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内容分享:微信公众号文章编辑排版工具PHP源码，采集功能+内附视频使用教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-12 04:11
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随着搜索引擎算法的完善，搜索引擎领域已经从外链时代进入内容为王时代。网站内容质量成为搜索引擎检查的重中之重网站。很多网站开始关注文章质量的优化，但是由于行业原因或者文采有限，很多朋友无法写出大量优质原创文章，所以问题来了。seo优化需要每天写原创文章吗？
浪马峰小编认为有很多优化的朋友是从网站编辑开始的，很多人都是从每天更新内容开始，每天写原创文章，或者找内容伪原创 更新 网站。当很多高管接手公司网站时，高管也会要求他们每天更新自己的网站，因为大多数网站都需要更新优质内容来提升和稳定排名。
许多 SEO 采用这种方法，或者许多 SEO 仍然以这种方式进行优化。很多SEO文章也强调网站要定期更新，搜索引擎蜘蛛会定期爬取，网站可以快速到达收录，改善网站输入，最后加上网站权重，没错，这是一种强调定期更新的传统SEO做法，甚至很多人得出的结论是，每次有更新进来，优化排名效果最快。
让我们分析一下为什么我们在做 SEO 时会更新这个 文章。原因是文章的频繁更新可以提升网站的活跃度，让搜索引擎蜘蛛养成快速爬取网站页面的习惯，让更多的页面参与排名，从而提高排名网站的专业关键词。
很多SEO认为只要更新原创内容，用户就会喜欢这个网站，给用户留下深刻印象。事实上，优质的内容必须满足以下三点之一。1、能解决用户的问题；2、可以为用户提供解决问题的思路；3、可以让用户进行二次通讯。因此，更新内容时，首先考虑的是内容能否为用户带来价值，而不是文章是否原创。 查看全部
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许多 SEO 采用这种方法，或者许多 SEO 仍然以这种方式进行优化。很多SEO文章也强调网站要定期更新，搜索引擎蜘蛛会定期爬取，网站可以快速到达收录，改善网站输入，最后加上网站权重，没错，这是一种强调定期更新的传统SEO做法，甚至很多人得出的结论是，每次有更新进来，优化排名效果最快。
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核心方法:百度相关关键词批量采集并生成标题源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-10-10 06:11
核心方法:百度相关关键词批量采集并生成标题源码
嗡嗡声一个咬人的嗡嗡声标题生成器。API 有一个想法来制作 Buzzfeed...buzzfeeder？惊人！这是如何做到的。该函数应该利用单词函数来获取标题的随机复数单词。例如， word() + ' 很有趣！将返回一个随机单词，后跟“It's fun！”。使用 str(num) 获取随机数。这对于诸如“狗令人惊叹的 26 个原因”之类的头条新闻非常有用！将您的函数添加到随机字典中。基本上只需将 1 添加到 d 最高编号的键并将其用作您的键。该值应该只是您的函数的名称（而不是字符串！）。创建一些 Buzzfeed-y。任何我认为 unBuzzfeedlike 的东西都不会被接受。提交拉取请求！请。
成熟的解决方案:采集亚马逊全部类型数据的完整开源解决方案
Exotic Amazon 是采集整个网站 的完整解决方案，开箱即用，包括大多数 Amazon 数据类型，并将永久免费和开源。
其他电商平台数据采集的方法和流程基本类似，业务逻辑可以在本项目的基础上进行修改和调整。它的基础设施解决了大规模数据面临的所有问题采集。
困难与挑战
在反爬方面，亚马逊基本采用常见的反爬方式，如cookie跟踪、IP跟踪、访问频率限制、访问轨迹跟踪、CSS混淆等。
使用 selenium、playwright、puppeteer 等浏览器自动化工具。采集Amazon 数据也会被检测到。puppeteer-extra、apify/crawlee等工具都提供了WebDriver隐身功能，所以这个问题在一定程度上得到了缓解，但还没有完全解决。
上述工具并不能解决访问轨迹跟踪的问题。检测到无头模式。如果爬虫在云端运行，为了提高性能，通常不安装GUI，但即使WebDriver不可见，也可以检测到无头模式。
即使解决了以上问题，在大规模采集下还是有很多困难：
如何正确轮换 IP？其实仅仅轮换IP是不够的，我们提出了一个叫做“隐私上下文轮换”的概念，如何用单台机器每天提取上千万的数据点？如何保证数据的准确性？如何保证调度的准确性？如何保证分布式系统的弹性？对于使用 CSS 混淆的字段，它的 CSS Path/XPath 可能每个网页都不一样，Regex 也不容易提取。在这种情况下如何正确提取字段？
幸运的是，现在，我们有开源成熟的解决方案。
得益于 PulsarR（中文）提供的完整的 Web 数据管理基础设施，整个解决方案由不超过 3500 行的 kotlin 代码和不到 700 行的 X-SQL 组成，可提取 650 多个字段。
数据资料审查 - 每日更新开始
git clone https://github.com/platonai/exotic-amazon.git
cd exotic-amazon && mvn
java -jar target/exotic-amazon*.jar
# Or on Windows:
java -jar target/exotic-amazon-{the-actual-version}.jar
打开 System Glances，一目了然地查看系统状态。
抽取结果处理抽取规则
所有提取规则都是用 X-SQL 编写的。数据类型转换和数据清洗也由强大的 X-SQL 内联处理，这也是我们开发 X-SQL 的一个重要原因。一个很好的 X-SQL 示例是 x-asin.sql，它从每个产品页面中提取 70 多个字段。
将提取结果保存在本地文件系统中
默认情况下，结果以 json 格式写入本地文件系统。
将提取结果保存到数据库
有几种方法可以将结果保存到数据库中：
将结果序列化为键值对，并将其保存为 WebPage 对象的字段。WebPage是整个系统的核心数据结构。将结果写入兼容 JDBC 的数据库，例如 MySQL、PostgreSQL、MS SQL Server、Oracle 等。自己编写几行代码，将结果保存在您希望的任何地方 技术特点 查看全部
嗡嗡声一个咬人的嗡嗡声标题生成器。API 有一个想法来制作 Buzzfeed...buzzfeeder？惊人！这是如何做到的。该函数应该利用单词函数来获取标题的随机复数单词。例如， word() + ' 很有趣！将返回一个随机单词，后跟“It's fun！”。使用 str(num) 获取随机数。这对于诸如“狗令人惊叹的 26 个原因”之类的头条新闻非常有用！将您的函数添加到随机字典中。基本上只需将 1 添加到 d 最高编号的键并将其用作您的键。该值应该只是您的函数的名称（而不是字符串！）。创建一些 Buzzfeed-y。任何我认为 unBuzzfeedlike 的东西都不会被接受。提交拉取请求！请。
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困难与挑战
在反爬方面，亚马逊基本采用常见的反爬方式，如cookie跟踪、IP跟踪、访问频率限制、访问轨迹跟踪、CSS混淆等。
使用 selenium、playwright、puppeteer 等浏览器自动化工具。采集Amazon 数据也会被检测到。puppeteer-extra、apify/crawlee等工具都提供了WebDriver隐身功能，所以这个问题在一定程度上得到了缓解，但还没有完全解决。
上述工具并不能解决访问轨迹跟踪的问题。检测到无头模式。如果爬虫在云端运行，为了提高性能，通常不安装GUI，但即使WebDriver不可见，也可以检测到无头模式。
即使解决了以上问题，在大规模采集下还是有很多困难：
如何正确轮换 IP？其实仅仅轮换IP是不够的，我们提出了一个叫做“隐私上下文轮换”的概念，如何用单台机器每天提取上千万的数据点？如何保证数据的准确性？如何保证调度的准确性？如何保证分布式系统的弹性？对于使用 CSS 混淆的字段，它的 CSS Path/XPath 可能每个网页都不一样，Regex 也不容易提取。在这种情况下如何正确提取字段？
幸运的是，现在，我们有开源成熟的解决方案。
得益于 PulsarR（中文）提供的完整的 Web 数据管理基础设施，整个解决方案由不超过 3500 行的 kotlin 代码和不到 700 行的 X-SQL 组成，可提取 650 多个字段。
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java -jar target/exotic-amazon*.jar
# Or on Windows:
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抽取结果处理抽取规则
所有提取规则都是用 X-SQL 编写的。数据类型转换和数据清洗也由强大的 X-SQL 内联处理，这也是我们开发 X-SQL 的一个重要原因。一个很好的 X-SQL 示例是 x-asin.sql，它从每个产品页面中提取 70 多个字段。
将提取结果保存在本地文件系统中
默认情况下，结果以 json 格式写入本地文件系统。
将提取结果保存到数据库
有几种方法可以将结果保存到数据库中：
将结果序列化为键值对，并将其保存为 WebPage 对象的字段。WebPage是整个系统的核心数据结构。将结果写入兼容 JDBC 的数据库，例如 MySQL、PostgreSQL、MS SQL Server、Oracle 等。自己编写几行代码，将结果保存在您希望的任何地方 技术特点 查看全部
核心方法:百度相关关键词批量采集并生成标题源码
嗡嗡声一个咬人的嗡嗡声标题生成器。API 有一个想法来制作 Buzzfeed...buzzfeeder？惊人！这是如何做到的。该函数应该利用单词函数来获取标题的随机复数单词。例如， word() + ' 很有趣！将返回一个随机单词，后跟“It's fun！”。使用 str(num) 获取随机数。这对于诸如“狗令人惊叹的 26 个原因”之类的头条新闻非常有用！将您的函数添加到随机字典中。基本上只需将 1 添加到 d 最高编号的键并将其用作您的键。该值应该只是您的函数的名称（而不是字符串！）。创建一些 Buzzfeed-y。任何我认为 unBuzzfeedlike 的东西都不会被接受。提交拉取请求！请。
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困难与挑战
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使用 selenium、playwright、puppeteer 等浏览器自动化工具。采集Amazon 数据也会被检测到。puppeteer-extra、apify/crawlee等工具都提供了WebDriver隐身功能，所以这个问题在一定程度上得到了缓解，但还没有完全解决。
上述工具并不能解决访问轨迹跟踪的问题。检测到无头模式。如果爬虫在云端运行，为了提高性能，通常不安装GUI，但即使WebDriver不可见，也可以检测到无头模式。
即使解决了以上问题，在大规模采集下还是有很多困难：
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幸运的是，现在，我们有开源成熟的解决方案。
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所有提取规则都是用 X-SQL 编写的。数据类型转换和数据清洗也由强大的 X-SQL 内联处理，这也是我们开发 X-SQL 的一个重要原因。一个很好的 X-SQL 示例是 x-asin.sql，它从每个产品页面中提取 70 多个字段。
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教程:「Python」纯干货，5000字的博文教你采集整站小说（附源码）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 151 次浏览 • 2022-10-08 15:35
教程:「Python」纯干货，5000字的博文教你采集整站小说（附源码）
前言
大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
我们今天要做的就是用Python爬取整个网站上的所有小说内容，其实在我心里，采集的内容根本无所谓，最重要的是大家可以学我的分析思维，授人以鱼不如授人以渔。
开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
第一步是右键查看网站源码看看有没有我们需要的书的源文件地址（当然要看源文件的地址，因为内容一本书这么大，一页书这么多，肯定不是源代码里的全部内容）。
可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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<p>
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还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
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```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
只需要构建一个for循环将页数变成一个变量，不用多说，直接上最终完整代码，代码仅供参考，最终可以自己修改效果。
完整代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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还有大牛解答！
```
import sys
import requests
from lxml import etree
import os
for i in range(sys.maxsize):
url = f'https://www.qidian.com/all/page{i}/'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
不过文章的话现在都写好了，每一个文章我都会讲得很仔细，所以python教程要花很长时间，一般要两个多小时，每个文章到约5000字。
干货:织梦插件怎么用？织梦插件大全合集含文章补损值
为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
免费织梦采集插件特点：
1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词。
2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。 查看全部
前言
大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
我们今天要做的就是用Python爬取整个网站上的所有小说内容，其实在我心里，采集的内容根本无所谓，最重要的是大家可以学我的分析思维，授人以鱼不如授人以渔。
开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
第一步是右键查看网站源码看看有没有我们需要的书的源文件地址（当然要看源文件的地址，因为内容一本书这么大，一页书这么多，肯定不是源代码里的全部内容）。
可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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<p>
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还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
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```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
只需要构建一个for循环将页数变成一个变量，不用多说，直接上最终完整代码，代码仅供参考，最终可以自己修改效果。
完整代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import sys
import requests
from lxml import etree
import os
for i in range(sys.maxsize):
url = f'https://www.qidian.com/all/page{i}/'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
不过文章的话现在都写好了，每一个文章我都会讲得很仔细，所以python教程要花很长时间，一般要两个多小时，每个文章到约5000字。
干货:织梦插件怎么用？织梦插件大全合集含文章补损值
为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
免费织梦采集插件特点：
1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词。
2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。 查看全部
教程:「Python」纯干货，5000字的博文教你采集整站小说（附源码）
前言
大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
我们今天要做的就是用Python爬取整个网站上的所有小说内容，其实在我心里，采集的内容根本无所谓，最重要的是大家可以学我的分析思维，授人以鱼不如授人以渔。
开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
第一步是右键查看网站源码看看有没有我们需要的书的源文件地址（当然要看源文件的地址，因为内容一本书这么大，一页书这么多，肯定不是源代码里的全部内容）。
可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
<p>
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
只需要构建一个for循环将页数变成一个变量，不用多说，直接上最终完整代码，代码仅供参考，最终可以自己修改效果。
完整代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import sys
import requests
from lxml import etree
import os
for i in range(sys.maxsize):
url = f'https://www.qidian.com/all/page{i}/'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
不过文章的话现在都写好了，每一个文章我都会讲得很仔细，所以python教程要花很长时间，一般要两个多小时，每个文章到约5000字。
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为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
免费织梦采集插件特点：
1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词。
2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-10-08 10:25
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
"
B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
”| Filebeat工具介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1 查看全部
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
"
B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
”| Filebeat工具介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1 查看全部
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
"
B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
”| Filebeat工具介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-10-08 10:23
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
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事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。 查看全部
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电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。 查看全部
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-10-07 20:26
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。 查看全部
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。 查看全部
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-10-07 15:20
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
想了解前端嗅探吗？ForeSpider 究竟是做什么的？
解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
关键词搜索找工具-全网批量关键词挖矿搜索工具-关键词行业词库
穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
打开网易新闻查看精彩图片
网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
说到SEO优化技术，不得不说的就是优化的频率和数量。由于优化的目的是为了提高关键词的排名，所以优化时间比较复杂。这就需要根据用户的搜索习惯来设置时间。例如，搜索时间是根据用户的正常工作时间设置的，可能有更多的午餐和下班时间。
因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。 查看全部
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
想了解前端嗅探吗？ForeSpider 究竟是做什么的？
解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
关键词搜索找工具-全网批量关键词挖矿搜索工具-关键词行业词库
穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
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网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
说到SEO优化技术，不得不说的就是优化的频率和数量。由于优化的目的是为了提高关键词的排名，所以优化时间比较复杂。这就需要根据用户的搜索习惯来设置时间。例如，搜索时间是根据用户的正常工作时间设置的，可能有更多的午餐和下班时间。
因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。 查看全部
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
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解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
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穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
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网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
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因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。
总结:【抓包分析】采集豆瓣排名数据的脚本源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-10-07 04:16
总结:【抓包分析】采集豆瓣排名数据的脚本源码
大家好，我是来自公众号3分钟学院的郭丽媛。今天给大家带来的是数据采集的源码分享。
本期以采集豆瓣排名数据为例：
分析
1、采集的内容：%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
选择任何类型电影的图表。
其次，尝试获取网页的源代码。
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/typer ... 6quot;)
三、分析返回值
发现返回值不收录排行榜的内容，也就是说排行榜的内容是动态加载的，无法通过直接读取该URL的网页源码获取。
4.抓包分析，打开浏览器后按f12键，刷新网页，使用浏览器自带的抓包功能对网页进行分析。
根据上图点击网络和标题。之后，因为有很多数据，我们用ctrl+f来搜索。搜索内容为热门电影《美丽人生》的片名，搜索结果有两个：
让我们选择其中一个进行分析，并首先复制URL。
%3A90&action=&start=0&limit=20
我们直接分析问号后面的部分参数：
type=24=> 电影类型：24
interval_id=100%3A90=>视频被点赞：100%-90%（%3A是冒号）
action==> 没有值，暂时无法判断，直译action可以省略
start=0=> 起始位置，第一位开始
limit=20=>显示多少，限制最多20
在这些参数中，需要从原创URL中提取视频类型：（下图红色部分）
%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
每种类型对应一个数字，比如喜剧是24，动作是5，其他类型可以点击更多类型一个一个看网站。
5.获取网页源代码
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)
6.网页返回值：
返回值是一个json。这里的提取是先对表进行转换，然后使用键值对进行提取。如果你不在我的公众号（3分钟学校）里搜索json，这里有很多关于json提取的文章教程。
脚本源
dim json= url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)Dim table=encode.jsontotable(json)For i = 1 To Len(table)TracePrint table[i]["title"],table[i]["rating"][1]Next
复活节彩蛋
先点看，再上教程，关注“3分钟学”，回复关键词【教程】下载我的基础教程。
新QQ交流群11已创建：936858410，有兴趣可以加入！
vip群①群：242971687（满）
vip群②群：242971687（群费48.8，提供基础教程问答，2118小伙伴已加入付费群）
干货内容:百度SEO网站排名收录怎么做，能不能让百度快速收录
很多站长朋友问我有没有合适的百度文章新闻源，如何免费采集百度新闻。有什么有用的免费百度新闻采集方法？如何做百度SEO网站排名和索引？百度可以快速索引我的网站吗？最近百度采集器这样的问题我听了不下10次，现在我来解释一下我的理解。
百度的索引应该怎么做？对此，我认为首先要从内容的来源网站说起。一个好的稳定的文章来源，会让你的网站更容易被百度收录百度采集器上架，更容易获得更高的SEO排名对于 网站 。
百度飓风算法已上线，旨在打击不良采集行为和站群问题，将覆盖百度搜索下的PC站点、H5站点和智能小程序。对于算法覆盖的站点/智能小程序，将根据违规的严重程度酌情限制搜索结果的显示。
所以，如果你想给你的网站带来更多的流量，提高网站的收录，在拥有好的消息源的同时，必须做相应的伪原创处理，这样百度等搜索引擎可以将您的 网站 内容视为高质量内容的来源。搜索引擎也需要学习新事物，优质的内容会受到搜索引擎的青睐。
为什么选择百度新闻采集
百度新闻质量很高，基本上百度这边收录，很适合百度收录。免费采集百度新闻后，我们会对采集到的内容进行相应的处理，如AI智能伪原创文章，然后发布到网站。我们站长通过手动编辑文章是不可能达到原来的效果的，尤其对于站长网站来说，手动更新简直无法想象。因此，对于站长来说，拥有百度新闻这样可以在网站上自由采集的优质内容源是一件非常幸福的事情。
采集百度新闻优势
百度新闻质量高，经过百度搜索引擎过滤后更符合搜索引擎算法。由于百度搜索引擎精准的采集器做后盾，百度新闻信息丰富，节省了大量人力成本。信息全面、相关，数据量巨大。
免费百度新闻怎么办采集
人类文明是从使用火等工具发展起来的，而人类的优势在于使用工具，所以这里我们也需要使用工具来免费采集百度新闻。让我们的网站始终能够吸引搜索引擎的关注，从而增加网站的索引，网站的SEO排名也会相应提升，网站的流量也随之提升也会有质的变化。
工具操作流程
首先选择新的采集任务，选择百度新闻作为采集来源。然后点击选择百度新闻文章的存放位置。下一步是导入 fetch 关键字。保存任务。最后，您可以查看和监控列表中的 采集 状态。操作很简单，不需要写任何采集规则。
这就是今天的SEO经验分享。下一期，我会继续分享更多真实的SEO干货。我非常认真地做SEO分享。下一期见！ 查看全部
大家好，我是来自公众号3分钟学院的郭丽媛。今天给大家带来的是数据采集的源码分享。
本期以采集豆瓣排名数据为例：
分析
1、采集的内容：%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
选择任何类型电影的图表。
其次，尝试获取网页的源代码。
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/typer ... 6quot;)
三、分析返回值
发现返回值不收录排行榜的内容，也就是说排行榜的内容是动态加载的，无法通过直接读取该URL的网页源码获取。
4.抓包分析，打开浏览器后按f12键，刷新网页，使用浏览器自带的抓包功能对网页进行分析。
根据上图点击网络和标题。之后，因为有很多数据，我们用ctrl+f来搜索。搜索内容为热门电影《美丽人生》的片名，搜索结果有两个：
让我们选择其中一个进行分析，并首先复制URL。
%3A90&action=&start=0&limit=20
我们直接分析问号后面的部分参数：
type=24=> 电影类型：24
interval_id=100%3A90=>视频被点赞：100%-90%（%3A是冒号）
action==> 没有值，暂时无法判断，直译action可以省略
start=0=> 起始位置，第一位开始
limit=20=>显示多少，限制最多20
在这些参数中，需要从原创URL中提取视频类型：（下图红色部分）
%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
每种类型对应一个数字，比如喜剧是24，动作是5，其他类型可以点击更多类型一个一个看网站。
5.获取网页源代码
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6.网页返回值：
返回值是一个json。这里的提取是先对表进行转换，然后使用键值对进行提取。如果你不在我的公众号（3分钟学校）里搜索json，这里有很多关于json提取的文章教程。
脚本源
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百度的索引应该怎么做？对此，我认为首先要从内容的来源网站说起。一个好的稳定的文章来源，会让你的网站更容易被百度收录百度采集器上架，更容易获得更高的SEO排名对于 网站 。
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所以，如果你想给你的网站带来更多的流量，提高网站的收录，在拥有好的消息源的同时，必须做相应的伪原创处理，这样百度等搜索引擎可以将您的 网站 内容视为高质量内容的来源。搜索引擎也需要学习新事物，优质的内容会受到搜索引擎的青睐。
为什么选择百度新闻采集
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百度新闻质量高，经过百度搜索引擎过滤后更符合搜索引擎算法。由于百度搜索引擎精准的采集器做后盾，百度新闻信息丰富，节省了大量人力成本。信息全面、相关，数据量巨大。
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三、分析返回值
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我们直接分析问号后面的部分参数：
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脚本源
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为什么选择百度新闻采集
百度新闻质量很高，基本上百度这边收录，很适合百度收录。免费采集百度新闻后，我们会对采集到的内容进行相应的处理，如AI智能伪原创文章，然后发布到网站。我们站长通过手动编辑文章是不可能达到原来的效果的，尤其对于站长网站来说，手动更新简直无法想象。因此，对于站长来说，拥有百度新闻这样可以在网站上自由采集的优质内容源是一件非常幸福的事情。
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详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-10-07 04:15
详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
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数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
查看全部
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
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数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
查看全部
详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
点击搜索您感兴趣的内容
过去推荐
数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-10-07 04:15
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。 查看全部
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。 查看全部
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-07 04:15
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
另一个正在考虑的问题是问答式咨询。你有一个其他人怀疑的专业领域。小组中有人提出问题，而您愿意提供答案。那我会很乐意扮演一个桥梁的角色，但如何保护双方的权益很麻烦，需要重新考虑流程设计。知乎的付费咨询风气还没有兴起，很大程度上是由于其流程的简单粗暴造成的。
关于入群门槛，本质上我不打算收费，但原则上不欢迎聚会，这和看文章不同，文章贴出来给人看，但是群是用来换位子的，相信不欢迎大家互相交换名额，所以进群门槛的逻辑如下：
过去，我主动付费：付费阅读文章，付费咨询（不管知乎还是公众号，不管多少钱），私下给我发红包（不管是否我有没有，不管你收多少钱），这些朋友都是自己贡献的，没有人问，我尊重你尊重他人贡献的态度，请直接进群。
反之，请转10元，这是对我和其他付出的人的尊重。没有这些朋友的积极反馈，我是不可能继续制作的。同时，我也让这些付费的朋友知道，他们都和他在一起。相同的人愿意交换付出，从而平等交流。
毕竟这个群体没有正式的商业产品或服务，所以不会有正式的收费。10元只是说说态度。我无法检查任何加入该组的人是否已付款。初衷是为了解决上面提到的问题。，不能本末倒置，多花精力。
我相信大多数人仍然是诚实的人。如果真的有不诚实的人，请相信我：圈子不大。
我之所以选择微信群，是因为我目前没有精力去运营一个社区，而这样的优秀社区其实还有很多。如果这个群体的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源都有帮助。交流确实很有帮助，以后会考虑专业问答社区，重点解决实际问题。
群二维码：
已满或过期请加我注：加群
因为担心被打扰，所以没有邀请一些原本是朋友的朋友。如果你需要加入这个群，请告诉我。
周末刚到，让有需要的人进来，下周一起讨论。
解决方案:长尾关键词如何挖掘（关键词采集系统）
1.文章字数不宜过多。字数过多可能不仅用户懒得阅读，还会稀释关键词的密度。一般来说，一篇文章500字就足够了。在SEO优化中，网站首页标题加key有利于百度收录，长尾搜索关键词好
1.判断一个词是否可靠，应该从三个方面来判断：如何挖掘长尾搜索关键词？筛选长尾搜索关键词的作用是找到有价值的长尾搜索关键词，避免重复，而索引和竞争分析则是避免重复内容。
增加进入站点的外围流量；一个
定期发送网站周边信息。本次发送的目的是增加网站外设链接，增加外设进入站点的流量；一、比如：你做的是指数长尾搜索关键词，那么，在交换友情链接的时候，尝试加这个长尾搜索关键词，这个不行，也是一种过度优化的行为，友情链接的交换一定要定期，并且控制交换的数量，一般中小网站链接应该控制在30左右，如果要交换到30链接，一定要定期交换，例如：保留2-3天 交换友好链接的规律性更好。
2. 如何构建长尾搜索关键词2. 搜索量很小且不稳定（因为没有人知道搜索者会输入什么词）。可以定向挖掘长尾搜索关键词。例如，长尾搜索 关键词 必须收录或不收录特定单词。长尾搜索 关键词 应在页面标题中布局并在文本中重复。尾搜索关键词2-3次，增加长尾搜索软件密度关键词； 查看全部
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
另一个正在考虑的问题是问答式咨询。你有一个其他人怀疑的专业领域。小组中有人提出问题，而您愿意提供答案。那我会很乐意扮演一个桥梁的角色，但如何保护双方的权益很麻烦，需要重新考虑流程设计。知乎的付费咨询风气还没有兴起，很大程度上是由于其流程的简单粗暴造成的。
关于入群门槛，本质上我不打算收费，但原则上不欢迎聚会，这和看文章不同，文章贴出来给人看，但是群是用来换位子的，相信不欢迎大家互相交换名额，所以进群门槛的逻辑如下：
过去，我主动付费：付费阅读文章，付费咨询（不管知乎还是公众号，不管多少钱），私下给我发红包（不管是否我有没有，不管你收多少钱），这些朋友都是自己贡献的，没有人问，我尊重你尊重他人贡献的态度，请直接进群。
反之，请转10元，这是对我和其他付出的人的尊重。没有这些朋友的积极反馈，我是不可能继续制作的。同时，我也让这些付费的朋友知道，他们都和他在一起。相同的人愿意交换付出，从而平等交流。
毕竟这个群体没有正式的商业产品或服务，所以不会有正式的收费。10元只是说说态度。我无法检查任何加入该组的人是否已付款。初衷是为了解决上面提到的问题。，不能本末倒置，多花精力。
我相信大多数人仍然是诚实的人。如果真的有不诚实的人，请相信我：圈子不大。
我之所以选择微信群，是因为我目前没有精力去运营一个社区，而这样的优秀社区其实还有很多。如果这个群体的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源都有帮助。交流确实很有帮助，以后会考虑专业问答社区，重点解决实际问题。
群二维码：
已满或过期请加我注：加群
因为担心被打扰，所以没有邀请一些原本是朋友的朋友。如果你需要加入这个群，请告诉我。
周末刚到，让有需要的人进来，下周一起讨论。
解决方案:长尾关键词如何挖掘（关键词采集系统）
1.文章字数不宜过多。字数过多可能不仅用户懒得阅读，还会稀释关键词的密度。一般来说，一篇文章500字就足够了。在SEO优化中，网站首页标题加key有利于百度收录，长尾搜索关键词好
1.判断一个词是否可靠，应该从三个方面来判断：如何挖掘长尾搜索关键词？筛选长尾搜索关键词的作用是找到有价值的长尾搜索关键词，避免重复，而索引和竞争分析则是避免重复内容。
增加进入站点的外围流量；一个
定期发送网站周边信息。本次发送的目的是增加网站外设链接，增加外设进入站点的流量；一、比如：你做的是指数长尾搜索关键词，那么，在交换友情链接的时候，尝试加这个长尾搜索关键词，这个不行，也是一种过度优化的行为，友情链接的交换一定要定期，并且控制交换的数量，一般中小网站链接应该控制在30左右，如果要交换到30链接，一定要定期交换，例如：保留2-3天 交换友好链接的规律性更好。
2. 如何构建长尾搜索关键词2. 搜索量很小且不稳定（因为没有人知道搜索者会输入什么词）。可以定向挖掘长尾搜索关键词。例如，长尾搜索 关键词 必须收录或不收录特定单词。长尾搜索 关键词 应在页面标题中布局并在文本中重复。尾搜索关键词2-3次，增加长尾搜索软件密度关键词； 查看全部
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
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汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-10-06 19:21
汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
从事网络优化N年，博主经常遇到-这样的问题：为什么-我们的网站帖子文章不一定是收录，为什么同类型的网站 文章总是很容易收录？这里博主主要告诉你seoers，-如果你想让搜索引擎快速找到你，你想让你的网站快速收录和或关键词排名，以下帝国插件和SEO方法一定要牢牢把握！
NO.1。避免复杂的代码。
很多客户为了省事喜欢直接Ctrl+C、Ctrl+V网上的内容，或者直接从文档中复制。这会直接导致你的代码视图乱七八糟，成百上千的代码会包围和压制一个文本，所以它并不突出，可以“百度”给你吗？你可以想象你的百度排名会如何。
NO.2。突出显示 关键词。
一篇文章的标题 文章 非常重要。标题中的关键词是否醒目往往决定了整个文章的排名。第一个优化关键词是写一篇好文章文章的点睛之笔>。如何建立一个网站 域名？这里的 关键词 是“网站 域名”。如果你想更快地推广，幸运的是，它在文章中处处体现。
NO.3。尽可能原创。
最好能自己写。不过，原创 博主表示，并不是所有的都需要自己写。每个人都有自己的一套观点，我们可以借鉴他们的经验和观点，取其精华，颠覆并融入我们自己的文章。当然，每一个文章都必须有自己的灵魂，这样才能有新意，而不是汲取人们的智慧，做冷饭。在这里，薄主教，你怎么能快速采集大量的关键词文章，成为原创的文章。
A.使用免费的Empire插件采集大量文章内容
1. 通过Empire插件生成行业相关词，从下拉词、相关搜索词、长尾词中生成关键词。可以设置自动删除不相关的词。通过Empire插件自动采集行业相关文章，一次可以创建几十个或几百个采集任务，同时执行多个领域任务采集。
2.自动过滤其他网站促销信息
3、支持多种采集来源采集（覆盖全网行业新闻来源，海量内容库，采集最新内容）
4.支持图片本地化或存储到其他平台
5.自动批量挂机采集，无缝对接各大cms发布者，采集之后自动发布推送到搜索引擎
B. 免费帝国插件-SEO优化功能
1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
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1. 批量监控不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB,苹果、搜外等主要cms工具可以同时管理和批量发布）
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3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
6.每日蜘蛛、收录、网站权重可以通过软件直接查看！
NO.4。相信很多做过优化推广的客户一定知道关键词在一篇文章文章中是极其重要的。
关键词它的出现方式不是随机的，也是可追溯的。如果你想让你的文章在百度上排名，记住关键词第一次出现的时候一定要醒目，可以用加粗等方法。此外，在文章 中多次反映关键词 也是一个好主意。小编的做法是把文章开头反射，中间反射，最后反射。这样，什么都不会丢失。
优化与网站的产生密切相关。如果标题和锚文本做得不好，会直接影响网站的后期制作，甚至达不到要求。因此，有必要努力对其进行优化。当然，一旦打下了基础，接下来的路自然会很轻松。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
最新发布:同义词替换网站排行榜-批量同义词替换软件-同义词替换词典大全
同义词替换软件，什么是同义词替换软件。同义词替换的主要和重要作用是什么？我相信每个用同义词代替软件的人都是伪原创。但是很多同义词替换软件是少量替换不能达到伪原创的效果。今天给大家分享一个免费的同义词替换软件，支持不同的同义词比例如原创，具体请参考图片教程。
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NO.2。突出显示 关键词。
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NO.3。尽可能原创。
最好能自己写。不过，原创 博主表示，并不是所有的都需要自己写。每个人都有自己的一套观点，我们可以借鉴他们的经验和观点，取其精华，颠覆并融入我们自己的文章。当然，每一个文章都必须有自己的灵魂，这样才能有新意，而不是汲取人们的智慧，做冷饭。在这里，薄主教，你怎么能快速采集大量的关键词文章，成为原创的文章。
A.使用免费的Empire插件采集大量文章内容
1. 通过Empire插件生成行业相关词，从下拉词、相关搜索词、长尾词中生成关键词。可以设置自动删除不相关的词。通过Empire插件自动采集行业相关文章，一次可以创建几十个或几百个采集任务，同时执行多个领域任务采集。
2.自动过滤其他网站促销信息
3、支持多种采集来源采集（覆盖全网行业新闻来源，海量内容库，采集最新内容）
4.支持图片本地化或存储到其他平台
5.自动批量挂机采集，无缝对接各大cms发布者，采集之后自动发布推送到搜索引擎
B. 免费帝国插件-SEO优化功能
1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
8、定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提升网站的收录）
C. 免费 Empire 插件 - 批量管理网站
1. 批量监控不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB,苹果、搜外等主要cms工具可以同时管理和批量发布）
2.设置批量发布数量（可以设置发布间隔/每天总发布数量）
3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
6.每日蜘蛛、收录、网站权重可以通过软件直接查看！
NO.4。相信很多做过优化推广的客户一定知道关键词在一篇文章文章中是极其重要的。
关键词它的出现方式不是随机的，也是可追溯的。如果你想让你的文章在百度上排名，记住关键词第一次出现的时候一定要醒目，可以用加粗等方法。此外，在文章 中多次反映关键词 也是一个好主意。小编的做法是把文章开头反射，中间反射，最后反射。这样，什么都不会丢失。
优化与网站的产生密切相关。如果标题和锚文本做得不好，会直接影响网站的后期制作，甚至达不到要求。因此，有必要努力对其进行优化。当然，一旦打下了基础，接下来的路自然会很轻松。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
最新发布:同义词替换网站排行榜-批量同义词替换软件-同义词替换词典大全
同义词替换软件，什么是同义词替换软件。同义词替换的主要和重要作用是什么？我相信每个用同义词代替软件的人都是伪原创。但是很多同义词替换软件是少量替换不能达到伪原创的效果。今天给大家分享一个免费的同义词替换软件，支持不同的同义词比例如原创，具体请参考图片教程。
现在是互联网时代。看看我们现在的生活，互联网无处不在。同义词被软件取代。大多数人外出时不需要带手机。那么如果我们想让我们的产品得到更好的宣传，我们是否需要做一些优化呢？大家都知道优化应该优化网站首页，那么网站栏目需要优化吗？
页面设计：如果是单页，建议图文结合，同义词一定要软件替换。审计也可以用作共享插件。如果是门户网站，按照首页的优化方案进行设计。
网站页眉设计：页眉设计包括标题、关键词和描述。同义词替换软件取决于具体环境。如果是企业网站（单页），搜索引擎优化建议只做标题；如果是门户网站（类似于网站），栏目页面提倡准确的标题、描述和关键词设置；当然，如果从读者的角度考虑，企业网站也不错，门户网站，他们可以做出准确的标题，让搜索引擎自动抓取并自动显示。
站内链接控制：单页链接控制搜索引擎优化提倡制作相关链接，同义词替换软件甚至可以将其控制为完全相关。其实单页高手完全可以参考百度百科的链接放置。门户网站的链接放置也要根据首页的优化方案来设计。
友情链接控制：其实我们这里说的是友情链接。同义词替换软件一般不建议新站3个月内做友情链接，尤其是门户网站。那么如果非要做友情链接，单页网站提倡完全相关的友情链接，同义词替换软件门户分类页面可以选择做泛相关的友情链接。但是，一般来说，有必要控制我们的友好链接的数量。友好链接参与降级是非常有害的。
移动网站优化现在已经成为SEO的重要组成部分，同义词替换软件也非常类似于移动网站优化和PC优化的技术操作。但是，有很多seo技术操作是专门针对移动平台的用户体验的。
完成move网站有多种技术操作方法，比如选择合规网站程序，同义词替换软件分析M个子域，适配跳转move网站等。在一般情况下，建议使用合规性网站 程序而不是担心。如果移动M目录的网站子域，搜索引擎优化效果不是很理想，搜索引擎对其也不是很友好。
为什么说使用适配网站程序是目前优化手机网站最好的办法，同义词替换软件是因为大部分网站管理员对前端技术不是很擅长网站控制，基于自适应网站程序模板构建的网站可以直接兼容个人电脑和移动终端，非常方便以后的管理和维护。可以说，使用自适应网站程序可以完全避免担心移动网站的优化效果。
如果你有一定的网站前端技术，同义词替换软件可以通过PC网站适配或开发单独的手机网站，可以做PC网站的对接规则mobile网站和mobile网站之间的URL路径的设置也可以达到更好的mobile网站优化效果，但是这里要求的技术水平要高很多，普通站长朋友或者seo人员可能达不到此类技术要求。返回搜狐，查看更多 查看全部
汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
从事网络优化N年，博主经常遇到-这样的问题：为什么-我们的网站帖子文章不一定是收录，为什么同类型的网站 文章总是很容易收录？这里博主主要告诉你seoers，-如果你想让搜索引擎快速找到你，你想让你的网站快速收录和或关键词排名，以下帝国插件和SEO方法一定要牢牢把握！
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很多客户为了省事喜欢直接Ctrl+C、Ctrl+V网上的内容，或者直接从文档中复制。这会直接导致你的代码视图乱七八糟，成百上千的代码会包围和压制一个文本，所以它并不突出，可以“百度”给你吗？你可以想象你的百度排名会如何。
NO.2。突出显示 关键词。
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4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
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6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
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现在是互联网时代。看看我们现在的生活，互联网无处不在。同义词被软件取代。大多数人外出时不需要带手机。那么如果我们想让我们的产品得到更好的宣传，我们是否需要做一些优化呢？大家都知道优化应该优化网站首页，那么网站栏目需要优化吗？
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如果你有一定的网站前端技术，同义词替换软件可以通过PC网站适配或开发单独的手机网站，可以做PC网站的对接规则mobile网站和mobile网站之间的URL路径的设置也可以达到更好的mobile网站优化效果，但是这里要求的技术水平要高很多，普通站长朋友或者seo人员可能达不到此类技术要求。返回搜狐，查看更多
核心方法:关键词排名SEO
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-06 19:18
核心方法:关键词排名SEO
首页关键词排名和内页整站优化哪个更SEO优化_共享资源网SEO优化顾问
作为SEO优化师，SEO优化的工作就是操作网站关键词的排名，也就是我们常说的网站核心词长尾词关键词排名优化，只有网站有关键词排名，排名靠前，才有流量、点击、转化。随着搜索引擎的发展和网站优化技术的进步，SEO优化行业兴起。网站关键词排名优化，那么关键词排名优化和站点优化有什么区别关键词排名优化？1.共享资源网了解首页排名和全站排名如下： 1. 网站关键词 排名优化——主要是首页参与关键词的排名，也就是我们常说的大部分页面都是首页参与，内页不参与网站的排名关键词，在网站的优化外包公司中很常见，优化词或多词排名，首页参与这些词的排名，长期使用第三方网站工具检测，首页参与排名，内页不参与词库排名。2.全站网站关键词排名优化-网站全站可以参与关键词排名，首页可以参与排名，大部分排名都上内页，网站 想要做大做强，参与内页排名是整个网站排名优化的表现。3、简单来说，关键词排名优化侧重于首页排名，而全站排名优化侧重网站关键词排名，更符合与用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化侧重于首页的排名，而全站排名优化侧重于网站关键词的排名，更符合用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化侧重于首页的排名，而全站排名优化侧重于网站关键词的排名，更符合用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章
总结:城中街道关键词列表采集文章-关键词文章采集器
关键词列表采集文章，具体取决于关键词文章采集系统，关键词文章采集器
关键词列表采集文章可以使用类似文章的标记调用
标签名称： 喜欢的文章
功能说明：自动关联文档标签
使用示例：
{dede：likearticlerow=''col=''titlelen=''infolen=''}
[字段：title/] {/dede：likearticle} 参数描述： col='' 显示的列数（默认为单列） row='10' 返回列出的文档总数 = '30' 标题长度相当于标题长度 infolen='160' 表示内容介绍的长度相当于 infolenth mytypeid=0 手动指定要限定的列 ID，以及，多个内部文本的单独表示形式 = '' 单个记录样式（指内容中间的内容 标签）如果要进行站点范围的相关文章调用，请参阅下面的修改方法：查找文件：\收录\标记\likearticle.lib.php查找代码：$typeid = “和 arc.typeid in（$typeid） 和 arc.id$arcid”;修改为：$typeid = “和弧.id$弧形”;您可以实现 dede织梦使用 likearticle 标签来实现调用整个站点相关文章
1.帮助您找到方法并提供您的参考
2， {dede：arclist 行=5 标题=36 阶数by=pubdate 关键字='关键词1， 关键词2， 关键词3， 'typeid='列 id'}
{/dede：arclist}
4、底层模板我就不写在这里了，相信你也明白了
5、以上代码是调用的
关键词1/2/3相关文档，并指定列调用 Oh，排序到最新版本排序，相信不用太多解释，你看到上面的标签就明白了
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希望采用
关键词列表采集文章 优采云采集器。新软件，是的，你看看软件的30秒快速入门演示，看看FLASH版本
整个网络的热门话题：
即将到来的节日：9月中秋节假期3天！无论你有多忙，你都必须对自己好！
城市关键词街道列表采集文章 - 关键词文章采集器完成！ 查看全部
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核心方法:关键词排名SEO
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事实:国际站：关键词哪里来？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-10-05 17:10
事实:国际站：关键词哪里来？
言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
1. Adswords关键词工具
2.谷歌的下拉列表集合关键词
3. 谷歌相关搜索
谷歌趋势
5.
6.
7.
8、阿里国际站：
9. RFQ Opportunities：通过这个可以找到采购人员使用的关键词。
10.优秀同行的关键词--右键--查看源码--按Ctrl+F输入关键字
ps：一般在前面关键词之后
11.免费关键词工具-阿里巴巴外贸导航长尾关键词
12.阿里行业指数网：采集
13. 其他 B2B 平台和搜索引擎，如 Amazon、Aliexpress、Wish、/
搜索引擎：Google 和 Google关键词Planner
工具链接：
其他搜索引擎可以作为参考。
谷歌——已成为最受欢迎的搜索引擎，搜索精度高、速度快，目前是搜索行业的佼佼者。
Fast/AllTheWeb — 位于挪威的新兴搜索引擎，成为 Google 的焦点。
AltaVista — 曾经是搜索引擎巨头，仍然被认为是最好的之一。
Overture——最著名的搜索引擎广告主，PPC的鼻祖，全文搜索引擎。
Lycos——起源于西班牙的搜索引擎，网络遍布全球。
HotBot — 隶属于 Lycos Networks，来自其他搜索引擎和目录索引的搜索结果。
以上是寻找关键词的共享方法。我希望它会有所帮助。期待与您交流和学习。后面会分享更多与国际站运营相关的干货。您的评论，喜欢和评论是我继续写作的最大动力。
不积累几步，就达不到千里；不积小溪，则成不成江海。
人们的经验不断积累，视野不断扩大，格局不断完善，冲锋陷阵，打怪升级，开创了一条独具特色的外贸之路。
这条外贸路会越来越宽。
技巧:整站新站推广网络快速SEO关键词排名
seo优化工具seo优化工具网站架构优化，包括TITLE优化；网站内容页面seo优化工具（包括频道、列表、主题、内容页面）等；图片优化；列表页优化；框架JS应用，分页，导航。标题优化，你的网站标题必须收录你要优化的关键词，并且要控制好字数。Google 标题字数应在 35 个汉字或 70 个字节以内，1 个汉字 = 2 个字符 Section，Baidu 小于 30，整个 网站 不能有两个页面标题相同。如果有 网站 会大大打折。
seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
我们可以查看竞争对手的网站的反向链接是如何构建的，以及他们的网站有哪些高质量的反向链接。如果这方面有差距，那就在这方面补充一下，竞争对手网站@网站如果可以做外链，也可以自己做。这样，你的网站外链肯定会大大增加，权重和排名也会有很大的提升。压倒性的竞争对手指日可待。.
网站seo多少钱网站seo挖长尾的方法关键词用错字分析采集长尾的方法关键词方法
互联网的发展容纳了不同文化程度的人，再加上输入法的限制，关键词与错别字的结合在所难免。当一些关键词有一定的检索量，而这些关键词@关键词容易出现错误的时候，错误的关键词也会有一定的检索量。建议您也可以使用此方法对关键词进行分析和统计。对整个网站进行优化和推广。网站优化与推广
分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
对于明光全站优化和推广，网站目录页和内容页上存在的关键词也会带来流量，但只是少数。网站对非定向关键词，还可以带来搜索流量关键词，称为长尾关键词。
长尾关键词的特点是：比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成。存在于内容页中，除了内容页的标题外，还存在于内容中。搜索量非常低且不稳定。
根据行业特点，某些行业的长尾关键词更加专业精准，用户转化为网站产品客户的概率高于目标词。有大中型的网站s，有大量的长尾关键词s，它们带来的总流量非常大。
注：网站大中型行业SEO的主要技巧在于长尾关键词的规划。
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言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
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谷歌趋势
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其他搜索引擎可以作为参考。
谷歌——已成为最受欢迎的搜索引擎，搜索精度高、速度快，目前是搜索行业的佼佼者。
Fast/AllTheWeb — 位于挪威的新兴搜索引擎，成为 Google 的焦点。
AltaVista — 曾经是搜索引擎巨头，仍然被认为是最好的之一。
Overture——最著名的搜索引擎广告主，PPC的鼻祖，全文搜索引擎。
Lycos——起源于西班牙的搜索引擎，网络遍布全球。
HotBot — 隶属于 Lycos Networks，来自其他搜索引擎和目录索引的搜索结果。
以上是寻找关键词的共享方法。我希望它会有所帮助。期待与您交流和学习。后面会分享更多与国际站运营相关的干货。您的评论，喜欢和评论是我继续写作的最大动力。
不积累几步，就达不到千里；不积小溪，则成不成江海。
人们的经验不断积累，视野不断扩大，格局不断完善，冲锋陷阵，打怪升级，开创了一条独具特色的外贸之路。
这条外贸路会越来越宽。
技巧:整站新站推广网络快速SEO关键词排名
seo优化工具seo优化工具网站架构优化，包括TITLE优化；网站内容页面seo优化工具（包括频道、列表、主题、内容页面）等；图片优化；列表页优化；框架JS应用，分页，导航。标题优化，你的网站标题必须收录你要优化的关键词，并且要控制好字数。Google 标题字数应在 35 个汉字或 70 个字节以内，1 个汉字 = 2 个字符 Section，Baidu 小于 30，整个 网站 不能有两个页面标题相同。如果有 网站 会大大打折。
seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
我们可以查看竞争对手的网站的反向链接是如何构建的，以及他们的网站有哪些高质量的反向链接。如果这方面有差距，那就在这方面补充一下，竞争对手网站@网站如果可以做外链，也可以自己做。这样，你的网站外链肯定会大大增加，权重和排名也会有很大的提升。压倒性的竞争对手指日可待。.
网站seo多少钱网站seo挖长尾的方法关键词用错字分析采集长尾的方法关键词方法
互联网的发展容纳了不同文化程度的人，再加上输入法的限制，关键词与错别字的结合在所难免。当一些关键词有一定的检索量，而这些关键词@关键词容易出现错误的时候，错误的关键词也会有一定的检索量。建议您也可以使用此方法对关键词进行分析和统计。对整个网站进行优化和推广。网站优化与推广
分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
对于明光全站优化和推广，网站目录页和内容页上存在的关键词也会带来流量，但只是少数。网站对非定向关键词，还可以带来搜索流量关键词，称为长尾关键词。
长尾关键词的特点是：比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成。存在于内容页中，除了内容页的标题外，还存在于内容中。搜索量非常低且不稳定。
根据行业特点，某些行业的长尾关键词更加专业精准，用户转化为网站产品客户的概率高于目标词。有大中型的网站s，有大量的长尾关键词s，它们带来的总流量非常大。
注：网站大中型行业SEO的主要技巧在于长尾关键词的规划。
更多明光网站优化推广 查看全部
事实:国际站：关键词哪里来？
言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
1. Adswords关键词工具
2.谷歌的下拉列表集合关键词
3. 谷歌相关搜索
谷歌趋势
5.
6.
7.
8、阿里国际站：
9. RFQ Opportunities：通过这个可以找到采购人员使用的关键词。
10.优秀同行的关键词--右键--查看源码--按Ctrl+F输入关键字
ps：一般在前面关键词之后
11.免费关键词工具-阿里巴巴外贸导航长尾关键词
12.阿里行业指数网：采集
13. 其他 B2B 平台和搜索引擎，如 Amazon、Aliexpress、Wish、/
搜索引擎：Google 和 Google关键词Planner
工具链接：
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seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
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分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
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解决方案:做产品网络推广时发现网站关键词堆砌了怎么办？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-10-05 11:14
解决方案:做产品网络推广时发现网站关键词堆砌了怎么办？
在网站的日常优化中，产品网络推广和优化人员需要多注意关键词的密度控制，否则容易引起搜索引擎的误解，判断你的网站 是作弊等，然后减轻网站 等的权重，所以把握网站关键词 的密度非常重要。需要注意的一点是防止关键词的堆叠，但是在优化产品网络推广的过程中，我们发现网站关键词的堆叠应该如何处理和解决？
1.检查TDK
请记住，标题中的 关键词 应用程序不应超过三个，并且 关键词 不能重复。并且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个数
优化师都知道，搜索引擎蜘蛛在抓取网站时，无法读取图片的内容，自然也无法抓取，这会影响网站的收录。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含义，帮助网站改进收录。但是这里需要注意的一点是，并不是所有的图片解释都需要用一个词，尤其是关键词，如果用一个词来解释，很容易造成关键词的堆积，所以这点大家要注意。
3.掌握网站内容关键词的密度
根据产品网宣传，如果网站首页的文章部分出现大量关键词，则关键词的密度会增加，不仅用户阅读困难，还会影响蜘蛛的爬行，认为你的网站作弊。所以在网站的内容中，要多注意关键词的堆叠问题，尽量保持关键词的合理比例。
4. 不要关键词隐藏
一些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，但其实这种“覆盖耳朵偷铃”对于搜索引擎蜘蛛来说很重要，比如它是没用的，因为蜘蛛仍然可以知道蜘蛛查看的源代码中使用了多少关键词，它还会判断关键词 的堆叠，所以大家应该把重点放在合理优化上，而不是聪明。
综上所述，以上就是产品网络推广介绍的网站关键词堆叠形成的一些原因和解决方法。通过以上的介绍，相信大家对此会有一个更好的了解。快来帮助网站更好的缓解和避免关键词的堆积现象，帮助网站发展的越来越好，希望以上对大家有所帮助。
解决方案:广州论坛刚做好怎么做SEO优化整理：找寻同行业网址最非常容易的方法
广州论坛后如何做SEO优化
整理：广州SEO 浏览量：175 时间：2018-12-14
屠王是个好人，如果你是认真的，我会让你发帖。对于早期的工作人员来说，广州论坛刚刚完成了SEO优化，这是一个很大的惊喜。另外，要分发的区域还有中文站长，已经过时了。这三个基层集聚度最高的领域不容忽视。另外，这段时间我加了很多QQ群。有一个推荐网站：广州seo。我还在群里。据说如果你来广州seo发布，那么软文可以嵌入外部链接。这真是天上掉下来的金子。大家可以试试！
当你对seo优化不够了解或者没有注意到其他人的不足时网站
那你就要充分发挥你的“欺骗”基本功了。我想很多工作人员在新的网站链接交换期间也聊了很多。但是请记住，完成后，不要将链接交换作为您的日常工作。广州论坛刚刚完成了如何做SEO优化，认为成功的链接交换是每天的任务。许多新的网站工人经常陷入这种误解。他们每天花费大量时间发送链接消息，却没有得到他们想要的实际结果。它不是专门针对企业 网站 的。通过率也比较高。
广州论坛刚讲完怎么做SEO优化：当URL有PR值
它将能够与同行业的网站进行公平的沟通。找到网站同行业最简单的方法就是加入同行业QQ群。一个行业可以是一个朋友链组。同一PR的网站可以在群里找到交换友链。广州论坛刚讲完怎么做SEO优化。无需更改跨级连接以防止冷处理。我想在这里，连接基础设施已经可以无意中完成。当有PR值的时候，一般都是别人来切换连接，这样可以节省很多时间和工作。常用的方法是加N个好友链QQ群，然后把群名改成PRXX-，然后很多人会问你。
（淘站SEO，十年创新技术积累：SEO优化，广州SEO网站优化，3天首页-每月仅需200，淘站-助你事业腾飞）
刚刚广州论坛怎么做SEO优化：可靠性 互联网个人采集很靠谱
由于种种原因，想要改变并不容易。即使在整个互联网个人采集展示优化过程中网站，互联网个人采集仍然可以得到很好的独特维护。广州论坛刚刚完成了SEO优化。我认为这是因为客户想要吸引和重视客户，而在线修改个人采集通常并不容易。过去，小编亲身经历了2次大修，受了三天的煎熬。网络禁令。在采集夹中仍然稳定。
广州论坛结尾怎么做SEO优化：如果以上都不是
百度真的有可能是风头。毕竟百度有这么庞大的数据库，偶尔出错是很有可能的。如果百度不是真的在调整算法，米泉SEO优化是基于大家的一致投票，百度是一个可以轻松改变算法的搜索引擎。总之，这不是站长自己能控制的，但是大家都希望每一次掉电都是百度抽搐造成的，但是百度抽搐的概率往往远小于自己出现问题的概率。
广州论坛尾声如何做SEO优化：作为网络推广者
问答平台是外链必备的地方，权重高，效果好。问答平台有很多，比如百度知道、搜搜看、天涯问答、雅虎知识馆、搜狗问答、奇虎问答等比较常见。广州论坛刚讲完怎么做SEO优化。我觉得小编用的比较多，百度知道、天涯问答、搜秦这三个平台比较多。相信很多推广者对这三个平台的熟悉，绝不是“熟悉”这个词。但是，在所有问答平台中，外链的速度和效果无一例外都会排在第一位，但要取得优异的成绩，还需要一定的技巧。在制作钛反应器网站并使用天涯问答平台打开外部链接时，
假设收录的站点数量和快照的年龄与更改朋友链的站点相同。
快照是新的。假设快照已经搁浅了半个月。我们回去吧。广州论坛刚刚完成了SEO优化。. 快照不应至少晚于半个月。降级后，我还是得到了一个K。我间接删除了它。这是我个人的看法。这个时候就看对方网站收录的多少了。就像我自己的 网站 朋友链一样，有些人认为它是其中之一。月中，还有一个是看快照，不值得，可能是我们决定加入。这个快照太旧了。第二天的快照是最好的。我们自己的电台可能会受到牵连。
刚刚广州论坛怎么做SEO优化：广告是获取外链的常用方式
如果软文可以发布在高权重网站（新闻、门户或高权重论坛）上，那么通过这种方式获得的反向链接质量非常高，一旦你的软文 被广泛转载，广州论坛该怎么办？SEO优化认为它也在无形中增加了外部链接的数量，但前提是你的软文必须非常可读。//.html 这是我在广州seo论坛文章上分享的一篇文章。在 文章 段落的末尾添加一个指向我的 网站 的链接会为 网站 添加一个不错的外部链接。
质量应从以下几个方面来衡量 1）。外部链接所在的网站是否具有高权重
不用担心因为在这样的 网站 上做外部链接而受到惩罚；2）。外部链接所在的页面与您的 网站 的相关性。相关性对于外部链接非常重要。相关性的大小是搜索引擎在为外部链接分配权重时考虑的重要因素之一。如果网页与你的网站相关度越高，建瓯SEO加链权重越高，对排名的贡献就越大。
广州论坛结尾如何做SEO优化：作为站长
一些外链已经积累了网络推广的经验。总之，好好利用别人的网站。广州论坛刚刚做了SEO优化，想推广一下它的网站。只要善于发现，就会发现更多好的网站，比如愿意找网，发帖方便。当然，如果你找到一个好的网站，你必须使用一个好的方法来发布和发送垃圾邮件。任何管理层都无法忍受。如果它被删除，它仍然会受到影响。（92个帖子站长）
（淘站SEO，十年创新技术积累：SEO优化，广州SEO网站优化，3天首页-每月仅需200，淘站-助你事业腾飞）
刚过广州论坛怎么做SEO优化：很多站长朋友都在拼命抢便宜
买了便宜的主机，主机的稳定性无法保证。并且网站打开慢，影响用户体验。廉价主机上可能存在垃圾邮件站点。如果他的网站 IP有一个网站和K，也会导致你的网站被牵连。笔者之前吸取了教训，舍不得花钱，导致多个网站被扼杀在摇篮里。一分钱一分货，天上不会有馅饼。相信广大站长朋友都明白这个道理。 查看全部
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买了便宜的主机，主机的稳定性无法保证。并且网站打开慢，影响用户体验。廉价主机上可能存在垃圾邮件站点。如果他的网站 IP有一个网站和K，也会导致你的网站被牵连。笔者之前吸取了教训，舍不得花钱，导致多个网站被扼杀在摇篮里。一分钱一分货，天上不会有馅饼。相信广大站长朋友都明白这个道理。
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 243 次浏览 • 2022-10-05 02:12
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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编辑：pycharm
项目所需的环境安装包
pip install jieba<br />pip install bs4
# encoding:utf-8<br />import jieba<br />import jieba.analyse<br />import jieba.posseg as pseg<br />from bs4 import BeautifulSoup
jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
initialize()函数和__init__()函数是对象的初始化和实例化，包括基本参数的赋值，最后返回一个对象给用户。这里一个类的基本操作属于通用模板，大部分项目都可以这样写。为了养成良好的编程习惯，可以把这个模板写下来，以后直接套用，修改一些参数。jieba.analysis.set_stop_words() 和 jieba.load_userdict() 是导入停用词和导入自构词表，放在__init__() 函数中。当类被实例化时，它只被调用一次。
"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
有问题想获取源码，可以后台私信我，回复：python关键词。我会把源代码发给你。最后，感谢您的阅读，祝您工作愉快，生活愉快！
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
我们在做SEO网站优化的时候，一般有以下几个目的：
1. 展示量
2. 关键词排名
3. 网站重量
4. 网站交通
5.网站查询量
6. 网站音量
当你在很多公司工作的时候，当你问老板你需要什么效果时，老板表面上会告诉你网站流量、网站关键词排名、网站的效果权重等等，老板真正想要的是通过网站获得大量的用户查询、交易量。
那么，刷关键词排名软件真的有用吗？这主要看你需要通过网站达到什么效果和目的；用软件刷关键词排名本身就是搜索引擎作弊，但是如果被搜索引擎识别，就会面临网站K，被降级，所以排名关键词是不行的长期计划；如果你只是为了短期目的做网站关键词排名，一些排名软件是可以的，但是记住，关键词排名不等于网站查询，交易量.
企业之所以要这么做，是因为SEO网站优化主要是通过网站运营和推广，获得一个大的、精准的、长期稳定的搜索引擎精准流量，实现低- 成本客户扩展。
所以，为了企业长期稳定的效果，还是建议大家使用常规的白帽SEO网站优化网站优化，优化网站关键词排名相对稳定；如果只是为了网站关键词排名，使用各种刷关键词排名软件来做网站关键词排名，但是做起来并不容易，搜索引擎识别结果导致网站k，会受到降权、限制展示等处罚，得不偿失；
因为一旦网站被惩罚，就会从0开始，这对很多企业来说是负担不起的。 查看全部
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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# encoding:utf-8<br />import jieba<br />import jieba.analyse<br />import jieba.posseg as pseg<br />from bs4 import BeautifulSoup
jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
initialize()函数和__init__()函数是对象的初始化和实例化，包括基本参数的赋值，最后返回一个对象给用户。这里一个类的基本操作属于通用模板，大部分项目都可以这样写。为了养成良好的编程习惯，可以把这个模板写下来，以后直接套用，修改一些参数。jieba.analysis.set_stop_words() 和 jieba.load_userdict() 是导入停用词和导入自构词表，放在__init__() 函数中。当类被实例化时，它只被调用一次。
"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
我们在做SEO网站优化的时候，一般有以下几个目的：
1. 展示量
2. 关键词排名
3. 网站重量
4. 网站交通
5.网站查询量
6. 网站音量
当你在很多公司工作的时候，当你问老板你需要什么效果时，老板表面上会告诉你网站流量、网站关键词排名、网站的效果权重等等，老板真正想要的是通过网站获得大量的用户查询、交易量。
那么，刷关键词排名软件真的有用吗？这主要看你需要通过网站达到什么效果和目的；用软件刷关键词排名本身就是搜索引擎作弊，但是如果被搜索引擎识别，就会面临网站K，被降级，所以排名关键词是不行的长期计划；如果你只是为了短期目的做网站关键词排名，一些排名软件是可以的，但是记住，关键词排名不等于网站查询，交易量.
企业之所以要这么做，是因为SEO网站优化主要是通过网站运营和推广，获得一个大的、精准的、长期稳定的搜索引擎精准流量，实现低- 成本客户扩展。
所以，为了企业长期稳定的效果，还是建议大家使用常规的白帽SEO网站优化网站优化，优化网站关键词排名相对稳定；如果只是为了网站关键词排名，使用各种刷关键词排名软件来做网站关键词排名，但是做起来并不容易，搜索引擎识别结果导致网站k，会受到降权、限制展示等处罚，得不偿失；
因为一旦网站被惩罚，就会从0开始，这对很多企业来说是负担不起的。 查看全部
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
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"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
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2. 关键词排名
3. 网站重量
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5.网站查询量
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近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2022-10-03 16:07
近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
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作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
一。今日头条SEO解释
什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
读过这篇文章的人也读过以下内容：什么是大创意，大创意的指导和创作工具？哪个搜索引擎好用，四大搜索引擎都有评论？给猫绝育要多少钱，200到2000的差别在哪里？SEO网站权重如何优化？操作系统都有哪些，三大操作系统混战详解？ 查看全部
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干货第一时间发货
作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
一。今日头条SEO解释
什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
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近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
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作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
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什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
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超值资料:SEO按天计费系统源码 聚合SEO关键词按天自动扣费 | Thinkphp框架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-10-02 19:12
超值资料:SEO按天计费系统源码 聚合SEO关键词按天自动扣费 | Thinkphp框架
介绍：
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3级%的会员增加关键词的查询比例，如果这个关键词终端是代理10元，代理设置普通用户的比例是200%，那么用户添加这个关键词是20元，超出的10元就是代理商的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费以及网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，有不同的排名情况。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
9. 利润分析、利润统计、各搜索引擎达成的目标数关键词、最近7天达成的目标数、折线图和条形图显示方便您使用！
图片：
事实:4 种提升自然流量和关键词排名的 SEO 工具
您是否尝试过增加任何关键字的自然流量和排名？
如果是这样，您是否希望在不花费太多时间和精力的情况下让您的 网站 搜索流量飙升？
你当然会。
任何网站 或博客的首要目标是为搜索引擎带来更多访问者，因为搜索流量是最高质量的流量资源，对吧？如果您将目标访问者吸引到您的博客，您将获得更多销售，您需要开始使用正确的工具来做到这一点。
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注意：在这篇详细的帖子中，我不会尝试出售以下任何工具。我想真正帮助那些想在 SEO 方面取得成功的人获得一些很棒的工具。
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#1。SEMrush
你想监视你的竞争对手吗？无论您是否知道，找到竞争对手的最佳 关键词 是在 SEO 竞赛中取得领先的最简单方法。
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#2。Yoast 搜索引擎优化
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#3。长尾专业版
关键字研究是影响博客搜索流量的主要因素。如果您想增加自然流量，您应该花时间找到能够吸引更多访问者的正确关键字。
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我看到其他人（尤其是初学者）最常犯的错误是他们直奔最饥饿的关键词。换句话说，大多数初学者会发现高流量的关键字。
当你这样做时会发生什么？
如果我们认为您有一个新博客，尝试在 Google 上对最具竞争力的关键字进行排名不会给您带来任何结果。搜索引擎不信任新博客，因此它们不会为您的博客增加太多价值文章。
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#4。BuzzStream
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以下是您必须使用的其他一些“免费 SEO 工具”
谷歌分析：如果你有博客，你绝对应该注册一个谷歌分析帐户。它可以帮助您分析谁在访问您的博客，并让您轻松找到博客上表现最好的页面，包括跳出率和退出率详细信息。
Google Search Console：如果您想查找并修复 网站 上的问题，这是您应该首先查看的内容。它不仅向您显示抓取错误和 404 页面，还允许您使用手动索引功能快速索引您的页面。观看此视频以确保您已将 Google Analytics（分析）连接到控制台。
Google 的关键字规划器：如果您不熟悉关键字研究，那么您一定要看看 Google 开发的免费工具 Keyword Planner。它为您提供您输入的任何搜索词的所有相关关键字的列表，以及竞争详细信息，因此您可以轻松地知道在找到正确的关键字时要忽略什么。
关于 SEO 工具增加 网站 搜索流量和关键字排名的最终想法
我在这个 文章 中错过了更多的 SEO 工具，包括 Moz Tools、HitTail、Market Samurai 等。我写这个 文章 的目标是更好地了解一些可用的最佳 SEO 工具，甚至对于 SEO 初学者。
大多数 SEO 工具仅适用于已经知道自己在做什么的 SEO 专家。对于我们其他人来说，上述 SEO 工具是提高 网站 流量和关键字排名的最佳解决方案。
上述大多数工具都允许您免费试用，因此请充分利用它，抓住它们，只有在发现任何好的结果时才购买。你可能会问，当我免费获得大多数东西时，为什么还要为工具付费。
我的回答是免费工具的使用是有限的，它们不提供任何细节，也不提供客户支持帮助。因此，除非您根本不使用它们，否则您对新 SEO 工具的投资永远不会白费。
那么您如何看待本文中提到的 SEO 工具呢？我是否错过了您最喜欢的任何 SEO 工具？请在评论中分享您的想法。
像这样：
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介绍：
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3级%的会员增加关键词的查询比例，如果这个关键词终端是代理10元，代理设置普通用户的比例是200%，那么用户添加这个关键词是20元，超出的10元就是代理商的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费以及网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，有不同的排名情况。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
9. 利润分析、利润统计、各搜索引擎达成的目标数关键词、最近7天达成的目标数、折线图和条形图显示方便您使用！
图片：
事实:4 种提升自然流量和关键词排名的 SEO 工具
您是否尝试过增加任何关键字的自然流量和排名？
如果是这样，您是否希望在不花费太多时间和精力的情况下让您的 网站 搜索流量飙升？
你当然会。
任何网站 或博客的首要目标是为搜索引擎带来更多访问者，因为搜索流量是最高质量的流量资源，对吧？如果您将目标访问者吸引到您的博客，您将获得更多销售，您需要开始使用正确的工具来做到这一点。
如果您正在寻找最好的 SEO 工具来增加您的自然流量和关键字排名，那么这个 文章 适合您。所以，事不宜迟，让我们进入细节。
注意：在这篇详细的帖子中，我不会尝试出售以下任何工具。我想真正帮助那些想在 SEO 方面取得成功的人获得一些很棒的工具。
提高自然流量和关键字排名的最佳 SEO 工具
#1。SEMrush
你想监视你的竞争对手吗？无论您是否知道，找到竞争对手的最佳 关键词 是在 SEO 竞赛中取得领先的最简单方法。
虽然您不必简单地在博客上查找和使用他们的关键字来增加流量，但您还可以分析他们用来为您的博客带来更多流量的关键字。
每个希望增加 网站 流量的人都应该考虑使用此 SEO 工具的三个主要原因。
分析您的竞争对手：找到您的主要竞争对手关键字、反向链接、网站主页是更好地了解竞争对手受众的最简单方法。如果你很了解他们，你可以轻松地超越竞争对手。SEMrush 是唯一允许您以多种方式监控竞争对手的工具，包括反向链接分析、PPC 广告使用、引用页面信息等。找到出色的关键字：那么增加网站流量的最佳方式是什么？查找和使用有利可图的关键字。借助 SEMrush，查找关键字从未如此简单。它不仅向您展示您的利基市场中表现最好的关键字词组，而且还为您提供与您的主要关键字相匹配的相关关键字。反向链接分析：如果您已经写了一段时间的博客，那么您已经知道建立反向链接是多么重要。
简而言之，SEMrush 是您在竞争中脱颖而出所需的唯一工具。
如果您想在考虑购买之前了解更多关于这个很棒的工具的信息，请单击此处阅读我对 SEMrush 的详细而公正的评论。
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#2。Yoast 搜索引擎优化
WordPress 上广泛使用的插件之一是 Yoast SEO。它是一个完整的 SEO 插件，可让您轻松优化您的博客文章 和搜索引擎网页。
即使您是 SEO 新手，您也会发现使用此插件为搜索引擎优化页面非常容易。插件功能就是这么简单！
大多数专业博主建议新手不要担心 SEO。但我认为这是一个错误的说法。如果你的工作没有产生结果，你很快就会精疲力尽，迟早会退出博客。
如果您从一开始就专注于 SEO 并学习必要的 SEO 技能以将您的博客提升到一个新的水平，那么您一定会获得应得的流量。为此，您需要使用正确的工具，当您为搜索引擎优化帖子时，Yoast SEO 是您的最佳选择。
该插件不仅可以告诉您关键字密度，还可以让您在每个页面上输入主要关键字，以便您可以更好地针对搜索引擎优化它们，而不会看起来像垃圾邮件发送者。
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#3。长尾专业版
关键字研究是影响博客搜索流量的主要因素。如果您想增加自然流量，您应该花时间找到能够吸引更多访问者的正确关键字。
如果不找到并使用高效的关键字，您的博客将一事无成。
我看到其他人（尤其是初学者）最常犯的错误是他们直奔最饥饿的关键词。换句话说，大多数初学者会发现高流量的关键字。
当你这样做时会发生什么？
如果我们认为您有一个新博客，尝试在 Google 上对最具竞争力的关键字进行排名不会给您带来任何结果。搜索引擎不信任新博客，因此它们不会为您的博客增加太多价值文章。
您必须拥有良好的域权限、大量反向链接和大量社交分享，才能获得竞争关键字的最佳结果。
这就是为什么你永远不应该专注于寻找短尾 关键词 或有竞争力的 关键词。那你该怎么办？您应该花时间寻找长尾 关键词。什么是长尾 关键词？长尾 关键词 收录超过 2 到 3 个 关键词 短语。
例如，“SEO”是一个短尾和竞争的关键词，而“seo Tips for blogging”是一个长尾关键词。
如果您专注于在内容创建策略中查找和使用长尾关键字，那么增加来自搜索引擎的博客流量会更容易。不幸的是，博主没有太多资源可以找到长尾 关键词。
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最新版本:Emlog采集-自动采集发布到Emlog源码后台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-02 13:13
最新版本:Emlog采集-自动采集发布到Emlog源码后台
如何网站 快速收录 和关键词 与 Emlog采集 一起排名。要想弄好网站收录和关键词，首先要了解搜索引擎的偏好。我们每天都在做网站外链和优化网站内容的目的是引导搜索引擎机器人关注我们的网站并喜欢我们的网站给我们的网站一个高分并带来可观的交通。那么我们如何让搜索引擎喜欢我们的 网站 呢？或者搜索引擎喜欢什么样的网站网站？这是我们将一起分析的日常优化经验。
1. 网站内容与主题匹配相关。
网站内容经过优化以匹配网站的主题和关键词布局。符合网站主题的目的是内容与网站相关，以便搜索引擎判断和定位网站的主体，然后匹配的内容可以获得加分网站权重；而关键词的布局是为了增加关键词在内容收录的同时曝光，密度网站关键词更有利于到网站的排名。尤其是针对长尾关键词排名优化的网站，内容主题匹配是获得尽可能多的排名词的关键点之一。
其次，网站的内容是有序的。
网站内容要图文相结合，即内容要清晰明了，图文相辅相成，可以增加用户的阅读好感度。同样，这种方法仍然适用于网站优化。如果我们的网站内容井然有序，版面整洁，用户可以停留更长时间，降低跳出率。对于这样的网站，搜索引擎蜘蛛也颇为喜欢。整洁的内容网站 可以获得搜索引擎蜘蛛的青睐。当然，爬取频率会增加，网站content收录的速度也会有所提升，实现二次内容采集也不成问题。
三、网站内容字数限制。
文章content收录的搜索引擎的标准之一不仅是内容本身是否有价值，还有字数。如果一个文章只是一个简单的段落，字数可能甚至不能超过100个字，那么对于搜索引擎来说，这个页面的内容不能称为文章，也就没有用户阅读价值。可想而知，这样的内容搜索引擎怎么会去文章@收录放出来呢？
四、网站内容发布时间。
搜索引擎数据更新是有规律的，而且搜索引擎蜘蛛也会有规律的爬取网站，可见搜索引擎喜欢规律的东西。当我们在网站上发布 文章 时，我们通常会限制发布时间。我们常说，这是为了培养蜘蛛的自然频率。事实上，不仅如此。有了这样的定期文章发布，我们可以给搜索引擎蜘蛛创造一个很好的“生物钟”，这样只要我们记录下搜索引擎蜘蛛的爬取规则，就可以根据搜索引擎的作息时间找到搜索引擎的作息时间。到爬取频率，然后发布站点文章。
如果以上都没有问题，我们可以使用这个Emlog采集工具实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更专业的技术。只需简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需对Emlog采集进行简单设置，Emlog采集工具将关键词准确< @采集文章，这确保了与行业 文章 保持一致。采集中的采集文章可以选择保存在本地，也可以选择自动伪原创发布，提供方便快捷的内容采集和快速的内容创建伪原创。
对比其他的Emlog采集这个Emlog采集基本没有什么规律，更别说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就可以上手，直接输入关键词 采集可以实现（Emlog采集也自带关键词采集的功能）。全程自动挂机！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。
不管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 更新也不是问题。这个Emlog采集还配备了很多SEO功能，通过采集伪原创软件发布也可以提升很多SEO方面。
1、网站主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）
2、自动匹配图片（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片）不再有对方的外部链接）。
3、自动内部链接（让搜索引擎更深入地抓取您的链接）
4、在内容或标题前后插入段落或关键词（可选择将标题和标题插入同一个关键词）
5、网站内容插入或随机作者、随机阅读等变成“高度原创”。
6、正规发布（正规发布文章让搜索引擎及时抓取你的网站内容）
7、网站英汉翻译配置
通过增加具有这些 SEO 功能的 网站 页面的 原创 度来提高 网站 的 收录 排名。通过工具上的监控管理查看文章采集的发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），而不是每次登录网站后台天。SEO的内容优化直接在工具上自动完成。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！非常简单方便
解决了网站收录的问题后，我们需要关心网站关键词的排名。只有网站关键词的排名不断提升，才能带来流量，只要有流量，我们的网站都可能给我们带来收益。但事情往往适得其反。我们辛苦了关键词，排名下降了，甚至没有排名。那么关键词排名下降的原因是什么？
关键词排名下降的原因分析：
1、关键词 索引向上，网站 质量达不到标题
当今是互联网信息化时代，网络营销方式越来越受大众欢迎，市场竞争十分激烈。关键词指数上升了，说明关键词的热度比较大，搜索引擎会抓取更多的优质内容展示在首页，所以如果我们想留在首页很长一段时间，我们都会创建网站，一定要不断增加网站的权重。
2、搜索引擎算法更新
搜索引擎算法将持续更新。一旦搜索引擎的优化算法发生变化，就会攻击大量不符合当前算法的网站，网站的排名会突然消失。，所以我们在优化的时候，不仅要注意搜索引擎的算法，还要注意操作手段，避免作弊等操作手段。
3、网站内容差
网站网站的内容质量对于长时间停留在首页非常重要。所谓内容为王的说法就是由此而来。不管搜索引擎算法怎么变化，百度怎么调整，只要内容质量高，我们的网站都能长期占据百度首页，所以我们在优化中一定要注意< @网站内容质量问题。
4、网站修订
当你的网站还处于关键词优化期时，改变网站的标题或者网站的描述会导致网站关键词排名移位；当 网站 没有排名或排名不佳时，许多 网站 站长会对 网站 进行重大修改。
本次改版网站在百度数据库中的评分低于新推出的网站，那么这种情况下网站的关键词排名肯定会下降，所以我们< @网站修改时要小心。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名！
最新版:蚁小二一键分发工具 v3.8.27
可能很多小伙伴不知道自媒体分发工具哪个好用。现在一键分发的工具这么多，所有的东西都需要实际操作才能比较。日前，小编为易小儿试用了这款一键分发工具。这是专为自媒体打造的智能运营管理平台软件。软件支持多账号管理，包括一键释放40+自媒体账号，管理60多个账号，同时添加500多个账号。还有内容管理、一键分发、原创检测和数据分析等功能，不仅可以管理账号，还可以分发自媒体内容，极大地帮助用户提高运营效率。它主要是免费的，所以不太酷。同时，在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决每日发帖效率太慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决每日发帖效率太慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。并实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。并实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。
易小二安装教程1、在本站下载解压得到易小二安装包；
2、双击进入安装向导，点击我同意协议条款；
3、选择安装路径，默认路径为[C:\Program Files (x86）\yixiaoer]，点击安装；
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易小儿如何使用1、登录
易小儿提供扫码登录、密码登录和验证码登录三种登录方式。可以选择其中一种方式登录，登录后进入首页。导航栏除了主要功能名称外，还提供在线客服、使用帮助、消息通知等。
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对于草稿箱中保存的文章，您可以在草稿箱中的文章中再次查看、删除或导入编辑器。
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软件功能1、质检
文章原创度检测、文字纠错、标题图片等多样化检测项目，让您的文章更安全，内容更有价值。
2、智能创作
全方位整合资源，解决文章无流量、无创意素材无标题、无图源的烦恼。
3、快速分发
批量设置支持40+平台发布参数，模拟本地IP快速分发手动操作。
4、统计
支持从内容、部门员工、平台、账户等多个维度过滤查询数据，数据更新延迟不超过4小时。
5、权限设置
支持自定义发帖权限设置，支持二级管理权限独有的内容审核和发布权限。
6、API接口
全面稳定的接口资源、便捷的接口访问方式、API服务，充分满足各类个人和企业用户的业务需求。更新日志 v3.8.版本 27
1、解决发布任务不成功，状态不更新的问题
2、文章导入格式优化
3、优化质检结果
4、优化编辑器和平台格式适配问题
5、优化其他细节
v3.8.版本 11
1、新增内容管理模块，新增稿件流通和上级审核流程
2、支持批量上传稿件和视频
3、优化一键发布，集成文章，发送视频，支持多内容、多平台、多账号、一键分发
4、新增一键设置封面、一键设置类别/字段、一键设置标签功能
5、添加同步到平台草稿功能
6、优化权限管理和账号中心
7、优化发布流程，实时同步进度
v3.8.版本 6
1、解决发布任务不成功，状态不更新的问题；
2、文章导入格式优化；
3、优化质检结果；
4、优化编辑器和平台格式适配；
5、优化其他细节。 查看全部
如何网站 快速收录 和关键词 与 Emlog采集 一起排名。要想弄好网站收录和关键词，首先要了解搜索引擎的偏好。我们每天都在做网站外链和优化网站内容的目的是引导搜索引擎机器人关注我们的网站并喜欢我们的网站给我们的网站一个高分并带来可观的交通。那么我们如何让搜索引擎喜欢我们的 网站 呢？或者搜索引擎喜欢什么样的网站网站？这是我们将一起分析的日常优化经验。
1. 网站内容与主题匹配相关。
网站内容经过优化以匹配网站的主题和关键词布局。符合网站主题的目的是内容与网站相关，以便搜索引擎判断和定位网站的主体，然后匹配的内容可以获得加分网站权重；而关键词的布局是为了增加关键词在内容收录的同时曝光，密度网站关键词更有利于到网站的排名。尤其是针对长尾关键词排名优化的网站，内容主题匹配是获得尽可能多的排名词的关键点之一。
其次，网站的内容是有序的。
网站内容要图文相结合，即内容要清晰明了，图文相辅相成，可以增加用户的阅读好感度。同样，这种方法仍然适用于网站优化。如果我们的网站内容井然有序，版面整洁，用户可以停留更长时间，降低跳出率。对于这样的网站，搜索引擎蜘蛛也颇为喜欢。整洁的内容网站 可以获得搜索引擎蜘蛛的青睐。当然，爬取频率会增加，网站content收录的速度也会有所提升，实现二次内容采集也不成问题。
三、网站内容字数限制。
文章content收录的搜索引擎的标准之一不仅是内容本身是否有价值，还有字数。如果一个文章只是一个简单的段落，字数可能甚至不能超过100个字，那么对于搜索引擎来说，这个页面的内容不能称为文章，也就没有用户阅读价值。可想而知，这样的内容搜索引擎怎么会去文章@收录放出来呢？
四、网站内容发布时间。
搜索引擎数据更新是有规律的，而且搜索引擎蜘蛛也会有规律的爬取网站，可见搜索引擎喜欢规律的东西。当我们在网站上发布 文章 时，我们通常会限制发布时间。我们常说，这是为了培养蜘蛛的自然频率。事实上，不仅如此。有了这样的定期文章发布，我们可以给搜索引擎蜘蛛创造一个很好的“生物钟”，这样只要我们记录下搜索引擎蜘蛛的爬取规则，就可以根据搜索引擎的作息时间找到搜索引擎的作息时间。到爬取频率，然后发布站点文章。
如果以上都没有问题，我们可以使用这个Emlog采集工具实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更专业的技术。只需简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需对Emlog采集进行简单设置，Emlog采集工具将关键词准确< @采集文章，这确保了与行业 文章 保持一致。采集中的采集文章可以选择保存在本地，也可以选择自动伪原创发布，提供方便快捷的内容采集和快速的内容创建伪原创。
对比其他的Emlog采集这个Emlog采集基本没有什么规律，更别说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就可以上手，直接输入关键词 采集可以实现（Emlog采集也自带关键词采集的功能）。全程自动挂机！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。
不管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 更新也不是问题。这个Emlog采集还配备了很多SEO功能，通过采集伪原创软件发布也可以提升很多SEO方面。
1、网站主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）
2、自动匹配图片（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片）不再有对方的外部链接）。
3、自动内部链接（让搜索引擎更深入地抓取您的链接）
4、在内容或标题前后插入段落或关键词（可选择将标题和标题插入同一个关键词）
5、网站内容插入或随机作者、随机阅读等变成“高度原创”。
6、正规发布（正规发布文章让搜索引擎及时抓取你的网站内容）
7、网站英汉翻译配置
通过增加具有这些 SEO 功能的 网站 页面的 原创 度来提高 网站 的 收录 排名。通过工具上的监控管理查看文章采集的发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），而不是每次登录网站后台天。SEO的内容优化直接在工具上自动完成。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！非常简单方便
解决了网站收录的问题后，我们需要关心网站关键词的排名。只有网站关键词的排名不断提升，才能带来流量，只要有流量，我们的网站都可能给我们带来收益。但事情往往适得其反。我们辛苦了关键词，排名下降了，甚至没有排名。那么关键词排名下降的原因是什么？
关键词排名下降的原因分析：
1、关键词 索引向上，网站 质量达不到标题
当今是互联网信息化时代，网络营销方式越来越受大众欢迎，市场竞争十分激烈。关键词指数上升了，说明关键词的热度比较大，搜索引擎会抓取更多的优质内容展示在首页，所以如果我们想留在首页很长一段时间，我们都会创建网站，一定要不断增加网站的权重。
2、搜索引擎算法更新
搜索引擎算法将持续更新。一旦搜索引擎的优化算法发生变化，就会攻击大量不符合当前算法的网站，网站的排名会突然消失。，所以我们在优化的时候，不仅要注意搜索引擎的算法，还要注意操作手段，避免作弊等操作手段。
3、网站内容差
网站网站的内容质量对于长时间停留在首页非常重要。所谓内容为王的说法就是由此而来。不管搜索引擎算法怎么变化，百度怎么调整，只要内容质量高，我们的网站都能长期占据百度首页，所以我们在优化中一定要注意< @网站内容质量问题。
4、网站修订
当你的网站还处于关键词优化期时，改变网站的标题或者网站的描述会导致网站关键词排名移位；当 网站 没有排名或排名不佳时，许多 网站 站长会对 网站 进行重大修改。
本次改版网站在百度数据库中的评分低于新推出的网站，那么这种情况下网站的关键词排名肯定会下降，所以我们< @网站修改时要小心。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名！
最新版:蚁小二一键分发工具 v3.8.27
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易小二安装教程1、在本站下载解压得到易小二安装包；
2、双击进入安装向导，点击我同意协议条款；
3、选择安装路径，默认路径为[C:\Program Files (x86）\yixiaoer]，点击安装；
4、安装完成，双击打开即可使用易小儿。
软件功能介绍1、一键分发，40+自媒体平台一键分发，文章/videos，实时检测文章质量，解决日常文件传递效率太慢的问题。
2、多账号管理，40+平台账号同时登录，一秒获取数据，账号管理简洁明了。
3、数据统计，同时监控多个账号的流量，全平台采集数据，让你快速统计数据，同时关注大咖的操作，做数据对比，使您可以实现高效的研究。
4、团队管理，快速了解团队账户状态，实时掌握员工发帖和收入进度，让管理更轻松。
易小儿如何使用1、登录
易小儿提供扫码登录、密码登录和验证码登录三种登录方式。可以选择其中一种方式登录，登录后进入首页。导航栏除了主要功能名称外，还提供在线客服、使用帮助、消息通知等。
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3、点击【我的战队】，可以修改战队名称和战队logo，点击【加盟战队】，选择想要退出的战队，即可退出战队，加入多个战队后，点击上方的左下角队伍名称，可以切换队伍。
4、人员管理
功能介绍：添加公司所有员工，并可快速浏览员工状态。
进入人事管理，点击左上角，可以添加/编辑/删除部门，勾选相关人员后，选择右上角调整部门即可调整人员所在部门。
如果要添加新成员，请点击邀请成员，复制生成的链接发送给需要邀请的人（被邀请人点击链接，选择加入团队，然后用微信扫描二维码出现）。
点击操作栏中的编辑或修改角色按钮，分别修改个人人员信息。
5、权限设置
进入权限设置，然后点击添加角色/权限，输入员工在公司的职位角色名称，根据角色职责选择对应的权限，保存。
添加的角色可以在相应的右键操作栏中修改或删除（管理员角色不可修改或删除）。
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功能介绍：编写文章或编辑视频后，可以一键分发多个自媒体平台。您无需浪费一个小时发送文本和视频，也无需复制和粘贴。你可以在这里做。制作文章排版，以及标题助手、热点发现等栏目，助您优化内容。
7、发送文章
导入文章，用平台账号登录后，点击发送文章，可以选择导入word或者链接，也可以直接在编辑器中编写要发布的内容。
易小儿支持编辑排版、一键预览等功能。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-10-02 02:07
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文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
采集大量文章的好处：
1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
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3.采集 是最简单最简单的操作方式。如果你自己写文章，这基本上是不可能的，因为你的能力有限，即使你一天24小时写，也写不了多少，所以用采集的方式，大大降低了网站没有内容的构造难度。
4.每个人都有一个活泼的爱好。如果你是论坛，或者网站，看到这么多内容，第一批会员注册的时候，心里的感觉肯定会好，被冷落的感觉，没人会喜欢。
5.如果你是信息站或者文章站，采集不是万能的，但是没有采集绝对不可能，因为对于你的网站的发展@>，建议你每天更新100多篇文章，会更好。很多 文章 不是你自己写的，但是有学位就可以了。平衡 原创 和 采集 的 文章。
6.页数多了，理论上pv会更高。如果有广告，展示次数肯定会更高。如果进行计算，广告的点击次数也会更高。当然，你的广告收入也会更高。有一些专门做广告的垃圾站，收入很不错。
文章采集软件特点：
(一）不用写采集规则关键词自动采集
不同于传统的采集模式，本文章采集软件可以根据用户设置的关键词进行平移采集。pan采集的优点是通过采集关键词的不同搜索结果，实现指定一个或几个采集的站点不是采集 ，减少采集网站被搜索引擎判断为镜像网站被搜索引擎惩罚的危险。
（二）各种伪原创和优化方法来提高收录率和关键词排名
自动标题、段落生成、自动内链、内容过滤、URL过滤、同义词替换等，提升采集文章原创的性能，提升搜索引擎收录@ >、网站权重和关键词排名。
（三）还支持指定网站采集无限网页，无限内容，支持多种扩展，采集什么，怎么采集，看你自己！简单三步，你可以轻松采集网页数据。任何文件格式都可以导出，无论是文字、链接、图片、视频、音频、Html源代码等都可以导出，还支持自动发布到各大cms网站！
文章采集后发布时的注意事项
1.文章填写内部链接
每个 原创文章 都填充了几个内部链接。如果对方的采集技术手段不够高，文章的内部链接也会被采集发布过去，这就给了我们网站一个额外的链接。
二、文章填写网址
让每个 原创文章 填写底部的 URL。如果对方采集不过滤，URL也会放过去采集，相当于给我们网站打了个广告。
3.给文章的图片加水印
每张原创文章图片都加上站名或站水印，即使是采集，也会对你自己的站内推广有效。
四、文章随机填写信息
每篇文章原创文章可以在部分内容中用特殊符号随机填入自己的站名，或者说明出处。
只要原创文章里面有我们的网站的信息或者链接，哪怕是采集，对我们网站也是有好处的，说不定甚至比我们想象的还要好，搜索引擎可以很快的知道对方是一个采集站。
内容分享:全网URL采集工具，支持关键词采集，域名采集，联系人采集
今天介绍的全网URL采集工具可应用于全网域名/网站/IP信息检索，指定关键词批量数据采集，SEO，网络推广分析，内容来源采集，并为各种大数据分析提供数据支持。
软件提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，无需使用复杂的命令，强大易用！
软件优势： 1：多搜索引擎支持
支持全网采集，目前基本支持全网主流搜索引擎，包括百度、搜狗、必应、谷歌、Yandex、旺旺、神马、DuckDuckGo、
未来将推出更多支持，敬请期待……
2：多种过滤方案 灵活的过滤方案可根据我们的业务需求定制，避免冗余冗余数据，使我们的数据更加准确高效。
系统内置多种过滤方案：
同时支持基于域名、IP归属地、网页标题、网页内容、访问状态等自定义过滤。
3：灵活的推送解决方案软件不仅支持将结果保存在本地，还支持远程数据推送，可结合自身内部业务系统，方便数据复用和分析。核心功能一：关键词采集
根据关键词采集全网提供的数据，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
支持相关词扩展，自动添加网页推荐的相关词
关键词自动扩展支持
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
结果预览：
2：网址采集
根据提供的URL数据批次采集全网数据为收录，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
支持线程数的自定义，可根据自己的机器配置进行优化调整
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
Anti-站群 Traps：防止二级域名站群引起爬虫陷阱
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
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3：联系任务 查看全部
文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
采集大量文章的好处：
1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
2.从搜索引擎中获取更多 IP。目前网站的流量主要来自搜索引擎，所以采集更多的网页内容理论上会被搜索引擎更多收录，虽然某个相关词你的网站不能排名排在最前面，但是因为内容和相关词很多，还是会有一些相关词，你的网站排在前面。
3.采集 是最简单最简单的操作方式。如果你自己写文章，这基本上是不可能的，因为你的能力有限，即使你一天24小时写，也写不了多少，所以用采集的方式，大大降低了网站没有内容的构造难度。
4.每个人都有一个活泼的爱好。如果你是论坛，或者网站，看到这么多内容，第一批会员注册的时候，心里的感觉肯定会好，被冷落的感觉，没人会喜欢。
5.如果你是信息站或者文章站，采集不是万能的，但是没有采集绝对不可能，因为对于你的网站的发展@>，建议你每天更新100多篇文章，会更好。很多 文章 不是你自己写的，但是有学位就可以了。平衡 原创 和 采集 的 文章。
6.页数多了，理论上pv会更高。如果有广告，展示次数肯定会更高。如果进行计算，广告的点击次数也会更高。当然，你的广告收入也会更高。有一些专门做广告的垃圾站，收入很不错。
文章采集软件特点：
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不同于传统的采集模式，本文章采集软件可以根据用户设置的关键词进行平移采集。pan采集的优点是通过采集关键词的不同搜索结果，实现指定一个或几个采集的站点不是采集 ，减少采集网站被搜索引擎判断为镜像网站被搜索引擎惩罚的危险。
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文章采集后发布时的注意事项
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每个 原创文章 都填充了几个内部链接。如果对方的采集技术手段不够高，文章的内部链接也会被采集发布过去，这就给了我们网站一个额外的链接。
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每篇文章原创文章可以在部分内容中用特殊符号随机填入自己的站名，或者说明出处。
只要原创文章里面有我们的网站的信息或者链接，哪怕是采集，对我们网站也是有好处的，说不定甚至比我们想象的还要好，搜索引擎可以很快的知道对方是一个采集站。
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系统内置多种过滤方案：
同时支持基于域名、IP归属地、网页标题、网页内容、访问状态等自定义过滤。
3：灵活的推送解决方案软件不仅支持将结果保存在本地，还支持远程数据推送，可结合自身内部业务系统，方便数据复用和分析。核心功能一：关键词采集
根据关键词采集全网提供的数据，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
支持相关词扩展，自动添加网页推荐的相关词
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推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
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推荐文章:免费文章搜集软件-自媒体以及站长必备软件
文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
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1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
2.从搜索引擎中获取更多 IP。目前网站的流量主要来自搜索引擎，所以采集更多的网页内容理论上会被搜索引擎更多收录，虽然某个相关词你的网站不能排名排在最前面，但是因为内容和相关词很多，还是会有一些相关词，你的网站排在前面。
3.采集 是最简单最简单的操作方式。如果你自己写文章，这基本上是不可能的，因为你的能力有限，即使你一天24小时写，也写不了多少，所以用采集的方式，大大降低了网站没有内容的构造难度。
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内容分享:微信公众号文章编辑排版工具PHP源码，采集功能+内附视频使用教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-12 04:11
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随着搜索引擎算法的完善，搜索引擎领域已经从外链时代进入内容为王时代。网站内容质量成为搜索引擎检查的重中之重网站。很多网站开始关注文章质量的优化，但是由于行业原因或者文采有限，很多朋友无法写出大量优质原创文章，所以问题来了。seo优化需要每天写原创文章吗？
浪马峰小编认为有很多优化的朋友是从网站编辑开始的，很多人都是从每天更新内容开始，每天写原创文章，或者找内容伪原创 更新 网站。当很多高管接手公司网站时，高管也会要求他们每天更新自己的网站，因为大多数网站都需要更新优质内容来提升和稳定排名。
许多 SEO 采用这种方法，或者许多 SEO 仍然以这种方式进行优化。很多SEO文章也强调网站要定期更新，搜索引擎蜘蛛会定期爬取，网站可以快速到达收录，改善网站输入，最后加上网站权重，没错，这是一种强调定期更新的传统SEO做法，甚至很多人得出的结论是，每次有更新进来，优化排名效果最快。
让我们分析一下为什么我们在做 SEO 时会更新这个 文章。原因是文章的频繁更新可以提升网站的活跃度，让搜索引擎蜘蛛养成快速爬取网站页面的习惯，让更多的页面参与排名，从而提高排名网站的专业关键词。
很多SEO认为只要更新原创内容，用户就会喜欢这个网站，给用户留下深刻印象。事实上，优质的内容必须满足以下三点之一。1、能解决用户的问题；2、可以为用户提供解决问题的思路；3、可以让用户进行二次通讯。因此，更新内容时，首先考虑的是内容能否为用户带来价值，而不是文章是否原创。 查看全部
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随着搜索引擎算法的完善，搜索引擎领域已经从外链时代进入内容为王时代。网站内容质量成为搜索引擎检查的重中之重网站。很多网站开始关注文章质量的优化，但是由于行业原因或者文采有限，很多朋友无法写出大量优质原创文章，所以问题来了。seo优化需要每天写原创文章吗？
浪马峰小编认为有很多优化的朋友是从网站编辑开始的，很多人都是从每天更新内容开始，每天写原创文章，或者找内容伪原创 更新 网站。当很多高管接手公司网站时，高管也会要求他们每天更新自己的网站，因为大多数网站都需要更新优质内容来提升和稳定排名。
许多 SEO 采用这种方法，或者许多 SEO 仍然以这种方式进行优化。很多SEO文章也强调网站要定期更新，搜索引擎蜘蛛会定期爬取，网站可以快速到达收录，改善网站输入，最后加上网站权重，没错，这是一种强调定期更新的传统SEO做法，甚至很多人得出的结论是，每次有更新进来，优化排名效果最快。
让我们分析一下为什么我们在做 SEO 时会更新这个 文章。原因是文章的频繁更新可以提升网站的活跃度，让搜索引擎蜘蛛养成快速爬取网站页面的习惯，让更多的页面参与排名，从而提高排名网站的专业关键词。
很多SEO认为只要更新原创内容，用户就会喜欢这个网站，给用户留下深刻印象。事实上，优质的内容必须满足以下三点之一。1、能解决用户的问题；2、可以为用户提供解决问题的思路；3、可以让用户进行二次通讯。因此，更新内容时，首先考虑的是内容能否为用户带来价值，而不是文章是否原创。 查看全部
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核心方法:百度相关关键词批量采集并生成标题源码
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核心方法:百度相关关键词批量采集并生成标题源码
嗡嗡声一个咬人的嗡嗡声标题生成器。API 有一个想法来制作 Buzzfeed...buzzfeeder？惊人！这是如何做到的。该函数应该利用单词函数来获取标题的随机复数单词。例如， word() + ' 很有趣！将返回一个随机单词，后跟“It's fun！”。使用 str(num) 获取随机数。这对于诸如“狗令人惊叹的 26 个原因”之类的头条新闻非常有用！将您的函数添加到随机字典中。基本上只需将 1 添加到 d 最高编号的键并将其用作您的键。该值应该只是您的函数的名称（而不是字符串！）。创建一些 Buzzfeed-y。任何我认为 unBuzzfeedlike 的东西都不会被接受。提交拉取请求！请。
成熟的解决方案:采集亚马逊全部类型数据的完整开源解决方案
Exotic Amazon 是采集整个网站 的完整解决方案，开箱即用，包括大多数 Amazon 数据类型，并将永久免费和开源。
其他电商平台数据采集的方法和流程基本类似，业务逻辑可以在本项目的基础上进行修改和调整。它的基础设施解决了大规模数据面临的所有问题采集。
困难与挑战
在反爬方面，亚马逊基本采用常见的反爬方式，如cookie跟踪、IP跟踪、访问频率限制、访问轨迹跟踪、CSS混淆等。
使用 selenium、playwright、puppeteer 等浏览器自动化工具。采集Amazon 数据也会被检测到。puppeteer-extra、apify/crawlee等工具都提供了WebDriver隐身功能，所以这个问题在一定程度上得到了缓解，但还没有完全解决。
上述工具并不能解决访问轨迹跟踪的问题。检测到无头模式。如果爬虫在云端运行，为了提高性能，通常不安装GUI，但即使WebDriver不可见，也可以检测到无头模式。
即使解决了以上问题，在大规模采集下还是有很多困难：
如何正确轮换 IP？其实仅仅轮换IP是不够的，我们提出了一个叫做“隐私上下文轮换”的概念，如何用单台机器每天提取上千万的数据点？如何保证数据的准确性？如何保证调度的准确性？如何保证分布式系统的弹性？对于使用 CSS 混淆的字段，它的 CSS Path/XPath 可能每个网页都不一样，Regex 也不容易提取。在这种情况下如何正确提取字段？
幸运的是，现在，我们有开源成熟的解决方案。
得益于 PulsarR（中文）提供的完整的 Web 数据管理基础设施，整个解决方案由不超过 3500 行的 kotlin 代码和不到 700 行的 X-SQL 组成，可提取 650 多个字段。
数据资料审查 - 每日更新开始
git clone https://github.com/platonai/exotic-amazon.git
cd exotic-amazon && mvn
java -jar target/exotic-amazon*.jar
# Or on Windows:
java -jar target/exotic-amazon-{the-actual-version}.jar
打开 System Glances，一目了然地查看系统状态。
抽取结果处理抽取规则
所有提取规则都是用 X-SQL 编写的。数据类型转换和数据清洗也由强大的 X-SQL 内联处理，这也是我们开发 X-SQL 的一个重要原因。一个很好的 X-SQL 示例是 x-asin.sql，它从每个产品页面中提取 70 多个字段。
将提取结果保存在本地文件系统中
默认情况下，结果以 json 格式写入本地文件系统。
将提取结果保存到数据库
有几种方法可以将结果保存到数据库中：
将结果序列化为键值对，并将其保存为 WebPage 对象的字段。WebPage是整个系统的核心数据结构。将结果写入兼容 JDBC 的数据库，例如 MySQL、PostgreSQL、MS SQL Server、Oracle 等。自己编写几行代码，将结果保存在您希望的任何地方 技术特点 查看全部
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困难与挑战
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嗡嗡声一个咬人的嗡嗡声标题生成器。API 有一个想法来制作 Buzzfeed...buzzfeeder？惊人！这是如何做到的。该函数应该利用单词函数来获取标题的随机复数单词。例如， word() + ' 很有趣！将返回一个随机单词，后跟“It's fun！”。使用 str(num) 获取随机数。这对于诸如“狗令人惊叹的 26 个原因”之类的头条新闻非常有用！将您的函数添加到随机字典中。基本上只需将 1 添加到 d 最高编号的键并将其用作您的键。该值应该只是您的函数的名称（而不是字符串！）。创建一些 Buzzfeed-y。任何我认为 unBuzzfeedlike 的东西都不会被接受。提交拉取请求！请。
成熟的解决方案:采集亚马逊全部类型数据的完整开源解决方案
Exotic Amazon 是采集整个网站 的完整解决方案，开箱即用，包括大多数 Amazon 数据类型，并将永久免费和开源。
其他电商平台数据采集的方法和流程基本类似，业务逻辑可以在本项目的基础上进行修改和调整。它的基础设施解决了大规模数据面临的所有问题采集。
困难与挑战
在反爬方面，亚马逊基本采用常见的反爬方式，如cookie跟踪、IP跟踪、访问频率限制、访问轨迹跟踪、CSS混淆等。
使用 selenium、playwright、puppeteer 等浏览器自动化工具。采集Amazon 数据也会被检测到。puppeteer-extra、apify/crawlee等工具都提供了WebDriver隐身功能，所以这个问题在一定程度上得到了缓解，但还没有完全解决。
上述工具并不能解决访问轨迹跟踪的问题。检测到无头模式。如果爬虫在云端运行，为了提高性能，通常不安装GUI，但即使WebDriver不可见，也可以检测到无头模式。
即使解决了以上问题，在大规模采集下还是有很多困难：
如何正确轮换 IP？其实仅仅轮换IP是不够的，我们提出了一个叫做“隐私上下文轮换”的概念，如何用单台机器每天提取上千万的数据点？如何保证数据的准确性？如何保证调度的准确性？如何保证分布式系统的弹性？对于使用 CSS 混淆的字段，它的 CSS Path/XPath 可能每个网页都不一样，Regex 也不容易提取。在这种情况下如何正确提取字段？
幸运的是，现在，我们有开源成熟的解决方案。
得益于 PulsarR（中文）提供的完整的 Web 数据管理基础设施，整个解决方案由不超过 3500 行的 kotlin 代码和不到 700 行的 X-SQL 组成，可提取 650 多个字段。
数据资料审查 - 每日更新开始
git clone https://github.com/platonai/exotic-amazon.git
cd exotic-amazon && mvn
java -jar target/exotic-amazon*.jar
# Or on Windows:
java -jar target/exotic-amazon-{the-actual-version}.jar
打开 System Glances，一目了然地查看系统状态。
抽取结果处理抽取规则
所有提取规则都是用 X-SQL 编写的。数据类型转换和数据清洗也由强大的 X-SQL 内联处理，这也是我们开发 X-SQL 的一个重要原因。一个很好的 X-SQL 示例是 x-asin.sql，它从每个产品页面中提取 70 多个字段。
将提取结果保存在本地文件系统中
默认情况下，结果以 json 格式写入本地文件系统。
将提取结果保存到数据库
有几种方法可以将结果保存到数据库中：
将结果序列化为键值对，并将其保存为 WebPage 对象的字段。WebPage是整个系统的核心数据结构。将结果写入兼容 JDBC 的数据库，例如 MySQL、PostgreSQL、MS SQL Server、Oracle 等。自己编写几行代码，将结果保存在您希望的任何地方 技术特点
教程:「Python」纯干货，5000字的博文教你采集整站小说（附源码）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 151 次浏览 • 2022-10-08 15:35
教程:「Python」纯干货，5000字的博文教你采集整站小说（附源码）
前言
大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
我们今天要做的就是用Python爬取整个网站上的所有小说内容，其实在我心里，采集的内容根本无所谓，最重要的是大家可以学我的分析思维，授人以鱼不如授人以渔。
开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
第一步是右键查看网站源码看看有没有我们需要的书的源文件地址（当然要看源文件的地址，因为内容一本书这么大，一页书这么多，肯定不是源代码里的全部内容）。
可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
<p>
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
只需要构建一个for循环将页数变成一个变量，不用多说，直接上最终完整代码，代码仅供参考，最终可以自己修改效果。
完整代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import sys
import requests
from lxml import etree
import os
for i in range(sys.maxsize):
url = f'https://www.qidian.com/all/page{i}/'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
不过文章的话现在都写好了，每一个文章我都会讲得很仔细，所以python教程要花很长时间，一般要两个多小时，每个文章到约5000字。
干货:织梦插件怎么用？织梦插件大全合集含文章补损值
为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
免费织梦采集插件特点：
1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词。
2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。 查看全部
前言
大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
我们今天要做的就是用Python爬取整个网站上的所有小说内容，其实在我心里，采集的内容根本无所谓，最重要的是大家可以学我的分析思维，授人以鱼不如授人以渔。
开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
第一步是右键查看网站源码看看有没有我们需要的书的源文件地址（当然要看源文件的地址，因为内容一本书这么大，一页书这么多，肯定不是源代码里的全部内容）。
可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
<p>
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！
还有大牛解答！
```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
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```
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req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
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为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
免费织梦采集插件特点：
1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词。
2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。 查看全部
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大家好，我叫山念，这是我的第二篇技术博文（第一篇是关于我自己的经历），已经连续三天更新了，每天花两个小时写一个实战案例。我也很享受。谢谢大家的支持。
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开始
既然我们要采集整个站点数据，那么我们输入目标网站，点击所有作品。
分析 (x0)
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可以看到我可以在元素中找到书名和介绍，然后关键是一个跳转网址，这个网址很重要，因为我们点击这个链接后，他会跳转到单本小说。
一部小说必然有章节分类，我们要做的就是采集每部小说的章节名称。
最终目的是每部小说都是一个以书名命名的文件夹，然后所有章节都存放在文件夹中，每一章都是一个txt文件，没有章节名对应txt文件名。
分析 (x1)
逆向，切记不要把element看成源代码的问题！！元素可能是浏览器执行一些JavaScript后显示的源代码，与服务器传递给浏览器的源代码不同。
所以我们还是要看看源码中是否有跳转链接和书名。
好吧，源代码中也有。但也不能大意，一定要检查源代码中是否有，element不代表源代码。
所以先采集看书名，第一页跳转链接
```
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```
# 抓取第一页的所有书籍名字，书籍入口
# 到了书籍入口后，抓取章节名字，章节链接（文字内容）
# 保存
import requests
from lxml import etree
import os
url='https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
这符合我们的想法。每次 采集 到达书名时，我们都会为其创建一个单独的文件夹。
完全没有问题，到这里我们已经完成了第一步。
分析 (x2)
然后下一步就是模拟我们采集要去的书目录的跳转链接，然后用同样的方法去采集的跳转链接到章节名和章节内容。
同样可以自己查源码，数据也在里面。
然后写代码
```
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<p>
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```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)</p>
效果图：
分析 (x3)
你知道为什么我没有将带有章节名称的txt文件保存在文件夹中吗？
因为我们还没有获取到章节的内容，是不是需要先把章节的内容写入章节的txt，然后保存到文件夹中呢？
当然，这个解释是为了照顾新手。
那么下一章的内容采集，方法就不说了，一模一样，上一章源码中也有这一章的内容。
每个标签只保存一行内容，所以需要将采集中的所有内容合并起来，并用换行符分隔，尽量保持文章的格式。
代码开始：
```
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```
import requests
from lxml import etree
import os
url = 'https://www.qidian.com/all'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
<p>
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)</p>
效果图：
这里需要注意的是，我们只抓取了第一页的数据。那么如何抓取整个站点的数据呢？
分析 (x4)
一般稍微有经验的人都知道，当我们翻页的时候，网站的url会发生变化，通常页码在url上。
只需要构建一个for循环将页数变成一个变量，不用多说，直接上最终完整代码，代码仅供参考，最终可以自己修改效果。
完整代码
```
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```
import sys
import requests
from lxml import etree
import os
for i in range(sys.maxsize):
url = f'https://www.qidian.com/all/page{i}/'
req = requests.get(url).text
html = etree.HTML(req)
booknames = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()')
tzurls = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href')
for bookname, tzurl in zip(booknames, tzurls):
if not os.path.exists(bookname):
# if os.path.exists(bookname) == False:
os.mkdir(bookname) # 创建文件夹
req2 = requests.get("http:" + tzurl).text
html1 = etree.HTML(req2)
zjurls = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href')
zjnames = html1.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()')
for zjurl, zjname in zip(zjurls, zjnames):
print(zjname+'\n'+zjurl)
req3 = requests.get('http:' + zjurl).text
html2 = etree.HTML(req3)
nrs = html2.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') # 分散式内容
nr = '\n'.join(nrs)
file_name = bookname + "\\" + zjname + ".txt"
print("正在抓取文章：" + file_name)
with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f:
f.write(nr)
我有话要说
——女朋友是私有变量，只有我班可以调用（第二周纪念分手
emmm之前本来是录视频教程的，但是离开之前的公司之后就丢失了。在这里向大家道歉。
不过文章的话现在都写好了，每一个文章我都会讲得很仔细，所以python教程要花很长时间，一般要两个多小时，每个文章到约5000字。
干货:织梦插件怎么用？织梦插件大全合集含文章补损值
为什么使用 织梦 插件？如何使用 织梦 插件对 网站收录 和 关键词 进行排名。我们知道在网站seo优化的过程中，难免会有各种锚文本链接设置。通过设置锚文本，主要目的是将网站的内容有机地联系起来，这样形成一个整体，有助于用户快速查找和定位对应的内容，也有助于提高的能力网站 被百度等搜索引擎的蜘蛛机快速爬取，有助于提升 网站 的优化效果。
一、锚文本链接的文字要多样化
优化后的网站站点中的锚文本链接尽量与核心优化关键词相关的词链接，如：seo引入的页面，不可能只用seo作为core 关键词 for links 链接页面时，应使用“SEO技术”、“百度SEO”等关键词作为锚文本链接进来，避免网站 被搜索引擎过度优化。
网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以使用织梦插件实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎，增加搜索引擎的爬取频率和网站收录 和 关键词 排名。
1. 免费织梦采集插件
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2. 支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
3.过滤其他促销信息
4. 图片定位/图片水印/图片第三方存储
5.文章互通+翻译（简体中文繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
6.自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
2.跨平台发布插件
全平台cms发布者的特点：
1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、Applecms、人人网cms、美图cms、云游cms、Cyclone站群、THINKCMF、建站ABC 、凡客cms、一骑cms、Oceancms、飞飞cms、Local Release、搜外等各大cms，以及一个工具可同时管理和批量发布
2.全网推送（百度/360/搜狗/神马）
3. 伪原创（标题+内容）
4.更换图片，防止侵权
5. 强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/添加随机属性的页面原创degree)
6.对应栏目：对应文章可以发布对应栏目/支持多栏目发布
7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总数
8、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
3.锚文本链接的内容要与链接页面相关
在网站内链布局的过程中，一定要有内容相关性。这个相关性是指锚文本链接到这个页面的相关性。例如，如果网站的锚文本链接是“SEO”，那么该页面的链接应该是对SEO的介绍。为什么要这样做，因为对于搜索引擎和用户来说，点击你的链接是为了了解这个词的详细描述。为此，我们可以参考百科系统的链接，打开每个链接来描述单词。
4、网站内容导出链接数
网站页面内容导出的链接数量经过分析观察（见百科内容导出的链接），数量不多，但对于内容较少的企业来说网站建议从页面导出的链接数最好控制在5个左右（500-800字左右），毕竟网站的内容还不足以建立强大的网络。
5.记得故意添加链接到锚文本链接
在编辑和优化 网站 的内容时，总是会考虑到 关键词 的密度。密度要控制在合适的范围内，网站关键词应该放在哪里等等，不要堆叠关键词。
对于站点中的锚文本链接，我们认为不应该刻意添加锚文本；比如在文章的开头和结尾，我们特意加了很多关键词，文章在上面显示的位置中间关键词比较少或者没有，我们编辑内容，使用户不能纯粹为了优化而更新内容。
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-10-08 10:25
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
"
B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
”| Filebeat工具介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1 查看全部
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
"
B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
”| Filebeat工具介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1 查看全部
安全解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
大家好，我不是蔡晨~
今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
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B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
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服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Filebeat 日志文件传送服务
Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
Filebeat 工作流程简介
当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
Filebeat图看懂内存
我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
图形化服务架构理解内存
| 文件节拍配置文件
配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
| Graylog服务介绍
服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
Graylog日志监控系统
Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
Graylog工作流程简介
部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
最小的独立部署
优化集群部署
| Graylog 组件特性
配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
Graylog 中的核心服务组件
Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别> 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
| 服务安装部署
主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
使用 Graylog 采集日志
部署 Filebeat 工具
官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
部署 Graylog 服务
这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-10-08 10:23
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
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事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。 查看全部
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电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。 查看全部
意外:如何从新闻中识别骗子们的小套路
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
电信诈骗猖獗，已成为国家重点打击对象，但亲友被骗的悲剧依然屡屡发生。笔者认为，或许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，提醒家里的长辈和亲人，做好防范。
笔者以某新闻网站为平台，对电信诈骗相关新闻进行提取分析，试图从获取的信息中分析诈骗者的小“套路”。（PS：我一次写了文章，希望能给大家提供一个从新闻中构建模型的思路，如有不足请指正。）
1. 开始 采集
当然，你需要一个爬虫来获取信息。这是我使用的库：
笔者先浏览了一个大的网站，在搜索栏搜索了电信诈骗的新闻报道，但是在翻页的过程中，它的url好像没有变化，firefox也没有看到。发布并获取。
但是看了他页码的链接，还是有点小激动，因为它的url收录totalPage=63&pageNum=2这两个内容，所以自己写url。
Beautifulsoup 是一个强大的库，这里我从属性 a 获取源代码中的链接。至于request库，笔者发现使用urlopen打开网站的源码和requests+header的内容不同，requests返回的网站源码比较完整。
接下来的方法和上面的方法类似，然后采集每个网站中的所有链接，写成一个列表，然后我们就来分析我们需要的网站url的特点，使用正则表达式获取链接，粘贴以下代码：
得到链接后，我们就可以浏览新闻了，我们也应该得到新闻的信息。
新闻有成千上万种，有图片的，没有图片的，有视频的，没有视频的。文中有图片链接，段落属性很多。不管它是什么，抓住它。
观察网站后，作者将其分为四类，有的是夹在两张图片之间的文字，有的是纯文本等。根据这些内容，作者用Beautifulsoup把所有的内容都爬下来了（Beautifulsoup真厉害，逼了一波安利），爬出来的文字当然看不懂，还好我们只需要中文内容和数字。
然后是正则表达式，因为是gbk编码，所以pattern=[0-9\x80-\xff]+，如果是utf-8，就是pattern=[0-9\u4e00-\u9fa5]+，粘贴下面的代码：（PS：大家在使用的时候一定要注意编码类型，这个很烦。）
由于一些需要，我还得到了文本的标题、作者、哈希等。可以根据自己的需要爬取对应的内容。
2.下去执行关键词提取
为什么 python 是这么好的脚本语言？由于集成了很多库，这里给大家安利jieba的中文分词词库，点击阅读原文获取它的地址。
pip install jieba pip install jieba. analyze 这里小作者使用了 jieba.analysis.extract_tags(a,topK=10) 函数，a是文本内容的str变量，topK 10个高频词全部放入关键字列表，贴上源码：
更不用说python好用了
3. 关键词 处理
我们得到了每个文章的top10的关键词，作者目前正在阅读《python自然语言处理》这本书。
此处解释了文本功能。小作者想看看，真实的造假情况和真实的情况总会有出入。比如某些词的出现频率和位置会与普通文本不同，所以小作者尝试去处理关键词出现的频率。
我们之前得到的关键字是一个收录很多重复词的列表，所以我们需要先将列表转换为设置格式
例如：
<p>keyword1 = set(keyword)
result = {}
for key in keyword1:
count = keyword.count(key)
result[key] = count</p>
如果您使用的是python2.7，您可以
从集合导入计数器，然后：
小作者只写到这里。也可以根据需要从文本中获取关键词的位置、类型、逻辑关系，构建欺诈类文本特征库。当然，这也是关于 More to come 的全部内容。
小作者也在朝着这个方向努力。希望小作者能给大家提供一个处理电信诈骗案件的方法，可以和大家交流学习。（PS：一定要注意编码！！！）
最后发布我自己的结果：
年未完，小作者也在这里祝大家新年快乐，多看Freebuf，增长见识。
*原创作者：来自西角的MR，本文属于FreeBuf原创打赏计划，未经允许禁止转载
事实:夫唯SEO：如何分析竞争对手网站和做好自己网站的SEO（2）
对于SEOer来说，分析竞争对手的网站是我们必须做的，而且必须做好的事情。但是很多SEOer只知道观察，却不知道如何分析竞争对手的网站。观察 网站 很容易，但分析起来却很困难。上一篇文章教你如何分析对手网站，而这篇文章在这里教大家如何做自己的网站SEO。
第 1 部分 文章：如何分析竞争对手网站 并做自己的 网站 SEO (1)
如何做自己的网站 SEO
现场优化
要想做好自己的网站 SEO，首先要做好站内优化。站内优化是最基本的SEO。现场优化让网站有一个持续稳定的排名。
站内优化的主要任务是利用网站站内结构的优化，大大提高自己网站的相关性，然后通过少量相关链接打败竞争对手。
什么是现场结构相关性优化？
很多SEOer只认为站外的链接需要相关性，却忽略了一点：网站的结构也需要优化相关性。
网站结构的相关性优化就是把相关的关键词放在一起，形成一个闭环，这样当搜索引擎看到你的分类时，都是这个分类的内容，而不是跳转到其他内容去，这个将有助于增强搜索引擎对您词义的印象。
只要你的分类中的文章只介绍一个信息词或者写在一个分类周围，搜索引擎就会给你贴上一个清晰的分类标签。当用户搜索相关内容时，搜索引擎会从索引库开始推荐你的网站。
总之，网站信息表达越清晰，排名越容易提升。
搜索引擎的任务是让用户找到他们想要的和好的信息。只要您提供的信息对用户有用并且用户喜欢您的信息，那么您的内容就被认为是成功的。如果你的网站内容没有达到很好的水平，用户不喜欢，跳出率高，那么你的网站权重和pr值就不会增加。
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-10-07 20:26
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。 查看全部
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。 查看全部
教程:seo查询工具源码_Python与seo工具脚本
搜索引擎相关的搜索词应该是很多seoer都在寻找并选择使用的关键词扩展类别。除了流行的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎和搜狗搜索引擎，当然知道方法之后，python的应用基本一样，唯一的就是你需要关心的是词本身和反爬虫的局限性！
不，这是这个人渣第二次在360搜索上翻车了。注意，这是第二次，第一次，在采集360搜索问答过程中翻车的处女或者翻车的车，真的好伤疤忘了痛，太久了！！
360搜索大力出奇迹，不，大力出验证码。.
本渣渣通过使用正则来实现这里相关关键词的获取，参考了很多源码，使用正则更加方便快捷！
360搜索相关关键词key源码
re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
搜狗搜索相关关键词关键源码
re.findall(r'<p>(.+?)', html, re.S | re.I)</p>
大家可以参考自己的学习，毕竟没什么好说的！
附上360搜索相关关键词采集源码供大家参考学习！PS：我没写代码，我没用，怎么写？！
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
360相关搜索词挖掘脚本（多线程版）
基于python3.8
需要安装requests模块
@author：微信/huguo00289
"""
import re
from queue import Queue
from threading import Thread
import requests,random
class Qh360Spider(Thread):
result = {} # 保存结果字典
seen = set() # 表示在队列中的关键词（已抓取或待抓取）
def __init__(self, kw_queue, loop, failed):
super(Qh360Spider, self).__init__()
self.kw_queue = kw_queue # 关键词队列
self.loop = loop # 循环挖词拓展次数
self.failed = failed # 保存查询失败的关键词文件
self.ua_list = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36Chrome 17.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0Firefox 4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
]
def run(self): # 程序的执行流程
while True:
# 从队列里面获取一个关键词及其对应的当前拓展次数
kw, cloop = self.kw_queue.get()
print('CurLoop:{} Checking: {}'.format(cloop, kw))
query = 'https://www.so.com/s?q={}'.format(kw) # 构建含关键词的url
try:
source = self.download(query, timeout=10)
<p>
# source = self.download(query,timeout=10,user_agent=self.ua)
if source:
kw_list = self.extract(source)
print(kw_list)
self.filter(cloop, kw_list)
else:
# 获取源码失败，保存查询失败的关键词
self.failed.write('{}n'.format(kw))
finally:
self.kw_queue.task_done()
def download(self, url, timeout=5, proxy=None, num_retries=5):
"""
通用网页源码下载函数
:param url: 要下载的url
:param timeout: 请求超时时间，单位/秒。可能某些网站的反应速度很慢，所以需要一个连接超时变量来处理。
:param user_agent: 用户代理信息，可以自定义是爬虫还是模拟用户
:param proxy: ip代理(http代理)，访问某些国外网站的时候需要用到。必须是双元素元组或列表（‘ip：端口’，‘http/https’）
:param num_retries: 失败重试次数
:return: HTML网页源码
"""
headers = {
"Cookie": "QiHooGUID=41F80B0CCE5D43A22EEF0305A12CDE3F.1596003342506; __guid=15484592.2994995584481314300.1596003341831.5723; soid=TjzBKt3zrO-Rh1S7fXSb0S!6kmX5TlEerB2URZz9v4; __md=667cb161f9515972323507763d8fa7dd643a65bd2e88034.9; dpr=1; isafe=1; webp=1; _uc_m2=886a48052dbb9e2291f80055746e0d4f1f110f922b2f; _uc_mid=7cb161f953d8fa7dd643a65bd2e88034; __huid=11xZqhEl%2FfVeqclI4j%2BdQeQvX63Oph%2F%2BCVM5vxqYGxQI4%3D; Q=u%3Duhthb002%26n%3D%26le%3DAwH0ZGV5ZGR3WGDjpKRhL29g%26m%3DZGH5WGWOWGWOWGWOWGWOWGWOZGL0%26qid%3D144048053%26im%3D1_t018c25fbb66797efb2%26src%3D360chrome%26t%3D1; T=s%3D2afa764886f737dd5d23421c30f87a1f%26t%3D1595934758%26lm%3D0-1%26lf%3D2%26sk%3De485bbde46ac34fc27fc40215de76c44%26mt%3D1595934758%26rc%3D1%26v%3D2.0%26a%3D1; _S=tg75a7e3fmv0mfdfkt8jlpfpj6; stc_ls_sohome=RRzRSR!RTR(RUR_RVR; gtHuid=1; homeopenad=1; _pp_wd=1; _ga=GA1.2.607533084.1598082638; _gid=GA1.2.1887117715.1598082638; count=6; erules=p1-9%7Cp2-11%7Cp4-3%7Cecl-2%7Ckd-1%7Cp3-2",
'User-Agent': random.choice(self.ua_list)
}
try:
# 打开网页并读取内容存入html变量中
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
print(resp.status_code)
except requests.RequestException as err:
print('Download error:', err)
html = None # 如果有异常，那么html肯定是没获取到的，所以赋值None
if num_retries > 0:
return self.download(url, timeout, proxy, num_retries - 1)
else:
html = resp.content.decode('utf-8')
#print(html)
return html
@staticmethod
def extract(html):
'''
提取关键词
:param html:搜索结果源码
:return:提取出来的相关关键词列表
'''
return re.findall(r'(.+?)', html, re.S | re.I)
def filter(self, current_loop, kwlist):
'''
关键词过滤和统计函数
:param current_loop: 当前拓展的次数
:param kwlist: 提取出来的关键词列表
:return: None
'''
for kw in kwlist:
# 判断关键词是不是已经被抓取或者已经存在关键词队列
# 判断当前的拓展次数是否已经超过指定值
if current_loop < self.loop and kw not in self.seen:
# 同时满足关键词的拓展次数小于目标次数，而且关键词不在seen里面时才把kw放到待抓取队列内
self.kw_queue.put((kw, current_loop+1))
Qh360Spider.seen.add(kw)
# 将关键词放到结果字典内，并统计出现次数
if kw in self.result:
Qh360Spider.result[kw] += 1
else:
Qh360Spider.result[kw] = 1
if __name__ == '__main__':
# 创建关键词队列实例
k_queue = Queue()
# 将待抓取关键词放入队列已经类的seen属性中
with open('keywords.txt', encoding="GBK") as kwfile:
for key in kwfile:
key = key.strip()
k_queue.put((key, 1))
Qh360Spider.seen.add(key)
# 创建查询失败保存文件
check_failed = open('faileds.txt', 'w')
# 创建线程
for i in range(15):
bds = Qh360Spider(k_queue, 3, check_failed)
bds.setDaemon(True)
bds.start()
# 阻塞关键词队列，直到完成
k_queue.join()
# 关闭查询失败的文件
check_failed.close()
# 对结果进行排序及写入文件
sort_list = sorted(Qh360Spider.result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
with open('ah360key.txt', 'w', encoding='utf8') as save:
for item in sort_list:
# 关键词+次数的文件输出方式
line = '%sn' % (item[0])
if len(line) > 0:
print("有东西")
print('111')
save.write(line)
save.flush() # 刷新缓存，避免中途出错
save.close()</p>
如果您无法访问 ip 代理，那么协调起来非常容易。毕竟，你可以大力发出验证码并尝试一下。速度还可以，但是太容易被360搜索和反爬网封杀。想要正常稳定运行，不知道访问代理的ip状态。怎么样，同时还得有一个cookies库！
分享文章:网站SEO优化推广你需要的是这些锚文本外链
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
SEO人员，每天常见的工作就是发文章，发外链，正所谓“内容为王，外链为王”，可见外链对于网站。如何找到大量有针对性的优质外链资源？其实发外链是每个站长，或者说从业者都做过的事情，包括建站和优化的前期，最难做的就是发外链。发外链最难的就是，发了很多，但是后来发现被删了很多，而且很多外链都失效了，尤其是放出大量垃圾外链，不仅没有发挥对网站的发展起到了很好的作用，但起到了不好的作用。严重甚至被度娘降级都是有可能的，怎么才能发布高质量的外链呢？
网站SEO优化和推广你所需要的就是这些锚文本外部链接
首先，什么是高质量的外链？
实际上，外部链接本身分为有效外部链接和无效外部链接，我们将有效外部链接定义为高质量的外部链接。如果用结果导向的解释，则意味着在完成这些外链后，外链的排名会有显着提升，称为优质外链。外部链接的有效性取决于页面本身的质量。发布外链时，要注意外链的收录和排名。这里有几个标准：
外部链接页面本身是否被 收录 阻止？
外部链接页面是否参与目标 关键词 排名？
外部链接页面本身到自己的网站的链接数要与当前页面主题一致；
从外部网页到我们的 网站 的链接应该是锚文本链接，而不是文本超链接，甚至是纯文本。
二、优质外链平台的选择
目前不仅可以匹配网页的主题，还可以匹配锚文本链接的外链，即目录站点的外链。可以提交的目录站点的更好的外部链接是什么？站长的博客采集了一些权重比较高的好目录资源。你可以参考：
1.亚马逊分类
2. 雅虎分类
3.首选网站目录
4. 打开类别
5.锦衣网站目录
6.自助网站目录
7.千墨云目录
8.酷网网址大全
9.国外网站目录
10. 提升 网站 目录
11. OneNet 分类目录
12. 微页网站目录
三、通过“域”命令挖掘
这个命令用的也比较多，个人觉得很有效。将高级搜索与域命令相结合，可以找到最近一周被竞争对手发布的收录的反向链接。[例如：域：加网址]
四、通过指令组合挖掘
in 命令需要结合所需资源进行挖掘。比如url中收录了论坛的资源，那么就需要在搜索框中这样搜索；inurl bbs 关键词 这个可以，中间需要空格。
1.inurl bbs 关键词 2.intltle 关键词 3.bbs:关键词 三组命令都可以使用
因此，为自己找到最好的外链资源，找到高质量的有针对性的外链非常重要。很多事情都不是。如果你做的很快，你会做得很好。关键是坚持。做网站SEO优化是一项枯燥乏味的工作，因为要靠积累才能达到效果，只要你积累的优质反向链接越多，你的网站在搜索排名中就会越高.
SEO中如何做外链推广？
1. 什么是外链
外部链接也称为外部链接，是指在其他网站中导入自己的网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。传入链接的质量间接影响我们在搜索引擎中的 网站 权重。
网站 的权重反过来会影响我们的 网站 页面在搜索结果页面上的排名。因此，SEO中有“内容为王，外链为王”的说法。
2. 外链有哪些类型？
外部链接一般分为三种：锚文本链接、超链接和纯文本链接
在今天的互联网发展过程中，“二维码”其实也承担了流量传输的功能，因此也可以看成是一种外链形式。
3、如何制作外链？
①寻找外链平台
通用标准是“高相关性、高权重”。
互联网上常见的外链平台一个是老旧，另一个是相关性差。所以在发布外链的时候，还是需要考虑哪个网站可以带来流量和权重，哪个网站可以带来企业网站需要的流量。
②释放外链
在外链平台发布外链内容。
考虑几个方面：用户愿意阅读哪些内容
怎么发帖不被删
用户看到内容后如何输入网站
③记录数据
每天发布的外链都有记录，方便第二天查看是否被删除，以及数据分析。
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-10-07 15:20
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
想了解前端嗅探吗？ForeSpider 究竟是做什么的？
解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
关键词搜索找工具-全网批量关键词挖矿搜索工具-关键词行业词库
穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
打开网易新闻查看精彩图片
网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
说到SEO优化技术，不得不说的就是优化的频率和数量。由于优化的目的是为了提高关键词的排名，所以优化时间比较复杂。这就需要根据用户的搜索习惯来设置时间。例如，搜索时间是根据用户的正常工作时间设置的，可能有更多的午餐和下班时间。
因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。 查看全部
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
想了解前端嗅探吗？ForeSpider 究竟是做什么的？
解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
关键词搜索找工具-全网批量关键词挖矿搜索工具-关键词行业词库
穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
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网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
说到SEO优化技术，不得不说的就是优化的频率和数量。由于优化的目的是为了提高关键词的排名，所以优化时间比较复杂。这就需要根据用户的搜索习惯来设置时间。例如，搜索时间是根据用户的正常工作时间设置的，可能有更多的午餐和下班时间。
因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。 查看全部
技巧:当我写爬虫脚本采集数据的时候，使用的小方法
今天给大家介绍几种我在使用forespider数据采集系统配置模板时常用的方法。之前写过链接提取教程，今天就不给大家介绍了。我没见过。用户可以关注我之前的文章，里面有很多有用的教程。
首先看一下我准备采集数据的网页：
截图中圈出来的三个地方就是我要取的三个字段，然后取下面每一行的数据，直到最后。
对于这种多行数据且行数不确定的情况，我们需要使用循环，先取顶行，再向下循环。直到最后。
上图是我写的数据提取脚本。此数据提取中有 3 个字段。名称为“word”、“inde”和“rank”，对应脚本中的“re.***”。脚本的每一行都有绿色注释，
解释每一行的作用。
总结一下脚本中用到的几种方法：
① DOM.FindClass：HTML文档的操作方法，通过标签类属性值查找标签节点（还有一种通过标签名称和ID属性值查找标签节点的方法，本文不使用） .
② DOM.GetTextAll：获取HTML标签节点和所有子节点的可见文本。
③ next：返回标签节点的下一个节点。
④ if、while：常用判断和循环语句。
*更详细的使用方法请参见软件文档。
采集示例网址：
大家可以根据网页源代码和软件帮助文档看脚本，了解每一行的含义。
你也可以看看之前的 文章 教程。有兴趣的朋友可以关注一下。教程和有趣的东西会经常更新。希望大家能顺利使用。
过去的选择：
ForeSpider 链接提取脚本：
ForeSpider 如何处理 采集 和 关键词：
为什么总是出现存储错误？关于字段属性的问题：
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解决方案:关键词搜索查找工具-全网批量关键词挖掘搜索工具-关键词行业词库
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穆念慈 SEO Entertainment
2022-04-27 10:15
关键词搜索器，什么是关键词搜索器。关键词搜索工具是搜索大量有流量的关键词，方便我们排名。或者自媒体选择一个主题。今天给大家分享一个免费的关键词搜索工具。免费的一键批量查找搜索工具。自动查找最新流量关键词。详细参考图（支持批量关键词搜索搜索，支持自动采集文章、自动采集视频、自动采集图片、批量内容伪原创等待）
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网站关键词的优化是网站优化过程中非常重要的一步。网站关键词排名优化后，会出现在搜索引擎的搜索结果中。在页面快速向用户展示网站，增加网站的访问量、访问量和用户转化。
网站关键词优化的难易程度判断方法有几种，如：关键词搜索索引、关键词百度竞价后台规划器、关键词品种, 网站优化关卡等。
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确定网站关键词优化的难度等级之一：关键词的搜索索引
所谓关键词的搜索索引可以从百度索引、360索引等中查看和选择。关键词的索引越高，关键词的优化难度越大>，反之亦然。
查看关键词索引的平台不一定有所有关键词收录，如果没有收录则不会显示索引数据，而的指数关键词。
确定网站关键词优化的难度等级：投标后端的关键词planner
在关键词规划器中，不仅可以展开相关的关键词，还可以分析关键词的相关索引，关键词规划器中的索引可以从这几点分析：关键词展示原因、关键词整体日均搜索量、移动端日均搜索量、竞争程度、推荐竞价（如果词改成竞价）等。
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确定网站关键词的优化难度等级：关键词的多样性
所谓关键词大致有四种类型：品牌词、产品词、转化词和流量词。这四类词的搜索和优化难度越来越大。在选择多种关键词时，需要从这四个词中进行选择，选择最有利于优化和用户搜索习惯的词。
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关于官网的优化，如今的SEO优化已经成为很多企业实施网络营销的根本途径。除了为平台带来丰富的流量外，也让更多的用户了解品牌和产品。它确实很受现代公司和企业的欢迎。的告别。但是对于一些电商来说，他们会越来越关注这种实现方式的转化率。如果想要进一步提升效果，这些优化技巧都得自己掌握。下面小编就给大家推荐一下如何优化官网提升效果？
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因此，需要增加这些节点的更新频率，从而专注于提高关键词的排名，可以给商家带来更多的曝光，可以引入更多的流量，从而有更大的时间完成转换。另外，一些关键词软文写的请求，比如原创的请求，可以让平台给它更多的推荐，帮助提升它的排名。
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还有关键词优化的实现技巧。不仅需要熟悉网络平台的实施规则，还需要对标题进行一定的引导，让用户看到就有点击查看的欲望。经过这样的吸收，后面准备的软文发布就会起到营销的作用。所以总的来说，SEO优化实际上是一个综合过程。
总结:【抓包分析】采集豆瓣排名数据的脚本源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-10-07 04:16
总结:【抓包分析】采集豆瓣排名数据的脚本源码
大家好，我是来自公众号3分钟学院的郭丽媛。今天给大家带来的是数据采集的源码分享。
本期以采集豆瓣排名数据为例：
分析
1、采集的内容：%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
选择任何类型电影的图表。
其次，尝试获取网页的源代码。
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/typer ... 6quot;)
三、分析返回值
发现返回值不收录排行榜的内容，也就是说排行榜的内容是动态加载的，无法通过直接读取该URL的网页源码获取。
4.抓包分析，打开浏览器后按f12键，刷新网页，使用浏览器自带的抓包功能对网页进行分析。
根据上图点击网络和标题。之后，因为有很多数据，我们用ctrl+f来搜索。搜索内容为热门电影《美丽人生》的片名，搜索结果有两个：
让我们选择其中一个进行分析，并首先复制URL。
%3A90&action=&start=0&limit=20
我们直接分析问号后面的部分参数：
type=24=> 电影类型：24
interval_id=100%3A90=>视频被点赞：100%-90%（%3A是冒号）
action==> 没有值，暂时无法判断，直译action可以省略
start=0=> 起始位置，第一位开始
limit=20=>显示多少，限制最多20
在这些参数中，需要从原创URL中提取视频类型：（下图红色部分）
%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
每种类型对应一个数字，比如喜剧是24，动作是5，其他类型可以点击更多类型一个一个看网站。
5.获取网页源代码
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)
6.网页返回值：
返回值是一个json。这里的提取是先对表进行转换，然后使用键值对进行提取。如果你不在我的公众号（3分钟学校）里搜索json，这里有很多关于json提取的文章教程。
脚本源
dim json= url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)Dim table=encode.jsontotable(json)For i = 1 To Len(table)TracePrint table[i]["title"],table[i]["rating"][1]Next
复活节彩蛋
先点看，再上教程，关注“3分钟学”，回复关键词【教程】下载我的基础教程。
新QQ交流群11已创建：936858410，有兴趣可以加入！
vip群①群：242971687（满）
vip群②群：242971687（群费48.8，提供基础教程问答，2118小伙伴已加入付费群）
干货内容:百度SEO网站排名收录怎么做，能不能让百度快速收录
很多站长朋友问我有没有合适的百度文章新闻源，如何免费采集百度新闻。有什么有用的免费百度新闻采集方法？如何做百度SEO网站排名和索引？百度可以快速索引我的网站吗？最近百度采集器这样的问题我听了不下10次，现在我来解释一下我的理解。
百度的索引应该怎么做？对此，我认为首先要从内容的来源网站说起。一个好的稳定的文章来源，会让你的网站更容易被百度收录百度采集器上架，更容易获得更高的SEO排名对于 网站 。
百度飓风算法已上线，旨在打击不良采集行为和站群问题，将覆盖百度搜索下的PC站点、H5站点和智能小程序。对于算法覆盖的站点/智能小程序，将根据违规的严重程度酌情限制搜索结果的显示。
所以，如果你想给你的网站带来更多的流量，提高网站的收录，在拥有好的消息源的同时，必须做相应的伪原创处理，这样百度等搜索引擎可以将您的 网站 内容视为高质量内容的来源。搜索引擎也需要学习新事物，优质的内容会受到搜索引擎的青睐。
为什么选择百度新闻采集
百度新闻质量很高，基本上百度这边收录，很适合百度收录。免费采集百度新闻后，我们会对采集到的内容进行相应的处理，如AI智能伪原创文章，然后发布到网站。我们站长通过手动编辑文章是不可能达到原来的效果的，尤其对于站长网站来说，手动更新简直无法想象。因此，对于站长来说，拥有百度新闻这样可以在网站上自由采集的优质内容源是一件非常幸福的事情。
采集百度新闻优势
百度新闻质量高，经过百度搜索引擎过滤后更符合搜索引擎算法。由于百度搜索引擎精准的采集器做后盾，百度新闻信息丰富，节省了大量人力成本。信息全面、相关，数据量巨大。
免费百度新闻怎么办采集
人类文明是从使用火等工具发展起来的，而人类的优势在于使用工具，所以这里我们也需要使用工具来免费采集百度新闻。让我们的网站始终能够吸引搜索引擎的关注，从而增加网站的索引，网站的SEO排名也会相应提升，网站的流量也随之提升也会有质的变化。
工具操作流程
首先选择新的采集任务，选择百度新闻作为采集来源。然后点击选择百度新闻文章的存放位置。下一步是导入 fetch 关键字。保存任务。最后，您可以查看和监控列表中的 采集 状态。操作很简单，不需要写任何采集规则。
这就是今天的SEO经验分享。下一期，我会继续分享更多真实的SEO干货。我非常认真地做SEO分享。下一期见！ 查看全部
大家好，我是来自公众号3分钟学院的郭丽媛。今天给大家带来的是数据采集的源码分享。
本期以采集豆瓣排名数据为例：
分析
1、采集的内容：%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
选择任何类型电影的图表。
其次，尝试获取网页的源代码。
TracePrint url.get("https://movie.douban.com/typer ... 6quot;)
三、分析返回值
发现返回值不收录排行榜的内容，也就是说排行榜的内容是动态加载的，无法通过直接读取该URL的网页源码获取。
4.抓包分析，打开浏览器后按f12键，刷新网页，使用浏览器自带的抓包功能对网页进行分析。
根据上图点击网络和标题。之后，因为有很多数据，我们用ctrl+f来搜索。搜索内容为热门电影《美丽人生》的片名，搜索结果有两个：
让我们选择其中一个进行分析，并首先复制URL。
%3A90&action=&start=0&limit=20
我们直接分析问号后面的部分参数：
type=24=> 电影类型：24
interval_id=100%3A90=>视频被点赞：100%-90%（%3A是冒号）
action==> 没有值，暂时无法判断，直译action可以省略
start=0=> 起始位置，第一位开始
limit=20=>显示多少，限制最多20
在这些参数中，需要从原创URL中提取视频类型：（下图红色部分）
%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
每种类型对应一个数字，比如喜剧是24，动作是5，其他类型可以点击更多类型一个一个看网站。
5.获取网页源代码
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6.网页返回值：
返回值是一个json。这里的提取是先对表进行转换，然后使用键值对进行提取。如果你不在我的公众号（3分钟学校）里搜索json，这里有很多关于json提取的文章教程。
脚本源
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百度的索引应该怎么做？对此，我认为首先要从内容的来源网站说起。一个好的稳定的文章来源，会让你的网站更容易被百度收录百度采集器上架，更容易获得更高的SEO排名对于 网站 。
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所以，如果你想给你的网站带来更多的流量，提高网站的收录，在拥有好的消息源的同时，必须做相应的伪原创处理，这样百度等搜索引擎可以将您的 网站 内容视为高质量内容的来源。搜索引擎也需要学习新事物，优质的内容会受到搜索引擎的青睐。
为什么选择百度新闻采集
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百度新闻质量高，经过百度搜索引擎过滤后更符合搜索引擎算法。由于百度搜索引擎精准的采集器做后盾，百度新闻信息丰富，节省了大量人力成本。信息全面、相关，数据量巨大。
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三、分析返回值
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我们直接分析问号后面的部分参数：
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脚本源
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为什么选择百度新闻采集
百度新闻质量很高，基本上百度这边收录，很适合百度收录。免费采集百度新闻后，我们会对采集到的内容进行相应的处理，如AI智能伪原创文章，然后发布到网站。我们站长通过手动编辑文章是不可能达到原来的效果的，尤其对于站长网站来说，手动更新简直无法想象。因此，对于站长来说，拥有百度新闻这样可以在网站上自由采集的优质内容源是一件非常幸福的事情。
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详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-10-07 04:15
详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
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数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
查看全部
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
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数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
查看全部
详细数据:数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理版块推出一系列原创推文，帮助读者构建完善的社会科学研究数据治理软硬件体系。本节将涉及以下模块：
计算机基础
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3) 本期内容：数据治理 | 数据采集实践：动态网页数据采集
数据存储
(1) 安装
(2) 管理
(3) 数据导入
(4)
数据清洗 数据实验室建设 Part1 简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例： ，我们进入百度图片后，搜索我们要找的图片，然后不断向下滚动页面，会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新，这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。每点击一次，p增加1，所以p参数与翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
明星⭐我们不会迷路的！想要文章及时到达，文末“看”很有必要！
点击搜索您感兴趣的内容
过去推荐
数据研讨会
这是大数据、分析技术和学术研究的三向交叉点
文章 | 《大数据时代社会科学研究数据治理实践手册》
直观:数据采集清洗
蜜蜂牧场是一种数据采集清理工具，ETL工具和脚本语言。最初，这只是清理网页数据采集清理库的问题。随着它的发展，有越来越多的功能。具有同步和异步模式。结合apache骆驼，可以以一种称为牧场群模式的方式创建异步流集群。使用这组脚本，根据任务的不同，你需要有xml，yaml，json，xpath，jsonpath，蜜蜂模板，阿帕奇骆驼和其他相关知识。脚本本身采用 yaml 格式。支持单步调试。有关更多文档，请参阅wiki功能支持同步（批处理）和异步（流处理）模式，以支持各种常见数据源的读取和写入（http，mqtt，activemq，文件，mysql，预言机，sql服务器，mongodb，弹性搜索），这些数据源可以以非常的方式扩展到新源。集成式助力
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-10-07 04:15
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。 查看全部
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。 查看全部
详细数据:数据采集实战：动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中，我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中，我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为：我们的目标是采集网页中指定的文字信息，并保存。
完整代码见文末附件！
Part2 什么是动态网页
通常，我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下滑，网页不刷新就会越来越长，内容越来越多。
具体来说，当我们浏览网站时，用户的实际操作（如向下滚动鼠标滚轮加载内容）不断向服务器发起请求，并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例：我们输入百度图片后，搜索我们想找的图片，然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片，但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为： 内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容是：文章的标题，关键词，这4部分的发布日期和详情链接，对于标题的3部分，关键词，发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接，我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面，如下图：
假设我们要采集有很多内容，单独手动采集操作会浪费很多时间，那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤（一）动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下，网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到，每次点击按钮，我们都可以抓包，我们查看抓包信息，可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL，如下图：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示：此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔，每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化，发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次，p就加1，所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断，当p参数的值为1时，就是请求网站的第一页的内容。
（二）代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上，我们添加了一点内容，并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现，需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法，结合上期我们讲的静态网页数据采集实战，相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢？请继续关注下一条推文：Python 数据处理的基础知识。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
直观:源码角度了解Skywalking之Trace信息的生成
从源代码的角度，了解人行者踪迹信息的生成
跟踪 Id 是有关分布式链接的信息，通过该链接可以找到链接
生成跟踪标识
Skwalking 的跟踪 Id 是使用全局Id生成器的生成（） 方法生成的
第 I 部分：具体而言，应用程序实例 ID
第 2 部分：线程 ID
第 III 部分：当前线程中的时间戳 *10000+ seq，seq 的值介于 0（包括）和 9999（包括 0）和 9999（包括 10000+秒）之间
）。
三部分通过。
我们知道，SKywalking在涉及研究所方法时启动了拦截实例方法，当它涉及到研究所的关联阿格斯兰杰和研究所内部蓝洁时，兰杰的拦截方法调用了兰杰周围的之前方法（）方法，并且此方法调用了上下文管理器的 createSpan（） 方法。在方法之后调用上下文管理器的停止Span（）方法，让我们看一下上下文管理器类中涉及的方法
上下文管理器
虽然上下文管理器也实现了引导服务接口，但引导服务的相关方法是空实现的，上下文管理器创建跨度有三种方法，即创建入口潘（）方法、创建本地调度（）方法和创建ExitSpan（）方法。入口跨度是进入服务时创建的 Span，例如消息队列的使用者入口，LocalSpan 是调用本地方法时创建的 Span，“退出跨度”是离开服务时（例如在发起远程调用时或消息队列生成消息时）时创建的 Span
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
上下文管理器的 createEntrySpan（） 方法
公共静态抽象跨度创建入口跨度（字符串操作名称，上下文载体载波） {
摘要跨度;
摘要跟踪上下文;
操作名称 = 字符串工具剪切（操作名称， OPERATION_NAME_THRESHOLD）;
如果 （承运人 ！= 空 && 国际标准书号.是有效的（）） {
SamplingService samplingService = ServiceManager.INSTANCE.findService（SamplingService.class）;
采样服务强制采样（）;
上下文 = 获取或创建（操作名称，真）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
上下文提取（载体）;
} 否则 {
上下文 = 获取或创建（操作名称，假）;
span = 上下文.createEntrySpan（操作名称）;
}
返回跨度;
}
如果存在上游服务，请找到采样服务实例并调用强制采样（） 方法强制采样
获取当前线程的跟踪上下文
调用跟踪上下文的创建入口跨度（） 方法来创建入口跨度，其中活动跨度堆栈存储活动跨度，如果此堆栈中存在跨度，则将其放置在堆栈中
提取上游跟踪信息
如果没有上游服务，请创建入口跨度。
上下文管理器的停止Span（）方法关闭跨度并调用线程本地的 remove（） 方法来清除线程本地以防止内存泄漏
跟踪上下文
跟踪上下文的创建入口潘（） 方法
公共摘要跨度创建入口跨度（最终字符串操作名称） {
如果 （是极限机制工作（）） {
顶点跨度 = 新单点跨度（）;
回推（跨度）;
}
摘要跨度条目跨度;
最终摘要跨度父跨度 = peek（）;
最终整数父面板 Id = 父跨度 == 空 ？ -1 ： 父跨度.getSpanId（）;
如果 （父跨度 ！= 空 && 父跨度是进入 （）） {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回父级跨度.set操作 Id（操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回父级操作名（操作名）;
}
}）;
返回条目跨度启动（）;
} 否则 {
条目跨度 = （抽象跟踪跨度）字典管理器.find端点部分（）
.findonly（segment.getServiceId（）， operationName）
.doInCondition（new PossibleFound.FoundandAndAntain（） {
@Override公共对象 doProcess（int operationId） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作 Id）;
}
}， 新可能发现.not发现和获取（） {
@Override 公共对象 doProcess（） {
返回新的条目跨度（spanId生成器++，父跨度 Id，操作名称）;
}
}）;
条目跨度启动（）;
返回推送（条目跨度）;
}
}
让我们来分析一下这篇文章的逻辑
调用 isLimit 机制工作（） 方法确定是否超过了最大跨度数，默认值为 300，如果超过最大数量，则创建一个 NoopSpan 对象，将其放在堆栈上并返回
如果未超过最大数量，则堆栈顶部的跨度为当前跨度
如果父跨度不存在，请创建一个入口跨度对象，调用“进入跨度”（） 以打开该跨度，start（） 方法实际上是将“开始时间”属性值设置为当前时间
如果父跨度存在，请创建入口跨度对象，打开该跨度，然后将其按入堆栈。
让我们举个例子来看看如何使用这三种类型的跨度
服务 A
公共无效 a（） {
b（）;
c（）;
d.d（）;
}
服务 A 具有 a（） 方法，而 a（） 方法
调用服务自己的 b（） 方法、c（） 方法和服务 d 的 d（） 方法，具体如下：
请求是通过雄猫插件进入堆栈创建的，并调用 start（） 以打开跨度
调用 b（） 方法时
，则将本地跨度对象创建到堆栈中，调用 start（） 以打开跨度，并且 a（） 方法在结束时退出堆栈
调用 c（） 方法时
，则在堆栈中创建相同的本地跨度对象，调用 start（） 以打开跨度，并且 b（） 方法在结束时退出堆栈
调用 d（） 方法时，将在堆栈中创建退出跨度对象，并在服务 b 调用结束时将退出跨度添加到堆栈中
然后，当条目跨度从堆栈中出来时，a（） 结束。
总结
在本文章我们主要讨论了当请求通过时如何创建跟踪，有三种类型的跨度，入口跨度是进入此服务时创建的跨度，LocalSpan是调用本地方法时创建的跨度，ExitSpan是通过离开此服务创建的跨度，并且对上下文管理器类进行了深入分析。此类主要完成当前线程和跟踪上下文的绑定，后者是创建 span 的类。
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-07 04:15
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
另一个正在考虑的问题是问答式咨询。你有一个其他人怀疑的专业领域。小组中有人提出问题，而您愿意提供答案。那我会很乐意扮演一个桥梁的角色，但如何保护双方的权益很麻烦，需要重新考虑流程设计。知乎的付费咨询风气还没有兴起，很大程度上是由于其流程的简单粗暴造成的。
关于入群门槛，本质上我不打算收费，但原则上不欢迎聚会，这和看文章不同，文章贴出来给人看，但是群是用来换位子的，相信不欢迎大家互相交换名额，所以进群门槛的逻辑如下：
过去，我主动付费：付费阅读文章，付费咨询（不管知乎还是公众号，不管多少钱），私下给我发红包（不管是否我有没有，不管你收多少钱），这些朋友都是自己贡献的，没有人问，我尊重你尊重他人贡献的态度，请直接进群。
反之，请转10元，这是对我和其他付出的人的尊重。没有这些朋友的积极反馈，我是不可能继续制作的。同时，我也让这些付费的朋友知道，他们都和他在一起。相同的人愿意交换付出，从而平等交流。
毕竟这个群体没有正式的商业产品或服务，所以不会有正式的收费。10元只是说说态度。我无法检查任何加入该组的人是否已付款。初衷是为了解决上面提到的问题。，不能本末倒置，多花精力。
我相信大多数人仍然是诚实的人。如果真的有不诚实的人，请相信我：圈子不大。
我之所以选择微信群，是因为我目前没有精力去运营一个社区，而这样的优秀社区其实还有很多。如果这个群体的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源都有帮助。交流确实很有帮助，以后会考虑专业问答社区，重点解决实际问题。
群二维码：
已满或过期请加我注：加群
因为担心被打扰，所以没有邀请一些原本是朋友的朋友。如果你需要加入这个群，请告诉我。
周末刚到，让有需要的人进来，下周一起讨论。
解决方案:长尾关键词如何挖掘（关键词采集系统）
1.文章字数不宜过多。字数过多可能不仅用户懒得阅读，还会稀释关键词的密度。一般来说，一篇文章500字就足够了。在SEO优化中，网站首页标题加key有利于百度收录，长尾搜索关键词好
1.判断一个词是否可靠，应该从三个方面来判断：如何挖掘长尾搜索关键词？筛选长尾搜索关键词的作用是找到有价值的长尾搜索关键词，避免重复，而索引和竞争分析则是避免重复内容。
增加进入站点的外围流量；一个
定期发送网站周边信息。本次发送的目的是增加网站外设链接，增加外设进入站点的流量；一、比如：你做的是指数长尾搜索关键词，那么，在交换友情链接的时候，尝试加这个长尾搜索关键词，这个不行，也是一种过度优化的行为，友情链接的交换一定要定期，并且控制交换的数量，一般中小网站链接应该控制在30左右，如果要交换到30链接，一定要定期交换，例如：保留2-3天 交换友好链接的规律性更好。
2. 如何构建长尾搜索关键词2. 搜索量很小且不稳定（因为没有人知道搜索者会输入什么词）。可以定向挖掘长尾搜索关键词。例如，长尾搜索 关键词 必须收录或不收录特定单词。长尾搜索 关键词 应在页面标题中布局并在文本中重复。尾搜索关键词2-3次，增加长尾搜索软件密度关键词； 查看全部
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
另一个正在考虑的问题是问答式咨询。你有一个其他人怀疑的专业领域。小组中有人提出问题，而您愿意提供答案。那我会很乐意扮演一个桥梁的角色，但如何保护双方的权益很麻烦，需要重新考虑流程设计。知乎的付费咨询风气还没有兴起，很大程度上是由于其流程的简单粗暴造成的。
关于入群门槛，本质上我不打算收费，但原则上不欢迎聚会，这和看文章不同，文章贴出来给人看，但是群是用来换位子的，相信不欢迎大家互相交换名额，所以进群门槛的逻辑如下：
过去，我主动付费：付费阅读文章，付费咨询（不管知乎还是公众号，不管多少钱），私下给我发红包（不管是否我有没有，不管你收多少钱），这些朋友都是自己贡献的，没有人问，我尊重你尊重他人贡献的态度，请直接进群。
反之，请转10元，这是对我和其他付出的人的尊重。没有这些朋友的积极反馈，我是不可能继续制作的。同时，我也让这些付费的朋友知道，他们都和他在一起。相同的人愿意交换付出，从而平等交流。
毕竟这个群体没有正式的商业产品或服务，所以不会有正式的收费。10元只是说说态度。我无法检查任何加入该组的人是否已付款。初衷是为了解决上面提到的问题。，不能本末倒置，多花精力。
我相信大多数人仍然是诚实的人。如果真的有不诚实的人，请相信我：圈子不大。
我之所以选择微信群，是因为我目前没有精力去运营一个社区，而这样的优秀社区其实还有很多。如果这个群体的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源都有帮助。交流确实很有帮助，以后会考虑专业问答社区，重点解决实际问题。
群二维码：
已满或过期请加我注：加群
因为担心被打扰，所以没有邀请一些原本是朋友的朋友。如果你需要加入这个群，请告诉我。
周末刚到，让有需要的人进来，下周一起讨论。
解决方案:长尾关键词如何挖掘（关键词采集系统）
1.文章字数不宜过多。字数过多可能不仅用户懒得阅读，还会稀释关键词的密度。一般来说，一篇文章500字就足够了。在SEO优化中，网站首页标题加key有利于百度收录，长尾搜索关键词好
1.判断一个词是否可靠，应该从三个方面来判断：如何挖掘长尾搜索关键词？筛选长尾搜索关键词的作用是找到有价值的长尾搜索关键词，避免重复，而索引和竞争分析则是避免重复内容。
增加进入站点的外围流量；一个
定期发送网站周边信息。本次发送的目的是增加网站外设链接，增加外设进入站点的流量；一、比如：你做的是指数长尾搜索关键词，那么，在交换友情链接的时候，尝试加这个长尾搜索关键词，这个不行，也是一种过度优化的行为，友情链接的交换一定要定期，并且控制交换的数量，一般中小网站链接应该控制在30左右，如果要交换到30链接，一定要定期交换，例如：保留2-3天 交换友好链接的规律性更好。
2. 如何构建长尾搜索关键词2. 搜索量很小且不稳定（因为没有人知道搜索者会输入什么词）。可以定向挖掘长尾搜索关键词。例如，长尾搜索 关键词 必须收录或不收录特定单词。长尾搜索 关键词 应在页面标题中布局并在文本中重复。尾搜索关键词2-3次，增加长尾搜索软件密度关键词； 查看全部
分享文章:SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
到现在，站群的模式依然有效，使用站群的方法拦截海量搜索流量，偷偷变现是正常的。一个人管理一批网站，内容更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑来解决SEO采集场景下“标题相似”的问题，顺便引入了一个小算法，将结合这个小算法分享一个案例一段时间后“重要热点自动推送到微信”。
倒排索引是搜索引擎检索的基石。理解倒排索引有助于理解搜索引擎的排序逻辑。很多SEO朋友连基本的排序规则都不知道，无法将这些规则结合到日常优化中。搜索引擎优化是关于感觉。
一些我在文章中偶尔出现的技术细节和小想法，表面上看起来与赚钱相去甚远，但实际上正是这些小东西支撑着一个人的判断，只有机会来临时才能对。s 选择。
采集每个SEOer都亲自指导或做过，因为网站内容的数量和质量对于流量的增加至关重要。早年的PC时代，自媒体的概念还没有盛行。如果一个网站的内容制作完全靠公司编辑组的几个同学，很可能撑不过他被开除的那一天。那个时候，版权和原创的概念还是很模糊的。网站 20% 的内容是 原创，80% 的内容是 采集。我认为这是行业的良知。，网站内容互相采集是业内的常态，个别站长的网站内容大多从第一篇开始。
2016年，看了市面上大部分的采集工具（当时一般是优采云，现在好像也一样），我用我的少数产品思维来反感，简单地用 Python 开发了一个 采集 工具：
四年后，我有点感慨。人越缺，越喜欢炫耀。他们的技能很差，尤其是英语。因此，在设计界面时，特意将相关领域和标题用英文表达。现在看来，眼睛很热。
但是这个工具的功能对我来说仍然没有过时的感觉。我曾经评论过曹政先生的公众号。我是一个喜欢动脑筋，不喜欢动脑筋的人。重复的事情让我重复操作 10 次和 8 次。考虑是否可以自动化，否则会开始烦人。
为什么他们会鄙视市面上的采集工具，因为我跟着他们的流程，发现流程不够灵活，不够全面。我希望这个工具完成后，我不需要去想任何问题，我只需要按照步骤进行，我会把所有可能的情况都尽可能地设计进去。本工具可以对接三大主流开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口自己写，整体模型如下：
以自己的网站为一级目录，该目录收录多个目标采集网站为二级目录，每个采集网站收录多列，每列存储自己的采集规则和历史记录。正常情况下，一天存储几万件是没有问题的。
程序支持：随时切换自己网站的不同操作，自动调出预设目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则支持添加、删除、修改、搜索、保存、导入和导出。单个目标可以设置多组规则，根据页面自动识别最优爬取规则。HTML 格式（删除其他人的所有 HTML 标记，同时保留原创段落）
特定字符的替换、特定规则的字符替换（正则）、图像提取和链接补全。按网站，立柱旋转采集，定时定量，自动判断重量，自动入库，等待复查。
说到判断的权重，我们就来到我们今天的话题：“相似标题”的判断问题。当你打开程序，它开始工作，从你为它配置的每个网站中抓取内容，相当于整个网络采集，目标网站本身和目标网站 之间可能有 文章 重复。
一个网站中相同的文章，除了技术或人为问题外，一般都是同一个链接，所以只要让程序判断链接是否完全一样，就很简单了。
入库不是完全一样的，而是在不同的网站中，既然大家都在挑挑拣拣，那么很可能采集就是一模一样的文章，而且有多个文章具有相同的标题和相同的文本。文章在网站上一起发帖，从优化的角度来看是不可取的，尤其是采集的情况，长期自动化采集，没有人为干预，会久而久之就会积累很多重复的内容，那么网站离死不远了。
所以除了初步的链接判断外，还要加上title的判断，不管是内部的网站还是直接的网站和网站，如果要进入图书馆，你必须做出判断。
如果标题完全一样，处理方法和链接一样，直接丢弃即可。麻烦的问题是标题相似。
假设目前网站中有10篇文章这样的文章，标题分别为（以微博热搜为例）：
四字哥借蔡国庆坐沙发，特朗普团队说有死票。美国队回应与拜登的面对面碰撞。阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺下。李东旭给孔刘送咖啡车支持拜登 称特朗普拒不承认选举结果尴尬 专家建议女性退休年龄延长至55岁最后一件网上买的东西生育力对女性职业的影响是2万倍日本首相菅义伟想第一个见到拜登
这时，程序采集抓取了一篇文章文章，标题为：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬
它与现有数据库中的标题具有相同的含义。它描述了一件事。标题几乎相同。”。
如果我们让程序自动判断这两个标题是否相同，那么对于一台要么为0要么为1的计算机，它给出的结果是：不。但我们显然不能让这样的文章重新输入库，所以必须有合适的处理方式，让程序能够识别，同时我们网站数据库中可能有几亿甚至更多方法是有效的，但必须考虑效率，不能花几秒钟的时间做出判断。
那段时间，我也很不适应。我在 Internet 上没有找到任何可以解决此问题的工具。都是一样的都被丢弃了，单词之间的区别被认为是不同的文章。
一段时间后，我在搜索引擎书籍中了解到“倒排索引”的思想。
我们想一想：为什么百度或者谷歌可以在毫秒内搜索到我们需要的内容？
其实支持这一点的技术方案有很多，但所有的方案都是以“倒排索引”为前提的。正是“倒排索引”使“搜索”行为大大提高了检索效率，并伴随着一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档是网页或文章文章，我们在这里使用标题，当用户搜索：特朗普
因为没有相同的（瞬间就能找到完全一样的），数据库一一查找，取出收录特朗普的文档对应的ID，可以得到：2、6，所以我们可以找到用户需要的相关内容。
但是如果里面有100亿条数据，我们就不知道怎么求猴年马月了。这时候，我们再建一张这样的表：
如图所示，我们为单词创建另一个表。表中的每个单词都是唯一的。哪些文档收录每个单词，并列出 ID。
当用户搜索：特朗普和拜登，搜索引擎细分：特朗普，拜登根据第二个表格，特朗普的关键词显示涉及：2、6、拜登这个关键词是：3、 6 记得初中路口：2、6和3、6取路口，常见的是6，所以本次搜索找到的相关内容为：文档6，该文档同时收录特朗普和拜登，满足基本相关性。
文章可能有上千个，但世界上的词汇总是有限的，只要一模一样，马上就能查到数据库。
不管第一张表有多少亿的数据，通过第二张表我们可以瞬间找到所有收录目标关键词的文档ID，取交集然后使用文档ID直接从第一张表，不用一一检查。这第二张表是：倒排索引，也称为反向索引。
至于所谓的正向索引，我觉得是没有这个概念的，只是有了倒排索引之后的相对而已。
当时知道了这个想法后，真的很感动。一开始人家是怎么想出来的，我很佩服。
此应用程序适用于文档 (文章)。看完之后我在想：能不能把文章换成title，用这个思路来判断title是否极其相似？如果你已经有了初步的想法，说明倒排索引的思路已经了解了。
谈谈技术细节：
遇到这个问题，正在思考解决方案的人肯定是技术人员，所以干脆给出核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计。此过程还将涉及搜索结果的初步分数计算。SEO朋友不知道的话，一起来了解一下吧。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以我用一个简单的例子来解释一下它是如何为我们的搜索工作的。其实，搜索引擎在检索数据的时候，并不是简单的取出所有的文档ID，取交集。会有一些大问题。
这是一个比较专业的知识，我自己也没有深入的了解。我只是依靠这些想法来解决业务问题。有兴趣的朋友可以看看这本书：《这就是搜索引擎——核心技术详解》PS：感谢SEO界大神ZERO的各种分享，在他的文章中得到了很多帮助和提升早期！
倒排索引建立后，用户搜索时，一般有以下检索逻辑：
一次一个文档，一次一个词结合一次一个文档的跳转指针一次一个文档的本质是取交集的逻辑。我们这里使用一种比较简单的一次一个词的方法。
搜索：Trump和Biden Trump，所有收录它的文件对应的ID分别是：1、2、3
拜登，对应的文档ID为：3、4、5
淘汰特朗普，1、2、3各得一分
再次拿出拜登，1、2、4、5各得一分，3累积两分
因此，文件 3 是最相关的。这是一次一个字的逻辑。最后，我们得到每个相关文档的相似度得分。列表从大到小是一次搜索的初步排序。实际上，我们叠加文档出现的次数来计算分数。在实际检索中，分数并不是简单的这样计算的。每个文档需要结合很多因素单独计算分数，然后叠加，但只处理我们的问题就足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
2016年，我没有写向量分类。最后一个比较是使用“Shingle”算法提取文本块。相对来说，vector比较合适，整体查询速度基本保持在几毫秒以内。
这是基本的处理模型。其实我们可以看到，随着数据的增加，计算速度会线性增加（还好不是指数），内存开销也很可怕，所以需要采取一些措施来保持稳定。
比如分段存储，文本转md5等，千万级数据没有压力，如果不能增加机器数量。
虽然我在学习数据库，但当时我不在课堂上。毕业后，我只知道几个数据库的名字。显然，最好用数据库来处理，但也只是处理一些小问题，不会花太多钱。更多精力，有更好的方法也欢迎指教。
用这样的思路来处理SEO的过程——采集——标题重，这样的问题似乎有点矫枉过正，看来离钱还很远。
很多人都不愿意做，但将一件事做到极致，往往是拉开与对手距离的关键。
接下来说一下开头提到的小算法：
我们刚才说的是为了方便对倒排索引的理解。其实整个倒排索引是很复杂的。为了支持它正常工作，必须设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等，同时在数据库中不能简单的存储我们刚才提到的东西，尤其是Table 1：
在这里，我们简单地存储文档中收录哪些单词。其实在一个文章中，总有一些词是不相干的，有没有没关系，反之，有些词最能代表这个文章写的是文章 的主题。
用户搜索时：特朗普和拜登一起喝茶
有一个文档只收录“together”这个词，但是你要知道这样一个词会出现在不同领域的各种文章中，一点也不稀奇，这个词不重要，去掉不会影响文章表达的主题。
因此，我们不能简单地认为该文档也与搜索词有关。鉴于此，我们必须计算 文章 中的哪些词是重要的，哪些不重要。为它们计算一个单独的权重值，例如这样：
每个词在这个文章 中都有它的权重值。这些权重值可以添加到刚才提到的文档相关性分数的计算中。这样的分数更有意义，更相关。而这个权重值的计算是：TF-IDF算法。
让我们用小明的日记来解释：
小明10天写了10本日记。我们想知道今天日记中小明的遭遇。普通人看了登山的乐趣，看到了登山的风景，看到了爬山的感觉，就知道小明今天去登山了。
不过，这10天来，小明没有爬过山，所以其他的日记里也没有出现爬山二字。
反之：“今日天晴，万里晴空有白云飘”，几乎是全国小学生对自身文采的第一次尝试。
可以看出，这些词出现在很多日记中，对理解某一个文章并没有什么作用。
在某个类别的某篇文章文章中，有一些重复性高的词，很少出现在该类别的其他文章中，这些词最能描述文章的主题，反之，总是出现在任何文章中的词对理解文章没有帮助，也不重要和相关。
这就是TF-IDF的简单思路。
TF-IDF 用于评估一个词对文章 文章 的重要性（权重）。一个词的重要性与其在文章中出现的次数成正比，与在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的值就是我们刚才提到的一个文章中一个词的权重，而文章和结合它计算出来的搜索词的相关性得分是非常有效的。TF-IDF的公式和具体理解可以参考百度百科。
TF-IDF的应用比较少，基本用在搜索引擎上。我用它来做一件事。
今天，随着互联网的发展，每天发生在我们身上的各种事情，都是通过媒体平台推送给我们的。其中，有全国大事、娱乐八卦、行业资讯。如何判断今天发生的哪件事比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初，因为疫情，我一直待在家里。我还写了一个热点推送工具，自动将昨天出现在各大平台的热点推送给我。
推送给我的内容是加权的，哪些热点出现在多个平台上，哪些热点在过去一段时间内不可用。最后形成一个简单的报告，每天早上9：00推送到我的微信上。
在这里，我最初看到了一个应用程序：
我们都知道，能火遍全网的热点，总是首先出现在泛媒体上，经过一系列的发酵和传播，到达全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先显示一些热点新闻。事情开始传开后，知乎相关的讨论问题也出现了，然后是公众号的头条等。自媒体开始写内容跟风。
我在想：对于常年蹲点热点的自媒体同学们，能不能找到一些泛媒体平台上普遍讨论的热点，而这些热点还没有在知乎公众号等地方可以看到，出现的时候，是不是可以擦键盘开始准备擦呢？
我不是专业的自媒体，常年炙手可热的自媒体同学们各有各的专业。经常看到的一个现象是：抖音微博刚出现热点的时候，自媒体@知乎还没有，后来知乎提出相关问题的时候，基本就热点了榜单，一个调侃的第一个回答，分分钟就能获得上万个赞。
蹭热点、截取流量的逻辑本身价值无需验证。关键是这个方法能不能让我们及时擦。
目前我只是猜测，我还在思考这个工具的其他应用，后面会写下相关的方法。
插入一件事：
很多朋友经常加我问一些已经回答了很多次的问题，包括技术和思考。
时不时会有朋友问能不能在评论里加谁谁是谁的微信账号，想联系他或者找他买源码。
陆续有朋友用文章的思路做了一些效果，但毕竟是小部分，更多的人因为基础薄弱无法入手，缺乏指导。
程序员普遍缺乏营销思维，运营商不懂技术，双方互相仰视。
有鉴于此，前段时间我决定成立一个读者交流群来解决以上问题。
目前，自媒体方面只是我花时间去操作。很多时候，我不能投入太多的精力。开个微信群要负责管理，随时回答各种问题。这会消耗很多能量。我犹豫的地方。
不过考虑到上述问题会随着时间的推移反复出现，开个微信群可以缓解很多，利大于弊。
关于费用，如果有正式的入团费用，当然不用担心精力的投入。正是因为进群不收费，我才不得不考虑要不要开。
虽然不收费，但一定要有一点门槛，我不希望它成为一个聊天群。
先说一下组的价值或意义：
最重要的是大家可以提出我所有文章中涉及的任何技术问题、思考问题、实际操作、应用场景等，我会在群里解答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，专业的我会回答，非专业的我会给出自己的建议。
对于互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等问题，以及信息不畅、项目选择等判断性问题，我也有一些看法。
我会优先在群里推送新的内容或资源。
其他方面：
读者和朋友如果想相互联系，可以私下联系他们。我不会参与其中，只是提供一个方便。
允许在一定频率内宣传您自己或您的业务，包括 文章 或社区。
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汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-10-06 19:21
汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
从事网络优化N年，博主经常遇到-这样的问题：为什么-我们的网站帖子文章不一定是收录，为什么同类型的网站 文章总是很容易收录？这里博主主要告诉你seoers，-如果你想让搜索引擎快速找到你，你想让你的网站快速收录和或关键词排名，以下帝国插件和SEO方法一定要牢牢把握！
NO.1。避免复杂的代码。
很多客户为了省事喜欢直接Ctrl+C、Ctrl+V网上的内容，或者直接从文档中复制。这会直接导致你的代码视图乱七八糟，成百上千的代码会包围和压制一个文本，所以它并不突出，可以“百度”给你吗？你可以想象你的百度排名会如何。
NO.2。突出显示 关键词。
一篇文章的标题 文章 非常重要。标题中的关键词是否醒目往往决定了整个文章的排名。第一个优化关键词是写一篇好文章文章的点睛之笔>。如何建立一个网站 域名？这里的 关键词 是“网站 域名”。如果你想更快地推广，幸运的是，它在文章中处处体现。
NO.3。尽可能原创。
最好能自己写。不过，原创 博主表示，并不是所有的都需要自己写。每个人都有自己的一套观点，我们可以借鉴他们的经验和观点，取其精华，颠覆并融入我们自己的文章。当然，每一个文章都必须有自己的灵魂，这样才能有新意，而不是汲取人们的智慧，做冷饭。在这里，薄主教，你怎么能快速采集大量的关键词文章，成为原创的文章。
A.使用免费的Empire插件采集大量文章内容
1. 通过Empire插件生成行业相关词，从下拉词、相关搜索词、长尾词中生成关键词。可以设置自动删除不相关的词。通过Empire插件自动采集行业相关文章，一次可以创建几十个或几百个采集任务，同时执行多个领域任务采集。
2.自动过滤其他网站促销信息
3、支持多种采集来源采集（覆盖全网行业新闻来源，海量内容库，采集最新内容）
4.支持图片本地化或存储到其他平台
5.自动批量挂机采集，无缝对接各大cms发布者，采集之后自动发布推送到搜索引擎
B. 免费帝国插件-SEO优化功能
1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
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1. 批量监控不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB,苹果、搜外等主要cms工具可以同时管理和批量发布）
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3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
6.每日蜘蛛、收录、网站权重可以通过软件直接查看！
NO.4。相信很多做过优化推广的客户一定知道关键词在一篇文章文章中是极其重要的。
关键词它的出现方式不是随机的，也是可追溯的。如果你想让你的文章在百度上排名，记住关键词第一次出现的时候一定要醒目，可以用加粗等方法。此外，在文章 中多次反映关键词 也是一个好主意。小编的做法是把文章开头反射，中间反射，最后反射。这样，什么都不会丢失。
优化与网站的产生密切相关。如果标题和锚文本做得不好，会直接影响网站的后期制作，甚至达不到要求。因此，有必要努力对其进行优化。当然，一旦打下了基础，接下来的路自然会很轻松。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
最新发布:同义词替换网站排行榜-批量同义词替换软件-同义词替换词典大全
同义词替换软件，什么是同义词替换软件。同义词替换的主要和重要作用是什么？我相信每个用同义词代替软件的人都是伪原创。但是很多同义词替换软件是少量替换不能达到伪原创的效果。今天给大家分享一个免费的同义词替换软件，支持不同的同义词比例如原创，具体请参考图片教程。
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NO.2。突出显示 关键词。
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NO.3。尽可能原创。
最好能自己写。不过，原创 博主表示，并不是所有的都需要自己写。每个人都有自己的一套观点，我们可以借鉴他们的经验和观点，取其精华，颠覆并融入我们自己的文章。当然，每一个文章都必须有自己的灵魂，这样才能有新意，而不是汲取人们的智慧，做冷饭。在这里，薄主教，你怎么能快速采集大量的关键词文章，成为原创的文章。
A.使用免费的Empire插件采集大量文章内容
1. 通过Empire插件生成行业相关词，从下拉词、相关搜索词、长尾词中生成关键词。可以设置自动删除不相关的词。通过Empire插件自动采集行业相关文章，一次可以创建几十个或几百个采集任务，同时执行多个领域任务采集。
2.自动过滤其他网站促销信息
3、支持多种采集来源采集（覆盖全网行业新闻来源，海量内容库，采集最新内容）
4.支持图片本地化或存储到其他平台
5.自动批量挂机采集，无缝对接各大cms发布者，采集之后自动发布推送到搜索引擎
B. 免费帝国插件-SEO优化功能
1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
8、定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提升网站的收录）
C. 免费 Empire 插件 - 批量管理网站
1. 批量监控不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB,苹果、搜外等主要cms工具可以同时管理和批量发布）
2.设置批量发布数量（可以设置发布间隔/每天总发布数量）
3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
6.每日蜘蛛、收录、网站权重可以通过软件直接查看！
NO.4。相信很多做过优化推广的客户一定知道关键词在一篇文章文章中是极其重要的。
关键词它的出现方式不是随机的，也是可追溯的。如果你想让你的文章在百度上排名，记住关键词第一次出现的时候一定要醒目，可以用加粗等方法。此外，在文章 中多次反映关键词 也是一个好主意。小编的做法是把文章开头反射，中间反射，最后反射。这样，什么都不会丢失。
优化与网站的产生密切相关。如果标题和锚文本做得不好，会直接影响网站的后期制作，甚至达不到要求。因此，有必要努力对其进行优化。当然，一旦打下了基础，接下来的路自然会很轻松。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
最新发布:同义词替换网站排行榜-批量同义词替换软件-同义词替换词典大全
同义词替换软件，什么是同义词替换软件。同义词替换的主要和重要作用是什么？我相信每个用同义词代替软件的人都是伪原创。但是很多同义词替换软件是少量替换不能达到伪原创的效果。今天给大家分享一个免费的同义词替换软件，支持不同的同义词比例如原创，具体请参考图片教程。
现在是互联网时代。看看我们现在的生活，互联网无处不在。同义词被软件取代。大多数人外出时不需要带手机。那么如果我们想让我们的产品得到更好的宣传，我们是否需要做一些优化呢？大家都知道优化应该优化网站首页，那么网站栏目需要优化吗？
页面设计：如果是单页，建议图文结合，同义词一定要软件替换。审计也可以用作共享插件。如果是门户网站，按照首页的优化方案进行设计。
网站页眉设计：页眉设计包括标题、关键词和描述。同义词替换软件取决于具体环境。如果是企业网站（单页），搜索引擎优化建议只做标题；如果是门户网站（类似于网站），栏目页面提倡准确的标题、描述和关键词设置；当然，如果从读者的角度考虑，企业网站也不错，门户网站，他们可以做出准确的标题，让搜索引擎自动抓取并自动显示。
站内链接控制：单页链接控制搜索引擎优化提倡制作相关链接，同义词替换软件甚至可以将其控制为完全相关。其实单页高手完全可以参考百度百科的链接放置。门户网站的链接放置也要根据首页的优化方案来设计。
友情链接控制：其实我们这里说的是友情链接。同义词替换软件一般不建议新站3个月内做友情链接，尤其是门户网站。那么如果非要做友情链接，单页网站提倡完全相关的友情链接，同义词替换软件门户分类页面可以选择做泛相关的友情链接。但是，一般来说，有必要控制我们的友好链接的数量。友好链接参与降级是非常有害的。
移动网站优化现在已经成为SEO的重要组成部分，同义词替换软件也非常类似于移动网站优化和PC优化的技术操作。但是，有很多seo技术操作是专门针对移动平台的用户体验的。
完成move网站有多种技术操作方法，比如选择合规网站程序，同义词替换软件分析M个子域，适配跳转move网站等。在一般情况下，建议使用合规性网站 程序而不是担心。如果移动M目录的网站子域，搜索引擎优化效果不是很理想，搜索引擎对其也不是很友好。
为什么说使用适配网站程序是目前优化手机网站最好的办法，同义词替换软件是因为大部分网站管理员对前端技术不是很擅长网站控制，基于自适应网站程序模板构建的网站可以直接兼容个人电脑和移动终端，非常方便以后的管理和维护。可以说，使用自适应网站程序可以完全避免担心移动网站的优化效果。
如果你有一定的网站前端技术，同义词替换软件可以通过PC网站适配或开发单独的手机网站，可以做PC网站的对接规则mobile网站和mobile网站之间的URL路径的设置也可以达到更好的mobile网站优化效果，但是这里要求的技术水平要高很多，普通站长朋友或者seo人员可能达不到此类技术要求。返回搜狐，查看更多 查看全部
汇总:如何让网站快速收录和关键词排名？帝国插件来助你支持所有网站...
从事网络优化N年，博主经常遇到-这样的问题：为什么-我们的网站帖子文章不一定是收录，为什么同类型的网站 文章总是很容易收录？这里博主主要告诉你seoers，-如果你想让搜索引擎快速找到你，你想让你的网站快速收录和或关键词排名，以下帝国插件和SEO方法一定要牢牢把握！
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很多客户为了省事喜欢直接Ctrl+C、Ctrl+V网上的内容，或者直接从文档中复制。这会直接导致你的代码视图乱七八糟，成百上千的代码会包围和压制一个文本，所以它并不突出，可以“百度”给你吗？你可以想象你的百度排名会如何。
NO.2。突出显示 关键词。
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4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
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6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
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现在是互联网时代。看看我们现在的生活，互联网无处不在。同义词被软件取代。大多数人外出时不需要带手机。那么如果我们想让我们的产品得到更好的宣传，我们是否需要做一些优化呢？大家都知道优化应该优化网站首页，那么网站栏目需要优化吗？
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如果你有一定的网站前端技术，同义词替换软件可以通过PC网站适配或开发单独的手机网站，可以做PC网站的对接规则mobile网站和mobile网站之间的URL路径的设置也可以达到更好的mobile网站优化效果，但是这里要求的技术水平要高很多，普通站长朋友或者seo人员可能达不到此类技术要求。返回搜狐，查看更多
核心方法:关键词排名SEO
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-10-06 19:18
核心方法:关键词排名SEO
首页关键词排名和内页整站优化哪个更SEO优化_共享资源网SEO优化顾问
作为SEO优化师，SEO优化的工作就是操作网站关键词的排名，也就是我们常说的网站核心词长尾词关键词排名优化，只有网站有关键词排名，排名靠前，才有流量、点击、转化。随着搜索引擎的发展和网站优化技术的进步，SEO优化行业兴起。网站关键词排名优化，那么关键词排名优化和站点优化有什么区别关键词排名优化？1.共享资源网了解首页排名和全站排名如下： 1. 网站关键词 排名优化——主要是首页参与关键词的排名，也就是我们常说的大部分页面都是首页参与，内页不参与网站的排名关键词，在网站的优化外包公司中很常见，优化词或多词排名，首页参与这些词的排名，长期使用第三方网站工具检测，首页参与排名，内页不参与词库排名。2.全站网站关键词排名优化-网站全站可以参与关键词排名，首页可以参与排名，大部分排名都上内页，网站 想要做大做强，参与内页排名是整个网站排名优化的表现。3、简单来说，关键词排名优化侧重于首页排名，而全站排名优化侧重网站关键词排名，更符合与用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化侧重于首页的排名，而全站排名优化侧重于网站关键词的排名，更符合用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化侧重于首页的排名，而全站排名优化侧重于网站关键词的排名，更符合用户。搜索习惯和经验。2、首页排名优化方法与全站排名不同： 1、首页关键词排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章 排名优化首页标题布局关键词，常用标题格式：xx_xx_xx_xx-xx；内页 文章
总结:城中街道关键词列表采集文章-关键词文章采集器
关键词列表采集文章，具体取决于关键词文章采集系统，关键词文章采集器
关键词列表采集文章可以使用类似文章的标记调用
标签名称： 喜欢的文章
功能说明：自动关联文档标签
使用示例：
{dede：likearticlerow=''col=''titlelen=''infolen=''}
[字段：title/] {/dede：likearticle} 参数描述： col='' 显示的列数（默认为单列） row='10' 返回列出的文档总数 = '30' 标题长度相当于标题长度 infolen='160' 表示内容介绍的长度相当于 infolenth mytypeid=0 手动指定要限定的列 ID，以及，多个内部文本的单独表示形式 = '' 单个记录样式（指内容中间的内容 标签）如果要进行站点范围的相关文章调用，请参阅下面的修改方法：查找文件：\收录\标记\likearticle.lib.php查找代码：$typeid = “和 arc.typeid in（$typeid） 和 arc.id$arcid”;修改为：$typeid = “和弧.id$弧形”;您可以实现 dede织梦使用 likearticle 标签来实现调用整个站点相关文章
1.帮助您找到方法并提供您的参考
2， {dede：arclist 行=5 标题=36 阶数by=pubdate 关键字='关键词1， 关键词2， 关键词3， 'typeid='列 id'}
{/dede：arclist}
4、底层模板我就不写在这里了，相信你也明白了
5、以上代码是调用的
关键词1/2/3相关文档，并指定列调用 Oh，排序到最新版本排序，相信不用太多解释，你看到上面的标签就明白了
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希望采用
关键词列表采集文章 优采云采集器。新软件，是的，你看看软件的30秒快速入门演示，看看FLASH版本
整个网络的热门话题：
即将到来的节日：9月中秋节假期3天！无论你有多忙，你都必须对自己好！
城市关键词街道列表采集文章 - 关键词文章采集器完成！ 查看全部
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核心方法:关键词排名SEO
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事实:国际站：关键词哪里来？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-10-05 17:10
事实:国际站：关键词哪里来？
言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
1. Adswords关键词工具
2.谷歌的下拉列表集合关键词
3. 谷歌相关搜索
谷歌趋势
5.
6.
7.
8、阿里国际站：
9. RFQ Opportunities：通过这个可以找到采购人员使用的关键词。
10.优秀同行的关键词--右键--查看源码--按Ctrl+F输入关键字
ps：一般在前面关键词之后
11.免费关键词工具-阿里巴巴外贸导航长尾关键词
12.阿里行业指数网：采集
13. 其他 B2B 平台和搜索引擎，如 Amazon、Aliexpress、Wish、/
搜索引擎：Google 和 Google关键词Planner
工具链接：
其他搜索引擎可以作为参考。
谷歌——已成为最受欢迎的搜索引擎，搜索精度高、速度快，目前是搜索行业的佼佼者。
Fast/AllTheWeb — 位于挪威的新兴搜索引擎，成为 Google 的焦点。
AltaVista — 曾经是搜索引擎巨头，仍然被认为是最好的之一。
Overture——最著名的搜索引擎广告主，PPC的鼻祖，全文搜索引擎。
Lycos——起源于西班牙的搜索引擎，网络遍布全球。
HotBot — 隶属于 Lycos Networks，来自其他搜索引擎和目录索引的搜索结果。
以上是寻找关键词的共享方法。我希望它会有所帮助。期待与您交流和学习。后面会分享更多与国际站运营相关的干货。您的评论，喜欢和评论是我继续写作的最大动力。
不积累几步，就达不到千里；不积小溪，则成不成江海。
人们的经验不断积累，视野不断扩大，格局不断完善，冲锋陷阵，打怪升级，开创了一条独具特色的外贸之路。
这条外贸路会越来越宽。
技巧:整站新站推广网络快速SEO关键词排名
seo优化工具seo优化工具网站架构优化，包括TITLE优化；网站内容页面seo优化工具（包括频道、列表、主题、内容页面）等；图片优化；列表页优化；框架JS应用，分页，导航。标题优化，你的网站标题必须收录你要优化的关键词，并且要控制好字数。Google 标题字数应在 35 个汉字或 70 个字节以内，1 个汉字 = 2 个字符 Section，Baidu 小于 30，整个 网站 不能有两个页面标题相同。如果有 网站 会大大打折。
seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
我们可以查看竞争对手的网站的反向链接是如何构建的，以及他们的网站有哪些高质量的反向链接。如果这方面有差距，那就在这方面补充一下，竞争对手网站@网站如果可以做外链，也可以自己做。这样，你的网站外链肯定会大大增加，权重和排名也会有很大的提升。压倒性的竞争对手指日可待。.
网站seo多少钱网站seo挖长尾的方法关键词用错字分析采集长尾的方法关键词方法
互联网的发展容纳了不同文化程度的人，再加上输入法的限制，关键词与错别字的结合在所难免。当一些关键词有一定的检索量，而这些关键词@关键词容易出现错误的时候，错误的关键词也会有一定的检索量。建议您也可以使用此方法对关键词进行分析和统计。对整个网站进行优化和推广。网站优化与推广
分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
对于明光全站优化和推广，网站目录页和内容页上存在的关键词也会带来流量，但只是少数。网站对非定向关键词，还可以带来搜索流量关键词，称为长尾关键词。
长尾关键词的特点是：比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成。存在于内容页中，除了内容页的标题外，还存在于内容中。搜索量非常低且不稳定。
根据行业特点，某些行业的长尾关键词更加专业精准，用户转化为网站产品客户的概率高于目标词。有大中型的网站s，有大量的长尾关键词s，它们带来的总流量非常大。
注：网站大中型行业SEO的主要技巧在于长尾关键词的规划。
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言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
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谷歌趋势
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其他搜索引擎可以作为参考。
谷歌——已成为最受欢迎的搜索引擎，搜索精度高、速度快，目前是搜索行业的佼佼者。
Fast/AllTheWeb — 位于挪威的新兴搜索引擎，成为 Google 的焦点。
AltaVista — 曾经是搜索引擎巨头，仍然被认为是最好的之一。
Overture——最著名的搜索引擎广告主，PPC的鼻祖，全文搜索引擎。
Lycos——起源于西班牙的搜索引擎，网络遍布全球。
HotBot — 隶属于 Lycos Networks，来自其他搜索引擎和目录索引的搜索结果。
以上是寻找关键词的共享方法。我希望它会有所帮助。期待与您交流和学习。后面会分享更多与国际站运营相关的干货。您的评论，喜欢和评论是我继续写作的最大动力。
不积累几步，就达不到千里；不积小溪，则成不成江海。
人们的经验不断积累，视野不断扩大，格局不断完善，冲锋陷阵，打怪升级，开创了一条独具特色的外贸之路。
这条外贸路会越来越宽。
技巧:整站新站推广网络快速SEO关键词排名
seo优化工具seo优化工具网站架构优化，包括TITLE优化；网站内容页面seo优化工具（包括频道、列表、主题、内容页面）等；图片优化；列表页优化；框架JS应用，分页，导航。标题优化，你的网站标题必须收录你要优化的关键词，并且要控制好字数。Google 标题字数应在 35 个汉字或 70 个字节以内，1 个汉字 = 2 个字符 Section，Baidu 小于 30，整个 网站 不能有两个页面标题相同。如果有 网站 会大大打折。
seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
我们可以查看竞争对手的网站的反向链接是如何构建的，以及他们的网站有哪些高质量的反向链接。如果这方面有差距，那就在这方面补充一下，竞争对手网站@网站如果可以做外链，也可以自己做。这样，你的网站外链肯定会大大增加，权重和排名也会有很大的提升。压倒性的竞争对手指日可待。.
网站seo多少钱网站seo挖长尾的方法关键词用错字分析采集长尾的方法关键词方法
互联网的发展容纳了不同文化程度的人，再加上输入法的限制，关键词与错别字的结合在所难免。当一些关键词有一定的检索量，而这些关键词@关键词容易出现错误的时候，错误的关键词也会有一定的检索量。建议您也可以使用此方法对关键词进行分析和统计。对整个网站进行优化和推广。网站优化与推广
分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
对于明光全站优化和推广，网站目录页和内容页上存在的关键词也会带来流量，但只是少数。网站对非定向关键词，还可以带来搜索流量关键词，称为长尾关键词。
长尾关键词的特点是：比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成。存在于内容页中，除了内容页的标题外，还存在于内容中。搜索量非常低且不稳定。
根据行业特点，某些行业的长尾关键词更加专业精准，用户转化为网站产品客户的概率高于目标词。有大中型的网站s，有大量的长尾关键词s，它们带来的总流量非常大。
注：网站大中型行业SEO的主要技巧在于长尾关键词的规划。
更多明光网站优化推广 查看全部
事实:国际站：关键词哪里来？
言语是不够的，那是因为渠道少。以下是我总结后想出的一些找词方法。我会分享给志同道合的朋友参考，互相交流学习。
1. Adswords关键词工具
2.谷歌的下拉列表集合关键词
3. 谷歌相关搜索
谷歌趋势
5.
6.
7.
8、阿里国际站：
9. RFQ Opportunities：通过这个可以找到采购人员使用的关键词。
10.优秀同行的关键词--右键--查看源码--按Ctrl+F输入关键字
ps：一般在前面关键词之后
11.免费关键词工具-阿里巴巴外贸导航长尾关键词
12.阿里行业指数网：采集
13. 其他 B2B 平台和搜索引擎，如 Amazon、Aliexpress、Wish、/
搜索引擎：Google 和 Google关键词Planner
工具链接：
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seo网站关键词为了更好的理解seo网站关键词，我们要做好正确的分析，还要真正理解网站的流量，以及整个蜘蛛程序的爬取，这两个方面都是很专业的数据。在seo优化的过程中，我们也需要做好这两点的分析。不管用什么方法做SEO优化，无非是希望能更好的提升网站的质量，增加网站的流量，进而提升排名，所以我们需要分析这些专业数据，真正去得到更准确的答案，让你得到更好的结果。seo教育如何根据竞争对手制定优化方案网站
分析竞争对手的外链建设网站
外链也是seo教育中非常重要的一环，尤其是对于一些企业网站和中小型网站。如果不做好外部链接的建设，就很难提高权重和排名。
虽然外链很重要，但不是任何外链都能给网站带来好处。如果我们的网络出现在某个权威的网站上，就等于被投票了一次。它的信任也将延伸到我们的网站。这就是高质量外部链接的效果。由于企业站点受到低权重的限制，外链的建设也相对有限，寻找相关度和权重高的外链就更少了。
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分析网站和关键词的搜索流量，我们发现：对于一般的小网站，目标关键词带来的流量占总量的绝大部分网站 部分的搜索流量。
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解决方案:做产品网络推广时发现网站关键词堆砌了怎么办？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-10-05 11:14
解决方案:做产品网络推广时发现网站关键词堆砌了怎么办？
在网站的日常优化中，产品网络推广和优化人员需要多注意关键词的密度控制，否则容易引起搜索引擎的误解，判断你的网站 是作弊等，然后减轻网站 等的权重，所以把握网站关键词 的密度非常重要。需要注意的一点是防止关键词的堆叠，但是在优化产品网络推广的过程中，我们发现网站关键词的堆叠应该如何处理和解决？
1.检查TDK
请记住，标题中的 关键词 应用程序不应超过三个，并且 关键词 不能重复。并且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个数
优化师都知道，搜索引擎蜘蛛在抓取网站时，无法读取图片的内容，自然也无法抓取，这会影响网站的收录。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含义，帮助网站改进收录。但是这里需要注意的一点是，并不是所有的图片解释都需要用一个词，尤其是关键词，如果用一个词来解释，很容易造成关键词的堆积，所以这点大家要注意。
3.掌握网站内容关键词的密度
根据产品网宣传，如果网站首页的文章部分出现大量关键词，则关键词的密度会增加，不仅用户阅读困难，还会影响蜘蛛的爬行，认为你的网站作弊。所以在网站的内容中，要多注意关键词的堆叠问题，尽量保持关键词的合理比例。
4. 不要关键词隐藏
一些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，但其实这种“覆盖耳朵偷铃”对于搜索引擎蜘蛛来说很重要，比如它是没用的，因为蜘蛛仍然可以知道蜘蛛查看的源代码中使用了多少关键词，它还会判断关键词 的堆叠，所以大家应该把重点放在合理优化上，而不是聪明。
综上所述，以上就是产品网络推广介绍的网站关键词堆叠形成的一些原因和解决方法。通过以上的介绍，相信大家对此会有一个更好的了解。快来帮助网站更好的缓解和避免关键词的堆积现象，帮助网站发展的越来越好，希望以上对大家有所帮助。
解决方案:广州论坛刚做好怎么做SEO优化整理：找寻同行业网址最非常容易的方法
广州论坛后如何做SEO优化
整理：广州SEO 浏览量：175 时间：2018-12-14
屠王是个好人，如果你是认真的，我会让你发帖。对于早期的工作人员来说，广州论坛刚刚完成了SEO优化，这是一个很大的惊喜。另外，要分发的区域还有中文站长，已经过时了。这三个基层集聚度最高的领域不容忽视。另外，这段时间我加了很多QQ群。有一个推荐网站：广州seo。我还在群里。据说如果你来广州seo发布，那么软文可以嵌入外部链接。这真是天上掉下来的金子。大家可以试试！
当你对seo优化不够了解或者没有注意到其他人的不足时网站
那你就要充分发挥你的“欺骗”基本功了。我想很多工作人员在新的网站链接交换期间也聊了很多。但是请记住，完成后，不要将链接交换作为您的日常工作。广州论坛刚刚完成了如何做SEO优化，认为成功的链接交换是每天的任务。许多新的网站工人经常陷入这种误解。他们每天花费大量时间发送链接消息，却没有得到他们想要的实际结果。它不是专门针对企业 网站 的。通过率也比较高。
广州论坛刚讲完怎么做SEO优化：当URL有PR值
它将能够与同行业的网站进行公平的沟通。找到网站同行业最简单的方法就是加入同行业QQ群。一个行业可以是一个朋友链组。同一PR的网站可以在群里找到交换友链。广州论坛刚讲完怎么做SEO优化。无需更改跨级连接以防止冷处理。我想在这里，连接基础设施已经可以无意中完成。当有PR值的时候，一般都是别人来切换连接，这样可以节省很多时间和工作。常用的方法是加N个好友链QQ群，然后把群名改成PRXX-，然后很多人会问你。
（淘站SEO，十年创新技术积累：SEO优化，广州SEO网站优化，3天首页-每月仅需200，淘站-助你事业腾飞）
刚刚广州论坛怎么做SEO优化：可靠性 互联网个人采集很靠谱
由于种种原因，想要改变并不容易。即使在整个互联网个人采集展示优化过程中网站，互联网个人采集仍然可以得到很好的独特维护。广州论坛刚刚完成了SEO优化。我认为这是因为客户想要吸引和重视客户，而在线修改个人采集通常并不容易。过去，小编亲身经历了2次大修，受了三天的煎熬。网络禁令。在采集夹中仍然稳定。
广州论坛结尾怎么做SEO优化：如果以上都不是
百度真的有可能是风头。毕竟百度有这么庞大的数据库，偶尔出错是很有可能的。如果百度不是真的在调整算法，米泉SEO优化是基于大家的一致投票，百度是一个可以轻松改变算法的搜索引擎。总之，这不是站长自己能控制的，但是大家都希望每一次掉电都是百度抽搐造成的，但是百度抽搐的概率往往远小于自己出现问题的概率。
广州论坛尾声如何做SEO优化：作为网络推广者
问答平台是外链必备的地方，权重高，效果好。问答平台有很多，比如百度知道、搜搜看、天涯问答、雅虎知识馆、搜狗问答、奇虎问答等比较常见。广州论坛刚讲完怎么做SEO优化。我觉得小编用的比较多，百度知道、天涯问答、搜秦这三个平台比较多。相信很多推广者对这三个平台的熟悉，绝不是“熟悉”这个词。但是，在所有问答平台中，外链的速度和效果无一例外都会排在第一位，但要取得优异的成绩，还需要一定的技巧。在制作钛反应器网站并使用天涯问答平台打开外部链接时，
假设收录的站点数量和快照的年龄与更改朋友链的站点相同。
快照是新的。假设快照已经搁浅了半个月。我们回去吧。广州论坛刚刚完成了SEO优化。. 快照不应至少晚于半个月。降级后，我还是得到了一个K。我间接删除了它。这是我个人的看法。这个时候就看对方网站收录的多少了。就像我自己的 网站 朋友链一样，有些人认为它是其中之一。月中，还有一个是看快照，不值得，可能是我们决定加入。这个快照太旧了。第二天的快照是最好的。我们自己的电台可能会受到牵连。
刚刚广州论坛怎么做SEO优化：广告是获取外链的常用方式
如果软文可以发布在高权重网站（新闻、门户或高权重论坛）上，那么通过这种方式获得的反向链接质量非常高，一旦你的软文 被广泛转载，广州论坛该怎么办？SEO优化认为它也在无形中增加了外部链接的数量，但前提是你的软文必须非常可读。//.html 这是我在广州seo论坛文章上分享的一篇文章。在 文章 段落的末尾添加一个指向我的 网站 的链接会为 网站 添加一个不错的外部链接。
质量应从以下几个方面来衡量 1）。外部链接所在的网站是否具有高权重
不用担心因为在这样的 网站 上做外部链接而受到惩罚；2）。外部链接所在的页面与您的 网站 的相关性。相关性对于外部链接非常重要。相关性的大小是搜索引擎在为外部链接分配权重时考虑的重要因素之一。如果网页与你的网站相关度越高，建瓯SEO加链权重越高，对排名的贡献就越大。
广州论坛结尾如何做SEO优化：作为站长
一些外链已经积累了网络推广的经验。总之，好好利用别人的网站。广州论坛刚刚做了SEO优化，想推广一下它的网站。只要善于发现，就会发现更多好的网站，比如愿意找网，发帖方便。当然，如果你找到一个好的网站，你必须使用一个好的方法来发布和发送垃圾邮件。任何管理层都无法忍受。如果它被删除，它仍然会受到影响。（92个帖子站长）
（淘站SEO，十年创新技术积累：SEO优化，广州SEO网站优化，3天首页-每月仅需200，淘站-助你事业腾飞）
刚过广州论坛怎么做SEO优化：很多站长朋友都在拼命抢便宜
买了便宜的主机，主机的稳定性无法保证。并且网站打开慢，影响用户体验。廉价主机上可能存在垃圾邮件站点。如果他的网站 IP有一个网站和K，也会导致你的网站被牵连。笔者之前吸取了教训，舍不得花钱，导致多个网站被扼杀在摇篮里。一分钱一分货，天上不会有馅饼。相信广大站长朋友都明白这个道理。 查看全部
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买了便宜的主机，主机的稳定性无法保证。并且网站打开慢，影响用户体验。廉价主机上可能存在垃圾邮件站点。如果他的网站 IP有一个网站和K，也会导致你的网站被牵连。笔者之前吸取了教训，舍不得花钱，导致多个网站被扼杀在摇篮里。一分钱一分货，天上不会有馅饼。相信广大站长朋友都明白这个道理。
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 243 次浏览 • 2022-10-05 02:12
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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编辑：pycharm
项目所需的环境安装包
pip install jieba<br />pip install bs4
# encoding:utf-8<br />import jieba<br />import jieba.analyse<br />import jieba.posseg as pseg<br />from bs4 import BeautifulSoup
jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
initialize()函数和__init__()函数是对象的初始化和实例化，包括基本参数的赋值，最后返回一个对象给用户。这里一个类的基本操作属于通用模板，大部分项目都可以这样写。为了养成良好的编程习惯，可以把这个模板写下来，以后直接套用，修改一些参数。jieba.analysis.set_stop_words() 和 jieba.load_userdict() 是导入停用词和导入自构词表，放在__init__() 函数中。当类被实例化时，它只被调用一次。
"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
有问题想获取源码，可以后台私信我，回复：python关键词。我会把源代码发给你。最后，感谢您的阅读，祝您工作愉快，生活愉快！
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
我们在做SEO网站优化的时候，一般有以下几个目的：
1. 展示量
2. 关键词排名
3. 网站重量
4. 网站交通
5.网站查询量
6. 网站音量
当你在很多公司工作的时候，当你问老板你需要什么效果时，老板表面上会告诉你网站流量、网站关键词排名、网站的效果权重等等，老板真正想要的是通过网站获得大量的用户查询、交易量。
那么，刷关键词排名软件真的有用吗？这主要看你需要通过网站达到什么效果和目的；用软件刷关键词排名本身就是搜索引擎作弊，但是如果被搜索引擎识别，就会面临网站K，被降级，所以排名关键词是不行的长期计划；如果你只是为了短期目的做网站关键词排名，一些排名软件是可以的，但是记住，关键词排名不等于网站查询，交易量.
企业之所以要这么做，是因为SEO网站优化主要是通过网站运营和推广，获得一个大的、精准的、长期稳定的搜索引擎精准流量，实现低- 成本客户扩展。
所以，为了企业长期稳定的效果，还是建议大家使用常规的白帽SEO网站优化网站优化，优化网站关键词排名相对稳定；如果只是为了网站关键词排名，使用各种刷关键词排名软件来做网站关键词排名，但是做起来并不容易，搜索引擎识别结果导致网站k，会受到降权、限制展示等处罚，得不偿失；
因为一旦网站被惩罚，就会从0开始，这对很多企业来说是负担不起的。 查看全部
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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# encoding:utf-8<br />import jieba<br />import jieba.analyse<br />import jieba.posseg as pseg<br />from bs4 import BeautifulSoup
jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
initialize()函数和__init__()函数是对象的初始化和实例化，包括基本参数的赋值，最后返回一个对象给用户。这里一个类的基本操作属于通用模板，大部分项目都可以这样写。为了养成良好的编程习惯，可以把这个模板写下来，以后直接套用，修改一些参数。jieba.analysis.set_stop_words() 和 jieba.load_userdict() 是导入停用词和导入自构词表，放在__init__() 函数中。当类被实例化时，它只被调用一次。
"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
我们在做SEO网站优化的时候，一般有以下几个目的：
1. 展示量
2. 关键词排名
3. 网站重量
4. 网站交通
5.网站查询量
6. 网站音量
当你在很多公司工作的时候，当你问老板你需要什么效果时，老板表面上会告诉你网站流量、网站关键词排名、网站的效果权重等等，老板真正想要的是通过网站获得大量的用户查询、交易量。
那么，刷关键词排名软件真的有用吗？这主要看你需要通过网站达到什么效果和目的；用软件刷关键词排名本身就是搜索引擎作弊，但是如果被搜索引擎识别，就会面临网站K，被降级，所以排名关键词是不行的长期计划；如果你只是为了短期目的做网站关键词排名，一些排名软件是可以的，但是记住，关键词排名不等于网站查询，交易量.
企业之所以要这么做，是因为SEO网站优化主要是通过网站运营和推广，获得一个大的、精准的、长期稳定的搜索引擎精准流量，实现低- 成本客户扩展。
所以，为了企业长期稳定的效果，还是建议大家使用常规的白帽SEO网站优化网站优化，优化网站关键词排名相对稳定；如果只是为了网站关键词排名，使用各种刷关键词排名软件来做网站关键词排名，但是做起来并不容易，搜索引擎识别结果导致网站k，会受到降权、限制展示等处罚，得不偿失；
因为一旦网站被惩罚，就会从0开始，这对很多企业来说是负担不起的。 查看全部
总结:教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）
如何给文章起一个接近文章主题的标题？如何为 文章 提取 关键词？哪怕一次能看十行，过目不忘，也比不上一台机器的“一景十景”。接下来介绍一个python项目。经过作者改造后，可以轻松学习和使用。它可以非常快速地提取文章关键词。
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jieba：这是一个处理中文分词的工具包。其实它不仅有分词的功能，而且是一个开源框架，提供了很多关于分词的算法，比如关键词提取、词性标注等。可以说是人工智能必备的python包。
bs4：它的作用是快速方便地提取网页中的指定内容，给我一个网页字符串，然后用它的接口从网页字符串中生成一个对象，然后通过this的方法提取数据目的。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为数据清洗包使用。
class CONF:<br /> stopwords_path = './data/stopwords.txt'<br /> mydict_path = './data/mydict.txt'<br /> top_n = 10 # 只取10个关键词
参数配置类：文件路径、模型存储路径、模型参数统一在一个类中。值得注意的是，在实际项目开发的时候，是存储在一个带后缀的config文本文件中，不会直接写在代码中。这里为了方便演示，一起写，方便运行。这段代码放在代码文件的开头，方便查看和修改。stopwords_path 是停用词数据库的相对路径。mydict_path 是一个字典路径。词典主要存储一些网络名词和一些jieba分词无法识别的生词。
class KeyWordModel:<br /> def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):<br /> self.stopwords_path = stopwords_path<br /> self.mydict_path = mydict_path<br /> self.top_n = top_n<br /> # 加载停用词 特殊词典<br /> jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)<br /> jieba.load_userdict(self.mydict_path)<br /><br /><br /> """模型初始化"""<br /> @classmethod<br /> def initialize(cls, config):<br /> stopwords_path = config.stopwords_path<br /> mydict_path = config.mydict_path<br /> top_n = config.top_n<br /> return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)
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"""获取关键词"""<br />def get_keyword(self, content):<br /> text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)<br /> tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)<br /> word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))<br /> result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)<br /> return result
写代码的时候一定要把握主线，也就是代码运行的主流程。因为它是一个完整可靠的项目，它有很多细节需要考虑，很多步骤都写成模块。主要流程是确定各个模块的主体和入口。这样发展，思路会更清晰，不会被细节所吸引。这里的主干只是对函数get_keyword()的调用，其中text_rank_word和tf_idf_word分别由textrank和tfidf算法提取关键词，最后使用词性过滤器__filter_pos_key_word()提取名词 关键词。
"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""<br />def __tf_idf_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""TextRank 提取top_n个关键词"""<br />def __textrank_key_word(self, content):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)<br /> return tags<br /><br /><br />"""只获取名词"""<br />def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):<br /> sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")<br /> words = pseg.cut(sp.text)<br /> list_tmp = []<br /> for w in words:<br /> word = w.word<br /> if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:<br /> list_tmp.append(word)<br /> return list_tm
TF-IDF：这是一种常用的提取关键词算法，使用文章中词频越高，重要性越高，反词频（其他文章，更好的代表这个文章）。
TextRank：有点像PageRank算法。有兴趣的朋友可以了解一下。在这里，我不会介绍太多高难度的算法。
pseg：这是一个词性解析器，分析句子中每个单词的属性，例如：名词、动词、形容词等。
用我之前写的“”随机生成一个标题为“标题党”文章的文章，作为程序的输入，运行结果：
关键词：['标题党'，'事实'，'劣势'，'思想'，'角度'，'能力'，'梦想']
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总结:做SEO网站刷关键词排名软件真的有效吗?
现在做SEO网站关键词排名很多SEO站长使用各种关键词排名软件对网站指定的关键词进行各种排名，刷指定排名。网站关键词排名；那么SEO使用排名工具刷网站关键词排名真的有效吗？
在网站做SEO优化工作的时候，不仅你遇到过这样的问题，而且一开始你的老板让你做指定的关键词排名，结果你花了几个月的功夫做关键词百度首页排名，甚至是百度首页第一，老板汇报的时候，老板问为什么网站关键词排名第一，却没有用户咨询？SEO网站优化真的有效吗？一句话直接问自己；反正我也经历过这样的事情。不知道你有没有经历过。
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2. 关键词排名
3. 网站重量
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5.网站查询量
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近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2022-10-03 16:07
近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
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作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
一。今日头条SEO解释
什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
读过这篇文章的人也读过以下内容：什么是大创意，大创意的指导和创作工具？哪个搜索引擎好用，四大搜索引擎都有评论？给猫绝育要多少钱，200到2000的差别在哪里？SEO网站权重如何优化？操作系统都有哪些，三大操作系统混战详解？ 查看全部
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干货第一时间发货
作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
一。今日头条SEO解释
什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
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近期发布:深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章
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作者 | 叶芒 武汉大学
编辑 | 简历君
报告 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）
摘要：行人重识别（Re-ID）是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来检索图像或视频序列中是否存在特定的行人。它在智慧城市等监控场景中有重要应用。意义和前景。本文介绍了我们最新的 IEEE TPAMI 评论论文“Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook”，作者来自武汉大学、起源人工智能研究所 (IIAI)、北理工、萨里大学、Salesforce 亚洲研究所。
首先非常感谢该领域的前辈和大哥们为本次评审提供了非常充实的资料和基础。
以下是本次审查的主要贡献的摘要：
综述：对Re-ID领域近几年深度学习进展的综合考察，包括近几年的三大视觉峰会中的大部分文章（如有遗漏，敬请见谅）。主要包括 Closed-world Re-ID 和 Open-world Re-ID 的研究进展，常用数据集和评价指标概述，分析现有方法的不足和改进点。
展望：1) 一种新的评估指标 mINP，用于评估寻找最难匹配行人的成本；2) 一种强大的 AGW 方法，在四种不同类型的 Re-ID 任务上，包括 12 个数据集，取得了不错的效果；3)从五个不同的方面讨论了未来Re-ID研究的重点和难点，仅供大家参考。
01
前言
根据个人理解，本文总结了 Re-ID 技术的五个步骤：
数据采集，一般来源于监控摄像头的原创视频数据；
行人帧生成，从视频数据中，通过人工或行人检测或跟踪将行人从图像中剔除，行人将占据图像中的大部分区域；
训练数据的标注，包括相机标签和行人标签等其他信息；
重新识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它尽可能从训练数据中挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”；
行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，测试模型的实际效果。
如下所示：
图1. 构建人员再识别系统的五个主要步骤。包括：1）数据采集、2）行人框生成、3）训练数据标注；4）再识别模型训练，5）行人检索
全文的回顾和展望是围绕这五个步骤展开和讨论的。鉴于上述五个步骤的一些约束，本文将 ReID 技术分为两个子集：封闭世界和开放世界。Closed-world 被泛化为全注释的有监督人重新识别方法，Open-world 被泛化为多模态数据、端到端行人检索、无监督或半监督学习、噪声标注和一些 Open-set 方法. 其他场景。
02
封闭世界重识别
本章主要介绍常用的 Closed-world Re-ID 设置，一般包括以下假设：
根据方法设计流程分为三部分：特征学习、度量学习和排名优化。研究人员的方法通常在这三个方面进行改进，重点不同。一些提出了新颖的特征学习方法，一些提出了有效的度量损失函数，还有一些在测试检索阶段进行了优化。本章最后还总结了现有常用的数据集和评价指标，以及现有SOTA的优缺点分析。
2.1 特征学习方法
图2.四种主要的Re-ID特征学习方法
2.2 度量学习方法
图 3. 三种常见的 Re-ID 度量学习（损失函数）方法
早期的度量学习主要设计了不同类型的距离/相似度度量矩阵。在深度学习时代，主要包括不同类型损失函数的设计和采样策略的改进：
2.3 排序优化
利用学习到的Re-ID特征得到初始检索排序结果后，利用图片间的相似关系对初始检索结果进行优化，主要包括重排序和排序融合。
图4. 重新排序示例
2.4 数据集和评估
主要包括对现有一些常见的图像和视频数据集的概括，以及对现有方法SOTA的一些总结和分析。希望评论中的一些分析能为模型设计提供一些思路和帮助。详细分析请参考原文。
03
开放世界重新识别
由于传统的封闭世界 Re-ID 在有监督的实验场景中已经达到或接近瓶颈，现在许多研究更倾向于开放世界的 Re-ID 场景，这也是当前 Re-ID 的热点研究。
根据 Re-ID 系统设计的五个步骤，本章还介绍了以下五个方面：
3.1 多模式（异构）数据
总的来说，异构行人重识别问题需要解决的一个主要问题是不同模态数据之间的差异。
3.2 端到端人员搜索
3.3 半监督和无监督的 Re-ID
为了减轻对标记数据的依赖，半监督和无监督/自我监督现在是当前研究的热点，在 CV 峰会上呈爆炸式增长。本文也主要分为两部分：无监督 Re-ID（源域不需要标注）和无监督域自适应 Re-ID（源域数据或模型需要标注）：
Unsupervised Re-ID：主要包括一些跨相机标签估计的方法（聚类或者图匹配等），以及一些其他的有监督信息挖掘的方法（比如局部块相似度等）；
无监督域自适应Re-ID：包括一些目标域图像数据生成和一些目标域有监督信息挖掘等方法。
考虑到无监督学习也是现在的热门研究课题，本文还对现有的SOTA进行了简单的总结和分析。可见，目前的无监督学习方式已经很了不起，未来可期。
如下表所示：
表1.现有无监督学习方法对常见数据集的影响
3.4 抗噪重识别
主要针对标注数据或数据采集中产生的一些噪声或错误，方法包括：
3.5 Open-set Re-ID 及其他
主要讨论其他一些开放场景，比如查询行人没有出现在1）图库集合中的场景；2）Group Re-ID：行人分组匹配问题；3）动态相机网络匹配等问题
04
外表
4.1 新评价指标mINP：
考虑到在实际场景中，目标人比较隐蔽，很多情况下很难找到难的目标，给侦查工作带来了麻烦。mINP 的主要目的是衡量 Re-ID 算法寻找最难匹配样本的成本。
它的计算方法和mAP一样简单，对评估Re-ID的效果应该还是有一定的补充作用的。简单来说，正确的样本位置越靠后，人工调查和干预的成本越高，mINP的值越小。感谢 Fast-ReID (/JDAI-CV/fast) 项目集成了我们的评估指标和方法。
4.2 新的基准测试方法 AGW
主要是对@罗浩的包包技巧做了一些改进（感谢），主要包括：
图5. AGW 方法示意图
根据审稿人的建议，我们针对四种不同类型的任务（图像重识别、视频重识别、跨模态红外重识别和部分重识别）的 12 个数据集提出了我们的建议 新指标 mINP 和 AGW 方法被评估，我们的方法在大多数情况下可以取得更好的结果。具体实验结果和分析请参考我们的论文和补充材料。希望我们的方法和评价指标能够对大家有所帮助。
4.3 对未来一些研究方向的思考
这部分也与上面提出的五个步骤密切相关，总结了五个步骤中未来急需解决的关键问题或热点问题。由于大家的认识存在认知偏差，这里的建议仅供大家参考：
后记：很多内容这里就不详细描述了。具体内容请参考原文、补充资料和源码。由于能力有限，有些描述可能并不完全客观和正确。我希望每个人都能理解。我们希望我们的评论可以为该领域的同行提供一些帮助和参考。再次感谢所有同事和前辈！欢迎批评和指正！
最新信息:今日头条搜索SEO如何优化？
之前看过一篇文章文章，作者写了一句让我很感动的一句话，“对于中国的群众来说，百度=搜索引擎。如果要动摇这个概念，还有很长的路要走。” 的确，作为搜索引擎的领头羊，百度的地位已经在大众心中根深蒂固，“谷歌外事，百度内政”的口号随处可见。我们知道，目前国内主流的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马（主要是移动端）。根据一个统计平台，百度的搜索份额仍然在70%以上，神马的份额是10%，360的份额接近8%，搜狗的份额接近5%，当然还有谷歌和必应等搜索引擎. 但现在今日头条也开始成为一个搜索引擎。那个有什么用？
每次打开今日头条，我浏览的大部分内容都是我经常看的。我认为今日头条是目前第一个将用户兴趣推荐到极致的媒体平台。早期，今日头条内容搜索多以平台内搜索为主，现在平台拥有大量用户群。seo，使其形成一个完整的内容矩形。在这种情况下，今日头条也可以是一个搜索引擎。
有流量就有运营，有搜索自然就有SEO。既然今天今日头条宣布要做搜索引擎，那就一起来研究一下“今日头条SEO”吧。
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什么是今日头条SEO？今日头条 SEO 指的是在今日头条 App 上以 关键词 的搜索结果排名靠前。这里特指今日头条App，因为目前头条搜索只打开App，网页版暂时只抓取今日头条自己的内容，也就是所谓的“站内”内容。而“站外”是指非今日头条制作的内容，而是来自其他第三方平台采集的内容。从两张图片的对比就可以看出区别。
今日头条手机版
今日头条网页版
从以上两张图可以得出结论：
1.今日头条网页版尚未开通“站外”内容，即尚未实现“全网搜索”；而今日头条APP除了“站内”外，还收录大量“站外”内容。
2. 相对而言，今日头条“站内”内容的排名会比“站外”内容更优先。
3.目前，今日头条的广告还在网站的信息流中，不排除以后可能会使用竞价形式的广告。
二。今日头条SEO搜索如何优化
对于SEO来说，无论搜索引擎平台如何变化，它的规则都是一样的。因此，基于这个核心的SEO搜索营销的运作规律不会改变。
1.关键词
网站的访问者经常通过关键词搜索进入网站，所以关键词是网站吸引力的核心。正如预期的那样，第二个条目将被阻止。能让访客满意的是关键词的布局需要保持一定的密度。以前关键词的密度越高越好，但是现在算法变了，所以最好不要设置太高关键词，一般达到三个左右，同时保证吸引访客的关注，让系统对自身的推广起到很好的效果，这种做法对于网站来说是非常重要的增加影响力的最有效方式。
好了，文章的这个内容营销圈就分享到这里了。对线上推广创业感兴趣的可以加微信：Dao8484 备注：营销圈引流学习，我拉你进直播课学习群，每周135晚免费分享推广引流技术课程，实用干货！
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超值资料:SEO按天计费系统源码 聚合SEO关键词按天自动扣费 | Thinkphp框架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-10-02 19:12
超值资料:SEO按天计费系统源码 聚合SEO关键词按天自动扣费 | Thinkphp框架
介绍：
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3级%的会员增加关键词的查询比例，如果这个关键词终端是代理10元，代理设置普通用户的比例是200%，那么用户添加这个关键词是20元，超出的10元就是代理商的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费以及网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，有不同的排名情况。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
9. 利润分析、利润统计、各搜索引擎达成的目标数关键词、最近7天达成的目标数、折线图和条形图显示方便您使用！
图片：
事实:4 种提升自然流量和关键词排名的 SEO 工具
您是否尝试过增加任何关键字的自然流量和排名？
如果是这样，您是否希望在不花费太多时间和精力的情况下让您的 网站 搜索流量飙升？
你当然会。
任何网站 或博客的首要目标是为搜索引擎带来更多访问者，因为搜索流量是最高质量的流量资源，对吧？如果您将目标访问者吸引到您的博客，您将获得更多销售，您需要开始使用正确的工具来做到这一点。
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注意：在这篇详细的帖子中，我不会尝试出售以下任何工具。我想真正帮助那些想在 SEO 方面取得成功的人获得一些很棒的工具。
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#1。SEMrush
你想监视你的竞争对手吗？无论您是否知道，找到竞争对手的最佳 关键词 是在 SEO 竞赛中取得领先的最简单方法。
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#2。Yoast 搜索引擎优化
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#3。长尾专业版
关键字研究是影响博客搜索流量的主要因素。如果您想增加自然流量，您应该花时间找到能够吸引更多访问者的正确关键字。
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我看到其他人（尤其是初学者）最常犯的错误是他们直奔最饥饿的关键词。换句话说，大多数初学者会发现高流量的关键字。
当你这样做时会发生什么？
如果我们认为您有一个新博客，尝试在 Google 上对最具竞争力的关键字进行排名不会给您带来任何结果。搜索引擎不信任新博客，因此它们不会为您的博客增加太多价值文章。
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#4。BuzzStream
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以下是您必须使用的其他一些“免费 SEO 工具”
谷歌分析：如果你有博客，你绝对应该注册一个谷歌分析帐户。它可以帮助您分析谁在访问您的博客，并让您轻松找到博客上表现最好的页面，包括跳出率和退出率详细信息。
Google Search Console：如果您想查找并修复 网站 上的问题，这是您应该首先查看的内容。它不仅向您显示抓取错误和 404 页面，还允许您使用手动索引功能快速索引您的页面。观看此视频以确保您已将 Google Analytics（分析）连接到控制台。
Google 的关键字规划器：如果您不熟悉关键字研究，那么您一定要看看 Google 开发的免费工具 Keyword Planner。它为您提供您输入的任何搜索词的所有相关关键字的列表，以及竞争详细信息，因此您可以轻松地知道在找到正确的关键字时要忽略什么。
关于 SEO 工具增加 网站 搜索流量和关键字排名的最终想法
我在这个 文章 中错过了更多的 SEO 工具，包括 Moz Tools、HitTail、Market Samurai 等。我写这个 文章 的目标是更好地了解一些可用的最佳 SEO 工具，甚至对于 SEO 初学者。
大多数 SEO 工具仅适用于已经知道自己在做什么的 SEO 专家。对于我们其他人来说，上述 SEO 工具是提高 网站 流量和关键字排名的最佳解决方案。
上述大多数工具都允许您免费试用，因此请充分利用它，抓住它们，只有在发现任何好的结果时才购买。你可能会问，当我免费获得大多数东西时，为什么还要为工具付费。
我的回答是免费工具的使用是有限的，它们不提供任何细节，也不提供客户支持帮助。因此，除非您根本不使用它们，否则您对新 SEO 工具的投资永远不会白费。
那么您如何看待本文中提到的 SEO 工具呢？我是否错过了您最喜欢的任何 SEO 工具？请在评论中分享您的想法。
像这样：
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介绍：
1.会员管理：系统分为三级会员流程。站长、代理、会员（会员分为三个等级，普通会员、中级会员、高级会员），添加代理用户到站，充值代理用户余额，代理充值普通用户余额，代理还可以给3级%的会员增加关键词的查询比例，如果这个关键词终端是代理10元，代理设置普通用户的比例是200%，那么用户添加这个关键词是20元，超出的10元就是代理商的利润。代理只能看到自己的下级成员，设置的比例只对自己的下级成员有效。如果代理没有设置比例，那么就按照终端给代理的价格，也就是原价。向用户展示
2.网站管理。总部、代理商、普通用户可以添加网站，在网站列表页面可以看到网站的基本信息，如：域名、网站姓名、会员、注册时间、关键词数量、达标关键词数量、今日消费、历史消费以及网站启用和禁用状态；
3.关键词管理。主站、代理、普通用户可加网站关键词，其中普通用户只能通过关键词价格加关键词，普通用户可加关键词需要进行一般背景审核；
4.关键词查看价格。系统支持两种模式：手动输入价格和基于关键词索引的价格搜索。对于基于关键词索引的价格搜索，我们需要在后台输入索引范围。关键词指数，指数与百度、360等官网数据存在差异，请谨慎使用；
5.关键词排名。做优化的朋友应该知道，在做自然搜索的时候，有不同的排名情况。我们经常有找不到排名或者排名不准确的情况。市场上的扣分系统大多采用单节点查询技术或调用站长之家/5118等查询接口时，一般现象是查询不闪现，我司采用多节点排名查询技术。目前，该国已部署了七个节点。排名查询比站长之家、5118等推演系统准确很多倍，我们提供排名快照服务。如果客户 网站 在搜索结果的前 2 页，
6.公众号查询。系统支持非认证订阅号、服务号等查询网站排名。只需在公众号对话框中输入网站域名，公众号就会自动将网站的排名反馈给用户。下一步将进一步完善公众号的功能，如：余额不足提醒、关键词排名合规推送等功能；
7.财务管理。后台提供清晰、简洁、清晰的财务统计分析。一般后台和代理用户可以看到可用余额、累计消费、上月消费、本月消费、近3个月消费、近1年消费等。情况也可以在背景;
8.在线充值。开发微信扫码支付功能；
9. 利润分析、利润统计、各搜索引擎达成的目标数关键词、最近7天达成的目标数、折线图和条形图显示方便您使用！
图片：
事实:4 种提升自然流量和关键词排名的 SEO 工具
您是否尝试过增加任何关键字的自然流量和排名？
如果是这样，您是否希望在不花费太多时间和精力的情况下让您的 网站 搜索流量飙升？
你当然会。
任何网站 或博客的首要目标是为搜索引擎带来更多访问者，因为搜索流量是最高质量的流量资源，对吧？如果您将目标访问者吸引到您的博客，您将获得更多销售，您需要开始使用正确的工具来做到这一点。
如果您正在寻找最好的 SEO 工具来增加您的自然流量和关键字排名，那么这个 文章 适合您。所以，事不宜迟，让我们进入细节。
注意：在这篇详细的帖子中，我不会尝试出售以下任何工具。我想真正帮助那些想在 SEO 方面取得成功的人获得一些很棒的工具。
提高自然流量和关键字排名的最佳 SEO 工具
#1。SEMrush
你想监视你的竞争对手吗？无论您是否知道，找到竞争对手的最佳 关键词 是在 SEO 竞赛中取得领先的最简单方法。
虽然您不必简单地在博客上查找和使用他们的关键字来增加流量，但您还可以分析他们用来为您的博客带来更多流量的关键字。
每个希望增加 网站 流量的人都应该考虑使用此 SEO 工具的三个主要原因。
分析您的竞争对手：找到您的主要竞争对手关键字、反向链接、网站主页是更好地了解竞争对手受众的最简单方法。如果你很了解他们，你可以轻松地超越竞争对手。SEMrush 是唯一允许您以多种方式监控竞争对手的工具，包括反向链接分析、PPC 广告使用、引用页面信息等。找到出色的关键字：那么增加网站流量的最佳方式是什么？查找和使用有利可图的关键字。借助 SEMrush，查找关键字从未如此简单。它不仅向您展示您的利基市场中表现最好的关键字词组，而且还为您提供与您的主要关键字相匹配的相关关键字。反向链接分析：如果您已经写了一段时间的博客，那么您已经知道建立反向链接是多么重要。
简而言之，SEMrush 是您在竞争中脱颖而出所需的唯一工具。
如果您想在考虑购买之前了解更多关于这个很棒的工具的信息，请单击此处阅读我对 SEMrush 的详细而公正的评论。
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#2。Yoast 搜索引擎优化
WordPress 上广泛使用的插件之一是 Yoast SEO。它是一个完整的 SEO 插件，可让您轻松优化您的博客文章 和搜索引擎网页。
即使您是 SEO 新手，您也会发现使用此插件为搜索引擎优化页面非常容易。插件功能就是这么简单！
大多数专业博主建议新手不要担心 SEO。但我认为这是一个错误的说法。如果你的工作没有产生结果，你很快就会精疲力尽，迟早会退出博客。
如果您从一开始就专注于 SEO 并学习必要的 SEO 技能以将您的博客提升到一个新的水平，那么您一定会获得应得的流量。为此，您需要使用正确的工具，当您为搜索引擎优化帖子时，Yoast SEO 是您的最佳选择。
该插件不仅可以告诉您关键字密度，还可以让您在每个页面上输入主要关键字，以便您可以更好地针对搜索引擎优化它们，而不会看起来像垃圾邮件发送者。
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#3。长尾专业版
关键字研究是影响博客搜索流量的主要因素。如果您想增加自然流量，您应该花时间找到能够吸引更多访问者的正确关键字。
如果不找到并使用高效的关键字，您的博客将一事无成。
我看到其他人（尤其是初学者）最常犯的错误是他们直奔最饥饿的关键词。换句话说，大多数初学者会发现高流量的关键字。
当你这样做时会发生什么？
如果我们认为您有一个新博客，尝试在 Google 上对最具竞争力的关键字进行排名不会给您带来任何结果。搜索引擎不信任新博客，因此它们不会为您的博客增加太多价值文章。
您必须拥有良好的域权限、大量反向链接和大量社交分享，才能获得竞争关键字的最佳结果。
这就是为什么你永远不应该专注于寻找短尾 关键词 或有竞争力的 关键词。那你该怎么办？您应该花时间寻找长尾 关键词。什么是长尾 关键词？长尾 关键词 收录超过 2 到 3 个 关键词 短语。
例如，“SEO”是一个短尾和竞争的关键词，而“seo Tips for blogging”是一个长尾关键词。
如果您专注于在内容创建策略中查找和使用长尾关键字，那么增加来自搜索引擎的博客流量会更容易。不幸的是，博主没有太多资源可以找到长尾 关键词。
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最新版本:Emlog采集-自动采集发布到Emlog源码后台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-10-02 13:13
最新版本:Emlog采集-自动采集发布到Emlog源码后台
如何网站 快速收录 和关键词 与 Emlog采集 一起排名。要想弄好网站收录和关键词，首先要了解搜索引擎的偏好。我们每天都在做网站外链和优化网站内容的目的是引导搜索引擎机器人关注我们的网站并喜欢我们的网站给我们的网站一个高分并带来可观的交通。那么我们如何让搜索引擎喜欢我们的 网站 呢？或者搜索引擎喜欢什么样的网站网站？这是我们将一起分析的日常优化经验。
1. 网站内容与主题匹配相关。
网站内容经过优化以匹配网站的主题和关键词布局。符合网站主题的目的是内容与网站相关，以便搜索引擎判断和定位网站的主体，然后匹配的内容可以获得加分网站权重；而关键词的布局是为了增加关键词在内容收录的同时曝光，密度网站关键词更有利于到网站的排名。尤其是针对长尾关键词排名优化的网站，内容主题匹配是获得尽可能多的排名词的关键点之一。
其次，网站的内容是有序的。
网站内容要图文相结合，即内容要清晰明了，图文相辅相成，可以增加用户的阅读好感度。同样，这种方法仍然适用于网站优化。如果我们的网站内容井然有序，版面整洁，用户可以停留更长时间，降低跳出率。对于这样的网站，搜索引擎蜘蛛也颇为喜欢。整洁的内容网站 可以获得搜索引擎蜘蛛的青睐。当然，爬取频率会增加，网站content收录的速度也会有所提升，实现二次内容采集也不成问题。
三、网站内容字数限制。
文章content收录的搜索引擎的标准之一不仅是内容本身是否有价值，还有字数。如果一个文章只是一个简单的段落，字数可能甚至不能超过100个字，那么对于搜索引擎来说，这个页面的内容不能称为文章，也就没有用户阅读价值。可想而知，这样的内容搜索引擎怎么会去文章@收录放出来呢？
四、网站内容发布时间。
搜索引擎数据更新是有规律的，而且搜索引擎蜘蛛也会有规律的爬取网站，可见搜索引擎喜欢规律的东西。当我们在网站上发布 文章 时，我们通常会限制发布时间。我们常说，这是为了培养蜘蛛的自然频率。事实上，不仅如此。有了这样的定期文章发布，我们可以给搜索引擎蜘蛛创造一个很好的“生物钟”，这样只要我们记录下搜索引擎蜘蛛的爬取规则，就可以根据搜索引擎的作息时间找到搜索引擎的作息时间。到爬取频率，然后发布站点文章。
如果以上都没有问题，我们可以使用这个Emlog采集工具实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更专业的技术。只需简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需对Emlog采集进行简单设置，Emlog采集工具将关键词准确< @采集文章，这确保了与行业 文章 保持一致。采集中的采集文章可以选择保存在本地，也可以选择自动伪原创发布，提供方便快捷的内容采集和快速的内容创建伪原创。
对比其他的Emlog采集这个Emlog采集基本没有什么规律，更别说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就可以上手，直接输入关键词 采集可以实现（Emlog采集也自带关键词采集的功能）。全程自动挂机！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。
不管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 更新也不是问题。这个Emlog采集还配备了很多SEO功能，通过采集伪原创软件发布也可以提升很多SEO方面。
1、网站主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）
2、自动匹配图片（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片）不再有对方的外部链接）。
3、自动内部链接（让搜索引擎更深入地抓取您的链接）
4、在内容或标题前后插入段落或关键词（可选择将标题和标题插入同一个关键词）
5、网站内容插入或随机作者、随机阅读等变成“高度原创”。
6、正规发布（正规发布文章让搜索引擎及时抓取你的网站内容）
7、网站英汉翻译配置
通过增加具有这些 SEO 功能的 网站 页面的 原创 度来提高 网站 的 收录 排名。通过工具上的监控管理查看文章采集的发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），而不是每次登录网站后台天。SEO的内容优化直接在工具上自动完成。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！非常简单方便
解决了网站收录的问题后，我们需要关心网站关键词的排名。只有网站关键词的排名不断提升，才能带来流量，只要有流量，我们的网站都可能给我们带来收益。但事情往往适得其反。我们辛苦了关键词，排名下降了，甚至没有排名。那么关键词排名下降的原因是什么？
关键词排名下降的原因分析：
1、关键词 索引向上，网站 质量达不到标题
当今是互联网信息化时代，网络营销方式越来越受大众欢迎，市场竞争十分激烈。关键词指数上升了，说明关键词的热度比较大，搜索引擎会抓取更多的优质内容展示在首页，所以如果我们想留在首页很长一段时间，我们都会创建网站，一定要不断增加网站的权重。
2、搜索引擎算法更新
搜索引擎算法将持续更新。一旦搜索引擎的优化算法发生变化，就会攻击大量不符合当前算法的网站，网站的排名会突然消失。，所以我们在优化的时候，不仅要注意搜索引擎的算法，还要注意操作手段，避免作弊等操作手段。
3、网站内容差
网站网站的内容质量对于长时间停留在首页非常重要。所谓内容为王的说法就是由此而来。不管搜索引擎算法怎么变化，百度怎么调整，只要内容质量高，我们的网站都能长期占据百度首页，所以我们在优化中一定要注意< @网站内容质量问题。
4、网站修订
当你的网站还处于关键词优化期时，改变网站的标题或者网站的描述会导致网站关键词排名移位；当 网站 没有排名或排名不佳时，许多 网站 站长会对 网站 进行重大修改。
本次改版网站在百度数据库中的评分低于新推出的网站，那么这种情况下网站的关键词排名肯定会下降，所以我们< @网站修改时要小心。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名！
最新版:蚁小二一键分发工具 v3.8.27
可能很多小伙伴不知道自媒体分发工具哪个好用。现在一键分发的工具这么多，所有的东西都需要实际操作才能比较。日前，小编为易小儿试用了这款一键分发工具。这是专为自媒体打造的智能运营管理平台软件。软件支持多账号管理，包括一键释放40+自媒体账号，管理60多个账号，同时添加500多个账号。还有内容管理、一键分发、原创检测和数据分析等功能，不仅可以管理账号，还可以分发自媒体内容，极大地帮助用户提高运营效率。它主要是免费的，所以不太酷。同时，在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决每日发帖效率太慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。在易小儿软件中，还可以实时掌握团队发帖进度，实时分析各大平台的内容推荐机制，实时检测文章的质量，帮助用户解决每日发帖效率太慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。并实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。并实时检测文章的质量，帮助用户解决日常发帖效率过慢的问题。另外，软件的操作也很简单，基本就是傻瓜式的操作。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。只需3秒按键，帮助我们告别发文的繁琐步骤，轻松提升用户的工作效率。该软件无疑是您最好的分发工具。需要的朋友快来下载体验吧。
易小二安装教程1、在本站下载解压得到易小二安装包；
2、双击进入安装向导，点击我同意协议条款；
3、选择安装路径，默认路径为[C:\Program Files (x86）\yixiaoer]，点击安装；
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易小儿如何使用1、登录
易小儿提供扫码登录、密码登录和验证码登录三种登录方式。可以选择其中一种方式登录，登录后进入首页。导航栏除了主要功能名称外，还提供在线客服、使用帮助、消息通知等。
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对于草稿箱中保存的文章，您可以在草稿箱中的文章中再次查看、删除或导入编辑器。
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软件功能1、质检
文章原创度检测、文字纠错、标题图片等多样化检测项目，让您的文章更安全，内容更有价值。
2、智能创作
全方位整合资源，解决文章无流量、无创意素材无标题、无图源的烦恼。
3、快速分发
批量设置支持40+平台发布参数，模拟本地IP快速分发手动操作。
4、统计
支持从内容、部门员工、平台、账户等多个维度过滤查询数据，数据更新延迟不超过4小时。
5、权限设置
支持自定义发帖权限设置，支持二级管理权限独有的内容审核和发布权限。
6、API接口
全面稳定的接口资源、便捷的接口访问方式、API服务，充分满足各类个人和企业用户的业务需求。更新日志 v3.8.版本 27
1、解决发布任务不成功，状态不更新的问题
2、文章导入格式优化
3、优化质检结果
4、优化编辑器和平台格式适配问题
5、优化其他细节
v3.8.版本 11
1、新增内容管理模块，新增稿件流通和上级审核流程
2、支持批量上传稿件和视频
3、优化一键发布，集成文章，发送视频，支持多内容、多平台、多账号、一键分发
4、新增一键设置封面、一键设置类别/字段、一键设置标签功能
5、添加同步到平台草稿功能
6、优化权限管理和账号中心
7、优化发布流程，实时同步进度
v3.8.版本 6
1、解决发布任务不成功，状态不更新的问题；
2、文章导入格式优化；
3、优化质检结果；
4、优化编辑器和平台格式适配；
5、优化其他细节。 查看全部
如何网站 快速收录 和关键词 与 Emlog采集 一起排名。要想弄好网站收录和关键词，首先要了解搜索引擎的偏好。我们每天都在做网站外链和优化网站内容的目的是引导搜索引擎机器人关注我们的网站并喜欢我们的网站给我们的网站一个高分并带来可观的交通。那么我们如何让搜索引擎喜欢我们的 网站 呢？或者搜索引擎喜欢什么样的网站网站？这是我们将一起分析的日常优化经验。
1. 网站内容与主题匹配相关。
网站内容经过优化以匹配网站的主题和关键词布局。符合网站主题的目的是内容与网站相关，以便搜索引擎判断和定位网站的主体，然后匹配的内容可以获得加分网站权重；而关键词的布局是为了增加关键词在内容收录的同时曝光，密度网站关键词更有利于到网站的排名。尤其是针对长尾关键词排名优化的网站，内容主题匹配是获得尽可能多的排名词的关键点之一。
其次，网站的内容是有序的。
网站内容要图文相结合，即内容要清晰明了，图文相辅相成，可以增加用户的阅读好感度。同样，这种方法仍然适用于网站优化。如果我们的网站内容井然有序，版面整洁，用户可以停留更长时间，降低跳出率。对于这样的网站，搜索引擎蜘蛛也颇为喜欢。整洁的内容网站 可以获得搜索引擎蜘蛛的青睐。当然，爬取频率会增加，网站content收录的速度也会有所提升，实现二次内容采集也不成问题。
三、网站内容字数限制。
文章content收录的搜索引擎的标准之一不仅是内容本身是否有价值，还有字数。如果一个文章只是一个简单的段落，字数可能甚至不能超过100个字，那么对于搜索引擎来说，这个页面的内容不能称为文章，也就没有用户阅读价值。可想而知，这样的内容搜索引擎怎么会去文章@收录放出来呢？
四、网站内容发布时间。
搜索引擎数据更新是有规律的，而且搜索引擎蜘蛛也会有规律的爬取网站，可见搜索引擎喜欢规律的东西。当我们在网站上发布 文章 时，我们通常会限制发布时间。我们常说，这是为了培养蜘蛛的自然频率。事实上，不仅如此。有了这样的定期文章发布，我们可以给搜索引擎蜘蛛创造一个很好的“生物钟”，这样只要我们记录下搜索引擎蜘蛛的爬取规则，就可以根据搜索引擎的作息时间找到搜索引擎的作息时间。到爬取频率，然后发布站点文章。
如果以上都没有问题，我们可以使用这个Emlog采集工具实现采集伪原创自动发布和主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更专业的技术。只需简单几步即可轻松采集内容数据，用户只需对Emlog采集进行简单设置，Emlog采集工具将关键词准确< @采集文章，这确保了与行业 文章 保持一致。采集中的采集文章可以选择保存在本地，也可以选择自动伪原创发布，提供方便快捷的内容采集和快速的内容创建伪原创。
对比其他的Emlog采集这个Emlog采集基本没有什么规律，更别说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就可以上手，直接输入关键词 采集可以实现（Emlog采集也自带关键词采集的功能）。全程自动挂机！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。
不管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 更新也不是问题。这个Emlog采集还配备了很多SEO功能，通过采集伪原创软件发布也可以提升很多SEO方面。
1、网站主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）
2、自动匹配图片（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片）不再有对方的外部链接）。
3、自动内部链接（让搜索引擎更深入地抓取您的链接）
4、在内容或标题前后插入段落或关键词（可选择将标题和标题插入同一个关键词）
5、网站内容插入或随机作者、随机阅读等变成“高度原创”。
6、正规发布（正规发布文章让搜索引擎及时抓取你的网站内容）
7、网站英汉翻译配置
通过增加具有这些 SEO 功能的 网站 页面的 原创 度来提高 网站 的 收录 排名。通过工具上的监控管理查看文章采集的发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），而不是每次登录网站后台天。SEO的内容优化直接在工具上自动完成。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！非常简单方便
解决了网站收录的问题后，我们需要关心网站关键词的排名。只有网站关键词的排名不断提升，才能带来流量，只要有流量，我们的网站都可能给我们带来收益。但事情往往适得其反。我们辛苦了关键词，排名下降了，甚至没有排名。那么关键词排名下降的原因是什么？
关键词排名下降的原因分析：
1、关键词 索引向上，网站 质量达不到标题
当今是互联网信息化时代，网络营销方式越来越受大众欢迎，市场竞争十分激烈。关键词指数上升了，说明关键词的热度比较大，搜索引擎会抓取更多的优质内容展示在首页，所以如果我们想留在首页很长一段时间，我们都会创建网站，一定要不断增加网站的权重。
2、搜索引擎算法更新
搜索引擎算法将持续更新。一旦搜索引擎的优化算法发生变化，就会攻击大量不符合当前算法的网站，网站的排名会突然消失。，所以我们在优化的时候，不仅要注意搜索引擎的算法，还要注意操作手段，避免作弊等操作手段。
3、网站内容差
网站网站的内容质量对于长时间停留在首页非常重要。所谓内容为王的说法就是由此而来。不管搜索引擎算法怎么变化，百度怎么调整，只要内容质量高，我们的网站都能长期占据百度首页，所以我们在优化中一定要注意< @网站内容质量问题。
4、网站修订
当你的网站还处于关键词优化期时，改变网站的标题或者网站的描述会导致网站关键词排名移位；当 网站 没有排名或排名不佳时，许多 网站 站长会对 网站 进行重大修改。
本次改版网站在百度数据库中的评分低于新推出的网站，那么这种情况下网站的关键词排名肯定会下降，所以我们< @网站修改时要小心。
看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名！
最新版:蚁小二一键分发工具 v3.8.27
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易小二安装教程1、在本站下载解压得到易小二安装包；
2、双击进入安装向导，点击我同意协议条款；
3、选择安装路径，默认路径为[C:\Program Files (x86）\yixiaoer]，点击安装；
4、安装完成，双击打开即可使用易小儿。
软件功能介绍1、一键分发，40+自媒体平台一键分发，文章/videos，实时检测文章质量，解决日常文件传递效率太慢的问题。
2、多账号管理，40+平台账号同时登录，一秒获取数据，账号管理简洁明了。
3、数据统计，同时监控多个账号的流量，全平台采集数据，让你快速统计数据，同时关注大咖的操作，做数据对比，使您可以实现高效的研究。
4、团队管理，快速了解团队账户状态，实时掌握员工发帖和收入进度，让管理更轻松。
易小儿如何使用1、登录
易小儿提供扫码登录、密码登录和验证码登录三种登录方式。可以选择其中一种方式登录，登录后进入首页。导航栏除了主要功能名称外，还提供在线客服、使用帮助、消息通知等。
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3、点击【我的战队】，可以修改战队名称和战队logo，点击【加盟战队】，选择想要退出的战队，即可退出战队，加入多个战队后，点击上方的左下角队伍名称，可以切换队伍。
4、人员管理
功能介绍：添加公司所有员工，并可快速浏览员工状态。
进入人事管理，点击左上角，可以添加/编辑/删除部门，勾选相关人员后，选择右上角调整部门即可调整人员所在部门。
如果要添加新成员，请点击邀请成员，复制生成的链接发送给需要邀请的人（被邀请人点击链接，选择加入团队，然后用微信扫描二维码出现）。
点击操作栏中的编辑或修改角色按钮，分别修改个人人员信息。
5、权限设置
进入权限设置，然后点击添加角色/权限，输入员工在公司的职位角色名称，根据角色职责选择对应的权限，保存。
添加的角色可以在相应的右键操作栏中修改或删除（管理员角色不可修改或删除）。
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功能介绍：编写文章或编辑视频后，可以一键分发多个自媒体平台。您无需浪费一个小时发送文本和视频，也无需复制和粘贴。你可以在这里做。制作文章排版，以及标题助手、热点发现等栏目，助您优化内容。
7、发送文章
导入文章，用平台账号登录后，点击发送文章，可以选择导入word或者链接，也可以直接在编辑器中编写要发布的内容。
易小儿支持编辑排版、一键预览等功能。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-10-02 02:07
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文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
采集大量文章的好处：
1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
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3.采集 是最简单最简单的操作方式。如果你自己写文章，这基本上是不可能的，因为你的能力有限，即使你一天24小时写，也写不了多少，所以用采集的方式，大大降低了网站没有内容的构造难度。
4.每个人都有一个活泼的爱好。如果你是论坛，或者网站，看到这么多内容，第一批会员注册的时候，心里的感觉肯定会好，被冷落的感觉，没人会喜欢。
5.如果你是信息站或者文章站，采集不是万能的，但是没有采集绝对不可能，因为对于你的网站的发展@>，建议你每天更新100多篇文章，会更好。很多 文章 不是你自己写的，但是有学位就可以了。平衡 原创 和 采集 的 文章。
6.页数多了，理论上pv会更高。如果有广告，展示次数肯定会更高。如果进行计算，广告的点击次数也会更高。当然，你的广告收入也会更高。有一些专门做广告的垃圾站，收入很不错。
文章采集软件特点：
(一）不用写采集规则关键词自动采集
不同于传统的采集模式，本文章采集软件可以根据用户设置的关键词进行平移采集。pan采集的优点是通过采集关键词的不同搜索结果，实现指定一个或几个采集的站点不是采集 ，减少采集网站被搜索引擎判断为镜像网站被搜索引擎惩罚的危险。
（二）各种伪原创和优化方法来提高收录率和关键词排名
自动标题、段落生成、自动内链、内容过滤、URL过滤、同义词替换等，提升采集文章原创的性能，提升搜索引擎收录@ >、网站权重和关键词排名。
（三）还支持指定网站采集无限网页，无限内容，支持多种扩展，采集什么，怎么采集，看你自己！简单三步，你可以轻松采集网页数据。任何文件格式都可以导出，无论是文字、链接、图片、视频、音频、Html源代码等都可以导出，还支持自动发布到各大cms网站！
文章采集后发布时的注意事项
1.文章填写内部链接
每个 原创文章 都填充了几个内部链接。如果对方的采集技术手段不够高，文章的内部链接也会被采集发布过去，这就给了我们网站一个额外的链接。
二、文章填写网址
让每个 原创文章 填写底部的 URL。如果对方采集不过滤，URL也会放过去采集，相当于给我们网站打了个广告。
3.给文章的图片加水印
每张原创文章图片都加上站名或站水印，即使是采集，也会对你自己的站内推广有效。
四、文章随机填写信息
每篇文章原创文章可以在部分内容中用特殊符号随机填入自己的站名，或者说明出处。
只要原创文章里面有我们的网站的信息或者链接，哪怕是采集，对我们网站也是有好处的，说不定甚至比我们想象的还要好，搜索引擎可以很快的知道对方是一个采集站。
内容分享:全网URL采集工具，支持关键词采集，域名采集，联系人采集
今天介绍的全网URL采集工具可应用于全网域名/网站/IP信息检索，指定关键词批量数据采集，SEO，网络推广分析，内容来源采集，并为各种大数据分析提供数据支持。
软件提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，无需使用复杂的命令，强大易用！
软件优势： 1：多搜索引擎支持
支持全网采集，目前基本支持全网主流搜索引擎，包括百度、搜狗、必应、谷歌、Yandex、旺旺、神马、DuckDuckGo、
未来将推出更多支持，敬请期待……
2：多种过滤方案 灵活的过滤方案可根据我们的业务需求定制，避免冗余冗余数据，使我们的数据更加准确高效。
系统内置多种过滤方案：
同时支持基于域名、IP归属地、网页标题、网页内容、访问状态等自定义过滤。
3：灵活的推送解决方案软件不仅支持将结果保存在本地，还支持远程数据推送，可结合自身内部业务系统，方便数据复用和分析。核心功能一：关键词采集
根据关键词采集全网提供的数据，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
支持相关词扩展，自动添加网页推荐的相关词
关键词自动扩展支持
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
结果预览：
2：网址采集
根据提供的URL数据批次采集全网数据为收录，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
支持线程数的自定义，可根据自己的机器配置进行优化调整
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
Anti-站群 Traps：防止二级域名站群引起爬虫陷阱
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
创建爬虫任务
结果预览
3：联系任务 查看全部
文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
采集大量文章的好处：
1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
2.从搜索引擎中获取更多 IP。目前网站的流量主要来自搜索引擎，所以采集更多的网页内容理论上会被搜索引擎更多收录，虽然某个相关词你的网站不能排名排在最前面，但是因为内容和相关词很多，还是会有一些相关词，你的网站排在前面。
3.采集 是最简单最简单的操作方式。如果你自己写文章，这基本上是不可能的，因为你的能力有限，即使你一天24小时写，也写不了多少，所以用采集的方式，大大降低了网站没有内容的构造难度。
4.每个人都有一个活泼的爱好。如果你是论坛，或者网站，看到这么多内容，第一批会员注册的时候，心里的感觉肯定会好，被冷落的感觉，没人会喜欢。
5.如果你是信息站或者文章站，采集不是万能的，但是没有采集绝对不可能，因为对于你的网站的发展@>，建议你每天更新100多篇文章，会更好。很多 文章 不是你自己写的，但是有学位就可以了。平衡 原创 和 采集 的 文章。
6.页数多了，理论上pv会更高。如果有广告，展示次数肯定会更高。如果进行计算，广告的点击次数也会更高。当然，你的广告收入也会更高。有一些专门做广告的垃圾站，收入很不错。
文章采集软件特点：
(一）不用写采集规则关键词自动采集
不同于传统的采集模式，本文章采集软件可以根据用户设置的关键词进行平移采集。pan采集的优点是通过采集关键词的不同搜索结果，实现指定一个或几个采集的站点不是采集 ，减少采集网站被搜索引擎判断为镜像网站被搜索引擎惩罚的危险。
（二）各种伪原创和优化方法来提高收录率和关键词排名
自动标题、段落生成、自动内链、内容过滤、URL过滤、同义词替换等，提升采集文章原创的性能，提升搜索引擎收录@ >、网站权重和关键词排名。
（三）还支持指定网站采集无限网页，无限内容，支持多种扩展，采集什么，怎么采集，看你自己！简单三步，你可以轻松采集网页数据。任何文件格式都可以导出，无论是文字、链接、图片、视频、音频、Html源代码等都可以导出，还支持自动发布到各大cms网站！
文章采集后发布时的注意事项
1.文章填写内部链接
每个 原创文章 都填充了几个内部链接。如果对方的采集技术手段不够高，文章的内部链接也会被采集发布过去，这就给了我们网站一个额外的链接。
二、文章填写网址
让每个 原创文章 填写底部的 URL。如果对方采集不过滤，URL也会放过去采集，相当于给我们网站打了个广告。
3.给文章的图片加水印
每张原创文章图片都加上站名或站水印，即使是采集，也会对你自己的站内推广有效。
四、文章随机填写信息
每篇文章原创文章可以在部分内容中用特殊符号随机填入自己的站名，或者说明出处。
只要原创文章里面有我们的网站的信息或者链接，哪怕是采集，对我们网站也是有好处的，说不定甚至比我们想象的还要好，搜索引擎可以很快的知道对方是一个采集站。
内容分享:全网URL采集工具，支持关键词采集，域名采集，联系人采集
今天介绍的全网URL采集工具可应用于全网域名/网站/IP信息检索，指定关键词批量数据采集，SEO，网络推广分析，内容来源采集，并为各种大数据分析提供数据支持。
软件提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，无需使用复杂的命令，强大易用！
软件优势： 1：多搜索引擎支持
支持全网采集，目前基本支持全网主流搜索引擎，包括百度、搜狗、必应、谷歌、Yandex、旺旺、神马、DuckDuckGo、
未来将推出更多支持，敬请期待……
2：多种过滤方案 灵活的过滤方案可根据我们的业务需求定制，避免冗余冗余数据，使我们的数据更加准确高效。
系统内置多种过滤方案：
同时支持基于域名、IP归属地、网页标题、网页内容、访问状态等自定义过滤。
3：灵活的推送解决方案软件不仅支持将结果保存在本地，还支持远程数据推送，可结合自身内部业务系统，方便数据复用和分析。核心功能一：关键词采集
根据关键词采集全网提供的数据，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
支持相关词扩展，自动添加网页推荐的相关词
关键词自动扩展支持
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
结果预览：
2：网址采集
根据提供的URL数据批次采集全网数据为收录，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
支持线程数的自定义，可根据自己的机器配置进行优化调整
采集字段包括域名、URL、IP地址、IP国家、标题、描述、访问状态等。
过滤方案支持：可以设置自己的过滤方案，消除自己的业务需求
Anti-站群 Traps：防止二级域名站群引起爬虫陷阱
推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
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3：联系任务 查看全部
推荐文章:免费文章搜集软件-自媒体以及站长必备软件
文章不知道大家有没有采集软件方面的知识，说不定站长知道的更多！文章采集软件一般被一些站群或大型门户网站和自媒体从业者使用。比如很多企业网站也使用文章采集软件，因为有些情况我不想自己更新文章或者大量需要更新的文章主要网站。他们都用文章采集软件更新了很多内容，那么文章采集是什么？软件可以用吗？
采集大量文章的好处：
1.快速搭建一个比较齐全的数据库。这样会给浏览器更好的体验，他们会觉得这个网站的内容很好很完美，应该是很好的网站，抓住了用户的心理，在流量方面会有是丰收。
2.从搜索引擎中获取更多 IP。目前网站的流量主要来自搜索引擎，所以采集更多的网页内容理论上会被搜索引擎更多收录，虽然某个相关词你的网站不能排名排在最前面，但是因为内容和相关词很多，还是会有一些相关词，你的网站排在前面。
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同时支持基于域名、IP归属地、网页标题、网页内容、访问状态等自定义过滤。
3：灵活的推送解决方案软件不仅支持将结果保存在本地，还支持远程数据推送，可结合自身内部业务系统，方便数据复用和分析。核心功能一：关键词采集
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推送方案 WebHook 支持：根据自己的业务需求进行远程数据推送，方便再次统计分析。
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2：网址采集
根据提供的URL数据批次采集全网数据为收录，
重复判断：可以选择根据域名或URL重复判断。
支持线程数的自定义，可根据自己的机器配置进行优化调整
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