Pythonでデータを隠す
オブジェクトの属性は、クラス定義の外部に表示される場合と表示されない場合があります。二重アンダースコアプレフィックスを使用して属性に名前を付ける必要があります。そうすると、それらの属性は部外者に直接表示されなくなります。
例
#!/usr/bin/python class JustCounter: __secretCount = 0 def count(self): self.__secretCount += 1 print self.__secretCount counter = JustCounter() counter.count() counter.count() print counter.__secretCount
出力
上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
1 2 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 12, in <module> print counter.__secretCount AttributeError: JustCounter instance has no attribute '__secretCount'
Pythonは、クラス名を含むように名前を内部的に変更することにより、これらのメンバーを保護します。 object._className__attrNameなどの属性にアクセスできます。次のように最後の行を置き換える場合は、それでうまくいきます-
......................... print counter._JustCounter__secretCount
上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
1 2 2
-
Pythonでの顧客離れの予測
すべてのビジネスは顧客の忠誠心に依存しています。顧客からのリピートビジネスは、ビジネスの収益性の基礎の1つです。したがって、顧客が事業を辞める理由を知ることが重要です。顧客が離れることは、顧客離れとして知られています。過去の傾向を見ることで、顧客離れに影響を与える要因と、特定の顧客がビジネスから離れるかどうかを予測する方法を判断できます。この記事では、MLアルゴリズムを使用して、顧客離れの過去の傾向を調査し、どの顧客が離れる可能性が高いかを判断します。 データの準備 例として、この記事のテレコム顧客チャーンを検討します。ソースデータはkaggelで入手できます。データをダウンロードするための
-
Pythonで国勢調査データを分析する
国勢調査とは、特定の人口に関する情報を体系的に記録することです。キャプチャされたデータには、人口統計、経済、居住の詳細など、さまざまなカテゴリの情報が含まれます。これは、最終的に政府が現在のシナリオと将来の計画を理解するのに役立ちます。この記事では、Pythonを活用してインドの人口の人口調査データを分析する方法を説明します。さまざまな人口統計学的および経済的側面を見ていきます。次に、分析をグラフィカルに投影する電荷をプロットします。 kaggleから収集されたソース。ここにあります。 データの整理 以下のプログラムでは、最初に短いPythonプログラムを使用してデータを取得します。さらに分