18/7/18~18/7/20实习报告

7/18 星期三

已办事项：

1. 注册用户，熟悉了Confluence的基本使用。
2. 了解并部署开发环境，针对python2.7的基本语法进行学习。
3. 类比IDEA，熟悉了PyCharm的基本操作。
4. 飞鸽工具的注册使用。
5. VS code中调试python程序。

Python学习记录：

      1. 关于Python语法上的问题，尤其是针对不变对象的使用上要注意。类比基本数据类型和引用数据类型。
      2. 语句结束无需分号，语句块衔接采用冒号。
      3. 格式化输出类比C语言样式。
      4. 字符编码问题需要注意下。
      5. 转义字符'\'：针对相关字符如\n \t \\ 进行转义，打印% 采用 %% 形式 消除转义r''
      6. 空值操作 None 不能理解为0,0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
      7. 数据类型：
          内置有序集合：
          list 列表 有序集合
          tuple元组 不可变 代码安全性高 定义时就元素就应该确定。不可变对象
          dict 字典 key-value 空间换时间的存储手段
          set 集合 key集合
      8. Python语言是动态语言，变量类型随时可以更改。
      9. *args是可变参数，接收的是一个tuple。

待办事项：

1. 继续学习python3相关语法。数据库读写方面，绘图功能方面。
2. SVN版本控制管理工具的学习使用。
3. Markdown文本编辑器的学习使用。

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7/19 星期四

已办事项：

1. 学习Python3基本语法。
2. 实现了Python访问MySQL数据库，并实现了简单的CURD操作。
3. 了解Python中matplotlib绘图库，对语法进行了研究。额外了解了seaborn可视化组件，提供了多种复杂的绘图功能。
4. 开始着手学习pandas数据分析库。
5. SVN版本控制管理基本工具的使用。

Python学习记录：

1. 可变参数的使用kw, 拓展函数功能。例如提交用户表单，非必填项就可以为可变参数。kw接收的是一个dict。
2. 命名关键字参数，限制关键字参数的名字。只接受某些变量作为关键字参数。

3. 递归函数，定义简单，逻辑清晰。
   需要注意：
   使用递归函数要注意防止栈溢出，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的。所以，调用测试过多，会导致栈溢出。
   解决方法：尾递归优化 -- 循环也是一种特殊的尾递归
   尾递归是指：在函数返回的时候，调用函数本身。并且，return语句不能包含表达式(例如乘法)。这样，编译器或者是解释器可以
   把尾递归做优化，使得递归无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

4. 访问数据库 MySQL
   步骤：
   1. 导入pymysql
   2. 建立数据库连接
   3. 获取游标
   4. 构建SQL语句
   获取单条数据：cur.fetchone()
   获取所有数据：cur.fetchall()
   所影响的行数：rowcount 只读属性
   5. 执行查询 -- 提交
   6. 异常处理 -- 回滚
   7. 关闭连接

5. 关于绘图 -- 数据分析 + 绘图展示
   matplotlib：交互式绘图控件，直线图，散点图，饼图，柱状图，折线图等。
   seaborn：种类繁多的绘图功能。
   pandas：数据分析必须掌握的一个库。

6. panda数据分析
   采用了科赛网上的习题集，进行pandas的数据分析练习。
   https://www.kesci.com/apps/home/project/59e77a636d213335f38daec2
   pandas基础命令速查表：
   https://www.kesci.com/apps/home/project/59e389b54663f7655c48f518

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待办事项：

1. 继续学习Python3相关语法。
2. pandas基础语法以及案例实现。
3. 数据展示平台。

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7/20 星期五

已办事项：

1. 学习pandas数据分析相关语法。
2. 配置更新本地maven dependency仓库。
3. 虚拟机中静态IP的配置。
4. Linux下yum命令的学习。
5. 虚拟机环境下配置Zabbix。

Python学习记录：

1. pandas数据选取
   根据数据展示方式的不同，数据选取方式也不同
   DataFrame 数据框
   df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5), columns = list('ABCDE'))
   df[['B', 'E']] -- 按照列名选取
   df.iloc[0, :] -- 选取第一行
   Series 数组
   s = pd.Series(np.array(['I', 'Love', 'Data']))
   s.iloc[0] -- 按照任意位置选取
   s.loc['index_one'] -- 按照索引选取

2. 数据清洗
   DataFrame:
   pd.isnull(df) -- 检查数据空值出现的情况，返回由布尔型组成的列
   pd.notnull(df) -- 检查数据非空值出现的情况，返回由布尔型组成的列
   df.dropna() -- 移除数据框DataFrame中包含空值的行
   df.dropna(axis = 1) -- 移除数据框DataFrame中包含空值的列
   df.fillna(x) -- 空值替换
   df.rename(columns = lambda x: x + 2) --选择列重命名
   columns = {
   'old_name', 
   'new_name'
   }
   df.set_index('index_name') -- 改变索引
   Series:
   s.fillna(s.mean()) -- 将空值用平均值替代
   s.astype(float) -- 将数组元素格式化为浮点数
   s.replace([1, 9], ['one', 'nine']) -- 将数组元素中的9用nine替代,list整体替换也可以

3. 数据过滤，排序
   df[df[col_name] > num1 & df[col_name] < num2] -- 选取数据框中列名下元素满足要求的记录(元组)
   df.sort_values(
   ['col1', 'col2'] , 
   ascending = [True, False]
   ) -- 按照数据框的col1升序，col2降序

Zabbix部署记录：

1. 准备LAMP环境，拥有独立IP的虚拟机(静态IP)。
2. 虚拟机端部署Zabbix-Server端，被控端部署Zabbix-Agentd端。
3. 由于Centos7不支持MySQL，数据库方面采用了mariadb。
4. 禁用防火墙，设置开机自启服务。
5. httpd，Linux环境下Apache超文本传输协议(HTTP)服务器的主程序。
6. yum命令的使用规范，命令被锁后的解决方案。
7. netstat网络工具的安装：yum install net-tools。
8. 目前现状如下图：
   Get value from agent failed: ZBX_TCP_READ() failed: [104] Connection reset by peer 

      

待办事项：

1. pandas中数据分组语法重点理解。
2. Zabbix监控平台问题解决。