pythonweb报表

1. 大数据分析软件有哪些

大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。
Smartbi作为国内资深专业的BI厂商，定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面，覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节，帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革。产品安全性和实用性强，拥有完善的学习文档和教学视频，操作简便易上手。

2. 请问一下在国内，用python能做什么呢，能为公司做点什么呢

phyton主要有三个用途：网站、爬虫、人工智能，现在大多用于做网站，功能相对比较单一，主要分布在一线城市，相比较而言，java用途更广，在二三线城市也可以用到，比如网站、公众号、小程序等。对于人工智能，现在其实刚刚起步，也不常见，所以如果想要走这软件开发这方面，个人建议还是学习java

3. 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

• 专业的大数据分析工具

• 各种Python数据可视化第三方库

• 其它语言的数据可视化框架

  一、专业的大数据分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  来看看它做的dashboard吧：

  

  4. 哪个数据可视化工具比较好

  看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

  1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

  程序运行截图如下：

  2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
  

  程序运行截图如下：

  补充推荐一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

  Plotly Express

  Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

  Plotly Express 安装

  惯例，使用 pip进行安装。

  Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明

  我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

  gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

  散点图scatter

  常用参数说明：

  
  

  使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

  地理散点图scatter_geo

  常用参数说明

  
  

  使用地理散点图描述全球人口与GDP

  折线图（line）

  常用参数说明

  
  

  使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

  条形图(bar)

  常用参数说明

  
  

  使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

  等值区域图（choropleth）

  常用参数说明

  
  

  使用等值区域图描述各个国家人口数量

  目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是最好的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

  下面我将一一分别进行工具介绍：

  一．数据可视化库类

  一个纯javascript的数据可视化库，网络的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

  评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

  与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

  评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

  Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

  
  评价： 是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

  二．报表、BI类

  由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，网络图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

  评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

  FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  评价： FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

  Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

  评价： 全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

  FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

  FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

  评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

  Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

  评价： 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

  三．可视化大屏类

  提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

  评价： 产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

  前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

  评价： 很优秀的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

  五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

  很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

  ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领风骚的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

  评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

  Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

  评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

  R-ggplot2

  ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

  技术相关

  1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

  这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。

  ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

  2. 图层式的开发逻辑

  在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

  3. 各种图形要素的自由组合

  由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

  基本开发步骤

  1. 初始化 – ggplot()

  这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

  p

  5. 《PythonWeb开发实战》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

  《Python Web开发实战》（董伟明）电子书网盘下载免费在线阅读

  资源链接：

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

  提取码：rgf4

  书名：Python Web开发实战

  作者：董伟明

  豆瓣评分：7.1

  出版社：电子工业出版社

  出版年份：2016-9-15

  页数：504

  内容简介：

  这本书涵盖了Web开发的方方面面，可以分为如下部分：

  1. 使用最新的Flask 0.11进行Web开发，学习Jinja2、Flask-Script、Flask-Migrate、Flask-Security、Flask-Assets等8种常用扩展，帮助读者理解Flask 的 优秀设计（上下文、BluePrint等），最后利用Mako、Flask_mako、sqlAlchemy、Pillow等技术实现一个豆瓣一个真实的服务。

  2. 阐述笔者对REST的理解，并提出一些设计API的注意事项，最后通过jQuery和fetch实现使用Ajax的例子，让读者了解如何让前后端通信。

  3. 对Python应用服务器，Web服务器、缓存系统、键值对数据库等技术的选型和使用方法，最后演示大型网站架构及其重要组件的用意。

  4. 使用Fabric、SaltStack、Ansible、Supervisor、Graphite等做系统管理，并演示一个通过最新的Sentry 8演示如何收集应用错误信息。

  5. 测试和持续集成，最后使用最新的Buildbot 0.9实现一个Github项目的持续集成。

  6. 深入RabbitMQ和Celery的原理和使用方法，最后分享笔者使用的进阶实践。

  7. 服务化及豆瓣服务化实践。

  8. 详细讲解豆瓣工程师都在用的DPark，包含安装、环境配置、使用和框架化分析uv&pv，接着将展示几个笔者实际工作中的数据报表需求，并讲解如何用Pandas做数据可视化。

  9. 深入IPython和Jupyter Notebook这两个工具，并分享在豆瓣对应的实践。

  10. 从获取linux服务器的相关情况、性能测试、分析Python程序性能瓶颈三个方面展示对应的工具及使用方法。

  11. 以抓取微信公众号文章为主线，分别使用多线程、多进程、Gevent、Future和asyncio这5种编程方式完成不同阶段的爬取任务，也深入地分析在它们之间如何选择。

  12. Python进阶和Web项目经验。

  封底推荐语

  伟明把他个人多年 Web 开发的经验，以及豆瓣十年来数百名优秀工程师在 Web 开发上最佳实践的积累，凝聚在了《Python Web 开发实战》这本书里，多维度、全面地介绍了 Python Web 开发涉及的各种技术。我向所有有兴趣使用 Python 做 Web 开发的开发者们，强烈推荐此书。——洪强宁，爱因互动CTO，前豆瓣首席架构师，前宜信大数据创新中心首席架构师

  感谢伟明把豆瓣的一些工程实践进行了整理和总结，这是本书最宝贵的一点，库谁都会用，但在什么场景使用，在生产环境中这个库的表现到底如何，是这本书的一个精华，期望将来还可以看到越来越多这样的图书，祝此书大卖。——清风，SAY CEO，前豆瓣技术总监。

  伟明将自身在 Web 领域所有方面的经验提炼后整理成书，本质上是将几十个关联产品的官方文档，结合具体工程经验进行了梳理，给出了领域问题最佳方案的关键思考点和自己的答案，而更加可贵的是，给出了这些思考点的来源，以及形成过程，即给出了解决各种 Web 领域问题的思维模式。——Zoom.Quiet（大妈），优视眼动科技 CTO，Python 中文社区创始人之一和管理员

  阅读本书，我最大的感受就是：全和新。本书的内容涉及了Web框架、Ajax的前后端交互、测试、数据库、数据分析、服务化、部署、系统管理、常用工具等内容，有点网络全书的意味。另外，书中讲的许多东西都是现在正在流行的技术或工具，像Flask、Celery、Jupyter、Supervisor、SaltStack、Pandas等。——李迎辉，Python开源资深行者，Python-CN邮件列表创建人，UliPad和Uliweb作者

  本书由Python开发开始，循序渐进，把网站工程的全貌展现在读者的眼前，是了解Web工程从开发到上线完整流程的绝佳参考书籍。——邢犇（CNBorn）, 前豆瓣东西技术负责人

  很多刚进入Python世界的人，伟明的这本书提供了一个非常好的“知识地图”，书中涉及了Python Web开发的方方面面。——胡阳（the5fire），手机搜狐网，任资深开发工程师

  这本书从开发环境的搭建，Web 框架的使用，到最后的持续集成和 Python 的进阶用法，无一不是他多年的实际工程经验总结，十分宝贵。——姚钢强（acmerfight），知乎工程师

  这本书非常全面地介绍了使用 Python 进行 Web 开发的方方面面，既有 Web 框架、缓存、消息队列、并发处理的场景介绍和技术选型，又有开发流程、质量保证的丰富实战经验。——蔡斌（VeryCB），DeepDevelop工程师，前豆瓣条目组技术负责人

  整本书都是作者对实际Web项目中大量实战经验的总结，绝非纸上谈兵。相信通过阅读该书可以帮助开发者规避掉大量项目中的“坑”，构建出更高性能、更稳定的Web项目。——Spawnris, 腾讯工程师

  作者简介：

  作者是豆瓣条目组高级产品开发工程师，主要负责豆瓣读书（对，你没有看错，就是这个网站）、电影、音乐、东西等产品线。从2011年开始接触Python, 从运维、运维开发到现在的Web开发，积累了丰富的运维和开发经验，这本书将作者这些年使用Python进行Web开发，对各方面知识的理解和积累的经验进行梳理和总结。

  

  6. python运维自动化取页面数据

  1、linux系统基础，这个不用说了，是基础中的基础，连这个都不会就别干了，参考书籍，可以看鸟哥linux基础篇，至少要掌握这书60%内容，没必须全部掌握，但基本命令总得会吧
  
  2、网络服务，服务有很多种，每间公司都会用到不同的，但基础的服务肯定要掌握，如FTP, DNS,SAMBA, 邮件, 这几个大概学一下就行，LAMP和LNMP是必须要熟练，我所指的不是光光会搭建，而是要很熟悉里面的相当配置才行，因为公司最关键的绝对是WEB服务器，所以nginx和apache要熟悉，特别是nginx一定要很熟悉才行，至少有些公司还会用tomcat，这个也最好学一下。其实网络服务方面不用太担心，一般公司的环境都已经搭建好，就算有新服务器或让你整改，公司会有相应的文档让你参照来弄，不会让你乱来的，但至少相关的配置一定要学熟，而且肯定是编译安装多，那些模块要熟悉一下他的作用，特别是php那些模块。
  这面2点只是基础，也是必要条件，不能说是工具，下以才是真正的要掌握的工具。
  
  3、shell脚本和另一个脚本语言，shell是运维人员必须具备的，不懂这个连入职都不行，至少也要写出一些系统管理脚本，最简单也得写个监控CPU，内存比率的脚本吧，这是最最最基本了，别以为会写那些猜数字和计算什么数的，这些没什么作用，只作学习意义，写系统脚本才是最有意义，而另一个脚本语言是可选的，一般是3P，即python, perl和php，php就不需要考虑了，除非你要做开发，我个人建议学python会比较好，难实现自动化运维，perl是文本处理很强大，反正这两个学一个就行了。
  
  4、sed和awk工具，必须要掌握，在掌握这两个工具同时，还要掌握正则表达式，这个就痛苦了，正则是最难学的表达式，但结合到sed和awk中会很强大，在处理文本内容和过滤WEB内容时十分有用，不过在学shell的同时一般会经常结合用到的，所以学第3点就会顺便学第4点。
  
  5、文本处理命令，sort , tr , cut, paste, uniq, tee等，必学，也是结合第3点时一并学习的。
  
  6、数据库，首选mysql，别问我为什么不学sqlserver和oracle，因为linux用得最多绝对是mysql，增删改查必学，特别要学熟查，其它方面可能不太需要，因为运维人员使用最多还是查，哪些优化和开发语句不会让你弄的。
  
  7、防火墙，不学不行，防火墙也算是个难点，说难不难，说易不易，最重要弄懂规则，如果学过CCNA的朋友可能会比较好学，因为iptables也有NAT表，原理是一样的，而FILTER表用得最多，反正不学就肯定不合格。
  
  8、监控工具，十分十分重要，我个人建议，最好学这3个，cacti，nagios，zibbix，企业用得最多应该是nagios和 zibbix，反正都学吧，但nagios会有点难，因为会涉及到用脚本写自动监控，那个地方很难。

  7. python 的flask 做web 报表 查询参数可为null 怎么实现

  前端传的是null，flask收到后转成None，可直接用于sql查询('IS')

  8. python 企业 可以做什么

  python现在主要在做web站点（php以前做的工作，例子：豆瓣，知乎）服务器端的服务和系统（比java轻量级，开发迅速，例子，youtube，dropbox，openstack），大数据中的数据处理（报表，maprece）。目前看python的主要方向是取代php以及java在web服务器端的部分份额，以及在海量数据系统中起到处理数据的脚本的功能。
  python是一门黑客和geek很偏好的语言，这与其简单优雅的哲学是密不可分的，选一门语言除了看他是否适合你要深入的领域，还要看你是否认可他的设计哲学。

  9. 常见的大数据分析工具有哪些

  大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
  首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
  1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
  2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
  3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
  接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
  1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
  2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
  第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
  1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
  2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
  最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
  1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
  2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
  3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash