关键词文章采集源码：今天我们来谈谈关键词文章采集源码，这是一个非常有用的工具，可以帮助您快速定位和获取有价值的文章信息。
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　　优采云采集器不仅能够快速采集包含特定关键词的文章内容，而且还能够根据用户的要求进行筛选、编辑、分享等处理。此外，优采云采集器还能够帮助用户快速获取不同站点上的新闻信息、图片信息、视频信息等。因此，使用优采云采集器可以大大减少开发者手动采集文章内容所耗费的时间和成本。
　　
　　优采云采集器还具备强大的安全性能，可以有效保障用户数据安全。此外，它还具有易于使用、高效便捷、实时更新三大特性，使得用户在使用中感到十分方便。
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　　解决方案:优采云采集器的特点及特点明显的应用介绍
　　随着互联网的发展，文章采集技术在各个领域得到了广泛的应用，为数据分析、网络营销、信息发布等提供了有力的帮助。关键词文章采集尤其重要，可以根据用户提供的关键词，从网上快速准确地获取相关文章信息，为后续工作奠定坚实的基础。
　　
　　文章采集一般分为人工采集和自动采集两大类。人工采集方式在一定时间内可能会出现效率低、耗时长、效果不理想的问题。而自动采集方式能够有效地解决这些问题，有效地提升工作效率，及时满足用户的需求。
　　优采云采集器是一款功能强大的关键词文章采集工具，它可以快速准确地从多个来源获取相关文章信息，包括国内外各大新闻媒体、博客、论坛、门户、微信平台、APP等多个不同来源，能够帮助用户快速找到想要的文章信息。
　　
　　优采云采集器特点明显：它使用引进国内外前沿大数据分析和机器学习原理，对原始数据进行一对一匹配。因此，该工具能够根据用户所进行的关键词进行实时检测和准确匹配，从而节省大量人工时间并提供准确而及时的新闻信息。此外，优采云采集器还可以根据用户所输入的条件来定制特定内容的采集要求，如根据不同来源进行高精度高效率等限制条件；如果需要增加额外资源等。
　　此外，优 查看全部

　　技术文章:长丰什么是文章采集管理php源码
　　文章详情
　　目录：
　　1、长丰有什么？
　　鹏纳云官网-鹏纳科技,短视频询价获客,微客帮,询价智能营销,获客系统,短视频询价获客系统,抖音获客系统,seo智能营销,抖音客,小红书获客,快手拦截获客，拦截获客源码，构建获客程序。 电话营销机器人，智能客服系统源码。 客服同号
　　2. Changfeng位于哪里？
　　文章采集源码，什么是文章采集源码，文章采集源码是按照一定规则自动采集别人网站上的文章，现在大部分网站都有采集功能，如果没有，可以使用一些免费的文章驱动下载采集软件，只需两步即可轻松采集文章并让网站自动更新SEO优化，无论是自动发布到网站还是导出到excel/html或TXTword都可以。
　　3、长风是什么意思？
　　详见图1、2、3、4！
　　4、长风为什么叫长风
　　
　　今天，小编就给大家盘点一下免费好用的文章采集，替代手动复制粘贴，提高效率，节省更多时间。 彻底解决没有素材的问题，也告别了手动复制粘贴的痛苦。
　　5. 长风属于哪里？
　　关键词快速排名的核心原则新网站要想在短时间内实现关键词排名，需要选择一些关键词 关键词由于优化难度低，关键词在短时间内获得排名。 进入搜索引擎首页，从而在短时间内从搜索引擎获得一定的自然搜索流量。
　　6、长风驱动下载有多大
　　如何选择关键词？ 当然，这种关键词不是一种冷门长尾词，而是一种叫做“机会词”的关键词。 这种词不仅排名难，而且流量好，作为网站网站提升的秘诀。 武器，我之前在工作试用期就用过这个方法，效果自然不用多说。
　　7. 长风镇在哪里？
　　当然，在使用这个技巧之前，你需要了解一些基本的搜索引擎SEO排名技巧，否则操作起来会非常困难。
　　8. 上海长丰县
　　搜索引擎SEO是如何定义的？ 搜索引擎SEO是搜索引擎优化的意思，SEO的英文拼写是Search Engine Optimization，即搜索引擎优化。 如果说Baidu SEO就是百度搜索引擎优化，以此类推：Bing SEO就是Bing搜索引擎优化。
　　
　　9、长风对开车有什么看法？
　　2、搜索引擎SEO的优化对象是什么？ 无论是搜索引擎SEO还是其他类型的搜索引擎，优化的对象都是我们的网站 通过优化，我们的关键词可以排在搜索引擎或其他搜索引擎的前三页。 有排名的关键词越多，我们的关键词就越多。 网站将被更多搜索用户发现。
　　10.长风属于哪里？
　　3、搜索引擎SEO的作用是什么？ SEO的数据质量比较高的直接原因是因为你搜索的关键词越具体，要求就越具体。 就像搜索引擎广告需要按点击付费一样，SEO排名和点击都是免费的。
　　1、SEO优化包括哪些内容？ SEO优化不仅仅是写内容和贴外链，也不仅仅是为了排名和带动下载。 SEO 是一个综合工具，它：
　　1 规范网站的前端代码，让搜索引擎更好的了解网站网站做不做关键词排名，都能对搜索引擎更加友好 2 优化用户搜索需要SEO优化不只是写公司动态那么简单，就是找出用户搜索的问题和内容，然后生产出高质量的内容来满足用户的搜索需求。
　　这也可以满足上面的介绍：搜索引擎优化首先是满足搜索引擎的算法要求，而满足用户的搜索需求是满足核心算法之一
　　3 根据搜索引擎的算法，之前也看了很多国外大佬关于搜索引擎算法的内容，但是比较零散。 最后无意中发现了百度搜索引擎白皮书中介绍的内容，我也是按照上面的内容操作的。 下载搜索引擎SEO驱动后，发现效果其实很好。
　　汇总:怎么把网站整站文章采集下来看,文章自动采集系统
　　自媒体赚钱最重要的是文章或视频的阅读量。 如何写出用户喜欢阅读的文章就变得非常重要。 但是最近自媒体咖官网打不开，那么问题来了，有没有类似自媒体咖自媒体爆文采集工具呢？ 优采云优采云 2019年推荐使用最好的自媒体爆文采集工具。 如何写出爆文，用好最实用自媒体爆文采集工具，对于自自媒体人来说尤为重要。 而且是免费使用，用起来感觉很好。 这个功能很好用，自媒体帮推荐每个自媒体人都可以采集。 但缺点是需要付费。 乐观号 乐观号是基于大数据的一站式投放管理平台，提供爆文素材、原创检测、一键分发、选题分析、题主。
　　如何直接在网上采集原创文章
　　采集方法如下，推荐使用优采云采集。 优采云采集是全流程云采集，无需安装客户端，采集开始后即可关闭网页或电脑。 被有财优采云采集后，可以无缝发布到主流CMS系统，如wordpress、dede、zblog等。
　　自媒体赚钱最重要的是文章或视频的阅读量。 如何写出用户喜欢阅读的文章就变得非常重要。 想要写出阅读量高的文章，就不得不提爆文媒体自媒体了，那么自媒体媒体爆文款采集采集自媒体爆文款哪个平台比较好呢？ 介绍：
　　自媒体咖啡
　　相信自媒体人都自媒体知道“自媒体咖”。 这个网站之前做的不错，通过首页热门爆文的统计，伪原创或者二次加工发布到不同平台的可能性很大。 会产生爆文效果。
　　但是最近自媒体咖官网打不开，那么问题来了，有没有类似自媒体咖自媒体爆文采集工具呢？ 今天媒体帮给大家推荐这三款最实用自媒体爆文采集工具，让你轻松出爆文。 如何使用软件采集和采集网站文章？
　　
　　优采云
　　优采云，2019推荐使用最好的自媒体爆文采集工具。 自媒体人写爆文，用好最实用自媒体爆文采集工具尤为重要。
　　优采云是为seo行业开发的软文写作工具。 颠覆传统seo伪原创工具的写作模式，实现文章采集、原创检测、AI伪原创、文本审核等功能。 而且是免费使用，用起来感觉很好。
　　文章采集可以根据输入的关键词引用多个网点，采集文章并生成参考文库。
　　原创检测、单件检测和批量检测，支持txt、doc、docx格式。
　　AI是伪原创。 建议先进行原创测试，根据测试结果进行修改，同时尽量不改变原句。 这个功能很好用，自媒体帮推荐每个自媒体人都可以采集。
　　容易写
　　
　　亦传，这个网站很适合自媒体新手。 上面有很多视频图文资料，还有各种小工具可以用，比如热点追踪、爆文分析、质量检测、标题助手、视频批量下载、内容分析等等。但是缺点是需要付费。
　　乐观
　　Optimism，一个基于大数据的一站式投放管理平台，提供爆文、原创检测、一键分发、选题分析、题主。
　　优点是：爆文会根据各自自媒体平台、微信、一点资讯、今日头条、大鱼、百家、搜狐、网易等的数据，按照时间、排序、阅读量、领域等可以详细筛选出来，非常值得自媒体发布参考。
　　当然，更多自媒体爆文款工具，你也可以登录“媒体帮”新媒体工具导航，在这里你可以找到最新的爆文款工具（点击下图）
　　有的，比如采集器 ，大部分都有免费版，大家可以搜索一下。
　　优采云 采集器是一款快速采集网页信息的工具，常用于采集网站文章、网站信息数据等。有优采云有免费版和收费版。 查看全部

　　核心方法:一种用python实现的自动重写文章标题的思路与代码实现
　　好几个星期没更新了。 今天给大家分享一个标题改写和代码实现的小思路。
　　相信大家可能都用过5118的自动文章标题功能，就是给一个文章内容，然后直接给你写一个标题。 这个功能是去年一个学生给我看的。 现在还不清楚是否完善。 当时它的想法是直接从文章中取一个相关的句子作为文章的新标题。 当然，它有几个句子可供选择。 今天就用python来实现一个类似功能的小脚本吧。 我们一起玩吧。
　　先说一下脚本获取原标题并计算标题字数的实现思路。 获取文章的正文内容，根据中文句末标点拆分，为新标题设置阈值。 这里我把原标题的句子拆分成0.5-2倍的筛选内容，只要字数与新标题相符即可。 取出所有临界值，计算出满足要求的句子与原标题的集合相似度。按照相似度高低排序，取相似度最高的作为新标题。 效果如下
　　这里还有一些不完善的地方，因为时间关系，我没有做。比如：开头的一些无意义的词应该去掉等等。
　　
　　下面给出响应码，感兴趣的童鞋可以试试玩，毕竟不花钱。
　　代码
　　# coding: utf-8<br />"""<br />重写文章标题新方式<br />计算原标题与内容句子的相似度，取相似度最大的作为新标题<br />作者：brooks<br />"""<br />import re<br />import jieba<br /><br />sep = re.compile(r'[；。？！…（）：\s]')<br /><br /><br />def calculate_similar(wset, wset_len, title):<br /> tset = set(jieba.lcut_for_search(title))<br /> try:<br /> similar = 1 - len(wset - tset) / wset_len<br /> except ZeroDivisionError:<br /> similar = 1.0<br /> return similar<br /><br /><br />def make_new_title(title, content, rmstop):<br /> title_len = len(title)<br /> title_cut = set(jieba.lcut_for_search(title))<br /> max_title_len = title_len * 2<br /> min_title_len = title_len * 0.5<br /> sentences = sep.split(content)<br /> candi_senes = [sen.strip() for sen in sentences if min_title_len < len(sen.strip()) < max_title_len]<br /> good_titles = []<br /> for candi_sen in candi_senes:<br /> similar = calculate_similar(title_cut, title_len, candi_sen)<br /> new_title = rmstop.sub('', candi_sen)<br /> good_titles.append((candi_sen, new_title, similar))<br /> good_titles.sort(key=lambda x: x[-1], reverse=True)<br /> print(good_titles)<br /><br /><br />def test():<br /> # 停止词，本来想着去除掉句子中的停止词的，但是发现效果并不好，可读性很差<br /> res = r'|'.join(w.strip() for w in open("stopwords.txt", encoding="utf-8") if w.strip())<br /> stop_words = re.compile(res)<br /> # test.txt 是测试的内容，纯文本。<br /> with open('test.txt', encoding='utf-8') as f:<br /> content = f.read()<br /> # 原标题<br /> title = "场均净胜43.8分!史上最残暴的球队到底多恐怖?"<br /> make_new_title(title, content, stop_words)<br /><br /><br />if __name__ == '__main__':<br /> test()<br /><br />
　　结尾
　　这只是为了好玩，为什么要这样做，因为如果很多文章不是根据关键词采集的，用现有的方法很难改写标题，所以我想用一种简单快速的方式改写。
　　
　　这类文章的主要作用是促进内容收录，用来培养权重。 一般这类文章没有任何特定的关键词，比如散文类文章，大多数情况下很难用关键词来优化一篇文章。 它们都聚合到一个主题中进行优化。 原因是散文作者起的名字太古怪了。
　　与此类似的还有一些心灵鸡汤，早安晚安心语等等。 这类文章一般原创度都比较高，拿来做网站维护和收录还是很不错的。
　　之前创哥的公众号文章也分享了几个思路。 也可以移步创哥公众号学习。
　　都在这里了，关注看就好！
　　技巧:常用的SEO伪原创文章的方法有哪些__推广
　　
　　1.文章段落调整调整文章段落即可。 这种方式的优点是可读性比较高，但是伪原创程度很低。 这种方法现在一般不用了。
　　
　　2.使用工具，替换同义词，给文章加点词。 这种方法也被大家广泛使用。 如果不是很火，伪原创文章伪原创文章的。 但是现在大家都用同一套软件，文章过去被大量人转载伪原创，导致伪原创文章也很相似。 这也是不包括搜索引擎的原因。 如果只是因为一篇文章不是很火，关于这篇文章的伪原创文章不多，那么这样的伪原创文章还是不错的。 但是现在大家都用同一套软件，文章被很多人转载就是伪原创。 结果就是出现了很多雷同的伪原创文章。 3、开头和结尾手动写，中间的文章用第二种伪原创的方法，然后合并成一篇。 这种方法还是比较有效的，但是对于网站来说也比较费时。 那么看看网站们是如何权衡的。 优缺点比较突出。 4. 首先，用这个软件检查你的伪原创文章和网络文章的相似度。 一般相似度应控制在50%以下。 5、伪原创文章控制好可读性，吸引很多人点击阅读，但跳出率很高，停留时间很短。 搜索引擎也可以直接判断网站内容的可读性很差。 6.提高网站权重。 当网站权重高时，如果你转载一篇文章，它会比那些权重低的网站先被收录。 这句话不是这个身份高的人说的，但我还是选择相信身份高的人。 同样的原理权重高，文章会早点收录。 查看全部

　　最新版:asp 批量替换采集文章同义词ACCESS版 v1.0
　　本程序使用ACCESS，请在自己的IIS上运行，或直接在虚拟空间运行。
　　请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
　　如果要修改自己替换的同义词，请打开keyword.mdb，按照格式添加即可。 key1字段是替换前的词，key2是替换后的词。
　　使用本程序需要注意以下几点：
　　1、本程序由我组在XP+IIS环境下开发。 没有版权问题，请放心使用。
　　2、使用本程序修改您的数据库前，请自行备份。 我们的团队对由此造成的任何数据丢失和其他问题概不负责。
　　
　　3. 请在每个数据库上只运行一次该程序。 如果多次运行同一个数据库，可能会造成关键词重复。
　　4.如果您有更好的建议或意见，欢迎与我们共同探讨开发。
　　开发前言：
　　数字 6.22、6.28 和 7.18 被认为会让许多网站管理员和 SEO 人员头疼。
　　哪个站没有采集文章？
　　有的网站采集了好几年几万篇文章，一下子删掉实在舍不得。
　　别删了，百度不讨论直接K你。
　　
　　于是我们想到了开发一个程序来替换数据库中采集的文章中的一些单词。 这样，搜索引擎将无法识别它们，因为它们被采集。
　　祝大家好运。
　　1、演示程序中使用的mdb.mdb是科讯的数据库，请换成自己的数据库。
　　2. 请在config.asp 文件中配置设置。
　　3、正式运行前，请务必自行备份好自己的数据库。
　　更多信息，请查看///mlmzj/index/html/aboutus/2012/07/087333.html
　　教程:为什么我用织梦57采集普通文章时采集不到完整图片(织梦怎么采集文章)
　　为什么用织梦5.7采集普通文章采集不到完整图片？ 织梦怎么采集文章
　　内容导航：
　　1、为什么我用织梦57采集普通文章采集不到完整图片
　　Dede cms 5.7 只能采集第一张图片，这样可以节省您的空间。 我不想用dede cms采集，所以伪原创不好做，也不利于收录。我的是：时尚女孩，你可以去看看，原创收录很快，不过也是新的，呵呵
　　2.如何给织梦 Dreamweaving打补丁
　　织梦补丁如何申请？ 这不是后台更新。 织梦官方提供的补丁。 如何更新到我的网站？
　　现在就是这样。 我网站的后台更新还有一三年的历史。 后台提示：
　　
　　[07-15]DedeCMS V5.7&amp;V5.7; SP1 07-15定期BUG更新更新说明[2014-03-11]DedeCMS V5.7&amp;V5.7;
　　SP1 03-11 General BUG update更新说明(修改代码建议手动升级)[2014-03-13]DedeCMS V5.7&amp;V5.7; SP1 03-13
　　一般BUG更新更新说明
　　这种情况，是直接更新最新版，还是一年三年一点点更新到最新版，求教
　　如果不在后台更新，可以手动更新。 尝试在后台更新最新程序。 如果还不行，可以手动下载补丁文件，然后会看到所在的文件夹目录。 替换原文件夹中的相应文件即可。 替换后，已手动应用补丁。
　　可以在织梦后台备份。 在“系统”菜单中的“数据库备份/恢复”中，备份的数据库文件存放在根目录/data/backupdata/目录下。 织梦补丁是替换文件和执行一些SQL语句的东西，大家去官网下载补丁，里面有详细的说明。
　　也可以参考以下文章：/jiaocheng/
　　3.织梦系统图片网站采集规则可远程传授或截图传授。 小弟求求了，，，
　　答：……有这么难吗？ 明天中午Q我，我看看能不能修好
　　
　　4、为什么excel筛选筛选结果出现“空白”？ 其实选空白后就没有内容了
　　你用筛选，先选中空白行，全选，去掉所有框，然后过滤掉带数字的（非空白）行，设置为所有边框。
　　注意：筛选时，如果空行没有数据，筛选器中可能没有这个选项。 你在最后一列插入一行，填一个随机数复制到所有行，这样在filter里就可以过滤掉空白和非空白 OK，设置好后，把最后一列删掉就好了。
　　选择要加工的区域编辑菜单—定位—定位条件—选择空值—确定编辑菜单—删除...—选择要删除的区域—
　　确保在执行自动过滤时需要选择所有要过滤的区域。
　　这将确保不会遗漏任何数据。
　　因为excel的自动选择区域会因为出现空白行而被挡住，导致出现空白，后面的数据无法选择。
　　另外，可能是因为你的空白处有空格。 您选择的区域收录空行。 如果选择“自动过滤”，则会出现“空白”过滤项。
　　去掉自动过滤，重新选择有数据的区域，再自动过滤，就不会出现“空白”了。 查看全部

　　解决方案:一个需求引发的 对C++下 获取网页源码的探索
　　C++ libcurl库编译
　　下载链接：
　　选择我们下载好的圈出的文件，然后使用
　　使用cmake自动构建项目首先从官方网站下载一个WINDOWS版本，如图
　　64位安装直接下载安装文件，然后启动程序，如下图配置
　　.
　　找到SLN工程文件，用VS2013打开，我的本地是VS2013，
　　选择libcurl项目进行编译，编译成功后找到生成的文件
　　
　　然后我们新建一个MFC工程如下图
　　下面需要对项目进行一些配置
　　Include目录下有一些头文件等格式，请先引用。
　　这样配置就完成了，我们来添加代码试试看能不能调用
　　编译的时候遇到问题
　　暗示
　　错误 LNK2019：函数“public: int __thiscall CHttpClient::Get(class std::basic_string,class std::allocator &gt; const &amp;,class std::basic_string,class std:: allocator &gt; &amp;)”中未解析的外部符号 __imp__curl_easy_init ( ?Get@CHttpClient@@QAEHABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AAV23@@Z)
　　这是什么原因，LIB文件没有引用到我们需要做的
　　
　　添加额外的依赖
　　可以调用编译成功。看看能不能拿到，然后弹出消息，再进行下一步。
　　成功获取网页消息后，我们在下一步对消息进行进一步处理，得到我们想要的结果。
　　接下来说说为什么写这篇文章文章，因为我们的游戏在调用微信头像的时候经常会遇到头像无效的问题。
　　就这样，并且这些头像地址都存入了数据库，
　　这样的数据有W条，我们不能一条一条打开。这样的工作既低效又累人，所以有了这个文章，我打算用工具把无效的图片分享出来，然后Update图片让它看起来正常。让我们找出解决问题的方法。
　　普通微信图片返回的请求信息如下：
　　异常返回数据如下
　　可以看到异常情况，返回的信息不一样，可以根据X-Info:notexist:-6101或者X-ErrNo:-6101关键字判断
　　解决方案:机器人流程自动化 | 达人数据批量自动收集实在简单
　　近年来，直播电商迎来爆发式发展，几乎成为各大平台的标配。不少传统电商也纷纷转战直播。人才数据作为直播带货的核心要素，成为展示直播效果的重要依据。
　　人才配送数据的批量采集，有利于电商企业选择适合自身产品的配送主播，而这一过程可以使用真实的RPA来完成。今天就让小编来教大家搭建一个自动批量采集人才数据的机器人吧！
　　01
　　梳理专家数据采集过程
　　第一步：登录网站：
　　Step2：登录账号
　　Step3：输入产品
　　第四步：点击搜索
　　Step5：获取人才数据
　　02
　　根据流程编辑组件
　　尖端
　　如果你还没有下载真正的 RPA
　　添加真正的大学助理
　　获取最新下载链接
　　进入Real RPA Designer后，点击New Process。
　　Step1：使用“自定义对话框”组件，点击配置对话框界面，选择一个输入框。
　　1）将输入框的标题改为“请输入产品名称”，使用默认变量“产品名称”（输入的内容会存储在该变量中）
　　
　　Step2：使用“打开网页”组件登录网站。
　　Step3：使用“等待加载”组件，避免因网速问题导致的错误。
　　Step4：使用“点击界面元素”组件选取“注册/登录”元素实现点击。
　　Step5：使用“输入文本框”组件选取“输入框”元素，输入账号。
　　Step6：使用“Enter Password”组件输入密码并输出到变量“Password”中。
　　Step7：使用“输入文本框”组件选取“密码输入框”元素，输入“密码”。
　　Step8：使用“点击界面元素”组件选取“登录”元素并点击。
　　Step9：使用“点击界面元素”组件拾取“抖音分析平台”元素实现点击。
　　
　　Step10：使用“输入文本框”组件拾取搜索框元素并输入“产品名称”。
　　Step11：使用“点击界面元素”组件拾取“搜索”元素实现点击。
　　Step12：使用“Data采集”组件
　　1) 使用“数据采集”组件，点击配置采集项，进入数据采集界面。
　　2) 单击“清除列表数据”选项。
　　3) 单击“选择页面元素”。
　　4）点击达人名称、粉丝数、粉丝数等进行添加，在弹窗中添加文字内容。
　　5) 在数据 采集 窗口中单击确定。
　　6) 勾选设计器基本属性中的复选框，选择文件保存路径，设置文件名。
　　尖端
　　具体组件步骤如下图所示： 查看全部

　　解决方案:问我，问我社区，问我学院，专注软硬件开发，测试和运维平台技术文章分享
　　交易所安全测试-信息采集一、概述
　　对于所有与安全相关的测试，信息采集是非常重要和必要的第一步。有时非常全面和完善的信息采集甚至会占渗透测试总工程量的70%到80%。后续工作节省了大量能源，提供了便利。数字货币交易所的安全测试也是如此。信息采集的第一步至关重要。本文将展示零时科技安全团队多年攻防经验，以及大量交易所客户真实案例。虽然我们对此知之甚少，但我们可以通过案例了解数字货币交易所在安全测试过程中有哪些信息可供黑客采集。使用及其造成的危害。
　　2.测试清单
　　信息采集清单
　　三、案例分析
　　关于信息采集，众说纷纭，甚至有人说信息采集是考试中最没用的部分。诚然，并不是所有的信息都是有效的，都可以利用的，但有一部分确实是在情况不佳的时候可以利用的。，从而再次找到新的突破口。
　　以下案例将揭示信息采集阶段如何在测试中为整个测试过程做出贡献。
　　服务器真实IP发现
　　开启CDN后，网站会根据用户所在位置访问CDN节点服务器，不会直接访问源服务器。由于CDN节点的阻断保护，无论服务器被渗透还是DD0S攻击，攻击的目标都是CDN节点，可以更好的保护服务器的安全。
　　在黑客攻击过程中找到目标的真实IP地址非常重要。攻击者可以通过各种方式绕过保护找到服务器的真实IP地址。最常见的方法是通过查询历史DNS记录来获取服务器的真实IP。直接通过真实IP绕过防护，进行端口扫描、服务指纹识别，绕过常规Web安全防护，扩大攻击面。
　　下图是通过DNS记录得到的某交易所的真实IP：
　　
　　目标子域检测
　　子域检测是查找一个或多个域的子域的过程。这是信息采集阶段的重要组成部分。子域检测可以帮助我们在渗透测试中发现更多的服务，这会增加发现漏洞的可能性，并且发现一些被遗忘的用户较少的子域，运行在其上的应用程序可能会导致我们发现关键漏洞。
　　检测子域的方法有很多，例如利用DNS域传输漏洞、检查HTTPS证书、枚举挖掘等。至于交易所后台的发现，经过大量测试，发现交易所的部分后台会隐藏在其二级域名下，以确保安全。
　　下图为某交易所后台登录界面，其子域名为admin的MD5：
　　从某种意义上说，后台与主站分离增加了管理后台被攻击者发现的成本，但也无法避免自身缺陷带来的安全问题。因此，在保证隐蔽性的前提下，管理后台可以使用白名单IP访问限制、强密码、手机令牌等更加安全的登录方式。
　　API接口信息泄露
　　API的使用频率越来越高，占比也越来越大。所谓“能力越大，责任越大”。安全的API使用固然可以带来极大的便利，但是一旦API安全出现问题，就会带来严重的问题。后果将是毁灭性的。在测试的第一步，在信息采集领域，我们首先能接触到的是API的具体参数等信息的保密状态。
　　零时科技安全团队在对某交易所进行安全测试时，发现该交易所的代码是外包公司编写的。在后续的信息采集过程中，零时科技的安全团队在谷歌上找到了外包公司在编写代码时留下的、托管在团队协作平台上的API文档。文档详细解释了使用API​​时所用到的各种参数，以及它们的类型、具体含义和用途，测试中用到的一些具体参数都留在sample中，为后续测试提供了很大的帮助。
　　域名 Whois 和备案信息采集
　　虽然已经有一些交易所在注册域名时使用了域名注册商提供的服务，并且没有在Whois等域名信息备案上泄露公司或相关人员信息网站，但还是有一些交易所会亲自注册域名，此时使用Whois或其他工具查找交易所域名注册公司或相关人员的详细信息。而这些不起眼的信息对后续的测试手段（如密码猜测、社会工程学攻击等）会有很大的帮助，可以大大提高其成功率。
　　零时科技安全团队在对另一家交易所进行安全测试时，根据该交易所在Whois上留下的门户网站域名备案信息，找到了其注册公司，进而找到了部分手机公司经理（也是股东之一）的电话号码、QQ号、微信号和注册邮箱地址。虽然由于授权原因没有进行后续的社会工程学攻击等测试手段，但这些信息无疑会在真正需要特殊攻击手段时大大提高成功率，让测试人员更加冷静，轻松撕破，完成测试。
　　
　　发现 GitHub 源代码泄漏
　　有些开发者在写代码的时候会习惯性的将源码上传到github等代码托管平台，而这些源码正是每个测试人员日以继夜想要得到的。毕竟拿到源码就可以审计，直接找写源码时留下的漏洞和疏忽。这将使整个测试过程变得更加简单，并减少大量工作。同时，通过直接审计源代码可以发现的问题和漏洞会更加全面和有针对性。
　　同样，寻找交易所使用的源代码也是信息采集的重要环节。以下是在交易所 网站 上找到的 /.git 源代码文件。零时科技安全团队对源代码进行了审计，将审计过程中发现的敏感信息、评论中存储的评论等审计结果与发现的漏洞进行了验证，在测试过程中成功获取了服务器的控制权，并完成了测试。这个测试。
　　敏感文件发现
　　敏感文件的种类很多，其中最经典，往往在测试过程中效果最好的是robots.txt、sitemap.xml等文件。一些敏感文件甚至可以成为测试的突破口。
　　以下只是两个交易所 网站 中 robots.txt 中的一些信息的示例。对于测试人员来说，有了这些信息，很容易找到交易所 网站 中确实存在但不允许轻易访问的敏感页面。如果这些页面有一定的规律或者特点，你甚至可以找到使用的组件，cms等信息，然后进行更有针对性的测试。
　　在对交易所进行测试的过程中，零时科技的安全团队确实利用了这些信息，并配合其他手段，成功攻入了交易所后台。
　　解决方案:中文开源技术交流社区
　　Spark Streaming 用于流式数据处理。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP sockets等。数据输入后，Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等可以用于计算。并且结果还可以保存在很多地方，比如HDFS、数据库等。
　　类似于Spark基于RDD的概念，Spark Streaming使用离散化的流作为抽象表示，称为DStream。DStream 是随时间接收的数据序列。在内部，每个时间间隔接收到的数据以 RDD 的形式存在，DStream 是这些 RDD 的序列（因此得名“离散化”）。
　　离线数据：不可更改的数据；实时数据：变化对数据；流处理；批量处理
　　批处理（微批处理，不是流式处理）
　　什么是DStream
　　DSream表示一系列连续的RDD，DStream中的每个RDD都收录特定时间间隔的数据；离散流，一个或多个RDD
　　Spark 流架构
　　字数案例
　　需求：使用netcat工具不断向9999端口发送数据，通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数
　　StreamingContext中有这个构造方法： def this(conf: SparkConf, batchDuration: Duration)
　　//测试Spark实时计算
object StreamWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建配置对象
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Streaming").setMaster("local[*]")
val streamContext: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
//通过监控端口创建DStream，读进来的数据为一行行
val socket: ReceiverInputDStream[String] = streamContext.socketTextStream("hadoop101", 9999)
//将每一行数据做切分，形成一个个单词 读取是按一行一行来读 line ==> word
val dsTream: DStream[String] = socket.flatMap(_.split(" "))
//将单词映射成元组（word,1）
val word: DStream[(String, Int)] = dsTream.map((_, 1))
//reduceByKey
val wordCount: DStream[(String, Int)] = word.reduceByKey(_+_)
//打印
wordCount.print()
//启动采集器
streamContext.start()
//Driver不能停止，等待采集器的结束
streamContext.awaitTermination()
}
　　[kris@hadoop101 ~]$ nc -lk 9999
Hello world
Hello
Hello java
Hello spark
　　如果程序运行时日志过多，可以将log4j文件放到resources中的spark conf目录下，并将日志级别改为ERROR
　　DStream是一系列连续的RDD来表示。每个 RDD 收录一个时间间隔的数据
　　1.文件数据源
　　文件数据流：可以读取所有兼容HDFS API的文件系统文件，通过fileStream方法读取。Spark Streaming 将监控 dataDirectory 目录并不断处理移入的文件。请记住，目前不支持嵌套目录。
　　streamingContext.textFileStream(dataDirectory)，其他代码同上；
　　预防措施：
　　1）文件需要具有相同的数据格式；
　　2）文件进入dataDirectory的方式需要通过移动或者重命名来实现；
　　3）文件一旦移动到目录中，就不能修改，即使修改也不会读取新的数据；
　　2.自定义数据源
　　需要继承Receiver并实现onStart和onStop方法来自定义数据源采集。自定义数据源，监听某个端口号，获取端口号的内容。
　　自定义数据 采集器：
　　// 自定义数据采集器
class CustomerReceive(host: String, port: Int) extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_ONLY){ //有一个构造方法
var socket: Socket = null
//读数据并将数据发送给Spark
def receive(): Unit = {
//创建一个Socket
val socket = new Socket(host, port)
//字节流 ---->字符流
val inputStream: InputStream = socket.getInputStream //字节流
//字符流
val bufferedReader: BufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream, "utf-8"))
var line: String = null
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null){
if (!"--END--".equals(line)){
store(line) //存储到这里边
}else{
return
}
}
}
//启动采集器
//最初启动的时候，调用该方法，作用为：读数据并将数据发送给Spark
override def onStart(): Unit = {
new Thread(new Runnable{
override def run(): Unit = {
receive()
}
}).start()
}
//关闭采集器
override def onStop(): Unit = {
if (socket != null){
socket.close()
socket = null
}
}
}
　　//测试：
object FileStream {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建流式处理环境对象
// 创建对象时，需要传递采集数据的周期（时间）
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Streaming").setMaster("local[*]")
val streamContext: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
// 从端口号获取数据
val socketDStream: ReceiverInputDStream[String] = streamContext.receiverStream(new CustomerReceive("hadoop101", 9999))
// 一行一行的数据 line ==> word
val wordDStream: DStream[String] = socketDStream.flatMap(_.split(" "))
// word ==> (word, 1)
val wordToCountDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_, 1))
// reduceByKey
val wordToSumDStream: DStream[(String, Int)] = wordToCountDStream.reduceByKey(_ + _)
<p>
//打印数据
wordToSumDStream.print()
// TODO 启动采集器
streamContext.start()
// TODO Driver不能停止，等待采集器的结束
// wait, sleep
streamContext.awaitTermination()
}
}</p>
　　3. Kafka数据源（重点）
　　KafkaUtils 对象可以从 StreamingContext 和 JavaStreamingContext 中的 Kafka 消息创建 DStream。由于 KafkaUtils 可以订阅多个主题，因此它创建的 DStream 由成对的主题和消息组成。要创建流式流，请使用 StreamingContext 实例、以逗号分隔的 ZooKeeper 主机字符串列表、消费者组名称（唯一名称）以及从主题到该主题的接收线程数的映射，以调用 createStream()方法。
　　//监听kafka消息
object KafkaStreaming {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreaming").setMaster("local[*]")
// 创建流式处理环境对象
// 创建对象时，需要传递采集数据的周期（时间）
val socket: StreamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// 一个类如果创建SparkContext,那么这个类我们称之为Driver类
// 从Kafka集群中获取数据
//定义kafka参数
val kafkaParams = Map[String, String](
"group.id" -> "kris",
"zookeeper.connect" -> "hadoop101:2181",
ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG ->"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",//StringDeserializer的全类名，StringDeserializer implements Deserializer
ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"
) //别导错包流，是kafka.clients.consumer里对
//定义topic参数
val topicMap = Map("thrid" -> 3)
val kafkaDStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
socket,
kafkaParams,
topicMap,
StorageLevel.MEMORY_ONLY) //StorageLevel别导错包流
val wordToCountDStream = kafkaDStream.map {
case (k, v) => {(v, 1)}
}
val wordToSumDStream: DStream[(String, Int)] = wordToCountDStream.reduceByKey(_ + _)
//打印数据
wordToSumDStream.print()
//启动采集器
socket.start()
//Driver不能停，等待采集器对结束
socket.awaitTermination()
}
}
　　启动kafka，在控制台启动producer
　　[kris@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop101:9092 --topic thrid
　　打印：
　　-------------------------------------------
Time: 1555065970000 ms
-------------------------------------------
(Hello world,1)
-------------------------------------------
Time: 1555065975000 ms
-------------------------------------------
(Hello,1)
-------------------------------------------
Time: 1555065980000 ms
-------------------------------------------
(Hello,1)
(java,1)
-------------------------------------------
Time: 1555065985000 ms
-------------------------------------------
(spark,1)
-------------------------------------------
　　查看代码
　　DStream转换
　　DStream上的原语和RDD类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）。此外，在转换操作中还有一些特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()和各种Window相关的原语。
　　4.有状态的转换操作（重点）UpdateStateByKey
　　UpdateStateByKey 原语用于记录历史记录。有时，我们需要在 DStream 中跨批维护状态（例如在流计算中累积字数）。对于这种情况，updateStateByKey() 为我们提供了访问键值对 DStream 的状态变量的权限。给定一个由(key, event)对组成的DStream，并传递一个指定如何根据新事件更新每个key对应状态的函数，就可以构造一个内部数据为(key, state)对的新DStream。
　　updateStateByKey() 的结果将是一个新的 DStream，其内部 RDD 序列由对应于每个时间间隔的 (key, state) 对组成。
　　updateStateByKey 操作允许我们在使用新信息更新时保持任意状态。要使用此功能，您需要执行以下两个步骤：
　　1.定义状态，可以是任意数据类型。
　　2. 定义一个状态更新函数，阐明如何用输入流中的先前状态和新值更新状态。
　　使用updateStateByKey需要配置checkpoint目录，会使用checkpoint保存状态。（只要key相同，它的状态就会更新）
　　如果关键词相同，就会形成一组数量对，Seq[Int]就是那个数量（比如你好，1；你好，1；Seq是1 1 1）；option只有两个值（有的有值，none没有值），为了解决空指针的出现，不需要判断当前对象是否为空，直接使用option即可
　　更新状态：多条数据之间是否有关系，有状态的还是无状态的
　　每周采集数据是无状态的，但是实时数据需要是有状态的，用checkPoint聚合--&gt;有状态
　　将数据保存在CheckPoint中，缓冲临时缓冲
　　//SparkStreaming有状态转换操作
object DStreamState {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Stream").setMaster("local[*]")
val streamContext: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
//设置Checkpoints的目录
streamContext.sparkContext.setCheckpointDir("cp")
val socketDStream: ReceiverInputDStream[String] = streamContext.socketTextStream("hadoop101", 9999)
val wordDStream: DStream[String] = socketDStream.flatMap(_.split(" "))
val wordToCountDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_, 1))
// 进行有状态的转换操作
<p>
val resultDStream: DStream[(String, Long)] = wordToCountDStream.updateStateByKey {// 要加范型
case (seq, buffer) => { //seq序列当前周期中单词对数量对集合， buffer表缓冲当中的值，所谓的checkPoint
val sumCount = seq.sum + buffer.getOrElse(0L)
Option(sumCount) //表往缓存里边更新对值　　它需要返回一个Option
}
}
resultDStream.print()
streamContext.start()
streamContext.awaitTermination()
}
}</p>
　　打印：
　　有状态转换操作
-------------------------------------------
Time: 1555070600000 ms
-------------------------------------------
(Hello,1)
(world,1)
-------------------------------------------
Time: 1555070605000 ms
-------------------------------------------
(Hello,2)
(world,2)
-------------------------------------------
Time: 1555070610000 ms
-------------------------------------------
(Hello,3)
(java,1)
(world,2)
-------------------------------------------
Time: 1555070615000 ms
-------------------------------------------
(Hello,3)
(java,1)
(world,2)
　　查看代码
　　窗口操作
　　Window Operations可以通过设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态获取当前Steaming的允许状态。基于窗口的操作通过在比 StreamingContext 的批次间隔更长的时间范围内组合多个批次的结果来计算整个窗口的结果。
　　窗口数据是指一段时间内的数据作为一个整体的使用情况。随着时间的推移，窗口数据也会发生变化。这样的函数称为窗口函数，这个窗口是可以变化的，也称为滑动窗口；
　　object DStreamWindow {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Stream").setMaster("local[*]")
val streamContext: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
val socketDStream: ReceiverInputDStream[String] = streamContext.socketTextStream("hadoop101", 9999)
// 设定数据窗口：window
// 第一个参数表示窗口的大小（时间的范围，应该为采集周期的整数倍）
// 第二个参数表示窗口的滑动的幅度（时间的范围，应该为采集周期的整数倍）
val windowDStream: DStream[String] = socketDStream.window(Seconds(6), Seconds(3))
val wordDStream: DStream[String] = windowDStream.flatMap(_.split(" "))
val wordCountDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_, 1))
val wordSumDStream: DStream[(String, Int)] = wordCountDStream.reduceByKey(_+_)
wordSumDStream.print()
streamContext.start()
streamContext.awaitTermination()
}
}
　　转换
　　Transform 原语允许在 DStream 上执行任意 RDD-to-RDD 函数。即使这些函数没有暴露在 DStream API 中，Spark API 也可以通过这个函数轻松扩展。此函数每批次调度一次。其实就是对DStream中的RDD应用transformation。
　　Transform和map对的区别：
　　// TODO XXXXXX (Drvier) * 1,这里可写Driver代码但只执行一遍；
wordSumDStream.map{
case(word, sum) => {
// TODO YYYYYY (Executor) * N ，这里执行的是Executor代码可执行N遍
(word, 1)
}
}
// transform可以将DStream包装好的RDD抽取出来进行转换操作
// transform可以在每一个采集周期对rdd进行操作
　　// TODO AAAAAA (Driver) * 1
wordSumDStream.transform{
rdd => {
// TODO BBBBBBB (Driver) * N
rdd.map{
case (word, sum) => {
// TODO CCCCCC (Executor) * N
(word, 1)
}
}
}
}
　　数据流输出
　　输出操作指定对流式数据进行转换操作得到的数据要进行的操作（如将结果推送到外部数据库或输出到屏幕）。类似于RDD中的lazy evaluation，如果一个DStream及其派生的DStreams还没有输出，那么这些DStreams将不会被求值。如果在 StreamingContext 中没有设置输出操作，则不会启动整个上下文。
　　输出操作如下：
　　(1)print()：在运行流程序的驱动节点上打印DStream中每批数据的前10个元素。这用于开发和调试。在 Python API 中，相同的操作称为 print()。
　　(2) saveAsTextFiles(prefix, [suffix])：以文本文件的形式存储这个DStream的内容。每个批次的存储文件名以参数中的前缀和后缀为准。“prefix-Time_IN_MS[.suffix]”。
　　(3) saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])：将Stream中的数据以Java对象序列化的形式保存为SequenceFiles。每个批次的存储文件名是基于参数中的“prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”。Python目前不可用。
　　(4) saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])：将Stream中的数据保存为Hadoop文件。每个batch的存储文件名以参数中的“prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”为准。
　　Python API 目前在 Python 中不可用。
　　(5)foreachRDD(func)：这是最通用的输出操作，即函数func用于从流中生成的每一个RDD。作为参数传入的函数func应该将每个RDD中的数据推送到外部系统，比如将RDD存储在文件中或者通过网络写入数据库。注意：函数func是在运行流应用的driver中执行的，它里面的通用函数RDD操作强制执行它对流RDD的操作。
　　通用输出操作 foreachRDD()，用于在 DStream 中对 RDD 进行任意计算。这有点类似于 transform()，都允许我们访问任意 RDD。在 foreachRDD() 中，我们可以重用我们在 Spark 中实现的所有操作。
　　例如，其中一个常见用例是将数据写入外部数据库（如 MySQL）。注意：
　　(1) 连接不能写在驱动层；
　　(2)如果写成foreach，每一个RDD都会被创建，得不偿失；
　　(3)添加foreachPartition，在分区中创建。 查看全部

　　汇总:怎么用免费采集软件让网站快速收录和关键词排名？自动采集发布...
　　如何使用免费的采集软件快速制作网站收录和关键词排名，网站优化效果主要取决于每个页面的权重，以及把每个页面的权重放在一起，网站优化效果会更明显，那么具体每个页面的权重取决于哪些因素呢？接下来，我将与您分享我的经验。
　　1.页面内容质量
　　网站 优化行业一直有一个永恒的真理，内容为王。所谓内容为王首先要保证内容的原创，只有原创的内容才会更受搜索引擎的关注，才会被收录搜索引擎。另外，内容的原创也不是绝对页面权重的主要原因。还要提升用户体验，也就是降低页面的跳出率。怎么做？内容要以用户为中心，图文并茂，减少用户的审美疲劳。
　　2.图文结合，提升用户体验
　　图文结合是用户最好的体验，也是网站优化中写文章的最佳方式。在文章中添加图片可以让用户在查看文章时也可以对应对图片进行更深入的理解，图文结合也可以让百度等搜索引擎收录找到您的文章信息，为什么不这样做呢？
　　而且，在网站的排版布局中，如果只是文字的黑色，太简单了，需要加上各种html标签，如果有不同颜色的图片，网站看起来更丰富多彩！所以，在优化构建网站的过程中，把文章写成纯文本，记得把你的文章和一个内容和图片匹配吧！
　　我们可以使用这个采集软件实现自动采集伪原创发布和主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更多专业技术。它只需要几个简单的步骤。采集内容数据，用户只需要在采集软件上进行简单的设置，采集软件工具就会准确的采集文章，确保对齐与行业文章。采集的文章可保存在本地或自动伪原创发布，方便快捷的内容采集和快速的内容制作伪原创。
　　与其他采集软件相比，这款采集软件基本没有任何规则，更不用说花大量时间学习正则表达式或html标签，一分钟即可上手，只需输入关键词采集可以实现（采集软件也自带关键词采集功能）。全自动挂机！设置任务，自动执行采集伪原创，发布并主动推送到搜索引擎。
　　无论你有成百上千个不同的cms网站都可以实现统一管理。一个人维护数百个网站文章更新不是问题。本采集软件还配备了很多SEO功能，在发布软件采集伪原创的同时可以提高很多SEO优化。
　　1. 网站主动推送（让搜索引擎更快的发现我们的网站）
　　2.自动配图（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片）设置自动下载图片保存到本地或第三方（这样内容就不再有外部链接来自另一方）。
　　
　　3、自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）
　　4.在内容或标题前后插入段落或关键词（标题和标题可以选择插入相同的关键词）
　　5、网站内容插入或随机作者、随机阅读等成为“身高原创”。
　　6. 定时发布（定时发布文章让搜索引擎及时抓取你的网站内容）
　　使用这些 SEO 功能提高 网站 页面 原创 性能并提高 网站 的 收录 排名。通过工具上的监控管理，监控管理文章采集发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），无需登录网站后台每天检查。直接在工具上自动完成SEO内容优化。目前博主亲测软件免费，可直接下载使用！
　　3、构建网站内链
　　优化网站内链的构建非常重要。页面内链可以将网站的所有相关页面通过一条主线连接起来，方便用户浏览和搜索引擎 蜘蛛对页面内容的爬取也可以将各个页面串联起来，权重通过页面不断传输，从而增加网站页面的优化权重。
　　综上所述，网站优化页面的权重取决于内容质量、用户体验、内链建设等。
　　4.为了提高网站关键词的排名，很多站长朋友开始为自己的网站优化网站，所以除了日常的网站中除了正常的调整优化过程，还有哪些有意义的操作可以让网站尽快上榜？
　　1. 合理的网站结构
　　网站结构是网站优化的重要组成部分，主要包括网站代码精简、目录结构、网页收录、网站跳出率等，合理的网站架构会让搜索引擎更好的抓取网站内容，也会给访问者舒适的访问体验。如果 网站 结构不佳，搜索引擎不会喜欢它，用户也不会喜欢它。
　　2.探索用户需求体验
　　一个合格的网站一定要挖掘用户需求，分析用户需要什么，把网站做的全面、专业。用户体验包括很多方面，比如网站内容是否优质专业，浏览网站是否舒适合理，用户能否在网站上知道自己想要的内容，等等 因此，用户体验是一项每天都需要优化的工作。
　　3. 网站关键词 密度
　　关键词密度的意思就是字面意思。你要在网站上做的关键词的密度，也就是文字占的比例，老张建议一般控制在3%-6%左右，不要太多，太多了会被判定为恶意堆砌关键词，也不能太少，太少会抓不到网站的核心主题，也就无法排名，所以关键词密度一定要控制好。
　　
　　5. 404页面
　　404页面是用户浏览网站页面时服务器无法正常提供信息时返回的页面。主要原因可能是服务器内部错误、服务器无响应、URL错误、目标页面被删除或更改等。然后我们发现很多大的网站都有404页面，所以404页面的设置是对 网站 优化有什么作用？
　　1.什么是404页面
　　很多新手站长可能不知道什么是404页面。404页面是客户端浏览网页时，服务器无法正常提供信息，或者服务器不知道什么原因没有响应而返回的页面。404错误信息通常是目标页面被更改或删除后显示的页面，或者客户端输入了错误的页面地址，所以人们习惯用404作为服务器找不到文件的错误代码。
　　同样的，404页面的设置需要有你要返回的页面的链接，这样对搜索引擎和用户来说都比较好。
　　2、404页面对优化有什么影响？最重要的是避免出现死链接现象
　　网站设置404页面后，网站一旦因URL更改或替换而出现死链接网站，当搜索引擎蜘蛛抓取此类URL并得到“404”状态响应，即知道该URL已过期，不再对该网页进行索引，将该URL代表的网页从索引库中删除到数据中心，避免网站的低速率收录 由于死链接问题现象出现。
　　3.避免搜索引擎惩罚
　　很多时候由于网站服务器问题，导致大量页面状态为200和302。这些状态不会对网站的用户体验造成任何不良影响，但对搜索引擎来说是一个问题。一种误导现象，搜索引擎认为该页面是有效页面并进行抓取。如果404页面过多，会造成大量重复页面，可能会被搜索引擎认为作弊而受到惩罚
　　4.改善用户体验
　　404页面通常是指用户访问了一个在网站上不存在或已被删除的页面，服务器返回一个404错误页面，告诉浏览者所请求的页面不存在或链接错误，同时引导用户使用网站其他页面而不是关闭窗口离开，消除用户的挫败感。
　　3.如何制作404页面
　　首先，做一个简单的404页面，
　　其次，通过FTP上传到网站的根目录
　　然后，进入虚拟主机管理后台，找到提交404页面的入口，添加上面404页面的地址，最后输入一个错误的网址，测试新上传的404页面。如果能顺利打开404页面，并且能正常点击404页面对应的链接，则说明表面404页面上传正确。
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　　《60分钟教你：从零开始搭建一个完整的小程序》
　　第一课：两种方式教你注册小程序账号
　　第二课：如何为小程序选择合适的服务器和域名？
　　第三课：十分钟教你快速搭建服务器环境
　　第四课：一键轻松搭建小程序第三方系统——微引擎
　　第五课：教你快速安装小程序应用
　　第六课：十分钟教你正式上线微信小程序
　　分享文章:SEO优化之如何做好伪原创
　　怎么写网站 文章很多SEO站长头疼的时候，其实网站的文章也不一定全原创文章，原创比伪原创文章的比例是7：3，但连伪原创文章的质量也一定很不错，为了有收录和排名，今天小编主要介绍大家在做SEO优化的时候怎么伪原创。
　　1. 网站内容组合法
　　在创建文章之前，
　　
　　考虑你想写什么关键词，然后围绕关键词在线组织采集文章，然后选择你采集的文章，合并选定的段落，然后稍微修改一下。
　　2. 端到端原创法
　　执行伪原创时，可以选择高质量的文章，然后删除文章的第一段和最后一段，然后自己原创第一段和最后一段。但是，需要注意的是，中间的内容不能全部复制，需要简单地修改。
　　
　　3. 伪原创工具
　　现在随着技术的发展，伪原创工具有很多，站长可以使用伪原创工具写文章，比较常见的伪原创工具是牛奶托盘、优采云等，近年来比较流行和更容易使用的时候，5118站长工具在智能原创工具中，这里就不多说了，想了解的站长可以去5118看看。
　　综上所述，这些方法比较常见伪原创，希望对站长有所帮助，如果想了解更多SEO优化相关内容，可以去力图宝官网咨询。 查看全部

　　操作方法:「采集网站快速收录」seo站内优化怎么操作
　　如何优化SEO网站
　　1. 为 网站 创建一个地图。这里其实有工具可以自动生成。你可以自己找。这里我主要记下点击内部链接中的实体词targetblank的思路。其实地图的作用主要是提高搜索引擎的效率。，让网站的每一个页面都呈现在搜索引擎的面前，这样爬取的几率也很高。其实我的博客里面有个地图页面，不过我没有管理过，就是这个模板。是的，我需要自己创建它。我没有管理这个死链接，因为我的博客本身内容不多，搜索引擎还是可以顺利抓取的。对于网站地图，一般格式有html、xml、txt等，建议做成html，
　　采集网站快速收录，检查网站什么收录最近的论文
　　2.导航做导航的时候要注意不要用flash、图片、js等，因为这些目前搜索引擎是抓不到的，但是如果一定要用图片的话，可以加alt标签，导航其实可以分为很多时钟，主导航，副导航，除了主导航，我们称它为副导航，路径导航等等。
　　3、站内锚文本前的文章网站需要注意锚文本优化需要注意的事项。其实，夜很晴。这里我就简单说一下，收录超链接的文本，锚文本可以传递权重，提高用户体验。
　　4.相关的文章等，比如上一篇，下一篇，或者相关的文章或者最近发表的文章等等，这样其实是增加了用户体验和曝光率，提高了抓取率.
　　5、点击次数是指网站最下面的文章从首页点击。最好不要超过3次。一般3次就很好了。对于大的网站肯定是3倍以上，这里只说一般的网站，所以这个需要在网站正式上线前在结构上设计，以免稍后进行更改
　　6.合理分配权重这里我觉得还是要控制一下的。一般来说，我们给首页的权重最高，其次是栏目，最后是内容页。我发现很多网站只给首页外链或内链，内容页或栏目页根本不关心。这是一个很大的误解。我们必须照顾好它，让网站能够健康发展。希望大家注意这方面
　　7、本站其他链接还有很多需要注意的地方。其实我可以给你一个思路，去一些规模大的网站，然后一些知名的网站，做过整体SEO的，还有一些排名靠前的网站，观察这个网站链接是如何形成的，善于观察和发现是我们前进的好兆头。
　　网站构建源码交付对企业有什么好处
　　
　　源代码是生产出来的，必须像工业产品一样交付
　　如果产品不交付给企业，它还是为企业做的产品吗？
　　除非企业不想真正拥有其 网站 或所有权
　　采集网站快收录，查看网站哪些收录近年的论文 深圳400电话申请办理网www4006ttcom修改了之前的排名，收录 、外链、快照、流量等因素会不会有很大的影响？诚泰达科技 宋浩斌
　　前段时间，我朋友的一个网站也在大修。准确的说，原来的域名绑定了新的网站，我当时还挺迷糊的。
　　告诉我 网站 的情况：
　　百度很快更新了快照，外链应该还是有效的，网站没有注意SEO优化，但是和真正的新网站（新域名，新网站）上线相比，还是很有优势的。
　　其实可以从SEO优化的原理来考虑这个问题：
　　1.外部优化。之前发布的外部链接仍然有效，因为 URL 没有改变。
　　2 内部优化，看新站内部优化
　　3百度会惩罚那些做黑帽SEO的网站。如果改版了，不属于黑帽SEO，不应该被严惩，但相当于搜索引擎。改版后，应该还需要一段时间来评估，决定是否信任你。
　　
　　以下为专业意见：
　　1.尽量不要更改网站标题，关键词和描述。网站标题、关键词和描述是一个网站的核心。这三项中的任何一项更改都会对 网站 产生巨大影响。更改这些地方会导致搜索引擎沙盒你的网站，这会移除你的网站排名很长一段时间来重新审视你的网站，这意味着你必须再次花费时间和精力来让搜索引擎识别并信任您的网站。这无疑会增加你的运营成本，也会造成客户流失，流量下降。2. 不要更改网站 的URL。网站 不要轻易改变原有的 URL 规则。您可以添加新的 URL 规则，但不要修改原创 URL。如果更改了原创 URL 规则，已经被搜索引擎收录的网页地址都将失效。这对网站来说是致命的一击。2008年6月2日可以查看一个相关的文章() 2008年6月2日：网址，最重要的。3. 不要改变网站结构。如果原来的网站在搜索引擎中表现良好，那么在这次网站改版中，不要轻易改变网站结构。如果原来的网站在搜索引擎上表现不佳，那么就需要在这个网站改版中直接判断网站的结构。四、404页面。网站的改版难免会导致部分页面地址失效。为网站设计一个用户体验好的404页面来导航网站的无效页面，从而减少用户打不开页面的情况。同时，需要为SEO维护有效的链接。5. 保留旧的 网站 数据。新版网站发布后，对于旧版网站应该在服务器上保留一段时间，在新版&lt;的界面上做一个链接网站 指向旧版本。6、修改完成后，再次将网站的地图提交给搜索引擎，重新编译robotstxt文件，以便搜索引擎的蜘蛛继续抓取网站。应该在服务器上保留一段时间，在新的网站界面做一个链接，指向旧版本。6、修改完成后，再次将网站的地图提交给搜索引擎，重新编译robotstxt文件，以便搜索引擎的蜘蛛继续抓取网站。应该在服务器上保留一段时间，在新的网站界面做一个链接，指向旧版本。6、修改完成后，再次将网站的地图提交给搜索引擎，重新编译robotstxt文件，以便搜索引擎的蜘蛛继续抓取网站。
　　采集网站快点收录，看看网站哪些收录近年的论文网站比较适合做百度推广或者SEO优化
　　首先我们从网站发展的三个阶段来分析关键词：
　　一，首先，我们需要选择一个关键词来构建我们的网站，开始构建。
　　第二，当我们的网站关键词排名时，为什么别人的网站排名比我们的高。还有什么 关键词 是高质量网站的竞争对手。
　　三、当我们的多个关键词有排名的时候，建站的目的就出现了，关键词可以给我们带来更多的流量，更多的转化率，这些都是好的，高转化率关键词自然需要我们更多的关注。毕竟站长做站的目的就是赚钱。
　　如果需要细分的话，大致可以分为十一点：
　　1、在网站开始构建之前，需要先选中关键词并进行相应的扩展。一种常用的方法是在百度搜索框中输入扩展名关键词，查看相关页面来判断关键词比赛。
　　2. 完成关键词后，分析对手关键词。
　　技巧:seo优化效果好不好怎么看？
　　很多公司会把网站交给一些网站外包公司帮忙优化，但是很多公司不了解SEO优化，不知道SEO优化效果好不好。今天，SEO知识网就给大家介绍一下。
　　首先，看网站收录比
　　看看网站的收录比例，比如你的网站更新了1000文章，收录了多少文章，收录越多，SEO优化效果越好。
　　
　　二、光伏、IP比
　　光伏是数字
　　用户访问的页面数网站，IP 是进入网站的用户数。如果PV为100，IP为10，则平均一个用户进入网站并查看10个页面，表明网站更受用户欢迎。一般来说网站PV/IP 倍数越大越好。
　　三、看看网站反向链接
　　
　　看看网站反向链接发布，数量、质量和收录情况，如果网站发布 1，000 个反向链接，而只有 1 个是收录，效果很差。
　　以上就是“如何看SEO优化效果好不好？希望对您有所帮助。SEO知识网会不定期更新网站建设、SEO优化、SEO工具、SEO外包、网站优化方案、网络推广等方面的知识，供您参考、了解，如果您还想了解更多的SEO优化知识，可以关注和采集我们的SEO知识网。
　　期待您的光临 查看全部

　　解决方案:帝国CMS中小学生学习网模板整站源码 PC+手机端+安装教程+采集
　　帝国cms《中小学生学习网》模板PC+移动端+安装教程+腰带采集，简洁大方，快速访问，搭配漂亮的移动端体验不错，知识总结积分、试题、中小学生习题、考试资料、作文百科、学习方法与技巧等，由百度自动推送，站内关键词改为直接调用tag标签，方便网站的优化，测试后很容易生成词库。
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　　●帝国cms7.5
　　● 系统开源，不限域名
　　● WAP移动终端
　　●免费采集【优化版】
　　●大小约492MB
　　●图文安装教程
　　
　　●简化的安装方法
　　●TAG聚合
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　　【笔记】
　　源码模板程序均经过本地严格测试和demo站上架，可放心购买。
　　网站 优化是
　　1：百度自动推送
　　2: 网站地图
　　3：多端同步生成插件
　　
　　4：404、robost、TAG、百度统计、全站静态生成有利于收录和关键词布局和内容页面优化等。
　　模板使用标签灵活调用。对于 采集，选择高质量的 文章。开发制作不是为了模板好看，重要的是用户体验和搜索引擎友好性。
　　【注意】：有标签打不开、点赞等功能，未安装配置数据库。一般按照教程配置后就不会出现这个问题了。
　　本站模板所有者自行移植。模板全部通过本地360等杀毒软件扫描并打包。简化了一些不必要的功能，去掉了多余的js和css，提高了程序的安全性和网站的稳定性。
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　　模板截图
　　解决方案:使用java程序采集地区历史天气
　　提示：写入文章后，目录可以自动生成，如何生成可以参考右边的帮助文档
　　文章目录
　　背景
　　作为新时代的农民工，他应该学会根据历史温度来决定农业行为。该计划旨在帮助需要 采集 数据（包括但不限于天气信息）的农民。
　　1. 找到采集对象
　　我用下图网站作为采集的对象，网址就不贴了
　　二、获取历史天气对应的后台界面 1、打开浏览器调试模式，点击获取历史天气相关按钮
　　我在这里看到了他的后台数据接口
　　2.复制后台界面，然后放到浏览器中访问这个界面
　　结果如图，这里我们确定是后台数据接口
　　如果看不懂是什么数据，也没关系，这是因为这是一个字节编码，我们解码一下。
　　现在很清楚了。
　　3.将返回的数据和解码后的数据分开保存 3.1 将返回的数据保存下来，方便我们调试我们的程序，从而减少调试对别人网站的依赖，当调试没有问题的时候function，在访问别人的网站、采集数据时，尽量少干扰别人的网站。3.2 保存解码后的数据就是我们要分析的是如何解析了。
　　如图，可以看出这个接口返回的数据是一个html标签，而我们要的数据主要在这个table标签中
　　4.解码，分析并传递我们从中获取数据的URL
　　如图，对于我来说，在获取历史数据的时候已经选择了地区，所以只需要修改参数的年份和月份即可
　　三、制定开发策略 1、我的策略如下 1.1 http api接口，获取网站返回的数据 1.2 json解析返回数据，获取data中的内容 1.3 使用Jsoup解析data中的数据，获取表格具体数据栏 1.4 将解析后的数据存成Excel文件 1.5 注意点：注意频率，所以让程序每采集一个就休眠1秒，照顾别人的网站 2.程序依赖
　　


org.springframework
spring-web
5.2.2.RELEASE



com.alibaba
fastjson
<p>
1.2.13



org.jsoup
jsoup
1.10.2



net.sourceforge.jexcelapi
jxl
2.6.10



org.apache.poi
poi
4.1.0




commons-io
commons-io
2.6


</p>
　　3.核心代码（需要完整代码请联系）
　　 String url = String.format("https://xxxxxx?date[year]=%d&date[month]=%d", year, month);//网址已经做过处理需要替换成你自己的地址
String body = client.getForEntity(url, String.class).getBody();
Thread.sleep(1000);
<p>
if(body != null)
{
JSONObject retObj = JSONObject.parseObject(body);
String table_data = retObj.get("data").toString();
Document doc = Jsoup.parse(table_data);
Elements rows = doc.select("table[class=history-table]").get(0).select("tr");
Elements cols = doc.select("table[class=history-table]").get(0).select("th");
if (rows.size() == 1) {
System.out.println("没有结果");
}else {
for(int i=1;i 查看全部

　　最新版:狗屁不通文章生成器(下载地址及使用步骤2022已更新)
　　不请自来，胡说八道，不雅。相反，文章 写的前言与后记不符，自相矛盾。人们只是注意到网上一些人 文章 写的东西，而且写得不好。我要说的是，被奉为经典的文章写得不好，前言与后记不符。那么下面小云今天就给大家详细介绍一下。文章生成器相信很多人都不知道。我们现在就来看看吧！为有需要的朋友提供参考和建议。
　　Shit文章generator，什么是shit文章generator，shit文章generator可以从字面意思理解，就是生成的文章没有逻辑感，随机生成，不可读。只需键入 关键词 即可生成垃圾 文章。该死的 文章 生成器。2020年，老板让员工写了一篇3000字的原创review，然后员工就采用了这种无厘头的文章方法。今天给大家分享一款免费的智能文章生成器，只需要输入标题就可以自动生成原创文章，还可以自动发布到后台少校 网站。详情请参阅图 1、2、3、4 和 5
　　对于刚接触SEO优化的人来说，这个问题是最常被问到的问题，为什么网站文章不是百度收录，或者一些网站文章 收录已经十多天没有更新了，甚至有的网站更新了原创文章。百度搜索引擎仍然没有收录，有的网站甚至伪原创可以二次到达收录，那么这些问题的原因是什么？怎么对付他们？
　　1、搜索引擎没有收录文章是什么原因？
　　1.网站是新站
　　如果网站是新站点，那么网站正处于审核期，搜索引擎对网站的信任度仍然很低，文章收录 相对较低。这是正常现象。原因是网站在搜索引擎中没有获得足够的综合页面分数，所以大部分新站点只有收录有一个首页，或者一两个内页链接。普通的搜索引擎是不会在新站长期停留的！
　　解决方案：
　　
　　①. 建议停止在网站首页和内页发布外链引诱蜘蛛抓取，从而增加baiduspider在网站的停留时间！
　　②. 将链接提交至百度站长平台，为baiduspider提供爬虫通道入口
　　2.网站的大部分文章都是从采集复制过来的
　　网站 上的大部分 文章 都被采集和复制，导致 网站 上的 文章 不是 收录 或索引很差。我怎样才能提高网站的索引？这种情况目前在网上最为常见。原因是您的 网站 没有被搜索到。引擎信任不支持小说内容。相反，有些网站甚至伪原创都能达到第二宠，即网站获得了搜索引擎的高度信任。面对大多数网站是集合还是伪原创，希望得到解决方案，但往往没有真正的解决方案！下面的方法就可以为你解决这个问题！
　　①. 利用百度站台工具主动推送和发布外链，引诱百度蜘蛛网站抓取文章。如果过了一两天还没有收录，可以用网站查看日记，看baiduspider是否在抓取这个链接。如果是抢链接，但不是收录，那么下一步就是计划了！
　　②、修改标题和内容文字开头，对，停止修改这个文章的标题和内容，baiduspider抓的是这个页面而不是收录，解释一下这篇文章文章重复率非常相似，搜索引擎索引数据库曾经存储了大量相同/相似的文章，所以没有必要再去收录。修正文章标题和内容是一个非常有效的方法。如果你不收录继续修改正文内容，那么收录会有很大的提升。
　　③. 在各种平台上，多次发布外链，在底部填写页面的链接，也会给页面增加收录。
　　④. 重新更新制作站点地图文件，将网站的所有链接提交到百度站长平台的链接提交选项停止提交。tiger sitemap generator 可以实现这个效果。在这种情况下，最好使用一个 网站 和大量从 采集 获得的 文章。这个方法还是有用的。
　　3. 文章 的更新是过时的文章，陈词滥调的内容。
　　
　　网站文章 的一些更新已经过时且陈词滥调。搜索引擎连N次过滤都不知道，却又出现在你的网站上，结果只得悄无声息地来来去去。因此，即使你采集了一些新奇的内容，采集率也会提高。这时候可能有SEOER会问我，SEO 文章 不是一遍又一遍写的吗？那你告诉我什么是小说内容。我只想说，你不创新，你一直在采集文章，凭什么别人能创作出新奇的内容？
　　在建站初期，要综合考虑网站的结构和性能。在 网站 完成后考虑这些很重要。希望正在筹划建站的朋友，或者正在筹划建站的朋友，能够及时阅读这篇文章，对建站后的优化工作有所帮助。都是一样的网站，有时候即使是同行业的网站，我们也会发现有的网站排名不错，有的网站一直排名。影响排名的具体原因是什么？有必要分析一下网站的基本结构。
　　一、网站 快速打开
　　网站的打开速度一定要快，打开速度慢是致命弱点。需要保证网站的打开速度能够及时响应用户，给用户带来体验感。而且有利于搜索引擎抓取。
　　二、途径
　　结合搜索引擎的抓取习惯，URL的所有动态参数都不适合SEO优化排名。静态 URL 很容易被搜索引擎抓取。URL路径不要超过三层，不能有空层。
　　三、程序
　　网站的程序要简单，网站的代码要简洁明了，不重复，这样才能更好的说明网站的结构和内容。搜索引擎不看网站，他们只看源代码，他们不喜欢结构化的网站。在网站页面，我们需要独立设置相关文章或相关产品的调用。
　　综上所述，在建站初期，需要考虑网站的结构和性能，将网站的内容与打开速度、建站方式、程序分开设置，这有利于后期的SEO优化工作。
　　最新版:易撰自媒体爆文采集器，易撰自媒体爆文采集器下载地址官网
　　要做自媒体，最重要的是创作内容，每天产出自己的原创内容。一个人的知识再丰富，经过一个月的持续输入，所有的知识储备基本上都会被清空。那么，要想做好自媒体，做好爆文，每天都有文章或者阅读量大的视频，最重要的是保证产出. 如何保证？
　　
　　首先，离不开素材的采集。说到素材采集，推荐一个爆文采集软件【Easy Writing】，网站的地址是：Easy Writing软件系统可以说是一个内容素材库，根据到阅读量，可以根据时间、平台、自媒体账号、关键词查询需要的资料。我们可以从易转网站软件中查询最新的爆文话题和最热门的资料，可以作为我们输入文章的选题，可以学习到大量高质量的同行内容来扩展您的知识库。
　　
　　那么有了易传，我们就不缺素材了。下一篇我们也可以利用这款软件快速创建属于自己的爆文，赚取更多的收入。还有什么方法可以使用易转这个软件工具来快速制作我们的自媒体爆文呢？以下是超级干货，关注： Step 1：根据你运营的领域，选择100个阅读量在10万以上的文章，10万基本可以算作爆文。找到后，用Excel标题算出来，把标题和地址标注清楚。第二步：一步步分析，提取出这100篇爆文文章的主题点。第三步：总结相似的话题，找出关键词和这些爆文标题中的常用词。最后，根据总结出的题目和题目，模仿，并开始创建您自己的 文章 内容。按照这个方法，一个没有接触过的新手小白也可以快速打出一波文章。 查看全部

　　技术文章:文章采集系统源码
　　优采云资源文章采集是高效的文章采集发布网站，为了解放站长的双手，减轻网站更新维护的压力，特此推出本采集发布源码
　　功能简介
　　可实现简单的关键词替换，替换原创采集数据中的部分关键词，方便伪原创
　　持有当前主要资源网络和娱乐网络的分类 一键采集，一键发布功能
　　教程：
　　第 1 步：下载源代码
　　步骤 2：在资源网站或博客上设置子网站并将源代码上载到子网站
　　
　　步骤 3 打开并安装采集网站
　　步骤4 进入后台添加任务
　　步骤五 设置参数
　　名字很随意
　　单击导入规则，然后单击云平台下载规则，一般使用文章XPADX规则，然后单击保存
　　步骤 6 采集器设置
　　直接单击起始页设置并添加要采集网站，然后批量生成同步到内容页面
　　
　　然后单击获取内容并单击添加默认值
　　然后保存
　　步骤 7 发布设置
　　直接检测本地程序，然后保存
　　------此页面已结束，如果您愿意，请分享------
　　它
　　技术文章:开源小说网站系统源码（php带采集系统小说源码）
　　开源小说网站系统源码介绍
　　这是一个免费开源的小说cms系统源码，基于thinkphp5.1+MySQL技术开发，是一个功能齐全的小说cms管理系统解决方案。
　　小说网站系统具有智能采集功能，灵活方便，支持高并发、高负载，可快速构建自动化采集小说网站。采集支持海量小说，短时间内获取海量小说内容，快速构建海量小说网站。支持标签设置，这个新系统的SEO也很好。采用自适应响应式设计，可自动适应访问者屏幕尺寸（适配电脑、手机、平板）。
　　新颖的 网站 系统函数
　　1. 聪明网站采集（你可以采集任何小说网站）
　　2.自适应模板，站内搜索。
　　
　　3.书架、评论、会员功能、置顶评论功能、小说管理功能、会员系统，支持API接口。
　　4.添加广告，支持静态生成，自定义导航菜单，支持轮播功能，自动备份恢复数据库。
　　开源小说网站系统源码安装说明（小说网站系统源码压缩包中有详细说明）
　　系统要求：PHP需要5.6或以上版本。低于5.6的版本不能运行，不支持php7。如果你使用Windows服务器，IIS+PHP+MYSQL。如果你使用Linux服务器，Apache/Nginx+PHP+MYSQL。
　　1、解压文件，上传到服务器或虚拟主机空间。
　　2.输入域名，进入安装界面
　　3.同意使用协议进入下一步检测目录权限
　　
　　4、测试通过后，填写数据库配置项，安装成功。
　　相关文件下载地址
　　登录后需要下载资源，如何登录？
　　如有下载链接错误或安装错误，请在评论中留言，我们会及时QQ核对更正；1367585063 查看全部

　　解决方案:阿里国际站新手运营如何搜集关键词
　　2. 阿里巴巴的产品关键词
　　通过搜索关键词，找到同行产品
　　在阿里首页最匹配你的产品，点击它，然后通过查看源码查看其关键词（具体操作：按Ctrl+U查看源码，然后Ctrl+f弹出搜索框，输入产品关键字并按回车键进行搜索，会出现本产品使用的三种关键词）此方法也适用于查找对等网站关键词。
　　阿里巴巴的产品关键词
　　3. 阿里巴巴数据管理器
　　
　　知己→排水关键词（原我的话）和产品分析 - 产品展示
　　360（原创我的产品-词源）在相关关键词一般我都是按照TOP10曝光高低顺序来查看关键词，有些词虽然曝光和点击量都很高，但是我们产品的相关性不高，这类词要注意不要加P4P
　　了解买家 → 访客详细信息 → 常用搜索词：在这里您可以专注于具有商店行为的客户搜索词
　　了解市场→热门搜索词/关键词指数：可以查看产品类别和整个行业的关键词搜索指数，也可以单独搜索产品关键词查看其相关搜索词
　　4. 客户搜索词
　　数据管理器→访问者详细信息→常见搜索词
　　客户购买标题中使用的 RFQ →词→商机沟通
　　
　　您可以通过在 RFQ 机会中关键词匹配来搜索关键词
　　在RFQ市场中，通过搜索关键词，会出现相关的搜索词，以及客户购买标题
　　5. 关键词扩展工具
　　6.谷歌等搜索引擎下拉框及底部相关词推荐
　　解决方案:电商系统源码怎么做？一套商城系统源码包括哪几方面？
　　从事电子商务行业的企业之所以选择开发定制商城源码，是因为电商系统源码的安全、稳定、高效，还有一大优势是可以进行二次开发商城实现电子商务平台本身。功能特性。定制商城系统源码有几个基本思路和步骤：脚本语言和数据库决定商城空间的大小，运行环境保证脚本语言和数据库的运行。
　　1、如何确定要搭建的电子商务商城的源码脚本语言
　　如果想知道当前网站系统的电商商城源码，需要查看具体页面文件名的扩展名。看到xxxx.aspx一般都是用的，现在用的比较多的是c#。如果你看到的大部分是xxxxx.html，那么你可以查看电商源码中是否存在上述页面文件。有时候我们看到的商城源码是html，可能是经过伪静态处理的。
　　
　　2、如何判断商城系统源码使用的数据库类型？
　　通常，在商城系统源代码的压缩包中都有相应的说明，会告诉你使用的是哪种数据库；如果数据库没有问题，那么就要根据一些经验来判断了。如果使用的脚本语言是asp，一般都是用access数据库，所以要注意解压后的文件夹里有没有这样的文件夹名：db，或者database，这是一种方法。
　　第二种方法是直接在这个文件夹中搜索。access数据库文件的扩展名为.mdb，在搜索框中输入*.mdb即可。部分商城系统源码出于安全考虑更改了数据库的后缀名。其中大部分是access数据库，后缀名多为asa。您可以尝试将后缀名称更改为.mdb。一旦确定了商城系统源码使用的脚本语言和数据库，就可以先在本机调试效果，在本地搭建商城运行环境。
　　3、为什么要为电子商务系统的源代码程序搭建运行环境？
　　
　　说实话，这主要是看企业商城网站源码的效果。毕竟无论是查看企业商城的源码效果图，还是电商系统演示的效果，这都不代表我们就做出来了。这样，通过在本机上搭建电子商务系统的源代码运行环境，我们就可以通过自己的调试直接查看真实的商城效果。
　　一旦在本机调试好商城的效果，熟悉了商城的后台管理操作，这时候我们就可以上传到我们对应的空间了。如果是asp源码，我们可以直接在本机调试直接上传，效果就是你在本机调试的效果。
　　通过以上分析，我们可以知道搭建一套商城系统源码的思路和步骤，市场上技术、服务、体验都值得信赖的电商系统源码服务商属于【数码商云]，拥有200+经验丰富的开发者，100,000+行业成功案例，选择【数商云】成为您进军电商行业的伙伴，我们将为您提供专业、智能、数据化的电子商务-商务解决方案服务。
　　【数商云】专注于为企业提供网站系统源码开发服务，长期为大中型企业打造数字化、商业化、智能化的商城系统源码解决方案，打造一站式服务停止 网站for traditional enterprises源码程序闭环系统，实现商城系统数据互通和全链条集成，全面提升平台运营效率和平台收益。更多详情，欢迎留言！ 查看全部

　　解决方案:本期聚焦 | 开源背景下数据新闻的开放数据应用与生产模式创新
　　核心观点
　　题目|开源背景下数据新闻的开放数据应用与生产模式创新
　　来源 | 《出版印刷》2022年第5期
　　作者| 罗芳、陈志鹏
　　作者单位|西安财经大学文学院
　　土井 | 10.19619/j.issn.1007-1938.2022.00.065
　　引用参考文献格式：
　　罗芳，陈志鹏。开源背景下数据新闻的开放数据应用与生产模式创新[J]. 出版印刷, 2022(5): 17-24.
　　摘要|文章分析了开源背景下开放数据在数据新闻中的应用现状，为数据新闻生产模式的创新提出了可行性建议。文章通过对数据新闻网站澎湃新闻《美书课堂》栏目中数据新闻作品数据来源的内容和案例分析，结合对机构媒体数据记者的深度采访，指出目前数据新闻的生产模型存在数据缺失和模糊、生产过程透明度和公开性不高、数据侵犯隐私等问题采集。建议多维度提升数据开放水平和数据可信度，逐步确立数据开放边界。和规范体系，提升众包模式下的开源技术应用能力和跨组织协作能力。
　　关键词 |开源；数据新闻；开放数据；数据共享；生产模型；
　　→查看HTML全文
　　数据新闻是“一种利用计算机程序采集、分析和呈现事实材料和统计数据的定量报道方法，也指通过上述方法产生的新闻类别”[1]，其显着特征以数据为驱动，对海量数据进行挖掘、过滤、分析，并以可视化的形式呈现。与传统新闻不同，数据是数据新闻整篇报道的出发点。数据的开放，数据采集、分析、处理全过程的透明公开，将显着影响数据新闻行业的发展，而这与“开源”这一核心理念息息相关。开源理念的核心是技术和资源的开放共享和协同生产。在开源模式下，用户可以自由获取、复制、修改和再利用数据源，从而实现持续创新。政策连贯并逐步渗透到数据新闻的生产实践中，对数据新闻的数据开放共享产生了显着影响。
　　目前，国内媒体的数据新闻栏目已初具规模。例如，澎湃新闻“美数课堂”栏目以“数字为骨架，设计为灵魂”为宗旨，依托政府公开数据、学术机构数据、自采数据。数据新闻作品以图表、视觉交互、视频、动画等形式不断推出，在行业内积累了一定的知名度和影响力。根据 Mirko Lorenz [2] 对数据新闻生产过程模型的描述，本研究重点从数据源、数据分析和数据三个维度探讨数据新闻对开放数据的应用和数据新闻生产模式的创新。介绍，以澎湃新闻“美书客”栏目为例，
　　一、文献综述
　　一、开源在数据新闻领域的应用
　　在数据新闻研究领域，学者们在关注开源技术和开放数据实践的同时，更关注开源思想和文化的渗透。钱进[3]对数据新闻生产实践的影响进行了研究，指出开源工具不仅以软件产品的形式成为新闻实践中的技术基础设施，而且作为一种文化渗透到生产过程中, 影响数据新闻实践。扩张。从开源理念的角度，傅同乐[4]将数据新闻开源的概念定义为数据开源过程中应该遵循或坚持的理念。数据。王琼等[5]进一步指出，在开源理念的引领下，
　　2. 数据新闻在开放数据中的应用
　　目前，关于数据新闻在开放数据中应用的学术研究主要集中在开放数据的可访问性和可用性上。毕秋玲[6]指出，开放数据主要由政府机关、高校等科研机构和非政府组织提供，具有开放性、可用性、完整性和即时性等特点。但调查结果显示，在实际应用方面，目前国内开放数据市场仍处于探索阶段。正如丛鸿雁[7]所强调的，现有的开放数据量级较低，开源数据资源十分有限。在开放数据的可及性方面，政府部门和专业统计机构发布的数据有限且难以获取，而开放的数据通道还没有被相关从业者和公众所熟知，进而会导致数据利用率低和数据浪费等问题。在可用性方面，王鹏[8]指出应用中存在问题数据新闻，如数据缺失、数据虚假、处理技术欠缺、数据被利用等；张超[9]指出，基于互联网海量数据挖掘的数据新闻生产过程可能导致个人数据被滥用，如未经同意的个人数据采集、侵犯个人隐私、过度挖掘个人数据等. 王鹏[8]指出，数据新闻的应用存在数据缺失、数据虚假、处理技术欠缺、数据被利用等问题；张超[9]指出，基于互联网海量数据挖掘的数据新闻生产过程可能导致个人数据被滥用，如未经同意的个人数据采集、侵犯个人隐私、过度挖掘个人数据等. 王鹏[8]指出，数据新闻的应用存在数据缺失、数据虚假、处理技术欠缺、数据被利用等问题；张超[9]指出，基于互联网海量数据挖掘的数据新闻生产过程可能导致个人数据被滥用，如未经同意的个人数据采集、侵犯个人隐私、过度挖掘个人数据等.
　　3. 数据新闻生产模式
　　目前，学术界对数据新闻生产模型的研究较少。余淼[10]研究了数据新闻的生产过程、全球先进媒体编辑部的组织形式和数据新闻的实践模式。数据新闻重塑新闻生产流程和生产模式，展望其未来发展趋势。刘高英[11]研究了数据新闻生产模式的特点、问题和发展方向，指出数据新闻生产模式是指新闻内容不再依赖于记者对事实的描述，而是依靠挖掘和展示数据，数据变成新闻。内容主体是通过数据讲故事，最终呈现数据的新闻价值。
　　二、开源背景下数据新闻的发展现状
　　1、数据可访问性提升，数据共享机制初步形成
　　2009年以来，兴起于西方国家的政府数据开放运动逐渐向全球扩展[12]。随着开放数据运动的发展，可访问的数据资源应运而生，为数据新闻的诞生提供了先决条件。US Public Data Open网站于2009年5月上线，这是全球首个可自由访问的开放式网络数据共享平台，为用户提供数据公开、检索、利用、用户交互等功能。随后，开放数据运动波及世界各国。英国、法国、加拿大、澳大利亚、新加坡、新西兰、挪威、爱尔兰、丹麦、秘鲁、日本、韩国、巴西、印度等国家陆续建立了政府开放数据平台，致力于推动政府开放数据运动的国际组织开放政府伙伴关系（OGP）的成员国数量也在不断增加。中国政府的数据开放政策也在稳步推进。截至2021年10月，我国拥有政务数据开放平台193个，其中省级平台（不含直辖市和港澳台地区）20个，城市平台（含直辖市）173个。），平台总数比2020年增长了30%以上。一些媒体机构也在全球开源平台GitHub上发布了他们的数据仓库和生产代码。其中，数据新闻作品本身也作为一种公共开放数据，供同行业的从业者使用。数据开放不仅提高了新闻行业的透明度，也促进了新闻行业数据的标准化和数据共享机制的形成。
　　2、开源技术降低数据新闻制作门槛
　　与传统媒体的新闻产品不同，数据新闻采用先进的计算机网络工程和图像处理技术，使新闻以视觉而非文字的方式呈现，从而产生新颖的视觉效果。数据可视化的技术要求。智能媒体时代的新闻人才培养虽然已经在转型过程中，但短时间内很难培养出精通编码、制图等技术的新媒体人才，而开源技术已经很大程度上解决了这个问题。知名的GitHub和国内CSDN网站社区上有很多程序员和爱好者提供了各种爬虫代码和情感分析代码，为数据新闻生产过程中的数据采集和数据分析带来很大的好处。方便。开源程序QGIS已经成为许多数据新闻作品构建图和可视化地图的主要GIS程序，具有轻量和方便的优点。
　　3、协同众包成为普遍的生产模式
　　在传统的新闻生产过程中，有组织的媒体机构和职业记者是生产主体，新闻生产呈现出明显的单向性和线性特征。在开源理念的影响下，以共享和协作为中心的新闻生产机制成为数据新闻生产的创新方向。数据新闻生产依托开源个体生产，拓展组织边界。在传统的依托媒体“自给自足”的生产模式基础上，增加了协同分工的“外包”和“众包”模式。传统的直线 传统的生产过程也被转变为大规模的大众网络模式。面对数据量巨大的数据新闻，媒体可以采用跨组织协同制作，也可以将内部难以完成的工作外包给“分包商”，从而降低成本，提高效率。数据新闻团队甚至可以邀请用户参与数据新闻数据采集和新闻制作的全过程，以补充自身资源。
　　三、研究方法
　　一、内容分析
　　本研究旨在分析国内数据新闻网站对开放数据的应用，采用内容分析法对国内知名数据新闻栏目“美数客”进行定量研究，具体采用内容分析法的一般步骤：确立研究目标、确定研究人群和选择分析单元、设计分析维度体系（建立类别）、选择样本和定量分析材料、进行评价记录和分析推理[13]159。
　　栏目是承载报道的重要平台。默认情况下，专门从事数据新闻报道的媒体也更加重视数据报道，应该按照数据报道的专业标准制作相应的新闻产品[14]111。相比于其他新闻网站中海量、分散的数据新闻作品，选择一个栏目进行研究可以集中更多的案例，研究也更有针对性。风起云涌的“美说”栏目自2015年开办以来，实践经验较为丰富，虽然类似于网易的“数读”（2012年创办），但财新网的“数位谈”（2013年创办）等国内相对于数据新闻专栏起步较晚，但发展较快，更能代表目前国内数据新闻的发展现状。因此，本文选择“美书客”栏目作为分析研究的对象。
　　2、深度访谈法
　　深度访谈是一种重要的定性研究方法。通过与受访者的直接交流，可以更直观、更深入地掌握内部数据。滴数是一家专注于数据新闻业务的机构媒体。成立于2015年，旗下“数据图文”栏目持续产出数据新闻作品。作为滴数旗下的综合数据服务平台，滴数聚()聚合优质海量数据，提供数据服务，让数据高效流动，从而实现数据价值最大化。关于开放数据的应用以及目前我国数据新闻团队遇到的问题，笔者和团队成员主要采访了滴书的两名工作人员，其中受访者S1是滴书的后台管理员，受访者S2是Dysproium Data的新闻编辑。面试时间为2021年11月5日，面试方式为微信在线电话面试。深度访谈的提纲问题如下。
　　①在生产数据新闻的过程中，获取数据的主要途径有哪些？
　　
　　②哪种数据源使用频率更高？
　　③哪些topic在其对应领域的数据质量较好？具体有哪些方面？
　　④数据采集过程中，团队是否与外部合作？一般如何分工？
　　⑤数据采集中，如何保证这些数据的可信度？是否会使用多个数据源？这些数据会不会涉及用户隐私？
　　⑥数据分析过程中，使用了哪些数据分析工具？
　　⑦《Dysium数据采集》网站中的数据从何而来？工作人员在收录数据时是否存在偏见？
　　⑧ 自建镝数数据库的完善程度如何？数据更新周期是多久？
　　⑨您认为我国在整体数据开放过程中还存在哪些问题？开放数据会促进数据新闻的生产吗？
　　4. 国内数据新闻网站数据源的量化研究
　　1、样本选择
　　由于澎湃“美书类”栏目下的数据新闻作品的数据源信息多标注在文中的图片上，难以使用爬虫采集数据采集，因此本研究采用人工采集获取方法2021年6月22日至2022年6月25日发表在“美书客”栏目中的数据新闻作品的数据来源标注和备注信息，不包括无法打开的链接，非数据新闻作品（如动画、短视频、连环画、冷知识科普等）、重复内容，共获得92个有效样本。
　　2.类目构建及编码说明
　　本研究引用了方杰等人提出的三个指标。[14]112在研究数据新闻的专业规范时对数据新闻中的数据来源进行了分析，即数据来源的数量、数据来源的描述、数据来源的隶属关系。其中，数据源的个数分为三种：无、一个、多个；数据来源描述是指新闻作品中对数据来源​​的描述程度，分为无、模糊、清晰三种。数据文件的链接可能只给出了一个大概的数据来源，读者无法获得具体数据来源的描述。明确表示读者可以通过链接或报告中的具体引用找到数据文件的说明；数据源组织从属于研究数据。具体来源引用了陈晓月[13]162在研究我国数据新闻开放数据应用时提出的数据源类别和编码标准，并在数据源类别中增加了“自采数据”。（见表一）
　　表1 数据源类别及其内容说明
　　3、统计分析
　　(1) 数据来源数量
　　表2列出了澎湃新闻“美书类”栏目中样本的数据来源数量。样本总数为92个，其中2个样本没有标注数据来源，占样本总数的2%，说明该栏目的数据新闻作品尚未规范标注来源数据的。标注单一数据源的样本数为26个，占样本总数的28%。这些单一的数据来源是政府公开数据和机构自采数据，说明数据新闻编辑对政府数据的信任度很高。在公共数据难以获取的情况下，挖掘数据成为首选。使用多数据源的数据新闻作品数量为64篇，占样本总数的70%。这些数据新闻作品表现出明显的复杂特征，比如《图解21条地方新政：最长一年育儿假、三孩产假延长半年》使用了国内省市政府的数据网站，世界科研组织、各类新闻媒体报道、相关学者的研究成果。来自不同隶属机构的数据为数据新闻提供了多维度的分析支撑，小编以笔记的形式简要说明了数据整合中如何选择数据。当然，在实际的实施过程中，不同数据如何选择和接受，如何整合，面临哪些冲突，无法从简单的笔记中推导出结论。数据来自国内省市政府网站、世界科研组织、各类新闻媒体报道、相关学者的研究成果。来自不同隶属机构的数据为数据新闻提供了多维度的分析支撑，小编以笔记的形式简要说明了数据整合中如何选择数据。当然，在实际的实施过程中，不同数据如何选择和接受，如何整合，面临哪些冲突，无法从简单的笔记中推导出结论。数据来自国内省市政府网站、世界科研组织、各类新闻媒体报道、相关学者的研究成果。来自不同隶属机构的数据为数据新闻提供了多维度的分析支撑，小编以笔记的形式简要说明了数据整合中如何选择数据。当然，在实际的实施过程中，不同数据如何选择和接受，如何整合，面临哪些冲突，无法从简单的笔记中推导出结论。并且小编以笔记的形式简单说明了数据集成中如何选择数据。当然，在实际的实施过程中，不同数据如何选择和接受，如何整合，面临哪些冲突，无法从简单的笔记中推导出结论。并且小编以笔记的形式简单说明了数据集成中如何选择数据。当然，在实际的实施过程中，不同数据如何选择和接受，如何整合，面临哪些冲突，无法从简单的笔记中推导出结论。
　　表2 澎湃新闻“美书班”栏目样本数据源数
　　（二）数据来源说明
　　从数据来源的描述来看，除了2%的样本没有描述来源外，近50%的样本描述模糊（见表3），读者无法清楚地知道自己数据的来源，以及也难以验证其数据的真实性和准确性。对于软件来说，算法黑匣子是被广泛批评的焦点，而在数据新闻中，数据取代算法成为“黑匣子”。作为开源的数据新闻，它呼唤数据的公开透明，但从数据来源的描述上可以看出，目前数据新闻作品的制作还没有达到开源理念对数据透明度的要求。生产数据新闻。
　　表3 澎湃新闻“美书班”栏目样本数据来源说明
　　（三）数据来源机构隶属关系
　　表4列出了澎湃新闻“美书班”栏目样本的数据来源机构。可以看出，大部分数据来自政府部门和国际组织。具体来说，这些数据大多来自国家统计局、国家卫健委、各级政府开放数据平台、欧美政府、联合国等。正如受访者S1在采访中所指出的，“日常数据新闻制作中用的比较多的数据（来源）来源是报表类，还有一种是来自国家统计局的，包括这种来自各个方面的公开数据。国家的部门。，这样的数据比较权威。” 二是相关公开报道，主要来自央视新闻、国内有新华社、中国日报，国外有BBC、卫报。三是学术机构，主要关注各类学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。和中国日报，以及国外的 BBC 和卫报。三是学术机构，主要关注各类学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。和中国日报，以及国外的 BBC 和卫报。三是学术机构，主要关注各类学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。以及国外的 BBC 和卫报。三是学术机构，主要关注各类学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。以及国外的 BBC 和卫报。三是学术机构，主要关注各类学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。主要收录各学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。主要收录各学术机构的研究报告和学者的研究成果。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。这些数据大部分是完全开放的数据，公开免费，支持跨行业利用和共享。一小部分数据是半开放数据，只有一部分是开放的，其余的优质数据需要付费才能获得。从表4可以看出，目前在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少. 独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少。独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。在数据新闻的数据应用中，商业开放数据仍存在明显障碍，社会组织开放数据进展相对缓慢，非营利性数据共享的社会组织较少。独立采集数据和建立数据库还有很长的路要走。
　　表4 澎湃新闻“美书类”栏目样本数据来源及隶属关系
　　五、开源背景下数据新闻生产模式存在的问题及建议
　　1.问题
　　(1)数据缺失和数据模糊
　　在分析澎湃新闻“美数客”栏目数据新闻案例时发现，很多新闻作品在笔记中提到了一些数据缺失和统计不完整的情况，这在很大程度上是受整体数据开放程度不高的影响。社会环境的影响。数据促进了数据新闻的发展，而数据开放程度低是数据新闻发展的主要障碍。因此，数据的开放与共享已成为数据新闻事业发展壮大的紧迫问题。正如受访者S1所指出的，“公开的数据越多，数据新闻的整体生态环境就越好，这意味着每个人都可以做，而不是只有你有一定的资源才能做。，这样一来，就会有越来越多的人参与进来。”
　　此外，澎湃新闻“美书班”栏目数据新闻作品在引用相关论文、报告、报道时，有时标注数据来源，有时标注数据来源。认知上还存在不确定性和不一致性，这必然会导致数据新闻作品在数据应用上存在一定程度的歧义。
　　（2）生产过程的透明度和公开性低
　　笔者此前在分析2021 Sigma数据新闻大赛作品时发现，很多国际领先的新闻项目也是GitHub上的开源项目，可以被其他媒体复制使用。这些平台大多提供免费的开源项目，功能也比较成熟，降低了数据新闻可视化的难度，为新闻协同提供了技术支持。但就目前澎湃新闻“美数客”栏目数据新闻作品的分析结果来看，并未发现任何公开、可直接复制、可在行业间自由共享的数据新闻。此外，在之前对数据来源​​描述的分析中发现，近50%的样本对数据来源​​的描述较为模糊。
　　(3)数据采集涉及公民隐私问题
　　
　　在接受机构媒体编辑采访时，受访者S2认为：“我们这里的数据不涉及用户隐私，我们一般使用的是公共数据，所以与个人相关的数据不多。” 但在澎湃新闻“美书课堂”栏目分析中发现，数据新闻机构采集独立与个人用户相关的信息存在模糊公私界限的问题，如比如在制作数据新闻作品《H5：当上海掌门人退休的时候》。过程中，澎湃新闻采集了2022年4月9日至14日某蔬菜团购团的聊天记录2969条，但并未在数据新闻工作中注明聊天记录是否已被采集。对话用户同意。智能媒体时代，数据无处不在，合法采集、合法使用个人信息已成为社会共识。但是，个人信息在数据新闻生产中的使用在数据获取的合法性和二次生产的规范性方面存在一定的问题，例如数据采集是否获得了数据拥有者的同意，数据处理过程中会歪曲原创个人信息、数据最终呈现方式是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。而合法采集和合法使用个人信息已经成为社会共识。但是，个人信息在数据新闻生产中的使用在数据获取的合法性和二次生产的规范性方面存在一定的问题，例如数据采集是否获得了数据拥有者的同意，数据处理过程中会歪曲原创个人信息、数据最终呈现方式是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。而合法采集和合法使用个人信息已经成为社会共识。但是，个人信息在数据新闻生产中的使用在数据获取的合法性和二次生产的规范性方面存在一定的问题，例如数据采集是否获得了数据拥有者的同意，数据处理过程中会歪曲原创个人信息、数据最终呈现方式是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。个人信息在数据新闻生产中的使用在数据获取的合法性和二次生产的规范性方面存在一定的问题，例如数据采集是否获得了数据所有者的同意，数据是否经过授权等。处理过程中是否会歪曲原创个人信息、数据的最终呈现方式是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。个人信息在数据新闻生产中的使用在数据获取的合法性和二次生产的规范性方面存在一定的问题，例如数据采集是否获得了数据所有者的同意，数据是否经过授权等。处理过程中是否会歪曲原创个人信息、数据的最终呈现方式是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。采集已征得数据拥有者的同意，数据处理过程是否会歪曲原创个人信息、数据最终呈现是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。采集已征得数据拥有者的同意，数据处理过程是否会歪曲原创个人信息、数据最终呈现是否会泄露个人隐私等问题尚未得到合理解决。而随着数据新闻的公开传播，个人信息的安全风险可能被无限放大，不同程度地给公众带来终生安全风险。
　　2.建议
　　（一）多维度提升数据公开水平和公信力
　　目前，政府发布的数据还非常有限，商业开放数据仍然严重受阻，数据新闻的制作很难判断来自民间组织和互联网平台的数据可信度，因此对政府的依赖性很强开放数据。正如受访者S1所指出的，判断数据的可信度主要取决于两方面的信息。一是数据记者对数据来源​​组织的了解程度，比如组织的规模。一般认为，数据提供者越大，数据的可信度越高，二是数据记者根据数据提供者对数据来源​​的标注进行进一步的查询和判断。
　　(2) 提升技术运用和跨组织协作能力
　　数据新闻的发展呼唤新型媒体人才，对媒体人的技术能力提出了一定的要求。在数据新闻的制作过程中，受访者S1指出，在他们目前的日常工作中，他们常用的数据分析工具是Excel中的数据透视表，一些公共工具用于分词、词频、词性等方面。语义分析。在极少数情况下，会使用 Python，“但这个时候最好有一位具有数据分析技能的同事”。在分析澎湃新闻“美书课堂”栏目时，发现多篇新闻作品使用了SNLP自然语言处理技术应用，并在注释中注明了该应用的开放代码。
　　同时，面对难以获取和处理的数据，跨组织协作和众包仍然是最好的解决方案。在采访中，受访者S2认为，“目前大多数新闻机构都没有固定的数据库，数据新闻所需的数据还没有达到丰富的程度”。为此，公司整合外部专业资源，合理利用外部数据，公司内部人员承担数据分析和可视化工作，实现数据新闻的高效生产。
　　（三）建立数据开放的边界和规范体系
　　2015年，国务院办公厅在《促进大数据发展行动纲要》中明确指出，要“大力推进政府部门数据共享”，“稳步推进公共数据资源开放”。 ”[15]，并以此作为重点推进工作。这就需要政府一方面推进数据资源整合，建设一站式数据开放和管理平台，加快数据归集，整合和管理分散、孤立、杂乱的数据，不断提高量级和更新频率。数据，深度挖掘数据的政治价值、商业价值和民用价值。另一方面，开放数据的使用既是技术问题，也是法律问题。要从立法层面明确数据开放共享边界，细化管理规定，加大数据开放监管力度。特别是面对互联网上产生的大量公共数据和个人隐私数据，合理选择数据和开放数据，进一步规范和细化开放范围、开放权限、开放流程、二次生产和开放等。其他问题。只有这样，才能更好地满足行业和公众的数据开放需求，兼顾数据开放和隐私保护，有效促进整个国家的数据开放，提高政府数据管理水平和智能化水平。的社会治理。细化管理制度，加大数据开放监管力度。特别是面对互联网上产生的大量公共数据和个人隐私数据，合理选择数据和开放数据，进一步规范和细化开放范围、开放权限、开放流程、二次生产和开放等。其他问题。只有这样，才能更好地满足行业和公众的数据开放需求，兼顾数据开放和隐私保护，有效促进整个国家的数据开放，提高政府数据管理水平和智能化水平。的社会治理。细化管理制度，加大数据开放监管力度。特别是面对互联网上产生的大量公共数据和个人隐私数据，合理选择数据和开放数据，进一步规范和细化开放范围、开放权限、开放流程、二次生产和开放等。其他问题。只有这样，才能更好地满足行业和公众的数据开放需求，兼顾数据开放和隐私保护，有效促进整个国家的数据开放，提高政府数据管理水平和智能化水平。的社会治理。更要合理选择数据和开放数据，进一步规范细化开放范围、开放权限、开放流程、二次生产等问题。只有这样，才能更好地满足行业和公众的数据开放需求，兼顾数据开放和隐私保护，有效促进整个国家的数据开放，提高政府数据管理水平和智能化水平。的社会治理。更要合理选择数据和开放数据，进一步规范细化开放范围、开放权限、开放流程、二次生产等问题。只有这样，才能更好地满足行业和公众的数据开放需求，兼顾数据开放和隐私保护，有效促进整个国家的数据开放，提高政府数据管理水平和智能化水平。的社会治理。
　　六，结论
　　开源正在作为一种工具，甚至是一种思想文化融入到数据新闻的发展过程中，推动着数据开放和数据新闻生产模式的创新。但根据笔者目前的研究，目前的数据新闻生产模式存在较为明显的数据缺失和数据模糊问题，生产过程的透明度和公开性较低，数据采集过程中的隐私侵权问题很重要。呼吁社会和行业从多个维度加大数据开放程度，建立标准化的数据采集标准，为数据新闻创作团队提出建议'
　　由于数据新闻主创团队对数据安全的考虑等多方面因素，本文中的访谈和实地观察在样本数量上有所欠缺。此外，部分媒体的数据新闻专栏作品时效性有限，作者难以获取较长时间跨度的数据新闻作品，数据丰富性存在不足。未来，我们将尝试深入数据新闻编辑部，以进一步了解开源背景下数据新闻的发展现状，为数据新闻生产模式的创新提供参考。
　　致谢：感谢文宇涵对本研究访谈数据的贡献。
　　参考
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　　[1]方杰．数据新闻导论：运作概念与案例分析（第二版）[M]．北京：中国人民大学出版社，2019：3
　　[2] LORENZ M.数据驱动新闻的现状与展望[C]。荷兰：数据驱动新闻阿姆斯特丹圆桌会议，2010 年。
　　[3]钱进．作为开源的数据新闻[J]. 新闻大学, 2016(2): 6-12, 19, 146.
　　[4]傅同乐．作为概念的数据新闻开源[J]．青年记者，2018（18）：24-25。
　　[5] 王琼, 徐媛．中国数据新闻发展报道[M]．北京：社会科学文献出版社，2020：88-89
　　[6] 毕秋玲．开放数据在数据新闻中的应用[J]．湖北社会科学,2016(7):190-194.
　　[7]丛鸿雁．财新“数字论”数据新闻的特色创新[J]. 媒体, 2021(14): 56-57, 59.
　　[8] 王鹏．数据新闻中数据应用的问题与对策[J]．编友, 2017(12): 68-73.
　　[9] 张超．数据新闻制作中个人数据的滥用与逃逸分析[J]. 编友, 2018(8): 66-70.
　　[10] 于淼．数据新闻实践：流程再造与模式创新[J]．编友, 2015(9): 69-72.
　　[11] 刘高英．数据新闻生产模式与发展方向研究[J]. 传媒, 2016(12): 86-89.
　　[12] 赵科, 雪雁．西方国家开放政府数据运动研究[J]．当代世界与社会主义，2020（3）：191-197。
　　[13] 陈晓月．我国数据新闻在开放数据中的应用：问题、路径与建议——对网易“嘟嘟”的量化研究[J]. 新媒体与社会，2017（4）：153-171。
　　[14] 方杰，高璐．数据新闻：一个急需建立专业规范的领域——基于国内五个数据新闻专栏的量化研究[J]. 国际新闻, 2015, 37 (12): 105-124.
　　[15] 国务院．关于印发推进大数据发展行动计划的通知[EB/OL]。(2015-8-31)[2022-09-08]。
　　题目 : 开源背景下数据新闻的开放数据应用与生产模式创新
　　作 者：罗芳、陈志鹏
　　作者单位:西安财经大学文学院
　　摘要：本文分析了开源背景下开放数据在数据新闻领域的应用现状，试图为数据新闻生产模式创新提出可行性建议。
　　关键词：开源；数据新闻；开放数据；数据共享；生产模型；澎湃新闻“美书客”专栏
　　技术分享:SEO站群建站及优化策略
　　SEO站群网站建设与优化策略
　　本文将从我自己站群操作的角度，谈谈站群优化中需要注意的一些事项和一些启示。希望对您有所帮助！
　　站群发展历程：
　　站群这个词在10到12年风靡一时，就像当年的网页点击器一样，可以快速提升排名，批量注入关键词，收获各种关键词 recommendations 来单的流量也有保障，投入不需要太多的资源和人力，所以在当时受到了各个公司的青睐。然后随着12年的寒流，13年的时间里，站群的建设和优化已经很少有公司或者个人去做了。一方面，百度的打击让成本投入成倍增加。其次，百度自身产品排名的提升，让站群的制作难度越来越大。太讨人喜欢了，所以到现在，站群的状态都是实实在在的鸡肋，弃了可惜了'
　　网站建设
　　服务器：虚拟机服务器的IP段，一定不能选择相同的IP段，对后期网站维护网站搬迁影响很大，百度判断站群。所以在购买虚拟空间的时候，更适合我们站群需要从不同的服务商购买。
　　源码：做过站群的人都知道，几乎所有的站群都使用开源代码，对节约成本有很大的作用。一般可以直接使用。，比如目前国内比较实用的一些开源程序，PHPcms、ASPcms、DEDEcms和wordpress，甚至ZBLOG等等，都可以作为我们的开源源程序，而我当时搭建的站群的源代码是PHPWIND。当然，这个开源代码现在也有很多用户群在使用。这个开源代码有几个主要优点。修改方面，不管是模块还是栏目，完全是傻瓜式的建站方式，只要会玩qq空间的人，运营商PHPwind肯定问题不大，而且phpwind的模块对以后的优化也很有帮助，这个优化部分再说一遍。您可以有选择地使用一些开源程序。
　　
　　排名优化
　　TDK：也就是title、关键词和description，可以落地不同类型的关键词、关键词展开，可以百度各种关键词展开方式，大部分都是基于关于产品的话。关键词密度一样，主要是调整模板关键词，要是开发开发相关的软件能批量排版就好了。
　　内容：原则上原创可以原创尽量处理，不能原创伪原创处理。由于站群涉及的站点很多，所以大部分原创的方法也很难实现。这时候网站模板就可以给我们带来很大的方便。由于我们在页面左侧或右侧添加了相应的豆腐块，当百度抓取我们的网站时，索引我们的豆腐块和内容页，使用指纹比对技术会中和很多非原创内容。对于伪原创方法，简单来说就是优采云采集，自己写软件或者下载伪原创软件，大部分都是同义词，导入即可。
　　Sprocket：这是大家做站群最需要注意的。链轮的功能可以直接让百度追踪到我们所有网站的相关性。因为 站群 是一个大忌。
　　因此，我们要做的就是将每个站群网站作为一个单站使用，这样消耗的资源和人力是比较大的，但是效果也是喜人的。
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　　技巧:Python 爬虫实战：爬取新闻网站的 10 条经验分享
　　大家好，我是聪明鹤。
　　前段时间完成了一个爬虫项目，完成了国内13条主流新闻网站的内容采集（根据关键词进行爬取）。包括
　　中国日报、中国新闻网、人民网、光明网、国际在线、中央电视台、中央电视台、中华网、凤凰网、网易新闻、新浪新闻、中国青年网、中国青年在线
　　新闻网站虽然是一个比较简单的文本爬虫，但是在爬取过程中还是遇到了很多坑，项目完成后也有不少收获。
　　现将自己的经验整理记录分享，希望对大家有所帮助。
　　0、目录体内容页面格式不统一。自动识别网页代码获取总页数的几种常用方法。增加爬虫的健壮性 大文件的批量读取参数可以放在配置文件中 1. 文本内容的页面格式不统一
　　您可能遇到过这种情况。根据关键词搜索结果爬取新闻时，新闻正文页面格式不统一。
　　这些新闻网页要么来自不同的站点，要么来自不同的新闻版块，要么之前经历过网站修改。各种因素导致网页格式不一致，导致爬虫无法使用统一的解析函数进行解析。工作带来很大的麻烦。
　　例如，在《人民网》中，春节为关键词的搜索结果中，有不同格式的新闻页面：
　　《李焕之与春节序曲》中，正文内容在div标签下，属性为rm_txt_con。
　　《如何在平台春节发红包实现双赢》中，正文内容在属性为artDet的div标签下。
　　在“跨年电影市场大放异彩”中，正文内容在属性为show_text的div标签下。
　　在解析网页时，各种接口必须兼容和适配。否则，可能会漏掉一批新闻网页，或者引发异常，甚至导致程序崩溃。
　　针对以上情况，如果您有更好的解决方案，欢迎与我交流。
　　我将简要谈谈我的解决方案。
　　首先，我们可以用最简单的方法if...else...来判断，示例代码如下：
　　cont1 = bsObj.find("div", attrs={"class": "rm_txt_con"})<br />if cont1:<br />    # parse content 1<br />else:<br />    cont2 = bsObj.find("div", attrs={"class": "artDet"})<br />    if cont2:<br />        # parse content 2<br />    else:<br />        cont3 = bsObj.find("div", attrs={"class": "show_text"})<br />        if cont3:<br />            # parse content 3<br />        else:<br />            print("parse failed")<br />
　　就是先获取一个标签，如果获取到则根据相应的规则解析文本，如果没有获取则继续寻找下一个……直到所有已知的标签都被检索出来，如果还没有'还没搞定，那就输出get fail。
　　这种方法逻辑简单，实现方便，确实可以解决问题。
　　但是，不够优雅！
　　当页面格式种类较多时，代码会显得非常臃肿，尤其是python代码需要严格缩进时，代码会变得特别不美观，不方便维护。
　　所以我们可以使用配置的方式来优化上面的代码。
　　# 走配置的方法 <br />confilter = [<br />    {"tag": "div", "type": "class", "value": "rm_txt_con"},<br />    {"tag": "div", "type": "class", "value": "box_con"},<br />    {"tag": "div", "type": "class", "value": "box_text"},<br />    {"tag": "div", "type": "class", "value": "show_text"},<br />    {"tag": "div", "type": "id", "value": "p_content"},<br />    {"tag": "div", "type": "class", "value": "artDet"},<br />]<br /><br />for f in confilter:<br />    con = bsObj.find(f["tag"], attrs={f["type"]: f["value"]})<br />    if con:<br />        # parse content<br />        break<br />
　　这样，每次添加网页类型时，只需要在配置中添加一行即可，非常方便。
　　2、自动识别网页代码
　　不同的网页使用不同的字符编码，最常用的是utf-8和GB2312。
　　如果解析网页内容时字符编码设置不匹配，抓取到的文字会出现乱码。
　　如何自动识别网页的编码，可以试试chardet库，它可以根据网页内容自动推断出最有可能的编码格式和对应的置信度。
　　import chardet<br />import requests<br /><br />r = requests.get("https://www.xxxxxxxxx.com")<br /># 推测网页内容的编码格式<br />data =chardet.detect(r.content)<br /># 结果是 json 格式，<br /># data["encoding"] 为编码格式，data["confidence"] 为置信度<br />if data["confidence"] > 0.9:<br />    r.encoding = data["encoding"]<br />else:<br />    r.encoding = "utf-8"<br />print(r.text)<br />
　　当然，还有一个更简洁的方法apparent_encoding。
　　import chardet<br />import requests<br /><br />r = requests.get("https://www.xxxxxxxxx.com")<br />r.encoding = r.apparent_encoding<br />print(r.text)<br />
　　两者的识别效果差不多，后者书写更简洁，使用更方便；前者可以查看更详细的代码识别信息。使用哪种方法取决于实际情况。
　　但是在使用过程中，我发现这两种识别网页编码的方法并不是100%准确的。有些新闻网页（我猜是网页中混合了多种编码格式的内容）会被识别为错误的编码，导致解析出现乱码。
　　对于这种情况，我还没有想到合适的解决方案。我目前的解决方案是，如果代码识别结果的置信度低于90%，则视为识别失败。这个时候根据具体情况给它一个默认的编码格式，比如utf-8或者GB2312。
　　3、获取总页数的几种常用方法
　　我们在循环爬取新闻列表的时候，会遇到一个很重要的问题，就是程序需要循环多少次。
　　翻译是新闻列表中有多少页。
　　关键词搜索到的搜索结果，不同的网站有不同的显示方式，对应不同的获取总页数的方式。
　　3.1 返回结果json收录总页数
　　有的网站使用Ajax动态加载数据，也就是说服务器会把每个页面的新闻数据以json的形式发送出去。一般情况下，这个请求会收录数据项总数和页面总数的信息。
　　以凤凰网为例，关键词搜索结果的请求响应消息中收录total和totalPage两个字段，分别表示搜索结果的条目总数和总页数。
　　
　　这种情况下，我们可以直接解析json，提取总页数。
　　示例代码如下：
　　page = jsonObj["data"]["totalPage"]<br />print(int(page))<br />
　　当然，为了防止以后消息协议发生变化，如果在解析json的时候找不到key，报错crash，可以在解析前加一个判断（判断key是否存在）来增加健壮性程序。
　　if "data" in jsonObj and "totalPage" in jsonObj["data"]:<br />    page = jsonObj["data"]["totalPage"]<br />    print(int(page))<br />
　　3.2 解析最后一页按钮的链接
　　在带有翻页按钮的网站中，如果有末页、尾页、尾页按钮，通过分析按钮的跳转链接，可以知道搜索结果的总页数。
　　以中国新闻网为例，查看最后一个页面按钮的点击事件，会发现点击时会调用ongetKey()的一个JavaScript方法。经过观察测试，发现传入的参数98是点击后跳转的参数。页码。
　　因此，我们只需要获取最后一个翻页按钮的点击响应事件，提取其参数，即可获取总页数。
　　示例代码如下：
　　# 获取尾页按钮<br />bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser")<br />pagediv = bsObj.find("div", attrs={"id": "pagediv"})<br />lastPage = pagediv.find_all("a")[-1]<br /># 从尾页按钮的 href 中提取总页码<br />total = re.findall(r"\d+", lastPage["href"])<br />print(int(total[0]))<br />
　　让我们改进代码，增加它的健壮性，并封装它。
　　def getTotal_ZGXWW(html):<br /> bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser")<br />    pagediv = bsObj.find("div", attrs={"id": "pagediv"})<br />    if not pagediv:<br />        return 0<br />    lastPage = pagediv.find_all("a")<br />    if len(lastPage) > 0 and lastPage[-1] and "href" in lastPage[-1]:<br />        total = re.findall(r"\d+", lastPage[-1]["href"])<br />        if len(total) > 0:<br />            return int(total[0])<br />    return 0<br />
　　3.3 搜索结果总数除以每页展示次数
　　搜索结果页一般显示本次搜索的条目总数，用总数除以每页条目数，四舍五入得到总页数。
　　以央视为例，在页面顶部
　　在标签中，有此搜索结果中显示的项目总数。
　　通常，每页显示的条目数是固定的。我们只需要将条目总数除以每页的条目数，并将结果四舍五入即可得到总页数。
　　示例代码如下：
　　bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser")<br /># 获取标签<br />lmdhd = bsObj.find("div", attrs={"class": "lmdhd"})<br /># 正则提取总条数<br />total = re.findall(r"\d+", lmdhd.text)<br /># 计算总页数(每页 10 条)<br />totalPage = Math.ceil(int(total[0]) / 10)<br />print(totalPage)<br />
　　让我们改进代码，增加它的健壮性，并封装它。
　　def getTotal_YSW(html):<br />    bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser")<br />    lmdhd = bsObj.find("div", attrs={"class": "lmdhd"})<br />    if not lmdhd:<br />        return 0<br />    total = re.findall(r"\d+", lmdhd.text)<br />    if len(total) > 0:<br />        totalPage = Math.ceil(int(total[0]) / 10)<br />        return totalPage<br />    return 0<br />
　　不过这种方法不一定准确，因为网站的很多搜索结果都没有完整显示，只显示前几页的数据。
　　这样会导致一些问题，比如爬取大量重复的数据；抓取过程中出现空数据甚至报错，所以需要做好去重和异常捕获。
　　3.4 循环爬行直到终止条件
　　对于一些瀑布流展示数据的网站，页码的划分不是很明显，我们没有办法直接知道总页数。
　　这种情况下，我们可以在while(True)循环中加入终止条件的判断，比如返回数据为空，释放时间不符合要求等条件。
　　示例代码（伪代码）如下：
　　while(True):<br />    # 爬取数据，以及下一页的链接<br />    data, url = getData_And_NextUrl(url)<br />    # 保存数据<br />    saveData(data)<br />    # 当下一页链接为空时退出<br />    if not url:<br />        break;<br />
　　while(True):<br />    # 爬取数据，以及下一页的链接<br />    data, url = getData_And_NextUrl(url)<br />    # 当数据为空时退出<br />    if not data:<br />        break;<br />    # 保存数据<br />    saveData(data)<br />
　　4.如何实现断点续传
　　爬虫难免会报错，崩溃退出。对于一个爬取大量数据的爬虫来说，每次崩溃都从头开始爬取无疑是浪费时间和挫败感。
　　所以加入了断点续存的功能，非常人性化。
　　在访问新闻详情页之前，先搜索本地是否有对应保存的新闻文件，有则跳过，没有则开始爬取。
　　示例代码如下：
　　# fetchNewsUrlList 函数用来获取搜索结果中某一页的全部新闻链接<br /># keyword 是搜索的关键词，page 是页码<br />newsList = fetchNewsUrlList(keyword, page)<br />for url in newsList:<br />    # getFilenameByUrl 函数用来根据 url 获取保存该网页新闻的文件名<br />    filename = getFilenameByUrl(url)<br />    # path 是文件保存的路径<br />    # 如果该文件存在，则跳过<br />    if os.path.exists(path + filename):<br />        continue<br />    # 若没有该文件，则爬取该网页并保存新闻内容<br />    content = getNewsContent(url)<br />    saveData(content)<br />
　　通过这种机制，我们可以快速跳过之前爬取的数据，直接从上次中断的地方继续爬取，不仅节省了大量的时间和网络资源，也在一定程度上降低了对目标的影响网站引起的负载。
　　另外，这种断点续传机制对于一些需要周期性增量爬取数据的项目也是很有必要的。
　　5.去除文件名中的特殊字符
　　我们知道.txt文件的文件名中不允许出现一些特殊字符。
　　文件名不能收录以下任何字符：\ / : * ? " |
　　如果我们使用新闻标题作为保存的文件名，标题中的一些特殊字符可能会导致文件保存失败，甚至出错导致死机。
　　所以，如果我们使用新闻标题作为保存的文件名，我们需要对文件名做一些处理，去除或替换特殊字符。
<p># 使用正则表达式剔除特殊字符<br />import re<br /><br />def fixFilename(filename):<br />    intab = r'[?*/\\|.:> 查看全部

　　事实:做产品网络推广时发现网站关键词堆砌了怎么办？
　　在日常的网站优化中，产品网络推广和优化人员需要更加注意关键词的密度，否则很容易造成搜索引擎的误解，判断你的网站作弊等，然后降低网站等的功率，所以把握好网站关键词的密度很重要，还有一个要注意的就是防止关键词堆叠，但在优化 在产品网络推广过程中，如何处理和解决网站关键词堆叠的问题？
　　1.检查TDK
　　
　　记住，标题中关键词的应用不要超过三个，关键词不能重复出现。而描述中的关键词也尽量避免重复和过度使用。
　　2.注意标签中关键词的数量
　　优化人员知道，在抓取网站时，搜索引擎蜘蛛无法读取图片内容，自然无法抓取，进而影响网站的收录，为了更好的改善这种情况，需要合理的使用ALT标签进行解释，让蜘蛛更快的理解图片的内容和意思，帮助网站改善收录。但是这里要注意一点，并不是所有的图片解释都必须用一个词，尤其是关键词，如果用一个词来解释的话，很容易造成关键词堆砌，所以这点大家要注意。
　　3.把握网站内容关键词的密度
　　
　　根据产品网络推广，如果在网站首页的文章版块中大量出现关键词，关键词的密度会增加，不仅供用户阅读，同时也会影响蜘蛛的抓取，认为你的网站是作弊，所以，在网站的内容中，我们要多注意&lt;的问题关键词堆叠，尽量保持合理的关键词比例。
　　4. 不要关键词隐藏
　　有的网站为了增加关键词的密度，从而隐藏一个section，让这个section透明，以免影响用户体验，但实际上，这种“欺骗”对于搜索引擎蜘蛛来说很重要，例如它是没有用的，因为蜘蛛查看的源代码仍然可以知道使用了多少关键词，它还会判断关键词是堆砌的up，所以大家要注重合理优化。玩得聪明。
　　综上所述，就是产品网络推广引入的网站关键词堆积形成的原因和解决方法。通过上面的介绍，相信大家对此有了更进一步的了解。让我们一起来帮助网站更好的缓解和避免关键词堆叠现象，帮助网站发展得越来越好。希望以上能对大家有所帮助。
　　专业知识:国外LEAD网站需要做SEO吗
　　网站是很多aff做国外LEAD的必备载体。你需要用它来申请联盟和优惠，你也需要用它来做广告、采集流量、做任务。
　　那么问题来了，既然我们在变态推广，网站是否应该做SEO？
　　什么是搜索引擎优化？
　　SEO 是搜索引擎优化的缩写，是通过改进 网站 的内容和结构来提高 网站 在搜索引擎中的可见度的过程。SEO 可以帮助 网站 获得更多流量，进而增加 网站 的流量。
　　SEO是获取网站有机流量的有效途径，是一种有针对性的搜索流量。
　　
　　EMU 的 网站 是否需要 SEO？
　　夏哥一直在说一句话：你要忘记你是做EMU的
　　虽然我们不指望我们的网站有什么好的排名和流量，但是网站毕竟是申请联盟和offer的简历。
　　你的简历好看不好看，表现不够好，这会关系到你的申请能否通过。
　　从这个角度来回答，我们的网站应该符合SEO的一些基本原则。应处理网站 标题、描述、内部链接等详细信息。
　　
　　当然，更重要的是内容。现在的SEO算法也是一样的逻辑，内容为王。
　　所以，你的网站内容也要朝着原创的方向努力。围绕你的网站主题，有针对性地编写文章，是具有一定品质的有价值的文章。如果可以，请尝试 原创。如果没有，请执行 伪原创。
　　这样做可能会浪费很多时间，可能会增加很多开支，但是从推广的角度来说，对你是有好处的。试想一下，如果你的网站本身就有自然搜索流量，即使你收到调查信，你也可以自信地回复说是自然搜索流量。
　　而对于Google Ads等展示位置，质量得分也可以更有利于帮助您提升展示位置效果。
　　千言万语一句话概括：SEO不是必须的，适度的SEO对国外LEAD有帮助 查看全部

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　　干货教程:img标签爬虫采集教程框架入门教程(3)(组图)
　　
　　关键词文章采集源码采集网站效果图单页源码采集采集软件使用说明采集线路设置采集规则设置视频下载代码采集注意事项采集模式选择代码表及cookie设置分享将上一步做完后的代码复制到注册邮箱中即可。自动主题设置【图片】img标签爬虫采集教程scrapy框架入门教程-5小时学会scrapy框架vue系列教程之3-vue全家桶学习vue全家桶前端框架高可用移动spa小程序开发系列学习vue全家桶目录项目实践小程序电商系列案例scrapy爬虫教程从小白到专家前端抓取项目实践项目框架选型graphqlscrapycors小米id爬取销售数据白帽子讲web安全手记互联网安全攻防项目实践分享sql注入攻防演练百度搜索之精灵号爬取人工智能爬虫实战系列[3]通过下载免费视频下载淘宝整套python开发教程手把手教你写scrapy爬虫策略scrapyredis爬虫教程scrapy爬虫爬取淘宝食品店铺(包括免费视频）章节笔记scrapy爬虫之xmind教程选择主题&推荐css教程手把手教你爬取网站内容b站b站教程20190428.html~-20190428-7-151067-1.html集结号手把手教你爬取豆瓣电影人工智能爬虫教程手把手教你写python爬虫框架手把手教你写代码flask生成github系列系列手把手教你制作github商店google镜像服务系列--总结linux相关手把手教你利用ng-zorro部署yarn-lfs2爬虫训练集合及如何做分布式方案分布式如何选择nginx/php性能及可控维护方案nginx爬虫之redis爬虫之inmon的爬虫之互联网安全爬虫设计的几种方案nginx爬虫之从nginx获取服务器url分布式的一些实践php自动化部署(workerman+gunicorn+ansible)实践分布式运维之上线服务器性能分析cdn讲一些大厂的资深后端架构师的访谈spider-py实践cdn讲一些大厂的资深后端架构师的访谈nginx实践推荐python爬虫四大主流库原理详解分布式爬虫&云计算saas的未来，因特云如何攻克百万级爬虫为什么看很多商业的爬虫部署&用户量庞大的scrapy框架都只有python写?quickstart指南系列爬虫代码不要出现中文注释项目实践插件式后端开发，pil+pyspider项目实践pyspider2接口控制更多爬虫网络爬虫从入门到放弃cors系列scrapyweb框架搭建及探索开发进阶scrapy自动化测试非科班大学毕业，摸爬滚打4年半，走出迷茫。
　　
　　遇到瓶颈，希望获得内行人的指点。将自己这4年半零零碎碎的经验系统梳理下，准备写一套系列教程，希望让更多的人走上工作岗位，撸代码，赚钱，养家糊口！！。 查看全部

　　事实:清博指数：思维有多高，收入就会有高。
　　关键词文章采集源码！清博指数帮你解决短期运营问题。除非做过站长项目，或者项目单位确定做某类站，否则很难确定今后的具体做哪一类站，更何况是有站群布局的站群...再好的产品，再好的市场，某个时间段遇到某个项目也很不可避免，只是你是否满足其中某个需求罢了。年轻人，大多数的时间都是很浪费的，选择一个不断学习的职业，以后或许会得到高额的回报。
　　
　　思维有多高，收入就会有多高。这是很多人都很想要知道的事情，也是很多人都很想打破的现状。大多数人都想要做一个靠谱的产品，可是谁也不知道自己真正要做的是什么产品，市场真正需要的是什么。也就是说想要知道的时候再知道，并不是立刻就知道。记得很早的时候接触易道，突然有一天就豁然开朗了，想象这个产品是大概率的需求，会有一个热潮产生，从一个方向使用，会逐渐在不同细分市场中做深入。
　　多数做过产品的人，所承受的压力，要比没有做过的人大太多，因为太多人的意识不到这是个产品。这是一个产品诞生后的事情，而站在产品制定者的角度，大家先看到的是整个产品的市场规模，这个市场是否足够大，这个市场是否能在未来产生一个持续性增长，如果这个市场并不够大或者足够稳定，那么，使用这个产品的团队又能提供多大的规模，这个产品能否真正解决一个人的使用问题，或者能否保证一个人的收入持续性增长。
　　
　　如果市场不够大或者足够稳定，那么不用考虑太多，先去做一个好产品，服务好一个人，先留着你的团队一个很好的产品或者一个能在整个行业作出参考的产品，当一个人成为一个站长或者大公司的时候，也就是产品这个事情走上正轨的时候，有了先期行业的数据支撑，你就已经完成了向资本市场的一个迈出步伐。也就是你已经赚的差不多了，不要急着创业，不要急着招员工，不要急着去管产品。
　　你要做的事情太多了，先把自己的产品做起来，有了一些积累后，再去做其他投资才能不亏本，这个是未来创业者的前提。时间长短看竞争力和产品的性价比。 查看全部