symantec (SEP)产品， 设备控制 ，如何设置只针对部分U盘可读写，其余移动设备都无法使用。

可以，在设备控制力，symantec安装盘里有一个能读取设备的“类id"和“设备ID”和的工具，叫DevViewer，做策略时候，只要把“类id"和“设备ID添加到symantec服务器端设备库里，然后在 应用程序与设备控制 的策略里--设备控制--禁止的设备填入类id，不禁止的u设备填入:设备id即可。

安装时是没有提示的，如果想接受管理。可以在服务器的sepm控制台生成软件包，复制软件包到客户机安装，安装后的SEP客户端就是受管用户。还有一种方法，注意到SEP安装目录里面的SyLinkxml文件没有，他就是配置文件。如果用sepm产生的SyLinkxml文件替换SEP安装目录下的同名文件，安装后的客户端默认接受SyLinkxml文件中指定的server的管理，也就是受管用户。

NIS是个人防御的，而SEP是企业使用的。
SEP拥有比NIS更强大的功能，比如程序控制，硬件设备控制，等等，这些都是NIS没有的。
而且SEP是可以通过SEPM服务器更新的，而不需要所有的SEP联入Internet，只需要SEPM联入Internet即可，这样更方便企业内部的网络权限管理。
最主要的是，SEP拥有SEPM，也就是SEP的管理端，通过这个，可以集约管理下面所有的SEP管理端。比NIS更适合批量部署。
总的来说，就是SEP适合大量部署的企业用户，而NIS只能适用于个人用户。

1、导入excel表格数据
Excel有两种格式，分别为xls和xlsx格式，两种都可以用python的Pandas模块的read_excel方法导入。read_excel方法返回的结果是DataFrame,DataFrame的一列对应着Excel的一列
read_excel方法参数介绍：
（1）sheet_name参数：该参数用于指定导入Excel中的哪一个sheet,如果不填写这个参数，则默认导入第一个sheet
(2)index_col参数：该参数用于指定表格的哪一列作为DataFrame的行索引。从0开始计数
（3）nrows参数：该参数可以控制导入的行数，该参数在导入文件体积较大时比较有用
（4）skipfooter参数:该参数可以在导入数据时，跳过表格底部的若干行
（5）header参数：当使用Pandas的read_excel方法导入Excel文件时，默认表格的第一行为字段名。如果表格的第一行不是字段名。则需要使用该参数设置字段名
（6）usecols参数：该参数可以控制导入Excel表格中的哪些列
（7）names参数：该参数可以对导入数据的列名进行重命名
import pandas as pd# 导入pandas模块并将其缩写
df=pdread_excel("C:/Users/kzk/Desktop/背景介绍xlsx")#使用该方法导入数据
df
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括号里为本地表格地址，可以通过查看属性进行获取，注意地址的分隔符时反斜杠
df1=pdread_excel("C:/Users/kzk/Desktop/背景介绍xlsx",index_col=0)
df1
#取消行索引
登录后复制
df2=pdread_excel("C:/Users/kzk/Desktop/背景介绍xlsx",nrows=5)
df2
#导入前五行
登录后复制
df3=pdread_excel("C:/Users/kzk/Desktop/背景介绍xlsx",header=None)
df3
#取消表格第一行为默认表头，以0123···为表头
登录后复制
df4=pdread_excel("C:/Users/kzk/Desktop/背景介绍xlsx",header=None,name=['A','B','C','D','E'])
df4
#取消表格第一行为默认表头，以ABCDE为表头
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df5=pdread_excel("",header=None,names={'A','B','C','D','E'},usecols=[1,3])
df5
#索引为1和3，也就是第二列和第四列
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2、导入CSV格式数据
read_csv方法中的sep参数表示要导入的csv文件的分隔符，默认是半角逗号。encoding参数用来指定CSV文件的编码，常用的有utf-8h和gbk
import pandas as pd
df1=pdread_csv("",sep=",",encoding="gbk")
df1
登录后复制
df2=pdread_csv("",sep=",",encoding="gbk",nrows=3)
df2
#只导入前三行
登录后复制
df4=pdread_csv("",sep=",",encoding="gbk",names=["ID","fruit","amount"])
df4
登录后复制
3、导入JSON数据
JSON数据是一种轻量级的数据交换格式，容易阅读，也容易被机器扫描，在互联网应用中很常见，有时候从后台系统中导出来的数据就是JSON格式
JSON文件实际上存储的是一个JSON对象或者一个JSON数组，JSON对象是由多个键值对组成的，类似python的字典，JSON数组由多个JSON对象组成，类似列表
import pandas as pd
json=pdread_json("路径")
json
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4、导入txt格式数据
使用read_table方法，参数和用法与read_csv类似
import pandas as pd
df1=pdread_table("路径")
df1
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5、导入（爬取）网络数据
在数据分析中，除了可以导入文件和数据库中的数据，还有一类非常重要的数据就是网络数据，网络中每天都会产生大量数据，这些数据具有实时性，种类丰富的特点，因此对于数据分析而言是十分重要的一类数据来源
关键技术：爬取网络表格类数据，pandsa库read_html()方法
read_html()方法用于导入带有table标签的网页表格数据，使用该方法前，首先要确定网页表格数据是否为table标签。右击网页中的表格查看元素
确定后才可以使用read_html的方法
常用参数说明如下
io:字符串，文件路径，也可以是URL连接，网址不接受>许可证是在控制台添加的，客户端没有添加的位置，客户端也用不着添加，sep121的许可证作用是为了控制台也就是服务器端能统一管理客户端，统一下发策略和升级病毒库，客户端本身作为单机版来用的话没有任何限制，可以从互联网升级。

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