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Python学习104

2026-02-05 04:23:16

Python学习

一、学前花絮

我们经常听到大数据、人工智能，在当今世界几乎所有行业都进行了IT化或者说信息化，信息化的结果是积累了大量的数据，这些数据多种多样，有办公系统的office数据（word、Excel、PDF等），也有生产系统的csv及设备的二进制数据，还有图片、音视频等数据。

这些数据随着时间的推移，设备种类的增加，产生的数据量也越来越大，这就是从数据角度构成大数据的基础。而对于这些数据的处理、分析也就提上了日程，因为这些数据在经过整理后，会为决策者或消费者提供有价值的信息。

那么python与大数据是什么关系呢？

二、Python 与大数据的关系及数据采集的实现

2.1 什么是大数据

简单来说，大数据（Big Data）不仅仅是“数据量大”，它指的是规模庞大、类型复杂，且无法通过传统数据处理软件在合理时间内进行采集、存储和计算的数据集合。

为了更精准地定义它，业界通常用“5V”特征来描述：

Volume（数据量大）：数据规模巨大，从TB级跃升至PB甚至EB级。

Velocity（生成速度快）：数据以极高的速度生成和流动，如实时交易、传感器数据，要求近乎实时的处理能力。

Variety（数据类型多样）：不仅包含整齐的表格数据（结构化），还包括文本、图片、视频、日志等（非结构化/半结构化）。

Veracity（真实性）：数据的质量和准确性参差不齐，需要清洗和验证，垃圾进则垃圾出。

Value（价值密度低）：海量数据中蕴含的价值可能非常稀疏，需要通过深度挖掘才能提取出“黄金”。

2.2 大数据处理的步骤

大数据处理是一个系统工程，通常遵循以下核心流程，将原始数据转化为有价值的洞察：

数据采集 (Data Collection)

这是第一步，通过各种手段从源头获取数据。来源包括数据库、社交媒体、物联网传感器、日志文件、网络爬虫等。常用工具包括Flume、Kafka、Sqoop等。

数据预处理 (Data Preprocessing)

原始数据往往是“脏”的，这一步至关重要。它包括：

数据清洗：处理缺失值、去除重复项、纠正错误。

数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如标准化、归一化。

数据集成：将来自不同来源的数据合并，解决数据冲突，形成统一视图。

数据存储 (Data Storage)

传统数据库难以应对海量数据，因此需要分布式存储方案。例如，使用Hadoop的HDFS（分布式文件系统）存储海量文件，或使用HBase、MongoDB等NoSQL数据库存储非结构化数据。

数据处理与分析 (Data Processing & Analysis)

这是核心环节，旨在挖掘数据价值。

批处理：对海量历史数据进行离线分析，如使用MapReduce、Spark。

流处理：对实时流入的数据进行即时计算，如使用Flink、Spark Streaming。

分析方法：包括统计分析、机器学习、深度学习等，用于发现模式、进行预测。

数据可视化 (Data Visualization)

将复杂的分析结果通过图表、仪表盘等形式直观地展现出来，如使用Tableau、Power BI或Python的Matplotlib/Seaborn，帮助决策者快速理解数据背后的趋势和规律。

2.3 大数据治理的步骤

如果说数据处理是“炼金术”，那么数据治理就是“炼金术的规则和质检体系”。它确保数据是可信、安全且可用的。其流程贯穿数据的全生命周期：

数据规划 (Data Planning)

制定数据战略，明确业务目标，盘点数据资产，确定治理的优先级和范围。

数据质量管理 (Data Quality Management)

建立数据质量评估指标（如完整性、准确性、一致性），并持续监控和改进。这是治理的核心，确保分析结果可靠。

数据安全管理 (Data Security Management)

制定安全策略，实施访问控制、数据加密、身份认证，防范数据泄露和滥用，确保合规性（如GDPR）。

数据共享与分发 (Data Sharing & Distribution)

建立规范的机制，明确在什么条件下、向谁共享数据，确保数据能安全、高效地流转到需要它的地方。

数据治理评估 (Governance Evaluation)

定期对治理效果进行审计和评估，衡量是否达成目标，并根据反馈不断优化治理策略和流程。

2.4 Python在其中起到什么作用？

Python凭借其丰富的库和简洁的语法，已成为大数据生态中不可或缺的“胶水”语言和核心分析工具，贯穿了整个数据处理与治理流程：

数据采集

Python拥有强大的库，如requests用于发送网络请求，BeautifulSoup和Scrapy用于编写网络爬虫抓取网页数据，pymongo等用于连接数据库提取数据。

数据清洗与预处理

这是Python的强项。Pandas库提供了DataFrame数据结构，可以极其方便地进行数据清洗、筛选、合并、重塑等操作。NumPy则为数值计算提供了高效的基础。

数据分析与机器学习

Python是数据科学的事实标准。SciPy、Statsmodels用于科学计算和统计分析；Scikit-learn提供了丰富的机器学习算法，用于分类、回归、聚类等任务；NLTK、spaCy用于自然语言处理。

大数据处理框架的接口

Python可以无缝对接主流的大数据计算引擎，让开发者无需学习Java/Scala也能处理海量数据。

PySpark：Apache Spark的官方Python API，可以利用Spark强大的分布式计算能力处理TB/PB级数据。

Dask：一个并行计算库，提供了与Pandas类似的接口，但可以将计算扩展到多核CPU甚至集群上。

数据可视化

Python拥有Matplotlib、Seaborn、Plotly等强大的可视化库，可以轻松绘制出各种静态或交互式图表，将分析结果生动呈现。

数据治理的辅助

Python脚本常被用于自动化数据质量检查任务，例如编写脚本自动检测数据的完整性、一致性，并生成质量报告，辅助数据治理流程的执行。

2.5 python如何做数据采集

数据采集可以拆解为网络数据采集（向外）和内部数据采集（向内）两个维度，我们给出具体的实施步骤。

1. 网络数据采集（向外）：Python 爬虫

这是指从互联网上获取公开数据，如竞品价格、舆情信息、公开行业数据等。

步骤 1：目标分析与规则定义

动作：确定目标网站，分析网页结构（HTML/JSON）。如果是动态渲染页面（JavaScript生成），需使用 Selenium 或 Playwright 模拟浏览器；如果是静态页面，直接用 requests + BeautifulSoup。

Python中的工具模块：Requests, Selenium, Scrapy。

步骤 2：数据抓取与解析

动作：编写爬虫逻辑，发送 HTTP 请求，解析返回的内容，提取所需的字段（如标题、价格、时间）。

步骤 3：传输到服务器

动作：抓取到数据后，需要将其送入后台。常用方式有：

API 接口推送：在服务器端搭建一个 RESTful API（如 Flask/Django 接口），爬虫程序通过 requests.post() 将数据以 JSON 格式直接推送到服务器。

消息队列：对于高并发场景，爬虫将数据发送到消息队列（如 Kafka、RabbitMQ），服务器端作为消费者从队列中取数据处理，实现解耦和削峰。

文件上传：将数据保存为 CSV/JSON 文件，通过 FTP/SFTP 协议上传到服务器指定目录，服务器定时读取。

2. 内部数据采集（向内）：结构化数据

这类数据通常存储在企业内部的业务系统数据库中（如 MySQL, Oracle, SQL Server）。

步骤 1：需求定义与字段映射

动作：明确分析需求（例如：分析上个月的销售）。确定需要采集的表（如订单表、用户表）和字段（订单ID、金额、时间）。

关键点：CDA分析师需要定义好“粒度”（是按天、按订单还是按商品）。

步骤 2：连接与抽取

动作：使用 Python 的数据库连接库（如 PyMySQL, cx_Oracle, SQLAlchemy）连接内网数据库。

代码逻辑：编写 SQL 查询语句，利用 Python 执行查询并将结果集读取到 Pandas DataFrame 中。

步骤 3：加载到后台服务器/数据仓库

动作：将读取到的数据写入后台的数据仓库（如 Hive, ClickHouse）或服务器数据库。

方法：使用 to_sql() 方法（Pandas）直接将数据框写入目标数据库，或者生成 Parquet/CSV 文件上传至 HDFS。

3. 内部数据采集（向内）：非结构化数据

这类数据包括日志文件、Word/PDF 文档、图片、音频、视频等。

步骤 1：日志采集（半结构化）

场景：APP 或网页的用户行为日志（点击、浏览）。

动作：通常由 Flume、Logstash 等工具监听日志文件目录，实时收集日志并传输到 Kafka 或 HDFS 中。Python 在这里的作用是配置采集任务或消费 Kafka 中的数据进行实时处理。

步骤 2：文件类数据采集（非结构化）

场景：各部门的报表、扫描件、录音。

动作：

汇聚：通过脚本定时扫描指定的网络共享盘（NAS）或文件夹，将文件复制到服务器的统一存储目录。

解析：使用 Python 库（如 PyPDF2 读 PDF，python-docx 读 Word，OpenCV 读图片）提取文本或特征。

步骤 3：存储与关联

动作：非结构化数据通常存储在分布式文件系统（HDFS）或对象存储中。Python 脚本负责将提取出的结构化信息（如文档中的金额、日期）存入数据库，同时保留文件在服务器上的存储路径，实现“元数据”与“文件本体”的关联。

2.6 总结：数据是如何“流”到服务器的？

通过以上步骤，Python 不仅充当了“搬运工”（编写爬虫、连接数据库），还充当了“调度员”（控制数据流向 API 或消息队列），确保无论是外部的网页数据还是内部的业务数据，都能准确、高效地汇聚到后台服务器，为后续的清洗和分析提供“弹药”。

三、小结

通过了解大数据的含义，梳理python在大数据中的作用。可以说，大数据为我们提供了挖掘价值的矿藏，数据处理是开采和提炼的技术，数据治理是保障质量和安全的规则体系，而Python则是我们手中灵活高效的工具箱，帮助我们在这个数据驱动的时代游刃有余。

让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！

二月闲趣

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一、学前花絮

那么python与大数据是什么关系呢？

二、Python 与大数据的关系及数据采集的实现

2.1 什么是大数据

2.2 大数据处理的步骤

数据采集 (Data Collection)

数据预处理 (Data Preprocessing)

数据存储 (Data Storage)

数据处理与分析 (Data Processing & Analysis)

数据可视化 (Data Visualization)

2.3 大数据治理的步骤

数据规划 (Data Planning)

数据质量管理 (Data Quality Management)

数据安全管理 (Data Security Management)

数据共享与分发 (Data Sharing & Distribution)

数据治理评估 (Governance Evaluation)

2.4 Python在其中起到什么作用？

数据采集

数据清洗与预处理

数据分析与机器学习

大数据处理框架的接口

数据可视化

数据治理的辅助

2.5 python如何做数据采集

1. 网络数据采集（向外）：Python 爬虫

步骤 1：目标分析与规则定义

步骤 2：数据抓取与解析

步骤 3：传输到服务器

2. 内部数据采集（向内）：结构化数据

步骤 1：需求定义与字段映射

步骤 2：连接与抽取

步骤 3：加载到后台服务器/数据仓库

3. 内部数据采集（向内）：非结构化数据

步骤 1：日志采集（半结构化）

步骤 2：文件类数据采集（非结构化）

步骤 3：存储与关联

2.6 总结：数据是如何“流”到服务器的？

三、小结

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