项目数据来源于kaggle项目 Bike Share Demand ，使用Python对数据进行了可视化分析：
1. 提出问题
影响共享单车租用数量的因素有哪些？影响程度如何？
2. 理解数据
变量说明：
3.数据清洗
1)数据预处理：数据完整无缺失值
2)特征工程：从datetime中提取年、月、日、时、星期等时间信息
4. 可视化分析
1）单车使用量在天气维度上的分析（天气、温度、湿度和风速相关性）
可以看到，整体租车量受天气影响较为明显，极端的天气租车数量减少。
4级天气看起来有些异常，于是统计数据条目：
可以看到，4级天气只有1条数据记录，这种极端天气情况出现的数据极少。
温度和使用量有正相关关系，湿度与使用量有负相关关系，风速和使用量几乎不相关。
由图像可看出，使用量与温度、湿度和风速的关系，相关性有限。
2）单车使用量在时间维度上的分析（月份、季节、时间、星期等相关性）
总量来看，节假日和周末/工作日的租车数量基本相同。
图1可以看出2012年共享单车的使用量高于2011年，消费人群增加了1.5~2倍。两年内租车量随月份变化的趋势相同，6、7、8月有明显的高需求。
图2可以看出租车时间高峰为上午7-8点，下午5-6点，符合上下班通勤的时间范围。季节上看，春天的租车辆明显少于其它三个季节。
图3可以看出工作日租车辆主要为上下班时间，周末租车辆主要集中在10am-4pm之间。
3）单车使用量与注册用户/非注册用户的相关性
注册人数使用量明显高于非注册人数，
非会员casual主要是周末出行，为了游玩会员registered主要是为了周一到周五上班。
5. 总结
python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料python；CMD命令行；windows操作系统
方法/步骤
1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。
2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该脚本文件是可执行python脚本
如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。
3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行百度。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python 已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请百度
4、在CMD命令行中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。
简介：
对于Python2而言，对于一个全局变量，你的函数里如果只使用到了它的值，而没有对其赋值（指a = XXX这种写法）的话，就不需要声明global。
相反，如果你对其赋了值的话，那么你就需要声明global。
声明global的话，就表示你是在向一个全局变量赋值，而不是在向一个局部变量赋值。
若多个线程或进程同时操作这一变量可能会导致抢占资源的现象，变量不能按照预定的逻辑进行操作，这时，在改变变量前需要对变量加互斥锁，操作完成后释放互斥锁。
题外话：
GIL（Global Interpreter Lock） 全局解释器锁，导致任一时刻只能有一个线程使用解释器，当用于 IO 密集型任务时，IO 期间线程会释放解释器。
在 CPU 计算繁忙的任务重 不建议使用多线程，在非 CPU繁忙型任务中建议使用多线程。
顺便说下使用多进程的好处：完全并行，无 GIL 的限制，可充分利用多 CPU 多核的环境。
多线程使用互斥锁Demo ：
![Golang nethttp 爬虫[1]](/aiimages/Golang+nethttp+%E7%88%AC%E8%99%AB%5B1%5D.png)
