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　　使用LogHub實(shí)時(shí)記錄采集
　　背景
　　“我要訂購外賣(mài)”是基于平臺的電子商務(wù)網(wǎng)站，用戶(hù)，餐廳，送貨人員等. 用戶(hù)可以在網(wǎng)頁(yè)，應用程序，微信，支付寶等上下訂單；商家收到訂單后開(kāi)始處理，并自動(dòng)通知周邊快遞；快遞員將食物交付給用戶(hù).
　　
　　操作要求
　　在操作過(guò)程中，發(fā)現了以下問(wèn)題:
　　很難獲得用戶(hù). 向渠道（網(wǎng)頁(yè)，微信推送）投入大量廣告費，接收一些用戶(hù)，但無(wú)法判斷每個(gè)渠道的有效性，用戶(hù)常常抱怨交付緩慢，但是在哪個(gè)環(huán)節，訂單的接收，分配，處理？如何優(yōu)化？用戶(hù)操作通常會(huì )參與一些優(yōu)惠活動(dòng)（發(fā)送優(yōu)惠券），但無(wú)法獲得效果. 計劃問(wèn)題，如何幫助商家在高峰時(shí)段提前庫存？如何派遣更多快遞員到指定地區？客戶(hù)服務(wù)中，用戶(hù)反饋說(shuō)訂單失敗，用戶(hù)背后的操作是什么？系統中有錯誤嗎？數據采集難點(diǎn)
　　在數據操作過(guò)程中，第一步是如何集中采集分散的日志數據，這將面臨以下挑戰:
　　我們需要采集分散的外部和內部日志以進(jìn)行統一管理. 過(guò)去，這部分工作需要很多工作，但現在可以通過(guò)LogHub 采集函數進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn).
　　
　　日志統一管理和配置創(chuàng )建管理日志項目項目，例如myorder
　　創(chuàng )建日志存儲庫Logstore，以從不同的數據源生成日志，例如:
　　如果需要清除原創(chuàng )數據和ETL，則可以創(chuàng )建一些中間結果日志存儲區
　?。ㄓ嘘P(guān)更多操作，請參閱快速啟動(dòng)/管理控制臺）
　　用戶(hù)提升日志采集
　　為了獲取新用戶(hù)，通常有兩種方法:
　　網(wǎng)站注冊時(shí)有直接優(yōu)惠券
　　掃描其他渠道的QR碼并放置優(yōu)惠券
　　方法
　　定義以下注冊服務(wù)器地址，并生成QR碼（傳單，網(wǎng)頁(yè)）供用戶(hù)注冊和掃描. 當用戶(hù)掃描此頁(yè)面進(jìn)行注冊時(shí)，他知道該用戶(hù)是通過(guò)特定來(lái)源輸入并記錄日志的.
　　http://examplewebsite/login%3F ... Dkd4b
　　服務(wù)器接受請求后，服務(wù)器將輸出以下日志:
　　2016-06-20 19:00:00 e41234ab342ef034,102345,5k4d,467890
　　采集方法:
　　應用程序將日志輸出到硬盤(pán)，然后通過(guò)Logtail 采集應用程序通過(guò)SDK寫(xiě)入日志，請參見(jiàn)SDK服務(wù)器數據采集
　　支付寶/微信公眾號編程是一種典型的Web端模式，通常有三種日志類(lèi)型:
　　將練習日志寫(xiě)入本地文件，并通過(guò)Logtail配置正則表達式寫(xiě)入指定的Logstore. 日志可以在Docker中生成. 容器服務(wù)可用于集成日志服務(wù). 可以使用Java程序Log4J Appender. 寫(xiě)）; Log4J Appender C#，Python，Java，PHP，C等可以使用SDK寫(xiě)入Windows服務(wù)器. 您可以使用Logstash 采集終端用戶(hù)日志訪(fǎng)問(wèn)Web / M網(wǎng)站頁(yè)面的用戶(hù)行為
　　頁(yè)面用戶(hù)行為集合可以分為兩類(lèi):
　　頁(yè)面與后臺服務(wù)器之間的交互: 例如下訂單，登錄和注銷(xiāo). 該頁(yè)面沒(méi)有后臺服務(wù)器交互: 該請求直接在前端處理，例如滾動(dòng)，關(guān)閉頁(yè)面等. 方法第一種方法可以引用服務(wù)器采集方法. 第二種方法可以使用Tracking Pixel / JS庫采集頁(yè)面行為，請參考Tracking Web界面服務(wù)器日志的操作和維護
　　例如:
　　不同網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的方法數據采集
　　LogHub在每個(gè)區域提供訪(fǎng)問(wèn)點(diǎn)，每個(gè)區域提供三個(gè)訪(fǎng)問(wèn)點(diǎn):
　　有關(guān)更多信息，請參閱網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)，始終有一種適合您.
　　其他，請參閱LogHub完整采集方法. 查看日志實(shí)時(shí)消耗，涉及流計算，數據清理，數據倉庫和索引查詢(xún)等功能.

　　基于anyproxy的微信公眾號文章爬取，收錄閱讀數點(diǎn)贊數
　　github項目地址
　　錄制的視頻：點(diǎn)擊抵達
　　
　　基本原理AnyProxy是一個(gè)阿里開(kāi)源的HTTP代理服務(wù)器，類(lèi)似fiddler和charles，但是提供了二次開(kāi)發(fā)能力，可以編撰js代碼改變http/https懇求和響應為了爬取一個(gè)微信公眾號的全部文章，首先就是獲取全部文章，然后一篇一篇去打開(kāi)獲取文章標題，作者，閱讀數，點(diǎn)贊數（這兩個(gè)只能在微信瀏覽器獲?。┟總€(gè)微信公眾號都提供查看歷史消息的功能，點(diǎn)擊去打開(kāi)這個(gè)網(wǎng)頁(yè)，不停下滾，可以查到全部發(fā)布文章。在這一步，基于anyproxy，修改了這個(gè)網(wǎng)頁(yè)html，注入一段使頁(yè)面不停往下滾動(dòng)的js腳本，當滾到頂部，就獲取了全部文章列表。 本質(zhì)上是中間人攻擊。
　　獲取完全部文章的內容（包括url，標題，發(fā)布時(shí)間等等）后，下一步就是循環(huán)通知陌陌瀏覽器一個(gè)一個(gè)去打開(kāi)這種文章網(wǎng)頁(yè)。每個(gè)文章網(wǎng)頁(yè)也注入js腳本，功能是不停的檢測頁(yè)面的點(diǎn)贊數和閱讀數，檢測到，就往某服務(wù)器發(fā)，后臺每成功收到一個(gè)文章的點(diǎn)贊數和閱讀數，就通知陌陌瀏覽器打開(kāi)下一個(gè)url。這里我使用了socketio，實(shí)現陌陌瀏覽器和自建的koa服務(wù)器之間的通信。
　　如圖所示：
　　
　　獲取文章列表演示
　　
　　一篇一篇打開(kāi)文章鏈接
　　如何運行
　　第一步，一定要安裝成功anyproxy，這一步請詳盡閱讀anyproxy的官方教程，寫(xiě)的太詳盡，要保證能成功代理https，能查看到https的body內容。
　　npm install
npm start
　　會(huì )手動(dòng)打開(kāi)一個(gè)result.html，實(shí)時(shí)查看爬取文章的內容
　　點(diǎn)擊一個(gè)微信公眾號，點(diǎn)擊查看歷史消息，之后歷史頁(yè)面會(huì )不停的滾動(dòng)究竟，滾動(dòng)完畢，就開(kāi)始一篇一篇打開(kāi)文章，爬取內容。
　　
　　實(shí)時(shí)結果顯示.jpg
　　具體過(guò)程
　　1.第一步，要獲取一個(gè)公眾號的全部歷史文章。在早已設置好anyproxy代理的真機上，查看歷史消息，這時(shí)陌陌會(huì )打開(kāi)歷史文章網(wǎng)頁(yè)。
　　獲取一個(gè)html文檔：
　　
　　，var msgList就是我們須要的歷史文章數據，簡(jiǎn)單正則匹配下來(lái)，替代非法字符，JSON.parse轉成我們須要的格式。 基于anyproxy，我們給這個(gè)html文檔注入一段腳本，目的是使這個(gè)網(wǎng)頁(yè)不停的往下自己滾動(dòng)，觸發(fā)瀏覽器去獲得更多的文章。
　　var scrollKey = setInterval(function () {
window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight);
},1000);
　　當網(wǎng)頁(yè)滾究竟，再次獲取文章，這個(gè)時(shí)侯，同樣的是get懇求，但是返回了Content-Type為application/json的格式，這里同樣的方式，正則匹配找出并低格成我們須要的格式
　　
　　同時(shí)當can_msg_continue為0時(shí)，表示早已拉到底，獲取了全部文章。
　　至此，獲得了一個(gè)公眾號的全部文章，包括文章標題，作者，url。但是沒(méi)有閱讀數和點(diǎn)贊數，這須要打開(kāi)具體的文章鏈接，才能看得到。
　　我們還沒(méi)獲得閱讀數和點(diǎn)贊數，接下來(lái)就是一步一步使微信瀏覽器不停地打開(kāi)具體文章，觸發(fā)陌陌瀏覽器獲取閱讀數和點(diǎn)贊數。這里使用了socket.io，讓文章頁(yè)面聯(lián)接自定義的服務(wù)器，服務(wù)器主動(dòng)通知瀏覽器下一個(gè)點(diǎn)開(kāi)的文章鏈接，這樣單向通信，一個(gè)循環(huán)才能獲取具體文章的閱讀數和點(diǎn)贊。
　　socket.on('url', function (data) {
window.location = data.url;
});
　　閱讀數和點(diǎn)贊可以在瀏覽器端，不停檢測dom元素是否渲染下來(lái)之后搜集發(fā)往服務(wù)器，也可以直接anyproxy檢測下來(lái)（這里我采用前一種）。
　　key = setInterval(function () {
var readNum = $('#readNum3').text().trim();
if (!readNum) return;
var likeNum = $('#likeNum3').text().trim();
var postUser = $('#post-user').text().trim();
var postDate = $('#post-date').text().trim() || $('#publish_time').text().trim();
var activityName = $('#activity-name').text().trim();
var js_share_source = $('#js_share_source').attr('href');
socket.emit('crawler', {
readNum: readNum,
likeNum: likeNum,
postUser: postUser,
postDate: postDate,
activityName: activityName,
js_share_source: js_share_source
});
}, 1000);

　　爬一爬數據采集實(shí)戰系列7「調度任務(wù)」：采集微博實(shí)時(shí)熱搜榜信息
　　本篇教程為中級實(shí)戰案例，用【調度】功能多次采集微博實(shí)時(shí)熱搜榜數據。
　　##插件安裝及菜鳥(niǎo)入門(mén)教程可以看訂閱號第一篇文章 極簡(jiǎn)易用網(wǎng)頁(yè)采集器：爬一爬數據采集實(shí)戰教程
　　
　　微博實(shí)時(shí)熱搜榜每10min更新一次。如果想采集某個(gè)時(shí)間段內實(shí)時(shí)熱搜榜的完整信息，需每隔十分鐘自動(dòng)運行，這樣的效率極低，不可取。
　　
　　實(shí)時(shí)熱搜榜的入選規則
　　今天就教你們一個(gè)方式，用調度器定時(shí)采集數據。這樣，只要我們設置好調度任務(wù)，讓任務(wù)手動(dòng)運行，我們就可以高枕無(wú)憂(yōu)的打鬧去了。
　　本例設置了在19：00--21：00期間每隔10分鐘采集微博熱搜榜數據。
　　操作步驟
　　1.確保帳號已登陸，打開(kāi)須要采集的微博實(shí)時(shí)熱搜榜網(wǎng)站，點(diǎn)擊瀏覽器插件欄的“爬”字圖標，啟動(dòng)插件。
　　2.點(diǎn)擊頁(yè)面上須要采集的信息。如果色調框沒(méi)有收錄所有的任務(wù)數據, 點(diǎn)擊切換按鍵，切換算法，直到選中所有的任務(wù)數據。（注：下載為js-engine）
　　
　　依次選定要抓取的元素
　　3.先點(diǎn)擊“完成”按鈕，再點(diǎn)擊“測試”按鈕，測試采集的數據是否就是您想要的。
　　
　　測試數據
　　4.確認測試成功后，點(diǎn)擊”OK”關(guān)閉測試窗口。填寫(xiě)任務(wù)名稱(chēng)(長(cháng)度為4-32的字符，必填)，并依照個(gè)人須要更改列名。
　　5.點(diǎn)擊“提交”按鈕,創(chuàng )建任務(wù)。
　　
　　創(chuàng )建任務(wù)
　　6.任務(wù)創(chuàng )建成功后，在官網(wǎng)導航欄“任務(wù)”頁(yè)面，點(diǎn)擊”打開(kāi)任務(wù)調度器”，調度頁(yè)面便出現在瀏覽器標簽頁(yè)。
　　
　　打開(kāi)調度器
　　7.在所創(chuàng )建的任務(wù)后點(diǎn)擊”管理”選項。
　　
　　打開(kāi)任務(wù)管理頁(yè)面
　　8.點(diǎn)擊”調度”選項，新建調度，設置定時(shí)任務(wù)。
　　
　　新建調度任務(wù)
　　9.根據Cron表達式，設置任務(wù)抓取頻度，如下圖所示。具體可參考”教程中心”熱門(mén)問(wèn)題中的“什么是Cron表達式”。
　?。?注：本例設置的是 在19：00--21：00之間每隔10分抓取頁(yè)面）
　　
　　設置Cron表達式
　　10.調度配置成功后，任務(wù)按照設置頻度手動(dòng)運行。我們可在調度管理標簽頁(yè)面，看到任務(wù)的運行狀態(tài)。（#注：在任務(wù)調度期間，該頁(yè)面不關(guān)掉。）
　　
　　查看調度狀態(tài)
　　11.點(diǎn)擊任務(wù)”數據”選項，我們可以看見(jiàn)多批次的數據。（#注：數據從19：00開(kāi)始，每個(gè)批次間隔10分鐘）
　　
　　查看數據
　　Tips：
　?、俦纠螺d器為js-engine
　?、跒楸ＷC數據穩定，可將頻度值大一點(diǎn)，預留足夠的抓取時(shí)間。
　?、巯肟匆曨l版調度教程，趕緊去官網(wǎng)教程中心吧。
　?、芨紺ron表達式的一些事例：
　　表達式
　　釋義
　　提示
　　0 12 * * ?
　　每天12:00
　　相當于’0 12 */1 * ?’
　　15 10 ? * *
　　每天10:15
　　相當于’15 10 * * ?’或’15 10 */1 * ?’
　　* 14 * * ?
　　每天14：00到14：59，每隔1分鐘
　　0/5 14 * * ?
　　每天14:00到14:59，每隔5分鐘
　　相當于’*/5 14 * * ?’
　　0-5 14 * * ?
　　每天14:00到14:05，每隔1分鐘
　　10,44 14 ? * 4
　　每周三14:10和14:44
　　15 10 15 * ?
　　每月15日的10:15
　　15 10 ? * 6L
　　每月最后一個(gè)周日的10:15
　　15 10 ? * 6#3
　　每月第三個(gè)周日的10:15

　　無(wú)敵企業(yè)名錄搜索軟件B2B網(wǎng)站企業(yè)信息實(shí)時(shí)采集V3.5破解版
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　　無(wú)敵企業(yè)名錄搜索軟件是一款針對B2B網(wǎng)站的企業(yè)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集整理的軟件，支持定義多個(gè)條件采集數據，個(gè)性化的搜索方法使您采集的數據十分精準有效，采集的數據數組諸多，多種導入格式便捷您進(jìn)行數據管理，形成高效確切的顧客資源，讓您全面把握一手的市場(chǎng)顧客資料，是銷(xiāo)售人員開(kāi)發(fā)新顧客、企業(yè)進(jìn)行網(wǎng)路營(yíng)銷(xiāo)、開(kāi)拓市場(chǎng)查找顧客的必備神器!
　　產(chǎn)品功能及特性：
　　1、數據來(lái)自著(zhù)名在線(xiàn)B2B網(wǎng)站(阿里巴巴、慧聰、馬可波羅、環(huán)球貿易網(wǎng)、中國制造網(wǎng)等)，來(lái)源權威、可靠、準確，讓您把握最準確的企業(yè)信息;
　　2、軟件實(shí)時(shí)采集最新最活躍的信息，保證數據的時(shí)效性、有效性;
　　3、多個(gè)條件精確定位準確度極高，只搜索您須要的數據名錄;
　　4、搜索條件支持行業(yè)、二級行業(yè)、關(guān)鍵詞、經(jīng)營(yíng)模式、省份、城市、地區等條件搜索;
　　5、數據字段齊全，收錄公司名稱(chēng)、聯(lián)系人、職務(wù)、電話(huà)、手機、郵箱、公司地址等大量數組;
　　6、數據手動(dòng)除去重復，提高效率;
　　7、導出格式支持txt記事本和excel表格，方便舉辦任何營(yíng)銷(xiāo)工作。
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　　下載

　　基于springboot的溫濕度NBIOT采集實(shí)時(shí)顯示
　　這個(gè)項目就是之前說(shuō)的要開(kāi)源下來(lái)的一個(gè)結業(yè)項目，是我在學(xué)院期間做的一個(gè)項目，大家假如有須要可以隨便下載，開(kāi)源一起學(xué)習才有長(cháng)足的進(jìn)步
　　項目鏈接：
　　Gitee項目鏈接
　　演示地址：
　　演示地址
　　:8080
　　使用1234 123登錄
　　底下是Readme.md
　　springboot后臺聯(lián)接立秋云介紹
　　后臺基于spring boot的簡(jiǎn)單實(shí)現，前端模板使用springboot官方的折線(xiàn)圖實(shí)現溫濕度的動(dòng)態(tài)監控，注意：需要配合硬件聯(lián)接立秋云實(shí)現
　　軟件構架
　　軟件構架說(shuō)明
　　安裝教程安裝IDEA 配置java環(huán)境，這些就不用說(shuō)了。在IDEA中 導入項目 直接選擇下載好的文件夾即可等待IDEA手動(dòng)導出項目中的須要用到的依賴(lài)使用說(shuō)明
　　項目需配置mysql數據庫，localhost：3306，數據庫名為login，賬戶(hù)為root，密碼為123456，可以在application.yml中配置數據源。
　　當數據庫中有login數據庫時(shí)不需要再建表，后臺使用jpa框架會(huì )手動(dòng)創(chuàng )建須要用到的數據表，此項目會(huì )創(chuàng )建兩個(gè)表，一個(gè)拿來(lái)溫濕度儲存數據，一個(gè)拿來(lái)儲存用戶(hù)
　　項目只需等待手動(dòng)導出依賴(lài)文件而且配置好數據庫后即可使用
　　項目中的GuYuNbiot是聯(lián)接立秋云透傳平臺的，在Gylistener中請填入自己的春分的注冊包，谷雨云的使用請移步：%E8%B0%B7%E9%9B%A8%E4%BA%91%E9%80%8F%E4%BC%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%8C%87%E5%8D%97
　　項目須要用到硬件的聯(lián)動(dòng)，硬件發(fā)給谷雨云以后，通過(guò)春分云平臺的透傳能夠實(shí)現后端圖表的實(shí)時(shí)更新
　　項目中有許多善待改進(jìn)的功能，比如在GyRecieveThread收到數據的數據庫插入時(shí)，偶爾會(huì )報null，我這兒使用了
　　@PostConstruct//解決非controller類(lèi)注入為null的問(wèn)題
public void init(){
gyRecieveThread=this;
gyRecieveThread.dataService=this.dataService;
}
　　如果有更好的解決辦法，可以聯(lián)系我，多謝了。
　　項目說(shuō)明
　　1.因為本人處在大四結業(yè)階段，還是第一次學(xué)習springboot的緣由，項目中參考了網(wǎng)上的些許不錯的代碼，如有侵害請聯(lián)系我，我會(huì )立刻刪掉。
　　2.項目是springboot比較簡(jiǎn)單的應用，歡迎和我一樣的初學(xué)者學(xué)習，如果有任何不懂的也可以聯(lián)系我，一起開(kāi)源學(xué)習交流就會(huì )長(cháng)久的進(jìn)步。
　　參與貢獻Fork 本庫房新建 Feat_xxx 分支遞交代碼新建 Pull Request碼云特技使用 Readme_XXX.md 來(lái)支持不同的語(yǔ)言，例如 Readme_en.md, Readme_zh.md碼云官方博客 你可以 這個(gè)地址來(lái)了解碼云上的優(yōu)秀開(kāi)源項目GVP 全稱(chēng)是碼云最有價(jià)值開(kāi)源項目，是碼云綜合評定出的優(yōu)秀開(kāi)源項目碼云官方提供的使用指南 碼云封面人物是一檔拿來(lái)展示碼云會(huì )員風(fēng)采的欄目

　　User:你好我是森林
　　Date:2018-04-01
　　Mark:《Python網(wǎng)路數據采集》
　　網(wǎng)絡(luò )采集系列文章
　　Python網(wǎng)路數據采集之創(chuàng )建爬蟲(chóng)
　　Python網(wǎng)路數據采集之HTML解析
　　Python網(wǎng)路數據采集之開(kāi)始采集
　　Python網(wǎng)路數據采集之使用API
　　Python網(wǎng)路數據采集之儲存數據
　　讀取文檔文檔編碼
　　文檔編碼的方法一般可以依照文件的擴充名進(jìn)行判定，雖然文件擴充名并不是由編碼確定的，而是由開(kāi)發(fā)者確定的。從最底層的角度看，所有文檔都是由 0和 1 編碼而成的。例如我我們將一個(gè)后綴為png的圖片后綴改為.py。用編輯器打打開(kāi)就完全不對了。
　　只要安裝了合適的庫， Python 就可以幫你處理任意類(lèi)型的文檔。純文本文件、視頻文件和圖象文件的惟一區別，就是它們的 0和1 面向用戶(hù)的轉換方法不同。
　　純文本
　　對于純文本的文件獲取的方法很簡(jiǎn)單，用 urlopen 獲取了網(wǎng)頁(yè)以后，我們會(huì )把它轉變成 BeautifulSoup對象。
　　from urllib.request import urlopen
textPage = urlopen(
"http://www.pythonscraping.com/ ... 6quot;)
print(textPage.read())
　　CSV 文件
　　Python有一個(gè)標準庫對CSV文件的處理非常的友好，可以處理各種的CSV文件。文檔地址
　　讀取CSV文件
　　Python 的csv 庫主要是面向本地文件，就是說(shuō)你的 CSV 文件得存貯在你的筆記本上。而進(jìn)行網(wǎng)路數據采集的時(shí)侯，很多文件都是在線(xiàn)的。有幾個(gè)參考解決辦法：
　　例如獲取網(wǎng)上的CSV文件，然后輸出命令行。
　　from urllib.request import urlopen
from io import StringIO
import csv
data = urlopen("http://pythonscraping.com/file ... 6quot;).read().decode('ASCII','ignore')
dataFile = StringIO(data)
csvReader = csv.reader(dataFile)
for row in csvReader:
print(row)
　　輸出的結果：
　　['Name', 'Year']
["Monty Python's Flying Circus", '1970']
['Another Monty Python Record', '1971']
["Monty Python's Previous Record", '1972']
['The Monty Python Matching Tie and Handkerchief', '1973']
['Monty Python Live at Drury Lane', '1974']
['An Album of the Soundtrack of the Trailer of the Film of Monty Python and the Holy Grail', '1975']
['Monty Python Live at City Center', '1977']
['The Monty Python Instant Record Collection', '1977']
["Monty Python's Life of Brian", '1979']
["Monty Python's Cotractual Obligation Album", '1980']
["Monty Python's The Meaning of Life", '1983']
['The Final Rip Off', '1987']
['Monty Python Sings', '1989']
['The Ultimate Monty Python Rip Off', '1994']
['Monty Python Sings Again', '2014']
　　PDF 文件
　　PDFMiner3K是一個(gè)非常好用的庫(是PDFMiner的Python 3.x移植版)。它十分靈活，可以通過(guò)命令行使用，也可以整合到代碼中。它還可以處理不同的語(yǔ)言編碼，而且對網(wǎng)路文件的處理也十分便捷。
　　下載解壓后用python setup.py install完成安裝。
　　模塊的源文件下載地址：
　　例如可以把任意 PDF 讀成字符串，然后用 StringIO轉換成文件對象。
　　from urllib.request import urlopen
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO
from io import open
def readPDF(pdfFile):
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, laparams=laparams)
process_pdf(rsrcmgr, device, pdfFile)
device.close()
content = retstr.getvalue() retstr.close()
return content

pdfFile = urlopen("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;)
outputString = readPDF(pdfFile)
print(outputString)
pdfFile.close()
　　readPDF 函數最大的用處是，如果PDF文件在筆記本里，就可以直接把 urlopen返回的對象 pdfFile 替換成普通的 open() 文件對象:
　　pdfFile = open("./chapter1.pdf", 'rb')
　　如果本文對你有所幫助，歡迎喜歡或則評論；如果你也對網(wǎng)路采集感興趣，可以點(diǎn)擊關(guān)注，這樣才能夠收到后續的更新。感謝您的閱讀。

　　背景
　　“我要點(diǎn)訂餐“是一個(gè)平臺型電商網(wǎng)站，用戶(hù)、餐廳、配送員等。用戶(hù)可以在網(wǎng)頁(yè)、App、微信、支付寶等進(jìn)行下單點(diǎn)菜；商家領(lǐng)到訂單后開(kāi)始加工，并手動(dòng)通知周?chē)目爝f員；快遞員將訂餐送到用戶(hù)手中。
　　
　　運營(yíng)需求
　　在營(yíng)運的過(guò)程中，發(fā)現了如下的問(wèn)題：
　　獲取用戶(hù)難，投放一筆不小的廣告費對到渠道（網(wǎng)頁(yè)、微信推送），收貨了一些用戶(hù)，但難以衡量各渠道的療效用戶(hù)時(shí)常埋怨送貨慢，但慢在哪些環(huán)節，接單、配送、加工？如何優(yōu)化？用戶(hù)營(yíng)運，經(jīng)常搞一些讓利活動(dòng)（發(fā)送優(yōu)惠券），但未能獲得療效調度問(wèn)題，如何幫助店家在高峰時(shí)提早備貨？如何調度更多的快遞員到指定區域？客服服務(wù)，用戶(hù)反饋下單失敗，用戶(hù)背后的操作是哪些？系統是否有錯誤？數據采集難點(diǎn)
　　在數據化營(yíng)運的過(guò)程中，第一步是怎樣將灑落日志數據集中搜集上去，其中會(huì )碰到如下挑戰：
　　我們須要把飄散在外部、內部日志搜集上去，統一進(jìn)行管理。在過(guò)去這塊須要大量幾種工作，現在可以通過(guò)LogHub采集功能完成統一接入。
　　
　　日志統一管理、配置創(chuàng )建管理日志項目Project，例如叫myorder
　　為不同數據源形成日志創(chuàng )建日志庫Logstore，例如：
　　如須要對原創(chuàng )數據進(jìn)行清洗與ETL，可以創(chuàng )建一些中間結果logstore
　?。ǜ嗖僮骺梢詤⒁?jiàn)快速開(kāi)始/管理控制臺）
　　用戶(hù)推廣日志采集
　　為獲取新用戶(hù)，一般有2種形式：
　　網(wǎng)站注冊時(shí)直接投放優(yōu)惠券
　　其他渠道掃描二維碼，投放優(yōu)惠券
　　做法
　　定義如下注冊服務(wù)器地址，生成二維碼（傳單、網(wǎng)頁(yè)）供用戶(hù)注冊?huà)呙?。用?hù)掃描該頁(yè)面注冊時(shí)，就曉得用戶(hù)通過(guò)特定來(lái)源步入，并記錄日志。
　　http://examplewebsite/login%3F ... Dkd4b
　　當服務(wù)端接受懇求時(shí)，服務(wù)器輸出如下日志：
　　2016-06-20 19:00:00 e41234ab342ef034,102345,5k4d,467890
　　采集方法：
　　應用程序輸出日志到硬碟，通過(guò)Logtail采集應用程序通過(guò)SDK寫(xiě)入，參見(jiàn)SDK服務(wù)端數據采集
　　支付寶/微信公眾帳號編程是典型的Web端模式，一般會(huì )有三種類(lèi)型日志：
　　做法日志講到本地文件，通過(guò)Logtail配置正則表達式講到指定LogstoreDocker中形成日志可以使用容器服務(wù)集成日志服務(wù)Java程序可以使用Log4J Appender日志不落盤(pán), LogHub Producer Library（客戶(hù)端高并發(fā)寫(xiě)入）；Log4J AppenderC#、Python、Java、PHP、C等可以使用SDK寫(xiě)入Windows服務(wù)器可以使用Logstash采集終端用戶(hù)日志接入Web/M 站頁(yè)面用戶(hù)行為
　　頁(yè)面用戶(hù)行為搜集可以分為兩類(lèi)：
　　頁(yè)面與后臺服務(wù)器交互：例如下單，登陸、退出等。頁(yè)面無(wú)后臺服務(wù)器交互：請求直接在后端處理，例如滾屏，關(guān)閉頁(yè)面等。做法第一種可以參考服務(wù)端采集方法第二種可以使用Tracking Pixel/JS Library搜集頁(yè)面行為，參考Tracking Web插口服務(wù)器日志運維
　　例如：
　　做法不同網(wǎng)路環(huán)境下數據采集
　　LogHub在各Region提供 訪(fǎng)問(wèn)點(diǎn)，每個(gè)Region提供三種形式接入點(diǎn)：
　　更多請參見(jiàn)網(wǎng)路接入，總有一款適宜你。
　　其他參見(jiàn)LogHub完整采集方式。參見(jiàn)日志實(shí)時(shí)消費，涉及流計算、數據清洗、數據庫房和索引查詢(xún)等功能。

　　實(shí)現并口數據的接收功能、以及繪圖工具進(jìn)行數據顯示
　　前言：這個(gè)小項目是自己的畢設，做的比較簡(jiǎn)單，之前記錄是pyqt的環(huán)境配置，說(shuō)實(shí)話(huà)，今天忽然聽(tīng)到自己也都忘得差不多了，看來(lái)還是要好好記錄一下自己的知識。
　　這個(gè)項目分為了兩個(gè)部份，其中下位機的數據采集是使用STM32L0系列的開(kāi)發(fā)板作為了主控器，溫度采集模塊是DB18B20,還有一個(gè)GSM模塊，用于發(fā)送郵件，比較簡(jiǎn)單的項目。上位機部份也就是使用pyserial模塊來(lái)進(jìn)行數據的接收，使用matplotlib模塊來(lái)進(jìn)行繪圖。
　　下位機部份的代碼還在，但是用于時(shí)間關(guān)系，開(kāi)發(fā)板等東西已然送人了，所以這篇博客主要就講一下上位機的程序開(kāi)發(fā)，但是為了和上一篇博客中實(shí)現的療效一樣，我去找到了一個(gè)軟件模擬下位機向PC端發(fā)送數據。
　　1.模擬軟件向PC端發(fā)送數據–VSPD軟件
　　找了一篇博客，收錄VSPD使用教程，放上鏈接如下：
　　2.串口接收數據
　　今天打算把之前的代碼用來(lái)跑一下，但是發(fā)覺(jué)出了一些小問(wèn)題，這里也記載一下，被自己蠢哭的問(wèn)題。
　　問(wèn)題1：
　　pyserial模塊的安裝問(wèn)題，換了環(huán)境，但是使用pip安裝，以及在pycharm中進(jìn)行安裝，都沒(méi)有成功，下載的包都是空的文件夾，其截圖如下：
　　
　　解決辦法，去官網(wǎng)下載壓縮包，然后解壓到你的類(lèi)庫的Lib/site-packages目錄下，然后運行命令進(jìn)行安裝；
　　#files
　　
　　命令行安裝
　　
　　綜上問(wèn)題1解決
　　問(wèn)題2（自己犯低級錯誤）：
　　
　　a.串口初始化部份
　　class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow):
def __init__(self, parent=None):
super(MainWindow, self).__init__(parent)
self.setupUi(self)
### 1. 畫(huà)圖
self.my_graph_1 = MyMplCanvas()
self.left1.addWidget(self.my_graph_1)
self.t = [] ### 儲存計數
self.m = [] ### 儲存接收的數據
self.i = 0 ### 計數值
### 2. 串口部分
# 串口初始化為None
self.ser = None
# 設置窗口名稱(chēng)
self.setWindowTitle("Temperature--Serial")
# 刷新一下串口的列表
# self.refresh()
# 波特率
self.comboBox_2.addItem('115200')
self.comboBox_2.addItem('57600')
self.comboBox_2.addItem('9600')
self.comboBox_2.addItem('4800')
self.comboBox_2.addItem('2400')
self.comboBox_2.addItem('1200')
# 實(shí)例化一個(gè)定時(shí)器
self.timer = QTimer(self)
# 定時(shí)器調用讀取串口接收數據
self.timer.timeout.connect(self.recv)
# 打開(kāi)串口按鈕
self.pushButton.clicked.connect(self.open)
# 關(guān)閉串口
self.pushButton_2.clicked.connect(self.close)
# 波特率修改
self.comboBox_2.activated.connect(self.baud_modify)
# 串口號修改
self.comboBox.activated.connect(self.com_modify)
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849
　　b.數據接收及處理

　　前言
　　上一期主要介紹Kubernetes日志輸出的一些注意事項，日志輸出最終的目的還是做統一的采集和剖析。在Kubernetes中，日志采集和普通虛擬機的方法有很大不同，相對實(shí)現難度和布署代價(jià)也略大，但若使用恰當則比傳統方法自動(dòng)化程度更高、運維代價(jià)更低。
　　Kubernetes日志采集難點(diǎn)
　　在Kubernetes中，日志采集相比傳統虛擬機、物理機方法要復雜好多，最根本的緣由是Kubernetes把底層異常屏蔽，提供愈發(fā)細細度的資源調度，向上提供穩定、動(dòng)態(tài)的環(huán)境。因此日志采集面對的是愈發(fā)豐富、動(dòng)態(tài)的環(huán)境，需要考慮的點(diǎn)也愈發(fā)的多。
　　例如：
　　對于運行時(shí)間太短的Job類(lèi)應用，從啟動(dòng)到停止只有幾秒的時(shí)間，如何保證日志采集的實(shí)時(shí)性才能跟上并且數據不丟？K8s通常推薦使用大尺寸節點(diǎn)，每個(gè)節點(diǎn)可以運行10-100+的容器，如何在資源消耗盡可能低的情況下采集100+的容器？在K8s中，應用都以yaml的形式布署，而日志采集還是以手工的配置文件方式為主，如何才能使日志采集以K8s的方法進(jìn)行布署？Kubernetes傳統方法
　　日志種類(lèi)
　　文件、stdout、宿主機文件、journal
　　文件、journal
　　日志源
　　業(yè)務(wù)容器、系統組件、宿主機
　　業(yè)務(wù)、宿主機
　　采集方式
　　Agent（Sidecar、DaemonSet）、直寫(xiě)（DockerEngine、業(yè)務(wù)）
　　Agent、直寫(xiě)
　　單機應用數
　　10-100
　　1-10
　　應用動(dòng)態(tài)性
　　高
　　低
　　節點(diǎn)動(dòng)態(tài)性
　　高
　　低
　　采集部署形式
　　手動(dòng)、Yaml
　　手動(dòng)、自定義
　　采集方式：主動(dòng) or 被動(dòng)
　　日志的采集方式分為被動(dòng)采集和主動(dòng)推送兩種，在K8s中，被動(dòng)采集一般分為Sidecar和DaemonSet兩種形式，主動(dòng)推送有DockerEngine推送和業(yè)務(wù)直寫(xiě)兩種形式。
　　
　　總結出來(lái)：DockerEngine直寫(xiě)通常不推薦；業(yè)務(wù)直寫(xiě)推薦在日志量極大的場(chǎng)景中使用；DaemonSet通常在中小型集群中使用；Sidecar推薦在超大型的集群中使用。詳細的各類(lèi)采集方式對比如下：
　　DockerEngine業(yè)務(wù)直寫(xiě)DaemonSet形式Sidecar形式
　　采集日志類(lèi)型
　　標準輸出
　　業(yè)務(wù)日志
　　標準輸出+部分文件
　　文件
　　部署運維
　　低，原生支持
　　低，只需維護好配置文件即可
　　一般，需維護DaemonSet
　　較高，每個(gè)須要采集日志的POD都須要布署sidecar容器
　　日志分類(lèi)儲存
　　無(wú)法實(shí)現
　　業(yè)務(wù)獨立配置
　　一般，可通過(guò)容器/路徑等映射
　　每個(gè)POD可單獨配置，靈活性高
　　多住戶(hù)隔離
　　弱
　　弱，日志直寫(xiě)會(huì )和業(yè)務(wù)邏輯競爭資源
　　一般，只能通過(guò)配置間隔離
　　強，通過(guò)容器進(jìn)行隔離，可單獨分配資源
　　支持集群規模
　　本地儲存無(wú)限制，若使用syslog、fluentd會(huì )有單點(diǎn)限制
　　無(wú)限制
　　取決于配置數
　　無(wú)限制
　　資源占用
　　低，docker
　　engine提供
　　整體最低，省去采集開(kāi)銷(xiāo)
　　較低，每個(gè)節點(diǎn)運行一個(gè)容器
　　較高，每個(gè)POD運行一個(gè)容器
　　查詢(xún)便捷性
　　低，只能grep原創(chuàng )日志
　　高，可依照業(yè)務(wù)特性進(jìn)行訂制
　　較高，可進(jìn)行自定義的查詢(xún)、統計
　　高，可依照業(yè)務(wù)特性進(jìn)行訂制
　　可定制性
　　低
　　高，可自由擴充
　　低
　　高，每個(gè)POD單獨配置
　　耦合度
　　高，與DockerEngine強綁定，修改須要重啟DockerEngine
　　高，采集模塊更改/升級須要重新發(fā)布業(yè)務(wù)
　　低，Agent可獨立升級
　　一般，默認采集Agent升級對應Sidecar業(yè)務(wù)也會(huì )重啟（有一些擴充包可以支持Sidecar熱升級）
　　適用場(chǎng)景
　　測試、POC等非生產(chǎn)場(chǎng)景
　　對性能要求極高的場(chǎng)景
　　日志分類(lèi)明晰、功能較單一的集群
　　大型、混合型、PAAS型集群
　　日志輸出：Stdout or 文件
　　和虛擬機/物理機不同，K8s的容器提供標準輸出和文件兩種形式。在容器中，標準輸出將日志直接輸出到stdout或stderr，而DockerEngine接管stdout和stderr文件描述符，將日志接收后根據DockerEngine配置的LogDriver規則進(jìn)行處理；日志復印到文件的形式和虛擬機/物理機基本類(lèi)似，只是日志可以使用不同的儲存形式，例如默認儲存、EmptyDir、HostVolume、NFS等。
　　雖然使用Stdout復印日志是Docker官方推薦的方法，但你們須要注意這個(gè)推薦是基于容器只作為簡(jiǎn)單應用的場(chǎng)景，實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中我們還是建議你們盡可能使用文件的形式，主要的緣由有以下幾點(diǎn)：
　　Stdout性能問(wèn)題，從應用輸出stdout到服務(wù)端，中間會(huì )經(jīng)過(guò)好幾個(gè)流程（例如普遍使用的JSON LogDriver）：應用stdout -> DockerEngine -> LogDriver -> 序列化成JSON -> 保存到文件 -> Agent采集文件 -> 解析JSON -> 上傳服務(wù)端。整個(gè)流程相比文件的額外開(kāi)支要多好多，在壓測時(shí)，每秒10萬(wàn)行日志輸出都會(huì )額外占用DockerEngine 1個(gè)CPU核。Stdout不支持分類(lèi)，即所有的輸出都混在一個(gè)流中，無(wú)法象文件一樣分類(lèi)輸出，通常一個(gè)應用中有AccessLog、ErrorLog、InterfaceLog（調用外部插口的日志）、TraceLog等，而這種日志的格式、用途不一，如果混在同一個(gè)流上將很難采集和剖析。Stdout只支持容器的主程序輸出，如果是daemon/fork形式運行的程序將難以使用stdout。文件的Dump形式支持各類(lèi)策略，例如同步/異步寫(xiě)入、緩存大小、文件輪轉策略、壓縮策略、清除策略等，相對愈發(fā)靈活。
　　因此我們建議線(xiàn)上應用使用文件的形式輸出日志，Stdout只在功能單一的應用或一些K8s系統/運維組件中使用。
　　CICD集成：Logging Operator
　　
　　Kubernetes提供了標準化的業(yè)務(wù)布署形式，可以通過(guò)yaml（K8s API）來(lái)申明路由規則、暴露服務(wù)、掛載儲存、運行業(yè)務(wù)、定義縮擴容規則等，所以Kubernetes很容易和CICD系統集成。而日志采集也是運維監控過(guò)程中的重要部份，業(yè)務(wù)上線(xiàn)后的所有日志都要進(jìn)行實(shí)時(shí)的搜集。
　　原創(chuàng )的形式是在發(fā)布以后自動(dòng)去布署日志采集的邏輯，這種方法須要手工干預，違背CICD自動(dòng)化的宗旨；為了實(shí)現自動(dòng)化，有人開(kāi)始基于日志采集的API/SDK包裝一個(gè)手動(dòng)布署的服務(wù)，在發(fā)布后通過(guò)CICD的webhook觸發(fā)調用，但這些方法的開(kāi)發(fā)代價(jià)很高。
　　在Kubernetes中，日志最標準的集成方法是以一個(gè)新資源注冊到Kubernetes系統中，以Operator（CRD）的形式來(lái)進(jìn)行管理和維護。在這些形式下，CICD系統不需要額外的開(kāi)發(fā)，只需在布署到Kubernetes系統時(shí)附加上日志相關(guān)的配置即可實(shí)現。
　　Kubernetes日志采集方案
　　
　　早在Kubernetes出現之前，我們就開(kāi)始為容器環(huán)境開(kāi)發(fā)日志采集方案，隨著(zhù)K8s的逐步穩定，我們開(kāi)始將好多業(yè)務(wù)遷移到K8s平臺上，因此也基于之前的基礎專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了一套K8s上的日志采集方案。主要具備的功能有：
　　支持各種數據的實(shí)時(shí)采集，包括容器文件、容器Stdout、宿主機文件、Journal、Event等；支持多種采集部署方法，包括DaemonSet、Sidecar、DockerEngine LogDriver等；支持對日志數據進(jìn)行富化，包括附加Namespace、Pod、Container、Image、Node等信息；穩定、高可靠，基于阿里自研的Logtail采集Agent實(shí)現，目前全網(wǎng)已有幾百萬(wàn)的布署實(shí)例；基于CRD進(jìn)行擴充，可使用Kubernetes布署發(fā)布的形式來(lái)布署日志采集規則，與CICD完美集成。安裝日志采集組件
　　目前這套采集方案早已對外開(kāi)放，我們提供了一個(gè)Helm安裝包，其中包括Logtail的DaemonSet、AliyunlogConfig的CRD申明以及CRD Controller，安裝以后才能直接使用DaemonS優(yōu)采云采集器以及CRD配置了。安裝方法如下：
　　阿里云Kubernetes集群在開(kāi)通的時(shí)侯可以勾選安裝，這樣在集群創(chuàng )建的時(shí)侯會(huì )手動(dòng)安裝上述組件。如果開(kāi)通的時(shí)侯沒(méi)有安裝，則可以自動(dòng)安裝。如果是自建的Kubernetes，無(wú)論是在阿里云上自建還是在其他云或則是線(xiàn)下，也可以使用這樣采集方案，具體安裝方法參考[自建Kubernetes安裝]()。
　　安裝好上述組件然后，Logtail和對應的Controller都會(huì )運行在集群中，但默認這種組件并不會(huì )采集任何日志，需要配置日志采集規則來(lái)采集指定Pod的各種日志。
　　采集規則配置：環(huán)境變量 or CRD
　　除了在日志服務(wù)控制臺上自動(dòng)配置之外，對于Kubernetes還額外支持兩種配置方法：環(huán)境變量和CRD。
　　環(huán)境變量是自swarm時(shí)代仍然使用的配置方法，只須要在想要采集的容器環(huán)境變量上申明須要采集的數據地址即可，Logtail會(huì )手動(dòng)將這種數據采集到服務(wù)端。這種方法布署簡(jiǎn)單，學(xué)習成本低，很容易上手；但才能支持的配置規則極少，很多中級配置（例如解析方法、過(guò)濾方法、黑白名單等）都不支持，而且這些申明的方法不支持更改/刪除，每次更改雖然都是創(chuàng )建1個(gè)新的采集配置，歷史的采集配置須要自動(dòng)清除，否則會(huì )導致資源浪費。
　　
　　CRD配置方法是特別符合Kubernetes官方推薦的標準擴充方法，讓采集配置以K8s資源的方法進(jìn)行管理，通過(guò)向Kubernetes部署AliyunLogConfig這個(gè)特殊的CRD資源來(lái)申明須要采集的數據。例如下邊的示例就是布署一個(gè)容器標準輸出的采集，其中定義須要Stdout和Stderr都采集，并且排除環(huán)境變量中收錄COLLEXT_STDOUT_FLAG：false的容器。
　　基于CRD的配置方法以Kubernetes標準擴充資源的方法進(jìn)行管理，支持配置的增刪改查完整語(yǔ)義，而且支持各類(lèi)中級配置，是我們非常推薦的采集配置方法。
　　
　　采集規則推薦的配置形式
　　
　　實(shí)際應用場(chǎng)景中，一般都是使用DaemonSet或DaemonSet與Sidecar混用形式，DaemonSet的優(yōu)勢是資源利用率高，但有一個(gè)問(wèn)題是DaemonSet的所有Logtail都共享全局配置，而單一的Logtail有配置支撐的上限，因此難以支撐應用數比較多的集群。
　　上述是我們給出的推薦配置形式，核心的思想是：
　　一個(gè)配置盡可能多的采集同類(lèi)數據，減少配置數，降低DaemonSet壓力；核心的應用采集要給以充分的資源，可以使用Sidecar形式；配置方法盡可能使用CRD形式；Sidecar因為每位Logtail是單獨的配置，所以沒(méi)有配置數的限制，這種比較適宜于超小型的集群使用。
　　實(shí)踐1-中小型集群
　　
　　絕大部分Kubernetes集群都屬于中小型的，對于中小型沒(méi)有明晰的定義，一般應用數在500以?xún)?，節點(diǎn)規模1000以?xún)?，沒(méi)有職能明晰的Kubernetes平臺運維。這種場(chǎng)景應用數不會(huì )非常多，DaemonSet可以支撐所有的采集配置：
　　絕大部分業(yè)務(wù)應用的數據使用DaemonS優(yōu)采云采集器形式核心應用（對于采集可靠性要求比較高，例如訂單/交易系統）使用Sidecar形式單獨采集
　　實(shí)踐2-大型集群
　　
　　對于一些用作PAAS平臺的小型/超大型集群，一般業(yè)務(wù)在1000以上，節點(diǎn)規模也在1000以上，有專(zhuān)門(mén)的Kubernetes平臺運維人員。這種場(chǎng)景下應用數沒(méi)有限制，DaemonSet難以支持，因此必須使用Sidecar形式，整體規劃如下：
　　Kubernetes平臺本身的系統組件日志、內核日志相對種類(lèi)固定，這部份日志使用DaemonS優(yōu)采云采集器，主要為平臺的運維人員提供服務(wù)；各個(gè)業(yè)務(wù)的日志使用Sidecar形式采集，每個(gè)業(yè)務(wù)可以獨立設置Sidecar的采集目的地址，為業(yè)務(wù)的DevOps人員提供足夠的靈活性。
　　原文鏈接

　　本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法及系統，方法包括以下步驟：S1：建立輿情數據網(wǎng)站類(lèi)庫，分類(lèi)并定義爬取數據項；S2：將數據采集網(wǎng)站列表傳輸給數據采集服務(wù)器，服務(wù)器分配相應的爬蟲(chóng)以休眠的模式循環(huán)地爬取數據；S3：對爬取到的源網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行標簽解析，定位目標數據項位置獲取目標數據項；S4：將獲取到的結果數據項封裝成對應類(lèi)的統一格式；S5：將封裝后的數據存入對應的數據庫；S6：生成檢測日志文件。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)構架先進(jìn)，通過(guò)使用工廠(chǎng)模式作為系統的主要設計模式，能夠快速生成新實(shí)例，將瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)、日志生成、數據封裝、代理設置以及隊列設置等系統核心功能封裝上去，增強系統的可擴展性和可移植性，提高代碼的可重用性和系統的可維護性。
　　
　　全部詳盡技術(shù)資料下載
　　【技術(shù)實(shí)現步驟摘要】
　　本專(zhuān)利技術(shù)涉及互聯(lián)網(wǎng)輿情數據的分布式高并發(fā)采集方法及系統，特別的涉及目標數據的高效、實(shí)時(shí)采集技術(shù)實(shí)現方式及系統，尤其涉及一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法及系統。
　　技術(shù)介紹
　　輿情是在一定的社會(huì )空間內，圍繞中介性社會(huì )風(fēng)波的發(fā)生、發(fā)展和變化，民眾對社會(huì )管理者形成和持有的社會(huì )政治心態(tài)。目前，網(wǎng)絡(luò )成為反映社會(huì )輿情的主要載體之一，在輿情傳播中起著(zhù)重要的作用。而輿論危機的爆發(fā)使越來(lái)越多的人關(guān)注社會(huì )輿論的形成和發(fā)展。各級黨政機關(guān)要及時(shí)了解信息，加強輿情監控，提高輿情應對能力和在新輿論環(huán)境中的執政能力，及時(shí)化解矛盾，處理好政府和民眾的關(guān)系。企事業(yè)單位也須要關(guān)注網(wǎng)路輿情，利用市場(chǎng)已有的輿情剖析系統和服務(wù)平臺，或者人員與工具結合，掌控網(wǎng)絡(luò )輿情，輔助決策。如何從大量的網(wǎng)路數據中提取出關(guān)鍵信息，是當前技術(shù)研究的一個(gè)重點(diǎn)。傳統的通用搜索引擎作為一個(gè)輔助檢索信息的工具，成為用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)路的入口和手冊。但是，這些通用的搜索引擎也存在著(zhù)一定的局限性，1、通用搜索引擎所返回的結果收錄大量用戶(hù)不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)。通用搜索引擎常常對信息濃度密集且具有一定結構的數據無(wú)能為力，不能挺好地發(fā)覺(jué)和獲取關(guān)鍵信息。2、簡(jiǎn)單的基于互聯(lián)網(wǎng)的數據采集系統，其采集方式單一，無(wú)法同時(shí)多任務(wù)執行，這就造成了數據的采集效率較低，無(wú)法滿(mǎn)足數據的實(shí)時(shí)性。3、目前的其他輿情剖析監測系統，輿情數據大部分采用離線(xiàn)處理機制，在結構上就造成了其數據必然存在一定的信噪比。而隨著(zhù)網(wǎng)路技術(shù)的發(fā)展，信息更新的速率越來(lái)越快，低信噪比的輿情數據采集系統成為輿情剖析項目的急切需求。
　　技術(shù)實(shí)現思路
　　本專(zhuān)利技術(shù)的目的在于克服現有技術(shù)的不足，提供一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法及系統，爬取的數據可生成在線(xiàn)輿情大數據庫，為相關(guān)政府及企業(yè)用戶(hù)提供在線(xiàn)數據庫服務(wù)。本專(zhuān)利技術(shù)的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現的：一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，它包括以下步驟：S1：建立輿情數據網(wǎng)站類(lèi)庫，分類(lèi)輿情數據源站，并定義每類(lèi)網(wǎng)站的爬取數據項；S2：將數據采集網(wǎng)站列表傳輸給數據采集服務(wù)器，數據采集服務(wù)器分配相應的爬蟲(chóng)以休眠的模式循環(huán)地爬取目標網(wǎng)站數據，采集過(guò)程中使用生產(chǎn)者消費者模式并發(fā)執行采集任務(wù)；S3：對爬取到的源網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行標簽解析，定位目標數據項位置獲取目標數據項；S4：將獲取到的結果數據項封裝成對應類(lèi)的統一格式；S5：將封裝后的數據存入對應的數據庫；S6：生成檢測日志文件。所述的步驟S1包括以下子步驟：S11：將所有數據源站分為多類(lèi)，針對每一類(lèi)網(wǎng)站采集包括網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)地址、網(wǎng)頁(yè)標題、關(guān)鍵字在內的信息構建類(lèi)相關(guān)的關(guān)鍵字庫；S12：根據每類(lèi)網(wǎng)站的頁(yè)面數據特性，事先定義好要爬取的數據數組；S13：當有新的目標網(wǎng)站需要采集時(shí)，獲取包括目標網(wǎng)站地址、頁(yè)面標題、頁(yè)面關(guān)鍵字在內的與關(guān)鍵字庫對應的信息，根據獲得的信息與已有的泛型數據對目標網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)；同時(shí)篩選出網(wǎng)站的文章列表地址，過(guò)濾包括廣告在內的與輿情數據無(wú)關(guān)的頁(yè)面，將篩選出的地址加入數據采集網(wǎng)站列表。
　　所述的步驟S2包括以下子步驟：S21：將分類(lèi)后的輿情數據源網(wǎng)站以列表的形式傳給數據采集服務(wù)器，數據采集服務(wù)器將采集任務(wù)分配到多臺數據采集PC；針對每位源站，系統設置專(zhuān)門(mén)的爬蟲(chóng)進(jìn)行數據爬??；S22：在數據爬取的過(guò)程中對源網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，系統在整個(gè)數據爬取過(guò)程中采用休眠機制循環(huán)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站頁(yè)面，休眠時(shí)間依照網(wǎng)站的數據更新速率動(dòng)態(tài)設置；當更新量達到采集閾值時(shí)，爬蟲(chóng)激活進(jìn)行新一輪的數據采集；同時(shí)，在每一輪數據采集完成以后，系統標示最后的采集位置，日志文件記錄本次循環(huán)共采集的數據條數，系統步入休眠狀態(tài)。在數據爬取過(guò)程中，系統首先采用鞋廠(chǎng)設計模式將模擬訪(fǎng)問(wèn)不同的瀏覽器方式封裝上去，并提供統一的實(shí)例化插口；在具體實(shí)例化的過(guò)程中，指定瀏覽器類(lèi)型名稱(chēng)即可生產(chǎn)出對應的瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)；爬蟲(chóng)將按照數據源站的類(lèi)型與復雜度生成對應的瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)實(shí)例；同時(shí)，代理設置模塊在瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中手動(dòng)為程序分配IP地址。頁(yè)面數據分為靜態(tài)數據和動(dòng)態(tài)數據；對于靜態(tài)頁(yè)面數據，爬蟲(chóng)調用模擬瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)方式頁(yè)面地址獲取網(wǎng)頁(yè)源數據；對于動(dòng)態(tài)數據，爬蟲(chóng)在訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面之前，需要通過(guò)抓包的方法找到動(dòng)態(tài)數據返回鏈接，再調用瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)方式獲取頁(yè)面數據。將URL地址儲存隊列方式封裝上去，并提供統一的實(shí)例化插口；采用多級生產(chǎn)者消費者模式并發(fā)的爬取數據：一級生產(chǎn)者依據分配的數據源網(wǎng)站地址訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面獲取數據的一級URL地址，并將地址儲存到數據隊列當中；若當前地址頁(yè)面不是正文地址，而是正文列表地址，系統將分配二級生成者從當前地址隊列中獲取URL地址進(jìn)行數據爬取，直到獲取到正文URL地址；消費者負責從正文地址隊列中取出URL數據，訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面獲取正文頁(yè)面內容；在此過(guò)程中，生產(chǎn)者和消費者彼此之間通過(guò)阻塞隊列來(lái)進(jìn)行通信；采用隊列設置模塊提供隊列的存取操作，并初始化隊列數據庫并完善聯(lián)接。
　　所述的步驟S3包括對動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據的剖析和對靜態(tài)頁(yè)面數據的剖析，其中對于靜態(tài)頁(yè)面數據使用封裝好的Xpath方式，給定數據項的路徑地址即可獲取到對應數據項；同時(shí)結合正則表達式，通過(guò)正則表達式過(guò)濾篩選數據，補充獲取XPath未能解析到的數據；系統將解析到的數據形參給事前定義好的對應的數據項；對于動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據，使用JSON方式獲取字典格式的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據項。所述的步驟S4步驟包括：在數據采集之前，采用鞋廠(chǎng)設計模式，將每一類(lèi)網(wǎng)站定義好的數據項以及保留數組封裝成字典格式，并提供統一的數據插口；在數據采集完成后，根據數據源網(wǎng)站類(lèi)別，系統調用對應的封裝方式將采集到的數據封裝為對應類(lèi)的統一格式；在封裝過(guò)程中使用UUID方式為每條數據生成惟一的標識符，方便后續的檢索操作。所述的步驟S5包括：采用鞋廠(chǎng)設計模式將結果數據的儲存操作封裝為隊列方式，采集到數據然后調用隊列方式將數據輸入數據庫服務(wù)器；在數據庫服務(wù)器中分別為每一類(lèi)源數據網(wǎng)站設置對應的數據庫，在數據儲存時(shí)將數據存到對應的數據庫；根據保存數據的不同采取不同的數據庫，保存生產(chǎn)者和消費者之間的URL隊列數據。所述的步驟S6包括：采用鞋廠(chǎng)模式將日志方式封裝上去，提供統一的插口訪(fǎng)問(wèn)；日志采用logging模塊給運行中的程序提供了一個(gè)標準的信息輸出插口；系統開(kāi)始運行的時(shí)侯即調用日志插口生成實(shí)例，在整個(gè)過(guò)程中記錄每位模塊的運行狀態(tài)與結果；在每一輪爬蟲(chóng)程序執行完成時(shí)，將檢測結果按天生成日志文件。
　　采用所述的方式的系統，所述的系統包括：數據打算模塊，用于完成源站的分類(lèi)以及目標數據項定義；更新檢測模塊，用于檢測目標數據網(wǎng)站的更新情況。數據爬取模塊，用于模擬瀏覽器環(huán)境訪(fǎng)問(wèn)源站目標頁(yè)面并將頁(yè)面數據獲取到本地；代理設置模塊，用于手動(dòng)為服務(wù)器分配IP地址。隊列設置模塊，用于負責管理阻塞URL采集隊列，以及結果數據儲存隊列，并進(jìn)行去重操作；數據解析模塊，用于通過(guò)剖析源數據，并從中解析出目標數據項；數據封裝模塊，用于將爬取到的數據項統一封裝成標準格式輸出；數據儲存模塊，用于將封裝好的數據儲存到在線(xiàn)輿情大數據庫；日志生成模塊，用于各環(huán)節檢測狀態(tài)的日志輸出。本專(zhuān)利技術(shù)的有益療效是：1. 系統構架先進(jìn)，通過(guò)使用工廠(chǎng)模式作為系統的主要設計模式，能夠快速生成新實(shí)例。將瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)，日志生成，數據封裝，代理設置以及隊列設置等系統核心功能封裝上去。增強了系統的可擴展性和可移植性，提高了代碼的可重用性和系統的可維護性
　　【技術(shù)保護點(diǎn)】
　　一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：它包括以下步驟：S1：建立輿情數據網(wǎng)站類(lèi)庫，分類(lèi)輿情數據源站，并定義每類(lèi)網(wǎng)站的爬取數據項；S2：將數據采集網(wǎng)站列表傳輸給數據采集服務(wù)器，數據采集服務(wù)器分配相應的爬蟲(chóng)以休眠的模式循環(huán)地爬取目標網(wǎng)站數據，采集過(guò)程中使用生產(chǎn)者消費者模式并發(fā)執行采集任務(wù)；S3：對爬取到的源網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行標簽解析，定位目標數據項位置獲取目標數據項；S4：將獲取到的結果數據項封裝成對應類(lèi)的統一格式；S5：將封裝后的數據存入對應的數據庫；S6：生成檢測日志文件。
　　【技術(shù)特點(diǎn)摘要】
　　1.一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：它包括以下步驟：S1：建立輿情數據網(wǎng)站類(lèi)庫，分類(lèi)輿情數據源站，并定義每類(lèi)網(wǎng)站的爬取數據項；S2：將數據采集網(wǎng)站列表傳輸給數據采集服務(wù)器，數據采集服務(wù)器分配相應的爬蟲(chóng)以休眠的模式循環(huán)地爬取目標網(wǎng)站數據，采集過(guò)程中使用生產(chǎn)者消費者模式并發(fā)執行采集任務(wù)；S3：對爬取到的源網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行標簽解析，定位目標數據項位置獲取目標數據項；S4：將獲取到的結果數據項封裝成對應類(lèi)的統一格式；S5：將封裝后的數據存入對應的數據庫；S6：生成檢測日志文件。2.根據權力要求1所述的一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：所述的步驟S1包括以下子步驟：S11：將所有數據源站分為多類(lèi)，針對每一類(lèi)網(wǎng)站采集包括網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)地址、網(wǎng)頁(yè)標題、關(guān)鍵字在內的信息構建類(lèi)相關(guān)的關(guān)鍵字庫；S12：根據每類(lèi)網(wǎng)站的頁(yè)面數據特性，事先定義好要爬取的數據數組；S13：當有新的目標網(wǎng)站需要采集時(shí)，獲取包括目標網(wǎng)站地址、頁(yè)面標題、頁(yè)面關(guān)鍵字在內的與關(guān)鍵字庫對應的信息，根據獲得的信息與已有的泛型數據對目標網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)；同時(shí)篩選出網(wǎng)站的文章列表地址，過(guò)濾包括廣告在內的與輿情數據無(wú)關(guān)的頁(yè)面，將篩選出的地址加入數據采集網(wǎng)站列表。
　　3.根據權力要求1所述的一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：所述的步驟S2包括以下子步驟：S21：將分類(lèi)后的輿情數據源網(wǎng)站以列表的形式傳給數據采集服務(wù)器，數據采集服務(wù)器將采集任務(wù)分配到多臺數據采集PC；針對每位源站，系統設置專(zhuān)門(mén)的爬蟲(chóng)進(jìn)行數據爬??；S22：在數據爬取的過(guò)程中對源網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，系統在整個(gè)數據爬取過(guò)程中采用休眠機制循環(huán)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站頁(yè)面，休眠時(shí)間依照網(wǎng)站的數據更新速率動(dòng)態(tài)設置；當更新量達到采集閾值時(shí)，爬蟲(chóng)激活進(jìn)行新一輪的數據采集；同時(shí)，在每一輪數據采集完成以后，系統標示最后的采集位置，日志文件記錄本次循環(huán)共采集的數據條數，系統步入休眠狀態(tài)。4.根據權力要求1或3所述的一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：在數據爬取過(guò)程中，系統首先采用鞋廠(chǎng)設計模式將模擬訪(fǎng)問(wèn)不同的瀏覽器方式封裝上去，并提供統一的實(shí)例化插口；在具體實(shí)例化的過(guò)程中，指定瀏覽器類(lèi)型名稱(chēng)即可生產(chǎn)出對應的瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)；爬蟲(chóng)將按照數據源站的類(lèi)型與復雜度生成對應的瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)實(shí)例；同時(shí)，代理設置模塊在瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中手動(dòng)為程序分配IP地址。5.根據權力要求1或3所述的一種基于分布式的輿情數據實(shí)時(shí)采集方法，其特點(diǎn)在于：將URL地址儲存隊列方式封裝上去，并提供統一的實(shí)例化插口；采用多級生產(chǎn)者消費者模式并發(fā)的爬取數據：一級生產(chǎn)者依據分配的數據源網(wǎng)站地址訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面獲取數據的一級URL地址，并將地址儲存到數據隊列當中；若當前地址頁(yè)面不是正文地址，而是正文列表地址，系統將分配二級生成者從當前地址隊列中獲取URL地址進(jìn)行...
　　【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
　　技術(shù)研制人員：李平，陳雁，胡棟，代臻，劉婷，許斌，孫先，林輝，趙玲，
　　申請(專(zhuān)利權)人：西南石油大學(xué)，
　　類(lèi)型：發(fā)明
　　國別省市：四川;51
　　全部詳盡技術(shù)資料下載 我是這個(gè)專(zhuān)利的主人

　　實(shí)驗數據
　　硬件配置
　　2臺服務(wù)器，每臺的配置如下
　　系統CPU顯存硬碟
　　Ubuntu16.04E5-2630 v4 @ 2.20GHz * 832G1T
　　抓取速率
　　每臺服務(wù)器滿(mǎn)負荷運轉:
　　每臺服務(wù)器啟動(dòng)50個(gè)爬蟲(chóng)進(jìn)程，兩臺共100個(gè)爬蟲(chóng)進(jìn)程
　　每個(gè)進(jìn)程的抓取情況:
　　可以看見(jiàn)每位進(jìn)程，每分鐘可以抓取300+頁(yè)面。那么，一天共可以抓?。?br /> 　　300(pages/(process*min)) * 100(prcesses) * 60*24(mins/day) = 43,200,000(pages/day)
　　所以三天可以抓取4.3千萬(wàn)的頁(yè)面
　　如果抓取用戶(hù)個(gè)人信息，1(data/page) ，
　　則三天的數據抓取量是 43,200,000(pages/day) * 1(data/page) = 43,200,000(data/day) 4.3千萬(wàn)
　　如果抓取用戶(hù)微博數據，10(data/page) ，
　　則三天的數據抓取量是 43,200,000(pages/day) * 10(data/page) = 432,000,000(data/day) 4.3億
　　數據庫統計
　　MongoDB IO量
　　每秒4500+的數據插入量,所以三天就是4億+的數據采集入庫量
　　用戶(hù)個(gè)人信息數據
　　微博用戶(hù)id采用海量采集的形式，目前早已擁有5.5千萬(wàn)有效真實(shí)用戶(hù)的微博id，并且在不斷下降中
　　發(fā)掘id有效id有效百分比
　　97,267,43555,832,4010.574
　　用戶(hù)微博數據
　　實(shí)時(shí)抓取5.5千萬(wàn)+有效用戶(hù)的微博,數據統計
　　微博發(fā)表日期為11.20~11.24日之間的微博
　　11.2011.2111.2211.2311.24
　　13,864,35918,438,46018,866,07218,143,92311,351,606
　　當前數據庫總數：537,475,459 (5億)
　　數據展示
　　用戶(hù)數據
　　微博數據

　　這是QQ群組實(shí)時(shí)數據查詢(xún)采集器，它是QQ群組號碼的輔助軟件.
　　軟件功能
　　它可以根據關(guān)鍵字捕獲組號，根據段落編號捕獲組號和采集組，采集朋友的QQ號，支持將成員數保存為T(mén)XT，Excel格式，需要使用軟件登錄QQ帳戶(hù).
　　軟件功能
　　1. 根據關(guān)鍵詞采集組號: 輸入關(guān)鍵詞，省市等信息.
　　2. 根據號碼段采集組號: 輸入組號段以采集組名和對應于組號的創(chuàng )建者. 僅使用TM2009進(jìn)行采集.
　　3. 采集QQ號: 可以根據城市，性別，年齡和在線(xiàn)狀態(tài)采集QQ號.
　　4. 采集朋友的QQ數字: 提取朋友的數字并選擇將其分組.
　　5. 采集組中的會(huì )員號: 您可以采集單個(gè)組中的成員，也可以采集所有加入的組.
　　6. 它支持以TXT和Excel格式保存，并可以使用靈活的保存格式模板導出為qq郵箱格式.
　　軟件提示
　　該軟件功能強大，易于操作，人性化的設計理念，并且操作頁(yè)面的用戶(hù)體驗非常簡(jiǎn)潔，易于使用，并且完全是傻瓜式的操作模式.
　　軟件屏幕截圖
　　
　　相關(guān)軟件
　　起點(diǎn)QQ簽名采集器: 這是起點(diǎn)QQ簽名采集器，可以一鍵自動(dòng)采集網(wǎng)絡(luò )上的QQ簽名，并支持導出到txt.
　　明智的QQ采集器: 這是明智的QQ采集器，可用于批量采集QQ的軟件！可以根據地區，年齡，性別或關(guān)鍵字進(jìn)行采集！

　　之前，我們其中一項業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)日志采集和處理架構大致如下:
　　
　　在日志生成端（LogServer服務(wù)器）上，已部署FlumeAgent實(shí)時(shí)監視生成的日志，然后將其發(fā)送到Kafka. 經(jīng)過(guò)觀(guān)察，每個(gè)FlumeAgent占用大量系統資源（至少占CPU的50％或更多）. 對于另一項業(yè)務(wù)，LogServer承受著(zhù)巨大的壓力，CPU資源特別緊張. 如果要實(shí)時(shí)采集和分析日志，則需要一個(gè)更輕量級且耗費資源較少的日志采集框架，因此我嘗試了Filebeat.
　　Filebeat是使用go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的開(kāi)源文本日志采集器. 它重構了logstash采集器源代碼，將其安裝在日志生成服務(wù)器上以監視日志目錄或特定的日志文件，并將它們發(fā)送到kastka上的logstash，elasticsearch和. Filebeat是一種數據采集解決方案，它替代了logstash-forwarder. 原因是logstash在jvm上運行并且消耗大量服務(wù)器資源（Flume也是一樣）. 由于Filebeat如此輕巧，因此不要期望它在日志采集過(guò)程中做更多的清理和轉換工作. 它僅負責一件事，即有效且可靠地傳輸日志數據. 至于清潔和轉換，您可以在此過(guò)程中進(jìn)行后續操作.
　　Filebeat的官方網(wǎng)站地址是: 您可以下載Filebeat并在此地址查看文檔.
　　Filebeat安裝配置
　　Filebeat的安裝和配置非常簡(jiǎn)單.
　　下載filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz并將其解壓縮.
　　輸入filebeat-5.6.3-linux-x86_64目錄并編輯配置文件filebeat.yml
　　配置輸入并監視日志文件:
　　filebeat.prospectors:
　　-input_type: log
　　路徑:
　　-/ data / dmp / openresty / logs / dmp_intf _ *. log
　　配置輸出到Kafka
　　#——————————– Kafka輸出——————————–
　　output.kafka:
　　主機: [“ datadev1: 9092”]
　　topic: lxw1234
　　required_acks: 1
　　PS: 假設您已經(jīng)安裝并配置了Kafka，并且已經(jīng)建立了主題.
　　有關(guān)更多配置選項，請參閱官方文檔.
　　需要大數據學(xué)習材料和交流學(xué)習的學(xué)生可以增加數據學(xué)習小組: 724693112有免費的材料，可以與一群學(xué)習大數據的小伙伴共享和共同努力
　　文件拍開(kāi)始
　　在filebeat-5.6.3-linux-x86_64目錄下，執行命令:
　　./ filebeat -e -c filebeat.yml以啟動(dòng)Filebeat.
　　啟動(dòng)后，Filebeat開(kāi)始監視輸入配置中的日志文件，并將消息發(fā)送到Kafka.
　　您可以在Kafka中啟動(dòng)Consumer來(lái)查看:
　　./ kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost: 9092 –topic lxw1234 –from-beginning
　　Filebeat郵件格式
　　在原創(chuàng )日志中，日志格式如下:
　　2017-11-09T15: 18: 05 + 08: 00 |?| 127.0.0.1 |?|-|?| hy_xyz |?| 200 |?| 0.002
　　Filebeat將消息封裝為JSON字符串，除了原創(chuàng )日志外，還收錄其他信息.
　　
　　@timestamp: 郵件發(fā)送時(shí)間
　　beat: Filebeat運行主機和版本信息
　　字段: 一些用戶(hù)定義的變量和值非常有用，類(lèi)似于Flume的靜態(tài)攔截器
　　input_type: 輸入類(lèi)型
　　消息: 原創(chuàng )日志內容
　　offset: 此消息在原創(chuàng )日志文件中的偏移量
　　源: 日志文件
　　此外，Filebeat的CPU使用率:
　　
　　初步試用后，以下問(wèn)題尚待測試:
　　數據可靠性: 是否存在日志數據丟失或重復發(fā)送；
　　您可以自定義Filebeat的消息格式以刪除一些多余和無(wú)用的項目嗎？

　　概述
　　要實(shí)現項目中視頻流的實(shí)時(shí)傳輸和顯示，最常見(jiàn)的是編碼和解碼操作. 如果您自己實(shí)現H.264的編碼和解碼，則將花費大量時(shí)間和精力. 因此，通常使用開(kāi)源H.264編解碼器. 所謂的編解碼器是用于實(shí)現編碼和解碼，輸入原創(chuàng )數據流以及輸出H.264編碼流的代碼.
　　在Ubuntu16.04下安裝FFmpeg
　　首先在官方網(wǎng)站上下載最新的FFmpeg壓縮包源代碼，然后使用以下命令解壓縮:
　　$ tar xvf ffmpeg-3.4.2.tar.bz2
　　然后進(jìn)入解壓縮的文件夾以查看安裝步驟:
　　$ cd ffmpeg-3.4.2
$ cat INSTALL.md
　　顯示內容如下:
　　安裝FFmpeg: 輸入./configure創(chuàng )建配置. 配置列表
　　通過(guò)運行configure --help打印
　　選項.
　　可以從與FFmpeg源不同的目錄中啟動(dòng)
　　configure，以在樹(shù)外構建對象. 為此，請在啟動(dòng)配置時(shí)使用絕對路徑，例如/ ffmpegdir / ffmpeg / configure. 然后鍵入make來(lái)構建FFmpeg. 需要GNU Make 3.81或更高版本. 鍵入make install以安裝您構建的所有二進(jìn)制文件和庫.
　　注意
　　默認情況下，非系統依賴(lài)項（例如libx264，libvpx）處于禁用狀態(tài).
　　請按照上述步驟進(jìn)行安裝:
　　$ ./configure --prefix=/home/string/ffmpeg3.4.2 --enable-shared --disable-static
　　提醒: 找不到Yasm / nasm或太舊. 使用–disable-yasm進(jìn)行嚴重破壞的構建.
　　發(fā)現未安裝yasm，因此請安裝yasm:
　　$ sudo apt-get install yasm
　　安裝后，重新執行上述第一步以生成配置文件
　　$ make
　　$ make install
# 安裝后，查看ffmpeg版本
cd ~/ffmpeg3.4.2/bin
./ffmpeg -version
　　安裝成功.
　　Qt導入FFmpeg庫
　　首先創(chuàng )建一個(gè)新的Qt項目，默認情況下每個(gè)人都會(huì )知道這一點(diǎn). 下一步是根據先前的安裝目錄配置Qt pro文件. 如下圖所示:
　　
　　核心是添加FFmpeg庫目錄和庫文件路徑信息.
　　INCLUDEPATH += /home/string/ffmpeg3.4.2/include
LIBS += -L /home/string/ffmpeg3.4.2/lib -lavcodec -lswresample -lavutil -lavformat -lswscale
　　下一步是修改main.cpp文件，以測試FFmpeg文件是否成功導入.
<p># main.cpp
#include "mainwidget.h"
#include
#include
using namespace std;
// 由于建立的是C++工程，編譯時(shí)使用的是C++編譯器編譯，
// 而FFmpeg是C的庫，因此這里需要加上extern "C",否則會(huì )提示各種未定義
extern "C"
{
#include "libavcodec/avcodec.h"
#include "libavformat/avformat.h"
#include "libavfilter/avfilter.h"
#include "libswresample/swresample.h"
#include "libavdevice/avdevice.h"
}
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
MainWidget w;
w.show();
cout

　　[正版]采集所有者信息采集軟件企業(yè)目錄實(shí)時(shí)所有者信息采集軟件
　　[Jigu客房新聞搜索營(yíng)銷(xiāo)軟件]屬于“ Jike營(yíng)銷(xiāo)軟件”系列. 該軟件是專(zhuān)業(yè)的所有者搜索軟件和功能強大的所有者信息搜索和采集軟件. 它可以自動(dòng)采集最新的所有者目錄，可以幫助您快速識別目標客戶(hù)，進(jìn)行充分的市場(chǎng)研究，為銷(xiāo)售管理和營(yíng)銷(xiāo)管理做充分的準備，并為您提供直接與目標客戶(hù)聯(lián)系的機會(huì ). 搜索結果支持導出到Excel或一鍵導入到手機通訊簿. 該數據可用于研究或市場(chǎng)參考. （非個(gè)人隱私信息，該軟件不生產(chǎn)，也不存儲任何數據）
　　軟件功能，只需用鼠標單擊，無(wú)需編寫(xiě)任何采集規則，[它可以直接導出Excel文件，并且只需單擊一下即可導入手機通訊錄，適用于電話(huà)銷(xiāo)售和微信營(yíng)銷(xiāo). ）
　　1. 實(shí)時(shí)采集，不是歷史數據，而是官方網(wǎng)站的最新搜索數據.
　　2. 該操作簡(jiǎn)單易用，傻瓜式操作，分三個(gè)步驟完成（配置城市和行業(yè)詞匯；單擊以開(kāi)始采集；導出數據）. 無(wú)需手動(dòng)編寫(xiě)任何規則. 操作就是這么簡(jiǎn)單.
　　3. 支持多省/多城市采集. （同時(shí)在多個(gè)城市中使用多個(gè)關(guān)鍵字）使搜索更加“簡(jiǎn)單，快速，有效”.
　　4. 快速搜索，極快的操作體驗，流暢舒適.
　　5. 采集效率和數據完整性領(lǐng)先業(yè)界.
　　6. 及時(shí)處理客戶(hù)反饋和建議還使該軟件能夠很好地處理許多細節.
　　7. 具有自動(dòng)升級功能: 新版本正式發(fā)布后，客戶(hù)端打開(kāi)后將自動(dòng)升級到最新版本.
　　該軟件是許多批發(fā)商，電子商務(wù)業(yè)務(wù)推廣和微型業(yè)務(wù)推廣人員將業(yè)務(wù)量增加一倍的法寶. 它被各個(gè)行業(yè)的許多業(yè)務(wù)人員使用.

　　優(yōu)采云采集微信官方帳戶(hù)，許多網(wǎng)站建設者都希望使用此功能. 我在2020年4月寫(xiě)了這些內容，但今天是7月，根本沒(méi)有問(wèn)題. 我不必多說(shuō)，只需直接交付干貨即可.
　　首先談?wù)勎业男枨?
　　獲取約10個(gè)正式帳戶(hù)的批文. 監視最新帖子，大概的想法是早上檢查并在下午再次檢查. 采集可用的新文章.
　　為什么要使用優(yōu)采云？
　　該軟件非常易于使用，具有自動(dòng)URL重復數據刪除功能. 重復的鏈接將被跳過(guò)，不再使用. 此外，優(yōu)采云具有WordPress免登錄發(fā)布界面. 我一直在為小白使用它. 我已經(jīng)習慣了，很容易上手.
　　解決方案選擇:
　　主要關(guān)注解決官方帳戶(hù)的歷史文章網(wǎng)址，即文章列表.
　　首先，我想在開(kāi)始時(shí)使用它（這也是最在線(xiàn)的教程），但是事實(shí)證明，在Sogou官方帳戶(hù)上的搜索不再顯示某個(gè)特定官方帳戶(hù)的最新文章. 據說(shuō)它將在2019年之前無(wú)法使用，騰訊已關(guān)閉該界面.
　　2. 直接捕獲微信數據包，使用fildder和其他數據包捕獲工具，并與PC版微信配合捕獲官方帳戶(hù)URL. 這非常復雜. 我看了一輪教程，果斷地放棄了，這超出了我的承受能力.
　　3. 使用第三方公共帳戶(hù)數據查詢(xún)平臺. 該程序可以運行. 經(jīng)過(guò)研究，我發(fā)現了三個(gè).
　　1. 西瓜助手:
　　2. 小寶:
　　
　　3. 一個(gè)同伴插件:
　　
　　談?wù)勊鼈兏髯缘膬?yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn):
　　西瓜助手，優(yōu)點(diǎn): 可以查詢(xún)大量的官方賬號，并且視覺(jué)更新很快. 就像普通網(wǎng)站的采集一樣，官方帳戶(hù)中的文章列表可以直接通過(guò)優(yōu)采云采集. 缺點(diǎn)，收費和昂貴的批次. 普通版是每月99元.
　　小寶，優(yōu)點(diǎn)，免費，您可以在登錄時(shí)查看官方帳戶(hù)數據，快速更新（基本上會(huì )有一天的間隔），并且該官方帳戶(hù)收錄更多內容. 缺點(diǎn): 優(yōu)采云無(wú)法直接采集列表，它是由js算法編寫(xiě)的.
　　Yiban插件，優(yōu)點(diǎn)，免費，有財云可以直接采集列表. 缺點(diǎn)是，某些官方帳戶(hù)無(wú)法找到數據，更新情況就像過(guò)山車(chē)，相隔一天，相隔半年.
　　我還體驗了一個(gè)名為vread的平臺，地址為: . 該平臺具有部分官方帳戶(hù)內容，并且還通過(guò)監視采集了最新的官方帳戶(hù)文章. 優(yōu)采云的優(yōu)勢可以直接采集. 缺點(diǎn): 官方帳戶(hù)收錄的較少，需要您自己提交（我提交了一個(gè)，在前一天晚上提交，但第二天不收錄）并收取費用. 每月12元. 盡管價(jià)格便宜，但它確實(shí)不像免費的一部分插件那樣容易使用.
　　我在第三方平臺上浪費了很多時(shí)間. 西瓜助理，我已經(jīng)寫(xiě)好了優(yōu)采云站的采集規則，目前正處于篩選官方賬戶(hù)的階段. 結果，第二天，系統提示我升級我的會(huì )員資格以繼續使用它. 操我，我的努力是徒勞的. 浪費時(shí)間.
　　一個(gè)合作伙伴插件，編寫(xiě)規則也很簡(jiǎn)單. 但是，我最終放棄了與官方帳戶(hù)數據更新迷相同的操作.
　　小寶，這種機動(dòng)性很好. 但是它呈現的列表是由js呈現的. 優(yōu)采云無(wú)能為力. 它只能通過(guò)帶有硒文本的python運行. 該硒僅僅是驅動(dòng)瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的程序. 以這種方式捕獲的結果是js算法完成時(shí)顯示的結果.
　　我知道事實(shí)，但是去年我學(xué)習了python一兩個(gè)星期，看了幾節課，現在我完全忘記了. 因此，我再次學(xué)習了python，并首先在站點(diǎn)b上搜索了硒教程. 看了幾次之后，我感到不舒服. 從硬盤(pán)上，我找到了一套“ Python3 Web Crawler實(shí)用案例”，該軟件是去年由崔慶才先生下載的. 在實(shí)際的一章中有一個(gè)實(shí)際的課程: “第16類(lèi): 使用硒模擬瀏覽器獲取淘寶商品和食品信息”. 這只是完美的教程. 閱讀幾次后，我在Internet上找到了一些源代碼，然后就可以開(kāi)始工作了.
　　安裝python，pycharm等工具并不會(huì )多說(shuō)，新手已經(jīng)花了很多時(shí)間.
　　您認為最終計劃已經(jīng)完成嗎？
　　否.
　　四個(gè). 這不是源于Micro Treasure的官方帳戶(hù)商品數據爬網(wǎng)的最新缺陷（沒(méi)有那天，但只有昨天）. 我也想找出是否還有更直接的方法. 確實(shí)如此. 那是微信公眾號的官方運營(yíng)平臺.
　　您可以在此處管理材料，插入鏈接并引用其他官方帳戶(hù). 此處的官方帳戶(hù)顯示最新數據. 可以捕獲一個(gè)小時(shí)前的文章.
　　
　　但是，優(yōu)采云無(wú)法在此處直接爬取列表. Python和硒仍然需要戰斗. 經(jīng)過(guò)一夜零一夜的研究.
　　我終于完成了這項任務(wù).
　　最終的實(shí)施計劃如下:
　　微信公眾號操作平臺，獲取列表頁(yè)面網(wǎng)址，該網(wǎng)址生成一個(gè)html文件并將其保存到本地網(wǎng)站（由phpstudy構建）. 然后轉到Ucai Cloud以提取這些html中的URL，然后采集一篇文章. （通過(guò)這種方式，優(yōu)采云的效果與普通網(wǎng)站的采集效果相同）.
　　為什么不直接使用python采集官方帳戶(hù)的目標文章？因為我的技術(shù)不到位，所以要采集特定的文章，我必須了解圖像下載和html標簽處理. 我是新手，一點(diǎn)也不，我不知道學(xué)習需要多長(cháng)時(shí)間. 此外，官方帳戶(hù)文章的發(fā)布時(shí)間由js表示. 我可以通過(guò)優(yōu)采云標簽的方法直接從硒捕獲的html信息中直接調用它.
　　
　　
　　我最近說(shuō)過(guò): python中的Selenium確實(shí)是人工制品！從理論上講，任何東西都可以捕獲！

　　通常，對于硬件編程，硬件制造商將提供手冊和示例供SDK使用. 該手冊通常包括安裝和配置過(guò)程，一些基本概念的介紹，SDK的每個(gè)功能的使用，SDK的使用過(guò)程和示例（一些硬件示例直接寫(xiě)在手冊中，有些將單獨存在文件，有些同時(shí)具有）. 為了使上位計算機軟件開(kāi)發(fā)人員獲得硬件主機編程任務(wù)，他們應該首先閱讀并理解SDK概念，然后根據引入的SDK開(kāi)發(fā)過(guò)程閱讀SDK提供的示例，并修改相應的示例以供自己使用. . 該功能可用于查詢(xún)其用法. 一些開(kāi)發(fā)人員習慣性地記住他們的API，這既費時(shí)又費力，不建議使用. 下面主要說(shuō)明帶實(shí)時(shí)圖像采集的Basler相機的PylonC SDK的使用過(guò)程.
　　使用PylonC SDK的總體流程圖如下:
　　
　　以下是針對不同工作要求的其中之一，常見(jiàn)的是加載相機對象和卸載相機對象. 要使用其他模塊，例如事件對象，可以相應地加載和卸載事件對象，并使用事件對象完成相關(guān)任務(wù). 進(jìn)行編程時(shí)，必須計劃整個(gè)過(guò)程，尤其是在對硬件進(jìn)行編程時(shí)，必須注意內存泄漏，并且之前分配的資源必須稍后釋放.
　　以下是對五個(gè)主要過(guò)程的詳細分析，其中解釋了需求，并注釋了需要使用的功能
　　
　　加載相機對象
　　卸載相機對象
　　加載數據流以捕獲對象
　　卸載數據流捕獲對象
　　單幀或連續捕獲過(guò)程
　　根據上述過(guò)程，可以實(shí)現實(shí)時(shí)圖像采集
　　源代碼下載鏈接. 許多人要求我提供源代碼. 我瀏覽了之前的程序文件夾，找到了該程序. 它演示了使用Pylon SDK進(jìn)行攝像機采集的過(guò)程. 使用MIL完成界面顯示. 采集部分被封裝到一個(gè)類(lèi)中，可以直接重用. 測試相機是Basler相機. 請注意，Pylon僅完成原創(chuàng )數據的采集，使用MIL的MbufPut完成圖像數據的重組，然后MIL自動(dòng)顯示.
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　　作者: 溫英雄