Python&vs.&R（vs.&SAS）&-&我应该学习哪个工具？
我们爱比较！
从三星与苹果与智能手机的HTC相比;iOS与Android与Windows在移动操作系统中比较候选人即将举行的选举或选择世界杯队队长，比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论，你需要做的就是在一个充满激情的社区中弹出一个相关的问题，然后看它爆炸！这个过程的美丽在于，房间里的每个人都会作为一个更有知识的人走开。
我在这里引起类似的东西。与可能是分析行业可能目睹的最大的争议。是现在发展最快的语言之一，自成立以来已经走了很长的路。我开始这个讨论的原因是不要看它爆炸（这也是有趣的）。我知道我们都会从讨论中受益。
这也是本博客最常问的问题之一。所以，我以为我会和所有的读者和访客讨论它！
热门排名：
这个话题还没有说过吗？
可能是！但是，我仍然觉得需要讨论以下原因：
行业非常活跃。任何2年前完成的比较可能不再相关了。
传统上，Python已经不在比较之列。我认为现在不仅仅是一个值得考虑的事情。
在讨论有关语言的全球趋势的同时，我将添加有关印度分析行业（具有不同演进阶段）的具体信息，
所以，没有任何进一步的延迟，让战斗开始！
以下是3个生态系统的简要说明：
：SAS一直是商业分析领域无可争议的市场领导者。该软件提供了大量的统计功能，具有良好的GUI（企业指南和矿工），让人们能够快速学习，并提供卓越的技术支持。然而，它最终是最昂贵的选择，并不总是丰富最新的统计功能。
：R是SAS的开放源代码对象，传统上被用于学术和研究。由于其开放源代码性质，最新技术得到快速发布。互联网上有大量文档，这是一个非常具有成本效益的选项。
：作为一种开源脚本语言，随着时间的推移不断增长。今天，它运动图书馆（numpy，scipy和matplotlib）和功能几乎任何统计操作/模型建设你可能想做的。自推出大熊猫以来，在结构化数据的运作上已经变得非常强大。
我将比较这些语言的以下属性：
可用性/成本
数据处理能力
深度学习支持
客户服务支持和社区
我从分析师的角度来比较这些。所以，如果您正在为您的公司购买工具，您可能无法在此获得完整的答案。以下信息仍然有用。对于每个属性，我给这三种语言（1
- 低; 5 - 高）中的每一种分数。
这些参数的重量将取决于你所在的职业生涯和你的野心。
可用性/成本
SAS是一种商业软件。对于大多数专业人士（个人能力）来说，这是昂贵的，甚至超出了这个范围。然而，它在私营组织中占有最高的市场份额。所以，除非你在一个投资SAS的组织，否则可能难以访问。尽管SAS已经引入了可以自由访问的大学版，但它有一些限制。你也可以在那里使用Jupyter笔记本电脑！
另一方面，R＆Python是完全免费的。以下是我对此参数的分数：
Python - 5
SAS易于学习，并为已经知道人们提供了简单的选项（）。否则，它的存储库中具有良好的稳定的GUI界面。在资源方面，有各种大学网站提供的教程和SAS有一个全面的文档。有SAS培训机构的认证，但他们再次付出代价。
R在这里列出的3种语言中具有最陡峭的学习曲线。它需要你学习和理解编码。R是一种低级编程语言，因此简单的程序可能需要更长的代码。
Python以编程世界的简单而闻名。这对数据分析也是如此。虽然现在没有广泛的GUI界面，但我希望Python笔记本电脑会变得越来越主流。它们为文档和共享提供了极好的功能。
Python - 3.5
3.数据处理能力
这曾经是SAS的优势，直到一段时间后。R计算内存中的每件事情（RAM），因此计算受到32位机器上RAM的限制。不再是这样。所有三种语言具有良好的数据处理能力和并行计算选项。我觉得不再是一个很大的区别。他们都带来了Hadoop和Spark集成，并且还支持Cloudera和Apache
Python - 4
SAS具有体面的功能图形功能。但是，它只是功能。绘图上的任何定制都很困难，需要您了解SAS Graph软件包的复杂性。
R具有高级的图形功能以及Python。有许多软件包为您提供先进的图形功能。
随着Plotly在现在的语言和Python与Seaborn的介绍，使自定义的地块从未如此简单。
Python - 4.5
5.工具进步
所有3个生态系统都具有所有基本和最需要的功能。如果您正在研究最新的技术和算法，此功能才是重要的。
由于其开放性，R＆Python快速获得最新功能。另一方面，SAS更新其新版本推出的功能。由于R已经在学术界广泛使用，新技术的发展很快。
说到这一点，SAS在受控环境中发布更新，因此它们进行了很好的测试。另一方面，R＆Python具有开放的贡献，最新的发展也有错误的机会。
Python - 4.5
在全球范围内，SAS仍然是可用的企业工作的市场领导者。大多数大型组织仍然在SAS上工作。另一方面，R /
Python对于寻求成本效率的初创企业和公司来说是更好的选择。此外，R /
Python的工作数量在过去几年中有所增加。这是互联网广泛发布的趋势，显示了R和SAS工作的趋势。用于数据分析的Python作业将具有与R作业类似或更高的趋势。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。你需要知道的、有用的Python功能和特点
在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。
带任意数量参数的函数
你可能已经知道了Python允许你定义可选参数。但还有一个方法，可以定义函数任意数量的参数。
首先，看下面是一个只定义可选参数的例子
def&function(arg1=&&,arg2=&&):&&&&&&print&&arg1:&{0}&.format(arg1)&&&&&&print&&arg2:&{0}&.format(arg2)&&&&&function(&Hello&,&&World&)&&#&prints&args1:&Hello&&#&prints&args2:&World&&&&&function()&&#&prints&args1:&&#&prints&args2:&
现在，让我们看看怎么定义一个可以接受任意参数的函数。我们利用元组来实现。
def&foo(*args):&#&just&use&&*&&to&collect&all&remaining&arguments&into&a&tuple&&&&&&numargs&=&len(args)&&&&&&print&&Number&of&arguments:&{0}&.format(numargs)&&&&&&for&i,&x&in&enumerate(args):&&&&&&&&&&print&&Argument&{0}&is:&{1}&.format(i,x)&&&&&foo()&&#&Number&of&arguments:&0&&&&&foo(&hello&)&&#&Number&of&arguments:&1&&#&Argument&0&is:&hello&&&&&foo(&hello&,&World&,&Again&)&&#&Number&of&arguments:&3&&#&Argument&0&is:&hello&&#&Argument&1&is:&World&&#&Argument&2&is:&Again&&
使用Glob()查找文件
大多Python函数有着长且具有描述性的名字。但是命名为glob()的函数你可能不知道它是干什么的除非你从别处已经熟悉它了。
它像是一个更强大版本的listdir()函数。它可以让你通过使用模式匹配来搜索文件。
import&glob&&&&&#&get&all&py&files&&files&=&glob.glob('*.py')&&print&files&&&&&#&Output&&#&['arg.py',&'g.py',&'shut.py',&'test.py']&&
你可以像下面这样查找多个文件类型：
import&itertools&as&it,&glob&&&&&def&multiple_file_types(*patterns):&&&&&&return&it.chain.from_iterable(glob.glob(pattern)&for&pattern&in&patterns)&&&&&for&filename&in&multiple_file_types(&*.txt&,&&*.py&):&#&add&as&many&filetype&arguements&&&&&&print&filename&&&&&#&output&&#=========#&&#&test.txt&&#&arg.py&&#&g.py&&#&shut.py&&#&test.py&&
如果你想得到每个文件的绝对路径，你可以在返回值上调用realpath()函数：
import&itertools&as&it,&glob,&os&&&&&def&multiple_file_types(*patterns):&&&&&&return&it.chain.from_iterable(glob.glob(pattern)&for&pattern&in&patterns)&&&&&for&filename&in&multiple_file_types(&*.txt&,&&*.py&):&#&add&as&many&filetype&arguements&&&&&&realpath&=&os.path.realpath(filename)&&&&&&print&realpath&&&&&#&output&&#=========#&&#&C:xxxpyfunc est.txt&&#&C:xxxpyfuncarg.py&&#&C:xxxpyfuncg.py&&#&C:xxxpyfuncshut.py&&#&C:xxxpyfunc est.py&&
下面的例子使用inspect模块。该模块用于调试目的时是非常有用的，它的功能远比这里描述的要多。
这篇文章不会覆盖这个模块的每个细节，但会展示给你一些用例。
import&logging,&inspect&&&&&logging.basicConfig(level=logging.INFO,&&&&&&format='%(asctime)s&%(levelname)-8s&%(filename)s:%(lineno)-4d:&%(message)s',&&&&&&datefmt='%m-%d&%H:%M',&&&&&&)&&logging.debug('A&debug&message')&&logging.info('Some&information')&&logging.warning('A&shot&across&the&bow')&&&&&def&test():&&&&&&frame,filename,line_number,function_name,lines,index=&&&&&&&&&&inspect.getouterframes(inspect.currentframe())[1]&&&&&&print(frame,filename,line_number,function_name,lines,index)&&&&&test()&&&&&#&Should&print&the&following&(with&current&date/time&of&course)&&#10-19&19:57&INFO&&&&&test.py:9&&&:&Some&information&&#10-19&19:57&WARNING&&test.py:10&&:&A&shot&across&the&bow&&#(,&'C:/xxx/pyfunc/magic.py',&16,&'',&['test()
生成唯一ID
在有些情况下你需要生成一个唯一的字符串。我看到很多人使用md5()函数来达到此目的，但它确实不是以此为目的。
其实有一个名为uuid()的Python函数是用于这个目的的。
import&uuid&&result&=&uuid.uuid1()&&print&result&&&&&#&output&=&&various&attempts&&#&9e177ec0-65b6-11e3-b2d0-e4d53dfcf61b&&#&be57b880-65b6-11e3-a04d-e4d53dfcf61b&&#&c3b2b90f-65b6-11e3-8c86-e4d53dfcf61b&&
你可能会注意到，即使字符串是唯一的，但它们后边的几个字符看起来很相似。这是因为生成的字符串与电脑的MAC地址是相联系的。
为了减少重复的情况，你可以使用这两个函数。
import&hmac,hashlib&&key='1'&&data='a'&&print&hmac.new(key,&data,&hashlib.sha256).hexdigest()&&&&&m&=&hashlib.sha1()&&m.update(&The&quick&brown&fox&jumps&over&the&lazy&dog&)&&print&m.hexdigest()&&&&&#&c6e693d0bbcd8c27a7&&#&2fd4e1c67a2d28fced849ee1bb76e&&
你曾经需要将一个复杂的变量存储在数据库或文本文件中吧?你不需要想一个奇特的方法将数组或对象格转化为式化字符串，因为Python已经提供了此功能。
import&pickle&&&&&variable&=&['hello',&42,&[1,'two'],'apple']&&&&&#&serialize&content&&file&=&open('serial.txt','w')&&serialized_obj&=&pickle.dumps(variable)&&file.write(serialized_obj)&&file.close()&&&&&#&unserialize&to&produce&original&content&&target&=&open('serial.txt','r')&&myObj&=&pickle.load(target)&&&&&print&serialized_obj&&print&myObj&&&&&#output&&#&(lp0&&#&S'hello'&&#&p1&&#&aI42&&#&a(lp2&&#&I1&&#&aS'two'&&#&p3&&#&aaS'apple'&&#&p4&&#&a.&&#&['hello',&42,&[1,&'two'],&'apple']&&
这是一个原生的Python序列化方法。然而近几年来JSON变得流行起来，Python添加了对它的支持。现在你可以使用JSON来编解码。
import&json&&&&&variable&=&['hello',&42,&[1,'two'],'apple']&&print&&Original&{0}&-&{1}&.format(variable,type(variable))&&&&&#&encoding&&encode&=&json.dumps(variable)&&print&&Encoded&{0}&-&{1}&.format(encode,type(encode))&&&&&#deccoding&&decoded&=&json.loads(encode)&&print&&Decoded&{0}&-&{1}&.format(decoded,type(decoded))&&&&&#&output&&&&&#&Original&['hello',&42,&[1,&'two'],&'apple']&-&&type&'list'=&&&&&#&Encoded&[&hello&,&42,&[1,&&two&],&&apple&]&-&&type&'str'=&&&&&#&Decoded&[u'hello',&42,&[1,&u'two'],&u'apple']&-&&type&'list'=&&&&&
这样更紧凑，而且最重要的是这样与JavaScript和许多其他语言兼容。然而对于复杂的对象，其中的一些信息可能丢失。
当谈起压缩时我们通常想到文件，比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符，不涉及任何档案文件。
import&zlib&&&&&string&=&&&&&&&&Lorem&ipsum&dolor&sit&amet,&consectetur&&&&&&&&&&&&&&&&&&adipiscing&elit.&Nunc&ut&elit&id&mi&ultricies&&&&&&&&&&&&&&&&&&adipiscing.&Nulla&facilisi.&Praesent&pulvinar,&&&&&&&&&&&&&&&&&&sapien&vel&feugiat&vestibulum,&nulla&dui&pretium&orci,&&&&&&&&&&&&&&&&&&non&ultricies&elit&lacus&quis&ante.&Lorem&ipsum&dolor&&&&&&&&&&&&&&&&&&sit&amet,&consectetur&adipiscing&elit.&Aliquam&&&&&&&&&&&&&&&&&&pretium&ullamcorper&urna&quis&iaculis.&Etiam&ac&massa&&&&&&&&&&&&&&&&&&sed&turpis&tempor&luctus.&Curabitur&sed&nibh&eu&elit&&&&&&&&&&&&&&&&&&mollis&congue.&Praesent&ipsum&diam,&consectetur&vitae&&&&&&&&&&&&&&&&&&ornare&a,&aliquam&a&nunc.&In&id&magna&pellentesque&&&&&&&&&&&&&&&&&&tellus&posuere&adipiscing.&Sed&non&mi&metus,&at&lacinia&&&&&&&&&&&&&&&&&&augue.&Sed&magna&nisi,&ornare&in&mollis&in,&mollis&&&&&&&&&&&&&&&&&&sed&nunc.&Etiam&at&justo&in&leo&congue&mollis.&&&&&&&&&&&&&&&&&&Nullam&in&neque&eget&metus&hendrerit&scelerisque&&&&&&&&&&&&&&&&&&eu&non&enim.&Ut&malesuada&lacus&eu&nulla&bibendum&&&&&&&&&&&&&&&&&&id&euismod&urna&sodales.&&&&&&&&&print&&Original&Size:&{0}&.format(len(string))&&&&&compressed&=&zlib.compress(string)&&print&&Compressed&Size:&{0}&.format(len(compressed))&&&&&decompressed&=&zlib.decompress(compressed)&&print&&Decompressed&Size:&{0}&.format(len(decompressed))&&&&&#&output&&&&&#&Original&Size:&1022&&#&Compressed&Size:&423&&#&Decompressed&Size:&1022&&
注册Shutdown函数
有可模块叫atexit，它可以让你在脚本运行完后立马执行一些代码。
假如你想在脚本执行结束时测量一些基准数据，比如运行了多长时间：
import&atexit&&import&time&&import&math&&&&&def&microtime(get_as_float&=&False)&:&&&&&&if&get_as_float:&&&&&&&&&&return&time.time()&&&&&&else:&&&&&&&&&&return&'%f&%d'&%&math.modf(time.time())&&start_time&=&microtime(False)&&atexit.register(start_time)&&&&&def&shutdown():&&&&&&global&start_time&&&&&&print&&Execution&took:&{0}&seconds&.format(start_time)&&&&&atexit.register(shutdown)&&&&&#&Execution&took:&0.7135607&seconds&&#&Error&in&atexit._run_exitfuncs:&&#&Traceback&(most&recent&call&last):&&#&&&File&&C:Python27libatexit.py&,&line&24,&in&_run_exitfuncs&&#&&&&&func(*targs,&**kargs)&&#&TypeError:&'str'&object&is&not&callable&&#&Error&in&sys.exitfunc:&&#&Traceback&(most&recent&call&last):&&#&&&File&&C:Python27libatexit.py&,&line&24,&in&_run_exitfuncs&&#&&&&&func(*targs,&**kargs)&&#&TypeError:&'str'&object&is&not&callable&&
打眼看来很简单。只需要将代码添加到脚本的最底层，它将在脚本结束前运行。但如果脚本中有一个致命错误或者脚本被用户终止，它可能就不运行了。
当你使用atexit.register()时，你的代码都将执行，不论脚本因为什么原因停止运行。
你是否意识到那些不是广为人知Python特性很有用?请在评论处与我们分享。谢谢你的阅读!
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Python爬虫练手之爬句子迷
《北京遇上西雅图2不二情书》上映其实很久了，然而，最近才有时间从网上拖下来看（原谅，我们这破旧的小地方没有电影院这个设施）。发现里面的句子还是不错的，所有想弄下来研读一下。刚好，Python很适合最这个（ps:其实我也就只懂这个）
windows，Python2.x，requests，BeautifulSoup
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 获取经典句子
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:48.0) Gecko/ Firefox/48.0',}
def get_html(url):
r = requests.get(url,headers = headers)
html = r.content
return html
def get_juzi(html):
soup =BeautifulSoup(html, "lxml")
juzilist = soup.find_all('a',class_="xlistju")
for x in juzilist:
print x.get_text().encode('utf-8')
def get_title(html):
soup =BeautifulSoup(html, "lxml")
print soup.title.get_text().encode('utf-8').replace('_句子迷','')
if __name__ == '__main__':
# url = 'http://www.juzimi.com/article/316132?page=0' url 的模式
for item in range(8):
#这里是手动模式 ^_^
url = 'http://www.juzimi.com/article/316132?page=%s' % item
html = get_html(url)
if item == 0:
get_title(html)
get_juzi(html)
喜欢的话，欢迎关注，收藏，谢谢！
声明：本文讲解的实战内容，均仅用于学习交流，请勿用于任何商业用途！ 一、前言 强烈建议：请在电脑的陪同下，阅读本文。本文以实战为主，阅读过程如稍有不适，还望多加练习。 本文的实战内容有： 网络小说下载（静态网站） 优美壁纸下载（动态网站） 爱奇艺VIP视频下载 二、网络爬虫...
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