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本文作者詳細介紹了python技術，一起來學習一下~

一、Python介紹

小奈：其實你們寫的代碼好像有不同派系的？

大仁：你是說編程語言？我來介紹下吧，我們來看下GitHub（程序員同城交友、代碼協作平臺）的數據，看下各種編程語言 Pull Requst的數據, Javascript的提交量最高，前端的鼎盛時期，python則處于飛速上升中，很有潛力。Java一直很穩，常年占據了后端主流編程語言第一。

二、Python熱度為何持續上漲？

python可以用來干什么呢？

• 后端開發語言，常見開發架構django；
• 數據分析，常用庫，pandas；
• 爬蟲，scrapy；
• 人工智能，tensorflow。

人工智能和數據分析，近年來需求持續攀升，這方面人才待遇也是水漲船高，既然python那么能干，熱度自然飛速上漲。

三、爬蟲

說到數據分析，我們不得不說下數據來源，一般是內部數據，也有外部數據，外部數據的獲取有很多種，最常見的方式就是爬蟲了。

爬蟲基于robots協議可以公開爬去網絡上的信息。

1.爬蟲工作原理

python中有成熟的爬蟲框架（scrapy、bs4），只要你給爬蟲一個網址，它就可以去爬取，和輸入url類似卻又不同，不同的是爬蟲會把這些html文件里有用的信息抓取回來，而且爬蟲可以爬取該網站相關的其它鏈接，像是daquan里的abc、123、456等。

小奈：爬取別人的信息會不會違法？

大仁：看你怎么爬取，其實有個爬蟲協議（robots），每個網站都可以聲明，其實就是聲明哪些文件可以、哪些不可以，下面以淘寶網的robots.txt為例：

User-agent: Baiduspider

Allow: /article

Allow: /oshtml

Disallow: /product/

Disallow: /

遵循robots協議后，爬取的數據不用于商用，基本上沒事，商用的話目前還是灰色地帶，混沌蠻荒階段。（拋磚引玉，求專業人士解答下）

2.淘寶對百度的屏蔽

當年還可以在百度里搜索到淘寶商品信息，后來淘寶決定對搜索引擎實施不同程度的屏蔽，那時候淘寶體量還沒那么大，屏蔽百度，會少了很多站外流量。

但是這個關鍵性的決定，讓用戶心智統一（淘寶里才可以搜索商品），后面現金流般的淘寶廣告就更不說了，站在當時，很考驗產品決策人。

3.搜索引擎

爬蟲似乎和搜索引擎密切相關，是的，是時候來科普下，搜索引擎的工作原理。

假如你在“JackSearch”這個搜索引擎里，輸入“產品經理”，那么當你點擊搜索時，服務器就會去數據庫查找，返回相關的文件信息，那么你就會問，這些文件是哪來的？
是爬蟲們去網頁世界里爬取的。

當然，搜索引擎遠比這個復雜，爬蟲抓取回來的信息，還需要存儲，建立索引，這個推薦一本書《Luence》。

4.數據產品經理（ex-developer）常用工具

在上古時代，Unix系統連界面都沒有，程序員都還是用vi來寫代碼的，就是密密麻麻黑乎乎的命令行狀態。到了今天，依然有部分極客只用命令行（terminal）來寫代碼，然后現在生活條件好了，大部分程序員都是用集成開發環境，這樣子可以提高效率，省下不少腦力。

5.PyCharm?(python的集成開發環境)

• 數據庫工具：navicat（for mysql）、robomngo（for mongodb）
• 后端開發工具：jetbian公司系列，webstorm（for JavaScript）、pycharm（for python）
• 代碼管理工具：sourcetree（for git）、svn
• 原型工具：axure、墨刀、etc

簡單介紹下pycharm，大概長這樣子，左邊是項目文件（1.py , 2.py）,?主界面是文件代碼編寫窗口，底部是調試窗口。

6.爬蟲框架scrapy

Scrapy：Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點并從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用于數據挖掘、監測和自動化測試。

這里不得不說下，scrapy是分布式爬蟲框架，如何理解？上次也有介紹分布式，分布式就是假如100只爬蟲，今天的任務是爬取100本小說，那么如果一百臺機器，機器上各有一只，每只爬不同的一部小說，那就是分布式。

分布式爬蟲方便性能擴張，極大提高程序的抓取效率。

7.爬蟲實踐

1. ?新建工程?scrapy startproject tutorial；
2. ?創建爬蟲?scrapy genspider -t xxx.com；
3. ?修改settings.py，在settings.py中修改DEFAULT_REQUEST_HEADERA和USER_AGENT;
4. 定義item：DemoItem(scrapy.Item)；name = scrapy.Field()；title = scrapy.Field()；link = scrapy.Field()；info = scrapy.Field()
5. 編寫spider爬蟲邏輯；
6. 儲存到數據庫（mysql、mongodb、etc）。

8.不想寫爬蟲又想抓數據？

當然可以的，常見有八抓魚、火車頭之類。八爪魚有一些優勢，比如學習成本低，可視化流程，快速搭建采集系統；能直接導出excel文件和導出到數據庫中；降低采集成本，云采集提供10個節點，也能省事不少。

四、數據分析告訴你，天龍八部在講什么？

小奈：那python在數據分析工作中，如何發揮作用呢？

大仁：數據分析可以用python、r、第三方分析工具，都可以，但最主要還是結合業務，要有分析思路，這個就要求有業務經驗了，我舉個例子吧，我?？葱≌f，就以天龍八部為例子吧。

“天龍八部”是哪八部？“天龍八部”都是“非人”，包括八種神道怪物，因為以“天”及“龍”為首，所以稱為“天龍八部”。
八部者，一天，二龍，三夜叉，四乾達婆，五阿修羅，六迦樓羅，七緊那羅，八摩呼羅迦。

看完介紹，還是不懂，沒關系，今天主要講的是，用數據分析天龍八部里高頻詞語、人物關系、（關系真的很復雜，電腦都跑的發燙，瑟瑟發抖）以及究竟在講啥？

1.自己？

看到下面的詞云，為什么“自己”這個詞，那么高頻？估計和寫作人稱有關，上帝視角？（有點不解，求天龍粉解答）

乍看之下，段譽詞頻（1551）最高，其實要結合“業務”，實則喬峰才是正主。要從喬峰的身世說起，開頭中，喬峰是丐幫幫主，后身世揭破，契丹人也，改名蕭峰。

所以喬峰的詞頻（1900+）=喬峰（963）+蕭峰（966）。

從詞語中，我們可以看出，寫作手法，喬峰(段譽)聽/笑/呆/動詞，所以人物+動詞。

2.人物關系圖

故事有好多條主線。

（1）尋仇：

其中虛竹和喬峰，為什么關系最親密？因為虛竹的爸是殺死喬峰的爸的帶頭大哥，尋仇是小說的主線之一。

（2）段正淳戀愛史：

從另一角度看，可以說是，大理鎮南王，段正淳戀愛史，他和幾位女人談戀愛，并生下的都全都是女兒，女兒再一個個和段譽談戀愛，搞得段譽很痛苦，最后發現自己不是親生的故事。

總結來說：故事是由“慕容博”和“段正淳”，兩位大Boss挑起的，各負責一條主線：

1. 慕容博想光復燕國，才策劃殺死蕭家，企圖引起兩國戰亂，引起蕭父報仇；
2. 鎮南王，則是負責拈花若草，一身情債，一個人很爽，搞得很多人很痛苦，最后自殺。

五、實戰

1.詞云

這里主要用到了兩個庫：jieba分詞用的，wordcloud詞云用，matplib顯示用。

1. 下載小說txt文件；
2. 準備一張mask（遮罩）圖片；
3. 字體；

#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__’:

#讀取文件

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 分詞模式

data = []

for word in jieba_word:

data.append(word)

dataDict = Counter(data)

with open(‘./詞頻統計.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)

# 生成詞云

wc.generate(text)

# 生成的詞云圖像保存到本地

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

# 顯示圖像

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

plt.axis(“off”)

plt.show()

2.人物關系圖

（1）統計詞頻

  text = open(path.join(d,'tlbb.txt'), encoding="utf-8", errors="surrogateescape").read()
    jieba_word = jieba.cut(text, cut_all=False)   #cut_all 分詞模式
    data = []
    for word in jieba_word:
        data.append(word)
    dataDict = Counter(data)

（2）計算人物之間矩陣關系

（3）用gephi畫出人物關系

首先是導入關系圖，逗號、矩陣、utf-8；

然后就是箭頭，第一個是顯示節點信息，第二、三是調整連線的粗細、顏色；

點擊某個節點，例如段譽，可以側重顯示他的人物關系。

六、最后

數據分析產品經理，該具備什么素質？

最核心的當然是分析經驗/思路，但是基本的數據分析能力還是得有，最常見的就是Python或R，這里推薦下python吧，動手能力強的話可以做點其它的。

接下來會帶來，一些機器學習的東西，不知道大家有沒有興趣？

人工智能，比較有趣的一個方向，大家一起努力吧。

作者：Jack，新零售數據PM，公眾號：產品經理的技術課堂

本文由 @Jack 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自 pexels，基于 CC0 協議