python爬虫数据预处理步骤？
第一步：获取网页链接
1.观察需要爬取的多网页的变化规律，基本上都是只有小部分有所变化，如：有的网页只有网址最后的数字在变化，则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取；
2.把获取得到的多个网页链接存入字典，充当一个临时数据库，在需要用时直接通过函数调用即可获得；
3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的，我们需要遵守我们的爬虫协议，很多网站我们都是不能随便爬取的。如：淘宝网、腾讯网等；
4.面对爬虫时代，各个网站基本上都设置了相应的反爬虫机制，当我们遇到拒绝访问错误提示404时，可通过获取User-Agent 来将自己的爬虫程序伪装成由人亲自来完成的信息的获取，而非一个程序进而来实现网页内容的获取。
第二步：数据存储
1.爬虫爬取到的网页，将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的；
2.引擎在抓取页面时，会做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行；
3.数据存储可以有很多方式，我们可以存入本地数据库也可以存入临时移动数据库，还可以存入txt文件或csv文件，总之形式是多种多样的；
第三步：预处理（数据清洗）
1.当我们将数据获取到时，通常有些数据会十分的杂乱，有许多必须要的空格和一些标签等，这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉，去提高数据的美观和可利用性；
2.也可利用我们的软件实现可视化模型数据，来直观的看到数据内容；
第四步：数据利用
我们可以把爬取的数据作为一种市场的调研，从而节约人力资源的浪费，还能多方位进行对比实现利益及可以需求的最大化满足。
大数据的预处理的方法包括哪些
数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。数据预处理的方法：1、数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。2、数据集成、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换、通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。4、数据归约、数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
常用的数据预处理方法
常用的数据预处理方法是：
1、墓于粗糙集理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。
2、基于概念树的数据浓缩方法。在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。
3、信息论思想和普化知识发现。特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法。
4、基于统计分析的属性选取方法。可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。
5、遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是：将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体。
数据预处理的主要方法有哪些
数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理；主要方法有数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
数据清理；数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。数据集成；数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换；通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。数据归约；数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
数据的预处理一般包括哪些步骤
1、墓于粗糙集理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。
2、基于概念树的数据浓缩方法在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。
3、信息论思想和普化知识发现 特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法。
4、基于统计分析的属性选取方法 我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。
5、遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是：将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。
关于php用pdo预处理的方式连接数据库，出现错误
- 最近担心SQL注入，改变了SQL的写法，用PDO的预处理遇到点问题首先说我的文件结构：–conn.php 数据库连接写在这里–login.php 登陆界面–aaa.php 登陆后的某页讥禒罐溉忒防闺狮酣饯面一、conn.php中我是这么写的：?php数据库信息define(DB_NAME, DB3);define(DB_USER, root);define(DB_PASSWORD, 4512345114);define(DB_HOST, 211.333.221.215);define(DB_CHARSET, utf8);数据库连接try { $DBH = new PDO(mysql:host=.DB_HOST.;dbname=.DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD);$DBH-setAttribute(PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES,false); $DBH-exec(SET CHARACTER SET .DB_CHARSET); $DBH-exec(SET NAMES .DB_CHARSET);} catch (PDOException $e) { die();}下面全是自定义函数function shouru_all(){$stmt = $DBH-prepare("select (ifnull(count(*),0)+1)*1000 shouru_all FROM aq_orderqueue where money_50= ?");$stmt-execute(array("50"));$rs = $stmt – fetch();return $rs[shouru_all];}等等自定义函数。。。?二、在登陆界面用预处理，没一点问题，示例如下：?php打开session，载入conn.phpsession_start();include("conn.php"); 用预处理执行校验用户名和密码$stmt = $DBH-prepare("select *,a.uid,a.login_date from aq_user a where a.login_id= ? and a.pwd= ? and manager=0");$stmt-execute(array(@$login_id,@$pwd));$rs=$stmt-fetch();$num=$stmt-rowCount();等等等等?三、在aaa.php页面里用了个上面的自定义函数shouru_all()，结果不能用，提示Fatal error: Call to a member function prepare() on a non-object in D:wampwwwconn.php on line 41aaa的具体代码如下：?phpsession_start();include("chksql.php");include("conn.php"); header(Content-type: texthtml;charset=utf-8);注：shouru_all()函数写在conn.php里echo "当前总收入为：".shouru_all();?请问如何解决，采用这种连接PDO连接的话，是不是不可以像以前那样只在conn里写上连接，别的文件来include它实现？
- 加global $DBH;呢
