pythonweb日誌分析

㈠ 對網站的pv進行數據統計數據的來源是網站伺服器的log日誌嗎

網站的統計數據來源於伺服器的log日誌？

這個問題，牽扯太多，我整理下思路說下吧。（關於技術的發展史，是需要很長的一個篇幅了，由於我現在沒有整理好...所以呢先發下面的）

0.簡要回答

首先，網站的統計數據一部分是來源於 靜態伺服器的log做日誌分析的，但它是原始方法，為什麼說是原始方法呢，因為日誌分析局限性很多，而且由於互聯網信息化的高速發展，多樣化的需求統計的出現，導致日誌做分析很難去實現特定的統計，再加上大數據的推波助瀾，讓我們可以相對容易的處理海量數據；

1. 網站統計架構的發展簡單史;

從而發展到現在，一般前端(PC、手機、小程序等)統計使用埋點去統計數據，後端使用 主流的大數據集群架構 來實現 數據的統計、處理、篩選、歸類等，再加上web框架的展示層做大數據可視化屏幕、前端展現， 中間加上 各種中間件做潤滑；(介紹大數據架構也是需要單獨的篇幅來說明的，結構如下，這個架構稱之為lambda+架構 經典架構)

2、網站統計的經典架構

目前也有一些新型架構的出現了Kappa之類；本片不做延展了.

5、數據收集腳本執行

數據收集腳本（ga.js）被請求後會被執行，這個腳本一般要做如下幾件事：

1、通過瀏覽器內置javascript對象收集信息，如頁面title（通過document.title）、referrer（上一跳url，通過document.referrer）、用戶顯示器解析度（通過windows.screen）、cookie信息（通過document.cookie）等等一些信息。

2、解析_gaq收集配置信息。這裡面可能會包括用戶自定義的事件跟蹤、業務數據（如電子商務網站的商品編號等）等。

3、將上面兩步收集的數據按預定義格式解析並拼接。

4、請求一個後端腳本，將信息放在http request參數中攜帶給後端腳本。

6、後端執行數據收集、清洗、篩選、處理等 生成需求數據(也就是我們要看的數據);

下面有個表 就是 一般收集時候的基本數據;

名稱 途徑 備注

訪問時間 web server Nginx $msec

IP web server Nginx $remote_addr

域名 javascript document.domain

URL javascript document.URL

頁面標題 javascript document.title

解析度 javascript window.screen.height & width

顏色深度 javascript window.screen.colorDepth

Referrer javascript document.referrer

瀏覽客戶端 web server Nginx $http_user_agent

客戶端語言 javascript navigator.language

訪客標識 cookie

網站標識 javascript 自定義對象

業務特徵值我們自有業務的特殊需求.

後端的處理流程，由最開始的 大數據統計架構 已經展示了。

好了 整體 介紹了個大概， 具體的話 就是需要詳細闡述 大數據統計架構的介紹了...

我整理完會發布關於 大數據統計架構.

但是現在 應該很少人需要自己去處理 這么龐大而復雜的架構了，一般選擇都使用 現有的

網路統計、友盟統計、諸葛io、神策、極光、Growingio 等。

㈡ python網路編程可以用來做什麼

1. Web開發
最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

㈢ 關於python在企業開發中的工作是什麼

Python 不僅僅是一個設計優秀的程序語言，它能夠完成現實中的各種任務，你可以在任何場合應用Python, 從網站和游戲開發到機器人和太空梭控制。 （如何學好Python，請看總結！）
盡管如此，Python 的應用領域分為下面幾類。下文將介紹一些Python 具體能幫我們做的事情。
1.python可以用於系統編程 Python 對操作系統服務的內置介面，使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件（有時也被稱為Shell 工具）的理想工具。
Python 程序可以搜索文件和目錄樹，可以運行其他程序，用進程或線程進行並行處理等等。
2.python可以用於用戶圖形介面 Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。
此外，基於C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。 諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。
3..python可以用於Internet 腳本 Python 提供了標准Internet 模塊，使Python 能夠廣泛地在多種網路任務中發揮作用，無論是在伺服器端還是在客戶端都是如此。 而且網路上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具此外，Python 涌現了許多Web 開發工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。
4.python可以用於組件集成 在介紹Python 作為控制語言時，曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展，並能夠嵌套C/C++ 系統的特性，使其能夠作為一種靈活的粘合語言，腳本化處理其他系統和組件的行為。
例如，將一個C庫集成到Python 中，能夠利用Python 進行測試並調用庫中的其他組件；將Python 嵌入到產品中，在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下，能夠進行產品的單獨定製。 5.python能用於資料庫編程 對於傳統的資料庫需求，Python 提供了對所有主流關系資料庫系統的介面，Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 資料庫系統的可移植的資料庫API ，這個API 對於各種底層應用的資料庫系統都是統一的。
所以一個寫給自由軟體MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上（例如，Oracle ）-- 你僅需要將底層的廠商介面替換掉就可以實現。
6.python 可以用於快速原型 對於Python 程序來說，使用Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此，我們可以在一開始利用Python 做系統原型，之後再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。
7.python 可以用於數值計算和科學計算編程 我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具，通過將Python 與出於速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成，其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、並行處理等功能的支持。
8.python 可以用於游戲、圖像、人工智慧、XML 、機器人等 Python 的應用領域很多，遠比這里提到的多得多。 例如，可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程；用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理；用PyRo 工具包進行機器人控制編程。
總結：一個優秀的Python工程師在任何的公司待遇都是非常不錯的，不僅僅領域很廣，相比於其他的程序語言來說，Python更加靈活，功能強大，簡單易學，是大部分企業，開發者，甚至運維和測試喜歡的語言，包括全世界最大的蘋果公司。如果對於你來說想要學習，但是缺乏指引，缺乏別人的教導你會寸步難行，甚至錯過一次高薪發展的機會，【新人不怕學不好，就怕沒人教！】仔細閱讀下面的代碼，加上代碼裡面的內容，你就有了一次全新的機會和改變，成為一名優秀的高薪Python開發者，你只差這一件事！資源是小，學習是大，學習全在你，註定不平凡。

㈣ python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：

MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

㈤ 學完python可以從事什麼崗位，薪資怎麼樣

學習Python可以做python開發工程師、python高級工程師、Web網站開發工程師、Python自動化測試、Linux運維工程師、python游戲開發工程師、python技術經理、python開發實習等職業選擇。

根據職友集數據顯示，全國python平均工資：¥ 13730/月，取自 18230 份樣本，較 2019 年，減少 15.8%。python工資按工作經驗統計，其中應屆生工資¥7750，1-3年工資¥11670，3-5年工資¥17280，5-10年工資¥24040，10年以上工資¥27500，該數據僅供參考。