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python的数据工具箱-可以

基于python的网络爬虫设计

基于p y t h o n的网络爬虫 设计 Last updated on the afternoon of January 3, 2021

基于python的网络爬虫设计 【摘要】近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的一种从网上爬取数据的手段。网络爬虫,即WebSpider,是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。那么,既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点,我们该如何实现它呢?在众多面向对象的语言中,首选python,因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序,可以使人在编程时保持自己的风格,并且编写的程 序清晰易懂,有着很广阔的应用前景。 关键词python爬虫数据 1前言 本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等)作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如:(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurposewebcrawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用,对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解,提高对网页源代码的认知水平,学习用正则表达式来完成匹配查找的工作,了解数据库的用途,学习mongodb数据库的安装和使用,及配合python的工作。 (1)以世纪佳缘网为例,思考自己所需要的数据资源,并以此为基础设计自己的爬虫程序。 (2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网,加入变量打开多个网页。 (3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。 (4)用正则表达式分析源代码,找到所需信息导入excel。

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求:具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的)中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构:Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)和与之相关的一组数据标签(即索引)组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引,会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index,有点像字典,用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说,可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来,不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.wendangku.net/doc/c78321221.html, = 's1' https://www.wendangku.net/doc/c78321221.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易! 我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python: ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言,用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

Python网络爬虫实习报告

Python网络爬虫实习报告

目录 一、选题背景.................................................................................... - 2 - 二、爬虫原理.................................................................................... - 2 - 三、爬虫历史和分类......................................................................... - 2 - 四、常用爬虫框架比较..................................................................... - 2 - 五、数据爬取实战(豆瓣网爬取电影数据)................................... - 3 -1分析网页 .. (3) 2爬取数据 (3) 3数据整理、转换 (4) 4数据保存、展示 (9) 5技术难点关键点 (10) 六、总结 ......................................................................................... - 13 -

一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较 Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架,是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架,可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用范围很广,爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。 Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架,该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。 Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。 newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的Python爬虫框架。 Python-goose框架:Python-goose框架可提取的信息包括:<1>文章主体内容;<2>文章主要图片;<3>文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;<4>元描述;<5>元标签

山东建筑大学计算机网络课程设计《基于Python的网络爬虫设计》

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目:基于Python的网络爬虫设计课程:计算机网络A 院(部):管理工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级: 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期:

目录 1 设计目的 (1) 2 设计任务内容 (1) 3 网络爬虫程序总体设计 (1) 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (2) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (3) 4.3.3 网页解析器设计 (3) 4.4数据输出器详细设计 (4) 5 调试与测试 (4) 5.1 调试过程中遇到的问题 (4) 5.2测试数据及结果显示 (5) 6 课程设计心得与体会 (5) 7 参考文献 (6) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (6) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (9)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一,是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务: 1.巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握; 2.培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力; 3.提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容,是搜索引擎的核心部分。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。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法,给出设计方案,画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境,实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能,界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块: 1、爬虫调度端:启动爬虫,停止爬虫,监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块:包含三个小模块,URL管理器、网页下载器、网页解析器。 (1)URL管理器:对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理,可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL,传递给网页下载器。 (2)网页下载器:网页下载器将URL指定的网页下载下来,存储成一个字符串,传递给网页解析器。 (3)网页解析器:网页解析器解析传递的字符串,解析器不仅可以解析出需要爬取的数据,而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL,这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块:存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量,遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下: grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置(均值、中位数、众数) 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置,我们可以知道数据的一个平均情况,如果要对新数据进行预测,那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值(Mean),中位数(Median),众数(Mode)。其中均值和中位数用于定量的数据,众数用于定性的数据。 均值:利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数:113 众数:116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数,使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下:

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计范文

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬 虫设计

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目:基于Python的网络爬虫设计课程:计算机网络A 院(部):管理工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级: 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期:

目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (4) 4.3.3 网页解析器设计 (5) 4.4数据输出器详细设计 (6) 5 调试与测试 (6) 5.1 调试过程中遇到的问题 (6) 5.2测试数据及结果显示 (7) 6 课程设计心得与体会 (7) 7 参考文献 (8) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (8)

9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (15)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一,是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务: 1.巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握; 2.培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力; 3.提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容,是搜索引擎的核心部分。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。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法,给出设计方案,画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境,实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能,界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计

Python数据分析

实训:Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法,掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 (1)读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如,我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据,可以从以下网址找https://https://www.wendangku.net/doc/c78321221.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da) 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示: 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置: D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入: >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是,因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符(转义符就是用来输入特殊符号的引导符号,例如\n是回车,\r是换行等),因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中,并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件,我们可以把df的内容打印出来:>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 (2)读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件,所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件,然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然,Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样,如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx,我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入: >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样,我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后,我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候,我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据,由于数据有很多行,我们希望只看到数据的前5行: >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

基于python的网络爬虫设计

基于python的网络爬虫设计【摘要】近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页) 开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一 直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么,既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点,我们该如何实现它呢?在众多面向对象的语言中,首选python,因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序,可以使人在编程时保 持自己的风格,并且编写的程序清晰易懂,有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 1.1本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等)作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如: (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 1.2编程设计目及思路 1.2.1编程设计目的 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用,对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解,提高对网页源代码的认知水平,学习用正则表达式来完成匹配查找的工作,了解数据库的用途,学习mongodb数据库的安装和使用,及配合python的工作。 1.2.2设计思路

基于Python专用型网络爬虫的设计及实现

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c78321221.html, 基于Python专用型网络爬虫的设计及实现作者:贾棋然 来源:《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要:网络爬虫一种网络机器人,也有人说是网页的蜘蛛。随着科技在生活和工作中的应用,计算机也成了人们最为依赖的工具,随着互联网的信息管理量的逐渐增加,搜索引擎也是这个时期被创造并投入使用。但是初被使用的搜索引擎是无法精确搜索到人们需要的信息,面对人们越来越多样的需求,这样的搜索引擎已经无法满足人们的需求了。所以就有人研究了一种专用性的网络爬虫,它能解决传统搜索引擎的出现的局限性,所以该文将会对Python专用型的网络爬虫进行分析和探讨。 关键词:网络爬虫;Python;数据的挖掘;搜索引擎 在很多用户进行搜索引擎的使用中,往往会出现很多不需要的信息,这就是传统搜索引擎的局限性。通过传统的搜索引擎进行信息的搜索中,还需要用户对搜索到的信息进行分析,最终寻找到自己需要的信息。就目前的网络发达现状,这样的搜索引擎是非常浪费时间的,而且准确性也不高,用户很容易丧失搜索的心情。所以,本文将会针对这一问题,对专用型的网络爬虫进行分析,提高信息检索的效率。 1分析Python和爬虫系统设计需求 1.1Python的网络爬虫 网络爬虫主要是通过每个网页的链接地址进行相关内容的查找,然后将结果直接传送给用户,不用通过人工进行浏览器的操作来获取信息了。而Python是一种广泛应用的脚本语言,它自身带有urllib2、urllib相关的爬虫基础库等,在Python语言的基础上开发出的一种开源软件则是Scrapy,它可以在Linux、Windows等多种操作系统中使用。如果被获取的网页经过大量的HTML源代码进行编写,这种情况下需要下载很多内容,但是用户可以在Scrapy爬虫系统上制定一部分模块,从而实现爬虫的功能。 1.2爬虫系统设计需求 在进行网络爬虫系统的开发时,对系统建设进行分析是基础性问题,同时也要将符合设计该系统的代码和功能规范提出来。这样能够促进网络爬虫系统顺利的开发,进而保证开发的结果能够符合系统功能的基本需求。网络爬虫系统的建设基本上同时通过模块化进行的设计,一般每个功能都要自己的模块。这样能够方便以后进行代码的维护,而且还能提高代码的重要性。将整个系统分成不同的模块,之后把每个模块的功能编制完成,这样整个网络爬虫体系的功能就是已经完成了。本系统主要是根据某些用户的上网习惯,进行网络专用型的爬虫系统设计,根据用户的不同需求,确定网络爬虫系统中的各个功能。而且在进行系统的设计时,还要

python数据分析过程示例

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引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易! 我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python:

基于python的网络爬虫设计

基于p y t h o n的网络爬虫设计【摘要】近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页) 开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一 直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么,既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点,我们该如何实现它呢?在众多面向对象的语言中,首选python,因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序,可以使人在编程时 保持自己的风格,并且编写的程序清晰易懂,有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google 等)作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如: (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用,对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解,提高对网页源代码的认知水平,学习用正则表达式来完成匹配查找的工作,了解数据库的用途,学习mongodb数据库的安装和使用,及配合python的工作。 (1)以世纪佳缘网为例,思考自己所需要的数据资源,并以此为基础设计自己的爬虫程序。(2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网,加入变量打开多个网页。 (3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。

Python爬虫总结 (2)

Python总结 目录 Python总结 (1) 前言 (2) (一)如何学习Python (2) (二)一些Python免费课程推荐 (3) (三)Python爬虫需要哪些知识? (4) (四)Python爬虫进阶 (6) (五)Python爬虫面试指南 (7) (六)推荐一些不错的Python博客 (8) (七)Python如何进阶 (9) (八)Python爬虫入门 (10) (九)Python开发微信公众号 (12) (十)Python面试概念和代码 (15) (十一)Python书籍 (23)

前言 知乎:路人甲 微博:玩数据的路人甲 微信公众号:一个程序员的日常 在知乎分享已经有一年多了,之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了,一直偷懒没做,最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容,完成了几本小小的电子书,这一本是有关于Python方面的。 还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。将会在我的微信公众号:一个程序员的日常进行更新,同时也可以关注我的知乎账号:路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。 (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。 3. 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常用库整理 - 知乎专栏

基于Python的图片爬虫程序设计

Program Design ? 程序设计 【关键词】Python 语言 网络爬虫 Request-BeautifulSoup 图片爬取 网络爬虫(Web Crawler)又称网络蜘蛛(Web Spider)是一个能够根据既定规则自动提取网页信息的程序,它模仿浏览器发出HTTP 请求访问网络资源,自动获取用户需要的网页数据。已有一些定向网站的网络爬虫,如QQ 空间爬虫一天可抓取400万条日志、说说、个人信息等数据;知乎爬虫爬取各种话题下的优质答案;淘宝商品比价定向爬虫爬取商品、评论及销售数据。 Python 是一种面向对象、解释型、带有动态语义的高级程序设计语言,其语法简洁清晰,并具有丰富和强大的类库,Python 语言支持覆盖信息技术各领域的10万个函数库,依靠开源快速开发,形成了全球最大的编程社区。2017年7月IEEE 发布的编程语言排行榜中Python 高居首位,基于Python 的应用也在计算机各领域大放异彩。Python 包含优秀的网络爬虫框架和解析技术, Python 语言简单易用且提供了与爬虫相关的urllib 、requests 、BeautifulSoup 、Scrapy 等模块。Urllib 模块提供了从万维网中获取数据的高层接口,Requests 模拟浏览器自动发送HTTP/HTTPS 请求并从互联网获取数据,BeautifulSoup 解析HTML/XML 页面获取用户需要的数据。本文基于Python 的Requests-BeautifulSoup 技术构建图片爬虫程序实现对百度贴吧美图图片的快速爬取,并将这些图片保存在本地,方便用户离线浏览和进一步使用。 1 网络爬虫工作原理与Python爬虫技术模块功能 网络爬虫是按照一定规则能自动抓取互 基于Python 的图片爬虫程序设计 文/云洋 联网数据的程序或者脚本。网络爬虫通过网络请求从Web 网站首页或指定页面开始解析网页获取所需内容,并通过网页中的链接地址不断进入到下一个网页,直到遍历完这个网站所有的网页或满足爬虫设定的停止条件为止。Python 语言第三方网络请求库Requests 模拟浏览器自动发送HTTP/HTTPS 请求并从互联网获取数据。BeautifulSoup 解析获取的HTML/XML 页面为用户抓取需要的数据,Beautiful Soup 自动将输入文档转换为Unicode 编码,将输出文档转换为utf-8编码,从而节省编程时间。 1.1 网络爬虫的工作原理 网络爬虫爬取页面就是模拟使用浏览器获取页面信息的过程,其爬取流程一般包含如下4个步骤: (1)模拟浏览器发起请求:通过目标URL 向服务器发起request 请求,请求头header 一般包含请求类型、cookie 信息以及浏览器类型信息等; (2)获取服务器页面响应:在服务器正常响应的情况下,用户会收到所请求网页的response ,一般包含HTML 、Json 字符串或其他二进制格式数据(如视频,图片)等; (3)获取页面内容解析:用相应的解析器或转换方法处理获取的网页内容,如用网页解析器解析HTML 代码,如果是二进制数据(如视频、图片),则保存到文件进一步待处理; (4)存储数据:网页解析获取的数据可以用CSV 、Json 、text 、图片等文件存储,也可以sqlite 、MySQL 或者MongoDB 等数据库存储。 1.2 Python第三方库Requests模块 Requests 是用Python 语言编写,使用Apache2 Licensed 许可证的HTTP 库。Python 标准库中自带的urllib2模块和httplib 模块提供了所需要的大多数HTTP 功能,Requests 使用urllib3模块,支持HTTP 连接保持和连接池,支持使用cookie 保持会话,支持文件上传,支持自动确定响应内容的编码,支持国际化的URL 和POST 数据自动编码。 通过pip 命令($pip install requests )安装Requests 模块。urllib 提供了一系列用于操作URL 的功能,urllib 的request 模块可以方便地访问抓取URL(统一资源定位符)内容,urllib.request 模块中常用的函数方法如表1所示。使用requests 方法后,会返回一个response 对象存储服务器响应的内容,如r.status_code (响应状态码)、r.text (字符串方式的响应体,会自动根据响应头部的字符编码进行解码)、r.json (Requests 中内置的JSON 解码器)、 r.content (字节方式的响应体,会自动为你解码 gzip 和 de?ate 压缩)等。 1.3 Python第三方库Beautiful Soup模块Beautiful Soup 是用Python 写的一个HTML/XML 的解析器,它可以处理不规范标记并生成分析树(parse tree),同时提供了简单的python 函数处理导航(navigating )、搜索并修改分析树。 通过pip 命令安装($ pip install beautifulsoup4)Beautiful Soup 模块。BeautifulSoup 将HTML 文档转换成一个树形结构,每个节点都是Python 的对象,所有对象可归纳为4种,如表2所示。 2 帖吧图片爬虫程序设计 百度贴吧是全球最大的中文社区。贴吧是一种基于关键词的主题交流社区,贴吧结合搜索引擎建立一个在线的交流平台,让那些对同一个话题感兴趣的人们聚集在一起,方便地展开交流和互相帮助。设计爬虫程序爬取百度帖吧(https://www.wendangku.net/doc/c78321221.html, )内的美图吧图片,运行爬虫程序时提示用户输入想要爬取网站的url ,爬虫程序修改请求头信息,模拟浏览器对贴吧内的帖子依次使用get 请求,进入帖子后根据规则找到所有图片标签,获取帖子内的图片资源url ,并将其依次下载到本地存储,所有帖子爬取完成后按enter 退出,运行中途也可以使用ctrl+c 强制退出程序。 基于Python 的Requests-BeautifulSoup 技术构建图片爬虫程序,使用requests 模拟浏览器请求网页,用random 生成随机数选取模拟的浏览器,用BeautifulSoup 支持的Python 内置标准HTML 解析库解析请求网页返回的数据,使用urllib.request.urlretrieve( )下载图片和各种网络请求。2.1 爬虫准备 开发图片爬虫程序使用Python3.6版本,主要用到了urllib 的requests 模块、BeautifulSoup 模块和random 模块,模块是包含变量、函数或类的定义程序文件,使用模块前通过import 导入这些模块。定义了两个全局变量null 和true 并初始化,以避免当访问网址url 中出现null 和true 字样时,Python 会将null 和true 当成变量未初始化而报错。 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import random global null #设置了两个全局变量null 和true 并初始化 null='' global true

智慧树Python数据分析与数据可视化答案

智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句? A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】

5、下面属于Python编程语言特点的有? A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1],那么执行x.remove(1)之后,x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3],那么执行y = x.reverse()之后,y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复,每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。

B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复,每个元素都是唯一的。A:错

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