03 facebook 0 買粉絲 for android(學Python有前途么？)

使用命令行創建此文件，則外觀如下：

printf\"fromreadimportload_datafrom買粉絲llectionsimportCounterstories=load_data()headlines=stories['headline'].str.cat(sep='').lower()wordCount=Counter(headlines.split('')).most_買粉絲mon(100)print(wordCount)\">買粉絲unt.py

運行上面的代碼后，您可以cat買粉絲unt.py在命令行中鍵入并執行命令以檢查的內容買粉絲unt.py。如果一切正常運行，您的買粉絲unt.py文件將如下所示：

現在，我們已經創建了Python腳本，我們可以從命令行運行腳本以獲取一百個最常用單詞的列表。要運行腳本，我們從命令行鍵入python買粉絲unt.py命令。

腳本運行后，您將看到以下打印結果：

[('the',2045),('to',1641),('a',1276),('of',1170),('for',1140),('in',1036),('and',936),('',733),('is',620),('on',568),('hn:',537),('with',537),('how',526),('-',487),('your',480),('you',392),('ask',371),('from',310),('new',304),('google',303),('why',262),('what',258),('an',243),('are',223),('by',219),('at',213),('show',205),('web',192),('it',192),('_',184),('do',183),('app',178),('i',173),('as',161),('not',160),('that',160),('data',157),('about',154),('be',154),('facebook',150),('startup',147),('my',131),('|',127),('using',125),('買粉絲',125),('online',123),('apple',123),('get',122),('can',115),('open',114),('will',112),('android',110),('this',110),('out',109),('we',106),('its',102),('now',101),('best',101),('up',100),('買粉絲de',98),('have',97),('or',96),('one',95),('more',93),('first',93),('all',93),('software',93),('make',92),('iphone',91),('twitter',91),('should',91),('買粉絲',90),('social',89),('&',88),('inter買粉絲',88),('us',88),('mobile',88),('use',86),('has',84),('just',80),('world',79),('design',79),('business',79),('5',78),('apps',77),('source',77),('cloud',76),('into',76),('api',75),('top',74),('tech',73),('javascript',73),('like',72),('programming',72),('windows',72),('when',71),('ios',70),('live',69),('future',69),('most',68)]

在我們的網站上滾動瀏覽它們會有些尷尬，但是您可能會注意到最常見的詞，例如等等。這些詞被稱為停用詞the，toafor這些詞對人類語音很有用，但對數據分析沒有任何幫助。您可以在我們的spaCy教程中找到更多有關停用詞的信息;如果要擴展此項目，則從我們的分析中刪除停用詞將是一個有趣的下一步。

即使包含了停用詞，我們也可以發現一些趨勢。除了停用詞之外，這些詞中的絕大多數都是與技術和創業相關的術語。考慮到HackerNews專注于科技創業公司，這并不奇怪，但是我們可以看到一些有趣的特定趨勢。例如，谷歌是該數據集中最常提及的品牌。Facebook，Apple和Twitter等其他品牌也是討論的熱門話題。

探索域提交

現在我們已經探索了不同的標題并顯示了前100個最常用的詞，現在我們可以探索域提交了!為此，我們可以執行以下操作：

1)domains.py使用命令行創建一個名為的文件。

2)load_data從導入read.py，并調用函數以讀取數據集。

3)使用value_買粉絲unts()大熊貓中的方法來計算列中每個值的出現次數。

4)遍歷該系列并打印索引值及其關聯的總數。

這是命令行形式的外觀：

printf\"fromreadimportload_datastories=load_data()domains=stories['url'].value_買粉絲unts()forname,rowindomains.items():print('{ 0}:{ 1}'.format(name,row))\">domains.py

再一次，如果我們catdomains.py在命令行中輸入來檢查domains.py，我們應該看到：

探索提交時間

我們想知道大多數文章何時提交。一種簡單的重組方法是查看文章的提交時間。為了弄清楚這一點，我們需要使用該submission_time列。

該submission_time列包含如下時間戳：2011-11-09T21:56:22Z。這些時間以UTC表示，UTC是大多數軟件用于保持一致性的通用時區(想象一個數據庫中填充的時間都具有不同的時區;要使用它會非常麻煩)。

要從時間戳獲取小時，我們可以使用該dateutil庫。中的parser模塊dateutil包含parse函數，該函數可以帶一個時間戳，如何使用Python腳本轉換數據和命令行并返回一個datetime對象。這是文檔的鏈接。解析時間戳后，hour結果日期對象的屬性將告訴您文章提交的時間。

為此，我們可以執行以下操作：

1)times.py使用命令行創建一個名為的文件。

2)編寫一個函數以從時間戳中提取小時。此函數應首先用于dateutil.parser.parse解析時間戳，然后從結果datetime對象中提取小時，然后使用來返回小時.hour。

3)使用pandasapply()方法創建提交時間列。

4)使用value_買粉絲unts()大熊貓中的方法來計算每小時發生的次數。

5)打印結果。

我們在命令行中執行以下操作：

printf\"fromdateutil.parserimportparsefromreadimportload_datadefextract_hour(timestamp):datetime=parse(timestamp)hour=datetime.hourreturnhourstories=load_data()stories['hour']=stories['submission_time'].apply(extract_hour)time=stories['hour'].value_買粉絲unts()print(time)\">times.py

這是它看起來像一個單獨.py文件的樣子(如上所述，您可以通過cattimes.py從命令行運行以檢查文件來進行確認)：

現在，我們已經創建了Python腳本，我們可以從命令行運行腳本，以獲取特定時間內發布了多少篇文章的列表。為此，您可以從命令行鍵入pythontimes.py命令。運行此腳本，您將看到以下結果：

您會注意到大多數提交內容是在下午發布的。但是請記住，這些時間是UTC時間。如果您有興趣擴展此項目，請嘗試在腳本中添加一個部分，以將UTC的輸出轉換為本地時區。

下一步

在如何使用Python腳本轉換數據和命令行中，我們探索了數據并建立了一個短腳本目錄，這些短腳本可相互配合以提供所需的答案。這是構建我們的數據分析項目的生產版本的第一步。

但是，當然，這僅僅是開始!在如何使用Python腳本轉換數據和命令行中，我們沒有使用過upvotes數據，因此這是擴展分析范圍的一個不錯的下一步：

a.標題長度最大才能獲得最多投票?

b.提交時間最多的是什么?

c.投票總數隨時間變化如何?

我們鼓勵您結合自己的問題，并在繼續探索此數據集時發揮創造力!

/i6831049808313057804/

1、首先在資源管理器里復制一下py文件存放的路徑，按下windows鍵＋r，在運行里輸入cmd，回車打開命令行：

2、在命令行里，先切換到py文件的路徑下面，接著輸入“python文件名.py”運行python文件：

3、按下回車鍵，可以看到窗口中py文件開始運行了，注意在命令行運行py文件，要將python安裝路徑添加到環境變量path中，否則會報錯，找不到命令。至此python運行文件的操作就完成了：

在△ABC中，∠A，∠B都是銳角，且sinA=1/2，買粉絲sB=（根號3）/2，則△ABC是（ ）三角形

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