pythonweb日志分析

㈠ 对网站的pv进行数据统计数据的来源是网站服务器的log日志吗

网站的统计数据来源于服务器的log日志？

这个问题，牵扯太多，我整理下思路说下吧。（关于技术的发展史，是需要很长的一个篇幅了，由于我现在没有整理好...所以呢先发下面的）

0.简要回答

首先，网站的统计数据一部分是来源于 静态服务器的log做日志分析的，但它是原始方法，为什么说是原始方法呢，因为日志分析局限性很多，而且由于互联网信息化的高速发展，多样化的需求统计的出现，导致日志做分析很难去实现特定的统计，再加上大数据的推波助澜，让我们可以相对容易的处理海量数据；

1. 网站统计架构的发展简单史;

从而发展到现在，一般前端(PC、手机、小程序等)统计使用埋点去统计数据，后端使用 主流的大数据集群架构 来实现 数据的统计、处理、筛选、归类等，再加上web框架的展示层做大数据可视化屏幕、前端展现， 中间加上 各种中间件做润滑；(介绍大数据架构也是需要单独的篇幅来说明的，结构如下，这个架构称之为lambda+架构 经典架构)

2、网站统计的经典架构

目前也有一些新型架构的出现了Kappa之类；本片不做延展了.

5、数据收集脚本执行

数据收集脚本（ga.js）被请求后会被执行，这个脚本一般要做如下几件事：

1、通过浏览器内置javascript对象收集信息，如页面title（通过document.title）、referrer（上一跳url，通过document.referrer）、用户显示器分辨率（通过windows.screen）、cookie信息（通过document.cookie）等等一些信息。

2、解析_gaq收集配置信息。这里面可能会包括用户自定义的事件跟踪、业务数据（如电子商务网站的商品编号等）等。

3、将上面两步收集的数据按预定义格式解析并拼接。

4、请求一个后端脚本，将信息放在http request参数中携带给后端脚本。

6、后端执行数据收集、清洗、筛选、处理等 生成需求数据(也就是我们要看的数据);

下面有个表 就是 一般收集时候的基本数据;

名称 途径 备注

访问时间 web server Nginx $msec

IP web server Nginx $remote_addr

域名 javascript document.domain

URL javascript document.URL

页面标题 javascript document.title

分辨率 javascript window.screen.height & width

颜色深度 javascript window.screen.colorDepth

Referrer javascript document.referrer

浏览客户端 web server Nginx $http_user_agent

客户端语言 javascript navigator.language

访客标识 cookie

网站标识 javascript 自定义对象

业务特征值我们自有业务的特殊需求.

后端的处理流程，由最开始的 大数据统计架构 已经展示了。

好了 整体 介绍了个大概， 具体的话 就是需要详细阐述 大数据统计架构的介绍了...

我整理完会发布关于 大数据统计架构.

但是现在 应该很少人需要自己去处理 这么庞大而复杂的架构了，一般选择都使用 现有的

网络统计、友盟统计、诸葛io、神策、极光、Growingio 等。

㈡ python网络编程可以用来做什么

1. Web开发
最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

㈢ 关于python在企业开发中的工作是什么

Python 不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，你可以在任何场合应用Python, 从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。 （如何学好Python，请看总结！）
尽管如此，Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。
1.python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。
Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。
2.python可以用于用户图形接口 Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。
此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。 诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。
3..python可以用于Internet 脚本 Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。 而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。
4.python可以用于组件集成 在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。
例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。 5.python能用于数据库编程 对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。
所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。
6.python 可以用于快速原型 对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。
7.python 可以用于数值计算和科学计算编程 我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。
8.python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等 Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。 例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。
总结：一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的，不仅仅领域很广，相比于其他的程序语言来说，Python更加灵活，功能强大，简单易学，是大部分企业，开发者，甚至运维和测试喜欢的语言，包括全世界最大的苹果公司。如果对于你来说想要学习，但是缺乏指引，缺乏别人的教导你会寸步难行，甚至错过一次高薪发展的机会，【新人不怕学不好，就怕没人教！】仔细阅读下面的代码，加上代码里面的内容，你就有了一次全新的机会和改变，成为一名优秀的高薪Python开发者，你只差这一件事！资源是小，学习是大，学习全在你，注定不平凡。

㈣ python常用的数据库有哪些

主流的关系型数据库：

1. MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time
scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

㈤ 学完python可以从事什么岗位，薪资怎么样

学习Python可以做python开发工程师、python高级工程师、Web网站开发工程师、Python自动化测试、Linux运维工程师、python游戏开发工程师、python技术经理、python开发实习等职业选择。

根据职友集数据显示，全国python平均工资：¥ 13730/月，取自 18230 份样本，较 2019 年，减少 15.8%。python工资按工作经验统计，其中应届生工资¥7750，1-3年工资¥11670，3-5年工资¥17280，5-10年工资¥24040，10年以上工资¥27500，该数据仅供参考。