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　　匯總:紅隊信息收集，超干貨！
　　掃碼獲取信息
　　贏(yíng)得黑客教程
　　免費加入群組
　　使用 WAF 產(chǎn)品
　　前段時(shí)間一直在做java，滲透工具都快生銹了。項目又來(lái)了，趕緊磨礪我的武士刀吧?？偨Y打點(diǎn)的思路，總結一些自動(dòng)化工具。
　　當我們得到一個(gè)目標后，有時(shí)我們會(huì )做安全滲透項目，但大多數時(shí)候我們會(huì )直接給到特定的網(wǎng)站或APP。
　　但是我們做紅隊的時(shí)候，更多的時(shí)候可能是給你一個(gè)公司名之類(lèi)的。此時(shí)，信息采集
不僅限于網(wǎng)站?？赡苄枰獜念^開(kāi)始采集
。下面說(shuō)一下信息采集
的方法。
　　企業(yè)信息采集
　　無(wú)需考慮釣魚(yú)即可獲得目標。如果您正常從網(wǎng)絡(luò )開(kāi)始，您至少需要采集
以下信息。
　　一：公司層面
　?。ㄒ唬┕居蛎?br /> 　　(2) 公司子域名
　?。ㄈ┤Y子公司（可以從下級單位取得，但是否只計入下級單位要看裁判和規則如何評價(jià)）
　?。?）公司的ip信息（大公司可以直接跑C段）
　　一般經(jīng)過(guò)上面的采集，我們就可以得到一系列的ip和域名信息。這時(shí)候需要排除這些（比如資產(chǎn)在云端或者有CDN的資產(chǎn)，CDN需要找真實(shí)IP繞過(guò)云端waf，云端很可能會(huì )觸發(fā)告警，所以要小心).
　　二：ip等級
　　當我們獲得了一系列的ip和域名后，我們需要為確定的ip采集
至少一個(gè)信息
　　(1)ip是否為真實(shí)ip
　?。?）ip打開(kāi)了哪些端口，可能存在哪些漏洞（有時(shí)候在外網(wǎng)看到很多redis，但是在真實(shí)情況下遇到的真的不多，而且大部分時(shí)候其實(shí)是web和網(wǎng)絡(luò )釣魚(yú)破洞）
　　(3)對于web，至少需要采集
框架、路徑、登錄界面、js中的敏感信息、網(wǎng)站中間件、服務(wù)器操作系統等。很多時(shí)候其實(shí)是文件上傳，直接rce或者發(fā)現敏感信息等。之前有團隊遇到供應鏈下載源碼審核是異常情況，我們暫且不討論。
　　三：用戶(hù)層
　　(1)用戶(hù)層主要是獲取部分用戶(hù)的用戶(hù)名。易于暴力破解。這種說(shuō)的少是因為太多了，github，google grammar，官網(wǎng)，看官網(wǎng)郵件格式，根據公司名，還有公告泄露的人名來(lái)猜，還有一些常見(jiàn)的比如公司首字母+數字。
　　下面詳細介紹一些采集
方法。
　　公司層面
　　獲取目標域名
　　(1)直接去百度公司看看有沒(méi)有官網(wǎng)。官網(wǎng)一般都是主域名
　?。?）查詢(xún)天眼查、企查查、域名備案等獲取主域名
　　(3)利用whois查詢(xún)、whois反向查詢(xún)獲取域名相關(guān)信息
　　(4) 使用app查詢(xún)公司域名。
　?。?）使用股權穿孔圖查看公司子公司域名
　　//whois查詢(xún)
　　// 域名備案查詢(xún)
　　//企業(yè)查詢(xún)
　　//啟信寶
　　//站長(cháng)工具
　　//天眼檢查
　　//愛(ài)奇查
　　一個(gè)小提示，這里沒(méi)有提到搜索引擎，你可以在fofa或者zoomeye shodan上查看公司名稱(chēng)
　　
　　因為更新，有時(shí)可能會(huì )出現域名無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)或更改，但ip段還在的情況。如果找到了ip，也可以運行C段。也許你可以獲得主域名。之所以拿到主域名是為了運行一下子域名。
　　當我們得到域名時(shí)。不要急于運行子域名。你可以看看ip信息。
　　這個(gè)其實(shí)說(shuō)起來(lái)容易，ping world看有沒(méi)有CDN，搜IP看是不是屬于某個(gè)云。
　　//全局ping
　　//全局ping
　　獲取目標子域
　　拿到主域名后，還要運行子域名。
　　以上是先獲取ip，因為我們可以結合真實(shí)ip的C段更準確的判斷域名的相關(guān)信息，盡量少漏掉。
　　這里我比較喜歡使用以下工具
　　//相對于自動(dòng)化來(lái)說(shuō)，采集
的比較齊全，使用方便
　　//自動(dòng)化，完成采集
　　//易于使用、自動(dòng)化、集成的工具
　　如果有機會(huì )，請獲取應用程序等的域名信息。
　　自定義字典爆破的一些特例就不說(shuō)了，這里只說(shuō)常用的。
　　獲取目標ip
　　搜集到此為止，不出意外的話(huà)，我們手頭應該有一堆域名資料了。
　　一個(gè)一個(gè)判斷有點(diǎn)麻煩。這里已經(jīng)有高手給我們做了一個(gè)域名轉ip的工具，同時(shí)可以把C段整理出來(lái)。
　　既然都到齊了，大家可以試試掃描c段，因為直接用ehole整理重點(diǎn)資產(chǎn)更方便。推薦的掃描工具
　　//內網(wǎng)可用，外網(wǎng)也可以用
　　這里可能有一些cdn，可能需要真實(shí)ip。
　　一般我平時(shí)用的就是找子域名、圖標、ssl證書(shū)等，感覺(jué)歷史記錄不多，還是搜索fofa Dafa比較好。
　　或者直接分域名然后掃描C段等等。方法有很多，我就不秀丑了。
　　獲取目標網(wǎng)頁(yè)信息
　　通過(guò)最后兩步，我們基本得到了目標ip段和域名，現在我們要嘗試判斷網(wǎng)站。
　　建議先使用ehole識別關(guān)鍵資產(chǎn)。然后判斷。
　　//web生存判斷
　　(1) 采集
web frame信息，一般我用以下幾種方法
　　“1”識別URL框架：
　　https://scan.dyboy.cn/web/http ... /%23/火狐插件wappalyzer其他
　　使用web的js可能會(huì )泄露web框架的相關(guān)信息，或者根據網(wǎng)站圖標、錯誤頁(yè)面、下面的開(kāi)發(fā)公司等來(lái)判斷網(wǎng)站可能使用的是什么框架。
　　《二》路徑合集
　　//目錄搜索
　　
　　dirbuster //kali自帶
　　Burp blasts custom dictionaries//需要在github上采集
或者查找詞典（主要是有些網(wǎng)站可能有自己的路徑格式，工具可能跑不出來(lái)）
　　“三”敏感信息采集
　　js中的敏感文件
　　JS查找器：
　　查看開(kāi)發(fā)者工具中的js，然后搜索一些js文件的密碼用戶(hù)名等關(guān)鍵字（這個(gè)需要直接，js可能會(huì )泄露一些用戶(hù)名，工具無(wú)法運行）
　　網(wǎng)站內容的敏感數據
　　這對某些 ZF 很有用。經(jīng)常遇到郵箱賬號密碼寫(xiě)在首頁(yè)的情況。所以對于一些文章，你可以瀏覽一些。
　　也許我們也可以看到一些收購計劃之類(lèi)的來(lái)擴大我們的攻擊面。如果有很多路，總有一條可以通過(guò)。這里說(shuō)端口也沒(méi)用，因為前面我們已經(jīng)采集
過(guò)了。
　　順便可以看看一些中間件，操作系統也是拿了shell之后才能考慮的東西。當然，你還需要熟悉一些shiro等，這才是HW的大殺器。
　　《四》背景合集
　　這里特意說(shuō)一下后臺集合，因為后臺不代表掃完路徑就沒(méi)有了。有可能字典里沒(méi)有。在這種情況下，您可以嘗試以下方法。
　　(1)可以搜索同框架文檔看后臺地址。
　　(2)根據他網(wǎng)站文件的命名格式，看是否有重名的可能。
　　(3)查看網(wǎng)頁(yè)是否有后臺暴露接口
　?。?）在js中搜索admin、system等關(guān)鍵字，看能不能拼接后臺地址。
　　(5)根據url地址，直接把用戶(hù)改成admin等。
　　當達到這一步時(shí)，我們基本上有很多管理和資產(chǎn)來(lái)實(shí)現我們的目標。對了，APP我沒(méi)說(shuō)。我做APP滲透的不多，所以在這里找了幾個(gè)搜索APP信息的工具。
　　應用敏感信息采集
　　百度一下網(wǎng)盤(pán)，找幾個(gè)進(jìn)去看看（源碼泄露可以看看，不過(guò)你沒(méi)遇到過(guò)這種情況，適合想直接getshell的情況，失敗。）
　　對于可能需要爆破的用戶(hù)名集合，我一般直接從字典中爆破。采集
一下，我的想法如下。如有補充和更正，還望指教：
　?。?）直接在網(wǎng)頁(yè)上查找用戶(hù)名（因為一般都有email地址之類(lèi)的，這里可以獲取到用戶(hù)名，根據公司名或編號生成對應的字典）
　?。?）用google語(yǔ)法搜索xlsx等，或直接搜索與本公司相關(guān)的信息，可能會(huì )出現用戶(hù)名
　?。?）在github上找這家公司看看有沒(méi)有leak
　　(4) 看招聘網(wǎng)站。采訪(fǎng)者等可能會(huì )透露電話(huà)號碼和用戶(hù)名。根據電話(huà)號碼查詢(xún)用戶(hù)名
　　(5) 查找公司架構圖，有leader記下
　?。?）使用公眾號、微博等社交軟件搜索公司信息。
　　(7)百度圖片（這個(gè)要看運氣，有時(shí)候網(wǎng)搜太多，看百度圖片，可能有用戶(hù)名可以快速篩選，因為之前攻防需要找個(gè)號想過(guò)，但是代碼太模糊看不清楚）
　　(8)找一本常用用戶(hù)名的字典采集
。
　　大概能想到的就這些了，剩下的等我實(shí)戰遇到再說(shuō)吧。
　　常規的思維方式其實(shí)就夠了，再風(fēng)騷的思維方式都在走投無(wú)路的情況下被扒光了，所以不管是什么情況，還是多動(dòng)動(dòng)你的小腦袋吧。多做信息采集
，救國打擊供應鏈確實(shí)不夠。去掉源代碼也不錯（不過(guò)這種代碼比較適合地方政府用的小供應商的代碼，比較大的你這么短的時(shí)間審計難度太大了。大。）
　　免責聲明：本公眾號分享的內容僅用于網(wǎng)絡(luò )安全愛(ài)好者技術(shù)交流，禁止非法使用，所有滲透均需授權！否則需自行承擔，公眾號及原作者不承擔相應后果。
　　@學(xué)習更多滲透技巧！體驗射擊場(chǎng)練習
　　<p style="outline: 0px;letter-spacing: 0.544px;">（hack視頻資料及工具）<br style="outline: 0px;" /></p>
　?。ň植空故荆?br /> 　　過(guò)去的推薦
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　　匯總:一鍵收集幾百份文件，還能自動(dòng)分類(lèi)存檔！馬上學(xué)習 2 個(gè)小技巧
　　在平時(shí)的工作中，我們經(jīng)常需要采集
各種信息，比如老師采集
作業(yè)，老板采集
工作報告等等。
　　但是在使用普通的微信/QQ/郵箱/采集
時(shí)，會(huì )出現以下問(wèn)題：
　　1）采集100個(gè)文件，需要打開(kāi)對話(huà)框100次，保存文件為100次
　　2）微信聊天中的文件經(jīng)常面臨3天后過(guò)期自動(dòng)清理的風(fēng)險
　　3）大家提交的文件命名不能保證完全一致，后續分類(lèi)管理不便
　　今天給大家帶來(lái)2個(gè)神仙功能，幫你快速收發(fā)文件并分類(lèi)，一起來(lái)了解一下吧~
　　01
　　WPS文件助手小程序幫你批量采集
多個(gè)文件
　　最初采集
文件時(shí)，每個(gè)副本都必須手動(dòng)另存為，然后分類(lèi)到文件夾中。
　　現在，使用“WPS文件助手”小程序，一鍵生成采集
鏈接并提醒大家在線(xiàn)提交，輕松批量采集
多個(gè)文件。
　　如何發(fā)起征集？
　　微信搜索“WPS文件助手”，打開(kāi)下圖小程序：
　　那么只需要3個(gè)步驟，就可以幫助老師、項目經(jīng)理、管理員、組織者等小伙伴高效地采集
和分類(lèi)文件。
　　具體操作過(guò)程如下：
　?、?選擇文件采集類(lèi)型，點(diǎn)擊“發(fā)起采集”
　?、?增加需要采集
的內容和信息，例如采集
頭腦風(fēng)暴計劃需要提交姓名；您還可以設置提交的截止日期
　?、?點(diǎn)擊“邀請微信好友提交”，發(fā)送到微信提醒大家填寫(xiě)提交
　　
　　左右滑動(dòng)查看具體步驟&gt;&gt;&gt;&gt;
　　如果需要采集其他類(lèi)型的文件，采集步驟同上~
　　如何讓別人快速提交文件？
　　轉發(fā)給微信好友后，對方只需點(diǎn)擊小程序或鏈接即可進(jìn)入提交界面：
　　左右滑動(dòng)查看具體步驟&gt;&gt;&gt;&gt;
　　具體操作過(guò)程如下：
　?、冱c(diǎn)擊“選擇文件提交”，可以選擇云文件、微信聊天文件、微信圖片、相冊文件，根據需要選擇
　?、谑纠?點(diǎn)擊“選擇云端文件”，選擇文件后，點(diǎn)擊“選擇文件上傳”
　?、厶顚?xiě)收款人設置的信息，點(diǎn)擊“確認提交”
　　如何查看采集結果
　　發(fā)起文件請求后，只有接收者可以查看文件采集
結果。有3種查看方式：
　?、?小程序：進(jìn)入小程序首頁(yè)，點(diǎn)擊“查看采集
記錄”
　?、?WPS手機版：點(diǎn)擊下方“文檔”，找到以提交內容命名的文件夾
　　
　?、?WPS電腦版：點(diǎn)擊我的電腦中的“WPS網(wǎng)盤(pán)”，找到以提交內容命名的文件夾
　　值得強調的是，采集結果會(huì )實(shí)時(shí)更新，會(huì )自動(dòng)匯總到同一個(gè)文件夾中。
　　02
　　使用“共享文件夾”告別重復通訊，一次收發(fā)文件
　　解決了多文檔采集
難的問(wèn)題后，經(jīng)常會(huì )遇到文檔需要重復發(fā)送，文檔有更新需要重復通知的問(wèn)題。
　　WPS“共享文件夾”功能，讓您一次發(fā)送文件給多人，文件更新后無(wú)需重復通知。
　　例如，教師可以預先將課件、試卷、作業(yè)提交要求等文件放在一個(gè)文件夾中，然后將該文件夾設置為“共享文件夾”，邀請學(xué)生加入。
　　添加文件夾成功后，學(xué)生可以看到老師準備的學(xué)習資料，然后將作業(yè)直接上傳到文件夾，形成班級作業(yè)庫。
　　運營(yíng)流程
　?、?WPS手機版：
　　點(diǎn)擊下方“文檔”，選擇現有文件夾或新建文件夾，將需要采集
的文檔內容和要求寫(xiě)成文檔，然后通過(guò)微信、QQ等方式邀請會(huì )員。
　?、?WPS電腦版：
　　點(diǎn)擊首頁(yè)左側“文檔-我的云文檔”，新建文件夾或選擇已有文件夾，選擇“分享-立即分享”。
　　以上就是今天介紹的內容啦！希望這個(gè)“WPS文件助手”小程序和“共享文件夾”功能可以幫助大家快速解決收發(fā)文件的問(wèn)題~ 查看全部

　　操作方法:手把手教你使用 Btrace 定位應用熱點(diǎn)
　　前言
　　前段時(shí)間筆者在一個(gè)Java類(lèi)型的項目上做了性能測試，發(fā)現應用的CPU占用率非常高，TPS達不到需求。獲取方法調用的平均耗時(shí)和單個(gè)事務(wù)的唯一方法是使用 Btrace，這是一個(gè)定位性能問(wèn)題的強大工具。執行次數，定位熱點(diǎn)方法，快速定位問(wèn)題。下面介紹一些在實(shí)踐中使用Btrace的方法和注意事項，希望能給大家帶來(lái)一些有價(jià)值的參考。
　　當然，使用前必須先安裝 Btrace。具體方法請參考相關(guān)說(shuō)明，這里不再贅述。由于Btrace不是可視化監控工具，其采集結果以文本信息的形式輸出，因此我們需要對結果進(jìn)行必要的統計分析，找出應用的熱點(diǎn)。在實(shí)際使用中，筆者通常會(huì )按照以下步驟來(lái)獲取熱點(diǎn)方法：
　?、?編寫(xiě)采集腳本；
　?、?運行采集腳本；
　?、坌行态F場(chǎng)；
　?、?停止現場(chǎng)；
　?、?停止征稿；
　?、?獲取方法列表；
　?、?分析結果，得??到方法的平均耗時(shí)和執行次數。
　　下面詳細介紹各個(gè)步驟的操作要點(diǎn)。
　　編寫(xiě)采集腳本
　　首先寫(xiě)一個(gè)腳本，定義要抓取的熱點(diǎn)方法。腳本的大致結構如圖1所示，下面對腳本進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。
　　圖1 監控腳本
　　先導入Btrace自帶的兩個(gè)包，然后像普通Java類(lèi)一樣寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的類(lèi)。類(lèi)名只要符合Java規范即可。
　　@OnMethod 注解中的內容是定義觸發(fā)條件。當程序執行滿(mǎn)足注解中的條件時(shí)，就會(huì )執行下面的test-trace（這個(gè)方法可以隨意命名）方法。
　　變量clazz是要捕獲的方法的作用域，也就是類(lèi)。這個(gè)變量指定的路徑越詳細，捕獲的方法就越少，輸出的也就越少。通常我們只捕獲項目本身定義的類(lèi)中的所有方法。是的，可以過(guò)濾掉調用的第三方和使用的框架類(lèi)。
　　
　　method的作用是定義要監控的方法，可以用正則表達式匹配。
　　location變量的作用是定義方法的攔截位置。我們需要使用Kind.RETURN來(lái)獲取方法的執行時(shí)間，這樣我們就可以在方法執行完成后獲取返回執行時(shí)間@Duration。
　　腳本中的test-trace方法是我們想要輸出捕獲結果的一些代碼，當滿(mǎn)足@OnMethod觸發(fā)條件時(shí)就會(huì )執行。
　　再看幾個(gè)參數，
　　@ProbeClassName 是當前執行的類(lèi)的名稱(chēng)，包括完整的包路徑；
　　@ProbeMethodName 為當前正在執行的方法名；
　　@Duration是當前方法執行所消耗的時(shí)間，單位是納秒，所以在輸出這個(gè)耗時(shí)的時(shí)候，我們需要將納秒轉換成毫秒，以增加可讀性。
　　最后，我們只需要使用一個(gè)print方法將這些參數輸出即可，輸出格式類(lèi)似于“com.yeepay.*.*.queryList:100”。
　　整個(gè)腳本的結構非常簡(jiǎn)潔，易于學(xué)習和掌握。當然，Btrace不僅僅提供這么簡(jiǎn)單的功能，如果你有更復雜的需求，請參考相關(guān)資料。這里需要說(shuō)明的是，過(guò)濾的范圍要盡量壓縮，排除其他無(wú)關(guān)類(lèi)的影響。如果抓取結果中沒(méi)有hot method，我們可以嘗試改變抓取類(lèi)的作用域。
　　執行獲取腳本
　　腳本一旦寫(xiě)好，無(wú)需特別編譯即可執行。如果在執行過(guò)程中報錯，那么我們可以回去修改腳本。在執行之前，我們需要獲取被測應用的PID，并將抓取結果保存到文件中。命令格式如下：
　　btrace PID ./Test.java &gt;&gt; trace-res.txt
　　命令運行后，如果沒(méi)有報錯，說(shuō)明Btrace已經(jīng)開(kāi)始工作了。只要執行了程序相關(guān)的方法，滿(mǎn)足采集條件，采集結果就會(huì )輸出到trace-res.txt文件中。
　　執行測試場(chǎng)景
　　采集腳本啟動(dòng)后，會(huì )進(jìn)行測試場(chǎng)景的執行。根據筆者的經(jīng)驗，建議壓力不要太大或者時(shí)間不要太長(cháng)，否則采集到的結果文件會(huì )非常大，后續分析會(huì )比較費力。經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的壓力，采集
到的數據就足夠我們分析了。這個(gè)時(shí)候應該停止加壓，然后殺掉Btrace的進(jìn)程。
　　獲取應用程序的方法列表
　　有了采集
到的結果，下一步就是對結果進(jìn)行統計分析。首先我們需要獲取方法列表，當然這一步在整個(gè)測試過(guò)程中只需要做一次，除非應用增加了新的方法或者修改了一些方法的名稱(chēng)。方法列表是我們對采集結果進(jìn)行分析的依據，接下來(lái)我們需要根據方法列表中的方法名，對采集結果逐個(gè)方法進(jìn)行統計計算。下面的命令是作者對采集結果的方法列表提取操作：
　　貓跟蹤res.txt | awk -F ':' '{print $1}' | awk '!a[$0]++' &gt;&gt; function-list.txt
　　執行完成后，將function-list.txt文件中的方法列表復制到Excel表格中，作為分析的第一列。筆者Excel統計分析的格式如圖2所示。
　　
　　圖2 熱點(diǎn)法采集結果分析表
　　輸出采集結果
　　接下來(lái)，需要根據方法列表獲取每個(gè)方法的平均執行時(shí)間和獲取次數。同樣，我們也使用shell命令來(lái)實(shí)現，具體命令類(lèi)似這樣：
　　貓蹤跡.txt | grep -a “com.yeepay.g3.utils.*” | awk -F ':' '{print $2}' | awk '{sum+=$1} END {if (NR==0) print "0 0";else if (NR&gt;0) print sum/NR,NR}'
　　該命令的最后一個(gè)流水線(xiàn)對輸出結果進(jìn)行判斷，避免變量NR（行號）出現0時(shí)命令報錯。
　　一般情況下，可以應用的方法比較多。手動(dòng)寫(xiě)命令，每次都執行，也是體力活。這個(gè)時(shí)候我們把這個(gè)命令統一寫(xiě)成一個(gè)腳本，在分析的時(shí)候執行這個(gè)腳本。筆者寫(xiě)完后的整體效果如圖3，有強烈恐懼癥的讀者請忽略此圖。
　　圖3 自動(dòng)解析輸出方法平均耗時(shí)和執行次數的shell腳本
　　執行該腳本后，輸出結果收錄
兩列，第一列為“平均耗時(shí)”，第二列為“采集次數”。將這兩列的結果直接復制到Excel中分析結果。我們可以對“平均花費時(shí)間”和“每筆交易的執行次數”進(jìn)行排序，找出耗時(shí)最高和平均執行次數最高的方法。
　　筆者的分析結果如圖2所示，其中“原子法”欄目狀態(tài)是在與開(kāi)發(fā)溝通后確定的。所謂原子方法是指這個(gè)方法是否調用其他方法。如果沒(méi)有調用其他方法，那么我們認為它是一個(gè)原子方法。如果一個(gè)方法是原子方法，平均耗時(shí)比較長(cháng)，那一定是熱點(diǎn)方法，也是需要重點(diǎn)優(yōu)化的地方。
　　另外一欄“Number of Executions per Transaction”需要大家注意。該列的值是作者在另一個(gè)場(chǎng)景中將響應時(shí)間閾值設置為0時(shí)得到的結果。并不是直接用圖2中的“采集次數”除以請求次數得到的結果。
　　通過(guò)圖2中的表格可以清晰的識別出當前的熱點(diǎn)方法，開(kāi)發(fā)者可以重點(diǎn)優(yōu)化這些方法。使用Btrace工具，可以大大縮短定位熱點(diǎn)的時(shí)間，快速有效。根據圖2的結果，作者對應用進(jìn)行了優(yōu)化，發(fā)現應用的同步處理能力可以提升3倍，異步處理能力可以提升10倍。
　　影響分析
　　最后需要注意的是使用Btrace會(huì )對應用產(chǎn)生影響。根據筆者的實(shí)踐，如果監控閾值為0（采集腳本中的if語(yǔ)句if duration &gt;= 0），對應用的影響是致命的，可能會(huì )導致TPS嚴重下降，因為大量將輸出監控結果并阻塞磁盤(pán)IO。玩滿(mǎn)。在我做的項目中，實(shí)測200筆交易總共輸出了2.5GB的采集信息，真是太神奇了！當采集
閾值為 10 毫秒時(shí)，對應用程序的性能影響約為 25%。因此，采集門(mén)檻越大，影響越??；過(guò)濾方式越多，對應用的影響越小。因此，在使用 Btrace 時(shí)，
　　此外，建議您執行單獨的場(chǎng)景以獲取方法列表和單個(gè)事務(wù)的執行次數。比如將閾值設置為0，連續發(fā)起10次請求，然后分析結果得到方法列表和單次事務(wù)的執行次數。我們只能這樣做一次。
　　好消息
　　易寶CTO陳斌翻譯的新書(shū)《架構經(jīng)》已登陸京東、亞馬遜！
　　《架構經(jīng)》：《架構即未來(lái)》姊妹篇，呈現硅谷大咖干貨，互聯(lián)網(wǎng)架構50條軍規。唐斌、向江旭、葉亞明、段年、吳華鵬、張瑞海、韓俊、程炳浩、張云泉、于晨、李大學(xué)、霍太文共同推薦。
　　核心方法:SEO工具
　　哈哈看到好多人分享經(jīng)驗，我也來(lái)說(shuō)說(shuō)我的感受吧！
　　至于通過(guò)群發(fā)獲取外鏈，大家聽(tīng)了總有一些鄙視的念頭！對此我有些郁悶！前幾天還看到有人說(shuō)：“真正的seo master是不會(huì )用工具的，想做seo master就不要用工具，他更喜歡手工勞斯萊斯！” 聽(tīng)他這么一說(shuō)，真的覺(jué)得人的思維太不一樣了，其實(shí)很多seo高手都是用外鏈工具群發(fā)的，只是有些人不知道而已，是不是seo高手，不區分靠外鏈工具，靠seo的思想和經(jīng)驗！勞斯萊斯不是純手工的，現在是工業(yè)社會(huì )，如果還想靠手工，那是浪費時(shí)間。當然，如果你有資源或由數百個(gè)外部鏈接組成的強大團隊，那么'
　　如果是一個(gè)人或者幾個(gè)人的團隊，想要提高速度，就得用工具，但是用工具也是需要動(dòng)腦筋的。不要以為只要會(huì )用群發(fā)工具就是低級的做法，群發(fā)也是需要技巧的。如果你用好群發(fā)工具，一個(gè)工具可以和幾十個(gè)人一樣好。當然你的群發(fā)工具也應該是比較好的群發(fā)工具，那我說(shuō)
　　
　　以下群發(fā)注意事項：
　　1 每次群發(fā)文章的時(shí)間不要太規律，太規律的話(huà)搜索引擎很難不認為你是群發(fā)！
　　2 群發(fā)的文章，最好不要重復太多，或者每隔一定的時(shí)間就發(fā)同樣的文章！
　　3.發(fā)表的文章必須是偽原創(chuàng )。如果你發(fā)表的文章讓搜索引擎認為這些文章是原創(chuàng )的，我真的想不出搜索引擎懲罰你的理由！
　　
　　4 最好上網(wǎng)搜集幾萬(wàn)篇與你網(wǎng)站相關(guān)的文章關(guān)鍵詞，然后批量制作偽原創(chuàng )文章，盡可能保證原創(chuàng )文章的可讀性。想想各大門(mén)戶(hù)網(wǎng)站發(fā)布的數以萬(wàn)計的偽原創(chuàng )文章，其威力可想而知！
　　5 還有就是注意群發(fā)一步步來(lái)，別一上來(lái)就發(fā)幾萬(wàn)條！沒(méi)人喜歡做QJ！
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　　解決方案:自動(dòng)采集編寫(xiě)器，簡(jiǎn)單，實(shí)用，易操作！能方便多平臺同步和部署！
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)器，簡(jiǎn)單，實(shí)用，易操作！能方便多平臺同步和部署！以前用前端界面寫(xiě)代碼，之前都是php寫(xiě)的，文件寫(xiě)的不方便，改起來(lái)麻煩！現在自動(dòng)化采集非常的方便，遇到的問(wèn)題也多了！有人說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)編程簡(jiǎn)單，真實(shí)情況是對個(gè)人開(kāi)發(fā)者，到時(shí)也沒(méi)資金，壓力小，每天打開(kāi)新窗口，一上午完成，熟悉幾次就會(huì )用了！平時(shí)也沒(méi)事打打游戲，還能遇到好多新的東西！。
　　
　　謝邀。web采集器現在做的很多的，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)無(wú)非有兩個(gè)流派：1、scrapy框架流派，利用scrapy框架提供的scheduler機制，和原生urllib庫搭建采集器框架，可以采集并分析數據，scheduler封裝了gzip(providingbyurlschedulertoacompressedimage)api和封裝了sitemesh(fromschedulertothedjangoapplication)api。
　　startup_task模塊定義scheduler運行流程。2、celery流派，利用celery這個(gè)tornado(tornado.nio.namespaces)框架，它定義了scheduler，但是沒(méi)有定義scheduler運行流程。
　　
　　最基本的還是scrapy框架來(lái)做。你也可以用pycaffe。等等的框架都可以做。方法也是在scrapy框架里寫(xiě)，然后轉換為url映射，最后轉換為html進(jìn)行其他處理即可。
　　adaptwebscrapy
　　scrapytornado了解一下.. 查看全部

　　匯總:如何編寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò )數據收集器？
　　Microsoft Office Access（原Microsoft Access）是微軟公司發(fā)布的關(guān)系型數據庫管理系統。它結合了Microsoft Jet Database Engine和圖形用戶(hù)界面兩大特點(diǎn)，是Microsoft Office的成員之一。
　　Access 可以訪(fǎng)問(wèn) Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle（甲骨文）或任何與 ODBC 兼容的數據庫中的數據。熟練的軟件設計人員和數據分析人員用它來(lái)開(kāi)發(fā)應用軟件，而一些不熟練的程序員和非程序員的“高級用戶(hù)”則可以用它來(lái)開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單的應用軟件。雖然它支持一些面向對象（OO）技術(shù)，但它未能成為一個(gè)完整的面向對象開(kāi)發(fā)工具。
　　事實(shí)上，Access 也是微軟公司的另一個(gè)通信程序的名稱(chēng)，它想與 ProComm 和其他類(lèi)似程序競爭。不過(guò)，微軟后來(lái)證實(shí)這是一個(gè)失敗的計劃，并暫停了它。幾年后，他們將名稱(chēng)重命名為數據庫軟件。
　　[編輯本段] 概述
　　Access是微軟公司推出的基于Windows的桌面關(guān)系數據庫管理系統（RDBMS），是Office系列應用軟件之一。它為用于構建數據庫系統的七類(lèi)對象提供表、查詢(xún)、表單、報告、頁(yè)面、宏和模塊；提供多種向導、生成器、模板，集數據存儲、數據查詢(xún)、界面設計、報表生成于一體為建立功能齊全的數據庫管理系統提供便利，使普通用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)即可完成大部分數據管理任務(wù)代碼。
　　access，交換機的中繼模式。兩臺交換機的兩個(gè)端口之間能否建立中繼連接取決于兩種端口模式的組合。常見(jiàn)的
　?。ㄕ＃┰L(fǎng)問(wèn)
　?。ㄖ鞲傻溃┲鞲傻?br /> 　?。ㄗ赃m應）動(dòng)態(tài)自動(dòng)
　?。ㄆ谕﹦?dòng)態(tài)期望
　　[編輯本段] 歷史
　　Microsoft Access 1.0 版于 1992 年 11 月發(fā)布。
　　Microsoft 指定其最低系統要求是具有 4 兆字節 RAM 的 Windows 3.0。6MB 內存和至少 8MB 硬盤(pán)空間（建議 14MB 硬盤(pán)空間）是推薦的系統要求。當時(shí)，該軟件在 7 張 1.44 兆字節的軟盤(pán)上發(fā)布。
　　該軟件能夠有效地處理大量記錄，但測試表明，在某些情況下，它可能會(huì )導致數據損壞。例如，大于 700MB 的文件通常會(huì )出現問(wèn)題。（值得注意的是，當 1.0 版廣泛可用時(shí)，大多數硬盤(pán)驅動(dòng)器都小于 700MB。）該軟件的使用指南指出，過(guò)時(shí)的設備驅動(dòng)程序和錯誤的配置可能會(huì )導致數據丟失。
　　Access 的原創(chuàng )
名稱(chēng)是 Cirrus。它是在 Visual Basic 之前開(kāi)發(fā)的，當時(shí)窗口引擎被稱(chēng)為 Ruby。在看到 Ruby 的雛形后，比爾·蓋茨決定將這種基于 Basic 語(yǔ)言的組件與 Access 結合開(kāi)發(fā)為一個(gè)獨立的可擴展應用程序。該項目稱(chēng)為迅雷。這兩個(gè)項目是作為底層窗口引擎相互獨立開(kāi)發(fā)的，并且彼此不兼容。然而，在 VBA 出現后，它們被合并在一起。
　　1995年底，access 95發(fā)布，這是世界上第一個(gè)32位的關(guān)系型數據庫管理系統，使access的應用得到普及并不斷發(fā)展。
　　1997年，access 97發(fā)布。它最大的特點(diǎn)是在access數據庫中開(kāi)始支持web技術(shù)。這一技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)啟了access數據庫從桌面到網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展。
　　21世紀初，微軟發(fā)布了Access2000，它是微軟強大的桌面數據庫管理系統的第六代產(chǎn)品，也是32位Access的第三個(gè)版本。至此，Access在桌面關(guān)系數據庫領(lǐng)域的流行程度躍上了一個(gè)新的臺階。
　　2003年，微軟正式發(fā)布了Access 2003，這是2002年之后發(fā)布的最新版本，除了繼承了之前的一些版本外，還增加了一些新的功能。
　　[編輯本段] 目的
　　Microsoft Access在很多地方都有廣泛的應用，比如小企業(yè)、大公司的部門(mén)，以及熱愛(ài)編程的開(kāi)發(fā)者用它制作桌面系統來(lái)處理數據。也常用于開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單的WEB應用。這些應用程序都使用 ASP 技術(shù)在 Internet Information Services 上運行。更復雜的 WEB 應用程序使用 PHP/MySQL 或 ASP/Microsoft SQL Server。
　　它的易用性和強大的設計工具為初學(xué)者提供了許多功能。然而，這種易用性可能會(huì )產(chǎn)生誤導。這些開(kāi)發(fā)人員是沒(méi)有接受過(guò)應用程序或數據設計培訓的上班族。所以很多人認為這樣的開(kāi)發(fā)人員可以創(chuàng )建可用的系統，但很多人認為工具本身的局限性產(chǎn)生了這樣的誤導。
　　一些專(zhuān)業(yè)的應用程序開(kāi)發(fā)人員使用 Access 進(jìn)行快速應用程序開(kāi)發(fā)，尤其是作為為街頭推銷(xiāo)員制作原型或獨立應用程序的工具。但是，如果通過(guò)網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)數據，Access的可擴展性就不高了。因此，當該程序被許多用戶(hù)使用時(shí)，他們的選擇會(huì )傾向于一些基于客戶(hù)端-服務(wù)器的解決方案，例如 Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Windows SharePoint Services、PostgreSQL、MySQL、Alpha Five、MaxDB 或 Filemaker . 但是，許多 Access 功能（窗體、報表、序列和 VB 代碼）可以用作其他數據庫的后期應用程序，包括 JET（Access 默認使用的基于文件的數據庫引擎）、Microsoft SQL Server、Oracle 和任何其他與 ODBC 兼容的產(chǎn)品。這種方法允許開(kāi)發(fā)人員移動(dòng)一個(gè)成熟的應用程序'
　　許多使用 Microsoft Access 的開(kāi)發(fā)人員都使用 Leszynski 命名約定，盡管這并不常見(jiàn)；它是一種編程約定，而不是 DBMS 實(shí)施的規定。
　　[編輯本段] 特點(diǎn)
　　一個(gè)好處來(lái)自程序員的觀(guān)點(diǎn)，它與可以作為 SQL 語(yǔ)句查看和編輯的 SQL 問(wèn)題的兼容性，并且可以直接在 Macrovision 和 VBA 模塊中使用 SQL 語(yǔ)句來(lái)操作表格。用戶(hù)可以混合使用 VBA 和“宏”編程形式和邏輯，兩者都不提供面向對象的可能性。
　　進(jìn)出口報告生成器雖然能夠勝任創(chuàng )建復雜報告的任務(wù)，但不如另一個(gè)流行的數據庫報告程序 - Crystal Reports 的生成器功能豐富和強大。MSDE (Microsoft SQL Server Desktop Engine) 2000，MSSQL Server 2000 的袖珍版，收錄
在 Office XP 開(kāi)發(fā)版中，用于進(jìn)入 JET 數據庫引擎的可能替代品。（一旦*版本的 MSDE 和 Microsoft Exchange Server 實(shí)際上使用此噴氣引擎來(lái)處理大量數據，并在這些應用程序的應用程序層中在其之上放置一個(gè)“假”。由于缺乏對這一事實(shí)的了解/out 導致對家庭軟件產(chǎn)品的不尊重，尤其是在“大”項目方面。）
　　對拆分和粘貼功能的訪(fǎng)問(wèn)使其成為在其他數據庫（例如，數據或數據庫轉換期間的 Oracle 和 Microsoft SQL Server）之間進(jìn)行鏈接的有用工具。Access 帶有各種導入和退出門(mén)功能，這些功能與 Windows 和其他平臺應用程序一起提供了信譽(yù)，其中一些可以從應用程序內按需執行或由用戶(hù)手動(dòng)執行。例如，非常接近的 SNP 已完全格式化，無(wú)需所有人都進(jìn)入軟件即可與報告人員共享。它還可以輕松升級到 Microsoft SQL Server。
　　完全不同于一般的RDBMS，它沒(méi)有數據庫觸發(fā)器和存儲過(guò)程。從MS Access 2000（Jet 4.0）開(kāi)始，開(kāi)發(fā)人員可以在查詢(xún)中設置參數，這與存儲過(guò)程非常相似，但這些“存儲過(guò)程”只能處理一個(gè)過(guò)程。它確實(shí)允許表單收錄
當表中的數據發(fā)生變化時(shí)調用的代碼，使用 RDBMS 對這些代碼的支持在通過(guò)查詢(xún)和其他技術(shù)訪(fǎng)問(wèn)操作存儲過(guò)程方面很常見(jiàn)。
　　[編輯本段]發(fā)展
　　輸入可用的編程語(yǔ)言，當時(shí)在 Microsoft Office 的另一個(gè)產(chǎn)品中是 Visual Basic for Microsoft Applications。提供了兩個(gè)數據庫條目 COM 組件：僅提供 ActiveX 數據對象 (DAO) 的舊數據訪(fǎng)問(wèn)對象 (DAO) 和新的 ActiveX 數據對象 (DAO)。
　　Microsoft Access 很容易用于小型項目，但如果應用程序設計不當，則無(wú)法有效擴展大型項目。
　　所有數據庫查詢(xún)、表格和報告都存儲在數據庫中，并與相關(guān)模型完美協(xié)調，不可能與它們建立物理組織層次結構。
　　一種設計技術(shù)是在數據和計劃之間分配傳入的應用程序。一個(gè)數據庫應該只收錄
表格和關(guān)系，而另一個(gè)數據庫將收錄
所有時(shí)間表、表格、報告和查詢(xún)以及到第一個(gè)數據庫表格的鏈接。不幸的是，鏈接時(shí)，沒(méi)有相關(guān)路徑允許，所以那些開(kāi)發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境應該有相同的路徑（雖然你可以在VBA中編寫(xiě)自己的“動(dòng)態(tài)鏈接器”例程，可以找到必須結束文件返回搜索目錄樹(shù)，如果它找不到當前路徑）。
　　這種技術(shù)還允許開(kāi)發(fā)人員將應用程序拆分到不同的文件中，因此可以有多種架構。
　　
　　訪(fǎng)問(wèn)的優(yōu)勢
　　(1) 單一存儲方式
　　Access 管理的對象包括表、查詢(xún)、窗體、報表、頁(yè)面、宏和模塊。以上對象均保存在后綴為（.mdb）的數據庫文件中，方便用戶(hù)操作和管理。
　　(2) 面向對象
　　Access 是一種面向對象的開(kāi)發(fā)工具。它采用面向對象的方法，將數據庫系統中的各種功能對象化，將數據庫管理的各種功能封裝在各種對象中。它將一個(gè)應用系統看作是由一系列對象組成的，對于每一個(gè)對象，定義了一組方法和屬性來(lái)定義對象的行為和屬性，用戶(hù)也可以根據需要對對象擴展方法和屬性。通過(guò)對象的方法和屬性來(lái)完成對數據庫的操作和管理，大大簡(jiǎn)化了用戶(hù)的開(kāi)發(fā)工作。同時(shí)，這種面向對象的開(kāi)發(fā)方式使得應用程序的開(kāi)發(fā)變得更加容易。
　　(3) 界面友好，操作簡(jiǎn)單
　　Access是一個(gè)可視化工具，其風(fēng)格與Windows完全一致。如果用戶(hù)想要生成對象并應用，只需要用鼠標拖放即可，非常直觀(guān)方便。系統還提供了表格生成器、查詢(xún)生成器、報表設計器、數據庫向導、表格向導、查詢(xún)向導、表單向導、報表向導等工具，使操作簡(jiǎn)單、易用、易掌握。
　　(4) 整合環(huán)境，處理各種數據信息
　　Access是基于Windows操作系統下的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。該環(huán)境集成了各種向導和生成器工具，大大提高了開(kāi)發(fā)人員的工作效率，使建立數據庫、創(chuàng )建表格、設計用戶(hù)界面、設計數據查詢(xún)和打印報表成為可能。等可以方便有序的進(jìn)行。
　　(5)Access支持ODBC(Open Data Base Connectivity)，利用Access強大的DDE(Dynamic Data Exchange)和OLE(Object Linking and Embedding)特性，可以在數據表、Excel表格、Word文檔中嵌入位圖和聲音，還可以建立動(dòng)態(tài)數據庫報表和表格。Access還可以將程序應用到網(wǎng)絡(luò )上，與網(wǎng)絡(luò )上的動(dòng)態(tài)數據進(jìn)行鏈接。使用數據庫訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面對象生成 HTML 文件，輕松構建 Internet/Intranet 應用程序。
　　訪(fǎng)問(wèn)的缺點(diǎn)
　　ACCESS 是一個(gè)小型數據庫。由于它很小，它有其基本的局限性。數據庫基本會(huì )在以下幾種情況下不堪重負：
　　1、數據庫太大。一般當ACCESS數據庫達到50M左右時(shí)，性能會(huì )急劇下降！
　　2、網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)頻繁，經(jīng)常達到100人左右在線(xiàn)。
　　3、記錄太多。一般當記錄數達到10萬(wàn)條左右時(shí)，性能會(huì )急劇下降！
　　C函數
　　函數名稱(chēng)：訪(fǎng)問(wèn)
　　作用：判斷文件的訪(fǎng)問(wèn)權限
　　用法：int access(const char *filename, int amode);
　　[編輯本段] 訪(fǎng)問(wèn)
　　概要
　?。０?br /> 　　int _access(const char *path, int 模式) ;
　　描述
　　access 函數，當與文件一起使用時(shí)，確定指定的文件是否存在以及是否可以按照 mode 的值指定的方式進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。與目錄一起使用時(shí)，_access 僅確定指定目錄是否存在；因為在 Windows 下，所有目錄都具有讀寫(xiě)權限。
　　模式參數可以是以下之一：
　　00 僅存在
　　02 寫(xiě)權限
　　04 讀取權限
　　06 讀寫(xiě)權限
　　回報
　　如果文件具有給定模式則為零，如果發(fā)生錯誤則為 -1。
　　可移植性：
　　視窗。在 Unix 下也存在類(lèi)似的功能。
　　請注意，lcc-win32 接受 _access（Microsoft 約定）和 access。
　　程序示例：
　　
　?。０?br /> 　?。０?br /> 　　int file_exists(char *文件名);
　　int 主要（無(wú)效）
　　{
　　printf("NOTEXIST.FIL 是否存在: %s\n",
　　文件存在（“NOTEXISTS.FIL”）？“是”：“否”）；
　　返回 0；
　　}
　　int file_exists(char *文件名)
　　{
　　返回（訪(fǎng)問(wèn)（文件名，0）==0）；
　　}
　　Access數據庫安全方法
　　1. 密碼
　　給數據庫起一個(gè)隨機且復雜的名字，避免被猜到和下載。這種方法在過(guò)去很流行，因為每個(gè)人都對自己的代碼很有信心。但是，由于錯誤提示泄露了數據庫地址，數據庫被非法下載，使用這種方法的人越來(lái)越少。
　　二、“#”公式
　　將# 添加到數據庫名稱(chēng)。從URL請求時(shí)，#是請求地址和請求參數之間的分隔符。如果直接知道數據庫名和請求，比如：，WEB服務(wù)器會(huì )認為請求是access而不是access#.mdb，所以會(huì )提示找不到文件，但是很遺憾，會(huì )有一個(gè)特殊的這些特殊字符在URL中的表示，例如#的特殊表示是%23，那么就會(huì )下載access#.mdb。另外，如果你使用網(wǎng)際快車(chē)等下載工具，也可以直接下載。
　　三、ASP類(lèi)型
　　這種方法比較專(zhuān)業(yè)也很安全，也是現在比較流行的一種方法，但是現在很多人只做了一半，把數據名稱(chēng)改成ASP就行了。這種情況下可以直接使用FlashGet等下載工具，這種方式正確下載數據庫有兩步：
　　第一步：在數據庫中創(chuàng )建一個(gè)字段，名稱(chēng)任意，類(lèi)型為OLE對象，內容設置為單字節類(lèi)型”
　　這段代碼運行后，會(huì )在數據庫中生成一張nodownload表，表中的字段為notdown。如果數據庫中已經(jīng)有同名的數據表，請將代碼中的nodownload改為你想要的數據表名。
　　四、asa風(fēng)格
　　這種方法的本質(zhì)是利用IIS對ASA文件進(jìn)行保護，使數據庫文件無(wú)法直接通過(guò)URL下載，但這種方法被誤解為只是將文件后綴改為ASA。要知道IIS只是對文件名global.asa請求保護，所以這種方法只能將數據庫名設置為global.asa，需要注意的是設置為后最好不要放在主機上global.asa 還是在虛擬目錄的根目錄下，否則IIS當然會(huì )嘗試運行正常的global.asa文件。
　　[編輯本段]開(kāi)放存取信息交換新模式
　　Open Access（簡(jiǎn)稱(chēng)OA）是在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下發(fā)展起來(lái)的一種傳播信息和出版學(xué)術(shù)信息的新模式。它的興起對信息交流和利用方式產(chǎn)生了重大影響，引起了國際學(xué)術(shù)界、出版界、圖書(shū)館學(xué)界的廣泛關(guān)注。
　　Open Access 通常譯為開(kāi)放存取、開(kāi)放存取。本文采用“開(kāi)放存取”的翻譯方式，主要基于兩方面的考慮。第一，與“獲取”相比，“獲取”不僅包括用戶(hù)的“獲取”，還包括作者的“存儲”，因此“獲取”能夠更全面地涵蓋OA的內涵；在科學(xué)和信息科學(xué)領(lǐng)域，將access一詞翻譯成“access”已經(jīng)成為一種習慣。
　　目前被廣泛接受的OA定義來(lái)自布達佩斯開(kāi)放獲取倡議（BOAI），即：OA是指用戶(hù)可以通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)自由閱讀、下載、復制、傳播、打印和檢索論文全文，或鏈接到獲取論文的全文、索引論文、將論文作為材料合并到軟件中，或將論文用于合法目的的任何其他用途，不受任何經(jīng)濟、法律或技術(shù)限制，除非網(wǎng)絡(luò )本身造成障礙到數據采集。對復制和分發(fā)的唯一限制，以及版權在這里發(fā)揮的唯一作用，應該是確保作者有權保護其作品的完整性，并要求其他人在使用其作品時(shí)正確承認和引用他們的作品。
　　推動(dòng)開(kāi)放獲取運動(dòng)的重要力量
　　開(kāi)放獲取滿(mǎn)足了作者和讀者的非營(yíng)利動(dòng)機和利用需求。近年來(lái)蓬勃發(fā)展，主要推動(dòng)力量有：①政府部門(mén)和科研資助機構。一方面，通過(guò)政策推動(dòng)開(kāi)放獲取運動(dòng)。近年來(lái)，歐美一些國家政府和科研資助機構積極倡導，公共投資支持的科研成果應由全社會(huì )自由使用和共享，并通過(guò)制定政策予以保障。例如世界上最大的醫學(xué)研究資助機構美國國立衛生研究院 (NIH) 的公共準入政策。另一方面，提供資金支持。隨著(zhù)開(kāi)放獲取運動(dòng)的發(fā)展，越來(lái)越多的政府部門(mén)，科研資助機構、基金會(huì )愿意為科研成果的開(kāi)放獲取提供資金支持。②學(xué)術(shù)研究人員?？蒲泄ぷ髡呤强蒲谐晒膭?chuàng )造者、審閱者和消費者?；谀壳皩W(xué)術(shù)出版被商業(yè)出版商壟斷，學(xué)術(shù)研究人員作為科研成果的創(chuàng )造者無(wú)法自由享受科研成果，科學(xué)家們強烈呼吁將學(xué)術(shù)出版的主導權和控制權還給學(xué)術(shù)界。研究人員的手。③大學(xué)。大學(xué)是開(kāi)放獲取運動(dòng)的重要實(shí)踐者和支持者。近年來(lái)，一些知名大學(xué)紛紛推出機構知識庫，如加州大學(xué)、麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)和斯坦福大學(xué)根據學(xué)校開(kāi)放獲取政策的要求，保存教職工的研究成果，免費向公眾開(kāi)放并在互聯(lián)網(wǎng)上獲取。④圖書(shū)館。圖書(shū)館界是開(kāi)放獲取運動(dòng)的積極參與者。通過(guò)建立聯(lián)盟推動(dòng)開(kāi)放運動(dòng)，大力推廣網(wǎng)站開(kāi)放資源，建立機構圖書(shū)館，致力于促進(jìn)和創(chuàng )造基于服務(wù)于科學(xué)研究的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境的學(xué)術(shù)研究。通訊系統。⑤互聯(lián)網(wǎng)。從技術(shù)角度看，開(kāi)放獲取的重要推動(dòng)力是互聯(lián)網(wǎng)。
　　開(kāi)放獲取的主要影響
　　開(kāi)放獲取是學(xué)術(shù)交流的一場(chǎng)革命。開(kāi)放獲取文獻是數字化的、在線(xiàn)的、免費的，幾乎沒(méi)有版權和授權的限制，因此世界上每個(gè)人都有機會(huì )獲取和分享研究成果，從而加快學(xué)術(shù)信息的傳播，促進(jìn)科學(xué)的快速發(fā)展研究，增加科學(xué)研究的公眾可用性。它對讀者、作者、研究機構、圖書(shū)館和出版單位產(chǎn)生不同的影響。
　?、賹ψ髡邅?lái)說(shuō)，擴大了讀者群，擴大了學(xué)術(shù)成果的傳播范圍，增加了學(xué)術(shù)成果參與交流和被引用的機會(huì )，提高了成果的影響力和知名度。②對于讀者來(lái)說(shuō)，無(wú)需面對合理使用糾紛或可能存在的侵權顧慮，可以方便快捷地免費獲取同行的研究成果，也提高了獲取資料的及時(shí)性。③對于研究機構，一方面，隨著(zhù)機構學(xué)術(shù)成果的廣泛傳播，展示了機構的科研實(shí)力，提高了機構的知名度。另一方面，作為學(xué)術(shù)成果的使用者，減少了費用，避免了發(fā)表學(xué)術(shù)成果和取得學(xué)術(shù)成果的重復付費。④對資助機構而言，其資助的研究工作更加開(kāi)放，影響更大，科研成果傳播更廣，使投資產(chǎn)生更大的社會(huì )效益。⑤對于圖書(shū)館來(lái)說(shuō)，在一定程度上緩解了圖書(shū)館的資金緊張，采集
整理了互聯(lián)網(wǎng)上的開(kāi)放存取資源，擴大了數字館藏，增強了圖書(shū)館的信息安全保障能力。此外，它分散了圖書(shū)館用戶(hù)的注意力，削弱了圖書(shū)館信息中介的作用。⑥對于出版商來(lái)說(shuō)，OA是一個(gè)挑戰。一方面擴大了期刊論文的使用率和影響力，直接作用是提高論文的引用頻率；另一方面在一定程度上影響了稿件的流通量和質(zhì)量。資源，減少利潤和縮小市場(chǎng)份額。
　　開(kāi)放獲取的主要問(wèn)題
　　盡管開(kāi)放獲取運動(dòng)蓬勃發(fā)展，但在運營(yíng)成本、質(zhì)量控制和知識產(chǎn)權方面還不成熟。①運營(yíng)資金問(wèn)題。開(kāi)放獲取期刊和開(kāi)放獲取知識庫的運營(yíng)需要成本，包括審稿費、硬件投資和資源維護。目前，尚未建立合理有效的資金支持模式。主要有作者付費、科研機構付費、各類(lèi)資助等。經(jīng)濟運行機制是核心問(wèn)題。②知識產(chǎn)權保護問(wèn)題。作為一種網(wǎng)絡(luò )出版模式，知識產(chǎn)權的形式是什么，如何制定相應的管理策略，如何保護產(chǎn)權人的利益，如何控制讀者與作者之間的權利平衡，成為亟待解決的問(wèn)題。③質(zhì)量控制問(wèn)題。開(kāi)放存取存儲庫應該沒(méi)有同行評審，這意味著(zhù)沒(méi)有客觀(guān)的方法來(lái)衡量論文的質(zhì)量，只有讀者自己評估內容，這可能會(huì )使那些已經(jīng)處于知識體系頂端的人受益。例如，哈佛大學(xué)的開(kāi)放獲取網(wǎng)站可能因其世界級的聲譽(yù)而吸引讀者，而發(fā)展中國家不知名的學(xué)?；虿恢膶W(xué)者發(fā)表的論文可能不會(huì )受到那么多的關(guān)注。如何制定質(zhì)量控制策略，尤其是如何建立有效的、機構間的審評聯(lián)盟體系尤為重要。④技術(shù)問(wèn)題。將先進(jìn)技術(shù)應用于開(kāi)放獲取，將有助于用戶(hù)更好地獲取免費資源。
　　開(kāi)放獲取作為學(xué)術(shù)出版和信息交流的新模式，本質(zhì)上是自由、平等、公平、無(wú)障礙地獲取學(xué)術(shù)信息。開(kāi)放獲取運動(dòng)的蓬勃發(fā)展，使得開(kāi)放獲取資源越來(lái)越多，其數量、質(zhì)量和學(xué)術(shù)影響力與日俱增，相關(guān)問(wèn)題的解決方案也在實(shí)踐中不斷探索和研究。隨著(zhù)“知識共享就是力量”理念的深入人心，開(kāi)放獲取運動(dòng)將得到越來(lái)越多的關(guān)注和支持。[
　　解決方案:智能文章采集偽原創(chuàng )工具免費「2022文章采集」
　　文章采集
站是怎么做的？如何分批管理文章采集
站？文章采集
網(wǎng)站內部鏈接對權重的影響也是蜘蛛抓取網(wǎng)站的合理依據。此外，網(wǎng)站的內部鏈接經(jīng)過(guò)權衡后很容易修改，因此網(wǎng)站的合理內部鏈接是新網(wǎng)站上線(xiàn)前需要考慮的關(guān)鍵問(wèn)題。在鏈接的設置上，不僅要做好導航欄、欄目頁(yè)面、列表頁(yè)、內容頁(yè)的布局，還要將它們聚合成一個(gè)有利于抓取和抓取的大型網(wǎng)絡(luò )。除了祖先的扁平化設計外，網(wǎng)站的內部鏈接也要在相關(guān)性的基礎上尋求廣度。同時(shí)，對于一張小圖片或者flash外部鏈接，合理添加alt屬性，這樣蜘蛛就能更好的識別。
　　1、有句話(huà)叫“內容為王”，所以文章在網(wǎng)站要實(shí)現持續、定期更新，一般一天要更新
　　30-50篇文章是最好的，因為搜索引擎每天都需要快照更新，所以要培養搜索引擎每天抓取網(wǎng)站的習慣，那么最吸引人的就是文章，文章盡可能原創(chuàng )，偽原創(chuàng )實(shí)現大范圍的改變，用自己的表達來(lái)表達。
　　網(wǎng)站更新的頻率越高，搜索引擎蜘蛛就越頻繁地出現。因此，我們可以通過(guò)文章采集
來(lái)實(shí)現自動(dòng)采集
、偽原創(chuàng )發(fā)布和主動(dòng)推送搜索引擎，從而提高搜索引擎抓取的頻率，提高網(wǎng)站收錄率和關(guān)鍵詞排名。
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　　1、僅導入關(guān)鍵詞采集相關(guān)關(guān)鍵詞文章，同時(shí)創(chuàng )建數十、上百個(gè)采集任務(wù)（一個(gè)任務(wù)可支持上傳1000關(guān)鍵詞），支持過(guò)濾關(guān)鍵詞。
　　2.支持多種新聞來(lái)源：?jiǎn)?wèn)答和各種新聞來(lái)源（可設置多個(gè)采集源同時(shí)采集/后續采集源將添加）。
　　3. 過(guò)濾其他促銷(xiāo)信息
　　4. 圖片本地化/圖片水印/圖片第三方存儲
　　5、文章互譯+翻譯（簡(jiǎn)體英文繁體互譯+百度翻譯+有道翻譯+谷歌翻譯+翻譯）。
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　　2、全網(wǎng)推送（百度/360/搜狗/神馬）。
　　
　　3.偽原創(chuàng )（標題+內容）。
　　4.替換圖片，防止侵權
　　5.強大的SEO功能（自動(dòng)分配圖片/插入內外部鏈接/標題和前后插入文章內容/標題關(guān)鍵詞與內容一致關(guān)鍵詞隨機插入圖片/隨機屬性，增加頁(yè)面原創(chuàng )性）。6.對應欄目：對應欄目
　　可發(fā)表對應文章/支持多欄目發(fā)布
　　7.定時(shí)發(fā)布：可以控制發(fā)布間隔/單日發(fā)布總數8、監控
　　數據：直接監控已經(jīng)發(fā)布、待發(fā)布的軟件，是否為偽原創(chuàng )、發(fā)布狀態(tài)、URL、程序、發(fā)布時(shí)間等
　　2、關(guān)鍵詞和描述
　　在一般的SEO優(yōu)化中會(huì )復制關(guān)鍵詞和描述的內容觸摸，這不是
　　對了，如果你把內容設置為同樣的觸摸，那么蜘蛛（搜索引擎機器人）就會(huì )認為這個(gè)信息重復不會(huì )包括在內，那就是兩個(gè)地方實(shí)現一個(gè)地方的作用，這樣就毫無(wú)意義了，因此，關(guān)鍵字和描述中的內容不應該設置為相同， 將關(guān)鍵字中的所有關(guān)鍵字添加在一起，寫(xiě)一句話(huà)將關(guān)鍵字嵌入其中，根據搜索引擎爬蟲(chóng)的規律，成功地將有效信息帶入服務(wù)器。
　　3.在正文下添加h1標簽，為每個(gè)標簽嵌入一個(gè)關(guān)鍵字，然后添加超鏈接，切記不要將所有關(guān)鍵字嵌入到一個(gè)標簽中。
　　4、有
　　正文下面會(huì )是圖片，如果有圖片就加到alt，再加關(guān)鍵詞，每個(gè)alt都可以加一個(gè)關(guān)鍵詞，不容易加多。
　　5.每個(gè)頁(yè)面應添加到輔助導航中，以及輔助導航的連接地址
　　應該連接到網(wǎng)站的首頁(yè)，因為二級導航是搜索引擎網(wǎng)站優(yōu)化中不可缺少的重要部分，這將有效提高網(wǎng)站的權威性。
　　6.在標題中添加關(guān)鍵詞，做百度搜索引擎排名時(shí)用“_”分隔關(guān)鍵詞，有助于關(guān)鍵詞快速有效的提升排名。7、實(shí)現實(shí)時(shí)交換友情鏈接，友情鏈接
　　的交流直接影響網(wǎng)站的排名，如果友情鏈接
　　做得更好，有時(shí)即使你的網(wǎng)站是K也可能復活回來(lái)，所以交換朋友鏈接是必不可少的。
　　做SEO的重要一點(diǎn)是，它需要長(cháng)期持續，不僅到現在，還必須考慮網(wǎng)站的未來(lái)，穩步改進(jìn)是一個(gè)大計劃。每天做以上幾點(diǎn)，再加上給網(wǎng)站補充新鮮血液，網(wǎng)站排名就會(huì )大大提高。當然，站內優(yōu)化在以上幾點(diǎn)上也不是很難，只要站內優(yōu)化按照搜索引擎的規則進(jìn)行修改和添加就行了，一般來(lái)說(shuō)，排名做不到的原因可能是因為你網(wǎng)站的權重分散，所以站內優(yōu)化對SEO影響很大， 如果你遵循規則，那么做SEO優(yōu)化很容易，如果你不遵循，那么你想要做排名就很難了。
　　
　　域名是我們大多數業(yè)務(wù)最重要的資產(chǎn)之一?；旧?，網(wǎng)站內容和流量與域名有關(guān)。選擇一個(gè)好的域名對企業(yè)SEO網(wǎng)站優(yōu)化和網(wǎng)站推廣運營(yíng)有很大的影響。
　　一、舊域名對SEO優(yōu)化有優(yōu)勢
　　舊域名擁有
　　更多的排名優(yōu)勢，一般企業(yè)都知道使用舊域名作為網(wǎng)站，相當于擁有了先天優(yōu)勢。對于舊域名來(lái)說(shuō)，它本身對網(wǎng)站優(yōu)化和網(wǎng)站排名有一定的好處。因此，在選擇域名時(shí)，最好有一定的年齡段，至少年齡在一年以上，這樣在做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，可以節省很多精力。老域名做站，
　　只要堅持一段時(shí)間，自然排名權重就會(huì )突然上升，而在同樣的兩個(gè)新站里，老域名的排名肯定會(huì )在新域名的排名中更好，
　　這就使得很多公司經(jīng)常使用舊域名，而不是注冊新域名，或者看域名在哪里過(guò)期而搶先注冊，因為舊域名的優(yōu)勢在網(wǎng)站優(yōu)化中得到了強烈的體現，所以才會(huì )如此火爆，而舊域名也不容易進(jìn)入審核期。
　　舊域名有
　　一共才上線(xiàn)11天，100以?xún)鹊年P(guān)鍵詞已經(jīng)達到了72，而且還呈現出增長(cháng)的趨勢，域名是五位數的純數字組合，相信了解域名的人都知道，這個(gè)域名早就注冊了，而且已經(jīng)建成了， 有了一定的外部鏈接基礎（當然前提是不是非法網(wǎng)站），所以域名的信任度會(huì )比較高，稍微文案的文章就能得到不錯的排名。PS：如果新手不懂，不要挖舊域名，SEO優(yōu)化只適合質(zhì)量比較高的老域名。
　　二、短域名對SEO的影響
　　短域名是
　　更受用戶(hù)歡迎，擁有短域名就是發(fā)財，就像一些兩三個(gè)數字域名價(jià)值幾萬(wàn)一樣。而且短域名還具有方便用戶(hù)記憶的優(yōu)勢，尤其是一些導航站，超級喜歡用短域名來(lái)建網(wǎng)站。
　　如此短的域名可以讓新用戶(hù)在第一次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)快速記住 URL。從而形成有效的回頭客。因此，短域名的主要優(yōu)點(diǎn)是體驗是在用戶(hù)內存方面。
　　一旦你手里有一個(gè)短域名，即使你不建網(wǎng)站，采集
價(jià)值也非常高。而且因為短域名方便用戶(hù)記憶，自然會(huì )給網(wǎng)站優(yōu)化帶來(lái)一定的好處，不代表用戶(hù)體驗對網(wǎng)站優(yōu)化最大的幫助嗎？當用戶(hù)記住域名時(shí)，輸入 URL 而不搜索每次訪(fǎng)問(wèn)不是更好嗎？因此，短域名流行的原因是它們很容易記住。
　　三、拼音域名對SEO的影響拼
　　音域名將成為流行趨勢，拼音域名的流行是因為中國搜索最火爆。目前，使用拼音域名的趨勢是直截了當的，無(wú)論域名使用拼音多長(cháng)時(shí)間，拼音域名對于網(wǎng)站優(yōu)化可以說(shuō)是越來(lái)越重要了，正如第一點(diǎn)所說(shuō)，域名有關(guān)鍵詞，那么排名也會(huì )有一定的優(yōu)勢， 所以，拼音域名也很受歡迎。
　　簡(jiǎn)而言之，使用拼音域名優(yōu)化
　　網(wǎng)站比不使用拼音域名優(yōu)化要省力得多，原因是域名有關(guān)鍵詞，就像風(fēng)車(chē)抱風(fēng)不讓人推，這就是拼音域名的優(yōu)勢。而拼音域名在中國比較流行，因為它是在拼音中使用漢字，讓用戶(hù)可以很好地了解網(wǎng)站的性質(zhì)，然后結合網(wǎng)站名稱(chēng)很容易記住網(wǎng)站。
　　當然，從用戶(hù)的角度來(lái)看，進(jìn)入.com是比較習慣的，所以建議選擇一個(gè)域名，盡量選擇.com域名。如果你有條件能夠用一定的資源使用舊域名，那么優(yōu)先考慮舊域名，因為使用舊域名進(jìn)行SEO可以大大提高關(guān)鍵詞排名的進(jìn)度。 查看全部

　　干貨教程:新手入門(mén)采集微信大號內容及數據，月薪輕松破萬(wàn)
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)腳本然后將采集的數據自動(dòng)存放到log_mongo文件中配置方面不懂的話(huà)可以去我博客看看，
　　有兩篇文章可以參考一下：1.新手入門(mén)采集微信大號內容及數據-天天自媒體，自媒體_新浪博客2.中級采集爆文同行內容及數據，月薪輕松破萬(wàn)-天天自媒體，
　　有同學(xué)做過(guò)微信公眾號！當時(shí)他很慘，根本找不到方法！他是其他方面一塌糊涂，小本賺不到錢(qián)！沒(méi)有目標，遇到困難想逃避！廢話(huà)不多說(shuō)，我有三個(gè)方法。
　　1、開(kāi)號，
　　2、買(mǎi)大號，
　　3、自己搭服務(wù)器，注冊、上傳、發(fā)出去一句話(huà)，搞定。
　　
　　我原來(lái)也是一樣也是非常難受，后來(lái)遇到了一個(gè)叫大工偉爺的教我先采購大小刊源以及分析，大刊源要好好讀一下，寫(xiě)文章必須要有統計，讓他去給你分析下不需要讀的有哪些稿件，到手之后采集文章是否違規非常不錯，用了之后才發(fā)現這個(gè)世界還是很美好的。這是我第一次發(fā)布文章，我覺(jué)得還是要有一個(gè)努力的心吧，不然靠自己一個(gè)人難以堅持下去。
　　微信公眾號運營(yíng)技巧一：怎么積累好友到粉絲在網(wǎng)上的技巧一，
　　1、根據網(wǎng)站任務(wù)和服務(wù)器規定讓程序員做
　　2、你就給錢(qián)讓她們做
　　3、他們做不好也無(wú)所謂你得給錢(qián)一般都是按照標準價(jià)格結算如果按照公司正常價(jià)格結算就扣三點(diǎn)就可以了。
　　
　　一）網(wǎng)站任務(wù)指所謂正常的項目-比如你是公司的網(wǎng)站建設者，你接到的任務(wù)就是：用cad制圖，給你10000元。
　　二）網(wǎng)站服務(wù)器選擇提起服務(wù)器，最常見(jiàn)的回答莫過(guò)于：主要看用量還有性?xún)r(jià)比這里要補充一下：根據我多年前淘寶采購服務(wù)器的經(jīng)驗，服務(wù)器從買(mǎi)的好的和買(mǎi)便宜的。買(mǎi)貴的價(jià)格的服務(wù)器給你的好處：用戶(hù)以后根本不用你來(lái)維護，你直接可以收取月租費，以后也不用管了用戶(hù)以后是用自己的ip還是用你的ip你都是不知道的。特別是公司很多人，沒(méi)有必要為了一個(gè)部門(mén)而在一臺服務(wù)器上重復發(fā)布請求，而且把一個(gè)模塊大面積的發(fā)布請求但是便宜的，比如某寶的劣質(zhì)服務(wù)器，老是折騰你，顯示死機，服務(wù)器死機，每次都是你們部門(mén)的人去做多，導致你們公司服務(wù)器老是莫名其妙的死機?。?！用便宜的也是這樣到期后客服還不停催大家使用時(shí)也就幾十萬(wàn)下去了但是不好意思，他肯定沒(méi)把你當做成年人來(lái)服務(wù)?。?。
　　三）如何加到好友
　　1、你可以去當地和外地發(fā)傳單
　　2、你可以叫幾個(gè)人一起來(lái)你們城市做地推
　　3、你可以在很多社交軟件下發(fā)你們公司的廣告等等我舉的都是好事壞事沒(méi)有
　　4、找人代發(fā)你的廣 查看全部

　　最佳實(shí)踐:php采集數據源碼_知識php源碼自動(dòng)采集
　　作為一個(gè)用了3年3個(gè)月經(jīng)驗的php采集數據源代碼的半吊子前爬蟲(chóng)程序員，難免會(huì )有在使用&lt;時(shí)不想寫(xiě)代碼的時(shí)候采集 數據。畢竟輪子天天造，requestsget寫(xiě)php采集數據源碼寫(xiě)膩了；200401131html對于做過(guò)data采集的人來(lái)說(shuō)，cURL一定不陌生，雖然PHP中有一個(gè)file_get_contents函數可以獲取遠程鏈接。
　　云掌金融php源碼自動(dòng)化采集
　　1. 大家好，我是三分鐘學(xué)校公眾號郭麗媛。今天為大家帶來(lái)的分享數據采集源碼。本期以采集豆瓣排名數據為例，分析其中的一個(gè)采集。
　　
　　2、這幾天一直在關(guān)注PHP的采集程序，才發(fā)現用PHP采集的內容竟然這么方便。這里總結了常用的采集函數，方便以后使用php采集數據源碼！獲得。
　　三、腳本思路 腳本大致分為兩部分獲取網(wǎng)頁(yè)上的信息，并將信息填寫(xiě)到EXCEL表格中 1.打開(kāi)瀏覽器輸入目標網(wǎng)站 2.提取網(wǎng)頁(yè)的信息,分析需要的標題鏈接作者時(shí)間等信息3打開(kāi)EXCEL表格填寫(xiě)相應信息插件命令這個(gè)時(shí)候需要用到兩個(gè)插件神盟填表優(yōu)采云Office插件即可原文下載 1 神盟填表插件用于IEChrome瀏覽器 本次要用到的命令插件中有很多方法。詳細的命令使用方法和示例可以下載插件在幫助文件中查看。2優(yōu)采云Office插件 說(shuō)到讀寫(xiě)EXCEL命令，相關(guān)命令可以參考之前的教程腳本。首先在下層界面獲取一些配置信息。
　　知識php源碼自動(dòng)采集
　　
　　兩者剛好搭配成一張完整的壁紙網(wǎng)站，這兩個(gè)源碼頁(yè)面風(fēng)格簡(jiǎn)潔，數據自動(dòng)采集，不需要后臺管理數據，也不需要需要數據庫，剛需。
　　Network Miner網(wǎng)站data采集軟件 Network Miner采集器原soukey picking Soukey picking網(wǎng)站data采集軟件是一款基于Net平臺的開(kāi)源軟件。
　　最佳實(shí)踐:Python爬蟲(chóng)/青島解放SCM數據采集
　　對于使用SRM的供應商，經(jīng)常登錄SRM系統不方便，SRM數據無(wú)法與自身公司信息系統對接，導致業(yè)務(wù)溝通不暢。
　　業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析 1.3 業(yè)務(wù)需求
　　對于供應商，希望將采集SAP-SRM數據入庫，建立業(yè)務(wù)模型，實(shí)現客戶(hù)計劃、生產(chǎn)計劃、庫存占用的數據聯(lián)動(dòng)，從而提高效率并降低成本。
　　數據訴求 1.4 采集 方法
　　大家都問(wèn)：最合適的數據獲取方式是什么？
　　工程師回答：網(wǎng)站數據可以通過(guò)模擬人工（或數據接口）的方式獲取。
　　方案定制：選擇接口獲取數據，縮短數據采集時(shí)間。
　　2.程序功能
　　爬蟲(chóng)定制程序5大功能
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，數據采集程序，不僅僅是采集數據，還有數據清洗、數據處理、數據對比分析、數據存儲。Data采集程序可以按需運行或以指定頻率運行。新業(yè)務(wù)數據可通過(guò)企業(yè)微信進(jìn)行提醒。
　　三、方案框架
　　3.1 項目目錄
　　項目目錄
　　1、文件夾P10-P50：用于存放采集程序運行過(guò)程中產(chǎn)生的文件；P90-logs：用于存放程序運行時(shí)的運行日志
　　2、DataSyn_xxx.py采集程序入口文件，定義了數據處理需要經(jīng)過(guò)的步驟（后面附上詳細代碼）
　　3.Logger.py程序日志模塊
　　4.企業(yè)微信_xxx.py，企業(yè)微信模塊，用于發(fā)送消息提醒和文件附件
　　5.數據庫ORM_xxx.py，對象實(shí)體映射，用于保存數據到數據庫
　　6.文件P10-P50，數據處理模塊，用于各階段數據的分段處理，會(huì )被主程序DataSyn_xxx.py調用執行，完成各項功能
　　7. sysconfig.ini，存放WEB/DB配置信息，服務(wù)器地址，用戶(hù)名，密碼
　　3.2 程序代碼
<p>import os
from P10數據采集_qdfaw import GetWebData
from P20數據清洗_qdfaw import DataCleaning
from P30差異分析_qdfaw import DataDis
from P50業(yè)務(wù)提醒_qdfaw import SendMsg
from SpiderManager.AppList import *
from 企業(yè)微信_qdfaw import wx
from Logger import Logging
import time
class qdfaw:
def __init__(self, msg_url=None):
# 程序名稱(chēng)
appCode = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[0].split("\\")[-1] # 上級目錄名稱(chēng)
self.AppName = applist[appCode]
self.logger = Logging().log(level=&#39;INFO&#39;)
if not (app_run_start_time 查看全部

　　解決方案:框架構建以及如何爬取數據做了系統化的整理
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)csgo相關(guān)的爬蟲(chóng)或一些游戲頁(yè)面，我們直接抓取，然后轉化為數據，利用一些開(kāi)源的ocr模塊，甚至是python等編程語(yǔ)言，可以對這些數據進(jìn)行內容挖掘和分析，最后可以轉化為可以作為外掛的數據，那么怎么構建這樣的框架呢？本文，對于框架構建以及如何爬取數據做了系統化的整理。概要數據準備有什么數據？顯然這些數據都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是排行榜和數據內容字符串結合的非常接近。
　　
　　為什么要爬取uzi排行榜數據內容？由于一些特殊原因，各大游戲直播平臺和國服外服代理服務(wù)器可能遭受某些攻擊而無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)國內服務(wù)器內容，這可能導致部分“玩家”的數據無(wú)法被正常訪(fǎng)問(wèn)到，而爬取到這些數據對于尋找這些玩家，提取游戲服務(wù)器和游戲數據等是十分有必要的。數據如何爬??？寫(xiě)一個(gè)程序，可以實(shí)現一系列的功能，抓取某些游戲的相關(guān)數據，最后提取出數據字符串進(jìn)行分析。
　　主要技術(shù)分析網(wǎng)頁(yè)采集搜索框爬取相關(guān)聯(lián)網(wǎng)頁(yè)爬取列表頁(yè)爬取多個(gè)數據頁(yè)爬取獲取的大部分數據存儲解析數據數據處理爬取好數據后，怎么分析數據呢？其實(shí)爬取的數據分析，都能夠基于html協(xié)議實(shí)現。要分析數據，我們首先要理解uzi玩家和其他玩家是怎么進(jìn)行交互的，這些交互過(guò)程可以分為四步：用戶(hù)登錄，加載游戲內容，比賽，結束等。
　　
　　用戶(hù)登錄用戶(hù)登錄的流程為用戶(hù)注冊---驗證玩家---綁定手機或郵箱--填寫(xiě)賬號。不同類(lèi)型的玩家，登錄方式不同，各個(gè)階段所用操作指令不同。比如“988863694”登錄，主要對應填寫(xiě)信息，比如昵稱(chēng)、年齡、學(xué)校等。登錄完成后，游戲用戶(hù)和外服用戶(hù)登錄的操作步驟是一樣的。加載游戲內容爬取uzi比賽頁(yè)面，有兩種方式來(lái)獲取portal中的數據，首先可以爬取游戲用戶(hù)頁(yè)面，使用谷歌瀏覽器，然后切換到美服，來(lái)爬取相應內容。
　　要抓取uzi比賽數據，獲取用戶(hù)賬號登錄后進(jìn)入其賬號頁(yè)面，然后爬取相應內容。一般來(lái)說(shuō)，國服的賬號密碼是不給用戶(hù)選擇的，只能用自己的。然后需要進(jìn)行密碼驗證，在這一步我們不需要切換瀏覽器。完成以上兩步，抓取uzi比賽頁(yè)面就很簡(jiǎn)單了。點(diǎn)擊“registernewusernetworks”->點(diǎn)擊“browse”-->點(diǎn)擊“start”，start后會(huì )跳轉到首頁(yè)，輸入steam的賬號和密碼。
　　首頁(yè)中有很多minecraft的玩家，可以爬取其用戶(hù)列表，然后從其用戶(hù)列表中抽取uzi的用戶(hù)列表，大約在20000個(gè)。從里面抽取的用戶(hù)列表中，我們可以看到uzi的玩家服務(wù)器信息。這里我們并不要求uzi賬號是uzi賬號，因為以上三步可以根據用戶(hù)綁定郵箱/。 查看全部

　　匯總:對180+的SRC收集約300w相關(guān)資產(chǎn)后的簡(jiǎn)單分析
　　資產(chǎn)分析
　　前言
　　這是對之前的 X 射線(xiàn)分析的后續分析。本來(lái)想寫(xiě)很多內容的。整理期間，我用的bug notes連續兩次出問(wèn)題。很多筆記亂七八糟，我的心態(tài)爆炸了。終于把比較直觀(guān)的內容拿走了。編寫(xiě)了現有結果的簡(jiǎn)單分析統計數據 文章。
　　自動(dòng)化掃描平臺搭建完成后，首先手動(dòng)錄入189個(gè)src，自動(dòng)采集5808個(gè)主要域名。然后，基于這些資產(chǎn)開(kāi)始了一個(gè)完全自動(dòng)化的采集和掃描測試循環(huán)。目前單個(gè)子域每天掃描約200-400個(gè)主域名，單個(gè)漏洞掃描約1500-4500個(gè)節點(diǎn)網(wǎng)站。
　　body src 采集源
　　在后續的采集整理過(guò)程中，有的src網(wǎng)站已經(jīng)好幾年沒(méi)有維護了，有的src采集了太多的漏洞和限制，后來(lái)取消了一些src的關(guān)注。
　　設置好目標src后，大部分主域名和各種資產(chǎn)都會(huì )被自動(dòng)采集識別，所以會(huì )出現采集到非src資產(chǎn)的情況，整體識別邏輯和規則還在根據結果進(jìn)行優(yōu)化。
　　資產(chǎn)采集方式
　　資產(chǎn)采集無(wú)非就是子域名采集、web信息采集、端口掃描、服務(wù)識別。
　　簡(jiǎn)述目前的鑒別方法：
　　目前還有162個(gè)，4000+個(gè)主域名，累計收錄280w個(gè)子域名，48w+個(gè)web，23w+個(gè)服務(wù)資產(chǎn)。
　　網(wǎng)絡(luò )資產(chǎn)
　　
　　網(wǎng)絡(luò )資源來(lái)源
　　這里可以看到子域名資產(chǎn)是280w，而web資產(chǎn)只有43w。由于子域名不一定對應web資產(chǎn)，存在大量泛解析等無(wú)效資產(chǎn)，僅靠dns查詢(xún)的信息無(wú)法進(jìn)行更高精度的過(guò)濾，所以數量真正的網(wǎng)頁(yè)比子域名的數量要少得多。
　　在43w個(gè)web資產(chǎn)中，雖然做了進(jìn)一步的處理，但是還是有一些無(wú)效的資產(chǎn)。主要有以下三個(gè)原因：
　　雖然在oneforall上做了一定的識別和過(guò)濾，理論上可以解決通用域名的問(wèn)題，但是在大量使用的時(shí)候還是無(wú)法進(jìn)行穩定的識別。一旦出現漏報，就會(huì )產(chǎn)生大量的無(wú)效域名。似乎沒(méi)有人提到過(guò)這一點(diǎn)。這種情況在單一場(chǎng)景下可能問(wèn)題不大，但是會(huì )浪費大量的資源用于自動(dòng)化掃描，而且這個(gè)區域比一般分析更難自動(dòng)識別。目前，已經(jīng)實(shí)施了一些識別策略，但仍有改進(jìn)的空間。
　　有一些網(wǎng)站的主域名屬于對應公司，但內容其實(shí)是其他的網(wǎng)站。
　　基于以上情況，統計目前采集到的資產(chǎn)后，排名前20的資產(chǎn)如下：
　　在這些資產(chǎn)中識別出1127個(gè)不同的指紋，top20指紋類(lèi)別為：
　　由于使用了復雜的指紋庫，內置了nginx、jQuery等識別，導致統計top fingerprints被此類(lèi)指紋占用...
　　指紋可以做重量識別，開(kāi)源庫基本不會(huì )做這個(gè)，但是自己整理太麻煩了。
　　另外，我統計了一下指紋庫的數據。指紋庫收錄命中各類(lèi)指紋10416枚，命中指紋2373枚，即src場(chǎng)景指紋庫有效指紋約占25%。
　　服務(wù)資產(chǎn)
　　服務(wù)識別的前提是端口識別。端口識別的IP來(lái)源主要是子域名和web解析的IP地址。由于目標中可能存在大量非真實(shí)IP，這里是經(jīng)過(guò)一定的去重和真實(shí)IP驗證后的資產(chǎn)結果。
　　
　　xnmap工具的規則體雖然是基于nmap的，但是其設計的識別思路與nmap不同，不會(huì )以命中一條規則而告終。
　　在24w+個(gè)服務(wù)資產(chǎn)中，一共識別出881個(gè)不同的服務(wù)，2467個(gè)默認服務(wù)（nmap規則），top20服務(wù)如下：
　　共識別出14987個(gè)不同端口，top20端口如下
　　可惜目前只有src相關(guān)的公司參與，并不具有普遍性。如果范圍足夠廣，可以利用這些高頻端口進(jìn)行快速端口識別。
　　在統計nmap規則時(shí)發(fā)現，雖然有11786條服務(wù)識別規則，但實(shí)際上命中的規則有535條。從這點(diǎn)來(lái)看，nmap中的垃圾指紋其實(shí)還是挺多的。
　　后記
　　本來(lái)打算在發(fā)這個(gè)文章的時(shí)候開(kāi)放一些查詢(xún)接口，但是看了自己的土豆網(wǎng)服務(wù)器，估計改成多用戶(hù)的工作量，emmmmm……
　　所以先看一篇文章文章，有興趣的人多了，以后繼續折騰吧。
　　根據目前的經(jīng)驗，單個(gè)場(chǎng)景下優(yōu)秀的工具很多，但在資源有限的情況下，很難采集和掃描大規模的自動(dòng)化信息。該工具修改和適配較多，具體細節可能會(huì )在以后整理分享。如果各位高手對相關(guān)內容感興趣，歡迎各位高手與我交流！
　　師傅師傅注意
　　過(guò)去的問(wèn)題 文章
　　解決方案:亞馬遜數據采集工具有哪些？亞馬遜數據采集工具推薦
　　放開(kāi)眼睛，戴上耳機，聽(tīng)~！
　　如何批量處理 采集 亞馬遜產(chǎn)品數據？今天小魚(yú)君就為大家帶來(lái)亞馬遜數據采集工具推薦，需要的朋友一起來(lái)看看吧~
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　　1. 優(yōu)采云
　　優(yōu)采云數據采集器，實(shí)現亞馬遜關(guān)鍵詞搜索排名的自動(dòng)監控?？勺詣?dòng)監測亞馬遜關(guān)鍵詞搜索排名，完全替代人工查詢(xún)。
　　在 優(yōu)采云采集器 中，打開(kāi)完成的 [Amazon-關(guān)鍵詞Search Results采集] 模板。
　　輸入運送區域的郵政編碼和 關(guān)鍵詞
　　啟動(dòng)優(yōu)采云并讓它自動(dòng)采集數據。
　　
　　稍等片刻后，我們就得到了關(guān)鍵詞搜索到的item數據。等待采集完成后，就可以結束采集并導出數據了。
　　采集 完成后，需要分析時(shí)，可一鍵導出歷史數據，用于排名搜索分析。
　　例如，我想在搜索無(wú)線(xiàn)充電器關(guān)鍵詞時(shí)查看asin B089RHFSSR在3/30和3/31的排名變化。然后一鍵導出3/30和3/31的數據。通過(guò)搜索B089RHFSSR發(fā)現：3/30在第1頁(yè)排名第18位，3/31在第1頁(yè)排名第23位，排名下降了5位。警報。
　　以上過(guò)程總共只需要2分鐘。這里只是以一個(gè)關(guān)鍵詞和一個(gè)asin的監控為例。當需要監控的關(guān)鍵詞和asin較多時(shí)，優(yōu)采云會(huì )為我們節省大量的時(shí)間和精力。
　　2.米京通跨境
　　米京通跨境電商erp系統可以批量采集亞馬遜商品，一鍵將其他平臺的商品數據批量復制到自家亞馬遜店鋪。主要功能如下：
　　1.一鍵復制批量上傳
　　亞馬遜批量listing工具可以復制任意平臺商品數據，也可以是自己的，支持所有商品、商品分類(lèi)、單品、搜索地址的復制和移動(dòng)。
　　2.完美復制快速高效
　　無(wú)論是產(chǎn)品標題、標題圖片、主圖、描述、銷(xiāo)售屬性、屬性圖，都可以完整復制。
　　
　　3.批量修改加水印
　　支持批量修改商品價(jià)格、商品數量、批量編輯圖片、批量添加水印、覆蓋水印、批量刪除圖片再批量上傳圖片！
　　4. 不同語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯
　　如果批次 采集 與發(fā)布的站點(diǎn)語(yǔ)言不同，則支持自動(dòng)翻譯成目標語(yǔ)言。
　　3.店鋪秘密
　　點(diǎn)小米提供商品管理、刊物加載、訂單配送、圖片管理、數據采集、數據搬家、數據統計、智能采購、庫存管理等一站式管理服務(wù)。一個(gè)店秘書(shū)賬號可以同時(shí)授權多個(gè)平臺的多個(gè)店鋪。
　　4.芒果店長(cháng)
　　Mango Store Manager 始終是免費軟件，并且有兩個(gè) VIP 程序。VIP年費用戶(hù)還可領(lǐng)取10000個(gè)EDM群郵件?？蓪觲ish、速賣(mài)通、eBay、Amazon、lazada、shopee等各大平臺。
　　芒果店長(cháng)ERP可以讓產(chǎn)品輕量化運作。Mango店長(cháng)可以進(jìn)行批量操作，包括增加、刪除和更改運輸時(shí)間、運輸量、產(chǎn)品運費、標簽價(jià)格、產(chǎn)品名稱(chēng)等，提高賣(mài)家效率，加快產(chǎn)品發(fā)布、產(chǎn)品維護，減少商家的重復工作。平臺可無(wú)縫對接20多家一流跨境電商平臺，支持300多家物流公司API接口，每天處理超過(guò)250萬(wàn)筆訂單。
　　以上就是小魚(yú)君為大家推薦的亞馬遜好數據采集工具。點(diǎn)小魚(yú)平臺還有收錄更多類(lèi)似的工具~有興趣的朋友不妨點(diǎn)擊轉載搜索你想要的工具~ 查看全部

　　自動(dòng)采集編寫(xiě) 正式發(fā)布:GB/T 26228.1
　　目前 網(wǎng)站 每天更新。如果您遇到以下問(wèn)題，您可以在頁(yè)面底部留言，我們將在24小時(shí)內回復：
　　1. 支付后無(wú)法支付或下載；點(diǎn)擊此處留言
　　
　　2、下載的數據有問(wèn)題（文件錯誤、缺頁(yè)、頁(yè)面不清晰等）；點(diǎn)擊此處留言
　　3、如果您在本站沒(méi)有找到您需要的規格和圖集，希望補充更多信息；點(diǎn)擊此處留言
　　4.如無(wú)法下載或找不到資料，請聯(lián)系客服。
　　
　　5、“360瀏覽器下載需要關(guān)閉“云加速”功能才能正常下載；
　　您可能對以下內容感興趣： GB/T 26227-2010 信息技術(shù)自動(dòng)識別與數據采集技術(shù)條碼原片檢測規范 GB/T 23704-2009 信息技術(shù)自動(dòng)識別與數據采集技術(shù)二維條碼符號印刷質(zhì)量檢驗 GB 14258-2003 信息技術(shù)自動(dòng)識別與數據采集技術(shù)條碼符號印刷質(zhì)量檢驗 GB/T 16829-2003 信息技術(shù)自動(dòng)識別與數據采集技術(shù)條碼GB/T 17975.1-2010 信息技術(shù)運動(dòng)圖像及其伴音信息通用編碼 第1部分：體系 GB/T 26237.1-2010 信息技術(shù)生物特征識別數據交換格式 第1部分：框架 GB/TT 26236。1-2010信息技術(shù)軟件資產(chǎn)管理第1部分：流程GB/T 17971.1-2010信息技術(shù)文本和辦公系統鍵盤(pán)布局第1部分：鍵盤(pán)布局指導通用規則
　　免費的:優(yōu)采云采集器保存任意格式-免費優(yōu)采云采集發(fā)布配置教程
　　優(yōu)采云采集器 保存，使用優(yōu)采云采集器前需要具備HTML知識，必須能夠看懂網(wǎng)頁(yè)的源代碼和結構。否則根本無(wú)從下手！如果你想使用自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)發(fā)布或數據庫自動(dòng)發(fā)布，你需要對你的網(wǎng)站系統和數據存儲結構有很好的了解。否則它將不起作用。如果你對這個(gè)了解不多，或者沒(méi)有那么多時(shí)間去學(xué)習。那么您只需使用更簡(jiǎn)單的免費采集器詳圖（采集導出各種格式或選擇自動(dòng)發(fā)布），只需點(diǎn)擊幾下即可輕松獲取您想要的數據鼠?。。?！
　　如何讓網(wǎng)站的內容得到更多的推薦和排名？
　　1.過(guò)多的錨文本會(huì )分散權重
　　當蜘蛛爬到我們的網(wǎng)站內頁(yè)時(shí)，它會(huì )認為錨文本指向的鏈接就是錨文本的解釋。當我們在文章中添加太多錨文本時(shí)，直接給蜘蛛One意識：你的文章文章內容太多，無(wú)法解釋。文章，添加的鏈接越少 收錄，您的排名就會(huì )越快越好。
　　2.錨文本對排名的影響
　　
　　關(guān)于在文章中添加錨文本的問(wèn)題，不同的公司有不同的要求。具體加多少錨文本也以每次SEO的安排為準，因為不同的公司要求不一樣，都說(shuō)很合理，所以才實(shí)施。這里，我們不妨做個(gè)對比：
　　1、第一段和最后一段，關(guān)鍵詞各加一個(gè)首頁(yè)鏈接，然后文章在末尾寫(xiě)一個(gè)文章來(lái)源，加一個(gè)網(wǎng)站 URL，相當于說(shuō)一篇文章&lt;Add 3 to 文章。
　　2、文章不要加錨文本，內鏈已經(jīng)做好了，什么時(shí)候加要根據文章的具體情況而定，但是這個(gè)網(wǎng)站的排名一直不高不跌倒就起不來(lái)，雖然文章每天都是100%盡可能原創(chuàng )。
　　3.第一段出現的第一個(gè)關(guān)鍵詞鏈接到首頁(yè)，然后第二段出現另一個(gè)不同的關(guān)鍵詞添加鏈接，然后在底部添加錨文本，然后添加到其他段落的鏈接 添加1-2 個(gè)單獨的文章 主題并添加指向此文章 的鏈接，相當于說(shuō)這樣一篇文章文章 中有3-5 個(gè)鏈接。
　　3、文章內容添加錨文本的原理
　　1. 同一頁(yè)面上的同一個(gè)關(guān)鍵詞不要有不同的鏈接
　　
　　既然我們知道了錨文本的鏈接就是錨文本的解釋?zhuān)敲赐粋€(gè)關(guān)鍵詞，肯定不會(huì )出現兩個(gè)不同的鏈接，因為這樣會(huì )讓蜘蛛無(wú)法判斷是哪個(gè)鏈接是真實(shí)的解釋?zhuān)蝗绻┲霟o(wú)法判斷，那么蜘蛛也只能無(wú)視。
　　2.同一個(gè)頁(yè)面的同一個(gè)鏈接不能出現不同關(guān)鍵詞
　　同理，不同的關(guān)鍵詞不能出現在同一個(gè)鏈接中。我們不可能用一個(gè)鏈接解釋兩個(gè)關(guān)鍵詞。很多朋友為了增加首頁(yè)的權重，在同一個(gè)頁(yè)面上用不同的詞來(lái)指出首頁(yè)沒(méi)有效果的原因。
　　3.在文章中添加三個(gè)錨文本鏈接
　　現在我們知道如何添加錨文本了，在文章中添加三個(gè)錨文本就可以了，核心關(guān)鍵詞指向首頁(yè)，欄目關(guān)鍵詞指向欄目頁(yè), 和長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 只是鏈接到具有高質(zhì)量和相關(guān)內容的頁(yè)面。 查看全部

　　自動(dòng)采集編寫(xiě) 本月最新:GB/T 26227
　　目前 網(wǎng)站 每天更新。如果您遇到以下問(wèn)題，您可以在頁(yè)面底部留言，我們將在24小時(shí)內回復：
　　1. 支付后無(wú)法支付或下載；點(diǎn)擊此處留言
　　
　　2、下載的數據有問(wèn)題（文件錯誤、缺頁(yè)、頁(yè)面不清晰等）；點(diǎn)擊此處留言
　　3、如果您在本站沒(méi)有找到您需要的規格和圖集，希望補充更多信息；點(diǎn)擊此處留言
　　4.如無(wú)法下載或找不到資料，請聯(lián)系客服。
　　
　　5、“360瀏覽器下載需要關(guān)閉“云加速”功能才能正常下載；
　　您可能對以下內容感興趣： GB/T 26228.1-2010 信息技術(shù)自動(dòng)識別和數據采集技術(shù)條碼檢測儀一致性規范 第1部分：一維條碼 GB/T 23704-2009 信息技術(shù)自動(dòng)識別和數據資料 采集技術(shù)性二維條碼符號印刷質(zhì)量檢驗 GB 14258-2003 信息技術(shù)自動(dòng)識別與資料采集技術(shù)性條碼符號印刷質(zhì)量檢驗 GB/T 16829-2003 信息技術(shù)自動(dòng)識別與資料數據 采集技術(shù)條碼碼系統規范 交錯式 25 條碼 GB/T 26244-2010 信息技術(shù)組管理協(xié)議 GB/T 26238-2010 信息技術(shù)生物特征識別術(shù)語(yǔ) GB/T 26233-2010 信息技術(shù)蒙文 通用編輯軟件基本要求 GB/T 26226 -2010信息技術(shù)蒙古文變形顯示字符集及控制字符使用規則
　　解決方案:【發(fā)明公布】網(wǎng)頁(yè)信息自動(dòng)采集方法及系統_山谷網(wǎng)安科技股份有限公司_2022108
　　申請/專(zhuān)利持有人：谷網(wǎng)安全科技有限公司
　　申請日期：2022-07-08
　　公開(kāi)（公告）日期：2022-11-01
　　公（公告）號：CN115269951A
　　
　　主要分類(lèi)號：G06F16/951
　　分類(lèi)號：G06F16/951；G06F16/955；G06F16/958
　　優(yōu)先：
　　專(zhuān)利狀態(tài)代碼：pending-public
　　法律狀態(tài)：2022.11.01#public
　　
　　摘要：本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)數據處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種網(wǎng)頁(yè)信息自動(dòng)采集方法及系統。其中，爬取規則根據網(wǎng)頁(yè)信息設置要匹配的內容，網(wǎng)頁(yè)信息至少包括頁(yè)面層次、網(wǎng)頁(yè)源代碼、DOM結構和分頁(yè)規則；根據網(wǎng)頁(yè)采集請求分析目標網(wǎng)站，提取目標網(wǎng)站采集請求的數據對象；將提取的數據對象與網(wǎng)站模板庫中的網(wǎng)站模板對應的爬取規則匹配，再將提取的數據對象與網(wǎng)站中的網(wǎng)站模板對應的爬取規則匹配&gt; 模板庫，根據匹配結果采集 登陸頁(yè)面數據。本發(fā)明根據目標網(wǎng)站和DOM結構配置抓取規則，實(shí)現目標網(wǎng)頁(yè)信息采集的全自動(dòng)化，解放人力資源，提高網(wǎng)頁(yè)采集的工作效率，可以保證抓取結果的完整性。, 爬取過(guò)程的穩定性和爬取內容的及時(shí)性有很好的應用前景。
　　主項： 1、一種網(wǎng)頁(yè)信息自動(dòng)采集方法，其特征在于包括以下內容：采集不同行業(yè)的網(wǎng)頁(yè)信息，構建網(wǎng)站模板庫用于設置爬取規則，其中爬取規則根據網(wǎng)頁(yè)信息設置要匹配的內容，網(wǎng)頁(yè)信息至少包括頁(yè)面層級、網(wǎng)頁(yè)源代碼、DOM結構和分頁(yè)規則；根據網(wǎng)頁(yè)采集請求分析目標網(wǎng)站，提取目標網(wǎng)站采集請求的數據對象；將提取的數據對象與網(wǎng)站模板庫中網(wǎng)站模板對應的爬取規則進(jìn)行匹配，并根據匹配結果采集登陸頁(yè)面數據。
　　全文數據：
　　權利要求：
　　百度查詢(xún)：谷網(wǎng)安全科技有限公司采集網(wǎng)頁(yè)信息自動(dòng)獲取方法及系統 查看全部

　　匯總:自動(dòng)采集編寫(xiě)第二個(gè)實(shí)例中的自動(dòng)爬取數據
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)第二個(gè)實(shí)例中的自動(dòng)爬取數據的程序，大概是有個(gè)網(wǎng)站的數據拿去改一下，怎么改的有點(diǎn)麻煩怎么自動(dòng)通過(guò)excel讀取的？加個(gè)按鈕點(diǎn)一下操作一下把navicat好的數據時(shí)有不保存的問(wèn)題怎么辦，要導出就要改源碼，
　　到網(wǎng)上找一下教程就知道了，很簡(jiǎn)單的。
　　給你說(shuō)一個(gè)萬(wàn)能的方法，很多現成的開(kāi)源代碼中都包含有整個(gè)數據庫的關(guān)聯(lián)表，接入qlikview就可以通過(guò)簡(jiǎn)單的query.excellink來(lái)獲取數據。數據庫導入phpmyadmin，配置json格式數據表，自己寫(xiě)點(diǎn)excel篩選的函數就可以了。差不多就可以通過(guò)sql注入獲取自己需要的數據了。具體寫(xiě)法搜一下就可以了。最好配置些自己的屬性。
　　
　　一般現成的php中也會(huì )有網(wǎng)頁(yè)關(guān)聯(lián)表的話(huà)，做為后端就好好研究一下query.excellink就可以知道數據怎么變化了。
　　有啊，phpmyadmin都有很多表關(guān)聯(lián)，可以注入數據。
　　phpmyadmin
　　bookcache設置-phpmyadmin/
　　
　　注入也要不了多少
　　-phpmyadmin.php首頁(yè)和源碼注入web開(kāi)發(fā)常用的php開(kāi)發(fā)工具phpmyadmin安裝phpmyadmin的環(huán)境jdk配置jdk環(huán)境變量-phpmyadmin.php注入代碼前端后端都要注入phpmyadmin-phpmyadmin.php就可以了
　　phpmyadmin.php
　　有啊， 查看全部

　　自動(dòng)采集編寫(xiě) 最新發(fā)布:GB/T 23704
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　　最新版:億奇SEO工具免費版 v3.3下載
　　Yiqi SEO工具是一款綜合性的seo白帽軟件。它的概念是整合所有關(guān)鍵的 SEO 軟件應用程序。目前一騎SEO工具（標準版）包括百度關(guān)鍵詞助手（關(guān)鍵詞優(yōu)化軟件，主要功能是超長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖礦）外鏈構建器（外鏈分析、管理，擴展）和偽原創(chuàng )軟件（優(yōu)采云采集，數據庫發(fā)布，多規則偽原創(chuàng )）等諸多功能。在下一個(gè)版本中，它將增加更多特殊功能，如朋友鏈站群發(fā)帖、百度權重查詢(xún)、偽原創(chuàng )cms發(fā)帖、博客群發(fā)帖等。
　　一汽SEO工具六大特點(diǎn)：
　　1.多站點(diǎn)SEO監控和管理
　　批量查詢(xún)各個(gè)搜索引擎中的多個(gè)網(wǎng)站SEO參數，管理自己或競爭對手的多個(gè)網(wǎng)站。
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　　2.網(wǎng)站SEO體檢功能
　　分為基礎體檢和高級體檢。SEO基礎體檢：可同時(shí)檢測網(wǎng)站及其所在服務(wù)器的基本信息，網(wǎng)站首頁(yè)元信息分析，網(wǎng)站排名及其頁(yè)面評分信息，網(wǎng)站各大搜索引擎中的基本的 SEO 信息，例如指定日期的 收錄 反向鏈接和 收錄。SEO進(jìn)階體檢：可自動(dòng)獲取網(wǎng)站在百度和谷歌兩大搜索引擎的網(wǎng)站主關(guān)鍵詞排名，并自動(dòng)分析網(wǎng)站上友情鏈接的基本情況網(wǎng)站首頁(yè)和本站鏈接是否正確，可以分析其他所有網(wǎng)站的基本收錄情況
　　3. 關(guān)鍵詞 挖掘和分析函數
　　它分為三個(gè)部分：關(guān)鍵詞 挖掘、關(guān)鍵詞 工具和關(guān)鍵詞 數據庫。關(guān)鍵詞挖礦又分為：多線(xiàn)程挖礦、批量挖礦、手動(dòng)挖礦、常規挖礦、云挖礦；關(guān)鍵詞工具包括：關(guān)鍵詞指數查詢(xún)、競爭分析、關(guān)鍵詞排名查詢(xún)、關(guān)鍵詞比較分析和百度熱門(mén)關(guān)鍵詞；關(guān)鍵詞數據庫包括管理和備份，可以在關(guān)鍵詞數據庫中添加需要長(cháng)期關(guān)注的關(guān)鍵詞，以后可以更新這些關(guān)鍵詞的相關(guān)屬性隨時(shí)進(jìn)行研究比較等。
　　四、鏈接分析和擴展功能
　　分為外鏈工具和外鏈擴展兩部分。外鏈工具可以根據您選擇或輸入的網(wǎng)址，快速分析所有友情鏈接的相關(guān)參數，包括網(wǎng)站友情鏈接分析、外鏈分析、死鏈接檢測和全站鏈接結構分析；外鏈分析；外鏈拓展共包括中英文網(wǎng)站七大類(lèi)，共計10000余條網(wǎng)站資源可以獲得外鏈。站長(cháng)可以根據自己的網(wǎng)站特點(diǎn)，選擇合適的資源快速增加外鏈。
　　
　　5. 內容偽原創(chuàng )工具
　　分為偽原創(chuàng )規則設置、智能文章采集、批量偽原創(chuàng )和數據庫發(fā)布。偽原創(chuàng )規則可以設置多個(gè)不同的偽原創(chuàng )規則，每條規則由一系列偽原創(chuàng )設置組成；文章采集智能采集和規則采集滿(mǎn)足不同需求；batch偽原創(chuàng )分為本地數據庫批處理、本地文本文件批處理、數據庫字段批處理；數據庫發(fā)布，直接設置數據庫字段發(fā)布內容，適用于A(yíng)CCESS/MYSQL/MSSQL庫。
　　6.站長(cháng)SEO查詢(xún)工具
　　分為SEO綜合工具、域名/IP工具和代碼轉換工具。SEO綜合工具包括關(guān)鍵詞密度查詢(xún)、網(wǎng)頁(yè)信噪比查詢(xún)和網(wǎng)頁(yè)META信息檢測；域名/IP工具包括域名WHOIS查詢(xún)、IP地址定位和同IP站點(diǎn)查詢(xún)；全能的代碼轉換工具包括簡(jiǎn)繁轉換、代碼加密、代碼轉換等實(shí)用功能。
　　標簽：SEO工具百度關(guān)鍵詞工具 查看全部

　　技巧:爬蟲(chóng)0060：scrapy快速入門(mén)爬蟲(chóng)高級操作：Scrapy framework
　　爬蟲(chóng)進(jìn)階操作：Scrapy框架章節內容Scrapy概述scrapy安裝快速入門(mén)程序核心APIscrapy shell深度爬蟲(chóng)請求響應中間件-下載中間件常用設置與操作課程內容1.scrapy概述
　　官方網(wǎng)站：打開(kāi)官方網(wǎng)站，可以看到scrapy的描述
　　An open source and collaborative framework for extracting the data you need from websites.
In a fast, simple, yet extensible way.
Scrapy is an application framework for crawling web sites and
extracting structured data which can be used for a wide range
of useful applications, like data mining, information processing
or historical archival.
Even though Scrapy was originally designed for web scraping,
it can also be used to extract data using APIs (such as Amazon
Associates Web Services) or as a general purpose web crawler.
　　復制
　　Scrapy 是一個(gè)應用程序框架，用于抓取 網(wǎng)站 數據并提取結構化數據。它可以用于一系列程序，包括數據挖掘、信息處理或存儲歷史數據。
　　它最初是為網(wǎng)頁(yè)抓?。ǜ鼫蚀_地說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)抓?。┒O計的，但也可用于獲取 API（例如 Amazon Associates Web 服務(wù)）或通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)返回的數據。
　　2.scrapy安裝
　　首先，確保我們的電腦上已經(jīng)安裝了以下程序：
　　運行命令執行安裝
　　pip install scrapy
　　復制
　　windows下需要單獨安裝調用win32的模塊，執行如下命令安裝
　　pip install pypiwin32
　　復制
　　2.scrapy啟動(dòng)程序
　　本部分主要內容如下
　　創(chuàng )建scrapy項目定義數據提取數據Item寫(xiě)入采集數據的爬蟲(chóng)程序定義Pipline存儲提取的數據
　　(1) 創(chuàng )建scrapy項目
　　執行以下命令創(chuàng )建第一個(gè)基于scrapy框架的爬蟲(chóng)項目
　　scrapy startproject myspider
　　復制
　　此命令將在當前目錄中創(chuàng )建以下文件結構
　　|-- myspider
|-- scrapy.cfg
|-- myspider/
|-- __init__.py
|-- items.py
|-- pipeline.py
|-- settings.py
|-- spiders/
|-- __init__.py
...
　　復制
　　文件詳情：
　　(2)定義采集數據對象：Item
　　Item 是用來(lái)保存爬取數據的容器。它是一個(gè)類(lèi)似字典的對象。它的使用方式與 python 中的字典相同。Scrapy 提供了額外的保護機制來(lái)避免由拼寫(xiě)錯誤導致的字段未定義異常。
　　可以基于scrapy.Item構造Item類(lèi)型的創(chuàng )建，然后通過(guò)scrapy.Field()構造類(lèi)型的屬性，完成對采集的數據的描述
　　首先根據從指定的網(wǎng)站[兆品招聘]獲取的數據創(chuàng )建itemzhilianItem，然后通過(guò)scrapy.Field( ）。屬性，編輯 myspider/items.py 如下：
　　# coding:utf-8
import scrapy
class ZhilianItem(scrapy.Item):
&#x27;&#x27;&#x27;
基于scrapy.Item類(lèi)型定義存儲智聯(lián)招聘數據的模型類(lèi)
&#x27;&#x27;&#x27;

# 定義采集數據的屬性字段
job_name = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
company = scrapy.Field()
　　復制
　　采集 的數據是按類(lèi)型封裝的。入門(mén)就像學(xué)習面向對象的定義類(lèi)型，感覺(jué)會(huì )比較復雜，但是通過(guò)類(lèi)型封裝，可以統一數據管理，scrapy提供了更多的功能，可以通過(guò)Item類(lèi)型直接操作，爬蟲(chóng)操作更簡(jiǎn)單又方便！
　　(3)寫(xiě)第一個(gè)爬蟲(chóng)zhilianSpider
　　蜘蛛是開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)的用于從指定的 網(wǎng)站 中提取數據的類(lèi)型
　　爬蟲(chóng)類(lèi)會(huì )收錄一個(gè)用于爬取數據的初始url地址，以及網(wǎng)頁(yè)中超鏈接深度提取的規則，以分析網(wǎng)頁(yè)中的內容，并定義提取和生成Items的方法
　　通過(guò)繼承scrapy.Spider，可以很方便的構建一個(gè)爬蟲(chóng)處理類(lèi)。該類(lèi)型應收錄以下三個(gè)屬性：
　　創(chuàng )建【智聯(lián)招聘】爬蟲(chóng)程序：myspider/spiders/zhilianspider.py
　　# coding:utf-8
# 引入scrapy模塊
import scrapy
class ZhilianSpider(scrapy.Spider):
&#x27;&#x27;&#x27;
智聯(lián)招聘爬蟲(chóng)程序
&#x27;&#x27;&#x27;
# 定義屬性
name = "zlspider"
# 定義域名限制
allowed_domains = [&#x27;zhaopin.com&#x27;]
# 定義起始url地址
start_urls = [
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
]
# 定義采集數據的函數
def parse(self, response):
# 保存數據
filename = response.url.split("&")[-1] + ".html"
<p>
with open(filename, "w") as f:
f.write(response.body)</p>
　　復制
　　接下來(lái)進(jìn)入爬蟲(chóng)根目錄，執行如下命令運行爬蟲(chóng)程序
　　scrapy crawl zlspider
　　復制
　　出現以下信息
　　(python2_lib) D:\resp_work\py_1709\back_cursor\S-scrapy\myspider>scrapy crawl zlspider
# 程序開(kāi)始啟動(dòng)~Scrapy 1.5.0 started
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.5.0 started (bot: myspider)
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.1.1.0, libxml2 2.9.5, cssselect 1.0.3, parsel 1.3.1, w3lib 1.18.0, Twisted
17.9.0, Python 2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 17.5.0 (OpenSSL 1.1.0g 2 No
v 2017), cryptography 2.1.4, Platform Windows-10-10.0.16299
# 加載配置操作
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings: {&#x27;NEWSPIDER_MODULE&#x27;: &#x27;myspider.spiders&#x27;, &#x27;SPIDER_MODULES&#x27;: [&#x27;myspider.sp
iders&#x27;], &#x27;ROBOTSTXT_OBEY&#x27;: True, &#x27;BOT_NAME&#x27;: &#x27;myspider&#x27;}
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:
[&#x27;scrapy.extensions.logstats.LogStats&#x27;,
&#x27;scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole&#x27;,
&#x27;scrapy.extensions.corestats.CoreStats&#x27;]

# 啟用下載中間件內置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:
[&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats&#x27;]

# 啟用爬蟲(chóng)中間件內置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:
[&#x27;scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware&#x27;]

# 啟用Pipeline內置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:
[]
# 爬蟲(chóng)程序啟動(dòng)
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (302)
# 開(kāi)始采集數據
to fr
om
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
# 回顯采集狀態(tài)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{&#x27;downloader/request_bytes&#x27;: 2019,
&#x27;downloader/request_count&#x27;: 7,
&#x27;downloader/request_method_count/GET&#x27;: 7,
&#x27;downloader/response_bytes&#x27;: 241042,
&#x27;downloader/response_count&#x27;: 7,
&#x27;downloader/response_status_count/200&#x27;: 6,
&#x27;downloader/response_status_count/302&#x27;: 1,
&#x27;finish_reason&#x27;: &#x27;finished&#x27;,
&#x27;finish_time&#x27;: datetime.datetime(2018, 1, 15, 10, 9, 17, 674000),
&#x27;log_count/DEBUG&#x27;: 8,
&#x27;log_count/INFO&#x27;: 7,
&#x27;response_received_count&#x27;: 6,
&#x27;scheduler/dequeued&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/dequeued/memory&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/enqueued&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/enqueued/memory&#x27;: 5,
&#x27;start_time&#x27;: datetime.datetime(2018, 1, 15, 10, 9, 16, 319000)}
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)
　　復制
　　另外，在爬蟲(chóng)程序所在的目錄中，我們還看到所有對應的收錄start_urls中收錄的url地址的網(wǎng)頁(yè)都被爬蟲(chóng)采集定位到本地。
　　然后，下一步就是按照指定的方式對數據進(jìn)行過(guò)濾，并將數據封裝在Item中以供后續處理。Scrapy 提供了各種選擇器來(lái)輕松地從 response.data 中提取數據。官方的推薦也經(jīng)常出現在項目中。選擇器如下
　　注意：CSS 與 XPath：您可以只使用 CSS 選擇器從網(wǎng)頁(yè)中提取數據。但是，XPath 提供了更強大的功能。它不僅指示數據所在的路徑，還可以查看數據：例如，您可以選擇：帶有“下一頁(yè)”文本的鏈接。因此，即使您已經(jīng)知道如何使用 CSS 選擇器，我們也建議您使用 XPath。
　　
　　接下來(lái)我們修改myspider/spiders.py/ZhilianSpider爬蟲(chóng)程序，通過(guò)xpath提取Item中需要的數據
　　def parse(self, response):
# 定義保存數據的列表
items = []

for each in response.xpath("//div[@class=&#x27;zhaopin&#x27;]"):
# 將我們得到的數據封裝到一個(gè) `ZhaopinItem` 對象
item = ZhaopinItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
job_name = each.xpath("p[1]/text()").extract()
salary = each.xpath("p[2]/text()").extract()
company = each.xpath("p[3]/text()").extract()
#xpath返回的是包含一個(gè)元素的列表
item[&#x27;job_name&#x27;] = job_name[0]
item[&#x27;salary&#x27;] = salary[0]
item[&#x27;company&#x27;] = company[0]
items.append(item)
# 直接返回最后的所有數據
return items
　　復制
　　可以隨時(shí)使用以下命令將數據導出為所需的結果：
　　# json格式，默認為Unicode編碼
scrapy crawl zlspider -o job.json
# json lines格式，默認為Unicode編碼
scrapy crawl zlspider -o job.jsonl
# csv 逗號表達式，可用Excel打開(kāi)
scrapy crawl zlspider -o job.csv
# xml格式
scrapy crawl zlspider -o job.xml
　　復制
　　同時(shí)可以通過(guò)協(xié)程將數據直接交給管道進(jìn)行后續的數據過(guò)濾、驗證或數據存儲操作
　　from items import ZhaopinItem
..
def parse(self, response):
for each in response.xpath("//div[@class=&#x27;zhaopin&#x27;]"):
# 將我們得到的數據封裝到一個(gè) `ZhaopinItem` 對象
item = ZhaopinItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
job_name = each.xpath("p[1]/text()").extract()
salary = each.xpath("p[2]/text()").extract()
company = each.xpath("p[3]/text()").extract()
#xpath返回的是包含一個(gè)元素的列表
item[&#x27;job_name&#x27;] = job_name[0]
item[&#x27;salary&#x27;] = salary[0]
item[&#x27;company&#x27;] = company[0]
items.append(item)
# yield數據給pipeline進(jìn)行處理
yield item
　　復制
　　(4) pipelines 處理數據
　　當數據被spider采集完成后，封裝在Item對象中，通過(guò)yield數據傳遞給管道進(jìn)行處理。在管道中，Item 對象的處理是根據定義的順序執行的。每個(gè)Pipelines在python中都是一個(gè)類(lèi)型，可以進(jìn)行后續的數據過(guò)濾、驗證、存儲等操作
　　在實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中，參考官方文檔，在Item類(lèi)型中默認定義了以下方法：
　　如下：
　　# coding:utf-8
class SomePipeline():

def __init__(self)：
# 可選：主要進(jìn)行程序中數據初始化操作使用

def open_spider(self, spider):
# 可選，當爬蟲(chóng)啟動(dòng)時(shí)調用

def process_item(self, item, spider):
# 必須，當爬蟲(chóng)程序yield item數據時(shí)調用

def close_spider(self, spider):
# 可選，當爬蟲(chóng)程序關(guān)閉時(shí)調用
　　復制
　　處理完成后，需要修改爬蟲(chóng)設置文件settings.py中的PIPELINES配置項啟用Pipeline，通過(guò)0~1000之間的整數定義執行優(yōu)先級【數值越小優(yōu)先級越高】
　　ITEM_PIPELINES = {
&#x27;myspider.pipelines.SomePipeline&#x27;: 200
}
　　復制
　　重新設計了我們的招聘爬蟲(chóng)的管道處理模塊
　　# coding：utf-8
class ZhaopinPipeline(object):

def process_item(self, item, spider)：
# 這里可以執行item中數據的驗證、存儲等工作
print(item)
return item
　　復制
　　那么，請想一想，如何將數據 采集 存儲到數據庫中以便在管道中記錄？
　　解決方案:自定義字段和選項WordPress主題開(kāi)發(fā)插件MyBox 2.4.8
　　MyBox是一個(gè)自定義字段和選項WordPress主題開(kāi)發(fā)插件，它提供了一個(gè)完整而強大的框架，用于創(chuàng )建美觀(guān)，專(zhuān)業(yè)和靈活的MetaBox以及管理頁(yè)面或主題選項。
　　
　　MyBox 框架插件提供了多種類(lèi)型的字段供您使用，以便為您的項目（插件或主題）構建任何選項面板。
　　MyBox 框架插件包括導入和導出選項的高級功能。構建元框和管理頁(yè)面從未如此簡(jiǎn)單。
　　導入/導出選項
　　
　　大量字段類(lèi)型 查看全部

　　解密:prometheus學(xué)習系列十一： Prometheus 采集器的編寫(xiě)
　　幾個(gè)官方exporter的使用已經(jīng)寫(xiě)在前面的文章中了。在實(shí)際使用環(huán)境中，我們可能需要采集一些自定義數據。這時(shí)候一般需要我們自己寫(xiě)采集器。
　　快速入門(mén)編寫(xiě)介紹性demo寫(xiě)代碼
　　from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server
# need install prometheus_client
if __name__ == '__main__':
c = Counter('cc', 'A counter')
c.inc()
g = Gauge('gg', 'A gauge')
g.set(17)
s = Summary('ss', 'A summary', ['a', 'b'])
s.labels('c', 'd').observe(17)
h = Histogram('hh', 'A histogram')
h.observe(.6)
start_http_server(8000)
import time
while True:
time.sleep(1)
　　只需要一個(gè)py文件，運行時(shí)會(huì )監聽(tīng)8000端口，訪(fǎng)問(wèn)127.0.0.1:8000端口。
　　效果圖
　　其實(shí)已經(jīng)寫(xiě)好了一個(gè)exporter，就這么簡(jiǎn)單，我們只需要在prometheus中配置相應的exporter即可。但是，我們導出的數據是沒(méi)有意義的。
　　
　　數據類(lèi)型簡(jiǎn)介
　　Counter Accumulation類(lèi)型，只能增加，比如記錄http請求的總數或者網(wǎng)絡(luò )上收發(fā)包的累計值。
　　Gauge：儀表盤(pán)類(lèi)型，適用于上升下降、一般網(wǎng)絡(luò )流量、磁盤(pán)讀寫(xiě)等，使用該數據類(lèi)型會(huì )有波動(dòng)和變化。
　　總結：基于抽樣，在服務(wù)器端進(jìn)行統計。我們在計算平均值的時(shí)候，可能會(huì )認為某個(gè)值不正常，從而計算出的平均值不能準確反映實(shí)際值，需要具體的點(diǎn)位。
　　直方圖：基于抽樣，在客戶(hù)端進(jìn)行統計。我們在計算平均值的時(shí)候，可能會(huì )認為某個(gè)值不正常，從而計算出的平均值不能準確反映實(shí)際值，需要具體的點(diǎn)位。
　　采集內存使用數據寫(xiě)入采集類(lèi)代碼
　　from prometheus_client.core import GaugeMetricFamily, REGISTRY
from prometheus_client import start_http_server
import psutil
class CustomMemoryUsaggeCollector():
def format_metric_name(self):
return 'custom_memory_'
def collect(self):
vm = psutil.virtual_memory()
#sub_metric_list = ["free", "available", "buffers", "cached", "used", "total"]
sub_metric_list = ["free", "available", "used", "total"]
for sub_metric in sub_metric_list:
gauge = GaugeMetricFamily(self.format_metric_name() + sub_metric, '')
gauge.add_metric(labels=[], value=getattr(vm, sub_metric))
yield gauge
if __name__ == "__main__":
collector = CustomMemoryUsaggeCollector()
REGISTRY.register(collector)
<p>
start_http_server(8001)
import time
while True:
time.sleep(1)</p>
　　公開(kāi)數據以部署代碼并集成 prometheus
　　# 準備python3 環(huán)境 參考： https://virtualenvwrapper.read ... test/
yum install python36 -y
pip3 install virtualenvwrapper
vim /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 文件最前面添加如下行
# Locate the global Python where virtualenvwrapper is installed.
VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON="/usr/bin/python3"
# 文件生效
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 配置workon
[root@node01 ~]# echo "export WORKON_HOME=~/Envs" >>~/.bashrc
[root@node01 ~]# mkvirtualenv custom_memory_exporter
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# pip install prometheus_client psutil
yum install python36-devel
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# chmod a+x custom_memory_exporter.py
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# ./custom_memory_exporter.py
# 測試是否有結果數據
[root@node00 ~]# curl http://192.168.100.11:8001/<br /><br />prometheus.yml 加入如下片段<br />? - job_name: "custom-memory-exporter"<br />??? static_configs:<br />??? - targets: ["192.168.100.11:8001"]<br /><br />[root@node00 prometheus]# systemctl restart prometheus <br />[root@node00 prometheus]# systemctl status prometheu
　　查詢(xún)效果圖
　　解讀:谷歌SEO：網(wǎng)址太相似，會(huì )被認定為重復頁(yè)面，不予收錄！
　　最近很多客戶(hù)朋友都在問(wèn)：如果網(wǎng)站里面有重復的頁(yè)面，會(huì )不會(huì )對谷歌SEO不好？
　　首先，我們需要明確什么是重復頁(yè)面，也就是類(lèi)似重復的網(wǎng)站頁(yè)面內容出現在一個(gè)網(wǎng)站中。判斷一個(gè)頁(yè)面是否重復的標準是谷歌搜索引擎，而不是人。雖然谷歌并未正式表示重復內容會(huì )帶來(lái)任何處罰或負面信號，但已經(jīng)明確表示不會(huì )索引收錄重復內容（網(wǎng)站沒(méi)有收錄會(huì )錯過(guò)排名機會(huì )，還有更多忘記流量）
　　在 SEO 行業(yè)中也有一個(gè)共識，即 URL 是頁(yè)面的唯一標識符。與身份證類(lèi)似，一個(gè)人只能擁有一個(gè)身份證ID。如果太多，這個(gè)人很可能是個(gè)問(wèn)題。同樣，在搜索引擎中，搜索引擎更喜歡具有明確且唯一標識符的頁(yè)面。這樣搜索引擎可以更好地理解你的網(wǎng)站。
　　為避免不必要的抓取和索引工作，Google 會(huì )嘗試根據 網(wǎng)站 網(wǎng)址預測網(wǎng)頁(yè)可能收錄相似或重復的內容。當谷歌抓取具有相似URL的頁(yè)面，發(fā)現它們收錄相同的內容時(shí)，它就可以確定具有該URL結構的所有其他頁(yè)面也具有相同的內容，然后將這些頁(yè)面判斷為重復頁(yè)面而不是對其進(jìn)行抓取 收錄。
　　01 為什么谷歌不喜歡重復頁(yè)面？
　　無(wú)法索引
　　搜索引擎不能索引，因為搜索引擎不知道你的頁(yè)面是否需要被索引。
　　無(wú)法判斷
　　搜索引擎無(wú)法確定哪個(gè)頁(yè)面優(yōu)先排名。試想一下，內容相同，但 URL 不同。搜索引擎應該如何選擇？也許你甚至別無(wú)選擇，是嗎？
　　不利于用戶(hù)體驗
　　
　　當用戶(hù)選擇分享你的鏈接（發(fā)布外部鏈接）時(shí)，他們應該選擇哪一個(gè)？
　　包括知名的阿里巴巴國際站平臺，也很強調產(chǎn)品的重復檢查。其實(shí)也是為了滿(mǎn)足谷歌搜索引擎不喜歡重復內容的“偏好”。
　　02哪些操作會(huì )導致出現重復頁(yè)面？
　　具有許多參數的頁(yè)面
　　許多市場(chǎng)的產(chǎn)品頁(yè)面 URL 網(wǎng)站 可能有多個(gè)參數。例如，一個(gè)產(chǎn)品有尺寸參數、顏色參數和型號參數。當您選擇不同的產(chǎn)品時(shí)，URL 中的參數可能會(huì )有所不同。
　　不同的 URL 被搜索引擎視為不同的頁(yè)面。但是，內容（產(chǎn)品圖片、產(chǎn)品描述或評論部分）完全相同。很容易導致出現重復頁(yè)面。
　　有和沒(méi)有 3W 的頁(yè)面
　　大多數網(wǎng)站都會(huì )將WWW域名和沒(méi)有WWW的域名解析為同一個(gè)網(wǎng)站。也就是說(shuō)，搜索引擎中出現了 2 個(gè)不同的 URL（帶 www 和不帶 www）但內容相同。你是一個(gè)搜索引擎，你應該對 網(wǎng)站 進(jìn)行排名嗎？誰(shuí)先來(lái)？
　　域名后綴
　　很多人的網(wǎng)站主域名都會(huì )有后綴（index.html、index.php等）
　　像這樣：其實(shí)這個(gè)地址和頁(yè)面的內容是一模一樣的。但是，對于一些搜索引擎來(lái)說(shuō)，它會(huì )被視為兩個(gè)頁(yè)面，這也會(huì )導致重復內容的出現。
　　
　　03有什么辦法可以解決這個(gè)問(wèn)題？
　　查找重復頁(yè)面
　　有必要找到重復的頁(yè)面?？梢允褂肧iteliner、Copyscape等工具對網(wǎng)站進(jìn)行系統診斷，找到重復度高的頁(yè)面，先做出選擇，然后讓谷歌搜索引擎爬取，收錄，秩。
　　301跳
　　如果你有 4 組不同的 URL 但內容相同，從 URL 中選擇一個(gè)標準的，并將剩余的 3 組鏈接 301 重定向到第一頁(yè) URL。因為301跳轉是加權跳轉，所以可以統一4組URL的權重。這樣，搜索引擎不僅可以識別獨特的頁(yè)面，同時(shí)獨特的頁(yè)面也可以獲得更好的排名。
　　規范限制
　　處理重復內容的另一種選擇是使用規范標簽對其進(jìn)行標記。這實(shí)際上告訴搜索引擎，雖然有多個(gè)相同的頁(yè)面，但真正需要參與排名的只有我選擇的具體頁(yè)面。
　　概括：
　　谷歌總是想出一條規則，不會(huì )告訴任何人他們的算法排名，其實(shí)這與谷歌的使命是分不開(kāi)的…… 讓用戶(hù)最大限度地檢索到最相關(guān)和最可靠的信息。
　　編譯：賽琳娜
　　全球搜索——外貿營(yíng)銷(xiāo)一站式解決方案：
　　通過(guò)109個(gè)多語(yǔ)言建站系統、領(lǐng)先的搜索引擎SEO技術(shù)、多渠道營(yíng)銷(xiāo)推廣技術(shù)、AI智能獲客系統、社交營(yíng)銷(xiāo)和自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)系統，為企業(yè)提供多元化、高效、高轉化的外貿營(yíng)銷(xiāo)解決方案。企業(yè)可以快速獲得大量海外精準詢(xún)盤(pán)，轉化更多訂單。 查看全部

　　匯總:自動(dòng)采集編寫(xiě)采集代碼采集的具體實(shí)現一介紹？
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)采集代碼，很多人想要采集，但是又不會(huì )采集，有一個(gè)明確的目標，然后去采集，這樣避免了不知道具體操作的痛苦，比如想要采集湖南方言，網(wǎng)絡(luò )廣告，請假通知，高仿文庫等等，方法很多種，但是要有目標，
　　謝邀?？吹綐巧隙荚谕扑]爬蟲(chóng)，這些都是很基礎的東西，不過(guò)我還是想從比較高端的地方來(lái)談下，談下信息采集的具體實(shí)現。
　　
　　一、信息獲取首先，理解信息采集這個(gè)詞，是指網(wǎng)站自己去收集有價(jià)值的信息，這點(diǎn)對于熟悉txt文本編輯的同學(xué)不難做到，利用搜索引擎自帶的搜索工具及時(shí)獲取網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)上所有的數據就可以了。然后，我們看看網(wǎng)站是如何在網(wǎng)頁(yè)上留下我們訪(fǎng)問(wèn)者的信息的，其實(shí)就是幾種方式，比如保存到統計代碼里，比如用xpath去爬數據，總之，就是保存信息。關(guān)于爬蟲(chóng)，我覺(jué)得這種東西推薦看看一些資料應該對你有所幫助。
　　如何成為爬蟲(chóng)
　　一）？
　　
　　二、信息審核由于互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，各種信息數據快速積累，如果說(shuō)上面的那兩步“獲取”是一種主動(dòng)性的行為，而信息審核的過(guò)程則更多的依賴(lài)于網(wǎng)站主的制度和方法。在這個(gè)過(guò)程中，我們就可以看出“審核”是網(wǎng)站主不可或缺的一部分，我們以某語(yǔ)言架構之上建站來(lái)說(shuō)明。首先，在某語(yǔ)言的前端，我們看到很多人都在盡量保證自己的網(wǎng)站不會(huì )涉及到醫療、健康等敏感的內容，要么就是從各大搜索引擎去追蹤內容。
　　接著(zhù)，在網(wǎng)站的后端，我們很清楚的看到，每個(gè)爬蟲(chóng)都要定期審核網(wǎng)站的的站點(diǎn)，是否遵守了響應式，文章是否為原創(chuàng )等等。如果后端有完善的權限機制，或者權限夠高，那么前端爬蟲(chóng)同樣可以爬得過(guò)來(lái)。但我想絕大多數的網(wǎng)站都沒(méi)有這樣的機制，更多的情況是前端盡量保證所有的功能和自動(dòng)采集功能正常，但是后端想盡量做到更嚴謹，比如關(guān)鍵詞的定義是否正確，標題內容是否屬于不同的內容，一行一行爬一些高質(zhì)量?jì)热葸€可以，但是如果網(wǎng)站提倡過(guò)度的高效率，盡量抓取大量的正則表達式，文本一大段文字一大段文字的同時(shí)采集，是不是有點(diǎn)太累了？。
　　三、如何避免爬蟲(chóng)同時(shí)采集大量網(wǎng)站內容當獲取了網(wǎng)站的大量?jì)热莺?，如何審核內容是否屬于不同內容是一個(gè)很難避免的問(wèn)題。爬蟲(chóng)有規律的去抓取某些url，但是內容必然有重復，如果爬蟲(chóng)實(shí)現了一個(gè)分布式爬蟲(chóng)，再加上后端給予的短連接爬取系統，那么問(wèn)題就有一些變復雜了。首先，前端盡量采用http的方式。這樣有利于信息抓取的效率提高，而且還不容易爬蟲(chóng)無(wú)規律進(jìn)行抓取造成亂碼。
　　第二，技術(shù)上面，短連接爬蟲(chóng)中，爬蟲(chóng)要去采集網(wǎng)站搜索引擎收錄的文章，并不僅僅只是原創(chuàng )的文章，中文資源里面很。 查看全部

　　事實(shí):自動(dòng)采集編寫(xiě)爬蟲(chóng)的第一個(gè)案例，你知道嗎？
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)爬蟲(chóng)的案例對于爬蟲(chóng)的第一個(gè)案例，可以說(shuō)也算是一個(gè)案例了，可以說(shuō)自動(dòng)采集是點(diǎn)點(diǎn)滴滴都是一個(gè)案例，不過(guò)這個(gè)案例沒(méi)有更換專(zhuān)欄的名字，大家可以更改名字的喔，說(shuō)起來(lái)也是各有千秋，寫(xiě)的事如果完全從一個(gè)案例出發(fā)，基本很難注意到其他的事情，知乎這樣的平臺，如果要突出文章的重點(diǎn)，那么就盡量把文章作為對某一方面的描述，把其他的東西全部去掉，才能讓讀者去學(xué)習到這一方面的知識。
　　這個(gè)案例，原本是做了一個(gè)淘寶圖片搜索的項目，搜索商品信息，搜索商品圖片，測試了一下前端代碼，直接寫(xiě)是可以實(shí)現一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面，后面發(fā)現為了達到這個(gè)目的，后端還是用了nodejs來(lái)寫(xiě)的，有需要的話(huà)，我就重新開(kāi)始重寫(xiě)。lxml讀取數據這個(gè)是爬蟲(chóng)的第一步，我在開(kāi)始新項目前，就把spider用的erhttpd寫(xiě)了一遍，主要是因為以后不需要再用到。
　　
　　在erhttpd中，需要使用到urllib,fromurllibimportrequest,urllib2,re,fromurllib2importerror,pathfromchrome.executorimportengineresponse=request(url='',user-agent='mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x6。
　　4)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/55.0.2787.105safari/537.36')headers={'user-agent':urllib2.urlopen(response.read(),'gzip')}foriinrange(1,
　　6):print('lxml:\xde1','%d.xde1\xde1'%i)headers['user-agent']='mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x6
　　
　　4)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/55.0.2787.105safari/537.36'所以下次就可以直接用lxml的urllib2來(lái)讀取erhttpd的數據，lxml我在后面都用到了'http'模塊里面的函數。
　　對于xpath用法，我在后面用過(guò)str-xpath直接讀取網(wǎng)頁(yè)數據，這里要注意的是，
　　1)之后的字符，我做的時(shí)候寫(xiě)成了'1\x':((..))'x'。lxml的xpath模塊也是以[\x](x)開(kāi)頭，xpath實(shí)際就是一個(gè)x標簽在不在x-href標簽的后面[\x]，\x的含義很簡(jiǎn)單，只有在x-href標簽的后面才能匹配上x(chóng)ml里面的這個(gè)標簽，即xml里面x-href標簽后面也能匹配上yml里面的標簽(這里不寫(xiě)xhtml的同學(xué)不要生氣)，這樣就能匹配上了。
　　其實(shí)'http'模塊里面還有其他的有用的函數，比如說(shuō)[\x],selector,lxml,path_to。 查看全部

　　匯總:阿里巴巴自動(dòng)采集編寫(xiě)爬蟲(chóng)腳本，阿里巴巴可以看看腳本！
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)爬蟲(chóng)腳本，阿里巴巴可以看看阿里巴巴的登錄參數一般是214字符編碼或字符編碼。編寫(xiě)個(gè)python腳本可以先驗證python能不能進(jìn)行雙花屏，再讓腳本進(jìn)行refr或monkey(whichpython)之類(lèi)的攻擊。自動(dòng)下載工具的話(huà)可以去百度或者google都有現成的的下載。知道的就這么多，全是爬蟲(chóng)經(jīng)驗。
　　
　　來(lái)點(diǎn)干貨:微信公眾號的搜索功能，爬蟲(chóng)的基礎應該包括爬取數據，抓取post數據，解析post數據等?？梢韵攘私庖幌聎eb的知識，無(wú)非就是postget之類(lèi)，通過(guò)post去獲取相關(guān)的內容，解析post返回的數據去獲取相關(guān)內容等。
　　樓上那么多人貌似都不知道爬蟲(chóng)的詳細方法，我是專(zhuān)門(mén)研究這個(gè)的，數據是來(lái)自一家爬蟲(chóng)公司的云項目，來(lái)源，渠道，對方是怎么做到的，希望對大家有用，keeplooking===數據分析：可以獲取非官方api提供的相關(guān)數據，大致有抓取下來(lái)的，自己爬來(lái)的，如淘寶，微博，微信等，有朋友說(shuō)他們提供web端的接口，公開(kāi)的api都是以xml格式提供給免費用戶(hù)的，非官方收費的是按照表單提交的id，requestheader,responseheader來(lái)處理數據，而xml格式還需要將xml轉化成json，現在很多爬蟲(chóng)都是基于json和xml進(jìn)行數據的采集和解析。
　　
　　需要特別說(shuō)明的是，爬蟲(chóng)可以是免費的，抓取數據需要支付相應費用，一般這個(gè)費用是按照場(chǎng)景算法來(lái)收取，手機和電腦這種數據傳輸量比較大的可以是免費的，其他的，比如酒店，景點(diǎn)，經(jīng)紀人這種的都是要收費的。你可以提交簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)算法，比如怎么把useragent獲取，怎么把gmail爬蟲(chóng)送下去，獲取真實(shí)會(huì )員的數據。爬蟲(chóng)也是要涉及到異步這塊的，如果沒(méi)有根據實(shí)際請求來(lái)配置異步也是會(huì )返回數據丟失。
　　一句話(huà)：免費的數據抓取主要就是靠爬蟲(chóng)，一般這種數據是web接口，只有一些newslist之類(lèi)的接口，可以先去爬一下，但是你沒(méi)抓取前，是沒(méi)辦法對接別人的服務(wù)器，對接別人的數據也是非常有難度的。交流群：610208128。 查看全部

　　技巧:freemagic瀏覽器自帶的爬蟲(chóng)腳本如何請求等等
　　自動(dòng)采集編寫(xiě)爬蟲(chóng)，然后在爬蟲(chóng)中請求，獲取你需要的數據即可，我之前寫(xiě)過(guò)幾個(gè)。按需獲取網(wǎng)頁(yè)指定格式數據，格式是隨機的。freemagic瀏覽器自帶的爬蟲(chóng)腳本如何請求tomcat等。
　　1.先安裝基礎mysql2.安裝nmap，sqlmap，msf等.3.看xml相關(guān)的文檔4.練習爬取比如各大購物網(wǎng)站，
　　你的問(wèn)題應該是針對多線(xiàn)程的，java為例，你可以先安裝，java環(huán)境，然后創(chuàng )建一個(gè)會(huì )話(huà)，會(huì )話(huà)將reader輸出進(jìn)行解析即可。因為時(shí)間關(guān)系，不詳細寫(xiě)了，
　　
　　你需要poc網(wǎng)站打包工具,網(wǎng)上有，不多說(shuō)。
　　有很多，
　　googlejsonparser
　　
　　先了解什么是json，它在哪里。然后，看看stringpost，看看你想得到什么樣的結果?；蛘?，直接看源碼。
　　貼張圖（轉來(lái)的）
　　很多是可以直接拿到數據的，tomcat內置的就有，除此之外還可以通過(guò)el表達式來(lái)獲取json數據，mysql的innodb存儲引擎里面的information_schema可以得到具體json數據，還有就是看看能不能通過(guò)mysql的odbc讀取。oracle是支持odbc的。
　　按需抓取的話(huà)，可以直接拿數據庫的json數據，和其他文件的url。直接讀取的話(huà)，這些東西都是可以自己開(kāi)發(fā)的，從數據庫獲取到需要的信息數據，或者通過(guò)直接讀取別人json數據。 查看全部

　　安全解決方案:五、Zabbix自動(dòng)化監控
　　文章目錄
　　一、自動(dòng)監控概述 1.1 自動(dòng)添加主機
　　假設我們現在有 100 臺主機需要添加。如果手動(dòng)添加，工作量非常大。如何解決？我們可以通過(guò)zabbix提供的自動(dòng)注冊或者自動(dòng)發(fā)現來(lái)實(shí)現批量添加主機。
　　1.2 自動(dòng)添加主機
　　網(wǎng)絡(luò )發(fā)現
　　活動(dòng)代理自動(dòng)注冊
　　2. 網(wǎng)絡(luò )發(fā)現概念 2.1 發(fā)現原理 2.2 規則示例
　　配置zabbix的網(wǎng)絡(luò )發(fā)現主機：
　　2.3 網(wǎng)絡(luò )發(fā)現實(shí)踐 2.3.1 場(chǎng)景需求
　　比如我們設置IP段為192.168.20.1-192.168.20.254的網(wǎng)絡(luò )發(fā)現規則，我們需要做的是：
　　2.3.2 發(fā)現場(chǎng)景 - 步驟 1
　　2.3.3 發(fā)現場(chǎng)景 - 步驟 2
　　單擊配置 → 操作 → 發(fā)現操作
　　該操作將執行以下操作：
　　2.3.4 發(fā)現場(chǎng)景——步驟 3
　　定義刪除丟失主機的操作
　　2.3.5 網(wǎng)絡(luò )發(fā)現結果檢查 2.4 網(wǎng)絡(luò )發(fā)現總結
　　雖然網(wǎng)絡(luò )發(fā)現可以發(fā)現和添加主機，但仍然存在一些問(wèn)題：
　　3. 自動(dòng)注冊的概念 3.1 注冊的原理
　　自動(dòng)注冊（agent auto-registration）功能主要用于代理主動(dòng)向服務(wù)器注冊。它和網(wǎng)絡(luò )發(fā)現功能一樣，但是這個(gè)功能更適合云環(huán)境，因為云環(huán)境中的IP地址是隨機的，很難使用網(wǎng)絡(luò )發(fā)現。實(shí)現方式；
　　1.注冊時(shí)間短
　　2.適用于復雜的云環(huán)境，IP地址不規則
　　3.關(guān)聯(lián)不同的模板
　　4.提高服務(wù)器性能
　　3.2 注冊配置
　　自動(dòng)注冊主要分為兩步：
　　1.自動(dòng)注冊，客戶(hù)端對沖開(kāi)啟主動(dòng)模式，并設置主機名
　　2.在zabbix web中配置一個(gè)自動(dòng)注冊動(dòng)作
　　3.3 自動(dòng)注冊實(shí)踐-1 3.3.1 場(chǎng)景需求 3.3.2 配置ZabbixAgent
　　每當活動(dòng)代理刷新主動(dòng)檢查服務(wù)器的請求時(shí)，都會(huì )進(jìn)行自動(dòng)注冊嘗試。
　　請求的延遲在代理的 RefreshActiveChecks 參數中指定，代理重啟后立即發(fā)送第一個(gè)請求
　　[root@localhost ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.conf
Server=192.168.20.46
ServerActive=192.168.20.46 #設置主動(dòng)模式
Hostname=web02 #指定主機名，如不指定則服務(wù)器將使用agent的系統主機名命名主機
[root@localhost ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　3.3.3 配置ZabbixServer
　　點(diǎn)擊Configuration→Action→Autoregistration actions，添加兩個(gè)action，一個(gè)給web組，一個(gè)給db組；
　　3.3.4 自動(dòng)注冊結果檢查
　　3.4 自動(dòng)注冊實(shí)踐-2 3.4.1 場(chǎng)景需求 3.4.2 配置Ansible
　　#1.安裝
#2.配置
server
serverActive
Hostname
#2.所有的腳本，所有的UserParameter全部導入到對應
的目錄中；
#3.啟動(dòng)
# 腳本參考： roles_zbx.tar.gz
1.agent適用ansible來(lái)運行； （serverActive
Hostname ）
2.所有的agent都需要有腳本，conf配置文件，其次，服
務(wù)必須都是啟用了對應的狀態(tài)（Ansible）；
3.給server導入所有的模板；
3.配置server，配置自動(dòng)注冊的動(dòng)作，根據不同主機名
稱(chēng)，關(guān)聯(lián)不同的模板
　　3.4.3 配置ZabbixServer
　　點(diǎn)擊Configuration→Action→Autoregistration actions，添加兩個(gè)action，一個(gè)給web組，一個(gè)給db組
　　3.4.4 自動(dòng)注冊結果檢查 3.5 自動(dòng)注冊實(shí)踐-3 3.5.1 場(chǎng)景需求 3.5.2 配置ZabbixAgent
　　1、在配置文件中增加一行HostMetadataItem：
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.conf
Server=192.168.20.46
ServerActive=192.168.20.46
Hostname=web01
HostMetadataItem=system.uname
　　2. 這確保主機元數據將收錄“Linux”或“Windows”，主機元數據的示例如下：
　　#Linux主機獲取的元數據信息
#Linux: Linux server3 3.2.0-4-686-pae #1
SMP Debian 3.2.41-2 i686 GNU/Linux
#Windows主機獲取的元數據信息
#Windows: Windows WIN-0PXGGSTYNHO 5.0.6001
Windows Server 2008 Service Pack 1 Intel
IA-32
　　3.5.3 配置ZabbixServer
　　第二個(gè)動(dòng)作：
　　4. 主動(dòng)模式和被動(dòng)模式的概念 4.1 主動(dòng)模式和被動(dòng)模式的基本概念
　　默認情況下，zabbix server 會(huì )直接從各個(gè)代理中抓取數據。對于代理來(lái)說(shuō)，它是一種被動(dòng)模式，也是獲取數據的默認方式。但是當zabbix server監控的主機數量過(guò)多時(shí)，zabbix server端抓取agent上的數據時(shí)，zabbix server就會(huì )出現嚴重的性能問(wèn)她，主要表現如下：
　　如何解決？可以使用主動(dòng)模式，代理端主動(dòng)將自己采集到的數據上報給Zabbix Server，這樣Zabbix Server就會(huì )空閑很多。
　　4.2 主動(dòng)模式和被動(dòng)模式的功能區別
　　被動(dòng)和主動(dòng)模式針對的是代理；
　　被動(dòng)模式：服務(wù)器輪詢(xún)檢測代理
　　主動(dòng)模式：Agent主動(dòng)向Server報告
　　4.3 主被動(dòng)模式與發(fā)現的關(guān)系
　　自動(dòng)發(fā)現是一種效率低下的被動(dòng)模式。如果掃描的主機太多，很容易漏掉一個(gè)主機。
　　自動(dòng)注冊是一種高效的主動(dòng)模式，可以根據主機名、元數據等關(guān)聯(lián)不同的主機模板。
　　4.4 主控模式與監控項的關(guān)系
　　Zabbix 默認使用被動(dòng)模式監控。當需要獲取 100 個(gè)監控項的值時(shí)，Server 需要訓練 Agent 100 次。
　　如果Zabbix主動(dòng)模式需要獲取100個(gè)監控項的值，Server會(huì )生成一個(gè)需要獲取的監控項的值列表給Agent，Agent采集會(huì )發(fā)送所有完成后一次性將數據發(fā)送到服務(wù)器。
　　4.5 何時(shí)使用主動(dòng)模式
　　1.隊列有大量延遲監控項時(shí)
　　2.當監控主機超過(guò)500臺時(shí)
　　4.6 如何切換到主動(dòng)模式 4.6.1 修改代理配置
　　注：agent2目前不支持active模式，測試：推薦zabbix-agent
　　1.修改zabbix_agentd.conf配置文件
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
ServerActive=192.168.20.46
Hostname=web01 #要與zabbixweb中添加主機對應，否則會(huì )找不到主機
　　2、當agent主動(dòng)發(fā)送數據模式開(kāi)啟時(shí)，zabbix server端需要修改兩個(gè)參數以保證性能。
　　[root@zabbix-server ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_server.conf
StartPollers=10 #zabbix server主動(dòng)采集數據進(jìn)程減少一些
StartTrappers=200 #負責處理Agent推送過(guò)來(lái)數據的進(jìn)程開(kāi)大一些
　　4.6.2 修改模式為active
　　1、克隆被動(dòng)模式監控項模板
　　2.點(diǎn)擊克隆模板→選擇所有監控項→批量修改→zabbix客戶(hù)端（活動(dòng)）
　　3.選擇主機取消并清理被動(dòng)模板，然后重新關(guān)聯(lián)新的“主動(dòng)”模板
　　4.6.3 總結
　　當active模式切換完成后，可以繼續觀(guān)察zabbix server的負載，應該會(huì )下降很多。其次，運行不卡頓，圖不破解，zabbix性能大幅提升。
　　5. 低級發(fā)現 LLD 5.1 什么是 LLD
　　自動(dòng)發(fā)現：用于自動(dòng)添加主機
　　低級自動(dòng)發(fā)現：用于自動(dòng)添加監控項
　　5.2 為什么需要 LLD
　　場(chǎng)景一：監控所有主機的端口，但是不同主機啟動(dòng)的端口不一樣，怎么辦？
　　場(chǎng)景二：監控所有主機的分區。不同的主機有不同的分區。我應該怎么辦？
　　場(chǎng)景三：監控所有主機的網(wǎng)絡(luò )，不同的主機有不同的配置，怎么辦？
　　5.3 LLD快速體驗
　　在現有自動(dòng)發(fā)現規則的基礎上，添加監控原型，監控所有網(wǎng)卡的MAC地址
　　5.3.1 編寫(xiě)網(wǎng)卡采集命令
　　[root@localhost ~]# ifconfig eth0 | awk &#39;/eth0/ {print $NF}&#39;
00:0C:29:1F:D3:72
[root@localhost ~]# ifconfig eth1 | awk &#39;/eth1/ {print $NF}&#39;
00:0C:29:1F:D3:7C
<p>
</p>
　　5.3.2 創(chuàng )建自定義監控項
　　[root@localhost ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/system.conf
UserParameter=net.mac[*],ifconfig "$1" | awk &#39;/$1/ {print $$NF}&#39;
[root@localhost ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.3.3 服務(wù)器端測試值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.mac[eth0]
00:0C:29:1F:D3:72
[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.mac[eth1]
00:0C:29:1F:D3:7C
　　5.3.4 Web 添加監控原型
　　點(diǎn)擊配置→主機→自動(dòng)發(fā)現規則→網(wǎng)絡(luò )接口發(fā)現→監控項原型→創(chuàng )建監控項原型
　　5.4 LLD原理分析
　　為什么可以自動(dòng)創(chuàng )建和監控eth0和eth1的mac地址？事實(shí)上，它依賴(lài)于“自動(dòng)發(fā)現規則\監控原型”
　　5.4.1 發(fā)現規則
　　當我們查看“自動(dòng)發(fā)現規則”時(shí)，發(fā)現它定義了一個(gè)特殊的鍵，net.if.discovery，可以提取主機上所有網(wǎng)卡的名稱(chēng)
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.if.discovery
[{"{#IFNAME}":"lo"},{"{#IFNAME}":"eth0"},{"{#IFNAME}":"eth1"}]
　　5.4.2 監控原型
　　然后通過(guò)“監控原型”將“自動(dòng)發(fā)現規則”提取的網(wǎng)卡名稱(chēng)依次傳遞給監控項，完成自動(dòng)創(chuàng )建。
　　如果后面添加了eth2網(wǎng)卡，會(huì )自動(dòng)添加相應的監控項，但是移除eth2網(wǎng)卡不會(huì )自動(dòng)移除該網(wǎng)卡對應的監控項；
　　5.5 LLD監控主機端口示例
　　特殊監控項：提取每臺主機的端口
　　系統：listen.tcp[{#TCP_PORT}]
　　腳本：監控項（一定要預留一個(gè)可以傳參數的地方）
　　# 編寫(xiě)腳本，用來(lái)獲取主機所有端口，效果如下
{
"data:[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.1 腳本發(fā)現規則
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
#!/bin/bash
port_array=($(ss -tnlp | awk &#39;{print $4}&#39; |awk -F ":" &#39;{print $NF}&#39; | egrep "^[0-9]+$" | sort | uniq | xargs))
length=${#port_array[@]}
printf "{\n"
printf &#39;\t&#39;"\"data\":["
index=0
for i in ${port_array[@]}
do
index=$[ $index +1 ]
printf &#39;\n\t\t{&#39;
if [ $index -eq ${length} ];then
printf "\"{#TCP_PORT}\":\"${i}\"}"
else
printf "\"{#TCP_PORT}\":\"${i}\"},"
fi
done
printf "\n\t]\n"
printf "}\n"
#執行腳本
[root@web01 ~]# sh /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
{
"data":[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.2 創(chuàng )建專(zhuān)項監控項
　　#定義一個(gè)特殊的zabbix監控項
[root@web01 tmp]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.conf
UserParameter=port.discovery,/bin/bash /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
#重啟agent
[root@web01 zabbix_agent2.d]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.5.3 服務(wù)器測試值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k port.discovery
{
"data":[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.4 Web創(chuàng )建自動(dòng)發(fā)現規則
　　名稱(chēng)：端口發(fā)現
　　鍵值：端口發(fā)現 #獲取所有端口號
　　5.5.5 監控項原型的Web創(chuàng )建
　　名稱(chēng)：檢查端口 {#TCP_PORT}
　　鍵值：net.tcp.listen[{#TCP_PORT}]，將端口號傳遞給監控項
　　5.5.6 網(wǎng)頁(yè)創(chuàng )建觸發(fā)器
　　5.5.7 網(wǎng)頁(yè)結果驗證
　　5.6 LLD監控Redis多實(shí)例實(shí)踐 5.6.1 場(chǎng)景需求說(shuō)明
　　redis 7001 client_connected,user,max,
　　redis 7002 客戶(hù)端連接，用戶(hù)，最大，
　　特殊腳本：提取redis端口；7001 7002
　　腳本：自定義項（端口，clients_connected）
　　
　　5.6.2 Redis監控配置
　　1.提取監控項（預留兩個(gè)參數位置，port，key）
　　2、發(fā)現規則、腳本、提取數據、封裝特殊監控項
　　5.6.2.1 搭建場(chǎng)景環(huán)境
　　1.安裝redis服務(wù)
　　[root@web01 tmp]# yum install redis -y
　　2.準備配置文件
　　[root@web01 redis.conf.d]# cat redis-7001.conf
bind 127.0.0.1
port 7001
daemonize yes
[root@web01 redis.conf.d]# cat redis-7002.conf
bind 127.0.0.1
port 7002
daemonize yes
　　3.啟動(dòng)服務(wù)
　　[root@web01 redis.conf.d]# redis-server ./redis-7001.conf
[root@web01 redis.conf.d]# redis-server ./redis-7002.conf
[root@web01 redis.conf.d]# netstat -tnlp | grep redis
tcp 0 0 127.0.0.1:7001 0.0.0.0:* LISTEN 13898/redis-server
tcp 0 0 127.0.0.1:7002 0.0.0.0:* LISTEN 13902/redis-server
　　5.6.2.2 編寫(xiě) 采集 數據腳本
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat redis_mutil_status.sh
#!/bin/bash
port=$1
key=$2
redis-cli -p ${port} info | grep "\" | awk -F &#39;:&#39; &#39;{print $NF}&#39;
#測試腳本
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_status.sh 7001 connected_clients
1
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_status.sh 7002 connected_clients
2
　　5.6.2.3 創(chuàng )建自定義監控項
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat redis_mutil_status.conf
UserParameter=rds.status[*],/etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_status.sh "$1" "$2"
#重啟agent2
[root@web01 zabbix_agent2.d]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.6.2.4 服務(wù)器測試值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k rds.status[7001,connected_clients]
1
[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k rds.status[7002,connected_clients]
2
　　5.6.3 配置自動(dòng)發(fā)現 LLD 5.6.3.1 編寫(xiě)發(fā)現規則腳本
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_discovery.sh
{
"data":[
{"{#PORT}":"6379"},
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat ./redis_mutil_discovery.sh
#!/bin/bash
rds_port=($(netstat -lntp |grep redis | awk &#39;{print $4}&#39; | awk -F &#39;:&#39; &#39;{print $NF}&#39; | xargs))
length=${#rds_port[@]}
printf "{\n"
printf &#39;\t&#39;"\"data\":["
index=0
for i in ${rds_port[@]}
do
index=$[ $index + 1 ]
printf &#39;\n\t\t{&#39;
if [ $index -eq ${length} ];then
printf "\"{#PORT}\":\"${i}\"}"
else
printf "\"{#PORT}\":\"${i}\"},"
fi
done
printf "\n\t]\n"
printf "}\n"
#執行腳本
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_discovery.sh
{
"data":[
{"{#PORT}":"6379"},
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
　　5.6.3.2 創(chuàng )建發(fā)現規則監控項
　　[root@web01 ~]# cat /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_discovery.conf
UserParameter=redis.discovery,sudo /bin/bash /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_discovery.sh
[root@web01 ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.6.3.3 服務(wù)器測試值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k redis.discovery
{
"data":[
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
　　5.6.4 配置zabbix web 5.6.4.1 web創(chuàng )建自動(dòng)發(fā)現規則
　　創(chuàng )建模板→自動(dòng)發(fā)現→創(chuàng )建自動(dòng)發(fā)現規則
　　5.6.4.2 監控項目原型的Web創(chuàng )建
　　5.6.4.3 Web 創(chuàng )建觸發(fā)器原型
　　名稱(chēng)： Redis {#PORT} 內存利用達70%
#故障表達式原型
{Template Redis Status panpancar:rds.status[{#PORT},used_memory].last()}/{Template Redis Status panpancar:redis.status[{#PORT}, total_system_memory].last()}*100>=70
#恢復表達式原型
{Template Redis Status panpancar:rds.status[{#PORT},used_memory].last()}/{Template Redis Status panpancar:redis.status[{#PORT}, total_system_memory].last()}*100 debug populate 20000000
[root@web01 ~]# redis-cli -p 7001
127.0.0.1:7001> FLUSHALL
　　行之有效的方法:如何有效收集資料？
　　要有效采集數據，做好知識管理，我認為有兩大前提要掌握：
　　任何人都有采集信息的需求，比如采集大量的新聞事件、評論、分析報告，作為編寫(xiě)新文章或項目的素材。比如學(xué)習手沖咖啡的學(xué)習者，需要采集設備欣賞、沖泡方法教學(xué)，以及自己的學(xué)習心得，方便自己的學(xué)習和復習。
　　為了讓采集到的數據在未來(lái)有用，首先我們“不能只采集死數據”，而是讓自己“參與到數據中”，包括：標注數據、繪制關(guān)鍵點(diǎn)、整合相關(guān)數據，并根據目的對其進(jìn)行分類(lèi)等等。
　　而且，對于知識工作者和學(xué)習者來(lái)說(shuō)，采集數據“不應該是偶然的行為”，而是一種“長(cháng)期的習慣”，不斷采集數據以備不時(shí)之需，內化整理自己的數據庫，讓你第一時(shí)間找到信息在自己的數據庫中遇到問(wèn)題時(shí)（需要寫(xiě)一篇文章文章，需要教別人煮咖啡）完成動(dòng)作。
　　這就是所謂的“有效數據采集”，怎么做呢？以下是我作為一名長(cháng)期知識工作者和學(xué)習者的建議，分享一個(gè)對我個(gè)人有用的過(guò)程。
　　1. 讓數據源“個(gè)性化”和“自動(dòng)化”，隨著(zhù)時(shí)間的推移開(kāi)始積累
　　首先，我將創(chuàng )建自己獨特的信息源，并將這條信息管道自動(dòng)化，每天將我可能需要的信息發(fā)送到我的手中，并且我可以在一個(gè)統一簡(jiǎn)潔的界面中處理和分發(fā)這些信息，而無(wú)需額外的干擾。
　　這里最好的工具仍然是所謂的“
　　我利用了我每天早上花大約 30 分鐘快速篩選信息這一事實(shí)。如果當天還有其他的空檔，我也會(huì )打開(kāi)Feedly看看，積累各種未來(lái)可能用到的信息。
　　我從不喜歡使用普通媒體 網(wǎng)站 作為我的主要信息來(lái)源，因為這就像讓媒體決定我看什么。我也不相信像 Facebook 這樣的社區能給我提供垂直和深入的學(xué)科知識，我害怕社區里的噪音太大。所以，我們必須自己做！
　　因此，這個(gè)“個(gè)性化”和“自動(dòng)化”的過(guò)程非常重要。我把它當作我自己的“
　　如果你想進(jìn)一步研究個(gè)性化和自動(dòng)化的數據采集，還有更高級的方法，我將在此處跳過(guò)。有興趣的朋友可以參考我寫(xiě)的另外兩篇文章：
　　??
　　
　　2.如何讓數據源保持活躍？“別人的觀(guān)點(diǎn)”和“世界的觀(guān)點(diǎn)”
　　我根本沒(méi)有從社區采集數據嗎？當然不是，我也看社區，但那是我采集數據的第二步。而對于“
　　(1.) 打造個(gè)性化的自動(dòng)化信息渠道：你自己的觀(guān)點(diǎn)
　　上面采集的數據三部曲缺一不可，我認為它們的“使用順序”很重要。我稱(chēng)之為：“自己的觀(guān)點(diǎn)、他人的觀(guān)點(diǎn)、世界的觀(guān)點(diǎn)”的三層擴展。
　　《我的意見(jiàn)》：用Feedly采集你最認同網(wǎng)站、最欽佩、最信任的信息源，搭建渠道，每天穩步擴展你的見(jiàn)識，讓你和這些作者一起成長(cháng)，這是建立自己觀(guān)點(diǎn)的步驟。
　　“別人的看法”：但我們不能只局限于自己的看法。這個(gè)時(shí)候，“社區”確實(shí)是一個(gè)很好的方式來(lái)保持數據的活力，通過(guò)不斷的吸收和碰撞別人的觀(guān)點(diǎn)來(lái)更新自己的觀(guān)點(diǎn)。所以閱讀社區，
　　但這里的社區不僅限于 Facebook。例如，我寫(xiě)了一個(gè)博客來(lái)和你討論。它也是一個(gè)征求他人意見(jiàn)的社區。
　　《世界觀(guān)》：但是，朋友圈有朋友圈的局限性，國民社會(huì )有國民社會(huì )的有限視野。如果你想能夠看到更大世界的數據并找到矛盾的數據，你必須依靠谷歌搜索來(lái)跳出你習慣的信息?？蚣?，試圖找到世界的不同方面。
　　我的習慣是，當我看到一些來(lái)自 Feedly 的論點(diǎn)，或者社區的一些信息時(shí)，我不會(huì )馬上做出最終的判斷，而是會(huì )使用谷歌搜索來(lái)查找更多內容，尤其是試圖找到相反的內容。爭論，讓自己的視野可以更加開(kāi)闊。(
　　3.跳過(guò)80%的信息
　　在前面的方法中，我想我應該盡可能使用最好的方法來(lái)獲取在線(xiàn)數據采集的來(lái)源。當然，我這里跳過(guò)了書(shū)中的數據通道?？磿?shū)的時(shí)候，我覺(jué)得是一樣的?！?、“其他”和“世界”來(lái)思考如何選擇你想讀的書(shū)。
　　然而，僅有信息來(lái)源是不夠的。下一步是如何高效、高質(zhì)量地采集信息？
　　面對海量的信息，我將掌握以下原則。
　　
　　首先是可以跳過(guò)80%的信息。就算是我自己的收錄到Feedly信息，我也可能跳過(guò)80%的信息不看，還有哪些信息是不能跳過(guò)的？那我得回去問(wèn)問(wèn)自己，我現在最關(guān)心的話(huà)題是什么？我在尋找什么樣的信息？
　　或者，如果我們想換個(gè)角度考慮一下上網(wǎng)，我們是不是把它當作休閑來(lái)隨便看？還是因為您在網(wǎng)上花費的時(shí)間相同，所以將這些時(shí)間花在有目的的閱讀上會(huì )更好嗎？同時(shí)帶來(lái)更多價(jià)值，也同樣有趣。
　　我很久以前寫(xiě)了一個(gè)文章：“
　　4.邊讀邊記，加強材料參與
　　當我看到某個(gè)文章似乎很勵志的時(shí)候，我會(huì )努力盡快讀完這個(gè)文章，因為此時(shí)的靈感是最大的！
　　而且最好能邊看書(shū)，邊畫(huà)重點(diǎn)，邊做筆記。這就是我一開(kāi)始說(shuō)的“參與”。
　　所以如果你不把它寫(xiě)下來(lái)是一種恥辱，你下次閱讀這個(gè)材料時(shí)就會(huì )忘記它。
　　就像我看書(shū)的時(shí)候：“
　　這也是我喜歡使用 Evernote 的原因，它可以讓我在閱讀任何在線(xiàn)資料的同時(shí)做筆記，并最終快速保存：“（
　　5.采集數據是為了激發(fā)自己的想法，所以?xún)?yōu)先采集想法
　　為什么我們需要建立高效有效的信息渠道？我們?yōu)槭裁匆杉瘮祿?？雖然有些數據確實(shí)是可以參考的，比如某某說(shuō)的話(huà)，某某事件的數據，但其實(shí)還有很多數據是用來(lái)“激發(fā)自己的想法”的。
　　從這個(gè)角度來(lái)看，我應該尋找哪些信息？我要讀什么書(shū)？我需要采集哪些數據？這將有更大的機會(huì )建立一個(gè)有效的數據庫。
　　因為我應該追求我的想法筆記的完整性而不是我的數據采集的完整性。沒(méi)有想法的數據，采集時(shí)間長(cháng)，大多是無(wú)用的，反而造成數據庫的負擔。 查看全部

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