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　　解決方案:[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法在審
　　技術(shù)領(lǐng)域
　　本發(fā)明涉及數據采集技術(shù)，尤其涉及一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法。
　　背景技術(shù)
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展，我們現在已經(jīng)進(jìn)入了大數據時(shí)代?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，產(chǎn)生的數據越來(lái)越多，各家大數據公司應用的數據也越來(lái)越多。目前的數據來(lái)源大多來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，由于互聯(lián)網(wǎng)上存在結構化、半結構化和非結構化數據，這增加了數據采集
的難度。
　　數據挖掘是指從存儲在數據庫、數據倉庫或其他信息存儲庫中的大量數據中挖掘出有效知識的過(guò)程。數據挖掘從大量數據中提取隱含的、有價(jià)值的、易于理解的信息，指導人們的活動(dòng)。數據挖掘技術(shù)主要包括關(guān)聯(lián)規則、分類(lèi)規則、聚類(lèi)分析和序列模式等。
　　在通過(guò)各種數據挖掘技術(shù)挖掘互聯(lián)網(wǎng)數據時(shí)，由于存在不同的數據結構，各個(gè)數據采集工作都迫切需要一個(gè)能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的配置采集各種數據的工具。目前的數據采集方式是分析網(wǎng)頁(yè)后，根據網(wǎng)頁(yè)的結構編寫(xiě)數據采集程序。這樣的話(huà)，每次采集不同的網(wǎng)站，都需要重新分析網(wǎng)頁(yè)，重寫(xiě)程序，大大降低了數據采集的成本。代碼行的效率和重用。
　　發(fā)明內容
　　針對現有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法。
　　根據本發(fā)明，一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的自動(dòng)采集數據的方法，解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：該自動(dòng)采集數據的方法利用網(wǎng)頁(yè)分析技術(shù)，利用程序分析源代碼網(wǎng)頁(yè)化，利用網(wǎng)頁(yè)標簽，手動(dòng)配置采集位置，對互聯(lián)網(wǎng)上的結構化、半結構化、非結構化數據進(jìn)行統一采集；主要步驟包括：編寫(xiě)通用程序和配置采集。
　　
　　優(yōu)選地，編寫(xiě)通用程序是指編寫(xiě)采集程序，使用統一的網(wǎng)頁(yè)標簽獲取內容來(lái)采集網(wǎng)頁(yè)內容，并留有界面用于手動(dòng)配置采集內容的位置。
　　優(yōu)選地，利用網(wǎng)頁(yè)標簽分析技術(shù)編寫(xiě)采集程序，利用用戶(hù)通過(guò)采集程序配置的標簽位置和內容采集所需的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數據。
　　優(yōu)選地，配置采集，通過(guò)配置采集網(wǎng)站的類(lèi)型和采集的頁(yè)數，自動(dòng)生成訪(fǎng)問(wèn)的URL，自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)并獲取網(wǎng)頁(yè)數據，通過(guò)配置的前后端抓取互聯(lián)網(wǎng)數據連接器。
　　優(yōu)選地，對采集到的網(wǎng)站進(jìn)行分析，分析是否存在分頁(yè)，以及分頁(yè)的參數標識；在系統上統一配置網(wǎng)頁(yè)和分頁(yè)的參數標識。
　　優(yōu)選地，利用系統的URL采集
功能，采集
數據所在的URL，得到分頁(yè)的URL。
　　優(yōu)選地，分析采集到的數據所在的網(wǎng)頁(yè)，找出數據所在的標簽位置，并在程序中進(jìn)行配置；并配置關(guān)聯(lián)的數據庫和表名。
　　優(yōu)選地，通過(guò)系統的數據采集功能采集每個(gè)網(wǎng)頁(yè)。
　　與現有技術(shù)相比，本發(fā)明基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法的有益效果在于，該數據自動(dòng)采集方法利用網(wǎng)頁(yè)分析技術(shù)，利用網(wǎng)頁(yè)標簽，手動(dòng)配置采集位置，旨在互聯(lián)網(wǎng)結構化、半結構化、非結構化數據的統一采集；解決了現有技術(shù)帶來(lái)的數據采集效率低的問(wèn)題，降低了數據采集的難度，提高了數據采集效率。
　　圖紙說(shuō)明
　　附圖1是所述基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的自動(dòng)數據采集方法的結構示意圖。
　　
　　詳細方法
　　為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結合具體實(shí)施例，結合本發(fā)明的基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法，進(jìn)一步詳細說(shuō)明。附圖。
　　本發(fā)明所述的一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法，利用網(wǎng)頁(yè)分析技術(shù)，利用程序分析網(wǎng)頁(yè)源代碼，利用網(wǎng)頁(yè)標簽，手動(dòng)配置采集位置，針對結構化的和互聯(lián)網(wǎng)上的半結構化數據。, 非結構化數據統一采集；主要步驟包括：編寫(xiě)通用程序和配置采集。
　　例子：
　　本實(shí)施例描述的一種基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的自動(dòng)采集數據的方法，編寫(xiě)一個(gè)通用程序，編寫(xiě)一個(gè)采集程序，使用統一的網(wǎng)頁(yè)標簽獲取內容的方法采集網(wǎng)頁(yè)內容，并留給用戶(hù)接口手動(dòng)配置和采集
內容的位置。
　　配置采集，通過(guò)配置采集網(wǎng)站類(lèi)型、采集頁(yè)面數，自動(dòng)生成訪(fǎng)問(wèn)URL，自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)并獲取網(wǎng)頁(yè)數據，通過(guò)配置的前后端連接器抓取互聯(lián)網(wǎng)數據。
　　本實(shí)施例描述的基于網(wǎng)頁(yè)標簽分析的數據自動(dòng)采集方法的具體實(shí)現過(guò)程如圖1所示：
　　第一步，利用網(wǎng)頁(yè)標簽分析技術(shù)編寫(xiě)采集程序，通過(guò)采集程序使用用戶(hù)配置的標簽位置和內容采集用戶(hù)需要的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數據；
　　第二步，對采集到的網(wǎng)站進(jìn)行分析，分析是否存在分頁(yè)，分頁(yè)的參數識別；并在系統上統一配置網(wǎng)頁(yè)和分頁(yè)參數識別；
　　第三步，利用系統的URL采集功能，先采集數據所在的URL，得到分頁(yè)URL；
　　解決方案:IT小白也能輕松get日志服務(wù)---使用Nginx模式采集日志
　　Nginx日志是網(wǎng)站運維的重要信息。日志服務(wù)支持通過(guò)Nginx模式快速采集Nginx日志，進(jìn)行多維度分析。由于Nginx強大的功能和突出的性能，越來(lái)越多的Web應用程序使用Nginx作為http和反向代理的Web服務(wù)器。Nginx的訪(fǎng)問(wèn)日志無(wú)論是用戶(hù)行為分析還是安全分析，都是非常重要的數據來(lái)源之一。如何有效方便的采集
Nginx日志進(jìn)行有效分析成為大家關(guān)心的問(wèn)題。
　　如何通過(guò)日志服務(wù)控制臺創(chuàng )建Nginx模式的Logtail配置，快速采集
Nginx日志，對于一些IT新手來(lái)說(shuō)可能并不容易。下面小編將從一個(gè)新手體驗者的角度來(lái)介紹一下。
　　背景知識
　　該場(chǎng)景主要涉及以下云產(chǎn)品和服務(wù)：
　　日志服務(wù)
　　日志服務(wù)SLS是一個(gè)云原生的觀(guān)察分析平臺，為L(cháng)og、Metric、Trace等數據提供大規模、低成本、實(shí)時(shí)的平臺服務(wù)。日志服務(wù)提供數據采集、處理、查詢(xún)分析、可視化、告警、消費、交付等一站式功能，全面提升您在研發(fā)、運維、運營(yíng)、安全等場(chǎng)景的數字化能力。
　　云服務(wù)器 ECS
　　彈性計算服務(wù)（簡(jiǎn)稱(chēng)ECS）是阿里云提供的IaaS（Infrastructure as a Service）級別的云計算服務(wù)，具有優(yōu)異的性能、穩定性、可靠性和彈性擴展能力。云服務(wù)器ECS為您省去了購買(mǎi)IT硬件的前期準備工作，讓您像使用水、電、天然氣等公共資源一樣方便高效地使用服務(wù)器，實(shí)現計算的開(kāi)箱即用和彈性伸縮資源。阿里云ECS不斷提供創(chuàng )新的服務(wù)器來(lái)滿(mǎn)足各種業(yè)務(wù)需求，助力您的業(yè)務(wù)發(fā)展。
　　經(jīng)驗簡(jiǎn)介
　　該場(chǎng)景將提供一個(gè)配置了Centos 7.7的ECS實(shí)例（云服務(wù)器）。通過(guò)本教程的操作，您可以基于現有環(huán)境快速采集Nginx日志，掌握日志服務(wù)的基本操作。
　　
　　先決條件步驟的簡(jiǎn)要概述
　　登錄日志服務(wù)控制臺。
　　安裝 Nginx 運行所需的插件。
　　下載Nginx安裝包：
　　解壓Nginx安裝包，編譯安裝并啟動(dòng)Nginx。
　　在訪(fǎng)問(wèn)數據區域，選擇 Nginx - 文本日志。
　　選擇目標Project和Logstore。
　　創(chuàng )建機器組。
　　選擇目標機器組，將機器組從源機器組移動(dòng)到應用機器組。
　　創(chuàng )建Logtail配置。
　　
　　單擊“下一步”完成Logtail配置，日志服務(wù)開(kāi)始采集日志。Logtail配置生效最多需要3分鐘，請耐心等待。
　?。ㄗⅲ赫埜鶕唧w需要選擇高級配置，如無(wú)特殊要求，建議保持默認配置。）
　　預覽數據并設置索引。
　　日志服務(wù)默認開(kāi)啟全文索引。您也可以根據采集
的日志手動(dòng)或自動(dòng)設置字段索引。
　?。ㄗ⒁猓喝绻樵?xún)分析日志，必須至少開(kāi)啟全文索引和字段索引屬性之一，同時(shí)開(kāi)啟時(shí)，以字段索引為準。）
　　在瀏覽器中打開(kāi)新標簽頁(yè)，訪(fǎng)問(wèn)；ECS公網(wǎng)地址>，多次刷新頁(yè)面。
　　打開(kāi)日志服務(wù)頁(yè)簽，點(diǎn)擊查詢(xún)/分析，可以看到采集到的access.log日志。
　　至此，Nginx方式的日志采集就完成了。
　　相信通過(guò)對日志服務(wù)真實(shí)運行環(huán)境的親身體驗，您會(huì )對如何快速采集Nginx日志有更進(jìn)一步的認識和收獲，也會(huì )更容易上手和進(jìn)行實(shí)際操作。
　　實(shí)驗場(chǎng)景體驗鏈接如下，快來(lái)試試吧： 查看全部

　　技巧:1分鐘秒懂百度判斷網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量原理？
　　百度在判斷網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量時(shí)，通常會(huì )從內容質(zhì)量、瀏覽體驗和可訪(fǎng)問(wèn)性三個(gè)方面進(jìn)行判斷。下面快速介紹一下這三個(gè)維度。
　　我們在經(jīng)常做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，會(huì )遇到百度資源平臺的反饋信息：“您好，搜索抓取和展示互聯(lián)網(wǎng)內容需要一定的識別周期，是否收錄是根據頁(yè)面內容質(zhì)量和用戶(hù)需要判斷，我們不保證包括網(wǎng)站的每一個(gè)鏈接，目前網(wǎng)站整體收錄正常，感謝您對百度的關(guān)注和支持！詳細請參考百度反饋的大致意思從這些信息來(lái)看，我們的內容質(zhì)量不高。所以我們需要提高內容質(zhì)量。
　　百度判斷頁(yè)面質(zhì)量——內容質(zhì)量
　　內容質(zhì)量是滿(mǎn)足用戶(hù)需求的基礎。百度算法判斷內容質(zhì)量來(lái)判斷文章的主要內容。百度算法考察頁(yè)面內容的很多維度，但最重要的是成本，即我們的內容需要以最小的成本讓用戶(hù)滿(mǎn)意。需求，我們舉個(gè)例子；
　　1. 優(yōu)質(zhì)內容
　　
　　百度判斷優(yōu)質(zhì)內容主要看頁(yè)面是否與主題相關(guān)，內容是否豐富。對于這部分網(wǎng)頁(yè)，百度會(huì )增加展示在用戶(hù)面前的概率，比如這些例子：
　　專(zhuān)業(yè)文章，優(yōu)質(zhì)內容，資深操作，徹底解決一個(gè)問(wèn)題
　　2.內容質(zhì)量中等
　　內容質(zhì)量中等的網(wǎng)頁(yè)只能滿(mǎn)足單個(gè)用戶(hù)的需求。內容雖然齊全，但并不豐富。對于這類(lèi)內容，我們舉個(gè)例子：
　　中等內容質(zhì)量 普通文章頁(yè)面
　　3.內容質(zhì)量低
　　
　　內容質(zhì)量差的頁(yè)面不僅不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求，而且在正文中還有明顯的采集
痕跡。并且該頁(yè)面有明顯的作弊行為。
　　百度判斷頁(yè)面質(zhì)量——瀏覽體驗
　　百度判斷瀏覽體驗好壞的因素很多，但目前的搜索引擎仍然主要從內容布局和廣告的影響來(lái)考察。內容排版精美，圖文并茂，閱讀起來(lái)非常愉悅。廣告放在合適的位置。以?xún)热轂橹?，廣告為輔，讓瀏覽體驗滿(mǎn)足用戶(hù)體驗。
　　百度判斷頁(yè)面質(zhì)量——無(wú)障礙
　　百度算法從正常打開(kāi)、權限限制、有效性來(lái)判斷頁(yè)面的可訪(fǎng)問(wèn)性。對于正常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)，可以參與正常排序。對于授權的網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)其他維度，對無(wú)效內容進(jìn)行降權展示。
　　總結以上三個(gè)方面，我們可以知道，百度是從這三個(gè)方面來(lái)判斷一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的好壞的。一篇經(jīng)過(guò)精心編輯加工的優(yōu)質(zhì)內容，文章排版精良，文字優(yōu)美有邏輯，圖文并茂。這才是高質(zhì)量的頁(yè)面。
　　解決方案:關(guān)鍵詞規劃師（百度競價(jià)關(guān)鍵詞工具）
　　本期七轉網(wǎng)給大家分享一款七哥認為最好用的關(guān)鍵詞分詞工具“百度關(guān)鍵詞策劃師”。本工具是一款競價(jià)詞擴展工具，所有競價(jià)付費推廣的SEM賺取者都會(huì )用到。如果您沒(méi)有百度競價(jià)賬號，可以申請試用賬號。關(guān)鍵詞 planner 工具不僅是出價(jià)必備，也是日常SEO關(guān)鍵詞 挖詞的利器?？梢院桶俣雀們r(jià)關(guān)鍵詞規劃器、5118工具、愛(ài)展網(wǎng)等關(guān)鍵詞工具一起使用，可以讓我們的關(guān)鍵詞分詞更加全面和高效。
　　一、產(chǎn)品概述
　　1、產(chǎn)品名稱(chēng)：百度競價(jià)“關(guān)鍵詞策劃師”
　　2、產(chǎn)品功能：提供百度競價(jià)推廣關(guān)鍵詞分詞工具
　　3、產(chǎn)品介紹： 《關(guān)鍵詞Planner》是百度搜索推廣的分詞工具。是百度競價(jià)推廣關(guān)鍵詞挖詞的核心工具。UC神馬搜索推廣關(guān)鍵詞輔助工具。根據賬號計劃單元投放情況，分詞工具智能挖掘更多優(yōu)質(zhì)關(guān)鍵詞，同時(shí)在推薦中匹配更精準的出價(jià)、激烈的競爭、平均每周搜索量等建議結果，讓買(mǎi)話(huà)跟得上，推薦關(guān)鍵詞，實(shí)現質(zhì)與量的雙重提升。
　　2.工具使用
　　1.搜索并添加關(guān)鍵詞
　　2.搜索擴展詞：
　　日常擴展入口：入口1：工具中心-關(guān)鍵詞Planner關(guān)鍵詞/關(guān)鍵詞配套//入口02：推廣管理-Orientation關(guān)鍵詞Planner關(guān)鍵詞/關(guān)鍵詞包裹
　　Step1：選擇要添加的單位關(guān)鍵詞，搜索關(guān)鍵詞獲取系統推薦相關(guān)關(guān)鍵詞：如果不選擇具體單位，則根據帳戶(hù)
　　Step2：點(diǎn)擊添加關(guān)鍵詞，設置相應的匹配和出價(jià)開(kāi)始投放
　　
　　3.下載批量關(guān)鍵詞
　　極速延伸入口：入口1：工具中心1關(guān)鍵詞Planner關(guān)鍵詞下載//入口2：推廣管理-Orientation關(guān)鍵詞Planner關(guān)鍵詞下載
　　三、功能說(shuō)明
　　下面我們將講解百度競價(jià)關(guān)鍵詞策劃師的基本功能概念、內容設計策劃師的推廣邏輯、關(guān)鍵詞標簽說(shuō)明、關(guān)鍵詞指導價(jià)說(shuō)明、添加百度競價(jià)幾種關(guān)鍵詞 的方法
　　1. 關(guān)鍵詞 planner的推廣邏輯
　　2、關(guān)鍵詞四種標簽類(lèi)型說(shuō)明：
　　關(guān)鍵詞推薦理由分為“手機熱詞”、“電腦熱詞”、“手機黑馬詞”、“電腦黑馬詞”四大類(lèi)。
　　3. 關(guān)鍵詞指導價(jià)說(shuō)明
　　指導價(jià)是您可能需要為 關(guān)鍵詞 設置的估計出價(jià)金額，以便您的廣告出現在搜索結果首頁(yè)的任意位置。關(guān)鍵詞策劃師給出的指導價(jià)可以滿(mǎn)足手機端和電腦端的指導價(jià)門(mén)檻
　　4.添加百度競價(jià)關(guān)鍵詞
　　1) 搜索 關(guān)鍵詞
　　
　　關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞在百度推廣中比較精準，也是百度競價(jià)擴詞的主要來(lái)源。在業(yè)務(wù)搜索欄中輸入相關(guān)業(yè)務(wù)詞，即可搜索到相關(guān)的 關(guān)鍵詞 。支持一鍵批量下載，還可以按業(yè)務(wù)分類(lèi)下載。也可以直接添加到推廣賬號中，更加實(shí)用。
　　2) 添加新的 關(guān)鍵詞
　　在賬號優(yōu)化中心，賬號會(huì )根據賬號的推廣業(yè)務(wù)和歷史數據，推廣相關(guān)優(yōu)質(zhì)關(guān)鍵詞，可一鍵添加至賬號或下載整理上傳至賬號。
　　3) 賬戶(hù)搜索詞
　　賬號搜索詞是用戶(hù)在賬號推廣過(guò)程中搜索過(guò)的詞，可以直接反映用戶(hù)現階段關(guān)注的興趣點(diǎn)，實(shí)時(shí)掌握營(yíng)銷(xiāo)推廣動(dòng)態(tài)。
　　這三類(lèi)關(guān)鍵詞的出處是百度競價(jià)關(guān)鍵詞分詞的主要方式，掌握關(guān)鍵詞分詞方法對百度推廣非常重要，可以準確了解客戶(hù)興趣和顧慮，觸達目標客戶(hù)，以更少的投入獲得更大的收益。
　　4.工具地址
　　1、直接使用百度推廣客戶(hù)端后臺：
　　其實(shí)齊哥還是推薦大家使用百度推廣客戶(hù)端中的“關(guān)鍵詞planner”。目前百度PC官網(wǎng)的關(guān)鍵詞策劃推廣運營(yíng)效率還很低，但是使用這個(gè)推廣客戶(hù)端效率很高。如果您不相信我，請下載并嘗試：
　　2、百度競價(jià)官方后臺：
　　百度競價(jià)關(guān)鍵詞策劃師網(wǎng)址： 查看全部

　　解決方案:網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別系統方案好處有哪些？
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法一般都是有通用算法，如xml，json，文本等；建議查一下相關(guān)庫自己寫(xiě)一個(gè)算法來(lái)練手。手機識別速度挺快的；把需要掃描的圖片保存成xml或json文件，直接用sftp上傳；手機端就可以看到圖片識別出來(lái)的結果了。
　　圖片文件很小，機器識別成功率高，日本很多桌面圖片識別系統，國內有不少做自動(dòng)識別機器人的，二維碼可以嘗試通過(guò)一些網(wǎng)站/公眾號，
　　
　　清單如下：方案一：傳統方案方案好處：配置簡(jiǎn)單，適合對識別效果有一定要求的系統。缺點(diǎn)：對識別質(zhì)量要求高，以秒計量缺點(diǎn)：使用中遇到識別可能有下載次數限制。方案二：nc光纖圖像識別系統方案好處：光纖識別系統能夠快速、高效地進(jìn)行信息傳遞、計算和存儲，很好地解決了雙絞線(xiàn)傳輸速度較慢的問(wèn)題。缺點(diǎn)：安裝靈活性差，可安裝的硬件設備較多，硬件的挑選有一定要求。
　　優(yōu)點(diǎn)：靈活度高，安裝靈活方便，存儲空間充足，容易擴展缺點(diǎn)：需要電信運營(yíng)商支持，不然識別質(zhì)量不高。方案三：infiniband光纖圖像識別系統方案好處：光纖識別系統對于識別程度要求較高，可以識別的尺寸范圍要求也比較寬，使用性比較廣，每增加一個(gè)傳輸介質(zhì)，所需識別功能就會(huì )變多。缺點(diǎn)：安裝有一定難度，一些傳感器需要轉換為光纖信號再通過(guò)光纖傳輸到光纖識別系統。
　　
　　infiniband是被asics級別的光纖識別系統，安裝信息量要求比光纖系統高，但是比光纖系統省去很多零部件和裝置，可以考慮。優(yōu)點(diǎn)：識別速度快，采用一根光纖傳輸，為硬件提供了充足的硬件資源，無(wú)需額外配置缺點(diǎn)：不符合農戶(hù)對圖像清晰度、安全性的要求。方案四：大飛機二維碼識別系統方案好處：這是一套非常簡(jiǎn)潔實(shí)用的解決方案，只要我們把需要識別的內容，通過(guò)采集機、攝像機等方式采集下來(lái)，使用nodejs（前端開(kāi)發(fā)語(yǔ)言）+flash（后端開(kāi)發(fā)語(yǔ)言）進(jìn)行二維碼掃描就行了。
　　在激光掃描成功的情況下，就可以識別成功。方案五：matet定制解決方案方案好處：降低成本，目前掃描的機器由于安裝環(huán)境原因，大多數都只能識別一小塊的區域，如果將其擴展，這樣的機器就可以達到一個(gè)專(zhuān)用的掃描機了。通過(guò)在機器上將這些區域隱藏起來(lái)，這些機器就可以極大的降低成本，可以做到完全由專(zhuān)業(yè)定制。缺點(diǎn)：具體情況需要根據安裝機的機器情況來(lái)設計，對于這種設計有一定的難度。
　　此外對于安裝環(huán)境要求比較高，安裝周期較長(cháng)。方案六：smartswing二維碼識別軟件方案好處：對于安裝有硬件傳感器的系統，通過(guò)安裝軟件解決方案，能夠降低系統的安裝復雜度，可以將安裝。 查看全部

　　解決方案:股市數據采集js逆向解決hexin
　　此記錄扣除了 JS 核心算法
　　爬行思路：
　　1. 找到請求正文并獲取數據鏈接
　　2.帶上請求正文嘗試請求并研究請求情況（cookie將過(guò)期一段時(shí)間）。
　　3.嘗試要求身體狀況來(lái)解決問(wèn)題
　　4. 開(kāi)始反向掛鉤所需的核心請求正文
　　5.不斷調試和扣JS代碼
　　6.獲取數據后，考慮失敗后如何自動(dòng)更新
　　找到請求正文：
　　數據
　　嵌套在多層中，最后可以在數據中看到內容請求網(wǎng)址
　?。赫埱缶W(wǎng)址
　　嘗試請求：
　　啟用數據和標頭：
　　
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print（resp）
　　嘗試請求正文以獲取問(wèn)題：
　　仔細觀(guān)察 cookie，再加上測試，發(fā)現 cookie 中的參數可以減少，最終只剩下 v=
　　然后，V
　　后面的數據和Hexin-V一模一樣，可以得出拼接起來(lái)檢測的結論，然后測試還發(fā)現，用heixn-v可以不用cookie請求，這樣就可以理解請求的原理了，解法就是heixn-v
　　反向掛鉤所需的核心請求正文：
　　這適用于鉤子請求標頭，當找到 hexin-v 時(shí)會(huì )捕獲該標頭：
　　func_ = window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader;
window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader = function(name,value){
if (name === "hexin-v"){
debugger
}
return func_.apply(this,[name,value]);
}
//將代碼復制到瀏覽器，接著(zhù)再次點(diǎn)擊請求
　　查找核心算法實(shí)現：
　　上層是實(shí)現原理：
　　然后從代碼中驗證 rt.update 是 hexin-v 的來(lái)源
　　將生成的放入請求中，請求成功
　　然后找到核心RT并扣上代碼!!!（耐心創(chuàng )造奇跡）。
　　法典：
　　//var TOKEN_SERVER_TIME = 1667085000.423;
var document = {}
var window = {}
second = [1, "", 0, "he", "ad", 29, "\x180G\x1f", "?>=a", "\u2574\u253c\u257d\u2530\u2575\u2539\u257c\u2533\u257d\u2522\u256e\u2521\u2560\u2524\u2561\u2525", "CHAMELEON_LOADED"]
var r, e, a , n;
r = e = a = n = first;
var u, c, s , t;
u = c = s = t = second;
function serverTimeNow(){
return parseInt(TOKEN_SERVER_TIME);
}
function v() {
var n = arguments[s[0]];
if (!n)
return r[0];
for (var t = u[1], o = a[1], i = c[2]; i < n.length; i++) {
var v = n.charCodeAt(i)
, f = v ^ o;
o = v,
t += e[2].fromCharCode(f)
}
return t
}
function ot() {
var n, t, e , c;
n = t = e = c = second;
var a, o, i , r;
a = o = i = r = first;
var u = arguments[a[52]];
if (!u)
return o[0];
for (var s = a[0], v = n[267], f = o[200], l = t[2]; l < u.length; l++) {
var p = u.charCodeAt(l);
f = (f + t[0]) % v.length,
p ^= v.charCodeAt(f),
s += i[2].fromCharCode(p)
}
return s
}
var qn = function() {
var n, t, r , a;
n = t = r = a = first;
var e, o, i , s;
e = o = i = s = second;
var u = o[15]
, c = o[102]
, f = e[103];
function l(r) {
var a = o[102]
, i = e[103];
this[n[76]] = r;
for (var u = t[52], c = r["length"]; u < c; u++)
this[u] = t[52]
}
l.prototype.toBuffer = function() {
for (var a = "base_f", u = this["base_fileds"], c = [], s = -e[0], v = o[2], f = u[r[56]]; v < f; v++)
for (var l = this[v], p = u[v], d = s += p; c[d] = l & parseInt(t[77], n[78]),
--p != r[52]; )
--d,
l >>= parseInt(n[79], i[106]);
return c
};
l.prototype.decodeBuffer = function(n) {
for (var r = e[8], a = this[ot(e[108], e[109])], o = t[52], u = e[2], s = a[c + r + f]; u < s; u++) {
var v = a[u]
, l = i[2];
do {
l = (l t[52]);
this[u] = l >>> i[2]
}
};
return l;
}()
function at() {
<p>
var n, t, r;
n = t = r = u;
var a, o, i;
a = o = i = e;
var c = arguments[o[52]];
if (!c)
return t[1];
for (var s = o[0], v = o[1], f = a[52]; f < c.length; f++) {
var l = c.charCodeAt(f)
, p = l ^ v;
v = v * f % n[222] + o[200],
s += i[2].fromCharCode(p)
}
return s
}
var zn
!function(n) {
var t = s[13]
, o = c[53]
, i = r[83]
, f = r[84]
, l = s[110]
, d = r[85]
, h = r[86];
function g(n, a, o, i, u) {
for (var c = s[13], v = r[87], f = n[s[111]]; a < f; )
o[i++] = n[a++] ^ u & parseInt(c + v + t + "11", r[88]),
u = ~(u * parseInt(e[89], e[82]))
}
function w(n) {
for (var t = c[112], i = r[52], v = n[s[111]], f = []; i < v; ) {
var l = n[i++] parseInt(e[90], e[82])), m.charAt(l >> parseInt(s[114], e[78]) & parseInt(a[91], r[88])), m.charAt(l >> u[59] & parseInt("6" + o, a[78])), m.charAt(l & parseInt(a[92], u[113])))
}
return f.join(e[0])
}
for (var m = at(u[115], s[116]), I = {}, y = u[2]; y < parseInt(i + "0", e[93]); y++)
I[m.charAt(y)] = y;
function O(n) {
var t, r, e;
t = r = e = s;
var o, i, u;
o = i = u = a;
for (var c = ot(i[94]), l = e[2], p = n[o[56]], d = []; l < p; ) {
var h = I[n.charAt(l++)] > parseInt(t[121], r[122]) & parseInt(f + b + c, t[106]), h & parseInt(o[96], u[88]))
}
return d
}
function D(n) {
var t = O(n);
if (rn,
p,
t[r[52]] != h)
return error = T + B + l,
void 0;
var a = t[c[0]]
, o = [];
return g(t, +parseInt(e[79], c[122]), o, +u[2], a),
x(o) == a ? o : void 0
}
function x(n) {
var t = o;
t = Vn;
for (var e = c[2], i = a[52], u = n[c[111]]; i < u; i++)
e = (e >= o[52];
return c
}
function getBrowserFeature() {
return 3812;
}
function getPlatform() {
return 7;
}
function getBrowserIndex(){
return 10;
}
function getPluginNum(){
return 5;
}
function timeNow(){
return time = s[52].now(),
time / parseInt(c[131], a[88]) >>> c[2]
}
var En = a[8]
var An = v(a[35], s[49])
var Vn = 0
var Un = s[63]
var rt={};
!function(n) {
var t = e[87], o = a[8], i = e[8], f = s[215], l = r[52], p = s[0], d = parseInt(c[216], u[122]), h = e[86], g = u[217], w = u[123], m = e[165], I = parseInt(t + En, c[122]), y = parseInt(a[79], a[82]), _ = c[218], C = parseInt(a[193], e[82]), E = parseInt(o + i, r[78]), A = parseInt(u[219], s[122]), b = parseInt(f + An, s[106]), T = parseInt(r[194], s[106]), B = parseInt(ot(s[220], e[195]), r[82]), R = parseInt(e[196], u[122]), k = parseInt(e[197], a[78]), S;
　　
function P() {
var n = s[0]
, t = r[88]
, e = parseInt(u[13], c[122])
, a = s[217];
S = new qn([a, a, a, a, n, n, n, e, t, t, t, t, t, t, t, a, t, n]);
S[p] = serverTimeNow();
M(),
S[B] = Vn;
S[k] = Un;
S[R] = c[2];
S[h] = strhash();
S[b] = getBrowserFeature();
S[g] = getPlatform();
S[w] = getBrowserIndex();
S[m] = getPluginNum();
}
function M() { //閱讀后發(fā)現可以偷懶沒(méi)直接使用random返回
S[l] = Math.random() * parseInt(u[141], r[78]) >>> r[52]
}
function O() {
S[R]++,
S[p] = serverTimeNow(),
S[d] = timeNow(),
S[B] = Vn,
S[I] = 0,
S[y] = 0,
S[_] = 0,
S[C] = 0,
S[E] = 0,
S[A] = 0;
var n = S.toBuffer();
console.log(n);
return zn.encode(n)
}
//n[e[57]] = P;
P();
function D() {
return O()
}
n["update"] = D
}(rt);
result = rt.update();
console.log(result);</p>
　　扣除 js 時(shí)還發(fā)現 TOKEN_SERVER_TIME = 1667085000.423;系統時(shí)間會(huì )發(fā)生變化，因此如果需要長(cháng)時(shí)間使用，則需要更新
　　失敗的結果：
　　蟒蛇代碼：
　　如何申請
　　為了獲取那個(gè)系統時(shí)間，請求失敗返回的代碼可以看到一個(gè)JS鏈接，然后請求這個(gè)鏈接獲取JS代碼，從而攔截并保存到TXT文件中
<p>def update_time():
global hexin_v
token_time_url = requests.post(url=url,headers = headers,data=json.dumps(data)).text
url_js = re.compile(&#39; 查看全部

　　解決方案:App獲取H5網(wǎng)頁(yè)參數方案，解決眾多增長(cháng)痛點(diǎn)
　　基本上運營(yíng)商只要關(guān)心App用戶(hù)的增長(cháng)，都會(huì )提到類(lèi)似的需求：
　　APP如何獲取H5網(wǎng)頁(yè)傳參？
　　openinstall提供的App參數安裝功能可以將下載網(wǎng)頁(yè)（H5頁(yè)面）鏈接上攜帶的自定義參數傳遞給下載的目標App，用于識別用戶(hù)的安裝源（哪個(gè)H5網(wǎng)頁(yè)）。
　　粗加工
　　示例：假設用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)[***.com/index.html?id=001&amp;name=Tom]的下載頁(yè)面鏈接（下載頁(yè)面需要提前集成web SDK才能具備傳參能力），用戶(hù)點(diǎn)擊頁(yè)面上的下載按鈕進(jìn)行下載 應用打開(kāi)后，可以通過(guò)openinstall SDK提供的獲取方式（getinstall）獲取id=001和name=Tom參數。
　　這樣，一方面可以知道用戶(hù)從哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)下載了app（跟蹤下載源），另一方面可以知道渠道信息是用來(lái)評估性能的，分析渠道值等（解釋鏈接上的多組自定義參數）。
　　實(shí)現方法
　　第一步：注冊openinstall后，開(kāi)發(fā)者先在A(yíng)pp和H5網(wǎng)頁(yè)（下載頁(yè)面）集成對應的SDK，然后通過(guò)控制臺在線(xiàn)測試參數傳遞功能是否正常。
　　
　　第二步：在集成Web SDK的下載登陸頁(yè)面鏈接，拼接自己需要的自定義參數。
　　openinstall 支持多組參數的拼接和參數傳遞。您只需在原頻道URL后面拼接額外的所需自定義參數，即可在跟蹤安裝源的同時(shí)獲取更多參數信息。具體拼接格式如下：根據“Key=Value”鍵值的對應形式自定義拼接所需的參數，用“&amp;”符號分隔參數組，用“=”指向具體內容。
　　第三步：用戶(hù)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)下載App并啟動(dòng)后，可以調用openinstall SDK獲取之前拼接的所有參數，從而知道用戶(hù)是從哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)渠道下載的。
　　有了這樣一個(gè)高效的參數傳輸和安裝方案，我們也可以在此基礎上解決更多遇到的問(wèn)題。
　　應用參數安裝的應用擴展
　　通過(guò)對自定義參數的精準識別和獲取，可以針對團隊績(jì)效考核、用戶(hù)動(dòng)機分析、運營(yíng)流程優(yōu)化、交付效果評估、關(guān)系鏈綁定等需求靈活定制解決方案。
　?。ㄒ唬┣劳斗判Чu價(jià)
　　通過(guò)自定義參數的精準傳遞，可以統計不同H5頁(yè)面渠道帶來(lái)的新用戶(hù)的效果和留存情況。使用openinstall提供的渠道統計服務(wù)，可以實(shí)時(shí)統計訪(fǎng)問(wèn)量、點(diǎn)擊量、安裝量、注冊量、活躍度、留存率等全鏈路數據，并生成獨立的渠道報表，對各個(gè)渠道帶來(lái)的用戶(hù)進(jìn)行精細化分析。價(jià)值，同時(shí)有效評估每個(gè)渠道的交付收入。
　　
　?。?）一鍵拉起App直接進(jìn)入內頁(yè)
　　一些 H5 活動(dòng)或內容吸引了應用的用戶(hù)。應用首次安裝啟動(dòng)時(shí)，通過(guò)獲取頁(yè)??面上的具體參數，可以直接跳轉到應用中恢復對應的場(chǎng)景，讓用戶(hù)可以繼續操作H5頁(yè)面，避免轉換過(guò)程中出現Churn過(guò)程。
　　(3) 新用戶(hù)推薦輔助
　　對于H5頁(yè)面一直活躍的用戶(hù)，在首次下載啟動(dòng)應用時(shí)，應用通過(guò)參數分析用戶(hù)點(diǎn)擊的下載坑，可以初步推斷出用戶(hù)的興趣愛(ài)好，了解最初的動(dòng)機用戶(hù)下載應用程序，并針對不同的動(dòng)機設計不同的設計。它為推薦算法或相關(guān)服務(wù)提供用戶(hù)標簽，使其更加準確。
　　例如，如果新用戶(hù)通過(guò)雞蛋炒飯指南的H5頁(yè)面下載該應用程序，則可以初步確定該用戶(hù)想要學(xué)習更多基本的烹飪技巧。開(kāi)始時(shí)可以先跳轉到原版雞蛋炒飯指南頁(yè)面，然后在底部推薦與雞蛋炒飯相關(guān)的菜譜，或者類(lèi)似西紅柿炒雞蛋等基本菜譜，還有雞蛋等食材的購買(mǎi)鏈接和蔥。推薦內容越準確，越有助于增加新用戶(hù)的活躍度和留存率。
　　(4) 用戶(hù)關(guān)系鏈綁定
　　基于精準的自定義參數跟蹤，在邀請分享等場(chǎng)景下，用戶(hù)通過(guò)分享的H5頁(yè)面下載并啟動(dòng)App。App獲取邀請者的頻道參數后，可以上傳到服務(wù)器，用戶(hù)注冊時(shí)服務(wù)器會(huì )邀請用戶(hù)注冊。如果用戶(hù)關(guān)聯(lián)了新的用戶(hù)賬號，則可以實(shí)現無(wú)需邀請碼自動(dòng)發(fā)放獎勵的效果。用戶(hù)只需正常分享、下載、注冊，雙方即可綁定邀請關(guān)系，無(wú)感知享受邀請獎勵。與傳統填寫(xiě)邀請碼綁定方案相比，整體分享轉化率提升20%以上。
　　該方案在其他場(chǎng)景下同樣有效，例如社交或游戲類(lèi)應用，用戶(hù)下載后綁定邀請好友；金融地產(chǎn)APP，用戶(hù)下載后與經(jīng)紀人綁定服務(wù)關(guān)系；教育類(lèi)APP，學(xué)生下載班級號后無(wú)需輸入，直接跳轉到相應的教室等。
　　除了以上四點(diǎn)，根據不同的業(yè)務(wù)需求，不同使用場(chǎng)景下App參數的安裝還可以發(fā)揮更多的作用，比如推送一人一碼、分享效果統計、短信營(yíng)銷(xiāo)追蹤等，App運營(yíng)商可以通過(guò)這種方式擴展H5頁(yè)面的上線(xiàn)場(chǎng)景，解決APP在用戶(hù)增長(cháng)和活躍留存方面遇到的諸多問(wèn)題。
　　技巧:人人都能學(xué)會(huì )，不寫(xiě)代碼的爬蟲(chóng)內容采集篇
　　通過(guò)對URL抓取文章的學(xué)習，假設你已經(jīng)爬過(guò)它，這篇文章將帶你學(xué)習如何采集一個(gè)頁(yè)面的信息。
　　采集去了一個(gè)網(wǎng)站的所有頁(yè)面，就相當于把爬蟲(chóng)引到了信息頁(yè)面的門(mén)口。
　　如果把信息頁(yè)比作一個(gè)房間，這個(gè)房間里有冰箱、電視、空調、電腦，但我們只想要電腦。
　　計算機會(huì )有一些固定的特征，我們只要把特征告訴優(yōu)采云，優(yōu)采云就會(huì )自動(dòng)找到計算機并把它移走。
　　我們打開(kāi)Bi'的任一圖片詳情頁(yè)面，點(diǎn)擊鍵盤(pán)上的F12。
　　如果我們只想要圖片的名稱(chēng)和圖片地址，那么我們只關(guān)注這兩條信息，找到這兩條信息的代碼區，如下圖。
　　這是圖像地址和名稱(chēng)的特征信息，我們復制這些代碼塊。
　　圖片說(shuō)明：
　　可愛(ài)的家庭女孩繪畫(huà)美女4k電腦壁紙
　　地圖地址：
　　打開(kāi)優(yōu)采云軟件，雙擊任意任務(wù)輸入內容采集，如下圖。
　　在左側新建兩個(gè)標簽，一個(gè)是圖片地址標簽，一個(gè)是圖片名稱(chēng)標簽，如下圖。
　　進(jìn)入攔截前后。
　　
　　這也很容易理解，因為我們的圖像名稱(chēng)在標簽中，相當于計算機的特性，也是標題的特性。
　　我們再來(lái)看看圖片地址。在 HTML 的基礎上，src="" 代表圖片地址。
　　每一頁(yè)的圖片都不一樣，src也要變。我們直接使用src中的內容作為參數。
　　這是 優(yōu)采云 的概念。如果我們想要某個(gè)信息，我們可以使用這個(gè)信息作為參數?？床欢矝](méi)關(guān)系，跟著(zhù)我寫(xiě)就行了，如下圖所示。
　　圖片地址不全，我們可以通過(guò)在結果前拼出Bi'的域名來(lái)得到圖片的地址。
　　隨便復制一個(gè)碧安兔網(wǎng)絡(luò )地址測試采集，可以看到我們想要的信息已經(jīng)成功采集下來(lái)了，如下圖所示。
　　此外，還可以在內容采集前后進(jìn)行一些其他操作。比如在采集之后下載圖片后，一篇文章文章很難把所有的功能都解釋清楚。想學(xué)爬蟲(chóng)的朋友需要一一測試其他功能。
　　整體來(lái)說(shuō)優(yōu)采云內容采集不難，難的部分是不付諸行動(dòng)，難的部分是不去想，難的部分是有問(wèn)題就停下來(lái).
　　至此，你已經(jīng)了解了采集網(wǎng)頁(yè)的一些基本功能。Bi' 僅說(shuō)明了一般的應用場(chǎng)景，在實(shí)際應用中我們會(huì )遇到其他問(wèn)題。
　　例如，有些文章 頁(yè)面很長(cháng)，無(wú)法在一個(gè)屏幕上完全顯示。本例使用了優(yōu)采云強大的內容分頁(yè)功能，如下圖所示。
　　內容采集是整個(gè)爬蟲(chóng)章節中最難的部分。每個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面的獲取都差不多，難點(diǎn)是內容頁(yè)面不一樣。
　　如果你想讓你的爬蟲(chóng)更優(yōu)秀，難點(diǎn)也在這里，需要測試編寫(xiě)網(wǎng)站的不同采集規則。
　　當我們解決了一定數量的問(wèn)題，我們就可以成為一名優(yōu)秀的爬蟲(chóng)工程師。
　　
　　看完這三篇文章，你應該對爬蟲(chóng)有了初步的把握，接下來(lái)就是學(xué)習如何將采集的內容發(fā)布到我們想要的地方。
　　好了，下課結束了。
　　////////
　　看看這個(gè) 文章
　　它幫助你賺錢(qián)嗎？
　　-結尾-
　　喜歡的話(huà)請關(guān)注
　　關(guān)于作者：
　　我是程序員田，我從程序員開(kāi)始，但不僅僅在代碼上，分享個(gè)人成長(cháng)&amp;賺錢(qián)
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　　解決方案:網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法可以分為三大類(lèi)
　　
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法可以分為三大類(lèi)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是圖片壓縮、類(lèi)似jpg識別，和通用網(wǎng)頁(yè)識別，前者主要是利用adobeflashplayer和activex網(wǎng)頁(yè)插件，后者主要是利用js接口，由adobe官方提供。niks3一般都是通過(guò)niks3的所以識別過(guò)程比較簡(jiǎn)單，且會(huì )帶有插件。
　　
　　這個(gè)肯定是有的不過(guò)lightroom這種算法就不多提了，imageefexpro我說(shuō)說(shuō)自己的看法網(wǎng)頁(yè)切割的過(guò)程是先用niks2得到最終的版本然后再用ps中建立圖層并用接近niks2的算法來(lái)畫(huà)像素然后二維填充在疊上圖片即可。 查看全部

　　解決方案:網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法將逐漸完善(圖)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法將逐漸完善，國內廠(chǎng)商的客戶(hù)們盡快抓緊研發(fā)人工智能版本。尤其是國產(chǎn)的網(wǎng)頁(yè)采集軟件，有一點(diǎn)很重要，那就是準確率很重要，得自己帶腦子用。我們隨便在百度上輸入一個(gè)網(wǎng)址，例如“/”這個(gè)網(wǎng)址。我們看右下角的使用百度ai來(lái)搜索這個(gè)網(wǎng)址里包含的指定關(guān)鍵詞，立刻出現了若干網(wǎng)頁(yè)。排名在第一的網(wǎng)站百度ai的推薦結果是《時(shí)尚！上海app首頁(yè)那些熟悉的面孔》，第二名的網(wǎng)站百度ai的推薦結果是《小公務(wù)員》，第三名的網(wǎng)站百度ai的推薦結果是《為青春而生，站在人生頂峰，里約奧運會(huì )首金》。
　　
　　當然了，這里需要說(shuō)明一下，并不是說(shuō)百度ai全方位優(yōu)于谷歌，兩者的推薦準確率一個(gè)是80%一個(gè)是90%，但是還有很大的差距，通過(guò)經(jīng)驗上可以判斷出來(lái)。與此同時(shí)我們看一下各家網(wǎng)站的跳轉率，跳轉率最高的當然是百度，從最開(kāi)始的31家跳轉到了56家，阿里上市了，百度當然是最開(kāi)心的，畢竟正在從谷歌挑戰者變成世界老大。
　　
　　而且跳轉率最高的網(wǎng)站看看多少？跳轉率最高的20多家里面有10多家來(lái)自國內的搜索引擎，可見(jiàn)百度ai對國內搜索引擎的殺傷力。第20名來(lái)自德云社，我們再拿它與之前國內網(wǎng)站跳轉率最高的13家網(wǎng)站對比一下，可以發(fā)現雖然這些網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)是被多家收錄，但是有一個(gè)共同點(diǎn)，就是跳轉率很高。我們可以確定的是網(wǎng)頁(yè)采集器不會(huì )對搜索引擎起到一些作用，既然不會(huì )起到什么作用，那么百度能起到什么作用呢？算法的進(jìn)步是一定會(huì )帶來(lái)的，算法的提升，自然在某些方面會(huì )給你帶來(lái)很大的幫助。
　　那么問(wèn)題就來(lái)了，是否采集器做得越好就可以適應更多的搜索引擎呢？用1個(gè)采集器采集100家網(wǎng)站同樣可以正常工作，用1萬(wàn)個(gè)采集器采集100萬(wàn)家同樣可以正常工作，但是問(wèn)題就在于采集100萬(wàn)家里面有1000個(gè)和100個(gè)網(wǎng)站可能會(huì )在不同的搜索引擎給出不同的結果，這樣一來(lái)網(wǎng)頁(yè)采集器不僅要找到最優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)頁(yè)，還要全面、多線(xiàn)程負荷，對算法要求非常高。 查看全部

　　解決方案:智能搜索引擎技術(shù)網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統網(wǎng)頁(yè)正文提取網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法網(wǎng)頁(yè)摘要向量動(dòng)態(tài)降維
　　智能搜索引擎技術(shù)網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統網(wǎng)頁(yè)文本提取網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法資源爆炸式增長(cháng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數量也在以驚人的速度增長(cháng)。越來(lái)越多的網(wǎng)民已經(jīng)習慣于通過(guò)搜索引擎在互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息?，F在搜索引擎已經(jīng)成為人們必備的網(wǎng)絡(luò )應用工具。隨著(zhù)搜索引擎應用的廣泛普及，人們不再滿(mǎn)足于傳統搜索引擎提供的服務(wù)，人們希望搜索引擎能夠更智能、更人性化、檢索結果更準確。這些新的需求對搜索引擎技術(shù)提出了更高的要求。提出并實(shí)現了一種基于文本密度的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法。網(wǎng)頁(yè)文本提取算法是依靠網(wǎng)頁(yè)的HTMLHyperTextMark-upLanguage超文本標記語(yǔ)言標簽，實(shí)現對具有一定規則的網(wǎng)頁(yè)文本的高效、快速提取。3.研究、提出并實(shí)施了文本自動(dòng)分類(lèi)領(lǐng)域的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。
　　現了基于哈希表的動(dòng)態(tài)向量降維更多還原AbstractWiththerapiddevelopmentofInternettechnologythewebinformationresourcegrowsexplosivelyandthenumberofInternetusersisincreasingatanalarmingrateMoreandmoreInternetusersbecomeaccustomedtoretrieveonlineinformationthroughasearchengineAndwiththewidespreadapplicationofsearchenginepeoplenolongersatisfywiththetraditionalsearchengineandtheyhopethatthesearchenginemoreintelligentmorehumanandmorepreciseThesenewdemandsgiveahighe更多還原關(guān)鍵詞智能搜索引擎技術(shù)網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統網(wǎng)頁(yè)正文提取網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法網(wǎng)頁(yè)摘要向量動(dòng)態(tài)降維KeywordsIntelligentsearchenginetec
　　
　　hnology動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)信息獲取系統Webpagetextextraction網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法WebPageSummaryVectordynamicdimensionreduction訂購碩士論文全文QContact Q9938848按需付費目錄摘要4-5Abstract5-6第一章介紹采集技術(shù)12-13122中文網(wǎng)頁(yè)文本提取技術(shù)13-151231文檔自動(dòng)摘要技術(shù)-17124 文本自動(dòng)分類(lèi)技術(shù) 17-18125 網(wǎng)頁(yè)去重技術(shù) 18-1913 論文工作與組織 19-21131 論文主要研究工作 19-20132 論文內容安排 20-21 第二章網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)基于網(wǎng)站優(yōu)先級調整采集算法21-2721算法流程圖21-2322網(wǎng)頁(yè)時(shí)間更新算法2323基于網(wǎng)頁(yè)時(shí)間的新都的網(wǎng)站優(yōu)先級調整算法 23-2524 基于網(wǎng)站優(yōu)先級采集技術(shù)的多線(xiàn)程網(wǎng)頁(yè)信息 25-2625 基于網(wǎng)頁(yè)類(lèi)別的優(yōu)先級 2626 章節總結 26-27 第三章基于文本的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法研究密度 27
　　-3331 算法流程圖 2732 正文特征識別與處理 27-2833 網(wǎng)頁(yè)源代碼預處理 28-2934 計算網(wǎng)頁(yè)正文源代碼行中文密度 2935 網(wǎng)頁(yè)源代碼正文塊 2936 去除偽網(wǎng)頁(yè)源代碼正文文本塊 29-3137 輔助網(wǎng)頁(yè)源文本識別方法 3138 保留網(wǎng)頁(yè)文本原創(chuàng )格式的問(wèn)題 3139 章節總結 31-33 第四章基于主題詞索引的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法研究 33-5241 概述33-3442 開(kāi)放測試和封閉測試 34-3543 算法性能評價(jià)指標 35-3644 網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法相關(guān)基礎研究 36-42441 文本表示 36-37442 構建基于向量模板的向量空間模型 37443 構建基于哈希表的向量空間模型 37-39444 基于概念的分析 定性數據統計分析 pdf 銷(xiāo)售業(yè)績(jì)分析模板 建筑結構地震破壞分析 銷(xiāo)售進(jìn)度分析表 京東商城競爭策略分析 主題詞提取算法 39-40445 改進(jìn)的向量余弦相似度算法 40-4245 品類(lèi)中心基于主題詞索引的向量分類(lèi)算法 42-46451 生成分類(lèi)器模型 43452 分類(lèi)算法 43453 向量歸一化 43454 類(lèi)數對分類(lèi)準確度的影響 43-44455 文檔類(lèi)分布對分類(lèi)準確度的影響 44456 中心向量的校正算法 44- 46457 分類(lèi)自適應算法 4646 KNNK 最近鄰分類(lèi)算法 46-4847 CKNN 聚類(lèi) K 最近鄰分類(lèi)算法 48-5048 章節總結 50-52 第五章基于相似度的文本摘要方法研究 52
　　
　　-6451 基于相似性的文本摘要方法 5252 文檔結構模型 5253 分割和條款 52-5454 主題詞的提取 54-55541 主題詞字符串的向量化 54542 文檔結構向量空間模型的構建 54-5555 文檔結構部分的計算權重 55-5756 正負規則 5757 用戶(hù)傾向詞匯 5758 基于句子相似度的句子冗余算法 57-5859 摘要與原文比例的確定 58510 摘要句子選擇與摘要生成 58511 摘要技術(shù)在提取中文網(wǎng)頁(yè)摘要中的應用 58-635111網(wǎng)頁(yè)文本預提取對提高摘要準確率的影響 59-625112 提高摘要算法實(shí)時(shí)性的措施 62-63512 章節總結 63-64 章節6 實(shí)驗設計與數據分析 64-8861 基于網(wǎng)站優(yōu)先級調整的網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集技術(shù)實(shí)驗與分析 中文網(wǎng)頁(yè)文本提取密度算法實(shí)驗與分析 70-71621 實(shí)驗設計 70622 數據分析70623 不足和未來(lái)改進(jìn) 實(shí)驗設計 71632 數據分析 71-7464 改進(jìn)余弦向量相似度算法的實(shí)驗和分析 74-76641 實(shí)驗設計 7464優(yōu)先級調整 中文網(wǎng)頁(yè)文本提取密度算法實(shí)驗與分析 70-71621 實(shí)驗設計 70622 數據分析 70623 不足與未來(lái)改進(jìn) 實(shí)驗設計 71632 數據分析 71-7464 改進(jìn)余弦向量相似度算法實(shí)驗與分析 74-76641 實(shí)驗設計7464優(yōu)先級調整 中文網(wǎng)頁(yè)文本提取密度算法實(shí)驗與分析 70-71621 實(shí)驗設計 70622 數據分析 70623 不足與未來(lái)改進(jìn) 實(shí)驗設計 71632 數據分析 71-7464 改進(jìn)余弦向量相似度算法實(shí)驗與分析 74-76641 實(shí)驗設計7464
　　2 數據分析 74-7665 基于主題詞索引的類(lèi)別中心向量分類(lèi)算法實(shí)驗與分析 76-79651 實(shí)驗設計 76652 數據分析 76-78653 存在問(wèn)題及后續步驟 78-7966 CKNN分類(lèi)算法實(shí)驗與分析 79 -80661 實(shí)驗設計 79662 數據分析 79-80663 問(wèn)題和后續步驟 分類(lèi)算法的性能比較 82-83681 實(shí)驗設計 82682 數據分析 82-8369 基于相似性的文檔摘要技術(shù)的實(shí)驗和數據分析 83-85691 實(shí)驗設計 83-84692 數據分析84-85693 問(wèn)題及后續步驟 85610 網(wǎng)頁(yè)信息采集系統實(shí)驗及數據分析 85-876101 實(shí)驗設計 85-866102 數據分析 866103 問(wèn)題及后續步驟 86-87611 本章小結 87-88 章節7 網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統設計 88-9571 系統組成 88-8972 系統模塊集成 89-9373 自適應網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)模塊 9374 系統運行狀態(tài)監控程序 9375 基于主題詞索引的網(wǎng)頁(yè)去重方法 93 -9476 章節總結 94- 95 總結 95-97 參考文獻
　　核心方法:百度快照_SEO術(shù)語(yǔ)解析
　　一、百度快照的定義
　　百度搜索引擎（Baidu Search Engine）在 收錄 網(wǎng)頁(yè)存儲在百度服務(wù)器緩存時(shí)備份網(wǎng)頁(yè)。) 顯示當時(shí)抓取并保存的網(wǎng)頁(yè)內容，稱(chēng)為“百度快照”。同理，在谷歌搜索引擎中稱(chēng)為“谷歌快照”；在360搜索引擎中稱(chēng)為“360快照”。
　　什么是百度快照（網(wǎng)頁(yè)快照）？
　　
　　互聯(lián)網(wǎng)上每一個(gè)網(wǎng)站的內容都不是一成不變的。由于種種原因，網(wǎng)站管理員會(huì )對網(wǎng)站上的內容進(jìn)行增刪改查。比如因為用戶(hù)提交的內容涉嫌侵犯原作者版權，站長(cháng)會(huì )在他的網(wǎng)站上刪除這個(gè)網(wǎng)頁(yè)，所以這個(gè)文章所在的網(wǎng)頁(yè)在數據庫中這個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)站已經(jīng)不存在了，但是搜索引擎數據庫中的“網(wǎng)頁(yè)快照”不會(huì )立即被刪除，一般會(huì )在一段時(shí)間后徹底刪除。
　　例子：2018 年 8 月 10 日打開(kāi)百度網(wǎng)頁(yè)的快照，這個(gè)快照顯示百度在 7 月 20 日搜索并存檔，這是什么意思？含義：2018年8月10日，該網(wǎng)頁(yè)可能已被站長(cháng)刪除或更新，但2018年7月20日，百度復制并存檔該網(wǎng)頁(yè)時(shí)，該網(wǎng)頁(yè)確實(shí)存在。
　　百度快照有什么用？
　　
　　1. 用戶(hù)可以比直接訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)更快地查看網(wǎng)頁(yè)快照；
　　2、原網(wǎng)頁(yè)被刪除或鏈接失效時(shí)，可以查看網(wǎng)頁(yè)快照，了解網(wǎng)頁(yè)上的原內容；
　　3.網(wǎng)頁(yè)截圖可以間接反映當前網(wǎng)站分階段內容更新?tīng)顟B(tài)；
　　4、網(wǎng)頁(yè)快照可以反映搜索引擎蜘蛛在網(wǎng)站上的爬取頻率。 查看全部

　　解決方案:Springboot,指紋識別,數據結構與算法領(lǐng)域博主
　　
　　基于傳統指紋圖像處理理論，在matlab中實(shí)現，中間變量清晰可見(jiàn)，參數可調。它將幫助您： 1. 節省 2 到 3 個(gè)月的熟悉過(guò)程。2.分割結果可以作為深度學(xué)習的標簽。這個(gè)Demo的圖像分割能力對于工業(yè)3來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠了。在代碼的基礎上進(jìn)行了更深入的研究，實(shí)現了前沿的處理、匹配和搜索算法。4.介紹三角匹配算法，為指紋匹配（1:1）研究奠定基礎 點(diǎn)的功能已放入get_minutia函數中。本演示使用三角形匹配算法。單個(gè)指紋的注冊流程請參考enroll.m。除了實(shí)現指紋匹配算法外，這個(gè)Demo還通過(guò)建立索引來(lái)實(shí)現指紋搜索。詳見(jiàn)Demo中的Htable函數。
　　
　　解決方案:seo網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化包含（seo會(huì )遇到哪些問(wèn)題）
　　如何解決 SEO 攻擊的負面影響
　　在 網(wǎng)站 管理員聊天中，Google 的 John Mueller 回答了網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者關(guān)于如何應對可疑的負面 Google 優(yōu)化攻擊的問(wèn)題。
　　“我的 網(wǎng)站 收到了數百個(gè)看似垃圾郵件的鏈接。我懷疑我的某個(gè)競爭對手可能想降低我的排名。
　　我需要每周拒絕這些鏈接嗎？或者如果我手動(dòng)獲取異常鏈接，我應該擔心嗎？"
　　約翰穆勒的回應重申，谷歌的操作忽略了垃圾郵件鏈接。
　　“一般來(lái)說(shuō)，我們會(huì )自動(dòng)考慮這些因素，當我們看到它們發(fā)生時(shí)，我們會(huì )自動(dòng)忽略它們。
　　在大多數情況下，我懷疑它會(huì )正常工作。我看到很少有人能解決這個(gè)問(wèn)題。所以我認為它運作良好。"
　　約翰穆勒后來(lái)說(shuō)，這些鏈接可能是正常的垃圾郵件鏈接。正常的垃圾郵件鏈接總是自然發(fā)生。
　　我相信垃圾郵件發(fā)送者認為鏈接到高級 網(wǎng)站 會(huì )讓 Google 相信他們是權威中心并忽略他們的垃圾郵件鏈接。但是，當然，這是行不通的。
　　鏈接到排名靠前的 網(wǎng)站 將有助于您的 網(wǎng)站 排名更高。
　　“至于拒絕這些鏈接，我懷疑這些只是普通的垃圾郵件鏈接，只是因為你的 網(wǎng)站 彈出我不會(huì )太在意它們。也許我們已經(jīng)弄清楚了?！?br /> 　　谷歌的 Moller 建議在你真的很擔心時(shí)使用拒絕工具來(lái)平息你的神經(jīng)。
　　“如果你擔心它們，無(wú)論是你不確定的事情，你都會(huì )因為這些鏈接而失眠，你只想確保谷歌正確處理它們，然后使用拒絕工具。
　　拒絕工具不是承認有罪或類(lèi)似的東西。你基本上只是告訴我們的系統我的 網(wǎng)站 不應該考慮這些鏈接。也有
　　出于多種原因，您可能不想在鏈接中被考慮。這不是我們的算法試圖判斷您的 網(wǎng)站 的東西。"
　　現在，我有一種感覺(jué)，有些人可能試圖從最后一句中做出重大貢獻，“這不是我們的算法將試圖判斷你的 網(wǎng)站”并開(kāi)始閱讀它。人們必須將這一聲明放回約翰·穆勒（John Mueller）認為谷歌可以自動(dòng)捕獲垃圾郵件鏈接的背景下。
　　任何在最后一句話(huà)中做出重大貢獻的人都會(huì )將其脫離上下文并將其變成其他東西。
　　企業(yè)seo優(yōu)化過(guò)程中常見(jiàn)seo錯誤及seo調整建議網(wǎng)站seo優(yōu)化
　　哪些 SEO 錯誤會(huì )對 網(wǎng)站 的搜索排名產(chǎn)生很大的負面影響？元標簽是非標準的嗎？還是頁(yè)面加載緩慢？或者服務(wù)器上是否有常見(jiàn)的錯誤代碼？
　　
　　讓我們來(lái)看看常見(jiàn)且相對容易的 SEO 錯誤。
　　URL 規范化一直是 網(wǎng)站 管理員和搜索引擎的挑戰。如果內容相同，但URL不同，就會(huì )造成很多問(wèn)題。
　　例如：
　　如果多個(gè)頁(yè)面的內容過(guò)于重復，搜索引擎將難以決定在排名中向用戶(hù)展示哪個(gè)頁(yè)面；
　　· 即使搜索引擎推薦了其中一個(gè)，但這個(gè)節目畢竟只是一個(gè)節目，被選中的不一定是我們想要展示的；
　　多個(gè)url的存在會(huì )分散頁(yè)面的權重和鏈接，對排名非常不利。
　　通過(guò)良好的 URL 規范化和搜索引擎可訪(fǎng)問(wèn)性，我們可以確定哪些頁(yè)面更適合索引并避免這些問(wèn)題。
　　以下建議：
　　B盡量使用靜態(tài)URL地址，即使不能使用靜態(tài)地址，盡量減少動(dòng)態(tài)地址的參數；
　　如果不是真的需要，則不應輕易更改 C URL 結構。更改后，必須永久重定向舊 URL。
　　Google于2015年推出AMP，使用AMP可以提高網(wǎng)頁(yè)在移動(dòng)端的加載速度，有利于網(wǎng)站的排名。
　　目前大部分網(wǎng)頁(yè)已經(jīng)使用了amp，但是在使用amp的時(shí)候還是會(huì )出現一些常見(jiàn)的錯誤
　　amp文檔中有過(guò)時(shí)的標記，CSS樣式表錯誤，JavaScript代碼中的一些樣式代碼不符合amp規則，都會(huì )影響搜索引擎對這些頁(yè)面的索引。因此，有必要不時(shí)檢查和修復這些錯誤。
　　網(wǎng)頁(yè)具有三個(gè)元標記：標題、描述和關(guān)鍵字。
　　標題標簽是網(wǎng)頁(yè)向搜索引擎發(fā)出的核心信號，幫助搜索引擎蜘蛛了解網(wǎng)頁(yè)內容。沒(méi)有它，Google 將無(wú)法讀取網(wǎng)頁(yè)信息，并會(huì )從收錄搜索 關(guān)鍵詞 的網(wǎng)頁(yè)文本中提取片段，但這往往會(huì )提取無(wú)序信息，不利于用戶(hù)排名和瀏覽.
　　一般來(lái)說(shuō)，標題標簽中的字數不應超過(guò) 11 個(gè)英文單詞（約 65 個(gè)字符，收錄 空格）。
　　至于描述，盡量詳細。搜索引擎爬取頁(yè)面后，搜索者更容易看到信息，然后點(diǎn)擊跳轉到該頁(yè)面。一般以 100-320 個(gè)字符為宜。
　　Meta標簽太短，不好。即使精煉了，如果蜘蛛抓不到有用的信息，就會(huì )覺(jué)得頁(yè)面沒(méi)有推薦價(jià)值，不利于排名。
　　H 標簽是 HTML 中強調文本標題的標簽。標簽 H1、H2、H3 到 H6 的重要性依次遞減。主要意思是告訴搜索引擎這是一段文字的標題，起到強調的作用。
　　
　　企業(yè)seo優(yōu)化過(guò)程中常見(jiàn)seo錯誤及seo調整建議網(wǎng)站seo優(yōu)化
　　HTTP狀態(tài)碼-服務(wù)器錯誤是為瀏覽器無(wú)法連接服務(wù)器添加的錯誤信息，它引導并告訴瀏覽器頁(yè)面有什么問(wèn)題。
　　如果服務(wù)器上出現 401 或 403 錯誤碼，會(huì )嚴重影響蜘蛛在你的 網(wǎng)站 上的抓取時(shí)間，因為它沒(méi)有得到它應該返回的有用內容，錯誤頁(yè)面會(huì )對頁(yè)面產(chǎn)生負面影響排名。
　　500-509 錯誤表示內部服務(wù)器錯誤，請求無(wú)法完成。顯然，這樣的頁(yè)面并沒(méi)有提供有用的信息，所以它的排名不會(huì )很高。我們應該立即移除或修復它們。
　　HTTP 用于在 Web 瀏覽器和 Web 服務(wù)器之間傳輸信息，并在沒(méi)有數據加密的情況下以明文形式發(fā)送內容。如果攻擊者截獲瀏覽器和服務(wù)器之間的消息，他可以直接讀取消息。因此，該協(xié)議不適用于信用卡號和密碼等敏感信息的傳輸。
　　HTTPS 的安全基礎是 SSL 證書(shū)。加密的詳細信息需要 SSL。它是一個(gè)urischeme（抽象標識符系統）。簡(jiǎn)單地說(shuō)，HTTPS 是用于安全數據傳輸的 HTTP 的安全版本。
　　在HTTPS協(xié)議下，當訪(fǎng)問(wèn)站點(diǎn)外的HTTP資源時(shí)，瀏覽器會(huì )認為是不安全的，默認會(huì )攔截并提示錯誤。因此，在大多數情況下，它將無(wú)法在非 HTTPS 協(xié)議下在非 HTTPS 協(xié)議下顯示 CDN 加速的圖像、CSS 樣式和 JS。
　　當訪(fǎng)問(wèn)者遇到這種情況時(shí)，他們如何對網(wǎng)站有好感，他們的排名如何上升？
　　如果反向鏈接指向高質(zhì)量的 網(wǎng)站 并且對用戶(hù)有用，那么這些反向鏈接沒(méi)有任何問(wèn)題。
　　但是，擁有太多低質(zhì)量或垃圾郵件的 網(wǎng)站 鏈接可能會(huì )讓 Google 產(chǎn)生懷疑。
　　即使頁(yè)面加載稍有延遲也會(huì )減少 網(wǎng)站 流量，因此檢查頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的速度和性能很重要。
　　加載緩慢的原因有很多，比如圖片優(yōu)化不佳、JS 和 CSS 代碼有問(wèn)題等。
　　如果有多種語(yǔ)言網(wǎng)站，必須使用hflang屬性。
　　主要內容是一樣的。使用 hflang 標簽，我們可以避免被搜索引擎視為重復內容，并避免一種語(yǔ)言的頁(yè)面被很好地收錄在另一種語(yǔ)言中的情況。
　　為了避免這些問(wèn)題，我們應該檢查 hflang 標簽屬性是否使用了正確的語(yǔ)言代碼和國家代碼。
　　上述抽樣調查雖然是基于對全球部分網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)的分析，但仍顯示出一些站長(cháng)應注意并盡量避免的常見(jiàn)SEO錯誤。
　?、偃虻貓D精準獲客工具，精準定位國家/城市/街道，快速采集50公里買(mǎi)家信息（姓名/網(wǎng)站/email/call/LinkedIn/Facebook/INS等.社會(huì )信息），從而深入挖掘決策者關(guān)鍵人物的聯(lián)系方式。
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　　6. 一鍵采集功能提高采集配置效率。
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　　8.智能識別集成引擎，自動(dòng)翻頁(yè)，網(wǎng)站細節信息識別提取，速度更快。
　　
　　9. 高效網(wǎng)頁(yè)采集器、采集和發(fā)布導出更加簡(jiǎn)化。
　　10、關(guān)鍵詞泛采集通過(guò)搜索引擎，智能算法，簡(jiǎn)單高效采集數據。
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　　12. 無(wú)需編輯網(wǎng)站源代碼和規則編寫(xiě)，智能識別采集規則就這么簡(jiǎn)單。
　　13.在線(xiàn)可視化采集功能，智能識別，輕松導出編輯。
　　14. 數據采集器在線(xiàn)配置和云端采集，功能強大且操作非常簡(jiǎn)單，配置快速高效。
　　15.數據采集，存儲、編輯、發(fā)布，一鍵打開(kāi)，無(wú)需手動(dòng)操作，暫停即可。
　　16、簡(jiǎn)潔和智能更貼近用戶(hù)需求，快速獲取想要的網(wǎng)站數據，靈活處理。
　　17、提供自動(dòng)內鏈和翻譯等輔助工具，自動(dòng)過(guò)濾無(wú)用內容和廣告。
　　18、支持自定義采集網(wǎng)站數據，對企業(yè)、個(gè)人、工作室進(jìn)行各種數據分析采集。
　　19、隨時(shí)隨地一鍵采集文章，瀏覽器書(shū)簽也可以是采集。
　　20.圖片存儲方式多樣，簡(jiǎn)單配置即可自動(dòng)下載圖片和替換鏈接。
　　
　　21、自動(dòng)識別列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等數據，可視化操作。
　　22.流程圖模式：根據軟件提示點(diǎn)擊頁(yè)面，完全符合
　　23.個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)操作，簡(jiǎn)單步驟生成復雜采集規則。
　　24.結合智能識別算法，輕松采集任意網(wǎng)頁(yè)數據。
　　【動(dòng)漫愛(ài)好者插畫(huà)社區】
　　【軟件相關(guān)下載】
　　1. 下載并安裝本文底部的文件。
　　2.運行文件，根據自己的需要選擇安裝路徑。
　　3. 單擊繼續，直到安裝完成。
　　提取密碼：
　　下載相關(guān)文件：
　　完美:百度關(guān)鍵詞快速截流，一勞永逸坐躺被動(dòng)加精準粉
　　之前寫(xiě)過(guò)一篇關(guān)于百度屏幕的文章文章：百度新聞截圖。
　　今天就用一個(gè)案例來(lái)講解如何布局和攔截別人的關(guān)鍵詞流量。
　　在標題文章的評論中，我采集到了一個(gè)關(guān)鍵詞：曲山之脆弱的愛(ài)情。
　　這個(gè)關(guān)鍵詞布局背后的經(jīng)營(yíng)者主要是做男性壯陽(yáng)產(chǎn)品。
　　百度關(guān)鍵詞可以看到以下頁(yè)面，只能找到一個(gè)新浪博客文章。
　　點(diǎn)擊查看這篇文章，這是一篇關(guān)于壯陽(yáng)藥的真實(shí)文章軟文。
　　文章瀏覽量非常大，超過(guò)6萬(wàn)瀏覽量。
　　布局器的操作流程：
　　新浪博客在各種自媒體平臺發(fā)布軟文腳本自動(dòng)回復評論，引導用戶(hù)百度搜索軟文引導加微信，成交
　　
　　這樣做的好處：
　　很多平臺不能直接留下微信ID。百度留下廣告引導用戶(hù)主動(dòng)搜索，避免平臺屏蔽。通過(guò)百度的信任背書(shū)，很多用戶(hù)對自己在百度搜索上看到的廣告有了一定的信任。軟文洗腦，認真閱讀軟文的人都會(huì )被無(wú)形洗腦。添加微信后，很容易轉化為交易。
　　根據我之前操作其他關(guān)鍵詞的經(jīng)驗，通過(guò)這種方式，轉化率高達60%。
　　新浪博客發(fā)布了一些軟文的提示：
　　帳戶(hù)昵稱(chēng)是 關(guān)鍵詞
　　2. 文章標題加關(guān)鍵詞
　　3. 文章內容加關(guān)鍵詞
　　4. 將 關(guān)鍵詞 添加到 文章 標記中。（本文文章不加）
　　只需在上面四個(gè)地方加上關(guān)鍵詞，這個(gè)技巧也適用于其他平臺。
　　
　　如果有 文章 類(lèi)別，也將類(lèi)別標題更改為 關(guān)鍵詞。
　　攔截
　　截取關(guān)鍵詞《曲善志的脆弱戀情》流量，讓這個(gè)策劃師免費為你工作。
　　根據上面提到的軟文發(fā)表技巧，以關(guān)鍵詞的身份發(fā)表一篇文章文章，上面寫(xiě)著(zhù)“曲山之的脆弱的愛(ài)情”。
　　新浪博客賬號有等級，等級越高文章收錄越好。
　　攔截成本：幾乎是零成本，只要你有新浪博客賬號，你也可以自己注冊一個(gè)。
　　這個(gè)關(guān)鍵詞指的是男性粉絲，可以在布局的時(shí)候賣(mài)男性產(chǎn)品，也可以利用流量來(lái)運營(yíng)其他產(chǎn)品，比如cpa、cps。
　　采集多個(gè)關(guān)鍵詞，布局，每天的流量會(huì )很大。
　　前端布局好，后期躺著(zhù)賺錢(qián)?。?！
　　更賺錢(qián)的干貨， 查看全部

　　匯總:易搜網(wǎng)頁(yè)數據采集器 v2.0.2.0
　　數據可以導出為 TXT 和 html 文件
　　出口
　　數據：不支持導出
　　軟件功能
　　
　　簡(jiǎn)單易用
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可采集數據，向導模式，用戶(hù)不需要任何技術(shù)基礎，輸入URL，一鍵提取數據。代碼白色的福音。
　　大量的采集模板
　　內置大量網(wǎng)站采集模板，覆蓋多個(gè)行業(yè)，點(diǎn)擊模板，即可加載數據，只需簡(jiǎn)單的配置，即可快速準確的獲取數據，滿(mǎn)足各種采集需求。
　　
　　自主研發(fā)智能算法
　　通過(guò)自主研發(fā)的智能識別算法，可自動(dòng)識別列表數據識別頁(yè)面，準確率達到95%，可深入采集的多級頁(yè)面，快速準確地獲取數據。
　　自動(dòng)導出數據
　　數據可以自動(dòng)導出和發(fā)布，支持多種格式的導出，TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite以及發(fā)布到網(wǎng)站接口（API）。
　　匯總:黑客入侵系統第一步“信息收集”過(guò)程詳解
　　記住一個(gè)黑客大牛的資料采集，不要后悔?。?！一、操作系統采集方法
　　操作系統：Windows 和 Linux
　　區分大小寫(xiě) Windows是不區分大小寫(xiě)的：如果一個(gè)文件以大寫(xiě)和小寫(xiě)形式存在并且同名，那么它在Windows上就是一個(gè)文件，也就是說(shuō)，無(wú)論你是大寫(xiě)還是小寫(xiě)，你的文件都是一個(gè)文件
　　我們Windows搭建網(wǎng)站，如果我們把網(wǎng)站的腳本格式asp和php改成大學(xué)的php或者asp，如果恢復正常就是windows，如果返回異常就是Linux
　　Linux Sensitive：但是，當涉及到 Linux 時(shí)，有兩個(gè)文件
　　Linux把下面的php改成大寫(xiě)，返回錯誤，說(shuō)明這是Linux操作系統，，，
　　所以這就是敏感和不敏感的意思
　　另外，我們可以使用 wappalyzer 查看基本中間件和常用cms，這個(gè)插件可以在谷歌網(wǎng)上商店找到并安裝
　　2. 數據庫類(lèi)型的集合
　　常用數據庫有：access、mysql、mssql（sql server）、oracle、postsql、db2
　　根據軟件的掃描可以看到這個(gè)網(wǎng)站的端口，1433可以看成sql server
　　那么如果別人改變了端口，這個(gè)時(shí)候我們應該怎么做呢？我們可以使用nmap，即使對方端口被修改，也能探測到對應的服務(wù)
　　(2) 也有構造組合計算
　　基于 網(wǎng)站 腳本和操作系統，
　　我們都知道，在 Windows 上，有些數據庫可能無(wú)法運行，Linux 上也是如此。在Linux上是不可能有access database和mssql的，因為這兩個(gè)是Windows Microsoft生產(chǎn)的，所以在Linux上是沒(méi)有的。兼容，如果我們知道對方是什么操作系統，是Linux，可以排除access和mssql，Windows操作系統可以排除Linux操作系統上的數據庫，同理。我們也可以根據網(wǎng)站的腳本類(lèi)型來(lái)判斷數據庫。我們知道php一般是mysql，asp一般是access和mssql（sql sever）
　　另外可以根據常見(jiàn)的網(wǎng)站進(jìn)行匹配
　　asp網(wǎng)站：常用的數據庫是access，中間件iis，操作系統：Windows
　　aspx網(wǎng)站：常用的數據庫是mssql數據庫中間件iis操作系統Linux
　　php網(wǎng)站：常用的數據庫有mysql中間件Apache（Windows系統）、Nginx（Linux系統）
　　jsp網(wǎng)站：常用的數據庫是oracle中間件Apache Tomcat操作系統Linux
　　3.搭建平臺，采集腳本類(lèi)型
　　搭建平臺 iis, Apache, uginx Tomcat
　　腳本類(lèi)型php、asp、aspx、jsp、cgi、py等。
　　審查元素
　　通過(guò)查看元素或查看元素，請求數據包，一般有三部分，第一是訪(fǎng)問(wèn)信息，第二是回復信息（回復信息是服務(wù)器對你訪(fǎng)問(wèn)的回復），和第三個(gè)是請求信息（也就是我們自己當前正在訪(fǎng)問(wèn)的數據包）
　　我們可以看到?；貜拖⒅袑狝pache和win32位，同時(shí)泄露了一個(gè)PHP5.2.17版本。從這里，我們可以看到一個(gè)構建平臺和腳本類(lèi)型。
　　, 第三方查詢(xún)平臺, 搜索引擎
　　4.子目錄網(wǎng)站集
　　再看上面的兩個(gè)站點(diǎn)，都是子目錄站點(diǎn)
　　
　　實(shí)戰的意義
　　網(wǎng)站可能由多個(gè)cms或者框架組成，那么對于滲透來(lái)說(shuō)，就相當于多個(gè)滲透目標（一個(gè)cms一個(gè)思路）
　　如果主站點(diǎn)是php的cms，那么可能在它的子目錄站點(diǎn)下建立了其他的cms，比如phptink，那么我們就可以發(fā)現他的cms有什么漏洞, 就是這樣
　　畢竟，他是一個(gè)人。為什么？在他建造 網(wǎng)站 的時(shí)候。只有一個(gè)目錄不同，他目錄下的站點(diǎn)被入侵了?；蛘遠ack主站點(diǎn)，這些可以操作其他目錄，我hack了它的其他子目錄
　　網(wǎng)站，那么，太。主站點(diǎn)也會(huì )受到影響，因為主站點(diǎn)和子目錄站點(diǎn)只有一個(gè)子目錄匹配。一般情況下，如果我們獲得了子目錄站點(diǎn)的權限，就可以獲得主站點(diǎn)的權限。
　　(2) 分港現場(chǎng)
　　:80
　　:8080
　　實(shí)戰的意義
　　網(wǎng)站可能由多個(gè)cms或者框架組成，那么對于滲透來(lái)說(shuō)，就相當于多個(gè)滲透目標（一個(gè)cms一個(gè)思路）
　　工具：nmap（其他也可以）
　　5.子域信息采集
　　子域也稱(chēng)為：子域站點(diǎn)和子域
　　子域網(wǎng)站和移動(dòng)網(wǎng)站分析
　　子域名和主站點(diǎn)可以是同一臺服務(wù)器，也可以是同一網(wǎng)段。子域名穿透，可以直接聯(lián)系主站
　　例如移動(dòng)網(wǎng)站
　　很多手機網(wǎng)站都是這樣的。通常它以 m 或其他東西開(kāi)頭。
　　它使用主站點(diǎn)的情況。移動(dòng)站點(diǎn)可能是不同的程序。子域是以 wap 或 m 開(kāi)頭的移動(dòng)站點(diǎn)。
　　移動(dòng)站點(diǎn)： 1. 一套不同主站的移動(dòng)框架程序 2. 直接調用主站程序
　　如果是第一個(gè)。他是兩種不同的程序，其實(shí)就是兩種網(wǎng)站，也就是說(shuō)，一種是主站的程序，一種是移動(dòng)框架的程序。移動(dòng)端的穿透方式還是和我們一般的穿透方式一樣。
　　如何采集子域
　　字典爆破使用工具：subdomainbrute、layer
　　在線(xiàn)網(wǎng)站：
　　搜索引擎
　　檢查誰(shuí)是
　　工具：網(wǎng)站管理員工具
　　1 查詢(xún)whois
　　2 反向whois @&amp;ddlSearchMode=1
　　獲取關(guān)聯(lián)域信息
　　6. 網(wǎng)站后臺采集
　　一般來(lái)說(shuō)，我們在進(jìn)行前端穿透挖礦的時(shí)候，可以把目標地址看到后端地址，說(shuō)不定會(huì )有一些意想不到的收獲，因為后端
　　經(jīng)常存在一些安全漏洞，例如sql注入和未經(jīng)授權的訪(fǎng)問(wèn)。在這里，我將分享查找背景的方法。
　　
　　(1) 通過(guò)搜索引擎
　　站點(diǎn)：域管理
　　站點(diǎn)：域名后臺管理
　　站點(diǎn)：域名標題：管理
　　(2) 目錄掃描 一方面，在目錄掃描中。常見(jiàn)的 網(wǎng)站 地址有 login/admin 等。
　　相關(guān)工具：Edgeworth、wfuzz
　　這是一個(gè)推薦的工具 7kbstorm
　?。?）子域：對于二級域名，一般網(wǎng)站的背景會(huì )在二級或三級域名中。采集子域時(shí)可以注意。
　　(4)采集已知的cms后臺地址，如織夢(mèng)，默認地址為
　?。?）側站端口查詢(xún)：將其他端口放在后臺頁(yè)面，掃描網(wǎng)站獲取端口信息進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)
　　(6)C-segment掃描：后臺放到同一個(gè)c-segment下的其他ip地址。
　　在線(xiàn)側站c段掃描地址：
　　(7) 查看網(wǎng)站底部的管理入口和版權信息。一般來(lái)說(shuō)，這種情況有很多學(xué)校和政府機構，因為這些網(wǎng)站往往有不止一個(gè)管理員。在前臺留下入口
　　7. 目錄信息的采集
　　目錄掃描后，根據目錄的一些路徑，我可能會(huì )發(fā)現更多漏洞，例如：一些上傳點(diǎn)，編輯器，或者一些我們不知道的API接口
　　這是一個(gè)推薦的工具 7kbstorm
　　403、404之類(lèi)的頁(yè)面一定不能關(guān)閉，在目錄中掃描就可以了
　　谷歌語(yǔ)法采集敏感文件
　　最常見(jiàn)的就是用搜索引擎~
　　site: filetype:xls
　　這主要是采集網(wǎng)站敏感文件。有可能通過(guò)搜索引擎搜索到一些敏感信息。同時(shí)，目錄掃描可以在后臺掃描出地址，也可以進(jìn)行一方面的操作，比如sql注入、Dictionary憑證填充等。
　?。?）敏感文件：一般情況下，phpinfo文件、備份信息泄露“git、SVN、swp、bak、xml”、robots.txt等文件中可能存在一些敏感信息（一個(gè)是ascii編碼的文件）放在網(wǎng)站的根目錄下，一般可以防止搜索引擎爬取敏感目錄和文件）
　　8.端口掃描
　　這些端口都代表了一些協(xié)議，所以每一個(gè)都有突破的方法，可以暴力破解，任何字典都可以暴力破解，
　　我們經(jīng)常說(shuō)抓雞和港口抓雞。其實(shí)它的原理就是猜測你的弱密碼來(lái)進(jìn)行集群操作。
　　然后我們入侵一樣，我們也去掃描你的弱密碼
　　還有很多工具，比如
　　hscan、hydra、x-scan、streamer等工具可以去端口猜密碼。如果我們想這樣做，我們需要豐富字典等。另一方面，常用的端口掃描工具是nmap
　　以下是常用端口對應的漏洞 查看全部

　　干貨教程:智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器
　　智能博客助手 v2.94.zip
　　
　　智能博客助手是一款專(zhuān)業(yè)的博客推廣軟件。軟件幫助站長(cháng)和博主快速發(fā)送blog文章到blog網(wǎng)站，可以方便管理博客數據，支持數據自動(dòng)備份恢復，博客庫自動(dòng)更新，發(fā)送文章時(shí)間動(dòng)態(tài)偽原創(chuàng )功能等多項功能幫助用戶(hù)優(yōu)化網(wǎng)站排名，是用戶(hù)實(shí)現博客推廣功能的好幫手。智能博客助手功能 1、智能博客助手使用HTTP底層協(xié)議發(fā)送文章，與IE無(wú)關(guān)，無(wú)需打開(kāi)網(wǎng)站發(fā)送文章，效率高，資源消耗低；2.支持多線(xiàn)程同時(shí)發(fā)布多篇文章文章到多個(gè)博客網(wǎng)站；3. 支持發(fā)送文章時(shí)動(dòng)態(tài)偽原創(chuàng )功能，有利于文章發(fā)送后發(fā)送。搜索引擎收錄；4、具有緩存登錄cookies功能，自動(dòng)刪除無(wú)效cookies，無(wú)需用戶(hù)干預；5. 軟件擴展性好，支持的博客數量不斷增加，無(wú)需額外付費即可欣賞更多博客 6. 博客庫自動(dòng)更新，新博客自動(dòng)檢測更新，讓您省心省心努力; 7、文章采用文件系統管理，不僅方便而且擴展性強；博客賬號也可以分類(lèi)管理 8.支持外部軟件文章采集，推薦使用：知東網(wǎng)頁(yè)內容采集器
　　智能博客助手安裝完成后，點(diǎn)擊【智能博客助手】快捷方式進(jìn)入智能博客助手軟件。如圖，這是軟件的主界面。用戶(hù)可以通過(guò)點(diǎn)擊界面上的各種按鈕來(lái)實(shí)現自己需要的各種功能。如圖，這是軟件的偽原創(chuàng )界面。在這里用戶(hù)可以編輯和修改偽原創(chuàng )文章。如圖，這是軟件的采集界面。用戶(hù)可以使用本軟件自動(dòng)完成所需內容的采集。軟件的功能這里大致介紹了下，軟件的其他具體功能大家可以自行探索。
　　
　　現在下載
　　干貨教程:SEO采集工具-SEO采集站怎么玩？
　　SEO應該做什么？SEO采集 仍然有效嗎？很多從事網(wǎng)站優(yōu)化的人都有過(guò)這樣的經(jīng)歷。當我們的優(yōu)化工作做好的時(shí)候，我們的網(wǎng)站在百度也獲得了不錯的排名。網(wǎng)站的內容更新工作比較松懈，內容更新頻率降低。最終導致網(wǎng)站的排名驟降。直到那時(shí)我才意識到 網(wǎng)站 更新的重要性。.
　　只有當我們不斷向 網(wǎng)站 添加新鮮內容時(shí)，我們才能使 網(wǎng)站 保持活躍。網(wǎng)站的結構相當于人的骨架，新鮮的內容就是血液。如果血液不流動(dòng)，它就不能繼續跳躍。
　　搜索引擎蜘蛛定期抓取 網(wǎng)站。一般對于最初的網(wǎng)站，搜索引擎會(huì )給出比較好的印象和排名，那么這時(shí)候我們需要做的就是及時(shí)更新網(wǎng)站的內容，形成規則在特定時(shí)間發(fā)布優(yōu)質(zhì)內容。內容，從而引起蜘蛛的青睞。
　　一般來(lái)說(shuō)，百度會(huì )在一開(kāi)始就給新站點(diǎn)更好的印象排名。這時(shí)候就要做好內容更新，制定內在規律，吸引百度蜘蛛爬網(wǎng)站，讓網(wǎng)站的排名越來(lái)越穩定。
　　
　　網(wǎng)站 更新得越頻繁，搜索引擎蜘蛛就會(huì )越頻繁地出現。因此，我們可以利用SEO采集工具實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布，主動(dòng)推送給搜索引擎，提高搜索引擎的抓取頻率，從而提高網(wǎng)站收錄 和 關(guān)鍵詞 排名。
　　5. 強大的SEO功能（帶圖片/內外鏈接/后綴插入/文章相關(guān)性提升/圖片隨機插入/聚合/TAG標簽）
　　搜索引擎誕生于互聯(lián)網(wǎng)爆炸的前夜。當有互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，就有了網(wǎng)站。每天在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生大量的信息。如果沒(méi)有搜索引擎對信息進(jìn)行索引和過(guò)濾，那么我們對各類(lèi)信息的需求就無(wú)法解決。搜索引擎是解決這個(gè)問(wèn)題的最佳方法。任何網(wǎng)站都想在搜索引擎上獲得大量的流量，大量的排名曝光。但是SEO并不是一件容易的事。SEO還需要網(wǎng)站有必要的基礎，公司對SEO項目的決心，以及團隊對SEO需求實(shí)施的支持。此外，還需要可靠的整體SEO策略，以確保方向和技術(shù)可行性。
　　一個(gè)網(wǎng)站的SEO空間主要面臨兩個(gè)方面的競爭：搜索引擎的PPC排名和同行網(wǎng)站的排名。PPC是搜索引擎的商業(yè)模式，這是無(wú)法改變的。Peer 網(wǎng)站 的排名取決于每個(gè) 網(wǎng)站 的 SEO 策略。但是，當一個(gè)網(wǎng)站通過(guò)SEO取得成功時(shí)，如果停止SEO，仍然會(huì )被同行競爭，最終導致成功的SEO結果無(wú)法挽回。
　　大部分使用搜索競價(jià)服務(wù)的關(guān)鍵詞公司都是一些核心行業(yè)名稱(chēng)和行業(yè)產(chǎn)品術(shù)語(yǔ)。只有當某些行業(yè)的競爭非常激烈時(shí)，才會(huì )從行業(yè)詞、產(chǎn)品詞擴大到這個(gè)行業(yè)的長(cháng)尾詞。當這個(gè)行業(yè)的 SEO 競爭擴展到長(cháng)尾關(guān)鍵詞時(shí)?；旧?，這個(gè)行業(yè)的SEO空間已經(jīng)很小了。新進(jìn)入者如果沒(méi)有很大的優(yōu)勢，很難在競爭中脫穎而出。
　　
　　同樣的，如果一些同行網(wǎng)站的SEO策略比較淺，他們的SEO策略可能會(huì )更側重于一些行業(yè)詞和產(chǎn)品詞。但從另一個(gè)角度來(lái)看，搜索引擎索引了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的信息。任何行業(yè)的信息量都非常龐大。如果你沒(méi)有足夠的信息，你很難在這個(gè)行業(yè)獲得相應比例的流量。
　　所以現在很多SEO項目負責人都在關(guān)注如何挖掘更多的內容，而不是過(guò)于關(guān)注一些關(guān)鍵詞的排名。這是一個(gè)真正在搜索引擎上取得巨大成功的網(wǎng)站。無(wú)一例外，大部分都是收錄非常大量的內容網(wǎng)站。更多能夠滿(mǎn)足用戶(hù)長(cháng)尾需求的內容是網(wǎng)站獲得搜索流量的關(guān)鍵。因此，如果一個(gè)企業(yè)的網(wǎng)站 SEO 策略只是優(yōu)化一些關(guān)鍵詞 的排名，基本上這種SEO 方法會(huì )失敗。
　　SEO項目的關(guān)鍵是增量?jì)?yōu)化，而不是庫存優(yōu)化。如果對現有內容進(jìn)行優(yōu)化，基本上很難真正發(fā)揮SEO的作用。他們中的大多數使用一些獨特的策略來(lái)保持網(wǎng)站添加大量更高質(zhì)量的內容，以滿(mǎn)足搜索引擎和用戶(hù)的需求。
　　網(wǎng)站 的內容策略是 網(wǎng)站seo 成功的基石。無(wú)論是企業(yè)類(lèi)型網(wǎng)站還是行業(yè)類(lèi)型網(wǎng)站。行業(yè)網(wǎng)站天生就需要大量的內容。主要是公司網(wǎng)站，如果不愿意投入時(shí)間和精力去生成內容，基本上很難改變網(wǎng)站在搜索引擎上的局面。 查看全部

　　解決方案:網(wǎng)站用于識別網(wǎng)絡(luò )抓取機器人的常用方法
　　今天網(wǎng)站會(huì )設置一系列的反爬策略，一般都是通過(guò)代理來(lái)解決的。本文將重點(diǎn)介紹網(wǎng)站如何識別您的機器人并將其與真實(shí)用戶(hù)區分開(kāi)來(lái)。
　　網(wǎng)站識別網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的常用方法如下：
　　
　　1.當大量請求從單個(gè)IP發(fā)送到一個(gè)URL時(shí)，就認為是來(lái)自bot。
　　2、如果網(wǎng)站的服務(wù)器檢測到你的真實(shí)IP地址，網(wǎng)站可以檢測到機器人的使用。
　　3.當發(fā)送到網(wǎng)站服務(wù)器的請求有不同的不相關(guān)的屬性時(shí)。
　　4.當檢測到可疑的瀏覽器配置時(shí)，網(wǎng)站可以將其鏈接到bot使用并阻止IP。
　　
　　5. 在沒(méi)有 cookie 的情況下連接到 網(wǎng)站 是可疑的，并且指向 bot 的使用。
　　6. 網(wǎng)站還要注意網(wǎng)頁(yè)上的非人類(lèi)行為。機器人難以模擬鼠標和鍵盤(pán)動(dòng)作，并且很容易被檢測到。
　　識別網(wǎng)絡(luò )抓取中的機器人活動(dòng)是 網(wǎng)站 對您的第一反應。在他們懷疑您的活動(dòng)后，他們可以通過(guò)多種方式做出回應，包括跟蹤您、向您顯示錯誤頁(yè)面或向您提供虛假數據。您最終可能會(huì )被阻止訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站。
　　通用解決方案:網(wǎng)頁(yè)抽取技術(shù)和算法
　　基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取
　　基于常規或 CSS 選擇器（或 xpath）的網(wǎng)頁(yè)提取是基于基于包裝器的網(wǎng)頁(yè)提取。這種提取算法的共同問(wèn)題是必須針對不同結構的網(wǎng)頁(yè)制定不同的提取規則。如果一個(gè)輿情系統需要監控10000個(gè)異構網(wǎng)站s，它需要編寫(xiě)和維護10000組抽取規則。大約從 2000 年開(kāi)始，人們一直在研究如何使用機器學(xué)習來(lái)讓程序從網(wǎng)頁(yè)中提取所需的信息，而無(wú)需手動(dòng)規則。
　　從目前的科研成果來(lái)看，基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取重點(diǎn)偏向于新聞網(wǎng)頁(yè)內容的自動(dòng)提取，即當輸入一個(gè)新聞網(wǎng)頁(yè)時(shí)，程序可以自動(dòng)輸出新聞標題，文字、時(shí)間等信息。新聞、博客、百科網(wǎng)站收錄比較簡(jiǎn)單的結構化數據，基本滿(mǎn)足{title,time,text}的結構，提取目標很明確，機器學(xué)習算法設計的很好。但是，電子商務(wù)、求職等各類(lèi)網(wǎng)頁(yè)所收錄的結構化數據非常復雜，有的存在嵌套，沒(méi)有統一的提取目標。很難為此類(lèi)頁(yè)面設計機器學(xué)習提取算法。
　　本節主要介紹如何設計一種機器學(xué)習算法，從新聞、博客、百科全書(shū)等中提取文本信息。網(wǎng)站，以下簡(jiǎn)稱(chēng)網(wǎng)頁(yè)內容提?。–ontent Extraction）。
　　基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取算法大致可以分為以下幾類(lèi)：
　　基于啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取算法
　　基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)提取算法
　　基于網(wǎng)頁(yè)模板自動(dòng)生成的網(wǎng)頁(yè)提取算法
　　三類(lèi)算法中，第一類(lèi)算法實(shí)現最好，效果最好。
　　下面簡(jiǎn)單介紹一下這三種算法。如果你只是想在你的工程中使用這些算法，你只需要了解第一類(lèi)算法。
　　下面會(huì )提到一些論文，但是請不要根據論文中自己的實(shí)驗數據來(lái)判斷算法的好壞。很多算法都是面向早期網(wǎng)頁(yè)設計的（即以表格為框架的網(wǎng)頁(yè)），有些算法有實(shí)驗數據集，覆蓋范圍更廣。狹窄。有條件的話(huà)最好自己評估一下這些算法。
　　1. 基于啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取算法
　　基于啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)提取算法（第一類(lèi)算法）是目前最簡(jiǎn)單、最有效的方法。并且通用性高，即該算法往往對不同語(yǔ)言、不同結構的網(wǎng)頁(yè)有效。
　　這些早期的算法大多沒(méi)有將網(wǎng)頁(yè)解析成DOM樹(shù)，而是將網(wǎng)頁(yè)解析成一系列token，例如下面的html源碼：
　　廣告...（8個(gè)字符）
　　身體...（500字）
　　頁(yè)腳...（6個(gè)字）
　　該程序將其轉換為一系列標記：
　　label(body), label(div), text, text....(8 次), label(/div), label(div), text, text...(500 次), label(/div), label(div), text, text...(6 次), label(/div), label(/body)
　　早期有基于token序列的MSS算法（Maximum Subsequence Segmentation）。該算法有多個(gè)版本。一個(gè)版本為令牌序列中的每個(gè)令牌分配了一個(gè)分數。評分規則如下：
　　
　　一個(gè)標簽給出-3.25分
　　1分文字
　　根據評分規則和上面的token序列，我們可以得到一個(gè)評分序列：
　　-3.25,-3.25,1,1,1...(8 次),-3.25,-3.25,1,1,1...(500 次),-3.25,-3.25,1,1,1。..(6 次),-3.25,-3.25
　　MSS算法認為，如果在token序列中找到一個(gè)子序列，使得該子序列中token對應的score之和達到最大值，那么這個(gè)子序列就是網(wǎng)頁(yè)的文本。換個(gè)角度理解這個(gè)規則，就是從html源字符串中找一個(gè)子序列。這個(gè)子序列應該收錄盡可能多的文本和盡可能少的標簽，因為該算法會(huì )為標簽分配更大的絕對值。負分 (-3.25)，給文本一個(gè)小的正分 (1)。
　　如何從分數序列中找到和最大的子序列可以通過(guò)動(dòng)態(tài)規劃很好地解決。詳細的算法這里就不給出了。有興趣的可以參考論文《Extracting Article Text from the Web with Maximum Subsequence Segmentation》，MSS 算法效果不好，但是這篇論文認為它是很多早期算法的代表。
　　還有其他版本的 MSS，我們上面說(shuō)過(guò)算法分別給標簽和文本分配 -3.25 和 1 點(diǎn)，它們是固定值，并且有一個(gè)版本的 MSS（也在論文中）使用樸素貝葉斯作為標簽和文本。文本計算分數。雖然這個(gè)版本的MSS效果有了一定程度的提升，但還是不夠理想。
　　無(wú)監督學(xué)習在第一類(lèi)算法中也扮演著(zhù)重要的角色。許多算法使用聚類(lèi)方法將網(wǎng)頁(yè)的文本和非文本自動(dòng)分為兩類(lèi)。例如，在“CETR - Content Extraction via Tag Ratios”算法中，網(wǎng)頁(yè)被分成多行文本，算法為每行文本計算2個(gè)特征，分別是下圖中的橫軸和縱軸，以及紅色橢圓中的單元格。（行），其中大部分是網(wǎng)頁(yè)，綠色橢圓中收錄的大部分單元（行）是非文本。使用 k-means 等聚類(lèi)方法，可以很好地將文本和非文本分為兩類(lèi)。然后設計一些啟發(fā)式算法來(lái)區分這兩種類(lèi)型中哪些是文本，哪些是非文本。
　　早期的算法經(jīng)常使用記號序列和字符序列作為計算特征的單位。從某種意義上說(shuō)，這破壞了網(wǎng)頁(yè)的結構，沒(méi)有充分利用網(wǎng)頁(yè)的特性。在后來(lái)的算法中，很多使用 DOM 樹(shù)節點(diǎn)作為特征計算的基本單元，例如“通過(guò)路徑比率提取 Web 新聞”、“通過(guò)文本密度提取基于 Dom 的內容”，這些算法仍然使用啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習，因為DOM樹(shù)的節點(diǎn)作為特征計算的基本單元，算法可以獲得更好更多的特征，因此可以設計出更好的啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習算法。通常比前面描述的算法要高得多。由于提取時(shí)以DOM樹(shù)的Node為單位，
　　我們在WebCollector（1.12版本開(kāi)始）中實(shí)現了一流的算法，可以直接從官網(wǎng)下載源代碼使用。
　　2.基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)抽取算法（第二類(lèi)機器學(xué)習抽取算法）
　　實(shí)現基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)提取算法（第二種算法），一般流程如下：
　　找到數千個(gè)網(wǎng)頁(yè)作為訓練集，手動(dòng)標注文本和非文本（即需要提取的部分和不需要提取的部分）。
　　設計特點(diǎn)。例如，一些算法將 DOM 樹(shù)的標簽類(lèi)型（div、p、body 等）作為特征之一（當然這是一個(gè)已棄用的特征）。
　　選擇合適的分類(lèi)器并使用這些特征進(jìn)行訓練。
　　對于網(wǎng)頁(yè)提取來(lái)說(shuō)，特征設計是第一要務(wù)，使用什么分類(lèi)器有時(shí)并不那么重要。在使用相同特征的情況下，使用決策樹(shù)、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等不同的分類(lèi)器，不一定對提取效果有太大影響。
　　從工程的角度來(lái)看，該過(guò)程的第一步和第二步都比較困難。訓練集的選擇也很講究，保證所選數據集中網(wǎng)頁(yè)結構的多樣性。比如現在比較流行的文本結構是：
　　xxxx
　　xxxxxxxx
　　xxx
　　
　　xxxxx
　　xxxx
　　如果訓練集中只有五六個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面，很有可能這些網(wǎng)站的文本都是上面的結構，而僅僅在特征設計上，有兩個(gè)特征：
　　節點(diǎn)標簽類(lèi)型（div、p、body 等）
　　子節點(diǎn)標簽類(lèi)型的頻率（即子節點(diǎn)中有多少個(gè)div，多少個(gè)p...）
　　假設使用決策樹(shù)作為分類(lèi)器，最終訓練出來(lái)的模型很可能是：
　　如果一個(gè)節點(diǎn)的標簽類(lèi)型為div，且其子節點(diǎn)中標簽為p的節點(diǎn)超過(guò)3個(gè)，則該節點(diǎn)對應網(wǎng)頁(yè)的body
　　雖然這個(gè)模型可以在訓練數據集上取得更好的提取效果，但是很明顯有很多網(wǎng)站不符合這個(gè)規則。因此，訓練集的選擇對提取算法的效果影響很大。
　　網(wǎng)頁(yè)設計的風(fēng)格在不斷變化。早期的網(wǎng)頁(yè)經(jīng)常使用表格來(lái)構建整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的框架?，F在的網(wǎng)頁(yè)都喜歡用div來(lái)搭建網(wǎng)頁(yè)的框架。如果希望提取算法覆蓋較長(cháng)的時(shí)間，那么在設計特征時(shí)應該盡量使用那些不易改變的特征。標簽類(lèi)型是一個(gè)很容易改變的特征，并且隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)設計風(fēng)格的變化而變化，所以如前所述，強烈不建議使用標簽類(lèi)型作為訓練特征。
　　上面提到的基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)提取算法屬于急切學(xué)習，即算法通過(guò)訓練集生成模型（如決策樹(shù)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型等）。對應的惰性學(xué)習，也就是不預先使用訓練集就生成模型的算法，比較有名的KNN屬于惰性學(xué)習。
　　有些提取算法使用KNN來(lái)選擇提取算法，聽(tīng)上去可能有點(diǎn)混亂，這里解釋一下。假設有2個(gè)提取算法A和B，有3個(gè)網(wǎng)站site1,site2,site3。2種算法對3個(gè)網(wǎng)站的提取效果（這里使用0%到100%之間的數字表示，越大越好）如下：
　　網(wǎng)站 算法A的提取效果 算法B的提取效果
　　站點(diǎn) 1 90% 70%
　　站點(diǎn) 2 80% 85%
　　站點(diǎn) 3 60% 87%
　　可以看出，在site1上，算法A的提取效果優(yōu)于B，在site2和site3上，算法B的提取效果更好。在實(shí)踐中，這種情況非常普遍。所以有人想設計一個(gè)分類(lèi)器，這個(gè)分類(lèi)器不是用來(lái)對文本和非文本進(jìn)行分類(lèi)，而是幫助選擇提取算法。例如，在這個(gè)例子中，當我們提取site1中的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，分類(lèi)器應該告訴我們使用A算法以獲得更好的結果。
　　舉個(gè)直觀(guān)的例子，算法A對政府網(wǎng)站的提取效果更好，算法B對網(wǎng)絡(luò )新聞網(wǎng)站的提取效果更好。那么當我提取政府類(lèi)網(wǎng)站時(shí)，分類(lèi)器應該會(huì )幫我選擇A算法。
　　這個(gè)分類(lèi)器的實(shí)現可以使用KNN算法。需要提前準備一個(gè)數據集。數據集中有多個(gè)站點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)，需要同時(shí)維護一個(gè)表。哪種算法提取最好的結果）。當遇到要提取的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們將該網(wǎng)頁(yè)與數據集中的所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行比較（效率低下），找到最相似的K個(gè)網(wǎng)頁(yè)，然后查看K個(gè)網(wǎng)頁(yè)中哪個(gè)站點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)最多（例如k= 7，其中6個(gè)來(lái)自CSDN News），那么我們選擇本站最好的算法來(lái)提取這個(gè)未知網(wǎng)頁(yè)。
　　3.基于網(wǎng)頁(yè)模板自動(dòng)生成的網(wǎng)頁(yè)提取算法
　　基于網(wǎng)頁(yè)模板自動(dòng)生成的網(wǎng)頁(yè)提取算法（第三類(lèi)算法）有很多種。這是一個(gè)例子。在“URL Tree: Efficient Unsupervised Content Extraction from Streams of Web Documents”中，比較相同結構的多個(gè)頁(yè)面（以URL判斷），找出異同。頁(yè)面之間的共同部分是非文本的，頁(yè)面之間的差異很大。部分可能是文本。這很容易理解。例如，在某些網(wǎng)站 頁(yè)面中，所有頁(yè)腳都相同，即歸檔信息或版權聲明。這是頁(yè)面之間的共性，所以算法認為這部分是非文本的。不同網(wǎng)頁(yè)的文本往往是不同的，因此算法更容易識別文本頁(yè)面。該算法往往不會(huì )從單個(gè)網(wǎng)頁(yè)中提取文本，而是在采集大量同構網(wǎng)頁(yè)后同時(shí)提取多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。也就是說(shuō)，不需要實(shí)時(shí)輸入網(wǎng)頁(yè)并提取。 查看全部

　　分享文章:紅葉文章采集器與若快萬(wàn)能驗證碼識別下載評論軟件詳情對比
　　
　　若快驗證碼識別特點(diǎn) 1、坐標方式 1 使用物理鍵盤(pán)和鼠標操作代碼生成軟件。在執行過(guò)程中，代碼生成軟件不能被阻塞或最小化。用戶(hù)的任何鼠標和鍵盤(pán)操作都可能干擾識別器，導致 2. 坐標模式 2 使用后臺消息操作亂碼軟件，只要不對亂碼軟件進(jìn)行屏蔽或最小化，不影響用戶(hù)的其他操作。3. 手柄模式也使用后臺消息來(lái)操作亂碼軟件，除了不能最小化代碼生成軟件外，用戶(hù)可以進(jìn)行任何操作。但大多數代碼生成軟件不支持句柄模式。概括：除了代碼生成軟件不能最小化用戶(hù)的任何操作外，句柄模式不會(huì )影響通用識別器。坐標 模式2和手柄模式?jīng)]有太大區別，只是輸出區域不能被封鎖。當前兩者都不能正常工作時(shí)，選擇坐標模式1。
　　
　　內容分享:自動(dòng)賺取envato傭金的采集引流站測試操作小結
　　hisstats 統計
　　看來(lái)用戶(hù)逗留了好一陣子
　　說(shuō)起這個(gè)面板，我真的不習慣，想改一下CNZZ的統計。
　　游客國家統計
　　你覺(jué)得印度的訪(fǎng)問(wèn)量更多嗎？阿三經(jīng)常建網(wǎng)站？
　　以下是本站的一些操作
　　1 我用的是一個(gè)全新的域名，只想著(zhù)破解php代碼，免費wordpress插件，等一個(gè)類(lèi)似相關(guān)短語(yǔ)的域名被使用。
　　2 我在構建程序中使用 WORDPRESS
　　
　　3 采集 與我之前提到的擦傷
　　有教程，正式版，我會(huì )上傳到論壇，有破解的可以破解，比較簡(jiǎn)單。
　　您也可以直接從以下地址購買(mǎi)：
　　這個(gè)插件的教程可以看我之前的推送。功能很強大，可視化采集，自動(dòng)定時(shí)執行。
　　具體插件如下
　　網(wǎng)站完成后要做什么
　　第一步一定要提交google站長(cháng)，這樣google就會(huì )抓取你的網(wǎng)站，一般提交后第二天自動(dòng)收錄，根本不需要做外鏈。
　　當然，這兩天我也做了GSA的安排。
　　對比服務(wù)器開(kāi)這么多小雞，idle就是idle
　　這個(gè) GSA 搜索引擎排名器的 sprocket 模板有 5 層。第一層直接發(fā)主站外鏈，然后第二層、第三層、第四層、第五層展開(kāi)。
　　當然，你為什么不稍后添加一個(gè)新的主站點(diǎn)鏈接呢？
　　因為GSA Search Engine ranker可以根據網(wǎng)站的RSS獲取鏈接
　　
　　只要你的RSS經(jīng)常更新，最新的文章的URL就會(huì )對應過(guò)去。
　　也省了搬家。
　　就是這樣，讓它自己運行。偶爾登錄看看小雞是否掛斷。
　　基本流程如上
　　反正就是自動(dòng)采集，自動(dòng)發(fā)送外部鏈接，sprocket就設置好了。我的想法是不需要發(fā)送很多。一天發(fā)幾個(gè)主站的外鏈就夠了，讓其慢慢進(jìn)步。
　　反正我們拼的是一堆長(cháng)尾詞。只要長(cháng)尾詞散開(kāi)，流量就可以了。
　　這里是
　　我為老農做的事情比較復雜，但是基本安排好之后，我就放到服務(wù)器上運行了。
　　還有很多閑置的機器，我得想辦法讓它們忙起來(lái)。
　　另外，另一個(gè)YOUTUBE賬號已經(jīng)開(kāi)始封號了，貼下圖，不是為什么，只是裝作。
　　13.jpg
　　碼字不易，你的轉發(fā)和贊賞是我很大的動(dòng)力之一。 查看全部

　　終極:最好能檢測權限驗證的方法是什么？如何識別網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法是一個(gè)復雜的系統，所以我很懷疑那些號稱(chēng)用一鍵采集工具就能得到精確答案的網(wǎng)頁(yè)制作者就是想收智商稅。正常來(lái)說(shuō)，至少需要權限驗證，特殊關(guān)鍵詞提取，爬蟲(chóng)，然后你才能知道和搜集一份搜索請求的數據是否真實(shí)，網(wǎng)頁(yè)制作方是否在撒謊，如果你在知乎搜索“網(wǎng)頁(yè)采集器教程”那就不是選題制造問(wèn)題那么簡(jiǎn)單了。最好能檢測權限驗證的方法是看看這個(gè)請求發(fā)給爬蟲(chóng)了沒(méi)有。
　　說(shuō)好的滿(mǎn)屏幕爬蟲(chóng)自動(dòng)采集呢？
　　切換發(fā)件人和用戶(hù)名
　　
　　由于當前面臨一個(gè)競爭方式，大搜索引擎自身有一些屏蔽不怎么好用的采集工具的情況下，首先需要了解影響爬蟲(chóng)爬取的關(guān)鍵點(diǎn)如果你連這個(gè)也搞不定的話(huà)，那也沒(méi)有必要反爬蟲(chóng)了爬蟲(chóng)的基本工作流程爬蟲(chóng)的工作流程是這樣的：爬蟲(chóng)從數據源從左到右依次獲取請求，然后從設置好的響應從服務(wù)器端向客戶(hù)端返回一份完整的數據。內容中主要包括：請求的服務(wù)器返回的數據及當前網(wǎng)頁(yè)的內容；內容源返回的html文本（文本不屬于json數據）；請求服務(wù)器的報文頭信息，例如響應的useragent,profile/tags等等；根據響應響應時(shí)分配給爬蟲(chóng)的內容是否正確，爬蟲(chóng)會(huì )去已抓取數據庫里找到正確的內容，如果有過(guò)長(cháng)、或者過(guò)密的內容將不會(huì )顯示，或者直接從分配給自己的內容池繼續抓取有點(diǎn)像正則匹配一樣，爬蟲(chóng)需要通過(guò)幾輪反爬蟲(chóng)來(lái)完成對數據源的抓取。如何識別搜索引擎抓?。?。
　　1、安全連接
　　2、內容外流
　　3、ajax返回
　　
　　4、seo
　　1）、cookie：cookie，可以緩存http請求請求狀態(tài)并為客戶(hù)端返回是否是否成功、真實(shí)的http結果。請求成功時(shí)，連接受到重定向；爬蟲(chóng)的連接基本都請求成功；爬蟲(chóng)不會(huì )大量訪(fǎng)問(wèn)數據源，一般也不會(huì )重定向，總體成本較低。
　　2）、session：和cookie類(lèi)似，在web瀏覽器中，瀏覽器啟動(dòng)后會(huì )在http請求發(fā)出后以獨立url開(kāi)啟cookie,服務(wù)器再進(jìn)行響應時(shí)，才會(huì )將瀏覽器指定的url作為服務(wù)器的路徑。瀏覽器重定向到用戶(hù)下次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，會(huì )將下次訪(fǎng)問(wèn)的url作為服務(wù)器的路徑。服務(wù)器響應時(shí)，會(huì )把url作為服務(wù)器的路徑返回。這個(gè)功能優(yōu)點(diǎn)在于，可以對一個(gè)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站前，在瀏覽器中保存sessionid。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，每次爬蟲(chóng)通過(guò)get請求會(huì )在服務(wù)器設置session_id，爬蟲(chóng)發(fā)送ajax請求時(shí)會(huì )根據sessionid查詢(xún)返回的內容（得到用戶(hù)瀏覽器可見(jiàn)頁(yè)面）是否是本地存在的。
　　3）、ajax，ajax是asynchronouslyjavascriptandxml的縮寫(xiě)，即異步的javascript和xml。簡(jiǎn)單理解，就是爬蟲(chóng)會(huì )實(shí)時(shí)的進(jìn)行網(wǎng)站請求，并返回一個(gè)加載完畢的結果。在網(wǎng)頁(yè)還未加載完畢前， 查看全部

　　免費的:優(yōu)采云采集器 3.1.6 免費版
　　優(yōu)采云采集器是新一代的視覺(jué)智能采集器，可以幫助用戶(hù)采集在網(wǎng)頁(yè)上獲得他們需要的所有信息，適用于99%的網(wǎng)站s 在網(wǎng)上。優(yōu)采云采集器用戶(hù)不需要采集的專(zhuān)業(yè)知識，只要能上網(wǎng)，就可以采集網(wǎng)站數據。數據采集 從未如此簡(jiǎn)單！
　　軟件功能
　　軟件操作簡(jiǎn)單，鼠標點(diǎn)擊即可輕松選擇要抓拍的內容；
　　支持三種高速引擎：瀏覽器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，內置優(yōu)化的火狐瀏覽器，加上原有的內存優(yōu)化，瀏覽器采集也能高速運行，甚至可以快速轉成HTTP模式運行并享受更高的采集速度！抓取JSON數據時(shí)，也可以使用瀏覽器可視化的方式，用鼠標點(diǎn)擊要抓取的內容，無(wú)需分析JSON數據結構，非專(zhuān)業(yè)網(wǎng)頁(yè)設計人員也能輕松抓取所需內容數據;
　　
　　無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源代碼，但支持更多網(wǎng)頁(yè)采集；
　　先進(jìn)的智能算法可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕...
　　支持豐富的數據導出方式，可以導出為txt文件、html文件、csv文件、excel文件，也可以導出到已有的數據庫，如sqlite數據庫、access數據庫、sqlserver數據庫、mysql數據庫，通過(guò)wizards字段進(jìn)行簡(jiǎn)單映射輕松導出到目標網(wǎng)站數據庫。
　　軟件優(yōu)勢
　　可視化向導：所有采集元素，自動(dòng)生成采集數據。
　　
　　定時(shí)任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，自動(dòng)運行。
　　多引擎支持：支持多種采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　智能識別：可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段和分頁(yè)等。
　　攔截請求：自定義攔截域名，方便過(guò)濾站外廣告，提高采集的速度。
　　多種數據導出：可導出到Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
　　最新版:優(yōu)采云瀏覽器
　　可視化操作
　　操作簡(jiǎn)單，圖形化操作全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)IT人員。操作的內容就是瀏覽器處理的內容。采集比如jax和falling flow非常簡(jiǎn)單，一些js加密的數據也可以輕松獲取，不需要抓包分析。
　　定制流程
　　
　　完全自定義 采集 進(jìn)程。打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，輸入數據，提取數據，點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)元素，操作數據庫，識別驗證碼，捕獲循環(huán)記錄，流程列表，條件判斷，完全自定義流程，采集就像積木一樣，功能免費組合。
　　自動(dòng)編碼
　　采集速度快，程序注重采集效率，頁(yè)面解析速度快，可以直接屏蔽不需要訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面或廣告，加快訪(fǎng)問(wèn)速度。
　　生成EXE
　　
　　不僅僅是一個(gè) 采集器，而是一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)工具。不僅可以將采集數據保存到數據庫或其他地方，還可以將組發(fā)現的數據發(fā)送到每個(gè)網(wǎng)站?？梢宰鲎詣?dòng)登錄，自動(dòng)識別驗證碼，是一款萬(wàn)能瀏覽器。
　　項目管理
　　可以直接從解決方案構建單個(gè)應用程序。單個(gè)程序可以在沒(méi)有 優(yōu)采云 瀏覽器的情況下運行。官方提供軟件管理平臺，用戶(hù)可以進(jìn)行授權等管理。每個(gè)用戶(hù)都是開(kāi)發(fā)者，每個(gè)人都可以從平臺中獲利。 查看全部

　　整套解決方案:網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法主要由算法識別手段、匹配手段
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法主要由算法識別手段、匹配手段兩大類(lèi)1.視覺(jué)識別由于移動(dòng)設備的優(yōu)化以及設備內部對網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化，很多網(wǎng)頁(yè)的的內容都會(huì )通過(guò)廣告等方式大幅降低傳輸時(shí)間。因此，在識別網(wǎng)頁(yè)標題和描述后，再匹配頁(yè)面內容是有非常好的性能優(yōu)勢的。除此之外，移動(dòng)設備可以通過(guò)內容識別出時(shí)間，就像抓?。ㄗト。ゝlash視頻會(huì )通過(guò)播放器記錄視頻中的緩存來(lái)完成視頻的抓取，拿到的視頻都是按時(shí)間順序抓取的，如果在數據抓取的時(shí)候控制那些只能看得見(jiàn)時(shí)間的圖片之類(lèi)的內容，基本也是可以得到正確的數據數據抓取后匹配可見(jiàn)的圖片地址，再進(jìn)行圖片的數據抓取2.圖像識別圖像識別無(wú)非就是在圖片識別過(guò)程中對細節區域進(jìn)行模糊進(jìn)行摳圖，再用一種叫做hyper-point/ndfiltering的算法進(jìn)行點(diǎn)云的運算。
　　
　　由于如果進(jìn)行摳圖進(jìn)行手工化操作，代價(jià)極高，因此想省時(shí)省力就是比較簡(jiǎn)單的方法。至于識別速度就要具體評估了。
　　毫無(wú)疑問(wèn)，高端產(chǎn)品，都是有深度學(xué)習訓練的，即使沒(méi)有訓練，ai只要掌握好工具，也可以獲得較好的識別率。
　　
　　單機識別精度理論上不需要，但因為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的分辨率是有變化的，人為設置合適的精度也是必要的。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是使用的分類(lèi)（svm）。通過(guò)特征提取得到分類(lèi)結果。最主要應該是對圖片的分類(lèi)技術(shù)，計算機視覺(jué)的發(fā)展歷史非常久遠，現在有近10年的研究時(shí)間。之所以做視覺(jué)研究這么久，一方面是學(xué)科的劃分的早，進(jìn)展較快；另一方面，在重大問(wèn)題上做研究的人少，團隊也較小，非常容易凝聚力量。 查看全部

　　教程:優(yōu)采云采集器 V3.1 免安裝無(wú)限制版
　　優(yōu)采云采集器是新一代的視覺(jué)智能采集器，軟件具有“可視化配置、輕松創(chuàng )建、無(wú)需編程、智能生成”等特點(diǎn)，用戶(hù)可以自由設置采集器@采集資料，一鍵快速幫你采集相關(guān)內容，操作簡(jiǎn)單，能滿(mǎn)足廣大用戶(hù)的需求！
　　特征
　　1. 零門(mén)檻：如果你不知道爬蟲(chóng)怎么采集，遇到網(wǎng)絡(luò )就會(huì )采集網(wǎng)站數據。
　　2.多引擎，高速無(wú)亂：內置高速瀏覽器引擎，也可切換為HTTP引擎模式運行，采集數據更高效。還有一個(gè)內置的 JSON 引擎，可以直觀(guān)地提取 JSON 內容，無(wú)需分析 JSON 數據結構。
　　3、各種網(wǎng)站可以一起使用：可以采集到網(wǎng)上99%的網(wǎng)站，包括單頁(yè)ajax加載網(wǎng)站等靜態(tài)例子。
　　
　　軟件功能
　　1、軟件操作復雜，點(diǎn)擊鼠標即可輕松選擇要抓取的內容；
　　2.支持三種高速引擎：瀏覽器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，內置優(yōu)化的火狐瀏覽器，加上首創(chuàng )的內存優(yōu)化，讓瀏覽器集合也能高速運行，甚至可以快速轉換為HTTP模式操作，享受更高的采集率！抓取JSON數據時(shí)，也可以使用瀏覽器可視化方式，鼠標點(diǎn)擊需要抓取的內容，無(wú)需解析JSON數據結構，非web專(zhuān)業(yè)設計人員也能輕松實(shí)現捕獲必要的數據；
　　3、無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源代碼，支持更多網(wǎng)頁(yè)采集；
　　4.先進(jìn)的智能算法可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕...
　　5.支持豐富的數據導出方式，可以導出為txt文件、html文件、csv文件、excel文件，也可以導出到已有的數據庫，如sqlite數據庫、access數據庫、sqlserver數據庫、mysql數據庫，通過(guò)指導方法 復雜的映射字段可以很容易地導出到目標網(wǎng)站數據庫。
　　
　　軟件亮點(diǎn)
　　可視化指南：采集所有元素，自動(dòng)生成數據。
　　1、設計任務(wù)：操作時(shí)間定義天真，操作全自動(dòng)。
　　2.多引擎支持：支持多種采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　3.智能識別：可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段、分頁(yè)等。
　　4、攔截請求：自定義攔截域名，方便過(guò)濾站外廣告，提高采集率。
　　5、多種數據導出：可導出到Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
　　解密:優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器破解版2.16.0.0
　　優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器是一個(gè)強大的關(guān)鍵字采集軟件，支持新聞和網(wǎng)頁(yè)還支持采集指定&lt;下的所有文章網(wǎng)站 專(zhuān)欄。它是網(wǎng)站管理員和朋友的首選軟件。
　　實(shí)用的多功能文章采集工具
　　優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器知識兔簡(jiǎn)介
　　本軟件是一款只需輸入關(guān)鍵詞即可采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎新聞源和泛頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)文章的軟件（更多介紹..）。聽(tīng)
　　優(yōu)采云軟件獨家首創(chuàng )的智能算法，可以精準提取網(wǎng)頁(yè)文本部分，保存為文章。聽(tīng)
　　支持刪除標簽、鏈接和郵箱等格式。還有插入關(guān)鍵詞的功能，可以識別標簽或標點(diǎn)旁邊的插入，可以識別英文空格間距的插入。聽(tīng)
　　還有一個(gè)文章翻譯功能，即可以將文章從一種語(yǔ)言如中文轉成另一種語(yǔ)言如英文或日文，再由英文或日文轉回中文，即一個(gè)翻譯周期，可以設置翻譯周期為循環(huán)多次（翻譯次數）。聽(tīng)
　　
　　采集文章+翻譯偽原創(chuàng )可以滿(mǎn)足各領(lǐng)域站長(cháng)朋友的文章需求。聽(tīng)
　　一些公關(guān)處理和信息調查公司所需的專(zhuān)業(yè)公司開(kāi)發(fā)的信息采集系統往往花費數萬(wàn)甚至更多，而優(yōu)采云的這個(gè)軟件也是一個(gè)信息采集系統功能與市面上昂貴的軟件差不多，但價(jià)格只有幾百元，大家可以試試看。
　　優(yōu)采云通用文章采集器功能特性知識兔
　　1、依托優(yōu)采云軟件獨有的通用文本識別智能算法，可自動(dòng)提取任意網(wǎng)頁(yè)文本，準確率達95%以上。
　　2、輸入關(guān)鍵詞，即可采集到百度新聞和網(wǎng)頁(yè)、搜狗新聞和網(wǎng)頁(yè)、360新聞和網(wǎng)頁(yè)、谷歌新聞和網(wǎng)頁(yè)、Bing新聞和網(wǎng)頁(yè)、雅虎；批處理關(guān)鍵詞全自動(dòng)采集。
　　3、網(wǎng)站列列表下的所有文章都可以通過(guò)定位采集來(lái)指定，智能匹配，無(wú)需編寫(xiě)復雜規則。
　　四、文章翻譯功能，可以將采集好的文章翻譯成英文再翻譯回中文，實(shí)現偽原創(chuàng )的翻譯，支持谷歌和有道翻譯。
　　5.史上最簡(jiǎn)單最聰明的文章采集器，支持全功能試用，你懂的！
　　優(yōu)采云通用文章采集器說(shuō)明知識兔
　　
　　1.選擇關(guān)鍵詞收聽(tīng)
　　2、設置搜索間隔、采集類(lèi)型、時(shí)間語(yǔ)言、排序方式、采集目標等參數
　　3.編輯網(wǎng)站的黑名單和白名單
　　4.設置翻譯選項、過(guò)濾選項、感嘆詞選項聽(tīng)
　　5. 點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”按鈕
　　點(diǎn)擊下載
　　下載體驗
　　點(diǎn)擊下載 查看全部

　　解密:優(yōu)采云采集器
　　
　　優(yōu)采云采集器觀(guān)看人數已達991.5K。如需查詢(xún)本站相關(guān)重量信息，可點(diǎn)擊“愛(ài)站數據”“Chinaz數據”進(jìn)入；以目前的網(wǎng)站數據參考，建議大家參考愛(ài)站的數據，更多網(wǎng)站價(jià)值評價(jià)因素如：優(yōu)采云采集器訪(fǎng)問(wèn)速度、搜索引擎收錄和索引量、用戶(hù)體驗等；當然，要評價(jià)一個(gè)網(wǎng)站的價(jià)值，最重要的是滿(mǎn)足自己的需求和需要。一些確切的數據需要找優(yōu)采云采集器的站長(cháng)協(xié)商提供。比如站內IP、PV、跳出率等！
　　
　　總結歸納:淺談云原生系統日志收集在數棧的實(shí)踐
　　???
　　1.經(jīng)常玩ELK
　　說(shuō)到日志采集，估計大家首先想到的就是ELK，一個(gè)比較成熟的方案。如果是專(zhuān)門(mén)針對云原生的，那就把采集器改成Fluentd，組成EFK。其實(shí)以上兩種方案沒(méi)有本質(zhì)區別，采集器只是一個(gè)變化。最終的存儲、查詢(xún)等還是elasticsearch。
　　Elasticsearch 確實(shí)功能豐富，功能非常強大，但也非常昂貴。Elasticsearch使用全文索引，對存儲和內存的要求比較高，這些代價(jià)得到的功能在日常日志管理中并不常用。這些缺點(diǎn)在主機模式下其實(shí)是可以容忍的，但在云原生模式下就顯得臃腫了。
　　二、不談武德PLG
　　PLG是promtail+loki+grafana的統稱(chēng)，是一個(gè)非常適合云原生日志的采集方案。您將熟悉 grafana，這是一個(gè)支持多種數據源的出色可視化框架。最常見(jiàn)的是將prometheus的數據可視化。而洛基就是我們今天要講的主角。這也是grafana的產(chǎn)物，promtail是loki 采集器的官方log。
　　與elk相比，這套解決方案非常輕量級，功能強大且易于使用。另外，在顯示上使用grafana，減少視覺(jué)框架的引入，在顯示終端上的統一也有利于用戶(hù)。
　　(1) 登錄新貴loki
　　Loki 是一個(gè)受 Prometheus 啟發(fā)的水平可擴展、高可用的多租戶(hù)日志聚合系統。它被設計成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的內容，而是為每個(gè)日志流設置一組標簽。
　　與其他日志聚合系統相比，Loki
　　沒(méi)有日志的全文索引。通過(guò)存儲壓縮的非結構化日志和僅索引元數據，Loki 更易于操作且運行成本更低。
　　使用與 Prometheus 相同的標簽對日志流進(jìn)行索引和分組，使您能夠使用與 Prometheus 相同的標簽在指標和日志之間無(wú)縫切換。
　　特別適合存儲 Kubernetes Pod 日志。Pod 標簽等元數據會(huì )被自動(dòng)爬取和索引。
　　Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
　　這是GitHub上對loki的介紹?？梢钥闯鲞@是一個(gè)為云原生構建的輕量級日志聚合系統。社區目前非?；钴S。而且它采用了類(lèi)prometheus標簽的思路，與grafana連接，進(jìn)行可視化展示。無(wú)論是想法還是使用都非?！霸圃?。
　　(2) ?♂? Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代碼在 loki 項目中。本機支持日志、系統日志、文件和 docker 類(lèi)型日志。采集器的本質(zhì)是根據模式找到要為采集的文件，然后像tail一樣監聽(tīng)一個(gè)文件，然后將寫(xiě)入文件的內容發(fā)送到存儲端promtail。上述情況也是如此。類(lèi)型的本質(zhì)也是文件，但這些類(lèi)型文件的格式是開(kāi)放且穩定的規范，promtail可以提前對其進(jìn)行更深入的解析和封裝。
　　(3) Promtail 服務(wù)發(fā)現 1. 找一個(gè)文件作為采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、標簽推送等功能。普通靜態(tài)類(lèi)型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中寫(xiě)的路徑信息。例如promtail中的路徑是“/var/log/*.log”，表示/var/log目錄下的所有文件，以.log結尾的后綴文件可以作為采集的對象&gt;。采集 k8s 模式登錄稍微麻煩一些。
　　首先我們想一想k8s上運行的服務(wù)的日志在哪里？
　　所以我們需要在 k8s 容器內掛載 /var/log/pods 作為主機路徑，以便 promtail 可以訪(fǎng)問(wèn)這些日志。
　　2. 標記的日志可以通過(guò)promtail訪(fǎng)問(wèn)，但是如何區分這些日志還是一個(gè)問(wèn)題。Loki 使用類(lèi)似普羅米修斯的想法來(lái)標記數據。也就是說(shuō)，如果日志是用 pod 打標簽的，那么僅僅依靠這條路徑自然是無(wú)法知道 pod 上的標簽信息是什么。這就是服務(wù)發(fā)現的用武之地。
　　promtail的服務(wù)發(fā)現直接由prometheus的服務(wù)發(fā)現來(lái)完成。熟悉prometheus的同學(xué)一定配置過(guò)prometheus的服務(wù)發(fā)現配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
　　這里promtail直接介紹prometheus的代碼。與prometheus不同，prometheus向對象請求更多的資源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的請求url，promtail請求的對象是pod，過(guò)濾掉不在那個(gè)上面的pod主持人。
　　獲取到宿主機的pod信息后，根據namespace和pod的id拼接路徑。由于這個(gè)目錄已經(jīng)掛載到容器中，promtail可以將容器的標簽和容器的日志關(guān)聯(lián)起來(lái)。剩下的就是監控和推送。
　　
　?。?）PLG最佳實(shí)踐loki官方推薦的最佳實(shí)踐是使用DamonSet部署promtail，將節點(diǎn)的/var/lib/pods目錄掛載到容器中，利用prometheus的服務(wù)發(fā)現機制動(dòng)態(tài)添加日志。標簽在資源占用和部署維護難度方面非常低。這也是主流的云原生日志采集范式。
　　3.數據棧日志實(shí)踐
　　(1) 數據棧日志要求
　　(2)?主機模式棧的主機模式日志聚合采用類(lèi)似于PLG DameonSet的模式。每個(gè)主機部署一個(gè)promtail，然后將一組服務(wù)器端loki和視覺(jué)端grafana部署到整個(gè)集群。
　　promtail 使用 static_configs 來(lái)定義 采集 日志。不過(guò)promtail畢竟還太年輕，而且定位偏向云原生，所以對于宿主機的功能并不完善，所以我們做了一些二次開(kāi)發(fā)來(lái)滿(mǎn)足我們的需求：
　　1.logtail模式
　　本機 promtail 不支持從文件末尾采集。promtail啟動(dòng)時(shí)會(huì )推送所有被監控文件的內容，這在云原生中問(wèn)題不大。
　　在host模式下，如果要監控的日志已經(jīng)存在并且內容量很大，promtail會(huì )從頭開(kāi)始推送文件的內容，這樣會(huì )導致大量日志被推送到loki中短時(shí)間。失敗。
　　所以最好的辦法就是有一個(gè)類(lèi)似filebeat的logtail模式，只在服務(wù)啟動(dòng)后推送文件寫(xiě)入的日志。
　　在這個(gè)地方，我們進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā)，增加了logtail模式的開(kāi)關(guān)。如果開(kāi)關(guān)為true，則第一次啟動(dòng)promtail時(shí)不會(huì )從頭開(kāi)始推送日志。
　　2、路徑支持多路徑
　　原生promtail不支持多路徑路徑參數，只能寫(xiě)一個(gè)表達式，但實(shí)際需求可能是同時(shí)看業(yè)務(wù)日志和gc日志。
　　但它們又是屬于同一類(lèi)別的標簽。單一路徑的匹配不能同時(shí)涵蓋兩者。不更改代碼的解決方案是為其編寫(xiě)另一個(gè)目標。
　　這既乏味又不利于維護。所以我們在這里也對其進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā)。
　?。?）云原生模型傳統的云原生模型采用PLG的主流模型，但數據棧作為一個(gè)完整的系統交付給企業(yè)時(shí)存在諸多限制，導致demoset模型無(wú)法使用。最大的挑戰是權限，只有一個(gè)命名空間權限，不能掛載/var/lib/pods
　　在這種情況下如何使用 PLG？
　　其實(shí)主要的變化就是promtail的使用。這里首先要聲明的是，數據棧服務(wù)的日志全部輸出到文件中。
　　首先是選擇是部署在damonset模式還是sidecar模式。演示模式的優(yōu)點(diǎn)是節省資源，缺點(diǎn)是需要權限。與sidecar模式相比，為了應用更嚴格的交付條件，我們?yōu)椴杉x擇使用sidecar模式。
　　sidecar 模式是在每個(gè)服務(wù)部署的時(shí)候自動(dòng)添加一個(gè)日志容器。容器和服務(wù)容器共同掛載一個(gè)共同的空數據卷。服務(wù)容器將日志寫(xiě)入數據卷，日志容器采集數據卷下的日志
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　　?1. ? promtail 如何動(dòng)態(tài)配置數據棧中的標簽
　　通過(guò)sidecar模式，我們讓logContainer和Master Container共享一個(gè)日志目錄，這樣就可以在promtail容器中獲取日志文件，但是promtail還是不知道哪些日志到采集，它們的什么標簽是。
　　因為你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者兩個(gè)服務(wù)的配置可能不一樣，所以不能寫(xiě)死，那么如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？
　　Promtail 在 v2.10 中增加了一個(gè)新特性，即可以在配置文件中引用環(huán)境變量。通過(guò)這個(gè)特性，我們可以將promtail的path參數寫(xiě)成${LOG_PATH}，然后將服務(wù)的logpath設置為環(huán)境變量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
　　由于我們可以在服務(wù)創(chuàng )建時(shí)通過(guò)環(huán)境變量設置路徑，所以也可以動(dòng)態(tài)設置標簽。那么我們都需要什么維度標簽呢？這家不同的公司肯定有不同的維度，但必須遵循的一個(gè)原則是可以唯一標識吊艙。大體維度有deployment、podid、node等，這些標簽在創(chuàng )建的時(shí)候是通過(guò)環(huán)境變量注入的，而這些環(huán)境變量podid是使用k8s的向下api注入的。
　　注意：這里不能使用promtail的服務(wù)發(fā)現機制來(lái)配置標簽，因為promtail的服務(wù)發(fā)現原理是請求APIServer獲取所有pod的標簽。然后使用路徑匹配將標簽與日志相關(guān)聯(lián)。主機/var/log/pods目錄未掛載到promtail時(shí)，即使獲取到標簽，也無(wú)法與日志關(guān)聯(lián)。
　　2. ?如何在數據棧中部署promtail
　　為每個(gè)服務(wù)添加一個(gè)Log Container，手動(dòng)做起來(lái)太麻煩，也不利于維護。最好的方法是將原創(chuàng )服務(wù)抽象為注冊一個(gè)CRD，然后編寫(xiě)k8s算子來(lái)list &amp; watch該類(lèi)型的對象。創(chuàng )建對象時(shí)，動(dòng)態(tài)注入一個(gè)LogContainer，以及對應的環(huán)境變量并掛載。公共目錄。
　　因此，當創(chuàng )建 CR 時(shí)，promtail 作為 sidecar 注入。并且讀取的環(huán)境變量是操作者動(dòng)態(tài)設置的環(huán)境變量，非常靈活。
　　4.總結
　?。ㄒ唬祿Ｈ罩静杉膬?yōu)勢
　　(2) ?? 未來(lái)規劃
　　最后跟大家分享一下數據棧當前日志模塊的可視化效果。是不是超級酷？
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　　更多技術(shù)交流方式
　　想進(jìn)行面對面的技術(shù)交流？想及時(shí)參加現場(chǎng)活動(dòng)嗎？掃碼加入釘釘群“袋鼠云開(kāi)源框架技術(shù)交流群”（群號：30537511）
　　想體驗更多數據棧開(kāi)源項目？可以在 Github 社區搜索“FlinkX”開(kāi)源項目
　　FlinkX 開(kāi)源項目地址： 查看全部

　　終極:03 搜索引擎的分類(lèi)
　　一、索引?? 1.1、索引的定義及優(yōu)缺點(diǎn)
　　索引的定義：索引是對數據庫表中一個(gè)或多個(gè)列的值進(jìn)行排序的結構。使用索引，您可以快速訪(fǎng)問(wèn)數據表中的特定信息。
　　通俗地說(shuō)，索引是數據庫表的目錄。通過(guò)索引，我們可以快速找到數據庫中的數據，并進(jìn)行相應的增刪改查等操作。
　　索引的使用大大加快了數據檢索的速度，將隨機I/O變成了順序I/O（因為B+樹(shù)的葉子節點(diǎn)是連在一起的），并且加快了表之間的連接，讓我們查詢(xún)數據更加方便. 方便，所以我們在進(jìn)行數據庫查詢(xún)的時(shí)候，基本離不開(kāi)索引，但同時(shí)它也有一定的不足。從空間的角度來(lái)說(shuō)，索引的建立需要占用物理空間，會(huì )占用計算機的內存，所以我們對數據庫進(jìn)行優(yōu)化。創(chuàng )建索引時(shí)，會(huì )盡量減少索引的建立；從時(shí)間上看，創(chuàng )建和維護索引需要時(shí)間。例如，在添加、刪除和修改數據時(shí)需要維護索引。因此，在創(chuàng )建索引時(shí)，我們應該注意不要創(chuàng )建太多索引。.
　　1.2 索引的數據結構
　　索引的數據結構主要包括B+樹(shù)和哈希表，對應的索引分別是B+樹(shù)索引和哈希索引。InnoDB 引擎的索引類(lèi)型包括 B+ 樹(shù)索引和哈希索引。默認索引類(lèi)型為 B+ 樹(shù)索引。一般來(lái)說(shuō)，我們在查詢(xún)的時(shí)候多使用B+數，因為它的搜索效率很高，而且支持排序和范圍搜索；哈希索引通常用于精確的等效搜索。
　　MySQL的主要索引類(lèi)型有FULLTEXT、HASH、BTREE、RTREE。
　　FULLTEXT：FULLTEXT 是全文索引。MyISAM 存儲引擎和 InnoDB 存儲引擎在 MySQL 5.6.4 及以上版本支持全文索引。一般用于在文本中查找關(guān)鍵字，而不是直接比較是否相等，多在CHAR、VARCHAR、TAXT等數據類(lèi)型上建立全文索引。全文索引主要用于解決WHERE name LIKE "%zhang%"等文本模糊查詢(xún)效率低的問(wèn)題。
　　HASH：HASH 是哈希索引。哈希索引主要用于等價(jià)查詢(xún)。時(shí)間復雜度為O(1)，效率很高，但不支持排序、范圍查詢(xún)、模糊查詢(xún)。
　　BTREE：BTREE是B+樹(shù)索引，INnoDB存儲引擎的默認索引，支持排序、分組、范圍查詢(xún)、模糊查詢(xún)等，性能穩定。
　　RTREE：RTREE是空間數據索引，主要用于地理數據的存儲。與其他索引相比，空間數據索引的優(yōu)勢在于范圍搜索
　　1.1.3。指標分類(lèi)
　　1、唯一索引：是表上的一個(gè)或多個(gè)字段組合建立的索引。這個(gè)或這些字段的值的組合不能在表中重復。
　　2、非唯一索引：是表上的一個(gè)或多個(gè)字段組合建立的索引。這個(gè)或這些字段的值的組合在表中可以重復，不需要唯一。
　　3、主鍵索引（primary index）：它是一種特定類(lèi)型的唯一索引。在表中創(chuàng )建主鍵時(shí)會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建索引。一張表只能建立一個(gè)主索引。
　　4、聚集索引（clustered index，Innodb）：表中記錄的物理順序與鍵值的索引順序相同。因為真實(shí)數據只有一個(gè)物理順序，所以一張表只能有一個(gè)聚集索引。葉節點(diǎn)（B+樹(shù)）存放的是實(shí)際的數據行，沒(méi)有其他單獨的數據頁(yè)。
　　5、非聚集索引（Mylsam）：表中記錄的物理順序與鍵值的索引順序不同。這也是非聚集索引和聚集索引的根本區別。葉節點(diǎn)不是數據節點(diǎn)，而是每個(gè)指向真實(shí)數據行的指針。
　　聚集索引和非聚集索引的主要區別在于數據和索引是否分開(kāi)存儲。
　　2 數據庫引擎 2.1 數據庫引擎的定義和理解
　　數據庫引擎只是一個(gè)“數據庫引擎”。訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)，無(wú)論是手動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)還是程序訪(fǎng)問(wèn)，都不是直接讀寫(xiě)數據庫文件，而是通過(guò)數據庫引擎訪(fǎng)問(wèn)數據庫文件。以關(guān)系數據庫為例，你向數據庫引擎發(fā)送 SQL 語(yǔ)句，數據庫引擎對 SQL 語(yǔ)句進(jìn)行解釋?zhuān)崛∧阈枰臄祿⒎祷亟o你。因此，對于訪(fǎng)問(wèn)者來(lái)說(shuō)，數據庫引擎就是 SQL 語(yǔ)句的解釋器。官方稱(chēng)，數據庫引擎是用于存儲、處理和保護數據的核心服務(wù)。數據庫引擎可以快速控制訪(fǎng)問(wèn)權限和處理事務(wù)，以滿(mǎn)足企業(yè)中大多數需要處理大量數據的應用程序的需求。這包括創(chuàng )建用于存儲數據的表和用于查看、管理和保護數據的數據庫對象。（例如索引、視圖和存儲過(guò)程）
　　見(jiàn)博客：（176條）數據庫引擎學(xué)習總結_gentelyang的博客-CSDN博客_數據庫引擎
　　2.2. 數據庫引擎的任務(wù)
　　1：設計并創(chuàng )建一個(gè)數據庫來(lái)保存系統所需的關(guān)系或xml文檔
　　2：實(shí)現系統來(lái)訪(fǎng)問(wèn)或更改存儲在數據庫中的數據，實(shí)現網(wǎng)站或使用數據的應用程序，包括使用SOL Server工具和使用工具已經(jīng)使用的數據的過(guò)程。
　　3：為單位或用戶(hù)部署實(shí)施的系統
　　
　　4：提供日常管理支持，優(yōu)化數據庫性能。
　　2.3、發(fā)動(dòng)機的類(lèi)別
　　常見(jiàn)的數據庫引擎類(lèi)別包括ISAM、MYISAM、HEAP和INNODB，它們是mysql數據庫的組成部分，在數據查詢(xún)中起著(zhù)非常重要的作用。其詳情如下：
　　是
　　ISAM 是一種定義明確且經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗的數據表管理方法，其設計目的是查詢(xún)數據庫的頻率遠高于更新數據庫的頻率。因此，ISAM 執行讀取操作的速度非?？?，并且不會(huì )消耗大量?jì)却婧痛鎯Y源。ISAM 的兩個(gè)主要缺點(diǎn)是它不支持事務(wù)，并且它不是容錯的：如果您的硬盤(pán)驅動(dòng)器崩潰，則無(wú)法恢復數據文件。如果您在關(guān)鍵任務(wù)應用程序中使用 ISAM，您必須經(jīng)常備份所有實(shí)時(shí)數據，通過(guò)其復制功能，MySQL 可以支持這樣的備份應用程序。
　　MyISAM
　　MyISAM 是 MySQL 的 ISAM 擴展格式和默認數據庫引擎。除了提供 ISAM 中沒(méi)有的廣泛的索引和字段管理功能外，MyISAM 還使用表鎖定機制來(lái)優(yōu)化多個(gè)并發(fā)讀寫(xiě)操作。代價(jià)是您需要經(jīng)常運行 OPTIMIZETABLE 命令來(lái)恢復更新機制浪費的空間。MyISAM 還有一些有用的擴展，例如修復數據庫文件的 MyISAMChk 工具和恢復浪費空間的 MyISAMPack 工具。
　　堆
　　HEAP 允許僅駐留在內存中的臨時(shí)表。在內存中使 HEAP 比 ISAM 和 MyISAM 更快，但它管理的數據是易失的，如果在關(guān)機前沒(méi)有保存，所有數據都會(huì )丟失。刪除行時(shí)，HEAP 也不會(huì )浪費大量空間。當您需要使用 SELECT 表達式來(lái)選擇和操作數據時(shí)，HEAP 表很有用。請記住在使用完表單后將其刪除。讓我再重復一遍：不要忘記在使用完表單后將其刪除。
　　InnoDB 和 BerkleyDB
　　InnoDB 和 BerkleyDB (BDB) 數據庫引擎都是支持 MySQL 靈活性的技術(shù) MySQL++ API 的直接產(chǎn)品。您在使用 MySQL 時(shí)面臨的幾乎所有挑戰都源于 ISAM 和 MyISAM 數據庫引擎不支持事務(wù)或外鍵這一事實(shí)。盡管比 ISAM 和 MyISAM 引擎慢得多，但 InnoDB 和 BDB 包括對事務(wù)處理和外鍵的支持，而前兩個(gè)引擎都沒(méi)有。如前所述，如果您的設計需要這些功能中的一項或兩項，您將不得不使用后兩種引擎中的一種。
　　2.4. InnoDB引擎和MyISAM引擎的區別
　　在 InnoDB 存儲引擎中，默認索引是 B+ 樹(shù)索引。使用主鍵創(chuàng )建的索引是主索引，也是聚集索引，在主索引上創(chuàng )建的索引是二級索引，也是非聚集索引。為什么要在主索引之上創(chuàng )建二級索引，因為二級索引中的葉子節點(diǎn)存儲的是主鍵。
　　在MyISAM存儲引擎中，默認索引也是B+樹(shù)索引，但是主索引和二級索引都是非聚集索引，也就是說(shuō)索引結構的葉子節點(diǎn)存儲了一個(gè)指向數據行的地址。并使用二級索引來(lái)檢索不需要訪(fǎng)問(wèn)主鍵的索引。
　　3 數據庫事務(wù) 3.1、事務(wù)的四個(gè)特征
　　原子性：事務(wù)是執行的最小單位，要么全部要么沒(méi)有
　　一致性：事務(wù)執行前后數據一致，多個(gè)事務(wù)讀取的結果相同
　　隔離：并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)數據時(shí)，一個(gè)用戶(hù)事務(wù)不會(huì )被其他事務(wù)干擾
　　持久化：事務(wù)完成后，該事務(wù)對數據庫所做的更改被持久化在數據庫中，不會(huì )回滾。
　　3.2 事務(wù)的隔離級別
　　事務(wù)有四種隔離級別，包括未提交讀、已提交讀、可重復讀和可序列化。從低到高分別是未提交讀、已提交讀、可重復讀和可序列化。這四個(gè)級別可以一一解決臟問(wèn)題。閱讀、不可重復閱讀和幻讀。
　　Read uncommitted Read uncommitted：事務(wù)B已經(jīng)讀取了事務(wù)A尚未提交的數據，可能會(huì )發(fā)生臟讀
　　讀已提交：事務(wù)A提前讀取數據，事務(wù)B立即更新數據，并提交事務(wù)，而當事務(wù)A再次讀取數據時(shí)，數據已經(jīng)改變，避免臟讀，但可能是不可重復讀
　　可重復讀 可重復讀：，避免不可重復讀，但仍有可能出現幻讀。注意：MySQL 的默認隔離級別是可重復讀。
　　
　　Serializable 序列化：Serializable 是最高的事務(wù)隔離級別，但成本最高，性能低。一般很少使用。在這個(gè)級別，事務(wù)是順序執行的，既可以避免臟讀和不可重復讀，又可以避免幻讀。
　　1.3.3. 重復閱讀和幻讀
　　重復讀取是為了保證在一個(gè)事務(wù)中，相同查詢(xún)條件下讀取的數據值不變，但不能保證在下一次相同條件下查詢(xún)結果記錄數不會(huì )增加。
　　幻讀的存在就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。他鎖定了查詢(xún)范圍，因此您不能再將數據插入此范圍。這就是 SERIALIZABLE 隔離級別的作用。
　　4.索引、引擎和事務(wù)的關(guān)系 4.1 三者的關(guān)系
　　通俗的講，索引是數據庫查詢(xún)，是寫(xiě)入數據的目錄，引擎可以說(shuō)是數據庫與外界交互的工具，事務(wù)是決定各系統之間業(yè)務(wù)交付的最小單位。數據庫和外部世界。通過(guò)數據庫索引、引擎和事務(wù)的知識，我們可以更好的理解和掌握數據庫是如何使用的。也可以借此了解和掌握mysql和mysqls數據庫相關(guān)的事務(wù)，也可以了解更多關(guān)于如何優(yōu)化sql語(yǔ)句和優(yōu)化數據庫表的知識。
　　4.2. mysql中的數據庫索引和引擎
　　MySQL的主要索引類(lèi)型有FULLTEXT、HASH、BTREE、RTREE。它們是全文索引、哈希索引、B+樹(shù)索引和空間數據索引。它們共同構成了數據庫的INnoDB、MYISAM、HEAP等基礎存儲引擎和搜索引擎，也使數據庫具備了很多功能，可以支持排序和分組。、范圍查詢(xún)、模糊查詢(xún)等操作，讓數據發(fā)揮其生產(chǎn)力。
　　它與外界交互的sql語(yǔ)句形成一個(gè)事務(wù)，將數據的操作變成一個(gè)完整的事件，從而通過(guò)組合體現我們世界的變化，從而幫助我們生活的方方面面，發(fā)揮它的作用。獨特的功能。比如通過(guò)mysql中表數據的不同查詢(xún)條件，我們可以得到并過(guò)濾掉不同人的分數，從而
　　4.3 其他數據庫的設計與思考 4.3.1 Oracle數據庫引擎
　　oracle中沒(méi)有引擎的概念，數據處理大致可以分為兩類(lèi)：OLTP（在線(xiàn)事務(wù)處理）和OLAP（在線(xiàn)分析處理）。OLTP 是傳統關(guān)系型數據庫的主要應用，主要用于基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，注重決策支持，提供直觀(guān)易懂的查詢(xún)結果。
　　OLTP 和 OLAP 的區別
　　OLTP系統強調數據庫內存效率，強調各種內存指標的指揮率，強調綁定變量，強調并發(fā)操作；
　　OLAP系統強調數據分析、強調SQL執行市場(chǎng)、強調磁盤(pán)I/O、強調分區等。
　　見(jiàn)博客：
　　4.3.2 Sqlite 數據庫設計
　　sqlite數據庫設計零配置生效，兼容。
　　4.3.3 redis數據庫
　　4.3.4 MongoDB
　　4.3.5 hBase 數據庫
　　5.數據庫優(yōu)化策略
　　1.索引優(yōu)化
　　2.分庫分表
　　3. 其他
　　參考：
　　解讀:簡(jiǎn)、繁、火星文、英漢等轉換工具免費，讓你的網(wǎng)站快速收錄排名
　　簡(jiǎn)繁轉換工具，為什么要使用簡(jiǎn)繁轉換工具？有很多繁體字顯示的網(wǎng)站。他們的文章原創(chuàng )作品都是用簡(jiǎn)體字寫(xiě)的。今天給大家分享一個(gè)簡(jiǎn)體繁體火星英文中文轉換工具。還支持：自動(dòng)采集+自動(dòng)轉換+偽原創(chuàng )+自動(dòng)發(fā)布+主動(dòng)推送到搜索引擎收錄。接下來(lái)，我們將以圖片的形式為大家展示。請注意圖片1、2、3和4
　　不要忘記 SEO 的基本細節。SEO優(yōu)化常識有很多基礎細節，同樣值得關(guān)注。它通常是網(wǎng)站快速增長(cháng)的基石。有時(shí)候我們經(jīng)常向SEO新手重復這些問(wèn)題，這就是所謂的SEO，知道了就知道了，這代表了一定的SEO基本素質(zhì)。
　　在 網(wǎng)站 構建過(guò)程中，我們試圖讓 網(wǎng)站 架構對搜索引擎友好，但實(shí)際上，在實(shí)踐中，我們應該同時(shí)滿(mǎn)足以下兩個(gè)方面：
　　1、百度蜘蛛偏好：網(wǎng)站結構簡(jiǎn)單，網(wǎng)站類(lèi)別清晰，有利于其準確定位網(wǎng)站的相關(guān)性和垂直度。
　　
　　2. 用戶(hù)閱讀體驗：需要符合潛在精準用戶(hù)閱讀習慣和頁(yè)面相關(guān)應用流暢度的用戶(hù)界面設計。
　　對于新的網(wǎng)站，尤其是企業(yè)級垂直電商網(wǎng)站，數據信息量大，SKU數量多，需要重點(diǎn)關(guān)注URL標準化和標準標簽的合理使用. 防止過(guò)多的重復內容，從而限制 網(wǎng)站 爬取的頻率，從而允許內部權重被非理性且有效地分配。
　　關(guān)于網(wǎng)站圖片，根據SEO優(yōu)化的常識，我們知道它可以有效減少競爭，獲取相關(guān)流量，提高頁(yè)面點(diǎn)擊率，比如：
　　1、基于圖片搜索引擎的優(yōu)化，可能需要使用ALT標簽，合理使用圖片名稱(chēng)，注意不同平臺的圖片大小，圖片的清晰度。
　　2.結構化數據，將搜索結果展示在地圖上，在提高頁(yè)面點(diǎn)擊率的同時(shí)具有重要的參考意義，尤其是移動(dòng)端展示的三張圖片，效果非常明顯。
　　
　　3.防止鏡像鏈，有效防止站外調用鏡像，可有效節省站內資源，提高站內運行速度。
　　關(guān)于百度索引工具，一定要好好應用。百度索引其實(shí)很有用。百度索引可以查看我們關(guān)鍵詞的搜索量。
　　當然，這個(gè)搜索量是估計的，并不是很精確的估計搜索量。它的索引代表他估計的搜索量。對于多個(gè)關(guān)鍵詞，我們可以用中英文逗號分隔，完成數據查詢(xún)，比較結果。重點(diǎn)是什么？百度索引功能。比如選擇了兩個(gè)相似的長(cháng)尾詞，兩個(gè)詞的意思也差不多，但是不知道用哪個(gè)比較好。這時(shí)候我們可以打開(kāi)百度索引，我們把兩個(gè)詞放在上面。, 然后用中英文逗號隔開(kāi)。分開(kāi)，然后點(diǎn)擊查詢(xún)，查詢(xún)會(huì )有這兩個(gè)詞的對比結果，你就知道了。
　　我們可以清楚地看到哪個(gè)搜索量比你的高，這樣我們就可以停止選擇。這是如何使用的？然后還有一個(gè)百度索引，就是用加號連接多個(gè)關(guān)鍵詞，可以完成數據的加法查詢(xún)結果。這兩個(gè)，這兩個(gè)關(guān)鍵詞的總搜索量，百度指數是多少？在這種情況下，這兩種搜索技術(shù)在 SEO 工作中起到了很大的作用，例如，比較我們自己和我們的競爭對手對手的品牌存在差距。
　　應用程序工具停止查詢(xún)。當然，這是比較先進(jìn)的。這兩種方法都是比較高級的應用。與低級應用相比，我們直接寫(xiě)一個(gè)詞來(lái)停止查詢(xún)。這個(gè)詞的搜索量是多少？這三種是百度指數的應用方式。 查看全部