python运动数据分析

python运动数据分析（精选10篇）

python运动数据分析 篇1

2009-07-07打印出python 当前全局变量和入口参数的所有属性

2014-01-01Python生成随机数的方法

2008-10-10新手该如何学python怎么学好python？

2010-12-12让python json encode datetime类型

2013-02-02python 从远程服务器下载东西的代码

2014-06-06python和C语言混合编程实例

2013-03-03python中关于日期时间处理的问答集锦

2013-03-03python dict remove数组删除(del,pop)

2014-06-06wxPython中文教程入门实例

2014-02-02使用python在校内发人人网状态(人人网看状态)

python运动数据分析 篇2

1.1 概述

Python是一种面向对象的解释性语言,可以运行在多种操作系统上。Python具有清晰的结构、简洁的语法以及强大的功能。Python可以完成从文本处理到网络通信等各种功能。其自身已经提供了大量的模块来实现各种功能,还可以使用C/C++来扩展Python。

1.2 安装Python

在https://www.python.org/下载对应的系统版本,目前Python有两个发行版本,分别是Python 2.x和Python 3.x,程序基于Python2.7版。

2 SQLite

2.1 概述

SQLite是一款轻型的、开源的、嵌入式的关系型数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它是一个零配置的数据库,不需要在系统中进行配置。SQLite作为一款开源数据库,被各大软件公司广泛使用,如火狐、iPhone、iPad和Android等。

下面总结下它的优点:

(1) SQLite不需要DBA,易于配置和管理。

(2) SQLite可以运行在Windows、Linux、Mac OS X上,还可以运行在许多嵌入式平台,如Android、VxWorks和Windows CE。一个完整的SQLite数据库是存储在一个单一的跨平台的磁盘文件。另外SQLite数据库在其所支持的操作系统上都是兼容的二进制,便于移植。

(3)SQLite数据库为单一文件,数据库中的所有信息都包含在一个文件内,是轻量级的,所有的文件小于500KB。

(4)SQLite事务是完全兼容ACID的,允许从多个进程或线程安全访问。

(5)SQLite支持SQL92(SQL2)标准的大多数查询语言的功能。

(6)为多种编程语言提供了接口,如C/C++Java,PHP,Python,Perl。

(7)SQLite是开源的,所有代码无需授权即可使用,任何形式使用SQLite代码都没有法律方面的限制,可以将代码用于任何商业或者非商业目的,不需要支付费用。

2.2 安装SQLite

SQLite官网(http://www.sqlite.org)提供了预编译好的二进制的SQLite,也提供源代码。支持多种操作系统,如Linux,Mac OS X,Windows,Windows Phone 8等等。使用的是Windows平台下的SQLite,版本为3.8.10.2。

3操作SQlite数据库

编写Python源码access2SQLite.py

4 结语

总结了Python操作SQLite数据库的基本方法,由于Python和SQLite都是跨平台的,很方便就可以移植,另外两者都是自由软件,可以免费试用,方便学习,方便中小企业开发使用。

参考文献

python运动数据分析 篇3

作者：Sephiroth 字体：[增加 减小] 类型：转载

import cx_Oracle dns_tns=cx_Oracle.makedsn(”192.168.0.288“,1521,”skynet“) print dns_tns con = cx_Oracle.connect(‘alibaba‘, ‘zhimakamen‘, dns_tns) cur=con.cursor() for index,line in enumerate(file(”f2.csv“)): sql=”“”insert into iq_data_B011F8286A1B2000A (field1,field2,field3,field4) values (“”“ for fields in (line.split(”,“)): sql=sql+”‘“+fields+”‘,“ cur.execute(sql[:-1]+”)") con.commit() con.close()

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助，

python运动数据分析 篇4

这篇文章主要介绍了Python实现数据库编程方法,较为详细的总结了Python数据库编程涉及的各种常用技巧与相关组件,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现数据库编程方法，分享给大家供大家参考。具体分析如下：

用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结.

方法一:使用DAO (Data Access Objects)

这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧……

找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择‘Microsoft DAO 3.6 Object Library‘(或者是你所有的版本).

现在实现对数据的访问:

#实例化数据库引擎import win32com.clientengine = win32com.client.Dispatch(“DAO.DBEngine.35”)#实例化数据库对象,建立对数据库的连接db = engine.OpenDatabase(r“c:/temp/mydb.mdb”)

现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 ‘customers‘. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法:

rs = db.OpenRecordset(“customers”)#可以采用SQL语言对数据集进行操纵rs = db.OpenRecordset(“select * from customers where state = ‘OH‘”)

你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样:

db.Execute(“delete * from customers where balancetype = ‘overdue‘ and name = ‘bill‘”)#注意,删除的数据不能复原了J

EOF 等属性也是可以访问的, 因此你能写这样的语句:

while not rs.EOF: print rs.Fields(“State”).Value rs.MoveNext()

我最开始采用这个方法,感觉不错.

方法二:使用Python DB API,Python ODBC modules(you can use ODBC API directly, but maybe it is difficult for most beginner.)

为了在Python里面也能有通用的数据库接口,DB-SIG为我们提供了Python数据库.(欲知详情,访问DB-SIG的网站,www.python.org/sigs/db-sig/).  Mark

Hammond的win32扩展PythonWin里面包含了这些API的一个应用-odbc.pyd. 这个数据库API仅仅开放了一些有限的ODBC函数的功能(那不是它的目的),但是它使用起来很简单,而且在win32里面是免费的.

安装odbc.pyd的步骤如下:

1. 安装python软件包:

www.python.org/download/

2. 安装Mark Hammond的最新版本的python win32扩展 - PythonWin:

starship.python.net/crew/mhammond/

3. 安装必要的ODBC驱动程序,用ODBC管理器为你的数据库配置数据源等参数

你的应用程序将需要事先导入两个模块:

dbi.dll  - 支持各种各样的SQL数据类型,例如:日期-dates

odbc.pyd C 编译产生的ODBC接口

下面有一个例子:

import dbi, odbc # 导入ODBC模块import time# 标准时间模块dbc = odbc.odbc( # 打开一个数据库连接 ‘sample/monty/spam‘ # ‘数据源/用户名/密码‘ )crsr = dbc.cursor() # 产生一个cursorcrsr.execute( # 执行SQL语言 “”“ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name ”“”)print ‘Column descriptions:‘ # 显示行描述for col in crsr.description: print ‘ ‘, colresult = crsr.fetchall() # 一次取出所有的结果print ‘/nFirst result row:/n ‘, result[0] # 显示结果的第一行print ‘/nDate conversions:‘ # 看看dbiDate对象如何?date = result[0][-1]fmt = ‘ %-25s%-20s‘print fmt % (‘standard string:‘, str(date))print fmt % (‘seconds since epoch:‘, float(date))timeTuple = time.localtime(date)print fmt % (‘time tuple:‘, timeTuple)print fmt % (‘user defined:‘, time.strftime(‘%d %B %Y‘, timeTuple))

下面是结果:

输出(output)

Column descriptions: (‘country_id‘, ‘NUMBER‘, 12, 10, 10, 0, 0) (‘name‘, ‘STRING‘, 45, 45, 0, 0, 0) (‘insert_change_date‘, ‘DATE‘, 19, 19, 0, 0, 1)First result row: (24L, ‘ARGENTINA‘, )Date conversions: standard string: Fri Dec 19 01:51:53 seconds since epoch: 882517913.0 time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0) user defined: 19 December 1997

大家也可以去www.python.org/windows/win32/odbc.html看看,那儿有两个Hirendra Hindocha写的例子,还不错.

注意, 这个例子中,结果值被转化为Python对象了.时间被转化为一个dbiDate对象.这里会有一点限制,因为dbiDate只能表示UNIX时间(1 Jan 1970 00:00:00 GMT)之后的时间.如果你想获得一个更早的时间,可能会出现乱码甚至引起系统崩溃.*_*

方法三: 使用 calldll模块

(Using this module, you can use ODBC API directly. But now the python version is 2.1, and I don‘t know if other version is compatible with it. 老巫:-)

Sam Rushing的calldll模块可以让Python调用任何动态连接库里面的任何函数,厉害吧?哈.其实,你能够通过直接调用odbc32.dll里面的函数操作ODBC.Sam提供了一个包装模块odbc.py,就是来做这个事情的.也有代码来管理数据源,安装ODBC,实现和维护数据库引擎 (Microsoft Access).在那些演示和例子代码中,还有一些让人侧目的好东东,比如cbdemo.py,有一个信息循环和窗口过程的Python函数!

[你可以到Sam‘s Python Software去找到calldll的相关连接,那儿还有其他好多有趣的东西]

下面是安装CALLDLL包的步骤:

1. 安装PYTHON软件包(到现在为止最多支持2.1版本)

2. 下载calldll--05-20.zip:

ftp://squirl.nightmare.com/pub/python/python-ext/calldll-2001-05-20.zip

3. 在LIB路径下面创建一个新路径比如说:

c:/Program Files/Python/lib/caldll/

4. 在原目录下解压calldll.zip

5. 移动calldll/lib/中所有的文件到上面一个父目录(calldll)里面,删除子目录(lib)

6. 在CALL目录里面生成一个file __init__.py文件,象这样:

# File to allow this directory to be treated as a python 1.5

package.

7. 编辑calldll/odbc.py:

在“get_info_word”和“get_info_long”里面,改变“calldll.membuf”为“windll.membuf”

下面是一个怎么使用calldll的例子:

from calldll import dbcdbc = odbc.environment().connection() # create connectiondbc.connect(‘sample‘, ‘monty‘, ‘spam‘) # connect to db# alternatively, use full connect string:# dbc.driver_connect(‘DSN=sample;UID=monty;PWD=spam‘)print ‘DBMS: %s %s/n‘ % ( # show DB information dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_NAME), dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_VER) )result = dbc.query( # execute query & return results “”“ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name ”“” )print ‘Column descriptions:‘ # show column descriptionsfor col in result[0]: print ‘ ‘, colprint ‘/nFirst result row:/n ‘, result[1] # show first result row

output(输出)

DBMS: Oracle 07.30.0000Column descriptions: (‘COUNTRY_ID‘, 3, 10, 0, 0) (‘NAME‘, 12, 45, 0, 0) (‘INSERT_CHANGE_DATE‘, 11, 19, 0, 1)First result row: [‘24‘, ‘ARGENTINA‘, ‘1997-12-19 01:51:53‘]

方法四: 使用ActiveX Data Object(ADO)

现在给出一个通过Microsoft‘s ActiveX Data Objects (ADO)来连接MS Access 数据库的实例.使用ADO有以下几个好处: 首先,与DAO相比,它能更快地连接数据库;其次,对于其他各种数据库(SQL Server, Oracle, MySQL, etc.)来说,ADO都是非常有效而方便的;再有,它能用于XML和文本文件和几乎其他所有数据,因此微软也将支持它比DAO久一些.

第一件事是运行makepy.尽管这不是必须的,但是它对于提高速度有帮助的.而且在PYTHONWIN里面运行它非常简单: 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择‘Microsoft ActiveX Data Objects 2.5 Library ‘(或者是你所有的版本).

然后你需要一个数据源名Data Source Name [DSN] 和一个连接对象. [我比较喜欢使用DSN-Less 连接字符串 (与系统数据源名相比,它更能提高性能且优化代码)]

就MS Access来说,你只需要复制下面的DSN即可.对于其他数据库,或者象密码设置这些高级的功能来说,你需要去 [Control Panel控制面板 | 管理工具Administrative Tools | 数据源Data Sources (ODBC)]. 在那里,你可以设置一个系统数据源DSN. 你能够用它作为一个系统数据源名,或者复制它到一个字符串里面,来产生一个DSN-Less 的连接字符串. 你可以在网上搜索DSN-Less 连接字符串的相关资料. 好了,这里有一些不同数据库的DSN-Less连接字符串的例子:SQL Server, Access, FoxPro, Oracle , Oracle, Access, SQL Server, 最后是 MySQL.

>>>import win32com.client>>>conn = win32com.client.Dispatch(r‘ADODB.Connection‘)>>>DSN = ‘PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;‘>>>conn.Open(DSN)

经过上面的设置之后,就可以直接连接数据库了:

首要的任务是打开一个数据集/数据表

>>>rs = win32com.client.Dispatch(r‘ADODB.Recordset‘)>>>rs_name = ‘MyRecordset‘>>>rs.Open(‘[‘ + rs_name + ‘]‘, conn, 1, 3)

[1和3是常数.代表adOpenKeyset 和adLockOptimistic.我用它作为默认值,如果你的情况不同的话,或许你应该改变一下.进一步的话题请参考ADO相关材料.]

打开数据表后,你可以检查域名和字段名等等

>>>flds_dict = {}>>>for x in range(rs.Fields.Count):... flds_dict[x] = rs.Fields.Item(x).Name

字段类型和长度被这样返回A :

>>>print rs.Fields.Item(1).Type202 # 202 is a text field>>>print rs.Fields.Item(1).DefinedSize50 # 50 Characters

现在开始对数据集进行操作.可以使用SQL语句INSERT INTO或者AddNew() 和Update()

>>>rs.AddNew()>>>rs.Fields.Item(1).Value = ‘data‘>>>rs.Update()

这些值也能够被返回:

>>>x = rs.Fields.Item(1).Value>>>print x‘data‘

因此如果你想增加一条新的记录,不必查看数据库就知道什么number 和AutoNumber 字段已经产生了

>>>rs.AddNew()>>>x = rs.Fields.Item(‘Auto_Number_Field_Name‘).Value # x contains the AutoNumber>>>rs.Fields.Item(‘Field_Name‘).Value = ‘data‘>>>rs.Update()

使用ADO,你也能得到数据库里面所有表名的列表:

>>>Cat = win32com.client.Dispatch(r‘ADOX.Catalog‘)>>>oCat.ActiveConnection = conn>>>Tab = oCat.Tables>>>for x in oTab:... if x.Type == ‘TABLE‘:... print x.Name

关闭连接. 注意这里C是大写,然而关闭文件连接是小写的c.

>>>conn.Close()

前面提到,可以使用SQL语句来插入或者更新数据,这时我们直接使用一个连接对象.

>>>conn = win32com.client.Dispatch(r‘ADODB.Connection‘)>>>DSN = ‘PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;‘>>>sql_statement = “INSERT INTO [Table_Name]([Field_1], [Field_2]) VALUES (‘data1‘, ‘data2‘)”>>>conn.Open(DSN)>>>conn.Execute(sql_statement)>>>conn.Close()

最后一个例子经常被看作是ADO的难点.一般说来,想要知道一个表的RecordCount 的话,必须象这样一个一个地计算他们 :

>>># See example 3 above for the set-up to this>>>rs.MoveFirst()>>>count = 0>>>while 1:... if rs.EOF:... break... else:... count = count + 1... rs.MoveNext()

如果你也象上面那样些程序的话,非常底效不说,如果数据集是空的话,移动第一个记录的操作会产生一个错误.ADO提供了一个方法来纠正它.在打开数据集之前,设置CursorLocation 为3. 打开数据集之后,就可以知道recordcount了.

>>>rs.Cursorlocation = 3 # don‘t use parenthesis here>>>rs.Open(‘SELECT * FROM [Table_Name]‘, conn) # be sure conn is open>>>rs.RecordCount # no parenthesis here either186

[再:3是常数]

这些只用到ADO的皮毛功夫,但对于从PYTHON来连接数据库,它还是应该有帮助的.

想更进一步学习的话,建议深入对象模型.下面是一些连接:

msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/ado270/htm/mdmscadoobjmod.asp

www.activeserverpages.ru/ADO/dadidx01_1.htm

(单步执行还可以，为何写为script就不行？老巫疑惑)

方法五:使用 mxODBC模块(在Windows和Unix下面都可以用,但是是商业化软件,要掏钱的.)下面是相关连接:

thor.prohosting.com/~pboddie/Python/mxODBC.html

www.egenix.com/files/python/mxODBC.html

方法六: 对具体的数据库使用特定的PYTHON模块

MySQL数据库à MySQLdb模块,下载地址为:

sourceforge.net/projects/mysql-python

PostgresSQL数据库àpsycopg模块

PostgresSQL的主页为: www.postgresql.org

Python/PostgresSQL模块下载地址: initd.org/software/psycopg

Oracle数据库àDCOracle模块下载地址: www.zope.org/Products/DCOracle

àcx_oracle模块下载地址: freshmeat.net/projects/cx_oracle/?topic_id=809%2C66

python运动数据分析 篇5

这篇文章主要介绍了python中threading超线程用法,实例分析了Python中threading模块的相关使用技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了python中threading超线程用法，分享给大家供大家参考。具体分析如下：

threading基于Java的线程模型设计。锁（Lock）和条件变量（Condition）在Java中是对象的基本行为（每一个对象都自带了锁和条件变量），而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集；没有优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。

threading 模块提供的常用方法：

threading.currentThread: 返回当前的线程变量。

threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。

threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

threading模块提供的类：

Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.

Thread是线程类，与Java类似，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：

# encoding: UTF-8import threading# 方法1：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法def func(): print ‘func() passed to Thread‘t = threading.Thread(target=func)t.start()# 方法2：从Thread继承，并重写run()class MyThread(threading.Thread): def run(self): print ‘MyThread extended from Thread‘t = MyThread()t.start()

构造方法：

Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；

target: 要执行的方法；

name: 线程名；

args/kwargs: 要传入方法的参数，

实例方法：

isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。

get/setName(name): 获取/设置线程名。

is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时，程序将终止。

start(): 启动线程。

join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout（可选参数）。

一个使用join()的例子：

# encoding: UTF-8import threadingimport timedef context(tJoin): print ‘in threadContext.‘ tJoin.start() # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。 tJoin.join() # tJoin终止后继续执行。 print ‘out threadContext.‘def join(): print ‘in threadJoin.‘ time.sleep(1) print ‘out threadJoin.‘tJoin = threading.Thread(target=join)tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))tContext.start()

运行结果：

in threadContext.

in threadJoin.

out threadJoin.

out threadContext.

python运动数据分析 篇6

关键词：python,流水记录文件,分析工具,ATM

银行自助设备为用户的银行交易提供更多的方便, 可以24 h为用户提供服务。目前随着银行卡发行量的增多, 银行自助取款设备的使用频率在逐步提高。但因自助取款设备无人值守的特点, 设备的运行状况便成了一个非常重要的关注点。目前除了实时的监控系统之外, 流水记录文件的分析便是机器运行状况的主要参考内容。从机器流水记录中可以分析机器的运行状况、各周期交易量、正常及异常的交易明细等。大多自助设备的交易量很大, 每日可达几百笔业务, 这样, 多台机器经过几个周期运行之后的数据量很大, 这无疑给设备的故障分析工作带来了很大的难度。因此, 专为流水记录文件写一个分析软件便显得非常迫切。基于该背景, 介绍如何使用Python语言开发分析流水记录文件工具的过程。

1 Python语言介绍

Python是免费的解释性语言[1], 具有面向对象的特性, 可以运行在多种操作系统之上, 它继承了传统编译语言的强大性和通用性, 同时也借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。Python具有清晰的结构、简洁的语法以及强大的功能, 可以完成从文本处理到网络通信等各种工作, 并且其自身已经提供了大量的模块来实现各种功能, 除此以外还可以使用C/C++来扩展, 甚至还可以将其嵌入到其他语言中。

Python语言特点[2]:

(1) 自由软件:遵循GPL协议, 不需要支持任何费用, 也不用担心版权问题, 可阅读其源代码。

(2) 跨平台:Python最初是在MAC操作系统下实现的, 有很强的移植性, 可运行在多种流水行操作系统之上, 如Linux, Windows, MAC等。

(3) 功能强大:可以使用在多个领域, 如系统编程, 帮助用户完成繁琐的日常工作;科学计算, 它简洁的语法可以像使用计算器一样来完成科学计算;快速原型, 它省去了编译调试的过程, 可以快速地实现系统原形;Web编程, 使用它可以编写CGI, 而现在流行的Web框架也可以使用Python实现。

(4) 可扩展:通过使用C/C++可以对Python进行扩展;Python也可以嵌入到C/C++编写的程序之中。在某些情况下, 它可以作为动态链接库的替代品在C/C++中使用。

(5) 易学易用:语法简单;使用变量时无需事先声明;使用Python不必关心内在的使用, 它会自动地分配、回收内存;Python提供了强大的内置对象和方法, 如本文使用的open () 方法;使用Python可以减少其他编程语言的复杂性, 例如在C语言中使用数十行代码实现的排序, 而在Python中, 可以使用列表的排序函数轻易完成。

2 流水记录文件特性

流水记录文件是记录机器运行状态的log文件, 包含机器运行时的各种硬件状态、网络状态、用户操作记录、管理员操作记录等内容, 是分析机器运行状况具的重要依据之一。

(1) 文件类型:

以日期命名的纯文本格式文件。

(2) 文件内容:

交易时机器状态及相关交易信息;操作员对机器的操作记录;待机时机器当前状态;网络链接状态;机器重启时的相关信息等。

(3) 文件关键字:

插卡日期、卡号、交易类别、交易金额、交易成功标志、交易失败标志、失败原因、网络故障等。

(4) 文件位置:

位于ATM机器硬盘内, 部分文件同步于银行后台主机。

3 基于Python语言开发的分析流水记录文件工具

3.1 开发原理

通过Python语言的内置函数open () 来打开流水文件[3], 返回一个文件对象, 然后用for循环遍历这个流水文件对象, 通过字符串匹配的方式来查找主要关键字并保存相关信息, 然后计算生成所需要的各种字符串信息或列表供分析使用。

3.2 环境介绍

开发语言:Python 2.5.4

界面框架:wxPython 2.8-win32-unicode-2.8.10.1-py25;

运行环境:所有 Unix 衍生系统 (Linux, MacOS X, Solaris, FreeBSD等) , Win32家族 (Windows NT, 2000, XP 等) , 早期平台:MacOS 8/9, Windows 3.x, DOS, OS/2, AIX[4]。

3.3 程序实现

该程序采用面向对象的编程方法来对各个模块的功能进行实现, JrnAnalyse.pyw 来初始化程序, 并调用mainframe模块进行程序界面显示, 在mainframe模块中调用jrn模块进行流水文件分析, jrn模块返回分析结果给mainframe模块进行显示或是存盘。程序框图如图1所示。

3.3.1 Python实现处理文件

文件也可以看作是Python中的数据类型。当使用Python的内置函数open打开一个文件时, 返回一个文件对象。其原型如下所示[5]:

open (filename, mode, bufsize)

其参数含义如下:

filename:要打开的文件名。

mode:可选参数, 文件打开模式。

bufsize:可选参数, 缓冲区大小。

其中mode可以是″r″表示读方式打开文件;″w″表示以写方式打开文件;″b″表示以二进制方式打开文件。

open () 成功执行并返回一个文件对象之后, 所有对该文件的后续操作都将通过这个“句柄”进行。文件方法可以分为四类:输入, 输出, 文件内移动, 以及杂项操作。以下介绍要用到的几个最基本的方法:

file.write () :向文件中写入字符串, 使用此方法来保存成功交易明细或疑问帐信息[6]。

file.close () :关闭打开的文件

对所打开的文件对象进行遍历来查找所需要的信息, 是进行流水记录分析的重要过程, 示例如下:

file=open (″filename″, ″rU″)

#U参数可解决文件结束符不统一的问题, 如会替换为, 这样在用for循环的时候就统一了行结束标志。

for line in file: #使用for循环对文件对象file进行遍历, line为filename中的每一行数据。

print line #此例为打印line数据到屏幕

3.3.2 wxPython实现GUI界面显示

wxPython是跨平台工具库wxWidgets的封装。wxWidgets库是由C++编写的, 它类似于Windows的MFC[7]。wxWidgets提供了对多种操作系统的支持。由于它良好的可移植性, wxPython也具备了跨平台的能力。在Python中使用wxPython可以编写具有跨平台能力的GUI脚本。

这里介绍能够显示图形界面的几个主要步骤:

开头指定使用utf-8字符编码, 可显示中文字符串。首先导入wx模块, 即wxPython。然后继承wx模块中的App类创建了一个MyApp类[8]。在Myapp类中重载了OnInit方法。OnInit方法是窗口初始化的一部分, 在该方法中创建了一个窗口框架, 并显示该窗口。一般来讲, OnInit方法最后应返回True。最后两行, 将MyApp类实例化成app对象, 然后调用其MainLoop方法进入消息循环。

3.3.3 程序结构

(1) 程序启动文件:JrnAnalyse.pyw

(2) 界面显示模块:mainframe.py

在该模块中定义了各种显示组件、界面组件操作方法;各方法列表如下:

上左:疑问交易明细上右:疑问交易概览下左:各周期交易汇总下右:硬件关键信息

4 结 语

本文所述的基于Python语言的流水分析工具在分析自助设备运行状况中得到了很好的应用, 大大减少了设备维护者的工作量。在一个交易周期还未结束时, 就可提前发现已经出现的疑问帐务, 对于由于网络问题而导致服务器记录缺失现象有很大帮助, 同时也提高了对客户的服务水平。基于此方法, 还可以用Python语言编写分析工具来分析其他领域的记录文件。

参考文献

[1]Mark Lutz.Learning Python[M].3版.南京:东南大学出版社, 2008.

[2][美]Wesley J Chun.Python核心编程[M].2版.宋吉广, 译.北京:人民邮电出版社, 2007.

[3]孙广磊.征服Python——语言基础与典型应用[M].北京:人民邮电出版社, 2007.

[4]NOEL RAPPIN.wxPython in Action[M].Manning Publi-cations Co., 2006.

[5]Alex Martelli.Python in a Nutshell[M].2nd Edition.O′Reilly, 2006.

[6]Magnus Lie Hetland.Beginning Python From Novice to Pro-fessional[M].Second Edition.2008.

[7]Tarek Ziad.éExpert Python Programming[M].Packt Pub-lishing Ltd.2008.

[8]Jim Knowlton.Python?:Create-Modify-Reuse[M].WileyPublishing Inc..2008.

[9]Mark Lutz.Programming Python[M].3rd Edition.O′Reil-ly, 2006.

python运动数据分析 篇7

分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：

d = {}d[‘name‘] = ‘Gumby‘d[‘age‘] = 42print dreturned_value = d.clear()print dprint returned_value

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

★ python解决字典中的值是列表问题的方法

★ python使用clear方法清除字典内全部数据实例

★ Windows 7 系统资源修改对应文件

★ 一周内小学值周记载

★ 修改作文的方法

★ 七年级语文病句修改方法

★ Python读取网页内容的方法

★ Python计算回文数的方法

★ 小学语文修改病句方法总结

python运动数据分析 篇8

【课程目标】

Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。

本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、全面掌握Python语言以及其编程思想。

2、掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。

3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。

4、掌握利用Python实现可视化呈现。

5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。【授课时间】

5天时间

（全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆分内容模块）。【授课对象】

业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。【学员要求】

课程为实战课程，要求：

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

3、便携机中事先安装好Python 3.6版本及以上。

注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。

【授课方式】

语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开发实践+可视化呈现

采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。【课程大纲】

第一部分：Python语言基础

目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作

1、Python简介

2、开发环境搭建  Python的安装  扩展库的安装

3、掌握Python的简单数据类型 

字符串的使用及操作  整数、浮点数

4、掌握基本语句：

 if、while、for、print等  基本运算：

 函数定义、参数传递、返回值

5、掌握复杂的数据类型：列表/元组

 列表操作：访问、添加、修改、删除、排序  列表切片、复制等  列表相关的函数、方法  元组的应用

6、复杂数据类型：字典  创建、访问、修改、删除、遍历  字典函数和方法

7、复杂数据类型：集合

8、掌握面向对象编程思想  创建类、继承类  模块

9、函数定义、参数传递、返回值10、11、标准库与扩展库的导入 异常处理:try-except块

演练：基本的Python编程语句

第二部分：Python语言与数据挖掘库

目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言

1、数据挖掘常用扩展库介绍  Numpy数组处理支持  Scipy矩阵计算模块

 Matplotlib数据可视化工具库  Pandas数据分析和探索工具  StatsModels统计建模库  Scikit-Learn机器学习库  Keras深度学习（神经网络）库  Gensim文本挖掘库

2、数据集读取与操作：读取、写入  读写文本文件  读写CSV文件  读写Excel文件  从数据库获取数据集

3、数据集的核心数据结构（Pandas数据结构） DataFrame对象及处理方法  Series对象及处理方法

演练：用Python实现数据的基本统计分析功能

第三部分：数据可视化处理

目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化

1、常用的Python作图库  Matplotlib库  Pygal库

2、实现分类汇总

演练：按性别统计用户人数

演练：按产品+日期统计各产品销售金额

3、各种图形的画法  直方图  饼图  折线图  散点图

4、绘图的美化技巧

演练：用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化

第四部分：数据挖掘基础 目的：掌握数据挖掘标准流程

1、数据挖掘概述

2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM） 商业理解  数据准备  数据理解  模型建立  模型评估  模型应用

3、数据挖掘常用任务与算法

案例：用大数据实现精准营销的项目过程

第五部分：数据理解和数据准备

目的：掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现

1、数据预处理

 异常值处理：3σ准则，IQR准则  缺失值插补：均值、拉格朗日插补  数据筛选/抽样  数据的离散化处理  变量变换、变量派生

2、数据的基本分析

 相关分析：原理、公式、应用  方差分析：原理、公式、应用  卡方分析：原理、公式、应用  主成分分析：降维

案例：用Python实现数据预处理及数据准备

第四部分：分类预测模型实战

1、常见分类预测的模型与算法

2、如何评估分类预测模型的质量  查准率  查全率  ROC曲线

3、逻辑回归分析模型  逻辑回归的原理  逻辑回归建模的步骤  逻辑回归结果解读

案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测

4、决策树模型

 决策树分类的原理  决策树的三个关键问题  决策树算法与实现 案例：电力窃漏用户自动识别

5、人工神经网络模型（ANN） 神经网络概述  神经元工作原理

 常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）案例：神经网络预测产品销量

6、支持向量机（SVM） SVM基本原理  维灾难与核心函数

案例：基于水质图像的水质评价

7、贝叶斯分析  条件概率  常见贝叶斯网络

第五部分：数值预测模型实战

1、常用数值预测的模型  通用预测模型：回归模型

 季节性预测模型：相加、相乘模型  新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线

2、回归分析概念

3、常见回归分析类别

第六部分：聚类分析（客户细分）实战

1、客户细分常用方法

2、聚类分析（Clustering） 聚类方法原理介绍及适用场景  常用聚类分析算法  聚类算法的评价

案例：使用SKLearn实现K均值聚类 案例：使用TSNE实现聚类可视化

3、RFM模型分析

 RFM模型，更深入了解你的客户价值  RFM模型与市场策略 案例：航空公司客户价值分析

第七部分：关联规则分析实战

1、关联规则概述

2、常用关联规则算法

3、时间序列分析

案例：使用apriori库实现关联分析 案例：中医证型关联规则挖掘

第八部分：案例实战（学员主导，老师现场指导）

1、电商用户行为分析及服务推荐

2、基于基站定位数据的商圈分析

Python精选教学心得 篇9

吃多了就会消化不良，反映到学习上也是一样，不知各位最近的感觉怎样，反正学记是需要一些时间好好消化，掌握到手中，为下一步的知识补齐缺口。

接下来，学记和大家一起回顾一下最近学习的内容，循序渐进，循序渐进。

分支结构

分支结构就像上图一样，是用来选择道路的。

所用的关键字是

If elif else

这三个词的意思分别是

如果 否则如果 其他的

分支语句的写法需要将与关键字与关键字对齐

循环结构

循环结构应用于一些重复的进程

通常我们只接触两种循环

for-in循环 和 while循环

for-in循环适用于

确切的知道到底循环几次

while循环适用于

不知道到底有几次循环

此时要搭配bool 来进行

即 True 和 Flase

关键字

关键字的熟练运用对于今后的开发工作

有非常重要的作用，但这么多关键字我们不能去死记硬背

只有在一个一个代码的验证当中去熟悉去掌握

那样是最可靠的

def 设置模组

len 计算字符串长度

capitalize 获得字符串首字母大写的拷贝

upper 获得字符串变大写后的拷贝

find 从字符串中查找子串所在位置

index 与find类似但找不到子串时会引发异常

startswith 检查字符串是否以指定的字符串开头

endswith 检查字符串是否以指定的字符串结尾

center 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符

rjust 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧 填充指定的字符

isdigit 检查字符串是否由数字构成

isalpha 检查字符串是否以字母构成

isalnum 检查字符串是否以数字和字母构成

append 添加元素

remove 删除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能会有些疑惑，学习这些东西真的有用吗?这些随处可见的基础方面的知识真的有用吗?

我可以非常肯定地告诉大家

有用的!

这些知识就像是建筑工地随处可见的砖石，不管这些砖石怎样的不起眼，但是没有一幢建筑可以离开砖石，学习的过程是枯燥的，不过这也正符合非常现实的一条规律。

学如逆水行舟，不进则退!

也正是因为它枯燥苦闷，学习有难度，才保证了，我们学习了这些知识以后，可以靠它们为生，在这个知识时代闯出自己的一片天!

不要放弃，绝对不要放弃!

黎明之前是最黑暗的!

为了自己的未来好好坚守吧!

Python生成随机密码 篇10

本人python新手，使用的环境是python2.7，勿喷

代码如下:

# -*- coding:utf8 -*-

import random

import string

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(“utf8”)

def random_number:

pwnumber=input(“请输入需要密码个数：”)

pwlength=input(“请输入需要密码长度：”)

ifpwlength<=10:

for i in range(pwnumber):

number=string.join(random.sample(string.digits+string.letters,pwlength)).replace(‘ ‘,‘‘)

print number

else :

print “目前只支持10位以下密码，请重试!!”

random_number()

if __name__==“__main__”:

random_number()