L'intégration PHP et Python permet l'analyse et l'exploration des données

À l'ère actuelle du Big Data, l'analyse et l'exploration des données sont devenues une partie importante du processus décisionnel des entreprises. Pour certaines start-ups et développeurs individuels, l’utilisation d’outils commerciaux matures d’analyse de données est souvent inabordable. À l’heure actuelle, vous devez utiliser des outils d’analyse de données open source pour répondre à vos propres besoins. En tant que deux langages de programmation largement utilisés, PHP et Python peuvent tous deux être utilisés pour l'analyse et l'exploration de données, et leur combinaison peut fournir des fonctions plus puissantes.

PHP, en tant que langage de script côté serveur, est largement utilisé dans le développement Web. Python est un langage de programmation de haut niveau très polyvalent qui est privilégié par les développeurs en raison de sa simplicité, de sa facilité de compréhension, de son développement rapide et de son évolutivité flexible. Voyons maintenant comment ces deux langages de programmation s'associent pour permettre l'analyse et l'exploration des données.

1. Capture et prétraitement des données

Dans le processus d'analyse et d'exploration des données, le premier problème à résoudre est la collecte et le traitement des données. PHP et Python disposent tous deux de riches bibliothèques d'outils de collecte et de traitement de données qui peuvent nous aider à obtenir les données requises à partir de diverses sources de données.

Pour PHP, vous pouvez utiliser sa fonction de traitement de fichiers intégrée ou la bibliothèque tierce GuzzleHTTP pour obtenir et traiter des données. Cependant, lors de l’exploration de données à grande échelle, des problèmes de concurrence et d’efficacité se poseront. À l'heure actuelle, nous pouvons utiliser les capacités de programmation asynchrone de Python pour améliorer l'efficacité des robots d'exploration. Les bibliothèques telles que aiohttp, asyncio et les requêtes en Python peuvent toutes implémenter des requêtes HTTP asynchrones efficaces.

Une fois la collecte des données terminée, nous devons prétraiter les données pour faciliter l'analyse et l'exploration ultérieures. À ce stade, Python a un avantage, car des bibliothèques telles que Pandas, Numpy et Scipy dans l'environnement Python nous fournissent des outils de prétraitement de données plus riches. Cependant, pour certains développeurs PHP, vous pouvez toujours utiliser les structures de données intégrées de PHP telles que SplArray et SplObjectStorage pour prétraiter les données, même si elles ne sont pas aussi riches que Python.

2. Analyse et exploration des données

Une fois le prétraitement des données terminé, nous devons les analyser et les explorer afin de découvrir les relations et les modèles entre les données. PHP ne dispose pas d'une bibliothèque d'outils d'analyse de données aussi riche que Python, mais nous pouvons utiliser certaines bibliothèques tierces pour résoudre ce problème. Par exemple, des bibliothèques telles que PHPExcel et PHPExcelReader sont utilisées pour réaliser la lecture, l'écriture et l'analyse des données de fichiers Excel, et des bibliothèques telles que Matplot et jpgraph sont utilisées pour générer des graphiques visuels.

Python peut traiter et analyser les données facilement et rapidement grâce à sa série de bibliothèques d'analyse de données matures, telles que NumPy, Pandas et SciPy. De plus, Python dispose également de certaines bibliothèques spécifiquement destinées à l'analyse et à l'exploration de données, telles que Scikit-Learn (bibliothèque d'apprentissage automatique), TensorFlow (cadre d'apprentissage en profondeur), etc., qui peuvent nous aider à effectuer plus efficacement les tâches d'analyse et d'exploration de données.

3. Conclusion et affichage

Dans le processus d'analyse et d'exploration des données, nous tirons généralement des conclusions et des résultats et souhaitons les afficher aux utilisateurs. PHP et Python ont tous deux de bonnes capacités d'affichage. Nous pouvons utiliser certaines bibliothèques d'outils de visualisation de données open source pour créer des graphiques de visualisation de données riches.

En PHP, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces telles que JpGraph et ChartDirector pour générer divers graphiques, tels que des diagrammes circulaires, des graphiques linéaires, des graphiques à barres, etc. En Python, vous pouvez utiliser des bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn pour générer des graphiques adaptés à différents types de données, tels que des graphiques à barres, des cartes thermiques, des nuages ​​de points, etc.

Grâce à l'intégration de PHP et Python, les fonctions et les effets de l'analyse et de l'exploration des données peuvent être considérablement étendus. De plus, l’intégration de PHP et Python n’est pas techniquement difficile. Dans la pratique, nous pouvons choisir les bibliothèques et outils PHP et Python appropriés en fonction des besoins réels pour compléter l'expansion des fonctions et réaliser un processus d'analyse et d'exploration des données plus efficace, précis et fiable.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!