python抓取twitter Python抓取股票数据

本文目录一览：

• 1、Ruby和python哪个更易懂、灵活?
• 2、挖掘社交网络目录
• 3、大数据分析工具有哪些,有什么特点?

Ruby和python哪个更易懂、灵活?

Ruby是非常流行的构建网站技术，最著名的是Twitter，Basecamp，Github，Airbnb，Slideshare，Groupon。Rbuy和Python都是面向对象的语言，都是动态和灵活的，这些技术的主要区别在于他们解决问题的方式。Ruby提供了不同的方法。

Python比Ruby更强大。解释：应用领域广泛性 Python由于其简单明了的语法和强大的库支持，已经在数据科学、机器学习、Web开发、自动化等多个领域得到了广泛应用。其简洁的语法和丰富的生态使得Python成为初学者和企业的首选语言之一。此外，Python社区活跃，第三方库丰富，能够快速满足各种开发需求。

Ruby的确是比Python更干净的OOP，这也不奇怪，Ruby根本就是Smalltalk换了点语法而已。但这个更干净并不是a.length vs. len(a)，名词在前还是动词在前的问题，否则OOP也未免太肤浅了。在Python里，对于a.f()可能是调用a所属的类的方法f，也可能是调用a的属性f。

Ruby和python都挺好学的。建议学习Python，语法的话，Python相对更简洁。而且Python应用场合更广泛，运维、网站开发、数据处理、科学研究都可以。

挖掘社交网络目录

在Twitter数据挖掘中，安装Python开发工具是第一步。通过收集和操作Twitter数据，你可以探索Twitter的API，进行频率分析和词汇多样性研究。图形化展示推文数据有助于更直观的理解。 微格式探讨了语义标记和常识的交汇点。

Matthew A. Russell所著的《挖掘社交网络图书信息》是一本由东南大学出版社于2011年6月1日出版的专业著作，其英文原名是Minning the Social Web。这本书共有332页，以16开本呈现，方便读者阅读。全书内容主要围绕如何从社交网络中获取和分析信息，探讨了这一领域的深度挖掘技巧和方法。

从最开始的顾客交易数据分析(market basket analysis)、多媒体数据挖掘(multimedia data mining)、隐私保护数据挖掘(privacy-preserving data mining)到文本数据挖掘(text mining)和Web挖掘(Web mining)，再到社交媒体挖掘(social media mining)都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。

这个电影告诉我们，有才只是成功的一部分，有时候还是要运气的。

大数据分析工具有哪些,有什么特点?

Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。

**Excel软件**：功能强大，尽管多数人仅使用了其5%的功能，但足以完成统计分析工作。 **SPSS软件**：当前版本为PASW Statistics 18，适用于社会科学统计和商业分析预测。数据展现层工具： **PowerPoint软件**：普遍用于编写报告和展示数据分析结果。

大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。