程序化广告知识入门与Python基础数据处理实践

news2025/3/11 8:32:08

程序化广告知识入门与Python基础数据处理实践

大家好！我写这一系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。在技术飞速发展的今天，数据处理能力愈发重要，Python作为强大的数据处理工具，掌握它能为我们的职业发展和技术提升带来极大帮助。今天，让我们结合一本程序化广告相关手册的解析，开启Python数据处理的学习之旅。

最近我研读了一本关于程序化广告的手册，发现其中蕴含着不少有趣的知识，而且这些知识和数据处理有着千丝万缕的联系。程序化广告，简单来说，就是通过自动化的技术手段来实现广告的精准投放。在如今这个信息爆炸的时代，广告想要吸引目标受众的注意力，精准投放就显得尤为关键。接下来，我们一起从这本手册里提取一些知识要点，并看看如何用Python来处理相关的数据。

手册里提到了程序化广告的基本概念，它是利用技术手段实现广告投放流程自动化的一种广告形式。传统广告投放往往是比较粗放的，比如在电视上某个时段投放广告，很难确定到底哪些人看到了。而程序化广告可以根据用户的各种特征，像年龄、性别、浏览习惯等，把广告精准地推送给目标用户。这背后其实涉及到大量的数据收集和分析。例如，要收集用户在网站上的浏览记录，分析他们对不同类型内容的偏好，这些数据就成为了精准投放的依据。

在Python中，我们可以用简单的代码来模拟这种数据的收集和初步处理。假设我们有一个列表，里面记录了不同用户浏览的网页类别：

user_web_browsing = [
    ['用户1', '新闻', '购物', '视频'],
    ['用户2', '游戏', '新闻', '社交'],
    ['用户3', '购物', '视频', '金融']
]

我们想要统计每个用户浏览了多少种不同类型的网页，就可以这样写代码：

user_page_count = {}
for user in user_web_browsing:
    user_name = user[0]
    page_types = set(user[1:])
    user_page_count[user_name] = len(page_types)
print(user_page_count)

这段代码中，我们先创建了一个空字典user_page_count来存储每个用户浏览的网页类型数量。然后遍历user_web_browsing列表，取出每个用户的名字和浏览的网页类型。通过set函数去除重复的网页类型，再计算集合的长度，也就是不同网页类型的数量，最后把结果存入字典中。

手册里还提到了程序化广告中的数据来源。数据来源非常广泛，包括网站的日志数据、用户在APP上的操作数据、社交媒体上的行为数据等等。这些数据格式多样，有结构化的，像数据库中的表格数据；也有非结构化的，比如用户的评论内容。对于结构化数据，Python处理起来相对方便。以CSV文件（一种常见的结构化数据文件格式）为例，假设我们有一个记录用户年龄和购买产品的数据文件user_purchase.csv：

import csv

age_purchase_count = {}
with open('user_purchase.csv', 'r', encoding='utf - 8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        age = row[0]
        product = row[1]
        if age not in age_purchase_count:
            age_purchase_count[age] = {'total_purchase': 0, 'products': {}}
        age_purchase_count[age]['total_purchase'] += 1
        if product not in age_purchase_count[age]['products']:
            age_purchase_count[age]['products'][product] = 1
        else:
            age_purchase_count[age]['products'][product] += 1

print(age_purchase_count)

在这段代码中，我们使用Python的csv模块来读取CSV文件。通过循环遍历每一行数据，统计不同年龄用户的购买总数以及每种产品的购买次数。这样我们就能分析出哪个年龄段的用户购买量最大，哪些产品更受欢迎。

而对于非结构化数据，比如用户在社交媒体上的评论，处理起来就稍微复杂一些。我们可以利用Python的re模块（正则表达式模块）来提取有用信息。假设我们有一个用户评论列表，想要提取其中提到的产品名称（假设产品名称是由字母和数字组成，且不包含特殊字符）：

import re

comments = [
    "这个产品真不错，我买的Product123用起来很方便",
    "我觉得Product456还有改进空间",
    "推荐大家试试新出的Product789"
]

product_names = []
for comment in comments:
    match = re.findall(r'Product[0 - 9]+', comment)
    if match:
        product_names.extend(match)
print(product_names)