大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大，但有很多人不知道如何得出結論，因為數據太多。常見的數據可視化工具，在這里推薦9個：
1、Datawrapper
Datawrapper是一個用于制作交互式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到字段中，Datawrapper將生成一個條，線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可視化工具，它支持各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個完全免費的工具，你用它制作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，顯示通過Tableau創建的可視化效果。
雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多，但我并不喜歡使用它的免費版本，因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉，那么你一定要試試看。或者如果你能負擔得起，你可以去付費版本。
3、Smartbi
Smartbi作為成熟的大數據分析平臺，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想象空間。
除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，借助于地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
4、Chart.js
非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用于愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML 5 canvas元素繪制圖表，Chart.js創建響應式平面設計，并且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。
5、Raw
Raw將自己定義為“電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接”。它建立在D3.js之上，設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面，你會覺得你之前使用過它。它是開源的，不需要任何注冊。
它有一個21圖表類型的庫可供選擇，所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定制和可擴展的，甚至可以接受新的自定義布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項，其中包括200+地圖，私人共享和圖標庫等功能。
它配備了一個易于使用的界面，其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將交互式圖表嵌入到您的網頁（免費版）時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。
7、Timeline JS
顧名思義，Timeline JS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具，被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。
這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表，這在這里解釋。最好的部分？它可以從各種來源獲取媒體，并內置對Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他類似網站的支持。
8、Plotly
Plotly是一個基于Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要加載信息并自定義布局，坐標軸，注釋和圖例。如果你想要開始，你可以在這里找到一些靈感。
9、Visualize Free
Visualize Free是一個托管工具，允許您使用公開可用的數據集，或者上傳您自己的數據集，并構建交互式可視化來演示數據。可視化遠遠超出簡單的圖表，而且服務是完全免費的，而開發工作需要Flash，輸出可以通過HTML5完成。
個人融媒體報道的類型有許多，以下是其中一些常見的類型：
1. 文字報道：個人融媒體從業者可以通過博客、新聞網站、社交媒體平臺等，以文字形式發布新聞報道、分析文章、專訪、評論等內容。
2. 視頻報道：通過視頻平臺（如YouTube、抖音、Bilibili等），個人融媒體從業者可以發布新聞報道、紀錄片、采訪視頻、解說評論等，以視覺方式傳達信息。
3. 播客報道：通過聲音平臺（如Spotify、Apple Podcasts等），個人融媒體從業者可以制作和發布有聲報道、采訪節目、專題討論等，方便用戶隨時隨地收聽。
4. 圖片報道：通過社交媒體平臺（如Instagram、微博等），個人融媒體從業者可以通過照片、圖像和配文等形式，傳達新聞、事件、觀點以及個人見解。
5. 社交媒體報道：通過社交媒體平臺（如Twitter、Facebook、買粉絲買粉絲等），個人融媒體從業者可以發布短文、圖片、視頻等形式的報道和評論，與用戶實時互動。
6. 數據可視化報道：個人融媒體從業者可以利用數據分析工具和可視化技術，將復雜的數據信息以圖表、圖形、地圖等形式呈現，更直觀地傳達報道內容。
這些類型并不是互相獨立的，個人融媒體從業者通常會結合多種形式來報道，以滿足不同用戶的需求和喜好。
Python爬蟲，全稱Python網絡爬蟲，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或腳本，主要用于抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等，Python為支持網絡爬蟲正常功能實現，內置了大量的庫，主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。
一、Python爬蟲網絡庫
Python爬蟲網絡庫主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、買粉絲lib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aio買粉絲等。
二、Python網絡爬蟲框架
Python網絡爬蟲框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、買粉絲la、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml：C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect：解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery：解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup：低效HTML/ XML處理庫，純Python實現。
●買粉絲5lib：根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe：為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字符串。
●xmltodict：一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●x買粉絲2pdf：將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle：輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用于解析和操作簡單文本的庫。
●difflib：（Python標準庫）幫助進行差異化比較。
●Levenshtein：快速計算Levenshtein距離和字符串相似度。
●fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。
●esmre：正則表達式買粉絲。
●ftfy：自動整理Uni買粉絲de文本，減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib：一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract：從各種文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables：解析混亂的表格數據的工具。
六、自然語言處理
●NLTK：編寫Python程序來處理人類語言數據的最好平臺；
●Pattern：Python的網絡挖掘模塊；
●TextBlob：為深入自然語言處理任務提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上發展的；
●jieba：中文分詞工具；
●SnowNLP：中文文本處理庫；
●loso：另一個中文分詞庫；
●genius：基于條件隨機域的中文分詞；
●langid.py：獨立的語言識別系統；
●Korean：一個韓文形態庫；
●pymorphy2：俄語形態分析器(詞性標注+詞形變化引擎)；
●PyPLN：用Python編寫的分布式自然語言處理通道。這個項目的目標是創建一種簡單的方法使用NLTK通過網絡接口處理大語言庫。
七、瀏覽器自動化與仿真
●selenium：自動化真正的瀏覽器(Chrome瀏覽器，火狐瀏覽器，Opera瀏覽器，IE瀏覽器)；
●Ghost.py：對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT)；
●Spynner：對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT)；
●Splinter：通用API瀏覽器模擬器(selenium web驅動，Django客戶端，Zope)。
八、多重處理
●threading：Python標準庫的線程運行。對于I/O密集型任務很有效。對于CPU綁定的任務沒用，因為python GIL；
●multiprocessing：標準的Python庫運行多進程；
●celery：基于分布式消息傳遞的異步任務隊列/作業隊列；
●買粉絲ncurrent-futures：買粉絲ncurrent-futures 模塊為調用異步執行提供了一個高層次的接口。
九、異步網絡編程庫
●asyncio：(在Python 3.4 +版本以上的 Python標準庫)異步I/O，時間循環，協同程序和任務；
●Twisted：基于事件驅動的網絡引擎框架；
●Tornado：一個網絡框架和異步網絡庫；
●pulsar：Python事件驅動的并發框架；
●diesel：Python的基于綠色事件的I/O框架；
●gevent：一個使用greenlet 的基于協程的Python網絡庫；
●eventlet：有WSGI支持的異步框架；
●Tomorrow：異步代碼的奇妙的修飾語法。
十、隊列
●celery：基于分布式消息傳