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《网络数据挖掘》实验一一、实验目的在SQL Server2005上构建数据仓库二、实验内容1.每个学生按自己的学号创建一个空的数据库。
2.将“浙江经济普查数据”目录下的11个城市的生产总值构成表导入该数据库。
要求表中列的名称为EXCEL表中抬头的名称，表的名称分别为对应的excel文件名。
往城市表中输入前面导入的11个城市名称和城市ID（注意不能重复），5.仔细阅读excel表格，分析产业结构的层次，找出产业、行业大类、行业中类的关系。
有些行业的指标值为几个子行业的累加。
比如：第一产业→农林牧渔业第二产业→工业→采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业类ID可按顺序编写。
8.创建一个新表汇总11个城市的生产总值，表的名称为“按城市和行业分组的生产总值表”。
表中的列名和第二步导入表的列名相同，同时添加一个新列（放在第一列），列名为“城市ID”，数据类型为整型；再添加一个新列（放在第二列），列名为“行业中类ID”，数据类型为整型。
9.将11个城市的生产总值构成表导入到第6步创建的新表中，注意不同的城市，要用不同的城市ID代入，行业中类ID可暂时为空值。
10.将行业门类表中的行业中类ID值输入至表“按城市和行业分组的生产总值表”中的“行业中类ID”列上。
11.检查3个表：“按城市和行业分组的生产总值表”、“城市表”、“行业门类表”中主键和外键是否一致（可通过关联查询检查）。
12.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中除了行业中类纪录以外的其他高层次的记录，如指标为“第一产业”的行等等（如果不删除，将在汇总中出错）。
13.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中原有的“指标”列（由于这列在行业门类表中已存在，因此是冗余的）。
14. 建立以下查询，和原EXCEL文件中的数据对比a)查询杭州市第二产业工业大类下各行业中类的总产出、增加值、劳动者报酬、营业盈余b)分别查询11个城市的第二产业总产出汇总值c)分别查询11个城市的工业劳动者报酬汇总值d)分别查询11个城市的第三产业增加值14.使用SSIS创建一个包，来完成第9步和第10步的过程，执行包，检查数据是否一致。
机器学习实训课程学习总结基于Python的数据挖掘与分析机器学习实训课程学习总结——基于Python的数据挖掘与分析机器学习实训课程的学习对于我来说是一次宝贵的经验。
这门课程主要基于Python的数据挖掘与分析，下面是我对这门课程的学习总结和反思。
在课程的开始阶段，我对机器学习的概念和应用有了更深入的了解。
通过老师讲解和课程资料的学习，我了解到机器学习是一门涵盖统计学、数学和计算机科学等多个学科的交叉领域。
我了解到机器学习的算法可以用来通过模型拟合和预测数据，并从中发现隐藏的模式和趋势。
通过这些了解，我对机器学习的兴趣和热情更加高涨。
在课程的实践阶段，我学习了一些基本的Python编程知识，并应用这些知识进行数据挖掘和分析。
我学习了大量的数据预处理的方法和技巧，例如数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
我还学习了不同的数据可视化方法，包括绘制线图、柱状图和散点图等。
通过这些实践，我深入理解了数据分析的基本概念和方法，并对Python编程的能力有了明显的提升。
在课程的进一步学习中，我开始接触到了一些常用的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归和决策树等。
我学习了这些算法的原理和应用，并通过Python编程实现了这些算法。
通过实践和实验，我深入了解了不同算法的优缺点以及适用场景。
我也学习了一些模型评估的方法和技巧，例如交叉验证和学习曲线等，这些方法可以帮助我们评估模型的性能并选择最佳的模型。
在课程的最后阶段，我们进行了一个实际的数据挖掘项目。
在项目中，我们需要根据给定的数据集，通过机器学习算法预测某个目标变量。
这个项目让我对机器学习的实际应用有了更深入的了解。
在团队合作中，我们共同制定了项目计划、分工合作，并最终成功完成了项目。
通过这个项目，我不仅巩固了之前学到的知识和技能，还学到了很多实践中的经验和教训。
总的来说，机器学习实训课程是一门非常实用和有趣的课程。
通过学习这门课程，我不仅学到了机器学习的基本概念和方法，还培养了Python编程和数据分析的能力。
基于python的数据挖掘实验题目共20个1. 数据导入与初步探索-从CSV文件中导入数据集，了解数据的基本信息，如列名、数据类型、缺失值等。
2. 数据清洗与预处理-处理缺失值：对缺失值进行填充或删除，并解释你的选择。
-处理异常值：检测并处理异常值，使用适当的方法。
3. 探索性数据分析（EDA）-绘制数据分布图，如直方图、箱线图等，分析数据的分布情况。
-计算相关系数矩阵，分析变量之间的相关性。
4. 特征工程-创建新的特征：基于现有特征创建新的特征，解释其背后的逻辑。
-特征缩放：使用标准化或归一化对特征进行缩放。
5. 数据集划分与建模-将数据集划分为训练集和测试集。
-使用决策树、随机森林或其他算法建立分类或回归模型。
6. 模型评估与调优-评估模型性能：使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。
-超参数调优：尝试不同的超参数组合，选择最优的模型。
7. 交叉验证-使用交叉验证评估模型性能。
-分析模型在不同折上的表现，讨论模型的泛化能力。
8. 特征选择-使用特征选择方法选择最重要的特征。
-分析选择特征的原因和影响。
9. 时间序列分析-对时间序列数据进行分析，如趋势、周期性等。
-使用滑动窗口或指数加权移动平均进行平滑。
10. 聚类分析-使用K均值聚类或层次聚类对数据进行聚类。
-分析每个簇的特征与差异。
11. 异常检测-使用统计方法或机器学习方法检测异常值。
-分析异常值可能的原因。
12. 关联规则挖掘-使用Apriori算法挖掘数据集中的关联规则。
-解释挖掘到的规则的实际含义。
13. 文本挖掘-对文本数据进行分词、词频统计。
-使用TF-IDF进行特征提取。
14. 图挖掘-构建图数据结构，分析节点和边的属性。
-使用图算法探索网络结构。
15. 深度学习应用-使用深度学习模型（如神经网络）进行数据挖掘任务。
-分析深度学习在任务上的表现。
16. 集成学习-使用集成学习方法（如投票、堆叠）提升模型性能。
-分析集成学习对性能的影响。
Python中的数据挖掘与分析实战案例分析在Python中，数据挖掘与分析已成为最热门的话题之一。
Python的强大功能与丰富的库使其成为处理和分析大数据集的首选语言。
本文将通过一些实战案例展示Python在数据挖掘与分析领域的应用。
案例一：电商网站的用户行为分析在电商网站中，用户的行为数据是非常重要的。
我们可以通过分析用户的点击、购买、评价等行为数据，了解用户的偏好并提供个性化的推荐服务。
首先，我们需要收集和清洗数据。
然后，利用Python中的pandas库对数据进行处理和分析。
例如，我们可以计算不同产品的销量、用户的购买频率、用户评价的情感倾向等指标。
最后，通过可视化工具如matplotlib或seaborn，我们可以直观地展示分析结果。
案例二：航空公司的客户流失预测对于航空公司而言，客户流失是一项重要的指标。
通过分析客户的历史数据，我们可以建立预测模型来预测客户是否会流失。
首先，我们可以使用Python的scikit-learn库来构建分类模型，如逻辑回归、决策树或随机森林等。
然后，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确性。
最后，通过使用新的客户数据，我们可以预测客户是否会流失，并采取相应的措施来留住客户。
案例三：社交媒体的情感分析社交媒体上的大量文本数据包含了用户的情感倾向。
通过分析这些数据，我们可以了解用户对于特定话题或产品的态度。
首先，我们需要使用Python的文本处理库如NLTK或spaCy对文本数据进行预处理，如去除停用词、词干化等。
然后，我们可以使用情感分析库如TextBlob或VADER对文本进行情感分类。
最后，通过对分析结果进行可视化，我们可以得出关于社交媒体用户情感的洞察。
通过以上实战案例，我们可以看到Python在数据挖掘与分析中的广泛应用。
无论是处理大数据集、构建预测模型还是进行情感分析，Python都提供了丰富的工具和库来帮助我们实现这些任务。
有了Python的支持，我们可以更加高效地进行数据挖掘与分析，从而为企业和个人带来更大的价值。
数据挖掘实验报告一、实验目的本次数据挖掘实验的主要目的是深入了解数据挖掘的基本概念和方法，并通过实际操作来探索数据中潜在的有价值信息。
二、实验环境本次实验使用了以下软件和工具：1、 Python 编程语言，及其相关的数据挖掘库，如 Pandas、NumPy、Scikitlearn 等。
2、 Jupyter Notebook 作为开发环境，方便进行代码编写和结果展示。
三、实验数据实验所使用的数据来源于一个公开的数据集，该数据集包含了关于_____的相关信息。
具体包括_____、＿____、＿____等多个字段，数据量约为_____条记录。
四、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗，处理了缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点和分布，采用了平均值、中位数或删除等方法进行处理。
对于异常值，通过箱线图等方法进行识别，并根据具体情况进行了修正或删除。
接着，对数据进行了标准化和归一化处理，使得不同特征之间具有可比性。
2、特征工程从原始数据中提取了有意义的特征。
例如，通过计算某些字段的均值、方差等统计量，以及构建新的特征组合，来增强数据的表达能力。
对特征进行了筛选和降维，使用了主成分分析（PCA）等方法，减少了特征的数量，同时保留了主要的信息。
3、模型选择与训练尝试了多种数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。
使用交叉验证等技术对模型进行了评估和调优，选择了性能最优的模型。
4、模型评估使用测试集对训练好的模型进行了评估，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型的性能。
五、实验结果与分析1、不同模型的性能比较决策树模型在准确率上表现较好，但在处理复杂数据时容易出现过拟合现象。
随机森林模型在稳定性和泛化能力方面表现出色，准确率和召回率都比较高。
SVM 模型对于线性可分的数据表现良好，但对于非线性数据的处理能力相对较弱。
2、特征工程的影响经过合理的特征工程处理，模型的性能得到了显著提升，表明有效的特征提取和选择对于数据挖掘任务至关重要。
Python中的数据挖掘和关联规则挖掘技术数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程，通过使用各种算法和技术，可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的重要技术之一，它可以用来发现事物之间的关联性和依赖性规则。
Python作为一种强大、灵活的编程语言，提供了丰富的数据挖掘和关联规则挖掘工具和库，使得我们能够快速、高效地进行数据挖掘分析。
下面将介绍一些Python中常用的数据挖掘和关联规则挖掘技术。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
Python提供了许多用于数据预处理的库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
NumPy可以用于进行数值计算和矩阵操作，Pandas则常用于数据的清洗、转换和整理，而Scikit-learn则提供了各种机器学习算法和数据预处理工具。
2. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是一个关键步骤，它是指从原始数据中选择对目标有用的特征。
Python中有许多用于特征选择的方法和库，例如基于统计学的方法、相关系数法、信息增益法等。
此外，Scikit-learn库中也提供了一些特征选择的算法，如递归特征消除、主成分分析等。
3. 聚类分析聚类是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或簇的技术。
Python中的SciPy库提供了一些用于聚类分析的算法，如K均值聚类、层次聚类等。
此外，Scikit-learn库中也提供了各种聚类算法的实现，如DBSCAN、谱聚类等。
4. 分类与回归分类和回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于预测离散变量或连续变量的取值。
Python中的Scikit-learn库提供了许多分类和回归算法的实现，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树、线性回归等。
此外，TensorFlow和PyTorch等深度学习框架也提供了强大的分类和回归工具。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，它用于发现事物之间的关联和依赖性规则。
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
数据挖掘实验报告一、实验背景随着信息技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式和知识的技术，已经在众多领域得到了广泛的应用，如市场营销、金融风险预测、医疗诊断等。
本次实验旨在通过对实际数据的挖掘和分析，深入理解数据挖掘的基本流程和方法，并探索其在解决实际问题中的应用。
二、实验目的1、熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据探索、模型选择与训练、模型评估等。
2、掌握常见的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等，并能够根据实际问题选择合适的算法。
3、通过实际数据的挖掘实验，提高对数据的分析和处理能力，培养解决实际问题的思维和方法。
三、实验数据本次实验使用了一份关于客户消费行为的数据集，包含了客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、消费记录（如购买的商品类别、购买金额、购买时间等）以及客户的满意度评价等。
数据总量为 10000 条，数据格式为 CSV 格式。
四、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 37主要库：Pandas、NumPy、Scikitlearn、Matplotlib 等五、实验步骤1、数据预处理数据清洗：首先，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点，采用了均值填充、中位数填充等方法进行处理；对于异常值，通过数据可视化和统计分析的方法进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
数据转换：将数据中的分类变量进行编码，如将性别（男、女）转换为 0、1 编码，将职业（教师、医生、工程师等）转换为独热编码。
数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同特征之间具有可比性，采用了 Zscore 标准化方法。
2、数据探索数据可视化：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据的分布、特征之间的关系进行可视化分析，以便更好地理解数据。
统计分析：计算数据的均值、中位数、标准差、相关系数等统计量，对数据的基本特征进行分析。
Python中的数据分析和数据挖掘数据分析和数据挖掘在当今信息时代变得越来越重要。
大量的数据流入，需要从中提取有价值的信息和洞察，为决策提供基础。
Python作为一种强大的编程语言，在数据分析和数据挖掘领域有着广泛的应用。
本文将介绍Python中常用的数据分析和数据挖掘工具，以及它们的使用方法和案例。
一、数据分析工具1. NumPyNumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和用于操作数组的函数。
通过NumPy，我们可以对大规模数据进行快速的数学运算和统计分析。
例如，我们可以使用NumPy进行数组的创建、索引、切片和运算，计算数组的统计指标，还可以利用NumPy进行大规模数据的随机模拟。
2. pandaspandas是基于NumPy的数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析方法。
它的核心是DataFrame和Series，分别对应于表格和一维数据。
pandas可以帮助我们进行数据清洗、数据处理和数据可视化。
通过pandas，我们可以对数据进行切片、过滤、排序和合并，还可以进行数据的统计分析和绘图。
3. MatplotlibMatplotlib是一个强大的数据可视化库，能够绘制各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图等。
它可以结合NumPy和pandas使用，方便我们进行数据可视化和展示。
通过Matplotlib，我们可以呈现数据的分布、趋势和关系，更直观地理解数据。
同时，Matplotlib还具有丰富的配置选项，使得我们可以对图表进行定制和美化。
二、数据挖掘工具1. scikit-learnscikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
它支持数据挖掘中常用的分类、回归、聚类和降维等任务。
通过scikit-learn，我们可以进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估等流程。
它还具有友好的API和详细的文档，使得我们可以快速上手和使用。
2. TensorFlowTensorFlow是一个开源的人工智能框架，广泛应用于深度学习和神经网络领域。
《基于Python语言的网络数据挖掘》实验指导书电子科技大学信息与软件工程学院二○一四年6月一、实验教学目的和要求：实验目的：本课程实验旨在加深学生对于网络大数据挖掘的理解，培养学生分析、设计、实现基于Python语言的网络数据挖掘算法，掌握科学的实验方法，为以后其他专业课的学习打下坚实的基础。
该实验内容采用循序渐进的方式，从Python语言的基本语法入手，在加深学生对于Python语言熟悉的基础上突出数据挖掘应用。
实验提供功能要求，学生自己确定设计方案和需要思考如何设计最优化的算法，并完成结果记录和分析，充分发挥学生的创造性和主动性。
实验要求：了解并掌握Python语言的基本语法、能够使用Python读取或写入数据表、获取并分析网络文本数据、获取并处理图像数据等。
二、Python开发环境简介：本课程实验使用的Python开发环境为Python IDLE，其用户界面图见图1所示。
IDLE是开发python程序的基本集成开发环境，具备基本的IDE的功能，是Python教学的不错的选择。
当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。
同时，使用Eclipse这个强大的框架时IDLE也可以非常方便的调试Python程序。
其基本功能包括语法加亮、段落缩进、基本文本编辑、TABLE 键控制、调试程序。
打开Idle后出现一个增强的交互命令行解释器窗口（具有比基本的交互命令提示符更好的剪切、粘贴、回行等功能）。
除此之外，还有一个针对Python的编辑器（无代码合并，但有语法标签高亮和代码自动完成功能）、类浏览器和调试器。
菜单为TK“剥离”式，也就是点击顶部任意下拉菜单的虚线将会将该菜单提升到它自己的永久窗口中去。
特别是"Edit"菜单，将其“靠”在桌面一角非常实用。
Idle的调试器提供断点、步进和变量监视功能。
图1Python IDLE界面图三、实验项目名称及目的要求：实验项目1Python语言的基本语法及简单应用1、实验目的1）掌握Python语言的基本语法2）掌握Python语言中创建模块的方法3）了解Python语言中定义类及其使用方法4）学习使用Python语言输出斐波那契数列的方法5）学习使用Python语言实现删除一个list里面的重复元素的方法2、实验内容1）根据Python基本语法功能设计出实现输出斐波那契数列的方法，并比较不同实现方法的性能。
2）根据Python语言中的排序和循环功能，实现删除一个list里面的重复元素3、实验原理1）设计输出斐波那契数列的Python程序：首先调用raw_input输入要打印的斐波那契数列的长度，然后把斐波那契数列存储于一个序列当中，并逐个打印序列的元素。
此实验部分实现代码如下#通过输入斐波那契数列的长度打印斐波那契数列FibonacciUptoNumer=int(raw_input('Please input a Fibonacci Series up to Number:'))n=FibonacciUptoNumerfibs=[0,1]for number in range(n):fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1])2）设计删除一个list里面的重复元素程序：首先调用List.sort()对序列进行排序，然后调用last=List[-1]语句从后向前找出重复的元素，并逐个打印非重复的元素。
此实验部分实现代码如下if List:List.sort()last=List[-1]for i in range(len(List)-2,-1,-1):if last==List[i]:del List[i]else:last=List[i]print List4、实验步骤1）设计输出斐波那契数列的Python程序●分析实验要求●逐个打印输出斐波那契数列的元素●记录程序代码●记录并分析实验结果2）设计程序删除一个list里面的重复元素●分析实验要求●对list进行排序●从后向前查找并删除list中的重复元素●记录程序代码●记录并分析实验结果实验项目2使用Python读写Excel数据1、实验目的1）强化Python程序的设计和编程能力2）学习两种读取的Excel数据的方法3）学习写入Excel数据的方法4）掌握如何读写其他格式数据的方法5）掌握如何比较不同读写方法的运算性能2、实验内容1）用xlrd模块中的open_workbook实现打开Excel数据表，并设计使用索引和名称两种方法读取Excel数据，最终写入csv文件中。
2）用datetime模块中的datetime.now来计算两种不同的读取方法所用CPU时间，从而比较并分析不同算法的性能。
3、实验原理1）Python语句读取Excel表数据时，首先要调用xlrd模块，然后使用语句data= xlrd.open_workbook('excelFile.xls')打开Excel表格。
当一个Excel表格中包含多个Sheet时，可以通过索引或者名称顺序获取某一个Sheet中的数据。
使用的语句分别为table=data.sheet_by_index(0)和table= data.sheet_by_name(u'Sheet1')。
当获取某个Sheet的数据并存储在工作表table后，获取获取整行和整列的值（数组）的语句为table.row_values(i)和table.col_values(i)，获取行数和列数的语句为nrows=table.nrows和ncols=table.ncols，循环获取行数据的语句为for i in range(nrows):print table.row_values(i)。
此实验部分实现代码如下#根据索引获取Excel表格中的数据def excel_table_byindex(file='abc.xls',colnameindex=0,by_index=0):data=open_excel(file)table=data.sheets()[by_index]nrows=table.nrows#行数colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据list=[]for rownum in range(1,nrows):row=table.row_values(rownum)if row:app={}for i in range(len(colnames)):app[colnames[i]]=row[i]list.append(app)return listdef excel_table_byname(file='abc.xls',colnameindex=0,by_name='abc'): data=open_excel(file)table=data.sheet_by_name(by_name)nrows=table.nrows#行数colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据list=[]for rownum in range(1,nrows):row=table.row_values(rownum)if row:app={}for i in range(len(colnames)):app[colnames[i]]=row[i]list.append(app)return list在该实验中，学生需用前述的Excel数据操作语句实现读取某一个Sheet数据的功能，并在此基础上，思考如何读取其他格式的数据，记录Python代码，并分析实验结果。
2）Python语句写入Excel表数据时，首先要调用pyExcelerator模块，然后使用语句w=Workbook()和ws=w.add_sheet('excelFile.xls')创建一个空白的工作表。
在某一个cell写入数据的语句为ws.write(i,j,'string')，而w.save('mini.xls')实现了存储写入后的Excel文件。
此实验部分实现代码如下from pyExcelerator import*w=Workbook()#创建一个工作簿ws=w.add_sheet('test')#创建一个工作表ws.write(0,0,'uestc')#在1行1列写入uestcws.write(0,1,'Sofrware')#在1行2列写入Softwarews.write(1,0,'cs')#在2行1列写入csw.save('mini.xls')#保存至mini.xls文件中在该实验中，学生需用前述的Excel数据操作语句实现写入某一个Sheet数据的功能，并在此基础上，思考如何写入其他格式的数据（如csv格式），记录Python代码，并分析实验结果。
3）比较两种不同的读取Excel数据的方法时，需要计算每种方法的运行时间。
首先导入datetime模块，并调用datetime.now()函数，记录某一段代码运行前后的时间点，通过开始和结束的时间点的差值计算出程序运行的时间。
此实验部分实现代码如下starttime=datetime.datetime.now()tables=excel_table_byindex()for row in tables:print rowendtime=datetime.datetime.now()print endtime-starttimestarttime=datetime.datetime.now()tables=excel_table_byname()for row in tables:print rowendtime=datetime.datetime.now()print endtime-starttime在该实验中，学生需用前述的CPU时间控制语句实现计算某一段代码的运算时间，并在此基础上，比较并分析两种Excel数据读取方法的性能。
记录Python 代码，并分析实验结果。
4、实验步骤1）设计按名称和按索引读取Excel数据的程序●分析实验要求●按行打印Excel表中的数据●记录程序代码●记录并分析实验结果2）设计写入Excel数据的程序●分析实验要求●按行将数据写入Excel表中●记录程序代码●记录并分析实验结果3）设计计算程序运行时间的程序●分析实验要求●记录程序代码●比较并分析实验结果●总结，撰写实验报告实验项目3使用Python实现网络爬虫算法1、实验目的1）强化Python程序的设计和编程能力2）学习网络爬虫算法的原理3）学习使用Python语言实现网络爬虫算法2、实验内容1）理解网络爬虫算法的原理，并设计使用Python语言获取网页数据的程序。
