本文作者详细介绍了python技术，一起来学习一下~

一、Python介绍

小奈：其实你们写的代码好像有不同派系的？

大仁：你是说编程语言？我来介绍下吧，我们来看下GitHub(程序员同城交友、代码协作平台)的数据，看下各种编程语言 Pull Requst的数据, Javascript的提交量最高，前端的鼎盛时期，python则处于飞速上升中，很有潜力。Java一直很稳，常年占据了后端主流编程语言第一。

二、Python热度为何持续上涨？

python可以用来干什么呢？

后端开发语言，常见开发架构django；

数据分析，常用库，pandas；

爬虫，scrapy；

人工智能，tensorflow。

人工智能和数据分析，近年来需求持续攀升，这方面人才待遇也是水涨船高，既然python那么能干，热度自然飞速上涨。

三、爬虫

说到数据分析，我们不得不说下数据来源，一般是内部数据，也有外部数据，外部数据的获取有很多种，最常见的方式就是爬虫了。

爬虫基于robots协议可以公开爬去网络上的信息。

1.爬虫工作原理

python中有成熟的爬虫框架(scrapy、bs4)，只要你给爬虫一个网址，它就可以去爬取，和输入url类似却又不同，不同的是爬虫会把这些html文件里有用的信息抓取回来，而且爬虫可以爬取该网站相关的其它链接，像是daquan里的abc、123、456等。

小奈：爬取别人的信息会不会违法？

大仁：看你怎么爬取，其实有个爬虫协议(robots)，每个网站都可以声明，其实就是声明哪些文件可以、哪些不可以，下面以淘宝网的robots.txt为例：

User-agent: Baiduspider

Allow: /article

Allow: /oshtml

Disallow: /product/

Disallow: /

遵循robots协议后，爬取的数据不用于商用，基本上没事，商用的话目前还是灰色地带，混沌蛮荒阶段。(抛砖引玉，求专业人士解答下)

2.淘宝对百度的屏蔽

当年还可以在百度里搜索到淘宝商品信息，后来淘宝决定对搜索引擎实施不同程度的屏蔽，那时候淘宝体量还没那么大，屏蔽百度，会少了很多站外流量。

但是这个关键性的决定，让用户心智统一(淘宝里才可以搜索商品)，后面现金流般的淘宝广告就更不说了，站在当时，很考验产品决策人。

3.搜索引擎

爬虫似乎和搜索引擎密切相关，是的，是时候来科普下，搜索引擎的工作原理。

假如你在“JackSearch”这个搜索引擎里，输入“产品经理”，那么当你点击搜索时，服务器就会去数据库查找，返回相关的文件信息，那么你就会问，这些文件是哪来的？

是爬虫们去网页世界里爬取的。

当然，搜索引擎远比这个复杂，爬虫抓取回来的信息，还需要存储，建立索引，这个推荐一本书《Luence》。

4.数据产品经理(ex-developer)常用工具

在上古时代，Unix系统连界面都没有，程序员都还是用vi来写代码的，就是密密麻麻黑乎乎的命令行状态。到了今天，依然有部分极客只用命令行(terminal)来写代码，然后现在生活条件好了，大部分程序员都是用集成开发环境，这样子可以提高效率，省下不少脑力。

5.PyCharm (python的集成开发环境)

数据库工具：navicat(for mysql)、robomngo(for mongodb)

后端开发工具：jetbian公司系列，webstorm(for JavaScript)、pycharm(for python)

代码管理工具：sourcetree(for git)、svn

原型工具：axure、墨刀、etc

简单介绍下pycharm，大概长这样子，左边是项目文件(1.py , 2.py), 主界面是文件代码编写窗口，底部是调试窗口。

6.爬虫框架scrapy

Scrapy：Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

这里不得不说下，scrapy是分布式爬虫框架，如何理解？上次也有介绍分布式，分布式就是假如100只爬虫，今天的任务是爬取100本小说，那么如果一百台机器，机器上各有一只，每只爬不同的一部小说，那就是分布式。

分布式爬虫方便性能扩张，极大提高程序的抓取效率。

7.爬虫实践

新建工程 scrapy startproject tutorial；

创建爬虫 scrapy genspider -t xxx.com；

修改settings.py，在settings.py中修改DEFAULT_REQUEST_HEADERA和USER_AGENT;

定义item：DemoItem(scrapy.Item)；name = scrapy.Field()；title = scrapy.Field()；link = scrapy.Field()；info = scrapy.Field()

编写spider爬虫逻辑；

储存到数据库(mysql、mongodb、etc)。

8.不想写爬虫又想抓数据？

当然可以的，常见有八抓鱼、火车头之类。八爪鱼有一些优势，比如学习成本低，可视化流程，快速搭建采集系统；能直接导出excel文件和导出到数据库中；降低采集成本，云采集提供10个节点，也能省事不少。

四、数据分析告诉你，天龙八部在讲什么？

小奈：那python在数据分析工作中，如何发挥作用呢？

大仁：数据分析可以用python、r、第三方分析工具，都可以，但最主要还是结合业务，要有分析思路，这个就要求有业务经验了，我举个例子吧，我常看小说，就以天龙八部为例子吧。

“天龙八部”是哪八部？“天龙八部”都是“非人”，包括八种神道怪物，因为以“天”及“龙”为首，所以称为“天龙八部”。

八部者，一天，二龙，三夜叉，四乾达婆，五阿修罗，六迦楼罗，七紧那罗，八摩呼罗迦。

看完介绍，还是不懂，没关系，今天主要讲的是，用数据分析天龙八部里高频词语、人物关系、(关系真的很复杂，电脑都跑的发烫，瑟瑟发抖)以及究竟在讲啥？

1.自己？

看到下面的词云，为什么“自己”这个词，那么高频？估计和写作人称有关，上帝视角？(有点不解，求天龙粉解答)

乍看之下，段誉词频(1551)最高，其实要结合“业务”，实则乔峰才是正主。要从乔峰的身世说起，开头中，乔峰是丐帮帮主，后身世揭破，契丹人也，改名萧峰。

所以乔峰的词频(1900+)=乔峰(963)+萧峰(966)。

从词语中，我们可以看出，写作手法，乔峰(段誉)听/笑/呆/动词，所以人物+动词。

2.人物关系图

故事有好多条主线。

(1)寻仇：

其中虚竹和乔峰，为什么关系最亲密？因为虚竹的爸是杀死乔峰的爸的带头大哥，寻仇是小说的主线之一。

(2)段正淳恋爱史：

从另一角度看，可以说是，大理镇南王，段正淳恋爱史，他和几位女人谈恋爱，并生下的都全都是女儿，女儿再一个个和段誉谈恋爱，搞得段誉很痛苦，最后发现自己不是亲生的故事。

总结来说：故事是由“慕容博”和“段正淳”，两位大Boss挑起的，各负责一条主线：

慕容博想光复燕国，才策划杀死萧家，企图引起两国战乱，引起萧父报仇；

镇南王，则是负责拈花若草，一身情债，一个人很爽，搞得很多人很痛苦，最后自杀。

五、实战

1.词云

这里主要用到了两个库：jieba分词用的，wordcloud词云用，matplib显示用。

下载小说txt文件；

准备一张mask(遮罩)图片；

字体；

#coding:utf-8

from os import path

from collections import Counter

import jieba

from PIL import Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

if __name__==’__main__’:

#读取文件

d = path.dirname(__file__)

pardir = path.dirname(d)

pardir2 = path.dirname(pardir)

cyqf = path.join(pardir2,’tlbbqf/’)

text = open(path.join(d,’tlbb.txt’), encoding=”utf-8″, errors=”surrogateescape”).read()

jieba_word = jieba.cut(text, cut_all=False) #cut_all 分词模式

data = []

for word in jieba_word:

data.append(word)

dataDict = Counter(data)

with open(‘./词频统计.csv’, ‘w’, encoding=’utf-8′) as fw:

for k,v in dataDict.items():

fw.write(“%s,%d\n” % (k,v))

mask = np.array(Image.open(path.join(d, “mask.png”)))

font_path=path.join(d,”font.ttf”)

stopwords = set(STOPWORDS)

wc = WordCloud(background_color=”white”,

max_words=2000,

mask=mask,

stopwords=stopwords,

font_path=font_path)

# 生成词云

wc.generate(text)

# 生成的词云图像保存到本地

wc.to_file(path.join(d, “wordcloud.png”))

# 显示图像

plt.imshow(wc, interpolation=’bilinear’)

plt.axis(“off”)

plt.show()

2.人物关系图

(1)统计词频

text = open(path.join(d,'tlbb.txt'), encoding="utf-8", errors="surrogateescape").read()

jieba_word = jieba.cut(text, cut_all=False) #cut_all 分词模式

data = []

for word in jieba_word:

data.append(word)

dataDict = Counter(data)

(2)计算人物之间矩阵关系

(3)用gephi画出人物关系

首先是导入关系图，逗号、矩阵、utf-8；

然后就是箭头，第一个是显示节点信息，第二、三是调整连线的粗细、颜色；

点击某个节点，例如段誉，可以侧重显示他的人物关系。

六、最后

数据分析产品经理，该具备什么素质？

最核心的当然是分析经验/思路，但是基本的数据分析能力还是得有，最常见的就是Python或R，这里推荐下python吧，动手能力强的话可以做点其它的。

接下来会带来，一些机器学习的东西，不知道大家有没有兴趣？

人工智能，比较有趣的一个方向，大家一起努力吧。

作者：Jack，新零售数据PM，公众号：产品经理的技术课堂

本文由 @Jack 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自 pexels，基于 CC0 协议

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