上一篇文章我们讲了如何编写服务器程序，现在我们要编写客户端程序，我们同样是在例子中讲解，方便你实现快速开发。实际上我有其他语言的编程基础，我学习python一个星期就可以开发小型软件了，就是在例子中学习，而不是翻一本书。下面是具体的例子：

• 有了上一篇文章的基础，我们再来看下面的代码的时候就非常简单了。首先设置服务器的地址，因为服务器就是在本机上，所以设置成localhost；接着设置端口，一定要和服务器的端口一样，否则就会出现错误；然后设置缓存大小，ADDR其实就是地址+端口。

• 接下来的两句就是建立套接字，然后绑定到ADDR的地址上，我们看及时编译的出现了错误提示，因为我没有开启服务器，或者端口号设置错误了。你改过来就好了。

• 接着就是数据传输部分，和上一篇文章的一样，你自己看一下就懂了。

• 程序运行时，我们可以看到服务器端已经提示连接成功，这时候如果你在客户端输入数据，就会看到数据的传输，服务器添加一个时间戳，然后再返回数据到客户端。

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excel里有很多图片和图表，我们使用datanitro也可以对这些图片进行操作，这就用到了Image对象。

• 插入图片：

• 在Python shell里插入一个图片：

• 它可以立刻显示在excel里

• 设置图片的坐标：

• 设置图片的高度和宽度

• 设置图片的旋转角度

• 这是旋转后的效果

• 删除图片

• 替换图片：保持图片原先的属性不变

• 使用Python的pyplot模块绘图

• 返回所有图片

• 锁定图片，用于图片的排版，可以让图片与单元格绑定

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最近要做一个三个变量的多重线型回归，有两个自变量，为了做出回归模型，先要验证这三个变量的关系是不是线型的，所以需要先从直观上观察三者的关系，这就用到了散点图，关于二维的散点图很简单，就不介绍了，我们就来看看三维的散点图是怎么观察线型关系的。
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 打开spss，数据都准备好了以后，在菜单栏上执行：图形–图标建构程序

• 你会看到一个提示框，因为要建构图表必须要先确定各个变量的测量水平，也就是说变量是分类变量、等级变量、还是等距变量，如果你的变量都定义好了，你可以点击确定。如果你不确定自己的变量，你要点击“定义变量属性”进行进一步的设置，我们看看如何设置变量的属性

• 点击【定义变量属性】以后，我们会看到下面这个对话框，将你要用来制作图表的三个变量放到右侧窗口，然后点击继续

• 打开一个新的窗口，在左侧窗口中选中一个变量，在右侧窗口中修改这个变量的属性，我们看到测量级别这个属性，这就是我们要设定的属性，因为我们要验证线型关系，所以三个变量都应该是度量数据，所以你将这三个变量都设置成度量数据即可，点击确定，退出设定

• 打开同样的方式来到这个对话框，我们点击确定，开始设置图表

• 切换到库选项下，找到散点图分类

• 因为我们有三个变量，所以应该选择三维散点图，将三维散点图拖放到图表绘制区域

• 将三个变量分别放到这个散点图的不同的坐标轴上，一般我们将因变量放到纵轴上，其他两个自变量随便放即可

• 点击确定按钮，完成图表的绘制

• 我们看结果输出面板出现了一个散点图，这就是我们绘制的图了，但是从这个图中怎么看出三个变量的线性关系呢/

• 在属性对话框，切换到3D选项下，我们取消勾选“显示线框”，点击下面的应用按钮

• 这时候散点图看起来更明显了，继续来看如何看线型关系

• 在菜单栏上执行：编辑–3Drotation

• 你可以看到出现了一个对话框，在这里可以设定具体的旋转角度，不过一般我们不会用到这个功能

• 鼠标点击散点图的任意位置不松手，拖动即可旋转散点图，通过不同角度的观察，你会找到一个视角使得各个点都呈现在一个平面上，从你的角度来看就像一条直线

• 这是旋转一定的角度以后看到的效果了：

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直方图是粗略检验正态性的一个好方法，通过对数据的大概形态的了解我们可以粗略的看出数据是正太还是偏态，好吧，下面是具体的方法：
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 先打开线性回归的对话框，如图所示，打开linear菜单

• 将GDP作为因变量，将其他变量作为自变量，放入各自的框中，点击plot按钮，设置输出的图标

• 在该对话框中，注意XY轴分别是什么变量，这里X轴是标准化的残差，而Y轴是概率，设置输出的图为直方图，如图所示，然后点击continue按钮

• 点击ok按钮，开始处理数据并输出结果

• 在结果界面，找到直方图，如果直方图的形态符合正太分布，我们就可以大体上认为数据的残差是符合正太分布的。

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协方差分析前必须进行交互作用的检验，为的是满足协方差分析的平行性假设，存在交互作用就无法进行协方差分析了。下面是具体的过程：
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 打开数据，在菜单栏上点击analyse–GML–univariate，打开协方差的对话框

• 在打开的这个对话框中，我们要将因变量、固定因素、斜变量放入各自的框中，点击model按钮，设置模型

• 在这，需要将两个自变量和他们的交互项放入到模型框中，点击continue按钮

• 回到主对话框，点击ok按钮开始处理数据，等待几分钟才能出现图，因为绘图需要一些时间

• 我们看到这两个变量的交互作用并不显著，这说明协方差分析是可行的

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聚类分析的结果都知道，就是获得几个类别，那么我们怎么知道这些类别是合理的呢？这里提供一个方法，就是利用means方法，检验各个类别在所有变量上的差异，如果差异显著，我们就可以认为分类结果是可靠的。
方法/步骤

• 假设我们现在已经得到了聚类的结果，所有的case都已经分类了，我们看到在数据窗口已经形成了若干个新的变量，显示了case的分类结果，如图所示，这里显示了三个聚类的结果，分别是把数据分为3、4、5类的结果

• 在菜单栏上执行：analyse–compare means–means，打开平均数对话框

• 将指标变量都放入因变量框中，然后将分组变量（聚类分析得到的变量）放入因变量中

• 点击ok按钮，开始运行数据，并显示结果

• 我们会看到三种分类结果各自的平均数，下面的三个表格分别是将case分为5、4、3类的结果，当然这种方法只能计算出各组平均数，如何检验平均数的差异就要用到下面的方法

• 在菜单栏上执行：analyse–compare means–one way anova

• 将指标变量放到因变量列表，将分组变量放入factor中，然后点击ok，开始处理数据

• 我们看到下面的这个表格就是对平均数的差异的检验了，看sig这一列，除了一个指标，其他指标都达到了显著的水平，这说明这种分类还是比较有效的。

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上一篇文章我们绘制了一个简单的测量模型，下面我们要进行模型的复制和修改，复制你必须回，因为一个结构方程模型里不仅仅有一个潜变量，肯定有多个潜变量，所以需要绘制一个测量模型，然后直接复制就可以了，好了，不多说了，开始操作吧。

• 首先，我们看看上一篇文章中绘制的一个测量模型，如图所示

• 想要复制这个模型，我们要点击两个工具，如图所示，先点击【保持对称】按钮，然后点击【复制】按钮，紧接着我们拖动椭圆，如图所示，就可以复制得到一个一模一样的模型

• 我们看这是得到的两个模型，但是我第二个模型中的变量名称不能也是一样的，所以得修改变量名称

• 使用选择工具，在椭圆上右键单击，在右键菜单中选择第一个【属性】

• 在属性面板中，切换到text选项，修改variables name选项，如图所示，关闭对话框即可。同样的方法要讲所有变量的名称就修改了。

• 接着我们需要将指标的变量数量进行调整，因为变量F2只有三个指标，所以我们需要删除一个，使用删除工具，也就是图中红色的叉叉，然后点击其中一个矩形就可以删除该指标变量，变成三个指标的模型

• 因为样子很难看，我们需要使用移动工具将椭圆向左移动，形成下面这个样子

• 最后使用自动校正工具，点击校正工具，然后点击F2，这样就会自动调整位置，如图所示

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当excel中宏被禁止运行的时候我们就无法使用宏了，这时候需要我们通过excel选项来启用宏，当然宏的启用有一定的风险，不过如果你自己录制宏并使用宏那是完全ok的， 这就必然要启用宏了，下面是我们启用宏的方法：
方法/步骤

• 运行宏的时候发现了错误提示：宏被禁用，点击确定，返回到excel的窗口中

• 点击开始按钮，打开开始菜单，在这里有excel选项

• 在开始菜单中，找到excel选项，点击excel选项

• 打开excel选项，看左侧的导航栏，切换到信任中心选项下，然后点击新人中心设置按钮

• 看到这里，你就知道选什么了，勾选启用宏即可，记得点击确定按钮

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软件access2mysql下载： http://jingyan.baidu.com/article/4d58d541c993ab9dd5e9c010.html

• 首先，我们需要在mysql中创建一个数据库来保存我们即将要导入的access中的数据和表。从开始菜单进入mysql

• 输入命令如图所示，创建一个表：liangbiao

• 接着我们打开access2mysql软件，然后点击source按钮

• 设置数据源为access，如图所示

• 输入该数据库的密码，如果没有，可以空着

• 通过浏览按钮，找到你要转的access文件

• 点击next按钮

• 设置数据库为mysql，填写密码

• 点击test connection测试链接是否成功

• 输入我们刚才在mysql中建立的那个数据库名称liangbiao。点击next

• 这个界面显示了access中所有的表，你可以选择自己需要的表，不需要的可以不转，这样可以提高速度

• 点击提交按钮，开始转换

• 来到mysql，在这里，我们先切换到liangbiao这个数据库，使用use命令

• 使用show命令，看一下表是不是都已经存在了。说明都转成功了。

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确保你已经安装了setuptools，如果你没有安装，请参考这篇文章进行安装【Python教程：[32]setuptools下载安装方法】，安装了setuptools以后，我们就可以使用命令easy_install方法来安装其他扩展包了。下面来看看easy_install的具体用法：我们以安装django扩展库为例子。

• 打开命令窗口

• 最简单的安装方法就是输入easy_install django

• 假如我们想要安装版本为1.4的django，我们可以使用这个命令

• 假如我们想要使用版本高于1.4的django，我们可以使用大于号

• 如果已经安装了django，先在我们想要升级django为更高的版本

• 如果你想卸载这个包，也很简单：

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