Python-Education-Tools 24.5.21

Python Education Tools for Teaching

Prof.Li's Python Education Tools

Author: 道法自然 [e-mail] [e-mail]

模块安装：pip install -U python-education-tools

• Python Education Tools模块为教材配套工具。该模块提供了教学相关代码工具、数据生成工具，以及所有教学案例等。
• 模块简称“pet工具”。取Python Education Tools 首字母的缩写pet（英文意思：宠物），希望该工具成为大家学习的宠物！。
• 所有工具包的根目录是pet。模块安装后对应的安装包为 pet.datasets.* 、pet.util.*等。
• 模块安装后，可使用一行Python代码获取本书教学案例：import pet.textbook1.codes ，即可将教学案例下载到Windows用户桌面。
• 其他教学资源可以参见GitHub：https://github.com/liluqun。
• 模块由作者Prof.Luqun Li团队自主开发 。作者会对模块不断更新，确保为读者提供最佳的代码工具、教学案例与服务。
• 如果您有好的建议，请发邮件到[e-mail]联系我。

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Python Education Tools 相关功能介绍：

1.提供“编程之道”论述。趣谈编程之道（运行以下1行Python代码）：

  import pet.this

​ 与“晦涩难懂的”Python编程之禅import this对应，本模块从中国传统文化，心，术，道三个层次，引用古文阐述编程之道。请大家自己体会，道法自然，道不简则理不明！

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2.提供教材配套案例下载。

教材配套的案例下载（运行以下1行Python代码）： windows 用户直接在操作系统终端输入pet命令即可,如：c:pet 回车； 或者使用python代码获取，代码为：

import pet.textbook1.codes

• 稍后(一般是瞬间），即可将教学案例下载到Windows桌面，目录为：Python与数据分析及可视化教学案例。

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3. 提供数据分析与可视化数据集。

（1）快速装载数据集：factory.load_data(key='XXX')

  from pet.datasets import factory
  factory.load_data(key='XXX',)      获取DataFrame或文本文件.

通过设置key名称'XXX'，可以获得对应的数据集。 XXX的可选名称为： ['中国大学', '学科专业分类', '上海师范大学教务处认定学科竞赛目录', '2023-2024-1上海师范大学课程表', '2022年上海师范大学通识课', '2022年上海师范大学优秀毕业论文', '2022年上海师范大学转专业-报名名单', '2023年上海师范大学转专业-报名名单', '2023年上海师范大学转专业-录取名单', '2019年研究生初试成绩', '上海地铁线路', '北京公交车', '北京地铁线路', 'ip地址分类', '双色球', '2023上海市二级程序员大赛名单', 'iris', 'Python二级考试大纲.txt', '道德经.txt', '心经.txt', '太乙金华宗旨.txt', '重阳立教十五论.txt', '荷塘月色.txt', '微信接龙投票.txt']

如：factory.load_data(key='上海地铁线路')，可以获得上海地铁数据dataframe

(2).快速生成可定制随机数据集 factory.gen_XXX_XXX。

  from pet.datasets import factory
  
  #生成干净的Series数据：
  df=factory.gen_sample_series() #默认生成Series样本数据 40条，姓名，成绩
  
  #生成带噪声的Series数据：
  df = factory.gen_sample_series(number=30, noise=0.1, repeat=2)
  其中：number 为记录数，noise为随机产生None数据概率，repeat为允许重复数据项的最高次数。
  
  #生成干净DataFrame数据：
  df=factory.gen_sample_dataframe() #默认生成dataframe样本数据 40条，姓名，成绩
  
  #生成带噪声的DataFrame数据：
 factory.gen_sample_dataframe(sample_order=sample_order,
                       number: int = 40,
                       dst=f'{pet_home}/generated_sample_dataframe_{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")}.xlsx',
                       noise=0,
                       repeat=1):

即：按照订单格式产生数据。

核心函数：factory.gen_sample_dataframe( sample_order=sample_order,

                     number: int = 40,  dst=‘xxx.xlsx',  noise=0,  repeat=1):

• sample_order：订单(字典）；
• number：数量；
• dst：数据保存的目录；
• noise：噪声，增加None数据字段概率；
• repeat：产生重复数据。

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sample_orde 样本格式如下：

sample_order = {

    '学号.iid': 220151000,
    '考号.i': [151000, 789000],
    '姓名.n': '',  # ""生成默认的随机名字，也可以设置姓名字符串，['赵钱孙李','微甜地平天下'],
    '性别.c': ['男', '女'],
    '报名时间.dt': ['2024-1-1', '2024-03-31'],
    '年龄.i': [18, 34],
    '政治面貌.c': ['中共', '群众', '民革', '九三'],
    '专业.c': ['计算机科学与技术', '人工智能', '软件工程', '自动控制', '机械制造', '自动控制'],
    '学校.c': ['清华大学', '北京大学', '复旦大学', '上海交通大学', '华东理工大学', '中山大学', '上海师范大学',
               '中国科技大学', '上海大学'],
    '政治成绩.i': [36, 100],
    '英语成绩.i': [29, 100],
    '英语类别.c': ['英语一', '英语二'],
    '数学成绩.i': (40, 150),
    '数学类别.c': ['数学一', '数学二', '数学三'],
    '专业课成绩.i': [55, 150],
    '六级证书.c': ['是', '否'],
    '在线时长.f': (1000.3, 9999.55, 2)
}

其中：{XX.YY：[ZZ...],

XX为列名称；ZZ为列的数据；YY为列的数据类型，可选数据类型如下：

1. .iid: 代表产生整数学号（字段名称.类型）
2. .i:代表整数
3. .n: 代表名字
4. .c: 代表类别
5. .dt: 代表日期时间
6. .f: 代表浮点数

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（3）获取其它动态数据。

提供获取本机操作系统相关的信息到DataFrame中：

    get_directory_info_dataframe()：将某一目录文件信息记录到DataFrame
    get_pid_info_dataframe()：获取进程信息
    get_pid_info_dataframe()：获取进程详细信息
    get_pid_network_info_dataframe():获取网络流量信息
    get_local_packages_info_dataframe():获取本机安装的模块信息
    get_nic_info_series()：获取网卡信息
    get_wifi_password_info_dataframe()：获取登录过的wifi密码
    get_reg_parameters(x, y, data)：获取线性回归模型参数。

《Python与数据分解及可视化》与《Python Education Tools》教研团队分工：

（本教材开发自2019年开始组稿，经历5年多的不断迭代更新，推出了教材第一版、第二版，以及配套软件、教辅材料，2023年12月本课程《Python与数据分析》获得上海市一流本科课程）

教材编写：李鲁群 李晓丰 张波

教辅材料：

• 数据集整理、校验、测试（超过20个数据集） ： 吴热军 王丽华

• 教材代码编写与测试： 吴迪 李晓丰

• 教材PPT、视频录制： 吴迪 吴热军 王丽华 李晓丰 胡天乐 张慎文 许崇海 陶霜霜 蔡佳辰 周莹

• 其他：《FROM BLOCKLY TO PYTHON数据分析》HTTPS://BLOCKLY.CHAJIUQQQ.CN/EXAMPLE.HTML 由 李鲁文 蔡佳辰 周莹 负责运维

• （感谢：上海市教委、上海师范大学等为课程建设提供部分项目资金支持）