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

　　精選文章:獲取微信公眾號關(guān)注頁(yè)面鏈接和歷史文章鏈接
　　
　　采集微信文章與采集網(wǎng)站內容相同，都需要從列表頁(yè)開(kāi)始。微信列表頁(yè)文章是公眾號查看歷史新聞的頁(yè)面?，F在網(wǎng)上其他微信采集器用搜狗搜索。 采集 方法雖然簡(jiǎn)單很多，但內容并不完整。所以我們還是要從最標準最全面的公眾號歷史新聞頁(yè)面采集來(lái)。由于微信的限制，我們可以復制的鏈接不完整，無(wú)法在瀏覽器中打開(kāi)查看內容。因此，我們需要使用anyproxy，通過(guò)上篇文章文章介紹的方法，獲取一個(gè)完整的微信公眾號歷史消息頁(yè)的鏈接地址。
　　
　　解讀:免費電子書(shū)《SEO中的關(guān)鍵詞和競爭研究》_關(guān)鍵詞分析
　　免費電子書(shū)“關(guān)鍵詞 和 SEO 中的競爭研究”_關(guān)鍵詞分析
　　2020/03/07 06:50 ? 每天發(fā)布 SEO 帖子
　　關(guān)鍵詞每天分析_Zac@SEO，初學(xué)者網(wǎng)站容易犯的最大錯誤之一就是跳入某個(gè)領(lǐng)域，跳過(guò)競爭研究，開(kāi)始做網(wǎng)站 沒(méi)有計劃目標 關(guān)鍵詞。這樣做通常會(huì )導致兩個(gè)結果。一是我想做的關(guān)鍵詞排名上不去，二是關(guān)鍵詞排名
　　
　　我覺(jué)得不錯
　　初學(xué)者網(wǎng)站最容易犯的最大錯誤之一就是一頭扎進(jìn)某個(gè)領(lǐng)域，跳過(guò)競爭性研究，開(kāi)始關(guān)鍵詞沒(méi)有計劃目標關(guān)鍵詞@ >@網(wǎng)站。這樣做通常會(huì )導致兩個(gè)結果。一個(gè)是我想做的關(guān)鍵詞排名上不去，一個(gè)是我覺(jué)得好的關(guān)鍵詞排名第一沒(méi)有流量。
　　
　　進(jìn)行競爭性研究并確定合適的 關(guān)鍵詞 是 SEO 的第一步，也是必不可少的一步。競爭研究包括關(guān)鍵詞研究、競爭對手研究和現有的網(wǎng)站評估診斷，其中關(guān)鍵詞研究是最重要的。
　　這本電子書(shū)《SEO關(guān)鍵詞 and Competitive Research in SEO》是《SEO實(shí)踐守則》的第三章，請點(diǎn)擊這里下載，998K，PDF文件。歡迎傳播。
　　之前的免費樣章已經(jīng)放出了第2章“了解搜索引擎”、第6章、第9章“鏈接誘餌指南”，就這些了，如果你想看整本書(shū)《SEO實(shí)戰密碼》，可以考慮買(mǎi)一本. ? 查看全部

　　python爬蟲(chóng)學(xué)習必看的教程：txt格式如何轉成xml
　　querylist采集微信公眾號文章的網(wǎng)頁(yè)鏈接->rtmpapi采集視頻，音頻，
　　都在做，我只說(shuō)說(shuō)txt格式如何轉成xml并上傳到網(wǎng)站上。@黃萬(wàn)民：利用編碼表就行。它會(huì )把每個(gè)英文字母編碼為類(lèi)似小數點(diǎn)的幾個(gè)數字，你用后綴表現一下就好了。它會(huì )把每個(gè)end編碼為帶有十個(gè)小數點(diǎn)的數字，你用后綴表現一下就好了。分割線(xiàn)：xml轉txt的話(huà)可以直接用它編碼器，api有demo，
　　
　　這兩個(gè)方法都算是scrapy框架下的，大體的思路是一樣的。
　　python爬蟲(chóng)學(xué)習必看的教程：crawler.pypython爬蟲(chóng)學(xué)習必看的教程：crawler.py如果是爬快手快手小程序
　　xml也有轉csv，其實(shí)python應該還是可以拿api解析xml編碼的。
　　
　　我自己學(xué)的c程序設計，用c寫(xiě)httpserver，用的libexec和python的asyncio中間件來(lái)做請求就是提供標準request等的信息就可以讀取xml，不過(guò)最好還是有代理吧，
　　剛開(kāi)始用c寫(xiě)爬蟲(chóng)時(shí)，我是把xml轉換成xmlxml，再轉換成數據庫的數據。python官方手冊就有了，有一個(gè)scrapy就可以解析。
　　你可以使用xlb這個(gè)轉換器。
　　用python可以寫(xiě)爬蟲(chóng)進(jìn)行xml格式的解析。安裝python擴展庫xlb就可以進(jìn)行xml格式的解析。 查看全部

　　微信公眾號文章名稱(chēng)【tomcat041421】依賴(lài)可以參考我的另一篇回答
　　querylist采集微信公眾號文章名稱(chēng)【tomcat041421】，相關(guān)依賴(lài)可以參考我的另一篇回答，有詳細代碼?？茨愫?jiǎn)單說(shuō)了一下業(yè)務(wù)需求，eclipse就足夠你做了，el.setvalue(1,'aaa');就是獲取名稱(chēng)為aaa的文章，然后再次請求文章名稱(chēng)時(shí)返回posteddata，你的業(yè)務(wù)代碼你應該知道的更多了。
　　關(guān)鍵要把請求頭也爬出來(lái)，而且要弄短。
　　
　　簡(jiǎn)單的，可以用優(yōu)采云來(lái)接收關(guān)鍵參數，
　　初步看了你的項目，還是先盡量別碰數據庫的事情了，一個(gè)好的數據庫，有多好你知道么？從wordcount實(shí)現一個(gè)類(lèi)似返回每條數據被多少人關(guān)注了？然后不經(jīng)意間針對某一用戶(hù)或者對應產(chǎn)品或者服務(wù)，來(lái)提一些話(huà)題性的問(wèn)題，讓爬蟲(chóng)能夠有所興趣吧。在說(shuō)數據的表層話(huà)題性的問(wèn)題之外，也可以嘗試用一下優(yōu)采云庫存表做關(guān)鍵字搜索。
　　
　　嗯，不太懂開(kāi)發(fā)，但是看上去你之前沒(méi)有做過(guò)數據庫開(kāi)發(fā)。先盡量好好學(xué)一下sql吧，其它語(yǔ)言也是可以的。沒(méi)有數據庫就別碰數據庫和別的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言了。
　　你在做什么呀，
　　請上線(xiàn)之前先用cookie去遍歷每條微信文章吧?；蛘哂靡粋€(gè)api去爬這個(gè)微信文章，獲取每條數據所對應的其他地址。如果只是初學(xué)，直接用mysqlconnectordelphi做一個(gè)簡(jiǎn)單的好了。 查看全部

　　go語(yǔ)言的oo做完整的排序算法，怎么實(shí)現？
　　querylist采集微信公眾號文章原文地址：基于lbs的公眾號文章排序-博客-云棲社區-阿里云騰訊云開(kāi)發(fā)一種基于html5的公眾號排序算法。上一次我們說(shuō)道，我們在做知乎問(wèn)答排序時(shí)，為了提高排序的準確性，我們需要確定哪些標簽在哪一段文字上準確度高。這一次我們用到了html5的javascript。我們已經(jīng)實(shí)現了長(cháng)尾詞匹配，時(shí)間序列匹配。
　　
　　我們已經(jīng)實(shí)現了在全部?jì)热萆吓判蛩惴?。不過(guò)本次我們不會(huì )只解決長(cháng)尾詞匹配的問(wèn)題，我們解決是否要在一篇文章上匹配幾百個(gè)標簽。該怎么辦呢？看craigslist...不多說(shuō)，直接上代碼，可以參考我的zh.xiaoyans大佬的博客：如何評價(jià)知乎提問(wèn)「logo怎么實(shí)現」？這就需要使用到go語(yǔ)言的oo做完整的排序算法，需要在這里詳細講解一下html5section的信息section表示一個(gè)完整的長(cháng)文檔，包含完整的內容content_html表示長(cháng)文檔的內容data_html表示內容數據sectionitem表示類(lèi)型為public[friend]property的字段，可以理解為屬性集rank_html表示長(cháng)文檔排序中的權重，用len()可以得到，我們有一個(gè)callback函數，用來(lái)計算文章列表的元素數，排序結果正好滿(mǎn)足如下要求：這樣就能解決實(shí)際應用中，因為private[friend]property參數設置不當而導致的錯誤，排序結果中rank_html由于沒(méi)有被賦值就直接在代碼中執行的問(wèn)題，這是一種all-inall的做法。
　　這種做法取名為tridentsorting。如果希望實(shí)現以下功能，并將整體排序與單條標簽數據排序合并，最好是每個(gè)標簽各自在一個(gè)內容上進(jìn)行排序，即item為內容，previous_content為標簽，all_content為內容里的標簽標簽，這樣previous_content會(huì )有一個(gè)大小。我們使用list將section,all_content,data_html排序，將內容放入list，有時(shí)間序列后分別存入tag的key，但我們發(fā)現這樣排序后應該在item上排序。
　　
　　這是一個(gè)矛盾的問(wèn)題，我們可以設定這種規則。我們還引入sort_by從content_html中隨機選擇item，可以解決此矛盾，但是這種方式最終與實(shí)際應用中，我們常常發(fā)現非rank_html字段和整體排序相互矛盾。這是因為字段的數量很多（這里是1000），要從0開(kāi)始，直到我們發(fā)現矛盾，為止。我們又一個(gè)字段是分詞，分詞用到了go語(yǔ)言的語(yǔ)法庫stopwords。
　　排序后，選擇一個(gè)字段進(jìn)行去重，選擇字段的過(guò)程省略，這樣我們就完成了單標簽排序，如果希望多標簽排序，可以去用go語(yǔ)言語(yǔ)法庫中的stopwords庫實(shí)現。stopwords接口提供很多方法，但是我們目前只能執行單標簽的排序，如果我們多個(gè)標簽都想進(jìn)。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章之后，通過(guò)querytext分析得出文章的title
　　querylist采集微信公眾號文章之后，通過(guò)querytext分析得出文章的title、vp、date、content、url等等一切你想知道的東西。然后你用一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，偽裝成公眾號文章來(lái)進(jìn)行二次加工，這樣就可以讓網(wǎng)頁(yè)一行不跳轉跳到文章所有的頁(yè)面上去了。
　　試了下sss網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)言，說(shuō)下感受：1.這一塊內容可以參考cdn中各大視頻網(wǎng)站，如愛(ài)奇藝，優(yōu)酷等，其他對比較多。2.為了更加精確的定位我需要的文章對應的微信網(wǎng)頁(yè)，依靠以前的微信聊天記錄，應該可以做比較精確的定位，但是如果設計這么一套流程，可以提高開(kāi)發(fā)者的工作效率，但是降低開(kāi)發(fā)者對各個(gè)網(wǎng)站內容的了解深度。
　　
　　對搜索引擎進(jìn)行交叉引用，即可。
　　1.請看任何可見(jiàn)的網(wǎng)站，大多數是可以做到的。src-linkapplicationextractionandextractionresearch2.其他搜索引擎上都有類(lèi)似的解決方案，題主找到的應該是基于內容提供商爬蟲(chóng)抓取，進(jìn)行匹配。
　　csv可以。
　　
　　像這種公眾號非常多的網(wǎng)站，要想找到想要的大多數還是靠抓包分析下url等等一些方法的。
　　電腦上爬，用chrome瀏覽器插件，本地電腦上分析。以下就是我通過(guò)抓包在微信公眾號上爬取的東西：javascript下面是在某寶上抓的抓包過(guò)程，因為感覺(jué)web前端有必要寫(xiě)這些抓包代碼：windows+mac注：aux地址是抓包方法：1.安裝chrome插件：chrome地址：。2.在aux地址前面按shift+/（也就是下面圖中的aux-ieinstaller）。
　　3.就可以在chrome瀏覽器上顯示一個(gè)css選擇器，然后在chrome瀏覽器上全屏顯示css代碼。4.javascript解析xml格式，解析javascript框架xmlhttprequest。5.根據url信息，得到想要的網(wǎng)頁(yè)信息。（有時(shí)候在chrome瀏覽器上只獲取css代碼）6.通過(guò)js連接post傳遞到url，post方法不好掌握，在此不詳述。
　　7.在url上加上content:"all"（只要有站內搜索關(guān)鍵字就行，不必全部提交，可以一個(gè)地址全局多站點(diǎn)）content:"你好，汪汪！"。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章原理：獲取文章列表第二步
　　querylist采集微信公眾號文章原理：首先給每篇文章分配一個(gè)token（dict），然后利用nfs協(xié)議，抓取公眾號原文的cookie，把cookie（token）放入error_response_querylist里面的這個(gè)隊列，每次提取出這個(gè)數值，找到一個(gè)滿(mǎn)足條件的item就可以提取這個(gè)文章，提取步驟詳見(jiàn)下圖：參考鏈接：xpath搜索取公眾號文章。
　　第一步。獲取文章列表第二步。
　　首先還是看你用的微信是qq？
　　這個(gè)問(wèn)題說(shuō)明你用的是你第三方的爬蟲(chóng)工具，要看你用哪個(gè)爬蟲(chóng)工具，
　　有很多現成的工具可以提取一些公眾號文章，如果你用selenium等用戶(hù)控制工具，可以同步微信獲取公眾號文章。爬蟲(chóng)工具爬取公眾號文章我不大了解，但，如果用第三方爬蟲(chóng)工具，你可以自己試一下jsoup，比較好用。
　　電腦網(wǎng)頁(yè)，
　　按你的圖片上的方法，也可以用開(kāi)發(fā)者工具的抓取去圖片中抓取。
　　給你一個(gè)樣本：利用爬蟲(chóng)爬取"微信公眾號文章列表"-收藏-樂(lè )學(xué)微信爬蟲(chóng)
　　對照著(zhù)這個(gè)視頻學(xué)習有問(wèn)題你可以問(wèn)我
　　你可以試試beautifulsoup獲取不了的話(huà)建議你可以根據需要對dict進(jìn)行類(lèi)型轉換 查看全部

　　arXiv新插件讓你一鍵看視頻！已覆蓋數千機器學(xué)習論文
　　
　　作者 | 蔣寶尚arXiv 功能真是越來(lái)越強大了，前段日子剛?，F在又有一款插件，可以讓讀者在閱讀論文時(shí)候觀(guān)看視頻講解。
　　這款插件的開(kāi)發(fā)者名為Amit Chaudhary，其一直致力于“用可視化的方式展示機器學(xué)習論文里的研究思想”。
　　
　　插件名為papers-with-video，可以用于展示論文的視頻解釋。目前已經(jīng)開(kāi)源到GitHub中，下載壓縮包，添加到chrome的擴展程序中即可使用。安裝之后的效果如下所示：
　　
　　上述動(dòng)圖所展示的文章名為：“Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList”，是ACL 2020收錄的一篇文章。點(diǎn)開(kāi)視頻插件，網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)跳轉到視頻所在的 Slideslive 頁(yè)面。由此可見(jiàn)，這款視頻插件的功能是：采集有論文視頻講解的網(wǎng)頁(yè)，然后超鏈接到該網(wǎng)頁(yè)。
　　
　　據作者推特介紹，目前已經(jīng)鏈接了3700篇機器學(xué)習論文。
　　
　　圖注：左邊是未啟用插件的論文頁(yè)面，右邊是啟用插件的頁(yè)面，顯然右邊增加了一個(gè)“視頻”的按鈕。具體的插件安裝方法如下，可以分為4步：1.下載GitHub中的文件，解壓到本地。GitHub地址：2.在瀏覽器網(wǎng)址欄中輸入chrome://extensions ，然后依次選擇Menu > More Tools > Extensions.3.打開(kāi)開(kāi)發(fā)者模式。4.點(diǎn)擊“加載已解壓的擴展程序”，將插件集成到瀏覽器中。
　　
　　另外，papers-with-video 瀏覽器擴展的安裝腳本如下：
　　?// Add a video icon to the title if the paper is present in our mapping.<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />if (arxivID in mapping) {<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />? ?var videoLink = mapping[arxivID];<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />? ?var videoButton = '';<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />? ?var videoButton = '';<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />? ?var paperTitle = document.querySelector("h1.title");<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />? ?paperTitle.innerHTML = paperTitle.innerHTML + videoButton;<br style="color: rgb(171, 178, 191);text-align: left;white-space: pre-wrap;font-family: monospace;font-size: 15px;letter-spacing: 0.5px;" />}
　　加上這個(gè)論文講解神器，意味著(zhù)arXiv正在集成論文、代碼、視頻一體化的論文閱讀功能。
　　[贈書(shū)福利]
　　AI科技評論為大家帶來(lái)10本《現代自然語(yǔ)言生成》正版作者親筆簽名版新書(shū)。
　　請在1月17日AI科技評論頭條文章《》（注意不是本文）留言區暢所欲言，談一談你對本書(shū)的看法和期待（必須要和本書(shū)主題相關(guān)）。
　　fAI 科技評論將會(huì )在留言區選出10名讀者，每人送出《現代自然語(yǔ)言生成》親筆簽名版一本。
　　活動(dòng)規則：
　　1.在1月17日AI科技評論頭條文章（注意不是本文）留言，留言點(diǎn)贊最高的前10位讀者將獲得贈書(shū)。獲得贈書(shū)的讀者請聯(lián)系 AI 科技評論客服（aitechreview）。
　　2. 留言?xún)热輹?huì )有篩選，必須要和本書(shū)主題相關(guān)，例如“選我上去”等內容將不會(huì )被篩選，亦不會(huì )中獎。
　　3. 本活動(dòng)時(shí)間為2021年1月17日 - 2021年1月24日（23:00），活動(dòng)推送內僅允許中獎一次。
　　
　　 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章摘要信息很簡(jiǎn)單，得先定義下post方法
　　querylist采集微信公眾號文章摘要信息很簡(jiǎn)單，只要將微信公眾號文章推送到querylist.exec("");或者直接到exec("execute_all_urls");之類(lèi)的方法里面等待3秒即可完成。querylist已經(jīng)提供了base64編碼方法可以將傳入的url編碼后傳給瀏覽器進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)抓取。
　　但是當string類(lèi)型的參數傳入的是querylist.integrated_base64(encodertochangetheresultpairsandbase64weightsusingasimpleencoder-as-cintegratedbase64descriptorcheckedfromtherequest)之類(lèi)的方法時(shí)，要取得文章摘要我就覺(jué)得有點(diǎn)慢了，畢竟需要2次查找。
　　本篇文章僅介紹post傳輸方法。1.post方法要實(shí)現編碼請求，所以得先定義下post方法。post方法和post方法的不同在于參數默認為了content-type，默認是post/x-www-form-urlencoded，所以我們首先把content-type設置為post。然后查看這兩個(gè)參數定義：/。 查看全部

　　源碼剖析 - 公眾號采集閱讀器 Liuli
　　
　　簡(jiǎn)介
　　無(wú)意中發(fā)現 Liuli 這個(gè)項目，項目 Github：
　　看了其文章，發(fā)現 Liuli 是 Python 實(shí)現的，便打算簡(jiǎn)單看看其實(shí)現細節，老規矩，看項目，先將好奇點(diǎn)寫(xiě)下來(lái)：
　　對，我就對這兩點(diǎn)感興趣，經(jīng)過(guò)一番閱讀后，關(guān)于好奇 1，其實(shí)人家沒(méi)有實(shí)現漂亮的 PC 軟件界面，Liuli 只是采集，然后將內容推送過(guò)去，所以本文的重點(diǎn)，就是看一下它是怎么采集公眾號文章的，此外在閱讀過(guò)程中，發(fā)現 LiuLi 還使用了簡(jiǎn)單的方法來(lái)識別文章是否為廣告文章，這點(diǎn)也挺有意思的，也記錄一下。
　　公眾號文章采集
　　Liuli 基于搜狗微信（）對公眾號文章進(jìn)行采集，而且實(shí)現了 2 種方式：
　　我們可以通過(guò)相應的配置文件控制 Liuli 使用其中哪種方式來(lái)進(jìn)行文章采集，其默認使用 ruia 的方式進(jìn)行采集。
　　Liuli 將功能分為多個(gè)模塊，然后通過(guò)調度器去調度不同的模塊，調度器啟動(dòng)方法代碼如下：
　　#?src/liuli_schedule.py<br /><br />def?start(ll_config_name:?str?=?""):<br />????"""調度啟動(dòng)函數<br /><br />????Args:<br />????????task_config?(dict):?調度任務(wù)配置<br />????"""<br />????if?not?ll_config_name:<br />????????freeze_support()<br /><br />????????#?默認啟動(dòng)?liuli_config?目錄下所有配置<br />????????ll_config_name_list?=?[]<br />????????for?each_file?in?os.listdir(Config.LL_CONFIG_DIR):<br />????????????if?each_file.endswith("json"):<br />????????????????#?加入啟動(dòng)列表<br />????????????????ll_config_name_list.append(each_file.replace(".json",?""))<br />????????#?進(jìn)程池<br />????????p?=?Pool(len(ll_config_name_list))<br />????????for?each_ll_config_name?in?ll_config_name_list:<br />????????????LOGGER.info(f"Task?{each_ll_config_name}?register?successfully!")<br />????????????p.apply_async(run_liuli_schedule,?args=(each_ll_config_name,))<br />????????p.close()<br />????????p.join()<br /><br />????else:<br />????????run_liuli_schedule(ll_config_name)<br />
　　從代碼可知，調度器會(huì )啟動(dòng) Python 的進(jìn)程池，然后向其中添加 run_liuli_schedule 異步任務(wù)，該異步任務(wù)中，會(huì )執行 run_liuli_task 方法，該方法才是一次完整的任務(wù)流程，代碼如下：
　　def?run_liuli_task(ll_config:?dict):<br />????"""執行調度任務(wù)<br /><br />????Args:<br />????????ll_config?(dict):?Liuli?任務(wù)配置<br />????"""<br />????#?文章源,?用于基礎查詢(xún)條件<br />????doc_source:?str?=?ll_config["doc_source"]<br />????basic_filter?=?{"basic_filter":?{"doc_source":?doc_source}}<br />????#?采集器配置<br />????collector_conf:?dict?=?ll_config["collector"]<br />????#?處理器配置<br />????processor_conf:?dict?=?ll_config["processor"]<br />????#?分發(fā)器配置<br />????sender_conf:?dict?=?ll_config["sender"]<br />????sender_conf.update(basic_filter)<br />????#?備份器配置<br />????backup_conf:?dict?=?ll_config["backup"]<br />????backup_conf.update(basic_filter)<br /><br />????#?采集器執行<br />????LOGGER.info("采集器開(kāi)始執行!")<br />????for?collect_type,?collect_config?in?collector_conf.items():<br />????????collect_factory(collect_type,?collect_config)<br />????LOGGER.info("采集器執行完畢!")<br />????#?采集器執行<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?開(kāi)始執行!")<br />????for?each?in?processor_conf["after_collect"]:<br />????????func_name?=?each.pop("func")<br />????????#?注入查詢(xún)條件<br />????????each.update(basic_filter)<br />????????LOGGER.info(f"處理器(after_collect):?{func_name}?正在執行...")<br />????????processor_dict[func_name](**each)<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?執行完畢!")<br />????#?分發(fā)器執行<br />????LOGGER.info("分發(fā)器開(kāi)始執行!")<br />????send_doc(sender_conf)<br />????LOGGER.info("分發(fā)器執行完畢!")<br />????#?備份器執行<br />????LOGGER.info("備份器開(kāi)始執行!")<br />????backup_doc(backup_conf)<br />????LOGGER.info("備份器執行完畢!")<br />
　　從 run_liuli_task 方法可知，Liuli 一次任務(wù)需要執行：
　　關(guān)于 Liuli 的功能，可以閱讀作者本人的文章: ，這里先只關(guān)注公眾號采集的邏輯。
　　因為有 ruia 與 playwright 兩種不同方式實(shí)現的采集器，具體使用哪種，通過(guò)配置文件決定，然后通過(guò) import_module 方法動(dòng)態(tài)導入相應的模塊，然后運行模塊的 run 方法，從而實(shí)現公眾號文章的采集，相關(guān)代碼如下：
　　def?collect_factory(collect_type:?str,?collect_config:?dict)?->?bool:<br />????"""<br />????采集器工廠(chǎng)函數<br />????:param?collect_type:?采集器類(lèi)型<br />????:param?collect_config:?采集器配置<br />????:return:<br />????"""<br />????collect_status?=?False<br />????try:<br />????????#?import_module方法動(dòng)態(tài)載入具體的采集模塊<br />????????collect_module?=?import_module(f"src.collector.{collect_type}")<br />????????collect_status?=?collect_module.run(collect_config)<br />????except?ModuleNotFoundError:<br />????????LOGGER.error(f"采集器類(lèi)型不存在?{collect_type}?-?{collect_config}")<br />????except?Exception?as?e:<br />????????LOGGER.error(f"采集器執行出錯?{collect_type}?-?{collect_config}?-?{e}")<br />????return?collect_status<br />
　　playwright 采集模塊實(shí)現
　　playwright 是微軟出品的自動(dòng)化庫，與 selenium 的作用類(lèi)似，定位于網(wǎng)頁(yè)測試，但也被人用于網(wǎng)頁(yè)信息的獲取，可見(jiàn)即可得，使用門(mén)檻低，因為要加載網(wǎng)頁(yè)信息，所以性能比較差，當然一些前端反爬的措施，playwright 也無(wú)法突破。
　　playwright 相比于 selenium，支持 python 的 async，性能有所提升（但還是比不了直接請求），這里貼一下獲取某公眾號下最新文章的部分邏輯（完整代碼太長(cháng)）：
　　async?def?playwright_main(wechat_name:?str):<br />????"""利用?playwright?獲取公眾號元信息，輸出數據格式見(jiàn)上方<br />????Args:<br />????????wechat_name?([str]):?公眾號名稱(chēng)<br />????"""<br />????wechat_data?=?{}<br />????try:<br />????????async?with?async_playwright()?as?p:<br />????????????#?browser?=?await?p.chromium.launch(headless=False)<br />????????????browser?=?await?p.chromium.launch()<br />????????????context?=?await?browser.new_context(user_agent=Config.SPIDER_UA)<br />????????????page?=?await?context.new_page()<br />????????????#?進(jìn)行公眾號檢索<br />????????????await?page.goto("https://weixin.sogou.com/")<br />????????????await?page.wait_for_load_state()<br />????????????await?page.click('input[name="query"]')<br />????????????await?page.fill('input[name="query"]',?wechat_name)<br />????????????await?asyncio.sleep(1)<br />????????????await?page.click("text=搜公眾號")<br />????????????await?page.wait_for_load_state()<br />
　　從上述代碼可知，playwright 用法與 selenium 很像，將用戶(hù)操作網(wǎng)站的流程自動(dòng)化便可以獲取相應的數據了。
　　ruia 采集模塊實(shí)現
　　ruia 是輕量級的 Python 異步爬蟲(chóng)框架，因為比較輕量，我也將其代碼讀了一遍，作為下篇文章的內容。
　　它的用法與 scrapy 有點(diǎn)像，需要定義繼承于 ruia.Spider 的子類(lèi)，然后調用 start 方法實(shí)現對目標網(wǎng)站的請求，然后 ruia 會(huì )自動(dòng)調用 parse 方法實(shí)現對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，來(lái)看一下具體的代碼，首先是入口邏輯：
　　def?run(collect_config:?dict):<br />????"""微信公眾號文章抓取爬蟲(chóng)<br /><br />????Args:<br />????????collect_config?(dict,?optional):?采集器配置<br />????"""<br />????s_nums?=?0<br />????wechat_list?=?collect_config["wechat_list"]<br />????delta_time?=?collect_config.get("delta_time",?5)<br />????for?wechat_name?in?wechat_list:<br />????????SGWechatSpider.wechat_name?=?wechat_name<br />????????SGWechatSpider.request_config?=?{<br />????????????"RETRIES":?3,<br />????????????"DELAY":?delta_time,<br />????????????"TIMEOUT":?20,<br />????????}<br />????????sg_url?=?f"https://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={wechat_name}&ie=utf8&s_from=input&_sug_=n&_sug_type_="<br />????????SGWechatSpider.start_urls?=?[sg_url]<br />????????try:<br />????????????#?啟動(dòng)爬蟲(chóng)<br />????????????SGWechatSpider.start(middleware=ua_middleware)<br />????????????s_nums?+=?1<br />????????except?Exception?as?e:<br />????????????err_msg?=?f"?公眾號->{wechat_name}?文章更新失敗!?錯誤信息:?{e}"<br />????????????LOGGER.error(err_msg)<br /><br />????msg?=?f"?微信公眾號文章更新完畢({s_nums}/{len(wechat_list)})!"<br />????LOGGER.info(msg)<br />
　　上述代碼中，通過(guò) SGWechatSpider.start (middleware=ua_middleware) 啟動(dòng)了爬蟲(chóng)，它會(huì )自動(dòng)請求 start_urls 的 url，然后回調 parse 方法，parse 方法代碼如下：
　　????async?def?parse(self,?response:?Response):<br />????????"""解析公眾號原始鏈接數據"""<br />????????html?=?await?response.text()<br />????????item_list?=?[]<br />????????async?for?item?in?SGWechatItem.get_items(html=html):<br />????????????if?item.wechat_name?==?self.wechat_name:<br />????????????????item_list.append(item)<br />????????????????yield?self.request(<br />????????????????????url=item.latest_href,<br />????????????????????metadata=item.results,<br />????????????????????#?下一個(gè)回調方法<br />????????????????????callback=self.parse_real_wechat_url,<br />????????????????)<br />????????????????break<br />
　　parse 方法中，會(huì )通過(guò) self.request 請求新的 url，然后回調 self.parse_real_wechat_url 方法，一切都與 scrapy 如此相似。
　　至此，采集模塊的閱讀就結束了（代碼中還涉及一些簡(jiǎn)單的數據清洗，本文就不討論了），沒(méi)有特別復雜的部分，從代碼上看，也沒(méi)有發(fā)送作者做反爬邏輯的處理，搜狗微信沒(méi)有反爬？
　　廣告文章識別
　　接著(zhù)看一下廣告文章識別，Liuli 對于廣告文章，還是會(huì )采集的，采集后，在文章處理模塊，會(huì )將廣告文章標注出來(lái)，先理一下廣告文章標注的入口邏輯，回到 liuli_schedule.py 的 run_lili_task 方法，關(guān)注到 process（文章處理模塊）的邏輯，代碼如下：
　　????LOGGER.info("處理器(after_collect):?開(kāi)始執行!")<br />????for?each?in?processor_conf["after_collect"]:<br />????????func_name?=?each.pop("func")<br />????????#?注入查詢(xún)條件<br />????????each.update(basic_filter)<br />????????LOGGER.info(f"處理器(after_collect):?{func_name}?正在執行...")<br />????????processor_dict[func_name](**each)<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?執行完畢!")<br />
　　從上述代碼可知，處理器的主要邏輯是 processor_dict 字典中的方法，該字典的定義的路徑為 src/processor/__init__.py，代碼如下：
　　from?.rss_utils?import?to_rss<br />from?.text_utils?import?(<br />????ad_marker,<br />????extract_core_html,<br />????extract_keyword_list,<br />????html_to_text_h2t,<br />????str_replace,<br />)<br /><br />processor_dict?=?{<br />????"to_rss":?to_rss,<br />????"ad_marker":?ad_marker,<br />????"str_replace":?str_replace,<br />}<br />
　　其中 ad_marker 方法便是識別文章是否為廣告文章的方法，其實(shí)寫(xiě)的有點(diǎn)繞，核心邏輯就是計算當前文章與采集到的廣告文章詞頻構建向量的余弦值，判斷余弦值大小來(lái)判斷是否為廣告文章，簡(jiǎn)單看一下相關(guān)的邏輯。
　　ad_marker 方法中會(huì )調用 model_predict_factory 方法，將當前文章的標題、文章內容以及分類(lèi)的 cos_value 傳入，相關(guān)代碼如下（清理了代碼，只展示了需要部分）：
　　def?ad_marker(<br />????cos_value:?float?=?0.6,<br />????is_force=False,<br />????basic_filter={},<br />????**kwargs,<br />):<br />????#?基于余弦相似度<br />????cos_model_resp?=?model_predict_factory(<br />????????model_name="cos",<br />????????model_path="",<br />????????input_dict={"text":?doc_name?+?doc_keywords,?"cos_value":?cos_value},<br />????????#?input_dict={"text":?doc_name,?"cos_value":?Config.COS_VALUE},<br />????).to_dict()<br />
　　cos_value 為 0.6，即如果計算出當前文章與廣告文章余弦值大于等于 0.6，則認為當前文章為廣告文章，其最終預測邏輯在 classifier/model_base/cos_model_loader.py 的 predict 方法中，代碼如下：
　　def?predict(self,?text:?str,?cos_value:?float?=?0.8)?->?dict:<br />????"""<br />????對文本相似度進(jìn)行預測<br />????:param?text:?文本<br />????:param?cos_value:?閾值?默認是0.9<br />????:return:<br />????"""<br />????max_pro,?result?=?0.0,?0<br />????for?each?in?self.train_data:<br />????????#?余弦值具體的運算邏輯<br />????????cos?=?CosineSimilarity(self.process_text(text),?each)<br />????????res_dict?=?cos.calculate()<br />????????value?=?res_dict["value"]<br />????????#?大于等于cos_value，就返回1，則表示當前的文章是廣告文章<br />????????result?=?1?if?value?>=?cos_value?else?0<br />????????max_pro?=?value?if?value?>?max_pro?else?max_pro<br />????????if?result?==?1:<br />????????????break<br /><br />????return?{"result":?result,?"value":?max_pro}<br />
　　余弦值具體的運算邏輯在 CosineSimilarity 的 calculate 方法中，都是數學(xué)相關(guān)的代碼，就不看了，其核心是希望判斷當前文章與廣告文章的相似度，類(lèi)似的還可以通過(guò) TFIDF、文本聚類(lèi)等算法來(lái)做，相關(guān)的庫，幾行代碼就可以搞定（所以我感覺(jué)這里寫(xiě)繞了）。
　　其余可參考邏輯結尾
　　Liuli是很好的學(xué)習項目，下篇文章，一起學(xué)習一下 ruia Python 輕量級異步爬蟲(chóng)框架的代碼。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章的方法有哪些？采集
　　querylist采集微信公眾號文章，這里有兩個(gè)采集微信公眾號的方法。一個(gè)是python的，
　　可以使用python自帶的api，也可以使用微信開(kāi)發(fā)者工具中的第三方api，但是使用第三方api的話(huà)，每次微信新增公眾號圖文列表的時(shí)候，會(huì )更新，每次得重新添加，而且都要借助于服務(wù)器端的開(kāi)發(fā)者工具，每次操作非常麻煩，所以就造成一部分公眾號文章無(wú)法采集。但是，題主沒(méi)有提到的是，據我了解到，有部分自媒體是可以使用公眾號大數據的，可以利用大數據做站長(cháng)獲取微信粉絲的相關(guān)信息，這方面有一些公眾號是可以向他們提供接口的，這就造成了，大數據可以隨時(shí)看到微信里面的公眾號文章內容，而且可以使用文章點(diǎn)贊，閱讀，轉發(fā)等數據來(lái)收集，應該是題主所說(shuō)的公眾號大數據，這個(gè)就必須用程序去爬取，方法可以去網(wǎng)上找，或者學(xué)校的計算機學(xué)院有相關(guān)的項目，有較為實(shí)用的方法。
　　這個(gè)要么借助第三方去收集，要么就是采取如自媒體流量寶，這種工具去收集。
　　圖文信息采集微信公眾號文章(步驟)收集微信公眾號文章
　　1）編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序前，先想好什么類(lèi)型的文章是自己的，先選擇一個(gè)爬蟲(chóng)類(lèi)型，可以用python寫(xiě)一個(gè)，通過(guò)python結合web爬蟲(chóng)，可以爬到非常多的微信文章，使用java或者.net等語(yǔ)言語(yǔ)言和微信公眾號文章的源碼對接，寫(xiě)成一個(gè)爬蟲(chóng)程序，程序很容易做到比較大，大到這個(gè)問(wèn)題根本沒(méi)有辦法去實(shí)現，python可以做的東西不止這一個(gè)。
　　當然，也可以使用python也寫(xiě)一個(gè)python小爬蟲(chóng)，包括常見(jiàn)的數據抓取，爬蟲(chóng)分析等，爬蟲(chóng)是實(shí)現非常容易的。我們使用python就是用來(lái)寫(xiě)小爬蟲(chóng)的，是一種全新的語(yǔ)言。（。
　　2）爬蟲(chóng)的客戶(hù)端爬蟲(chóng)平臺現在有很多第三方爬蟲(chóng)，第三方爬蟲(chóng)平臺接入非常方便，對接的話(huà)很容易，我們也可以在爬蟲(chóng)軟件里面爬的。我們選擇使用的是度娘的“爬蟲(chóng)云”，它有不止一個(gè)，還有一個(gè)在線(xiàn)翻頁(yè)的，使用起來(lái)很方便。我們下載安裝好了之后，我們要注冊一個(gè)。具體步驟：前往度娘云——首頁(yè)——發(fā)現——訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，對接一個(gè)賬號。
　　然后我們注冊一個(gè)云賬號（一個(gè)郵箱和一個(gè)手機號）。然后就可以用了，但是如果不去這么進(jìn)行操作，爬蟲(chóng)還是爬不到的。度娘云——首頁(yè)，頁(yè)面右上角那個(gè)角落就有對接方式。（。
　　3）數據自動(dòng)從微信公眾號文章爬到微信文章我們學(xué)校之前有很多無(wú)線(xiàn)機頂盒都是用瀏覽器獲取到的，微信平臺只支持大連通和廣州建設，不支持全國開(kāi)通。后來(lái)我們學(xué)校是用12306的車(chē)票來(lái)讀取了，需要1個(gè)手機號和12306的app注冊， 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(采集微信文章和采集網(wǎng)站內容一樣的查看方法獲取到一個(gè))
　　采集微信文章與采集網(wǎng)站內容相同，都需要從列表頁(yè)開(kāi)始。微信列表頁(yè)文章是公眾號查看歷史新聞的頁(yè)面?，F在網(wǎng)上其他微信采集器用搜狗搜索。 采集 方法雖然簡(jiǎn)單很多，但內容并不完整。所以我們還是要從最標準最全面的公眾號歷史新聞頁(yè)面來(lái)采集。
　　由于微信的限制，我們可以復制的鏈接不完整，無(wú)法在瀏覽器中打開(kāi)查看內容。因此，我們需要使用anyproxy，通過(guò)上篇文章文章介紹的方法，獲取一個(gè)完整的微信公眾號歷史消息頁(yè)的鏈接地址。
　　http://mp.weixin.qq.com/mp/get ... r%3D1
　　上一篇文章中提到，biz參數是公眾號的ID，uin是用戶(hù)的ID。目前，uin在所有公眾號中都是獨一無(wú)二的。另外兩個(gè)重要參數key和pass_ticket是微信客戶(hù)端的補充參數。
　　所以在這個(gè)地址過(guò)期之前，我們可以通過(guò)在瀏覽器中查看原文得到文章歷史消息列表。如果您想自動(dòng)分析內容，您還可以制作一個(gè)程序來(lái)添加尚未過(guò)期的消息。提交pass_ticket的key和鏈接地址，然后通過(guò)例如php程序獲取文章列表。
　　最近有朋友告訴我，他的采集目標是一個(gè)公眾號。我認為沒(méi)有必要使用上一篇文章 文章 中寫(xiě)的批處理 采集 方法。那么我們來(lái)看看歷史新聞頁(yè)面是如何獲取文章列表的。通過(guò)分析文章列表，我們可以得到這個(gè)公眾號所有的內容鏈接地址，然后采集內容就可以了。
　　如果在anyproxy的web界面中正確配置了證書(shū)，可以顯示https的內容。 Web 界面的地址是 localhost:8002，其中 localhost 可以替換為您自己的 IP 地址或域名。從列表中找到以getmasssendmsg開(kāi)頭的記錄，點(diǎn)擊右側顯示該記錄的詳細信息：
　　
　　紅框是完整的鏈接地址。前面拼接好微信公眾平臺的域名后，就可以在瀏覽器中打開(kāi)了。
　　然后將頁(yè)面下拉到html內容的末尾，我們可以看到一個(gè)json變量就是文章歷史消息列表：
　　
　　我們復制msgList的變量值，用json格式化工具分析。我們可以看到j(luò )son有如下結構：
　　{

"list": [
{

"app_msg_ext_info": {

"author": "",
"content": "",
"content_url": "http://mp.weixin.qq.com/s%3F__ ... ot%3B,
"copyright_stat": 100,
"cover": "http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/Mof ... ot%3B,
"digest": "擦亮雙眼，遠離謠言。",
"fileid": 505283695,
"is_multi": 1,
"multi_app_msg_item_list": [
{

"author": "",
"content": "",
"content_url": "http://mp.weixin.qq.com/s%3F__ ... ot%3B,
"copyright_stat": 100,
"cover": "http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png ... ot%3B,
"digest": "12月28日，廣州亞運城綜合體育館，內附購票入口~",
"fileid": 0,
"source_url": "http://wechat.show.wepiao.com/ ... ot%3B,
"title": "2017微信公開(kāi)課Pro版即將召開(kāi)"
},
...//循環(huán)被省略
],
"source_url": "",
"subtype": 9,
"title": "謠言熱榜 | 十一月朋友圈十大謠言"
},
"comm_msg_info": {

"content": "",
"datetime": 1480933315,
"fakeid": "3093134871",
"id": 1000000010,
"status": 2,
"type": 49 //類(lèi)型為49的時(shí)候是圖文消息
}
},
...//循環(huán)被省略
]
}
　　對這個(gè)json的簡(jiǎn)單分析（這里只介紹一些重要的信息，其他的省略）：
　　"list": [ //最外層的鍵名；只出現一次，所有內容都被它包含。
{
//這個(gè)大闊號之內是一條多圖文或單圖文消息，通俗的說(shuō)就是一天的群發(fā)都在這里
"app_msg_ext_info":{
//圖文消息的擴展信息
"content_url": "圖文消息的鏈接地址",
"cover": "封面圖片",
"digest": "摘要",
"is_multi": "是否多圖文，值為1和0",
"multi_app_msg_item_list": [//這里面包含的是從第二條開(kāi)始的圖文消息，如果is_multi=0，這里將為空
{

"content_url": "圖文消息的鏈接地址",
"cover": "封面圖片",
"digest": ""摘要"",
"source_url": "閱讀原文的地址",
"title": "子內容標題"
},
...//循環(huán)被省略
],
"source_url": "閱讀原文的地址",
"title": "頭條標題"
},
"comm_msg_info":{
//圖文消息的基本信息
"datetime": '發(fā)布時(shí)間，值為unix時(shí)間戳',
"type": 49 //類(lèi)型為49的時(shí)候是圖文消息
}
},
...//循環(huán)被省略
]
　　這里還要提一提的是，如果要獲取時(shí)間較長(cháng)的歷史消息內容，需要在手機或模擬器上下拉頁(yè)面。下拉到最底，微信會(huì )自動(dòng)讀取。下一頁(yè)的內容。下一頁(yè)的鏈接地址和歷史消息頁(yè)的鏈接地址也是getmasssendmsg開(kāi)頭的地址。但是內容只有json，沒(méi)有html。直接解析json就好了。
　　這時(shí)候可以使用上篇文章中介紹的方法文章，使用anyproxy定時(shí)匹配msgList變量的值，異步提交給服務(wù)器，然后使用php的json_decode解析json 到服務(wù)器的數組中。然后遍歷循環(huán)數組。我們可以得到每個(gè)文章的標題和鏈接地址。
　　如果你只需要采集單個(gè)公眾號的內容，可以每天群發(fā)后通過(guò)anyproxy獲取完整的鏈接地址和key和pass_ticket。然后自己做一個(gè)程序，手動(dòng)提交地址給自己的程序。使用php等語(yǔ)言對msgList進(jìn)行正則匹配，然后解析json。這樣就不需要修改anyproxy的規則，也不需要創(chuàng )建采集隊列和跳轉頁(yè)面。
　　現在我們可以通過(guò)公眾號的歷史消息來(lái)獲取文章的列表。在下一篇文章中，我會(huì )根據歷史新聞中文章的鏈接地址來(lái)介紹如何獲取。 @文章具體內容的方法。關(guān)于文章的保存、封面圖、全文檢索也有一些經(jīng)驗。
　　如果您覺(jué)得我寫(xiě)的不清楚，或者有什么不明白的地方，請在下方留言?；蛘唑}擾微信號崔金，如果你覺(jué)得不錯，就點(diǎn)個(gè)贊吧。
　　持續更新，微信公眾號文章批量采集系統搭建
　　微信公眾號入口文章采集--歷史新聞頁(yè)面詳解
　　分析微信公眾號文章頁(yè)面和采集
　　提高微信公眾號的效率文章采集，anyproxy的高級使用 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(微信公眾號登錄成功以后的code，什么特別的意義)
　　業(yè)務(wù)場(chǎng)景描述
　　我們在創(chuàng )建微信公眾號的時(shí)候經(jīng)常會(huì )遇到一個(gè)問(wèn)題，就是我們需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的身份認證，也就是需要在公眾號成功登錄后獲取code。其實(shí)這個(gè)code是用來(lái)獲取的登錄用戶(hù)的openid。每次得到的代碼都不一樣。其實(shí)我們在做開(kāi)發(fā)的時(shí)候，都是在微信后臺配置的url中配置代碼。微信轉發(fā)后，我們可以直接獲取url中的code。這個(gè)其實(shí)在之前的jquery中寫(xiě)過(guò)如何獲取。這次我只是在vue中使用了這個(gè)js，沒(méi)有其他特殊含義，希望以后可以直接使用。
　　源代碼
　　getUrl_utils.js
　　/**
* @aim get code from url
* @author clearlove
* @data 19-09
*/
export default {
getUrlKey:function(name){
return decodeURIComponent((new RegExp(&#39;[?|&]&#39;+name+&#39;=&#39;+&#39;([^&;]+?)(&|#|;|$)&#39;).exec(location.href)||[,""])[1].replace(/\+/g,&#39;%20&#39;))||null;
}
}
　　main.js
　　import getUrl_utils from &#39;./components/utils/getUrl_utils&#39;
Vue.prototype.$utils = getUrl_utils;
　　// 頁(yè)面加載的時(shí)候直接運行就可以拿到url中的code，進(jìn)而進(jìn)行下面的業(yè)務(wù)
let code = this.$utils.getUrlKey(&#39;code&#39;);
　　js本身和jquery是一樣的，只是沒(méi)有使用引用的方式。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(為什么你的App會(huì )卡頓-Android-掘金Cover(組圖))
　　阿里云&gt;云棲社區&gt;主題圖&gt;&gt;.net網(wǎng)頁(yè)微信支付接口開(kāi)發(fā)教程
　　
　　推薦活動(dòng)：
　　更多優(yōu)惠&gt;
　　當前話(huà)題：.net網(wǎng)頁(yè)微信支付接口開(kāi)發(fā)教程加入采集
　　相關(guān)話(huà)題：
　　.net網(wǎng)頁(yè)微信支付接口開(kāi)發(fā)教程相關(guān)博客看更多博文
　　史上最全的Android文章精選合集
　　
　　
　　作者：android飛魚(yú)2557人查看評論：03年前
　　用兩張圖告訴你，為什么你的應用卡住了？- Android - Nuggets Cover 有什么？從這個(gè) 文章 你可以得到這個(gè)信息：知道 setContentView() 之后會(huì )發(fā)生什么嗎？... Android常見(jiàn)的獲取View寬高的正確方法
　　閱讀全文
　　微信公眾平臺開(kāi)發(fā)問(wèn)答
　　
　　
　　作者：方北工作室2281查看評論：06年前
　　微信公眾平臺開(kāi)發(fā)問(wèn)答是微信知識問(wèn)答專(zhuān)區，專(zhuān)注于微信應用開(kāi)發(fā)技術(shù)知識的整理、分類(lèi)和檢索。主題：新手常見(jiàn)問(wèn)題 Q：我是新手，沒(méi)有開(kāi)發(fā)基礎。我應該如何學(xué)習微信公眾平臺的開(kāi)發(fā)？答：先學(xué)PHP和Mysql。您可以在 Internet 上找到相應的教程以了解一般語(yǔ)法。
　　閱讀全文
　　【轉載】微信公眾號獲取用戶(hù)地理位置并列出附近店鋪
　　
　　
　　作者：php的小菜鳥(niǎo)2236人查看評論數：04年前
　　思路分析：1、在微信公眾號中獲取用戶(hù)的地理位置需要js-sdk簽名包（文檔里面有如何獲取的介紹）2、根據獲取到的地理位置， ajax去后臺請求，通過(guò)sql語(yǔ)句，查詢(xún)中就近的store（sql語(yǔ)句在網(wǎng)上搜索，通過(guò)后臺添加位置）3、來(lái)查詢(xún)store list根據城市，使用
　　閱讀全文
　　【044】微信公眾平臺開(kāi)發(fā)教程第20章——40個(gè)新手謎題
　　
　　
　　作者：云啟希望。2102人查看評論數：04年前
　　筆者在CSDN博客頻道推出微信公眾平臺開(kāi)發(fā)教程后，聯(lián)系了很多公眾平臺開(kāi)發(fā)愛(ài)好者，幫助他們克服了很多實(shí)際問(wèn)題。當然，這些問(wèn)題中的許多都是重復的。因此，筆者將這些問(wèn)題。并整理出答案，以幫助許多剛開(kāi)始學(xué)習少走彎路的人。1、訂閱賬戶(hù)和服務(wù)賬戶(hù)的主要區別是什么？
　　閱讀全文
　　微信公眾號支付失敗問(wèn)題-微信支付提示調用支付JSAPI缺少參數：appId
　　
　　
　　作者：聚友云輝 2003 瀏覽評論：02年前
　　場(chǎng)景概述 鑒于去年在微信小程序支付、小程序支付、支付寶小程序支付、云閃付小程序支付方面的工作和研究。最近要完成一個(gè)微信公眾號支付的場(chǎng)景。其中，我遇到了一個(gè)坑，花了我一個(gè)多上午的時(shí)間。所以想把記錄寫(xiě)下來(lái)，以后遇到微信相關(guān)的API調用，用不了那么久。
　　閱讀全文
　　PHP 使用 QueryList 抓取網(wǎng)頁(yè)內容
　　
　　
　　作者：thinkyoung1544 人瀏覽評論：06年前
　　以前，我使用Java Jsoup 來(lái)捕獲網(wǎng)頁(yè)數據。前幾天聽(tīng)說(shuō)用PHP比較方便。今天簡(jiǎn)單研究了一下，主要是使用QueryList。QueryList 是一個(gè)基于 phpQ 的
　　閱讀全文
　　微信支付教程系列現金紅包
　　
　　
　　作者：micahel1530 觀(guān)眾評論：03年前
　　目錄（一）微信公眾號開(kāi)發(fā)VS遠程調試（二）微信公眾號開(kāi)發(fā)基礎知識（三）微信公眾號開(kāi)發(fā)自動(dòng)回復消息和自定義菜單）（四）開(kāi)發(fā)的網(wǎng)頁(yè)微信公眾號授權獲取用戶(hù)基本信息（五）當前用戶(hù)的Openid及注意事項可在微信公眾號開(kāi)發(fā)的網(wǎng)頁(yè)中及時(shí)獲?。┪⑿殴娞栭_(kāi)發(fā)）
　　閱讀全文
　　微信支付教程系列公眾號支付
　　
　　
　　作者：micahel1202 人瀏覽評論：03年前
　　目錄（一）微信公眾號開(kāi)發(fā)VS遠程調試（二）微信公眾號開(kāi)發(fā)基礎知識（三）微信公眾號開(kāi)發(fā)自動(dòng)回復消息和自定義菜單）（四）開(kāi)發(fā)的網(wǎng)頁(yè)微信公眾號授權獲取用戶(hù)基本信息（五）當前用戶(hù)的Openid及注意事項可在微信公眾號開(kāi)發(fā)的網(wǎng)頁(yè)中及時(shí)獲?。┪⑿殴娞栭_(kāi)發(fā)）
　　閱讀全文 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(@咪蒙是真實(shí)存在的??！采集微信公眾號)
　　querylist采集微信公眾號文章標題，生成一個(gè)預覽xml，然后自定義一個(gè)地址，分享給朋友關(guān)注，讓他加公眾號讀文章，這樣朋友如果點(diǎn)擊這個(gè)文章標題，
　　技術(shù)上已經(jīng)很成熟了，只是產(chǎn)品設計很困難。
　　querylist庫在ios的版本是2.0.0+在github上放出代碼了，
　　去macappstore查看吧apple-itunesappstore中的內容(中國)
　　挺小眾的一個(gè)庫，總共才2k多人star,用過(guò)感覺(jué)還不錯。advicelist?adt?相對來(lái)說(shuō)，
　　目前來(lái)看暫時(shí)都是以單獨公眾號發(fā)表的文章進(jìn)行展示，搜索結果會(huì )加上封面圖片，同時(shí)推送預覽版。
　　果斷分享到你平時(shí)搜索的各個(gè)微信公眾號，作為朋友推薦必不可少。
　　反正安卓是沒(méi)這個(gè)api，我記得我電腦也有repl直接可以調用。
　　無(wú)所謂公眾號、非公眾號?？傊褪且x取微信公眾號文章，并推送到相應的微信公眾號。
　　要截圖打開(kāi)，查看后發(fā)現經(jīng)常沒(méi)有反應，不知道有沒(méi)有人遇到。
　　@咪蒙是真實(shí)存在的??！ 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(Windows平臺下的微信公眾號內容采集工具——WeChatDownload)
　　今天，小編給大家分享一款Windows平臺下的微信公眾號內容采集工具——WeChatDownload。這個(gè)工具不僅可以下載單篇文章文章，還可以批量下載，可以說(shuō)是無(wú)限制采集任何公眾號文章，這個(gè)軟件2020年已經(jīng)停止了，作者的博客也已經(jīng)關(guān)閉了，但是軟件太強大了，2022年還是可以正常使用的！
　　
　　北望山博客免費提供最新官方版本，請到文章底部下載。
　　先看看下載演示
　　
　　無(wú)限功能介紹采集任何公眾號文章
　　沒(méi)有采集限制
　　支持公眾號文章的中文文字、圖片、音頻內容的采集。
　　自動(dòng)保存數據
　　指定保存路徑后，所有下載的文章都會(huì )自動(dòng)保存，只要不刪除就永遠不會(huì )丟失。
　　
　　多樣化的文檔導出
　　多種文檔格式
　　采集公眾號文章可以按照原排版批量處理，保存為pdf、word、html等格式。
　　更多下載設置
　　您可以選擇不下載文章圖片；你可以下載文章評論；你只能下載原創(chuàng )文章。
　　
　　按關(guān)鍵詞按時(shí)間段文章
　　搜索公眾號
　　按時(shí)間下載
　　按時(shí)間順序搜索公眾號文章，可選擇采集全部、同一天、一周內、一個(gè)月內，也可以自定義時(shí)間段。
　　搜索智能過(guò)濾器
　　通過(guò)設置標題關(guān)鍵詞，會(huì )自動(dòng)過(guò)濾收錄關(guān)鍵詞的文章。
　　
　　提示
　　北望山博客提供的軟件包內附有視頻教程，大家可以觀(guān)看！
　　單篇下載文章不說(shuō)了，直接把鏈接復制到軟件里
　　下載多篇文章文章時(shí)，可能需要使用舊版PC端微信（3.4.0以下），可直接在線(xiàn)搜索下載
　　
　　然后通過(guò)公眾號聊天框，找到歷史文章按鈕
　　
　　點(diǎn)擊獲取此列表文章，然后復制上面的鏈接
　　
　　終于把這個(gè)鏈接放到軟件里了！
　　軟件下載無(wú)需登錄下載
　　對不起！隱藏內容，請輸入密碼可見(jiàn)！ 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(excel教程：公眾號采集小程序不需要微信發(fā)布新文章)
　　querylist采集微信公眾號文章，必須由微信服務(wù)器完成，對于小程序來(lái)說(shuō)，用戶(hù)的文章、歷史閱讀也需要收集起來(lái)，作為小程序的數據存儲，這兩者沒(méi)有太大關(guān)系。
　?。P(guān)注微信公眾號：contact_e16是免費接收知乎文章鏈接的小程序）我寫(xiě)的excel教程，供你參考數據鏈接知乎截圖來(lái)源，如有侵權，
　　如果你關(guān)注的公眾號文章較多，建議用microsoftword使用導出插件來(lái)導出公眾號文章，我是用word的，c:\word\microsoftword2010\documentsandsettings\personaldata\extensions\ws2導出。
　　現在的小程序要采集功能多，要具體情況具體分析，除了自己直接采集公眾號的數據外，還有一些第三方的插件可以采集公眾號文章。
　　公眾號文章是不是也需要導出到本地呢？
　　感謝大神們的回答，我可以得到數據，不過(guò)不在這里說(shuō)明啦。
　　openzhiliao/got_index·github
　　可以試試我們研發(fā)的公眾號采集小程序
　　不需要微信發(fā)布新文章才可以采集微信公眾號數據，在公眾號后臺完成簡(jiǎn)單授權后即可向微信傳送文章，簡(jiǎn)單方便。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(優(yōu)采云軟件智能文章采集系統，選擇對的產(chǎn)品很重要！)
　　選擇合適的產(chǎn)品很重要！下面是優(yōu)采云軟件智能文章采集系統，大家可以了解一下
　　一、智能塊算法采集任何內容站點(diǎn)，真實(shí)傻瓜式采集
　　智能分塊算法自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)正文內容，無(wú)需配置源碼規則，真正做到傻瓜式采集；
　　自動(dòng)去噪，可以自動(dòng)過(guò)濾標題內容中的圖片\網(wǎng)站\電話(huà)\QQ\郵件等信息；
　　對于世界上任何一種小語(yǔ)言，任何編碼文章采集，無(wú)亂碼；
　　多任務(wù)（多站點(diǎn)/列）多線(xiàn)程同步采集，支持代理采集，快速高效；
　　指定任何文章內容類(lèi)網(wǎng)站采集，非文章源
　　二、功能強大偽原創(chuàng )功能
　　內置中文分詞功能，強大的同義詞詞庫引擎，替換效率高；
　　自帶英文分詞詞庫和語(yǔ)料庫，支持TBS模式的批量原創(chuàng )，保持句子流暢語(yǔ)義不變；
　　標題和內容可以分開(kāi)處理偽原創(chuàng )；
　　三、內置主流cms發(fā)布界面
　　可直接導出為T(mén)XT文檔，文件名可按標題或序號生成
　　支持wordpress、zblog、dedecms、phpcms等國內外主流cms自動(dòng)發(fā)布；
　　支持多線(xiàn)程、多任務(wù)同步發(fā)布；
　　如果是臨時(shí)找資料，只需要自己保存資料鏈接即可。從長(cháng)遠來(lái)看，您需要找到采集的材料。我建議將材料 采集 放入材料庫?？梢允褂玫谌狡脚_，比如西瓜助手，在上面可以找到各種素材，一鍵采集到素材庫，還支持文章鏈接導入，素材庫可以分類(lèi)管理，可以選擇需要的素材進(jìn)行編輯。，同步，會(huì )方便很多。
　　寫(xiě)文章寫(xiě)什么粉絲喜歡看，什么能吸引粉絲看文章，什么能寫(xiě)優(yōu)質(zhì)熱點(diǎn)文章。編寫(xiě)這些 文章 對初學(xué)者來(lái)說(shuō)可能很困難。這時(shí)候就可以使用西瓜助手，從全網(wǎng)，各個(gè)領(lǐng)域，一鍵采集，編輯，解決寫(xiě)作文章的難點(diǎn)，尋找優(yōu)質(zhì)熱點(diǎn)素材。
　　采集微信公眾號文章，如何采集？- """ 可以使用鍵盤(pán)快速排列，登錄后在編輯區右側找到導入文章按鈕，然后將文章的地址復制進(jìn)去，你采集能不能下來(lái)，采集后面還需要修改，不然不會(huì )變成原創(chuàng )。
　　新手，有沒(méi)有最簡(jiǎn)單的方法采集微信公眾號文章-""" 采集資料寫(xiě)文章很重要，可以用西瓜助手，會(huì )推薦每天最新的爆文，可以關(guān)鍵詞搜索文章，也可以批量關(guān)注公眾號，一鍵采集同步，操作簡(jiǎn)單，可以幫助您快速找到材料
　　超實(shí)用技巧：如何采集微信公眾號文章 - """ 選對產(chǎn)品很重要！下面是優(yōu)采云軟件智能文章采集@ &gt;系統，您可以了解一、智能塊算法采集任何內容站點(diǎn)，真正的傻瓜式采集智能塊算法自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)正文內容，無(wú)需需要配置源碼規則，真的是傻瓜式采集;自動(dòng)去噪，可以對圖片進(jìn)行去噪\...
　　有沒(méi)有辦法采集去優(yōu)質(zhì)微信文章最好的素材也可以有視頻”””哈哈~ 真的好難，不過(guò)可以考慮用公眾號小助手，比如一個(gè)西瓜助手什么的，不僅能滿(mǎn)足需求，還有其他功能讓你更方便！真心希望對你有用
　　如何在微信公眾號素材庫中采集文章？- 》》”我平時(shí)看到好的微信文章采集，可以使用西瓜助手或者西瓜插件之類(lèi)的工具，使用網(wǎng)址導入文章、采集素材，同步到微信公眾號帳戶(hù)背景格式不會(huì )改變。
　　采集微信公眾號文章可以使用哪些工具？- 》》”我知道西瓜助手，這是一個(gè)微信素材庫，你可以一鍵找到文章素材采集。素材庫可以分類(lèi)管理，使用過(guò)的素材都會(huì )標注，一般使用起來(lái)比較方便。
　　找資料的時(shí)候，你怎么采集想要微信公眾號文章？- 》》”如果是臨時(shí)找資料，只需要自己保存資料的鏈接即可。如果需要長(cháng)時(shí)間采集素材，我建議把文章@采集收到的素材放到素材庫中?？梢允褂玫谌狡脚_，比如西瓜助手，在這里可以找到各種素材，一鍵采集到素材庫，還支持文章鏈接導入，素材庫可以分類(lèi)和管理，選擇需要的素材進(jìn)行編輯和同步，這樣會(huì )方便很多。
　　如何快速采集公眾號的視頻素材？- """ 使用第三方工具，我可以快速采集公眾號里的視頻素材，比如西瓜助手，一鍵采集，編輯過(guò)的也可以只保留視頻，操作方便。
　　如何快速采集微信公眾號爆文？- """ 手動(dòng)復制素材的方法太麻煩了，而且格式會(huì )變，需要手動(dòng)調整。建議你用第三方工具，比如西瓜助手，素材在平臺，一鍵采集，直接同步到公眾號后臺，格式不會(huì )亂。
　　如何在微信公眾號中一鍵快速采集文章，最好是批量。- """ 是的，只需要一個(gè) 采集文章 的鏈接 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(wordjs采集微信公眾號文章內容解析工具(一)_)
　　querylist采集微信公眾號文章內容，然后根據公眾號數量和文章內容生成詞云、詞云圖形，同時(shí)根據文章內容和文章的doc可以生成微信公眾號頁(yè)面。通過(guò)工具可以直接進(jìn)行在線(xiàn)生成，并可導出。導入bdp：操作步驟1.確定分詞，這個(gè)是首要的。公眾號文章是一篇一篇從工具里導出。2.確定展示docdoc可以自己寫(xiě)文章內容doc和模板doc，工具提供的doc都是與模板doc一致的，只不過(guò)樣式有所不同。
　　3.確定詞云，如果自己要確定詞云的模板doc，可以用工具直接在線(xiàn)生成，wordjs和bdpsuite都可以，都支持詞云的生成。（可以下載很多模板，根據喜好安裝可自行選擇和修改、選擇）。wordjs價(jià)格更優(yōu)惠，但如果需要閱讀原文，對比了工具bdp之后，最終選擇了bdpsuite。畢竟還是最節省時(shí)間和最方便。
　　4.確定文章標題。文章一般以一句話(huà)或者兩句話(huà)的形式展示，有一些關(guān)鍵詞需要在文章中添加圖標，產(chǎn)生詞云圖形，通過(guò)工具可以自己擬定并生成。5.確定圖標在工具里修改，不要修改任何形狀。6.進(jìn)行詞云文章解析，文章內容解析工具大家根據自己需要來(lái)選擇。7.添加doc內容。使用bdpsuite，自己工具內生成了模板doc，直接粘貼到自己工具里，就可以把內容復制到公眾號任意doc中。
　　8.以上步驟完成，數據就導入到自己工具了。9.刪除上下文展示的文章內容10.進(jìn)行doc內容轉化成詞云圖形工具wordjs集成了多達10款詞云工具，可以根據需要選擇。11.利用詞云工具生成詞云，就ok了。如果覺(jué)得詞云生成器功能和頁(yè)面比較丑，可以看下wordjs的源碼?？床欢创a也不用擔心，可以點(diǎn)擊這里。
　　12.不喜歡寫(xiě)文章，但是想生成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)版文章文本可以看下wordjs的源碼13.生成文本可以得到data，對外公開(kāi)14.通過(guò)詞云得到任何頁(yè)面的導航鏈接。15.看下效果16.wordjs源碼還是很簡(jiǎn)單的。17.重要的是模板doc生成器wordjs的源碼17.用新環(huán)境不是更安全嗎？看下18.用ardublock高斯過(guò)濾器模板的制作19.wordjsdoc的實(shí)現20.得到data后，可以通過(guò)wordjs編輯器公眾號“公眾號出品，必屬精品”回復“bdp”獲取最新發(fā)布的版本22.使用java做會(huì )更加好操作，使用ide操作可以減少你在編程方面的不必要煩惱23.很多場(chǎng)景用java會(huì )更方便使用。 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(使用selenium庫，pythonweb應用開(kāi)發(fā)實(shí)戰教程（百度網(wǎng)盤(pán)）)
　　querylist采集微信公眾號文章列表。把微信文章列表添加到querylistquerylisteditor中，然后調用queryeditor的recapad_content函數，把文章編號的微信昵稱(chēng)轉換成數組。
　　文本匹配。
　　使用selenium庫，
　　pythonweb應用開(kāi)發(fā)實(shí)戰教程（百度網(wǎng)盤(pán)）(可轉word在線(xiàn)閱讀，
　　讓我找找ffmpeg？
　　文本匹配可以使用dataframe啊
　　jquery正則匹配文本
　　queryset可以搭配querydriver
　　可以用正則表達式
　　setqscontext
　　windows下自帶的文本文件掃描儀。我也遇到過(guò)你這個(gè)問(wèn)題。
　　python文本文件掃描可以用‘word2word’。支持文本的長(cháng)度范圍。
　　tab:多空格就匹配一空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格:就匹配1個(gè)空格
　　掃描word2word。
　　還可以用tbbit，不過(guò)那個(gè)是免費版的。
　　我是用ffmpeg。
　　剛剛搜了好久的微信公眾號編輯器，ffmdemo算一個(gè)，另外documentsoftverify是最好的方法。
　　試試用文本全文重命名程序
　　這個(gè)看你是什么公眾號
　　querybox。雖然付費才能實(shí)現，
　　可以試試這個(gè)公眾號的文章搜索功能 查看全部

　　querylist采集微信公眾號文章(采集微信公眾號獲取使用使用說(shuō)明書(shū)使用地址)
　　querylist采集微信公眾號文章分類(lèi)信息，供connectivityapi查詢(xún)使用。用到的函數：通過(guò)urlschema獲取version，字段名?；蛘咧苯荧@取按字符進(jìn)行的組合形式。htmlversionfunctiongetcodestatusreportchain(src,attributes){charchread.currentthread="deviceid";charnewdisplaychains[300];chartypeof[]="sprintshell";inttime=connectivity.allrefaired({memory:2,time:1});voidsetconnectivity("deviceid",char);intversion=string(chread.currentthread("deviceid"));intcheckstorecount=timeof(char);stringversionname="#"+""+string(chread.currentthread("deviceid"))+"version";voidsetconnectivity("deviceid",char);voidsetactivechannel(char);voidsetpolarfulthread(char);voidsetfaultsuser(char);voidsetmonitor(char);//...}connectivityqueryapi的api如下：1.獲取url-->通過(guò)urlschema獲取信息2.獲取每個(gè)信息字段名稱(chēng)并且html文件中匹配3.查看version字段獲取信息下面是api文檔：-user-performance-resources/。
　　querylist基本上現在大部分人都會(huì )用了，querylist在開(kāi)發(fā)的時(shí)候都是需要打包的。需要打包的打包好了丟到tomcat上的，然后去idea或者其他ide上運行。有一點(diǎn)要注意的是，你在運行querylist的時(shí)候，你是access_log證書(shū)的。我的打包tomcat是阿里云的，暫時(shí)沒(méi)有遇到這種情況。 查看全部