史上无限咸的Python书排行榜|你想掌握之都以这边

这是菜鸟学Python的第99篇原创文章
开卷本文大概要3分钟

引用

学Python这么老了,回首想想自己拘留了的Python书也不丢,到底哪本书最牛,哪本书最火呢,哪个出版社出版的Python最多之,实力最强,这同一多样的问题我都想知道.于是自己哪怕召开了一个全网Python书的排行榜,前面两篇稿子分别于思路和爬虫的角度去给大家大快朵颐,今天我虽起数额的角度来受大家排个榜吧

凡1218比照Python的书写,有国人写的,也发生老外写的,也发生日本人写的,我把这些开尽存入了SQL数据库被,下面就是吃大家大饱眼福一下数目解析的结果

0.准备工作

1).数据存入了sqlite db里面,建了一个
books的报表,我将”作者”,”书名”,”ISDN”,”页数”,”价格”,”出版社”,”出版日期”,”点评人数”,”翻译”,”链接”,”评分”,一共11只维度全部存入表里

数据库books表头是:
HEADERS=[‘author’, ‘book’, ‘isdn’, ‘page’, ‘price’,’pub_company’,
‘pub_date’, ‘rating_people’,’translator’, ‘url’, ‘vote_num’]

2).建一个class 专门询问

  • 为方便,我们将连接数据库与关闭数据库都领到类似里的鲜个方式
  • 老是SQLite3其实还吓,但是只要就此MySQL的时节,要为此connect可能会见报错,所以建议都加十分保护.
  • 查询的方式我们可以封装于近似中,这样明晰简单些

1.出版社Top10

当1200几近本Python书中,到底哪家出版社出版的书写尽多呢:

发现出版最多之是”Packt Publishing”,然后就是是人邮

2.评分最高Top10:

深信不疑广大同班进书之时光,一定会翻就本开的评分如何,我这里列有了评分最高的10本书,看看发生没有起若心仪之哪本

  • 首先叫做是”Fluent
    Python”,第二叫作:”流畅的Python”
    骨子里一个凡是英文版,一个凡是中文版,看来流畅的Python目前凡头牌
  • 发出同学肯定不信服,说我心坎中之Python Cookbook,
    Python核心编程也是不行是呀
    ,为底连前10都没上榜
  • 哼,确实不绝公平,如果同本书10人品头论足,10独人口犹是为高分,这样是休是样本太少了,好我们继承朝着生看

3.人气最高Top15:

为还公正的评价到底哪一样依照才是人气最高的书写,我们综合”点评人数”和”评分”两只维度去分析,把当下片独数据相乘,Python好写尽多矣,我抱前15叫:

  • 本人气最高的凡”Python基础教程” 1518独点评,7.9划分
  • 本身顶爱的”A byte of Python”排第4

4.出版社哪家Python书最牛:

下是本人形容这顺序的最初的目的,我就算想清楚哪家出版社的Python书卖的无比好,最牛呢(因为生4贱出版社陆陆续续跟自家关系了有关发生书的事情)。其实如分析为不行简短,把Top10之出版社的出版的书的评分求和,然后求均值再排序虽只是了

第一号称:实力最强之看来是”机械工业出版社”
第二誉为:人民邮电出版社
第三名:O’Reolly Media

实质上第二名叫及老三名叫比分很类似了

6.问世Python最多的凡啊一样年

  • 世家是无是也先期想了解,这么多Python书,到底哪一样年出版的书尽多啊,
  • 自者数字之暗也反馈了Python是自哪一样年起发作起了,不迷信我们分析一下

我们将数据库中的出版日期全部取出,然后稍要进行一下数清洗,因为日子内来’September
2007′,’2007年9月’,’April 09,
2007′,’2017-9′,’2017-8-25′,5种植乱的数目格式,我之所以刚刚则展开了保洁(插一句子正则对数码解析来说挺很重大,不了解的伙伴可以看本身的历史篇章,有详尽的牵线)

下一场把年过滤提取,在就此colleaction里面的Counter进行排序

察觉东最多之是2015年,其次是2016年,正好是Python开始发作之早晚

[(u’2015′, 167), (u’2016′, 144), (u’2017′, 97)]

7.其他有趣的觉察

1).Python书名最丰富之:174只字符

2).日期最总的Python书:1975年就是出版了

3).页数最多之Python书:有1632页

4).页数sqlite最少的Python书
书名叫:Good morning,Little Python! 只有12页

结论:
吓,今天底全网分析Python书,结论篇,就讲道这里,这个实战项目算是结束了,后面还有众多有意思的篇章一经与大家大快朵颐,数据解析是一个颇有趣之话题。这个实战项目产生趣味的同伴,也可友善下手写一下啊。源码我会放github上,到时会通知大家,若有啊问题,也欢迎留言讨论一下.另外过少上还有送修之走,大家敬请期待~~

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