用最近做的理赔申请人测试数据集做了个在线分析小网站. 数据结构,算法等设置都保存在json文件里.将来对这个小破站扩充算法,只修改一下json文件就行. 当然,结果分析还是要加代码的.页面代码不贴了,搞清楚django的view+model模型后,写程序还是很简单的. 那些不要脸的爬虫网站,敢不敢注明来源? 聚类算法结果,对连续性变量我用的是变异系数(Coefficient of Variation), 离散性变量简单统计记录数组成的矩阵. 最后把原始数据和分类结果合并成csv提供下载,可导入t

1.无开发经验,初学python   如果你不会其他语言,python是你的第一门语言: A Byte of Python (简明python教程,这个有中文版简明 Python 教程)是非常好的入门教程. Learn Python the Hard Way (Zed Shaw的免费教程,个人强烈推荐) Python, Django and Flask教程: Real Python (收费,需购买) short 5 minute video 解释了为什么你的出发点应该是要完成什么项目,或者解决什

推荐Full Stack Python 有各种python资源汇总,从基础入门到各种框架web应用开发和部署,再到高级的ORM.Docker都有.以下是Full Stack Python 上总结的一些教程,我拙劣的翻译了以下,并调整(调整顺序并删了部分内容)了一下: 1.无开发经验,初学python 如果你不会其他语言,python是你的第一门语言: A Byte of Python (简明python教程,这个有中文版简明 Python 教程)是非常好的入门教程. Learn Python t

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:程序员阿牛说一些面试的心得体会: 1.简历制作我做了两份简历,用两个手机账号,两个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历.一个是web全栈开发的简历,我真正接触python快2年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了(前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux)技术,技术水平自我评价一般,够日常一般使用,基于自己掌

之前早有前辈们说过,"裸辞一时爽,一直裸辞一直爽",这话一点不假,裸辞你要面临没有收入来源,但是每天眼睁睁看着各种花销不断支出的煎熬,我主要是觉得一边在上家公司工作一边去下家面试可能要经常请假,不太方便(事实证明也确实是这样的,面试并不是每次面试都能通过,即使有些一面通过,但还会邀约二面),并且还有点自己的事情需要处理,所以才裸辞,我非常不建议在目前的大环境下裸辞,能好好待还是好好待着. 小编给新手准备了学习资料书籍.包括软件也有都放在这里了http://note.youdao.com

一.处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制.处理.整理.分析的过程. 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录.多维数组.Excel 里的数据.关系型数据库中的数据.数据表等. 二.说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一(还有 Perl.Ruby 等).近些年非常流行用 Python 建站,比如流行的 Python Web 框架 Django. Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本.不过这好像在说 Py

最近在公司终于开始做web开发了,本以为会是简单的首页之类的小规模项目,结果上来就是一个处理大数据分析的项目,一个关于油品分析的系统,不过我接到的第一个任务是做这个网站的国际化处理,虽然项目还没有上线,还差的很多,但是国际化这个东西使用的是Django自带的来处理的,所以在一边写项目的时候就要写好国际化的代码,所以我现在就开始处理我的国际化了. 大家可以在Django Doctment上看官方的说明,我在这里就不复制官方文档了,django框架带有完善的I18N和L10N支持,其实现是基于GNU

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者注:翻译本章过程中几次想放弃,但是既然都到第十章了,怎么能放弃!) 第十章 创建一个在线学习平台(e-Learning Platform) 在上一章,你添加国际化到你的在线商店项目中.你还构建了一个优惠券系统和一个商品推荐引擎.在这章中,你会创建一个新项目.你将构建一个在线学习平台创建一个定制内容管理系统. 在这章中,你会学习以下操作:

号称最为简明实用的Django上手教程 作者:白宁超 2017年8月24日09:37:35 摘要:Django的学习教程也是分门别类,形式不一.或是较为体系的官方文档,或者风格自由的博客文档,或者偏向实例的解析文档.即使官方文档,章节较多,文字阐述累赘,有时候我们只是关注某个功能用法而已,而自由博文最大的问题是互相抄袭,结构混乱,涵盖面小且错误较为明显.由此,本文结合学习期间资料梳理和项目开发经验,整理出一套较为常用实用的文章.适用于(1)新手入门,无论C#,C,java,Python,R等具有

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

注:早在学习<云计算>这门课之前就已经知道docker,学习这门课时老师还鼓励我们自己尝试一下:但是直到去年年底才有机会尝试,用过之后感觉确实很好用.最近需要部署几个shiny应用,又回顾了一下,并记录与此. 1. 初识docker 最开始听说docker,就知道可以使用docker来部署应用,相对于之前在主机上直接安装应用所需的运行环境,docker要方便的多.对于我这样时不时被开发环境搞的怀疑人生的半个开发人员,自然会对这样神奇的工具有所关注,只是一直没有找到机会尝试.直到去年年底,为了部

前言 最近公司要求基于公司的hadoop平台做一个关于电信移动网络的数据分析平台,整个项目需求大体分为四大功能模块:数据挖掘分析.报表数据查询.GIS地理化展示.任务监控管理.由于页面功能较复杂,所以采用前后端分离方式开发.前端采用webpack+vue+vue-router+axios技术栈,后端用django进行开发.从搭建到上线,整个项目前前后后花了差不多一个月时间,中途也遇到一些问题,不过还好都解决了.由于是个人项目,所以我打算把源码贡献出来大家一起讨论学习. 源代码 后端:https:

前面已经将项目环境搭建好了,下面进入实战环节.这里挑选项目中涉及到的几个重要的功能模块进行讲解. celery执行异步任务和任务管理 Celery 是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列.由于本项目进行数据分析的耗时比较长,所以采用异步方式执行任务.本项目中Broker使用redis,Result Backend使用django的数据库,部分配置如下settings.py(具体配置见项目代码): import djcelery djcelery.setup_loader() BROKER

在开始项目之前,假设你已了解以下知识:webpack配置.vue.js.django.这里不会教你webpack的基本配置.热更新是什么,也不会告诉你如何开始一个django项目,有需求的请百度,相关的文章已经很多了. 下面开始一步一步构建完整的项目: 1.开发环境准备 win7 x64 python 3.4 Django 1.10.8 node.js 4.4.3 2.python相关包安装 建议创建python虚拟环境进行安装. pip install virtualenvpip instal

本节概要 Django详解 前言 有一部分原因是,确实djando的课程有点多:并且,最近又在研究利用python做数据分析时间上耽误了.所以楼主讲所有的课程全部重新观看了一遍,再来撰写博客,其实说起来,django的博客很难写,必须是代码配合着写,尽量做到吧.为了自己,也为了大家,一定会用代码表述出所有的知识点的. 然后就是,加油!2018!希望大家都能跟我一样定下一个小目标并实现它. 关于django项目的新建其实真的没必要多说.对于其余的重点,一一讲起吧. 1.首先Django的请求生命周

本节概要 基础环境 ipython基础 前言 这是18年的第一篇blog,因为boss对于我的工作上的一些期望,需要着手做一些数据分析的工作,所以开始撰写这个系列的blog.分类的内的主要内容基本都是楼主鉴于阅读<利用python进行数据分析>一书所写的基本要点. 首先大环境就不需要多说了,为什么要用python做这些事,为什么要选择numpy跟pandas来进行数据处理分析?如果真的是小巨白,那就耐心开完所有内容吧,到时候就会发现,哇哦,很多用代码都很难写的东西,为什么这些模块处理起来贼简单

嵩天老师-Python云端系统开发入门教程(Django) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av19801429 课前知识储备: 一.课程介绍: 分久必合.合久必分,移动互联网应用进入了一个云计算时代,云端掌控一切,云端技术范畴庞大繁杂,多重技术交织发展,貌似神秘,一起来揭开云端的神秘面纱吧! 本课程面向各类编程学习者,讲解利用Python语言开发简易Web平台.云端系统和云地交互接口的技术和方法,帮助学习者掌握设计和开发简易云后端系统的全栈能力. 本课程

一项关于Python的开发者调查显示,编程语言现在主要用于数据分析,取代了之前的第一个用例Web开发. 去年秋天,由Python软件基金会和开发人员工具供应商JetBrains进行,2018 Python开发者调查对来自150多个国家的2万多名开发人员进行了调查,得出了这一重要内容:“数据分析在Python用户中比Web开发更受欢迎,从2017年的50%增长到2018年的58%.“ 对于报告中使用Python作为主要或次要编程语言的场景,上述数字是组合在一起的.在声称Python是他们的主要语言

一.登录功能 1.采用ajax 提交form表单的方式 2.后台生成随机验证码,登录时提交验证码 3.用PLI库生成随机验证码,置于session中,登录时与前台提交的code进行upeer()的验证 <div class="col-lg-6"> <img height=" src="/get_code/" alt=""> </div> 二.首页 1.index.html分别采用头和container