Python全栈数据工程师养成攻略

　　深度学习和机器学习光学习理论是远远不够的，最终还是要落实到实践上面，两个一起结合起来效果才更好，宏伦工作室带着了解一些库和运行一些python代码，记录一些干货。
　　近年来大数据（BigData）的概念获得不行，python已经成为机器学习热门的工具。建议安装anaconda，把与python有关的库（numpy,scipy等等）都打成一个包。pycaffe 的安装以及 notebook 环境配置是为了更方便的去使用深度学习框架。notebook 使用浏览器作为界面使用，可以编写和执行 python 代码。
　　从个人角度出发，在时间有限和资源有限的条件下，实现一些个人能力足以完成的、简单而有趣的数据工程和数据应用。

1.数据工程和编程语言

数据工程：采集、存储、清洗、分析、可视化
编程语言：C++、Java和Python都需要涉及，R统计分析语言，web：php、html、css、javascript
结合

• 采集：python
• 存储：python+数据库
• 清洗：python
• 分析：python+R
• 可视化：R+web

2.Python的数据类型与运算符

Python2基本语法
(1)解释性（无需编译）、交互式、面向对象、跨平台、简单好用
(2)变量名：可以包含英文、数字以及下划线，但不能以数字开头，区分大小写
(3)变量类型：弱类型语言、无需声明

• 数字Number：整型和浮点型
• 字符串String：字符串拼接、长度、切片
• 列表List:添加元素、求长、切片、删除
• 元组Tuple：readonly
• 字典：Dictionary：赋值、判断是否存在某个key

(4)注释：#，三引号

(5)保留字符：and，not，class，def，等等

(6)行和缩进

(7)运算符：

• 算术运算符：+,-,*,/,%
• 比较运算符：==,!=,>,<,>=,<=
• 赋值运算符：=,+=,-=,*=,%=
• 逻辑运算符：and,or,not

(8)条件
If…
If..else…
If…elif..else
(9)循环
while
continue
pass//占一行代码，不会执行任何操作
(10)时间：time.time()
(11)文件：读写文件
(12)异常
(13)函数：def

实战：西游记用字统计
统计《西游记》中共出现了多少个不同的汉字；每个汉字出现了多少次；出现得最频繁的汉字有哪些
设计内容：读文件、列表的使用、字典的使用、字典的排序、写文件
示例：

import sys
reloda(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import json

fr = open('xyj.txt','r')

characters = []
start = {}

for line in fr:
    line = line.strip()

    if len(line) == 0;
        continue

    line =unicode(line)
    print type(line)

    for x in xrange(0, leng(line));
        if line[x] in [' ','\t','\n','，','。','、','【','】','“','”','：','；','（','）','《','》','‘','’','{','}','？']
            continue
        if not line[x] in characters:
            characers.append(line[x])

        if not start.has_key(line[x])
                start[line[x]] = 0
            start[line[x]] += 1

fw = open('result.json','w')
fw.write(json.dumps(start))
fw.close()

start = sorted(start.iteritems(),key=lambda d:d[1], reverse=True)

forx in xrange(0.20):
    print characters[x]

print '*' * 20  

for x in xrange(0,20):
    print start[x][0],start[x][1]

fw = open('result.csv','w') 
for item in start:
    fw.write(item[0] + ',' + str(item[1]) + '\n')
fw.close()

fr.close()

3.数据 解读数据结构和类型

3.1数据的结构（类似地铁数据）：

• 静态数据：线路、站点（不一定有时间戳，更新慢）
• 动态数据：刷卡记录（必有时间戳，不断产生）
• 时间戳：1970年1月1日0时0分0秒到现在所经历的秒数

3.2数据的组成

• 行：记录
• 列：字段、属性
• 二维数组、表

3.3数据的类型

• TXT：纯文本
• CSV：逗号分隔值（相当于二维数组）
• JSON：键值对
• SQL：数据库文件

4.爬虫 Http请求

4.1访问一个网页
url：协议 + 域名/IP + 端口 + 路由 + 参数
4.2开发者工具
显示网页源代码、检查
① Element：页面渲染之后的结构，任意调整，即时显示
② Consule：打印调试
③ Source：使用到的文件
④ NetWork：全部网络请求
4.3Http请求
Http是目前最通用的web传输协议
① GET：参数包含在url中
② POST：参数包含在数据包中，url中不可见
4.4Url类型
①html：返回html结构页面，通过浏览器渲染后呈献给用户
②API：Application Programming Interfaces，请求完后完成某些功能，例如返回数据

5.爬虫 使用urllib2获取数据

5.1 发起GET请求

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

import urllib2
import urllib

import json
from bs4 import BeatyfulSoup

url = 'http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/scorelist?tab=batch&wl=1&local=2&batch=&syear=2 013'

request = urllib2.Request
response =urllib2.urlopen(request,timeout=20)
result = unicode(response.read())

print result

5.2发起POST请求

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

import urllib2
import urllib

import json
from bs4 import BeatyfulSoup

# GET
''' url = 'http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/scorelist?tab=batch&wl=1&local=2&batch=&syear=2 013' request = urllib2.Request response =urllib2.urlopen(request,timeout=20) result = unicode(response.read()) print result '''

# POST
url = 'http://shuju.wdzj.com/depth-data.html'
data = urllib.urlencode({'typel':1,'type2':2,'status':0,'wazjPlatId':59})
request = urllib2.Request(url)
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor())
result = response.read()
for key in json.loads(result).keys():
    print key

5.3 处理返回结果
Html：BeautifulSoup，需要有一些 CSS 基础
API：JSON

#!/usr/bin/env python
# coding:utf8

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

import urllib
import urllib2
import json
from bs4 import BeautifulSoup

tags = []
url = 'https://movie.douban.com/j/serch_tags?type=movie'

request = urllib2.Request(url=url)
response = urllib2.urlopen(request,timeout=20)
result = json.loads(response,read())
tags = result['tags']

movies = []

for tag in tags:
    limit = 0
    while 1:
                url ='https://movie.douban.com/j/serch_tags?type=movie&tag=' + tag + '&sort=recommend&pages_'
    response = urllib2.urlopen(request,timeout=20)
    result = json.loads(response,read())

    result = result['subjects']

    if len(result) == 0:
        break   

    limit+=20
    for item in result:
        movies.append(item)
    #####
    break
#####
break

for x in xrange(0,len(moivies)):
    item = movies[x]['name']
    request = urllib2.Request(url=item['url'])
    response = urllib2.urlopen(request,timeout=20)
    result = response.read()
    html = BeautifulSoup(result)        
    html.select('h1')[0]
    title = title.select('span')[0]
    title = title.get_text()

    movies[x]['title'] = title

fw = open('moive.txt','w')

for item  in movies
    tmp = ''
    for key,value in item.items():
        tmp += str(value) + ','
fw.close()

    info = html.select("#info span .pl")
    values = html.select("#info span.attrs")

    for i in xrange(0,len(keys)):
        print keys[i].get_text()
        print values[i].get_text()