1.pyt�༭Դ��
2.python文件后缀是辑源什么
3.还有人用Lazarus吗?用Lazarus开发了个小应用
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项目内容
案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、源码价格元以上。辑源
以下是源码分析,源码点击文末链接
项目目的辑源
1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。源码求婚源码
2. 不同关键词word对应的辑源sales统计分析。
3. 商品的源码价格分布情况分析。
4. 商品的辑源销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的源码商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的辑源影响分析。
7. 商品价格对销售额的源码影响分析。
8. 不同省份或城市的辑源商品数量分布。
9. 不同省份的源码商品平均销量分布。
注:本项目仅以以上几项分析为例。辑源
项目步骤
1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块:
工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块:requests、retrying、missingno、塔罗牌英文网站源码jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。
说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。
代码如下:
二、数据清洗、处理:
(此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)
代码如下:
说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、区域、云扫码赚钱源码价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析:
1. 对raw_title列标题进行文本分析:
使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。
对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:
为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。
词云可视化:
安装模块wordcloud。
方法1:pip install wordcloud。
方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。
软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下:
分析
1. 组合、整装商品占比很高;
2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;
3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、隔山打龙指标源码日式、法式等;
4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:
(说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)
代码如下:
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
(本例中取销量排名前的词语进行绘图)
由图表可知:
1. 组合商品销量最高;
2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;
3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;
4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析:
分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;
2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的安防公司asp源码次之,价格1万以上的商品较少;
3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析:
同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;
2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析:
同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析:
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;
2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;
2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布:
代码如下:
热力型地图
源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
python文件后缀是什么
1. .py:这是您通常编写的Python源代码文件。
2. .py3:尽管Python 3脚本通常使用.py扩展名,但有时也会看到.py3扩展名,它表示Python 3兼容的脚本。
3. .pyc:此类文件包含编译后的字节码,是Python解释器为已编译的模块生成的。.pyc文件可以被反编译回.py文件,使用例如Easy Python Decompiler这样的工具。
4. .pyo:在Python代码被优化(使用-O选项)时,可能会生成.pyo文件。然而,从Python 3.5开始,.pyo文件已不再使用,Python默认只使用.pyc文件。
5. .pyd:这是Windows系统上的动态链接库(DLL)文件,与Python脚本相关联。
6. .pyi:这些文件是MyPy工具使用的接口文件,也称为存根文件,它们符合PEP 中定义的类型注释规范。
7. .pyw:这是Windows系统上用pythonw.exe执行的Python脚本,与普通的.py脚本相比,它不会打开控制台窗口。
8. .pyx:.pyx文件是Cython源文件,它们将Cython代码转换为C/C++代码,以便在Python中使用。
9. .pyz:这是Python脚本归档文件,根据PEP 定义,它们是包含标准Python脚本头后的二进制形式的压缩Python脚本(ZIP)文件。
. .pywz:这是针对Windows系统的Python脚本归档文件,与.pyz类似,也是压缩的Python脚本(ZIP)文件。
. .py[cod]:在.gitignore文件中,这种通配符表示可能是.pyc、.pyo或.pyd文件,用于指示忽略特定类型的Python文件。
. .rpy:这些文件包含RPython脚本或扩展了特定应用程序或框架功能的Python脚本。
. .pyde:这是处理使用的Python脚本,通常与开发环境或特定工具相关。
. .pyp:这些文件是Py4D Python插件,用于与Py4D集成。
. .pyt:这些文件是Python声明文件,用于特定目的,如与IDE或构建工具通信。
以上是各种Python文件后缀的解释,每种后缀都代表Python编程中不同的用途和阶段。
还有人用Lazarus吗?用Lazarus开发了个小应用
使用Lazarus开发的应用,界面设计如上所示。使用者通过左侧的列表选择功能,中间的输入区域输入文本参数,点击运行后,结果将显示在底部的输出区域。这种设计旨在简化操作,减少在命令行或编辑器中执行Python脚本的步骤。
开发此应用的初衷是提升效率,减少每次运行Python脚本时打开命令行或编辑器的需要。通过Lazarus,我们可以将Python脚本以特定格式handle(event, context) -> output封装,实现功能集成于界面中。这样,用户只需要在界面上配置输入参数和查看结果,无需频繁操作命令行或编辑器。
应用的运行机制如下:主程序laz-run.exe启动后,会扫描modules文件夹下所有的子目录。解析manifest.json文件中的信息,用于创建界面上左侧的功能列表。当用户选择一个功能并点击“运行”时,程序读取输入参数,根据预先配置的模板文件创建入口脚本_tmp/bootstrap.py,然后调用python _tmp/bootstrap.py,读取输出结果并显示在output文本框中。
简而言之,应用通过创建临时的Python脚本,调用逻辑功能的handle方法,并利用python.exe执行这些脚本来实现功能。此过程简单高效,减少了繁琐的命令行操作。
以下为应用的部分代码示例,包括manifest.json、main.py和bootstrap.pyt文件。这些文件展示了如何配置功能、编写逻辑以及创建用于执行逻辑的临时脚本。
Lazarus是一个开源的Free Pascal开发工具,支持Delphi兼容性,非常适合开发桌面端界面程序。它提供拖拉拽方式构建界面,拥有丰富的库支持多种功能,并且实现了“write once, compile anywhere”的特性,使得开发跨平台应用变得简单。
尽管作者对Pascal语言缺乏基础,但通过参考官方文档和搜索相关资源,成功实现了应用的开发。Lazarus的文档和社区资源丰富,对于功能和库的使用提供了详细的指引。在开发过程中,作者主要依赖Lazarus官方Wiki来寻找实现功能的方法。
在应用开发过程中,使用的功能主要来自Lazarus官方文档和库,其中一个特定的模块引擎是从GitHub上找到的源代码。此外,应用中实现的功能也是基于Lazarus的文档和社区资源,其中涉及到的功能和方法参考了Free Pascal wiki。
如果在开发过程中遇到问题,欢迎在评论区提出。同时,有兴趣了解或参与开发的人可以关注微信公众号《还有人用Lazarus吗?开发了个小应用》。