大数据、机器学习和深度学习类命令行工具

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快速工具推荐:

1、agate —— Python 数据分析库。

agate 原名为 journalism。是针对人而不是机器优化的 Python 数据分析库。它是 numpy 和 pandas 的一种替代方法,它用可读的代码解决现实中的问题。

2、ImageMagick —— 从命令行编辑,创建,转换,翻转和更改图像。

ImageMagick 是一个用来创建、编辑、合成图片的软件。它可以读取、转换、写入多种格式的图片。图片切割、颜色替换、各种效果的应用,图片的旋转、组合,文本,直线, 多边形,椭圆,曲线,附加到图片伸展旋转。ImageMagick 的大多数功能的使用都来源于命令行工具。

3、json2csv——JSON 转换成 CSV。

用json2csv我们可以轻松把JSON转换成CSV。

4、 XML2JSON

xml2json 是一个 header-only 的 C++ 库,用来将 XML 文档转成 JSON 格式。它是高性能的--在商业硬件上3ms可以转换一个150KB的字幕文件。

**5、IMGKit—— 将网页转换成图片的 Python 库。 **

IMGKit 是一个 Python 2/3 的库,使用它我们可以将网页转换成图片,输入可以是网址,HTML 文件或者字符串。

**6、wkhtmltopdf—— HTML到PDF的文档转。 **

wkhtmltopdf 是一个使用 WebKit 网页渲染引擎开发的用来将 HTML 文档转成 PDF 文档的工具,可以跟多种脚本语言进行集成来转换文档。

使用方法:wkhtmltopdf www.myhomepage.com myhomepage.pdf

**7、 wu —— 一个快速命令行天气应用程序 **

wu 是一个小型,快速的命令行应用程序,从 Weather Underground 检索天气数据。

8、Gatling —— 服务器性能测试工具。

Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。Gatling主要用于测量基于HTTP的服务器,比如Web应用程序,RESTful服务等。

9、 kp - 一个 Kafka 工具

一个利用 CLI 直接生成数据到 Kafka 的工具。

10、 KT - Kafka 命令行工具

基于 JSON 的 Kafka 工具

11、 jsonify —— 快速创建 JSON 对象

根据命令行参数快速生成JSON输出;解析字符串或任意 JSON 值的简单语法;支持读取文件内容,方便转义。

12、Exiv2—— 图像数据提取。

Exiv2 是一个用来提取图片中的EXIF、LPTC 和 XMP 元数据信息的C++类库。同时还提供了命令行工具。

13、osquery —— 操作系统监控工具

osquery 是 SQL 驱动的分析和监控操作系统的工具,是操作系统分析框架,支持 OS X 和 Linux 系统。osquery 能帮助监控和分析低水平的操作系统,提供更直观的性能监控。osquery 在操作系统中就像是一个高性能的关系数据库,允许你编写基于 SQL 的查询语句来洞察操作系统的数据。

14、Tesseract OCR 命令行使用方法

详情请点击( 这里 )

15、Hadoop / HDFS 命令行工具汇总

详情请点击(这里)

16、curl—— 字符界面下的下载工具

curl 是一款著名的字符界面下的下载工具,支持HTTP、HTTPS、FTP、FTPS、DICT、TELNET、LDAP、FILE,和 GOPHER。此外还具有cookies支持、断点续传、FTP上传、密码支持、SSL支持和代理支持等特性。curl同时还提供了一套libcurl的库,开发者可以基于这个库开发其他下载工具。

17、wget—— 命令行文件下载工具

wget 是一个从网络上自动下载文件的自由工具。它支持 HTTP,HTTPS 和 FTP 协议,可以使用 HTTP 代理。wget 可以跟踪 HTML 页面上的链接依次下载来创建远程服务器的本地版本,完全重建原始站点的目录结构。

18、 mqtt-cli

一个通过 mqtt 代理发送 mqtt 消息的节点命令行应用程序。也可以用于订阅和收听有关主题的传入邮件。

除此之外,还可以编写一些简短的 Python 脚本来通过命令行实现数据处理。

from nltk.sentiment.vader

import SentimentIntensityAnalyzer

import sys

sid = SentimentIntensityAnalyzer()

ss = sid.polarity_scores(sys.argv[1])

print('Compound {0} Negative {1} Neutral {2} Positive {3} '.format(ss['compound'], ss['neg'], ss['neu'], ss['pos']))

只需五行 Python 脚本即可实现情绪分析。