我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言 怎样成为数据分析师
展开全部 就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用,只要会Python,就可以实现一个完整的大数据处理平台。
云基础设施这年头,不支持云平台,不支持海量数据,不支持动态伸缩,根本不敢说自己是做大数据的,顶多也就敢跟人说是做商业智能(BI)。
云平台分为私有云和公有云。
私有云平台如日中天的 OpenStack,就是Python写的。
曾经的追赶者CloudStack,在刚推出时大肆强调自己是Java写的,比Python有优势。
结果,搬石砸脚,2015年初,CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会,CloudStack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云,用公有云,不论是AWS,GCE,Azure,还是阿里云,青云,在都提供了Python SDK,其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK,而青云只提供Python SDK。
可见各家云平台对Python的重视。
提到基础设施搭建,不得不提Hadoop,在今天,Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快,已经不再作为大数据处理的首选,但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。
Hadoop的开发语言是Java,没有官方提供Python支持,不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口(pydoop,hadoopy等等)。
Hadoop MapReduce的替代者,是号称快上100倍的 Spark ,其开发语言是Scala,但是提供了Scala,Java,Python的开发接口,想要讨好那么多用Python开发的数据科学家,不支持Python,真是说不过去。
HDFS的替代品,比如GlusterFS, Ceph 等,都是直接提供Python支持。
Yarn的替代者, Mesos 是C++实现,除C++外,提供了Java和Python的支持包。
DevOpsDevOps有个中文名字,叫做 开发自运维 。
互联网时代,只有能够快速试验新想法,并在第一时间,安全、可靠的交付业务价值,才能保持竞争力。
DevOps推崇的自动化构建/测试/部署,以及系统度量等技术实践,是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的,如果是Python应用,因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在,自动化构建非常简单。
而且,因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器,所以用Python做自动化,不需要系统预安装什么软件。
自动化测试方面,基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架,而且和语言无关。
Cucumber也有很多支持者,Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。
Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具,老牌的如Chef和Puppet,是Ruby开发,目前仍保持着强劲的势头。
不过,新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化,受到越来越多开发这的欢迎,已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面,传统的Nagios逐渐没落,新贵如 Sensu 大受好评,云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配,这些都不是直接通过Python实现的,不过Python要接入这些工具,并不困难。
除了上述这些工具,基于Python,提供完整DevOps功能的PaaS平台,如 Cloudify 和 Deis ,虽未成气候,但已经得到大量关注。
网络爬虫大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据,大部分时候,是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。
不过,网络爬虫并不仅仅是打开网页,解析HTML这么简单。
高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
Python由于能够很好的支持协程( Coroutine )操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。
被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。
有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据,需要做分词处理,Python在这方面也不逊色,著名的自然语言处理程序包NLTK,还有专门做中文分词的Jieba,都是做分词的利器。
数据处理万事俱备,只欠东风。
这东风,就是数据处理算法。
从统计理论,到数据挖掘,机器学习,再到最近几年提出来的深度学习理论,数据科学正处于百花齐放的时代。
数据科学家们都用什么编程?如果是在理论研究领域,R语言也许是最受数据科学家欢迎的,但是R语言的问题也很明显,因为是统计学家们创建了R语言,所以其语法略显怪异。
而且R语言要想实现大规模分布式系统,还需要很长一段时间的工程之路要走。
所以很多公司使用R语言做原型试验,算法确定之后,再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。
和R语言不同,Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正式因为数据科学家对Python和R的热爱,Spark为了讨好数据科学家,对这两种语言提供了非常好的支...
如何用R软件导入excel数据表中数据?
做分析没有数据真是一大悲剧,正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。
通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。
当然也会有从数据库等其它途径进来,这不在本文讨论范围内。
一般的文本格式导入,都可以用read.table命令把数据扔进R里面。
Excel和Spss数据的话,可用相应软件将文件打开,观察数据结构后将其复制到剪贴板,然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。
如果文件太大不好复制,那么可以利用Excel和Spss的导出功能,将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是,你的计算机上没有安装Excel或是Spss,这数据导入就要用到RODBC扩展包了。
首先装载RODBC包。
然后输入数据文件的绝对路径(要注意是用/而不是\)来定义连接,最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。
如果是Excel2007格式数据则要换一个函数channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包,加载后直接用read.spss读取sav文件library(foreign)mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来,例如数据的label,那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数,效果会更好一些。
.net语言如何抓取xml文件中的数据并录入到数据库
使用下面的方法 // 引用 System.Xml// using System.Xml.XPath;var testXml = CreateTestXml();var xPathDocument = new XPathDocument(testXml);var navigator = xPathDocument.CreateNavigator();// 查找 row 节点下的 num属性,找到第一个就返回// 如果要找多个使用selectvar numNode = navigator.SelectSingleNode(@"//row/@num");if(numNode !=null )Debug.WriteLine(numNode.Value);
EXCEL怎样能从XML文件中获取数据并根据
/bin/arch = unknown/usr/bin/arch -k = unknown/usr/convex/getsysinfo = unknown/usr/bin/hostinfo = Mach kernel version:Darwin Kernel Version 11.4.0d1: Fri May 18 16:05:31 EDT 2012; root:xnu-1699.26.8/BUILD/obj//RELEASE_I386Kernel configured for up to 4 processors.4 processors are physically available.4 processors are logically available.Processor type: i486 (Intel 80486)Processors active: 0 1 2 3
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