python海量数据(如何用Python从海量文本抽取主题)

1.如何用 Python 从海量文本抽取主题

代码我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本,起名为topic-model。

为了处理表格数据,我们依然使用数据框工具Pandas。先调用它。

import pandas as pd然后读入我们的数据文件datascience.csv,注意它的编码是中文GB18030,不是Pandas默认设置的编码,所以此处需要显式指定编码类型,以免出现乱码错误。df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gb18030')我们来看看数据框的头几行,以确认读取是否正确。

df.head()显示结果如下:没问题,头几行内容所有列都正确读入,文字显式正常。我们看看数据框的长度,以确认数据是否读取完整。

df.shape执行的结果为:(1024, 3)行列数都与我们爬取到的数量一致,通过。下面我们需要做一件重要工作——分词。

这是因为我们需要提取每篇文章的关键词。而中文本身并不使用空格在单词间划分。

我们首先调用jieba分词包。import jieba我们此次需要处理的,不是单一文本数据,而是1000多条文本数据,因此我们需要把这项工作并行化。

这就需要首先编写一个函数,处理单一文本的分词。def chinese_word_cut(mytext):return " ".join(jieba.cut(mytext))有了这个函数之后,我们就可以不断调用它来批量处理数据框里面的全部文本(正文)信息了。

你当然可以自己写个循环来做这项工作。下面这一段代码执行起来,可能需要一小段时间。

请耐心等候。df["content_cutted"] = df.content.apply(chinese_word_cut)执行过程中可能会出现如下提示。

没关系,忽略就好。Building prefix dict from the default dictionary 。

Loading model from cache /var/folders/8s//T/jieba.cacheLoading model cost 0.406 seconds.Prefix dict has been built succesfully.执行完毕之后,我们需要查看一下,文本是否已经被正确分词。df.content_cutted.head()。

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2.如何用python进行海量中文分词

1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明

2、获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312,当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。

3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+',使用findall找到所有的中文字符存入分组

4、KEY,Value值可以使用dict存储,排序后可以使用list存储

5、字符串处理使用split分割,然后使用index截取字符串,判断哪些是名词和动词

6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)

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3.我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言

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。

DevOps DevOps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 提供了非常好的支持。

4.数据分析工具有哪些 python

IPython IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell,最开始是用 python 开发的,提供增强的内省,富媒体,扩展的 shell语法,tab 补全,丰富的历史等功能。

IPython 提供了如下特性: 更强的交互 shell(基于 Qt 的终端) 一个基于浏览器的记事本,支持代码,纯文本,数学公式,内置图表和其他富媒体 支持交互数据可视化和图形界面工具 灵活,可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里 简单易用,用于并行计算的高性能工具 由数据分析总监,Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。 GraphLab Greate 是一个 Python 库,由 C++ 引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点: 可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。 在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

最新的机器学习算法包括深度学习,进化树和 factorization machines 理论。 可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。 在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

为探索和产品监测创建可视化的数据。 由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas pandas 是一个开源的软件,它具有 BSD 的开源许可,为 Python编程语言提供高性能,易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面,Python 早已名声显赫,但是在数据分析与建模方面,Python是个短板。

Pands 软件就填补了这个空白,能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理,而不用转而选择更主流的专业语言,例如 R 语言。 整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库,它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能,速度,和兼容方面都性能卓越。

Pands不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些,参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python打造成顶级的统计建模分析环境,我们需要进一步努力,但是我们已经奋斗在这条路上了。

由 Galvanize 专家,数据科学家 Nir Kaldero 提供。 PuLP 线性编程是一种优化,其中一个对象函数被最大程度地限制了。

PuLP 是一个用 Python编写的线性编程模型。它能产生线性文件,能调用高度优化的求解器,GLPK,COIN CLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,来求解这些线性问题。

由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供 Matplotlib matplotlib 是基于 Python 的2D(数据)绘图库,它产生(输出)出版级质量的图表,用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本,python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?),web 应用服务器,和6类 GUI工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易,使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码,就可以生成图表,直方图,能量光谱(powerspectra),柱状图,errorcharts,散点图(scatterplots)等,。

为简化数据绘图,pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面,尤其是它与 IPython共同使用时。对于高级用户,你可以完全定制包括线型,字体属性,坐标属性等,借助面向对象接口界面,或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。 Scikit-Learn Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。

关于最值得一提的是,它人人可用,重复用于多种语境。它基于NumPy,SciPy 和 mathplotlib 等构建。

Scikit 采用开源的 BSD 授权协议,同时也可用于商业。Scikit-Learn具备如下特性: 分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别 回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性 聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合 降维(Dimensionality Reduction) – 减少需要考虑的随机变量数量 模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型 预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化 Galvanize 公司数据科学讲师,Isaac Laughlin提供 Spark Spark 由一个驱动程序构成,它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。

Spark最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD),那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合,它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建,或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合,把它进行变换。

用户也许想要 Spark在内存中永久保存 RDD,来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终,RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下,当 Spark在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时,它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。

有时,一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark支持两种方式的共享变量:广播变量,它可以用来在所有的节点上缓存数据。

另一种方式是累加器,这是一种只能用作执行加法的变量,例如在计数器中和加法运算中。

5.python四种基本数据类型

python是相当高级的语言,基本数据类型就很多,不过参考其他语言的,一定要四个的话:

1、整形 int

定义:age=10 #age=int(10)

用于标识:年龄,等级,身份证号,qq号,个数

2、浮点型 float

定义:salary=3.1 #salary=float(3.1)

用于标识:工资,身高,体重

3、字符窜 string

#在python中,加了引号的字符就是字符串类型,python并没有字符类型。

定义:name='egon' #name=str('egon')

用于标识:描述性的内容,如姓名,性别,国籍,种族

4、布尔 bool

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