1.4 用Python进行数据分析与挖掘

Python作为与大数据相关的最受欢迎的编程语言，其开源、简洁易读等特点也是被用于数据分析与挖掘的重要原因。下面我们就来详细介绍与Python相关的知识。

1.4.1 Python语言概述

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于20世纪90年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品，随着版本的不断更新和语言新功能的增加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python是一种解释型高级动态编程语言，其语言结构及面向对象的方法旨在帮助程序员为小型和大型项目编写清晰、合乎逻辑的代码。Python能够支持多种编程范式，包括结构化（特别是过程式）、面向对象和函数式编程。同时，Python也是一种解释性的、面向对象的、具有动态语义的高级编程语言，其内置的高级数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其可以实现快速的应用程序开发。它可以作为将现有组件连接在一起的脚本或胶水语言，非常具有吸引力。这门语言的语法强调可读性，因此降低了程序的维护成本，同时保持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。

1.4.2 Python的优点

在2019年的Stack Overflow调查中，Python被评为开发人员第二喜爱的语言。Python语言的多样化应用是特性组合的结果，这些特性使该语言比其他语言更具优势。Python语言包括以下优点。

（1）用途广泛，易于使用且开发速度快。Python专注于代码可读性，简洁、易于使用和学习，且结构良好。它的强大之处在于灵活性和易用性，学习曲线非常温和，语言功能丰富。由于Python是动态类型的编程语言，这使得其开发过程更加友好和快速。同时，Python的灵活性也使其非常适合进行探索性数据分析。

（2）开源。Python遵循GPL协议，用户使用Python开发程序不需要支付任何费用，即便是用作商业用途也是免费的。因此，使用Python进行开发很轻松。更重要的是，Python程序员社区是世界上最好的社区之一，非常庞大且活跃，有着强大的生命力。

（3）功能强大。Python丰富的功能可以为程序员提供广阔的应用空间。从Web开发到游戏开发，再到机器学习和3D图形编程，借助拓展模块都能轻松完成。

（4）跨平台。由于Python是用ANSI C实现的，这意味着它有着良好的跨平台特性，能够移植到许多平台上，包括Linux、Windows、macOS、Android等。正如前面提到的，Python易于学习且开发速度快，用户可以用更少的代码做更多的事情，这意味着可以用Python更快地构建原型和测试想法。这样不仅可以节省大量时间，还可以提高生产力。

Python不仅广泛用于数据分析和人工智能，而且还因为丰富的Web框架和标准库，成为网络建站及系统管理和信息安全等领域的热门方案。例如，YouTube、Instagram、豆瓣、知乎等都是用Python写的。

Python是数据处理的绝佳选择的一个主要原因是，数据科学家和分析师对Python的要求很高，需要在短时间内构建数据模型、系统化数据集、创建机器学习算法及应用数据挖掘来完成不同的任务。灵活性的优势使Python成为数据科学行业需要的理想解决方案。与R语言、Go语言等其他语言相比，Python速度更快，可扩展性更强。因此，Python广泛应用于各个领域，解决不同类型的问题。

正如先前所强调的，Python无疑是当今备受推崇的编程语言之一。其之所以备受瞩目，一个核心要素在于它拥有数量庞大且完全免费的库，这些库向所有用户开放，极大地推动了Python的蓬勃发展。在数据科学这一领域中，Python同样展现出了其强大的实力。对于那些涉足数据科学领域的人来说，Pandas、SciPy、StatsModels等库无疑是耳熟能详的，它们在数据科学社区中广受欢迎并被大量使用，为研究者们提供了强大的工具支持。

除数据科学类的库外，还有很多图形和可视化工具。众所周知，视觉信息更容易理解、操作和记忆。这使得Python不仅是数据分析的必备工具，也是所有数据可视化的必备工具。用户可以通过创建各种图表和图形及可用于Web的交互式绘图，使数据更易于理解和使用。

1.4.3 认识Python常用库

本书在前面提到了数据分析与挖掘常用的模块，这里对其他Python标准库中的模块再做简单介绍。

（1）datetime：处理日期和时间的模块，为日期和时间处理提供了各种方法。

（2）zlib：实现数据压缩和解压缩的包。

（3）random：生成范围在[0,1)内随机数的工具。

（4）math：提供了对浮点数的数学运算函数。

（5）sys：用来处理Python运行时的配置及资源，从而可以与当前程序之外的系统环境进行交互。

（6）glob：用于匹配文件路径，返回所有匹配的文件路径列表。

（7）os：用于和系统进行交互的模块。

除前面所介绍的Python标准库中的模块外，Python还有众多的第三方库，其中常用的库包括以下这些。

（1）Scrapy：为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。

（2）Requests:HTTP库，是用于网络访问的模块。

（3）Pillow：一个图像处理库，PIL（Python图形库）的一个分支。

（4）OpenCV：图片识别常用的库，能够快速实现一些图像的处理和识别任务。

（5）pytesseract：识别图片中的文字，即OCR识别。

（6）wxPython：一个跨平台的GU（I 图形用户界面）工具。

（7）Twisted：基于事件驱动的网络引擎框架。

（8）SymPy：该模块可以进行符号计算，定义符号变量，进行代数运算、微分运算、积分运算等。

（9）SQLAlchemy:SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具。

（10）SciPy：算法和数学工具库。

（11）Scapy：发送、嗅探和剖析并伪造网络数据包。

（12）pywin32：提供与Windows交互的方法。

（13）Pyglet：开发3D动画和游戏的工具。

（14）Pygame：开发2D游戏的工具。

（15）nose：用于Python测试的自动化框架。

（16）NLTK：自然语言处理工具包。

（17）IPython:Python交互式解释器，用于补充对Python的提示信息，包括完成信息、历史信息、自动补全命令等功能。

（18）Beautiful Soup:XML和HTML的解析库，最主要的功能是从网页中爬取数据。