写你的第一个Python Django实例

写你的第一个Python Django实例
写你的第一个Python Django实例

写你的第一个Django应用 | 第一部分

?原文地址:https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/en/dev/intro/tutorial01/

?Creating a project

?The development server

?Database setup

?Creating models

?Activating models

?Playing with the API

从示例学习。

开始之前,请确保 Django 已经安装完毕。先运行 Python,若正常,再输入 import django。如果运行无误,则说明 Django 已成功安装。

$ python

Python 2.5.2 (r252:60911, Feb 22 2008, 07:57:53)

[GCC 4.0.1 (Apple Computer, Inc. build 5363)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import django

>>>

新建项目(Project)

你可以将你的 project 放置在任何目录下,从终端中,用 cd 命令进入理想的目录,然后运行命令,django-admin.py startproject mysite,这将创建一个名为 mysite 的项目,在其文件夹中,还自动生成了 4 个文件:

?init.py

?manage.py

?settings.py

?urls.py

这些文件的作用是:

?init.py: 这是一个空文件,指示这个目录是 Python 的一个 package。

?manage.py: 一个命令行工具,可以用来对 Django 项目进行各种操作。

?settings.py: Django 项目的设置文件。

?urls.py: Django 项目 URL 声明文件;网站的 "目录"。

运行本地服务器

Django 本身包含一个用纯 Python 语言编写的轻量级服务器,便于快速开发你的项目,而不用花费过多精力设置服务器,比如 Apache,除非你准备好正式发布网站。

在 mysite 目录中,如果你紧跟着教程到此,可以直接运行命令 python manage.py

runserver,启动服务器。你可以看到屏幕出现:

Validating models...

0 errors found.

Django version 1.0, using settings 'mysite.settings'

Development server is running at http://127.0.0.1:8000/

Quit the server with CONTROL-C.

此文字说明 Django 服务器已启动,可以用浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/,如果一切正常,你将会看到 Django 的起始页。It worked!

设置数据库

接下来,编辑 settings.py 文件。这个文件是一个普通的 Python 模块,包含模块级别的变量

来规定 Django 设置。现在我们修改关于数据库的设置连接参数,去吻合你将使用的数据库。

?DATABASE_ENGINE -- 数据库引擎,常见的有:"postgresql_psycopg2"、"mysql" 或 "sqlite3"。还可选择 "postgresql" 或 "oracle"。

?DATABASE_NAME -- 数据库名称。若使用 SQLite3,数据库名称是数据库文件名和其保存的绝对路径。

?DATABASE_USER -- SQLite3 不用修改,为空。

?DATABASE_PASSWORD -- 默认为 localhost。SQLite3 不用修改。

?DATABASE_HOST -- 默认为 default。SQLite3 不用修改。

使用 SQLite 数据库最简单,设置 DATABASE_ENGINE 为 sqlite3. 若使用其他类

型的数据库,在此应通过命令创建新的数据库。

当你编辑 settings.py 文件时,顺便注意一下文件底部 INSTALLED_APPS 设置,默认包含如下 apps:

?django.contrib.auth

?django.contrib.contenttypes

?django.contrib.sessions

?django.contrib.sites

这些是 Django 项目默认包含的应用,比如认证系统、内容类型框架、session 框

架、多网站管理的应用,这些 app 独立存在,可以根据需要保留或删除,也可应

用在其他项目中。

每个 app 至少对应一个数据库表,我们在 mysite 目录中运行如下命令来生成数

据库表:

python manage.py syncdb

syncdb 会搜索 INSTALLED_APPS 中的所有 app,生成必要的书库据表。你会看

到提示询问是否要为认证系统创建一个超级用户,输入 yes,根据提示完成。

创建模型

我们现在已经有了一个 mysite 的项目环境,接下来让我们做点事情。

你在 Django 写的每个应用都包含一个 Python package,以特定规则保存在你的 Python 目录中。Django 通过一个工具来自动生成 app 应用的基本目录,所以你可以专心编写代码而不用担心如何创建目录。

???目(project)与应用(app)

项目可以包含多个应用,一个应用可存在于多个项目中。应用,可以是 blog 系

统,公共记录数据库,或是一个简单的投票系统等等。

在这个教程中,我们将在 mysite 中创建简单的投票poll 应用。结果这个应用被绑定在项目中,也就是通过 mysite.polls 引用投票应用。在后面的教程中,我们会讨论如何包装发布这个应用。

为了创建名为 polls 的应用,确定在 mysite 的目录中,输入命令:

python manage.py startapp polls

这会创建一个名为 polls 的目录包含应用基本文件,其中包括:

polls/

__init__.py

models.py

views.py

我们通过修改 models.py 文件,来新建两个模型:Poll 和 Choice。模型 Poll 包含问题和发布时间。模型 Choice 包含选择文本和投票数;且每个选择被指定到一个投票上。事实上,即新建两个 Python 类。修改 models.py 文件为如下代码所示:

from django.db import models

class Poll(models.Model):

question = models.CharField(max_length=200)

pub_date = models.DateTimeField('date published')

class Choice(models.Model):

poll = models.ForeignKey(Poll)

choice = models.CharField(max_length=200)

votes = models.IntegerField()

注:在 Django 0.96 之前的版本中,max_length 应改为 maxlength。

代码很直观。每个模型即是一个类,是 django.db.models.Model 的子类。每个模型有不同数量的类变量,每个变量对应一个数据库字段。

每个字段是 Field 类的一个实例,比如,CharField 是字符字段,而 DateTimeField 是日期时

间字段。这会告诉Django 每个字段的类型。

每个字段实例的名称,比如 question 和 pub_date,也将是数据库中列的名称。

一些字段类需要参数。CharField,比如,就需要参数 max_length。这不仅应用在数据库表中,也是一个输入数据时验证条件。

最后,ForeignKey 表示数据库表的关系。这告诉Django 每个 Choice 对应一个

Poll。Django 支持所有普遍的数据库关系:多对一、多对多和一对一关系。

激活模型

这么简短的模型代码告诉Django 很多信息。有了它,Django 可以:

?为这个应用创建数据库表;

?创建 Python 数据库操作的 API,来调用 Poll 和 Choice 对象。

但是首先,我们需要告诉项目 polls 应用已被安装。

?哲学

Django 的 app 是可插拔的:你可以将同一 app 应用在多个项目中,你也可以发

布 app 为他人使用,因为 app 不必绑定至已有 Django 安装。

再次编辑 settings.py 文件,在 INSTALLED_APPS 中添加mysite.polls,如下所示: INSTALLED_APPS = (

'django.contrib.auth',

'django.contrib.contenttypes',

'django.contrib.sessions',

'django.contrib.sites',

'mysite.polls'

)

现在 Django 已经知道mysite 包含了 polls 应用。让我们运行另一个命令:

python manage.py sql polls

你应该会看到如下的代码(也就是 polls 对应的 SQL 语句):

BEGIN;

CREATE TABLE "polls_poll" (

"id" serial NOT NULL PRIMARY KEY,

"question" varchar(200) NOT NULL,

"pub_date" timestamp with time zone NOT NULL

);

CREATE TABLE "polls_choice" (

"id" serial NOT NULL PRIMARY KEY,

"poll_id" integer NOT NULL REFERENCES "polls_poll" ("id"),

"choice" varchar(200) NOT NULL,

"votes" integer NOT NULL

);

COMMIT;

再次运行 syncdb 在数据库中创建模型表。

python manage.py syncdb

命令会搜索 INSTALLED_APPS 中还未加入数据库的应用,并生成对应的数据库

表。屏幕应会显示:

Creating table polls_poll

Creating table polls_choice

Installing index for polls.Choice model

写你的第一个Django应用 | 第二部分

?原文地址:https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/en/dev/intro/tutorial02/

?启用管理后台

?运行开发时用服务器

?登录管理后台

?添加Poll 模型至管理界面

?探索管理后台

?自定义管理表格

?添加相关对象

第二部分紧接第一部分,继续完成投票应用,并关注 Django 的自动化管理后台。

启用管理后台

Django 管理后台默认不启用。启用管理后台,有三个步骤:

1.添加django.contrib.admin到你的 INSTALLED_APPS 设置中。

2.运行 python manage.py syncdb 命令。因为你在 INSTALLED_APPS 中添加了新内容,

所以数据库需要更新。

3.编辑 mystie/urls.py 文件。取消如下三行前面的 "#" 号。

from django.contrib import admin

admin.autodiscover()

(r'^admin/(.*)', admin.site.root),

运行开发时用服务器

现在让我们运行服务器,来探索一下管理后台界面。

还记得吗?在第一部分我们说过,运行服务器我们在终端输入如下命令:

python manage.py runserver

好的,现在开启浏览器,在地址栏中输入本地域名,比如:http://127.0.0.1:8000/admin/现在你应该可以看到管理后台的登录界面:

登录管理后台

现在,试着登录。你已经在教程第一部分时创建过一个超级用户,记得吗?登录后,你应该会看到如下界面:

你可以看到一些可编辑的内容,包括Groups, Users 和 Sites。这是默认存在的 Django 核心特性。

添加Poll 模型至管理界面

还记得刚刚创建的 Poll 模型吧,这一步我们把它加入管理界面中。也就一件事要做:我们需要告诉管理后台Poll 模型拥有管理界面。修改 mysite/polls/models.py 文件,在文件最后添加如下代码:

from mysite.polls.models import Poll

from django.contrib import admin

admin.site.register(Poll)

马上刷新管理页面,就可以看到变化,无需重启服务器,服务器会自动重新载入你的项目,所以任何改动都会立即显示在浏览器中。

探索管理后台

现在页面出现了刚刚注册的 Poll 模型,Django 知道它应该出现在管理后台首页中。

点击"Polls",就会跳转到 poll 列表的页面,也许我们还没有任何 poll,我们可以在这里新建一个 poll。

我们可以看到有两个标签:Question 和 Date published。比如我们在 Question 文本框中输入 What's up?;对于 Date published,我们可以点击Today 和 Now 来规定发布日期为当前日期和时间。

注:

?这个表格是根据 Poll 模型自动生成的;

?模型中不同的字段类型对应了不同的 HTML 输出。这个表格中就包含 CharField 和 DateTimeField 字段。

?每个 DateTimeField 字段都会有 JavaScript 支持,旁边有 Today 和 Now 以及popup 窗口方便选择日期和时间。

编辑好这个 Poll 之后,点 Save and continue editing 按钮,即保存和继续编辑,你会看到右上角出现了 History 按钮,点击它可以查看这个 Poll 的修改历史记录。

自定义管理表格

先花几分钟感叹一下到此你并不需要编写的代码。当调用

admin.site.register(Poll)时,Django 会让你编辑这个对象,以及猜出如何显示它。一般我们可以让 Django 自动猜出显示编辑模型的表格,如果你想控制它,可以这么做:删除 admin.site.register(Poll)这行代码,用一下代码替代:

class PollAdmin(admin.ModelAdmin):

fields = ['pub_date', 'question']

admin.site.register(Poll, PollAdmin)

这里的思路是:创建一个 模型管理 对象,并将其传递给

admin.site.register()第二个参数(每当你需要修改模型的挂历页面时)。

上面的这次修改使 Date published 字段排到 Question 字段前面。

改变两个字段的显示顺序也许不是很惊奇,但是如果碰到管理表格有一堆字段,我们就可以按照直观和习惯的顺序交换字段的显示顺序。

OK,说到一堆的字段,你也许会想把这些字段分开到两个字段区域中。我们可以修改刚才的 PollAdmin 对象为:

class PollAdmin(admin.ModelAdmin):

fieldsets = [

(None, {'fields': ['question']}),

('Date information', {'fields': ['pub_date']}),

]

fieldsets 中的小括号是 Python 语法中的 tuple(元组),这里有两个元素,第一个元素是字段区域的名称,None 表示无名称。

另外,我们还可以给字段区域一个 HTML 样式,Django 提供一个 collapse 的样式让某个字段区域默认是收起合并的。这对于表格中一些字段并不常用的情况很适用。

class PollAdmin(admin.ModelAdmin):

fieldsets = [

(None, {'fields': ['question']}),

('Date information', {'fields': ['pub_date'], 'classes': ['collapse']}), ]

添加相关对象

好了,我们有了 Poll 管理页面。而一个 Poll 应该有若干个 Choice,现在管理页面还没有显示 Choice。有两种方法解决:第一个注册Choice 像之前我们注册Poll 一样。

from mysite.polls.models import Choice

admin.site.register(Choice)

现在管理页面有了 Choices,添加页面如下:

在这个表格中,Poll 被表现为一个下拉菜单,包含所有的 Poll 对象(现在我们只有一个 What's up?)。在下拉菜单的后面,有个加号图标,点击它可以添加新的 Poll。

但这不是非常有效,你想如果你想添加更多的 Choice 和在今后编辑它们,这样的操作会很麻烦。最好的方法是在 Poll 页面中,直接添加编辑其 Choice ,岂不很明了?

删除 admin.site.register(Choice)这行代码,添加ChoiceInline 对象,并编辑 PollAdmin :

class ChoiceInline(admin.StackedInline):

model = Choice

extra = 3

class PollAdmin(admin.ModelAdmin):

fieldsets = [

(None, {'fields': ['question']}),

('Date information', {'fields': ['pub_date'], 'classes': ['collapse']}), ]

inlines = [ChoiceInline]

admin.site.register(Poll, PollAdmin)

这段代码会告诉Django:Choice 对象要直接在 Poll 管理页面下编辑。默认,提

供 3 个多余选项。

重新访问 Add Poll 页面,会看到如下页面:

尝试一下。然后考虑又一个小问题,这么多 choice 的字段占居了很长的页面,可以把两个字段并排放置,只需修改刚才ChoiceInline 的参数为:

class ChoiceInline(admin.TabularInline):

#...

从 StackedInline 到 TabularInline,页面布局也换成了:

写你的第一个Django应用 | 第三部分

?原文地址:https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/en/dev/intro/tutorial03/

?哲学 Philosophy

?设计你的 URL

?写你的第一个 View

?让你的 View 做点什么

?快捷: render_to_response()

?404: 页面无法找到

?快捷: get_object_or_404()

?使用 template 模板系统

?简化URLconfs

?分离URLconfs

第三部分紧接第二部分,继续完成投票应用,并关注创建显示页面的 views。

哲学

View 在 Django 中是页面的 type,完成一个特定的功能或有一个特定的模板。例如,在 Blog 应用中,你也许会用到如下 View:

?Blog 首页 ──显示最新文章

?单篇文章页面──显示单篇文章的页面

?以年存档的页面──显示指定年份中每月发表的文章

?以月存档的页面──显示指定月份中每天发表的文章

?以天存档的页面──显示指定某天中发表的文章

?评论 动作──处理每篇文章的评论

在我们的投票应用中,我们会用的如下四个 View:

1.Poll 存档页面──显示最新投票

2.Poll 查看页面──显示单个投票内容

3.Poll 结果页面──显示指定投票的结果

4.投票 动作 ──处理每个投票的选票

在 Django 中,每个 View 就是一个简单的 Python 函数。

设计你的URL

编写 View 的第一步是,设计你的 URL 结构。也就是要创建一个 Python 模块,叫URLconf,用来使 URL 来搭配特定的 Python 代码。

当用户请求网页时,系统会查阅ROOT_URLCONF 设置,该设置包含一个 Python 点语法的字符串。Django 调入该模块,并查找模块级别的变量 urlpatterns,格式是:

(regular expression, Python callback function [, optional dictionary])

Django 从第一个正则表达式开始,向下查找,若请求URL 符合某个正则表达式,则立即执行。详细地说,如果当符合某个正则表达式时,Django 会调用 Python 回调函数,第一个参数是 HttpRequest 对象,第二个参数是正则表达式从 URL 截取的值,第三是可选参数。

对于我们的例子来说,当你创建 mysite 项目时,自动设置了 ROOT_URLCONF 为:(在 settings.py 文件中)

ROOT_URLCONF = 'mysite.urls'

而且还自动创建了默认的 URLconf,在 mysite/urls.py。现在修改 urls.py 文件为:

from django.conf.urls.defaults import *

urlpatterns = patterns('',

(r'^polls/$', 'mysite.polls.views.index'),

(r'^polls/(?P\d+)/$', 'mysite.polls.views.detail'),

(r'^polls/(?P\d+)/results/$', 'mysite.polls.views.results'),

(r'^polls/(?P\d+)/vote/$', 'mysite.polls.views.vote'),

)

这值得解释一下。当用户请求网站的页面时,比如页面"/polls/23/",Django 由

ROOT_URLCONF 设置,加载URLconf 模块,并查找urlpatterns 变量,遍历正则表达式。当找到正则表达式 r'^polls/(?P\d+)/$'就会加载

mysite.polls.views.detail,这指向的是 mysite/polls/views.py 的 detail() 函数,会传递两个参数调用 details():

detail(request=, poll_id='23')

poll_id='23'来自 (?P\d+)。在正则表达式中,小括号之间的值会传递给View 函数;?P定义了传递参数的名称;而 \d+是匹配一个序列数字。

因为 URL 规则是由一系列正则表达式组成,所以没有任何限制。而且可以给URL 添加一个累赘,比如 .php,万一你有很冷的幽默,可以这么做:

(r'^polls/latest\.php$', 'mysite.polls.views.index'),

但是,请不要这么做,有点傻。

请注意正则表达式并不搜寻GET 和 POST 参数,或域名。例如,请求网页

https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/myapp/,URLconf 会搜寻/myapp/;有如,请求页面https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/myapp/?page=3,URLconf 仍会搜寻/myapp/。

如果你想学习正则表达式,可以参阅Wikipedia和 Python 文档 (英 )。

最后,提及运行性能:这些正则表达式在第一次加载URLconf 模块时编译。他们非常快。

写你的第一个View

至今,我们还没有开始写 View,只是说了一下 URLconf。现在,让我们确保 Django 在跟随URLconf。开启 Django 服务器。

python manage.py runserver

在浏览器中访问 http://localhost:8000/polls/,应该会得到一个预计的错误: View没有找到。 ViewDoesNotExist at /polls/

Tried index in module mysite.polls.views. Error was: 'module' object has no attribute 'index'

这个错误的出现说明在 mysite/polls/views.py 文件中还没有 index()函数。尝试

"/polls/23/", "/polls/23/results/" 和 "/polls/23/vote/",也会出现相似错误,因为你也没有相应的 View。

到时候写第一个 View了。打开文件 mysite/polls/views.py,并添加下面代码:

from django.http import HttpResponse

def index(request):

return HttpResponse("Hello, world. You're at the poll index.")

这是很简单的 View,只包含一个默认 index()函数。在浏览器中重新载入

http://localhost:8000/polls/页面,你会看到 "Hello, world. You're at the poll index."。

接着添加下面detail()函数,参数多了一个 poll_id,是一个从 URL 中捕获的数字。

def detail(request, poll_id):

return HttpResponse("You're looking at poll %s." % poll_id)

现在可以访问,例如 http://localhost:8000/polls/34/,应该会出现"You're looking at poll 34."。 让你的 View 做点什么

每个 View 负责做两件事情的其中一个:要么返回一个包含请求页面内容的 HttpResponse 对象;要么返回一个错误,例如 Http404。其他的由你决定。

View 可以读取数据库数据,可以使用 template 模板系统,或第三方Python template 模板系统。它可以轻松地生成 PDF 文件,输出 XML,新建 ZIP 文件等等,使用 Python 库可以完成几乎任何你想到的事情。

Django 所需要的就是 HttpResponse 或 一个错误。

好叻。让我们编写 index()函数,即访问 "/polls/" 的默认页面。让其显示最新的 5 个投票问题。

1.修改 index() 函数,调用 polls/index.html 模板;

2.设置模板路径,在 settings.py 的 TEMPLATE_DIRS;

3.创建 polls/index.html 模板。

1. 修改 index() 函数

from django.template import Context, loader

from mysite.polls.models import Poll

from django.http import HttpResponse

def index(request):

latest_poll_list = Poll.objects.all().order_by('-pub_date')[:5]

t = loader.get_template('polls/index.html')

c = Context({

'latest_poll_list': latest_poll_list,

})

return HttpResponse(t.render(c))

这段代码调用 "polls/index.html" 模板,并传递内容给模板。内容是一个字典(dictionary)映射模板变量名称至 Python 对象。

2. 设置模板路径

打开 settings.py 文件,修改 TEMPLATE_DIRS 内容,指向模板存放的绝对路径,而不是相对路径。模板目录可以是你硬盘的任何一个 Django 可以访问的目录,但是不要把他们放在文件的根目录中,而且不要公开它们,为了安全的原因。

3. 创建模板

当你设置好模板目录后,再在其中新建一个 polls 目录,再在 polls 目录中新建一个 index.html 文件。上述index() 中的代码

loader.get_template('polls/index.html')就调用文件

"template_directory/polls/index.html"。

而 index.html 的代码如下:

{% if latest_poll_list %}

    {% for poll in latest_poll_list %}

  • {{ poll.question }}
  • {% endfor %}

{% else %}

No polls are available.

{% endif %}

现在打开 http://localhost:8000/polls/会以列表形式显示投票系统问题。

快捷:render_to_reponse()

调用模板、填充内容和返回包含内容的页面是非常普遍的流程,为了简便,Django 提供了一个 render_to_response()的简便函数。所以 index()函数还可以重新写成:

from django.shortcuts import render_to_response

from mysite.polls.models import Poll

def index(request):

latest_poll_list = Poll.objects.all().order_by('-pub_date')[:5]

return render_to_response('polls/index.html', {'latest_poll_list':

latest_poll_list})

注意到,我们不再需要导入 loader, Context和 HttpResponse。

这个 render_to_response() 函数用模板名称作为第一个参数,用字典(dictionary)作为

可选的第二个参数。它返回包含结果的 HttpResponse 对象。

404

现在我们修改一下 detail()函数,即查看某特定投票的问题。思路是:如果投票ID 存在,显示投票问题;若不存在,则返回Http404 页面无法找到的错误。

from django.http import Http404

# ...

def detail(request, poll_id):

try:

p = Poll.objects.get(pk=poll_id)

except Poll.DoesNotExist:

raise Http404

return render_to_response('polls/detail.html', {'poll': p})

快捷:get_object_or_404()

使用 get_object_or_404()快捷,可以修改 detail() View,

from django.shortcuts import render_to_response, get_object_or_404

# ...

def detail(request, poll_id):

p = get_object_or_404(Poll, pk=poll_id)

return render_to_response('polls/detail.html', {'poll': p})

这个 get_object_or_404()函数用模型名称作为第一个参数,用主键数字作为另一个参数。

使用模板系统

现在我们更新了 detail()函数,而模板polls/detail.html 的代码为:

{{ poll.question }}

    {% for choice in poll.choice_set.all %}

  • {{ choice.choice }}
  • {% endfor %}

{{ poll.question }}是指 Poll 模型的 question 属性。{% for %}循环。。。

简化URLconf

花一些时间尝试View 和模板系统。当你编辑 URLconf时,也许会注意到这里有一些冗余代码:

urlpatterns = patterns('',

(r'^polls/$', 'mysite.polls.views.index'),

(r'^polls/(?P\d+)/$', 'mysite.polls.views.detail'),

(r'^polls/(?P\d+)/results/$', 'mysite.polls.views.results'),

(r'^polls/(?P\d+)/vote/$', 'mysite.polls.views.vote'),

)

也就是说,mysite.polls.views出现在每行中。

因为这是一个常见的情况,我们可以将 patterns() 的第一个参数设置为重复的前缀,例如:

urlpatterns = patterns('mysite.polls.views',

(r'^polls/$', 'index'),

(r'^polls/(?P\d+)/$', 'detail'),

(r'^polls/(?P\d+)/results/$', 'results'),

(r'^polls/(?P\d+)/vote/$', 'vote'),

)

分离URLconf

既然我们在 URLconf 这里,我们应该花一些时间把我们的 Poll 应用的 URL 从我们的 Django 项目设置中分离出来。Django 应用意味着可移植── 也就是说,每个应用都应该以很小的改动就可以移植到另一个 Django 项目中。

拷贝文件 mysite/urls.py 到 mysite/polls/urls.py。然后,修改 mysite/urls.py 文件,移除所有关于 poll 的 URL,输入一个 include():

(r'^polls/', include('mysite.polls.urls')),

include(),参照另一个 URLconf。注意这个正则表达式结尾没有 $符号,但保留 /斜线。当 Django 遇到匹配URL 时,它会把截取匹配部分,把以后的部分都传递给include 的 URLconf,做进一步处理。

若用户访问 "/polls/34/",系统会:

1.Django 会找到匹配的 '^polls/'

2.然后,再截取掉"polls/",把剩余的部分 "34/",传递给‘mysite.polls.urls’ URLconf

做处理。

现在我们已经分离了URLconf,需要修改分离出的 URLconf,删除 "polls/",最终为:

urlpatterns = patterns('mysite.polls.views',

(r'^$', 'index'),

(r'^(?P\d+)/$', 'detail'),

(r'^(?P\d+)/results/$', 'results'),

(r'^(?P\d+)/vote/$', 'vote'),

)

在 include()和 分离URLconf 背后的想法是让 URL 变得简单易移植。现在既然我们的

写你的第一个Django应用 | 第四部分

?原文地址:https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,/en/dev/intro/tutorial04/

?写一个简单的表单

?使用通用 View:代码越少越好

?待续……

第四部分紧接第三部分。

写一个简单的表单

让我们修改 poll/detail.html 模板,添加一些

标记。

{{ poll.question }}

{% if error_message %}

{{ error_message }}

{% endif %}

{% for choice in poll.choice_set.all %}

id="choice{{ forloop.counter }}" value="

{{ choice.id }}" />

for="choice{{ forloop.counter }}">{{ choice.choice }}
{% endfor %}

粗略解释:

?上述模板为每个投票选项显示一个 radio 按钮,而每个按钮的值value都对应一个选项 ID,名称 name为 choice。这意为,当用户

选择其中一个按钮并提交表单后,传递的数据为 choice=3。这是

HTML 的基本知识。

?我们设置表单的动作 action为 /polls/{{ poll.id}}/vote/,方法method为 POST。使用 method="post"十分重要,因为这会

提交数据值服务器端。当你建立表单并改变服务器端的数据时,使用

method="post",这不是 Django 特有的,而是 Web 开发基本知识。

?forloop.counter 只是有多少次 for` 循环。

现在,让我们新建一个 View 来处理提交的数据。记着在教程的第三部分,我们建立了 Poll 应用的 URLconf,并包含这行代码:

(r'^(?P\d+)/vote/$', 'mysite.polls.views.vote'),

所以我们在 mysite/polls/views.py 文件中添加vote()函数。

from django.shortcuts import get_object_or_404, render_to_response from django.http import HttpResponseRedirect

from django.core.urlresolvers import reverse

from mysite.polls.models import Choice, Poll

# ...

def vote(request, poll_id):

p = get_object_or_404(Poll, pk=poll_id)

try:

selected_choice = p.choice_set.get(pk=request.POST['choice']) except (KeyError, Choice.DoesNotExist):

# Redisplay the poll voting form.

return render_to_response('polls/detail.html', {

'poll': p,

'error_message': "You didn't select a choice.",

})

else:

selected_choice.votes += 1

selected_choice.save()

# Always return an HttpResponseRedirect after successfully dealing

# with POST data. This prevents data from being posted twice if a

# user hits the Back button.

return

HttpResponseRedirect(reverse('mysite.polls.views.results',

args=(p.id,)))

这段代码包含一些新的知识点:

?request.POST是一个可根据名称取回提交内容的对象。比如这个例子中,request.POST['choice']返回选被选项的 ID 值,以字符串形式传递。request.POST的值始终是字符串。

Django 也提供request.GET以同样的方法提取GET 数据 -- 但是我们在这里使用 request.POST,确保数据只能在 POST 过程中改变。

?如果 POST 数据不含 choice,那么request.POST['choice'] 将会引出 KeyError。代码会检查 KeyError` 然后显示带有错误信息的投票页面。

?在增加choice 计数之后,会返回HttpResponseRedirect 对象。该对象只有一个参数,即转向页面的 URL 地址。

请记住,在成功处理 POST 数据之后,一定要返回HttpResponseRedirect。这不是只针对 Django 的,而是 Web 开发的良好规则。

?我们用 reverse()函数,避免返回一个生硬的 URL 地址,反而会用 View 名称和含变量的 URL 地址。比如这个例子中,使用我们的

URLconf 设置,reverse()返回字符串:

'/polls/3/results/'

... 3 是 p.id的值。这 URL 会调用 'results' View 显示最终页面。注意,你需要使用 View 的全称(包括前缀)。

在投票成功之后,'vote()' View 会调用

'mysite.polls.views.results',而 results()函数为:

def results(request, poll_id):

p = get_object_or_404(Poll, pk=poll_id)

return render_to_response('polls/results.html', {'poll': p})

这有点像detail()的代码,唯一的不同是调用不同的模板。我们稍后会减少这种重复代码。

模板results.html的代码如下:

{{ poll.question }}

    {% for choice in poll.choice_set.all %}

  • {{ choice.choice }} -- {{ choice.votes }}

    vote{{ choice.votes|pluralize }}

  • {% endfor %}

使用通用 View:代码越少越好

在 views.py 中会发现,detail()和 results()非常简单,但重复。index()也很相似。

这些 View 表达了一个 Web 开发普遍的情况:根据 URL 中的参数从数据库读取记录,加载模板和返回渲染好的模板。因为这非常普遍,所以 Django 提供了一个快捷方式,叫做 "通用 Views" 系统。

首先,打开 polls/urls.py URLconf 文件,到现在为止,文件内容应大致如下: from django.conf.urls.defaults import *

urlpatterns = patterns('mysite.polls.views',

(r'^$', 'index'),

(r'^(?P\d+)/$', 'detail'),

(r'^(?P\d+)/results/$', 'results'),

(r'^(?P\d+)/vote/$', 'vote'),

)

现要修改文件内容为如下代码:

from django.conf.urls.defaults import *

from mysite.polls.models import Poll

info_dict = {

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求:具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的)中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构:Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)和与之相关的一组数据标签(即索引)组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引,会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index,有点像字典,用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说,可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来,不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.360docs.net/doc/8718459277.html, = 's1' https://www.360docs.net/doc/8718459277.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者,讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法,帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术,所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块,在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容: (1)Python第三方库NumPy,讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法; (2)Python第三方库Matplotlib,讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法; (3)Python第三方库Pandas,强大的专业级数据分析和处理第三方库,介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态,培养集成创新思维”的理念,重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源,快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成,完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容,培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1:NumPy库入门 单元2:NumPy数据存取与函数 单元3:实例1:图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4:Matplotlib库入门 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例) 单元6:实例2:引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7:Pandas库入门 单元8:Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》,嵩天、礼欣、黄天羽著,高等教育出版社,2017.2 [2] 专题参考资料:《利用Python进行数据分析》,Wes McKinney著,O’Reilly & 机械工业出版社,2014.1(该书使用Python 2.x系列,内容略微陈旧,仅做参考,不建议跟踪学习)

python数据分析过程示例

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易! 我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python:

Python数据可视化实战第一章

Python数据可视化实战第1期

法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料,所有资料只能在课程内使用,不得在课程以外范围散播,违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,

Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts

第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践

1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库,是Python中应用最广泛的绘图工具包之一,matplotlib能和其他很多库结合,如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库,是Python中应用最广泛的绘图工具包之一,matplotlib能和其他很多库结合,如pandas等 ?其他库 包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库,可以优化Python图形,使得Python数据可视化结果更加美观

matplotlib.plot是最常见的绘图的模块,语法如下: plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲(一组一章,第一章除外)

或从下列选题中选择:(除第1讲) 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库(该讲不可选)解释器Python3.6与IDE:Anaconda/Pycharm 1.Python基础:列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法:BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类

第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践: 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践: 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践: 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词

【IT专家】python数据分析与挖掘实战

本文由我司收集整编,推荐下载,如有疑问,请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型,章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求:汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向,附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识,请结合各个属性,总结衡量纳税人的经营特征,建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤: ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本,16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况,由图1可以看出来国产轿车异常数最高,但是与正常数相比,可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数,说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分,在越来越多的工作中都扮演着重要的角色,Python可以利用各种Python库,如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等,高效的解决各式各样的数据分析问题,那么该如何学习Python数据分析呢? 大数据作为一门新兴技术,大数据系统还不完善,市场上存在的资料也很零散,只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术,老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验,掌握大数据核心技术,大数据实战课程体系完善,能够让学员学到真本领! 老男孩教育Python与数据分析内容: 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分,除此之外,老男孩教育大数据开发课程还包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等,如此全面的知识与技能,你还在等什么?赶紧报名学习吧!

Python数据分析常用方法手册

1. Python数据处理和分析常用语句 数据分析的一般步骤包括数据获取、数据整理、数据描述、数据分析 1.1 数据获取 1.1.1 数据获取方式 1.1.2 查看数据属性 Data.shape 查看数据多少行、多少列 Data.columns 查看数据列 Data.dtypes 查看各数据字段的属性 1.2 数据整理 #第二步:做一些数据的基本处理: 1.2.1 数据基本处理(类excel) #0.数据类型的转换 例如:如果要做时间序列分析,首先要将交易日期从通用对象(object)转换为日期对象(datetime) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #1.如何获取导入的数据有几行几列? 直接用df.shape,返回一个维度(几行,几列)的元组;

df.columns.size #获取列数 df.iloc[:, 0].size #获取行数 #2.如何查看指定行、列、子集? #df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报') df = df.loc[:,['股票代码','股票名称', '营业总收入']]#访问指定的列 #df=df['股票代码'] #查看指定列 #DataFrame.ix['index_name'] #查看指定行 #dataframe[m:n] #选择多行 #dataframe[dataframe['col3'>5]] #条件筛选 #dataframe.ix[0:3,0:5] #选择子集 #3.如何添加新的列 例1:添加一个总和栏来显示Jan、Feb和Mar三个月的销售总额 df['total'] = df['Jan']+df['Feb']+df['Mar'] 例2:把计算结果添加为一个新的列 df['P/E'] = df.收盘价/df.基本每股收益#新的列名,后面是对应的数值 例3:在excel表最后加一行求各列和 sum_row=df[['Jan','Feb','Mar','total']].sum() #4.如何删除行列 #df_delete=df.drop(['result'],axis=1) #删除列 #DataFrame.drop(['index1','index2'...]) #删除行

Python金融业数据化运营实战第一章

Python金融业数据化运营实战第1期

法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料,所有资料只能在课程内使用,不得在课程以外范围散播,违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.360docs.net/doc/8718459277.html,

Python金融数据分析—课程概要 1. 金融市场与金融产品 2. Python基础知识 3. Python统计学相关知识 4. 金融中的线性问题 5. 非线性与金融 6. Python贷款按揭分析 7. Python随机模拟 8. Python投资组合策略 9. Python信用评分卡 10. Python股票技术指标分析

第一章金融市场与金融产品 ? 1.1 金融市场 ? 1.2 金融机构 ? 1.3 基础金融工具 ? 1.4 金融产品 ? 1.5 金融产品风险 ? 1.6 资产风险的度量

?金融市场概念 金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易而融通资金的市场,广而言之,是实现货币借贷和资金融通、办各种票据和各种有价证券交易活动的市场。 金融市场又称资金市场,是资金融通的市场,包括货币市场,资本市场,商品市场,外汇市场,所谓资金融通,是指经济在运行过程中,资金供求双方运用各种金融工具调节资金盈余的活动,是所有金融交易活动的总称 ?金融市场功能 金融市场履行的基本经济职能是,使资金从那些因为支出少于收入而积蓄了盈余资金的一方,转移到那些由于支出超过收入而陷于资金短缺的一方,从本质上来讲,金融市场的功能主要是实现资源的配置,从而使一个社会的经济资源能最有效的配置在效率最高或效用最大的用途上

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2017 最新唐宇迪Python 数据分析与机器学习实战视频教程【课程介绍】课程风格通俗易懂,真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案 例,通过python 数据科学库numpy,pandas,matplot 结合机器学习库scikit-learn 完成 一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这 些python 库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle 项 目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】课 程目标:零基础快速掌握python 数据分析与机器学习算法实战,快速入门python 最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法,先从原理 上进行推导,以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn 机器学习 库完成快速建立模型,评估以及预测。结合经典kaggle 案例,从数据预处理开始一 步步完成整个项目,使大家对如何应用python 库完成实际的项目有完整的经验与概 念。 5 M4 u: f” v$ j) O ‘ w7 ]7 M8 G. b ` _+ r- § T7 y( D7 G$ Z1 F 章节1: Python 科学计算库-Numpy 4 f1 `# o! \; l# iv7 r 课时1 课程介绍(主题与大纲)10:46 zo3 m” G. m5 Y 课时2 机器学习概述10:04 6 d; g4 [, h+ j6 H% p! b 课时3 使用Anaconda 安装python 环境(Python 新手先看这个)13:10 % e d) I) t `, z! }* R$ w. \4 s 2 Y( x1 w# D- w/ e 课时4 课程数据,代码,PPT(在参考L1 m6 n! E) r8 ~” h% AJ 课时9 矩阵常用操作10:18 1 G% u5 }0 }1 @ d/ U 课时10 不同复制操作 对比10:49 ( \* a5 J+ H’ l9 C) d 3 _3 S% p8 |. t2 ~ 章节2: python 数据分析处理库- Pandas 课时11Pandas 数据读取11:50 f* e9 k/ Q9 V; K 课时12Pandas 索引与计算10:26 课时13Pandas 数据预处理实例13:01 9 g3 W7 G: E p6 y 课时14Pandas 常用预处理方法11:11 课时15Pandas 自定义函数07:44 : s- `z6 k5 c L6 P * u, f$ ~% |. A 课时16Series 结构12:29 - r- p+ C9 u9 v Q5 B6 Y$ K5 Q 1 J; o4 P3 p) Q, k1 Hr 5 _ f I7 g’ @+ w* l 章节3: Python 数据可视化库-Matplotlib + X% U) N, H! s” o, Y 4 A$ g1 Y9 }# Dw( z; f( H 课时17 折线图绘制08:25 课时18 子图 操作14:05 [0 O” [# { ?0 j( w” m+ M- t* c ) N2 X5 n( T. w* y4 Q?$ ~ 课时19 条形 图与散点图10:12 课时20 柱形图与盒图10:17 6 Zw9 T, y/ _ 0 r$ X( Y+ {2 g

《Python数据分析与挖掘基础》教学大纲

《python数据分析与挖掘基础》课程教学大 纲 课程代码: 学分:4 学时:64(其中:讲课学时:42 实践或实验学时:22) 先修课程:数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础 适用专业:信息与计算科学 建议教材:黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京:人民邮电出版社.2019. 开课系部:数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质:专业方向选修课。 课程任务:大数据时代,数据成为决策最为重要的参考之一,数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程,使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能,能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据,调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码,进行处理、计算与分析,从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为64学时,4学分;实验22学时,1.375学分。 第一章Python基础 1.课程教学内容: (1)Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法; (2)Python基本语法和数据结构。 2.课程的重点、难点: (1)重点:Python基本语法和数据结构的灵活运用; (2)难点:Python数据结构的灵活运用。 3.课程教学要求: (1)了解Python的安装及界面基本使用技能; (2)理解Python基本数据结构及方法的使用; (3)掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。 第二章科学计算包Numpy 1.课程教学内容: (1)导入并使用Numpy创建数组;

Python数据分析与应用实例-财政收入预测分析

财政收入预测分析

1了解相关性分析 目录 分析财政收入预测背景2使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征3使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型 4小结 5

1. 财政收入简介和需求 ?财政收入,是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。 财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要特征,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。 ?在我国现行的分税制财政管理体制下,地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分,而且具有其相对独立的构成内容。如何制定地方财政支出计划,合理分配地方财政收入,促进地方的发展,提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此,地方财政收入预测是非常必要的。

2. 财政收入预测数据基础情况 考虑到数据的可得性,本项目所用的财政收入分为地方一般预算收入和政府性基金收入。地方一般预算收入包括以下2个部分。 ?税收收入。主要包括企业所得税与地方所得税中中央和地方共享的40%,地方享有的25%的增值税,营业税和印花税等。 ?非税收收入。包括专项收入、行政事业性收费、罚没收入、国有资本经营收入和其他收入等。 政府性基金收入是国家通过向社会征收以及出让土地、发行彩票等方式取得收入,并专项用于支持特定基础设施建设和社会事业发展的收入。

2. 财政收入预测数据基础情况 由于1994年我国对财政体制进行了重大改革,开始实行分税制财政体制,影响了财政收入相关数据的连续性,在1994年前后不具有可比性。由于没有合适的方法来调整这种数据的跃变,因此本项目仅对1994年至2013年的数据进行分析(本项目所用数据均来自《统计年鉴》)。 各项特征名称及特征说明如下(共13项): ?社会从业人数(x1):就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高,从而间接影响财政收入的增加。 ?在岗职工工资总额(x2):反映的是社会分配情况,主要影响财政收入中的个人所得税、房产税以及潜在消费能力。

python大数据分析实例_光环大数据Python培训_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/8718459277.html, python大数据分析实例_光环大数据Python培训_光环大数据培训 python大数据分析实例_光环大数据Python培训。现在这个时代,技术飞速发展Python和大数据的应用也越来越广泛。用python处理数据是家常便饭,从事的工作涉及nlp,算法,推荐,数据挖掘,数据清洗,数据量级从几十k到几T不等。 python大数据分析实例 光环大数据作为国内知名的Python培训机构,为大家总结下Python处理大数据的劣势: 1.python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用,多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦; 2.绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多; 3.python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit 的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy 不支持很多python经典的包,例如numpy; 4.公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的; python大数据分析实例 5.巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python; 6.编码问题处理起来会方便很多。 光环大数据Python培训,专注大数据、人工智能、python等垂直领域高薪就业培训机

Python数据分析与应用-教案

第1章 Python数据分析概述 教案 课程名称:Python数据分析与应用 课程类别:必修 适用专业:大数据技术类相关专业 总学时:64学时(其中理论36学时,实验28学时) 总学分:4.0学分 本章学时:3学时 一、材料清单 (1)《Python数据分析与应用》教材。 (2)配套PPT。 (3)引导性提问。 (4)探究性问题。 (5)拓展性问题。 二、教学目标与基本要求 1.教学目标 根据目前数据分析发展状况,将数据分析具象化。而后介绍数据分析的概念,流程,目的以及应用场景。阐述使用Python进行数据分析的优势。列举说明Python数据分析重要库的功能。紧接着阐述Anaconda简介,实现在Windows和Linux两个系统下Anaconda数据分析环境。最后展现Python数据分析工具Jupyter Notebook的优异特性及使用方法。 2.基本要求

(1)了解数据分析的概念。 (2)了解数据分析的流程。 (3)了解数据分析在实际中的应用。 (4)了解Python在数据分析的优势。 (5)了解Python常用的数据分析库。 (6)掌握Windows/Linux系统下Anaconda的安装。 三、问题 1.引导性提问 引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平,提出问题,启发引导学生去解决问题,提问,从而达到理解、掌握知识,发展各种能力和提高思想觉悟的目的。 (1)数据分析能够做什么? (2)现实生活中存在哪些数据分析技术? (3)该如何进行数据分析? (4)Python语言有哪些优势? (5)Pycahrm这个PythonIDE有那些优点和缺点? 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上,从重点、难点问题切入,进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。 (1)数据分析的完整流程是怎样的? (2)数据分析的能够应用在那些场景? (3)Jupyter Notebook的哪些优缺点? 3.拓展性问题 拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义,学生的学习动态后,根据学生学习层次,提

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