sqlserver爬虫,sql爬数据

请问:PQ是什么意思

最近很多人都在问我关于PQ、PP、PBI的问题,我感觉是时候带大家了解Excel的这些插件了。大家知道我极力推荐大家卸载2013之前的Excel,很大一部分原因就是因为Excel2013之后的版本集成了这些插件。那接下来的时间,就让我们看看这些简称都是什么意思?他们都能做些什么?

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微软的BI发展战略

微软有一款企业级的产品叫SQLServer,相信有的同学肯定听说过。它是一款商业用的数据库产品(意味着是收费的),包含了数据处理过程中的各种内容。核心功能包括:数据清洗、数据建模、数据呈现。

而近几年微软的发展慢慢向个人市场倾斜,将这些功能开放到Excel这个产品中。通过Excel庞大的用户基数,迅速占领分析和BI市场。事实证明微软的战略是对的。下图为Gartner公司2020年分析与商业智能 BI 平台魔力象限。微软正处于这个领域领先的位置。

数据清洗工具PQ

PQ全称为PowerQuery,Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一。但在2016之后的版本中这个名字已经找不到了,但是大家还是喜欢称为PQ。因为其功能的强大微软在2016之后的版本已经将其内化入Excel

PowerQuery是一种数据连接技术,功能主要包含三个部分:连接(获取)、转换、合并。

连接其实就是获取数据的数据的能力。PowerQuery的数据获取能力很强操作也很简单。按照分类来说可以分为以下几类:

1. 文件类:Excel文件、CSV文件、JSON文件、XML文件等以文件存储的数据

2. 数据库:SAP HANA、Mysql、SQLServer、Oracle等主流数据库

3. 网页:PowerQuery通过简单操作即可获取网页数据,俗称:爬虫。有了这个功能大部分的API,PowerQuery也能调用了

4. 其他数据源:Facebook、Azure、ODBC、Hadoop等

还要一点就是PowerQuery已经在PowerBI中集成了Python和R语言,相信很快也会被集成在Excel中。有了Python和R的加持,PowerQuery的获取能力将更加强大,可以说PowerQuery将无所不能。所以我称其为最强手臂。

转换的能力就是将数据清洗为可用于分析的能力。关于转换这一点不是我们这篇短文能讲清楚的。你只用先了解以下几点就好:

1. PowerQuery转化数据是有专门的语言称为M语言

2. PowerQuery大部分功能只需要点击鼠标即可生成M语言

3. 每一步操作都可以生成一个表缓存,你可以在任何节点再引用

4. 数据存储的空间有List、Record、Table,数据类型常用的有Text、Number、Date;

5. M语言其实是函数语言,通过操作上面的对象来完成数据清洗工作;

合并能力就是将不同的表连接到一起。主要的合并方式有两种:合并和追加

1. 追加最容易理解就是上下拼接在一起

2. 合并是指将两种表根据一个或多个字段的关联关系横向拼接在一起

上面这点现在听不懂没关

爬虫不装mysql可以吗

爬虫是一种技术,很多编程语言都可以实现爬虫。

mysql是一个数据库,还有oracle,sqlserver,mangodb,这些都是数据库

其实两者并没有必然的联系。不过你爬下来的数据储存在哪里呢?可以当时显示后就废弃了,可以暂时保存在内存里,可以保存在文本流里面,也可以保存在数据库里。这个要看你具体的需求了。譬如,你爬下来的数据比较大,需要长期保存,或者需要累加,做数据处理。你就要把数据储存在数据库里面。

所以装不装mysql实际上是不影响爬虫技术的学习和实现的。

python是干什么用的?

python的作用:

1.系统编程:提供API(Application Programming

Interface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具 。

2.图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

3.数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

4.文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。

5.数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL

Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。

6.网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet

及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

7.Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。

8.多媒体应用:Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

9.pymo引擎:PYMO全称为python memories off,是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5,

Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memories

off)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。

10.黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。

11.用Python写简单爬虫

首先,要通过urllib2这个Module获得对应的HTML源码。

4import urllib2 #调用urllib2

url='' #把等号右边的网址赋值给url

html=urllib2.urlopen(url).read() #html随意取名 等号后面的动作是打开源代码页面,并阅读print html #打印

通过上面这三句就可以将URL的源码存在content变量中,其类型为字符型。

接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码(也可以用Firefox的Firebug)。

可以看到url的信息存储在span标签中,要获取其中的信息可以用正则式。

python简介:

Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido vanRossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General PublicLicense)协议。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

在大数据行业工作两年是怎样一种体验

在大数据行业工作两年是怎样一种体验

写在前面

今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后,一切都变得更加明朗起来,新的工作,新的人和事。懒惰让我变得更焦虑,焦虑促使我进步,程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉,时代的步伐太快了,在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习、懒惰的人。希望跟大家共勉。

在本文中,我主要回顾这两年来,在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作,这里把我的经验稍作总结分享给大家。

本文主要从大数据开发的角度出发,到大数据治理的必要性,再到图形化建模的畅想,最后在数据质量的把关,然后到大数据可视化的应用,总结两年的见闻和我的学习成果,也不知理解有无偏差,希望大家能给出建议。

大数据开发

大数据开发,有几个阶段:

1.数据采集(原始数据)

2.数据汇聚(经过清洗合并的可用数据)

3.数据转换和映射(经过分类、提取的专项主题数据)

4.数据应用(提供api 智能系统 、应用系统等)

数据采集

数据采集有线上和线下两种方式,线上一般通过爬虫,通过抓取或者通过已有应用系统的采集。

在这个阶段,我们可以做一个大数据采集平台,依托自动爬虫(使用Python或者Node.js制作爬虫软件),ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎,从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据。如果这一步通过自动化系统来做的话,可以很方便的管理所有的原始数据,并且从数据的开始对数据进行标签采集,可以规范开发人员的工作,同时目标数据源可以更方便的管理。

数据采集的难点在于多数据源,例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。

数据汇聚

数据的汇聚是大数据流程最关键的一步,你可以在这里加上数据标准化,你也可以在这里做数据清洗,数据合并,还可以在这一步将数据存档,将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类,这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产,到了一定的量就是一笔固定资产。

数据汇聚的难点在于如何标准化数据,例如表名标准化,表的标签分类,表的用途,数据的量,是否有数据增量?数据是否可用?

这些需要在业务上下很大的功夫,必要时还要引入智能化处理,例如根据内容训练结果自动打标签,自动分配推荐表名、表字段名等,还有如何从原始数据中导入数据等。

数据转换和映射

经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步,主要就是考虑数据如何应用,如何将两、三个数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。

经过前面的那几步,在这一步难点并不太多了,如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二,将两个字段的值转换成一个字段,或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。

数据应用

数据的应用方式很多,有对外的、有对内的,如果拥有了前期的大量数据资产,是通过restful API提供给用户?还是提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据,供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高,所以前期的工作做好了,这里的自由度很高。

大数据开发的难点

大数据开发的难点主要是监控,怎么样规划开发人员的工作。开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据,并且直连数据库。 短期来看,这些问题比较小,可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候,这就是一颗定时炸弹,随时会引爆,然后引发一系列对数据资产的影响,例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降,客户信任度变低。

如何监控开发人员的开发流程?

答案只能是自动化平台,只有自动化平台能够做到让开发人员感到舒心的同时,接受新的事务,抛弃手动时代。

这就是前端开发工程师在大数据行业中所占有的优势点,如何制作交互良好的可视化操作界面?如何将现有的工作流程、工作需求变成一个个的可视化操作界面? 可不可以使用智能化取代一些无脑的操作?

从一定意义上来说,大数据开发中,我个人认为前端开发工程师占据着更重要的位置,仅次于大数据开发工程师。至于后台开发,系统开发是第三位的。

好的交互至关重要,如何转换数据,如何抽取数据,一定程度上,都是有先人踩过的坑,例如kettle,再例如kafka,pipeline ,解决方案众多。关键是如何交互? 怎么样变现为可视化界面? 这是一个重要的课题。

现有的各位朋友的侧重点不同,认为前端的角色都是可有可无,我觉得是错误的,后台的确很重要,但是后台的解决方案多。 前端实际的地位更重要,但是基本无开源的解决方案,如果不够重视前端开发, 面临的问题就是交互很烂,界面烂,体验差,导致开发人员的排斥,而可视化这块的知识点众多,对开发人员的素质要求更高。

大数据治理

大数据治理应该贯穿整个大数据开发流程,它有扮演着重要的角色,浅略的介绍几点:

· 数据血缘

· 数据质量审查

· 全平台监控

数据血缘

从数据血缘说起,数据血缘应该是大数据治理的入口,通过一张表,能够清晰看见它的来龙去脉,字段的拆分,清洗过程,表的流转,数据的量的变化,都应该从数据血缘出发,我个人认为,大数据治理整个的目标就是这个数据血缘,从数据血缘能够有监控全局的能力。

数据血缘是依托于大数据开发过程的,它包围着整个大数据开发过程,每一步开发的历史,数据导入的历史,都应该有相应的记录,数据血缘在数据资产有一定规模时,基本必不可少。

数据质量审查

数据开发中,每一个模型(表)创建的结束,都应该有一个数据质量审查的过程,在体系大的环境中,还应该在关键步骤添加审批。例如在数据转换和映射这一步,涉及到客户的数据提供,应该建立一个完善的数据质量审查制度,帮助企业第一时间发现数据存在的问题,在数据发生问题时也能第一时间看到问题的所在,并从根源解决问题,而不是盲目的通过连接数据库一遍一遍的查询SQL。

全平台监控

监控其实包含了很多的点,例如应用监控,数据监控,预警系统,工单系统等,对我们接管的每个数据源、数据表都需要做到实时监控,一旦发生殆机,或者发生停电,能够第一时间电话或者短信通知到具体负责人,这里可以借鉴一些自动化运维平台的经验的,监控约等于运维,好的监控提供的数据资产的保护也是很重要的。

大数据可视化

大数据可视化不仅仅是图表的展现,大数据可视化不仅仅是图表的展现,大数据可视化不仅仅是图表的展现。

重要的事说三遍,大数据可视化归类的数据开发中,有一部分属于应用类,有一部分属于开发类。

在开发中,大数据可视化扮演的是可视化操作的角色, 如何通过可视化的模式建立模型? 如何通过拖拉拽,或者立体操作来实现数据质量的可操作性? 画两个表格加几个按钮实现复杂的操作流程是不现实的。

在可视化应用中,更多的也有如何转换数据,如何展示数据,图表是其中的一部分,平时更多的工作还是对数据的分析,怎么样更直观的表达数据?这需要对数据有深刻的理解,对业务有深刻的理解,才能做出合适的可视化应用。

智能的可视化平台

可视化是可以被再可视化的,例如superset,通过操作SQL实现图表,有一些产品甚至能做到根据数据的内容智能分类,推荐图表类型,实时的进行可视化开发,这样的功能才是可视化现有的发展方向,我们需要大量的可视化内容来对公司发生产出,例如服装行业,销售部门:进货出货,颜色搭配对用户的影响,季节对选择的影响 生产部门:布料价格走势? 产能和效率的数据统计? 等等,每一个部门都可以有一个数据大屏,可以通过平台任意规划自己的大屏,所有人每天能够关注到自己的领域动向,这才是大数据可视化应用的具体意义。

结语

洋洋洒洒写了很多,对我近两年的所见所闻所学所想进行了一些总结。

有些童鞋会问,不是技术么?为什么没有代码?我要说,代码是要学的,要写的,但是与工作无关,代码是我个人的技能,个人傍身,实现个人想法的重要技能。 但是代码与业务的关系不大,在工作中,懂业务的人代码写的更好,因为他知道公司想要什么。 如果你业务很差,那也没关系,你代码好就行了呀,根据别人的交代干活,也是很不错的。技术和业务是相辅相成的,稍后博主总结代码的精进。

写完了,我的焦虑一丝未少,我的代码规范性不够,目前技术栈JS、Java、Node.js、Python 。

主业JS熟练度80%,正在研究阮一峰的es6(看的差不多)和vuejs的源码(有点搁浅),vuejs算是中等,css和布局方面可以说还可以,另外d3.js,go.js都是处于会用,能干活。 Node.js呢,express和koa无问题,看过一些express的源代码,还写过两个中间件。

Java、Python都处于能做项目的程度,目前也不想抽很多精力去深入它们,就想要保持在想用能用的地步。

未来的几年,我打算多学学人工智能、大数据开发的知识,未来这块应该还有一些热度的。

最后和大家共勉,三人行,必有我师焉。


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