java - PHP或者python进行数据采集和分析，有什么比较成熟的框架？
我现在需要对一个网站的文章列表和列表里面的实际内容进行自动化数据采集，列表里面能够取得每个文章的id，而每个文章又是通过一个统一的接口（参数带上那个文章id即可获取到对应的json）里面又有一部分数据需要采集然后进行数据分析。
目前有什么比较成熟的框架或者轮子能够实现我的需求吗？（要多线程，而且可以7x24小时稳定运行，因为采集数量巨大）
另外问一下，采集到的内容如何存储（百万到千万），数据里面有一些数字数据，需要进行统计分析，用mysql可以吗？或者说还有其他更加成熟简便的轮子可以用吗？
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我现在需要对一个网站的文章列表和列表里面的实际内容进行自动化数据采集，列表里面能够取得每个文章的id，而每个文章又是通过一个统一的接口（参数带上那个文章id即可获取到对应的json）里面又有一部分数据需要采集然后进行数据分析。
目前有什么比较成熟的框架或者轮子能够实现我的需求吗？（要多线程，而且可以7x24小时稳定运行，因为采集数量巨大）
另外问一下，采集到的内容如何存储（百万到千万），数据里面有一些数字数据，需要进行统计分析，用mysql可以吗？或者说还有其他更加成熟简便的轮子可以用吗？
如果是数据分析。
map-reduce 做日志分析
Dpark 可以解决PV和UV的分析
Spark也是不错的哦。
生产数据报表后可以用Pandas进行分析和展示。。
如果是数据采集。工具就很多了。
我怎么觉得你是要搞搜索引擎呀。。。量比较大。建议分布式的东西。
用MYSQL不太现实。。。
少年, 你这不就是个爬虫的需求么?
爬虫框架: scrapy
数据库选取: 你这个量级用MySQL做好索引完全可以再战五百年
也可以尝试用MongoDB
你没说什么语言什么环境。多线程的话，目前一般用nodejs、python。这两个都可以使用mysql之类的存储数据。几百万上千万不成问题。
有玩过 python selenium + PhantomJs 么？
python语言的这个scrapy这个还是
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L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.
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PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.
