前言每個(gè)人在平時(shí)或多或少都會(huì)有寫一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的需求。一般來說，python是寫爬蟲的首選。除此之外，java等語言也是不錯(cuò)的選擇。之所以選擇上述語言，不僅僅是因?yàn)樗鼈兌加袃?yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)請求庫和字符串處理庫，還因?yàn)榛谏鲜稣Z言的爬蟲框架很多，也很完善。一個(gè)好的爬蟲框架可以保證爬蟲程序的穩(wěn)定性和編程的方便性。所以這個(gè)cspider爬蟲庫的使命就是我們可以使用C語言，仍然可以編寫爬蟲程序優(yōu)雅。

您可以通過使用設(shè)置函數(shù)來定義useragent、cookie、超時(shí)、代理以及獲取線程和解析線程的最大數(shù)量。程序邏輯是獨(dú)立的。用戶可以分別定義爬蟲的解析函數(shù)和數(shù)據(jù) persistence函數(shù)。并且對于解析后的新url，用戶可以使用cspider提供的addUrl函數(shù)將其添加到任務(wù)隊(duì)列中。方便的字符串處理。Cspider提供了基于pcre的簡單正則表達(dá)式函數(shù)，基于libxml2的xpath解析函數(shù)，以及解析json的Cjson庫。

最近收到很多朋友的投訴數(shù)據(jù)分析:標(biāo)題是數(shù)據(jù)分析，結(jié)果每天都在做數(shù)數(shù)的工作。沒有技術(shù)含量，分析結(jié)論都是向老板匯報(bào)運(yùn)營和產(chǎn)品的情況，與我本人無關(guān)。數(shù)據(jù)分析就是各種算法。為什么不管是在大公司還是小公司，你提號和號都是常有的事。如果經(jīng)常處于類似的工作狀態(tài)，過一段時(shí)間就會(huì)失去兩個(gè)核心競爭力:技術(shù)深度和業(yè)務(wù)深度。

說說我經(jīng)常用的數(shù)據(jù)分析工具1。專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具2。各種Python 數(shù)據(jù)可視化第三方庫3。其他語言數(shù)據(jù)可視化框架1。FineReportFineReport是一款純Java編寫的企業(yè)級web報(bào)表工具，集成了數(shù)據(jù) presentation(報(bào)表)和數(shù)據(jù) entry(表單)的功能。只需簡單的拖拽，就可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國式報(bào)表，構(gòu)建a 數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

FineBI的使用感和Tableau差不多，都提倡可視化的探索性分析，有點(diǎn)像數(shù)據(jù) pivot table的加強(qiáng)版。易于使用，豐富的可視化庫?？梢宰鳛閿?shù)據(jù) report的入口，也可以作為經(jīng)營分析的平臺。二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫Python正在慢慢成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的主流語言之一。在Python生態(tài)系統(tǒng)中，很多開發(fā)者提供了非常豐富的數(shù)據(jù) visual第三方庫，用于各種場景。

Da 數(shù)據(jù)它需要依托云計(jì)算，適用于人工智能領(lǐng)域。Big 數(shù)據(jù)分析往往和云計(jì)算聯(lián)系在一起。大型數(shù)據(jù)無法由單臺計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù)的分布式挖掘?？蛇x擇的語言:Python和Java使用起來比較快，對編程能力要求不是很高，編程效率比較高，可以更“優(yōu)雅”更快的實(shí)現(xiàn)一個(gè)原型；性能方面，Java的JIT優(yōu)化讓性能幾乎趕上c ；

Python在數(shù)據(jù) mining中有專業(yè)全面的庫支持，這也是編程效率高的一個(gè)原因。在處理基于Hadoop/Spark的大型數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)，Java有先天優(yōu)勢，Hadoop對Java的支持最全面數(shù)據(jù)活在“云端”！只有云計(jì)算才能讓Da 數(shù)據(jù)找到自己的軌跡和真正的存在價(jià)值；但是Da 數(shù)據(jù)不是無根的云，它有自己的根，它源源不斷地輸送數(shù)據(jù)的根。