Vorwort
Bei der Python-Crawler-Datenanalyse handelt es sich um eine Technologie, die die Programmiersprache Python und zugehörige Bibliotheken nutzt, um Daten im Internet zu sammeln und diese zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Die Python-Crawler-Datenanalysetechnologie wird häufig in den Bereichen Data Mining, Business Intelligence, Marktforschung, Analyse der öffentlichen Meinung und anderen Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel werden die Grundkonzepte, gängigen Bibliotheken und praktischen Fälle der Python-Crawler-Datenanalyse vorgestellt.
1. Das Grundkonzept der Python-Crawler-Datenanalyse
1.1 Reptilien
Ein Crawler ist ein automatisiertes Programm, das menschliches Verhalten im Internet simuliert und Daten von Webseiten erhält. Crawler können Webseiteninhalte über das HTTP-Protokoll abrufen und die erforderlichen Daten daraus extrahieren. Der Workflow eines Crawlers umfasst normalerweise die folgenden Schritte:
(1) Senden Sie eine HTTP-Anfrage, um den Inhalt der Webseite abzurufen.
(2) Analysieren Sie den Inhalt der Webseite und extrahieren Sie die erforderlichen Daten.
(3) Speichern Sie die Daten lokal oder in der Datenbank.
[----Helfen Sie beim Python-Lernen, alle folgenden Lernmaterialien sind am Ende des Artikels kostenlos! ----】
1.2 Datenanalyse
Unter Datenanalyse versteht man die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten, um die Gesetze und Trends in den Daten zu entdecken und so Entscheidungshilfen bereitzustellen. Die Datenanalyse umfasst normalerweise die folgenden Schritte:
(1) Datenbereinigung, Entfernung nutzloser und abnormaler Daten;
(2) Datenverarbeitung, Verarbeitung und Umwandlung von Daten;
(3) Datenanalyse, Statistik und Analyse von Daten;
(4) Datenvisualisierung, die die Daten in Form von Diagrammen und anderen Formen anzeigt.
1.3 Python-Crawler-Datenanalyse
Unter Python-Crawler-Datenanalyse versteht man die Verwendung der Programmiersprache Python und verwandter Bibliotheken, um Daten im Internet abzurufen und diese zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Die Python-Crawler-Datenanalysetechnologie kann uns dabei helfen, schnell große Datenmengen zu erhalten und eine eingehende Analyse der Daten durchzuführen, um die Gesetze und Trends in den Daten zu entdecken und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung zu bieten.
2. Gemeinsame Bibliothek für die Python-Crawler-Datenanalyse
2.1 fordert Bibliothek an
Die Anforderungsbibliothek ist eine Bibliothek zum Senden von HTTP-Anforderungen in Python, mit der problemlos Webseiteninhalte abgerufen werden können. Die Anforderungsbibliothek bietet eine benutzerfreundliche API, mit der problemlos GET-, POST- und andere Anforderungen gesendet und der Antwortinhalt abgerufen werden kann. Im Folgenden finden Sie einen Beispielcode zum Senden einer GET-Anfrage mithilfe der Anforderungsbibliothek:
import requests
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
print(response.text)
2.2 BeautifulSoup-Bibliothek
Die BeautifulSoup-Bibliothek ist eine Bibliothek zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten in Python, mit der sich problemlos Daten aus Webseiten extrahieren lassen. Die BeautifulSoup-Bibliothek bietet eine benutzerfreundliche API zum einfachen Parsen von HTML- und XML-Dokumenten und zum Extrahieren der erforderlichen Daten. Im Folgenden finden Sie einen Beispielcode zum Parsen eines HTML-Dokuments mithilfe der BeautifulSoup-Bibliothek:
from bs4 import BeautifulSoup
从 bs4 进口美丽汤
import requests
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
响应 = requests.get（URL）
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.string)
2.3 Pandas-Bibliothek
Die Pandas-Bibliothek ist eine Bibliothek zur Datenverarbeitung und -analyse in Python, mit der Daten einfach verarbeitet und konvertiert werden können. Die Pandas-Bibliothek bietet zwei Datenstrukturen, DataFrame und Series, für eine bequeme Datenverarbeitung und -analyse. Hier ist ein Beispielcode zum Lesen einer CSV-Datei mithilfe der Pandas-Bibliothek:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
2.4 Matplotlib-Bibliothek
Die Matplotlib-Bibliothek ist eine Bibliothek zur Datenvisualisierung in Python, mit der Daten problemlos in Form von Diagrammen und anderen Formen angezeigt werden können. Die Matplotlib-Bibliothek bietet eine einfache und benutzerfreundliche API, die das Zeichnen verschiedener Diagrammtypen erleichtert. Im Folgenden finden Sie einen Beispielcode zum Zeichnen eines Liniendiagramms mithilfe der Matplotlib-Bibliothek:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()
1. Einführung in Python
Der folgende Inhalt stellt das Grundwissen dar, das für alle Anwendungsrichtungen von Python erforderlich ist. Wenn Sie Crawler, Datenanalysen oder künstliche Intelligenz betreiben möchten, müssen Sie diese zuerst erlernen. Alles, was hoch ist, ist auf primitiven Fundamenten gebaut. Mit einem soliden Fundament wird der Weg, der vor Ihnen liegt, stabiler sein.Alle Materialien sind am Ende des Artikels kostenlos！！！
Enthalten:
Computer-Grundlagen
Python-Grundlagen
Python-Einführungsvideo 600 Episoden:
Das Ansehen des nullbasierten Lernvideos ist die schnellste und effektivste Art zu lernen. Wenn man den Ideen des Lehrers im Video folgt, ist es immer noch sehr einfach, von den Grundlagen in die Tiefe zu gelangen.
2. Python-Crawler
Als beliebte Richtung sind Reptilien eine gute Wahl, sei es als Teilzeitbeschäftigung oder als Hilfskompetenz zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
Durch Crawler-Technologie können relevante Inhalte gesammelt, analysiert und gelöscht werden, um an die Informationen zu gelangen, die wir wirklich benötigen.
Diese Informationserfassungs-, Analyse- und Integrationsarbeit kann in einer Vielzahl von Bereichen angewendet werden. Ob Lebensdienstleistungen, Reisen, Finanzinvestitionen, Produktmarktnachfrage verschiedener Fertigungsindustrien usw., die Crawler-Technologie kann verwendet werden, um genauere Informationen zu erhalten wirksame Informationen. Verwendung.
Videomaterial zum Python-Crawler
3. Datenanalyse
Laut dem Bericht „Digitale Transformation der chinesischen Wirtschaft: Talente und Beschäftigung“, der von der School of Economics and Management der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde, wird die Lücke bei den Datenanalysetalenten im Jahr 2025 voraussichtlich 2,3 Millionen erreichen.
Bei einer so großen Talentlücke ist die Datenanalyse wie ein riesiger blauer Ozean! Ein Einstiegsgehalt von 10.000 ist wirklich üblich.
4. Datenbank und ETL-Data-Warehouse
Unternehmen müssen regelmäßig kalte Daten aus der Geschäftsdatenbank übertragen und in einem Lager speichern, das für die Speicherung historischer Daten vorgesehen ist. Jede Abteilung kann einheitliche Datendienste basierend auf ihren eigenen Geschäftsmerkmalen bereitstellen. Dieses Lager ist ein Datenlager.
Die traditionelle Verarbeitungsarchitektur für die Data-Warehouse-Integration ist ETL und nutzt die Funktionen der ETL-Plattform. E = Daten aus der Quelldatenbank extrahieren, L = Daten bereinigen (Daten, die nicht den Regeln entsprechen) und transformieren (unterschiedliche Dimensionen und Granularität). der Tabelle entsprechend den Geschäftsanforderungen) Berechnung verschiedener Geschäftsregeln), T = Laden der verarbeiteten Tabellen inkrementell, vollständig und zu unterschiedlichen Zeiten in das Data Warehouse.
5. Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen geht es darum, einen Teil der Computerdaten zu lernen und dann andere Daten vorherzusagen und zu beurteilen.
Im Kern besteht maschinelles Lernen darin, „Algorithmen zu verwenden, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und dann Entscheidungen oder Vorhersagen über neue Daten zu treffen“. Das heißt, ein Computer verwendet die erhaltenen Daten, um ein bestimmtes Modell zu erhalten, und verwendet dieses Modell dann, um Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess ähnelt in gewisser Weise dem menschlichen Lernprozess. Beispielsweise können Menschen neue Probleme vorhersagen, nachdem sie bestimmte Erfahrungen gesammelt haben.
Materialien zum maschinellen Lernen:
6. Fortgeschrittenes Python
Von grundlegenden grammatikalischen Inhalten bis hin zu vielen tiefgreifenden fortgeschrittenen Wissenspunkten und dem Verständnis des Programmiersprachendesigns verstehen Sie nach dem Lernen hier im Grunde alle Wissenspunkte vom Python-Einstieg bis zum Fortgeschrittenen.
An dieser Stelle können Sie grundsätzlich die Beschäftigungsanforderungen des Unternehmens erfüllen. Wenn Sie immer noch nicht wissen, wo Sie Interviewmaterialien und Lebenslaufvorlagen finden, habe ich auch eine Kopie für Sie zusammengestellt. Man kann es wirklich als systematisches Lernen bezeichnen Route für Kindermädchen und .
Das Erlernen der Programmierung gelingt jedoch nicht über Nacht, sondern erfordert langfristige Beharrlichkeit und Schulung. Bei der Organisation dieser Lernroute hoffe ich, gemeinsam mit allen voranzukommen und einige technische Punkte selbst überprüfen zu können. Egal, ob Sie ein Anfänger in der Programmierung sind oder ein erfahrener Programmierer, der fortgeschritten werden muss, ich glaube, dass jeder etwas davon haben kann.
Dies kann über Nacht erreicht werden, erfordert jedoch langfristige Beharrlichkeit und Training. Bei der Organisation dieser Lernroute hoffe ich, gemeinsam mit allen voranzukommen und einige technische Punkte selbst überprüfen zu können. Egal, ob Sie ein Anfänger in der Programmierung sind oder ein erfahrener Programmierer, der fortgeschritten werden muss, ich glaube, dass jeder etwas davon haben kann.
Datensammlung
Diese Vollversion des vollständigen Satzes von Python-Lernmaterialien wurde auf das offizielle CSDN hochgeladen. Wenn Sie sie benötigen, können Sie unten auf die offizielle CSDN-Zertifizierungs-WeChat-Karte klicken, um sie kostenlos zu erhalten ↓↓↓ [Garantiert 100 % kostenlos ]
Gute Artikelempfehlung
Verstehen Sie die Aussichten von Python: https://blog.csdn.net/SpringJavaMyBatis/article/details/127194835
Erfahren Sie mehr über die Nebentätigkeit von Python: https://blog.csdn.net/SpringJavaMyBatis/article/details/127196603