解决方案:小说网站源码（最新开源版小说站源码支持H5手机版并集成全自动采集规则）
　　小说网站源码是一个监控小说站事务的在线管理和更新系统。 《小说站源码开源版》采用HTML、CSS、JAVASCRIPT和PHP开发。主要针对网络小说的基本操作。如添加新会员、新书、新书等、更新新信息、找书、会员借阅、还书等。
　　源码：xsymz.icu
　　PHP 版本的源代码易于初学者和高级用户使用。它具有熟悉且经过深思熟虑的用户界面，以及强大的搜索插入和报告功能。网络小说系统的报表生成功能，有助于了解会员借阅或归还的书籍。这个网站的设计理念是“极简设计”，所以界面类似于微软Windows最新版本中使用的“METRO UI/MODERN UI”。
　　网站-STUDIOUS ME有四个主要模块：
　　插入数据库模块 - 用户友好的输入屏幕
　　从数据库模块中提取 - 有吸引力的输出屏幕
　　报告生成模块 - 借用书目和可用书目列表
　　搜索设施系统 - 搜索书籍和会员
　　网站有以下设施：
　　用户：
　　可以出书
　　多种学习资料可供下载
　　图书管理员：
　　可以添加/删除书籍
　　用户可以删除
　　可以收取罚款
　　
　　可以收书
　　管理员：
　　可以读写任何用户或图书馆员的信息。
　　能够读写任何书籍中的信息。
　　前端平台：HTML、CSS、JavaScript
　　后端平台：PHP
　　问题陈述
　　数据库将使用 PHP 和 WAMP 服务器设计并根据需要实施，包括所有提到的功能，包括硬件和软件。
　　将使用 HTML、CSS 和 JAVASCRIPTS 语言和 MPDF 软件。在线参考资料也将用于开发HTML程序和JavaScript等脚本语言。
　　限制：
　　所有用户信息都必须存储在网络小说系统可以访问的数据库中。
　　信息安全系统必须与互联网应用兼容。
　　用户可以从任何具有 Internet 浏览功能和 Internet 连接的计算机上访问在线小说系统。
　　计费系统与网络小说系统对接，计费系统使用的数据库必须兼容网络小说系统的接口。
　　用户必须拥有正确的用户名和密码才能进入网络小说系统。
　　假设和相关性：
　　
　　用户对计算机有足够的了解。
　　假设用户具有使用Java的基本知识。
　　用户必须完全熟悉数据库。
　　网站状态转移图
　　特点
　　在线小说系统提供有关可用书籍的在线实时信息和小说的用户信息。产品功能或多或少与产品视角中描述的相同。系统的功能包括根据用户类型（会员/馆员）提供不同类型服务的系统。
　　应向会员提供有关图书目录的最新信息。坚持住。
　　会员有权在规定的有效期内随时查看自己的账户信息和更改账户信息。
　　会员可以获得一份可用书籍的名册，并允许他们选择未来几天要使用的书籍。
　　图书馆员可以获取会员借书或还书的信息。
　　图书管理员提供了一个界面，用于添加/删除图书目录中的可用图书。
　　会员完成借款或归还手续后，会员必须计算会员的应付账款，并将会员信息及应付金额发送至大学计费系统。
　　根据高校信息安全要求，系统为用户提供便捷的登录方式。
　　模块
　　图书：管理员有权添加、删除或修改系统中可用图书的详细信息。
　　干货内容:村兔AI智能内容采集软件(原创文章生成)
　　寸图AI智能内容采集app（原创文章生成）是寸图AI智能文章内容采集伪原创生成的App，只需要将关键词到采集导入到相关的文章，支持AI智能伪原创处理，非常方便好用。
　　
　　应用介绍：
　　存兔AI原创内容生成app支持导入关键词采集相关文章，然后AI原创处理内容，可以实现百度基础日收录！
　　
　　使用说明：
　　你只需要导入你需要的文章类型的关键词app，就可以直接得到与你的关键词相关的文章内容和图片，比如导入app开发的app。 关键词，app可以获得几十万条关于app开发的文章内容，然后用AI智能内容原创进行处理，然后发布到网站去查找引擎收录而且排名效果不错！ 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020.09.28(图)
　　全自动文章采集网源码2020.09.28有小伙伴私信问：什么是采集？采集其实就是把别人网站里面的文章采集过来！上周给大家分享的三种上网源码，今天在做采集同时，顺便给大家分享几种常用的采集方法。如何把别人网站里面的文章采集过来呢？通过excel就能达到，不仅采集到的文章数量多、又带价值，文章还很直观、视觉，只要懂一点程序设计的，用excel就能上手，这里所说的懂程序设计，都是懂数据库建设，一个简单的数据库，功能就能实现大部分数据采集！而下面的源码，不仅有源码，还有内部文章的批量抓取方法。
　　
　　如果你是做seo的，或许你在大街上看到一篇美女，已经会用php爬虫去抓取下来！抓取过来的数据再利用excel文件进行处理！我们知道，批量操作php很简单，但对于爬虫抓取还没涉及，但因为经常要打开大量网站，而网站每天的内容不断更新，又不愿意手动去添加批量抓取规则，怕重复抓取。所以有些网站的网页是每天都会更新的，抓取规则一个采集不完，一个也抓取不到，而批量抓取到的数据就不一样了，这样数据清洗就方便多了！网站内容直接就能进行大规模抓取，对数据挖掘、seo来说是最好的选择！所以下面将源码拆分一下，给大家讲解怎么进行批量抓取！如何批量抓取网页呢？下面就一步步给大家分析怎么操作！第一步：获取网页标题或者网址，用excel就能轻松搞定，一行代码就能搞定：打开网页源码可以看到，源码一共有1570544行，网址大家可以去通过上网查询找到。
　　第二步：打开代码为红色方框标识的“网页源码页”，这个地方也是重点，我们主要说一下“源码页”和“源码页”对应的“三级标题”和“每天更新”对应的“每个小格”，一共95837行。具体为：spider源码页url列表|python|c#|爬虫/汇总|技术交流/面试/经验/通信/实习/招聘。每一行都有对应的代码，大家看到下面红色矩形框标识的都可以找到。
　　
　　拿到这些代码之后，你也可以自己添加规则，比如采集一些“物流”和“清真”的文章，用批量采集完成，这样源码就掌握了。第三步：将网页源码放在excel里面，这样自己就可以单独采集每一行内容，批量抓取数据，非常快捷！下面是运行了7天的一些数据，比如图4中的每一行内容，都对应网页中的一个代码页和一个小格。网站是2019年4月15日发布的。
　　下面分享下获取源码和爬虫规则的截图以及怎么打开规则自动抓取内容的方法第四步：采集excel里面的内容，批量输出txt或者json格式的文件，比如：把爬虫网站的内容批量导入excel，一步搞定！图5是用txt和json格式文件将源码和批量。 查看全部

　　2020 年度 Top10 的 Python 库出炉
　　蕾师师 发自 凹非寺
　　量子位 报道 | 公众号 QbitAI
　　2020年已经过去了，国外的一家专门提供Python服务的网站Troy Labs，盘点出了2020年发布的Python库Top10。上榜的有FastAPI的升级版Typer、将CLI变成彩色的Rich、基于GUI框架的Dear PyGui、还有精简报错信息的PrettyErrors……总有一款是你想要的。下面就让我们一起来看看吧~1、TyperTyper跟FastAPI的原理相同，都是Python上用来构建API服务的一个高性能框架。
　　它是FastAPI的升级版，不仅能够准确地记录代码，还能够轻松地进行CLI验证。Typer易于学习和使用，不需要用户阅读复杂的教程文档即可上手。支持编辑器（如VSCode）代码自动补全，提高开发人员的开发效率，减少bug的数量。其次，Typer还能配合命令行神器Click使用，就可以利用Click的优点和插件，实现更复杂的功能。开源地址：2、Rich谁规定CLI界面一定得是黑白的？它也可以是彩色的。Rich API不仅能够在终端输出提供丰富的彩色文本和精美的格式，还提供了精美的表格、进度条、编辑器、追踪器、语法高亮等。如下图所示。
　　它还可以安装在Python REPL上，所有的数据结构都可以漂亮地输出或标注。总而言之，它是彩色的、漂亮的、强大的。Rich兼容性也不错，适用于Linux，Mac和Windows等多种系统。真彩色/表情符号可与新的Windows终端一起使用。但是请注意，Rich必须要Python 3.6.1或以上版本。
　　开源地址：
　　3、Dear PyGui如上所示，虽然终端应用程序可以做成很漂亮的样子。但是，你可能还需要一个真正的GUI。
　　
　　Dear PyGui是一个便于使用、功能强大的Python GUI框架。但是它与其他的Python GUI却有着根本上的不同。它使用了即时模式范式和计算机的GPU来实现动态界面。即时模式范式在视频游戏中非常流行，这意味着它的动态GUI不需要保留任何数据，而是逐帧独立绘制的。同时，它还使用GPU来建构动态界面。
　　Dear PyGui还可以绘图、创建主题、创建2D游戏，还拥有一些小工具，比如说内置文档、日志记录、源代码查看器之类的，这些小工具可以协助App的开发。支持它的系统有：Windows 10（DirectX 11），Linux（OpenGL 3）和macOS（Metal）等。开源地址：4、PrettyErrorsPrettyErrors是一个精简Python错误信息的工具，特点是界面十分简洁友好。它最显著的功能是支持在终端进行彩色输出，标注出文件栈踪迹，发现错误信息，过滤掉冗余信息，提取出关键部分，并且进行彩色标注，从而提高开发者的效率。
　　而且它可以不用安装，直接被导入项目中使用，但是需要先配置一些参数，其导入和配置的参数如下：
　　开源地址：
　　5、Diagrams程序员在编程的时候，有时候需要跟同事解释他设计的程序代码之间复杂的结构关系，然而这不是一两句话能说清楚的，需要画表或者做脉络图。一般情况下，程序员使用GUI工具处理图表，并将文稿进行可视化处理。但是还有更好的方法，比如说使用Diagrams库。Diagrams让不需要任何设计类工具，直接在Python代码中绘制云系统结构。它们的图标来自多家云服务商，包括AWS, Azure, GCP等。仅需几行代码，就可以简单地创造出箭头符号和结构图。
　　由于它使用Graphviz来渲染图，所以还需要先安装好Graphviz。开源地址：6、Hydra and OmegaConf在做机器学习项目的时候，需要做一大堆的环境配置工作。因此，在一些复杂的应用程序中，配置管理工作也相应变得复杂。Hydra可以使配置工作变得简单。它能够从命令行或者配置文件中覆盖部分出来，无需维护相似的配置文件，用组合的方式进行配置，从而加快了实验运行速度。
　　
　　Hydra兼容性强，拥有含插件的结构，能够很好地与开发者的操作文件融合。它的插件还可以实现直接通过命令行，就把代码发布到AWS或者其他云端系统。Hydra也离不开OmegaConf，两者关系密不可分，OmegaConf为Hydra的分层配置系统提供了协同的API，二者协同运作可支持YAML、配置文件、对象、CLI参数等。开源地址：7、PyTorch LightningPyTorch Lightning也是Facebook的一个研究成果。它是一个轻巧的PyTorch包装器，用于高性能AI研究，其最重要的特征是能够解析PyTorch代码，让代码研究成分和工程成分的分离。
　　它的扩展模型可以在任何硬件（CPU、GPU、TPU）上运行，且容易被复制，删除了大量的文件样本，保持了自身的灵活性，运行速度快。Lightning能够使DL / ML研究的40多个部分实现自动化，例如GPU训练、分布式GPU（集群）训练、TPU训练等等……因为Lightning将可以将文件自动导出到ONNX或TorchScript，所以它适用于进行快速推理的AI研究员、BERT或者自监督学习的研究团队等。开源地址：/PyTorchLightning/PyTorch-lightning8、HummingbirdHummingbird是微软的一项研究成果，它能够将已经训练好的ML模型汇编成张量计算，从而不需要设计新的模型。还允许用户使用神经网络框架（例如PyTorch）来加速传统的ML模型。
　　它的推理API跟sklearn范例十分相似，都可以重复使用现有的代码，但是它是用Hummingbird生成的代码去实现的。Hummingbird还在Sklearn API之后提供了一个方便的统一推理API。这样就可以将Sklearn模型与Hummingbird生成的模型互换，而无需更改推理代码。它之所以被重点关注，还因为它能够支持多种多样的模型和格式。到目前为止，Hummingbird支持PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM等各种ML模型。开源地址：9、HiPlot由于ML模型变得越来越复杂，还有很多超参数，于是就需要用到HiPlot。HiPlot是今年3月Facebook发行的一个库，主要用于处理高维数据。Facebook AI通过几十个超参数和10万多个实验，利用HiPlot，来分析深度神经网络。它是用平行图和其他的图像方式，帮助AI研究者发现高维数据的相关性和模型，是一款轻巧的交互式可视化工具。
　　HiPlot与其他可视化工具相比，有其特有的优点：首先，它的互动性强，因为平行图是交互式的，所以能够满足多种情况下的图像可视化。其次，它简单易用，可以通过IPython Notebook或者通过带有“ hiplot”命令的服务直接使用。它还有具有可扩展性。默认情况下，HiPlot的Web服务可以解析CSV或JSON文件，还可以为其提供自定义Python解析器，将实验转换为HiPlot实验。开源地址：参考链接：10、ScaleneScalene是一个用于Python脚本的CPU和内存分析器，能够正确处理多线程代码，还能区分Python代码和本机代码的运行时间。你不需要修改代码，只需运行Scalene脚本，它就会生成一个文本形式的报告，显示出每一行代码的CPU和内存的使用情况。通过这个文本报告，开发人员可以提高代码的效率。
　　Scalene的速度快、准确率高，还能够对高耗能的代码行进行标注。开源地址除了以上10个，还有多个高性能的Python库被点名了，例如Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops……等等，详情查看底部链接。那么，你今年有发现好用的Python库吗？如果有的话，请在评论区一起分享一下呀~参考链接：
　　近期文章Python网络爬虫与文本数据分析bsite库 | 采集B站视频信息、评论数据<br />爬虫实战 | 采集&可视化知乎问题的回答<strong>pdf2docx库 | 转文件格式，支持抽取文件中的表格数据</strong>rpy2库 | 在jupyter中调用R语言代码tidytext | 耳目一新的R-style文本分析库reticulate包 | 在Rmarkdown中调用Python代码plydata库 | 数据操作管道操作符>>plotnine: Python版的ggplot2作图库<br />七夕礼物 | 全网最火的钉子绕线图制作教程<br />读完本文你就了解什么是文本分析<br />文本分析在经管领域中的应用概述  综述:文本分析在市场营销研究中的应用<br />plotnine: Python版的ggplot2作图库小案例: Pandas的apply方法  stylecloud:简洁易用的词云库 用Python绘制近20年地方财政收入变迁史视频  Wow~70G上市公司定期报告数据集<br />漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh  YelpDaset: 酒店管理类数据集10+G  <br /> 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020网页直接下载各有各的好处
　　全自动文章采集网源码2020网页直接下载，各有各的好处，只有自己知道。01下载很方便：免费02可以试用30天，30天有效，后续10天试用03所有地址都可以提取：提取下载地址042019年11月份上线05功能很全：文章编辑器、文章链接下载、文章列表下载、文章全选下载、文章插入图片、文章链接返回地址06官网：百度网盘链接：。
　　总共分为四步
　　1、首先准备好一篇百度文库里面的文章
　　2、下载到本地
　　
　　3、接着将本地的文章导入到网站，
　　4、完成后可以通过提取地址找到自己需要的百度文库的文章来源网址。
　　百度一下然后对应的能看到地址然后复制就能下了
　　我刚刚搜索了一下，这里有比较全面的解答以及服务。
　　百度文库下载_百度文库搜索_ppt搜索
　　
　　我试了百度百科那个的
　　#./s/e4219c780f038b42420b2447/page?v=sn&source=
　　你们网站也要这个功能吗？我找了一整天，我觉得写的比网站好，
　　还是用蜘蛛吧，某度网盘搜索了一下，快速的复制也没有，有时很不方便，建议自己去注册一个pdf编辑软件，然后修改md5，然后放到论坛、网站。
　　我们工作室都有到源文件， 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020.1.4开源分享(图)
　　全自动文章采集网源码2020.1.4开源分享。采集源码目前版本主要有：java版本；telephony版本；qq版本；汇率采集采集源码主要包括：|单页面框架；|嵌入式爬虫|采集器；采集后端架构。网址：;abbucket=15_l1&abbucketclient=0&abbucketrelative=020186-&abbucketcode=020186。
　　
　　有好的是分享的，
　　其实51pic我自己建了个群，里面都是做数据采集的小伙伴，
　　
　　按规则采集出来的就是工作需要的，量大价廉；我是在深圳这边的，喜欢在这边拿些数据分享出来，
　　欢迎来我们站点：提供各种采集脚本、工具、全自动爬虫，scrapy框架全部实现，包含你在网站数据采集过程中的一切困惑。
　　我自己研究出来的采集工具，放在公众号里面了，以前常用requests采集，后来发现，requests支持python3，但是如果我的站点是python2，那么实现同样功能，不同语言开发的运行结果是有可能不一样的，对我们每个人来说，挑战还是很大的。于是乎，就研究了一下，用java语言重写了代码，支持python3，交互式运行测试了，实现了通过java+requests实现的交互式采集，功能比以前版本简单明了很多，新版本现在不提供python2版本的工具，只提供有python3版本的工具。更多关于我们的运行结果，还可以参见我的另一篇文章《线上项目分享地址：用爬虫采集到很多网站》。 查看全部

　　如何用 ELK 搭建 TB 级的日志监控系统？
　　点击上方“芋道源码”，选择“”
　　管她前浪，还是后浪？
　　能浪的浪，才是好浪！
　　每天 8:55 更新文章，每天掉亿点点头发...
　　源码精品专栏
　　来源：/dengbangpang/
　　p/12961593.html‍
　　本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。
　　然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。
　　那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。
　　
　　通过上面的需求我们推出了日志监控系统，如上图 ：
　　
　　功能流程概览如上图 ：
　　① 日志文件采集端我们使用 FileBeat，运维通过我们的后台管理界面化配置，每个机器对应一个 FileBeat，每个 FileBeat日志对应的 Topic 可以是一对一、多对一，根据日常的日志量配置不同的策略。
　　除了采集业务服务日志外，我们还收集了 MySQL 的慢查询日志和错误日志，还有别的第三方服务日志，如：Nginx 等。
　　最后结合我们的自动化发布平台，自动发布并启动每一个 FileBeat 进程。
　　② 调用栈、链路、进程监控指标我们使用的代理方式：Elastic APM，这样对于业务侧的程序无需任何改动。
　　对于已经在运营中的业务系统来说，为了加入监控而需要改动代码，那是不可取的，也是无法接受的。
　　Elastic APM 可以帮我们收集 HTTP 接口的调用链路、内部方法调用栈、使用的SQL、进程的 CPU、内存使用指标等。
　　可能有人会有疑问，用了 Elastic APM，其它日志基本都可以不用采集了。还要用 FileBeat 干嘛？
　　是的，Elastic APM 采集的信息确实能帮我们定位 80% 以上的问题，但是它不是所有的语言都支持的比如：C。
　　其二、它无法帮你采集你想要的非 Error 日志和所谓的关键日志，比如：某个接口调用时出了错，你想看出错时间点的前后日志；还有打印业务相关方便做分析的日志。
　　其三、自定义的业务异常，该异常属于非系统异常，属于业务范畴，APM 会把这类异常当成系统异常上报。
　　如果你后面对系统异常做告警，那这些异常将会干扰告警的准确度，你也不能去过滤业务异常，因为自定义的业务异常种类也不少。
　　③ 同时我们对 Agent 进行了二开。采集更详细的 GC、堆栈、内存、线程信息。
　　④ 服务器采集我们采用普罗米修斯。
　　⑤ 由于我们是 Saas 服务化，服务 N 多，很多的服务日志做不到统一规范化，这也跟历史遗留问题有关，一个与业务系统无关的系统去间接或直接地去对接已有的业务系统，为了适配自己而让其更改代码，那是推不动的。
　　牛逼的设计是让自己去兼容别人，把对方当成攻击自己的对象。很多日志是没有意义的，比如：开发过程中为了方便排查跟踪问题，在 if else 里打印只是有标志性的日志，代表是走了 if 代码块还是 else 代码块。
　　甚至有些服务还打印着 Debug 级别的日志。在成本、资源的有限条件下，所有所有的日志是不现实的，即使资源允许，一年下来将是一比很大的开销。
　　所以我们采用了过滤、清洗、动态调整日志优先级采集等方案。首先把日志全量采集到 Kafka 集群中，设定一个很短的有效期。
　　我们目前设置的是一个小时，一个小时的数据量，我们的资源暂时还能接受。
　　⑥ Log Streams 是我们的日志过滤、清洗的流处理服务。为什么还要 ETL 过滤器呢？
　　因为我们的日志服务资源有限，但不对啊，原来的日志分散在各各服务的本地存储介质上也是需要资源的哈。
　　现在我们也只是汇集而已哈，收集上来后，原来在各服务上的资源就可以释放掉日志占用的部分资源了呀。
　　没错，这样算确实是把原来在各服务上的资源化分到了日志服务资源上来而已，并没有增加资源。
　　不过这只是理论上的，在线上的服务，资源扩大容易，收缩就没那么容易了，实施起来极其困难。
　　所以短时间内是不可能在各服务上使用的日志资源化分到日志服务上来的。这样的话，日志服务的资源就是当前所有服务日志使用资源的量。
　　随存储的时间越长，资源消耗越大。如果解决一个非业务或非解决不可的问题，在短时间内需要投入的成本大于解决当前问题所带来收益的话，我想，在资金有限的情况下，没有哪个领导、公司愿意采纳的方案。
　　所以从成本上考虑，我们在 Log Streams 服务引入了过滤器，过滤没有价值的日志数据，从而减少了日志服务使用的资源成本。
　　技术我们采用 Kafka Streams 作为 ETL 流处理。通过界面化配置实现动态过滤清洗的规则。
　　大概规则如下 ：
　　⑦可视化界面我们主要使用 Grafana，它支持的众多数据源中，其中就有普罗米修斯和 Elasticsearch，与普罗米修斯可谓是无缝对接。而 Kibana 我们主要用于 APM 的可视分析。
　　我们的日志可视化如下图 ：
　　
　　
　　
　　
　　
　　欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢：
　　
　　已在知识星球更新源码解析如下：
　　最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 20 余篇，覆盖了MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。
　　提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 查看全部

　　清华大学全自动文章采集网源码2020年新增http-auto-submit功能
　　全自动文章采集网源码2020年新增http-auto-submit功能，
　　pathfinder包含全自动文章采集、excel.xlsx.xlsxs等等类型的文件，可自定义添加需要采集的数据，很全面了，很实用的采集器。
　　题主只是要最简单的找到某类型问题的答案吗？我简单说一下我的个人看法吧，1.爬虫是什么2.搜索引擎推荐爬虫3.xx开源爬虫利益相关。
　　同意楼上，觉得题主可以选择清华大学出版社2013年出版的http全自动文章采集书籍，可以搭配同步的微信公众号服务号使用，这本书我看过，
　　全自动采集的爬虫，国内的本人做过，但没有发表过文章...。推荐外国的，我个人做过：#mathtype导入xlsx等。基本是个oracle或者xp上的一些软件导入xlsx，有针对做英文研究性论文的，有onebread，这个网站可以在线的自助编辑，爬取和文章下载以及导出xlsx等可以到这里用，仅作为参考用，方便用法请多看相关资料。参考文献：#。
　　pathfinder，不要相信其他的。
　　r语言rvest
　　googlescholar(r)
　　pathfinder,免费,强大
　　推荐：全自动采集网站源码、中国网络资源
　　比如一个或者一系列网站，要对其中的文章进行提取，哪种方法比较好呢？比如搜索xxy.xyz用类似于python的语言编写，或者搜索pyqt5，使用delphi语言编写爬虫程序。所以请问：在哪里能找到比较优质的代码？当然首先要想办法找到这些经过验证不会太差的。以下请参考csdn大牛kong-vinjarui大神在一个github项目的讲解：利用excel_setup_request函数进行代码注册。
　　我认为您如果觉得我的答案对您有帮助的话，请将此代码整理成python的http爬虫程序，这样会更好地学习selenium和xnlib两个开发工具。 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020年1月31日发布
　　全自动文章采集网源码2020年1月31日发布日期:2019-03-16，
　　现在已经有一些批量采集网站的工具了，推荐一个via恶意爬虫采集器，可以采集某宝，天猫，京东，拼多多，以及你没见过的任何网站的所有东西，只要你愿意做。
　　第一步，
　　需要搞一下二级域名抓包
　　ahr0cdovl3dlaxhpbi5xcs5jb20vci9yck1nyr2z0tmqzoi2nhezvzbbtoxq==(二维码自动识别)好像需要会一点编程的
　　首先你要有定位，什么样的网站？哪里有关键词。才能提供更多的搜索，开拓更大的市场。
　　可以尝试开发一款爬虫软件，
　　谷歌。
　　不要人工手动的去筛选，
　　谷歌？还用爬虫软件？crawlervr？或者国内免费正规的大佬们的爬虫软件？我前段时间用的你给的谷歌不算，是叫exzxx的爬虫软件。搜我名字加号后面我一键注册。开发版才300块钱，可以用好几年。
　　作为谷歌上墙第一步，
　　有关键词的可以直接上采集的网站里面看，比如说我有一个软件-bidminger-pro直接采集谷歌的新闻， 查看全部

　　全自动文章采集网源码采用或公司级网站源码
　　全自动文章采集网源码202090采用全自动文章采集网源码可快速批量生成采集网站的wordpress或wordpress站点。并可全自动生成php网站或公司级网站源码。
　　1、自动查询网站源码有些站长收到网上发布的征集需求文章都是网上搜集而来的，并不清楚是哪些站点，网站源码里面也写了链接，我们在收到需求后，先自动查询并导出网站源码，再也不用辛辛苦苦打开百度、谷歌等搜索引擎，挨个查找网站，节省很多时间与精力。
　　2、自动生成网站后台配置文件全自动生成网站后台配置文件（官方没有提供文件名称，自己保存的文件名称可能不对，无法正常运行），解决了设置文件权限的痛苦。
　　3、自动查找站点源码导出全自动导出网站源码，省去一大波收费网站源码的痛苦。
　　4、自动生成网站脚本个人开发定制服务，生成任意目录文件，生成目录，文件名为您想要的文件，提供文件下载和修改，二次开发下载，就像自己写自己的脚本，很方便实用。
　　5、自动添加网站链接选中网站源码就可自动添加相关网站链接，自动把相关网站链接导入到网站首页，也可自动把相关网站链接导入到导航栏中。
　　6、自动修改网站标题，替换网站域名修改百度的网站标题和网站域名，自动注册网站或者其他站点的链接，提供网站地址，有时间地点和用户的话，可自己修改。
　　7、自动导入链接为了检测是否在访问本站点时候，导入的链接都能应答，自动添加百度或谷歌链接，并生成一个链接地址，让访问本站点的用户能自动访问这个网站。 查看全部

　　黑洞式渗透？请注意那已经不是唯一突破点
　　全自动文章采集网源码2020年3月之前，未被告知会无法使用在中国违法添加不当域名包括色情群体宣传无可辩驳的是中国政府利用在做正当宣传不应该给人违背思想道德，和有诱导之嫌事实再次证明zf为何要与谐社会，
　　突然不是唯一的突破点。任何域名都无法获得免费的权限来再次发表和使用网络内容。但是每个人都可以通过代理入侵的方式提高社交圈的查杀率，从而增加隐私数据价值。只要隐私数据的获取价值足够大，隐私泄露的危害不大。你看一下所有的品牌赞助都是非知名企业。不然去了台湾几十万、台湾几千万的运动鞋销量，是哪来的台湾科技公司给你提供赞助的，除了极少部分独家赞助，基本上都是互联网公司！。
　　说明谷歌已经不仅仅是互联网巨头了，他更加普及了隐私安全。谷歌在中国经营的网站上会泄露很多数据，但他一直都有非常强大的隐私保护，才没有被列入到泄露门。
　　黑洞式渗透？
　　请注意那已经不是b2c的电商了，是做知识产权交易的线上平台。
　　等把人民网经常发布的信息都屏蔽了，就没人知道了。
　　很简单，增加权限，使用ssrf访问一直以来就是很严格的程序，苹果即使发布这个功能，也一直没让applewatch上线。
　　当隐私权与隐私保护受到威胁时，我们应该想的是如何保护隐私权益而不是当出现问题时才着急地问别人我该做什么。想要实现这一点，就要让自己不被侵犯隐私权，和保护我们隐私的隐私保护法律法规严格遵守， 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020年通联天下lexpress定制款
　　全自动文章采集网源码2020年通联天下lexpress定制款后端基于采集，云存储，微信登录，支付宝登录等技术，精准的方便的实现了微信原生的自定义域名添加、搜索，全自动生成各种文章素材源码，提供资源放大服务，方便不同网站查看、管理，资源一键推送，自动提交给官方交易平台。总计支持爬虫数量40万+（老款40+），采集文章总量30万+，每天最新更新5000-10000篇原创文章，单文章平均每天抓取量90-150篇；采集网站总数180个，新增300个网站入口；配置的30种翻页程序200+；文章发布成功率最高达98%。
　　支持的功能包括源码抓取转化，网站自定义域名添加，搜索文章，文章开头尾的二维码长按识别增加，源码自定义名称等；视频教程：文章采集/源码采集-动力外挂学院。
　　挺好用的！我是新手，用了一段时间了，
　　从我了解到的信息看,云搜索界面说实话很一般,颜色也比较单一,云搜索主要是抓取网站,网站内容也一般,但是操作还是比较简单。个人觉得功能还是有点简单但是胜在页面没有广告。还有百度定制源码。还有定制插件等,各种定制插件,中国有数不清的国内搜索,而且有多了一种可能,一种是完全自己抓取,这种可能真的适合新手,老手可能就是完全采用电脑app比如百度云等非付费版如果你看到这种,那么恭喜你,你有抓取一些花里胡哨的文章并且满足使用是足够了。 查看全部

　　如何构建一个生产环境的推荐系统?（附代码）
　　导读：现在互联网上的内容很多，我们可能每天都会接受来自不同消息。例如，电商网站、阅读博客、各类新闻文章等。但是，这些消息并不是所有的内容你都感兴趣，可能你只对技术博客感兴趣，或者某些新闻感兴趣等等。而这些内容如何去满足用户的需求呢？我们需要一个精准的解决方案来简化用户的发现过程。01推荐系统的作用是啥？
　　简而言之，推荐系统就是一个发现用户喜好的系统。系统从数据中学习并向用户提供有效的建议。如果用户没有特意搜索某项物品，则系统会自动将该项带出。这样看起很神奇，比如，你在电商网站上浏览过某个品牌的鞋子，当你在用一些社交软件、短视频软件、视频软件时，你会惊奇的发现在你所使用的这些软件中，会给你推荐你刚刚在电商网站上浏览的过的鞋子。
　　其实，这得益于推荐系统的过滤功能。我们来看看一张简图，如下图所示：
　　
　　从上图中，我们可以简单的总结出，整个数据流程如下：
　　02依赖准备
　　我们使用Python来够构建推荐系统模型，需要依赖如下的Python依赖包：
　　pip install numpypip install scipypip install pandaspip install jupyterpip install requests
　　这里为简化Python的依赖环境，推荐使用Anaconda3。这里面集成了很多Python的依赖库，不用我们在额外去关注Python的环境准备。
　　接着，我们加载数据源，代码如下：
　　import pandas as pdimport numpy as np<br />df = pd.read_csv('resource/events.csv')df.shapeprint(df.head())
　　结果如下：
　　
　　使用df.head()会打印数据前5行数据：
　　使用如下代码，查看事件类型有哪些：
　　print(df.event.unique())
　　结果如下：
　　
　　从上图可知，类型有三种，分别是：view、addtocart、transaction。
　　为了简化起见，以transaction类型为例子。代码如下所示：
　　trans = df[df['event'] == 'transaction']trans.shapeprint(trans.head())
　　结果如下图所示：
　　
　　接着，我们来看看用户和物品的相关数据，代码如下：
　　visitors = trans['visitorid'].unique()items = trans['itemid'].unique()print(visitors.shape)print(items.shape)
　　
　　我们可以获得11719个去重用户和12025个去重物品。
　　构建一个简单而有效的推荐系统的经验法则是在不损失精准度的情况下减少数据的样本。这意味着，你只能为每个用户获取大约50个最新的事务样本，并且我们仍然可以得到期望中的结果。
　　代码如下所示：
　　trans2 = trans.groupby(['visitorid']).head(50)print(trans2.shape)
　　
　　真实场景中，用户ID和物品ID是一个海量数字，人为很难记住，比如如下代码：
　　trans2['visitors'] = trans2['visitorid'].apply(lambda x : np.argwhere(visitors == x)[0][0])trans2['items'] = trans2['itemid'].apply(lambda x : np.argwhere(items == x)[0][0])<br />print(trans2)
　　结果如下图所示：
　　
　　03构建矩阵1. 构建用户-物品矩阵
　　从上面的代码执行的结果来看，目前样本数据中有11719个去重用户和12025个去重物品，因此，我们接下来构建一个稀疏矩阵。需要用到如下Python依赖：
　　from scipy.sparse import csr_matrix
　　实现代码如下所示：
　　occurences = csr_matrix((visitors.shape[0], items.shape[0]), dtype='int8')def set_occurences(visitor, item): occurences[visitor, item] += 1trans2.apply(lambda row: set_occurences(row['visitors'], row['items']), axis=1)print(occurences)
　　结果如下所示：
　　(0, 0) 1 (1, 1) 1 (1, 37) 1 (1, 72) 1 (1, 108) 1 (1, 130) 1 (1, 131) 1 (1, 132) 1 (1, 133) 1 (1, 162) 1 (1, 163) 1 (1, 164) 1 (2, 2) 1 (3, 3) 1 (3, 161) 1 (4, 4) 1 (4, 40) 1 (5, 5) 1 (5, 6) 1 (5, 18) 1 (5, 19) 1 (5, 54) 1 (5, 101) 1 (5, 111) 1 (5, 113) 1 : : (11695, 383) 1 (11696, 12007) 1 (11696, 12021) 1 (11697, 12008) 1 (11698, 12011) 1 (11699, 1190) 1 (11700, 506) 1 (11701, 11936) 1 (11702, 10796) 1 (11703, 12013) 1 (11704, 12016) 1 (11705, 12017) 1 (11706, 674) 1 (11707, 3653) 1 (11708, 12018) 1 (11709, 12019) 1 (11710, 1330) 1 (11711, 4184) 1 (11712, 3595) 1 (11713, 12023) 1 (11714, 3693) 1 (11715, 5690) 1 (11716, 6280) 1 (11717, 3246) 1 (11718, 2419) 1
　　2. 构建物品-物品共生矩阵
　　构建一个物品与物品矩阵，其中每个元素表示一个用户购买两个物品的次数，可以认为是一个共生矩阵。要构建一个共生矩阵，需要将发生矩阵的转置与自身进行点乘。
　　cooc = occurences.transpose().dot(occurences)cooc.setdiag(0)print(cooc)
　　结果如下所示：
　　(0, 0) 0 (164, 1) 1 (163, 1) 1 (162, 1) 1 (133, 1) 1 (132, 1) 1 (131, 1) 1 (130, 1) 1 (108, 1) 1 (72, 1) 1 (37, 1) 1 (1, 1) 0 (2, 2) 0 (161, 3) 1 (3, 3) 0 (40, 4) 1 (4, 4) 0 (8228, 5) 1 (8197, 5) 1 (8041, 5) 1 (8019, 5) 1 (8014, 5) 1 (8009, 5) 1 (8008, 5) 1 (7985, 5) 1 : : (11997, 12022) 1 (2891, 12022) 1 (12023, 12023) 0 (12024, 12024) 0 (11971, 12024) 1 (11880, 12024) 1 (10726, 12024) 1 (8694, 12024) 1 (4984, 12024) 1 (4770, 12024) 1 (4767, 12024) 1 (4765, 12024) 1 (4739, 12024) 1 (4720, 12024) 1 (4716, 12024) 1 (4715, 12024) 1 (4306, 12024) 1 (2630, 12024) 1 (2133, 12024) 1 (978, 12024) 1 (887, 12024) 1 (851, 12024) 1 (768, 12024) 1 (734, 12024) 1 (220, 12024) 1
　　这样一个稀疏矩阵就构建好了，并使用setdiag函数将对角线设置为0（即忽略第一项的值）。
　　接下来会用到一个和余弦相似度的算法类似的算法LLR（Log-Likelihood Ratio）。LLR算法的核心是分析事件的计数，特别是事件同时发生的计数。而我们需要的技术一般包括：
　　表格表示如下：
　　事件A
　　事件B
　　事件B
　　A和B同时发生（K_11）
　　B发生，单A不发生（K_12）
　　任何事件但不包含B
　　A发生，但是B不发生（K_21）
　　A和B都不发生（K_22）
　　通过上述表格描述，我们可以较为简单的计算LLR的分数，公式如下所示：
　　LLR=2 sum(k)(H(k)-H(rowSums(k))-H(colSums(k)))
　　那回到本案例来，实现代码如下所示：
　　def xLogX(x): return x * np.log(x) if x != 0 else 0.0def entropy(x1, x2=0, x3=0, x4=0): return xLogX(x1 + x2 + x3 + x4) - xLogX(x1) - xLogX(x2) - xLogX(x3) - xLogX(x4)def LLR(k11, k12, k21, k22): rowEntropy = entropy(k11 + k12, k21 + k22) columnEntropy = entropy(k11 + k21, k12 + k22) matrixEntropy = entropy(k11, k12, k21, k22) if rowEntropy + columnEntropy < matrixEntropy: return 0.0 return 2.0 * (rowEntropy + columnEntropy - matrixEntropy)def rootLLR(k11, k12, k21, k22): llr = LLR(k11, k12, k21, k22) sqrt = np.sqrt(llr) if k11 * 1.0 / (k11 + k12) < k21 * 1.0 / (k21 + k22): sqrt = -sqrt return sqrt
　　代码中的K11、K12、K21、K22分别代表的含义如下：
　　那我们计算的公式，实现的代码如下所示：
　　row_sum = np.sum(cooc, axis=0).A.flatten()column_sum = np.sum(cooc, axis=1).A.flatten()total = np.sum(row_sum, axis=0)pp_score = csr_matrix((cooc.shape[0], cooc.shape[1]), dtype='double')cx = cooc.tocoo()for i,j,v in zip(cx.row, cx.col, cx.data): if v != 0: k11 = v k12 = row_sum[i] - k11 k21 = column_sum[j] - k11 k22 = total - k11 - k12 - k21 pp_score[i,j] = rootLLR(k11, k12, k21, k22)
　　然后，我们对结果进行排序，让每一项的最高LLR分数位于每行的第一列，实现代码如下所示：
　　result = np.flip(np.sort(pp_score.A, axis=1), axis=1)result_indices = np.flip(np.argsort(pp_score.A, axis=1), axis=1)
　　例如我们来看看其中一项结果，代码如下：
　　print(result[8456])print(result_indices[8456])
　　结果如下所示：
　　
　　实际情况中，我们会根据经验对LLR分数进行一些限制，因此将不重要的指标会进行删除。
　　minLLR = 5indicators = result[:, :50]indicators[indicators < minLLR] = 0.0indicators_indices = result_indices[:, :50]max_indicator_indices = (indicators==0).argmax(axis=1)max = max_indicator_indices.max()indicators = indicators[:, :max+1]indicators_indices = indicators_indices[:, :max+1]
　　训练出结果后，我们可以将其放入到ElasticSearch中进行实时检索。使用到的Python依赖库如下：
　　import requestsimport json
　　这里使用ElasticSearch的批量更新API，创建一个新的索引，实现代码如下：
　　actions = []for i in range(indicators.shape[0]): length = indicators[i].nonzero()[0].shape[0] real_indicators = items[indicators_indices[i, :length]].astype("int").tolist() id = items[i] action = { "index" : { "_index" : "items2", "_id" : str(id) } } data = { "id": int(id), "indicators": real_indicators } actions.append(json.dumps(action)) actions.append(json.dumps(data)) if len(actions) == 200: actions_string = "\n".join(actions) + "\n" actions = [] url = "http://127.0.0.1:9200/_bulk/" headers = { "Content-Type" : "application/x-ndjson" } requests.post(url, headers=headers, data=actions_string)if len(actions) > 0: actions_string = "\n".join(actions) + "\n" actions = [] url = "http://127.0.0.1:9200/_bulk/" headers = { "Content-Type" : "application/x-ndjson" } requests.post(url, headers=headers, data=actions_string)
　　在浏览器中访问地址：
　　:9200/items2/_count
　　结果如下所示：
　　
　　接下来，我们可以尝试将访问地址切换为：
　　:9200/items2/240708
　　结果如下所示：
　　
　　04总结
　　构建一个面向生产环境的推荐系统并不困难，目前现有的技术组件可以满足我们构建这样一个生产环境的推荐系统。比如Hadoop、Hive、HBase、Kafka、ElasticSearch等这些成熟的开源组件来构建我们的生产环境推荐系统。本案例的完整代码如下所示：
　　import pandas as pdimport numpy as npfrom scipy.sparse import csr_matriximport requestsimport json<br />df = pd.read_csv('resource/events.csv')# print(df.shape)# print(df.head())# print(df.event.unique())trans = df[df['event'] == 'transaction']# print(trans.shape)# print(trans.head())<br />visitors = trans['visitorid'].unique()items = trans['itemid'].unique()# print(visitors.shape)# print(items.shape)<br />trans2 = trans.groupby(['visitorid']).head(50)# print(trans2.shape)<br />trans2['visitors'] = trans2['visitorid'].apply(lambda x : np.argwhere(visitors == x)[0][0])trans2['items'] = trans2['itemid'].apply(lambda x : np.argwhere(items == x)[0][0])<br /># print(trans2)occurences = csr_matrix((visitors.shape[0], items.shape[0]), dtype='int8')def set_occurences(visitor, item): occurences[visitor, item] += 1trans2.apply(lambda row: set_occurences(row['visitors'], row['items']), axis=1)# print(occurences)<br />cooc = occurences.transpose().dot(occurences)cooc.setdiag(0)# print(cooc)<br />def xLogX(x): return x * np.log(x) if x != 0 else 0.0def entropy(x1, x2=0, x3=0, x4=0): return xLogX(x1 + x2 + x3 + x4) - xLogX(x1) - xLogX(x2) - xLogX(x3) - xLogX(x4)def LLR(k11, k12, k21, k22): rowEntropy = entropy(k11 + k12, k21 + k22) columnEntropy = entropy(k11 + k21, k12 + k22) matrixEntropy = entropy(k11, k12, k21, k22) if rowEntropy + columnEntropy < matrixEntropy: return 0.0 return 2.0 * (rowEntropy + columnEntropy - matrixEntropy)def rootLLR(k11, k12, k21, k22): llr = LLR(k11, k12, k21, k22) sqrt = np.sqrt(llr) if k11 * 1.0 / (k11 + k12) < k21 * 1.0 / (k21 + k22): sqrt = -sqrt return sqrt<br />row_sum = np.sum(cooc, axis=0).A.flatten()column_sum = np.sum(cooc, axis=1).A.flatten()total = np.sum(row_sum, axis=0)pp_score = csr_matrix((cooc.shape[0], cooc.shape[1]), dtype='double')cx = cooc.tocoo()for i,j,v in zip(cx.row, cx.col, cx.data): if v != 0: k11 = v k12 = row_sum[i] - k11 k21 = column_sum[j] - k11 k22 = total - k11 - k12 - k21 pp_score[i,j] = rootLLR(k11, k12, k21, k22) result = np.flip(np.sort(pp_score.A, axis=1), axis=1)result_indices = np.flip(np.argsort(pp_score.A, axis=1), axis=1)print(result.shape)<br />print(result[8456])print(result_indices[8456])<br />minLLR = 5indicators = result[:, :50]indicators[indicators < minLLR] = 0.0indicators_indices = result_indices[:, :50]max_indicator_indices = (indicators==0).argmax(axis=1)max = max_indicator_indices.max()indicators = indicators[:, :max+1]indicators_indices = indicators_indices[:, :max+1]<br />actions = []for i in range(indicators.shape[0]): length = indicators[i].nonzero()[0].shape[0] real_indicators = items[indicators_indices[i, :length]].astype("int").tolist() id = items[i] action = { "index" : { "_index" : "items2", "_id" : str(id) } } data = { "id": int(id), "indicators": real_indicators } actions.append(json.dumps(action)) actions.append(json.dumps(data)) if len(actions) == 200: actions_string = "\n".join(actions) + "\n" actions = [] url = "http://127.0.0.1:9200/_bulk/" headers = { "Content-Type" : "application/x-ndjson" } requests.post(url, headers=headers, data=actions_string)if len(actions) > 0: actions_string = "\n".join(actions) + "\n" actions = [] url = "http://127.0.0.1:9200/_bulk/" headers = { "Content-Type" : "application/x-ndjson" } requests.post(url, headers=headers, data=actions_string)
　　今天的分享就到这里，谢谢大家。原文链接：作者介绍：
　　哥不是小萝莉，知名博主，著有《 Kafka 并不难学 》和《 Hadoop 大数据挖掘从入门到进阶实战 》。
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　　全自动文章采集网源码2020版自动文章采集网站源码，支持需要对某篇文章进行采集自动挖掘html和xml原生数据库，定制各类数据库和php环境设置专业版（普通的版本就可以）windowsseo简单采集页面采集(一、二代兼容win7win8)服务器端操作的支持专业版支持功能如下：自动采集html、xml、php数据源、cms、wordpress、asp、jsp等wordpress平台采集、限制ext可采集的文章。
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　　全自动文章采集网源码2020(主题文件夹名称更改下的就可以了？(图))
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　　【笔记】
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　　使用标签灵活调用模板。在采集方面，选择了高质量的文章。它不是为了在模板中看起来好看而开发和生产的。重要的是用户体验和搜索引擎友好性。
　　亲测源码截图：
　　
　　
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　　全自动文章采集网源码2020(尚新闻-白色门户版新闻系统（带接口-全自动采集发布）)
　　商讯-白门版新闻系统（带界面-全自动采集发布）是商讯网（行业子公司）基于dedecms二次研发的。我们致力于中小企业的建设网站。根据现有企业的需要。开发适合企业的模块，让企业轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理方便。代码简单易懂，适合二次开发。
　　我们相信“简单就是美”，因此，随月工作室在开发过程中始终充分考虑用户的使用习惯，尽量降低用户的使用门槛，让用户无需专注于内容维护本身投资。太多的时间去学习如何使用这个系统，并且在细节上投入了大量的精力。
　　再次声明，本系统版权归原作者dedecms所有。由于该系统为非盈利性系统，广大网友可以在线学习和操作。
　　特征：
　　1.网站集成腾讯新闻、网易新闻、新浪新闻等众多新闻界面，全自动采集发布，无需人工维护。
　　2.产品自带采集更新工具，只要挂在服务器上就可以自动更新HTML静态页面，彻底解放双手。
　　3.网站优化，通过修改伪原创设置，可以大大提高新闻收录率。
　　4.链接：可以支持标志链接和文本链接。支持批量删除。
　　5.单页管理：可独立设置关键词，描述。方便需要扩展功能的企业。例如，通过一页设置，您可以制作自己企业的联系信息。支付方式、加盟说明等
　　6.企业案例：使用三级渠道分类。支持批量删除。
　　7.支持防SQL注入，支持是否锁定对方IP，限制对方IP访问网站。支持消息禁止脏话设置。
　　8.强大的html生成功能和自定义表单功能。资源包括预览图+安装教程+配套软件 查看全部

　　全自动文章采集网源码2020(尚新闻-白色自适应新闻系统（带接口-全自动采集发布）)
　　商讯-白色自适应新闻系统（带界面-全自动采集发布）是商讯网（行业子公司）基于dedecms二次研发。我们致力于中小企业的建设网站。根据现有企业的需要。开发适合企业的模块，让企业轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理方便。代码简单易懂，适合二次开发。
　　我们相信“简单就是美”，因此，随月工作室在开发过程中始终充分考虑用户的使用习惯，尽量降低用户的使用门槛，让用户无需专注于内容维护本身投资。太多的时间去学习如何使用这个系统，并且在细节上投入了大量的精力。
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　　特征：
　　1.网站集成腾讯新闻、网易新闻、新浪新闻等众多新闻界面，全自动采集发布，无需人工维护。
　　2.产品自带采集更新工具，只要挂在服务器上就可以自动更新HTML静态页面，彻底解放双手。
　　3.网站优化，通过修改伪原创设置，可以大大提高新闻收录率。
　　4.链接：可以支持标志链接和文本链接。支持批量删除。
　　5.单页管理：可独立设置关键词，描述。方便需要扩展功能的企业。例如，通过一页设置，您可以制作自己企业的联系信息。支付方式、加盟说明等
　　6.企业案例：使用三级渠道分类。支持批量删除。
　　7.支持防SQL注入，支持是否锁定对方IP，限制对方IP访问网站。支持消息禁止脏话设置。
　　8.强大的html生成功能和自定义表单功能。资源包括预览图+安装教程+配套软件 查看全部