php机械码怎么获取，数据分析有哪些工具？
说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。
那有没有更专业的可视化工具呢？今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。
DataFocus是一款集齐数据仓库，数据分析，数据可视化，报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同，有自己的特色，不随大众，你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的，也有通过程序代码、SQL语句来实现的，但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的，没错，就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。
听到这里是不是觉得很好奇，搜索式到底是怎么样的？
创新的搜索式分析到底是什么？别急，下面就给你展示。
搜索框内输入关键语句，系统即时返回结果，并智能适配图表，什么样的数据，最合适什么样的图表，系统会告诉你。
因为DataFocus智能搜索，并且适配图表，无需你再做其他复杂的配置，也不要任何的代码、SQL语句等等，系统全部会在后台自动处理好，而你只需要等待结果就行，简而言之，就是操作非常简单，过程非常智能，结果非常完美。
有人就会问了，那如果想要的报表很复杂呢，也能搜索出结果吗？报表复杂，很大原因是输入的内容多了，限制条件多了，其实操作也是一样。
例如现在有一份销售数据，在同一个图表中，我既想显示销售数量的增长率，又想显示销售额的增长率，还想显示原始销售额和销售数量，那DataFocus可以实现吗？
当然可以，而且一次搜索就可以得到结果。
DataFocus其性价比高，制作简单，图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库，还有可以满足即席分析的直连数据功能，无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外，DataFocus不需要那么多的额外配置，也不需要任何代码，分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。
那么如何制作呢？首先必须要了解DataFocus，只有熟悉了工具，才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式，分基础图形和高级图形，基本涵盖市场对图表的所有需求。
不同图表还可以自定义配置，比如主题、字体、样式等；
DataFocus还完美匹配移动端，随时随地都可以查看大屏，其有一个很大的特点也是它的优势之一，DataFocus制作图表采用搜索的方式，而不是传统的拖拽方式，制作方式的改变，大大地降低了可视化的难度以及复杂程度，提高了制图效率。
其次，了解DataFocus如何使用。
1、搜索出图，搜索想要可视化展示的数据，系统智能适配图表；
2、图表保存，加入大屏；
3、数据看板（可视化大屏）自定义配置，看板展示；
怎么样，这个是不是十分方便？有需要的可以get起来了~
如果希望了解自助敏捷数据分析、数字大屏或者BI解决方案，请移步DataFocus官网，我们诚挚地欢迎您的咨询来访。零基础应该选择学习javaphp前端？
零基础建议选择python哦！
有如下几点选择python的理由:
1.入门快，语法简单，程序编写简洁快速且易读。我本身是做java开发的，明白从0开始学编程语言的痛苦，相比java入门，python简直是小学生级别的入门，两者简直不可同日而语！可移植性强，python作为一门解释型语言，在任何的安装python环境的平台都可以运行。
2.功能强大且效率高。python拥有强大AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库等等，之所以效率高就是因为有丰富的类库，相比于java，python的开发效率提升数倍。实现同样的功能，python的代码量是java的三分之一。由于如此优秀的效率，所以越来越在企业中广泛应用。
3.应用领域广泛。从目前市面上python的应用随处可见，例如web开发、爬虫、人工智能、自动化运维数据分析、机器学习、科学计算等等。都随处可见高效率的python的身影，由于强大的高效，才使得这些工作配合的如鱼得水，也从此处看出未来python的发展不可限量，是一个很好的发展趋势。
4.政策好，国家的大力扶持，目前国家部分省份已经开始试点在小学、高中、大学等各个阶段加入了python的课程，从此处可见python的影响非同一般，并且教育部也已经发布了将python加入到全国计算机二级考试中，所以未来python的发展将不容小觑。
总之学习 python还是挺不错的，从各个方面都是值得学习的，以上就是我的回答，希望可以帮助你！
初学者如何高效学习一门编程语言？
首先谢邀。既然是为初学者所写，那么，我们首先需要进行的一个分辨是：TA是怎样的初学者？没有任何编程经验？有其他语言方面的编程经验，但没有接触过这门语言？针对不同类型的初学者，显然其学习的途径和侧重点，还是会略有所不同的。这篇文章所针对的，主要是一些共性的方法和技巧。亮独观其大略
《魏略》记载，诸葛亮在荆州，与石广元、徐元直、孟公威俱游学，“三人务于精熟，而亮独观其大略。”简简单单的一句话，其实正是在学习方法上，诸葛亮比其他人的高明所在。那回到编程语言，什么又是编程语言的“大略”呢？我个人觉得，其核心就是：
了解清楚这个语言“当前”的应用生态
一门语言能不能用在很多不同的领域？除了极少数专有化语言外，很多语言都可堪此任。
但“能不能用在”，和“是不是已经用在”，却是两个截然不同的问题。比如说，能不能用C++来写机器学习中所需要用的各种程序（脚本）？答案当然是可以的，但业界是不是在大面积的用？情况并不乐观，Python仍然是这个领域的“第一语言”。为什么？这其实就是一个生态的问题。在Python下，机器学习所需要的各种类库，成熟而完整，因此，无论是学习者，还是应用者，可以快速的进入到状态，并完成手头的工作。甚至于，因为Python2所构建的这个生态太成熟了，从而导致了整个业界，从Python2切换到Python3的过程，痛苦而又漫长。所以，作为一个初学者，在学习的一开始，就去“打听”一下（事实上，我觉得老师的作用，也应该在这里），你所要学习的这门语言，现在一般都拿来干什么，并且是不是和你想学习的方向（哪怕只有一个模糊的概念），在目标上高度契合，我觉得是最紧要和事半功倍的事情了，能为你的后期学习，节约太多的时间，从而少走很多的弯路。工欲善其事，必先利其器
人类似乎总是很欣赏那些在公众中，表演用记事本，在没有任何代码提示情况下，“手写”代码的大神。
其实要实现这些并不难，万事无他，唯手熟尔！哪怕你要用的那个函数，参变量再多，你这天天写，总有熟到可以信手拈来的地步。但向观众，尤其是初学者表演，甚至是传达这样的理念，我觉得就是一种“罪恶”。恰恰相反，我觉得，作为一个经验丰富的老手，我们最应该向初学者推荐的，应该是一款经过精心调教的“工具”。还是以Python和数据分析的学习为例，怎样开始学习最好？上手就开始来学怎样撸代码？如果你问我，那我一定会告诉你：> 先去装个Anaconda再说为什么？
省时省心啊
从此，近千个数据科学相关的开源包，你再也不用担心你应该去哪里找到他们，并且是不是和你现在用的版本会有冲突，等等等等这样一些听上去很琐碎，但绝对会浪费你大量时间的事情了，而是能专注于学习。
因为一切都已经在那里了！
实际上，在真正的软件生产过程中，可以说绝大多数的开发，都是严重依赖于工具的，你想想，为什么类似Docker这样的工具会盛行？抛开在虚拟化等方面的具体技术不谈，这东西对于开发和运维人员而言，一个巨大的好处，其实不就在于它的：几乎零配置么？
我要搭一个LAMP的Web的开发环境，我不需要自己劳心费力的去一个个的装Apache + MySQL + PHP，还不能保证能不能装上，一个image即可。编程学习也一样，尤其是针对初学者而言，不要因为看到“大神”们，都是手写代码，就觉得：把时间分配在掌握一个好的IDE工具上，是在浪费时间！
实际上，这反而是能够让你学的更快的利器！
这里有一个小小的推荐，就是Visual Studio Code，微软的这款产品，经过这几年的大力发展，其扩展的丰富程度，真心足堪大任了，如果不是很特别的语言需求，基本上都可以在其应用商店中，找到对应的开发扩展。最后才是语言学习本身，但只40%
在充分了解了所需要学习的语言本身，现在主要拿来干什么，并且也用上了“高大上”的工具以后，整个学习的旅程，就算可以正式开始了。
这里，有一个小小的建议，叫“只40%”。我觉得，这是所有高效学习的关键所在！
什么意思？
举一个例子，比如在很多语言中，提供了各种各样的处理字符串的方法（或函数），以Python为例，哪怕比如就是一个简简单单的，从“Hello World!”中，截取相应的子字符串，也有很多的技巧，比如：林林总总，好吧，作为初学者，面对这些东西怎么办？我就看到有很多的“大部头”的号称面向初学者的书，会洋洋洒洒的为此大书特书一番，好像，不把所有的可能性穷尽，初学者不算学完一样。
但在我看来，这恰恰是最“糟糕”的一种写法和学法了。两个字：
没用！因为有习惯和遗忘曲线的存在。
所以，即便是你当时花了大把的时间，去学习了这种种的技巧，今后，随着你自己编程风格的形成，你还是会逐步趋向于用一种固定的方式，去处理问题，当然，我不是说这个例子，毕竟它太简单了，简单到这么多风格，完全可以让人接受 :)，但我也不是没有看到过，就是有人愿意在他/她的代码的某个地方，先声明一个类似这样的函数：
为什么他/她要这么做？这不等于是为开发增加了一种“方言”么？其实无他，就是因为这可能是他/她在另外的语言环境（比如JavaScript）下，已经用熟了的一种方式而已，这是人的天性使然。
这也就提醒初学者，当你在学习一门计算机语言的过程中，下面的两个“经验”，可能能帮助到你，更为高效的进行学习，那就是：
1. 克制自己，不要试图去了解这门语言的全部，只学自己当前需要和能明白的
比如说，你就是准备用Ren'Py做一个可视小说的游戏出来，里面只是需要一点点的Python知识，那你也捧一本大部头，然后费劲吧啦的去看那些你根本用不上的函数的用法，并试图去“深入”的理解OOP和函数式，这两种不同的范式，在Python下的实现（这可能是很多教程非常引以为傲的“高级”货），何苦来哉？
等你这一切都完成，人家可能早就做出来了好几个游戏了，并且竟然发现：语法要求从来可能就没超过大部分Python教程顶多第三章的要求（一般的教程，到第三章，从最基本的变量定义，到函数应用等等，一般都会写完了）。
当然，我这样讲，不是在鼓吹说，深入系统的学习不重要，但我能保证，那绝不高效！
2. 在一开始，就要培养形成在线查阅文档的能力
我们已经处在了网络高度发达的时代，这是一个没有办法改变的事实！这个时代，最鲜明的特点之一是什么？我觉得就是：
知识开始也一定会经常以索引的形式存在！
当然，你也可以说成是人类的整体记忆能力在退化，但我个人不这样认为，实际上，索引式的好处，反而是人类可以记住更多东西了。
回到编程的学习，最高效的方式也应该是这样，学习的目标，应该从“完全记住”，转变为在脑子里大概留个印象，然后可以在遇到问题时，能快速的根据这个印象，通过在线的文档查找，迅速定位到问题的清晰的解决方案。
40%，足矣～
最后借此风水宝地，插播一个小广告，本人正在准备着进行编程教育自媒体方面的创业中，当前主要的想法，是针对K12年龄阶段，并主要和初等数学和物理，以及主流的一些算法等结合在一起，提供难易程度不同的，各种或好玩、或实用的编程教程和培训，同时，也会逐步的开讲一些整个计算机和软件发展历程中的故事，以及我自己的一些小小的思考，欢迎大家多多关注哈。phpstudy怎么用？
PHPStudy是一款专为PHP开发者打造的轻量级集成环境，可以快速安装PHP、Apache、MySQL等服务，也可以将PHP代码编译为Windows可执行文件，运行在没有安装PHP环境的机器上。
使用步骤：
1. 下载安装PHPStudy；
2. 在菜单栏中选择“设置”，配置PHP环境；
3. 选择“运行”，启动服务；
4. 选择“编辑”，编写PHP代码；
5. 选择“编译”，将PHP代码编译为可执行文件；
6. 选择“运行”，运行PHP代码；
7. 选择“维护”，管理服务状态。
如何更快更好的学习python？
结论：“更快”说不上，咱们谈谈“更好”。
0 前言编程学习不是急于求成，毕其功于一役的活儿，用力过猛，反倒走火入魔。
1 大神们学习的诀窍我们选用python作为生产工具，先要知晓这门语言所遵从的一些浅显的道理准则。
Tim Peters简洁地将 BDFL 的 Python 设计指导原则归纳为20句格言，其中只有19句写了下来。在终端上，使用python进入交互模式，然后使用 import this。就可以看到了。
网上一份中文翻译：
先要对python的设计理念和编程指导有个认识。
下面了对于初学者的11条小技巧。
1 坚持每天敲代码
无论多寡，都要写一写，熟能生巧。哪怕是代码片段也可以。
2 有思路记下来
对于全职开发者，有思路要记下来，然后抽时间用代码实现。
3 使用python命令行交互
直接在命令行输入python，就可以开写了，这很方便。在交互页面，可以率先测试一些功能代码。或者先测试，能行，再固化到程序内。
4 有张有弛
学习的时候，专注一段时间，然后休息几分钟，让大脑放空。接着再沉浸式学习。
5 成为bug猎手
写程序的能力很重要，可以会调试程序，快速定位bug，用非常之手段重现bug，更是一门高深莫测的手艺。
6 主动寻找学习的氛围
独自编程，闭门造车，遇到困难后会逐渐浇灭学习的热情。如果是一群都在学习的同学，这样的氛围会对大家相互提高。
7 学会把知识教给他人
如何检验自己是否学会了，一个简单的办法，就是你把这个知识给别人教一教。讲的流畅，没有什么问题，说明你是真的掌握了。
8 结对编程
大一些的项目，需要多个人相互合作。我们需要队友相互补充编程能力的不足。你搞不定的，队友搞的定。
9 学会提问
学习的大多数时候，都是在搜索引擎中度过的。掌握搜索方法，掌握提问的技巧，胜过千军万马。
10 有余暇，写点感兴趣的项目
代码熟练到一定程度，有兴趣的在业余时间维护一些个人的代码库或项目。
11 回馈开源社区
我们从社区中汲取营养，能力上来后，是时候反哺社区了！
2 python语言你必知必会的资源这一段推荐一些优秀的项目资源。
我们知道python能做的事情非常的多，积累了这么多年的库，各行各业都有许多优秀的内容，如果钻研进去，在某一领域，极有可能走到前排去。
1 github awesome-python
有趣的python项目，在github上仓库地址 https://github.com/vinta/awesome-python，中文版的仓库地址
https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
。2 免费的服务器 pythonanywhere
官网地址
https://www.pythonanywhere.com/
，是英国的一家公司维护的，对全世界免费开放。支持 Django，flask，ternado等框架，还有数据库可用，对于个人学习python web编程，并实践框架，绝对比在本地自己折腾服务好用。关键是程序部署之后，完全在外网可用了！3 微软官网的python学习教程
特别要表扬微软这几年在开源做的贡献，一个是VS Code不遗余力的推广，还有就是对python下沉到各个层次学习，官网的教程人性化，且有多语言支持，英文不好的同学，切换到中文即可。
3 上穷碧落下黄泉，动手动脚翻东西俗话说“磨刀不误砍柴工”。好的工具让我们事半功倍。下面推荐几个优秀的工具。
1 科学计算，唯Anaconda马首是瞻
这个整合好的开发环境，省去开发者在开始干活之前，一大堆的环境，包，工具的安装配置，一个anaconda搞定。如果你觉得anaconda太大而全，可以使用精简版 anaconda mini。
2 IDE必备之pyCharm
JetBrain出品的IDE在各个语言领域都是一枝独秀的，python的编辑器是pycharm。对于php的phpstorm，javascript的webstorm，java的idea，都是熟悉的配方，熟悉的味道。
3 随写随用笔记本 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。
4 结语读者根据自己的学习情况，努力寻找适合自己的工具和方法吧。
happy coding~~
我是@程序员小助手，持续分享编程与程序员成长相关的内容，欢迎关注~~