亚洲国产精品无码久久大片,亚洲AV无码乱码麻豆精品国产,亚洲品质自拍网站,少妇伦子伦精品无码STYLES,国产精久久久久久久

　　值得注意的是從去年開(kāi)始，ai智能數據采集系統開(kāi)始被企業(yè)注重上去，一些對前沿趨勢觀(guān)察敏銳的企業(yè)老總如今早已偷偷用上了ai智能數據采集系統，而一些對市場(chǎng)行情不太了解的企業(yè)還在承襲傳統的營(yíng)銷(xiāo)模式，企業(yè)之間的差別就這樣被拉開(kāi)。
　　很多用過(guò)ai智能數據采集的企業(yè)或多或少還會(huì )說(shuō)出同樣話(huà)：“為什么沒(méi)能早點(diǎn)發(fā)覺(jué)這個(gè)軟件！”企業(yè)在借助大數據營(yíng)銷(xiāo)軟件掙的盆滿(mǎn)缽滿(mǎn)的同時(shí)能夠說(shuō)出這話(huà)，足以看出大數據營(yíng)銷(xiāo)軟件自身存在的商業(yè)價(jià)值！那大數據營(yíng)銷(xiāo)軟件究竟是干哪些的呢？
　　顧名思義，宏觀(guān)解釋就是借助大數據幫助企業(yè)做營(yíng)銷(xiāo)，具體如何做？我們可以拿一個(gè)軟件舉例。
　　鄭州鷹眼大數據：首先它可以被分為兩大類(lèi)，采集和營(yíng)銷(xiāo)。
　　
　　先說(shuō)采集功能，企業(yè)依據自身行業(yè)在軟件內部設置關(guān)鍵詞，地區等參數，然后點(diǎn)擊采集，軟件便會(huì )采集到那些地區的顧客聯(lián)系方法，比方說(shuō)你所在企業(yè)是做燈具的，通過(guò)簡(jiǎn)單兩步參數設置后，軟件便能采集出那些地區線(xiàn)下實(shí)體店老總聯(lián)系方法，方便企業(yè)進(jìn)行下一步營(yíng)銷(xiāo)工作的舉辦。你以為它只能采集線(xiàn)下實(shí)體店？那就大錯特錯了，除了一些實(shí)體店智能采集系統，一些線(xiàn)上的阿里巴巴批發(fā)商智能采集系統，經(jīng)銷(xiāo)商也能采集出來(lái)。軟件通過(guò)對各大網(wǎng)購平臺、各大地圖、搜索引擎的采集全方位為企業(yè)提供源源不斷的顧客。
　　
　　再有就是營(yíng)銷(xiāo)功能，此功能囊括兩百多小功能，以數據驅動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，操作智能化。
　　
　　采集和營(yíng)銷(xiāo)作為軟件的兩個(gè)主要功能早已可以幫助通常企業(yè)在同行中站穩膝蓋，軟件其它的商學(xué)院，智能名片等功能就不多做解釋了，想了解的可以添加陌陌：jinhua-8 進(jìn)行咨詢(xún) 查看全部

　　數據采集(DAQ)，是指從傳感和其它待測設備等模擬和數字被測單元中手動(dòng)采集非電量或則電量訊號,送到上位機中進(jìn)行剖析，處理。數據采集系統是結合基于計算機或則其他專(zhuān)用測試平臺的檢測軟硬件產(chǎn)品來(lái)實(shí)現靈活的、用戶(hù)自定義的檢測系統。對此軟件產(chǎn)品網(wǎng)整理了幾份數據采集相關(guān)軟件，分享給你們。
　　
　　一、深圳市世紀永盛科技有限公司數據智能采集軟件
　　數據智能采集軟件是一款功能全面、準確、穩定、易用的網(wǎng)路信息采集軟件。它可以輕松將你想要的網(wǎng)頁(yè)內容(包括文字、圖片、文件、HTML源碼等)抓取出來(lái)。采集到的數據可以直接導入到EXCEL、也可以根據你定義的模板保存成任何格式的文件(如保存成網(wǎng)頁(yè)文件、TXT文件等)。也可以在采集的同時(shí)，實(shí)時(shí)保存到數據庫、發(fā)送到網(wǎng)站服務(wù)器、保存到文件。
　　圖形化的采集任務(wù)定義界面 你只需在軟件內嵌的瀏覽器內用滑鼠點(diǎn)選你要采集的網(wǎng)頁(yè)內容即可配置采集任務(wù)，無(wú)需象其它同類(lèi)軟件一樣面對復雜的網(wǎng)頁(yè)源碼去找尋采集規則?？梢哉f(shuō)是所見(jiàn)即所得的采集任務(wù)配置界面。
　　創(chuàng )新的內容定位方法，定位更準確、穩定 同類(lèi)軟件基本上都是依照網(wǎng)頁(yè)源碼中的前導標記和結束標記進(jìn)行內容定位，這樣一來(lái)，用戶(hù)就不得不自己去面對網(wǎng)頁(yè)制做人員才須要面對的HTML代碼，付出更多額外的學(xué)習時(shí)間能夠把握軟件的使用。
　　同時(shí)，只要網(wǎng)頁(yè)內容稍有變更(簡(jiǎn)單的如改變一下文字的顏色)定位標記即極有可能失效，導致采集失敗。我們經(jīng)過(guò)艱辛的技術(shù)攻關(guān)，實(shí)現了全新的定位方法：結構定位和相對標志定位。
　　
　　二、北京金禾天成科技有限公司數據采集管理系統
　　作為農作物病蟲(chóng)害調查數據的來(lái)源，采集系統緊密聯(lián)系生產(chǎn)實(shí)際，充分考慮蟲(chóng)害檢測預警的特性和實(shí)際情況，在不降低基層病蟲(chóng)測報人員工作量，確保數據可用性和代表性的基礎上，以簡(jiǎn)化操作步驟、增強實(shí)用性為具體目標，以蟲(chóng)害數據處理流程為建立主線(xiàn)，主要處理數據的錄入、查詢(xún)、管理等方面進(jìn)行設計和建設，形成了一個(gè)全國農業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心為中心、省級植保機構為骨干、地(縣)級區域測報站為重要支撐的蟲(chóng)害監控信息網(wǎng)路。
　　系統建設要達成的具體目標主要包括2個(gè)方面：
　　(1)優(yōu)化數據錄入與上報功能。確定蟲(chóng)害調查原始數據，修改、調整、補充各級蟲(chóng)害檢測數據上報內容，減少人工二次估算與錄入步驟，簡(jiǎn)化數據上報過(guò)程，實(shí)現蟲(chóng)害檢測數據的實(shí)時(shí)上報和自動(dòng)化處理，提高工作效率。
　　(2)完善數據管理功能。增強數據查詢(xún)能力，提高數據可比性和利用率，充分發(fā)揮市級蟲(chóng)害檢測機構監管與督導作用，實(shí)現數據上報工作制度化、數據剖析處理智能化。
　　
　　三、北京融創(chuàng )天地科技有限公司天地數據采集系統
　　為實(shí)現對藥品流向進(jìn)行監管的目的智能采集系統，需要對藥品從生產(chǎn)廠(chǎng)家出入庫到中間貨運商的出入庫進(jìn)行數據采集管理，并產(chǎn)生藥品出入庫電子收據，然后將出入庫電子收據上傳到國家藥品監管碼網(wǎng)平臺，從而實(shí)現國家對藥品流向的管理。
　　手持終端(掌上電腦，PDA)也稱(chēng)便攜式終端智能采集系統，在不同的領(lǐng)域可用于數據采集、信息傳播、部隊定位、安全保衛等。應用于數據采集的手持終端可以說(shuō)是其在行業(yè)領(lǐng)域的一種應用。在手持數據采集終端上可以進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)并實(shí)現用戶(hù)須要的功能，對采集到的數據進(jìn)行處理，并可以顯示信息。
　　我公司的天地數據采集系統，是在手持數據采集終端上開(kāi)發(fā)的，用來(lái)實(shí)現用戶(hù)對出入庫產(chǎn)品的電子監管碼采集，并對采集到的監管碼數據進(jìn)行處理，形成出入庫收據。手持終端設別可以與計算機通過(guò)有線(xiàn)或無(wú)線(xiàn)方法進(jìn)行數據交換，將生成的出入庫收據導入，然后上傳國家藥監網(wǎng)平臺。
　　
　　四、山東金蘋(píng)果實(shí)業(yè)有限公司內網(wǎng)數據采集系統
　　通過(guò)結合二代身份證閱讀器的使用，將市民二代身份證上的信息手動(dòng)讀取到系統中，并可進(jìn)一步建立詳盡的人員信息。
　　結合攝像頭應用，實(shí)現動(dòng)態(tài)采集人員相片，完善人員信息。錄入身份證信息時(shí)與公安部潛逃人員數據庫進(jìn)行比對，甄別潛逃犯罪嫌疑人。
　　工作任務(wù)
　　方便、快捷的采集人員信息，減少工作量。 與潛逃人員數據庫時(shí)時(shí)聯(lián)接，及時(shí)發(fā)覺(jué)潛逃人員，消除隱患。 對采集到的人員信息進(jìn)行綜合管理，實(shí)現信息管理自動(dòng)化。 實(shí)行系統權限控制，提高系統安全性。
　　系統作用及范圍
　　本系統主要針對于例如 二手車(chē)交易市場(chǎng)、酒店等需詳盡采集人員信息和其它對人員詳盡信息有較高要求的行業(yè)。
　　系統集成二代身分閱讀器和攝像頭，同時(shí)與潛逃人員數據庫相連，對于人員信息做到了詳盡、安全的采集工作。 查看全部

　　騰訊：社交廣告，不同用戶(hù)的朋友圈或則其他媒體場(chǎng)景下的廣告信息是不同的，會(huì )基于用戶(hù)特點(diǎn)推薦。
　　頭條：信息價(jià)值，根據用戶(hù)瀏覽信息，分析用戶(hù)相關(guān)喜好，針對剖析結果推薦相關(guān)的信息流，越關(guān)注某類(lèi)內容，獲取相關(guān)的信息越多。
　　如上幾種場(chǎng)景的邏輯就是：基于不斷剖析用戶(hù)的行為，生成用戶(hù)的特點(diǎn)畫(huà)像，然后再基于用戶(hù)標簽，定制化的推薦相關(guān)內容。
　　2、基本概念
　　通過(guò)前面的場(chǎng)景，衍生下來(lái)兩個(gè)概念：
　　用戶(hù)畫(huà)像
　　用戶(hù)畫(huà)像，作為一種描繪目標用戶(hù)、聯(lián)系用戶(hù)訴求與設計方向的有效工具，把該用戶(hù)相關(guān)聯(lián)的數據的可視化的詮釋?zhuān)彤a(chǎn)生了用戶(hù)畫(huà)像。用戶(hù)畫(huà)像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應用，最初是在電商領(lǐng)域得到應用的，在大數據時(shí)代背景下，用戶(hù)信息參雜在網(wǎng)路中，將用戶(hù)的每位具體信息具象成標簽，利用這種標簽將用戶(hù)形象具體化，從而為用戶(hù)提供有針對性的服務(wù)。
　　標簽數據
　　標簽在生活中十分常見(jiàn)，比如商品標簽，個(gè)人標簽，行業(yè)標簽，例如提及996就想到程序員，提到程序員就想到格子衫。
　　標簽是把分散的多方數據進(jìn)行整合劃入統一的技術(shù)平臺，并對那些數據進(jìn)行標準化和細分，進(jìn)行結構化儲存和更新管理，讓業(yè)務(wù)線(xiàn)可以把這種細分結果推向現有的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境里的平臺，產(chǎn)生價(jià)值，這些數據稱(chēng)為標簽數據，也就是常說(shuō)的標簽庫。數據標簽的概念也是在近來(lái)幾年大數據的發(fā)展中不斷火爆上去的。
　　標簽價(jià)值
　　標簽的核心價(jià)值，或者說(shuō)最常用的場(chǎng)景：實(shí)時(shí)智能推薦，精準化數字營(yíng)銷(xiāo)。
　　二、數據標簽1、標簽界定
　　屬性標簽
　　屬性標簽是變化最小的，例如用戶(hù)實(shí)名認證以后，基于身分信息獲取相關(guān)：性別，生日，出生年月，年齡，等相關(guān)標簽。變動(dòng)頻度小，且最具有精準性。
　　行為標簽
　　行為標簽就是用戶(hù)通過(guò)在產(chǎn)品上的一系列操作，基于行為日志剖析得出：例如訂購能力、消費愛(ài)好、季節性消費標簽等。在信息流的APP上，通過(guò)相關(guān)瀏覽行為，不斷推薦用戶(hù)感興趣的內容就是基于該邏輯。
　　規則標簽
　　根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，配置指定規則，基于規則生成剖析結果，例如：
　　這類(lèi)標簽可以基于動(dòng)態(tài)的規則配置，經(jīng)過(guò)估算和剖析，生成描述結果，也就是規則標簽。
　　擬合標簽
　　擬合類(lèi)的標簽最具有復雜性，通過(guò)用戶(hù)上述幾種標簽，智能組合剖析，給的預測值，例如：未婚、瀏覽相關(guān)婚宴內容，通過(guò)剖析預測用戶(hù)即將舉行婚宴，得到一個(gè)擬合結果：預測即將訂婚。這個(gè)預測邏輯也可以反向執行，用戶(hù)訂購小孩用具：預測未婚已育。
　　這就是數據時(shí)代常說(shuō)的一句話(huà)：用戶(hù)在某個(gè)應用上一通操作過(guò)后，算法剖析的結果可能比用戶(hù)對自己的描述還要真實(shí)。
　　2、標簽加工流程
　　
　　數據采集
　　數據采集的渠道相對較多，比如同一APP內的各類(lèi)業(yè)務(wù)線(xiàn)：購物、支付、理財、外賣(mài)、信息瀏覽等等。通過(guò)數據通道傳輸到統一的數據聚合平臺。有了這種海量日志數據的支撐，才具有數據剖析的基礎條件。不管是數據智能，深度學(xué)習，算法等都是構建在海量數據的基礎條件上，這樣就能獲取具有價(jià)值的剖析結果。
　　數據加工
　　結合如上業(yè)務(wù)，通過(guò)對海量數據的加工，分析和提取，獲取相對精準的用戶(hù)標簽，這里還有關(guān)鍵的一步，就是對已有的用戶(hù)標簽進(jìn)行不斷的驗證和修補，尤其是規則類(lèi)和擬合類(lèi)的相關(guān)標簽。
　　標簽庫
　　通過(guò)標簽庫，管理復雜的標簽結果，除了復雜的標簽，和基于時(shí)間線(xiàn)的標簽變，標簽數據到這兒，已經(jīng)具有相當大的價(jià)值，可以圍繞標簽庫開(kāi)放一些收費服務(wù)，例如常見(jiàn)的，用戶(hù)在某電商APP瀏覽個(gè)別商品，可以在某信息流平臺見(jiàn)到商品推薦。大數據時(shí)代就是如此令人覺(jué)得智能和窒息。
　　標簽業(yè)務(wù)
　　數據走了一大圈轉換成標簽，自然還是要回歸到業(yè)務(wù)層面，通過(guò)對標簽數據的用戶(hù)的剖析，可以進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)，和智能推薦等相關(guān)操作，電商應用中可以提升成交量，信息流中可以更好的吸引用戶(hù)。
　　應用層
　　把上述業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)成服務(wù)，集成到具有的應用層面，不斷提高應用服務(wù)的質(zhì)量，不斷的吸引用戶(hù)，提供服務(wù)。當然用戶(hù)的數據不斷在應用層面形成，在轉入數據采集服務(wù)中，最終產(chǎn)生完整的閉環(huán)流程。
　　3、應用案例
　　從流程和業(yè)務(wù)層面描述都是簡(jiǎn)單的，到開(kāi)發(fā)層面就會(huì )顯得復雜和不好處理，這可能就是產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)之間的芥蒂。
　　標簽的數據類(lèi)型
　　不同標簽的剖析結果須要用不同的數據類(lèi)型描述智能標簽采集器，在標簽體系中，常用描述標簽的數據類(lèi)型如下：枚舉、數值、日期、布爾、文本類(lèi)型。不同的類(lèi)型須要不一樣的剖析流程。
　　商品和標簽
　　這里提供一個(gè)基礎案例，用商品的標簽來(lái)剖析商品，例如通過(guò)商品產(chǎn)地，價(jià)格，狀態(tài)等條件，來(lái)查詢(xún)產(chǎn)品庫有多少符合條件的商品。
　　數據表設計
　　主要分四張表：標簽分類(lèi)智能標簽采集器，標簽庫，標簽值，標簽數據。
　　CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱(chēng)',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng )建時(shí)間',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時(shí)間',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態(tài)1啟用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標簽層級目錄';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目錄ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '標簽名稱(chēng)',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '標簽編碼',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '綁定數據列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚舉,2數值,3日期,4布爾,5值類(lèi)型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng )建時(shí)間',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時(shí)間',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '備注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態(tài)1啟用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標簽云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '標簽編碼',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚舉值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng )建時(shí)間',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標簽枚舉值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名稱(chēng)',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '單價(jià)',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '產(chǎn)地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng )建時(shí)間',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標簽數據集';
　　
　　模擬入參插口
　　這里的參數應當是基于需求，動(dòng)態(tài)選定，進(jìn)行組織到一起：
　　
　　例如圖片中這兒給定的標簽值列表，稱(chēng)為枚舉值。
　　@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"產(chǎn)地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("廣東");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"價(jià)格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生產(chǎn)日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"產(chǎn)品名稱(chēng)","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
　　參數解析查詢(xún)
　　通過(guò)對參數的解析，最終產(chǎn)生查詢(xún)的SQL句子，獲取精準的結果數據。
　　@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚舉,2數值,3日期,4布爾,5值類(lèi)型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最終執行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '廣東')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
　　可能有人會(huì )說(shuō)這不就是個(gè)查詢(xún)流程嗎？如果有這樣的疑惑，把上述案例換成用戶(hù)查詢(xún)，標簽數據的價(jià)值會(huì )更直觀(guān)。
　　三、智能畫(huà)像1、基本概念
　　用戶(hù)畫(huà)像
　　作為一種繪制目標用戶(hù)、聯(lián)系用戶(hù)訴求與設計方向的有效工具，用戶(hù)畫(huà)像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應用。最初是在電商領(lǐng)域得到應用的，在大數據時(shí)代背景下，用戶(hù)信息參雜在網(wǎng)路中，將用戶(hù)的每位具體信息具象成標簽，利用這種標簽將用戶(hù)形象具體化，從而為用戶(hù)提供有針對性的服務(wù)。
　　行業(yè)畫(huà)像
　　通過(guò)行業(yè)屬性標簽，行業(yè)下用戶(hù)標簽的綜合剖析，生成行業(yè)剖析報告，提供極有價(jià)值的導向，這是最近兩年非常熱門(mén)的應用。
　　畫(huà)像補全
　　通過(guò)不斷剖析用戶(hù)數據，豐富標簽庫，使用戶(hù)的畫(huà)像愈發(fā)豐富立體。
　　2、畫(huà)像報告
　　通過(guò)標簽數據的剖析，生成一份剖析報告，報告內容包含豐富的用戶(hù)標簽統計數據。
　　例如：90后畫(huà)像報告
　　這個(gè)報告，互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)一定或多或少都聽(tīng)到過(guò)。主要是一些標簽統計，共性標簽展示，或者什么群體對80后三觀(guān)影響最大，收入來(lái)源，學(xué)歷等各類(lèi)剖析評析。
　　四、源代碼地址
　　GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部

　　優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 為什么說(shuō)優(yōu)采云云采集才是真正的云采 集先說(shuō)一個(gè)事："云采集"這個(gè)概念，是我們優(yōu)采云首創(chuàng )的，無(wú)論國外還是國際。 2013 年，優(yōu)采云從 13 年創(chuàng )業(yè)開(kāi)始，就自創(chuàng )了云采集技術(shù)，我們可以在優(yōu)采云的 版本更新記錄里邊找到痕跡。只是出于曾經(jīng)創(chuàng )業(yè)，對于 IP 的意識不充分，也沒(méi) 錢(qián)沒(méi)精力去申請相關(guān)知識產(chǎn)權， 以致于現今好多競品公司都在拿她們有云采集技 術(shù)來(lái)愚弄她們的產(chǎn)品，但好多公司雖然都沒(méi)搞清楚真正的云采集技術(shù)。2013-12-06 版本更新記錄2014-05-01 版本更新記錄 我們明天要來(lái)談的就是云采集是怎樣顛覆整個(gè)爬蟲(chóng)界的，當然，因為我們優(yōu)采云 是當事人，所以筆者可以帶著(zhù)你們回顧近幾年爬蟲(chóng)的發(fā)展史。優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 云采集是在哪些背景下誕生的2006 年 8 月 9 日， Google 首席執行官埃里克· 施密特 （Eric Schmidt） 在搜索引擎會(huì )議（SES San Jose 2006）首次提出“云計算” （Cloud Computing）的概念。Google“云端估算”源于 Google 工程師克里 斯托弗·比希利亞所做的“Google 101”項目。
　　直到 08 年，中國 IT 界才開(kāi)始在談云估算，筆者作為一名 07 年計算機專(zhuān)業(yè)結業(yè) 生， 正好趕上這一波風(fēng)潮， 但說(shuō)實(shí)話(huà)， 那時(shí)候都是概念， 沒(méi)有人看到真正的產(chǎn)品， 所以都沒(méi)搞清楚到底是什么東西。 頂多就據說(shuō) Google 的 Google Charts,Google Words 等。當時(shí)沒(méi)明白象 Google Charts,Google Words 這些產(chǎn)品有哪些用，不就是網(wǎng)頁(yè)版的 word,excel 嘛，還沒(méi) Microsoft 的好用，但是多年工作以后，才曉得，Microsoft word,excel，只能用于 windows 的機子，你想在蘋(píng)果筆記本上用，就得廢老大勁了。而網(wǎng)頁(yè)版的，他是跨 平臺的，你用習慣了，你在哪都是一樣用，而且可以在云端保存資料。隨著(zhù)云計算的誕生，業(yè)內也誕生了下邊三種層次的服務(wù) 基礎設施即服務(wù)（IaaS）， 平臺即服務(wù)（PaaS） 軟件即服務(wù)（SaaS）。我們可以把 SaaS 簡(jiǎn)單理解為在云端提供標準化產(chǎn)品的服務(wù)模式。 由于其標準化， 所以無(wú)論 1 個(gè)企業(yè)在用，還是 100 個(gè)企業(yè)使用，都是一個(gè)開(kāi)發(fā)成本。這對產(chǎn)品在優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 某個(gè)場(chǎng)景下的通用性要求十分高，但也極大的提高了產(chǎn)品在市面上的競爭力。
　　企 業(yè)采用 SaaS 模式在療效上與企業(yè)自建信息系統基本沒(méi)有區別，但節約了大量資 金，從而大幅度增加了企業(yè)信息化的門(mén)檻與風(fēng)險。許多 SaaS 企業(yè)都是提供按月 按年的收費模式，這有別于之前軟件以項目化的方式，深受企業(yè)主喜歡，所以在 接下來(lái)的六年中，也演化為一種主流的企業(yè)服務(wù)方式?，F在市面上有許多優(yōu)秀的 Saas 企業(yè)，比如協(xié)作平臺 teambition,比如 CRM 領(lǐng)域的 明道，比如文檔領(lǐng)域的石墨，比如表單領(lǐng)域的金數據等等，都是在 saas 領(lǐng)域做 得非常好的企業(yè)。優(yōu)采云正是在云估算與 SaaS 潮流的背景之下，首創(chuàng )了云采集技術(shù)，并提供 SaaS 的營(yíng)運模式。 用戶(hù)只需在客戶(hù)端上傳采集規則，即可通過(guò)調用云端分布式服務(wù)式 進(jìn)行采集， 每一臺云端的服務(wù)器均會(huì )根據采集規則進(jìn)行采集。所以?xún)?yōu)采云團隊就 給這些采集模式，取了個(gè)名叫”云采集“為什么會(huì )誕生”云采集“在優(yōu)采云出來(lái)創(chuàng )業(yè)的時(shí)侯， 市面上主流的采集器就是優(yōu)采云。優(yōu)采云他是以傳統 軟件運營(yíng)商的模式在運作，他主要是以賣(mài)授權碼的方式云采集，想要在筆記本上運行列車(chē) 頭云采集，就必須訂購他的授權碼。就像我們初期用 Word 2003、2007 時(shí)，經(jīng)常須要去 網(wǎng)上搜索破解碼一樣。
　　 那時(shí)的優(yōu)采云， 如日中天， 但他僅僅只是一個(gè)客戶(hù)端軟件。優(yōu)采云創(chuàng )始人劉寶強 keven，由于多年的國企與美國工作經(jīng)驗，曾經(jīng)也是某國際 金融大鱷公司數據采集方向的研制工程師， 他一心想要作出一款通用化的網(wǎng)頁(yè)采 集產(chǎn)品來(lái)替代公司編撰的諸多采集代碼。他太清楚各類(lèi)采集技術(shù)的優(yōu)勢與劣勢， 問(wèn)題與罐勁。優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 Keven 在當時(shí)也曉得優(yōu)采云采集器的存在，那時(shí)候的他，其實(shí)不敢想作出一款比 優(yōu)采云更牛 B 的采集產(chǎn)品， 因為對手實(shí)在很強悍了， 采集界無(wú)人不識。 但他曉得， 超越競爭對手的，往往不是追隨策略，而是應當顛覆，采用與她們完用不一樣的 思路。Keven 分析，優(yōu)采云采集的是傳統的網(wǎng)路懇求獲取數據的方法，走的還是 http post ,get 請求，這確實(shí)是當時(shí)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)采集的主流模式，但這些模式復雜程度非 常高，雖然優(yōu)采云已經(jīng)做得夠簡(jiǎn)化，但能理解這一套理論的，大多都是開(kāi)發(fā)人員 背景才有可能。他曉得在大公司上面，大部分做數據搜集工作的人，都不是估算 機開(kāi)發(fā)人員背景， 所以他給自已采集產(chǎn)品定位，要做一款普通人都會(huì )用的采集產(chǎn) 品， 通過(guò)界面的定位， 拖拽， 即可進(jìn)行規則的配置。
　　 經(jīng)過(guò)小半年的各項難關(guān)突破， 還真被他給實(shí)現了。但問(wèn)題也隨之而來(lái)， 由于是通過(guò)瀏覽器加載網(wǎng)頁(yè)之后再獲取數據的方法，這樣競 品其實(shí)一個(gè)懇求就可獲取到的數據， 而優(yōu)采云由于須要加載整個(gè)網(wǎng)頁(yè)可能得涉及 上百個(gè)懇求，這使優(yōu)采云在采集上，顯得速率就慢了。解決了易用性的問(wèn)題后形成了速率問(wèn)題？那如何解決？如果有多臺機子在云端同時(shí)采， 甚至對規則上面的 URL 列表進(jìn)行分拆， 讓云端的 服務(wù)器分布式同時(shí)進(jìn)行采集，那就可以提高 N 倍以上的速率。這條路是可行的， 但是這條路又帶來(lái)另外一個(gè)問(wèn)題。解決了速率問(wèn)題后形成了成本問(wèn)題？那如何解決？?jì)?yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 keven 判斷，如果租用 10 臺云服務(wù)器，通過(guò)共享經(jīng)濟的概念，把成本平灘，其 實(shí)每位用戶(hù)每個(gè)月僅需小幾百塊錢(qián)的成本。而對于數據的價(jià)值，是遠遠小于這個(gè) 投入的，應該會(huì )有用戶(hù)樂(lè )意付費使用。成本問(wèn)題應當不是大問(wèn)題，而且隨著(zhù)摩爾 定律，硬件成本只會(huì )越來(lái)越低。事實(shí)這么，包括后期，優(yōu)采云通過(guò)與騰訊云，阿 里云的合作，相對優(yōu)價(jià)的領(lǐng)到一些折扣，幫助用戶(hù)將這塊的成本降到最低?；诖?，在 2013 年 Q4，優(yōu)采云首創(chuàng )了國外美國云采集的模式。為什么優(yōu)采云的云采集才是真正的云采集其實(shí)云采集就是如此簡(jiǎn)單的東西，就是通過(guò)對云端采集服務(wù)器的控制，為每日服 務(wù)器分配采集任務(wù)，通過(guò)指令控制其采集。
　　那為何，只有優(yōu)采云的云采集，才 是真正的云采集。1. 多項技術(shù)難關(guān)突破 優(yōu)采云在 5 年的營(yíng)運過(guò)程，逐漸突破云采集各項困局，這上面的許多困局，在沒(méi) 有大數據面前，其實(shí)都是不會(huì )出現的。我舉幾個(gè)反例：?可以采，導不出有一些項目， 自吹自已擁有云采集技術(shù)， 但是實(shí)際試用的時(shí)侯， 他們就漏洞百出。 比如我們可以控制 100 臺服務(wù)器采集數據， 但若果只有一個(gè)數據存儲支持導入數 據， 那將會(huì )照成導入數據比采集慢 100 倍的困局。 你只能眼見(jiàn)數據在庫里而難以 動(dòng)彈。?可以采，但是錯亂優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 有一些人以為，有一些服務(wù)器在云端進(jìn)行采集，就叫云采集。但卻不知道這上面 成百上千臺服務(wù)器同時(shí)采集的時(shí)侯，他背后須要大數據儲存解決方案。才能使采 集到的數據，一條不漏地儲存在數據庫里。并且在后期便捷檢索，查詢(xún)，導出。?無(wú)法動(dòng)態(tài)伸縮配置因為采集的網(wǎng)頁(yè)數據狀態(tài)不一， 云采集是須要動(dòng)態(tài)分配， 并且做好許多事前工作。 有時(shí)候一些網(wǎng)站他有防采集策略，你在采集之前，能否判別出對方網(wǎng)站對你的一 些舉措與判定， 或者在采集過(guò)程中動(dòng)態(tài)調整服務(wù)器運行策略，這也是考驗一個(gè)優(yōu) 秀的云采集解決方案。2.持續性的提供穩定的采集與導入服務(wù) 優(yōu)采云現在在全球擁有超過(guò) 5000 臺以上的服務(wù)器， 現在每晚采集與導入的數據， 都是以 T 計算服務(wù)于全世界各語(yǔ)言各領(lǐng)域的采集用戶(hù)，對于企業(yè)級產(chǎn)品來(lái)講，除 了技術(shù)外，能否提供穩定的運維是一大關(guān)健。
　　 優(yōu)采云有多個(gè)運維后臺， 隨時(shí)檢測整個(gè)服務(wù)器集群每位采集服務(wù)器的狀況，在出 現狀況的時(shí)侯， 靈活多開(kāi)服務(wù)器， 調配服務(wù)器， 來(lái)使顧客的采集生產(chǎn)環(huán)境與數據， 保持相對的穩定。 這樣龐大的云服務(wù)器采集集群， 是任何一個(gè)競爭對手所不能比擬的，并且在這個(gè) 龐大的集群面前，優(yōu)采云依然保持穩定的采集與導入的服務(wù)。3.其他資質(zhì) 優(yōu)采云在中國大數據業(yè)內， 連續兩年在數據搜集領(lǐng)域被評為第一，這也足以證明 優(yōu)采云在數據采集這領(lǐng)域常年的積累與貢獻。相關(guān)采集教程： 百度搜索結果采集： 優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 微博評論數據采集： 拼多多商品數據采集： 明日頭條數據采集： 采集知乎話(huà)題信息（以知乎發(fā)覺(jué)為例）： 淘寶網(wǎng)商品信息采集： 美團店家信息采集： 優(yōu)采云——90 萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。 1、操作簡(jiǎn)單，任何人都可以用：無(wú)需技術(shù)背景，會(huì )上網(wǎng)才能采集。完全可視化 流程，點(diǎn)擊滑鼠完成操作，2 分鐘即可快速入門(mén)。 2、功能強悍，任何網(wǎng)站都可以采：對于點(diǎn)擊、登陸、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布 流、Ajax 腳本異步加載數據的網(wǎng)頁(yè)，均可經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置進(jìn)行采集。 3、云采集，關(guān)機也可以。配置好采集任務(wù)后可死機，任務(wù)可在云端執行。龐大 云采集集群 24*7 不間斷運行，不用害怕 IP 被封，網(wǎng)絡(luò )中斷。 4、功能免費+增值服務(wù)，可按需選擇。免費版具備所有功能，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的 基本采集需求。同時(shí)設置了一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足低端付費企業(yè)用戶(hù) 的須要。 查看全部

　　做自媒體營(yíng)運難免不了的事情就是追熱點(diǎn)熱搜，其主要誘因還是熱點(diǎn)內容可以獲得特別不錯的流量閱讀。
　　那么追熱點(diǎn)熱搜，首先就須要到各大媒體平臺里面搜集熱點(diǎn)，包括360熱點(diǎn)、微博熱點(diǎn)、百度搜索風(fēng)云榜等等。光到各大平臺里面找尋搜集剖析這種熱點(diǎn)就須要耗費大量的時(shí)間精力?；ㄙM大量時(shí)間效率慢還不是最重要的，最難過(guò)的是耗費了大量的時(shí)間精力一旦判定失誤追錯了熱點(diǎn)，導致一切辛苦都枉費。
　　那么這是就在想，有沒(méi)有一款自媒體爆文采集工具可以使我們耗費最短的時(shí)間，用最高的效率搜集采集分析每晚的實(shí)時(shí)熱點(diǎn)熱搜數據呢?
　　使用最多的自媒體平臺文章采集工具有什么
　　自媒體文章采集平臺的強悍功能
　　智能采集，拓途數據提供多種網(wǎng)頁(yè)采集策略與配套資源，幫助整個(gè)采集過(guò)程實(shí)現數據的完整性與穩定性。拓途數據的工作人員告訴你，全網(wǎng)適用，眼見(jiàn)即可采，不管是文字圖片，還是帖吧峰會(huì )，支持所有業(yè)務(wù)渠道的爬蟲(chóng)，滿(mǎn)足各類(lèi)采集需求，海量模板，內置數百個(gè)網(wǎng)站數據源，全面覆蓋多個(gè)行業(yè)，只需簡(jiǎn)單設置，就可快速確切獲取數據。簡(jiǎn)單易用網(wǎng)站文章采集平臺，無(wú)需再學(xué)爬蟲(chóng)編程技術(shù)，簡(jiǎn)單三步就可以輕松抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持多種格式一鍵導入，快速導出數據庫。穩定高效，分布式云集服務(wù)器和多用戶(hù)協(xié)作管理平臺的支撐，可靈活調度任務(wù)，順利爬取海量數據。
　　通過(guò)以上文章，各位是不是對自媒體平臺文章采集工具有了更多的了解，靈活使用拓途數據提供的自媒體平臺文章采集工具可以確切跟蹤實(shí)事動(dòng)向，準確剖析數據，節約時(shí)間網(wǎng)站文章采集平臺，提高效率，節省成本。
　　更多資訊知識點(diǎn)可持續關(guān)注，后續還有自媒咖爆文采集平臺，自媒體文章采集平臺，公眾號 查詢(xún)，公眾號轉載他人的原創(chuàng )文章，公眾號歷史文章等知識點(diǎn)。 查看全部

　　隨著(zhù)大數據越來(lái)越被注重，數據采集的挑戰變的尤為突出。今天為你們介紹幾款數據采集平臺：
　　大數據平臺與數據采集
　　任何完整的大數據平臺，一般包括以下的幾個(gè)過(guò)程：
　　數據采集--&gt;數據儲存--&gt;數據處理--&gt;數據凸顯(可視化，報表和監控)
　　
　　其中，數據采集是所有數據系統必不可少的采集工具，隨著(zhù)大數據越來(lái)越被注重，數據采集的挑戰也變的尤為突出。這其中包括：
　　我們明天就來(lái)瞧瞧當前可用的六款數據采集的產(chǎn)品，重點(diǎn)關(guān)注它們是怎么做到高可靠，高性能和高擴充。
　　1、Apache Flume
　　官網(wǎng)：
　　Flume 是Apache旗下的一款開(kāi)源、高可靠、高擴充、容易管理、支持顧客擴充的數據采集系統。 Flume使用JRuby來(lái)建立，所以依賴(lài)Java運行環(huán)境。
　　Flume最初是由Cloudera的工程師設計用于合并日志數據的系統，后來(lái)逐步發(fā)展用于處理流數據風(fēng)波。
　　
　　Flume設計成一個(gè)分布式的管線(xiàn)構架，可以看作在數據源和目的地之間有一個(gè)Agent的網(wǎng)路，支持數據路由。
　　
　　每一個(gè)agent都由Source，Channel和Sink組成。
　　Source
　　Source負責接收輸入數據，并將數據寫(xiě)入管線(xiàn)。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持監視一個(gè)目錄或則文件，解析其中新生成的風(fēng)波。
　　Channel
　　Channel 存儲，緩存從source到Sink的中間數據?？墒褂貌煌呐渲脕?lái)做Channel，例如顯存，文件，JDBC等。使用顯存性能高但不持久，有可能丟數據。使用文件更可靠，但性能不如顯存。
　　Sink
　　Sink負責從管線(xiàn)中讀出數據并發(fā)給下一個(gè)Agent或則最終的目的地。Sink支持的不同目的地種類(lèi)包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或則其它的Flume Agent。
　　
　　Flume在source和sink端都使用了transaction機制保證在數據傳輸中沒(méi)有數據遺失。
　　
　　Source上的數據可以復制到不同的通道上。每一個(gè)Channel也可以聯(lián)接不同數目的Sink。這樣聯(lián)接不同配置的Agent就可以組成一個(gè)復雜的數據搜集網(wǎng)路。通過(guò)對agent的配置，可以組成一個(gè)路由復雜的數據傳輸網(wǎng)路。
　　
　　配置如上圖所示的agent結構，Flume支持設置sink的Failover和Load Balance，這樣就可以保證雖然有一個(gè)agent失效的情況下，整個(gè)系統仍能正常搜集數據。
　　
　　Flume中傳輸的內容定義為風(fēng)波(Event)，事件由Headers(包含元數據，Meta Data)和Payload組成。
　　Flume提供SDK，可以支持用戶(hù)訂制開(kāi)發(fā)：
　　Flume客戶(hù)端負責在風(fēng)波形成的源頭把風(fēng)波發(fā)送給Flume的Agent?？蛻?hù)端一般和形成數據源的應用在同一個(gè)進(jìn)程空間。常見(jiàn)的Flume 客戶(hù)端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一個(gè)本地進(jìn)程的輸出作為Flume的輸入。當然很有可能，以上的那些客戶(hù)端都不能滿(mǎn)足需求，用戶(hù)可以訂制的客戶(hù)端，和已有的FLume的Source進(jìn)行通訊，或者訂制實(shí)現一種新的Source類(lèi)型。
　　同時(shí)，用戶(hù)可以使用Flume的SDK訂制Source和Sink。似乎不支持訂制的Channel。
　　2、Fluentd
　　官網(wǎng)：
　　Fluentd是另一個(gè)開(kāi)源的數據搜集框架。Fluentd使用C/Ruby開(kāi)發(fā)，使用JSON文件來(lái)統一日志數據。它的可拔插構架，支持各類(lèi)不同種類(lèi)和格式的數據源和數據輸出。最后它也同時(shí)提供了高可靠和挺好的擴展性。Treasure Data, Inc 對該產(chǎn)品提供支持和維護。
　　
　　Fluentd的布署和Flume十分相像：
　　
　　Fluentd的構架設計和Flume如出一轍：
　　
　　Fluentd的Input/Buffer/Output特別類(lèi)似于Flume的Source/Channel/Sink。
　　Input
　　Input負責接收數據或則主動(dòng)抓取數據。支持syslog，http，file tail等。
　　Buffer
　　Buffer負責數據獲取的性能和可靠性，也有文件或顯存等不同類(lèi)型的Buffer可以配置。
　　Output
　　Output負責輸出數據到目的地比如文件，AWS S3或則其它的Fluentd。
　　Fluentd的配置十分便捷，如下圖：
　　
　　Fluentd的技術(shù)棧如下圖：
　　
　　FLuentd和其插件都是由Ruby開(kāi)發(fā)，MessgaePack提供了JSON的序列化和異步的并行通信RPC機制。
　　
　　Cool.io是基于libev的風(fēng)波驅動(dòng)框架。
　　FLuentd的擴展性非常好，客戶(hù)可以自己訂制(Ruby)Input/Buffer/Output。
　　Fluentd從各方面看都太象Flume，區別是使用Ruby開(kāi)發(fā)，Footprint會(huì )小一些，但是也帶來(lái)了跨平臺的問(wèn)題，并不能支持Windows平臺。另外采用JSON統一數據/日志格式是它的另一個(gè)特性。相對去Flumed，配置也相對簡(jiǎn)單一些。
　　3、Logstash
　　Logstash是知名的開(kāi)源數據棧ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那種L。
　　Logstash用JRuby開(kāi)發(fā)，所有運行時(shí)依賴(lài)JVM。
　　Logstash的布署構架如下圖，當然這只是一種布署的選項。
　　
　　一個(gè)典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的設置。
　　
　　幾乎在大部分的情況下ELK作為一個(gè)棧是被同時(shí)使用的。所有當你的數據系統使用ElasticSearch的情況下，logstash是首選。
　　4、Chukwa
　　官網(wǎng)：
　　Apache Chukwa是apache旗下另一個(gè)開(kāi)源的數據搜集平臺，它遠沒(méi)有其他幾個(gè)有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce來(lái)建立(顯而易見(jiàn)，它用Java來(lái)實(shí)現)，提供擴展性和可靠性。Chukwa同時(shí)提供對數據的展示，分析和監視。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前?？梢?jiàn)該項目應當早已不活躍了。
　　Chukwa的布署構架如下：
　　
　　Chukwa的主要單元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相當復雜。由于該項目早已不活躍，我們就不細看了。
　　5、Scribe
　　代碼托管：
　　Scribe是Facebook開(kāi)發(fā)的數據(日志)收集系統。已經(jīng)多年不維護，同樣的，就不多說(shuō)了。
　　
　　6、Splunk Forwarder
　　官網(wǎng)：
　　以上的所有系統都是開(kāi)源的。在商業(yè)化的大數據平臺產(chǎn)品中，Splunk提供完整的數據采金，數據儲存，數據剖析和處理，以及數據凸顯的能力。
　　Splunk是一個(gè)分布式的機器數據平臺，主要有三個(gè)角色：
　　Search Head負責數據的搜索和處理，提供搜索時(shí)的信息抽取。Indexer負責數據的儲存和索引Forwarder，負責數據的搜集，清洗，變形，并發(fā)獻給Indexer
　　
　　Splunk外置了對Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同時(shí)采集工具，用戶(hù)可以通過(guò)開(kāi)發(fā) Input和Modular Input的方法來(lái)獲取特定的數據。在Splunk提供的軟件庫房里有好多成熟的數據采集應用，例如AWS，數據庫(DBConnect)等等，可以便捷的從云或則是數據庫中獲取數據步入Splunk的數據平臺做剖析。
　　這里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高擴充的，但是Splunk現今還沒(méi)有針對Farwarder的Cluster的功能。也就是說(shuō)假如有一臺Farwarder的機器出了故障，數據搜集也會(huì )急劇中斷，并不能把正在運行的數據采集任務(wù)Failover到其它的 Farwarder上。
　　總結
　　我們簡(jiǎn)單討論了幾種流行的數據搜集平臺，它們大都提供高可靠和高擴充的數據搜集。大多平臺都具象出了輸入，輸出和中間的緩沖的構架。利用分布式的網(wǎng)路聯(lián)接，大多數平臺都能實(shí)現一定程度的擴展性和高可靠性。
　　其中Flume，Fluentd是兩個(gè)被使用較多的產(chǎn)品。如果你用ElasticSearch，Logstash其實(shí)是首選，因為ELK棧提供了挺好的集成。Chukwa和Scribe因為項目的不活躍，不推薦使用。
　　Splunk作為一個(gè)優(yōu)秀的商業(yè)產(chǎn)品，它的數據采集還存在一定的限制，相信Splunk很快會(huì )開(kāi)發(fā)出更好的數據搜集的解決方案。 查看全部

　　5、外鏈數目
　　6、核心關(guān)鍵詞排名
　　7、內頁(yè)長(cháng)尾關(guān)鍵詞排行數目
　　。。。。。。。
　　
　　我們先來(lái)點(diǎn)評一下seo快速排名軟件 蝦哥，為什么往年的SEO數據剖析，不能做到從數據驅動(dòng)SEO。我們逐字剖析一下往年做條目。
　　1、在其他誘因不變的情況下，PR或則百度權重高，流量一定高嗎？很顯然不是，而且還只是首頁(yè)的PR值或則百度權重，對于任意一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，首頁(yè)的流量?jì)H僅是一小部份，對于超級大站來(lái)說(shuō)，首頁(yè)的流量所占比列小到可以忽視。(由于基數大，小比列的數據也比好多網(wǎng)站可觀(guān)了)。首頁(yè)PR（百度權重）數據完全沒(méi)必要剖析。
　　2、Alexa的數據還有一定的參考性，但是對國外網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，幾乎可以無(wú)視，除了搞IT的，基本沒(méi)人會(huì )裝。Alexa統計的流量是所有流量，并非單純的SEO流量，所以對SEO沒(méi)很大關(guān)系，不過(guò)Alexa的數據獲取比較容易，就作為一個(gè)參考吧。
　　3、site收錄準不準先不說(shuō)，問(wèn)題是site下來(lái)的數據有哪些意義呢？如果一個(gè)網(wǎng)站有1個(gè)億的頁(yè)面，site下來(lái)100萬(wàn)，是好還是壞？一個(gè)網(wǎng)站有1萬(wàn)個(gè)頁(yè)面，site下來(lái)是1萬(wàn)，是好還是壞？因此，除了site的數據，你起碼得曉得這個(gè)網(wǎng)站有多少頁(yè)面量，否則site的數據毫無(wú)意義；一切收錄量還是以百度站長(cháng)工具當中的索引量為準。
　　4、首頁(yè)快照，網(wǎng)頁(yè)有更新了，爬蟲(chóng)可能拍個(gè)照，快照時(shí)間更新一下。更多時(shí)侯你頁(yè)面動(dòng)都沒(méi)動(dòng)。你指望快照變化對你SEO有哪些影響呢？而且和首頁(yè)PR（百度權重）同理，首頁(yè)只是一個(gè)頁(yè)面而已，沒(méi)這么特殊。
　　5、外鏈數目，外鏈為王，外鏈數目肯定是重要的。外鏈真的是越多越好嗎？有的查詢(xún)網(wǎng)站很明顯排行第1的比排行第10的外鏈少得多的多。其實(shí)外鏈的整體質(zhì)量很難評判，反正你也統計不全，何必要用這個(gè)數目作為一個(gè)結果，如果相關(guān)外鏈多，則排行都會(huì )提升，這不是我說(shuō)的，是Google、百度說(shuō)的。所以我們統計排行這個(gè)直接誘因就好了，而且百度和微軟對于外鏈的過(guò)濾機制成熟，低質(zhì)量的外鏈發(fā)太多反倒影響網(wǎng)站排名。
　　6、說(shuō)到排行，要談?wù)労诵年P(guān)鍵詞的排行與網(wǎng)站整體排行的問(wèn)題。相信諸位SEO站長(cháng)手頭都有自己的網(wǎng)站，看看流量報告吧，那些核心關(guān)鍵詞能帶來(lái)的流量占所有流量的比列是多少？但是通常做SEO優(yōu)化的時(shí)侯，大家都習慣于把資源集中在幾個(gè)核心詞上，而大量的關(guān)鍵詞流量，都屬于沒(méi)人要的，隨便分配一些資源過(guò)去，流量就上來(lái)了。只看核心詞的排行做SEO,屬于“撿了芝麻，丟了西瓜”?！皟墒侄家?，兩手都要硬”，平均分配資源，才能利潤最大化。
　　從以上幾個(gè)數據可以看出，過(guò)往的SEO數據剖析，分析的數據大都是不靠譜、不確切的。自然對SEO沒(méi)哪些影響，而且從那些數據中，也很難發(fā)覺(jué)核心問(wèn)題。SEO數據剖析seo快速排名軟件 蝦哥，往往就成了一個(gè)“噱頭”，花了大量時(shí)間精力，卻連一點(diǎn)療效和指導也沒(méi)有。
　　那么怎么做SEO的數據剖析？先推薦一些前人的智慧（曾慶平SEO：大家可以在百度搜索一下以下文章）
　　1、前阿里巴巴SEO國平：
　　詳解光年SEO日志剖析系統2.0
　　網(wǎng)頁(yè)加載速率是怎樣影響SEO療效的
　　2、天極網(wǎng)SEO廢魅族：
　　百度收錄抽檢
　　任重而道遠--IT垂直類(lèi)門(mén)戶(hù)搜索引擎關(guān)鍵詞排行對比
　　雖然有些文章很老，但是到現今也太有指導性作用。先不借用誰(shuí)的理論，我們從事實(shí)出發(fā)，好好回想一下用戶(hù)是怎樣通過(guò)搜索引擎來(lái)到我們網(wǎng)站的。
　　1、用戶(hù)在搜索框中輸入一個(gè)關(guān)鍵詞。
　　2、用戶(hù)在搜索結果頁(yè)面中閱讀大量結果。
　　3、用戶(hù)點(diǎn)擊步入某個(gè)他滿(mǎn)意的結果。
　　蝦姐SEOSEO數據剖析
　　---------&gt; 查看全部

　　用Python寫(xiě)爬蟲(chóng)就太low？你贊成嘛？為何不建議使用python寫(xiě)爬蟲(chóng)呢網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)用什么語(yǔ)言寫(xiě)，是有哪些誘因嗎，難道用python寫(xiě)爬蟲(chóng)不好嗎？
　　之前換了份工作,不再是單純的Web開(kāi)發(fā)了,要學(xué)習的東西真的很多的。入職的第1天,就讓我入手寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng),只是這個(gè)爬蟲(chóng)沒(méi)有采集幾個(gè)億數據量的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
　　于是,整理了下需求,簡(jiǎn)單的設計了下方案就草草開(kāi)始了。小B是我學(xué)院時(shí)侯的同事,那天這哥們約我喝水,想看下能夠順帶介紹幾個(gè)姑娘。酒過(guò)三巡,不勝酒力,于是便聊起了近來(lái)的工作。
　　當他知曉我居然在寫(xiě)爬蟲(chóng),便起了同情之心,覺(jué)得我懷才不遇。仿佛寫(xiě)爬蟲(chóng)是件太低級太low的技術(shù)活。在他那家公司,招進(jìn)來(lái)的實(shí)習生就多多少少會(huì )點(diǎn)爬蟲(chóng),什么nodejs、golang,哪個(gè)不是爬蟲(chóng)的好手。沒(méi)想到我結業(yè)多年,竟然淪落到做實(shí)習生的工作,可悲可泣。
　　接著(zhù)建議我轉入Java陣營(yíng),如果到他公司去,多多少少也能混個(gè)主任的職位。搞得自己只能一番苦笑。
　　不知道從何時(shí)起,程序員的世界流行起了鄙視鏈這玩意。什么寫(xiě)C語(yǔ)言的厭惡寫(xiě)C++,寫(xiě)C++的厭惡寫(xiě)Java的,最后鄙視鏈最高端是PHP。具體是如何的關(guān)系,就不再揣測了。
　　
　　寫(xiě)爬蟲(chóng)，用哪些編程語(yǔ)言好，python好嗎
　　然而,縱觀(guān)整個(gè)行業(yè),都說(shuō)Python火。具體有多火,看培訓機構的廣告就曉得了。在16年之前,Python還是1個(gè)若不見(jiàn)經(jīng)傳的詞組,之后各家培訓機構鋪天蓋地的廣告,什么大數據、自動(dòng)化運維全都跟Python扯上了關(guān)系。畢業(yè)學(xué)生工資更是達到了50-100W,還老是招不到人。
　　更有意思的是,學(xué)Python最容易上手的過(guò)程就是寫(xiě)爬蟲(chóng)。什么Scrapy、Pysider是必學(xué),HTML、Javascript是重點(diǎn),外帶幾個(gè)豆瓣、花瓣網(wǎng)的實(shí)戰案例,讓你一下子才能解決企業(yè)的剛需。
　　這樣說(shuō)來(lái),難怪連實(shí)習生也能跟你搶飯碗了,技術(shù)發(fā)展的很快,各種框架構建的結果是釋放人力,降低成本。
　　據我了解,Python的優(yōu)勢集中于數據剖析、信息安全那些領(lǐng)域。你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)Hadoop、Spark、Tensorflow這種高大上的名詞,但是對于數據取證、DLL注入等內容可能從無(wú)聽(tīng)聞。舉個(gè)簡(jiǎn)單的事例,在數據取證中,由于犯罪人員不配合檢測機關(guān)的工作,通過(guò)數據取證技術(shù)我們可以進(jìn)行一些信息的提取,從而輔助否認其犯罪記錄,如獲取系統密碼、瀏覽器中帳號及密碼。
　　聽(tīng)起來(lái)覺(jué)得很高大上的,但是假如我跟你說(shuō)其過(guò)程就是對sqlite3文件數據庫查詢(xún)一下SQL,不知道你會(huì )不會(huì )認為上述取證的事例頓時(shí)很low的。但是,當你不留神把陌陌消息的圖片刪除想尋回的時(shí)侯,或許你能在Python中找到對應的方案,而其他的語(yǔ)言還真沒(méi)發(fā)覺(jué)有合適的。
　　于是,我開(kāi)導他說(shuō),搞完這波爬蟲(chóng)騷操作,下一次就是數據剖析了,你看不有前進(jìn)了一步?
　　還數據剖析,你似乎想的很遠的。小B打斷了我的話(huà),你認為人家會(huì )使你搞數據剖析,沒(méi)有數據何來(lái)的剖析。況且,沒(méi)有哪家公司會(huì )笨到把所有數據都曝露在互聯(lián)網(wǎng)上。你能看到的只是那冰山的一角。即使你想深入進(jìn)去,沒(méi)有分布式技術(shù)支撐和幾十個(gè)億的數據業(yè)務(wù),你簡(jiǎn)歷上也不會(huì )有亮點(diǎn)。
　　然后,又聊到他公司近日招了個(gè)大數據的開(kāi)發(fā),薪資比他還要高出一大截,但是技術(shù)卻不咋地。我從小B的話(huà)里聽(tīng)出了一絲揶揄了。于是,又教唆我不要再搞哪些爬蟲(chóng)了,還是搞Spark才有未來(lái)。既不用害怕大深夜服務(wù)掛了,又不用害怕完不成采集數量。完全是實(shí)打實(shí)的數據,何樂(lè )而不為呢?
　　這話(huà)聽(tīng)得我都有點(diǎn)動(dòng)心了,沒(méi)有攀比就沒(méi)有傷害。但是一想到Java是加班加點(diǎn)工作,我還是打消了這個(gè)念頭。
　　我不知道該說(shuō)些哪些,只是認為時(shí)間過(guò)得太慢,是種熬煎。于是只能扯開(kāi)了話(huà)題,免得喝頓飯都艱難。
　　結語(yǔ)
　　技術(shù)沒(méi)有low不low,沒(méi)有爛的技術(shù),只有不會(huì )用的人。重要的是人家能給你多少錢(qián),你能弄成如何的結果。
　　這年頭會(huì )有多少公司樂(lè )意給實(shí)習生稅后1W+的起薪,而這一切都只是份養活自己的技能而已,別把面子很當回事。
　　寫(xiě)爬蟲(chóng)，用哪些編程語(yǔ)言好，python好嗎，其實(shí)編程的路上只在于擅長(cháng)，沒(méi)有所謂的行不行，如果不擅長(cháng)，就是給您好用的編程語(yǔ)言也沒(méi)有療效，如果想要學(xué)編程，那就關(guān)注IT培訓網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)用什么語(yǔ)言寫(xiě)，讓我們一起走入編程的世界！ 查看全部

　　“Volume、Variety、Velocity、Value”是數據的四大特點(diǎn)：體量巨大、種類(lèi)多樣、實(shí)時(shí)快速，高價(jià)值。隨著(zhù)各行各業(yè)對網(wǎng)頁(yè)數據借助需求的日漸下降，網(wǎng)頁(yè)數據的復雜特點(diǎn)也促使采集變得愈發(fā)困難，經(jīng)過(guò)六年更新迭代的列車(chē)采集器告訴我們網(wǎng)頁(yè)數據抓取只需三步走：第一步：分析
　　當我們有了抓取目標后，第一步就是剖析。首先是剖析頁(yè)面的特性火車(chē)采集器v9的怎么用，網(wǎng)頁(yè)通常包括靜態(tài)頁(yè)面、偽靜態(tài)頁(yè)面以及動(dòng)態(tài)頁(yè)面。靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)URL以.htm、.html、.shtml等常見(jiàn)方式為后綴，動(dòng)態(tài)頁(yè)面則是以.asp、.jsp、.php、.perl、.cgi等方式為后綴，并且在動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址中有一個(gè)標志性的符號——“？”。相對來(lái)說(shuō)靜態(tài)頁(yè)面采集比較容易一些，比如一些新聞頁(yè)面，功能比較簡(jiǎn)單；而象峰會(huì )就屬于動(dòng)態(tài)頁(yè)面，它的后臺服務(wù)器會(huì )手動(dòng)更新，這樣的頁(yè)面采集時(shí)涉及到的功能就多一些，相對比較復雜。
　　其次是剖析數據，我們須要的數據是怎樣詮釋的，是否有列表分頁(yè)、內容分頁(yè)或是多頁(yè)？需要的數據是圖片還是文本還是其他文件？
　　最后須要剖析的是源代碼，根據我們須要采集到的數據，依次找出它們的源代碼及相關(guān)規律，方便后續在采集工具中得以彰顯。
　　第二步：獲取
　　這里須要用到精典的抓取工具列車(chē)采集器V9，火車(chē)采集器獲取數據的原理就是基于WEB結構的源代碼提取，因此在第一步中剖析源代碼是極其重要的。我們在列車(chē)采集器V9中對每一項須要的數據設置獲取規則，將它提取下來(lái)。在列車(chē)采集器中，可以自動(dòng)獲取，也支持部份類(lèi)型的數據手動(dòng)辨識提取。分析正確的前提下火車(chē)采集器v9的怎么用，獲取數據十分方便。
　　第三步：處理
　　獲取到的數據假如可以直接用這么就無(wú)需進(jìn)行這一步，如果還須要使數據愈加符合要求，就須要使用列車(chē)采集器V9強悍的處理功能了。比如標簽過(guò)濾；敏感詞，近義詞替換/排除；數據轉換；補全單網(wǎng)址；智能提取圖片、郵箱，電話(huà)號碼等智能化的處理體系，必要的話(huà)還可以開(kāi)發(fā)插件進(jìn)行處理。
　　按照上述的這三個(gè)步驟，網(wǎng)頁(yè)數據抓取雖然并不難，除了強化對軟件操作的熟悉度之外，我們還須要提升自身的剖析能力和網(wǎng)頁(yè)相關(guān)的技術(shù)知識，那么網(wǎng)頁(yè)數據抓取將愈加得心應手。 查看全部

　　在一大堆技術(shù)術(shù)語(yǔ)里，最為被普通人所熟知的大約就是“爬蟲(chóng)”了。其實(shí)爬蟲(chóng)這個(gè)名子就早已非常好地表現出了這項技術(shù)的作用——像密密麻麻的蚊子一樣分布在網(wǎng)路上爬蟲(chóng)技術(shù)用什么語(yǔ)言，爬行至每一個(gè)角落獲取數據；也一定程度上抒發(fā)了人們對這項技術(shù)的情感傾向——蟲(chóng)子其實(shí)無(wú)害，但總是不受歡迎的。
　　有一個(gè)說(shuō)法是，互聯(lián)網(wǎng)上50%的流量都是爬蟲(chóng)創(chuàng )造的。這個(gè)說(shuō)法似乎夸張了點(diǎn)，但也彰顯出了爬蟲(chóng)的無(wú)處不在。爬蟲(chóng)之所以無(wú)處不在，是因為爬蟲(chóng)可以為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)帶來(lái)利潤。
　　爬蟲(chóng)技術(shù)的現況
　　語(yǔ)言
　　理論上來(lái)說(shuō)，任何支持網(wǎng)路通訊的語(yǔ)言都是可以寫(xiě)爬蟲(chóng)的，爬蟲(chóng)本身其實(shí)語(yǔ)言關(guān)系不大，但是，總有相對順手、簡(jiǎn)單的。目前來(lái)說(shuō)，大多數爬蟲(chóng)是用后臺腳本類(lèi)語(yǔ)言寫(xiě)的，其中python無(wú)疑是用的最多最廣的，并且也誕生了好多優(yōu)秀的庫和框架，如scrapy、BeautifulSoup 、pyquery、Mechanize等。但是一般來(lái)說(shuō)，搜索引擎的爬蟲(chóng)對爬蟲(chóng)的效率要求更高，會(huì )選用c++、java、go(適合高并發(fā))。
　　運行環(huán)境
　　爬蟲(chóng)本身不分辨究竟是運行在windows還是Linux，又或是OSX，但從業(yè)務(wù)角度講爬蟲(chóng)技術(shù)用什么語(yǔ)言，我們把運行在服務(wù)端(后臺)的，稱(chēng)之為后臺爬蟲(chóng)。而如今，幾乎所有的爬蟲(chóng)都是后臺爬蟲(chóng)。
　　爬蟲(chóng)的作用
　　1、爬蟲(chóng)爬出top1000和top10000數據，范圍減小，然后根據情況選定細分產(chǎn)品信息等進(jìn)行開(kāi)發(fā)。
　　2、通過(guò)爬蟲(chóng)數據，跟蹤產(chǎn)品情況，用來(lái)作出快速反應。
　　3、利用爬蟲(chóng)信息，抓取產(chǎn)品信息庫類(lèi)目變動(dòng)情況。
　　未來(lái)，人工智能將會(huì )顛覆所有的商業(yè)應用。而人工智能的基礎在于大數據，大數據的基礎核心是數據采集，數據采集的主力是爬蟲(chóng)技術(shù)，因此，爬蟲(chóng)技術(shù)作為大數據最基層的應用，其重要性毋庸置疑。 查看全部

　　SEO數據風(fēng)向標你們都不會(huì )陌生，通過(guò)剖析SEO數據風(fēng)向標可以挺好的了解近來(lái)百度算法的大致動(dòng)態(tài)，SEO數據剖析必須構建在大量數據 統計的基礎上，因此幾個(gè)站點(diǎn)不能說(shuō)明哪些問(wèn)題，若通過(guò)幾個(gè)站點(diǎn)剖析數據似乎是不科學(xué)的，做科學(xué)的SEO數據剖析是我們這種SEO人員必須學(xué)習的分析百度seo，筆者覺(jué)得 現在許多SEO新人們都不太喜歡去剖析數據，盲目的反復執行不能做好SEO，從6月份開(kāi)始百度就讓我們沒(méi)法淡定了。下面是筆者對最近一個(gè)月、最近一周、上 一周的SEO數據風(fēng)向標截圖，從那些數據我們可以剖析百度新算法的實(shí)際療效：
　　圖一：最近一周的SEO數據風(fēng)向標
　　圖二：上一周的SEO數據風(fēng)向標
　　上圖可以顯著(zhù)看出本周五百度更新幅度最大，這就是普遍被覺(jué)得的周日、周五排行更新，不過(guò)最新幾個(gè)月百度也不喜歡根據常理出牌了，對比下上周的SEO數據風(fēng) 向標你們可以發(fā)覺(jué)上周的各項數據基本是平穩的，不過(guò)這個(gè)現象可以正常理解，主要是因為上周是10.1春節期間，百度也得休假吧，好不容易的周末，百度也應 該人性化點(diǎn)，讓站長(cháng)們過(guò)個(gè)評價(jià)的暑假。我們最害怕的K站風(fēng)波一直都在上演，仔細看下圖表不能發(fā)覺(jué)明天的K站比列高達：0.84%，這意味著(zhù)1000個(gè)網(wǎng)站 中有84個(gè)將被K，今天的K站比列是本周中最大的。經(jīng)歷過(guò)周六的大更新后，很多站收錄都降低了，增加的比列是45.17%。
　　以上是筆者對SEO數據風(fēng)向標的簡(jiǎn)單剖析，可以肯定的是K站仍然在繼續，筆者的幾個(gè)顧客網(wǎng)站收錄都在降低，百度現今的算法是每周清除掉一些垃圾頁(yè)面，比如 一個(gè)權重不錯的企業(yè)站，注冊域名時(shí)間是幾年的，但之前因為無(wú)專(zhuān)業(yè)人員管理，一般這樣的企業(yè)站在公司都是隨意找人管理的，于是復制了太多的行業(yè)新聞，這樣的 企業(yè)站收錄會(huì )持續增長(cháng)，即便是更新后很快收錄了，也會(huì )在一二周內被消除掉。企業(yè)站更新不需要過(guò)分頻繁，保持規律就行，最重要的是內容質(zhì)量，這就要去我們去 撰寫(xiě)產(chǎn)品軟文，但這確實(shí)是目前擺在我們面前最頭痛的事情，企業(yè)站各行各業(yè)都有，產(chǎn)品軟文很難寫(xiě)，所以未來(lái)企業(yè)站也須要有專(zhuān)業(yè)的編輯或則軟文寫(xiě)手。
　　圖三：最近一個(gè)月的K站數據
　　再來(lái)剖析下最近一個(gè)月的K站比列，為了便捷查看，我把其他幾個(gè)網(wǎng)站數據指標隱藏了。從2012年9月14日至2012年10月9日，差不到就是一個(gè)月的數 據，可以看見(jiàn)幾個(gè)最高點(diǎn)的波峰，居然都是星期六，真是站長(cháng)們的紅色星期六，為什么百度新算法要在星期六下狠手呢？個(gè)人猜想：星期六是百度一周大更新后的第 一天(或者是第二天)，經(jīng)過(guò)新算法的一周的測驗基本早已確定了什么站點(diǎn)該被K，也就是算法在進(jìn)一步的查證，那些顯著(zhù)的垃圾站活不到周末，剩余出來(lái)的被裝入 黑名單的站點(diǎn)，這次最終被確定了，誤加入黑名單的站點(diǎn)被生擒，剩下的全部搞死。
　　SEO數據風(fēng)向標基本可以剖析出算法大致的方向，不過(guò)要想剖析自己的同行業(yè)的網(wǎng)站，還得平時(shí)統計一下這些競爭對手網(wǎng)站，做好表格，了解下他人站點(diǎn)基本情 況，比如：更新頻度、外鏈降低頻度，站內內容等，通過(guò)這種數據才能幫助你更好的找到自己網(wǎng)站的不足，更利于做好優(yōu)化和監控。對于新人們數據剖析是個(gè)難點(diǎn)，不過(guò)也不用害怕分析百度seo，平常多觀(guān)察，做好數據統計，不懂就多問(wèn)問(wèn)前輩們，今天就聊這么多。調整好自己的態(tài)度，不 要由于K站一蹶不振！ 本文由 zwz軸承() 原創(chuàng )撰寫(xiě) ，轉載保留鏈接! 查看全部

　　【蘋(píng)果 IP 代理】8 大高效的 Python 爬蟲(chóng)框架，你用過(guò)幾個(gè)？ 【蘋(píng)果 IP 代理】大數據時(shí)代下，數據采集推動(dòng)著(zhù)數據剖析， 數據剖析加快發(fā)展。但是在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現好多問(wèn)題。拿最簡(jiǎn) 單最基礎的爬蟲(chóng)采集數據為例，過(guò)程中還會(huì )面臨，IP 被封，爬取 受限、違法操作等多種問(wèn)題，所以在爬取數據之前，一定要了解 好預爬網(wǎng)站是否涉及違規操作，找到合適的代理 IP 訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站等 一系列問(wèn)題。今天我們就來(lái)講講這些高效的爬蟲(chóng)框架。 1.Scrapy Scrapy 是一個(gè)為了爬取網(wǎng)站數據，提取結構性數據而編撰的 應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或儲存歷史數 據等一系列的程序中。。用這個(gè)框架可以輕松爬出來(lái)如亞馬遜商 品信息之類(lèi)的數據。 2.PySpider pyspider 是一個(gè)用 python 實(shí)現的功能強悍的網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統， 能在瀏覽器界面上進(jìn)行腳本的編撰，功能的調度和爬取結果的實(shí) 時(shí)查看，后端使用常用的數據庫進(jìn)行爬取結果的儲存，還能定時(shí) 設置任務(wù)與任務(wù)優(yōu)先級等。 3.Crawley Crawley 可以高速爬取對應網(wǎng)站的內容，支持關(guān)系和非關(guān)系 數據庫，數據可以導入為 JSON、XML 等。
　　 4.Portia Portia 是一個(gè)開(kāi)源可視化爬蟲(chóng)工具，可使您在不需要任何編程知識的情況下爬取網(wǎng)站！簡(jiǎn)單地注釋您感興趣的頁(yè)面爬蟲(chóng)代理軟件爬蟲(chóng)代理軟件，Portia 將創(chuàng )建一個(gè)蜘蛛來(lái)從類(lèi)似的頁(yè)面提取數據。5.Newspaper Newspaper 可以拿來(lái)提取新聞、文章和內容剖析。使用多線(xiàn) 程，支持 10 多種語(yǔ)言等。 6.Beautiful Soup Beautiful Soup 是一個(gè)可以從 HTML 或 XML 文件中提取數據 的 Python 庫.它還能通過(guò)你喜歡的轉換器實(shí)現慣用的文檔導航, 查找,修改文檔的方法.Beautiful Soup 會(huì )幫你節約數小時(shí)甚至數天 的工作時(shí)間。 7.Grab Grab 是一個(gè)用于建立 Web 刮板的 Python 框架。借助 Grab， 您可以建立各類(lèi)復雜的網(wǎng)頁(yè)抓取工具，從簡(jiǎn)單的 5 行腳本到處理 數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)的復雜異步網(wǎng)站抓取工具。Grab 提供一個(gè) API 用于 執行網(wǎng)路懇求和處理接收到的內容，例如與 HTML 文檔的 DOM 樹(shù)進(jìn)行交互。 8.Cola Cola 是一個(gè)分布式的爬蟲(chóng)框架，對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，只需編撰幾 個(gè)特定的函數，而無(wú)需關(guān)注分布式運行的細節。任務(wù)會(huì )手動(dòng)分配 到多臺機器上，整個(gè)過(guò)程對用戶(hù)是透明的。 查看全部

　　
　　本篇教程闡述了大數據采集之網(wǎng)路爬蟲(chóng)的基本流程及抓取策略，希望閱讀本篇文章以后你們有所收獲，幫助你們對相關(guān)內容的理解愈發(fā)深入。
　　
　　大數據時(shí)代下，數據采集推動(dòng)著(zhù)數據剖析，數據剖析促進(jìn)發(fā)展。但是在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現好多問(wèn)題。拿最簡(jiǎn)單最基礎的爬蟲(chóng)采集數據為例，過(guò)程中還會(huì )面臨，IP被封，爬取受限、違法操作等多種問(wèn)題，所以在爬去數據之前，一定要了解好預爬網(wǎng)站是否涉及違規操作，找到合適的代理IP訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站等一系列問(wèn)題。
　　掌握爬蟲(chóng)技術(shù)也成為現今技術(shù)流的營(yíng)銷(xiāo)推廣人員必須把握的。爬蟲(chóng)入門(mén)，這些知識你必須了解。
　　一、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選定一部分悉心選購的種子URL；
　　2.將這種URL倒入待抓取URL隊列；
　　3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主機的ip，并將URL對應的網(wǎng)頁(yè)下載出來(lái)，存儲進(jìn)已下載網(wǎng)頁(yè)庫中。此外，將這種URL放進(jìn)已抓取URL隊列。
　　4.分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，并且將URL倒入待抓取URL隊列，從而步入下一個(gè)循環(huán)。
　　二、抓取策略
　　在爬蟲(chóng)系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什么樣的次序排列也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為這涉及到先抓取那種頁(yè)面，后抓取那個(gè)頁(yè)面。而決定那些URL排列次序的方式，叫做抓取策略。下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)的抓取策略：
　　1.PartialPageRank策略
　　PartialPageRank算法借鑒了PageRank算法的思想：對于早已下載的網(wǎng)頁(yè)，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網(wǎng)頁(yè)集合，計算每位頁(yè)面的PageRank值，計算完以后，將待抓取URL隊列中的URL根據PageRank值的大小排列，并根據該次序抓取頁(yè)面。
　　如果每次抓取一個(gè)頁(yè)面，就重新估算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個(gè)頁(yè)面后，重新估算一次PageRank值。但是此類(lèi)情況都會(huì )有一個(gè)問(wèn)題：對于早已下載出來(lái)的頁(yè)面中剖析出的鏈接，也就是我們之前談到的未知網(wǎng)頁(yè)那一部分，暫時(shí)是沒(méi)有PageRank值的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，會(huì )給那些頁(yè)面一個(gè)臨時(shí)的PageRank值：將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)所有入鏈傳遞進(jìn)來(lái)的PageRank值進(jìn)行匯總大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，這樣就產(chǎn)生了該未知頁(yè)面的PageRank值，從而參與排序。
　　2.寬度優(yōu)先遍歷策略
　　寬度優(yōu)先遍歷策略的基本思路是，將新下載網(wǎng)頁(yè)中發(fā)覺(jué)的鏈接直接插入待抓取URL隊列的末尾。也就是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)，然后再選擇其中的一個(gè)鏈接網(wǎng)頁(yè)，繼續抓取在此網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。
　　3.大站優(yōu)先策略
　　對于待抓取URL隊列中的所有網(wǎng)頁(yè)，根據所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。對于待下載頁(yè)面數多的網(wǎng)站，優(yōu)先下載。這個(gè)策略也因而稱(chēng)作大站優(yōu)先策略。
　　4.反向鏈接數策略
　　反向鏈接數是指一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)鏈接指向的數目。反向鏈接數表示的是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容遭到其他人的推薦的程度。因此，很多時(shí)侯搜索引擎的抓取系統會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評價(jià)網(wǎng)頁(yè)的重要程度，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的抓取先后次序。
　　在真實(shí)的網(wǎng)路環(huán)境中，由于廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那種也的重要程度。因此，搜索引擎常?？紤]一些可靠的反向鏈接數。
　　5.OPIC策略策略
　　該算法實(shí)際上也是對頁(yè)面進(jìn)行一個(gè)重要性打分。在算法開(kāi)始前，給所有頁(yè)面一個(gè)相同的初始現金（cash）。當下載了某個(gè)頁(yè)面P以后，將P的現金平攤給所有從P中剖析出的鏈接，并且將P的現金清空。對于待抓取URL隊列中的所有頁(yè)面根據現金數進(jìn)行排序。
　　6.深度優(yōu)先遍歷策略
　　深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )從起始頁(yè)開(kāi)始，一個(gè)鏈接一個(gè)鏈接跟蹤下去，處理完這條線(xiàn)路然后再轉到下一個(gè)起始頁(yè)，繼續跟蹤鏈接。
　　三、從爬蟲(chóng)的角度對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行界定
　　對應的，可以將互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面分為五個(gè)部份：
　　1.已下載未過(guò)期網(wǎng)頁(yè)
　　2.已下載已過(guò)期網(wǎng)頁(yè)：抓取到的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的一個(gè)鏡像與備份，互聯(lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的，一部分互聯(lián)網(wǎng)上的內容早已發(fā)生了變化，這時(shí)，這部份抓取到的網(wǎng)頁(yè)就早已過(guò)期了。
　　3.待下載網(wǎng)頁(yè)：也就是待抓取URL隊列中的這些頁(yè)面
　　4.可知網(wǎng)頁(yè)：還沒(méi)有抓取出來(lái)，也沒(méi)有在待抓取URL隊列中，但是可以通過(guò)對已抓取頁(yè)面或則待抓取URL對應頁(yè)面進(jìn)行剖析獲取到的URL，認為是可知網(wǎng)頁(yè)。
　　5.還有一部分網(wǎng)頁(yè)，爬蟲(chóng)是難以直接抓取下載的。稱(chēng)為不可知網(wǎng)頁(yè)。
　　太陽(yáng)軟件，一個(gè)好用的互聯(lián)網(wǎng)推廣換IP工具大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，海量IP，一鍵切換，提升權重，必不可少！ 查看全部

　　
　　
　　廣告
　　云服務(wù)器1核2G首年95年，助力輕松上云!還有千元代金卷免費領(lǐng)，開(kāi)團成功最高免費續費40個(gè)月！
　　
　　代碼托管地址： https:github.comhectorhuzhihuspider 這次抓取了110萬(wàn)的用戶(hù)數據，數據剖析結果如下：? 開(kāi)發(fā)前的打算安裝linux系統（ubuntu14.04），在vmware虛擬機下安裝一個(gè)ubuntu； 安裝php5.6或以上版本； 安裝mysql5.5或以上版本； 安裝curl、pcntl擴充。 使用php的curl擴充抓取頁(yè)面數據php的curl擴充是php支持...
　　但經(jīng)驗其實(shí)是經(jīng)驗，數據才是最靠譜的，通過(guò)剖析數據，可以評估一個(gè)隊員的價(jià)值（當然，球員的各方面的表現（特征），都會(huì )有一個(gè)權重，最終評判權重*特征值之和最高者的神鋒機率勝算大些）。 那么，如何獲取那些數據呢？ 寫(xiě)段簡(jiǎn)單的爬取數據的代碼就是最好的獲取工具。 本文以2014年的巴西世界杯球隊為基礎進(jìn)行實(shí)踐操作...
　　
　　一、引言 在實(shí)際工作中，難免會(huì )遇見(jiàn)從網(wǎng)頁(yè)爬取數據信息的需求，如：從谷歌官網(wǎng)上爬取最新發(fā)布的系統版本。 很明顯這是個(gè)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)的工作，所謂網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)，就是須要模擬瀏覽器，向網(wǎng)路服務(wù)器發(fā)送懇求便于將網(wǎng)路資源從網(wǎng)絡(luò )流中讀取下來(lái)，保存到本地，并對這種信息做些簡(jiǎn)單提取，將我們要的信息分離提取下來(lái)。 在做網(wǎng)頁(yè)...
　　經(jīng)過(guò)我的測試，我這一個(gè)學(xué)期以來(lái)的消費記錄在這個(gè)網(wǎng)頁(yè)上只有50多頁(yè)，所以爬蟲(chóng)須要爬取的數據量太小，處理上去是完全沒(méi)有壓力的，直接一次性得到所有的結果以后保存文件就行了。 至于爬蟲(chóng)程序的語(yǔ)言選擇，我也沒(méi)哪些好說(shuō)的，目前我也就對php比較熟悉一些，所以接下來(lái)的程序我也是用php完成的。 首先確定我應當怎樣模擬...
　　如果你是有經(jīng)驗的開(kāi)發(fā)者，完全可以跳過(guò)第一章步入第二章的學(xué)習了。 這個(gè)項目主要圍繞兩大核心點(diǎn)展開(kāi)： 1. php爬蟲(chóng) 2. 代理ip 咱們先講講哪些是爬蟲(chóng)，簡(jiǎn)單來(lái)講，爬蟲(chóng)就是一個(gè)偵測機器，它的基本操作就是模擬人的行為去各個(gè)網(wǎng)站溜達，點(diǎn)點(diǎn)按鍵，查查數據，或者把聽(tīng)到的信息背回去。 就像一只蟑螂在一幢樓里不知疲憊地爬...
　　
　　通過(guò)抓取并剖析在線(xiàn)社交網(wǎng)站的數據，研究者可以迅速地掌握人類(lèi)社交網(wǎng)路行為背后所隱藏的規律、機制乃至一般性的法則。 然而在線(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò )數據的獲取方式...這個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)路鏈接為：http:members.lovingfromadistance.comforum.php，我們首先寫(xiě)一個(gè)叫screen_login的函數。 其核心是定義個(gè)瀏覽器對象br = mechanize...
　　
　　每分鐘執行一次爬取全省新型腦炎疫情實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)并寫(xiě)入到指定的.php文件functionupdate() { (async () =&amp;gt; { const browser = await puppeteer.launch({args: ...fscnpm i -g cron具體操作：用puppeteer爬?。簆uppeteer本質(zhì)上是一個(gè)chrome瀏覽器，網(wǎng)頁(yè)很難分清這是人類(lèi)用戶(hù)還是爬蟲(chóng)，我們可以用它來(lái)加載動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)...
　　
　　爬取微博的 id weibologin(username, password, cookie_path).login() withopen({}{}.csv.format(comment_path, id), mode=w, encoding=utf-8-sig...或者在文件中讀取cookie數據到程序 self.session.cookies =cookielib.lwpcookiejar(filename=self.cookie_path) self.index_url = http:weibo.comlogin...
　　python爬蟲(chóng)突破限制，爬取vip視頻主要介紹了python爬蟲(chóng)項目實(shí)例代碼,文中通過(guò)示例代碼介紹的十分詳盡，對你們的學(xué)習或則工作具有一定的參考學(xué)習價(jià)值,需要的同學(xué)可以參考下? 其他也不多說(shuō)什么直接附上源碼? 只要學(xué)會(huì )爬蟲(chóng)技術(shù)，想爬取哪些資源基本都可以做到，當然python不止爬蟲(chóng)技術(shù)還有web開(kāi)發(fā)，大數據，人工智能等! ...
　　
　　但是使用java訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)侯爬取的html里卻沒(méi)有該mp3的文件地址，那么這肯定是在該頁(yè)面的位置使用了js來(lái)加載mp3，那么刷新下網(wǎng)頁(yè)，看網(wǎng)頁(yè)加載了什么東西，加載的東西有點(diǎn)多，著(zhù)重看一下js、php的懇求，主要是看上面有沒(méi)有mp3的地址，分析細節就不用說(shuō)了。? 最終我在列表的https:wwwapi.kugou.comyyindex.php? r=playgetd...
　　
　　總結上去就三部，首先獲取登陸界面的驗證碼并儲存cookie，然后通過(guò)cookie來(lái)模擬登錄，最后步入教務(wù)系統取想要的東西。 現在我們須要去留心的內容，各個(gè)懇求的聯(lián)接、header、和發(fā)送的數據2. 查看懇求首先我們查看首頁(yè)，我們發(fā)覺(jué)登陸并不在首頁(yè)上，需要點(diǎn)擊用戶(hù)登陸后才算步入了登陸界面。 然后我們查看登陸界面的懇求...
　　就是如此一個(gè)簡(jiǎn)單的功能，類(lèi)似好多的云盤(pán)搜索類(lèi)網(wǎng)站，我這個(gè)采集和搜索程序都是php實(shí)現的，全文和動(dòng)詞搜索部份使用到了開(kāi)源軟件xunsearch。 真實(shí)上線(xiàn)案例：搜碟子-網(wǎng)盤(pán)影片資源站上一篇（ 網(wǎng)盤(pán)搜索引擎-采集爬取百度網(wǎng)盤(pán)分享文件實(shí)現云盤(pán)搜索中我重點(diǎn)介紹了如何去獲取一大批的百度網(wǎng)盤(pán)用戶(hù)，這一篇介紹如何獲得指定...
　　
　　當然, 并不是所有數據都適宜? 在學(xué)習爬蟲(chóng)的過(guò)程中, 遇到過(guò)不少坑. 今天這個(gè)坑可能之后你也會(huì )碰到, 隨著(zhù)爬取數據量的降低,以及爬取的網(wǎng)站數據字段的變化, 以往在爬蟲(chóng)入門(mén)時(shí)使用的方式局限性可能會(huì )飆升. 怎么個(gè)驟降法? intro 引例在爬蟲(chóng)入門(mén)的時(shí)侯,我們爬取豆瓣影片top250那些數據量并不是很大的網(wǎng)頁(yè)時(shí)(僅估算文本數據...
　　
　?。?利用爬蟲(chóng)獲取輿情數據 －? 爬取的某急聘網(wǎng)站職位信息例如你可以批量爬取社交平臺的數據資源，可以爬取網(wǎng)站的交易數據，爬取急聘網(wǎng)站的職位信息等，可以用于個(gè)性化的剖析研究。 總之，爬蟲(chóng)是十分強悍的，甚至有人說(shuō)天下沒(méi)有不能爬的網(wǎng)站，因而爬取數據也成為了好多極客的樂(lè )趣。 開(kāi)發(fā)出高效的爬蟲(chóng)工具可以幫助我們...
　　
　　請先閱讀“中國年輕人正率領(lǐng)國家邁向危機”php 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 抓取數據php 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 抓取數據，這鍋背是不背？ 一文，以對“手把手教你完成一個(gè)數據科學(xué)小項目”系列有個(gè)全局性的了解。 上一篇文章（1）數據爬取里我講解了怎樣用爬蟲(chóng)爬取新浪財經(jīng)《中國年輕人正率領(lǐng)國家邁向危機》一文的評論數據，其中涉及的抓包過(guò)程是挺通用的，大家假如想爬取其他網(wǎng)站，也會(huì )是類(lèi)似...
　　
　　在領(lǐng)英心知肚明的情況下（領(lǐng)英甚至還派出過(guò)代表出席過(guò)hiq的晚會(huì )），hiq這樣做了兩年，但是在領(lǐng)英開(kāi)發(fā)了一個(gè)與 skill mapper 非常類(lèi)似的產(chǎn)品以后，領(lǐng)英立即變了臉，其向 hiq 發(fā)出了 勒令停止侵權函 ，威脅道假如 hiq 不停止搜集其用戶(hù)數據的話(huà)，就將其控告。 不僅這么，領(lǐng)英還采取了技術(shù)舉措，阻斷了hiq的數據爬取，hi...
　　
　　什么是大數據和人工智能，分享2019年我用python爬蟲(chóng)技術(shù)做企業(yè)大數據的那些事兒由于仍然從事php+python+ai大數據深度挖掘的技術(shù)研制，當前互聯(lián)網(wǎng)早已從it時(shí)代發(fā)展到data時(shí)代，人工智能+大數據是當前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域的兩大趨勢，記得在2010-2016年從事過(guò)電商的技術(shù)研制，當時(shí)電商時(shí)代締造了好多創(chuàng )業(yè)人，很多有看法的...
　　
　?。?利用爬蟲(chóng)獲取輿情數據 －? 爬取的某急聘網(wǎng)站職位信息例如你可以批量爬取社交平臺的數據資源，可以爬取網(wǎng)站的交易數據，爬取急聘網(wǎng)站的職位信息等，可以用于個(gè)性化的剖析研究。 總之，爬蟲(chóng)是十分強悍的，甚至有人說(shuō)天下沒(méi)有不能爬的網(wǎng)站，因而爬取數據也成為了好多極客的樂(lè )趣。 開(kāi)發(fā)出高效的爬蟲(chóng)工具可以幫助我們...
　　usrbinenv python# -*- coding:utf-8 -*-import urllibfrom urllib import requestimport jsonimportrandomimport reimport urllib.errodef hq_html(hq_url):hq_html()封裝的爬蟲(chóng)函數，自動(dòng)啟用了用戶(hù)代理和ip代理 接收一個(gè)參數url,要爬取頁(yè)面的url，返回html源碼 def yh_dl():#創(chuàng )建用戶(hù)代理池 yhdl = thisua = ...
　　
　　pandas 是使數據剖析工作顯得愈發(fā)簡(jiǎn)單的中級數據結構，我們可以用 pandas 保存爬取的數據。 最后通過(guò)pandas再寫(xiě)入到xls或則mysql等數據庫中。 requests...上一節中我們講了怎樣對用戶(hù)畫(huà)像建模，而建模之前我們都要進(jìn)行數據采集。 數據采集是數據挖掘的基礎，沒(méi)有數據，挖掘也沒(méi)有意義。 很多時(shí)侯，我們擁有多少... 查看全部

　　44 | 電子制做 2017 年 5月軟件開(kāi)發(fā)序言大數據背景下，各行各業(yè)都須要數據支持，如何在廣袤的數據中獲取自己感興趣的數據，在數據搜索方面，現在的搜索引擎似乎比剛開(kāi)始有了很大的進(jìn)步，但對于一些特殊數據搜索或復雜搜索，還不能挺好的完成，利用搜索引擎的數據不能滿(mǎn)足需求，網(wǎng)絡(luò )安全，產(chǎn)品督查，都須要數據支持，而網(wǎng)路上沒(méi)有現成的數據，需要自己自動(dòng)去搜索、分析、提煉，格式化為滿(mǎn)足需求的數據，而借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)能手動(dòng)完成數據獲取，匯總的工作，大大提高了工作效率。1. 利用 python 實(shí)現網(wǎng)路爬蟲(chóng)相關(guān)技術(shù) ■ 1.1 什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（又被稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )機器人），是一種根據一定的規則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或則腳本。它們被廣泛用于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎或其他類(lèi)似網(wǎng)站，以獲取或更新那些網(wǎng)站的內容和檢索方法。它們可以手動(dòng)采集所有其才能訪(fǎng)問(wèn)到的頁(yè)面內容，以供搜索引擎做進(jìn)一步處理（分檢整理下載的頁(yè)面），而促使用戶(hù)能更快的檢索到她們須要的信息。 ■ 1.2 python 編寫(xiě)網(wǎng)路爬蟲(chóng)的優(yōu)點(diǎn)（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)練，簡(jiǎn)單易學(xué)，使用上去得心應手，編寫(xiě)一個(gè)良好的 Python 程序就覺(jué)得象是在用英文寫(xiě)文章一樣，盡管這個(gè)英文的要求十分嚴格！ Python 的這些偽代碼本質(zhì)是它最大的優(yōu)點(diǎn)之一。
　　它讓你才能專(zhuān)注于解決問(wèn)題而不是去搞明白語(yǔ)言本身。（2）使用便捷，不需要笨重的 IDE，Python 只須要一個(gè) sublime text 或者是一個(gè)文本編輯器，就可以進(jìn)行大部分中小型應用的開(kāi)發(fā)了。（3）功能強悍的爬蟲(chóng)框架 ScraPy，Scrapy 是一個(gè)為了爬取網(wǎng)站數據，提取結構性數據而編撰的應用框架?？梢詰迷诎〝祿诰?，信息處理或儲存歷史數據等一系列的程序中。（4）強大的網(wǎng)路支持庫以及 html 解析器，利用網(wǎng)路支持庫 requests，編寫(xiě)較少的代碼，就可以下載網(wǎng)頁(yè)。利用網(wǎng)頁(yè)解析庫 BeautifulSoup，可以便捷的解析網(wǎng)頁(yè)各個(gè)標簽，再結合正則表達式，方便的抓取網(wǎng)頁(yè)中的內容。（5）十分擅長(cháng)做文本處理字符串處理：python 包含了常用的文本處理函數，支持正則表達式，可以便捷的處理文本內容。 ■ 1.3 爬蟲(chóng)的工作原理網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一個(gè)手動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從互聯(lián)網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。從功能上來(lái)講，爬蟲(chóng)通常分為數據采集，處理，儲存三個(gè)部份。爬蟲(chóng)的工作原理，爬蟲(chóng)通常從一個(gè)或則多個(gè)初始 URL 開(kāi)始，下載網(wǎng)頁(yè)內容，然后通過(guò)搜索或是內容匹配手段（比如正則表達式），獲取網(wǎng)頁(yè)中感興趣的內容，同時(shí)不斷從當前頁(yè)面提取新的 URL，根據網(wǎng)頁(yè)抓取策略，按一定的次序倒入待抓取 URL 隊列中，整個(gè)過(guò)程循環(huán)執行，一直到滿(mǎn)足系統相應的停止條件，然后對那些被抓取的數據進(jìn)行清洗，整理，并構建索引，存入數據庫或文件中，最后按照查詢(xún)須要，從數據庫或文件中提取相應的數據，以文本或圖表的形式顯示下來(lái)。
　　 ■ 1.4 網(wǎng)頁(yè)抓取策略在網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統中，待抓取 URL 隊列是很重要的一部分，待抓取 URL 隊列中的 URL 以什么樣的次序排列也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為這涉及到先抓取那種頁(yè)面大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，后抓取那個(gè)頁(yè)面。而決定那些 URL 排列次序的方式，叫做抓取策略。網(wǎng)頁(yè)的抓取策略可以分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先三種：（1）廣度優(yōu)先搜索策略，其主要思想是，由根節點(diǎn)開(kāi)始，首先遍歷當前層次的搜索，然后才進(jìn)行下一層的搜索，依次類(lèi)推逐層的搜索。這種策略多用在主題爬蟲(chóng)上，因為越是與初始 URL 距離逾的網(wǎng)頁(yè)，其具有的主題相關(guān)性越大。（2）深度優(yōu)先搜索策略，這種策略的主要思想是，從根節點(diǎn)出發(fā)找出葉子節點(diǎn)，以此類(lèi)推。在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中，選擇一個(gè)超鏈接，被鏈接的網(wǎng)頁(yè)將執行深度優(yōu)先搜索，形成單獨的一條搜索鏈，當沒(méi)有其他超鏈接時(shí)，搜索結束。（3）最佳優(yōu)先搜索策略，該策略通過(guò)估算 URL 描述文本與目標網(wǎng)頁(yè)的相似度，或者與主題的相關(guān)性，根據所設定的閥值選出有效 URL 進(jìn)行抓取。 ■ 1.5 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)模塊按照網(wǎng)路爬蟲(chóng)的工作原理，設計了一個(gè)通用的爬蟲(chóng)框架結構，其結構圖如圖 1 所示。大數據環(huán)境下基于 python 的網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)作者/謝克武，重慶工商大學(xué)派斯學(xué)院軟件工程學(xué)院摘要：隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展壯大，網(wǎng)絡(luò )數據呈爆炸式下降，傳統搜索引擎早已不能滿(mǎn)足人們對所需求數據的獲取的需求，作為搜索引擎的抓取數據的重要組成部份，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的作用非常重要，本文首先介紹了在大數據環(huán)境下網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的重要性，接著(zhù)介紹了網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的概念，工作原理，工作流程，網(wǎng)頁(yè)爬行策略，python在編撰爬蟲(chóng)領(lǐng)域的優(yōu)勢，最后設計了一個(gè)通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)的框架，介紹了框架中模塊的互相協(xié)作完成數據抓取的過(guò)程。
　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；python；數據采集；大數據 | 45軟件開(kāi)發(fā)圖 1網(wǎng)路爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：（1）首先選定一部分悉心選購的種子 URL；（2）將這種 URL 放入待抓取 URL 隊列；（3）從待抓取 URL 隊列中取出待抓取在 URL，將URL 對應的網(wǎng)頁(yè)下載出來(lái)，將下載出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)傳給數據解析模塊，再將這種 URL 放進(jìn)已抓取 URL 隊列。（4）分析下載模塊傳過(guò)來(lái)的網(wǎng)頁(yè)數據，通過(guò)正則抒發(fā)，提取出感興趣的數據，將數據傳送給數據清洗模塊，然后再解析其中的其他 URL，并且將 URL 傳給 URL 調度模塊。（5）URL 調度模塊接收到數據解析模塊傳遞過(guò)來(lái)的URL 數 據， 首 先 將 這 些 URL 數 據 和 已 抓 取 URL 隊 列 比較，如果是早已抓取的 URL，就遺棄掉，如果是未抓取的URL，就按照系統的搜索策略，將 URL 放入待抓取 URL 隊列。（6）整個(gè)系統在 3-5 步中循環(huán)，直到待抓取 URL 隊列里所有的 URL 已經(jīng)完全抓取，或者系統主動(dòng)停止爬取，循環(huán)結束。（7）整理清洗數據，將數據以規范的格式存入數據庫。（8）根據使用者偏好，將爬取結果從數據庫中讀出，以文字，圖形的方法展示給使用者。
　　2. 系統模塊整個(gè)系統主要有六個(gè)模塊，爬蟲(chóng)主控模塊，網(wǎng)頁(yè)下載模塊，網(wǎng)頁(yè)解析模塊，URL 調度模塊，數據清洗模塊，數據顯示模塊。這幾個(gè)模塊之間互相協(xié)作，共同完成網(wǎng)路數據抓取的功能。（1）主控模塊，主要是完成一些初始化工作，生成種子 URL, 并將這種 URL 放入待爬取 URL 隊列，啟動(dòng)網(wǎng)頁(yè)下載器下載網(wǎng)頁(yè)，然后解析網(wǎng)頁(yè)，提取須要的數據和URL地址，進(jìn)入工作循環(huán)，控制各個(gè)模塊工作流程，協(xié)調各個(gè)模塊之間的工作（2）網(wǎng)頁(yè)下載模塊，主要功能就是下載網(wǎng)頁(yè)，但其中有幾種情況，對于可以匿名訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)，可以直接下載，對于須要身分驗證的，就須要模擬用戶(hù)登錄后再進(jìn)行下載，對于須要數字簽名或數字證書(shū)就能訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，就須要獲取相應證書(shū)，加載到程序中，通過(guò)驗證以后才會(huì )下載網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)絡(luò )上數據豐富，對于不同的數據，需要不同的下載形式。數據下載完成后大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，將下載的網(wǎng)頁(yè)數據傳遞給網(wǎng)頁(yè)解析模塊，將URL 地址裝入已爬取 URL 隊列。（3）網(wǎng)頁(yè)解析模塊，它的主要功能是從網(wǎng)頁(yè)中提取滿(mǎn)足要求的信息傳遞給數據清洗模塊，提取 URL 地址傳遞給URL 調度模塊，另外，它還通過(guò)正則表達式匹配的方法或直接搜索的方法，來(lái)提取滿(mǎn)足特定要求的數據，將這種數據傳遞給數據清洗模塊。
　?。?）URL 調度模塊，接收網(wǎng)頁(yè)解析模塊傳遞來(lái)的 URL地址，然后將這種 URL 地址和已爬取 URL 隊列中的 URL 地址比較，如果 URL 存在于已爬取 URL 隊列中，就遺棄這種URL 地址，如果不存在于已爬取 URL 隊列中，就按系統采取的網(wǎng)頁(yè)抓取策略，將 URL 放入待爬取 URL 地址相應的位置。（5）數據清洗模塊，接收網(wǎng)頁(yè)解析模塊傳送來(lái)的數據，網(wǎng)頁(yè)解析模塊提取的數據，一般是比較零亂或款式不規范的數據，這就須要對那些數據進(jìn)行清洗，整理，將那些數據整理為滿(mǎn)足一定格式的數據，然后將這種數據存入數據庫中。（6）數據顯示模塊，根據用戶(hù)需求，統計數據庫中的數據，將統計結果以文本或則圖文的形式顯示下來(lái)，也可以將統計結果存入不同的格式的文件將中（如 word 文檔，pdf 文檔，或者 excel 文檔），永久保存。3. 結束語(yǔ)如今早已步入大數據時(shí)代，社會(huì )各行各業(yè)都對數據有需求，對于一些現成的數據，可以通過(guò)網(wǎng)路免費獲取或則訂購，對于一下非現成的數據，就要求編撰特定的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，自己在網(wǎng)路起來(lái)搜索，分析，轉換為自己須要的數據，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)就滿(mǎn)足了這個(gè)需求，而 python 簡(jiǎn)單易學(xué)，擁有現成的爬蟲(chóng)框架，強大的網(wǎng)路支持庫，文本處理庫，可以快速的實(shí)現滿(mǎn)足特定功能的網(wǎng)路爬蟲(chóng)。
　　參考文獻＊ [1]于成龍, 于洪波. 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)研究[J]. 東莞理工學(xué)院學(xué)報, 2011, 18(3):25-29.＊ [2]李俊麗. 基于Linux的python多線(xiàn)程爬蟲(chóng)程序設計[J]. 計算機與數字工程 , 2015, 43(5):861-863.＊ [3]周中華, 張惠然, 謝江. 基于Python的新浪微博數據爬蟲(chóng)[J]. 計算機應用 , 2014, 34(11):3131-3134. 查看全部

　　大數據是女性！爬蟲(chóng)是男同學(xué)！黑客是強奸犯，深度好文
　　在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
　　黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
　　
　　
　　爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
　　2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
　　人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
　　最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
　　商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
　　關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
　　那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
　　更多的大數據你們發(fā)展和未來(lái)，大家可以網(wǎng)上搜索“xx市政府開(kāi)放數據平臺”，就可以看見(jiàn)我們國家幾乎每位縣都構建了一個(gè)政府大數據共享開(kāi)放的平臺。每個(gè)縣都有，如果您區沒(méi)有這個(gè)政府開(kāi)發(fā)數據平臺，那就是您這個(gè)區沒(méi)有跟上節奏。政府在努力的不斷開(kāi)放數據爬蟲(chóng)技術(shù)，就是大力發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)、激發(fā)傳統企業(yè)變革。實(shí)現數字化中國、數字經(jīng)濟化、數字產(chǎn)業(yè)化。大數據。
　　最后推薦目前流行的幾個(gè)大數據深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)框架給您，也是我常常使用做大數據剖析、深度爬蟲(chóng)的框架。
　　1 CAff
　　2 Tensorflow
　　3 Pytorch
　　4 Theano
　　5 Keras
　　6 MxNet
　　7 Chainer
　　這些框架各有優(yōu)勢，根據自己的喜好來(lái)，我個(gè)人是比較喜歡使用
　　Tensorflow、 CAff、 Keras。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288 查看全部

　　
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)數據挖掘 相關(guān)內容
　　關(guān)于java開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、自然語(yǔ)言處理、數據挖掘簡(jiǎn)介與關(guān)系小結
　　閱讀數 289
　　近日在爬蟲(chóng)、自然語(yǔ)言處理群320349384中，有不少群友討論也有不少私聊的朋友如標題的內容，在這里做一個(gè)小綜述，多為個(gè)人總結，僅供參考,在此只注重技術(shù)層面的描述，不參雜業(yè)務(wù)相關(guān). 一、Java開(kāi)發(fā)，主要包括應用開(kāi)發(fā)、web開(kāi)發(fā)、移動(dòng)端Javame、Android開(kāi)發(fā)。 （1） 應用開(kāi)發(fā)，即Java SE開(kāi)發(fā)，不屬于java的優(yōu)勢所在，所以市場(chǎng)占有率太低
　　博文來(lái)自： a519781181
　　Java開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、自然語(yǔ)言處理、數據挖掘簡(jiǎn)介
　　閱讀數 1640
　　一、java開(kāi)發(fā)（1） 應用開(kāi)發(fā)，即Java SE開(kāi)發(fā)，不屬于java的優(yōu)勢所在，所以市場(chǎng)占有率太低，前途也不被看好。（2） web開(kāi)發(fā)，即Java Web開(kāi)發(fā)，主要是基于自有或第三方成熟框架的系統開(kāi)發(fā)，如ssh、springMvc、springside、nutz、，面向各自不同的領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)算法書(shū)籍，像OA、金融、教育等有十分成熟案例，這是目前最大的市場(chǎng)所在，故人稱(chēng)“java為web而生”。
　　博文來(lái)自： kl28978113
　　5分鐘快速入門(mén)大數據、數據挖掘、機器學(xué)習
　　閱讀數 429
　　本文簡(jiǎn)略介紹了大數據、數據挖掘和機器學(xué)習。對于任何想要理解哪些是大數據、數據挖掘和機器學(xué)習以及它們之間的關(guān)系的人來(lái)說(shuō)，這篇文章都應當很容易看懂。數據挖掘和大數據能做哪些?簡(jiǎn)而言之網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)算法書(shū)籍，它們賦于我們預測的能力。1、我們的生活早已被數字化明天，我們每晚做的許多事情都可以被記錄出來(lái)。每筆信用卡交易都是數字化、可溯源的;我們的公眾形象仍然遭到在城市各處懸掛的許多中央電視臺的監...
　　博文來(lái)自： BAZHUAYUdata
　　Java 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)基礎入門(mén)
　　閱讀數 32329
　　課程介紹大數據環(huán)境下，數據剖析已由業(yè)務(wù)驅動(dòng)轉變?yōu)閿祿寗?dòng)，網(wǎng)絡(luò )數據資源呈指數級下降，且灑落在不同的數據源之中。對大多數企業(yè)和研究者而言，用“數據說(shuō)話(huà)”仿佛成了大數據時(shí)代的重要裝備。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)作為網(wǎng)路數據獲取的重要技術(shù)，受到了越來(lái)越多數據需求者的偏愛(ài)和青睞。作為網(wǎng)路爬蟲(chóng)的入門(mén)教程，本達人課采用 Java 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，內容涵括了網(wǎng)路爬蟲(chóng)的原理以及開(kāi)發(fā)邏輯，Java 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)基礎知識，網(wǎng)絡(luò )抓包介紹，...
　　博文來(lái)自： valada
　　python數據可視化、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習 常用庫、IDE等
　　閱讀數 144
　　一、可視化方式條形圖餅圖箱線(xiàn)圖(箱型圖)氣泡圖直方圖核密度估計(KDE)圖線(xiàn)面圖網(wǎng)路圖散點(diǎn)圖樹(shù)狀圖小提琴圖方形圖三維圖二、交互式工具Ipython、Ipython notebookPlotly三、Python IDE類(lèi)型PyCharm,指定了基于Java Swing的用戶(hù)...
　　博文來(lái)自： weixin_33877092 查看全部

　　產(chǎn)品和營(yíng)運在日常工作中，常常須要參考各類(lèi)數據，來(lái)為決策做支持。
　　但實(shí)際情況是，對于日常工作中的各類(lèi)小決策，內部提供的數據有時(shí)還不足給以充分支持，外部的數據大部分又常常都是機構開(kāi)具的行業(yè)狀況，并不能提供哪些有效幫助。
　　
　　于是產(chǎn)品和運營(yíng)們常常要依靠爬蟲(chóng)來(lái)抓取自己想要的數據。比如想要獲取某個(gè)電商 App 的評論數據，往往須要寫(xiě)出一段代碼，借助python去抓取出相應的內容。
　　說(shuō)到學(xué)寫(xiě)代碼……額，我選擇舍棄。
　　
　　那么問(wèn)題來(lái)了，有沒(méi)有哪些更方便的方式呢？
　　今天就為你們介紹個(gè)能適應大多數場(chǎng)景的移動(dòng)端數據采集工具，即使不懂爬蟲(chóng)代碼，你也能輕松獲取你想要的數據。
　　重點(diǎn)是，這個(gè)軟件如今處于內測期間，所有功能都是可以免費使用的喔~，而且預售價(jià)三折，保證你買(mǎi)到就賺到！
　　觸控精靈
　　觸控精靈是由列車(chē)采集器團隊研制，這是個(gè)太老牌的網(wǎng)站數據采集團隊啦，從誕生至今早已十幾年了。旗下產(chǎn)品列車(chē)采集器、火車(chē)瀏覽器經(jīng)過(guò)不斷的更新迭代，功能也越來(lái)越多。軟件的用戶(hù)量仍然在同類(lèi)軟件中居于第一，畢竟是十幾年的老司機。
　　觸控精靈是團隊由 PC 端轉向移動(dòng)端的重要一步，它是一款手機端的數據采集工具，能夠實(shí)現手機端 95%以上 App的數據采集，并且現今內測期間沒(méi)有任何功能限制火車(chē)頭網(wǎng)絡(luò ) 爬蟲(chóng)軟件，任何人都可以下載安裝使用。
　　用途
　　觸控精靈操作極簡(jiǎn)，能夠實(shí)現2分鐘快速入門(mén)火車(chē)頭網(wǎng)絡(luò ) 爬蟲(chóng)軟件，完全可視化圖形操作，無(wú)需專(zhuān)業(yè)IT人員，任何會(huì )使用筆記本上網(wǎng)的人都可以輕松把握，它有哪些實(shí)際應用呢？
　　1. 各類(lèi) App 數據，如年報，年報，財務(wù)報告, 包括每日最新凈值手動(dòng)采集;
　　2. 各大移動(dòng)端新聞 App 實(shí)時(shí)監控，自動(dòng)更新及上傳最新發(fā)布的新聞;
　　3. 電商 App 內監控競爭對手最新信息，包括商品價(jià)錢(qián)及庫存;
　　4. 抓取各大社交 App 的公開(kāi)內容，如抖音，自動(dòng)抓取產(chǎn)品的相關(guān)評論;
　　5. 收集如 Boss直聘、拉勾等 App 最新最全的職場(chǎng)急聘信息;
　　6. 監控各大地產(chǎn)相關(guān) App ，采集新房二手房最新行情;
　　7. 采集各大車(chē)輛 App 具體的新車(chē)二手車(chē)信息;
　　8. 發(fā)現和搜集潛在顧客信息;
　　觸控精靈可以實(shí)現數據的抓取、清洗、分析，挖掘及最終的可用數據呈現，堪稱(chēng)一條龍服務(wù)。
　　它的第一個(gè)特征是適用范圍廣，采集數據確切。幾乎適用于所有的移動(dòng)端 App，以及 App 能夠看見(jiàn)的所有內容?？梢酝ㄟ^(guò)設定內容采集規則，輕松迅速地抓取 App 上散亂分布的文本、圖片、壓縮文件、視頻等內容。
　　比如采集微博客戶(hù)端上的標題以及作者的數據，但是頁(yè)面上有圖片，也有文字，只要在采集的時(shí)侯設定好采集的規則，就能精準地只采集到標題名和作者的名子。
　　
　　此外，對于采集到的信息數據，它還可以對其進(jìn)行一系列的智能處理，使采集到的數據愈加符合我們的使用標準。比如過(guò)濾掉不需要的空格啦，標簽啦，同義詞替換啦，繁簡(jiǎn)轉換啦等等。
　　看到這兒有朋友要問(wèn)了，說(shuō)了這么多，還是不知道如何操作，怎么破。別擔心，觸控精靈的網(wǎng)站上，還有提供菜鳥(niǎo)的入門(mén)指南和視頻教程，不懂的問(wèn)題可以在峰會(huì )內提問(wèn)也可以在 QQ 群里向客服尋問(wèn)，也可以在峰會(huì )里跟隨前輩快速學(xué)習觸控精靈的操作。
　　
　　地址
　　有興趣的朋友可以登錄官網(wǎng)下載使用哦
　　同學(xué)們學(xué)會(huì )了嗎？^_^ 查看全部

　　
　　
　　01 什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　隨著(zhù)大數據時(shí)代的將至，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在互聯(lián)網(wǎng)中的地位將越來(lái)越重要?；ヂ?lián)網(wǎng)中的數據是海量的，如何手動(dòng)高效地獲取互聯(lián)網(wǎng)中我們感興趣的信息并為我們所用是一個(gè)重要的問(wèn)題，而爬蟲(chóng)技術(shù)就是為了解決這種問(wèn)題而生的。
　　我們感興趣的信息分為不同的類(lèi)型：如果只是做搜索引擎，那么感興趣的信息就是互聯(lián)網(wǎng)中盡可能多的高質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)；如果要獲取某一垂直領(lǐng)域的數據或則有明晰的檢索需求，那么感興趣的信息就是按照我們的檢索和需求所定位的這種信息，此時(shí)，需要過(guò)濾掉一些無(wú)用信息。前者我們稱(chēng)為通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，后者我們稱(chēng)為聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)。
　　1. 初識網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)又稱(chēng)網(wǎng)路蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )螞蟻、網(wǎng)絡(luò )機器人等，可以自動(dòng)化瀏覽網(wǎng)路中的信息，當然瀏覽信息的時(shí)侯須要根據我們制訂的規則進(jìn)行，這些規則我們稱(chēng)之為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)算法。使用Python可以很方便地編寫(xiě)出爬蟲(chóng)程序，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)信息的自動(dòng)化檢索。
　　搜索引擎離不開(kāi)爬蟲(chóng)，比如百度搜索引擎的爬蟲(chóng)叫作百度蜘蛛（Baiduspider）。百度蜘蛛每晚會(huì )在海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中進(jìn)行爬取，爬取優(yōu)質(zhì)信息并收錄，當用戶(hù)在百度搜索引擎上檢索對應關(guān)鍵詞時(shí)，百度將對關(guān)鍵詞進(jìn)行剖析處理，從收錄的網(wǎng)頁(yè)中找出相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，按照一定的排行規則進(jìn)行排序并將結果詮釋給用戶(hù)。
　　在這個(gè)過(guò)程中，百度蜘蛛起到了至關(guān)重要的作用。那么，如何覆蓋互聯(lián)網(wǎng)中更多的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁(yè)？又怎樣篩選這種重復的頁(yè)面？這些都是由百度蜘蛛爬蟲(chóng)的算法決定的。采用不同的算法，爬蟲(chóng)的運行效率會(huì )不同，爬取結果也會(huì )有所差別。
　　所以，我們在研究爬蟲(chóng)的時(shí)侯，不僅要了解爬蟲(chóng)怎樣實(shí)現，還須要曉得一些常見(jiàn)爬蟲(chóng)的算法，如果有必要，我們還須要自己去制訂相應的算法，在此，我們僅須要對爬蟲(chóng)的概念有一個(gè)基本的了解。
　　除了百度搜索引擎離不開(kāi)爬蟲(chóng)以外，其他搜索引擎也離不開(kāi)爬蟲(chóng)，它們也擁有自己的爬蟲(chóng)。比如360的爬蟲(chóng)叫360Spider，搜狗的爬蟲(chóng)叫Sogouspider，必應的爬蟲(chóng)叫Bingbot。
　　如果想自己實(shí)現一款大型的搜索引擎，我們也可以編撰出自己的爬蟲(chóng)去實(shí)現，當然，雖然可能在性能或則算法上比不上主流的搜索引擎，但是個(gè)性化的程度會(huì )特別高，并且也有利于我們更深層次地理解搜索引擎內部的工作原理。
　　大數據時(shí)代也離不開(kāi)爬蟲(chóng)，比如在進(jìn)行大數據剖析或數據挖掘時(shí)，我們可以去一些比較小型的官方站點(diǎn)下載數據源。但這種數據源比較有限，那么怎么能夠獲取更多更高質(zhì)量的數據源呢？此時(shí)，我們可以編撰自己的爬蟲(chóng)程序，從互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行數據信息的獲取。所以在未來(lái)，爬蟲(chóng)的地位會(huì )越來(lái)越重要。
　　
　　2. 為什么要學(xué)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　我們初步認識了網(wǎng)路爬蟲(chóng)，但是為何要學(xué)習網(wǎng)路爬蟲(chóng)呢？要知道，只有清晰地曉得我們的學(xué)習目的，才能夠更好地學(xué)習這一項知識，我們將會(huì )為你們剖析一下學(xué)習網(wǎng)路爬蟲(chóng)的誘因。
　　當然，不同的人學(xué)習爬蟲(chóng)，可能目的有所不同，在此，我們總結了4種常見(jiàn)的學(xué)習爬蟲(chóng)的誘因。
　　1）學(xué)習爬蟲(chóng)，可以私人訂制一個(gè)搜索引擎，并且可以對搜索引擎的數據采集工作原理進(jìn)行更深層次地理解。
　　有的同事希望還能深層次地了解搜索引擎的爬蟲(chóng)工作原理，或者希望自己才能開(kāi)發(fā)出一款私人搜索引擎，那么此時(shí)，學(xué)習爬蟲(chóng)是十分有必要的。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們學(xué)會(huì )了爬蟲(chóng)編撰以后，就可以借助爬蟲(chóng)手動(dòng)地采集互聯(lián)網(wǎng)中的信息，采集回來(lái)后進(jìn)行相應的儲存或處理，在須要檢索個(gè)別信息的時(shí)侯爬蟲(chóng)軟件干嘛用，只需在采集回來(lái)的信息中進(jìn)行檢索，即實(shí)現了私人的搜索引擎。
　　當然，信息如何爬取、怎么儲存、怎么進(jìn)行動(dòng)詞、怎么進(jìn)行相關(guān)性估算等，都是須要我們進(jìn)行設計的，爬蟲(chóng)技術(shù)主要解決信息爬取的問(wèn)題。
　　2）大數據時(shí)代，要進(jìn)行數據剖析，首先要有數據源，而學(xué)習爬蟲(chóng)，可以使我們獲取更多的數據源，并且這種數據源可以按我們的目的進(jìn)行采集，去掉好多無(wú)關(guān)數據。
　　在進(jìn)行大數據剖析或則進(jìn)行數據挖掘的時(shí)侯，數據源可以從個(gè)別提供數據統計的網(wǎng)站獲得，也可以從個(gè)別文獻或內部資料中獲得，但是這種獲得數據的方法，有時(shí)很難滿(mǎn)足我們對數據的需求，而自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)中去找尋那些數據，則花費的精力過(guò)大。
　　此時(shí)就可以借助爬蟲(chóng)技術(shù)，自動(dòng)地從互聯(lián)網(wǎng)中獲取我們感興趣的數據內容，并將這種數據內容爬取回去，作為我們的數據源，從而進(jìn)行更深層次的數據剖析，并獲得更多有價(jià)值的信息。
　　3）對于好多SEO從業(yè)者來(lái)說(shuō)，學(xué)習爬蟲(chóng)，可以更深層次地理解搜索引擎爬蟲(chóng)的工作原理，從而可以更好地進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化。
　　既然是搜索引擎優(yōu)化，那么就必須要對搜索引擎的工作原理十分清楚，同時(shí)也須要把握搜索引擎爬蟲(chóng)的工作原理，這樣在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時(shí)，才能知己知彼，百戰不殆。
　　4）從就業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)工程師目前來(lái)說(shuō)屬于短缺人才，并且工資待遇普遍較高，所以，深層次地把握這門(mén)技術(shù)，對于就業(yè)來(lái)說(shuō)，是十分有利的。
　　有些同學(xué)學(xué)習爬蟲(chóng)可能為了就業(yè)或則跳槽。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)工程師方向是不錯的選擇之一，因為目前爬蟲(chóng)工程師的需求越來(lái)越大，而才能勝任這方面崗位的人員較少，所以屬于一個(gè)比較短缺的職業(yè)方向，并且隨著(zhù)大數據時(shí)代的將至，爬蟲(chóng)技術(shù)的應用將越來(lái)越廣泛，在未來(lái)會(huì )擁有挺好的發(fā)展空間。
　　除了以上為你們總結的4種常見(jiàn)的學(xué)習爬蟲(chóng)的誘因外，可能你還有一些其他學(xué)習爬蟲(chóng)的緣由，總之，不管是哪些緣由，理清自己學(xué)習的目的，就可以更好地去研究一門(mén)知識技術(shù)，并堅持出來(lái)。
　　3. 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的組成
　　接下來(lái)，我們將介紹網(wǎng)路爬蟲(chóng)的組成。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)由控制節點(diǎn)、爬蟲(chóng)節點(diǎn)、資源庫構成。
　　圖1-1所示是網(wǎng)路爬蟲(chóng)的控制節點(diǎn)和爬蟲(chóng)節點(diǎn)的結構關(guān)系。
　　
　　▲圖1-1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的控制節點(diǎn)和爬蟲(chóng)節點(diǎn)的結構關(guān)系
　　可以看見(jiàn)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)中可以有多個(gè)控制節點(diǎn)，每個(gè)控制節點(diǎn)下可以有多個(gè)爬蟲(chóng)節點(diǎn)，控制節點(diǎn)之間可以相互通訊，同時(shí)，控制節點(diǎn)和其下的各爬蟲(chóng)節點(diǎn)之間也可以進(jìn)行相互通訊，屬于同一個(gè)控制節點(diǎn)下的各爬蟲(chóng)節點(diǎn)間，亦可以相互通訊。
　　控制節點(diǎn)，也叫作爬蟲(chóng)的中央控制器，主要負責按照URL地址分配線(xiàn)程，并調用爬蟲(chóng)節點(diǎn)進(jìn)行具體的爬行。
　　爬蟲(chóng)節點(diǎn)會(huì )根據相關(guān)的算法，對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行具體的爬行，主要包括下載網(wǎng)頁(yè)以及對網(wǎng)頁(yè)的文本進(jìn)行處理，爬行后，會(huì )將對應的爬行結果儲存到對應的資源庫中。
　　4. 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的類(lèi)型
　　現在我們早已基本了解了網(wǎng)路爬蟲(chóng)的組成，那么網(wǎng)路爬蟲(chóng)具體有什么類(lèi)型呢？
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)根據實(shí)現的技術(shù)和結構可以分為通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)、聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)、增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)等類(lèi)型。在實(shí)際的網(wǎng)路爬蟲(chóng)中，通常是這幾類(lèi)爬蟲(chóng)的組合體。
　　4.1 通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)
　　首先我們?yōu)槟銈兘榻B通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)（General Purpose Web Crawler）。通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)又叫作全網(wǎng)爬蟲(chóng)，顧名思義，通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)爬取的目標資源在全互聯(lián)網(wǎng)中。
　　通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)所爬取的目標數據是巨大的，并且爬行的范圍也是十分大的，正是因為其爬取的數據是海量數據，故而對于這類(lèi)爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，其爬取的性能要求是特別高的。這種網(wǎng)路爬蟲(chóng)主要應用于小型搜索引擎中，有特別高的應用價(jià)值。
　　通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)主要由初始URL集合、URL隊列、頁(yè)面爬行模塊、頁(yè)面剖析模塊、頁(yè)面數據庫、鏈接過(guò)濾模塊等構成。通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)在爬行的時(shí)侯會(huì )采取一定的爬行策略，主要有深度優(yōu)先爬行策略和廣度優(yōu)先爬行策略。
　　4.2 聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（Focused Crawler）也叫主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)，顧名思義，聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是根據預先定義好的主題有選擇地進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)爬取的一種爬蟲(chóng)，聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)不象通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)一樣將目標資源定位在全互聯(lián)網(wǎng)中，而是將爬取的目標網(wǎng)頁(yè)定位在與主題相關(guān)的頁(yè)面中，此時(shí)，可以大大節約爬蟲(chóng)爬取時(shí)所需的帶寬資源和服務(wù)器資源。
　　聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)主要應用在對特定信息的爬取中，主要為某一類(lèi)特定的人群提供服務(wù)。
　　聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)主要由初始URL集合、URL隊列、頁(yè)面爬行模塊、頁(yè)面剖析模塊、頁(yè)面數據庫、鏈接過(guò)濾模塊、內容評價(jià)模塊、鏈接評價(jià)模塊等構成。內容評價(jià)模塊可以評價(jià)內容的重要性，同理，鏈接評價(jià)模塊也可以評價(jià)出鏈接的重要性，然后按照鏈接和內容的重要性，可以確定什么頁(yè)面優(yōu)先訪(fǎng)問(wèn)。
　　聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)的爬行策略主要有4種，即基于內容評價(jià)的爬行策略、基于鏈接評價(jià)的爬行策略、基于提高學(xué)習的爬行策略和基于語(yǔ)境圖的爬行策略。關(guān)于聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)具體的爬行策略，我們將在下文中進(jìn)行詳盡剖析。
　　
　　4.3 增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（Incremental Web Crawler），所謂增量式，對應著(zhù)增量式更新。
　　增量式更新指的是在更新的時(shí)侯只更新改變的地方，而未改變的地方則不更新，所以增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)，在爬取網(wǎng)頁(yè)的時(shí)侯，只爬取內容發(fā)生變化的網(wǎng)頁(yè)或則新形成的網(wǎng)頁(yè)，對于未發(fā)生內容變化的網(wǎng)頁(yè)，則不會(huì )爬取。
　　增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)在一定程度上才能保證所爬取的頁(yè)面，盡可能是新頁(yè)面。
　　4.4 深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（Deep Web Crawler），可以爬取互聯(lián)網(wǎng)中的深層頁(yè)面，在此我們首先須要了解深層頁(yè)面的概念。
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)按存在形式分類(lèi)，可以分為表層頁(yè)面和深層頁(yè)面。所謂的表層頁(yè)面，指的是不需要遞交表單，使用靜態(tài)的鏈接才能夠抵達的靜態(tài)頁(yè)面；而深層頁(yè)面則隱藏在表單旁邊，不能通過(guò)靜態(tài)鏈接直接獲取，是須要遞交一定的關(guān)鍵詞以后能夠夠獲取得到的頁(yè)面。
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，深層頁(yè)面的數目常常比表層頁(yè)面的數目要多好多，故而，我們須要想辦法爬取深層頁(yè)面。
　　爬取深層頁(yè)面，需要想辦法手動(dòng)填寫(xiě)好對應表單，所以，深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)最重要的部份即為表單填寫(xiě)部份。
　　深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要由URL列表、LVS列表（LVS指的是標簽/數值集合，即填充表單的數據源）、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表單分析器、表單處理器、響應分析器等部份構成。
　　深層網(wǎng)路爬蟲(chóng)表單的填寫(xiě)有兩種類(lèi)型：
　　以上，為你們介紹了網(wǎng)路爬蟲(chóng)中常見(jiàn)的幾種類(lèi)型，希望讀者才能對網(wǎng)路爬蟲(chóng)的分類(lèi)有一個(gè)基本的了解。
　　5. 爬蟲(chóng)擴充——聚焦爬蟲(chóng)
　　由于聚焦爬蟲(chóng)可以按對應的主題有目的地進(jìn)行爬取，并且可以節約大量的服務(wù)器資源和帶寬資源，具有太強的實(shí)用性，所以在此，我們將對聚焦爬蟲(chóng)進(jìn)行詳盡講解。圖1-2所示為聚焦爬蟲(chóng)運行的流程，熟悉該流程后，我們可以更清晰地曉得聚焦爬蟲(chóng)的工作原理和過(guò)程。
　　
　　▲圖1-2 聚焦爬蟲(chóng)運行的流程
　　首先，聚焦爬蟲(chóng)擁有一個(gè)控制中心，該控制中心負責對整個(gè)爬蟲(chóng)系統進(jìn)行管理和監控，主要包括控制用戶(hù)交互、初始化爬行器、確定主題、協(xié)調各模塊之間的工作、控制爬行過(guò)程等方面。
　　然后，將初始的URL集合傳遞給URL隊列，頁(yè)面爬行模塊會(huì )從URL隊列中讀取第一批URL列表，然后按照這種URL地址從互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行相應的頁(yè)面爬取。
　　爬取后爬蟲(chóng)軟件干嘛用，將爬取到的內容傳到頁(yè)面數據庫中儲存，同時(shí)，在爬行過(guò)程中，會(huì )爬取到一些新的URL，此時(shí)，需要按照我們所定的主題使用鏈接過(guò)濾模塊過(guò)濾掉無(wú)關(guān)鏈接，再將剩下來(lái)的URL鏈接依照主題使用鏈接評價(jià)模塊或內容評價(jià)模塊進(jìn)行優(yōu)先級的排序。完成后，將新的URL地址傳遞到URL隊列中，供頁(yè)面爬行模塊使用。
　　另一方面，將頁(yè)面爬取并儲存到頁(yè)面數據庫后，需要按照主題使用頁(yè)面剖析模塊對爬取到的頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面剖析處理，并依照處理結果構建索引數據庫，用戶(hù)檢索對應信息時(shí)，可以從索引數據庫中進(jìn)行相應的檢索，并得到對應的結果。
　　這就是聚焦爬蟲(chóng)的主要工作流程，了解聚焦爬蟲(chóng)的主要工作流程有助于我們編撰聚焦爬蟲(chóng)，使編撰的思路愈發(fā)清晰。
　　02 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技能總覽
　　在上文中，我們早已初步認識了網(wǎng)路爬蟲(chóng)，那么網(wǎng)路爬蟲(chóng)具體能做些什么呢？用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)又能做什么有趣的事呢？在本章中我們將為你們具體講解。
　　1. 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技能總覽圖
　　如圖2-1所示，我們總結了網(wǎng)路爬蟲(chóng)的常用功能。
　　▲圖2-1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技能示意圖
　　在圖2-1中可以見(jiàn)到，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以取代手工做好多事情，比如可以用于做搜索引擎，也可以爬取網(wǎng)站上面的圖片，比如有些同學(xué)將個(gè)別網(wǎng)站上的圖片全部爬取出來(lái)，集中進(jìn)行瀏覽，同時(shí)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也可以用于金融投資領(lǐng)域，比如可以手動(dòng)爬取一些金融信息，并進(jìn)行投資剖析等。
　　有時(shí)，我們比較喜歡的新聞網(wǎng)站可能有幾個(gè)，每次都要分別打開(kāi)這種新聞網(wǎng)站進(jìn)行瀏覽，比較麻煩。此時(shí)可以借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)，將這多個(gè)新聞網(wǎng)站中的新聞信息爬取出來(lái)，集中進(jìn)行閱讀。
　　有時(shí)，我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)上的信息的時(shí)侯，會(huì )發(fā)覺(jué)有很多廣告。此時(shí)同樣可以借助爬蟲(chóng)將對應網(wǎng)頁(yè)上的信息爬取過(guò)來(lái)，這樣就可以手動(dòng)的過(guò)濾掉那些廣告，方便對信息的閱讀與使用。
　　有時(shí)，我們須要進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，那么怎么找到目標顧客以及目標顧客的聯(lián)系方法是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。我們可以自動(dòng)地在互聯(lián)網(wǎng)中找尋，但是這樣的效率會(huì )太低。此時(shí)，我們借助爬蟲(chóng)，可以設置對應的規則，自動(dòng)地從互聯(lián)網(wǎng)中采集目標用戶(hù)的聯(lián)系方法等數據，供我們進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)使用。
　　有時(shí)，我們想對某個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)信息進(jìn)行剖析，比如剖析該網(wǎng)站的用戶(hù)活躍度、發(fā)言數、熱門(mén)文章等信息，如果我們不是網(wǎng)站管理員，手工統計將是一個(gè)十分龐大的工程。此時(shí)，可以借助爬蟲(chóng)輕松將這種數據采集到，以便進(jìn)行進(jìn)一步剖析，而這一切爬取的操作，都是手動(dòng)進(jìn)行的，我們只須要編撰好對應的爬蟲(chóng)，并設計好對應的規則即可。
　　除此之外，爬蟲(chóng)還可以實(shí)現好多強悍的功能?？傊?，爬蟲(chóng)的出現，可以在一定程度上取代手工訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，從而，原先我們須要人工去訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)信息的操作，現在都可以用爬蟲(chóng)自動(dòng)化實(shí)現，這樣可以更高效率地借助好互聯(lián)網(wǎng)中的有效信息。
　　
　　2. 搜索引擎核心
　　爬蟲(chóng)與搜索引擎的關(guān)系是密不可分的，既然談到了網(wǎng)路爬蟲(chóng)，就免不了提及搜索引擎，在此，我們將對搜索引擎的核心技術(shù)進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的講解。
　　圖2-2所示為搜索引擎的核心工作流程。首先，搜索引擎會(huì )借助爬蟲(chóng)模塊去爬取互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁(yè)，然后將爬取到的網(wǎng)頁(yè)儲存在原始數據庫中。爬蟲(chóng)模塊主要包括控制器和爬行器，控制器主要進(jìn)行爬行的控制，爬行器則負責具體的爬行任務(wù)。
　　然后，會(huì )對原始數據庫中的數據進(jìn)行索引，并儲存到索引數據庫中。
　　當用戶(hù)檢索信息的時(shí)侯，會(huì )通過(guò)用戶(hù)交互插口輸入對應的信息，用戶(hù)交互插口相當于搜索引擎的輸入框，輸入完成以后，由檢索器進(jìn)行動(dòng)詞等操作，檢索器會(huì )從索引數據庫中獲取數據進(jìn)行相應的檢索處理。
　　用戶(hù)輸入對應信息的同時(shí)，會(huì )將用戶(hù)的行為儲存到用戶(hù)日志數據庫中，比如用戶(hù)的IP地址、用戶(hù)所輸入的關(guān)鍵詞等等。隨后，用戶(hù)日志數據庫中的數據會(huì )交由日志分析器進(jìn)行處理。日志剖析器會(huì )依照大量的用戶(hù)數據去調整原始數據庫和索引數據庫，改變排行結果或進(jìn)行其他操作。
　　
　　▲圖2-2 搜索引擎的核心工作流程
　　以上就是搜索引擎核心工作流程的簡(jiǎn)略概述，可能你們對索引和檢索的概念還不太能分辨，在此我為你們詳盡講一下。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，檢索是一種行為，而索引是一種屬性。比如一家商場(chǎng)，里面有大量的商品，為了才能快速地找到這種商品，我們會(huì )將這種商品進(jìn)行分組，比如有日常用品類(lèi)商品、飲料類(lèi)商品、服裝類(lèi)商品等組別，此時(shí)，這些商品的組名我們稱(chēng)之為索引，索引由索引器控制。
　　如果，有一個(gè)用戶(hù)想要找到某一個(gè)商品，那么須要在商場(chǎng)的大量商品中找尋，這個(gè)過(guò)程，我們稱(chēng)之為檢索。如果有一個(gè)好的索引，則可以增強檢索的效率；若沒(méi)有索引，則檢索的效率會(huì )太低。
　　比如，一個(gè)商場(chǎng)上面的商品假如沒(méi)有進(jìn)行分類(lèi)，那么用戶(hù)要在海量的商品中找尋某一種商品，則會(huì )比較費勁。
　　3. 用戶(hù)爬蟲(chóng)的那些事兒
　　用戶(hù)爬蟲(chóng)是網(wǎng)路爬蟲(chóng)中的一種類(lèi)型。所謂用戶(hù)爬蟲(chóng)，指的是專(zhuān)門(mén)拿來(lái)爬取互聯(lián)網(wǎng)中用戶(hù)數據的一種爬蟲(chóng)。由于互聯(lián)網(wǎng)中的用戶(hù)數據信息，相對來(lái)說(shuō)是比較敏感的數據信息，所以，用戶(hù)爬蟲(chóng)的借助價(jià)值也相對較高。
　　利用用戶(hù)爬蟲(chóng)可以做大量的事情，接下來(lái)我們一起來(lái)看一下借助用戶(hù)爬蟲(chóng)所做的一些有趣的事情吧。
　　2015年，有知乎網(wǎng)友對知乎的用戶(hù)數據進(jìn)行了爬取，然后進(jìn)行對應的數據剖析，便得到了知乎上大量的潛在數據，比如：
　　除此之外，只要我們悉心開(kāi)掘，還可以挖掘出更多的潛在數據，而要剖析那些數據，則必須要獲取到那些用戶(hù)數據，此時(shí)，我們可以使用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)輕松爬取到這種有用的用戶(hù)信息。
　　同樣，在2015年，有網(wǎng)友爬取了3000萬(wàn)QQ空間的用戶(hù)信息，并同樣從中獲得了大量潛在數據，比如：
　　除了以上兩個(gè)事例之外，用戶(hù)爬蟲(chóng)還可以做好多事情，比如爬取網(wǎng)店的用戶(hù)信息，可以剖析天貓用戶(hù)喜歡哪些商品，從而更有利于我們對商品的定位等。
　　由此可見(jiàn)，利用用戶(hù)爬蟲(chóng)可以獲得好多有趣的潛在信息，那么這種爬蟲(chóng)難嗎？其實(shí)不難，相信你也能寫(xiě)出這樣的爬蟲(chóng)。
　　
　　03 小結
　　關(guān)于作者：韋瑋，資深網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)專(zhuān)家、大數據專(zhuān)家和軟件開(kāi)發(fā)工程師，從事小型軟件開(kāi)發(fā)與技術(shù)服務(wù)多年，精通Python技術(shù)，在Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、Python機器學(xué)習、Python數據剖析與挖掘、Python Web開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域都有豐富的實(shí)戰經(jīng)驗。
　　本文摘編自《精通Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)：核心技術(shù)、框架與項目實(shí)戰》，經(jīng)出版方授權發(fā)布。
　　延伸閱讀《精通Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)》
　　點(diǎn)擊上圖了解及選購 查看全部

　　做SEO優(yōu)化沒(méi)去科學(xué)研究網(wǎng)站統計數據是不好的，盲目隨大流的猜測下的優(yōu)化方位總是給你的網(wǎng)站舉步維艱。通常情況下，在有效的SEO技術(shù)性下，網(wǎng)站統計數據才能解讀出網(wǎng)站的品質(zhì)和百度關(guān)鍵詞的排名特質(zhì)。統計數據具體指導下的網(wǎng)站排名優(yōu)化方式才能使百度關(guān)鍵詞迅速的推進(jìn)引擎搜索主頁(yè)。
　　就現狀觀(guān)查，小盤(pán)發(fā)覺(jué)大量的初學(xué)者SEOer的研究數據主要是依據站長(cháng)工具，在其中外部鏈接數、跳失率、網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面等待時(shí)間是大伙兒更為關(guān)心的。能夠說(shuō)分析百度seo，這種統計數據是給你更為方便把握網(wǎng)站狀況的有益統計數據，可是卻只是歸屬于片面性的統計數據。搜索引擎排名全過(guò)程是1個(gè)冗長(cháng)的過(guò)程，單是靠這些表層標值，算出的構造僅僅單一化的。而明日人們要分析的3個(gè)網(wǎng)站統計數據則會(huì )使大伙兒更全方位的把握網(wǎng)站SEO。
　　首位，網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面統計數據是主動(dòng)型統計數據。
　　網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面時(shí)引擎搜索舉辦排名的最少企業(yè)值，一般說(shuō)來(lái)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的統計數據關(guān)鍵是它的百度收錄和瀏覽量上。針對百度收錄小編小丹講過(guò)許多，可是網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面統計數據規定的百度收錄比，也就是說(shuō)百度收錄網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面與整站網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的總體占比，假如這一標值在60%上下，那麼否認你的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面品質(zhì)尚佳；再人們說(shuō)一下下瀏覽量，這一瀏覽關(guān)鍵對于是搜索引擎網(wǎng)站優(yōu)化，就算現在百度站長(cháng)工具為了更好地工作員，能夠積極設定數據抓取次數。但雖然這么若你的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面品質(zhì)不佳，這種明晰爬取次數也并且是擺放罷了seo優(yōu)化，對網(wǎng)站來(lái)講是無(wú)實(shí)際意義的。而改進(jìn)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面統計數據的方法 是人們還能操縱的，也就是說(shuō)做為SEOer就能掌握的，佳質(zhì)的信息是提升主動(dòng)型統計數據的本質(zhì)。
　　其次，網(wǎng)站外部鏈接統計數據是普遍性統計數據。
　　是網(wǎng)站足以被拉票大大加分的多是網(wǎng)站外部鏈接，外部鏈接的統計數據紀錄就弄成了人們審視網(wǎng)站加占分的勿必。提高外部鏈接拉票值的重要就取決于找尋快百度收錄的高質(zhì)量外鏈服務(wù)平臺，起效的外部鏈接才可以為網(wǎng)站測試。而這些見(jiàn)效外部鏈接對人們來(lái)講只有竭盡全力來(lái)做，實(shí)際是統計數據還是要靠引擎搜索的客觀(guān)性鑒別，人們要是量力而行就行。
　　最后，客戶(hù)統計數據是綜合性統計數據。
　　所說(shuō)的顧客統計數據雖然就是說(shuō)站長(cháng)統計中為人們出示的跳失率、IP瀏覽量、PV瀏覽量和網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面等待時(shí)間。而人們要分析是是這些統計數據的融合占比并不是單一化統計數據的片面性分析，毫不客氣的說(shuō)即使是百度網(wǎng)它的單獨網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面跳失率都是100%分析百度seo，而那樣的統計數據就人們來(lái)講是無(wú)實(shí)際意義的。人們要融合網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面等待時(shí)間和PV瀏覽量來(lái)對網(wǎng)站的顧客統計數據做綜合性評定，算是全方位的把握了網(wǎng)站客戶(hù)體驗狀況。 查看全部