【Python 学习进阶月刊】 第一期:深入Python与日志服务,玩转大规模数据分析处理实战

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 欢迎订阅Python学习进阶月刊 #精彩直播: Python 系列直播——深入Python与日志服务,玩转大规模数据分析处理实战 IPython/Jupyter Notebook非常流行,但随着数据量越来越大(例如几百亿条电商平台访问日志),如何继续保持灵活的交互式分析,是一个挑战。

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精彩直播:

Python 系列直播——深入Python与日志服务,玩转大规模数据分析处理实战

IPython/Jupyter Notebook非常流行,但随着数据量越来越大(例如几百亿条电商平台访问日志),如何继续保持灵活的交互式分析,是一个挑战。阿里云日志服务作为阿里商业操作系统的智能运维平台,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能。这里介绍如何借助日志服务对IPython/Jupyter扩展的功能,用Python对海量数据进行深度加工(ETL)、交互式分析(通过SQL、DataFrame)、机器学习与可视化等。点击查看

Python第五讲——关于爬虫如何做js逆向的思路
Python 第六讲——Python爬虫进阶 JS分析—浏览器指纹
Python 第七讲——从实战中了解异步爬虫aiohttp的使用

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直播预告:

Python 第九讲——灵活运用docker,实现深度学习的环境搭建
Python 系列直播——深入Python与日志服务,玩转大规模数据分析处理实战第五讲

技术干货

scrapy配置文件操作核心API解读
scrapy官方文档提供的常见使用问题
异步网络模块之aiohttp(一)
一份详细的asyncio入门教程
python小技巧:获取字典中值最大者的key
书籍:python物联网人工智能 Hands-On Artificial Intelligence for IoT - 2019
2019年3月TIOBE编程语言排名: Python和Visual Basic .NET、c++引领增长
5分钟,关于Python 解包,你需要知道的一切

问答

Python 技术百问
(Django)我们如何将单选按钮值存储到数据库中
如何使用pickle进行k-means聚类
检查pandas dataframe中是否存在值
Python 3.6 sleep()在同一个字符串内的不同睡眠时间取决于字符
将路径转换为列表
在pandas中合并两个数据帧
Python使用集成绘制函数


【Python技术进阶】


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相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
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Python学习:内建属性、内建函数的教程
本文介绍了Python中的内建属性和内建函数。内建属性包括`__init__`、`__new__`、`__class__`等,通过`dir()`函数可以查看类的所有内建属性。内建函数如`range`、`map`、`filter`、`reduce`和`sorted`等,分别用于生成序列、映射操作、过滤操作、累积计算和排序。其中,`reduce`在Python 3中需从`functools`模块导入。示例代码展示了这些特性和函数的具体用法及注意事项。
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python pandas学习(一)
该代码段展示了四个主要操作:1) 删除指定列名,如商品id;2) 使用正则表达式模糊匹配并删除列,例如匹配订单商品名称1的列;3) 将毫秒级时间戳转换为带有时区调整的日期时间格式,并增加8小时以适应本地时区;4) 将列表转换为DataFrame后保存为Excel文件,文件路径和名称根据变量拼接而成。
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这份Excel+Python飞速搞定数据分析手册,简直可以让Excel飞起来
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Python学习的自我理解和想法(10)
这是我在千锋教育B站课程学习Python的第10天笔记,主要学习了函数的相关知识。内容包括函数的定义、组成、命名、参数分类(必须参数、关键字参数、默认参数、不定长参数)及调用注意事项。由于开学时间有限,记录较为简略,望谅解。通过学习,我理解了函数可以封装常用功能,简化代码并便于维护。若有不当之处,欢迎指正。
1.1 学习Python操作Excel的必要性
学习Python操作Excel在当今数据驱动的商业环境中至关重要。Python能处理大规模数据集,突破Excel行数限制;提供丰富的库实现复杂数据分析和自动化任务,显著提高效率。掌握这项技能不仅能提升个人能力,还能为企业带来价值,减少人为错误,提高决策效率。推荐从基础语法、Excel操作库开始学习,逐步进阶到数据可视化和自动化报表系统。通过实际项目巩固知识,关注新技术,为职业发展奠定坚实基础。
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
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基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
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2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
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