在使用python的时候，经常会需要进行数据分析。而这个时候Quandl是比较常用的数据分析源，下面小编就给大家分享一下如何用Python搭配Quandl进行数据分析。以下是小编为你整理的python怎么学好
首先打开CMD命令行，执行pip install sklearn命令安装sklearn包
然后通过pip install quandl命令安装quandl包
接下来我们通过pip install pandas安装pandas包
[图片0]
接下来我们在CMD命令行中通过import语句导入pandas和Quandl两个库
然后我们可以登录Quandl的平台寻找要进行数据分析的Quandl Code
接下来我们通过Quandl的get方法获取数据分析的数据源
最后我们执行以后就会在CMD窗口看到如下图所示的数据源，我们只需要通过命令对数据源进行计算就可以达到分析的目的了
首先，给爬虫建立个目录，在项目里面和app同级，然后把这个目录变成一个python的package
mkdir ~/python_spider/sfspider touch ~/python_spider/sfspider/
以后，这个目录就叫爬虫包了
在爬虫包里面建立一个用来装我的爬虫们
vim ~/python_spider/sfspider/
一个基本的爬虫，只需要下面几行代码:
(代码下面会提供)然后呢，就可以玩玩我们的“爬虫”了。
进入python shell
>>> from sfspider import spider
>>> s = ('')
>>>
>>> '/q/'
>>> print ('h1#questionTitle').text()
>>> 微信JS—SDK嵌套选择图片和上传图片接口，实现一键上传图片，遇到问题
看吧，我现在已经可以通过爬虫获取segmentfault的提问标题了。下一步，为了简化代码，我把标题，回答等等的属性都写为这个蜘蛛的属性。代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests # requests作为我们的html客户端
from pyquery import PyQuery as Pq # pyquery来操作dom
class SegmentfaultQuestionSpider(object):
def __init__(self, segmentfault_id): # 参数为在segmentfault上的id
= '/q/{0}'.format(segmentfault_id)
= None # 弄个这个来缓存获取到的html内容，一个蜘蛛应该之访问一次
@property
def dom(self): # 获取html内容
if not :
document = ()
= 'utf-8'
= Pq()
return
@property
def title(self): # 让方法可以通过的方式访问 可以少打对括号
return ('h1#questionTitle').text() # 关于选择器可以参考css selector或者jquery selector, 它们在pyquery下几乎都可以使用
@property
def content(self):
return ('.').html() # 直接获取html 胆子就是大 以后再来过滤
@property
def answers(self):
return list(() for answer in ('.').items()) # 记住，Pq实例的items方法是很有用的
@property
def tags(self):
return ('--inline > li').text().split() # 获取tags，这里直接用text方法，再切分就行了。一般只要是文字内容，而且文字内容自己没有空格,逗号等，都可以这样弄，省事。
然后，再把玩一下升级后的蜘蛛。
>>> from sfspider import spider
>>> s = ('')
>>> print
>>> 微信JS—SDK嵌套选择图片和上传图片接口，实现一键上传图片，遇到问题
>>> print
>>> # [故意省略] #
>>> for answer in print answer
>>> # [故意省略] #
>>> print '/'.join()
>>> 微信js-sdk/python/微信开发/javascript
3列表生成式
from collections import Iterable, Iterator # 引入包# 将列表生成式的方括号改成圆括号，返回结果就不是列表了，而是一个生成器。g = (i for i in range(10))print(g)
print(isinstance(g, Iterator)) # 生成器属于迭代器。print(isinstance(g, Iterable)) # 生成器属于可迭代对象。print(isinstance('good', Iterator)) # 字符串等容器属于可迭代对象，但是不属于迭代器。
[图片1]
# 生成器每次被访问都会记录自己被访问的位置next(g) # 通过next()访问生成器中的下一个元素print(next(g))
# for-in遍历生成器会直接从记录的位置访问到最后for i in g: print(i, end=' ')print()
# next(g) # 访问到最后一个，就不能在访问了,否则崩溃g = (i for i in range(10))# 使用next()访问生成器中特定数量的数据# 生成器，访问一个加载一个，不访问不加载:俗称懒加载或惰性加载。for i in range(6): print(next(g))
# 利用函数创建生成器def back_genarator(n): print() for i in range(n+1): print() yield i print()
4如何使用
环境配置:下载Python并安装，安装完成后，配置windows的环境变量:打开高级系统设置，将Python的安装目录添加到系统变量path中。配置完成后，在cmd命令行，输入命令"Python"，出现Python版本号，即配置成功
教程学习:上网百度下载一份Python教程，进行学习。初学者入门的话，没必要整份教程看一遍，只需要将基础的语法及模块挑出学习，如:字符串、列表、字典、元组、文件及数据库的操作
上机实践:单纯地学习教程绝对是没法学好编程语言的，我们需要通过实践将理论知识转为实打实的技能。在学习的过程中，可以在Ulipad上尝试编写脚本，也可以将教程上的代码自己敲一遍。总之，一定要“多敲”
