python数据挖掘

Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等 1）Numpy，它给Python提供了真正的数组功能，包括多维数组，以及对数据进行快速处理的函数，Numpy还是更多高级扩展库的依赖库，比如后续的Scipy、Matplotlib、Pandas等，都一样； 2）Scipy，他让Python成了半个MATLAB，Scipy提供了真正的矩阵类型，及其大量基于矩阵运算的对象和函数，他包括的功能包括最优化、线性代数、积分、插值、你和、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理与图像处理、常微分求解方程和其他科学与工程中常用的计算；Scipy依赖于Numpy； 3）Matplotlib，对于Python来说，Matplotlib是最著名的绘图库，主要是二维绘图，当然，也可以支持一些简答的三围绘图； 4）Pandas，他是Python下最强大的数据分析和探索工具，没有之一。他包含的高级的数据结构和精巧的工具，使得在Python中处理数据非常快速和简单，Pandas构建在NumPy之上，他使得以Numpy为中心的应用很容易使用，Pandas的名称来自于面板数据（Panel Data）和Python数据分析（Data

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

学习Python总是学了新内容又忘了旧的咋办? 比如爬虫的几个解析库，学了pyquery后感觉beautifulsoup又有点忘了，只能大概记得有哪些功能，xpath感觉基本忘光了，最近看了一些selenium的说明文档，感觉也是脑袋里乱乱的，用起来还要到网上查。 1、不仅仅是学习Python，任何一门知识都是，记忆差是学习的大敌。 很多初学者在接触新知识的时候都会给自己很大的压力，这种“习惯性压力思维”从人很小的时候就已经存在了，学习识字的时候，家长们往往最头疼的就是孩子今天学十个字，明早睡醒只记得两三个了；被四级折磨的时候应该也是经常遇到这种情况。 那我们当时是怎么看待这件事的呢？ · 这是一件长期积累和坚持的事情，没办法一口吃个胖子； · 这是一个需要反复回顾、早中晚刷记忆、日常要运用的事情； · 这是一个从背单词、背句子到写作文、互动对话的过程； 那么对于Python学习呢？ 首先要明确一点。Python也是一种语言！ 所以： · 这是一件长期积累和坚持的事情，没办法一口吃个胖子； · 这是一个需要反复回顾、早中晚刷记忆、日常要运用的事情； · 这是一个从查文档、查资料到写代码、理论知识与实际问题相互交互的过程； 哪个程序员在刚开始的时候不查文档？问题的关键是“需求和逻辑要是自己的。” 需求：为什么要运用这个理论来实现？为什么要用这个思路去解决这个问题

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爬虫其实就是一个数据获取的过程，无非就是两步，请求页面，解析数据，下面我大概介绍一下入门爬虫所需要掌握的基本知识： 1.要具有一定的前端知识，最起码应该能大概看懂网页内容，像基本的html元素，css样式，javascript等，不要求熟练掌握，这些是最基础的东西，数据都在网页里面嵌套着，要是连基本的网页都不会，如何解析数据呢？所以花个一两天时间了解一下网页知识： 2.要会进行抓包分析，会使用浏览器自带的开发者工具。网页中有些数据是动态加载的，只在请求网页时才加载数据，在网页源码中是不显示的，所以你需要会进行抓包分析，解析json数据等。我们经常模拟登录时，也需要进行抓包分析，需要post提交哪些内容等，只有在抓包分析后，才能构建相关提交数据： 3.防止被禁掉。短时间内频繁的访问服务器，很有可能会被服务器识别为爬虫，禁掉IP，这个时候你就需要使用IP代理池等，尽可能不被服务器发现。 4.存储数据。爬取下来的数据，我们需要进行存储，如果数据量大的话，这个时候你就需要了解一些常用的数据库的使用，像mysql，mongodb等，方便查询也方便管理： 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

思路介绍 安装itchat—>编辑代码 Step1: 安装itchat 同时按win和r键，进入如下界面，输入cmd 单击确认，弹出黑窗口，在弹出的黑窗口内输入pip install itchat 回车后会自动下载。若出现如下情况，表示需要对pip升级： 按照上图中的提示，输入python -m pip install –upgrade pip,回车，即升级pip 然后输入pip install itchat,出现successfully，表示安装成功。 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 出现 表示itchat已存在。下面测试，是否成功安装。 在cmd命令窗口，输入python，进入python环境，导入itchat. 如上图，表示安装成功。 Step2: 群发助手 微信里面有群发的这一功能，但对每一用户发送信息相同，因此设想是否可以编辑一条信息，可以加上用户的昵称。为此，itchat，帮你实现。 如下实现功能：通过get_friend获取所有好友，并基于不同好友发送不同的消息。

Python 社区，有这么个怪问题：“学 Python 到底是学2还是学3？”这个问题就像月经一样每隔断时间就出现在你面前，也成了很多初学者的选择困惑，这个问题的“始作俑者”当然是 Python 它爹，大家众说纷纭，有说 Python2 是主流，大公司都在用，你应该学 2 。也有说 Python3 才是未来主流，大多数第三方框架已基本支持 Python3。 个人看法是 Python2 还会存在很长一段时间（只要那些用 Python2 的公司还没倒闭，就一直会存在），你去找工作很有可能就需要用到 2，而 Python3 也是你必须要掌握的，因为越来越多的人会迁移到 3 上去，本质上，它俩是同一门语言，仅仅只是极少部分(1%？并没有严格统计)不兼容的地方，所以就没所谓学哪一个好，学了一个，另一个花很少时间就能掌握。 #今天给大家介绍 Python2 和 Python3 的一些主要区别 #print 在进行程序调试时用得最多的语句可能就是 print，在 Python 2 中，print 是一条语句，而 Python3 中作为函数存在。有人可能就有疑问了，我在 Python2 中明明也看到当函数使用： # py2 print("hello") # 等价 print ("hello") #py3 print("hello") 然而，你看到的只是表象，那么上面两个表达式有什么区别

1、我没在超大型公司待过，但是作为一个python爱好者和使用者，简单说一下自己的想法。 （1）一定要掌握计算机基本知识。 其他答主也提到了一些。比如Linux，git，操作系统，网络，数据库，正则，基本算法和数据结构等等。 （2）明确自己以后的方向。 python能做的事情太多，爬虫、后端、数据挖掘、运维是目前几个需求量比较大的方向。选定方向之后，除了练习python基本知识语法意外，可以多看一些本方向的教程、文章。 2、如果你是在北上广的话，你的可选择性以及进大公司的概率要大太多，找工作的效率也要高很多。 大城市不是人才竞争大，而是急需人才。我们知道，一线城市是全中国公司质量和密度最高的城市，尤其北京上海，所以求职的效率是最高的。 但是话说回来，不知道你的Python掌握得怎么样了。说实话，如果你掌握得不是那么好，去哪都一样。只有你扎实掌握了Python技术，能够独立处理公司需要解决的问题，你的出现才有意义，Python方面的工作也才好找。 至于怎么学习，就看你自己了。只要合适，怎么都行。自学省钱，但都是自己学，也容易走弯路，容易半途而废，如果条件允许，你也可以拿时间换金钱。 培训花钱，但你可以有与大师面对面的机会，有问题可以得到专业的、及时的解答，也有一群同学可以陪你一起学习。 在我看来，学好Python你将前途无量! 3、仅靠Python得到好工作，完全可以。 语言只是工具

字典（dict）对象是 Python 最常用的数据结构 社区曾有人开玩笑地说：“Python企图用字典装载整个世界” 字典在Python中的重要性不言而喻，这里整理了几个关于高效使用字典的清单，希望Python开发者可以在日常应用开发中合理利用，让代码更加 Pythonic。 1、用 in 关键字检查 key 是否存在 Python之禅中有一条开发哲学是： There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 尽量找一种，最好是唯一种显而易见的解决方案。 Python2 中判断某个 key 是否存在字典中可使用 has_key 方法，另外一种方式是使用 in 关键字。 但是强烈推荐使用后者，因为 in 的处理速度更快 另外一个原因是 has_key 这个方法在 Python3 被移除了，要想同时兼容py2和py3两个版本的代码，用 in 是最好的选择。 bad good 2、用 get 获取字典中的值 关于获取字典中的值，一种简单的方式就是用**d[x]**访问该元素 但是这种情况在 key 不存在的情况下会报 KeyError 错误，当然你可以先用 in 操作检查 key 是否在字典中再获取， 不过这种方式不符合 Python 之禅中说的： Simple is better than

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\