python数据挖掘

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 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。 学习笔记： 这门 课程介绍 Python 计算生态中最优秀的网络数据爬取和解析技术，具体讲授构建网络爬虫功能的两条重要技术路线： requests-bs4-re 和 Scrapy ，课程内容是进入 大数据处理 、 数据挖掘 、以数据为中心 人工智能 领域的必备实践基础。教学内容 包括 ： Python第三方库Requests ，讲解通过 HTTP/HTTPS协议自动从互联网获取数据并向其提交请求的方法；Python 第三方库 Beautiful Soup ，讲解从所爬取 HTML 页面中解析完整 Web 信息的方法； Python 标准库 Re ，讲解从所爬取 HTML 页面中提取关键信息的方法； python 第三方库 Scrapy ，介绍通过网络爬虫框架构造专业网络爬虫的基本方法 。 request库的7个主要方法，分别是：1.requests.request(): 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法 ； 2.requests.get(): 获取 HTML 网页的主要方法，对应 HTTP 的 GET ； 3

 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

我们为什么要学习python，因为python是进阶人工智能时代的通行证呀，还因为python是薪资高、就业广! 人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和python都不好意思说你是现代人。 那么Python究竟和人工智能什么关系，为什么人工智能把Python也给带火了? 今天就给大家简单介绍下Python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么Python的知识，先来上两张图人工智能和Python的图。 从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取(scrapy)、对数据的处理和分析(pandas)、对数据的绘图(matplotlib)和对数据的建模(sklearn)在Python中全都能找到对应的库来进行处理。 所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。 那么要想学人工智能，想学Python，那些东西要学习呢，下面给大家简单介绍下： 首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据

Ŀ¼ 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为 ，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。从数据中提取知识，也被称为 预测分析 或 统计学习 。 监督学习 。 样本 或 数据点 ，而每一列(描述这些实体的某一个属性)则被称为 特征 。 1.scikit-learn 简介 ：它是一个开源的python库，包含了目前最先进的机器学习算法，也是最有名的python机器学习库。 用户指南 ： http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 安装scikit-learn ：直接装集合了多个数据分析库的python发行版Anaconda，包含了所需的所有机器学习库。 2.Jupyter notebook 3.NumPy 4.SciPy 5.matplotlib 6.pandas 7.mglearn import sys import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import scipy as sp import ipython import sklearn 数据挖掘的大部分时间就花在特征工程上面，是机器学习非常基础而又必备的步骤 。数据预处理、数据清洗、筛选显著特征、摒弃非显著特征等等都非常重要。 交叉验证 选择最好的一个。但如果训练集很小，高偏差

Python数据分析入门与实践 这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示； 在数据分析和处理领域，毫无疑问，Python是主流语言，其原因在于： Python语法简单，代码量少 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib的科学计算生态圈过于强大 Ipython和Jupyter notebook的交互式环境 容易整合C/C++/FORTRAN代码，使用过往的存量代码 从代码走向工程很快捷 下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容： 快速、高效的多维数组对象ndarray 基于元素的数组计算或者数组间的数学操作函数 用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具 线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成 成熟的C语言API，拓展代码 2. Scipy 官网：https://www.scipy.org/ 这个库是Python科学计算领域内针对不同标准问题域的包集合，主要包括以下内容： integrate

前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 Python爬虫这两年貌似成为了一项必备技能，无论是搞技术的，做产品的，数据分析的，金融的，初创公司做冷启动的，都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件web scraper或者让selenium驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。 本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存，硬盘空间，URL去重，网络性能，抓取间隙时间调优一般都不会在意。 如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页，共有一亿张页面的网站时 ，访问频率限制问题就不是最棘手的问题了，上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储，内存，网络性能等问题我们一项项来拆解。 一、优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右， 一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求

pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. pandas is a NumFOCUS sponsored project. This will help ensure the success of development of pandas as a world-class open-source project, and makes it possible to donate to the project. pandas = python Data Analysis . Pandas是什么？ Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集； 它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算） ；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 利器之一：DataFrame DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。 利器之一：Series

由于笔者并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型，参考书籍主要是《海龟交易法则》《以交易为生》。 交易系统 在交易之前，我们应该首先有一个交易系统用于指导我们自己交易，不一定有什么规范，但是可以作为一个交易的依据，至于这个依据可不可行，科不科学那就见仁见智了。 当然了,这里的交易系统不一定是程序，只是指你自己的交易原则或者遵守的一些技巧或者方法，你可以手动执行也可以借助编程语言，编程语言不就是一套用来使用的工具么. 这里参考海龟交易法则里面的交易体系( 这里只是参考大方向 ). 建立一个完善的交易体系，我们至少应该思考一下六个方面。 1、市场----买卖什么 2、头寸规模----买卖多少 3、入市----何时买入 4、止损----何时退出亏损的头寸 5、止盈----何时退出盈利的头寸 6、离市----何时离市 简单的示例 买卖A股 全仓 当日涨幅超过3%买入。 当持有头寸亏损超过3%，平仓 当日跌幅大于3%或者三个连续阴线 分析: 这个交易策略其实只有在行情以波浪形状向上的行情时候才能获利，如果是盘整的情况下，怕是会亏的很惨。这里之所以写的这么简单粗暴是为了后面策略测试撸代码简单。 数据获取及处理 因为这里说的是用python炒股，所以应该采用程序的方式去获取数据，如果人工炒股，下载任何股票行情软件都是可以的

Python模拟爬虫抓取知乎用户信息以及人际拓扑关系，使用scrapy爬虫框架，数据存储使用mongo数据库。 既然需要用到scrapy爬虫框架，那就来科普一下scrapy爬虫框架吧~ Scrapy：1、Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取 web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 2、Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 （科普完啦~咱回归正题~） 爬虫项目部署： 　　进入zhihu_spider后执行```docker-compose up``` ，进入container后和本地运行方法相同，依次启动mongo、rabbitmq、异步任务、爬虫进程即可。 其它需要说明的问题： 　　爬虫框架从start\_requests开始执行，此部分会提交知乎主页的访问请求给引擎，并设置回调函数为post_login. 　　post\_login解析主页获取\_xsrf保存为成员变量中，并提交登陆的POST请求，设置回调函数为after\_login. 　　after\_login拿到登陆后的cookie，提交一个start\

最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！ 可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。 一、人工智能Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。 二、大数据我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。 大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784-758-214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理