模块安装：pip install -U python-education-tools
- Python Education Tools模块为教材配套工具。模块由作者Prof.Luqun Li团队自主开发 。
- 模块简称“pet工具”。取Python Education Tools 首字母的缩写pet（英文意思：宠物），希望该工具成为大家学习的宠物！。
- 所有工具包的根目录是pet。模块安装后对应的安装包为 pet.datasets.* 、pet.util.*等。
- 该模块提供了教学相关代码工具、数据生成工具，以及所有教学案例等。
- 模块安装后，可使用一行Python代码获取本书教学案例：import pet.textbook1.codes ，即可将教学案例下载到Windows用户桌面。
- 其他教学资源可以参见GitHub：https://github.com/liluqun。
- 作者会对模块不断更新，确保为读者提供最佳的代码工具、教学案例与服务。
- 如果您有好的建议，请发邮件到[email protected]联系我。
** Pet相关模块的功能：**
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1.提供“编程之道”论述。
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趣谈编程之道（运行以下1行Python代码）：
import pet.this
与“晦涩难懂的”Python编程之禅import this对应，本模块从中国传统文化，心，术，道三个层次，引用古文阐述编程之道。
内容大家自己体会，道法自然，道不简则理不明！！Just for Fun！！！（不笑不足以为道!!)
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2.提供教材配套案例下载。
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教材配套的案例下载（运行以下1行Python代码）：
import pet.textbook1.codes
稍后(一般是瞬间），即可将教学案例下载到Windows桌面，目录为：Python与数据分析及可视化教学案例。
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3.提供数据分析与可视化数据集。
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（1）快速装载数据集：
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```python
from pet.datasets import factory
factory.load_data(key='XXX',) 获取DataFrame或文本文件.
```
通过设置key名称'XXX'，可以获得对应的数据集。 XXX的可选名称为：
['中国大学', '学科专业分类', '上海师范大学教务处认定学科竞赛目录', '2023-2024-1上海师范大学课程表',
'2022年上海师范大学通识课', '2022年上海师范大学优秀毕业论文', '2022年上海师范大学转专业-报名名单',
'2023年上海师范大学转专业-报名名单', '2023年上海师范大学转专业-录取名单', '2019年研究生初试成绩',
'上海地铁线路', '北京公交车', '北京地铁线路', 'ip地址分类', '双色球', '2023上海市二级程序员大赛名单', 'iris',
'Python二级考试大纲.txt', '道德经.txt', '心经.txt', '太乙金华宗旨.txt',
'重阳立教十五论.txt', '荷塘月色.txt', '微信接龙投票.txt']
如：factory.load_data(key='上海地铁线路')，可以获得上海地铁数据dataframe
(2).快速生成可定制随机数据集 factory.gen_XXX_XXX。
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```python
from pet.datasets import factory
#生成干净的Series数据：
df=factory.gen_sample_series() #默认生成Series样本数据 40条，姓名，成绩
#生成带噪声的Series数据：
df = factory.gen_sample_series(number=30, noise=0.1, repeat=2)
其中：number 为记录数，noise为随机产生None数据概率，repeat为允许重复数据项的最高次数。
#生成干净DataFrame数据：
df=factory.gen_sample_dataframe() #默认生成dataframe样本数据 40条，姓名，成绩
#生成带噪声的DataFrame数据：
factory.gen_sample_dataframe(sample_order=sample_order,
number: int = 40,
dst=f'{pet_home}/generated_sample_dataframe_{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")}.xlsx',
noise=0,
repeat=1):
即：按照订单格式产生数据。
sample_order：订单(字典）
number：数量
dst：数据保存的目录
noise：噪声，增加None数据字段概率
repeat：产生重复数据
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sample_orde为产生数据订单格式，样本格式如下：
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sample_order = {
'学号.iid': 220151000,
'考号.i': [151000, 789000],
'姓名.n': '', # ""生成默认的随机名字，也可以设置姓名字符串，['赵钱孙李','微甜地平天下'],
'性别.c': ['男', '女'],
'日期.d': ['2020-2-24', '2024-12-31'],
'时间.t': ['00:00:00', '23:59:59'],
'年龄.i': [18, 24],
'政治面貌.c': ['党员', '团员', '群众'],
'专业.c': ['计算机科学与技术', '人工智能', '软件工程', '自动控制', '机械制造', '自动控制'],
'学校.c': ['清华大学', '北京大学', '复旦大学', '上海交通大学', '上海师范大学', '中国科技大学', '上海大学'],
'政治.i': [19, 100],
'英语.i': [29, 100],
'英语类别.c': ['英语一', '英语二'],
'高等数学.i': [30, 140],
'数学类别.c': ['数学一', '数学二', '数学三'],
'专业课.i': [30, 150],
'净收入.f': [30.3, 150.55, 3]}
其中：
.iid: 代表产生整数学号（字段名称.类型）
.i:代表整数
.n: 代表名字
.c: 代表类别
.d: 代表日期
.t: 代表时间
.f: 代表浮点数
```
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4.获取其它动态数据。
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提供获取本机操作系统相关的信息到DataFrame中：
```python
get_directory_info_dataframe()：将某一目录文件信息记录到DataFrame
get_pid_info_dataframe()：获取进程信息
get_pid_info_dataframe()：获取进程详细信息
get_pid_network_info_dataframe():获取网络流量信息
get_local_packages_info_dataframe():获取本机安装的模块信息
get_nic_info_series()：获取网卡信息
get_wifi_password_info_dataframe()：获取登录过的wifi密码
get_reg_parameters(x, y, data)：获取线性回归模型参数。
```
