Python:Scrapy的安装和入门案例
Scrapy的安装介绍Scrapy框架官方网址：http://doc.scrapy.org/en/latestScrapy中文维护站点：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlWindows 安装方式Python 2 / 3升级pip版本：pip install --upgrade pip通过pip 安装 Scrapy 框架....
Python：模拟登录、点击和执行 JavaScript 语句案例
案例一：网站模拟登录# douban.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time driver = webdriver.PhantomJS() driver.get("http://www.douban.com") # 输入账号密码 driver.fin....
You-Get开源在线下载神器，搭配python更加丝滑（文中案例演示）
大家好，我是辰哥今天给大家介绍一个号称可以下载全网视频、音频、图像的开源库——you-getyou-get这里说全网可能一点夸张，但如果实际上去使用you-get下载媒体文件（视频、音频、图像），对于主流的平台几乎都可以满足需求。目前you-get支持下载的媒体文件平台80+（包括国内国外），像国内常用的各种主流视频平台（某站、某手、某音、某酷等）。具体支持哪些平台，可以参考下方链接https:....
python实操案例
''' 方法1： print('-'*50) a=(input("请输入您的支付密码：")) if type(a) is not int: print("支付数字不合法，输入的密码必须为整数") else: print("支付密码输入合法，操作完成 ！") print('-'*50) ''' # 方法二： print('-'*50) a=input("请输入您的支付密码：") i...
python实操案例
1. 向文件中输出内容''' #第一种print方式输出 fp=open('D:\\python\\python项目\\实操案例1\\test.txt','w') print('我们都会为了今天的努力而感谢自己的，加油！',file=fp) fp.close() ''' #第二种方式采用with方式，使用这种方式可以不使用close with open('D:\\python\\python项目....
案例实战 | Python 玩转 AB 测试中的分层抽样与假设检验！（附代码和数据集）（下）
浏览时长分析可视化分析这里的我们将使用 seaborn 结合 markdown 公式的方式来实现快捷又强大的数据可视化结果分析新界面的注册率有所提高，而浏览时长方面均呈现轻微的右偏实验组的浏览时长平均值比控制组高 15mins 左右，方差差别不大所以我们可以初步判断新改版的课程首页更吸引用户，后续将进行假设检验来进一步验证我们的猜想假设检验我们将从控制组和实验组中各抽取一定数量的样本来进行假设检....
案例实战 | Python 玩转 AB 测试中的分层抽样与假设检验！（附代码和数据集）（上）
背景在本次案例研究中，我们将为教育平台 “ 不吹牛分析网 ” 分析 A/B 测试的结果，以下是该公司网站的客户漏斗模型：浏览主页 > 浏览课程概述页面(课程首页) > 注册课程 > 付费并完成课程越深入漏斗模型，不吹牛分析网就会流失越多的用户（正常现象），能进入最后阶段的用户寥寥无几。为了提高参与度，提高每个阶段之间的转化率，z哥试着做出一些改动，并对改动进行了 A/B 测试，....
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（二）
接上文：不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（一）05 客户分层回顾一下前几步操作，清洗完之后我们确定了打分逻辑，然后分别计算每个用户的R、F、M分值（SCORE)，随后，用分值和对应的平均值进行对比，得到了是否大于均值的三列结果。至此，建模所需的所有数据已经准备就绪，剩下的就是客户分层了。RFM经典的分层会按照R/F/M每一项指标是否高于平均值....
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（一）
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把需要的字段写在了脸上，让我们再念一遍：“R！F！M！”：R，Rencency....
真香还是假香，Python处理分析128张Excel表格竟然不到3秒？| 附案例数据集
案例背景在另一个平行世界，有一家专注于户外运动的巨头公司。既然是巨头，为了更加亲切，我们就叫他大头吧。大头的旗下有20个品牌，这些品牌涉及到128个类目（细分行业），涉及范围之广令人咋舌，可谓遍地开花。平行世界的小Z就是这家巨无霸的数据分析师，今天刚来公司就接到了一个需求——下班前务必筛选出近一年销售额总额TOP5的品牌以及对应的销售额。近一年？TOP5？WOC，这么简单的需求也算需求？直接排个....
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