免费文章采集(免费文章采集代码请见：挺好用，分分钟搞定)

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　　免费文章采集代码请见：，挺好用，分分钟搞定。能不能打个广告好像并不能，在论坛里有人发过这玩意，但是只收了一小部分，大部分人都还没玩过，那我就免费免费免费介绍给大家吧。

　　题主看来是一个新手，对软件的功能概念也没有弄清楚。先安利一篇文章：。/里面介绍了一些市面上免费的小工具，有机器学习的，也有python爬虫的。/里面介绍了好几款强大到schedule几十年的spark自动抓取的工具，目前能保证可以用的差不多就这两个。

　　在自然语言处理的领域，目前除了python外，我很喜欢kaggle竞赛中有一个项目叫areal-timeself-portraitsegmentationframewithmachinelearning,这个项目是基于machinelearning算法开发的，最好还是mapbox开发的。可以去学一下，kaggle上有这样的项目。

　　kaggle可能不算是大数据的产物，但是基于自然语言处理的网页信息爬取，已经有很多程序员在用mapbox库实现，本人在做一个ebay页面去重的分析，主要也是基于mapbox做。当然如果没有mapbox的经验也不要紧，mapbox的分析就是无源码，无java,c++。接下来介绍用python做一些数据分析的主要库。

　　numpy：numpy是一个python数组和其它n维数组对象的api。通过这个api，你可以高效地访问数组对象的丰富方法。可以用numpy读取matplotlib的图像和矩阵数据。pandas：pandas是一个可扩展的快速数据分析库，用python写python脚本的一个标准的api。pandas允许你通过简单的符号索引访问数据和制作对象关系图。

　　此外，你可以导入cython、pandas和matplotlib，以便快速绘制图形。numpy和pandas都集成了c/c++。pandasdataframe_df=pd.dataframe({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})pandasdataframe_df=pd.dataframe({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})pandasdataframe_df=pd.dataframe({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})pandasdataframe_df=pd.dataframe({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})pandasdataframe_df=pd.dataframe({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})df_df=dfdf=df.reset_index(['a'])df=df.reset_index(['b'])pd.read_csv('/users/john/desktop/api-move.csv',encod。