python数据挖掘

类的特殊成员之call #!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8 _*_ class SpecialMembers: # 类的构造方法 def __init__(self): print("My Blog is Url: http://ansheng.me") # 对象的构造方法 def __call__(self): print("My Name is: Ansheng") # 创建一个对象，并且执行类的构造方法 obj = SpecialMembers() # 执行对象的构造方法 obj() # 先执行类的构造方法，然后在执行对象的构造方法 SpecialMembers()() 输出 ansheng@Darker:~$ python3 /home/ansheng/文档/Python_code/sublime/Week06/Day04/s2.py My Blog is Url: http://ansheng.me My Name is: Ansheng My Blog is Url: http://ansheng.me My Name is: Ansheng 类的特殊成员之getitem、setitem、delitem 在学习过程中有什么不懂得可以加我的 python学习交流扣扣qun，784758214 群里有不错的学习视频教程

特性的存在就是将方法伪装成字段。 property 把类方法当做普通字段去调用，即用对象调用的时候后面不用加括号 #!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8 _*_ class Foo: @property def Characteristic(self): print("类方法的特性") # 创建一个对象 obj = Foo() # 调用类方法的时候方法后面不用加括号 obj.Characteristic 输出 /usr/bin/python3.5 /home/ansheng/文档/Python_code/sublime/Week06/Day04/s2.py 类方法的特性 Process finished with exit code 0 setter 设置类方法的值 在学习过程中有什么不懂得可以加我的 python学习交流扣扣qun，784758214 群里有不错的学习视频教程、开发工具与电子书籍。 与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python，和学习什么内容 #!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8 _*_ class Foo: # 获取Characteristic值 @property def Characteristic(self): return

运算符重载的概念如下： 运算符重载让类拦截常规的Python运算； 类可重载所有Python表达式运算符； 类也可重载打印、函数调用、属性点号运算等内置运算； 重载是类实例的行为想内置类型； 重载是通过提供特殊名称的类方法来实现的； 常见的运算符重载方法 方法 重载 调用 __init__ 构造函数 对象建立：X = Class(args) __del__ 解析函数 X对象收回 __add__ 运算符+ 如果没有 __iadd__ ,X+Y,X+=Y __or__ 运算符或 如果没有 __ior__ __repr__ , __str__ 打印、转换 print(X)、repr(X)、str(X) __call__ 函数调用 X(*args, **kwargs) __getattr__ 点号运算 X.undefined __setattr__ 属性赋值语句 X.any = value __delattr__ 属性删除 del X.any __getattribute__ 属性获取 X.any __getitem__ 索引运算 X[key]，X[i:j]，没 __iter__ 时的for循环和其他迭代器 __setitem__ 索引赋值语句 X[key]=value,X[i:k]=sequence __delitem__ 索引和分片删除 del X[key], del X[i:j] _

吐血整理！140种Python标准库、第三方库和外部工具都有了 Python那些事 今天 文章转载自公众号 大数据 ， 作者 宋天龙 导读： Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 作者：宋天龙 来源：大数据（ID：hzdashuju） 内容摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版） 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs( -3.2) Python标准库： Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： import string string.find( 'abcde', 'b') 第三方库： Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：

王者荣耀的团队年终奖是100个月工资、华为的员工房租补贴就有8000块、BAT校招起步价年薪20万……如果你看到这些消息的第一反应就是“炒作”，那只能说，贫穷限制了你的想象力。 一.选对行业，少奋斗十年 最近一则视频火了，中国科技大学的几名人工智能专业的学生接受了采访，这些毕业生个个手拿五六个offer，当谈起薪资时，他们表示年薪三四十万只是起步价，更有人一毕业就达到了两百万的年薪。 采访视频的部分截图 互联网行业，尤其是开发者的工资远高于其他传统行业，这已经是人尽皆知的老生常谈了，在招聘网站上搜索贸易岗位和python岗位，前者只有157个职业，而后者有7413个职业需求，且起薪大大超越了前者。 贸易相关部分岗位展示 Python相关部分岗位展示 也正是因为如此，越来越多的人对计算机编程有了兴趣，行业内也涌现了一些从零基础开始，变成大神的励志故事。 但更多的人，却始终处于观望状态。而那些有了实际行动，及早找对方法入门学习的，早已妥妥的月薪过万了。 光是学哪种编程语言作为入门这个基本问题，就筛选掉了一大帮人。 二.选好编程语言，赢在起跑线 选择哪种编程语言作为入门？这个看似令人费解的问题其实是有标准答案的。 在GitHub上发布的2017年最受欢迎的编程语言排行榜，Python超越应用领域极为广泛的Java位居第二，Python火爆的程度可见一斑。

　　 近年来，Python在大数据中的应用越来越广泛，在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山，那么学习Python大数据将来能从事什么岗位？我们要先从Python所能从事的应用说起。 　　Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点，最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言，这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。 　　简而言之，Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多，如：Python全栈工程师，Python爬虫工程师，Python开发工程师，金融自动化交易，Linux运维工程师，自动化开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘等。 　　下面就这些职位的职位要求举几个例子： 　　一、Python全栈工程师·关键字：VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python，Django，具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库，能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis，Mongo等非关系型数据库

近年来，Python在大数据中的应用越来越广泛，在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山，那么学习Python大数据将来能从事什么岗位？我们要先从Python所能从事的应用说起。 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点，最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言，这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。 简而言之，Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多，如：Python全栈工程师，Python爬虫工程师，Python开发工程师，金融自动化交易，Linux运维工程师，自动化开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘等。 下面就这些职位的职位要求举几个例子： 一、Python全栈工程师·关键字：VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python，Django，具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库，能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis，Mongo等非关系型数据库

本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy，最终具备爬取任何网页的数据的能力。本文以校花网为例进行爬取，校花网：http://www.xiaohuar.com/，让你体验爬取校花的成就感。 Scrapy，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。 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。 Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。 Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下： Scrapy主要包括了以下组件： 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛

Scrapy框架是目前Python中最受欢迎的爬虫框架之一,那么我们今天就来具体了解一下Scrapy框架 什么是Scrapy框架? Scrapy是一个快速、高层次、轻量级的屏幕抓取和web抓取的python爬虫框架 Scrapy的用途: Scrapy用途非常广泛,主要用于抓取特定web站点的信息并从中提取特定结构的数据,除此之外,还可用于数据挖掘、监测、自动化测试、信息处理和历史片段(历史记录)打包等 了解完Scrapy框架后,我们就来看看怎么安装和使用吧 安装Scrapy 安装方法有两种: 1. 如果你电脑上有Anaconda的话,可以使用这种方法 windows+r >>> cmd >>> conda install scrapy >>> 回车 2.第二种方法使用pip安装,不过你需要先下载Twisted插件 下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted (1)点击下载地址,进入后按 ctrl+f ,搜索twisted,然后下载对应版本 cp27:表示python2.7版本 cp36:表示python3.6版本 win32:表示Windows32位操作系统 (2)下载完成后进入终端,输入 pip install Twisted-18.7.0-cp36-cp36m-win32.whl Twisted-18.7

原文链接： http://tecdat.cn/?p=5222 ​ 在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队（美国29个，加拿大1个）。 在 常规赛期间，每支球队打82场比赛，每场41场。一支球队每年会有四次面对对手（16场比赛）。每个小组在其四次（24场比赛）中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛，其余四个小组三次（12场）进行比赛。最后，每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队（30场比赛）。 用决策树和随机森林预测NBA获胜者 ＃导入数据集并解析日期导入熊猫作为pd df = pd 。read_csv （“NBA_2017_regularGames.csv” ，parse_dates = [ “Date” ]） 从游戏玩法的描述中，我们可以计算机会率。在每场比赛中，主队和客队都有可能赢得一半时间 预测类 在下面的代码中，我们将指定我们的分类类。这将帮助我们查看决策树分类器的预测是否正确。如果主队获胜，我们将指定我们的等级为1，如果访客队在另一个名为“主队赢”的列中获胜，我们将指定为0。 df [ “主队获胜” ] = df [ “访客积分” ] < df [ “主队积分” ] 主队胜率：58.4％