这笑话真心不错。另外告诉楼主，他们所说的tab用4个空格的意思就是，在IDE或者文本编辑器里面设置了之后，按下tab键，会生成4个空格。so，你只需要按一个tab键就行。

看你基础吧。如果你曾经对一门语言掌握很好，比如c或者java之类的，python基本没什么可看的，直接上手读代码吧。如果你真的连控制语句都还要想一想再用的新人，我推荐一个最最最初级的pdf。《笨方法学python》绝对的够初级，够入门。

看你怎么看待这个事情吧。坏处你都说了太多了。说说好处，你一个美工如果会了java。还会做视频，怎么看你都妥妥的一个全能型人才。等你觉得学的差不多了，就可以跟老板拍桌子了：“ XX页面我画的，XX后台我改的，XX视频我做的。你这个项目还想不想要了，不给我涨工资，明天我就撂挑子！”

请相信，这绝对不是最恶心，等你辛苦做出来，他绝对不满意，再让你改，最后你发现他要你改的方案跟你最初提出的是一样一样的时候，你就有宰了他的冲动了。

哈。一天没见，回复的人好多。看来很多人对于我那句“造轮子”很有意见啊。恩，那我解释一下，我并不反对造轮子，事实上我做的事情99%以上也都是在造轮子。所以我没有立场鄙视别人造轮子。
但是最近一直跟着产品经理学习，最大的感悟是，在现实的商业社会里面，一个产品的成功，很大程度上归功于业务的创新，而不是代码的创新。换句话说，你可以用别人写到烂大街的代码，创造出别人从没有实现的业务，这才是社会所需要的。不要太过沉迷与写代码的那种感觉，那种看着机器按照自己的意愿输出各种各种值，实现了各种算法，各种功能，那种快乐我懂。

稍微泼点冷水，你现在的写的代码超过90%都是已经重复过的轮子

推荐你看看酷壳的那篇冰与火的文章。里面有一句非常的精辟。做挖掘之前首先你要洗数据，很多很多的数据都是脏的，不完整或者不够精确的。而这个东西常常需要你不停的人肉，不停的改进过滤算法。

被日本人带坏了，现在都是用excel写文档。好处在于表格类型的东西非常容易区分。有一些模糊的分割，最主要的是格式比较容易排版。

不是很理解你的要求，但是看情况猜测你可能只是需要一个记录的软件。通常来说，这个我推荐wiz。当然，还有evernote，但是就我个人感官来说，wiz做的要比evernote好的多，尤其是在网页截取方面。另外，还有一个方向可能你可以考虑下，就是ifttt这个网站。这个网站的核心作用就是一个触发器，你可以预设某些动作，当你做了a动作，之后ifttt这个网站就自动帮你触发b动作。比如，你关联了gtalk跟twitter。当你在gtalk上说喜欢一个人之后，自动的就会在twitter上发一个推，说你喜欢某人。

我知道很多人已经开始在用vps了。事实上我工作的环境里面就有vps的设置，但是就我个人来说，以练手的情况下，还是先从免费的开始。真的网站有了一定的点击量，再转到vps也可以。

真心有钱人啊。我用了pycharm，感觉太高级了。除了会启动django之外，啥都不会。最后还是老实的用的st2了。

to est。纠正你一个错误，大数据并不表示数据一定要上T。大数据最主要的思想在于把已有的但是以前没有交集的数据做一个联系，以此来寻找其中的关系。我说过当初有人用大数据发现日本相扑界的作弊现象，他用的整个数据就是历年的所有相扑选手的胜负场次。整个数据加起来可能都不到10m。按你的说法这都不叫大数据了？可是他通过胜负场次，结合当时选手的升段时间点，外带计算两位相扑选手的胜率，然后发现了作弊现象。
我这是想这么做玩玩，从来没觉得这个得出的数据有多么的准确，事实上我想的是另外一个问题。
假设，按有黑幕的说法，每一次的双色球都是按照购买人数最少的那一组出来的。那么从另外一个角度来说，为什么那一期的这个号没有很多人买？假设有什么样的数据能发现这种关系，是不是可以生成一组号码，就搏我生成的号是这一期里面买的人最少的可不可以？那么如果要想生成这样的号，需要分析什么呢？

不知道为什么，打不开。我现在一直用的newszeit。一个很小众的rss服务器。还不能手机阅读。不过用wiz转一下之后也没什么问题。关键是偏门，不容易被封

上古系列，机器人大战系列，英雄无敌3，当然，如果你算dota 啊。cs sc这样的，别说100小时。1k小时好像都超了。

呵呵。如果是当天的数据，那么也就是说当天的彩票已经不允许卖了。你出号码有什么用？

哈哈。说不定哦。不过当初查日本相扑作弊的，就是这样的方式。

额。大数据只是一个思想，总的来说应该通过已有的数据发现为知的联系。大数据不是人。

说下我个人的理解。
首先，爬虫不可能搜集到这些信息。说到底，爬虫只是一个管道，负责把页面上的信息传递给搜索引擎，这个信息不可能那么多，那么详细，通常都是就是几十个字大小的内容。soe就是干这个的。
其次，数据挖掘不是无中生有，基础数据一定是存在的，再挖掘整理之后，才会出现结果。
结论：用户购买原因的这个结果，应该是通过问卷形式出现得到的。但是这个问卷可能不是通常意义上的纸质问卷，可能是通过一些诱导，比如退货的时候吐槽给几个选项，购买成功的时候炫耀几个选项。这样的零散的结果，然后再总结起来，形成了一个报告。