資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：根據(jù)在年的調(diào)查顯示，近的數(shù)據(jù)科學家使用作為主要的編程語言，每一次的進步都是它成為數(shù)據(jù)分析主流工具的重要因素。根據(jù)進行的一項調(diào)查顯示，在上的月活躍用戶的占比在年后大幅上升。
昨天，微信的Python交流群出現(xiàn)了這樣的對話：
看到這部分代碼交流，讓我不禁感受到Python的強大、函數(shù)算法的多用以及一個人思維的提升。想想，Python在1991年首次發(fā)布，Python2.0于2000年發(fā)布，8年后Python3.0發(fā)布。根據(jù)Stack Overflow在2017年的調(diào)查顯示，近45%的數(shù)據(jù)科學家使用Python作為主要的編程語言，Python每一次的進步都是它成為數(shù)據(jù)分析主流工具的重要因素。
近年來，Python的被使用性越來越高，尤其是Jupyter Notebook備受大家喜愛。根據(jù)Ben Frederickson進行的一項調(diào)查顯示，Jupyter Notebook在Github上的月活躍用戶（MAU）的占比在2015年后大幅上升。隨著近年Python的使用者越來越多，R的月活躍用戶在2015年之后不可避免有了大幅下降。
可以看到，在CDA對數(shù)據(jù)分析人才等級的劃分中，基本上對Python軟件的應用都有一定的要求。
既然Python這么受歡迎，那我們就有一個問題了，Python一個開源的軟件，到底可以做什么呢？
首先，我們知道，Python具有豐富和強大的庫，其語言簡潔、優(yōu)雅，有時候可以用幾句話就能表達出C語言幾千行、Java幾百行的代碼。Python可以做的事情有很多：開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、爬蟲等等，包括它的可視化功能也是和R可以媲美的。在我看來，Python近幾年受追捧的一部分原因和數(shù)據(jù)分析行業(yè)的爆發(fā)有著密不可分的關系，隨著各大中小型企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視程度的增加，數(shù)據(jù)分析師需求的大幅上漲，而Python作為數(shù)據(jù)分析界最容易入門上手并且做數(shù)據(jù)分析首選的的分析工具，需求也相應有了暴增。
Python中有兩個最基礎的包：Pandas和Numpy，Pandas是Python中一種數(shù)據(jù)分析的包，而Numpy是一個可以借助Python實現(xiàn)科學計算的包，可以計算和儲存大型矩陣。所以，用Python來做數(shù)據(jù)分析基本需求都可以被實現(xiàn)，這也是Python可以廣泛運用到數(shù)據(jù)分析中的原因。
接下來我要提到的就是Python第一次引起我興趣的一個點——爬蟲，我是通過感到這個名詞有趣然后去了解學習Python從而感到Python的有趣之處。爬蟲就是爬取網(wǎng)頁上我們看到的信息，通過編寫語句、整理得到我們想要的數(shù)據(jù)，進而去做一些其他的數(shù)據(jù)分析，當然，這一切都要建立在合法合理的基礎上。下面我給大家分析一個我自己爬蟲的小練習。
這是一個爬取豆瓣tap250電影排行的程序代碼：
爬取到結(jié)果整理之后如下（輸出評分排名前十的電影）:
使用上面的代碼，我爬取了豆瓣top250電影的影名、類型、國家、時間、簡介、評論等相關信息并最終輸出為excel表格，這將有助于你劇荒的時候更好的選擇高質(zhì)量的電影。以上代碼僅僅是個人練習所操作，有更簡潔的語言歡迎大家一起交流。Python真的是一個神奇的工具，建議大家千萬不要輕易入坑，因為很難出來。
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