数据工程师需要掌握的18个python库

本文对python中在数据分析中需要掌握的库进行了整理，一起来看看吧！

 

目录

• 数据获取

  • Selenium

  • Scrapy

  • Beautiful Soup

• 数据清洗

  • Spacy

  • NumPy

  • Pandas

• 数据可视化

  • Matplotlib

  • Pyecharts

• 数据建模

  • Scikit-learn

  • PyTorch

  • TensorFlow

• 模型检查

  • Lime

• 音频数据处理

  • Librosa

• 图像数据处理

  • OpenCV-Python

  • Scikit-image

• 数据通信

  • Pymongo

• 数据分析结果web部署

  • Flask

  • Django

 

数据获取

Selenium

 

Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。

可以使用 brew install selenium 的方式来快速安装selenium。

 

数据获取

Scrapy

 

 

Scrapy是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。其吸引人的地方在于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。我们可以启用选择器（例如XPath，CSS）从网页中提取数据。

我们需要先安装Twisted，因为直接安装scrapy的话，安装会失败。所以使用 pip install Twisted-18.9.0-cp37-cp37m-win32.whl 来安装，然后使用pip install scrapy 来安装scrapy就可以了

 

数据获取

Beautiful Soup

 

Beautiful Soup也是一个从网站爬取数据的库，他提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。

可以使用 brew install beautifulsoup4 的方式来快速安装bf4。

 

数据清洗

Selenium

 

spacy可以用于进行分词，命名实体识别，词性识别等等，最核心的数据结构是Doc和Vocab。Doc对象包含Token的序列和Token的注释，Vocab对象是spaCy使用的词汇表，用于存储语言中共享的数据，spaCy通过集中存储字符串，单词向量和词汇属性等，避免存储数据的多个副本。

数据清洗

NumPy

 

 

 

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。

 

数据清洗

Pandas

 

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

 

数据可视化

Matplotlib

 

 

matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制，然后再用一系列的函数调整结果。它有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib。

数据可视化

Pyecharts

 

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts，目的就是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。

 

数据建模

Scikit-learn

 

 

scikit-learn包含众多顶级机器学习算法，主要有六大基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。scikit-learn拥有非常活跃的用户社区，基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用户查阅。可以研读scikit-learn的用户指南及文档，对其算法的使用有更充分的了解。

 

数据建模

Pytorch

 

PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs计算，在计算效率上要比NumPy有更明显的优势；不仅如此，PyTorch还有许多高级功能，比如拥有丰富的API，可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练。

数据建模

Tensorflow

 

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算、机器学习、神经网络的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。

模型检查

Lime

 

LIME能够解释所有我们可以获得预测概率的模型(在R中，也就是每一个与预测(type=“prob”)一起工作的模型)。它利用了这样一个事实，即线性模型很容易解释，因为它们基于特征和类标签之间的线性关系：将复模型函数用局部拟合线性模型逼近原训练集的排列。

音频数据处理

Librosa

 

librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，用于音频、音乐分析、处理和些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。学会librosa后再也不用用python去实现那些复杂的算法了，只需要一句语句就能轻松实现。

图像数据处理

OpenCV

 

OpenCV是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包，基于C/C++，支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS，并提供了Python，Matlab和Java等语言的接口，因为其丰富的接口，优秀的性能和商业友好的使用许可，不管是学术界还是业界中都非常受欢迎。

可以在 anaconda 中来安装OpenCV

 

图像数据处理

Scikit-imag

 

 

scikit-image 是一种开源的用于图像处理的 Python 包。它包括分割，几何变换，色彩操作，分析，过滤等算法。它用作集成到python运算环境结合一些科学运算库（Numpy，Scipy)

安装sudo apt-get install python-skimage 

源码 git clone https://github.com/scikit-image/scikit-image.git

 

数据库相关

Pymongo

 

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。而要使用python进行操作就需要pymongo。

安装pip3 install pymongo 

连接client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port='ip') 

 

数据分析结果可视化部署

Flask

 

 

Flask是一个轻量级的可定制框架，使用Python语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。另外，Flask还有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。

数据分析结果可视化部署

Django

 

Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。另外，在Django框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。

安装pip install Django 

文档 https://docs.djangoproject.com/en/3.0/