python数据挖掘

Python数据分析挖掘实战讲解和分析PDF加源码 链接: https://pan.baidu.com/s/1SkZR2lGFnwZiQNav-qrC4w 提取码: n3ud 好的资源就要共享，我会一直更新相关有用资源，伙伴们一起进步吧 目录 · · · · · · 第1章 　开始数据挖掘之旅　　1 1.1 　数据挖掘简介　　1 1.2 　使用Python和IPython Notebook　　2 1.2.1 　安装Python　　2 1.2.2 　安装IPython　　4 1.2.3 　安装scikit-learn库　　5 · · · · · · 来源： https://www.cnblogs.com/zyxlovesjy/p/11550215.html

本文主要实现一个简单的爬虫，目的是从一个百度贴吧页面下载图片。 1. 概述 本文主要实现一个简单的爬虫，目的是从一个百度贴吧页面下载图片。下载图片的步骤如下： 获取网页html文本内容； 分析html中图片的html标签特征，用正则解析出所有的图片url链接列表； 根据图片的url链接列表将图片下载到本地文件夹中。 2. urllib+re实现 #!/usr/bin/python # coding:utf-8 # 实现一个简单的爬虫，爬取百度贴吧图片 import urllib import re # 根据url获取网页html内容 def getHtmlContent(url): page = urllib.urlopen(url) return page.read() # 从html中解析出所有jpg图片的url # 百度贴吧html中jpg图片的url格式为：<img ... src="XXX.jpg" width=...> def getJPGs(html): # 解析jpg图片url的正则 jpgReg = re.compile(r'<img.+?src="(.+?\.jpg)" width') # 注：这里最后加一个'width'是为了提高匹配精确度 # 解析出jpg的url列表 jpgs = re.findall(jpgReg,html) return jpgs #

你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 开发环境简单，能打字就能写代码； 接近英语的简单语法； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的程序员，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 第一部分：各个领域应用的语言。 大家看这个内容，其实你很明显发现，其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的，因为他也有它的短板，但是对于一般的小公司和小项目而言，是很难得的全能。 现在有个很奇怪的现象，就是大家把Python神话了。Python作为一门语言，确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时，要学第二门语言，这样未来对大家有好的发展。 第二环节：Python工程师在企业里面的定位是什么？ 四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。 1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴

Shell 是一个Read-Eval-Print-Loop（REPL），它只接受命令，评估它们并打印输出。 我会假设你已经安装了一个有效的Python解释器，已经准备运行你的第一个Python脚本。 我们可以在解释器中实现如下操作： 1 读取命令。 2 评估并执行命令。 3 打印输出。 4 循环并重复该过程。 5 解释器等待，直到我们使用exit()或quit()命令指示它终止。 启动解释器 启动解释器的最简单方法是打开终端并使用命令行执行。你可以打开终端： 在Windows上，搜索命令提示符或Powershell。 在Linux或Mac上，搜索teminal。 终端打开后，您可以通过输入python并回车来启动解释器。如果路径已由Python安装过程设置，您应该看到Python解释器的响应。以下是Mac终端的实例： 各位要记住Python在解释命令时会考虑缩进。 因此，如果我们在print命令之前有一些额外的空格，会显示类似如下的错误： >>> print("Hello, World!") File "<stdin>", line 1 print("Hello, World!") ^ IndentationError: unexpected indent 运行完毕后，我们可以用 exit()或 quit()即出交互式命令。 从命令行运行Python脚本

现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能，比如写 c/c++ 的 codeblocks，写 Python 的 pycharm，这种图形界面的使用和显示都相当友好，简单方便易学，这个不是我这篇文章要讲的重点。今天主要是想给大家介绍一下 「 Python调试器 」，快速定位各种疑难杂症。 Python 调试器 这一部分主要就是想说两个 Python 调试器，分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb。 pdb pdb 是 Python 自带的库，为 Python 提供了一种交互式的源码调试功能，包含当前调试器应有的功能，包括设置断点、单步调试、查看源码等。其实如果你之前学过 c/c++ 的话，你可能知道 gdb 这个命令行调试工具，如果你之前用过 gdb，那么恭喜你你可以直接用 pdb 了，因为这哥俩一个用法。如果你不知道 gdb 也没事，我们先来看一下 pdb 的部分调试命令： 这里有两种不同的方法来启动 Python 调试器，两种方法适用于不同的场景。一种是直接在命令行参数指定使用 pdb 模块启动 Python 文件， 这种适合于代码文件较短的情况 ，将在代码的第一行启动 Python 调试器。具体如下所示（例如文件名是 test.py）： python -m pdb test.py 另一种是在 Python 代码中调用 pdb 模块的 set_trace

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

Python是一种计算机程序设计语言，又被称为胶水语言，可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如在大学里感觉非常难学的C语言，进入社会非常流行的Java语言，以及适合初学者的Basic语言，非常适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。 Python可以做什么？ 1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣 2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务 3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果 4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中 5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。 6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。 7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。 具体日常比如自动备份你的MP3； 还有可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的； 也可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。 总之就是能干很多很多事啦！ 而Python又是人工智能开发的主流语言，学习Python可以做人工智能工程师。 Python的优势 1、Python如今是主流语言： 程序编写简洁快速 入门简单功能强大

（一）如何学习Python 学习Python大致可以分为以下几个阶段： 1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介 | 菜鸟教程 2.看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，比方说：做一个终端计算器，如果实在找不到什么练手项目，可以在 Codecademy - learn to code, interactively, for free 上面进行练习。 如果时间充裕的话可以买一本讲Python基础的书籍比如《Python编程》，阅读这些书籍，在巩固一遍基础的同时你会发现自己诸多没有学习到的边边角角，这一步是对自己基础知识的补充。 4.Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：The Python Standard Library ，Python库很多，如果你没有时间全部看完，不妨学习一遍常用的Python库：Python常用库 5.Python库是开发者利器，用这些库你可以做很多很多东西，最常见的网络爬虫、自然语言处理、图像识别等等，这些领域都有很强大的Python库做支持，所以当你学了Python库之后，一定要第一时间进行练习。

随着人工智能、大数据的时代到来，学习Python的必要性已经显得不言而喻。 只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。 入门知识 Linux入门 学习使用Vim编辑器 快速认识&掌握Git 基础学习 MySQL基础入门 SQLAlchemy 基础教程 Python3 简明教程 Python版设计模式实践 Web框架基础 Python Flask Web框架 Django 基础教程 Flask 框架搭建个人博客 Flask 实现简单聊天室 如果你依然在编程的世界里迷茫，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的。交流经验。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。送给每一位python的小伙伴！分享一些学习的方法和需要注意的小细节，点击加入我们的 python学习者聚集地 基础巩固与运用【实战练习】 Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以学习到 Python 基本知识，PIL 模块的使用和破解验证码的原理。 Python 图片转字符画 用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过本实验将学习到 Linux 命令行操作，Python

对于新人而言，无论学习什么技术，都要以鼓励的姿态出现。如果只是一味地用薪水和个人所看到的局限性现状去衡量一门技术，那绝对是欠缺眼光的。作为一名Python工程师，究竟具备哪些技能才能提升求职机率？今天我就和大家简单来说说： Python编程语言基础 Python语言基础是入门Python的第一步，Python对于新手来说十分友好，入门相对容易同时又可以干很多事，例如网站开发、运维、数据、爬虫等，在诸多方面，Python都是一门非常方便顺手的工具语言。目前国内很多比较知名的网站，例如豆瓣、知乎、果壳、饿了么等，都是Python应用的典型。这也给了国内Python开发者一阵强心剂，Python的生态环境可以支撑起重量级的 产品。 算法与数据结构 编写良好的代码需要了解常用的算法和数据结构，虽然你可能很少会自己实现，但是对于Python语言中一些常用数据结构如list, tuple, set, frozenset, dict和collections模块中的OrderedDict, defaultdict, deque, namedtuple, Counter等应该知道什么时候用。最主要的还是了解算法中递归，二分等常用思想，写出高效易用的代码。如果你想在线练习，可以做一些Acm基础题或者去leetcode等网站刷题。 计算机网络 对于应用开发者来说，大部分时间可能不太会接触特别底层的问题