pythonweb報表

1. 大數據分析軟體有哪些

大數據分析軟體有很多，一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。
Smartbi作為國內資深專業的BI廠商，定位於一站式大數據服務平台，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據平台，進行加工處理、分析挖掘與可視化展現；滿足各種數據分析應用需求，如企業報表平台、自助探索分析、地圖可視化、移動管理駕駛艙、指揮大屏幕、數據挖掘等。Smartbi產品功能設計全面，覆蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據分享四大環節，幫助客戶從數據角度描述業務現狀、分析業務原因、預測業務趨勢、驅動業務變革。產品安全性和實用性強，擁有完善的學習文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2. 請問一下在國內，用python能做什麼呢，能為公司做點什麼呢

phyton主要有三個用途：網站、爬蟲、人工智慧，現在大多用於做網站，功能相對比較單一，主要分布在一線城市，相比較而言，java用途更廣，在二三線城市也可以用到，比如網站、公眾號、小程序等。對於人工智慧，現在其實剛剛起步，也不常見，所以如果想要走這軟體開發這方面，個人建議還是學習java

3. 我們可以用哪些工具做大數據可視化分析

通過互聯網行技術的不斷突破，數據可視化分析不僅僅是通過編碼才能實現的簡單的靜態分析展現，而涌現了大批的數據可視化工具。

今天就來講講數據可視化吧，我來推薦一些實用的數據可視化工具，這些工具包含：

• 專業的大數據分析工具

• 各種Python數據可視化第三方庫

• 其它語言的數據可視化框架

  一、專業的大數據分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  來看看它做的dashboard吧：

  

  4. 哪個數據可視化工具比較好

  看了一下其他的回答，都是利用現有的可視化軟體，這里以Python為例，介紹2個比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡單易學、容易上手，繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友可以嘗試一下，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

  1.seaborn：這是一個基於matplotlib的可視化包，是對matplotlib更高級的API封裝，繪制的圖形種類繁多，包括常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力圖等，所需的代碼量更少，使用起來更方便，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：

  程序運行截圖如下：

  2.pyecharts：這個是echarts提供給python的一個介面，在前端的數據可視化中，可能會用到這個echarts包，藉助pyecharts，我們不僅可以繪制出漂亮的柱狀圖、折線圖等，還可以繪制3D圖形、地圖、雷達圖、極坐標系圖等，簡單好用，非常值得學習，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：
  

  程序運行截圖如下：

  補充推薦一個Python 新數據可視化模塊——Plotly Express 。

  Plotly Express

  Plotly Express是一個新的高級Python數據可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數繪圖只要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，就可以創建豐富的互動式繪圖。

  Plotly Express 安裝

  慣例，使用 pip進行安裝。

  Plotly Express支持構建圖表類型 gapminder數據集說明

  我們使用gapminder數據集進行體驗 Plotly Express 。

  gapminder數據集顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：包含1952~2007年世界各國家人口、GDP發展與/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢。

  散點圖scatter

  常用參數說明：

  
  

  使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖

  地理散點圖scatter_geo

  常用參數說明

  
  

  使用地理散點圖描述全球人口與GDP

  折線圖（line）

  常用參數說明

  
  

  使用折線圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

  條形圖(bar)

  常用參數說明

  
  

  使用條形圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

  等值區域圖（choropleth）

  常用參數說明

  
  

  使用等值區域圖描述各個國家人口數量

  目前國內數據可視化工具或產品很多，到底那個工具或者產品是最好的？看了很多數據可視化產品，總結下來分為幾大類。

  下面我將一一分別進行工具介紹：

  一．數據可視化庫類

  一個純javascript的數據可視化庫，網路的產品，常應用於軟體產品開發或者 系統的圖表模塊，圖表種類多，動態可視化效果，開源免費。

  評價： 非常好的一個可視化庫，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，沒有提供文本和表格方面的展現庫，如果有相關需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫。

  與echarts相似，同樣是可視化庫，不過是國外的產品，商用需要付費，文檔詳盡。

  評價： 同樣是非常好的一個可視化庫，圖表種類多。但是同樣需要進行二次開發，,沒有提供文本和表格方面的展現庫。而且因為商用付費，所以能選擇echarts肯定不會選擇highcharts。

  Antv是螞蟻金服出品的一套數據可視化語法，是國內第一個才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫。在提供可視化庫同時也提供簡單的數據歸類分析能力。

  
  評價： 是一個優秀的可視化庫，需要進行二次開發。因為採用的是the grammar of Graphics 語法，和echarts相比各有千秋。

  二．報表、BI類

  由echarts衍生出來的子產品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現庫。Echarts接受json格式的數據，網路圖說把數據格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數據。

  評價：可以把表格數據轉換成圖表展現形式的工具，支持excel數據導入 ，適合做靜態的BI報告。因為數據偏靜態，沒看到與資料庫結合的部分，很難和第三方系統結合展現動態變化的數據，如日報表、月報表、周報表等。

  FineReport報表軟體是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  評價： FineReport可以直連資料庫，方便快捷的定製各種復雜表樣，用來做出固定格式的周報、月報等。它的格式類似於excel界面，特色功能報表製作，報表許可權分配，報表管理還有填報，支持多種資料庫。

  Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟體，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制台也可完全自定義配置。在控制台上，不僅能夠監測信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制台靈活，具有高度的動態性。

  評價： 全球知名的BI工具，價格6000元/年/人左右，但是國外產品不花錢不會為你做任何定製化改動，售後很有問題。

  FineBI與FineReport都是帆軟的產品。首先FineReport作為一款報表工具，主要用於解決提升IT部門的常規/復雜報表開發效率問題；而FineBI是商業智能BI工具，在IT信息部門分類准備好數據業務包的前提下，給與數據，讓業務人員或領導自行分析，滿足即席數據分析需求，是分析型產品。

  FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的 探索 性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。

  評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數據分析功能較強大，鑽取，篩選，分組等功能都有。但是對於普通沒有IT基礎的人來說，要想真正熟練地掌握finebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個難度相比Excel的VBA學習還是低不少的。

  Power BI 是一套商業分析工具，用於在組織中提供見解。可連接數百個數據源、簡化數據准備並提供即席分析。生成美觀的報表並進行發布，供組織在 Web 和移動設備上使用。每個人都可創建個性化儀錶板，獲取針對其業務的全方位獨特見解。在企業內實現擴展，內置管理和安全性。

  評價： 類似於excel的桌面bi工具，功能比excel更加強大。支持多種數據源。價格便宜。但是只能作為單獨的bi工具使用，沒辦法和現有的系統結合到一起。

  三．可視化大屏類

  提供豐富的模板與圖形，支持多數據源，拖拉式布局，支持服務化服務方式和本地部署。整體來說是一款很好的大屏的產品。

  評價： 產品不錯，就是價格服務版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬，每年續費也要37萬。

  前文有介紹過，finereport是一個企業級的報表工具，同時也提供大屏的服務。通過布局、色彩、綁定數據等環節完成大屏的製作。擁有很多自助開發的可視化插件庫。

  評價： 很優秀的軟體，性價比高。學習方面，掌握FineReport的dashboard製作，應該也比較簡單的。

  五 .專業類（地圖、科學計算、機器學習）

  很多工具都能實現數據地圖，比如echarts，finereport，tableau等。

  ggplot2是R語言最流行的第三方擴展包，是RStudio首席科學家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語言一個獨領風騷的特點。包名中「gg」是grammar of graphics的簡稱，是一套優雅的繪圖語法。主要用於機器學習繪圖。

  評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。

  Python是一門編成語言,其周邊的繪圖庫也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點圖等； matplotlib主要是繪制數學函數相關的圖如三角函數圖、概率模型圖等。

  評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。

  R-ggplot2

  ggplot2是R語言最為強大的作圖軟體包，強於其自成一派的數據可視化理念。當熟悉了ggplot2的基本套路後，數據可視化工作將變得非常輕松而有條理。

  技術相關

  1. 將數據，數據相關繪圖，數據無關繪圖分離

  這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。眾所周知，數據可視化就是將我們從數據中 探索 的信息與圖形要素對應起來的過程。

  ggplot2將數據，數據到圖形要素的映射，以及和數據無關的圖形要素繪制分離，有點類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張數據分析圖真正的組成部分，有針對性的進行開發，調整。

  2. 圖層式的開發邏輯

  在ggplot2中，圖形的繪制是一個個圖層添加上去的。舉個例子來說，我們首先決定 探索 一下身高與體重之間的關系；然後畫了一個簡單的散點圖；然後決定最好區分性別，圖中點的色彩對應於不同的性別；然後決定最好區分地區，拆成東中西三幅小圖；最後決定加入回歸直線，直觀地看出趨勢。這是一個層層推進的結構過程，在每一個推進中，都有額外的信息被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，並能夠疊加到上一步並可視化展示出來。

  3. 各種圖形要素的自由組合

  由於ggplot2的圖層式開發邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發揮想像力

  基本開發步驟

  1. 初始化 – ggplot()

  這一步需要設定的是圖的x軸，y軸和」美學特徵」。基本形式如下：

  p

  5. 《PythonWeb開發實戰》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

  《Python Web開發實戰》（董偉明）電子書網盤下載免費在線閱讀

  資源鏈接：

  鏈接：https://pan..com/s/1M3m58ZOZ2PMOpXWV6ODBBA

  提取碼：rgf4

  書名：Python Web開發實戰

  作者：董偉明

  豆瓣評分：7.1

  出版社：電子工業出版社

  出版年份：2016-9-15

  頁數：504

  內容簡介：

  這本書涵蓋了Web開發的方方面面，可以分為如下部分：

  1. 使用最新的Flask 0.11進行Web開發，學習Jinja2、Flask-Script、Flask-Migrate、Flask-Security、Flask-Assets等8種常用擴展，幫助讀者理解Flask 的 優秀設計（上下文、BluePrint等），最後利用Mako、Flask_mako、sqlAlchemy、Pillow等技術實現一個豆瓣一個真實的服務。

  2. 闡述筆者對REST的理解，並提出一些設計API的注意事項，最後通過jQuery和fetch實現使用Ajax的例子，讓讀者了解如何讓前後端通信。

  3. 對Python應用伺服器，Web伺服器、緩存系統、鍵值對資料庫等技術的選型和使用方法，最後演示大型網站架構及其重要組件的用意。

  4. 使用Fabric、SaltStack、Ansible、Supervisor、Graphite等做系統管理，並演示一個通過最新的Sentry 8演示如何收集應用錯誤信息。

  5. 測試和持續集成，最後使用最新的Buildbot 0.9實現一個Github項目的持續集成。

  6. 深入RabbitMQ和Celery的原理和使用方法，最後分享筆者使用的進階實踐。

  7. 服務化及豆瓣服務化實踐。

  8. 詳細講解豆瓣工程師都在用的DPark，包含安裝、環境配置、使用和框架化分析uv&pv，接著將展示幾個筆者實際工作中的數據報表需求，並講解如何用Pandas做數據可視化。

  9. 深入IPython和Jupyter Notebook這兩個工具，並分享在豆瓣對應的實踐。

  10. 從獲取linux伺服器的相關情況、性能測試、分析Python程序性能瓶頸三個方面展示對應的工具及使用方法。

  11. 以抓取微信公眾號文章為主線，分別使用多線程、多進程、Gevent、Future和asyncio這5種編程方式完成不同階段的爬取任務，也深入地分析在它們之間如何選擇。

  12. Python進階和Web項目經驗。

  封底推薦語

  偉明把他個人多年 Web 開發的經驗，以及豆瓣十年來數百名優秀工程師在 Web 開發上最佳實踐的積累，凝聚在了《Python Web 開發實戰》這本書里，多維度、全面地介紹了 Python Web 開發涉及的各種技術。我向所有有興趣使用 Python 做 Web 開發的開發者們，強烈推薦此書。——洪強寧，愛因互動CTO，前豆瓣首席架構師，前宜信大數據創新中心首席架構師

  感謝偉明把豆瓣的一些工程實踐進行了整理和總結，這是本書最寶貴的一點，庫誰都會用，但在什麼場景使用，在生產環境中這個庫的表現到底如何，是這本書的一個精華，期望將來還可以看到越來越多這樣的圖書，祝此書大賣。——清風，SAY CEO，前豆瓣技術總監。

  偉明將自身在 Web 領域所有方面的經驗提煉後整理成書，本質上是將幾十個關聯產品的官方文檔，結合具體工程經驗進行了梳理，給出了領域問題最佳方案的關鍵思考點和自己的答案，而更加可貴的是，給出了這些思考點的來源，以及形成過程，即給出了解決各種 Web 領域問題的思維模式。——Zoom.Quiet（大媽），優視眼動科技 CTO，Python 中文社區創始人之一和管理員

  閱讀本書，我最大的感受就是：全和新。本書的內容涉及了Web框架、Ajax的前後端交互、測試、資料庫、數據分析、服務化、部署、系統管理、常用工具等內容，有點網路全書的意味。另外，書中講的許多東西都是現在正在流行的技術或工具，像Flask、Celery、Jupyter、Supervisor、SaltStack、Pandas等。——李迎輝，Python開源資深行者，Python-CN郵件列表創建人，UliPad和Uliweb作者

  本書由Python開發開始，循序漸進，把網站工程的全貌展現在讀者的眼前，是了解Web工程從開發到上線完整流程的絕佳參考書籍。——邢犇（CNBorn）, 前豆瓣東西技術負責人

  很多剛進入Python世界的人，偉明的這本書提供了一個非常好的「知識地圖」，書中涉及了Python Web開發的方方面面。——胡陽（the5fire），手機搜狐網，任資深開發工程師

  這本書從開發環境的搭建，Web 框架的使用，到最後的持續集成和 Python 的進階用法，無一不是他多年的實際工程經驗總結，十分寶貴。——姚鋼強（acmerfight），知乎工程師

  這本書非常全面地介紹了使用 Python 進行 Web 開發的方方面面，既有 Web 框架、緩存、消息隊列、並發處理的場景介紹和技術選型，又有開發流程、質量保證的豐富實戰經驗。——蔡斌（VeryCB），DeepDevelop工程師，前豆瓣條目組技術負責人

  整本書都是作者對實際Web項目中大量實戰經驗的總結，絕非紙上談兵。相信通過閱讀該書可以幫助開發者規避掉大量項目中的「坑」，構建出更高性能、更穩定的Web項目。——Spawnris, 騰訊工程師

  作者簡介：

  作者是豆瓣條目組高級產品開發工程師，主要負責豆瓣讀書（對，你沒有看錯，就是這個網站）、電影、音樂、東西等產品線。從2011年開始接觸Python, 從運維、運維開發到現在的Web開發，積累了豐富的運維和開發經驗，這本書將作者這些年使用Python進行Web開發，對各方面知識的理解和積累的經驗進行梳理和總結。

  

  6. python運維自動化取頁面數據

  1、linux系統基礎，這個不用說了，是基礎中的基礎，連這個都不會就別幹了，參考書籍，可以看鳥哥linux基礎篇，至少要掌握這書60%內容，沒必須全部掌握，但基本命令總得會吧
  
  2、網路服務，服務有很多種，每間公司都會用到不同的，但基礎的服務肯定要掌握，如FTP, DNS,SAMBA, 郵件, 這幾個大概學一下就行，LAMP和LNMP是必須要熟練，我所指的不是光光會搭建，而是要很熟悉裡面的相當配置才行，因為公司最關鍵的絕對是WEB伺服器，所以nginx和apache要熟悉，特別是nginx一定要很熟悉才行，至少有些公司還會用tomcat，這個也最好學一下。其實網路服務方面不用太擔心，一般公司的環境都已經搭建好，就算有新伺服器或讓你整改，公司會有相應的文檔讓你參照來弄，不會讓你亂來的，但至少相關的配置一定要學熟，而且肯定是編譯安裝多，那些模塊要熟悉一下他的作用，特別是php那些模塊。
  這面2點只是基礎，也是必要條件，不能說是工具，下以才是真正的要掌握的工具。
  
  3、shell腳本和另一個腳本語言，shell是運維人員必須具備的，不懂這個連入職都不行，至少也要寫出一些系統管理腳本，最簡單也得寫個監控CPU，內存比率的腳本吧，這是最最最基本了，別以為會寫那些猜數字和計算什麼數的，這些沒什麼作用，只作學習意義，寫系統腳本才是最有意義，而另一個腳本語言是可選的，一般是3P，即python, perl和php，php就不需要考慮了，除非你要做開發，我個人建議學python會比較好，難實現自動化運維，perl是文本處理很強大，反正這兩個學一個就行了。
  
  4、sed和awk工具，必須要掌握，在掌握這兩個工具同時，還要掌握正則表達式，這個就痛苦了，正則是最難學的表達式，但結合到sed和awk中會很強大，在處理文本內容和過濾WEB內容時十分有用，不過在學shell的同時一般會經常結合用到的，所以學第3點就會順便學第4點。
  
  5、文本處理命令，sort , tr , cut, paste, uniq, tee等，必學，也是結合第3點時一並學習的。
  
  6、資料庫，首選mysql，別問我為什麼不學sqlserver和oracle，因為linux用得最多絕對是mysql，增刪改查必學，特別要學熟查，其它方面可能不太需要，因為運維人員使用最多還是查，哪些優化和開發語句不會讓你弄的。
  
  7、防火牆，不學不行，防火牆也算是個難點，說難不難，說易不易，最重要弄懂規則，如果學過CCNA的朋友可能會比較好學，因為iptables也有NAT表，原理是一樣的，而FILTER表用得最多，反正不學就肯定不合格。
  
  8、監控工具，十分十分重要，我個人建議，最好學這3個，cacti，nagios，zibbix，企業用得最多應該是nagios和 zibbix，反正都學吧，但nagios會有點難，因為會涉及到用腳本寫自動監控，那個地方很難。

  7. python 的flask 做web 報表 查詢參數可為null 怎麼實現

  前端傳的是null，flask收到後轉成None，可直接用於sql查詢('IS')

  8. python 企業 可以做什麼

  python現在主要在做web站點（php以前做的工作，例子：豆瓣，知乎）伺服器端的服務和系統（比java輕量級，開發迅速，例子，youtube，dropbox，openstack），大數據中的數據處理（報表，maprece）。目前看python的主要方向是取代php以及java在web伺服器端的部分份額，以及在海量數據系統中起到處理數據的腳本的功能。
  python是一門黑客和geek很偏好的語言，這與其簡單優雅的哲學是密不可分的，選一門語言除了看他是否適合你要深入的領域，還要看你是否認可他的設計哲學。

  9. 常見的大數據分析工具有哪些

  大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
  首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
  1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
  2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
  3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
  接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
  1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
  2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
  第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
  1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
  2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
  最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
  1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
  2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
  3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash