php 数据多怎么做统计，开发一个app有多难？
App开发对于不懂技术的人来说是一件比较有专业性的工作，很多想做app的创业者首先都会有app开发费用，开发时间，开发难度的疑问。APICloud深耕app开发领域多年，经常会遇到一些客户的类似疑问，这里简单介绍下这些问题，以及我们应该怎么去选择合适的app开发公司。
App有哪些形式？一、WebApp
针对iOS/Android优化后的web站点，用户不需要下载安装即可访问。一般的web站点测重使用网页技术在移动端做展示，包括文字，视频，图片等，而Web App更侧重“功能”，是基于网页技术开发实现特定功能的应用，必须依赖手机浏览器运行。
二、Native App（原生App）
基于智能手机操作系统（现在主流的是ios和Android）用原生程序编写运营的App。
三、Hybrid App（混合App）
是指半原生半web的混合类App，同时采用网页语言和程序语言进行开发，通过不同的应用商店进行打包分发，用户需要下载安装使用。Hybrid App兼具Native App良好的用户交互体验和web App跨平台开发的优势，因在开发过程中使用网页语言，所以开发成本和难度大大降低。
App开发模式：第一：模板开发
对于中小企业或者预算不是很足的企业来说，选择这种开发模式是个不错的选择，开发人员根据需求对模板进行修改。模板开发速度快，产品功能简单，费用也比较低，但是对于一些个性化的需求无法满足，这种开发模式的商业价值也比较低。
第二：定制开发
这种深度定制的开发模式，能够完全根据企业以及用户的需求进行全面的定制，开发者会通过对为企业定位相应的目标人群，开发出丰富的满足用户人群需求的功能。同时能按照企业营销的目的进行相应的开发，能够有效辅助企业的发展，但是其开发周期长，以及开发成木较高，适合资金充足的企业。
第三：模块开发
介于模块和定制开发之间，其特点常见的功能和企业共性化的需求拆散为功能模块，用模块功能组合来满足企业的需求。
App开发流程需求整理——预算评估——UI设计——开发——测试调试——发布应用市场——更新迭代——日常维护
需求整理：有一份比较完善的需求文档，创业者不仅可以从多角度去剖析商业模式可行性，如果是选择外包公司完成，在需求对接上也可以最大程度的减少理解偏差，以下几个点比较重要：app为了解决用户什么痛点，行业需求；用户这些痛点我们通过什么功能去解决，将核心功能逐一列出；如果是专业的外包公司会有产品经理负责，在这一方面可以给到更专业的建议。预算评估：根据需求文档合理预估需要投入人员，以及后续需要的资金支持。原型设计：项目经理负责原型图设计 UI设计：UI对界面整体UI布局，交互、配色等进行设计开发：前后端、服务端开发工作调试：app开发完成之后需要对功能进行仔细 调试测试，对于一些bug进行修复发布应用市场：Android发布的应用市场相对比较多点，根据实际需求选择；iOS发布在App Store上线之后的运营迭代：上线之后根据公司运营给到的优化建议进行迭代更新。app开发分费用与交付周期根据app的功能复杂程度以及需求不同，功能越复杂需要的人员也就越多，工期更久。如果需要开发ios和Android两个端的app，也需要不同的工程师进行开发。如果想要详细的报价，可以找一找市场上经验丰富的公司咨询下，在选择公司的时候从公司成立时间、规模、过往的客户案例、是否有大客户案例、是否有你需要做的app行业的案例、合作和交付的一些流程管理规定，如果有条件可以去公司实地考察对接，避免选择公司失误，造成项目延期，或者无法交付、中途加功能收费等事情出现。
Python有多好用？
在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。
但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：
a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。
c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。
在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。
大数据分析Python中的API请求
API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。
API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。
为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。
请求类型
有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。
我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。
OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。
我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。
您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。
OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。
状态码
我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：
a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)
b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。
c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。
d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。
e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。
f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。
现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。
击中正确的终点
iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。
现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。
查询参数
您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。
当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。
为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：
1)lat —我们想要的位置的纬度。
2)lon —我们想要的位置的经度。
我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。
我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。
将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。
我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
使用JSON数据
您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。
字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?
幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。
json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。
json库有两种主要方法：
1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。
2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。
从API请求获取JSON
通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。
{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}
内容类型
服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。
标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。
寻找太空中的人数
OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。
9
{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}
大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤
现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。
建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。
https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/
哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具---FineBIFineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局你用python做过哪些好玩的事情？
老数据人了，用python做过挺多自己觉得有意思的东西
用python看抖音用户画像
发现城市方面，广东、江苏刷的最多
星座方面，摩羯天蝎座的人刷得最多
还用python分析过北京、广州房地产市场的房价，得出自己都买不起的结论...
代码运行几分钟就提取下22170套广州二手房数据，简单清洗后部分数据展示如下：
2020年1月至6月广州二手房量价走势
2020年1月至6月广州二手房成交TOP20楼盘
用python爬了猫眼数据，找到了2021最烂的电影
利用python制作一个词云图
一部打着开心麻花团队旗号的电影，玩起了诈骗式营销，喜获猫眼评分3.2。
猫眼3.2分，是什么概念？
这么说吧，毕志飞导演的神作——《逐梦演艺圈》即使在豆瓣上逼近2分！
但猫眼评分还有6.8分呢。
php如何实现访问量统计？
PHP实现访问量统计的方法如下：1. 使用数据库：在每次页面加载时，将访问量加1，并将访问量存储到数据库中。可以使用MySQL或其他关系型数据库。2. 使用文件：在每次页面加载时，将访问量加1，并将访问量存储到一个文件中。可以使用文本文件或JSON文件。3. 使用缓存：在每次页面加载时，将访问量加1，并将访问量存储到缓存中。可以使用Memcached或Redis等缓存系统。无论使用哪种方法，都需要注意并发访问的问题，避免多个用户同时访问时出现数据不一致的情况。可以使用锁或事务等机制来解决并发访问的问题。