Spark入门(Python)
Spark入门
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop 成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一个分布式计算框架(MapReduce)。
这两个观点成为过去十年规模分析（scaling analytics）、大规模机器学习（machine learning），以及其他大数据应用出现的主要推动力！但是，从技术角度上讲，十年是一段非常长的时间，而且Hadoop还存在很多已知限制，尤其是MapReduce。对MapReduce编程明显是困难的。对大多数分析，你都必须用很多步骤将Map和Reduce任务串接起来。这造成类SQL的计算或机器学习需要专门的系统来进行。更糟的是，MapReduce要求每个步骤间的数据要序列化到磁盘，这意味着MapReduce作业的I/O成本很高，导致交互分析和迭代算法（iterative algorithms）开销很大；而事实是，几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。
为了解决这些问题，Hadoop一直在向一种更为通用的资源管理框架转变，即YARN （Yet Another Resource Negotiator, 又一个资源协调者）。YARN实现了下一代的MapReduce，但同时也允许应用利用分布式资源而不必采用MapReduce进行计算。通过将集群管理一般化，研究转到分布式计算的一般化上，来扩展了MapReduce的初衷。
Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式，并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流，这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python
解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark 非常适合数据理论任务，特别是机器学习。
本文中，我们将首先讨论如何在本地机器上或者EC2的集群上设置Spark进行简单分析。然后，我们在入门级水平探索Spark，了解Spark是什么以及它如何工作（希望可以激发更多探索）。最后两节我们开始通过命令行与Spark进行交互，然后演示如何用Python写Spark应用，并作为Spark作业提交到集群上。
设置Spark
在本机设置和运行Spark非常简单。你只需要下载一个预构建的包，只要你安装了Java 6+和Python 2.6+，就可以在Windows、Mac OS X和Linux上运行Spark。确保java程序在PATH环境变量中，或者设置了JAVA_HOME环境变量。类似的，python也要在PATH中。
假设你已经安装了Java 和Python ：
1. 访问Spark 下载页
2. 选择Spark 最新发布版(本文写作时是1.2.0)，一个预构建的Hadoop 2.4包，直接下载。
现在，如何继续依赖于你的操作系统，靠你自己去探索了。Windows 用户可以在评论区对如何设置的提示进行评论。
一般，我的建议是按照下面的步骤(在POSIX 操作系统上)：
1.解压Spark
1 ~$ tar -xzf spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz
2.将解压目录移动到有效应用程序目录中(如Windows 上的
1 ~$ mv spark-1.2.0-bin-hadoop2.4 /srv/spark-1.2.0
3.创建指向该Spark 版本的符号链接到 4.修改BASH 配置，将Spark 添加到PATH 中，设置SPARK_HOME 环境变量。这些小技巧在命令行上会帮到你。在Ubuntu 上，只要编辑~/.bash_profile 或~/.profile 文件，将以下语句添加到文件中： 1 2 export SPARK_HOME=/srv/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 5.source 这些配置（或者重启终端）之后，你就可以在本地运行一个pyspark 解释器。执行pyspark 命令，你会看到以下结果： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ~$ pyspark Python 2.7.8 (default, Dec 2 2014, 12:45:58) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.54)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Using Sparks default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties [… snip …] Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ 13 14 15 16 17 _\ \/ _ \/ _ `/ __/ `_/ /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.2.0 /_/ Using Python version 2.7.8 (default, Dec 2 2014 12:45:58) SparkContext available as sc. >>> 现在Spark 已经安装完毕，可以在本机以”单机模式“（standalone mode ）使用。你可以在本机开发应用并提交Spark 作业，这些作业将以多进程/多线程模式运行的，或者，配置该机器作为一个集群的客户端（不推荐这样做，因为在Spark 作业中，驱动程序(driver)是个很重要的角色，并且应该与集群的其他部分处于相同网络）。可能除了开发，你在本机使用Spark 做得最多的就是利用spark-ec2脚本来配置Amazon 云上的一个EC2 Spark 集群了。 简略Spark 输出 Spark （和PySpark ）的执行可以特别详细，很多INFO 日志消息都会打印到屏幕。开发过程中，这些非常恼人，因为可能丢失Python 栈跟踪或者print 的输出。为了减少Spark 输出 – 你可以设置$SPARK_HOME/conf 下的log4j 。首先，拷贝一份$SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template 文件，去掉“.template”扩展名。 1 ~$ cp $SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template $SPARK_HOME/conf/log4j.properties 编辑新文件，用WARN 替换代码中出现的INFO 。你的log4j.properties 文件类似： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # Set everything to be logged to the console log4j.rootCategory=WARN, console log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.target=System.err https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,yout=org.apache.log4j.PatternLayout https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,yout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n # Settings to quiet third party logs that are too verbose https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,.eclipse.jetty=WARN https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,ponent.AbstractLifeCycle=ER ROR https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=WARN https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterprete r=WARN 现在运行PySpark ，输出消息将会更简略！感谢@genomegeek 在一次District Data Labs 的研讨会中指出这一点。 在Spark 中使用IPython Notebook 当搜索有用的Spark 小技巧时，我发现了一些文章提到在PySpark 中配置 IPython notebook 。IPython notebook 对数据科学家来说是个交互地呈现科学和理论工作的必备工具，它集成了文本和Python 代码。对很多数据科学家，IPython notebook 是他们的Python 入门，并且使用非常广泛，所以我想值得在本文中提及。 这里的大部分说明都来改编自IPython notebook: 在PySpark 中设置IPython 。但是，我们将聚焦在本机以单机模式将IPtyon shell 连接到PySpark ，而不是在EC2集群。如果你想在一个集群上使用PySpark/IPython ，查看并评论下文的说明吧！ 1. 1.为Spark 创建一个iPython notebook 配置 1 2 3 4 ~$ ipython profile create spark [ProfileCreate] Generating default config file: u'$HOME/.ipython/profile_spark/ipython_config.py' [ProfileCreate] Generating default config file: u'$HOME/.ipython/profile_spark/ipython_notebook_config.py' [ProfileCreate] Generating default config file: u'$HOME/.ipython/profile_spark/ipython_nbconvert_config.py' 记住配置文件的位置，替换下文各步骤相应的路径： 2.创建文件$HOME/.ipython/profile_spark/startup/00-pyspark-setup.py ，并添加如下代码： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import os import sys # Configure the environment if 'SPARK_HOME' not in os.environ: os.environ['SPARK_HOME'] = '/srv/spark' # Create a variable for our root path SPARK_HOME = os.environ['SPARK_HOME'] # Add the PySpark/py4j to the Python Path sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "build")) sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python")) 3.使用我们刚刚创建的配置来启动IPython notebook 。 1 ~$ ipython notebook --profile spark 4.在notebook 中，你应该能看到我们刚刚创建的变量。 1 p rint SPARK_HOME 5.在IPython notebook 最上面，确保你添加了Spark context 。 1 2 from pyspark import SparkContext sc = SparkContext( 'local', 'pyspark') 6.使用IPython 做个简单的计算来测试Spark context 。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 def isprime(n): """ check if integer n is a prime """ # make sure n is a positive integer n = abs(int(n)) # 0 and 1 are not primes if n < 2: return False # 2 is the only even prime number if n == 2: return True # all other even numbers are not primes if not n & 1: return False # range starts with 3 and only needs to go up the square root of n # for all odd numbers for x in range(3, int(n**0.5)+1, 2): if n % x == 0: return False return True # Create an RDD of numbers from 0 to 1,000,000 nums = sc.parallelize(xrange(1000000)) # Compute the number of primes in the RDD print nums.filter(isprime).count() 如果你能得到一个数字而且没有错误发生，那么你的context 正确工作了！ 编辑提示：上面配置了一个使用PySpark 直接调用IPython notebook 的IPython context 。但是，你也可以使用PySpark 按以下方式直接启动一个notebook ： $ IPYTHON_OPTS=”notebook –pylab inline” pyspark 哪个方法好用取决于你使用PySpark 和IPython 的具体情景。前一个允许你更容易地使用IPython notebook 连接到一个集群，因此是我喜欢的方法。 在EC2上使用Spark 在讲授使用Hadoop 进行分布式计算时，我发现很多可以通过在本地伪分布式节点（pseudo-distributed node ）或以单节点模式（single-node mode ）讲授。但是为了了解真正发生了什么，就需要一个集群。当数据变得庞大，这些书面讲授的技能和真实计算需求间经常出现隔膜。如果你肯在学习详细使用Spark 上花钱，我建议你设置一个快速Spark 集群做做实验。 包含5个slave （和1个master ）每周大概使用10小时的集群每月大概需要$45.18。 完整的讨论可以在Spark 文档中找到：在EC2上运行Spark 在你决定购买EC2集群前一定要通读这篇文档！我列出了一些关键点： 1. 通过AWS Console 获取AWS EC2 key 对（访问key 和密钥key ）。 2. 将key 对导出到你的环境中。在shell 中敲出以下命令，或者将它们添加到配置中。 1 2 export AWS_ACCESS_KEY_ID=myaccesskeyid export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=mysecretaccesskey 注意不同的工具使用不同的环境名称，确保你用的是Spark 脚本所使用的名称。 3.启动集群： 1 2 ~$ cd $SPARK_HOME/ec2 ec2$ ./spark-ec2 -k 4.SSH 到集群来运行Spark 作业。 1 e c2$ ./spark-ec 2 -k 5.销毁集群 1 e c2$ ./spark-ec 2 destroy <cluster-name>. 这些脚本会自动创建一个本地的HDFS 集群来添加数据，copy-dir 命令可以同步代码和数据到该集群。但是你最好使用S3来存储数据，创建使用s3://URI 来加载数据的RDDs 。 Spark是什么？ 既然设置好了Spark，现在我们讨论下Spark是什么。Spark是个通用的集群计算框架，通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上，提供高效内存计算。如果你熟悉Hadoop，那么你知道分布式计算框架要解决两个问题：如何分发数据和如何分发计算。Hadoop使用HDFS来解决分布式数据问题，MapReduce计算范式提供有效的分布式计算。类似的，Spark拥有多种语言的函数式编程API，提供了除map和reduce之外更多的运算符，这些操作是通过一个称作弹性分布式数据集(resilient distributed datasets, RDDs)的分布式数据框架进行的。 本质上，RDD是种编程抽象，代表可以跨机器进行分割的只读对象集合。RDD可以从一个继承结构（lineage）重建（因此可以容错），通过并行操作访问，可以读写HDFS或S3这样的分布式存储，更重要的是，可以缓存到worker节点的内存中进行立即重用。由于RDD可以被缓存在内存中，Spark对迭代应用特别有效，因为这些应用中，数据是在整个算法运算过程中都可以被重用。大多数机器学习和最优化算法都是迭代的，使得Spark对数据科学来说是个非常有效的工具。另外，由于Spark非常快，可以通过类似Python REPL的命令行提示符交互式访问。 Spark库本身包含很多应用元素，这些元素可以用到大部分大数据应用中，其中包括对大数据进行类似SQL查询的支持，机器学习和图算法，甚至对实时流数据的支持。 核心组件如下： ?Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。 ?Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查 询被转换为Spark操作。对熟悉Hive和HiveQL的人，Spark可以拿来就用。 ?Spark Streaming：允许对实时数据流进行处理和控制。很多实时数据库（如Apache Store）可以处理实时数据。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。 ?MLlib：一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。 这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。之前可选的大数据机器学习库Mahout，将会转到Spark，并在未来实现。 ?GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX 扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作。 由于这些组件满足了很多大数据需求，也满足了很多数据科学任务的算法和计算上的需要，Spark快速流行起来。不仅如此，Spark也提供了使用Scala、Java 和Python编写的API；满足了不同团体的需求，允许更多数据科学家简便地采用Spark作为他们的大数据解决方案。 对Spark编程 编写Spark应用与之前实现在Hadoop上的其他数据流语言类似。代码写入一个惰性求值的驱动程序（driver program）中，通过一个动作（action），驱动代码被分发到集群上，由各个RDD分区上的worker来执行。然后结果会被发送回驱动程序进行聚合或编译。本质上，驱动程序创建一个或多个RDD，调用操作来转换RDD，然后调用动作处理被转换后的RDD。 这些步骤大体如下： 1.定义一个或多个RDD，可以通过获取存储在磁盘上的数据（HDFS， Cassandra，HBase，Local Disk），并行化内存中的某些集合，转换 （transform）一个已存在的RDD，或者，缓存或保存。 2.通过传递一个闭包（函数）给RDD上的每个元素来调用RDD上的操作。Spark 提供了除了Map和Reduce的80多种高级操作。 3.使用结果RDD的动作（action）（如count、collect、save等）。动作 将会启动集群上的计算。 当Spark在一个worker上运行闭包时，闭包中用到的所有变量都会被拷贝到节点上，但是由闭包的局部作用域来维护。Spark提供了两种类型的共享变量，这些变量可以按照限定的方式被所有worker访问。广播变量会被分发给所有worker，但是是只读的。累加器这种变量，worker可以使用关联操作来“加”，通常用作计数器。 Spark应用本质上通过转换和动作来控制RDD。后续文章将会深入讨论，但是理解了这个就足以执行下面的例子了。 Spark的执行 简略描述下Spark的执行。本质上，Spark应用作为独立的进程运行，由驱动程序中的SparkContext协调。这个context将会连接到一些集群管理者（如YARN），这些管理者分配系统资源。集群上的每个worker由执行者（executor）管理，执行者反过来由SparkContext管理。执行者管理计算、存储，还有每台机器上的缓存。 重点要记住的是应用代码由驱动程序发送给执行者，执行者指定context和要运行的任务。执行者与驱动程序通信进行数据分享或者交互。驱动程序是Spark 作业的主要参与者，因此需要与集群处于相同的网络。这与Hadoop代码不同，Hadoop中你可以在任意位置提交作业给JobTracker，JobTracker处理集群上的执行。 与Spark 交互 使用Spark 最简单的方式就是使用交互式命令行提示符。打开PySpark 终端，在命令行中打出pyspark 。 1 2 3 ~$ pyspark [… snip …] >>> PySpark 将会自动使用本地Spark 配置创建一个SparkContext 。你可以通过sc 变量来访问它。我们来创建第一个RDD 。 1 2 3 >>> text = sc.textFile("shakespeare.txt") >>> print text shakespeare.txt MappedRDD[1] at textFile at NativeMethodAccessorImpl.java:-2 textFile 方法将莎士比亚全部作品加载到一个RDD 命名文本。如果查看了RDD ，你就可以看出它是个MappedRDD ，文件路径是相对于当前工作目录的一个相对路径（记得传递磁盘上正确的shakespear.txt 文件路径）。我们转换下这个RDD ，来进行分布式计算的“hello world”：“字数统计”。 1 2 3 4 5 6 7 >>> from operator import add >>> def tokenize(text): ... return text.split() ... >>> words = text.flatMap(tokenize) >>> print words PythonRDD[2] at RDD at PythonRDD.scala:43 我们首先导入了add 操作符，它是个命名函数，可以作为加法的闭包来使用。我们稍后再使用这个函数。首先我们要做的是把文本拆分为单词。我们创建了一个tokenize 函数，参数是文本片段，返回根据空格拆分的单词列表。然后我们通过给flatMap 操作符传递tokenize 闭包对textRDD 进行变换创建了一个 wordsRDD 。你会发现，words 是个PythonRDD ，但是执行本应该立即进行。显然，我们还没有把整个莎士比亚数据集拆分为单词列表。 如果你曾使用MapReduce 做过Hadoop 版的“字数统计”，你应该知道下一步是将每个单词映射到一个键值对，其中键是单词，值是1，然后使用reducer 计算每个键的1总数。 首先，我们map 一下。 1 >>> wc = words.map(lambda x: (x,1)) 2 3 4 5 >>> print wc.toDebugString() (2) PythonRDD[3] at RDD at PythonRDD.scala:43 | shakespeare.txt MappedRDD[1] at textFile at NativeMethodAccessorImpl.java:-2 | shakespeare.txt HadoopRDD[0] at textFile at NativeMethodAccessorImpl.java:-2 我使用了一个匿名函数（用了Python 中的lambda 关键字）而不是命名函数。这行代码将会把lambda 映射到每个单词。因此，每个x 都是一个单词，每个单词都会被匿名闭包转换为元组(word, 1)。为了查看转换关系，我们使用 toDebugString 方法来查看PipelinedRDD 是怎么被转换的。可以使用 reduceByKey 动作进行字数统计，然后把统计结果写到磁盘。 1 2 >>> counts = wc.reduceByKey(add) >>> counts.saveAsTextFile("wc") 一旦我们最终调用了saveAsTextFile 动作，这个分布式作业就开始执行了，在作业“跨集群地”（或者你本机的很多进程）运行时，你应该可以看到很多INFO 语句。如果退出解释器，你可以看到当前工作目录下有个“wc”目录。 1 2 $ ls wc/ _SUCCESS part-00000 part-00001 每个part 文件都代表你本机上的进程计算得到的被保持到磁盘上的最终RDD 。如果对一个part 文件进行head 命令，你应该能看到字数统计元组。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 $ head wc/part-00000 (u'fawn', 14) (u'Fame.', 1) (u'Fame,', 2) (u'kinghenryviii@7731', 1) (u'othello@36737', 1) (u'loveslabourslost@51678', 1) (u'1kinghenryiv@54228', 1) (u'troilusandcressida@83747', 1) (u'fleeces', 1) (u'midsummersnightsdream@71681', 1) 注意这些键没有像Hadoop 一样被排序（因为Hadoop 中Map 和Reduce 任务中有个必要的打乱和排序阶段）。但是，能保证每个单词在所有文件中只出现一次，因为你使用了reduceByKey 操作符。你还可以使用sort 操作符确保在写入到磁盘之前所有的键都被排过序。 编写一个Spark 应用 编写Spark 应用与通过交互式控制台使用Spark 类似。API 是相同的。首先，你需要访问 使用Spark 编写Spark 应用的一个基本模板如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ## Spark Application - execute with spark-submit ## Imports from pyspark import SparkConf, SparkContext ## Module Constants APP_NAME = "My Spark Application" ## Closure Functions ## Main functionality def main(sc): pass if __name__ == "__main__": # Configure Spark conf = SparkConf().setAppName(APP_NAME) conf = conf.setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) # Execute Main functionality main(sc) 这个模板列出了一个Spark 应用所需的东西：导入Python 库，模块常量，用于调试和Spark UI 的可识别的应用名称，还有作为驱动程序运行的一些主要分析方法学。在ifmain 中，我们创建了SparkContext ，使用了配置好的context 执行main 。我们可以简单地导入驱动代码到pyspark 而不用执行。注意这里Spark 配置通过setMaster 方法被硬编码到SparkConf ，一般你应该允许这个值通过命令行来设置，所以你能看到这行做了占位符注释。 使用 1 2 3 4 ## Spark Application - execute with spark-submit ## Imports import csv 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 import matplotlib.pyplot as plt from StringIO import StringIO from datetime import datetime from collections import namedtuple from operator import add, itemgetter from pyspark import SparkConf, SparkContext ## Module Constants APP_NAME = "Flight Delay Analysis" DATE_FMT = "%Y-%m-%d" TIME_FMT = "%H%M" fields = ('date', 'airline', 'flightnum', 'origin', 'dest', 'dep', 'dep_delay', 'arv', 'arv_delay', 'airtime', 'distance') Flight = namedtuple('Flight', fields) ## Closure Functions def parse(row): """ Parses a row and returns a named tuple. """ row[0] = datetime.strptime(row[0], DATE_FMT).date() row[5] = datetime.strptime(row[5], TIME_FMT).time() row[6] = float(row[6]) row[7] = datetime.strptime(row[7], TIME_FMT).time() row[8] = float(row[8]) row[9] = float(row[9]) row[10] = float(row[10]) return Flight(*row[:11]) def split(line): """ Operator function for splitting a line with csv module """ reader = csv.reader(StringIO(line)) return reader.next() def plot(delays): """ Show a bar chart of the total delay per airline """ airlines = [d[0] for d in delays] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 minutes = [d[1] for d in delays] index = list(xrange(len(airlines))) fig, axe = plt.subplots() bars = axe.barh(index, minutes) # Add the total minutes to the right for idx, air, min in zip(index, airlines, minutes): if min > 0: bars[idx].set_color('#d9230f') axe.annotate(" %0.0f min" % min, xy=(min+1, idx+0.5), va='center') else: bars[idx].set_color('#469408') axe.annotate(" %0.0f min" % min, xy=(10, idx+0.5), va='center') # Set the ticks ticks = plt.yticks([idx+ 0.5 for idx in index], airlines) xt = plt.xticks()[0] plt.xticks(xt, [' '] * len(xt)) # minimize chart junk plt.grid(axis = 'x', color ='white', linestyle='-') plt.title('Total Minutes Delayed per Airline') plt.show() ## Main functionality def main(sc): # Load the airlines lookup dictionary airlines = dict(sc.textFile("ontime/airlines.csv").map(split).collect()) # Broadcast the lookup dictionary to the cluster airline_lookup = sc.broadcast(airlines) # Read the CSV Data into an RDD flights = sc.textFile("ontime/flights.csv").map(split).map(parse) # Map the total delay to the airline (joined using the broadcast value) 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 delays = flights.map(lambda f: (airline_lookup.value[f.airline], add(f.dep_delay, f.arv_delay))) # Reduce the total delay for the month to the airline delays = delays.reduceByKey(add).collect() delays = sorted(delays, key=itemgetter(1)) # Provide output from the driver for d in delays: print "%0.0f minutes delayed\t%s" % (d[1], d[0]) # Show a bar chart of the delays plot(delays) if __name__ == "__main__": # Configure Spark conf = SparkConf().setMaster("local[*]") conf = conf.setAppName(APP_NAME) sc = SparkContext(conf=conf) # Execute Main functionality main(sc) 使用 1 ~$ spark-submit app.py 这个Spark 作业使用本机作为master ，并搜索app.py 同目录下的ontime 目录下的2个CSV 文件。最终结果显示，4月的总延误时间（单位分钟），既有早点的（如果你从美国大陆飞往夏威夷或者阿拉斯加），但对大部分大型航空公司都是延误的。注意，我们在app.py 中使用matplotlib 直接将结果可视化出来了： 这段代码做了什么呢？我们特别注意下与Spark最直接相关的main函数。首先，我们加载CSV文件到RDD，然后把split函数映射给它。split函数使用csv模块解析文本的每一行，并返回代表每行的元组。最后，我们将collect动作传给RDD，这个动作把数据以Python列表的形式从RDD传回驱动程序。本例中，airlines.csv是个小型的跳转表（jump table），可以将航空公司代码与全名对应起来。我们将转移表存储为Python字典，然后使用sc.broadcast广播给集群上的每个节点。 接着，main函数加载了数据量更大的flights.csv（[译者注]作者笔误写成fights.csv，此处更正）。拆分CSV行完成之后，我们将parse函数映射给CSV 行，此函数会把日期和时间转成Python的日期和时间，并对浮点数进行合适的类型转换。每行作为一个NamedTuple保存，名为Flight，以便高效简便地使用。 有了Flight对象的RDD，我们映射一个匿名函数，这个函数将RDD转换为一些列的键值对，其中键是航空公司的名字，值是到达和出发的延误时间总和。使用reduceByKey动作和add操作符可以得到每个航空公司的延误时间总和，然后RDD 被传递给驱动程序（数据中航空公司的数目相对较少）。最终延误时间按照升序排列，输出打印到了控制台，并且使用matplotlib进行了可视化。 这个例子稍长，但是希望能演示出集群和驱动程序之间的相互作用（发送数据进行分析，结果取回给驱动程序），以及Python代码在Spark应用中的角色。 结论 尽管算不上一个完整的Spark入门，我们希望你能更好地了解Spark是什么，如何使用进行快速、内存分布式计算。至少，你应该能将Spark运行起来，并开始 在本机或Amazon EC2上探索数据。你应该可以配置好iPython notebook来运行Spark。 Spark不能解决分布式存储问题（通常Spark从HDFS中获取数据），但是它为分布式计算提供了丰富的函数式编程API。这个框架建立在伸缩分布式数据集（RDD）之上。RDD是种编程抽象，代表被分区的对象集合，允许进行分布式操作。RDD有容错能力（可伸缩的部分），更重要的时，可以存储到节点上的worker 内存里进行立即重用。内存存储提供了快速和简单表示的迭代算法，以及实时交互分析。 由于Spark库提供了Python、Scale、Java编写的API，以及内建的机器学习、流数据、图算法、类SQL查询等模块；Spark迅速成为当今最重要的分布式计算框架之一。与YARN结合，Spark提供了增量，而不是替代已存在的Hadoop集群，它将成为未来大数据重要的一部分，为数据科学探索铺设了一条康庄大道。 有用的链接 希望你喜欢这篇博文！写作并不是凭空而来的，以下是一些曾帮助我写作的有用链接；查看这些链接，可能对进一步探索Spark有帮助。注意，有些图书链接是推广链接，意味着如果你点击并购买了这些图书，你将会支持District Data Labs！ 运维必备Python基础入门到精通 视频课程汇总 Python函数中文手册 函数列表 1、取绝对值 abs(x) Return the absolute value of a number. The argument may be a plain or long integer or a floating point number. If the argument is a complex number, its magnitude is returned. 如果你不知道绝对值什么意思，那就要补一下小学数学了！ 基本用法 2 all(iterable) Return True if all elements of the iterable are true (or if the iterable is empty). Equivalent to: 3 any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False. Equivalent to: 4 basestring() This abstract type is the superclass for str and unicode. It cannot be called or instantiated, but it can be used to test whether an object is an instance of str or unicode. isinstance(obj, basestring) is equivalent to isinstance(obj, (str, unicode)). 是字符串和字符编码的超类，是抽象类型。不能被调用或者实例化。可以用来判断实例是否为字符串或者字符编码。 5、二进制转换 bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns an integer. 转换成二进制表达 python入门免费教程分享 通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就能很快上手，而且很快就能做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。你在学习Python？Python入门免费教程分享给你：python全新基础视频教程 https://https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1i5kvG5f python课程教学高手晋级视频h ttps://https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1htJW4KG python高级视频教程https://https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1nvf3NOt 那么，你是否清楚Python工程师在企业里面的定位是什么？主要有四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站； 3、测试运维：做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。 与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理 ( python-libvirt) 进程管理(supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。 4、数据分析：Python有三大神器：numpy，scipy，matplotlib，其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。 了解完Python工程师在企业里面的定位，大家或许还需要找一家培训中心进行学习。 1.权威资深师资阵容，Python业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成； 2.自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的Python开发培训课程体 Python 入门教程1 ---- Python Syntax 1 Python是一个高效的语言，读和写的操作都是很简单的，就像普通的英语一样 2 Python是一个解释执行的语言，我们不需要去编译，我们只要写出代码即可运行 3 Python是一个面向对象的语言，在Python里面一切皆对象 4 Python是一门很有趣的语言 5 变量：一个变量就是一个单词，只有一个单一的值 练习：设置一个变量my_variable，值设置为10 [cpp] #Write your code below! my_variable = 10 3 第三节 1 Python里面有三种数据类型 interage , floats , booleans 2 Python是一个区分大小写的语言 3 练习 1 把变量my_int 值设置为7 2 把变量my_float值设置为1.23 3 把变量my_bool值设置为true [python] #Set the variables to the values listed in the instructions! my_int = 7 my_float = 1.23 my_bool = True 6 Python的变量可以随时进行覆盖 2 练习：my_int的值从7改为3，并打印出my_int [python] #my_int is set to 7 below. What do you think #will happen if we reset it to 3 and print the result? my_int = 7 #Change the value of my_int to 3 on line 8! my_int = 3 #Here's some code that will print my_int to the console: #The print keyword will be covered in detail soon! print my_int 7 Pyhton的声明和英语很像 8 Python里面声明利用空格在分开 3 练习：查看以下代码的错误 [python] def spam(): eggs = 12 return eggs print spam() 9 Python中的空格是指正确的缩进 2 练习：改正上一节中的错误 python入门基础教程必学的11个知识点 Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因。 1、Python适用于哪些应用场景？ 这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程序，但Python 自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。 目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。 也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。 我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等，所以真的是要看真么用，而不是能怎么用。 另外大数据分析Python也是比较适合的，从载入到分析，再到保存结果等，Python有一整套的模块应对。 2、Python能够胜任大数据吗？ Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。 Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。 另外还要看需求是CPU密集型，还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现，IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。 C的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合着来吧，也因此，Python 被称为胶水语言。 3、Python是否可以完全代替Shell？ 完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil 模块等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。 在一个Shell的IDE是个很大的问题，虽然Python的原生IDE不怎么样，但第三方的IDE还是功能十分强大的，虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美，但也是能完全满足Python的开发需求的。 python入门基础教程网盘下载 不知你是否听说，Python是面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，而且它几乎可以完成任何事情。既能创建一个树莓派应用，又能用Python来写桌面程序的脚本，还能通过Python来配置服务器。也许你刚想学Python，也许你观望了很久，但小编觉得这篇python入门基础教程可以帮到 你。 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1o8qNB8Q Python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1slFee2T 对初学者来说，Python是很好的语言。许多新开发人员都在用它，经验丰富的开发人员也并没有放弃它。因为使用Python还有许多可做的事情。 Python是一门通用的语言，被设计得极易读写。此外，由于它被认为是真正通用的、可满足多种开发需求的语言，所以也为程序员提供了各式各样的选择。Python可以被用作系统操作、Web开发、服务器和管理工具、科学建模等。 千锋教育人工智能+Python全栈是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。 千锋Python培训班的讲师，可以说是业界难以超越的讲师天团。尹老师，刘老师，杨老师均是清华大学毕业的高材生，精通多门编程语言，拥有丰富的开发经验，多年IT名企工作经验以及丰富的项目实战经验。 抓紧机会参加千锋教育人工智能+Python全栈课程吧。免费的，真正不花一分钱。千万不要错过！ 千锋教育Python入门教程 有人说，看着Python简单易学，想尝试自学，打算找些入门教程自学Python，不知道哪的视频好。现在，你可来对地方了，接下来附上千锋教育Python入门教程的链接。 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1o8qNB8Q Python 看完视频，建议你了解一下Python可以做什么： 1.网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail 、Youtube、知乎、豆瓣; 2.自动化运维：自动化处理大量的运维任务; 3.数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果; 4.游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中; 5.自动化测试：编写为简单的实现脚本运用在Selenium/lr，可实现自动化; 6.网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站; 7.爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。 千锋教育Python培训课程共23周10大阶段力造Python全栈工程师，直击月薪15000！内容包括3.Python语言基础2.7.3、Python 3.x 进阶与python第三方库、PyQt开发、Linux指令、Linux Shell、Linux python运维自动化、KaliLinux 安全课程、Linux 网站后台-python开发、Python 数据库MySQL Oracle开发、HTML5基础CSS基础。 当然，没说完，还有Java-Script JQuery基础、Python项目爬虫，服务集群，网站后台，微信公众号开发、Python机器学习与数据挖掘，数据分析 第一章快速改造：基础知识 1.2交互式解释器 在IDLE编辑器，在提示符后输入help然后按回车；也可以按下F1获得有关IDLE的帮助信息 1.4数字和表达式 1/2返回0，整除除法；1.0/2返回0.5，用一个或者多个包含小数点的数字参与计算。另外改变除法的执行方式：from_future_import division //可以实现整除，1.0//2.0返回0.0 %取余数；**幂运算； >>> 1/2 >>> 1.0/2 0.5 >>> 1.0//2.0 0.0 >>> 10%3 1 >>> 9**(1/2) 1 >>> 9**(1.0/2) 3.0 >>> 2.75%0.5 0.25 >>> -9%4 3 >>> -3%2 1 >>> -3/2 -2 1.4.1长整数 普通整数不能大于2147483647也不能小于-2147483648，若更大的数，可以使用长整数。长整数结尾有个L，理论上小写也可以，不过为了便于识别，尽可能用大写。 1.4.2十六进制和八进制 0XAF返回175 ，十六进制； 010返回8，八进制 >>> 0xAF 175 >>> 010 8 1.5变量 包含字母、数字和下划线。首字母不能是数字开头。 1.8函数 Pow计算乘方：pow（2,3），2**3均返回8；pow等标准函数称为内建函数。 Abs(-10)求绝对值，返回10；round（1.0/2.0）返回1.0，把浮点数四舍五入为最接近的整数值。 >>> pow(2,3) 8 >>> 2**3 8 >>> abs(-10) 10 >>> round(1.0/2.0) 1.0 教案 课程名称Python Web开发基础教程课程代码 系(部) 教研室(实验室) 授课教师 职称 年月 课程 名称 Python Web开发基础教程总计： 62 学时课程 类别 专业课课程代码 授课教师学分 讲授： 44 学时 实验： 22 学时 其他：学时 授课对象教材 和主要参考资料教材：夏帮贵《Python Web开发基础教程》人民邮电出版社 2019.12 参考资料：[美] Julia Elman（茱莉亚·埃尔曼），[美] Mark Lavin（马克·拉温）著，侯荣涛，吴磊译《轻量级Django》，中国电力出版社,2016.10 课程简介 Python 因其功能强大、简单易学、开发成本低廉，已成为深受广大应用程序开发人员喜爱的程序设计语言之一。Python 被广泛应用到各种领域，从简单的文字处理，到Web 应用和游戏开发，甚至于数据分析、人工智能和航天飞机控制，Python 都能胜任。随着网络的广泛普及，Web 应用开发已成为开发人员的必备技能之一。Python 具备上百种Web 开发框架，使用Web 框架在Python 中开发Web 应用，可以极大地提高开发效率。 Django 是Python 世界中成熟的Web 框架。Django 功能全面，各模块之间紧密结合。由于Django 提供了丰富、完善的文档，因此开发人员可以快速掌握Python Web 开发知识并及时解决学习中遇到的各种问题 《Python Web开发基础教程》课程作为Python Web开发入门教学课程，讲授内容主要包括：开发环境配置、Django 配置、URL 分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django 工具等内容。 本课程是一门实践性非常强的课程，因此在教学过程中应注重理论紧密联系实际和加强实习环节的教学，通过实验要掌握Python Web开发方法技巧。 教学难点重点第 1 章Python Web 开发起步第 2 章Django 配置 第 3 章URL 分发 第 4 章模型和数据库 第 5 章视图 第 6 章模板 第7 章表单 第8 章Django工具 第9 章Python在线题库 Python基础教程视频全集下载 现在大数据，量化分析，科学技术，人工智能，游戏很多方面都用到Python，目前国内Python人才需求量上升非常快，薪资也水涨船高。也有同学考虑找些Python基础教程视频进行学习，请看以下链接： 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1o8qNB8Q Python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html,/s/1slFee2T 以上是千锋Python视频全集，希望对你有帮助。如果你对于千锋Python 培训的内容感兴趣，请继续阅读。 千锋Python培训的主要学习内容包括三大模块，十大部分： 一、Python初级开发工程师 1.python语言基础（可以python基础语法入门和项目实践）； 2.python语言高级（能够利用python进行一般的数据处理和爬虫）； 3.python全栈工程师前端（掌握常用的前端技术）； 4.python全栈工程师后端（学会企业级后端框架Django，并可完成大型网站构建）； 二、Python高级开发工程师 5.python全栈工程师后端高级（目标是掌握两种轻量级和实时后端框架Flask和Tornado，完成两个实际项目）； 6.Linux基础（懂得Linux常用命令和shell开发技术）； 7.Linux运维自动化开发（清楚Linux运维自动化开发原理，并完成相应项目实践）； 三、Python大神级数据分析师 8.python数据分析（学会python数据分析与可视化，了解数据统计和进入数据分析的原理，完成相应项目）； 第一节课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。 也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： ?语法和结构通常比较简单 ?学习和使用通常比较简单 ?通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” ?程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell 窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么>>>print('I love https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html, ' * 5) 可以正常执行， 但>>>print('I love https://www.360docs.net/doc/ea1655649.html, ' + 5) 却报错？ Python入门教程超详细1小时学会Python 为什么使用Python 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windo ws上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cmd="cmd.exe ping "; String ipprefix="192.168.10."; int begin=101; int end=200; Process p=null; for(int i=begin;i reader.close(); p.destroy(); } 这段代码运行得很好,问题是为了运行这段代码,你还需要做一些额外的工作.这些额外的工作包括: 1.编写一个类文件 2.编写一个main方法 3.将之编译成字节代码 4.由于字节代码不能直接运行,你需要再写个小小的bat或者bash脚本来运行. 当然,用C/C++同样能完成这项工作.但C/C++不是跨平台语言.在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和Java实现的区别,但在一些更为复杂的场景,比如要将连通与否的信息记录到网络数据库.由于Linux和Windows的网络接口实现方式不同,你不得不写两个函数的版本.用Java就没有这样的顾虑. 同样的工作用Python实现如下: import subprocess cmd="cmd.exe" begin=101 end=200 while begin Python基础入门教程 你可能已经听说过很多种流行编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言，那么你知道Python是一种怎样的计算机程序设计语言吗？下面应广大读者需求，给大家呈上一篇Python基础入门教程的文章。 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点 ? 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 ? 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 ? 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。 ? 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。 ? 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。 ?7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。 ?8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。 ?9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。 ?10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。 Python基础入门课程 --学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫Python，可能原因是最近人工智能，深度学习炒的比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少，不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程，要么是英文的，要么一开始就讲的比较深，连测试环境都搭建不起了。让人一看就有点畏难放弃了。最后终于发现了唐老师的视频教程，好了，废话不多说，我就把我最近一段时间的学习笔记给大家分享一下。 要想学习Python，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统：64位win7中文版 浏览器：Google Chrome，尽量不要用IE浏览器，测试中可能不能使用。 Python：Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe Python可以自行通过Baidu自行搜索下载安装即可。 二、Python安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更改安装路径到D盘，因为占用空间比较大。我就是安装到D盘。安装完成后你就可以在开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter Notebook。本次教程所有脚本全部在该notebook中运行和测试。 三、入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图，那么恭喜你，你已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、打开Jupyter notebook。 路径：开始菜单-所有程序- Anaconda3找到Jupyter Notebook单击打开， 界面如下。如能打开Dos窗口，不能出现下面的截图，请尝试安装Google Chrome，并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New，从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图： Python快速入门教程，十分钟让你入门Python 怎么入门Python? 怎么深化学习？怎么能够在Python学习中更加容易上手？下面咱们就来解析一下Python学习的步骤和法门，给我十分钟，教你快速入门。 根底语法 首先找一份通俗易懂，同时言简意赅的入门教程，迅速了解Python的根底语法。 通俗易懂极好了解，可是为何要言简意赅呢？内容详实翔实不好么？详实翔实本没有错，可是不太合适初学者。学习语法是一个对比单调的进程，假如这个进程太长或许细节太多，很简略造成初学者的畏难心思，致使无法坚持下去。而且关于没有接触过的概念，假如学习以后没有在实践中领会这些概念的用处，也很简略忘掉。所以倒不如一开始只学习非常主要的、必不可少的中心概念，把握言语的整体概略，细节比及日后实践中再逐步学习。 学习构造 刚学习完根底语法，直接学习构造会不会太马上，太突兀了？不会，而且这么做很有必要。 关于刚入门的人，最主要的是培育Ta的学习爱好和决心。学有所用，而且学得会，学习者才干坚持下去。可是关于一个初学者来说，用根底常识、根底工具来写出一个“能用”的东西，实在是太难了！而运用构造，能让你用不多的代码迅速构建出一个可用的功用，这关于爱好的培育至关主要。 有的人可能会忧虑，自个的根底常识都那么薄弱，怎么能学好构造呢？本来这个忧虑却是不用，大多数大型的构造都把功用封装得很完好，界说了一套在自个的构造下干事的“规矩”，学习构造更多的是学习这些“规矩”，入门倒不需要很深的理论根底。 教师教导 构造能够处理爱好的疑问，教师教导能够处理决心和功率的疑问。 人的大脑是软弱的，遇到一个疑问对比难，大脑会试着处理；遇到两个疑问对比难，大脑会先试着逃避，镇定后再测验处理；假如连续遇到三个无法处理的疑问，大脑基本上会挑选抛弃。而教师的效果即是让你的大脑每次只需要面临一个疑问。遇到疑问，自个试着处理，还是搞不定，问教师，教师教你处理。这么你的大脑就不会一连遇到几个疑问，最终挑选抛弃了。 同时，有教师为你保驾护航也会让你的学习进展大幅进步。编程中遇到疑问不会处理再多见不过了，没有人能够在不遇到疑问的情况下学会编程。而教师的效果是确保你遇到疑问一天以内能够得到处理，而不是在一个疑问上卡一周。一般来说，有教师教导的学习比没有教师教导的学习进展要快一倍。 Python 基础入门课程 -- 学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫 Python ，可能原因是最近人工智能， 深度学习炒的 比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少， 不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程， 要么是英文的， 要么一开始就讲 的比较深， 连测试环境都搭建不起了。 让人一看就有点畏难放弃了。 最后终于发 现了唐老师的视频教程， 好了，废话不多说， 我就把我最近一段时间的学习笔记 给大家分享一下。 要想学习 Python ，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统： 64 位 win7 中文版 浏览器：Google Chrome,尽量不要用IE 浏览器，测试中可能不能使用。 Python ： Anaconda3- Python 可以自行通过 Baidu 自行搜索下载安装即可。 二、 Python 安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更 改安装路径到 D 盘，因为占用空间比较大。我就是安装到 D 盘。安装完成后你就可以在开始菜 单- 所有程序 -Anaconda3 找到 Jupyter Notebook 。本次教程所有脚本全部在该 notebook 中运行和测试。 三、 入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图， 已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、 打开 Jupyter notebook 。 路径：开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter 界面如下。如能打开 Dos 窗口，不能出现下面的截图， Chrome 并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New 从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图： 好了，终于可以看到 Python 的一些真面目了，下面我们就和他来一个亲 民接触吧。还是从最经典的“ Hello Word!”入手，让我们看看如何通过 Python 输出“Hello Word ”。在代码输入处输入以下代码：print ( “Hello, Word!” ) 然后按 Control+enter 键运行即可看到屏幕上输出 Hello Word ! 是不是有点成就感了。好，我们继续。 2、 变量 python 是一种动态类型语言，在赋值的执行中可以绑定不同类型的值， 这个过程叫做 变量赋值操作 ，赋值同时确定了变量类型。 在 python 中变量定义方法很简单： a = 3 这个操作过程就是赋值，意思把整型数字5赋值给了变量a ,用等号来连 接变量名和值。之后就可以在表达式中使用这个新变量了 A * 5 的结果就是 15，如下图所示。 Say_Hello = “你好，很高兴见到你”这个赋值语句就把“你好，很高 兴见到你”赋值给 Say_hello 变量，并且定义了 SayHello 的变量类型为 那么恭喜你，你 Notebook 单击打开， 请尝试安装 Google python基础教程：推荐几本Python入门书籍，初学者必看! 小编精选了6本高质量的Python书籍。里面涵盖各种各样的书籍，其中包含适 用于初学者，中级和高级程序员的，也有针对特别领域的，例如，着重于编写Python 游戏的，在Python界口碑极好的...... 下面来看看书单。 Python核心编程第三版(中文版) python核心编程第三版中文版PDF，python进阶教程，包含正则，网络编程，数据库编程，GUI，Django，爬虫，云计算假设等内容，实乃居家旅行，疯狂写码， 必备良书! Python是一种不复杂但很健全的编程语言。它不光具备传统编译型程序设计语言强大的功能和复杂性，还在某种程度上具备比较简单的脚本和解释型程序设计语言的 易用性。该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪 些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、 执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。, 所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。 Python学习手册第4版(中文版) Google和YouTube由于PythonF的高可适应性、易于维护以及适合于快速开 发而采用它。《Python学习手册(第4版)》将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。《Python学习手册(第4版)》根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 《Python学习手册(第4版)》每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解， 并且配有章首习题，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。书中配有大量注释 的示例以及图表，它们都将帮助你轻松地学习Python3.0。 《Python学习手册(第4版)》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和 字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用 函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具， 用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高 级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。 Python算法教程 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 Python学习路线图 一、Python学习的四个阶段 ?第一阶段 该阶段首先通过介绍不同领域的三种操作系统，操作系统的发展简史以及Linux系统的文件目录结构让大家对Linux系统有一个简单的认识，同时知道为什么要学习Linux命令。然后我们会正式学习Linux命令 1. 文件和目录命令：ls，cd，touch，mkdir，rm 2. 拷贝和移动命令：tree，cp，mv 3. 文件内容命令：cat，more，grep 4. 远程管理命令：ifconfig，ping，SSH的工作方式简介以及ssh命令 5. 用户权限及用户管理命令：chmod，chgrp，useradd，passwd，userdel 6. 软件安装及压缩命令：apt简介及命令，tar，gzip压缩命令，bzip2压缩命令 7. vim的基本使用 ?第二阶段 该阶段我们正式进入Python这门语言的学习，首先通过了解Python语言的起源，Python语言的设计目标，Python语言的设计哲学，Python语言的优缺点和面向对象的基本概念，以及Python语言的执行方式，还有Python集成开发环境PyCharm的使用为我们接下来的学习做铺垫。 然后我们会学习int，string，float三种简单的变量类型，变量间的计算，变量的输入输出，if判断语句，while循环语句，for循环语句，break和continue 的使用，函数的基本使用，模块的使用，列表，元组，字典三种高级变量，字符串的常用操作。 接下来我们会通过一个名片管理系统的案例，把这一阶段的知识进行一个串联。在学习名片管理系统时，首先我们会学习怎么去搭建这一系统的框架，然后我们会分别实现新增名片，显示全部名片，查询名片，删除名片，修改名片这些功能。 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping 通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cmd="cmd.exe ping "; String ipprefix="192.168.10.";int begin=101;int end=200; Process p=null;for(int i=begin;i 创作编号：BG7531400019813488897SX 创作者：别如克* Python入门教程超详细1小时学会Python 为什么使用Python 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip 范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cmd="cmd.exe ping "; String ipprefix="192.168.10."; int begin=101; int end=200; Process p=null; for(int i=begin;i nputStream())); while((line = reader.readLine()) != null) { //Handling line , may logs it. } reader.close(); p.destroy(); } 这段代码运行得很好,问题是为了运行这段代码,你还需要做一些额外的工作.这些额外的工作包括: 1.编写一个类文件 2.编写一个main方法 3.将之编译成字节代码 4.由于字节代码不能直接运行,你需要再写个小小的bat或者bash脚本来运行. 当然,用C/C++同样能完成这项工作.但C/C++不是跨平台语言.在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和Java实现的区别,但在一些更为复杂的场景,比如要将连通与否的信息记录到网络数据库.由于Linux和Windows的网络接口实现方式不同,你不得不写两个函数的版本.用Java就没有这样的顾虑. 同样的工作用Python实现如下: import subprocess cmd="cmd.exe" begin=101 end=200 while begin运维必备Python基础入门到精通
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