爬蟲補充學習，帶Python學習3

資料分析

1.提出正確的問題

2.通過資料論證尋找答案

3.解讀資料、回答問題

1.jupyter notebook

jupyter notebook（此前被稱為 ipython notebook）是乙個互動式筆記本，支援執行 40 多種程式語言。

jupyter notebook 的本質是乙個 web 應用程式，便於建立和共享文學化程式文件，支援實時**，數學方程，視覺化和 markdown。 用途包括：資料清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等

pip3 install jupyter

pip3 install charts

檢視charts的安裝路徑

import sys

print(sys.path)

『/library/frameworks/python.framework/versions/3.5/lib/python3.5/site-packages』 然後進入目錄下的chart目錄,拷貝下圖這些檔案替換

3.生成charts需要的資料格式

如：series = [,]

//1.統計出有多少個地區

area_list = 
for i in item_info.find():
area_index = list(set(area_list))    //將list陣列先轉換為set，再放入乙個新的list
print(area_index)
/**['西城', '燕郊', '密雲', '石景山', '海淀', '朝陽', '宣武', '平谷', '懷柔', '昌平', '附近', '大興', '順義', '延慶', '不明', '豐台', '北京周邊', '房山', '東城', '崇文', '通州', '門頭溝']
**///2.遍歷所有地區area_index，並統計area_list中每個地區的數量
post_times = 
for index in area_index:
print(post_times)
/**[3376, 541, 386, 1958, 11768, 19224, 1803, 277, 381, 4963, 3, 4856, 1913, 164, 15505, 7991, 520, 1490, 3155, 1188, 4924, 464]
**///3.定義乙個函式來使用yield(迭代器)生成資料集
defdata_gen
(types):
length = 0
if length <= len(area_index):
for area,times in zip(area_index,post_times):
data = 
yield data
length += 1
for i in data_gen('column'):
print(i)
/****/
//4.使用列表解析式生成charts餅圖需要的資料格式
series = [data for data in data_gen('column')]
charts.plot(series, show='inline', options=dict(title=dict(text='七日內北京城區二手物品發帖量')))

控制 匹配陣列返回資料長度

db.c.find（{},）  取前三個 type

(-3 後三個);
db.c.find（{},） 也可以是擷取（4-13）；

for i in item_info.find(},,'_id':0,'price':0,'title':0}).limit(300):

print(i)

4.python時間累加

def

get_all_dates
(date1,date2):
##將開始、結束時間字串轉換為時間格式
the_date = date(int(date1.split('.')[0]),int(date1.split('.')[1]),int(date1.split('.')[2]))
end_date = date(int(date2.split('.')[0]),int(date2.split('.')[1]),int(date2.split('.')[2]))
days = timedelta(days=1)
## 1 day, 0:00:00  ##
while the_date <= end_date:
yield (the_date.strftime('%y.%m.%d'))  ##生成器生成需要的時間格式
the_date = the_date + days   ##迴圈的時間加一天

print('#'

*20)   #輸出20個#

def

get_data_within
(date1,date2,areas):
for area in areas:
area_day_posts = 
for date in get_all_dates(date1,date2):   #呼叫時間累加函式
a = list(item_info.find())
each_day_post = len(a)
data = 
yield data
for i in get_data_within('2015.12.24','2016.01.05',['朝陽','海淀','通州']):
print(i)
## 輸出的結果series 
####
##

#固定格式

options = ,
'title'   : ,
'subtitle': ,
'xaxis'   : ,
'yaxis'   : }
}series = [i for i in get_data_within('2015.12.24','2016.01.05',['朝陽','海淀','通州'])]
8.aggregate聚合
pipeline = [

//$and並列條件匹配
,]}},
//將集合中的文件分組,以price欄位為組，統計結果放到counts欄位,'$sum'
:1 表示每次加1
}},//按照counts排序，從高到低排序
},//用來限制mongodb聚合管道返回的文件數
]
pipeline2 = [

,]}},
//將集合中的文件分組,以cates欄位切片，取陣列中的第三個數，統計結果放到counts欄位,'$sum'
:1 表示每次加1
,'counts'
:}},}]
pipeline = [

//pub_date在'2015.12.25','2015.12.27'兩個時間內的
},]}},,
,'counts'
:}},},]
				
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例如列印當前時間 from datetime import datetime print datetime.now 或者import datetime print datetime.datetime.now html結構 html head body html head a useful page ...