分享的内容:seo如何进行文章采集？

　　分享的内容:seo如何进行文章采集？

　　如果您的站点是新站点，请在上线后立即采集

。获得流量的唯一方法是拥有足够的外部链接。通常对于百度来说，只要没人举报你，它就能发展得很快。

　　但是很多人采集

的时候，什么都不改，就是采集

。这种情况比较困难。对于纯粹采集

的内容，搜索引擎阻止您的页面被收录的原因至少有两个：

　　1、内容过于重复

　　纯藏品的藏品来源单一，内容往往具有较高的重复性。对于搜索引擎来说，重复的内容=垃圾。

　　2.一次采集

，即可获得上千W条内容

　　

" />

　　搜索引擎工程师不是自由职业者。别人做网站一年可能没有10000条内容，但是你一天可以做到10000条内容。不是采集

是什么？

　　所以想要采集

，不能一次采集

太多，更不能选择单一的采集

来源。

　　这时候你要考虑一件事，你打算把这个网站运营多久？减少采集

量，平均分配到每一天。对于采集源的选择，我建议网站每个栏目选择不同的采集源。不要为整个网站采集

一个网站的内容。这样的话，重复的程度就会很高。

　　关于采集源的选择：

　　1.至少3~5个备份采集源

　　建议每个栏目采集不同的网站，所以需要为不同的栏目准备3到5个不同的网站采集源。

　　

" />

　　2.找文章

　　从准备好的几个合集资源中，随便挑一篇文章，复制其中的一句话，在百度或谷歌上搜索。

　　3.看结果

　　只要有这篇文章的网站都会列出来，然后你会看到很多同标题的网页，但是要小心！还有一些编辑手动调整了标题，嘿嘿！我们的目标是采集

这些页面。手工编辑的网站。

　　还有一点需要注意的是，如果做站内链接，一篇文章最好有3个内链，外链不要超过2个，否则文章根本没有重量。提一下我之前写的，关于增加内链页面权重的方法，有兴趣的朋友可以看看。

　　教程:浅谈Python网络爬虫

　　(2) 数据分析：了解HTML结构、JSON和XML数据格式、CSS选择器、XPath路径表达式、正则表达式等，以便从响应中提取出需要的数据；

　　(3)数据存储：MySQL、SQLite、Redis等数据库方便数据存储；

　　相关技术

　　以上就是学习爬虫的基本要求。在实际应用中，还要考虑如何使用多线程来提高效率，如何做任务调度，如何应对反爬虫，如何实现分布式爬虫等等。本文介绍有限，仅供参考。

　　六个python相关的库

　　在爬虫实现方面，除了scrapy框架，python还有很多相关的库可以使用。其中，数据抓取包括：urllib2(urllib3)、requests、mechanize、selenium、splinter；数据分析包括：lxml、beautifulsoup4、re、pyquery。

　　对于数据抓取，涉及的过程主要是模拟浏览器向服务器发送构造好的http请求，常见的类型有：get/post。其中urllib2(urllib3)、requests、mechanize用于获取url对应的原创响应内容；而selenium和splinter通过加载浏览器驱动获取浏览器渲染后的响应内容，具有更高的仿真度。

　　选择哪个类库要根据实际需要来决定，比如考虑效率，对方的反爬虫手段等。平时如果能用urllib2（urllib3），requests，mechanize等就尽量不要用selenium 和 splinter，因为后者由于需要加载浏览器而效率较低。

　　对于数据分析，主要是从响应页面中提取需要的数据。常用的方法有：xpath路径表达式、CSS选择器、正则表达式等。其中xpath路径表达式和CSS选择器主要用于提取结构化数据，而正则表达式主要用于提取非结构化数据。对应的库有lxml、beautifulsoup4、re、pyquery。

　　类库

　　文档

　　数据抓取

　　网址库2

　　要求

　　机械化

　　碎片

　　硒

　　数据分析

　　lxml

　　

　　美丽的汤4

　　回覆

　　查询

　　相关图书馆文件

　　七、相关介绍

　　1 数据采集

　　(1) urllib2

　　urllib2是python自带的访问网页和本地文件的库。一般需要和urllib一起使用。因为urllib提供了urlencode方法对发送的数据进行编码，而urllib2没有对应的方法。

　　下面介绍urllib2的简单封装，主要是将相关特性集中在一个类函数中，避免一些繁琐的配置工作。

　　urllib2 包说明

　　(2) 请求和机械化

　　requests是一个Python的第三方库，基于urllib，但是比urllib更方便，接口也简单。它的特性包括，关于http请求：支持自定义请求头，支持设置代理，支持重定向，支持维护session[request.Session()]，支持超时设置，post数据自动urlencode；关于http响应：无需手动配置，直接访问响应中获取详细数据，包括：状态码、自动解码的响应内容、响应头中的各个字段；还有一个内置的 JSON *敏*感*词*。

　　mechanize是urllib2部分功能的替代品，可以更好的模拟浏览器行为，在web访问控制方面做的非常全面。其功能包括：支持cookie设置、代理设置、重定向设置、简单表单填写、浏览器历史记录和重新加载、添加referer headers（可选）、自动遵守robots.txt、自动处理HTTP-EQUIV和刷新等。

　　简单封装requests和mechanize后的接口和urllib2是一样的，相关的特性也集中在一个类函数中。此处不再赘述，可参考给出的代码。

　　(3) 分裂和硒

　　Selenium (python) 和 splinter 可以很好地模拟浏览器行为，它们都是通过加载浏览器驱动来工作的。采集信息方面，减少了分析网络请求的麻烦，一般只需要知道数据页对应的URL即可。由于需要加载浏览器，效率比较低。

　　默认情况下，首选 Firefox 浏览器。这里有chrome和pantomjs（无头浏览器）驱动的下载地址，方便搜索。

　　Chrome和pantomjs驱动地址：

　　铬合金：

　　

　　pantomjs：

　　2 数据分析

　　对于数据解析，可用的库有 lxml、beautifulsoup4、re、pyquery。其中beautifulsoup4比较常用。除了这些库的使用，你还可以了解xpath路径表达式、CSS选择器、正则表达式的语法，方便从网页中提取数据。其中，chrome浏览器自带生成XPath的功能。

　　chrome查看元素的xpath

　　如果能够根据网络分析抓取到所需数据对应的页面，那么从页面中提取数据的工作就相对清晰了。具体使用方法请参考文档，这里不再详细介绍。

　　八防爬虫

　　1、基本的反爬虫方法主要是检测请求头中的字段，如：User-Agent、referer等，这种情况下，只要在请求中收录相应的字段即可。构造的http请求的各个字段最好和浏览器发送的完全一致，但不是必须的。

　　2、基于用户行为的反爬虫方法主要是在后台统计访问的IP（或User-Agent），超过一定的设定阈值就进行拦截。针对这种情况，可以通过使用代理服务器来解决，每隔几次请求切换所使用的代理的IP地址（或者使用User-Agent列表，每次从列表中随机选择一个）。这样的反爬虫方式可能会误伤用户。

　　3、如果你要抓取的数据是通过ajax请求获取的，如果你能通过网络分析找到ajax请求，分析出请求需要的具体参数，那么直接模拟对应的http请求，从对应的response中获取数据。在这种情况下，它与普通请求没有什么不同。

　　4、基于Java的反爬虫方式主要是在响应数据页面之前返回一个带有Java代码的页面，用于验证访问者是否具有Java执行环境，从而判断是否使用了浏览器。

　　通常，这段JS代码执行后，会发送一个带有参数key的请求，后台会通过判断key的值来决定响应的是真实页面还是假冒错误页面。因为key参数是动态生成的，每次都不一样，所以很难分析它的生成方式，导致无法构造出对应的http请求。

　　比如网站就是这样使用的，详见。

　　第一次访问网站时，响应的JS内容会发送一个带有yundun参数的请求，每次的yundun参数都不一样。

　　动态参数云盾

　　目前测试中，Java代码执行后，发送的请求不再带yundun参数，而是动态生成一个cookie，并在后续请求中携带cookie，与yundun参数类似。

　　动态cookie

　　对于这样的反爬虫方法，爬虫需要能够解析并执行Java。具体方法可以通过使用selenium或者splinter加载浏览器来实现。