项目初始化需要安装项目所需要的库，在PyCharm中建立Django项目，并且需要修改默认配置，建立项目的主要目录结构。很重要的一步是建立数据模型，根据业务分析的结果，建立商品、交易、用户和用户操作4个app下的多个模型。由于Django自带的后台管理系统不完善，因此采用xadmin作为后台管理系统，因为版本的问题需要对官方文件进行修改，并安装相关依赖库。先执行makemigrations生成数据

商品详情页包括很多部分。先实现商品信息，包括轮播图、商品具体信息（商品描述、价格、销售量等），序列化需要嵌套图片序列化，视图只需要继承自RetrieveModelMixin即可，与前端Vue组件结合即可显示到前端。右侧热卖商品使用的是商品的is_hot字段，在过滤器中增加该字段即可实现。用户收藏功能需要先定义序列化进行验证，添加收藏时添加到当前用户下，可以添加、列举和删除收藏，还需要限制同一用户对

数据来源有很多；网络需要先请求再响应，使用浏览器访问，可以查看页面、页面元素、网络请求等；网页由HTML、CSS、JS等组成，从网页中抓取数据可以使用逐行扫描、属性模型等方式，有不同的工具。抓取BOSS直聘网站需要先预览网站基本情况，了解所需信息的特点；使用requests请求、bs库解析；定位到所需信息，并用循环和函数实现；进一步获取职位详情；最后进行词频统计和词云展示。王者荣耀英雄列表有JSO

对某一类数据汇总时使用分类汇总，需要先进行排序，还可以进行多个汇总；可以对数据输入进行限制，有多种限制方式。Excel公式包括函数、引用、运算符和常量，有多种引用方式；IF逻辑判断有两种结果，可以进行嵌套；COUNTIF用于根据条件进行计数；有多种应用；SUMIF用于根据条件求和。VLOOKUP一般用于按行查找内容，可以嵌套或添加辅助列；可以进行跨表和跨文件查找；模糊查找一般用于区间查找；数字为文

数据可视化可以进一步理解数据，matplotlib、pandas可以单独或结合使用。matplotlib是著名的绘图库，可以用pyplot等模块画图，画图的步骤包括导库、创建画图对象、设置属性等，还可以画子图。常见的作图类型包括散点图、条形图、饼图和三维图等；pandas画图主要包括累和图、柱状图和矩阵散点图等，可以分别为序列和数据帧画图；两者结合使用效果更好。订单数据可视化可以展示GMV、商家趋

大数据时代，数据呈现爆炸式增长，对数据和数据人才的需求大大提升；数据分析师的任务是分析了、预测未来和优化选择；成为数据分析师必须具备多种技能，利用好Python等工具。Python有多个版本；根据不同系统安装；需要添加环境变量；需要安装pip；可以选择PyCharm开发。Anaconda是科学计算工具；安装后会附带很多工具；conda是包管理和环境管理的工具。Jupyter Notebook是交互

Pandas主要用于数据读取、透视表、数据聚合等方面，很灵活，主要的两个数据类型是数据帧和序列；基本操作包括序列操作、创建数据帧、行列操作、数据帧基本操作、时间操作等；数据分析包括读取数据、选择数据子集、数据清洗、布尔索引和分组等；可以使用plt、sns等进行数据可视化。大学数据可以进行很多操作和预处理，如查看和设置索引等。鸢尾花数据集可以进行删除切片、赋值、检索、统计和缺失值处理；分析可以进行描

大数据时代，数据呈现爆炸式增长，对数据和数据人才的需求大大提升；数据分析师的任务是分析了、预测未来和优化选择；成为数据分析师必须具备多种技能，利用好Python等工具。Python有多个版本；根据不同系统安装；需要添加环境变量；需要安装pip；可以选择PyCharm开发。Anaconda是科学计算工具；安装后会附带很多工具；conda是包管理和环境管理的工具。Jupyter Notebook是交互

本文介绍了2种排序方式：归并排序，思路是整体为递归，左边排好序+右边排好序+ merge让整体有序，也可以用非递归实现，时间复杂度为O(N*logN)，额外空间复杂度为O(N)，相比于冒泡排序、选择排序和插入排序O(N2)的时间复杂度，归并排序的时间复杂度优化了很多，这是因为减少了比较次数，有很多应用，例如求小和、逆序对等，只要数组中左边的数比右边的数满足某个条件即可进行操作；快速排序有3种方式，

Pandas主要用于数据读取、透视表、数据聚合等方面，很灵活，主要的两个数据类型是数据帧和序列；基本操作包括序列操作、创建数据帧、行列操作、数据帧基本操作、时间操作等；数据分析包括读取数据、选择数据子集、数据清洗、布尔索引和分组等；可以使用plt、sns等进行数据可视化。大学数据可以进行很多操作和预处理，如查看和设置索引等。鸢尾花数据集可以进行删除切片、赋值、检索、统计和缺失值处理；分析可以进行描