亲自手敲代码，起初慢一点或错误频出都没关系，最终必须要达到能完全自主编写，或至少是看完代码范例能够默写的程度。