【公众号答题源码】【ar对战游戏源码】【xlc编译redis源码】源码概念演化数据挖掘

来源:天龙源码服

1.python主要可以做什么
2.python课程内容都有哪些呢?源码演化
3.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程
4.数据挖掘需要哪些技能?概念
5.Python是什么?它有何用途?

源码概念演化数据挖掘

python主要可以做什么

       python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

       Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域,如:数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有:自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。

扩展资料

       python的主要优点:

       ç®€å•æ˜“学:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档,Python极其容易上手。

       è¿è¡Œé€Ÿåº¦å¿«ï¼šPython 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。

       å…è´¹ã€å¼€æºèµ„源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)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。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

       å¯æ‰©å±•æ€§ï¼šå¦‚果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。

       å‚考资料来源:百度百科-Python

       

python课程内容都有哪些呢?

       以下是老男孩教育Python全栈课程内容:阶段一:Python开发基础

       Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、数据安装linux操作系统、挖掘linux操作系统维护常用命令、源码演化Python语言介绍、概念公众号答题源码环境安装、数据基本语法、挖掘基本数据类型、源码演化二进制运算、概念流程控制、数据字符编码、挖掘文件处理、源码演化数据类型、概念用户认证、数据三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。

       阶段二:Python高级级编编程&数据库开发

       Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、ar对战游戏源码索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

       阶段三:前端开发

       前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

       阶段四:WEB框架开发

       WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、xlc编译redis源码redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

       阶段五:爬虫开发

       爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。

       阶段六:全栈项目实战

       全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

       阶段七:数据分析

       数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,播商平台源码如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

       阶段八:人工智能

       人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

       阶段九:自动化运维&开发

       自动化运维&开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。

       阶段十:高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的idc网站销售源码发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析,源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注:本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块:

       工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。

       说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下:

       二、数据清洗、处理:

       (此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)

       代码如下:

       说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析:

       1. 对raw_title列标题进行文本分析:

       使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。

       对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:

       为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。

       词云可视化:

       安装模块wordcloud。

       方法1:pip install wordcloud。

       方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。

       软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下:

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高;

       2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;

       3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等;

       4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:

       (说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)

       代码如下:

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       (本例中取销量排名前的词语进行绘图)

       由图表可知:

       1. 组合商品销量最高;

       2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;

       3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;

       4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析:

       分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;

       2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的次之,价格1万以上的商品较少;

       3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析:

       同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下:

       由图表及数据可知:

       1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;

       2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;

       2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析:

       同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;

       2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;

       2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布:

       代码如下:

       热力型地图

       源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

数据挖掘需要哪些技能?

       需要学习工程能力和算法能力。

       工程能力:

       ( 1 )编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的指 C++ 或者 Java ,小的指Python 或者 shell 脚本;需要掌握基本的数据库语言。

       ( 2 )开发平台: Linux ;建议:掌握常见的命令,掌握 Linux 下的源码编译原理。

       ( 3 )数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作。

       算法能力:

       ( 1 )数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论。

       ( 2 )机器学习 / 深度学习:掌握 常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归, SVM ,感知机;决策树,随机森林, GBDT , XGBoost ;贝叶斯, KNN , K-means , EM 等)。

       关于数据挖掘的相关学习,推荐CDA数据师的相关课程,课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主,在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题,再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中,帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力

Python是什么?它有何用途?

       Python是什么呢?

       Python是一种全栈的开发语言,你如果能学好Python,前端,后端,测试,大数据分析,爬虫等这些工作你都能胜任。

       当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢?

       据我多年Python经验总结,Python主要有以下四大主要应用:

       网络爬虫

       网站开发

       人工智能

       自动化运维

       接下来和大家聊聊这几个方面:

       一、网络爬虫

       首先,

       什么叫网络爬虫?

       网络爬虫又称网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

       爬虫有什么用?

       做垂直搜索引擎(google,baidu等).

       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。

       偷窥,hacking,发垃圾邮件……

       爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。

       用什么语言写爬虫?

       C,C++。高效率,快速,适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点,开发慢,写起来又臭又长,例如:天网搜索源代码。

       脚本语言:Perl, Python, Java, Ruby。简单,易学,良好的文本处理能方便网页内容的细致提取,但效率往往不高,适合对少量网站的聚焦爬取

       C#?

       为什么眼下最火的是Python?

       个人用c#,java都写过爬虫。区别不大,原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的,于是便一发不可收拾。Python优势很多,总结两个要点:

       1)抓取网页本身的接口

       相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)

       此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests,mechanize

       2)网页抓取后的处理

       抓取的网页通常需要处理,比如过滤html标签,提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。

       其实以上功能很多语言和工具都能做,但是用python能够干得最快,最干净。Life is short, u need python.

       二、网站开发

       那开发网站需要用到哪些知识呢?

       1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;

       2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;

       3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢

       上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

       三、人工智能

       人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”,也可能超过人的智能。

       Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的,大量大公司使用的也是Python,让许多人认为它是未来的主要编程语言。

       有些人觉得PYTHON效率底,说他不能支持多线程,好吧,这个还有点说对了,但是我想问,看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发?有几个做个上亿PV的并发网站开发?有几个看过LINUX内核源码?如果没有,乖乖先把入门语言学会吧

       四、自动化运维

       Python能满足绝大部分自动化运维的需求,又能做后端C/S架构,又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面,只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候,你的价值才体现出来。

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