Python-Programm jc kurz vorgestellt

Inhaltsverzeichnis

Mehr zu Data Science / Datenanalyse:

• JSON: Das Format der Wahl
• Security: Sicherheitsvorfälle mit Logs auswerten
• DataSpell: Schlanke Jupyter-Notebook-Entwicklungsumgebung für Data Science
• Data Science: Mit DataOps alles aus den Daten holen
• Überblick: Datenstrukturen serialisieren mit JSON, YAML, XML & Co.
• Python und KI: Analyse großer Sportdatensätze mit dem scikit-learn-Package
• Datenanalyse eines sozialen Netzwerks, Teil 1: Daten beschaffen und auswerten
• Datenanalyse eines sozialen Netzwerks, Teil 2: Communitystrukturen
• Skalierbare Kapazitätsprognose in großen Datennetzen mit Jupyter-Notebook
• Data Science: Datenvisualisierung mit Jupyter-Notebooks
• Datenanalyse des sozialen Netzwerks Reddit: Inhaltliche Analyse

Spätestens seit seiner Standardisierung in der Norm ISO/IEC 21778:2017 hat sich JSON als Format der Wahl für fast alle Gelegenheiten und Daten etabliert. APIs liefern Daten im JSON-Format, Konfigurationsdaten werden in JSON-Dateien abgelegt. Ähnlich wie XML speichert JSON komplexe Datenstrukturen in einem menschen- wie maschinenlesbaren Textformat, ist dabei aber kompakter und kommt ohne die XML-typischen Unmengen spitzer Klammern aus.

Auch die Tools auf der Linux- und Unix-Kommandozeile nutzen das Textformat für Ein- und Ausgaben. Allerdings geben die CLI-Programme ihre Daten als unstrukturierten Text aus. Um gezielt eine Information darin zu finden, nutzt man grep, sed, awk und Konsorten:

ip a | grep -Po '^[1-9]: \K[a-z0-9]*|inet.? \K[a-f0-9:/.]*'

beispielsweise extrahiert die Namen und IP-Adressen der Netzwerkinterfaces in einem programmatisch leicht weiterverarbeitbaren Format aus dem Output des ip-Kommandos. Erfahrene Kommandozeilennutzer verfügen meist über ein ganzes Arsenal derartiger Befehle, häufig in Skripten hinterlegt – wer hat schon reguläre Ausdrücke so tief verinnerlicht, dass er solche Kommandos aus dem Stegreif eintippt?

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