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本帖最后由 zhangjuying2000 于 2016-10-16 19:10 编辑
大数据时代，哪些课程最受欢迎？
大数据时代衍生出大数据技术，包括数据的采集、存取、清洗、挖掘、可视化等等，哪些课程或者哪些方向最受欢迎呢？本文以ppv课（国内领先的大数据学习社区www.ppvke.com）网站为例，该网站的免费课程频道有着较为齐全课程分类，并且积累了一定的用户学习数据。通过python软件爬取所有课程的学习人数、时长、类别等网络数据，可以一窥当前大数据时代学习群体的培训需求。
（1）导入相关库并构建网页解析函数
装入网页解析、多线程、数值计算、数据可视化等python安装库，并构造网页解析函数，在函数中设置模仿浏览器登录的head方式：
import urllib.request
from lxml import etree
import pandas as pd
from multiprocessing.dummy import Pool as threadspool
import urllib,re,time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
start_url='http://www.ppvke.com/class/select'
url_host = 'http://www.ppvke.com/class/select?topicid='
def url_open(url):#构建网页解析函数
req = urllib.request.Request(url)
req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0')
page = urllib.request.urlopen(req)#模仿浏览器登录
txt = page.read().decode('utf-8')
htm = etree.HTML(txt)
return htm
（2）构建每一类目链接获取函数
获取每个类目的链接，也就是图1中机器学习、数据挖掘等14个类目的链接，构建每个类目链接获取的函数：
def get_class_link(url):#获取每个类目的链接
htm = url_open(url)
class_topics = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[1]/dl[1]/dd/a/text()')[1:-1]#对课程类目的网址进行解析，并且去除一头一尾“全部”与“会员课程”
class_link =[]
for class_topic in class_topics:
class_link.append(url_host + urllib.parse.quote(class_topic))#主要解决部分网址包含中文字符无法解码的问题
return class_link
在免费课程主页：http://www.ppvke.com/class/select，点击对应的课程类目右键审查元素就可以获取相应的链接，该网站课程类目链接采取这样的方式：http://www.ppvke.com/class/select?topicid=机器学习，即在主页的基础上加入topicid=的形式。在这里需要注意，部分类目包含中文字符，如机器学习、数据挖掘、R语言等，在python网页解析中会出现“ASCII码无法识别的问题”，导致程序运行不出，这时需要加入urllib.parse.quote命令进行编码，使得中文字符识别出来，（英文字符在此命令下不受影响）。
（3）构建全部链接获取函数，解决翻页问题
再次，构建全部链接抓取函数。由于部分课程类目不止一页，需要对翻页的链接进行抓取，这时候我们需要解决两个问题：一是每个类目有多少翻页？二是翻页链接的形式是什么样的，有无规律可循？
在课程的底端可以看到每个类目的页数：
对于多页的课程类目链接形式为（以Excel为例）：
http://www.ppvke.com/class/select?topicid=Excel&job=&grade=&page=&page=2
可以看到在课程类目的链接上加入了“&job=&grade=&page=&page=”这种形式。根据这两个问题的表现形式我们找到了解决方案，对于每个类目的页数问题，通过抓取“上一页”、“下一页”这个框中的列表长度来判断，如只有第一页保持原有链接不变，如有2个以上页面，则在原始链接的列表中加入page=2/3….的链接形式。最后封装成一个列表。
def get_all_links(class_link):#每个课程类目有不止一页，因此链接也有多个，因此基于类目链接构建全部链接函数
htm = url_open(class_link)
page_num=htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[3]/div/a/text()')
urls = [class_link]
if len(page_num)>2:
for i in range(2,len(page_num)):
urls.append(class_link + '&job=&grade=&page=&page='+str(i))#将翻页链接依次加入类目链接中
else:
pass
return urls
（4）构建抓取信息函数
接下来就开始抓取每个页面的信息，并采用pandas.DataFrame的数据框，采用Xpath方式抓取。
def get_info(url):#抓取每个链接的信息，包括课程名称、时长、学习人数、类目
htm = url_open(url)
titles = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/h3/a/text()')
times= htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/p[1]/text()')
numbers = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/p[1]/span/text()')
topic = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[1]/dl[1]/dd[@class="cur"]/a/text()')
topics = topic * len(titles) #获取每个课程的类目变量，并且与每个课程一一对应，最好与其他变量在同一页面一起抓取
frame = pd.DataFrame([topics,titles,times,numbers], index=['topics','titles','times','numbers'])#转入数据列表DataFrame
frame = frame.T
return frame
（5）导入网页，爬取信息
构造完相关函数后，将参数代入，爬取所有类目下所有课程的数据信息：
if __name__ == '__main__':
time.sleep(2)
class_links = get_class_link(start_url)#获取类目链接
pool = threadspool(2)
urls = list(map(get_all_links,class_links))#多线程抓取每个类目的所有链接
url_links = []
for x in urls:
url_links.extend(x) #将所有链接装进一个list
frame_list = list(map(get_info,url_links))#数据框列表
a,b,c,d = [], [], [], []
[(a.extend(x['topics'])) for x in frame_list]
[(b.extend(x['titles'])) for x in frame_list]
[(c.extend(x['times'])) for x in frame_list]
[(d.extend(x['numbers'])) for x in frame_list]
c1 = [int(re.findall(r"\d+" ,txt)[0]) for txt in c]
d1 = [int(re.findall(r"\d+" ,txt)[0]) for txt in d] #采用正则表达式提取数字，并转化为整型，也算是数据清洗
frame = pd.DataFrame([a,b,c1,d1], index=['topics','titles','times','numbers'])#将数据整合
frame = frame.T
（6）数据截取、分组及可视化
通过数据截取、分组计算、画图就可以得到每个类目平均的学习人数：
如图，概率与统计课程的平均学习人数最多，达到3000以上，这说明学习者对大数据的基础统计理论的学习需求较大；其次是R语言、Mysql、SPSS等，说明了大数据常用的软件与数据库的学习需求也较高。
分类比较，比如在大数据统计软件方面的平均学习人数上，由上图可以看出，R语言>SPSS>Python>SAS>Excel>Matlab，后三者在大数据统计技术上已稍显落后（spss在开发出数据挖掘模块），且R、Python是目前大数据分析下最火的两大统计软件，相应的学习需求也高；数据库方面：Mysql>Nosql>Sql>Oracle，Mysql平均学习人数最多且远远超过其他数据库，作为大数据目前最常用的数据库存储工具，因此会获得如此高的关注度；理论方面：概率统计>机器学习>数据挖掘，说明学习者对基础理论的需求还是比较高，由于大数据技术是计算机与数据统计等内容的结合，很多计算机从业者缺乏统计理论知识以及初学者也要从最基础的理论学起，这导致概率与统计的学习需求遥遥领先，从侧面也说明了在大数据领域统计理论的缺失或不足较为明显。对于大数据里较火的软件平台——Hadoop，平均学习人数处于不高不低的状态，这是由于大多数大数据学习者还处于初级水平，对Hadoop这一高级应用技术还缺乏了解，所以学习需求没那么高。
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每一课程类目的平均学习人数
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SAS类目所有的课程学习人数
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课程学习人数与学习时长的散点图
评分
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( 粤ICP备18085999号-1 | 粤公网安备 44051102000585号)
狗仔卡
发表于 2016-10-16 19:08:07
置顶卡
千斤顶
显身卡
发表于 2016-10-16 22:25:56
发表于 2016-10-17 10:16:44
楼主
，有空试试吧，我也是新手，所以最开始选了这个分类比较清楚，数据量也不大的网站
