python初略复习（2）及python相关数据分析模块的介绍

常用模块

Python中的模块在使用的时候统一都是采用的句点符(.)
# 就是模块名点方法的形式
import time
time.time()
import datetime
datetime.datetime.today()
 
time
datetime
random
os
sys
pymysql
import pymysql
conn = pymysql.connect(
    host = '192.168.1.20',
    port = 3306,
    user = 'root',
    password = '123',
    database = 'day01',
    charset = 'utf8'
)
res = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)  # 将数据组织成字典的形式
sql = 'show databases;'
res.execute(sql)  # 执行sql语句
ret1 = res.fetchall()  # 获取结果
print(ret1)

import subprocess
res = subprocess.Popen('tasklist',
                       stdin=subprocess.PIPE,
                       stdout=subprocess.PIPE,
                       stderr=subprocess.PIPE,
                       shell=True,
                       encoding='gbk'
                       )
print(res.stdout.read())  # 拿正确命令返回的结果
print(res.stderr.read())  # 拿错误命令返回的结果    

面向对象

对象
	对象就是一系列数据和功能的结合体
    	username = 'jason'
        def index():
            pass
类
	类就是对象一系列相同数据和功能的结合体
    类在代码层面是为了减少代码的书写
    
# 在实际生活中是先有对象再有类，但是在代码层面上来说，必须要先有类才能产生对象
定义类
class 类名:
    school = '老男孩上海校区'
    
    def read(self):
        print('正在学习')
"""
1.class
	是定义类的关键字
2.类名
	类名首字母推荐大写
		驼峰体
3.类体代码
	1.对象公有的数据
	2.对象公有的功能
"""

产生对象(类名加括号)
对象1 = 类名()
对象2 = 类名()
对象3 = 类名()
# 只要类名加括号了，执行多次产生的肯定是不同的对象


'''上述产生的对象都仅仅有类中公共的数据和方法，如果你想让对象也有自己独有的数据
需要先在类中定义一个__init__方法
'''
class Person:
    school = '数据分析'
    def __init__(self,name,age,gender):
        self.name = name
        self.age = age 
        self.gender = gender
    def info(self):
        print('大势所趋')
obj1 = Person('jason',18,'male') 
obj2 = Person('egon',18,'female') 
obj3 = Person('tank',18,'male') 


# 绑定方法
绑定方法:类中定义的函数默认都是绑定给对象的(对象来调用会自动将对象当做第一个参数传入)
# 非绑定方法
非绑定方法:在类中定义的函数上方加一行代码@staticmethod,该方法就会变成一个普普通通的函数，谁来调用都一样

数据分析

数据分析简介

Python的发展前景
1.web方向(python、PHP、Java...)
2.数据分析(python R语言的天下现在慢慢被Python取代)
3.自动化运维、测试
    在IT界有一个行业鄙视链
        程序员瞧不起
           运维、测试
       数据分析师(合格的数据分析师)
4.人工智能

数据是什么

数据是21世纪的石油

数据分析就类似于石油精炼师

数据分析工作流程

1.提出需求
2.数据分析
    1.收集数据
        1.内部给的
        2.花钱购买
        3.爬虫获取
        
    2.数据清洗
        1.筛选掉没有的 缺漏的数据
        2.格式  数据类型等等
    3.数据分析
        1.借助于数据分析相关的软件和工具
            Python相关的数据分析模块
            numpy
            pandas
            matplotlib  图形化工具
    4.得出结论
        需要针对结论做总结 归纳 推理 建议

模块

在普通的cmd窗口中敲Python代码的弊端
      1.没有自动提示
      2.没有高亮显示
      3.左侧没有标识
      ...
      原始的cmd窗口就是不好用
ipython模块
      将普通的cmd窗口变的更加的方便编写Python代码
    
    1.该模块需要先下载
       pip3 install ipython
       # 你在下载的时候可能会出现错报timeout，这个时候不要慌是你网速不稳定的原因，再试几次
       # 还有可能是因为你的pip3版本过低，更新一下(直接拷贝引号部分内容)
    2.使用
        在直接在你的cmd窗口下输入ipython(不是在python解释器下)
        In [1]: print('hello world')
        hello world
        In [2]: import os
        In [3]: import time
        In [4]: for i in range(10):
           ...:     print(i)
           ...:
        0
        1
        2
        3
        4
        5
        6
        7
        8
        9
        In [5]: exit
        
        
        
        
        # 好处：解决了原始cmd窗口下的所有弊端

jupyter模块

# 该模块的编辑原理是依据ipython模块来的
1.下载
   pip3 install jupyter
2.使用
   jupyter notebook
   # 会自动调用你电脑当前默认的浏览器打开一个窗口
'''
[I 15:27:17.178 NotebookApp] Serving notebooks from local 			directory: C:Users15614
	[I 15:27:17.178 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
	[I 15:27:17.179 NotebookApp] http://localhost:8888/?		token=f8f9501655af34cc7a8d1bf5ee31a4ec018d931a55b47218


如果你想用电脑上的其他浏览器打开，需要拷贝token后面的一串随机字符串才能正常访问到页面
  浏览器里面展示的文件内容取决于你在终端里面的路径位置
'''
3.缺点
   本身不自带数据分析等诸多模块
   都需要自己手动下载

anaconda软件

1.百度搜索下载

2.双击安装的过程中 最后一步将勾选项去掉
   默认会给你默认勾选3.8 你把勾选去掉
    
3.软件的好处
    内部集成了多款用于数据分析的软件
    并且已经自动帮你下载了200多个用于数据分析的模块