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　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(Flask開(kāi)發(fā)一個(gè)微博用戶(hù)畫(huà)像的生成器開(kāi)發(fā)步驟及步驟)
　　Flask 是另一個(gè)在 Django 之外用 Python 實(shí)現的優(yōu)秀 Web 框架。相對于功能齊全的 Django，Flask 以自由靈活著(zhù)稱(chēng)。在開(kāi)發(fā)一些小應用的時(shí)候，使用Django會(huì )“熟練”，使用Flask就很適合了。本文將使用Flask開(kāi)發(fā)一個(gè)微博用戶(hù)畫(huà)像生成器，最終效果如下：
　　
　　開(kāi)發(fā)步驟如下：
　　獲取微博用戶(hù)數據；
　　分析數據，生成用戶(hù)畫(huà)像；
　　網(wǎng)站Realize，美化界面。
　　一、微博Grab
　　這里我們以移動(dòng)端的微博()為例。本教程使用chrome瀏覽器進(jìn)行調試。
　　在“發(fā)現”中搜索“古麗娜扎”，點(diǎn)擊進(jìn)入她的主頁(yè)；
　　開(kāi)始分析請求報文，右鍵打開(kāi)調試窗口，選擇調試窗口的“網(wǎng)絡(luò )”選項卡；
　　選擇“保留日志”刷新頁(yè)面；
　　分析每個(gè)請求過(guò)程，可以發(fā)現博文的數據是從一個(gè)類(lèi)似的地址獲取的。主要參數有type（固定值）、value（博主ID）、containerid（標識，請求中返回）、page（頁(yè)碼）
　　
　　以下是抓取博客文章的代碼。
　　# 導入相關(guān)庫<br />import requests<br />from time import sleep
　　# 定義獲取博主信息的函數<br /># 參數uid為博主的id<br /><br />def get_user_info(uid):<br /> ? ?# 發(fā)送請求<br /> ? ?result = requests.get(&#39;https://m.weibo.cn/api/contain ... ue%3D{}&#39;<br /> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.format(uid))<br /> ? ?json_data = result.json() ?# 獲取繁華信息中json內容<br /> ? ?userinfo = {<br /> ? ? ? ?&#39;name&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;screen_name&#39;], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?# 獲取用戶(hù)頭像<br /> ? ? ? ?&#39;description&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;description&#39;], ? ? ? ? ? ? # 獲取用戶(hù)描述<br /> ? ? ? ?&#39;follow_count&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;follow_count&#39;], ? ? ? ? ? # 獲取關(guān)注數<br /> ? ? ? ?&#39;followers_count&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;followers_count&#39;], ? ? # 獲取粉絲數<br /> ? ? ? ?&#39;profile_image_url&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;profile_image_url&#39;], # 獲取頭像<br /> ? ? ? ?&#39;verified_reason&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;verified_reason&#39;], ? ? # 認證信息<br /> ? ? ? ?&#39;containerid&#39;: json_data[&#39;tabsInfo&#39;][&#39;tabs&#39;][1][&#39;containerid&#39;] ? # 此字段在獲取博文中需要<br /> ? ?}<br /><br /> ? ?# 獲取性別，微博中m表示男性，f表示女性<br /> ? ?if json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;gender&#39;] == &#39;m&#39;:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;男&#39;<br /> ? ?elif json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;gender&#39;] == &#39;f&#39;:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;女&#39;<br /> ? ?else:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;未知&#39;<br /> ? ?userinfo[&#39;gender&#39;] = gender<br /> ? ?return userinfo
　　# 獲取古力娜扎信息<br />userinfo = get_user_info(&#39;1350995007&#39;)
　　# 信息如下<br />userinfo
　　{&#39;containerid&#39;: &#39;1076031350995007&#39;,<br />&#39;description&#39;: &#39;工作請聯(lián)系：nazhagongzuo@163.com&#39;,<br />&#39;follow_count&#39;: 529,<br />&#39;followers_count&#39;: 12042995,<br />&#39;name&#39;: &#39;我是娜扎&#39;,<br />&#39;profile_image_url&#39;: &#39;https://tvax2.sinaimg.cn/crop. ... 39%3B,<br />&#39;verified_reason&#39;: &#39;演員，代表作《擇天記》&#39;}
　　在[33]：
　　# 循環(huán)獲取所有博文<br /><br />def get_all_post(uid, containerid):<br /> ? ?# 從第一頁(yè)開(kāi)始<br /> ? ?page = 0<br /> ? ?# 這個(gè)用來(lái)存放博文列表<br /> ? ?posts = []<br /> ? ?while True:<br /> ? ? ? ?# 請求博文列表<br /> ? ? ? ?result = requests.get(&#39;https://m.weibo.cn/api/contain ... ue%3D{}&containerid={}&page={}&#39;<br /> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.format(uid, containerid, page))<br /> ? ? ? ?json_data = result.json()<br /><br /> ? ? ? ?# 當博文獲取完畢，退出循環(huán)<br /> ? ? ? ?if not json_data[&#39;cards&#39;]:<br /> ? ? ? ? ? ?break<br /><br /> ? ? ? ?# 循環(huán)將新的博文加入列表<br /> ? ? ? ?for i in json_data[&#39;cards&#39;]:<br /> ? ? ? ? ? ?posts.append(i[&#39;mblog&#39;][&#39;text&#39;])<br /><br /> ? ? ? ?# 停頓半秒，避免被反爬蟲(chóng)<br /> ? ? ? ?sleep(0.5)<br /><br /> ? ? ? ?# 跳轉至下一頁(yè)<br /> ? ? ? ?page += 1<br /><br /> ? ?# 返回所有博文<br /> ? ?return posts
　　posts = get_all_post(&#39;1350995007&#39;, &#39;1076031350995007&#39;)
　　# 查看博文條數<br />len(posts)
　　1279
　　# 顯示前3個(gè)<br />posts[:3]
　　
　　到此，用戶(hù)的數據就準備好了，接下來(lái)開(kāi)始生成用戶(hù)畫(huà)像。
　　二、生成用戶(hù)畫(huà)像
　　1.extraction關(guān)鍵詞
　　這里從博文列表中提取關(guān)鍵詞，分析博主發(fā)布的熱詞
　　import jieba.analyse<br />from html2text import html2text<br /><br />content = &#39;\n&#39;.join([html2text(i) for i in posts])<br /><br /># 這里使用jieba的textrank提取出1000個(gè)關(guān)鍵詞及其比重<br />result = jieba.analyse.textrank(content, topK=1000, withWeight=True)<br /><br /># 生成關(guān)鍵詞比重字典<br />keywords = dict()<br />for i in result:<br /> ? ?keywords[i[0]] = i[1]
　　2.生成詞云圖
　　from PIL import Image, ImageSequence<br />import numpy as np<br />import matplotlib.pyplot as plt<br />from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator<br /><br /># 初始化圖片<br />image = Image.open(&#39;./static/images/personas.png&#39;)<br />graph = np.array(image)<br /><br /># 生成云圖，這里需要注意的是WordCloud默認不支持中文，所以這里需要加載中文黑體字庫<br />wc = WordCloud(font_path=&#39;./fonts/simhei.ttf&#39;,<br /> ? ?background_color=&#39;white&#39;, max_words=300, mask=graph)<br />wc.generate_from_frequencies(keywords)<br />image_color = ImageColorGenerator(graph)
　　# 顯示圖片<br />plt.imshow(wc)<br />plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))<br />plt.axis("off") # 關(guān)閉圖像坐標系<br />plt.show()
　　
　　三、Realize Flask 應用
　　開(kāi)發(fā) Flask 不像 Django 那樣復雜，在一個(gè)小應用中用幾個(gè)文件就可以完成。步驟如下：
　　1.安裝
　　使用pip安裝flask，命令如下：
　　$ pip install flask<br />
　　2.實(shí)現應用邏輯
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè) Flask 應用就是一個(gè) Flask 類(lèi)，它的 url 請求是由 route 函數控制的。代碼實(shí)現如下：
　　# app.py<br /><br /><br />from flask import Flask<br />import requests<br />from PIL import Image, ImageSequence<br />import numpy as np<br />import matplotlib.pyplot as plt<br />from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator<br />import jieba.analyse<br />from html2text import html2text<br />from time import sleep<br />from collections import OrderedDict<br />from flask import render_template, request<br /><br /># 創(chuàng )建一個(gè)Flask應用<br />app = Flask(__name__)<br /><br /><br />##################################<br /># 微博相關(guān)函數 #<br /><br /># 定義獲取博主信息的函數<br /># 參數uid為博主的id<br /><br />def get_user_info(uid):<br /> ? ?# 發(fā)送請求<br /> ? ?result = requests.get(&#39;https://m.weibo.cn/api/contain ... ue%3D{}&#39;<br /> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.format(uid))<br /> ? ?json_data = result.json() ?# 獲取繁華信息中json內容<br /> ? ?# 獲取性別，微博中m表示男性，f表示女性<br /> ? ?if json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;gender&#39;] == &#39;m&#39;:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;男&#39;<br /> ? ?elif json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;gender&#39;] == &#39;f&#39;:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;女&#39;<br /> ? ?else:<br /> ? ? ? ?gender = &#39;未知&#39;<br /><br /> ? ?userinfo = OrderedDict()<br /> ? ?userinfo[&#39;昵稱(chēng)&#39;] = json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;screen_name&#39;] ? ? ? ? ? # 獲取用戶(hù)頭像<br /> ? ?userinfo[&#39;性別&#39;] = gender ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 性別<br /> ? ?userinfo[&#39;關(guān)注數&#39;] = json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;follow_count&#39;] ? ? ? ?# 獲取關(guān)注數<br /> ? ?userinfo[&#39;粉絲數&#39;] = json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;followers_count&#39;] ? ? # 獲取粉絲數<br /> ? ?userinfo[&#39;認證信息&#39;] = json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;verified_reason&#39;] ? # 獲取粉絲數<br /> ? ?userinfo[&#39;描述&#39;] = json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;description&#39;] ? ? ? ? ? # 獲取粉絲數<br /> ? ?data = {<br /> ? ? ? ?&#39;profile_image_url&#39;: json_data[&#39;userInfo&#39;][&#39;profile_image_url&#39;], # 獲取頭像<br /> ? ? ? ?&#39;containerid&#39;: json_data[&#39;tabsInfo&#39;][&#39;tabs&#39;][1][&#39;containerid&#39;], ?# 此字段在獲取博文中需要<br /> ? ? ? ?&#39;userinfo&#39;: &#39;<br />&#39;.join([&#39;{}:{}&#39;.format(k, v) for (k,v) in userinfo.items()])<br /> ? ?}<br /><br /> ? ?return data<br /><br /><br /># 循環(huán)獲取所有博文<br /><br />def get_all_post(uid, containerid):<br /> ? ?# 從第一頁(yè)開(kāi)始<br /> ? ?page = 0<br /> ? ?# 這個(gè)用來(lái)存放博文列表<br /> ? ?posts = []<br /> ? ?while True:<br /> ? ? ? ?# 請求博文列表<br /> ? ? ? ?result = requests.get(&#39;https://m.weibo.cn/api/contain ... ue%3D{}&containerid={}&page={}&#39;<br /> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.format(uid, containerid, page))<br /> ? ? ? ?json_data = result.json()<br /><br /> ? ? ? ?# 當博文獲取完畢，退出循環(huán)<br /> ? ? ? ?if not json_data[&#39;cards&#39;]:<br /> ? ? ? ? ? ?break<br /><br /> ? ? ? ?# 循環(huán)將新的博文加入列表<br /> ? ? ? ?for i in json_data[&#39;cards&#39;]:<br /> ? ? ? ? ? ?posts.append(i[&#39;mblog&#39;][&#39;text&#39;])<br /><br /> ? ? ? ?# 停頓半秒，避免被反爬蟲(chóng)<br /> ? ? ? ?sleep(0.5)<br /><br /> ? ? ? ?# 跳轉至下一頁(yè)<br /> ? ? ? ?page += 1<br /><br /> ? ?# 返回所有博文<br /> ? ?return posts<br /><br /><br />##############################<br />## 云圖相關(guān)函數<br /><br /># 生成云圖<br />def generate_personas(uid, data_list):<br /> ? ?content = &#39;<br />&#39;.join([html2text(i) for i in data_list])<br /><br /> ? ?# 這里使用jieba的textrank提取出1000個(gè)關(guān)鍵詞及其比重<br /> ? ?result = jieba.analyse.textrank(content, topK=1000, withWeight=True)<br /><br /> ? ?# 生成關(guān)鍵詞比重字典<br /> ? ?keywords = dict()<br /> ? ?for i in result:<br /> ? ? ? ?keywords[i[0]] = i[1]<br /><br /> ? ?# 初始化圖片<br /> ? ?image = Image.open(&#39;./static/images/personas.png&#39;)<br /> ? ?graph = np.array(image)<br /><br /> ? ?# 生成云圖，這里需要注意的是WordCloud默認不支持中文，所以這里需要加載中文黑體字庫<br /> ? ?wc = WordCloud(font_path=&#39;./static/fonts/simhei.ttf&#39;,<br /> ? ? ? ?background_color=&#39;white&#39;, max_words=300, mask=graph)<br /> ? ?wc.generate_from_frequencies(keywords)<br /> ? ?image_color = ImageColorGenerator(graph)<br /> ? ?plt.imshow(wc)<br /> ? ?plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))<br /> ? ?plt.axis("off") # 關(guān)閉圖像坐標系<br /> ? ?dest_img = &#39;./static/personas/{}.png&#39;.format(uid)<br /> ? ?plt.savefig(dest_img)<br /> ? ?return dest_img<br /><br /><br />#######################################<br /># 定義路由<br /># 指定根路徑請求的響應函數<br />@app.route(&#39;/&#39;, methods=[&#39;GET&#39;, &#39;POST&#39;])<br />def index():<br /> ? ?# 初始化模版數據為空<br /> ? ?userinfo = {}<br /> ? ?# 如果是一個(gè)Post請求,并且有微博用戶(hù)id,則獲取微博數據并生成相應云圖<br /> ? ?# request.method的值為請求方法<br /> ? ?# request.form既為提交的表單<br /> ? ?if request.method == &#39;POST&#39; and request.form.get(&#39;uid&#39;):<br /> ? ? ? ?uid = request.form.get(&#39;uid&#39;)<br /> ? ? ? ?userinfo = get_user_info(uid)<br /> ? ? ? ?posts = get_all_post(uid, userinfo[&#39;containerid&#39;])<br /> ? ? ? ?dest_img = generate_personas(uid, posts)<br /> ? ? ? ?userinfo[&#39;personas&#39;] = dest_img<br /> ? ?return render_template(&#39;index.html&#39;, **userinfo)<br /><br /><br />if __name__ == &#39;__main__&#39;:<br /> ? ?app.run()<br />
　　以上就是全部代碼了，簡(jiǎn)單嗎？當然，單文件結構只適合小型應用。隨著(zhù)功能和代碼量的增加，仍然需要將代碼分離到不同的文件結構中進(jìn)行開(kāi)發(fā)和維護。最后，還剩下一個(gè)頁(yè)面模板文件。
　　3.模板開(kāi)發(fā)
　　模板需要有輸入表單和用戶(hù)信息顯示，基于Jinja2模板引擎。熟悉Django模板的應該可以快速上手。過(guò)程也和Django一樣。在項目根目錄下創(chuàng )建一個(gè)名為templates的文件夾，并新建一個(gè)名為index.html的文件。代碼如下：
　　Flask之微博單用戶(hù)畫(huà)像生成器title>head>form>div>body>html>
　　這樣就完成了申請，項目結構如下：
　　$ tree .<br />weibo_personas<br />├── app.py<br />├── static<br />│ ? ├── css<br />│ ? │ ? └── style.css<br />│ ? ├── fonts<br />│ ? │ ? └── simhei.ttf<br />│ ? └── images<br />│ ? ? ? └── personas.png<br />└── templates<br /> ? ?└── index.html
　　進(jìn)入項目文件夾，啟動(dòng)項目：
　　$ python app.py<br />* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
　　然后打開(kāi)瀏覽器：5000地址，就可以看到本教程的置頂效果了。
　　以上只是初步實(shí)現，還有很多地方需要改進(jìn)。比如發(fā)布的博文很多，獲取時(shí)間較長(cháng)，可以考慮添加緩存來(lái)存儲獲取的用戶(hù)，避免重復請求，前端也可以添加加載效果。本教程僅顯示一個(gè)用戶(hù)。也可以批量獲取用戶(hù)信息，生成一組用戶(hù)畫(huà)像。
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　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(舉例說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )數據在不同行業(yè)的利用價(jià)值分析與應用)
　　據賽迪顧問(wèn)統計，在最近一萬(wàn)件技術(shù)領(lǐng)域專(zhuān)利中最常見(jiàn)的關(guān)鍵詞中，數據采集、存儲介質(zhì)、海量數據、分布式成為技術(shù)領(lǐng)域最熱的詞。其中，data采集是被提及最多的詞。
　　Data采集是大數據分析的前提和必要條件，在整個(gè)數據利用過(guò)程中占有重要地位。數據采集有三種方式：系統日志采集法、網(wǎng)絡(luò )數據采集法、其他數據采集法。隨著(zhù)Web2.0的發(fā)展，整個(gè)Web系統涵蓋了大量有價(jià)值的數據。目前Web系統的數據采集通常是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)現的。本文將系統地描述網(wǎng)絡(luò )數據和網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　什么是網(wǎng)絡(luò )數據
　　網(wǎng)絡(luò )數據是指非傳統數據源，例如通過(guò)搜索引擎爬取獲得的不同形式的數據。網(wǎng)絡(luò )數據也可以是從數據聚合器或搜索引擎網(wǎng)站 購買(mǎi)的數據，以改善目標營(yíng)銷(xiāo)。這種類(lèi)型的數據可以是結構化的或非結構化的（更有可能），可以由網(wǎng)絡(luò )鏈接、文本數據、數據表、圖像、視頻等組成?；ヂ?lián)網(wǎng)構成了今天提供給我們的大部分數據，并且根據許多研究，非結構化數據占據了其中的 80%。盡管這些形式的數據較早被忽略，但競爭加劇和對更多數據的需求需要使用盡可能多的數據源。
　　網(wǎng)絡(luò )數據有什么用？
　　互聯(lián)網(wǎng)擁有數十億頁(yè)的數據。網(wǎng)絡(luò )數據作為一種潛在的數據來(lái)源，對于行業(yè)的戰略業(yè)務(wù)發(fā)展具有巨大的潛力。下面舉例說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )數據在不同行業(yè)的使用價(jià)值：
　　此外，在“How Web Scraping is Transforming the World with its Applications”文章中，詳細列出了網(wǎng)絡(luò )數據在制造、金融研究、風(fēng)險管理等領(lǐng)域的價(jià)值。
　　如何采集網(wǎng)絡(luò )數據
　　目前網(wǎng)頁(yè)數據采集有兩種方式：一種是API，一種是網(wǎng)頁(yè)爬取方式。 API也叫應用編程接口，是網(wǎng)站管理者為了方便用戶(hù)而編寫(xiě)的一個(gè)編程接口。目前新浪微博、百度貼吧、Facebook等主流社交媒體平臺均提供API服務(wù)，相關(guān)demo可在其官網(wǎng)開(kāi)放平臺獲取。但是，API 技術(shù)畢竟受到平臺開(kāi)發(fā)者的限制。為了減少網(wǎng)站（平臺）的負載，一般平臺都會(huì )限制每天的接口調用上限，給我們帶來(lái)很大的不便。為此，我們通常采用第二種方法——網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò )數據
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是指按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。這種方法可以從網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化數據，將其存儲為統一的本地數據文件，并以結構化的方式存儲。支持采集圖片、音頻、視頻等文件或附件，可以自動(dòng)關(guān)聯(lián)附件和文字。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要為搜索引擎提供最全面、最新的數據。大數據時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)更是互聯(lián)網(wǎng)上采集data的利器。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是根據一定的規則自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò )信息的程序或腳本。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以自動(dòng)采集所有可以訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面內容，為搜索引擎和大數據分析提供數據源。就功能而言，爬蟲(chóng)一般具有三個(gè)功能：網(wǎng)絡(luò )數據采集、處理和存儲，如圖：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通過(guò)定義采集字段來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)中的文字信息、圖片信息等。此外，網(wǎng)頁(yè)中還收錄一些超鏈接信息，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統通過(guò)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接信息不斷獲取互聯(lián)網(wǎng)上的其他網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從一個(gè)或幾個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)上的URL。爬蟲(chóng)從網(wǎng)頁(yè)中提取并保存需要提取的資源。同時(shí)提取網(wǎng)站中存在的其他網(wǎng)站鏈接并發(fā)送。請求，接收網(wǎng)站響應，再次解析頁(yè)面，然后從網(wǎng)頁(yè)中提取需要的資源……等等，搜索引擎上的相關(guān)數據完全可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬出來(lái)。
　　數據處理
　　數據處理是分析和處理數據（包括數值和非數值）的技術(shù)過(guò)程。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)抓取的初始數據需要“清洗”。在數據處理環(huán)節，對各種原創(chuàng )數據進(jìn)行分析、整理、計算、編輯等處理和處理，從大量的、雜亂無(wú)章、難以理解的數據中提取并推導出有價(jià)值、有意義的數據。
　　數據中心
　　所謂數據中心，也就是數據存儲，是指在獲取到需要的數據并分解成有用的組件后，通過(guò)可擴展的方式將所有提取和解析出來(lái)的數據存儲在一個(gè)數據庫或集群中。然后創(chuàng )建一個(gè)函數，讓用戶(hù)可以找到相關(guān)數據集或及時(shí)提取。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工作流程
　　如下圖所示，一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下。首先選擇種子網(wǎng)址的一部分。
　　總結
　　當前，網(wǎng)絡(luò )大數據規模和復雜度的快速增長(cháng)，對現有IT架構的處理和計算能力提出了挑戰。根據IDC發(fā)布的研究報告，預計到2020年，網(wǎng)絡(luò )大數據總量將達到35ZB，網(wǎng)絡(luò )大數據將成為行業(yè)數字化、信息化的重要推動(dòng)者。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(字節面試錦集(一):AndroidFramework高頻面試題總結)
　　字節跳動(dòng)面試合集（一)：Android框架高頻面試題匯總
　　字節跳動(dòng)面試合集（二)：Project HR高頻面試總結
　　data采集采集架構中各個(gè)模塊的詳細解析
　　爬蟲(chóng)工程師如何高效支持數據分析師的工作？
　　基于大數據平臺采集platform基礎架構的互聯(lián)網(wǎng)數據
　　在data采集中，如何建立有效的監控系統？
　　面試準備、HR、Android技術(shù)等面試問(wèn)題總結
　　
　　昨天有網(wǎng)友表示，他最近面試了幾家公司，一個(gè)問(wèn)題被問(wèn)了好幾次，但每次的回答都不是很好。
　　采訪(fǎng)者：比如有10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站需要采集，怎么快速拿到數據？
　　要回答好這個(gè)問(wèn)題，其實(shí)你需要有足夠的知識和足夠的技術(shù)儲備。
　　最近，我們也在招聘。我們每周采訪(fǎng)十幾個(gè)人。只有一兩個(gè)人覺(jué)得合適。他們中的大多數都與這位網(wǎng)友的情況相同。他們缺乏整體思維，即使是工作了三四年的人。有經(jīng)驗的老司機。他們有很強的解決具體問(wèn)題的能力，但很少點(diǎn)對點(diǎn)思考問(wèn)題，站在一個(gè)新的高度。
　　100,000個(gè)網(wǎng)站的采集的覆蓋范圍已經(jīng)超過(guò)了大多數專(zhuān)業(yè)輿情監測公司的數據采集。為了滿(mǎn)足面試官提到的采集需求，我們需要從網(wǎng)站的采集到數據存儲的各個(gè)方面綜合考慮，給出合適的解決方案，以達到節約成本、提高工作效率的目的。
　　下面我們將從網(wǎng)站的采集到數據存儲的方方面面做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
　　一、10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站哪里來(lái)的？
　　一般來(lái)說(shuō)采集的網(wǎng)站都是隨著(zhù)公司業(yè)務(wù)的發(fā)展而逐漸積累起來(lái)的。
　　我們現在假設這是一家初創(chuàng )公司的需求。公司剛剛成立，這么多網(wǎng)站，基本上可以說(shuō)是冷啟動(dòng)。那么我們如何采集這 100,000 個(gè)網(wǎng)站？有幾種方法：
　　1)歷史業(yè)務(wù)的積累
　　不管是冷啟動(dòng)還是什么，既然有采集的需求，就一定有項目或產(chǎn)品有這個(gè)需求。相關(guān)人員一定是前期調查了一些數據來(lái)源，采集了一些比較重要的網(wǎng)站。這些可以作為我們采集網(wǎng)站和采集的原創(chuàng )種子。
　　2)Association網(wǎng)站
　　在一些網(wǎng)站的底部，一般都有相關(guān)網(wǎng)站的鏈接。尤其是政府類(lèi)型的網(wǎng)站，通常有相關(guān)下級部門(mén)的官方網(wǎng)站。
　　
　　3)網(wǎng)站Navigation
　　有些網(wǎng)站可能會(huì )出于某種目的（如引流等）采集一些網(wǎng)站，并進(jìn)行分類(lèi)展示，方便人們查找。這些網(wǎng)站可以快速為我們提供第一批種子網(wǎng)站。然后，我們可以通過(guò)網(wǎng)站關(guān)聯(lián)等方式獲得更多的網(wǎng)站。
　　
　　4)搜索引擎
　　你也可以準備一些與公司業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，在百度、搜狗等搜索引擎中搜索，通過(guò)對搜索結果的處理，提取出對應的網(wǎng)站作為我們的種子網(wǎng)站。
　　
　　5)第三方平臺
　　例如，一些第三方 SaaS 平臺會(huì )有 7-15 天的免費試用期。因此，我們可以利用這段時(shí)間下載與我們業(yè)務(wù)相關(guān)的數據采集，然后從中提取網(wǎng)站作為我們最初的采集種子。
　　雖然，這個(gè)方法是最有效最快的網(wǎng)站采集方法。不過(guò)在試用期間，獲得10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的可能性極小，所以需要結合上述關(guān)聯(lián)網(wǎng)站等方式，快速獲取所需的網(wǎng)站。
　　通過(guò)以上五種方法，相信我們可以快速采集到我們需要的10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站。但是，這么多網(wǎng)站，我們應該如何管理呢？怎么知道正常不正常？
　　二、10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站如何管理？
　　當我們采集到10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站時(shí)，我們面臨的第一件事就是如何管理，如何配置采集規則，以及如何監控網(wǎng)站正常與否。
　　1)如何管理
　　100,000網(wǎng)站，如果沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的系統來(lái)管理，那將是一場(chǎng)災難。
　　同時(shí)，由于業(yè)務(wù)需要，比如智能推薦，我們需要對網(wǎng)站做一些預處理（比如打標簽）。這時(shí)候就需要一個(gè)網(wǎng)站管理系統。
　　
　　2)如何配置采集rules
　　我們前期采集的10萬(wàn)網(wǎng)站只是首頁(yè)。如果我們只使用首頁(yè)作為采集task，那么只有采集才能到達首頁(yè)，信息量很少，漏取率很高。
　　如果要整個(gè)網(wǎng)站采集使用首頁(yè)的URL，服務(wù)器資源消耗比較大，成本太高。因此，我們需要配置我們關(guān)心的列和采集它們。
　　
　　但是，100,000個(gè)網(wǎng)站，如何快速高效地配置列？目前我們通過(guò)自動(dòng)解析HTML源代碼進(jìn)行列的半自動(dòng)配置。
　　
　　當然，我們也嘗試過(guò)機器學(xué)習來(lái)處理，但效果不是很理想。
　　因為采集的網(wǎng)站數量需要達到10萬(wàn)的級別，所以一定不要對采集使用xpath等精準定位方法。不然配置100000網(wǎng)站時(shí)，黃花菜就涼了。
　　同時(shí)數據采集必須使用通用爬蟲(chóng)，使用正則表達式匹配列表數據。在采集body中，使用算法解析時(shí)間和body等屬性；
　　3)如何監控
　　因為網(wǎng)站有100,000個(gè)，這些網(wǎng)站每天都會(huì )有網(wǎng)站修改，或者欄目修改，或者新增/刪除欄目等等，所以我們需要簡(jiǎn)單分析一下網(wǎng)站基于的情況關(guān)于采集的數據情況。
　　比如一個(gè)網(wǎng)站幾天沒(méi)有新數據，肯定是有問(wèn)題。要么網(wǎng)站被修改，經(jīng)常導致信息規律失效，要么網(wǎng)站本身有問(wèn)題。
　　
　　為了提高采集的效率，您可以使用單獨的服務(wù)定期檢查網(wǎng)站和該列的狀態(tài)。一是檢查網(wǎng)站和列是否可以正常訪(fǎng)問(wèn)；另一種是檢查配置的列信息的正則表達式是否正常。以便運維人員對其進(jìn)行維護。
　　三、任務(wù)緩存
　　100,000 網(wǎng)站，配置列后，采集的入口URL應該達到百萬(wàn)級別。 采集器如何高效獲取采集的這些入口網(wǎng)址？
　　如果把這些網(wǎng)址放到數據庫中，不管是MySQL還是Oracle，采集器獲取采集任務(wù)的操作都會(huì )浪費很多時(shí)間，大大降低采集的效率。
　　如何解決這個(gè)問(wèn)題？?jì)却鏀祿焓鞘走x，比如Redis、Mongo DB等，一般采集使用Redis做緩存。因此，您可以在配置列的同時(shí)將列信息作為采集task 緩存隊列同步到Redis。
　　
　　四、網(wǎng)站How to采集?
　　這就像你想達到百萬(wàn)年薪一樣。最大的概率是去華為、阿里、騰訊等一線(xiàn)廠(chǎng)商，需要達到一定的水平。這條路注定是艱難的。
　　同理，如果需要采集百萬(wàn)級列表網(wǎng)址，常規方法肯定是無(wú)法實(shí)現的。
　　必須使用分布式+多進(jìn)程+多線(xiàn)程。同時(shí)需要和內存數據庫Redis等緩存，實(shí)現了任務(wù)的高效獲取，采集信息已經(jīng)排序；
　　
　　同時(shí)，發(fā)布時(shí)間、文字等信息的分析，也必須經(jīng)過(guò)算法的處理。比如現在比較流行的GNE，
　　有些屬性可以在列表采集中獲取，所以盡量不要和正文放在一起分析。例如：標題。一般情況下，從列表中得到的title的準確率要比從信息html源碼中解析出來(lái)的算法要高很多。
　　同時(shí)，如果有一些特殊的網(wǎng)站或者一些特殊的需求，我們可以使用定制開(kāi)發(fā)來(lái)處理。
　　五、統一數據存儲接口
　　為了保持采集的及時(shí)性，10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站采集可能需要十幾二十臺服務(wù)器。同時(shí)在每臺服務(wù)器上部署了N個(gè)采集器，加上一些自定義開(kāi)發(fā)的腳本，采集器的總數將達到數百個(gè)。
　　如果每個(gè)采集器/custom 腳本都開(kāi)發(fā)自己的數據保存接口，開(kāi)發(fā)調試會(huì )浪費大量時(shí)間。而后續的運維也將是一件無(wú)憂(yōu)無(wú)慮的事情。尤其是當業(yè)務(wù)發(fā)生變化需要調整時(shí)。因此，仍然需要一個(gè)統一的數據存儲接口。
　　因為數據存儲接口是統一的，當我們需要對數據做一些特殊的處理時(shí)，比如：清洗、校正等，不需要修改每個(gè)采集存儲部分，只需要修改接口和重新部署。 .
　　快速、方便、快捷。
　　六、data 和 采集monitoring
　　覆蓋10萬(wàn)網(wǎng)站采集，每天的數據量肯定超過(guò)200萬(wàn)。數據分析算法再準確，也永遠達不到100%（90%已經(jīng)很好了）。因此，數據分析必然存在異常。例如：發(fā)布時(shí)間大于當前時(shí)間，正文收錄相關(guān)新聞信息等。
　　但是，因為我們統一了數據存儲接口，這個(gè)時(shí)候可以在接口上進(jìn)行統一的數據質(zhì)量檢查。為了根據異常情況優(yōu)化采集器和自定義腳本。
　　同時(shí)還可以統計每個(gè)網(wǎng)站或列的數據采集。為了能夠及時(shí)判斷當前采集網(wǎng)站/列源是否正常，從而保證總有10萬(wàn)個(gè)有效采集網(wǎng)站。
　　七、數據存儲
　　由于采集每天的數據量很大，普通數據庫（如mysql、Oracle等）已經(jīng)無(wú)法勝任。甚至像 Mongo DB 這樣的 NoSql 數據庫也不再適用。這時(shí)候，ES、Solr等分布式索引是目前最好的選擇。
　　至于是否使用Hadoop、HBase等大數據平臺，要看具體情況。在預算較小的情況下，可以先搭建分布式索引集群，再考慮大數據平臺。
　　為了保證查詢(xún)的響應速度，分布式索引中盡量不要保存body信息?？梢员４鏄祟}、發(fā)布時(shí)間、網(wǎng)址等內容，以便在顯示列表數據時(shí)減少二次查詢(xún)。
　　當沒(méi)有大數據平臺時(shí)，可以將文本保存在txt等固定數據標準的文件系統中。大數據平臺后續上傳后，即可轉入HBASE。
　　八、自動(dòng)化運維
　　由于服務(wù)器、采集器、自定義腳本較多，單純依靠人工部署、啟動(dòng)、更新、運行監控變得非常繁瑣，容易出現人為錯誤。
　　因此，必須有一個(gè)自動(dòng)化的運維系統，可以部署、啟動(dòng)、關(guān)閉和運行采集器/scripts，以便在發(fā)生變化時(shí)能夠快速響應。
　　“比如有10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站需要采集，如何快速獲取數據？”如果你能回答這些，就應該沒(méi)有懸念拿到好offer了。
　　最后希望大家找工作都能拿到滿(mǎn)意的offer，找到好的平臺。
　　采訪(fǎng)#Data采集 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api注冊就能發(fā)布一篇文章)
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api注冊就能發(fā)布一篇文章，每天只能發(fā)布一篇文章，每篇文章都要求抄襲首發(fā)，用戶(hù)體驗非常差，在創(chuàng )作者登錄后臺編輯完文章，點(diǎn)發(fā)布，將文章全部刪除，錯誤有半天提示一次，而且無(wú)法恢復。目前做一篇文章需要1~3個(gè)小時(shí)才能發(fā)布完成，如果一天發(fā)布兩篇文章，一天發(fā)布100篇文章，一篇文章平均十幾秒才能發(fā)布成功，如果一天發(fā)布的數量超過(guò)200篇文章，就算每天只有兩三篇文章能發(fā)布，平均每篇文章花的時(shí)間也得超過(guò)十五分鐘。
　　就以我們網(wǎng)站這篇“教你怎么寫(xiě)代碼書(shū)？”來(lái)說(shuō)明吧，這篇文章平均二十秒左右就能搞定，用戶(hù)體驗還可以，但是如果采集的文章質(zhì)量差，寫(xiě)的沒(méi)有條理，讀起來(lái)很容易看不下去，也很容易誤導用戶(hù)，那這篇文章就會(huì )發(fā)布失敗。文章轉發(fā)也只有一種辦法，文章發(fā)布成功后用戶(hù)轉發(fā)，網(wǎng)站才能看到文章點(diǎn)擊收藏或點(diǎn)贊就可以發(fā)布到社交網(wǎng)絡(luò )上。
　　最近經(jīng)朋友介紹，注冊百度搜索引擎api，一天可以幾十萬(wàn)的收入，目前主要是用這個(gè)采集需要短平快的api，目前人員有三四個(gè)，一天十幾萬(wàn)左右，這個(gè)工作量還是比較大的，而且效率并不高，采集出來(lái)的文章也沒(méi)有質(zhì)量保證，如果僅僅為了賺點(diǎn)零花錢(qián)，還不如去從事其他更加需要技術(shù)含量的工作。由于寫(xiě)這篇文章花了我半天的時(shí)間，還是比較值得的，我主要還是想通過(guò)這種方式來(lái)記錄我的經(jīng)歷，希望對大家有一些幫助。網(wǎng)站自建采集文章guantsusuer。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(
云采集5000臺云，簡(jiǎn)單上手流程圖)
　　
　　
　　云采集
　　5000臺云服務(wù)器，24*7高效穩定采集，結合API，可無(wú)縫對接內部系統，定時(shí)同步數據。
　　Smart采集
　　提供多種網(wǎng)頁(yè)采集策略和配套資源，幫助采集整個(gè)流程實(shí)現數據的完整性和穩定性。
　　適用于全網(wǎng)
　　看到就選，不管是文字圖片還是貼吧論壇，支持全業(yè)務(wù)渠道爬蟲(chóng)，滿(mǎn)足采集各種需求。
　　海量模板
　　內置數百個(gè)網(wǎng)站數據源，全面覆蓋多個(gè)行業(yè)，簡(jiǎn)單設置即可快速準確獲取數據。
　　簡(jiǎn)單易用
　　無(wú)需學(xué)習爬蟲(chóng)編程技術(shù)，簡(jiǎn)單三步即可輕松抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持多種格式一鍵導出，快速導入數據庫。
　　穩定高效
　　分布式云集群服務(wù)器和多用戶(hù)協(xié)同管理平臺的支持，可以靈活調度任務(wù)，平滑抓取海量數據。
　　可視化點(diǎn)擊，輕松上手
　　流程圖模式：只需根據軟件提示點(diǎn)擊頁(yè)面，完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式，簡(jiǎn)單幾步即可生成復雜的采集規則，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)上的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文字、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等
　　支持多種數據導出方式
　　采集結果可以本地導出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
　　功能強大，提供企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供了豐富的采集功能，無(wú)論是采集stability還是采集efficiency，都能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)采集的需求。
　　功能豐富：定時(shí)采集、自動(dòng)導出、文件下載、加速引擎、分組啟動(dòng)導出、Webhook、RESTful API、SKU智能識別、電商大圖等
　　公眾號文章采集器采集微信文章怎么樣了？
　　A:關(guān)鍵詞批量搜索采集
　　可以批量粘貼關(guān)鍵詞搜索，選擇采集content日期，可以查看標題和內容偽原創(chuàng )，識別是否文章原創(chuàng )，支持文章回回網(wǎng)站
　　對于一些 SEO，它在標題或內容中添加了隨機插入長(cháng)尾詞?？梢韵螺d帶索引的長(cháng)尾詞，導??入流量
　　B：指定公眾號采集
　　您可以通過(guò)公眾號排行榜搜索您所在行業(yè)的公眾號，也可以自己搜索，粘貼進(jìn)去。其他功能同第一條，依然可用。例如，您是一家教育或稅務(wù)公司，以及專(zhuān)業(yè)的 SEO。使用此功能獲取流量或優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )文章
　　C: Hot Industry采集
　　按行業(yè)分類(lèi)采集，功能同第一項
　　D：自動(dòng)采集release
　　自動(dòng)采集發(fā)布依然是批量搜索關(guān)鍵詞，其他功能未在圖中展示。重點(diǎn)是有好處。不同的關(guān)鍵詞或微信采集可以選擇全選，他會(huì )按順序繼續采集，例如：你有10列，那么每列可以設置一個(gè)與該列相關(guān)的詞采集入庫，當第一個(gè)采集完成后，他會(huì )自動(dòng)進(jìn)入第二個(gè)采集Warehousing。
　　
　　如何采集其他微信公眾號文章到微信編輯器？
　　方法/步驟
　　電腦用戶(hù)可以直接在瀏覽器地址欄中選擇并復制文章鏈接。
　　小螞蟻編輯器采集文章有兩個(gè)功能入口：
　　編輯菜單右上角1.采集文章按鈕；
　　2.采集文章右側功能按鈕底部的按鈕
　　采集完成后可以編輯修改文章。
　　通過(guò)以上內容，我們已經(jīng)了解了公眾號文章采集器的特點(diǎn)和功能?？梢?jiàn)公眾號文章采集器的功能非常強大和全面。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(谷歌高級語(yǔ)法深入探索、利用chrome瀏覽器分析網(wǎng)站接口的方法)
　　這是一篇高級搜索文章文章
　　本文文章的內容包括以下四個(gè)方面
　　深入探索谷歌高級語(yǔ)法，用谷歌科學(xué)上網(wǎng)，用chrome瀏覽器分析網(wǎng)站界面方法，簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)分析。
　　您通常使用搜索引擎做什么？作為黑客必用的瀏覽器，谷歌搜索引擎自然擁有更多強大的功能。讓我們來(lái)探索一下 Google 搜索引擎可以做什么。
　　了解 Google 高級語(yǔ)法
　　在上一篇文章中，我們初步探討了搜索引擎的語(yǔ)法。在本文中，我們還通過(guò)示例來(lái)了解更多信息。
　　(1），我們關(guān)鍵詞的排列組合
　　使用“|”把關(guān)鍵詞分開(kāi)來(lái)表達或
　　的意思
　　示例：
　　
　　通過(guò)這種方式，您可以搜索收錄“身份證號”或“學(xué)號”的信息。
　　用空格或點(diǎn)（“.”）分隔關(guān)鍵詞以表達sum的含義。
　　示例：
　　
　　搜索的內容收錄身份證號和學(xué)號。
　　(2），需要掌握的高級算子
　　注意：必須在高級運算符和關(guān)鍵詞 之間添加英文冒號（“:”）。英文冒號和中文冒號的區別是可能的，但肉眼很難區分。所以一定要在英文輸入狀態(tài)下輸入這個(gè)冒號。
　　使用網(wǎng)站關(guān)鍵字來(lái)定位網(wǎng)址
　　在介紹章節中詳細使用了站點(diǎn)關(guān)鍵字。此處不再贅述。
　　示例：
　　
　　使用intitle查詢(xún)標簽中的關(guān)鍵字
　　
　　什么是標題？
　　
　　紅框是標題。一般來(lái)說(shuō)，這個(gè)標題表示當前頁(yè)面是什么功能，所以如果你需要找一個(gè)特定功能的東西，你可以使用Intitle。
　　使用inurl關(guān)鍵字表示在url（鏈接）中找到關(guān)鍵詞
　　那么，什么是網(wǎng)址？以上圖為例：
　　
　　這是網(wǎng)址。那么我們來(lái)驗證一下這個(gè)關(guān)鍵字的有效性。
　　
　　在這個(gè)例子中，我使用了兩個(gè)關(guān)鍵字來(lái)限制在某個(gè) URL 下的 URL 中收錄登錄的鏈接的搜索?？梢钥吹?，關(guān)鍵詞的組合是用空格隔開(kāi)的，類(lèi)似于我們上面提到的關(guān)鍵詞的排列組合。
　　使用 intext 表達式在網(wǎng)頁(yè)內容中查找字符串
　　那么，什么是網(wǎng)頁(yè)內容？整個(gè)網(wǎng)站都在說(shuō)，就像寫(xiě)文章的主要內容一樣。
　　示例：
　　
　　使用以上四個(gè)關(guān)鍵字及其排列組合，我們已經(jīng)可以非常準確地找到我們的關(guān)鍵詞?，F在，讓我們談?wù)劜惶Ｓ玫年P(guān)鍵字。
　　使用 FileType 搜索指定類(lèi)型的文件
　　示例：
　　
　　使用股票搜索公司股票信息
　　
　　當然，在谷歌的高級語(yǔ)法中，這些關(guān)鍵詞只是杯水車(chē)薪，但已經(jīng)可以滿(mǎn)足我們的日常生活。如果有朋友想深入了解，我可以推薦一本叫《Google Hacking Technical Manual》的書(shū)。
　　使用谷歌科學(xué)上網(wǎng)
　　在工作和學(xué)習中，我們經(jīng)常需要通過(guò)科學(xué)上網(wǎng)來(lái)查找相對較新的信息。除了谷歌鏡像站本身的不穩定性，還需要準備一個(gè)應急的科學(xué)上網(wǎng)方法。將我的科學(xué)上網(wǎng)方法分享給大家。
　　我把插件和操作指南放在壓縮包里了。下載后，按照里面的教程操作即可。
　　鏈接：
　　提取碼：y3zu
　　失敗聯(lián)系我補
　　因為這個(gè)插件是付費的，為了避免廣告嫌疑，不建議大家使用這個(gè)插件。說(shuō)一下安裝過(guò)程。從百度網(wǎng)盤(pán)下載壓縮包后，解壓，然后打開(kāi)如下：
　　
　　然后打開(kāi)你的chrome瀏覽器，在瀏覽器中輸入擴展的URL：chrome://extensions/
　　然后放
　　
　　將此文件直接拖到頁(yè)面上。安裝完成后需要注冊，然后登錄。
　　
　　共有三種模式，可根據個(gè)人喜好進(jìn)行調整。
　　實(shí)際上已經(jīng)討論了使用 Google Chrome 搜索高級內容。但是我一開(kāi)始問(wèn)的問(wèn)??題，搜索引擎可以做的遠不止這些。我們可以使用瀏覽器提取網(wǎng)站界面，方便我們的資源采集。
　　使用瀏覽器分析網(wǎng)站interface
　　先說(shuō)網(wǎng)站interface。一個(gè)網(wǎng)站實(shí)際上分為前端和后端。前端一般用于數據渲染，即將一堆看不懂的數據以網(wǎng)頁(yè)的形式展示出來(lái)。然后后端提供這些數據。提供的方法是使用的接口的方法。今天我就以鏈家為例來(lái)分析一下界面。由于分析界面我用firefox比較多，這里就用firefox來(lái)演示
　　首先打開(kāi)鏈家首頁(yè)，然后點(diǎn)擊alt鍵，選擇Tools->Web Developer->Web Console
　　
　　刷新網(wǎng)站，可以發(fā)現前端向后端發(fā)起了很多請求，點(diǎn)擊其中一個(gè)：
　　
　　這里是請求地址，get是請求方法
　　
　　選擇響應按鈕，可以發(fā)現后端向前端發(fā)送了大量數據。這時(shí)候我們抓到了一個(gè)接口。但是這個(gè)接口是否真的有用取決于你采集的資源。這里只是給大家介紹一下這樣的技術(shù)。有想了解的小伙伴可以關(guān)注本公眾號后面的文章。
　　對爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單理解
　　首先要注意的是，爬蟲(chóng)只能獲取公開(kāi)共享的東西。
　　爬蟲(chóng)也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )機器人。為什么叫這個(gè)名字，因為爬蟲(chóng)可以代替人做很多重復的操作。舉個(gè)例子，這個(gè)網(wǎng)站采集了各種百度網(wǎng)盤(pán)鏈接，但是每個(gè)頁(yè)面只有一個(gè)網(wǎng)盤(pán)鏈接，而且它們幾乎放在每個(gè)頁(yè)面的相同位置，結構相似。如果每個(gè)鏈接都是人為的一點(diǎn)一點(diǎn)的，然后把百度網(wǎng)盤(pán)的鏈接一一保存，是不是太麻煩了？這時(shí)候如果你使用爬蟲(chóng)，合理編寫(xiě)代碼，就可以自動(dòng)采集百度網(wǎng)盤(pán)鏈接資源了。
　　爬蟲(chóng)通常由程序開(kāi)發(fā)人員使用代碼來(lái)模擬人工過(guò)程來(lái)實(shí)現。同時(shí)，使用線(xiàn)程池技術(shù)可以大大提高工作效率。從程序開(kāi)發(fā)的角度來(lái)說(shuō)，這對于沒(méi)有學(xué)過(guò)編程的同學(xué)來(lái)說(shuō)，難度有點(diǎn)大。但這并不意味著(zhù)非程序員不能使用爬蟲(chóng)。網(wǎng)上也有一些爬蟲(chóng)軟件，但這些軟件往往缺乏定制能力，不能滿(mǎn)足爬蟲(chóng)的真正需求。所以，看到這里的同學(xué)，還是建議大家學(xué)習python編程語(yǔ)言，寫(xiě)爬蟲(chóng)好用。
　　感謝您的觀(guān)看，希望對您有所幫助。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(16058322用戶(hù)行為分析幫助分析用戶(hù)怎么流失、在哪里流失)
　　16058322 王超
　　一、先來(lái)了解一下用戶(hù)行為分析
　　1.為什么要做用戶(hù)行為分析？
　　因為只有做用戶(hù)行為分析，才能知道網(wǎng)站用戶(hù)各種瀏覽、點(diǎn)擊、購買(mǎi)背后的用戶(hù)畫(huà)像和商業(yè)真相。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，主要的分析方式是關(guān)注churn，尤其是有轉化需求的網(wǎng)站。我們希望用戶(hù)不要迷路，上來(lái)后不要離開(kāi)。和很多O2O產(chǎn)品一樣，用戶(hù)上來(lái)就有很多補貼；一旦錢(qián)花光了，用戶(hù)就沒(méi)了。這樣的產(chǎn)品或商業(yè)模式并不好。我們希望用戶(hù)能真正發(fā)現平臺的價(jià)值，不斷地來(lái)，不要失去。
　　2.用戶(hù)行為分析有助于分析用戶(hù)流失的方式、流失的原因以及流失的位置
　　比如最簡(jiǎn)單的搜索行為：某個(gè)ID什么時(shí)候被搜索到關(guān)鍵詞，瀏覽過(guò)哪個(gè)頁(yè)面，什么結果，什么時(shí)候購買(mǎi)了這個(gè)ID，這整個(gè)行為是非常重要的。如果他對中間的搜索結果不滿(mǎn)意，他肯定會(huì )再次搜索并用別的東西替換關(guān)鍵詞，然后才能找到結果。
　　3.用戶(hù)行為分析還能做什么？
　　當你有大量的用戶(hù)行為數據并定義事件后，你可以將用戶(hù)數據按小時(shí)、天或用戶(hù)級別或事件級別拆分成表格。這個(gè)表是干什么用的？一是了解用戶(hù)最簡(jiǎn)單的事件，例如登錄或購買(mǎi)，還要了解哪些是優(yōu)質(zhì)用戶(hù)，哪些是即將流失的客戶(hù)。這樣的數據每天或每小時(shí)都可以看到。 ,
　　二、埋點(diǎn)的作用
　　1.大數據，從復雜的數據背后挖掘和分析用戶(hù)的行為習慣和偏好，找到更符合用戶(hù)“口味”的產(chǎn)品和服務(wù)，根據用戶(hù)需求量身定制和優(yōu)化自己這就是大數據的價(jià)值。而對這些信息的采集和分析無(wú)法繞過(guò)“埋點(diǎn)”
　　2.沉點(diǎn)是需要采集對應信息的地方，就像高速公路上的攝像頭，可以采集獲取車(chē)輛的屬性，比如：顏色、車(chē)牌號、車(chē)型等等，還要采集車(chē)輛的行為，比如：是否闖紅燈，是否按線(xiàn)，車(chē)速多少，司機開(kāi)車(chē)時(shí)是否接電話(huà)等等，各埋點(diǎn)就像一個(gè)攝像頭，采集用戶(hù)行為數據，數據經(jīng)過(guò)多維交叉分析，真正還原用戶(hù)使用場(chǎng)景，挖掘用戶(hù)需求，從而提升用戶(hù)全生命周期的最大價(jià)值。
　　
　　三、bury 點(diǎn)類(lèi)型
　　根據埋點(diǎn)工具：代碼埋點(diǎn)、視覺(jué)埋點(diǎn)、‘無(wú)埋點(diǎn)’
　　按埋點(diǎn)位置分：前端/客戶(hù)端埋點(diǎn)、后端/服務(wù)器端埋點(diǎn)
　　1.Full-埋點(diǎn)（“也稱(chēng)無(wú)埋點(diǎn)”）：通過(guò)SDK采集頁(yè)面上所有控件的運行數據，通過(guò)“統計數據過(guò)濾器”。
　　示例·應用場(chǎng)景
　　主要應用于簡(jiǎn)單的頁(yè)面，如短期事件中的落地頁(yè)/主題頁(yè)，需要快速衡量點(diǎn)擊分布效果等。
　　2.Visualization Buried Point：嵌入SDK，可視化圓選擇定義事件
<p>為了方便產(chǎn)品和操作，同學(xué)們可以直接在頁(yè)面上簡(jiǎn)單圈出跟蹤用戶(hù)行為（定義事件），只需采集click（點(diǎn)擊）操作，節省開(kāi)發(fā)時(shí)間。就像衛星航拍一樣，不需要安裝攝像頭，數據量小，支持局部區域的信息采集，所以JS可視化埋點(diǎn)更適合以下場(chǎng)景： 查看全部

　　織夢(mèng)治理員之家專(zhuān)注與織夢(mèng)CMS方面的研究(組圖)
　　這一段信息會(huì )出現在文章首;
　　織夢(mèng)cms 是一個(gè)優(yōu)秀的cms建站程序，為廣大站長(cháng)所熟知。同類(lèi)產(chǎn)品中用戶(hù)最多、口碑最好、開(kāi)源最強大的cms程序、織夢(mèng)管理員之家。專(zhuān)注于織夢(mèng)cms的研究，開(kāi)發(fā)的織夢(mèng)采集俠與織夢(mèng)cms的主要版本非常兼容。
　　隨著(zhù)織夢(mèng)采集俠V2.2版本的發(fā)布，插件功能也越來(lái)越完善。新增RSS采集和頁(yè)面監控采集功能。這兩個(gè)新功能彌補了關(guān)鍵詞采集的不足。您只需要設置監控頁(yè)面和文章URL規則即可針對采集某個(gè)站點(diǎn)、某個(gè)欄目的內容、織夢(mèng)采集俠文字識別系統的正文部分進(jìn)行識別并解壓，無(wú)需過(guò)多設置即可輕松采集到需要的內容。
　　為采集寫(xiě)采集規則的時(shí)代即將成為過(guò)去，雖然織夢(mèng)采集俠的定向采集功能還有很多不足，不是很好采集到文章出處、作者、發(fā)布時(shí)間等相關(guān)信息。但對于文章標題和正文部分，算法基本可以正確識別和提取，準確率極高。
　　我們目前正在研究的新算法會(huì )比較多個(gè)頁(yè)面以準確找到標題和正文部分，并添加微調功能手動(dòng)輔助精確定位獲取標題和正文。開(kāi)發(fā)完成后，會(huì )在下個(gè)版本中加入。
　　采集用途廣泛，比如行業(yè)網(wǎng)站，需要采集一些行業(yè)相關(guān)的消息；設計師制作網(wǎng)站，需要采集填寫(xiě)一些內容，提高效率，可以方便直觀(guān)的查看頁(yè)面效果和調試；個(gè)人站長(cháng)多做網(wǎng)站欄目，也可能用采集做內容填充等。
　　織夢(mèng)采集俠提供多種采集方式，打造全方位采集插件。
　?。?）根據關(guān)鍵詞采集
　　根據關(guān)鍵詞采集的內容非常方便方便，有多套采集引擎規則可以替換插件，可以采集在不同的搜索引擎中搜索結果。
　　優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單方便，只需輸入關(guān)鍵詞采集
　　缺點(diǎn)：受搜索結果影響，可能會(huì )有一些冗余或相關(guān)性較低的內容采集
　　(2）RSS采集
　　通過(guò)網(wǎng)站提供的RSS地址，采集RSS提供的文章URL頁(yè)面內容
　　優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單方便，針對采集，只需輸入RSS地址采集
　　缺點(diǎn)：沒(méi)有明顯的缺點(diǎn)，所有內容都是RSS提供的URL地址
　　(3）page monitoring采集
　　通過(guò)設置監控頁(yè)面和文章URL規則，可以采集相關(guān)內容
　　優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單方便，直接采集，設置監控頁(yè)面，文章URL可以采集
　　缺點(diǎn)：受監控頁(yè)面限制，采集監控頁(yè)面只收錄文章URL
　　織夢(mèng)采集俠RSS采集/頁(yè)面監控采集如何使用：/?p=2109
<p>織夢(mèng)采集俠不僅可以方便地從采集返回數據，還可以對采集返回的內容進(jìn)行偽原創(chuàng )和seo優(yōu)化，提高收錄流量率。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集api和微信文章分析獲取公眾號歷史列表
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api和微信文章分析，獲取公眾號訂閱號歷史列表，是分析業(yè)務(wù)的入門(mén)基礎！今天從以下5個(gè)方面進(jìn)行說(shuō)明：1.關(guān)鍵詞采集接口，2.歷史文章列表，3.公眾號歷史文章采集，4.公眾號文章分析，5.漏斗分析總體架構：登錄微信公眾平臺-獲取公眾號配置信息微信公眾號配置信息2.關(guān)鍵詞采集接口，3.歷史文章列表采集：多次提取公眾號歷史文章列表的情況多次提取公眾號歷史文章列表：4.公眾號文章分析：從每篇文章分析哪些因素5.漏斗分析：從兩個(gè)指標對比一下以下7種數據采集方式：關(guān)鍵詞采集接口,歷史文章列表采集接口,公眾號文章分析接口,漏斗分析接口,公眾號文章分析接口,數據采集接口,接入服務(wù)接口。
　　一、關(guān)鍵詞采集接口首先可以采用文本分析的方式進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，這里以多次提取公眾號歷史文章列表來(lái)進(jìn)行分析，但由于api大多數提供的txt文件為json格式的，所以本分析采用json格式，所以無(wú)需另外下載。
　　1、關(guān)鍵詞采集接口#獲取微信公眾號歷史文章列表demospider。pythondemo_num_api。py#采集1億多個(gè)微信公眾號，根據任意txt文件重新獲取apikeyvillamnoset:16018002#開(kāi)放的接口，可以用來(lái)抓取文本apikeyspider。pythondemo_num_api。
　　py#使用python3demo_num_api。py#多次提取公眾號歷史文章列表demo_spider_map如下圖所示，同一個(gè)接口的post請求數量均設置為1，去除不必要的數據demo_content_post1=spider。pythondemo_num_api。py#使用python3demo_num_api。
　　py#可以看到任意一個(gè)接口的接口數量都設置為1demo_spider_map然后使用api_get_post來(lái)提取請求url，可以使用以下3種api：。
　　1、.douban
　　2、.,
　　3、douban。com。douban。com。douban。com#查詢(xún)pythonpython_api。py#提取url可以使用以下3種方式：①alias=get_urls_and_requests，如果想從get方法返回的對象中提取url或request對象內部的數據的話(huà)，需要在代碼中指定urlvillamnoset:16018002#采取對douban。
　　com。douban。com。douban。com。douban。com的下標排序，提取url為1-50的鏈接demo_spider_map②alias=get_urls_and_requests，如果想從get方法返回的對象中提取url或request對象內部的數據的話(huà)，需要在代碼中指定urlvillamnoset:16018002#提取url。 查看全部

　　React使創(chuàng )建交互式UI變得輕而易舉|React技術(shù)揭秘項目
　　React 可以輕松創(chuàng )建交互式 UI。為應用程序的每個(gè)狀態(tài)設計一個(gè)簡(jiǎn)潔的視圖。當數據發(fā)生變化時(shí)，React 可以有效地更新和正確渲染組件。
　　以聲明方式編寫(xiě) UI 可以使您的代碼更可靠且更易于調試。
　　組件化
　　創(chuàng )建具有自己狀態(tài)的組件，然后這些組件形成更復雜的 UI。
　　組件邏輯是用 JavaScript 而不是模板編寫(xiě)的，因此您可以輕松地在應用程序中傳遞數據并將狀態(tài)與 DOM 分離。
　　一次學(xué)習，隨處書(shū)寫(xiě)
　　無(wú)論您目前使用什么技術(shù)棧，您都可以隨時(shí)引入 React 來(lái)開(kāi)發(fā)新功能，而無(wú)需重寫(xiě)現有代碼。
　　React 也可以使用 Node 進(jìn)行服務(wù)端渲染，或者使用 React Native 開(kāi)發(fā)原生移動(dòng)應用。
　　React相關(guān)項目可見(jiàn)：一個(gè)揭秘React技術(shù)秘密的項目，一個(gè)React源代碼的自頂向下分析。
　　
　　編劇
　　
　　Node.js 庫可以通過(guò)單個(gè) API 自動(dòng)化 Chromium、Firefox 和 WebKit。
　　Playwright 由 Microsoft 創(chuàng )建，是一個(gè)開(kāi)源瀏覽器自動(dòng)化框架，可讓 JavaScript 工程師在 Chromium、Webkit 和 Firefox 瀏覽器上測試其 Web 應用程序。
　　
　　vscode
　　
　　Visual Studio Code 是一款跨平臺編輯器，可在 OS X、Windows 和 Linux 上運行，旨在編寫(xiě)現代網(wǎng)絡(luò )和云應用程序。
　　也是當今前端最流行的編輯器！
　　
　　
　　esbuild
　　
　　是一個(gè)“JavaScript”Bundler打包壓縮工具，可以打包分發(fā)“JavaScript”和“TypeScript”代碼在網(wǎng)頁(yè)上運行。
　　esbuild 是一個(gè)用 Go 編寫(xiě)的用于打包和壓縮 Javascript 代碼的工具庫。
　　它最突出的特點(diǎn)是包裝速度極快。下圖是esbuild和webpack、rollup、Parcel等打包工具打包效率的基準：
　　
　　
　　vue-element-admin
　　
　　vue-element-admin 是基于 vue 和 element-ui 的后端前端解決方案。采用最新的前端技術(shù)棧，內置i18n國際化解決方案，動(dòng)態(tài)路由，授權驗證，提煉典型業(yè)務(wù)模型，提供豐富的功能組件?？梢詭椭焖贅嫿ㄆ髽I(yè)級中后端產(chǎn)品原型。我相信無(wú)論您有什么需求，這個(gè)項目都能幫到您。
　　
　　
　　edex-ui
　　
　　具有高級監控和觸摸屏支持的跨平臺、可定制的科幻終端模擬器。
　　它深受 DEX-UI 和 TRON Legacy 電影效果的啟發(fā)。它是一個(gè)類(lèi)似于科幻電腦界面的全屏桌面應用程序。
　　提供可視化的動(dòng)態(tài)監控系統性能圖表、資源列表、觸屏鍵盤(pán)等，看起來(lái)很高端很高端，還完美支持終端操作，支持Window、macOS、Linux系統。
　　作為一個(gè)從小就喜歡黑科技的貓哥，不忍安裝X！
　　
　　
　　詳情請看：對于Win、Mac、Linux、酷極客界面eDEX-UI
　　
　　next.js
　　
　　這是一個(gè)用于生產(chǎn)環(huán)境的 React 框架。
　　Next.js 為您提供生產(chǎn)環(huán)境所需的全部功能和最佳開(kāi)發(fā)體驗：包括靜態(tài)和服務(wù)端集成渲染、支持TypeScript、智能打包、路由預取等功能，無(wú)需任何配置。
　　
　　
　　tailwindcss
　　
　　實(shí)用優(yōu)先的 CSS 框架，用于快速構建自定義用戶(hù)界面。
　　您可以在不離開(kāi) HTML 的情況下快速創(chuàng )建現代的 網(wǎng)站。
　　Tailwind CSS 是一個(gè)功能類(lèi)優(yōu)先的 CSS 框架。它集成了 flex、pt-4、text-center 和 rotate-90 等類(lèi)。它們可以直接在腳本標記語(yǔ)言中組合以構建任何設計。
　　
　　終于
　　
　　平時(shí)如何找到好的開(kāi)源項目，可以看看這篇文章：GitHub上的挖礦神仙秘訣-如何找到優(yōu)秀的開(kāi)源項目
　　初級前端和高級前端不同的主要原因是學(xué)習前端所投入的時(shí)間和經(jīng)驗不同。其實(shí)就是缺乏信息。
　　如果有一個(gè)地方可以快速、好地獲取這些高質(zhì)量的前端信息，將大大縮短從初級到高級的時(shí)間。
　　基于這個(gè)初衷，前端GitHub誕生了，一個(gè)可以幫助前端開(kāi)發(fā)者節省時(shí)間的公眾號！
　　前端GitHub專(zhuān)注于在GitHub上挖掘優(yōu)秀的前端開(kāi)源項目，并以話(huà)題的形式進(jìn)行推薦。每個(gè)話(huà)題大概有10個(gè)左右的好項目，每周推送一到三個(gè)亮點(diǎn)文章。
　　不知不覺(jué)中，原創(chuàng )文章已經(jīng)寫(xiě)到第35期了。幾乎每篇文章都是毛哥精挑細選的優(yōu)質(zhì)開(kāi)源項目，而且文章中幾乎每一個(gè)項目都推送了，對前端開(kāi)發(fā)很有幫助。
　　原創(chuàng )不易，一個(gè)高品質(zhì)的文章需要幾個(gè)晚上才能讓肝臟出來(lái)。篩選和寫(xiě)推薦理由需要大量的時(shí)間和精力?？赐晡恼潞箜樖贮c(diǎn)點(diǎn)贊或轉發(fā)，給毛哥一個(gè)小小的鼓勵。
　　
　　2020中國開(kāi)發(fā)者調查報告來(lái)了，掃描二維碼或微信搜索“CSDN”公眾號，后臺回復關(guān)鍵詞“開(kāi)發(fā)者”，快速獲取完整報告內容！
　　
　　?45 歲，2 萬(wàn)億身價(jià)，蘋(píng)果的人生才剛剛開(kāi)始?不愛(ài)跳槽、月薪集中在 8K-17k、五成欲晉升為技術(shù)Leader|揭曉中國開(kāi)發(fā)者真實(shí)現狀 查看全部

　　基于url構建request對象的方法
　　問(wèn)題描述
　　默認情況下，RedisSpider啟動(dòng)時(shí)，會(huì )先讀取redis中的spidername:start_urls，如果有值，則根據url構造請求對象。
　　目前的要求是基于具體的關(guān)鍵詞采集。
　　例如：目標站點(diǎn)有一個(gè)接口，根據post請求參數返回結果。
　　那么，在這種情況下，構造請求的主要變換是請求體，API接口保持不變。
　　原來(lái)通過(guò) URL 構建請求的策略不再適用。
　　所以，這個(gè)時(shí)候我們需要重寫(xiě)對應的方法。
　　重寫(xiě)方法
　　爬蟲(chóng)類(lèi)需要繼承自scrapy_redis.spiders.RedisSpider
　　開(kāi)始請求
　　我需要從數據庫中獲取關(guān)鍵詞數據，然后使用關(guān)鍵詞構建請求。
　　這時(shí)候我們把關(guān)鍵詞當作start_url，把關(guān)鍵詞push添加到redis中
　　首先寫(xiě)一個(gè)方法將單個(gè)關(guān)鍵詞push發(fā)送給redis
　　push_data_to_redis
　　def push_data_to_redis(self, data):
"""將數據push到redis"""
# 序列化，data可能是字典
data = pickle.dumps(data)
use_set = self.settings.getbool(&#39;REDIS_START_URLS_AS_SET&#39;, defaults.START_URLS_AS_SET)
self.server.spush(self.redis_key, data) if use_set else self.server.lpush(self.redis_key, data)
　　如果self.redis_key沒(méi)有做任何聲明，它會(huì )默認為spidername:start_urls
　　然后重寫(xiě)start_request
　　def start_requests(self):
if self.isproducer():
# get_keywords 從數據庫讀關(guān)鍵詞的方法
items = self.get_keywords()
for item in items:
self.push_data_to_redis(item)
return super(DoubanBookMetaSpider, self).start_requests()
　　上面代碼中有一個(gè)self.isproducer，這個(gè)方法是用來(lái)檢測當前程序是否是producer，即提供關(guān)鍵詞給redis
　　生產(chǎn)者
　　# (...)
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.is_producer = kwargs.pop(&#39;producer&#39;, None)
super(DoubanBookMetaSpider, self).__init__()
def isproducer(self):
return self.is_producer is not None
# (...)
　　此方法需要配合scrapy命令行使用，例如：
　　// 啟動(dòng)一個(gè)生產(chǎn)者，producer的參數任意，只要填寫(xiě)了就是True
scrapy crawl myspider -a producer=1
// 啟動(dòng)一個(gè)消費者
scrapy crawl myspider
　　更多關(guān)于scrapy命令行的參數，參考文檔：
　　make_request_from_data
　　在RedisMixin中查看make_request_from_data
　　方法注釋信息：
　　從來(lái)自 Redis 的數據返回一個(gè) Request 實(shí)例。
　　根據來(lái)自redis的數據返回一個(gè)Request對象
　　默認情況下，數據是經(jīng)過(guò)編碼的 URL。您可以覆蓋此方法以
　　提供您自己的消息解碼。
　　默認情況下，數據是經(jīng)過(guò)編碼的 URL 鏈接。您可以重寫(xiě)此方法以提供您自己的消息解碼。
　　def make_request_from_data(self, data):
url = bytes_to_str(data, self.redis_encoding)
return self.make_requests_from_url(url)
　　將數據轉換為字符串（網(wǎng)站link字符串），然后調用make_requests_from_url通過(guò)url構造請求對象
　　數據從哪里來(lái)？
　　查看RedisMixin的next_request方法
　　
　　由此可知，數據是從redis中彈出的。之前我們序列化數據并push進(jìn)去，現在我們pop出來(lái)，我們反序列化它并依賴(lài)它來(lái)構建請求對象
　　重寫(xiě) make_request_from_data
　　def make_request_from_data(self, data):
data = pickle.loads(data, encoding=self.redis_encoding)
return self.make_request_from_book_info(data)
　　在這個(gè)例子中，構造請求對象的方法是self.make_request_from_book_info。在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，可以根據目標站的請求規則編寫(xiě)請求的構造方法。
　　最終效果
　　啟動(dòng)生成器
　　scrapy crawl myspider -a producer=1
　　生成器完成所有關(guān)鍵詞push后，將轉換為消費者并開(kāi)始消費
　　在多個(gè)節點(diǎn)上啟動(dòng)消費者
　　scrapy crawl myspider
　　爬蟲(chóng)的開(kāi)始總是基于現有數據采集新數據，例如基于列表頁(yè)中的詳情頁(yè)鏈接采集detail頁(yè)數據，基于關(guān)鍵詞采集搜索結果， 等等。根據現有數據的不同，啟動(dòng)方式也不同，大體還是一樣的。
　　本文文章由多人發(fā)布平臺ArtiPub自動(dòng)發(fā)布。 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api獲取文章(圖)!
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api獲取文章關(guān)鍵詞后在技術(shù)支持公眾號中發(fā)送關(guān)鍵詞獲取api，獲取后可使用api接口第三方平臺提供的api接口（百度、google、必應、神馬等）對接后，分享給需要的人需要的關(guān)鍵詞號，成功后即可獲取到原始文章鏈接使用ss+snippetspost發(fā)送json存儲到數據庫對接完畢！。
　　在網(wǎng)上采集一些手機號碼，然后發(fā)送到一個(gè)圖片地址上面，拼接上網(wǎng)址就可以了，
　　百度搜索就有ip采集代碼，搜索網(wǎng)絡(luò )獲取ip，然后把代碼放在php_ftp中，圖片中間的加上url，php直接訪(fǎng)問(wèn)就可以了，網(wǎng)址是:4452.txt，
　　沒(méi)人有好的免費方法嗎？我這里有一份原創(chuàng )文章數據采集，采集方法詳細，
　　采集api免費獲取還要花錢(qián)？
　　可以采集視頻，但是鏈接需要大家互傳。
　　百度
　　360采集可以采集，比如你給我發(fā)些字幕視頻，我也給你采。
　　搜狐新聞網(wǎng)，
　　采集阿里大文娛的二維碼，把這些視頻放到云上面大家自己下載?？吹胶枚嘣贫疾皇腔ㄥX(qián)就可以搞定的，全是騙子騙錢(qián)。
　　googleapi
　　閑魚(yú)大把，因為賺的是網(wǎng)絡(luò )流量錢(qián)，收益來(lái)源于粉絲或者用戶(hù)，問(wèn)題是涉及機密，誰(shuí)知道傳到你手里有木有。圖片采集，可以賣(mài)。國內搜索引擎經(jīng)常收費也不推薦，收入不穩定。詳情采集，可以賣(mài)。其他，請視自己情況而定。 查看全部

　　有沒(méi)有高效又傻瓜一點(diǎn)的爬蟲(chóng)采集數據工具？(一)
　　有沒(méi)有什么高效傻瓜式爬蟲(chóng)采集data 工具？
　　不管你會(huì )不會(huì )寫(xiě)代碼，都可以試試之前嗅探過(guò)的ForeSpider爬蟲(chóng)。因為ForeSpider data采集系統是可視化萬(wàn)能爬蟲(chóng)，如果不想寫(xiě)代碼，可以可視化爬取數據。
　　對于一些高難度的網(wǎng)站，有很多反爬蟲(chóng)措施?？梢允褂?ForeSpider 內置的爬蟲(chóng)腳本語(yǔ)言系統。幾行代碼可以從采集 到非常難的網(wǎng)站。比如國家自然科學(xué)基金網(wǎng)站，國家企業(yè)信息公示系統等等，最難的網(wǎng)站一點(diǎn)問(wèn)題都沒(méi)有。
　　在通用爬蟲(chóng)中，ForeSpider爬蟲(chóng)擁有最強的采集速度和采集能力。支持登錄、Cookie、Post、https、驗證碼、JS、Ajax、關(guān)鍵詞search等技術(shù)。 采集、采集效率在普通臺式機上可以達到每天500萬(wàn)條數據。這個(gè)采集速度是通用爬蟲(chóng)的8到10倍。
　　對于1000網(wǎng)站的需求，ForeSpider爬蟲(chóng)可以在規則模板固定后開(kāi)始計時(shí)采集。支持多次數據清洗。
　　針對關(guān)鍵詞search的需求，ForeSpider爬蟲(chóng)支持關(guān)鍵詞搜索和數據挖掘功能。自帶關(guān)鍵詞庫和數據挖掘字典，可以有效采集關(guān)鍵詞相關(guān)內容。
　　優(yōu)采云采集器可以對采集網(wǎng)站數據進(jìn)行簡(jiǎn)單的設置，包括文本、圖片、文檔等數據，可以對數據進(jìn)行分析、處理和發(fā)布。
　　抓取網(wǎng)址信息的規則是：(1）URL采集Rules; (2）內容采集Rules; (3）Content 發(fā)布規則.
　　優(yōu)采云采集器簡(jiǎn)單易用，目前有超過(guò)10萬(wàn)用戶(hù)使用。
　　目前優(yōu)采云有一個(gè)工具觸摸精靈，主要用于抓取Android應用信息。
　　當然有。下面我簡(jiǎn)單介紹3個(gè)非常好的爬蟲(chóng)數據采集工具，分別是優(yōu)采云、優(yōu)采云和優(yōu)采云。對于大部分網(wǎng)絡(luò )（網(wǎng)頁(yè)）數據，這3款軟件都可以輕松采集，無(wú)需寫(xiě)一行代碼，感興趣的朋友可以試試：
　　優(yōu)采云采集器
　　這是一個(gè)免費的跨平臺爬蟲(chóng)數據采集工具。它完全免費供個(gè)人使用?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)（包括表格、列表等）中的元素和內容，并支持自動(dòng)翻頁(yè)和文件導出功能，使用非常方便。先簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)軟件的安裝和使用：
　　1. 首先安裝優(yōu)采云采集器，這個(gè)可以在官網(wǎng)直接下載，如下，每個(gè)平臺都有版本，選擇適合自己平臺的即可：
　　
　　2.安裝完成后，打開(kāi)軟件，主界面如下，這里直接輸入需要采集的網(wǎng)頁(yè)地址，軟件會(huì )自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)中的數據，試試翻頁(yè)功能：
　　
　　以兆聯(lián)招聘數據為例，它會(huì )自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)中可以采集的信息，非常方便。也可以自定義采集規則刪除不需要的字段：
　　
　　優(yōu)采云采集器
　　這也是一個(gè)很好的爬蟲(chóng)數據采集工具。目前主要在windows平臺下使用，內置了大量數據采集模板，可以方便的采集天貓、京東等流行的網(wǎng)站，下面我簡(jiǎn)單介紹一下安裝使用本軟件：
　　1.首先安裝優(yōu)采云采集器，這個(gè)也可以直接從官網(wǎng)下載，如下，一個(gè)exe安裝包，直接安裝即可：
　　
　　2.安裝完成后，打開(kāi)軟件，主界面如下，然后我們可以直接選擇采集方法，新建采集任務(wù)（支持批量網(wǎng)頁(yè)采集） ，自定義采集字段等，非常簡(jiǎn)單，鼠標點(diǎn)一下，官方還自帶入門(mén)教程，非常適合初學(xué)者學(xué)習：
　　
　　優(yōu)采云采集器
　　這也是一個(gè)非常不錯的Windows平臺下的爬蟲(chóng)數據采集工具?；竟δ芘c前兩個(gè)軟件類(lèi)似。它集成了數據采集、處理、分析和挖掘的全過(guò)程?？梢暂p松采集任何網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)分析準確挖掘信息，簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)軟件的安裝和使用：
　　1.首先安裝優(yōu)采云采集器，這個(gè)可以在官網(wǎng)直接下載，如下，也是exe安裝包，雙擊安裝即可：
　　
　　2.安裝完成后，打開(kāi)軟件，主界面如下，然后我們可以直接新建采集任務(wù)，設置采集規則，自定義采集字段，所有傻瓜式操作，可以一步步往下。這里官方還自帶了入門(mén)教程，講的很詳細，很適合初學(xué)者學(xué)習掌握：
　　
　　至此，我們已經(jīng)完成了三個(gè)爬蟲(chóng)數據采集工具優(yōu)采云、優(yōu)采云和優(yōu)采云的安裝和使用?？偟膩?lái)說(shuō)，這3款軟件都非常不錯，只要熟悉使用流程，很快就能掌握。當然，如果熟悉Python等編程語(yǔ)言，也可以通過(guò)編程方式實(shí)現網(wǎng)絡(luò )數據爬取，網(wǎng)上也有相關(guān)教程。而且資料，介紹的很詳細，有興趣的可以搜索一下，希望上面分享的內容對你有幫助，也歡迎大家評論留言補充。
　　索引器、搜索器和搜索器之間有什么區別？
　　Indexer（索引器） 索引器允許類(lèi)或結構的實(shí)例以與數組相同的方式進(jìn)行索引。索引器類(lèi)似于屬性，不同之處在于它們的訪(fǎng)問(wèn)器接受參數。它使得在數組等對象上使用下標成為可能。它提供了一種通過(guò)索引訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)的數據信息的便捷方式。搜索器的主要功能是根據用戶(hù)輸入的關(guān)鍵詞在索引器形成的倒排列表中進(jìn)行搜索，同時(shí)完成頁(yè)面與搜索的相關(guān)性評估，對輸出的結果進(jìn)行排序，并實(shí)現一定的用戶(hù)相關(guān)性反饋機制。 查看全部

　　元數據的作用數據中臺的構建，需要確保所有的口徑一致
　　元數據的作用
　　數據中心的建設需要保證所有的口徑一致，必須把原來(lái)不一致和重復的指標整理出來(lái)整合成一個(gè)統一的指標字段（指標管理系統），前提是要搞清楚指標。公司的業(yè)務(wù)口徑、數據來(lái)源、計算邏輯。這些東西都是元數據
　　元數據收錄哪些數據
　　這是一個(gè)例子
　　
　　任務(wù) flow_dws_trd_sku_1d 讀取表 dwd 生成匯總表 dws
　　數據字典描述了數據的結構信息。包括表名、注解信息、輸出任務(wù)、哪些字段、字段含義、字段類(lèi)型等
　　數據血緣關(guān)系是指上游表生成哪些下游表，一般用于故障恢復和業(yè)務(wù)口徑的理解。
　　數據特征表示數據的屬性信息，包括存儲位置、存儲大小、訪(fǎng)問(wèn)流行度、標簽、主題域、數據級別（ods/dw/dm）等屬性信息。
　　既然一張表有這么多的信息需要組織和展示，就需要有一個(gè)元數據中心來(lái)管理它。貫穿公司產(chǎn)品線(xiàn)
　　行業(yè)元數據中心產(chǎn)品
　　Metacat 支持多數據源，可擴展的架構設計，擅長(cháng)管理數據字典。
　　Atlas支持比較完整的數據血緣關(guān)系，實(shí)時(shí)數據血緣關(guān)系采集
　　血緣采集一般通過(guò)三種方式：
　　1.靜態(tài)SQL解析，不管執行與否，都會(huì )解析
　　2.實(shí)時(shí)抓取正在執行的SQL，解析執行計劃，獲取輸入表和輸出表
　　3.通過(guò)任務(wù)日志分析得到執行后的SQL輸入表和輸出表。每個(gè)項目成功執行的SQL，無(wú)論是pull還是push，都通過(guò)元數據中心解析得到輸入表和輸出表。
　　第一種方法面臨準確性的問(wèn)題，因為任務(wù)沒(méi)有執行，SQL是否正確是個(gè)問(wèn)題。第三種方法，雖然是執行后生成血緣關(guān)系，可以保證準確，但是時(shí)效性比較差，通常需要分析大量的任務(wù)日志數據。所以第二種方式是比較理想的實(shí)現方式，Atlas就是這樣一種實(shí)現方式。但是這種方式獲取表的特征數據比較困難，比如負責人信息、平臺信息等，所以在存儲側邊時(shí)會(huì )出現信息缺失的情況。綜上，選擇第三種方法，每天t+1次統計成功執行SQL匯總分析血緣關(guān)系。血緣關(guān)系延遲1天，但側邊資料會(huì )完整。并且無(wú)需開(kāi)發(fā)鉤子或監聽(tīng)器
　　對于Hive計算引擎，Atlas通過(guò)Hook方式實(shí)時(shí)捕獲任務(wù)執行計劃，獲取輸入表和輸出表，推送給Kafka。一個(gè)攝取模塊負責將血緣關(guān)系寫(xiě)入 JanusGraph 圖數據庫。然后使用API??基于圖查詢(xún)引擎獲取血緣關(guān)系。對于Spark，Atlas提供了Listener的實(shí)現，Sqoop和Flink也有相應的實(shí)現。
　　公司的元數據產(chǎn)品
　　元數據系統整體分為三大方面：數據的采集、數據的存儲、數據的應用。下面簡(jiǎn)單介紹一下各個(gè)功能和實(shí)現
　　
　　采集 數據存儲 數據應用 具體場(chǎng)景 血緣關(guān)系分析場(chǎng)景
　　首先解析SQL，以Hive為例。首先定義詞法規則和語(yǔ)法規則文件，然后使用Antlr實(shí)現SQL詞法語(yǔ)法分析，生成AST語(yǔ)法樹(shù)，遍歷AST語(yǔ)法樹(shù)完成后續操作。 select *的SQL可以被客戶(hù)端禁止，也可以由服務(wù)器解析select *的行為，通過(guò)API查詢(xún)表結構的補充字段。
　　通過(guò)Semantic Analyzer Factory類(lèi)進(jìn)行語(yǔ)法分析，然后根據Schema生成執行計劃QueryPlan。關(guān)于表和列的血緣關(guān)系，可以從 LineageInfo 和 LineageLogger 類(lèi)中得到解決方案。
　　需要統計的hive操作類(lèi)型
　　
　　通過(guò)以上操作類(lèi)型，你可以清楚的看到手表是如何被轉移的
　　元數據顯示血緣關(guān)系的效果，目前公司只顯示血緣關(guān)系。
　　
　　返回的數據結構
　　
　　其實(shí)對于數據血緣關(guān)系，如果只做表級血緣關(guān)系的話(huà)，可以通過(guò)關(guān)系數據來(lái)做。第二階段的血緣關(guān)系改回mysql，因為我們的顯示只有上下級，不是全鏈接圖顯示。 這也與降低成本有關(guān)。
　　如果使用圖形數據庫，則將輸入信息和輸出信息作為點(diǎn)，操作作為邊。上面返回的數據其實(shí)就是圖數據庫直接返回的數據。 rid 表示當前點(diǎn)的id信息。
　　血緣關(guān)系還有一個(gè)問(wèn)題。即使你想清理歷史邊，因為輸入輸出可能存在很長(cháng)時(shí)間，小時(shí)級任務(wù)可能有數千條邊，所以你需要制定一個(gè)清理策略來(lái)保存最后N天/N數據端，否則mysql/graph數據庫會(huì )卡死。
　　元數據應用對應的原型展示
　　數據搜索
　　
　　引文熱度
　　當您不知道手表的主人是誰(shuí)時(shí)，這非常方便?？纯凑l(shuí)在使用它，然后問(wèn)問(wèn)。
　　血緣關(guān)系
　　如上
　　數據地圖
　　如人氣所示
　　數據維護及特點(diǎn)
　　
　　對于數據特征，數據表的所有者可以修改表的特征信息
　　生成邏輯
　　每個(gè)業(yè)務(wù)表都有生成邏輯的展示，從調度系統自動(dòng)同步
　　在我們的調度系統中，每個(gè)hsql任務(wù)都有一個(gè)輸出表。通過(guò)將輸出表鏈接到元數據，兩個(gè)系統可以串聯(lián)。
　　
　　其他功能
　　
　　公司的元數據和那些缺陷。由于歷史原因，無(wú)法將表的位置和底層存儲關(guān)聯(lián)起來(lái)，頁(yè)面上也沒(méi)有顯示底層存儲的位置和hive表的位置。外部表可能經(jīng)常被沒(méi)有要構建的表的系統所取代。這個(gè)非常重要。我認為在元數據系統之前，必須建立一個(gè)建表系統?？梢源鎯嘞藓蜆藴市畔?。臨時(shí)表只能建在測試數據庫中。 , 正式表的創(chuàng )建通過(guò)系統進(jìn)行，使信息與實(shí)時(shí)元數據信息一起統計
　　
　　問(wèn)答
　　
　　參考Are You Hungry元數據實(shí)踐之路網(wǎng)易元數據中心實(shí)踐計劃 查看全部

　　為什么網(wǎng)絡(luò )上面這么多的網(wǎng)絡(luò )輿情監測系統都爬取不到小紅書(shū)
　　最近，編輯收到了很多客戶(hù)的詢(xún)問(wèn)。其中，問(wèn)得最多的就是你們的在線(xiàn)輿情監測系統采集能不能拿到小紅書(shū)的數據？小編一驚，于是做了網(wǎng)站定向監控，發(fā)現我們公司的系統沒(méi)有監控小紅書(shū)的數據，然后跑到公司數據中心詢(xún)問(wèn)數據中心負責人。你不是說(shuō)我們嗎？公司系統采集能拿到小紅書(shū)的數據嗎？為什么我的測試中沒(méi)有數據？數據中心的人給出的答案是這樣的：龜網(wǎng)輿情監測系統可以采集到達小紅書(shū)的全量數據，但評論數據只能是采集的一部分，這與小紅書(shū)的評論瀏覽，由于小紅書(shū)的反扒技術(shù)比較強大，我們的時(shí)效比較慢，也就是采集的速度可能需要10個(gè)小時(shí)左右，所有這些都沒(méi)有放在我們公司的公共數據倉庫中。如果有人想使用它，他們仍然可以使用 API 為他實(shí)現它。也就是說(shuō)，龜網(wǎng)輿情監測系統可以采集獲取小紅書(shū)的網(wǎng)絡(luò )數據。
　　
　　為什么網(wǎng)上那么多網(wǎng)絡(luò )輿情監測系統無(wú)法抓取小紅書(shū)的全網(wǎng)數據？搜索引擎收錄只能用來(lái)補充對小紅書(shū)網(wǎng)絡(luò )數據的抓取，并沒(méi)有這樣的數據。因為小紅書(shū)是國內最好的反扒技術(shù)網(wǎng)站，他們的系統可以自動(dòng)識別爬蟲(chóng)的IP地址，也可以自動(dòng)識別爬蟲(chóng)等，如果能爬到小紅書(shū)網(wǎng)站的數據，那么這個(gè)輿情監測系統絕對不簡(jiǎn)單。
　　在互聯(lián)網(wǎng)+大數據時(shí)代，數據的綜合性是最有價(jià)值的。一些大數據公司將幾年歷史的數據存儲在互聯(lián)網(wǎng)上，成為公司發(fā)展的基礎。它在互聯(lián)網(wǎng)上非常具有競爭力。目前，很多輿情監測軟件廠(chǎng)商都在攻克小紅書(shū)反爬蟲(chóng)的難點(diǎn)。
　　網(wǎng)絡(luò )輿情監測行業(yè)任重道遠。新技術(shù)難開(kāi)發(fā)，成熟技術(shù)容易復制，未來(lái)可能會(huì )有更多的小紅書(shū)網(wǎng)站出現。網(wǎng)絡(luò )輿情監測行業(yè)的道路是光明還是黑暗？ 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口，請求大家學(xué)習！
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口，請求https網(wǎng)站，在接口后面接get/post跳轉,帶上一些自己需要的文章名稱(chēng)，圖片等等標識圖片采集方法，可以通過(guò)百度網(wǎng)盤(pán)自帶的下載功能，
　　可以試試是不是真正采集的api，
　　其實(shí)很簡(jiǎn)單，
　　我覺(jué)得像采集單個(gè)文章這樣的沒(méi)什么難度，目前大部分人采集并不是為了賺錢(qián)，是為了提高自己的技術(shù)，提高自己的效率，如果自己是出于興趣愛(ài)好又能夠一邊做一邊學(xué)習新的東西，
　　目前用的比較多的是wordpress插件wordpress采集器。搜索即可出來(lái)百十來(lái)個(gè)了。按不同關(guān)鍵詞搜索。比如搜“博客”，一大堆?，F在二三十萬(wàn)的也比較多。博客采集器以前是用1010號采集器、博客街、百度采集?？梢哉艺移渌目?。
　　有一個(gè)可以批量采集標題、描述、圖片、原文的，可以試試。我自己做了個(gè)網(wǎng)站，分享一下方法。因為我也在學(xué)習中，這個(gè)采集方法僅供大家學(xué)習，請勿輕易嘗試。
　　用插件吧如果想挖掘出個(gè)性，建議去博客園、51cto、古西秀這些站點(diǎn)去找些你感興趣的，看看這些站點(diǎn)用的都是什么采集的軟件?；蛘咧苯影俣人阉鳌安杉恼虏杉痑pi”，讓別人采集他的，我覺(jué)得應該沒(méi)問(wèn)題。 查看全部

　　所用工具（技術(shù)）：如何配置Fiddler及如何抓取手機APP數據包
　　1 簡(jiǎn)介
　　過(guò)段時(shí)間就開(kāi)始找新工作了，我們爬取一些工作信息來(lái)分析一下。目前主流招聘網(wǎng)站包括51job、智聯(lián)、BOSS直招、pullgou等。我有一段時(shí)間沒(méi)有抓取移動(dòng)應用程序了。這次我會(huì )寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)來(lái)爬取的手機app的職位信息。其他招聘網(wǎng)站稍后更新...
　　使用的工具（技術(shù)）：
　　IDE：pycharm
　　數據庫：MySQL
　　抓包工具：Fiddler
　　爬蟲(chóng)框架：scrapy==1.5.0
　　信息捕獲：scrapy 內置的選擇器
　　2 APP抓包分析
　　先來(lái)體驗一下51job的app吧。當我們在首頁(yè)輸入search關(guān)鍵詞并點(diǎn)擊search時(shí)，app會(huì )跳轉到一個(gè)新頁(yè)面。我們稱(chēng)這個(gè)頁(yè)面為一級頁(yè)面。一級頁(yè)面顯示了我們正在尋找的所有職位的列表。
　　
　　當我們點(diǎn)擊其中一個(gè)帖子信息時(shí)，APP會(huì )跳轉到一個(gè)新頁(yè)面。我稱(chēng)這個(gè)頁(yè)面為二級頁(yè)面。二級頁(yè)面有我們需要的所有職位信息，也是我們的主要采集當前頁(yè)面。
　　
　　分析頁(yè)面后，可以分析51job應用的請求和響應。本文使用的抓包工具是Fiddler。 Fiddler的使用方法請查看這篇文章《Fiddler在網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)中抓取PC端網(wǎng)頁(yè)數據包和手機APP數據包》的博客。本篇博文詳細介紹了如何配置Fiddler以及如何抓取手機APP數據包。鏈接如下：
　　本文的目的是捕捉在51job App上搜索某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)返回的所有招聘信息。本文以“Python”為例進(jìn)行說(shuō)明。 APP上的操作如下圖所示。輸入“Python”關(guān)鍵詞后，點(diǎn)擊搜索，然后Fiddler抓取4個(gè)數據包，如下圖：
　　
　　其實(shí)，當我們看到第2個(gè)和第4個(gè)數據包的圖標時(shí)，我們應該會(huì )心一笑。這兩個(gè)圖標分別代表json和xml格式傳輸的數據，很多web界面都是用這兩種格式傳輸數據，手機app也沒(méi)有列出。選擇第二個(gè)數據包，然后在右側主窗口查看，發(fā)現第二個(gè)數據包中沒(méi)有我們想要的數據。查看第四個(gè)數據包，選中后，在右邊的表格中，可以看到如下：
　　
　　右下角的內容不就是你在手機上看到的職位信息嗎？它仍然以 XML 格式傳輸。我們復制這個(gè)數據包的鏈接：
　　keyword=Python&keywordtype=2&jobarea=000000&searchid=&著(zhù)名類(lèi)型=&pageno=1&pagesize=30&accountid=&key=&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c621afu7>a8c65a37a35c68c65afu7
　　我們抓取的時(shí)候，肯定不會(huì )只抓取一頁(yè)的信息。我們在A(yíng)PP上向下滑動(dòng)頁(yè)面，看看Fiddler會(huì )抓到什么數據包?？聪聢D：
　　
　　滑下手機屏幕后，Fiddler又抓取了兩個(gè)數據包，第二個(gè)數據包被選中，再次發(fā)現是APP上新刷新的招聘信息，然后復制這個(gè)數據包的url鏈接：
　　pageno=2&pagesize=30&accountid=&key=&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c6&uuid=6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087f3aa83a5c636792ba0887c6b3p6eb3&partner=8785419449a858b3314197
　　接下來(lái)我們對比一下前后兩個(gè)鏈接，分析異同?？梢钥闯?，除了屬性“pageno”外，其他都一樣。沒(méi)錯，它上面標有紅色。第一個(gè)數據包鏈接的pageno值為1，第二個(gè)pageno值為2，翻頁(yè)規則一目了然。
　　既然找到了APP翻頁(yè)的請求鏈接規則，我們就可以通過(guò)爬蟲(chóng)中的循環(huán)將pageno賦值給pageno，實(shí)現模擬翻頁(yè)的功能。
　　我們再次嘗試更改搜索關(guān)鍵詞，看看鏈接是否已更改。使用“java”作為關(guān)鍵詞，捕獲的數據包為：
　　keyword=java&keywordtype=2&jobarea=000000&searchid=&著(zhù)名類(lèi)型=&pageno=1&pagesize=30&accountid=&key=&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c621afui754d9c621afui75a35c6b3fu7
　　對比后發(fā)現只有鏈接中keyword值不同，是我們自己輸入的關(guān)鍵詞。因此，在爬蟲(chóng)中，我們完全可以通過(guò)字符串拼接的方式輸入關(guān)鍵詞模擬，從而采集不同類(lèi)型的招聘信息。同理，您可以搜索求職地點(diǎn)等信息，本文未涉及。
　　解決了翻頁(yè)功能后，我們來(lái)探究一下數據包中的XML內容。我們復制上面的第一個(gè)鏈接并在瀏覽器上打開(kāi)它。打開(kāi)后，畫(huà)面如下：
　　
　　這樣看會(huì )舒服很多。通過(guò)仔細觀(guān)察，我們會(huì )發(fā)現APP上的每一條招聘信息都對應一個(gè)標簽，每一條里面都有一個(gè)標簽，里面有一個(gè)id來(lái)標識一個(gè)帖子。比如上面第一個(gè)帖子是109384390，第二個(gè)帖子是109381483，記住這個(gè)id，以后會(huì )用到。
　　其實(shí)，接下來(lái)我們點(diǎn)擊第一個(gè)職位發(fā)布進(jìn)入二級頁(yè)面。這時(shí)候Fiddler會(huì )采集到APP剛剛發(fā)送的數據包，點(diǎn)擊里面的xml數據包，發(fā)現是APP上剛剛刷新的頁(yè)面信息。我們復制數據包的url鏈接：
　　jobid=109384390&accountid=&key=&from=searchjoblist&jobtype=0100&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c6&uuid=6b21f77c7af36aa2&uuid=6b21f77c7af36d9f78c7af36d9f78c7af36c8f78f78c7af36c8f78c7f36c8f78c7f2aaa3
　　按照方法，點(diǎn)擊一級頁(yè)面列表中的第二個(gè)job，然后從Fiddler復制對應數據包的url鏈接：
　　jobid=109381483&accountid=&key=&from=searchjoblist&jobtype=0100&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c6&uuid=6b21f77c7a52aaa3&uuid=6b21f77c7af36c8f78c7af36d9f78f78c7af3aa2f8c8f78f78f78c7af3aa2f9f78f78c7f3aa3
　　對比以上兩個(gè)鏈接，你有沒(méi)有發(fā)現什么規律？沒(méi)錯，jobid不一樣，其他都一樣。這個(gè)jobid就是我們在一級頁(yè)面的xml中找到的jobid。由此，我們可以從一級頁(yè)面中抓取jobid來(lái)構造二級頁(yè)面的url鏈接，然后采集出我們需要的所有信息。整個(gè)爬蟲(chóng)邏輯清晰：
　　構建一級頁(yè)面的初始url->采集jobid->構建二級頁(yè)面的url->捕獲作業(yè)信息->通過(guò)循環(huán)模擬翻頁(yè)獲取下一頁(yè)的url。
　　好了，分析工作完成，啟動(dòng)腳本爬蟲(chóng)。
　　3 編寫(xiě)爬蟲(chóng)
　　本文是使用無(wú)憂(yōu)手機APP網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的Scrapy框架編寫(xiě)的。下載scrapy第三方包后，通過(guò)命令行創(chuàng )建爬蟲(chóng)項目：
　　 scrapy startproject job_spider .
　　job_spider 是我們爬蟲(chóng)項目的項目名稱(chēng)。有一個(gè)“?！痹陧椖棵Q(chēng)之后。這一點(diǎn)是可選的。區別在于在當前文件之間創(chuàng )建一個(gè)項目或創(chuàng )建一個(gè)與項目名稱(chēng)相同的文件。在文件中創(chuàng )建一個(gè)項目。
　　創(chuàng )建項目后，繼續創(chuàng )建爬蟲(chóng)，專(zhuān)門(mén)用于爬取發(fā)布的招聘信息。創(chuàng )建一個(gè)如下命名的爬蟲(chóng)：
　　　　scrapy genspider qcwySpider appapi.51job.com
　　注意：如果沒(méi)有添加“.”創(chuàng )建爬蟲(chóng)項目時(shí)的項目名稱(chēng)后，請在運行命令創(chuàng )建爬蟲(chóng)之前進(jìn)入項目文件夾。
　　通過(guò)pycharm打開(kāi)新創(chuàng )建的爬蟲(chóng)項目，左側??目錄樹(shù)結構如下：
　　
　　在開(kāi)始所有爬蟲(chóng)工作之前，首先打開(kāi) settings.py 文件，然后取消注釋“ROBOTSTXT_OBEY = False”行并將其值更改為 False。
　　# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
　　完成以上修改后，打開(kāi)spiders包下的qcwySpider.py。初始代碼如下：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QcwyspiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'qcwySpider'
allowed_domains = ['appapi.51job.com']
start_urls = ['http://appapi.51job.com/']

def parse(self, response):
pass
　　這是scrapy為我們構建的框架。我們只需要在此基礎上改進(jìn)我們的爬蟲(chóng)即可。
　　首先需要給類(lèi)添加一些屬性，比如搜索關(guān)鍵詞keyword、起始頁(yè)、想爬取最大頁(yè)數、還需要設置headers進(jìn)行簡(jiǎn)單的反爬取。另外，starturl也需要重置為第一頁(yè)的url。更改后的代碼如下：
　　name = 'qcwySpider'
keyword = 'python'
current_page = 1
max_page = 100
headers = {
'Accept': 'text / html, application / xhtml + xml, application / xml;',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive',
'Host': 'appapi.51job.com',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
}
allowed_domains = ['appapi.51job.com']
start_urls = ['https://appapi.51job.com/api/job/search_job_list.php?postchannel=0000&&keyword='+str(keyword)+
'&keywordtype=2&jobarea=000000&searchid=&famoustype=&pageno=1&pagesize=30&accountid=97932608&key=a8c33db43f42530fbda2f2dac7a6f48d5c1c853a&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c6&uuid=6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087c2&version=845&guid=bbb37e8f266b9de9e2a9fbe3bb81c3d0']
　　然后開(kāi)始寫(xiě)parse方法爬取一級頁(yè)面。在一級頁(yè)面中，我們的主要邏輯是通過(guò)循環(huán)實(shí)現APP中的屏幕滑動(dòng)更新。上面代碼中我們使用current_page來(lái)標識當前頁(yè)碼，每次循環(huán)后，給current_page加1，然后構造一個(gè)新的url，通過(guò)回調解析方法抓取下一頁(yè)。另外，我們還需要在parse方法中采集輸出一級頁(yè)面的jobid，構造二級頁(yè)面，回調實(shí)現二級頁(yè)面信息采集的parse_job方法。解析方法代碼如下：
<p> def parse(self, response):
"""
通過(guò)循環(huán)的方式實(shí)現一級頁(yè)面翻頁(yè)，并采集jobid構造二級頁(yè)面url
:param response:
:return:
"""
selector = Selector(response=response)
itmes = selector.xpath('//item')
for item in itmes:
jobid = item.xpath('./jobid/text()').extract_first()
url = 'https://appapi.51job.com/api/job/get_job_info.php?jobid='+jobid+'&accountid=&key=&from=searchjoblist&jobtype=0100&productname=51job&partner=8785419449a858b3314197b60d54d9c6&uuid=6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087c2&version=845&guid=bbb37e8f266b9de9e2a9fbe3bb81c3d0'
yield scrapy.Request(url=url, headers=self.headers, dont_filter=False, callback=self.parse_job)
if self.current_page 查看全部

　　api監測關(guān)鍵詞去百度文庫找到相關(guān)相關(guān)關(guān)鍵部分
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api監測關(guān)鍵詞等等，知乎上以前有過(guò)知友寫(xiě)這方面的教程，可以自己去看看。采集知乎只是采集了api，利用采集來(lái)的文章，關(guān)鍵詞去百度文庫找到相關(guān)關(guān)鍵詞，
　　一、需要軟件：2.8版本百度文庫瀏覽器，下載地址：）百度文庫瀏覽器解壓后，把里面的文件解壓到任意盤(pán)。d:\programfiles\百度文庫瀏覽器，最后運行。
　　二、爬蟲(chóng)部分
　　1）根據需要做數據關(guān)鍵詞篩選爬蟲(chóng)初始獲取的文章都是網(wǎng)頁(yè)保存起來(lái)的文章，利用信息數據，篩選出重復率低的文章，分為一般高頻、關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)高頻和小范圍文章三種。重復率根據關(guān)鍵詞的，會(huì )根據一個(gè)范圍內的文章進(jìn)行檢測，保留檢測結果覆蓋次數較多的文章。一般高頻文章：保留前5000條檢測結果高頻文章保留5篇以上范圍文章保留100篇以上（。
　　2）百度文庫api調用文庫api相對于我們平時(shí)用的api還是比較陌生的，需要大家有所積累。在excel中可以通過(guò)關(guān)鍵詞來(lái)找到文章，按照網(wǎng)址和地址填入爬蟲(chóng)，就可以得到文章地址，在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊文章進(jìn)行查看詳情，就可以獲取文章。
　　3）爬蟲(chóng)部分
　　1）監測關(guān)鍵詞文章監測結果一般百度文庫平臺會(huì )給出這些關(guān)鍵詞的前1000條文章，基本全是高頻關(guān)鍵詞，我們通過(guò)數據采集，得到文章數量，點(diǎn)擊查看，就可以得到文章的內容。文章地址，這樣我們就可以解析了。
　　2）爬蟲(chóng)部分爬蟲(chóng)部分難度不大，爬取網(wǎng)頁(yè)全部頁(yè)面即可。爬蟲(chóng)部分，通過(guò)設置規則，也可以爬取網(wǎng)頁(yè)全部，這個(gè)爬蟲(chóng)就可以實(shí)現一次爬取2000頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)，沒(méi)有深入去分析。需要大家多積累數據規則。設置規則主要是找到該頁(yè)面的規律，比如每行的文章內容都是一個(gè)詞語(yǔ)，或者文章的標題是一個(gè)單詞。需要大家先結合爬蟲(chóng)，設置規則后，用規則抓取網(wǎng)頁(yè)全部頁(yè)面，根據規則，并結合規則，避免爬取頁(yè)面中有文章內容時(shí)，有死角造成文章丟失。爬蟲(chóng)采集速度慢，爬取效率低。建議采集完的數據，進(jìn)行排序，以便后續去重處理。 查看全部

　　
紀年科技aming網(wǎng)絡(luò )安全,深度學(xué)習,嵌入式機器強化,生物智能,生命科學(xué)
　　
　　濟年科技aming
　　網(wǎng)絡(luò )安全、深度學(xué)習、嵌入式、機器增強、生物智能、生命科學(xué)。
　　想法：
　　使用現有的搜索引擎 API 和 Google Hacking 技術(shù)，
　　批量關(guān)鍵字查詢(xún)和注入點(diǎn)檢測
　　#分為三步：
　　網(wǎng)址采集
　　過(guò)濾采集無(wú)法到達的URL，如靜態(tài)頁(yè)面等
　　注射點(diǎn)檢測
　　網(wǎng)址采集：
　　使用必應提供的免費API，URL采集：(Bing.py)
　　 #!/usr/bin/env python
#coding:utf8
import requests
import json
import sys
# config-start
BingKey = "" # config your bing Ocp-Apim-Subscription-Key
Keyword = "簡(jiǎn)書(shū)"
maxPageNumber = 10
pageSize = 10
# config-end
url = "https://api.cognitive.microsof ... ot%3B + Keyword
headers = {
'Host':'api.cognitive.microsoft.com',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:50.0) Gecko/20100101 Firefox/50.0',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3',
'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',
'Ocp-Apim-Subscription-Key':BingKey,
'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
'Referer':'https://api.cognitive.microsoft.com/bing/v5.0/search?q=opensns',
'Connection':'keep-alive',
}
for i in range(maxPageNumber):
tempUrl = url + "&offset=" + str(i * pageSize) + "&count=" + str(pageSize)
response = requests.get(tempUrl, headers=headers)
content = response.text
jsonObject = json.loads(content)
results = jsonObject['webPages']['value']
for result in results:
resulturl = result['displayUrl']
if resulturl.startswith("https://"):
print resulturl
else:
print "http://" + resulturl
　　使用開(kāi)源HTML解析庫解析百度搜索結果頁(yè)面，采集URL:(Baidu.py)
　　 #!/usr/bin/env python
#coding:utf8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sys
# config-start
keyword = "簡(jiǎn)書(shū)"
# config-end
url = "http://www.baidu.com/s?wd=" + keyword
response = requests.get(url)
content = response.content
status_code = response.status_code
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
links = soup.findAll("a")
for link in links:
try:
dstURL = link['href']
if (dstURL.startswith("http://") or dstURL.startswith("https://")) and dstURL.startswith("http://www.baidu.com/link?url=") :
result_url = requests.get(dstURL).url
print result_url
except Exception as e:
continue
　　過(guò)濾靜態(tài)頁(yè)面等網(wǎng)址
　　 #!/usr/bin/env python
#coding:utf8
file = open("urls.txt","r")
for line in file:
content = line[0:-1]
if content.endswith("html"):
continue
if content.endswith("htm"):
continue
if ".php" in content or ".asp" in content:
print content
　　檢測注入點(diǎn)：
　　 #!/usr/bin/env python
#coding:utf8
import os
import sys
file = open(sys.argv[1],"r")
for line in file:
url = line[0:-1]
print "*******************"
command = "sqlmap.py -u " + url + " --random-agent -f --batch --answer=\"extending=N,follow=N,keep=N,exploit=n\""
print "Exec : " + command
os.system(command)
　　搜索引擎語(yǔ)法關(guān)鍵字（搜索范圍）引擎
　　【1】精確匹配搜索-精確匹配""引號和書(shū)名""
　　查詢(xún)詞很長(cháng)，經(jīng)過(guò)百度分析，可能會(huì )被拆分
　　搜索收錄引號的部分作為一個(gè)整體進(jìn)行匹配
　　引號是英文的引號。
　　屏蔽一些百度推廣
　　例如：
　　“網(wǎng)站促銷(xiāo)策劃”全稱(chēng)
　　""移動(dòng)"/"移動(dòng)""
　　【2】±正負號的用法
　　加號同時(shí)收錄兩個(gè)關(guān)鍵字，相當于空格和。
　　減號在搜索結果中不收錄特定的查詢(xún)詞——它前面必須有一個(gè)空格，后跟要排除的詞
　　例如：
　　電影-搜狐
　　音樂(lè ) + 古代
　　[3] 如何使用 OR
　　搜索兩個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵字
　　例如：
　　“seo 或深圳 seo”
　　可能會(huì )出現這些關(guān)鍵字之一，也可能同時(shí)出現。
　　“seo 或您的名字”（此處沒(méi)有引號）。
　　如果您的名字是通用名稱(chēng)。你會(huì )發(fā)現意想不到的驚喜。有和你同名同姓的同行業(yè)人。
　　“seo or Shenzhen seo”（這里沒(méi)有引號）我找到了一個(gè)同名同姓的人，他和我一起去了。
　　[4] 標題
　　網(wǎng)頁(yè)標題內容-網(wǎng)頁(yè)內容大綱樣式的總結
　　比賽頁(yè)面
　　關(guān)鍵詞optimization
　　例如：
　?。ㄋ阉鲿r(shí)不要加引號）
　　"intitle:管理登錄"
　　《新疆題：學(xué)局》
　　“網(wǎng)絡(luò )推廣標題：他的名字”
　　[5] intext 和 allintext（對谷歌有效）
　　出現在頁(yè)面內容中，而不是標題中，
　　搜索頁(yè)面收錄“SEO”，標題收錄SEO對應的文章頁(yè)面。
　　只搜索網(wǎng)頁(yè)部分收錄的文字（忽略標題、網(wǎng)址等文字），
　　類(lèi)似于某些網(wǎng)站中使用的“文章Content Search”功能。
　　例如：
　　“深圳SEO intext:SEO”
　　[6] 網(wǎng)址
　　在url中搜索url鏈接中收錄的字符串（中英文），
　　競爭對手排名
　　例如：
　　搜索登錄地址，可以這樣寫(xiě)“inurl:admin.asp”，
　　如果要搜索Discuz的論壇，可以輸入inurl:forum.php，
　　"csdn 博客 inurl:py_shell"
　　【7】網(wǎng)站
　　搜索特定網(wǎng)頁(yè)
　　查看搜索引擎收錄 有多少頁(yè)。
　　——如果您在某個(gè)站點(diǎn)有什么需要查找的，可以將搜索范圍限制在本站點(diǎn)
　　“胡歌空間內：”
　　[8]鏈接
　　搜索指向網(wǎng)站 的鏈接。
　　搜索網(wǎng)站url 的內外部鏈接
　　并非每個(gè)搜索引擎都非常準確，尤其是 Google，
　　只會(huì )返回索引庫的一部分，而且是隨機部分，
　　百度不支持此命令。
　　雅虎完全支持，查詢(xún)更準確。
　　一般我們查網(wǎng)站的鏈接以雅虎為準，
　　[9] 文件類(lèi)型
　　搜索你想要的電子書(shū)，限于指定的文檔格式
　　并非所有格式都受支持?，F在百度支持pdf、doc、xls、all、ppt、rtf、
　　例如：
　　“python 教程文件類(lèi)型：pdf”
　　對于doc文件，只需寫(xiě)“filetype:doc”，
　　"seo filetype:doc",(搜索時(shí)不帶引號),
　　[10] 相關(guān)（僅適用于谷歌）
　　指定與 URL 相關(guān)的頁(yè)面，
　　通常會(huì )顯示與您的網(wǎng)站具有相同外部鏈接的網(wǎng)站。
　　競爭對手，
　　相同的外鏈。
　　[11] * 通配符（百度不支持）
　　例如：搜索*引擎
　　[12] Inanchor 導入鏈接收錄錨文本（百度不支持）
　　競爭對手
　　鏈接到
　　[13] allintitle 收錄多組關(guān)鍵字
　　[14] allinurl
　　[15] 鏈接域（雅虎）
　　排除域名反向鏈接，獲取外鏈
　　鏈接域：
　　[16] 相關(guān)（谷歌）網(wǎng)站 相關(guān)頁(yè)面
　　有常用的外鏈
　　[17]域某網(wǎng)站相關(guān)信息
　　“域名：網(wǎng)址”
　　[18] 索引（百度）
　　“mp3 索引”
　　[19] A|B 收錄 a 或 b 查看全部

　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api的常用方法，你get到了嗎？
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api是一個(gè)通用技術(shù)，旨在給網(wǎng)站導入優(yōu)質(zhì)api并從中收益。關(guān)鍵字+api便是制作api的常用方法。搜索引擎返回結果>api請求發(fā)送>api執行>返回結果大部分api使用者都想知道獲取哪些api的途徑。為了方便大家對各種主流api進(jìn)行對比，本文將結合使用過(guò)的各種工具，從比較容易入手的技術(shù)層面，對各種api進(jìn)行集中介紹，力求在了解各種api的同時(shí)，比較各種api在web業(yè)務(wù)中的不同應用。
　　希望能夠給大家一些有益的幫助。api功能目錄從瀏覽器發(fā)起請求從瀏覽器發(fā)起異步請求從瀏覽器發(fā)起靜態(tài)請求從服務(wù)器發(fā)起異步請求從服務(wù)器發(fā)起異步請求請求交互方式restfuluri操作攔截器xmlhttprequest（返回）在請求方法上不做限制，但標準請求有g(shù)et/post兩種方式restfulapi交互方式restfulapi一、從瀏覽器發(fā)起請求在web業(yè)務(wù)中使用api時(shí)，存在最主要的三個(gè)需求：方便、安全、私密，因此在webapi基礎之上還可以進(jìn)一步增加隱私保護。
　　json格式作為一種輕量級的數據格式被廣泛使用，其常規的請求格式如下：json_reference參數名稱(chēng)類(lèi)型接受方使用url方式發(fā)起請求，在url中返回客戶(hù)端識別的json字符串返回方式請求端可能會(huì )根據傳遞給服務(wù)器的http頭中的配置屬性自定義api,例如在某些情況下服務(wù)器不會(huì )以json作為數據返回給客戶(hù)端json文件格式的文檔被存放在客戶(hù)端瀏覽器和服務(wù)器之間采用非常規格式進(jìn)行保存，避免和服務(wù)器端不兼容http響應可以以任意形式返回給服務(wù)器請求端api請求處理流程如下：發(fā)起http請求-->獲取相應的對象-->保存請求并緩存在web的api中，這一步一般也是使用http處理流程對方請求進(jìn)行響應，其過(guò)程如下：發(fā)起請求-->獲取相應的對象-->調用響應函數-->獲取響應結果和屬性（對象的值）分別獲取響應文件實(shí)例請求方法關(guān)鍵字：get/post/put/delete...三種方法都屬于get請求，所以詳細對比如下：第一種方法：從瀏覽器發(fā)起請求（url映射、響應處理為json格式）方法一：get請求（參數傳遞為json字符串）通過(guò)[username]獲取用戶(hù)的用戶(hù)名，之后服務(wù)器便以json字符串形式返回一個(gè)json對象，如上面url中的用戶(hù)名items返回結果（items.title）：json_reference：用戶(hù)id，在url中由username和json_reference共同決定or方法二：post請求（參數傳遞為json字符串）瀏覽器會(huì )發(fā)送http請求給服務(wù)器，服務(wù)器根據請求頭中的參數獲取對應的響應。 查看全部