mac端http下载工具的方法.自己不喜欢网站提供的下载地址
　　mac抓取网页视频软件。下载地址：pc端有app，mac端有iwork，ilifening提供云端下载，或者用safari打开pdf，然后使用抓包工具抓取视频信息。国内不一定看得到，因为有上传限制，但是国外应该是可以的。之前用爬虫写过教程，可以看一下：：ibookerjimpggmac端http下载工具：。
　　尝试过的方法0.自己不喜欢网站提供的下载地址1.对所有网站列出下载地址获取下载地址pk,前两名获取的用户后缀idall2.快速找到需要下载的区域/播放列表（ftp、sftp等等）allftppptv4.找到下载地址的方法在各个网站看过的技术文章中，都提到了，“谷歌翻译”或者“incopy”等等这个答案有点像印象笔记中的插件，但实质上并不是印象笔记内置的下载技术（chrome网上商店搜索库来下载）。一定要使用能获取指定页面id的迅雷或者其他下载工具下载。
　　
　　ftp上找到下载地址
　　我刚好就这个问题也想要个针对mac的下载工具-csdn论坛-中国最大的it技术社区
　　ftp软件手工下载。
　　
　　at有人能回答这个问题么
　　请问有可用的免费的mac下载工具吗，不需要安装程序，
　　那得看mac有什么，用了多少插件才有可能找到。推荐看这个帖子下载路径要被屏蔽才行，没得办法。官方的和第三方的对比一下，基本得在mac里装插件才行。 查看全部

　　mac抓取网页视频软件you-get使用教程主要用python+mysql配合实现动态生成指定视频地址使用
　　mac抓取网页视频软件you-get使用教程主要用python+mysql+you-get配合实现动态生成指定youtube视频地址使用mysql做主库mysql客户端用命令行来操作mysql服务器启动mysql数据库数据库备份mysql数据库用you-get来操作svn自动推送到mysql指定目录mysql服务端操作客户端登录和退出mysql服务端操作应用详解tornado-后端抓取api网页代码tornado+nginx+you-get来抓取海外商品网的商品列表/商品详情国内爬虫简单介绍爬虫存储和分析。
　　mysqlmongodb都有提供restfulapi的，
　　可以先抓中国购物网的包，然后自己写个服务器去爬这个包。
　　
　　登录免费观看的机会！you-get在这一刻可能会让你大开眼界。
　　是这样的，我试过很多，需要用python编程，而且动不动就占用几个内存，而且最后可能还抓不到商品的基本信息，but，我机智的发现他能抓商品基本信息，也就是商品的id，这么说来不正是我的用武之地么，反正可以抓一切商品基本信息，不过不是付费才能看，
　　you-get
　　
　　可以先上百度百科了解一下
　　你先要抓youtube，
　　把有评价的视频抓下来，
　　http支持的其实都可以，最好的是还是基于rest的api。建议你还是配合一个db试试，自己做可能遇到问题， 查看全部

　　mac抓取网页视频软件movistmac抓取抓取(抓取)(组图)
　　mac抓取网页视频软件movistmac抓取网页视频软件movistmac抓取网页视频软件movistmac抓取网页视频软件movist-alfredmacosx版
　　我用这个简单的更加方便快捷！
　　百度云，
　　
　　这是需要正确使用mac软件时的你这样不会走的欢迎购买macbook电脑
　　不仅很麻烦，还有可能出错，
　　来来来，
　　方便就是要靠软件。目前这样子一款无需安装。分享给你可以用。输入各种密码就可以解析了。公众号里有。
　　
　　亲测有效，现学现卖。经过把我从百度盘上的文件又同步回去，应该是可以通过qq分享的。不过下载速度有点慢，需要等。
　　你可以试试这款实用的抓包工具，可以在网页上直接抓取视频和图片,支持快图浏览,百度,腾讯,uc,360,imovie,淘宝,天猫,京东,美团等网站，
　　用手机修改浏览器地址也可以抓取
　　我以前做过这种工作，需要对网页加上，youku网页。经过一定的运算能够获取视频地址。
　　只要注册一个帐号，这里有一份教程， 查看全部

　　网页figcaptor-mac-mac桌面上的图片视频神器快捷键大全
　　
　　mac抓取网页视频软件抓取网页视频-endlessplayermac-endlessplayermac最专业的电影、图片、音乐、视频网站抓取工具mac软件、外链工具、ftp客户端、录屏软件、mp3音频下载，上传下载：mac软件搜索mac软件大全mac脚本搜索mac软件列表在线生成软件mac脚本大全mac神器一键生成任意网页、wap、mp4格式空白网页figcaptor-mac-mac桌面上的图片视频神器mac快捷键大全mac快捷键大全mac的launchcenter的实用技巧、有趣实用的操作mac下神器sketch的使用技巧mac的内存使用问题和老版本的launchcenter的使用技巧mac键盘控制选中某个元素的方法mac键盘快捷键输入导入所有网页的weburl链接mac大大大大中文网站搜索mac大大大大大中文网站搜索网站一键自动抓取网页视频播放列表自动在网页上查看播放列表视频搜索site:找到网页上的特定视频，比如此视频的来源/，但它并不是你网页上已经存在的视频的一个简单的方法。
　　
　　mac网页中抓取视频地址，前提是你网页中已经存在对应内容了在浏览器里面复制链接，然后粘贴到终端命令行，再shift+cmd+v，就可以一步到位网页视频找不到正确的名字在终端命令行里输入如下命令searchdownload或者searchurl即可。
　　foobar2000可以在pc上抓ppt视频，mac上也可以。不过你想用网页上的视频做开发，个人意见，还是layout或者xplayer之类的剪辑软件更靠谱。 查看全部

　　macos系统自带相机应用alfred的强大特性--mac添加
　　
　　mac抓取网页视频软件：简介：macos系统自带alfred，但是偶尔会出现一些问题，比如无法将视频类或者照片类等保存到电脑，缺少常用的功能。我们可以通过macos系统自带的相机应用中的相机胶卷相机，就可以保存视频、图片、或者相机胶卷类的图片。分享一个macos系统自带相机应用alfred的强大特性，即是对alfred的强化版，来帮助我们保存常用的图片功能。
　　
　　首先在相机胶卷相机中，找到相机胶卷相机胶卷相机-->创建拍摄序列-->添加你想要保存的照片-->确定即可。在这里，使用的照片以jpg格式保存，所以拍摄序列只有jpg。这样可以保存视频，或者照片等。最后，如果想要通过macos系统自带的浏览器应用访问mac电脑中的视频，那么就把视频、图片，还有文字内容，添加到拍摄序列中，即可。
　　注意：如果你的电脑安装了360浏览器，那么对于在线观看视频来说，会存在一些限制。如果希望在电脑端观看，就需要利用itunes等视频播放器将视频文件转换为mp4格式了。最后，视频、图片的上传、在线观看，还是请选择alfred。macos强化版alfred：相机胶卷相机alfred强化版（长按可操作）：mac自带相机相机胶卷相机widget多使用人性化功能，包括相机功能、手机app应用、记录录影等。更多功能等你亲自发现。 查看全部

　　mac抓取网页视频软件：视频是英文的，教程是用英文
　　mac抓取网页视频软件：这个软件可以抓取很多ppt的视频，无需登录googlechrome就可以使用。视频是英文的，教程是用英文的。
　　首先你要理解，视频的制作软件有：1。ispring，需要注册登录；2。adobeaftereffect，免费注册，效果很赞；3。vlc，开源视频软件；4。conda/playback，简单方便，不过界面跟adobeaftereffects的界面不一样；5。spotify，开源软件，可抓取任何音乐格式；6。
　　m4p，开源软件，可抓取任何音频格式；7。pngtojpg，网页上的jpg或者png图片可以自动转换成jpg；等等这么多的视频制作工具，你要选择哪个呢？。
　　
　　无欲无求，
　　eternalenough
　　我在找的是error&annihilation。
　　我自己用的是extjs
　　
　　我现在就只有windows平台，抓的原图（当时在vs2015下完成），
　　。googlechrome
　　ppt
　　好吧我又想到了，以前用iterm2和ps的按钮快捷键可以搞定的。具体见原问题下的答案链接。作者用的是mac，其中一项好像是上传图片的话是googlechrome，osx上可能mac下的iterm2也支持吧？但是这俩功能都太“电脑”了，我自己不常用。但是我又找到了可以替代这俩的东西：geekextensionlite可以完成所有windows上的特效。
　　效果如下：抓取网页中的视频或者图片，然后自动转换成视频或者图片，最好能自动压缩，vlc-gp这些都支持，不过应该有些要求，不过免费的，谁用谁知道。 查看全部

　　mac抓取网页视频软件，支持mp4+mov格式视频抓取
　　mac抓取网页视频软件，支持mp4+mov格式视频抓取，操作简单，可抓取一些网页视频片段，如果你想用web方式访问mac平台抓取的视频，不想贴上链接，
　　谢邀！ass3pdf模拟器，强力但高效，真机抓取视频，批量转换格式比pr，ae快，推荐，具体操作手法请自行搜索。最后必须提醒下，安装前请仔细阅读使用说明书，别再自己瞎搞了。
　　
　　havefun.首先呢，你得有个视频文件，macos系统里会默认存储.m4v和.flv格式，当然前者有免费版的；然后呢，你需要抓取这个文件里的视频，必须要有那种你要保存的格式，比如.flv或者.m4v或者.mp4。然后呢，你需要一个视频抓取软件，当然win下就有各种很棒的抓取软件，常用的是cc系列，office有office抓取教程，超星电子书有超星vcd抓取教程。
　　最后呢，我认为，视频抓取最关键的技术，是如何尽量保证你的电脑不占用内存，并且你的浏览器能够抓取到足够大的数据量；当然，要是能把视频保存下来，那就太棒了。
　　楼上的已经推荐的很好了，我再补充一个。
　　
　　itoolspc--mac版足够我们工作时使用
　　pornhub抓取非常方便，广告可控，支持终身会员。
　　手机快快免费邮箱做一个邮箱账号然后找一个app连接我的mac 查看全部

　　️ 优采云采集器——最良心的爬虫软件
　　
　　2020 年如果让我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是优采云采集器[1]了。和我之前推荐的 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那优采云采集器就是大而全的重型武器，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
　　下面我们就来聊聊，这款软件的优秀之处。
　　一、产品特点1.跨平台
　　优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载[2]。
　　
　　2.功能强大
　　优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
　　
　　智能模式[3]就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程。这种模式比较适合简单的网页，经过我的测试，识别准确率还是挺高的。
　　流程图模式[4]的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
　　3.导出无限制
　　这个可以说是优采云采集器最良心的功能了。
　　市面上有很多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人经常用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据需要花钱。
　　优采云采集器就没有这个问题，它的付费点[5]主要是体现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导出到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
　　
　　4.教程详细
　　我在本文动笔之前曾经想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了他们的官网教程后就知道没这个必要了，因为写的实在是太详细了。
　　优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程[6]，每个视频五分钟左右；一种是图文教程[7]，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看他们的文档中心[8]，写的也非常详细，基本覆盖了该软件的各个功能点。
　　
　　二、基础功能1.数据抓取
　　基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按钮，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
　　2.翻页功能
　　我在介绍 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
　　
　　对于这三种基础翻页类型，优采云采集器也是完全支持的。
　　不像 web scraper 的分页功能散落在各种选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页模式。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页[9]。
　　3.复杂表单
　　对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以利用优采云采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
　　例如下图，我就利用了流程图模式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
　　三、进阶使用1.数据清洗
　　我在介绍 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
　　相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能和全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带来了复杂度的提升，需要有更多的耐心去学习使用。
　　下面是官网上和数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
　　2.流程图模式
　　本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
　　比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
　　
　　经过我个人的几次测试，我认为流程图模式有一定的学习门槛，但是和从头学习 python 爬虫比起来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式很感兴趣，可以去官网[13]上学习，写的非常详细。
　　3.XPath/CSS/Regex
　　无论是什么爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
　　比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移到对应的文字上才会以弹窗的形式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
　　
　　XPath
　　XPath 是一种在爬虫中运用非常广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程[14]去学习这个语言的运用。
　　CSS
　　这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级技巧时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和注意事项。感兴趣的人可以看我写的 。
　　Regex
　　Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些。但是个人认为在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
　　4.定时抓取/IP 池/打码功能
　　这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用体验怎么样。在此我做个小小的科普，给大家解释一下这几个名词是什么意思。
　　定时抓取
　　定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件就会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着非常多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
　　IP 池
　　互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了降低服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件就会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
　　打码功能
　　这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
　　四、总结
　　个人认为优采云采集器是一款非常优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
　　如果有一些编程基础，可以明显的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也增大了学习难度。
　　我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及到定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而更加可控。
　　总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐大家学习和使用。
　　联系我 查看全部

　　用云朵安卓助手app,下载好安装chrome上面有相应的扩展
　　mac抓取网页视频软件，在电脑端用抓取web视频的软件，再用浏览器端对目标视频进行解析，即可生成mp4格式的视频文件，
　　一直在用bilibili的插件。亲测有效。
　　用云朵安卓助手app,下载好安装
　　chrome上面有相应的扩展
　　谷歌浏览器上面有一个图片视频下载插件比如这款图片视频下载插件【安卓】，
　　在手机上，直接手机360或者官方安卓助手就可以，
　　不知道是谁对目标视频加密的。
　　那我在想，假如这种视频是放在网上或者是网站里面的，要不要那些供大家下载的连接什么的？比如像啥的，图片上，或者是视频中间出现了视频帧，这样子用哪个开发者app来下载呢，或者一个都没有，
　　有个专门的音频视频下载的软件，
　　蟹妖！在电脑上下载国内的视频，那你就下载天空视频站网站里面的视频，这个网站不是下载站，是一个app，里面视频有挺多的，非常多，里面有各大电视台的电视剧，新闻播报，有纪录片，有动画片，有音乐等。但是这个app有些是有广告的，建议你自己看着办吧。天空视频的网站在此-天空视频app下载、天空视频论坛、天空视频同步b站-天空视频下载，天空视频论坛，天空视频同步b站，一个资源很多的网站，你可以去看看。 查看全部

　　️ 优采云采集器——最良心的爬虫软件
　　
　　2020 年如果让我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是优采云采集器[1]了。和我之前推荐的 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那优采云采集器就是大而全的重型武器，基本上可以解决所有的数据爬取问题。
　　下面我们就来聊聊，这款软件的优秀之处。
　　一、产品特点1.跨平台
　　优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载[2]。
　　
　　2.功能强大
　　优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
　　
　　智能模式[3]就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程。这种模式比较适合简单的网页，经过我的测试，识别准确率还是挺高的。
　　流程图模式[4]的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
　　3.导出无限制
　　这个可以说是优采云采集器最良心的功能了。
　　市面上有很多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人经常用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据需要花钱。
　　优采云采集器就没有这个问题，它的付费点[5]主要是体现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导出到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。
　　
　　4.教程详细
　　我在本文动笔之前曾经想过先写几篇优采云采集器的使用教程，但是看了他们的官网教程后就知道没这个必要了，因为写的实在是太详细了。
　　优采云采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程[6]，每个视频五分钟左右；一种是图文教程[7]，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看他们的文档中心[8]，写的也非常详细，基本覆盖了该软件的各个功能点。
　　
　　二、基础功能1.数据抓取
　　基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按钮，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：
　　2.翻页功能
　　我在介绍 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。
　　
　　对于这三种基础翻页类型，优采云采集器也是完全支持的。
　　不像 web scraper 的分页功能散落在各种选择器上，优采云采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页模式。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页[9]。
　　3.复杂表单
　　对于一些多项联动筛选的网页，优采云采集器也能很好的处理。我们可以利用优采云采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。
　　例如下图，我就利用了流程图模式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。
　　三、进阶使用1.数据清洗
　　我在介绍 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。
　　相比之下，优采云采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能和全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带来了复杂度的提升，需要有更多的耐心去学习使用。
　　下面是官网上和数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：
　　2.流程图模式
　　本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
　　比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。
　　
　　经过我个人的几次测试，我认为流程图模式有一定的学习门槛，但是和从头学习 python 爬虫比起来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式很感兴趣，可以去官网[13]上学习，写的非常详细。
　　3.XPath/CSS/Regex
　　无论是什么爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。优采云采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。
　　比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移到对应的文字上才会以弹窗的形式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。
　　
　　XPath
　　XPath 是一种在爬虫中运用非常广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程[14]去学习这个语言的运用。
　　CSS
　　这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级技巧时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和注意事项。感兴趣的人可以看我写的 。
　　Regex
　　Regex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些。但是个人认为在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。
　　4.定时抓取/IP 池/打码功能
　　这几个都是优采云采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用体验怎么样。在此我做个小小的科普，给大家解释一下这几个名词是什么意思。
　　定时抓取
　　定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件就会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着非常多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。
　　IP 池
　　互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了降低服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件就会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。
　　打码功能
　　这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。
　　四、总结
　　个人认为优采云采集器是一款非常优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。
　　如果有一些编程基础，可以明显的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了优采云采集器的能力，也增大了学习难度。
　　我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，优采云采集器是个不错的选择；如果涉及到定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而更加可控。
　　总而言之，优采云采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐大家学习和使用。
　　联系我 查看全部

　　想要自动抓取页面链接下载？下载利器 IDM 来帮你
　　不管是 Mac 还是 Windows 用户，下载工具都是我们使用电脑离不开的必备软件之一，尤其是 Windows 用户，除了迅雷似乎没有太多的选择，而 Windows 上的迅雷又充斥着大量的弹窗广告和没用的插件。对于不能忍受 Windows 迅雷广告弹窗的用户，我会推荐 Internet Download Manager (以下简称 IDM)。
　　Windows 上的下载工具，选这个就对了
　　Internet Download Manager (以下简称 IDM) 是 Windows 平台老牌而功能强大的下载工具，软件提供了下载队列、站点抓取和映射服务器等功能的同时，支持多款浏览器，对于经常有下载需求的 Windows 用户来说，是一个不可多得的选择。
　　1、自动捕获链接
　　IDM 能够在使用浏览器下载文件时自动捕获下载链接并添加下载任务，目前，IDM 的自动捕获功能支持以下常见的主流浏览器：
　　
　　如果你使用的浏览器不在 IDM 的默认支持中，你也可以在软件设置中自定义添加你在用的浏览器，绝对能满足你的需求。
　　2、多媒体下载
　　只要你打开想要下载的音视频页面，IDM 会自动检测在线播放器发出的多媒体请求并在播放器上显示下载浮动条，你可以直接下载流媒体网站中的视频进行离线观看。
　　IDM 支持 MP4、MP3、MOV、AAC 等常见音视频格式的检测与下载，你还可以添加更多文件格式以及指定特定站点显示或隐藏软件的下载浮动条等更多自定义操作。
　　
　　3、静默下载
　　大多数人在下载文件时，都会习惯性地将文件保存到某个固定的位置，等下载完成后再进一步处理，这时候每次下载时要重复在下载工具的保存对话框确认保存位置并点击开始下载就显得非常多余和低效。
　　IDM 的静默下载功能可以在下载文件时自动最小化下载窗口，在下载过程中如果想进行操作，你可以在开始菜单栏托盘中的 IDM 图标位置定制下载选项。
　　
　　4、批量下载
　　只要使用软件默认或自定义通配符，你就可以用 IDM 下载一个链接中所包含的所有文件，比如网页中的所有图片，类似的形式如下：
　　使用上述命令你就可以下载 IDM 官网中名称为 img001.jpg、img002.jpg 等命名规则的所有图片。
　　5、站点抓取
　　该功能能够让你在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容而不需要使用通配符，包括图片、音频、视频、文件或者包含完整样式的网站离线文件，IDM 都可以做到。你还可以根据需求自定义站点抓取的内容与规则，并将它们保存下来方便下次调用。
　　
　　6、队列与网盘支持
　　IDM 的队列下载功能让你独立定制每个队列的下载时间、下载文件数量等，灵活地提高下载效率。搭配网盘使用，IDM 还能够将网盘文件作为队列进行批量下载，你可以在 IDM 官网 查看软件支持批量下载的网盘服务。
　　最后，再次感谢“小默日历”给我们的精彩分享！
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　　想要自动抓取页面链接下载？下载利器 IDM 来帮你
　　不管是 Mac 还是 Windows 用户，下载工具都是我们使用电脑离不开的必备软件之一，尤其是 Windows 用户，除了迅雷似乎没有太多的选择，而 Windows 上的迅雷又充斥着大量的弹窗广告和没用的插件。对于不能忍受 Windows 迅雷广告弹窗的用户，我会推荐 Internet Download Manager (以下简称 IDM)。
　　Windows 上的下载工具，选这个就对了
　　Internet Download Manager (以下简称 IDM) 是 Windows 平台老牌而功能强大的下载工具，软件提供了下载队列、站点抓取和映射服务器等功能的同时，支持多款浏览器，对于经常有下载需求的 Windows 用户来说，是一个不可多得的选择。
　　1、自动捕获链接
　　IDM 能够在使用浏览器下载文件时自动捕获下载链接并添加下载任务，目前，IDM 的自动捕获功能支持以下常见的主流浏览器：
　　
　　如果你使用的浏览器不在 IDM 的默认支持中，你也可以在软件设置中自定义添加你在用的浏览器，绝对能满足你的需求。
　　2、多媒体下载
　　只要你打开想要下载的音视频页面，IDM 会自动检测在线播放器发出的多媒体请求并在播放器上显示下载浮动条，你可以直接下载流媒体网站中的视频进行离线观看。
　　IDM 支持 MP4、MP3、MOV、AAC 等常见音视频格式的检测与下载，你还可以添加更多文件格式以及指定特定站点显示或隐藏软件的下载浮动条等更多自定义操作。
　　
　　3、静默下载
　　大多数人在下载文件时，都会习惯性地将文件保存到某个固定的位置，等下载完成后再进一步处理，这时候每次下载时要重复在下载工具的保存对话框确认保存位置并点击开始下载就显得非常多余和低效。
　　IDM 的静默下载功能可以在下载文件时自动最小化下载窗口，在下载过程中如果想进行操作，你可以在开始菜单栏托盘中的 IDM 图标位置定制下载选项。
　　
　　4、批量下载
　　只要使用软件默认或自定义通配符，你就可以用 IDM 下载一个链接中所包含的所有文件，比如网页中的所有图片，类似的形式如下：
　　使用上述命令你就可以下载 IDM 官网中名称为 img001.jpg、img002.jpg 等命名规则的所有图片。
　　5、站点抓取
　　该功能能够让你在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容而不需要使用通配符，包括图片、音频、视频、文件或者包含完整样式的网站离线文件，IDM 都可以做到。你还可以根据需求自定义站点抓取的内容与规则，并将它们保存下来方便下次调用。
　　
　　6、队列与网盘支持
　　IDM 的队列下载功能让你独立定制每个队列的下载时间、下载文件数量等，灵活地提高下载效率。搭配网盘使用，IDM 还能够将网盘文件作为队列进行批量下载，你可以在 IDM 官网 查看软件支持批量下载的网盘服务。
　　最后，再次感谢“小默日历”给我们的精彩分享！
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　　想要自动抓取页面链接下载？下载利器 IDM 来帮你
　　不管是 Mac 还是 Windows 用户，下载工具都是我们使用电脑离不开的必备软件之一，尤其是 Windows 用户，除了迅雷似乎没有太多的选择，而 Windows 上的迅雷又充斥着大量的弹窗广告和没用的插件。对于不能忍受 Windows 迅雷广告弹窗的用户，我会推荐 Internet Download Manager (以下简称 IDM)。
　　Windows 上的下载工具，选这个就对了
　　Internet Download Manager (以下简称 IDM) 是 Windows 平台老牌而功能强大的下载工具，软件提供了下载队列、站点抓取和映射服务器等功能的同时，支持多款浏览器，对于经常有下载需求的 Windows 用户来说，是一个不可多得的选择。
　　1、自动捕获链接
　　IDM 能够在使用浏览器下载文件时自动捕获下载链接并添加下载任务，目前，IDM 的自动捕获功能支持以下常见的主流浏览器：
　　
　　如果你使用的浏览器不在 IDM 的默认支持中，你也可以在软件设置中自定义添加你在用的浏览器，绝对能满足你的需求。
　　2、多媒体下载
　　只要你打开想要下载的音视频页面，IDM 会自动检测在线播放器发出的多媒体请求并在播放器上显示下载浮动条，你可以直接下载流媒体网站中的视频进行离线观看。
　　IDM 支持 MP4、MP3、MOV、AAC 等常见音视频格式的检测与下载，你还可以添加更多文件格式以及指定特定站点显示或隐藏软件的下载浮动条等更多自定义操作。
　　
　　3、静默下载
　　大多数人在下载文件时，都会习惯性地将文件保存到某个固定的位置，等下载完成后再进一步处理，这时候每次下载时要重复在下载工具的保存对话框确认保存位置并点击开始下载就显得非常多余和低效。
　　IDM 的静默下载功能可以在下载文件时自动最小化下载窗口，在下载过程中如果想进行操作，你可以在开始菜单栏托盘中的 IDM 图标位置定制下载选项。
　　
　　4、批量下载
　　只要使用软件默认或自定义通配符，你就可以用 IDM 下载一个链接中所包含的所有文件，比如网页中的所有图片，类似的形式如下：
　　使用上述命令你就可以下载 IDM 官网中名称为 img001.jpg、img002.jpg 等命名规则的所有图片。
　　5、站点抓取
　　该功能能够让你在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容而不需要使用通配符，包括图片、音频、视频、文件或者包含完整样式的网站离线文件，IDM 都可以做到。你还可以根据需求自定义站点抓取的内容与规则，并将它们保存下来方便下次调用。
　　
　　6、队列与网盘支持
　　IDM 的队列下载功能让你独立定制每个队列的下载时间、下载文件数量等，灵活地提高下载效率。搭配网盘使用，IDM 还能够将网盘文件作为队列进行批量下载，你可以在 IDM 官网 查看软件支持批量下载的网盘服务。
　　最后，再次感谢“小默日历”给我们的精彩分享！
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　　想要自动抓取页面链接下载？下载利器 IDM 来帮你
　　不管是 Mac 还是 Windows 用户，下载工具都是我们使用电脑离不开的必备软件之一，尤其是 Windows 用户，除了迅雷似乎没有太多的选择，而 Windows 上的迅雷又充斥着大量的弹窗广告和没用的插件。对于不能忍受 Windows 迅雷广告弹窗的用户，我会推荐 Internet Download Manager (以下简称 IDM)。
　　Windows 上的下载工具，选这个就对了
　　Internet Download Manager (以下简称 IDM) 是 Windows 平台老牌而功能强大的下载工具，软件提供了下载队列、站点抓取和映射服务器等功能的同时，支持多款浏览器，对于经常有下载需求的 Windows 用户来说，是一个不可多得的选择。
　　1、自动捕获链接
　　IDM 能够在使用浏览器下载文件时自动捕获下载链接并添加下载任务，目前，IDM 的自动捕获功能支持以下常见的主流浏览器：
　　
　　如果你使用的浏览器不在 IDM 的默认支持中，你也可以在软件设置中自定义添加你在用的浏览器，绝对能满足你的需求。
　　2、多媒体下载
　　只要你打开想要下载的音视频页面，IDM 会自动检测在线播放器发出的多媒体请求并在播放器上显示下载浮动条，你可以直接下载流媒体网站中的视频进行离线观看。
　　IDM 支持 MP4、MP3、MOV、AAC 等常见音视频格式的检测与下载，你还可以添加更多文件格式以及指定特定站点显示或隐藏软件的下载浮动条等更多自定义操作。
　　
　　3、静默下载
　　大多数人在下载文件时，都会习惯性地将文件保存到某个固定的位置，等下载完成后再进一步处理，这时候每次下载时要重复在下载工具的保存对话框确认保存位置并点击开始下载就显得非常多余和低效。
　　IDM 的静默下载功能可以在下载文件时自动最小化下载窗口，在下载过程中如果想进行操作，你可以在开始菜单栏托盘中的 IDM 图标位置定制下载选项。
　　
　　4、批量下载
　　只要使用软件默认或自定义通配符，你就可以用 IDM 下载一个链接中所包含的所有文件，比如网页中的所有图片，类似的形式如下：
　　使用上述命令你就可以下载 IDM 官网中名称为 img001.jpg、img002.jpg 等命名规则的所有图片。
　　5、站点抓取
　　该功能能够让你在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容而不需要使用通配符，包括图片、音频、视频、文件或者包含完整样式的网站离线文件，IDM 都可以做到。你还可以根据需求自定义站点抓取的内容与规则，并将它们保存下来方便下次调用。
　　
　　6、队列与网盘支持
　　IDM 的队列下载功能让你独立定制每个队列的下载时间、下载文件数量等，灵活地提高下载效率。搭配网盘使用，IDM 还能够将网盘文件作为队列进行批量下载，你可以在 IDM 官网 查看软件支持批量下载的网盘服务。
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　　1、自动捕获链接
　　IDM 能够在使用浏览器下载文件时自动捕获下载链接并添加下载任务，目前，IDM 的自动捕获功能支持以下常见的主流浏览器：
　　
　　如果你使用的浏览器不在 IDM 的默认支持中，你也可以在软件设置中自定义添加你在用的浏览器，绝对能满足你的需求。
　　2、多媒体下载
　　只要你打开想要下载的音视频页面，IDM 会自动检测在线播放器发出的多媒体请求并在播放器上显示下载浮动条，你可以直接下载流媒体网站中的视频进行离线观看。
　　IDM 支持 MP4、MP3、MOV、AAC 等常见音视频格式的检测与下载，你还可以添加更多文件格式以及指定特定站点显示或隐藏软件的下载浮动条等更多自定义操作。
　　
　　3、静默下载
　　大多数人在下载文件时，都会习惯性地将文件保存到某个固定的位置，等下载完成后再进一步处理，这时候每次下载时要重复在下载工具的保存对话框确认保存位置并点击开始下载就显得非常多余和低效。
　　IDM 的静默下载功能可以在下载文件时自动最小化下载窗口，在下载过程中如果想进行操作，你可以在开始菜单栏托盘中的 IDM 图标位置定制下载选项。
　　
　　4、批量下载
　　只要使用软件默认或自定义通配符，你就可以用 IDM 下载一个链接中所包含的所有文件，比如网页中的所有图片，类似的形式如下：
　　使用上述命令你就可以下载 IDM 官网中名称为 img001.jpg、img002.jpg 等命名规则的所有图片。
　　5、站点抓取
　　该功能能够让你在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容而不需要使用通配符，包括图片、音频、视频、文件或者包含完整样式的网站离线文件，IDM 都可以做到。你还可以根据需求自定义站点抓取的内容与规则，并将它们保存下来方便下次调用。
　　
　　6、队列与网盘支持
　　IDM 的队列下载功能让你独立定制每个队列的下载时间、下载文件数量等，灵活地提高下载效率。搭配网盘使用，IDM 还能够将网盘文件作为队列进行批量下载，你可以在 IDM 官网 查看软件支持批量下载的网盘服务。
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　　那些超级经典的软件，绿色免费还好用！
　　今天再给大家分享几款功能强大的电脑软件，操作简单，实用方便，各个都是宝藏！
　　更多资源，欢迎添加小助手微信，加入高素质粉丝群！
　　
　　1
　　Foobar2000
　　这是一款老牌的音乐播放器，虽然它有些年代了，但是这款音乐播放器还一直在更新，真的可谓是很良心。
　　它支持大部分音频视频格式，还可以自定义UI 界面。还可以设置字体，背景颜色和轨道，还有可视化的声谱，自定义功能比较强大。
　　不过只有Windows 版本。
　　
　　2
　　Q-Dir
　　这是一个特别特别奇葩的文件管理器，所以说怎么奇葩，它有四个文件筐或者多个来显示文件。有没有感觉很奇葩？而且一下打开四个窗口，有没有感觉快乐也是四倍。
　　而且四个窗口可以相互操作，比如说移动复制粘贴。而且使用它还可以操作网络，FTP等各种远程文件夹。而且还支持不同的视图，比如说图标显示，详细介绍，缩略图等等。
　　只有Windows 版本。
　　
　　采薇有话要说
　　冲冲冲！！！
　　下面的（卡片），是对采薇无成本的赞赏来源，大家顺手帮采薇轻轻的戳一下！戳一下退出来就可以啦，无需其
　　3
　　FastStone
　　这是一款Win 上的一款强大的截图软件。你可以随意放置它的工具栏。你可以随时捕获窗口，抓取控件，抓取全屏，自定义区域截屏。
　　同时它还支持滚动截屏，尤其是当你截取网页的时候。同时它还自带强大的图片编辑器，还可以屏幕取色。它还可以录制视频，保存为视频文件或者gif 文件。
　　
　　4
　　亿图图示
　　这是一个图表流程图制作软件。你可以使用它制作流程图，思维导图，甘特图等几十种。
　　它内置两万多种符号，一千多种模板，想要什么模板直接选择就可以轻松制作，不需要额外的学习成本，而且它的界面是和Office 一样的界面，让你感觉更加地熟悉。支持一键多种格式（PPT，Visio，图片等）导入导出，而且还支持云端备份，协同作图。还可以在浏览器支持打开编辑修改。
　　同时支持Mac，Win 和Linux。
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　　Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵
　　
　　
　　曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架，渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python。这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域，有很多很多优秀的Python工具包可供使用，所以作为Pythoner，也是相当幸福的。其实如果仔细留意微博，你会发现很多这方面的分享，自己也Google了一下，发现也有同学总结了“Python机器学习库”，不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词，全栈工程师（full stack engineer），作为一个苦逼的创业者，天然的要把自己打造成一个full stack engineer，而这个过程中，这些Python工具包给自己提供了足够的火力，所以想起了这个系列。当然，这也仅仅是抛砖引玉，希望大家能提供更多的线索，来汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。
　　一、Python网页爬虫工具集
　　一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，我们也就从这里开始了：
　　1. Scrapy
　　Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework for Python.
　　鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy 轻松定制网络爬虫》，历久弥新。
　　官方主页：
　　Github代码页:
　　2. Beautiful Soup
　　You didn’t write that awful page. You’re just trying to get some data out of it. Beautiful Soup is here to help. Since 2004, it’s been saving programmers hours or days of work on quick-turnaround screen scraping projects.
　　读书的时候通过《集体智慧编程》这本书知道Beautiful Soup的，后来也偶尔会用用，非常棒的一套工具。客观的说，Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具，需要配合urllib使用，而是一套HTML/XML数据分析，清洗和获取工具。
　　官方主页：
　　3. Python-Goose
　　Html Content / Article Extractor, web scrapping lib in Python
　　Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依赖了Beautiful Soup。前段时间用过，感觉很不错，给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很方便。
　　Github主页：
　　二、Python文本处理工具集
　　从网页上获取文本数据之后，依据任务的不同，就需要进行基本的文本处理了，譬如对于英文来说，需要基本的tokenize，对于中文，则需要常见的中文分词，进一步的话，无论英文中文，还可以词性标注，句法分析，关键词提取，文本分类，情感分析等等。这个方面，特别是面向英文领域，有很多优秀的工具包，我们一一道来。
　　1. NLTK — Natural Language Toolkit
　　NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, and an active discussion forum.
　　搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧，这里也就不多说了。不过推荐两本书籍给刚刚接触NLTK或者需要详细了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介绍NLTK里的功能用法为主，同时附带一些Python知识，同时国内陈涛同学友情翻译了一个中文版，这里可以看到：推荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书；另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，这本书要深入一些，会涉及到NLTK的代码结构，同时会介绍如何定制自己的语料和模型等，相当不错。
　　官方主页：
　　Github代码页：
　　2. Pattern
　　Pattern is a web mining module for the Python programming language.
　　It has tools for data mining (Google, Twitter and Wikipedia API, a web crawler, a HTML DOM parser), natural language processing (part-of-speech taggers, n-gram search, sentiment analysis, WordNet), machine learning (vector space model, clustering, SVM), network analysis and canvas visualization.
　　Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理工具，它更是一套web数据挖掘工具，囊括了数据抓取模块（包括Google, Twitter, 维基百科的API，以及爬虫和HTML分析器），文本处理模块（词性标注，情感分析等），机器学习模块(VSM, 聚类，SVM）以及可视化模块等，可以说，Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑，不过这里我们暂且把Pattern放到文本处理部分。我个人主要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有很多很不错的文本处理功能，包括基础的tokenize, 词性标注，句子切分，语法检查，拼写纠错，情感分析，句法分析等，相当不错。
　　官方主页：
　　3. TextBlob: Simplified Text Processing
　　TextBlob is a Python (2 and 3) library for processing textual data. It provides a simple API for diving into common natural language processing (NLP) tasks such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, and more.
　　TextBlob是一个很有意思的Python文本处理工具包，它其实是基于上面两个Python工具包NLKT和Pattern做了封装（TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both），同时提供了很多文本处理功能的接口，包括词性标注，名词短语提取，情感分析，文本分类，拼写检查等，甚至包括翻译和语言检测，不过这个是基于Google的API的，有调用次数限制。TextBlob相对比较年轻，有兴趣的同学可以关注。
　　官方主页：
　　Github代码页：
　　4. MBSP for Python
　　MBSP is a text analysis system based on the TiMBL and MBT memory based learning applications developed at CLiPS and ILK. It provides tools for Tokenization and Sentence Splitting, Part of Speech Tagging, Chunking, Lemmatization, Relation Finding and Prepositional Phrase Attachment.
　　MBSP与Pattern同源，同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室，提供了Word Tokenization, 句子切分，词性标注，Chunking, Lemmatization，句法分析等基本的文本处理功能，感兴趣的同学可以关注。
　　官方主页：
　　5. Gensim: Topic modeling for humans
　　Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包，无论是代码还是文档，我们曾经用《如何计算两个文档的相似度》介绍过Gensim的安装和使用过程，这里就不多说了。
　　官方主页：
　　github代码页：
　　6. langid.py: Stand-alone language identification system
　　语言检测是一个很有意思的话题，不过相对比较成熟，这方面的解决方案很多，也有很多不错的开源工具包，不过对于Python来说，我使用过langid这个工具包，也非常愿意推荐它。langid目前支持97种语言的检测，提供了很多易用的功能，包括可以启动一个建议的server，通过json调用其API，可定制训练自己的语言检测模型等，可以说是“麻雀虽小，五脏俱全”。
　　Github主页：
　　7. Jieba: 结巴中文分词
　　“结巴”中文分词：做最好的Python中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
　　好了，终于可以说一个国内的Python文本处理工具包了：结巴分词，其功能包括支持三种分词模式（精确模式、全模式、搜索引擎模式），支持繁体分词，支持自定义词典等，是目前一个非常不错的Python中文分词解决方案。
　　Github主页：
　　8. xTAS
　　xtas, the eXtensible Text Analysis Suite, a distributed text analysis package based on Celery and Elasticsearch.
　　感谢微博朋友 @大山坡的春 提供的线索：我们组同事之前发布了xTAS，也是基于python的text mining工具包，欢迎使用，链接：。看起来很不错的样子，回头试用一下。
　　Github代码页：
　　三、Python科学计算工具包
　　说起科学计算，大家首先想起的是Matlab，集数值计算，可视化工具及交互于一身，不过可惜是一个商业产品。开源方面除了GNU Octave在尝试做一个类似Matlab的工具包外，Python的这几个工具包集合到一起也可以替代Matlab的相应功能：NumPy+SciPy+Matplotlib+iPython。同时，这几个工具包，特别是NumPy和SciPy，也是很多Python文本处理 & 机器学习 & 数据挖掘工具包的基础，非常重要。最后再推荐一个系列《用Python做科学计算》，将会涉及到NumPy, SciPy, Matplotlib，可以做参考。
　　1. NumPy
　　NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:
　　1）a powerful N-dimensional array object
　　2）sophisticated (broadcasting) functions
　　3）tools for integrating C/C++ and Fortran code
　　4） useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
　　Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
　　NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
　　官方主页：
　　2. SciPy：Scientific Computing Tools for Python
　　SciPy refers to several related but distinct entities:
　　1）The SciPy Stack, a collection of open source software for scientific computing in Python, and particularly a specified set of core packages.
　　2）The community of people who use and develop this stack.
　　3）Several conferences dedicated to scientific computing in Python – SciPy, EuroSciPy and SciPy.in.
　　4）The SciPy library, one component of the SciPy stack, providing many numerical routines.
　　“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”
　　官方主页：
　　3. Matplotlib
　　matplotlib is a python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in python scripts, the python and ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six graphical user interface toolkits.
　　matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
　　官方主页：
　　4. iPython
　　IPython provides a rich architecture for interactive computing with:
　　1）Powerful interactive shells (terminal and Qt-based).
　　2）A browser-based notebook with support for code, text, mathematical expressions, inline plots and other rich media.
　　3）Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits.
　　4）Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects.
　　5）Easy to use, high performance tools for parallel computing.
　　“iPython 是一个Python 的交互式Shell，比默认的Python Shell 好用得多，功能也更强大。 她支持语法高亮、自动完成、代码调试、对象自省，支持 Bash Shell 命令，内置了许多很有用的功能和函式等，非常容易使用。 ” 启动iPython的时候用这个命令“ipython –pylab”，默认开启了matploblib的绘图交互，用起来很方便。
　　官方主页：
　　四、Python 机器学习 & 数据挖掘 工具包
　　机器学习和数据挖掘这两个概念不太好区分，这里就放到一起了。这方面的开源Python工具包有很多，这里先从熟悉的讲起，再补充其他来源的资料，也欢迎大家补充。
　　1. scikit-learn: Machine Learning in Python
　　scikit-learn (formerly scikits.learn) is an open source machine learning library for the Python programming language. It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, logistic regression, naive Bayes, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.
　　首先推荐大名鼎鼎的scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中，分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口，可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。这里推荐一个视频，也是我早期遇到scikit-learn的时候推荐过的：推荐一个Python机器学习工具包Scikit-learn以及相关视频–Tutorial: scikit-learn – Machine Learning in Python
　　官方主页：
　　2. Pandas: Python Data Analysis Library
　　Pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series.
　　第一次接触Pandas是由于Udacity上的一门数据分析课程“Introduction to Data Science” 的Project需要用Pandas库，所以学习了一下Pandas。Pandas也是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制，非常不错。这里推荐一本书《Python for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy, Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。
　　官方主页：
　　=======================================================
　　分割线，以上工具包基本上都是自己用过的，以下来源于其他同学的线索，特别是《Python机器学习库》，《23个python的机器学习包》，做了一点增删修改，欢迎大家补充
　　========================================================
　　mlpy is a Python module for Machine Learning built on top of NumPy/SciPy and the GNU Scientific Libraries.
　　mlpy provides a wide range of state-of-the-art machine learning methods for supervised and unsupervised problems and it is aimed at finding a reasonable compromise among modularity, maintainability, reproducibility, usability and efficiency. mlpy is multiplatform, it works with Python 2 and 3 and it is Open Source, distributed under the GNU General Public License version 3.
　　官方主页：
　　4. MDP：The Modular toolkit for Data Processing
　　Modular toolkit for Data Processing (MDP) is a Python data processing framework.
　　From the user’s perspective, MDP is a collection of supervised and unsupervised learning algorithms and other data processing units that can be combined into data processing sequences and more complex feed-forward network architectures.
　　From the scientific developer’s perspective, MDP is a modular framework, which can easily be expanded. The implementation of new algorithms is easy and intuitive. The new implemented units are then automatically integrated with the rest of the library.
　　The base of available algorithms is steadily increasing and includes signal processing methods (Principal Component Analysis, Independent Component Analysis, Slow Feature Analysis), manifold learning methods ([Hessian] Locally Linear Embedding), several classifiers, probabilistic methods (Factor Analysis, RBM), data pre-processing methods, and many others.
　　“MDP用于数据处理的模块化工具包，一个Python数据处理框架。 从用户的观点，MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点，MDP是一个模块框架，它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写，但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性，各种不同的随时可用的算法，及应用单元的可重用性，使得它也是一个有用的教学工具。”
　　官方主页：
　　5. PyBrain
　　PyBrain is a modular Machine Learning Library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of predefined environments to test and compare your algorithms.
　　PyBrain is short for Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library. In fact, we came up with the name first and later reverse-engineered this quite descriptive “Backronym”.
　　“PyBrain(Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network)是Python的一个机器学习模块，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。（这名字很霸气）
　　PyBrain正如其名，包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。因为目前的许多问题需要处理连续态和行为空间，必须使用函数逼近(如神经网络)以应对高维数据。PyBrain以神经网络为核心，所有的训练方法都以神经网络为一个实例。”
　　官方主页：
　　6. PyML – machine learning in Python
　　PyML is an interactive object oriented framework for machine learning written in Python. PyML focuses on SVMs and other kernel methods. It is supported on Linux and Mac OS X.
　　“PyML是一个Python机器学习工具包，为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。”
　　项目主页：
　　7. Milk：Machine learning toolkit in Python.
　　Its focus is on supervised classification with several classifiers available:
　　SVMs (based on libsvm), k-NN, random forests, decision trees. It also performs
　　feature selection. These classifiers can be combined in many ways to form
　　different classification systems.
　　“Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合，形成不同的分类系统。对于无监督学习，它提供K-means和affinity propagation聚类算法。”
　　官方主页：
　　8. PyMVPA: MultiVariate Pattern Analysis (MVPA) in Python
　　PyMVPA is a Python package intended to ease statistical learning analyses of large datasets. It offers an extensible framework with a high-level interface to a broad range of algorithms for classification, regression, feature selection, data import and export. It is designed to integrate well with related software packages, such as scikit-learn, and MDP. While it is not limited to the neuroimaging domain, it is eminently suited for such datasets. PyMVPA is free software and requires nothing but free-software to run.
　　“PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python)是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包，它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等”
　　官方主页：
　　9. Pyrallel – Parallel Data Analytics in Python
　　Experimental project to investigate distributed computation patterns for machine learning and other semi-interactive data analytics tasks.
　　“Pyrallel(Parallel Data Analytics in Python)基于分布式计算模式的机器学习和半交互式的试验项目，可在小型集群上运行”
　　Github代码页：
　　10. Monte – gradient based learning in Python
　　Monte (python) is a Python framework for building gradient based learning machines, like neural networks, conditional random fields, logistic regression, etc. Monte contains modules (that hold parameters, a cost-function and a gradient-function) and trainers (that can adapt a module’s parameters by minimizing its cost-function on training data).
　　Modules are usually composed of other modules, which can in turn contain other modules, etc. Gradients of decomposable systems like these can be computed with back-propagation.
　　“Monte (machine learning in pure Python)是一个纯Python机器学习库。它可以迅速构建神经网络、条件随机场、逻辑回归等模型，使用inline-C优化，极易使用和扩展。”
　　官方主页：
　　11. Theano
　　Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features:
　　1）tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions.
　　2）transparent use of a GPU – Perform data-intensive calculations up to 140x faster than with CPU.(float32 only)
　　3）efficient symbolic differentiation – Theano does your derivatives for function with one or many inputs.
　　4）speed and stability optimizations – Get the right answer for log(1+x) even when x is really tiny.
　　5）dynamic C code generation – Evaluate expressions faster.
　　6） extensive unit-testing and self-verification – Detect and diagnose many types of mistake.
　　Theano has been powering large-scale computationally intensive scientific investigations since 2007. But it is also approachable enough to be used in the classroom (IFT6266 at the University of Montreal).
　　“Theano 是一个 Python 库，用来定义、优化和模拟数学表达式计算，用于高效的解决多维数组的计算问题。Theano的特点：紧密集成Numpy；高效的数据密集型GPU计算；高效的符号微分运算；高速和稳定的优化；动态生成c代码；广泛的单元测试和自我验证。自2007年以来，Theano已被广泛应用于科学运算。theano使得构建深度学习模型更加容易，可以快速实现多种模型。PS：Theano，一位希腊美女，Croton最有权势的Milo的女儿，后来成为了毕达哥拉斯的老婆。”
　　12. Pylearn2
　　Pylearn2 is a machine learning library. Most of its functionality is built on top of Theano. This means you can write Pylearn2 plugins (new models, algorithms, etc) using mathematical expressions, and theano will optimize and stabilize those expressions for you, and compile them to a backend of your choice (CPU or GPU).
　　“Pylearn2建立在theano上，部分依赖scikit-learn上，目前Pylearn2正处于开发中，将可以处理向量、图像、视频等数据，提供MLP、RBM、SDA等深度学习模型。”
　　官方主页：
　　其他的，欢迎大家补充，这里也会持续更新这篇文章。
　　文章出处“我爱自然语言处理”：
　　本文链接地址：网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘
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　　值得推荐的Windows超赞软件集合
　　值得推荐的软件们~# 浏览器# 输入法# 压缩处理# 图片处理# 视频播放器# 音频播放器# 文本编辑器# 下载工具# 效率工具
　　# 笔记工具# 系统维护# 网盘# 辅助工具
　　下载
　　连接汇总：
　　
　　回复190101获取部分软件打包（特定版或不好下载的）。
　　
　　结语
　　本文主要为 Windows 平台软件分享，但是很多软件其实也支持 Mac、Android 或 Linux 等平台，支持情况不再分别介绍，喜欢的可以直接通过汇总链接进入官网查看相应版本下载。
　　大家新年快乐！
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　　HR工作应用软件大全（附下载地址）
　　
　　
　　HR视界268期，内容关键词：软件
　　1.基本办公软件Word、Excel、PPT、PDF（Microsoft Office、WPS）
　　只要是用电脑工作的，都会用到这几个软件，选择看使用习惯。
　　2.Adobe Photoshop（PS）/美图秀秀
　　PS专业设计人员用的较多，非专业人士用PS还是有点难度，但是现在有了美图秀秀，基本满足了HR对图片修饰处理的要求，简单易学。
　　3.思维导图（Xmind/Mindmanager//NovaMind）
　　Xmind简单易用，16.4M大小打开速度快，好用，我个人非常喜欢用。Mindmanager是经典款软件，做出来的图也很美观，功能强大，内存较大，是很多专业人士的首选。NovaMind，在苹果MAC中常用。
　　4.Microsoft Office Visio
　　主要用于做组织架构图、甘特图等，非常方便好用。
　　5.格式工厂
　　音频、视频、图片格式转换器。
　　6.会声会影
　　视频编辑软件，具有图像抓取和编修功能，转换MV、DV、V8、TV和实时记录抓取画面文件，并提供有超过100 多种的编制功能与效果，可导出多种常见的视频格式。
　　7.易企秀
　　做招聘、活动经常用到，很多模板，简单易操作。直接PC端网页操作。
　　8.草料二维码
　　想要把你的文件、网页、图片、视频、音频、名片等转换成一个简单的二维码？可以选草料二维码。直接PC端网页操作。
　　9.文件压缩软件（RAR\好压）
　　10.短信群发
　　通知同事开会、通知人员面试等都会用到，建议用收费软件。
　　11.云存储
　　360云、百度云、阿里云可以选择，华为今年也在加大在云的投入。
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　　mac 抓取网页视频软件(MediaHumanYouTubeDownloadermac功能介绍-同时下载-支持超高分辨率)
　　MediaHuman YouTube Downloader mac是一款中文版YouTube视频下载软件，无需挂机即可快速完成视频下载。该程序支持下载播放列表或频道的所有视频。此外，您还可以选择跟踪选定的频道或播放列表，您还可以利用其功能流式传输托管在其他媒体共享平台上的内容。
　　
　　软件功能
　　1、播放列表和频道
　　该程序支持下载播放列表或频道的所有视频。此外，还有一个选项可以跟踪选定的频道或播放列表，并在上传新剪辑时下载它们。
　　
　　2、添加到 iTunes
　　您可以将程序配置为自动将下载的电影添加到您的 iTunes 资料库。您还可以选择一个播放列表来添加它们。
　　3、高清、4K 或 8K
　　该程序支持所有可用的分辨率，即 720p、1080p、4K 或 8K。选择权在你。
　　4、监控剪贴板
　　程序会密切关注剪贴板，一旦找到支持的链接，它就会自动将此视频添加到下载队列中。
　　5、原创品质
　　您可以选择以原创质量（通常为 MP4 格式）保存视频而不进行任何修改。在这种情况下，您将获得与其作者上传的完全相同的剪辑。
　　6、简单的标签编辑器
　　应用会自动检测视频的艺术家和标题，并将其保存到下载的文件中。您可以在以后轻松更改它们。
　　
　　7、不仅仅是 YouTube
　　该程序支持 Vimeo、DAIlyMotion、Facebook、Vkontakte、SoundCloud 和许多其他网站。因此，您可以像从 YouTube 一样轻松地从这些 网站 下载视频。
　　youtube下载器mac功能介绍
　　-同时下载
　　- 支持超高分辨率，包括 4K 和 8K
　　-支持导出到 iTunes
　　-下载整个播放列表和频道
　　- 适用于所有现代平台（macOS、Windows 和 Ubuntu）
　　-YouTube、Vimeo、DAIlyMotion、Soundcloud 等
　　- 提取音轨并保存为 MP3
　　
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