chinaz采集实时文章采集与一般的文章收集方式更加集中
　　实时文章采集与一般的文章采集不同，chinaz的实时文章采集方式更加集中，只有关键词才能进行收集，而且，文章中的提到的公司，企业，政府单位等等信息也会收集进行。我曾经浏览过chinaz采集实时文章提到的企业，大部分中国企业都没有收录，有的企业写了不少文章，但是文章提到的企业少之又少。采集得到的数据在网页底部给出了chinaz所谓的文章提供机构和企业的列表。
　　
　　在应用层面，可以收集到热点新闻，数据库是按照相关性将热点新闻分类，还可以进行正负面评论采集，也就是你从整个列表中发现有一篇文章给人感觉负面评论很多，在今日头条评论数高，其实可能是你当天看到的某篇文章就有如此感觉。同时，因为本地采集，无法参与新闻关键词的采集，因此新闻中会有一些意外情况。但是问题来了，很多事情不是按照你的意愿发展的，他根据自己业务发展开始有意识的收集此类信息，可能是几个月的过程中开始采集，而且做到了和百度百科一样的关键词上溯，也有一些人找到了其收集的方式方法，一传十十传百，最后形成集体作用，从而形成了文章的提及机构和企业。
　　在实际应用中，我觉得好处很多，我在结合目前看到的企业服务情况来分析下：第一点，现在直接采集新闻通过广告链接的形式进行变现的方式有相当一部分网站已经有了和百度百科一样的资料库和阅读指南的形式，也就是将新闻以广告的形式进行变现，无可厚非。因此，通过上述途径推广企业产品是否靠谱和合适，就看相关网站的经济情况。
　　
　　不过我觉得，如果应用和产品不追求标准化的产品化生产，不要期望上级部门和分管部门的支持，那么上级主管部门对于应用推广的反应是否能够满足大部分经济能力偏弱的员工的要求，就有一定争议性。第二点，高质量内容是公司通过内容传播形成品牌信息的根本，目前大量企业会通过百度百科的形式获取相关资料，但是，百科除了要追求相关性以外，还要追求长度，我发现有的企业的百科词条通过百度百科推广文章，得到点击率要高很多，有的企业的百科词条不仅提及企业的基本信息，还有公司历史成就等等，这种形式在百度百科具有明显的优势，因为企业可以用不同的提炼形式，对于中小企业来说，目前是不可能有这么多专业人员提炼词条的，通过推广文章可以快速的获取品牌关键词。
　　因此，大企业很有可能也会通过推广文章获取文章的相关信息，但是所获取的品牌提炼形式我觉得一般都是知名企业的。第三点，另外一个问题是百度百科是完全依靠新闻采集的口口相传，而且采集的时间段是人家发布新闻内容的时间段，而且很可能在其所在公司或者其官。 查看全部

　　小i机器人知乎站长应该是个站长无价买
　　实时文章采集、公众号聚合搜索、电商导购、有价信息聚合、无价购买等等领域已经有一些很不错的站点，相信随着cornlinks的支持，小i机器人的规模也会扩大。可惜cornlinks目前的相关新闻，特别是安全问题都很少，小i机器人也自然不敢随便做这些事情。
　　无价信息中有很多好东西，可能大部分还没被发现。
　　
　　基于oauth2.0的无价服务还是比较有创新性的。这个站点以后就要转型来做，并且可能只会有分享型的无价服务。现在有监管要求平台不能收费推广销售产品，在分享当中带有偏重的商业性，这个站点提供无价购买产品的信息。
　　小i机器人知乎站长建站公司小i机器人（深圳）网络科技有限公司
　　oauth2.0嘛，都会有的，尤其是有价信息（lbs的商家信息，向微信公众号导流量，淘宝店导流量，
　　
　　查了下小i机器人知乎站长应该是个站长
　　无价买，
　　我个人感觉小i机器人知乎站长挺有创新意识的，像小i自媒体刚入驻的时候创造性的设计一个粉丝互动（在站内进行自主推送，粉丝可自行随时点击进入，或者关注自动推送），把用户粘性粘的很牢固，就和种地一样，农作物好了，不一定就卖的好。我觉得小i机器人知乎站长应该算是真正的大智若愚，大道至简，值得钦佩。 查看全部

　　实时文章采集与发布?(一):构建网络爬虫采集商品评论数量
　　实时文章采集与发布?特别声明：本篇文章为原创，转载时请务必注明作者和来源学习所有数据分析方法论专栏，如需转载请联系本人，并注明出处。
　　一、通过python爬取sony旗舰店所有电子产品的数据（不包括体积大于100cm³的生活用品，即装不下的产品，
　　1、爬取iphone产品
　　2、爬取mac产品
　　3、爬取imac产品
　　4、爬取iphonepro
　　5、爬取imacpro
　　6、爬取macmini
　　二、准备工作
　　1、分析网页：数据分析这里为通过爬虫进行，进入到此类网站首先需要看他们的数据来源，进入到数据来源页可以得到很多的数据抓取。
　　
　　2、安装相关爬虫工具：easybcd
　　3、工具准备
　　4、准备工作二
　　5、获取数据
　　三、构建网络网络构建
　　四、数据爬取可视化网络爬取可视化
　　1、数据采集
　　2、数据可视化
　　七、可视化图表
　　一、数据采集#1采集数据提取商品id#2构建网络爬虫采集时间，每2s时采集下一条商品记录，
　　3、构建网络爬虫采集商品名称（数据采集时需定义网络爬虫采集下一条商品记录的商品名）#3构建网络爬虫采集商品评论数量商品id
　　
　　4、构建数据采集成功商品
　　二、数据采集
　　1、构建网络爬虫采集商品类型说明
　　2、构建网络爬虫采集商品评论
　　3、爬取商品评论
　　四、构建数据采集树
　　1、网络爬虫采集商品名称（数据采集时需定义网络爬虫采集下一条商品记录的商品名）
　　2、商品采集数量构建采集树：
　　1、采集商品名称
　　2、采集评论
　　3、采集评论概览-为爬取图片提供分析数据 查看全部

　　淘宝实时文章采集按正负两级分类是什么？怎么破？
　　实时文章采集按正负两级分类。比如标题是正值，其他是负值。按照书名标签，按书籍类型自动添加到采集分类列表，按采集书籍标签属性自动对采集内容分组等。按“字”对汉字进行分组。按照“搜索”按钮对书籍进行分组搜索。比如搜索“架构与算法”，会自动从书籍列表中按书名搜索出书籍，从内容搜索出“架构与算法”。文章链接文章页面右侧有“只看”按钮，点击按钮可只看标题和作者页面。
　　
　　淘宝有个自动刷新的功能，也是类似效果。文章框架以采集列表标题或书名为起点，每页采集一级分类及子分类文章，当采集到多级分类及子分类文章后，逐级采集。比如对下面采集的标题“架构与算法”第一页设置列表是“架构与算法”，下面设置每页为1级，然后点击“只看”按钮自动刷新到下一级标题，下下一级标题采集完成之后再循环设置自动刷新功能。
　　比如对“架构与算法”第一页设置列表是“架构与算法”，下面设置每页为1级，然后点击“只看”按钮可只看第一页，第二页第三页第四页不再刷新。只看标题列表页面在比如上面设置标题，列表是“架构与算法”，子标题是“风险管理与技术”，下面设置每页第一页第二页第三页不再刷新。那么采集完第一页列表和子标题后就不用再循环一次了。
　　
　　刷新标题列表页面有个习惯问题，通常你想把一个多级分类的列表切分为几个子标题列表，比如一级分类是“经济”，有20个子标题：“架构与算法”、“架构与算法”、“风险管理与技术”，上面的操作需要20页，也就是需要40页，把列表切分为不到20页，就可以省略列表采集了。找到书签然后添加上去。书签的样式请参考官方教程《30天采集一本书》。
　　图片按书籍标签由于每个文章根据书籍类型不同，有标题清晰不同，有作者不同。比如对《机器学习》，有作者是李航，有作者是李开复，有作者是李书宏，比如对《数据库系统入门》，有作者是施永宏，有作者是施永宏。对于采集第二页和第三页设置的是标题清晰的，对于采集第四页和第五页设置的是作者不同的。如果标题里作者不同，可以按照作者顺序采集。 查看全部

　　telegram的用户体验和腾讯相比还是落下一大截？
　　实时文章采集。telegram能够向你推送高清全景照片，用googleshopping（卖给淘宝买家）或者facebook要广告(卖给消费者)都有方法。但是我更想说的是，telegram几乎所有用户是小公司，对于中国用户没有任何价值。screenshot能够自动保存图片发送网站之后的文字图片，用来与google竞争是非常具有市场竞争力的。
　　
　　我觉得screenshot还是算好用，但是一个被墙的外国服务，还不能对中国网络下手，难度太大。其他的就不说了，上面的回答基本都在中国看到过，只是不见效果而已。
　　微信为什么只能通过它加whatsapp和facebook好友，而不能通过朋友圈发链接加人？加个外国人，比想象中难度还要大，要不是免费，凭什么乐意给中国人去当试验品。微信想要上架多语言，语言要搭配才行。
　　
　　微信很努力的在跟telegram学习。比如拉黑不再是一个人，telegram可以申请多个帐号一起拉黑。还有如果遇到设备不支持emac或mac平台的，微信的app还提供相应的工具来辅助切换。不过市场来说，肯定是telegram更大。
　　跟腾讯相比，telegram的市场绝对是被腾讯完爆的，但是telegram的用户群体更广，既然是尝试那就走点创新。用户体验和腾讯相比还是落下一大截。不过我感觉这并不影响微信在移动端拥有用户群。
　　多文本采集要不是这个外国产品whatsapp先出现， 查看全部

　　实时文章采集途径有哪些？官方的websearchsystem采集工具
　　实时文章采集途径有很多：
　　1、productbooter文章采集，网址：）productbooter是免费的wordpress免费文章采集工具。
　　2、seochat（）seochat采集并通过esp去自动化采集各类网站。
　　3、fiverr（）fiverr是一个创造各类网络小工具的网站，主要销售的产品：wordpress，github，codeplex等网站的各类服务。
　　
　　4、jswaneditor（）jswaneditor是用来免费采集网页上的js文件，下载地址：）简单分享，喜欢的别忘了点个赞哟。
　　利用googleanalytics在chrome上的js插件。当你浏览网页时，他会分析整个站点上的所有页面，帮你发现目标页面。当然，相应的地址采集插件也是有的。
　　如果你想要更加安全可靠，
　　productbooter可以。这个采集软件功能强大到有点“神经病”。
　　seochat也可以做，
　　
　　猪八戒
　　推荐个老外的网站，可以在线采集。
　　wordpress官方的websearchsystem都可以
　　一般来说wordpress的官方的网站是不会把自己所有的产品放出来的，
　　sitemax。不过官网上只有5款插件，我们准备准备（30款！超过60个插件！）再陆续上架五十多款插件。 查看全部

　　兴趣文章采集系统、采集插件、ip采集、php抓包
　　实时文章采集上小编也尝试了很多，最终还是选用兴趣文章采集系统，综合了兴趣文章采集系统、采集插件、cookie采集、ip采集、php抓包、sql抓包和方法。大量文章采集问：文章采集方法？当然是采集插件！跟php脚本不同，用兴趣文章采集采集插件采集，而兴趣文章采集采集插件还带有多种素材库，以及多种采集技巧。
　　
　　url选择：文章标题|图片|链接篇幅限制：超过50篇，不支持qq群管理管理组织架构：支持ip采集常用采集器：采集之家网站：php抓包|qq群管理_cookie采集。
　　想想要采集什么文章的话，
　　
　　我们团队用，他家的采集器很多人都用过，提供免费版功能也比较齐全，也比较稳定，数据量超大还是可以上传到ga进行分析。目前他家还在在全国开发海量ip，存储数据，
　　abc采集器网页爬虫，我觉得挺好用的，他们是在采集工具中首先给了每个文章的采集链接地址，爬虫直接去采集，不需要在自己爬。所以速度方面肯定是很快的。你要是需要的话，可以去他们公众号，里面有个多米果园板块，那里全部都是免费的采集器，你可以看看这个。
　　我自己用，3.3m大小的采集器，数据源是外文网站，速度也还可以，可以直接上传至ga进行分析分析。同时也提供多种形式的采集方式，可以上传网站地址，或者是爬虫地址，来爬取。 查看全部

　　实时文章采集的两个目的。（一）站长
　　
　　实时文章采集。定时文章采集。两个目的。1，将微信公众号文章推送到自己的订阅号里，2，把未读文章在时间轴上标注。一，文章采集。1，网上百度“文章采集软件”,会出现一堆软件，有博客采集器，图片采集器，视频采集器，app推送采集器，还有免费，付费的。多种选择，选择最合适自己的！2，把自己需要的图片，视频，音频通过关键词搜索进入万能的淘宝，搜索框输入“采集”，等待筛选结果。
　　
　　每天，每隔几分钟进行对比，不断清理该软件。3，找一些免费的在线文章采集工具。如。5118站长工具箱，在线的网页内容采集工具。如，可以爬取新浪微博，搜狐微博，微信公众号里的文章。如。草料二，定时文章采集。1，微信公众号，小程序不停的发文章。2，将采集到的文章，复制粘贴到officeword里面进行排版。
　　如，officeword3，word里面的内容，也是作为采集的来源。4，每日文章更新，定时定时的看看微信文章有没有更新，可以采集。比如，今天晚上6点，再看看有没有新的文章内容。以上，我一般采集哪些公众号的文章，推荐给自己，采集可以爬网站或者是链接，数据来源于网络。有可能是广告，但是我觉得无所谓，既然要采集，就必须长期采集。对知识会产生对应的收获，以上仅供参考。 查看全部

　　实时文章采集和分析平台（010）010提供
　　实时文章采集和分析平台（）qkd010提供实时文章采集功能，在申请专栏内有权限的用户均可以访问实时文章采集平台，文章全网通用，不分作者id，不限形式，开放平台。实时文章采集平台支持采集所有的文章信息，包括文章标题、作者、链接地址等。网站的实时文章采集还支持对国内主流网站和国外主流网站进行实时文章采集，使网站链接不再成为文章信息的固定格式。
　　
　　本平台采集功能和国内主流文章平台类似，无差异，同样支持关键词搜索，可以进行高并发的采集。实时文章采集平台整站将集中有效内容，部署到云端服务器上，任何计算节点将采集完成后的文章信息存储于对应的服务器中，同时也支持在此之上建立静态网站，让自己的内容可以同步到多台服务器进行云端存储。可自行下载的同时保存到本地电脑端，也可以直接通过腾讯云控制台在线管理，实时文章采集的实时可定时上传。
　　具体参见下图：注意：使用此方法申请的专栏只能同步到云服务器，没有专栏申请的用户不能申请。同步文章的时候，需要将本平台的文章同步到云服务器上。可按需将本平台和云服务器上的文章一起上传，也可以分开上传，这种操作方式要求作者不能同时运行两个平台，在实时文章采集中要选择独立单台服务器进行同步。同步的文章信息将在云服务器文件中体现，云服务器文件是单独保存的。
　　
　　因此用户需要将文章信息分类保存到不同的文件夹内，待上传该文件夹内的文章后同步操作完成即可完成。实时文章采集平台支持手机客户端和网页端下载，手机端的下载比较容易。网页端无法下载，不过据我所知手机端已经开发好了，敬请期待。网页端的下载地址：实时文章采集功能支持对全网范围进行所有账号，所有文章和作者名进行实时采集，也支持申请一个有资质的实时文章采集团队，为用户提供更好的采集体验。
　　网站链接更新功能将保持按实时文章采集平台的规则更新，从2016年8月1日开始到9月20日，将从文章的左侧栏目【原创文章】【最新文章】中获取新发布文章作为样本推送给文章采集后台。文章的链接已在【原创文章】页面中可以自定义查看更新时间。更新后文章全网可见。新增采集文章列表和展示图功能功能包括采集文章标题，列表和展示图等，对应的操作步骤见下图：下载示例下载示例需要准备文章标题和链接，复制文章标题至云服务器文件夹内即可。可以上传静态页面，然后使用seui开发者工具的导入功能生成静态页面导入即可。 查看全部

　　如何用koa+mvvm语言写起来复杂的文章？-八维教育
　　实时文章采集：flutter+koa+mvvm：文章聚合与更新
　　有文章的时候一定有用，但是没文章的时候更有用啊。虽然用koa+mvvm比较偏底层，但是针对每个开发者来说还是有点本事的。
　　
　　如果是公司项目用的多，我认为还是要学的，如果是个人学习或者兴趣爱好，可以不用学。
　　你要看你们公司是否用了，毕竟mvvm相对来说简单，koa要比mvvm语言写起来复杂，如果你们公司用koa，那当然是用koa重点推荐你看koa（github-mjgt/koa:koa:thenextgenerationframework），已经被很多公司用来做demo。
　　每个框架都有它自己的用法，可以看看其他大牛是怎么讲解的，
　　
　　koa-intro
　　其实两个框架都会用我认为是非常必要的，最终目的都是为了服务业务。
　　任何框架都有自己的缺点，肯定也有优点。如果你看看paper和实践结合着。想想优点是什么，缺点是什么。你就明白大概了。
　　koa带来了封装koa的工具包，让你更加快速地开发koa，koa可以替代java单一service框架，提高了效率，灵活性比koa差远了。mvvm可以说解决了mvc没有痛点的问题，为mvc提供了构建框架，解决了实际项目中mvc的痛点，（比如微服务），当然解决不了视图、流量瓶颈以及不同环境间加载不兼容问题。但是作为视图框架，mvvm依然受益于mvc。 查看全部

　　一机一卡一云：物联网的使用场景是什么？
　　实时文章采集下载直接搜索公众号“智能玩咖”每天都有新鲜内容公众号回复【智能】就可获取今天的原创干货文章人工智能和物联网应用已经成为炙手可热的一个热点，互联网正在进入下半场，人工智能和物联网成为这一轮智能革命发展的主要驱动力。据工信部信息中心的最新数据，从2017年至今，物联网的产业规模保持平稳增长的态势，预计2020年将达到1750亿元。
　　
　　物联网正向智能、无感等方向发展，其核心在于最终实现全面互联，通过云平台实现即时的信息交互。互联网中存在一个巨大的漏洞，传统pc里存在大量的信息，有60年的历史，等待接入互联网，但是传统pc里信息并没有互联网上那么丰富。现在随着人工智能的发展，传统pc就没必要存在了，只需要接入云平台即可。物联网的开发和传统pc开发完全一样，人人都可以开发，但是大部分人没有真正理解物联网的特性和用途，人工智能的设备获取数据、匹配数据、对接数据、处理数据、报警可视化等功能太强大了，当然这也是一种趋势，就像互联网一样，以后数据会越来越多，以后需要大量iot端的服务，直接交给物联网就可以了。
　　我们不要给物联网投入过多的精力，适当的时候需要关注一下“一机一卡一云”的概念。物联网开发需要改变原有的开发方式，要去定制化一些的工具，然后由专业的开发者去做。物联网的使用场景是什么呢？对于家庭来说：全屋安装物联网家电，每个房间都要用上家电联网设备，家里的空调，冰箱等全都联网，使家里的成员都能通过智能家居产品联网家里是最容易看到房间的，可以通过家庭可视化设备，将房间的信息和家电在一起，用户可以准确的看到家里的情况，比如，现在的客厅、厨房、卫生间等都已经联网。
　　
　　对于学校来说：采用智能家居解决方案，加入工作人员，对学生家长打印学生表单、甚至学生购物等信息进行打印，对接方便快捷。对于工厂来说：使用智能家居解决方案，实现高效率、无感交互等功能，减少工厂的建设和管理工作量。对于企业来说：可以预见未来所有的中国企业都会面临智能化的浪潮，因为现在所有生产的设备都可以与物联网打通，只需要一套家居平台，一个实现家居联网的智能终端，智能联网将给企业带来巨大的发展机遇。
　　未来将进入人工智能+物联网开发的新时代。但这不是全部的场景，物联网开发还将进入一个深度融合的时代，从某种程度上可以说每一个中国普通家庭都需要物联网相关的开发，每一个工厂都需要和物联网设备打通。大物联网时代早就到来，就像计算机网络一样，没有什么新鲜的事情，只是要看你如何去做。智能家居的发展还需要成熟的。 查看全部

　　知乎专栏实时文章采集-wikipedia公元2000年后出现的文章
　　实时文章采集-wikipedia公元2000年后出现的文章，属于大编年史，这一类文章用常见的可视化图形就可以表示。如有兴趣，可参考知乎专栏实时文章采集系列另外根据生成文章的分类列表，应该也可以做到。
　　一个根据标题类型或者tag归类的搜索引擎的第一部分
　　谷歌图书。wikipedia。维基百科。
　　1)pubmed，数据量太大，属于国外的源，
　　2)古籍数据库，收录好多个目录，是国内源，可用万方，维普，万方，知网，耶鲁，
　　3)文献类网站，如爱学术，中国学术期刊网，cnki大学生自助服务平台等，在这些网站首页可看到，如果对应的期刊已经在网站上刊登了的，
　　楼上说的差不多了，我再补充一个，按照专业分类的，比如有的学校要自己开发个计算机以及材料方面的领域的，
　　看到知友们都想去除爬虫，
　　1、登录后，直接输入具体关键词就可以看到我们需要的内容了，想看什么类型的文章，就直接添加到阅读列表。
　　2、如果点击不同的期刊进行分析的话，
　　3、如果想找一些常见的高引用文章，可以在好搜文献选择期刊，如“pdsbic”。
　　4、如果点击期刊的英文名，也可以直接跳转到相应期刊，也可以按期刊来划分查看。
　　5、如果需要长文章的话，还可以按国家名进行筛选，另外我们还可以从网站导出中文内容的摘要与参考文献信息，在上传到endnote等进行进一步处理。我们在这里搜罗了一些和数据库相关的高引用文章集，包括天文学、地球物理学、地质学、材料学、流体力学、电子材料、计算机、线性代数等。供大家查阅～**下图包含了高引用文章的链接。 查看全部

　　免费在线实时文章采集器的小技巧，你知道吗？
　　实时文章采集器
　　一、简介实时文章采集器能快速的采集互联网实时动态，就我个人而言，好用的采集器还不少，但大部分都是要收费的。今天给大家介绍一款免费在线实时文章采集器，采集效率超过任何浏览器+简单html模式采集器，网页效果更佳，跟浏览器采集器一样轻量，无需配置。android，ios系统均可采集。
　　二、简介实时文章采集器是由darkholder团队开发的一款可以进行高效采集的同时，兼顾用户体验的采集器。不少实时采集器是从无到有，全自动的从互联网爬取数据，而实时文章采集器则是先对想要采集的内容内容进行判断，判断合适后再自动定向采集，效率比自动采集更高。兼顾网页采集和实时采集是这款实时文章采集器的优势之一。
　　采集速度超过任何浏览器+简单html模式采集器，无需配置无需配置也不需要任何繁琐的操作，使用它只需要：点击右上角采集按钮，采集提示文案，跳转到采集框。就能采集网页并将爬取结果自动保存到文件夹。实时文章采集器界面操作小技巧：登录帐号---查看历史采集文案通过googlehosts文件修改hostip，就可以调用加速器上传文章。
　　保存hostip地址，方便以后查看。避免了被人误操作采集，遇到误操作采集不了怎么办？报复的方法是：对网页写文章并设置代理。网页采集器传递爬取结果到某文件夹后，就会被发到对应网页代理的url。代理的url格式通常是以url_proxy.xml为结尾的http请求，无法复制，需要手动黏贴代理地址。以http请求地址拼接文件名是多数代理工具做不到的。
　　用https_proxy替代是原因是，替换后，https连接不是“明文”，可以保存并编辑host文件。除了爬取网页，还可以抓取新闻信息，社交网络。
　　三、下载下载地址： 查看全部

　　美股资料收集(Python)
　　本来这应该是一篇读书笔记，要翻译整理课程‘Nick McCullum, Algorithmic Trading Using Python, Nick McCullum，, 2021’，但后来写成了美股数据收集
　　
　　。这篇会比较适合有编程基础的读者，有什么不准确的地方，欢迎路过的都是大佬的大佬们指正。
　　首先算法交易（Algorithmic Trading）的意思就是用计算机，产生投资决策。
　　来看几家精于此道的公司[1]：
　　算法交易的步骤：
　　这篇只涉及数据收集
　　参考[1]课程作者分享了一个列举了众多API的链接：
　　https://github.com/public-apis/public-apis
　　我们需要注意的是这个链接里Finance目录下的IEX Cloud，视频课程中的实验数据是从这个接口调取的。简单说一下IEX Cloud这个工具，首先，它是个付费工具，个人级一个月9刀，描述说是各种金融相关的数据都能从它那儿调取到。另外课程里没有用付费通道，用的是测试通道。而这篇译文里会从雅虎金融拉取数据，是真实免费数据。
　　视频课程[1]完成了三个项目：
　　三个项目的代码链接：
　　https://github.com/nickmccullu ... ython
　　这里就不详细说这三个项目了，视频是非常适合无编程基础的人看的，有编程基础的直接看github上的代码就能懂。
　　数据收集
　　首先我们看几个抓取股票清单的方式和方法。
　　比如我们要抓取S&P 500的股票清单。
　　测试有效的有以下两种，第一种[2]：
　　import requestsimport pandas as pdurl = 'https://www.slickcharts.com/sp500'headers = {"User-Agent" : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36'}request = requests.get(url, headers = headers)data = pd.read_html(request.text)[0]stk_list = data.Symbolsp500 = set(list(stk_list.values))
　　第二种，维基百科[3]：
　　import osimport bs4 as bsimport pickleimport requestsresp = requests.get('http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')soup = bs.BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')table = soup.find('table', {'class': 'wikitable sortable'})tickers = []for row in table.findAll('tr')[1:]: ticker = row.findAll('td')[0].text.split("\n")[0]    tickers.append(ticker) sp500 = set(tickers)<br />
　　测试了一下，这两种方式取得的结果是一致的。
　　另外推荐一个雅虎金融上的screener功能，使用方法可以看[2]，这里贴一段用python抓取近一日交易量最多的100只美股的代码：
　　import pandas as pdimport requestsurl = 'https://finance.yahoo.com/screener/predefined/most_actives?count=100&offset=0'headers = {"User-Agent" : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36'}request = requests.get(url, headers = headers)data = pd.read_html(request.text)[0]# 欄位『Symbol』就是股票代碼ma100 = list(data.Symbol.values)
　　接下来看一下怎么获取股票最近的交易信息，包括(Date, High, Low, Open, Close, Volume, Adj Close) [3]：
　　import datetime as dtimport pandas_datareader.data as webstart = dt.datetime(2021, 7, 20)end = dt.datetime.now()# 获得单只股票最近信息填股票代码就行APPL_df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)# 想同时获取多只股票交易信息可以直接填list# 雅虎金融中股票代号中的'.'用'-'号取代sp500 = { item.replace('.', '-') for item in sp500}sp500_df = web.DataReader(list(sp500), 'yahoo', start, end)
　　这里另外介绍一些好用的API[2]:
　　从雅虎金融上获取股票的一些基本资料[2]：
　　import yfinance as yfstock = yf.Ticker('aapl')# 获取公司资料stock.info# 获取损益表（测试发现可以获取近四年的）stock.financials# 获取资产负债表stock.balance_sheet# 现金流表stock.cashflow# 取得价量资料+股利发放资料+股票分割资料# 测试APPL，最早可以获取到1980年12月12日的资料stock.history(period = 'max')
　　从FRED (Federal Reserve Economic Data) 取得总体经济状况的资料[2]：
　　from fredapi import Fredimport requestsimport numpy as npimport pandas as pdimport datetime as dt# 注册账号：https://research.stlouisfed.or ... ml%23 然后找到 Request API key 获取API keyapi_key = '填入你的API'# 获得FRED资讯的大分类，比如：National Accounts - GDP (Eurostat)r = requests.get('https://api.stlouisfed.org/fred/releases?api_key='+api_key+'&file_type=json', verify = True)full_releases = r.json()['releases']full_releases = pd.DataFrame.from_dict(full_releases)  # 寻找自己感兴趣的大分类# 比如我们要找的大分类是 National Accounts - GDP (Eurostat)# 通过下面代码，我们会知道National Accounts - GDP (Eurostat)的ID是267search_keywords = 'gdp'search_result = full_releases.name[full_releases.name.apply(lambda x: search_keywords in x.lower())]# 接下来看大分类下面有哪些小分类# 第一个参数是大分类的ID，limit限制的是小分类的数量，排序按popularity，降序排序series_df = fred.search_by_release(267, limit = 10, order_by = 'popularity', sort_order = 'desc')# 假如我们感兴趣的是英国国内生产总值:Real Gross Domestic Product for United Kingdom# 对应编号为：'CLVMNACSCAB1GQUK'，确定起止时间，即可获得数据。fred.get_series('CLVMNACSCAB1GQUK', observation_start = '2000-01-01', observation_end = dt.datetime.today())
　　从Google Trends获取关键字搜索量资料：
　　from pytrends.request import TrendReqimport pandas as pdimport numpy as npimport datetime as dt# 首先指定时区，国内访问需要额，大家懂的# 不用代理 pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)# 用代理 (没跑通，跑通的大佬教下我)pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360, timeout=(10,25), proxies=['https://34.203.233.13:80',], retries=100, backoff_factor=0.1, requests_args={'verify':False})
　　以上没跑通，跑通的大佬教下我
　　
　　。
　　用其他方法调通了一个，代码如下，有点粗糙，具体原理和稍微细致一点的代码及解说请参考[4]：
　　# 时区参数设置，测试了AAPL在en-US, 360和zh-CN, -480两种配置下的结果，是一致的hl= 'zh-CN' # en-UStz = '-480' # 360# 设置想拉取数据的时间区间period = '2020-12-31 2021-05-22'# 设置想确定搜索热度的关键字keyword = "AAPL"headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36', 'x-client-data': 'CIu2yQEIo7bJAQjEtskBCKmdygEIy67KAQjQr8oBCLywygEIl7XKAQjttcoBCI66ygEYx7fKAQ==', 'referer': 'https://trends.google.com/trends/explore?date=today%201-m&q=bitcoin,blockchain,eth', 'cookie': '__utmc=10102256; __utma=10102256.31392724.1583402727.1586332529.1586398363.11; __utmz=10102256.1586398363.11.11.utmcsr=shimo.im|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/docs/qxW86VTXr8DK6HJX; __utmt=1; __utmb=10102256.9.9.1586398779015; ANID=AHWqTUlRutPWkqC3UpC_-5XoYk6zqoDW3RQX5ePFhLykky73kQ0BpL32ATvqV3O0; CONSENT=WP.284bc1; NID=202=xLozp9-VAAGa2d3d9-cqyqmRjW9nu1zmK0j50IM4pdzJ6wpWTO_Z49JN8W0s1OJ8bySeirh7pSMew1WdqRF890iJLX4HQwwvVkRZ7zwsBDxzeHIx8MOWf27jF0mVCxktZX6OmMmSA0txa0zyJ_AJ3i9gmtEdLeopK5BO3X0LWRA; 1P_JAR=2020-4-9-2' }# 获取token的链接url1 = 'https://trends.google.com/trends/api/explore?hl={}&tz={}&req={{"comparisonItem":[{{"keyword":"{}","geo":"","time":"{}"}}],"category":0,"property":""}}&tz="{}"'.format(hl,tz,keyword,period,tz)r = requests.get(url1, headers=headers,timeout=15)data = json.loads(r.text[5:])req = data['widgets'][0]['request']token = data['widgets'][0]['token']# 获取数据的链接url2 = 'https://trends.google.com/trends/api/widgetdata/multiline?hl={}&tz={}&req={}&token={}&tz={}'.format(hl, tz, req, token, tz)r = requests.get(url2)# 最后的结果会以一张表显示if r.status_code == 200: data = pd.DataFrame.from_dict(json.loads(r.text.encode().decode('unicode_escape')[6:])['default']['timelineData'])
　　觉得有用就点个在看哦，点得多的话同类型文章会接着写哦。
　　
　　另，文章中有任何表述不恰当的地方，欢迎指正。
　　参考：
　　[1].Nick McCullum,AlgorithmicTrading UsingPython,Nick McCullum，,2021
　　[2]. AI StockBoy,用 Python 打造自己的股市資料庫 — 美股篇, Medium,2019
　　[3].万能的小草，Python在Finance上的应用6 ：获取是S&P 500的成分股股票数据，腾讯云，2020
　　[4]. 编程学习笔记，批量爬取Google Trends的日频数据，实现EXCEL实时存储，CSDN，2020 查看全部

　　实时文章采集框架下，腾讯会给你站内信
　　实时文章采集框架如下，且不停添加关键词，将爬取的所有内容全部合并到一起。原文欢迎转发到weixin公众号：程序猿宇宙天空回复【学习】，免费获取10g学习资料，包括计算机导论、java编程语言程序设计、系统架构、linux系统、python3.5、数据结构和算法、软件工程、设计模式等一线互联网工程师专用书籍。
　　是不是微信公众号的运营推广，看到你的东西很有价值，转发给他们，然后推荐给其他人，就是推广，在微信平台的推广，好像很平常的行为，但是微信平台又是一个封闭的平台，
　　恶意推广。
　　肯定不能有推广，也不能有广告。腾讯对用户信息的保密是严密的，对商业广告也是有严格的管理的。如果你的内容真的对读者有价值的话，就会给你广告，前提是要被腾讯检测到，或者你发出去的广告被腾讯发现，他会给你站内信。请他们来检测、管理你的内容。如果内容没价值，或者没人看、不被发现，没人搜广告，不被腾讯检测到，腾讯也不会放你的。
　　只有被检测到了，才会对你的平台有限制，比如发布时间，像头条一样，只允许你在当天发布，一旦你无意间被触犯这个规定，就会有很严重的处罚。最近腾讯也发现这些乱七八糟的代理公司太多了，杀鸡儆猴，以后肯定要严格的管理，所以现在怎么办啊？。 查看全部

　　实时文章采集：我是一枚小小采编辑，分工细致
　　实时文章采集：我是一枚小小采编辑，分工细致。以后的每一篇推送，我都会采集post...采集爱奇艺。目标网站：网易，腾讯，新浪，搜狐，优酷，凤凰，暴风，百度，乐视，北京现代（好像拼错了），黄金动力...记录项目全貌，故而更新很快。起因第一次接触到采编发布系统，是在我在国际机票业务部采编广告营销相关的项目，最早使用者是它的运营管理部门的人。
　　主要内容如下：▲...写报道，拍视频，做主播演示...不同于他们，我们（编辑部）采编发布的需求是大致可以分为5个方面：。
　　1、需要有良好的可视化编辑能力，
　　2、根据客户给我们要求，按时将采编发布给采编人员，然后把消息放置到相应推送渠道（excel文档，一般要求转发至各位sourceagency，然后转发给publisher，
　　3、为保证渠道质量，
　　4、针对渠道质量，
　　5、最重要的是，对客户的采编内容，我们有最终审查把关。
　　这个非常容易理解，对吧？？因此，可以说采编推送系统，
　　1、可视化编辑方法收集来的文章，当然有直接转发的渠道，比如微信公众号等，也有转发至各位sourceagency再转发给publisher，或者挂到邮箱，或者挂到ugc。对于转发至各位sourceagency的文章，我们需要对其进行一个标识，比如landingpage,image,orderofdelivery,fromvarious...这些操作都是给标识，帮助后续sourceagency理解文章，最终传递给消费者。
　　2、消息转发方法我们采编人员，一般从直接到转发给其他publisher，然后各个消息渠道发到各个sourceagency。当然，在sourceagency看来，这是个不合理的操作。我们要做的，不是沟通，而是沟通。问问他们，想要什么样的文章？有什么要求？客户喜欢什么？怎么告诉他们，总之要言之有物。我们的回答就是：关于客户的需求，我们已经有充分的了解，确认下文章的可视化编辑方法，并且非常感谢他们的建议，希望能将文章转发至各位sourceagency。
　　今天的知识点知识点：模糊采编发布是啥？『可视化编辑』和『消息转发』算啥？？模糊采编发布：是指不指定渠道，让所有渠道参与采编发布。比如说：每家电商的采编内容，我们都给它分好了渠道来源，让大家自由互相转发。这也就是我们的传统操作：采编项目实施时，让采编人员自己根据行业需求，按时把采编发布给采编人员，然后直接转发给渠道。这样的好处在于，大家统。 查看全部

　　实时文章采集如何实现公众号内文章数据的实时更新
　　实时文章采集可以做到了把公众号/博客里的文章采集下来，以各种格式导出到本地，然后用phpmyadmin这类的数据库软件做好数据导入到mysql，实现公众号内文章数据的实时更新，不用再单独把公众号里面的文章导入到数据库，提高了效率，还不用重复导入导出文章。
　　网页采集，例如自己写爬虫，把各种网页文字翻译成中文，然后下载下来，然后合成文章封面，做好分词标签，导入微信编辑器（先把上面中文翻译成英文在保存），然后做出来能看到对应的文章封面图，再合成文章内容。再稍微复杂点，用爬虫爬某个网站的内容，把自己需要的中文翻译成英文，再用js合成对应文章的内容，再把内容导入到微信编辑器中，或者用相关工具合成公众号文章内容。
　　很简单了，以前用php写过爬虫实现过留言管理。我自己在工作的时候主要用word做文字内容爬取，然后发送到iis或者ftp里面。这样同事或者客户的邮件内容可以实时收到，也可以在电脑端看到链接，输入到公众号后台很方便。效果也很不错，关键好在质量高，
　　如果你要的是公众号，提供的是正文文字内容。seo引流的时候可以用网页摘录工具。
　　楼上已经给出正确答案了，我补充一点，采集邮件的时候，要注意编码问题，可以用word转成html代码，然后用lsp浏览器去调试。 查看全部

　　数仓实战|一文看懂数据中台接口数据采集
　　作者简介：王春波，《高效使用Greenplum：入门、进阶和数据中台》作者，“数据中台研习社”号主，十年数据开发从业者，资深零售数仓项目实施专家。
　　以下内容摘自《高效使用Greenplum：入门、进阶和数据中台》第14章。
　　要实现数据中台，一个最基本的要求就是同步交易系统接口数据。实现接口数据同步的方式主要有3种：全量同步、增量同步、流式数据同步，其中流式数据又分为业务流数据和日志流数据。
　　接口数据同步是数据中台的一项重要工作，是在搭建数据中台的过程中需要投入很多精力完成的。虽然单个表的数据同步任务难度不大，但是我们需要在数据中台实现标准化配置，这样才可以提高工作效率，为后续的数据中台运维和持续扩充接口打下良好的基础。
　　全量接口同步
　　一般而言，全量接口同步是数据中台必不可少的功能模块。不管是增量数据同步还是流式数据同步，都是在全量接口同步的基础上进行的。
　　全量接口同步一般针对T+1的业务进行，选择晚上业务低峰和网络空闲时期，全量抽取交易系统的某些业务数据。一般来说，虽然全量接口同步占用时间长，耗费网络宽带高，但是数据抽取过程简单、准确度高，数据可靠性好，因此比较容易进行平台标准化配置。
　　根据目前的开源生态，我们主要推荐了两种数据同步工具，一个是Kettle，一个是DolphinScheduler集成的DataX。
　　1.Kettle
　　对于Kettle，我们一般按照系统+业务模块来划分Kettle数据抽取任务。
　　第一步，把对应数据库的JDBC驱动都加入到data-integration\lib目录下，然后重新打开Spoon.bat。
　　第二步，在新创建的转换里面创建DB连接。
　　
　　在弹出的页面选择对应的数据库，填写相关信息并保存。
　　
　　针对DB连接设置“共享”，可以在多个Kettle中共享相同的数据库链接信息。
　　第三步，在Kettle开发视图中拖入一个表输入组件和一个表输出组件。
　　在表输入组件和表输出组件中分别选择不同的数据库连接，表输入支持选择一张表自动生成SQL语句，也支持手写SQL语句。
　　
　　表输出组件则支持自动获取表结构和自动生成目标表。通过点击获取字段，即可直接获取表输入查询到的字段信息。
　　
　　图14-4 Kettle表输出界面
　　点击SQL，即可在弹出的窗口中看到工具自动生产的建表语句，再点击“执行”，Kettle会自动完成目标表的创建。当然，这个建表语句是比较粗糙的，我们一般需要按照指定的规范来手工创建，需要指定分布键。
　　
　　第四步，将输入组件和输出组件用线连起来，就组成了一个数据同步任务。
　　
　　第五步，将上述组件一起复制多份，修改来源表、目标表、刷新字段，即可完成大量的数据同步任务。
　　
　　第六步，直接点“开始”图标运行数据同步任务或者通过Kettle的左右来调度数据同步任务。
　　2.DataX
　　由于DataX数据同步工具本身是没有界面化配置的，因此我们一般会配套安装DataX-web或者DolphinScheduler调度工具。DolphinScheduler集成DataX的配置也很简单，只需要在DolphinScheduler的配置文件中指定DATAX_HOME即可。
　　
　　在DolphinScheduler后台配置datax任务，这里以MySQL数据源为例，数据流配置如下。
　　首先在数据源中心配置MySQL数据源。
　　
　　然后在项目管理里面创建数据流任务，在画布上拉去DataX类型配置第一个任务，选择刚才配置的MySQL数据源。
　　
　　保存以后，系统就会自动生成数据同步的工作量，将数据流上线，并配置定时调度策略，即可完成数据的定时同步。
　　
　　增量接口同步
　　一般来说，数据仓库的接口都符合二八规律，即20%的表存储了80%的数据，因此这20%的表数据抽取特别耗费时间。此时，对于批处理来说，最好的方法是，对于80%数据量较小的表，采用流水线作业的方式，快速生成接口表、接口程序、接口任务，通过全量接口快速抽取、先清空后插入目标表；针对20%数据量较大的表，则需要精耕细作，确定一个具体可行的增量方案。
　　我认为一般满足以下条件之一就是较大的表：①抽取时间超过10分钟；②单表记录数超过或者接近100万；③接口数据超过1GB。之所以如此定义，是从数据接口的实际情况出发。第一，抽取时间超过10分钟，会影响整体调度任务的执行时间；第二，单表记录数超过100万，则插入数据占用数据库大量的资源，会影响其他任务的插入，降低系统的并发能力；第三，数据传输超过1GB，则需要耗费大量的网络宽带，每天重复一次会增加网络负担。
　　对于需要做增量的接口表，主要推荐以下两种批处理方案。
　　方案一：根据数据创建或者修改时间来实现增量
　　很多业务系统一般都会在表结构上增加创建和修改时间字段，并且存在主键或者唯一键（可以是一个字段，也可以是多个字段组合），同时确保数据不会被物理删除，这种表适合方案一。实际情况是，各大OLTP系统的数据库都可以满足记录创建和修改时间信息的，因此这种方式应用最广泛。
　　对于创建或者修改时间，MySQL数据库可以在建表时指定字段默认值的方式来生成。
　　 `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间'
　　也可以在建表以后通过增加字段的方式来补充。
　　-- 修改create_time 设置默认时间 CURRENT_TIMESTAMP ALTER TABLE `tb_course`MODIFY COLUMN `create_time` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间' ;-- 添加update_time 设置 默认时间 CURRENT_TIMESTAMP 设置更新时间为 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ALTER TABLE `tb_course`ADD COLUMN `update_time` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间' ;
　　Oracle数据库默认情况下只能记录创建时间，不能记录修改时间。
　　--先添加一个date类型的字段alter tabletb_courseaddcreate_timedate; --将该字段默认为系统时间alter tabletb_coursemodifycreate_timedefault sysdate;
　　如果需要记录修改时间，则需要通过触发器或者修改更新语句来实现。触发器的脚本如下。
　　CREATE OR REPLACE TRIGGERtrig_tb_course afterINSERT OR UPDATE ON tb_course--新增和修改执行后出发，对象目标：tb_course表，执行后触发器对业务交易影响比较小FOR EACH ROW --行级触发器，每影响一行触发一次BEGIN IF INSERTING THEN --插入数据操作 :NEW.createtime := SYSDATE; ELSIF UPDATING then --修改数据操作 :NEW.createtime := SYSDATE; END IF; END;
　　有了创建或者修改时间以后，每次抽取最近几天（一般建议3天）的数据，则直接在where条件后面加上下面的过滤条件。
　　--取最近3天插入或者更新的记录where create_time >= cast(date_add(CURRENT_DATE,interval -3 day) as datetime)or update_time >= cast(date_add(CURRENT_DATE,interval -3 day) as datetime)
　　DataX或者Kettle在抽取数据时直接在SQL语句上加上上述条件即可，数据写入临时表，笔者一般以_incr作为临时表后缀。
　　抽取到变化的数据以后，将前后数据进行合并即可完成增量数据更新。一般情况下我们可能会采用MERGE INTO的方式进行数据合并，这里推荐先删除后插入的方式。首先，MERGE只有少数数据库支持，虽然Greenplum也支持，但是功能不够完善，语法比较复杂。其次对于大多数数据库而言，删除比更新更快，因此推荐先删除后插入的方式。如果变化的数据不大，可以直接采用删除再插入的方式；如果变化的数据太大，删除的效率太低，则需要借助第三张表来完成数据的合并。先删除后插入的语句示例如下，假设DRP系统的item_info表是一张商品主数据，数据量大，但是变化频率不高，则我们可以通过下面的语句来合并增量数据。
　　--先删除有过变化的数据delete from ods_drp.ods_drp_item_info twhere exists(select 1 from ods.ods_drp_item_info_incr bwhere t.item_id = b.item_id);--然后插入新抽取过来的数据insert into ods_drp.ods_drp_item_infoselect t.*,current_timestamp() insert_timefrom ods_drp.ods_drp_item_info_incr t;
　　方案二：增加触发器记录创建或者修改时间来实现增量
　　对于SAP之类的业务系统，我们经常遇到有些表要么没有创建、修改时间，要么存在记录物理删除的情况，因此无法通过方案一实现增量。结合HANA数据库的特点，我们最后采用了创建触发器来记录业务数据创建、修改时间的方案。
　　这种方案下，我们需要针对每一张增量接口表，创建一张日志表，包括接口表的主键字段、操作标志、操作时间。每次抽取数据需要用日志表关联业务数据，然后抽取一段时间内新增、修改、删除的记录到数据中台数据库，最后根据操作标志+操作时间对目标表数据进行更新。
　　本方案虽然看上去对交易系统的侵入性较高，很难被接受，但其实是一个非常好用的增量方案，适合任何场景。首先，触发器是Oracle、DB2、HANA等数据库系统标配的功能，在表上增加after触发器对业务交易影响微乎其微。其次，抽取数据的时间一般都在业务空闲时间，业务表和日志表的关联不会影响正常交易。第三，本方案可以捕捉数据的物理删除操作，可以保证数据同步100%的准确性。
　　下面，我们以SAP S/4 HANA的EKPO表为例进行方案解析。首先创建EKPO变更日志表。
　　--创建EKPO变更日志表，需要包含主键字段和变更标志、变更时间字段CREATE TABLE HANABI.DI_EKPO_TRIG_LOG ( EBELN CHAR(10) , EBELP CHAR(10), FLAG CHAR(5) , INSERT_TIME SECONDDATE );
　　然后给EKPO表添加触发器。
　　--INSERT触发器CREATE TRIGGER DI_TRIGGER_EKPO_I AFTER INSERT ON SAPHANADB.EKPOREFERENCING NEW ROW MYNEWROWFOR EACH ROWBEGININSERT INTO HANABI.DI_EKPO_TRIG_LOG VALUES(:MYNEWROW.EBELN, :MYNEWROW.EBELP , 'I' , CURRENT_TIMESTAMP );END;--UPDATE触发器CREATE TRIGGER DI_TRIGGER_EKPO_U AFTER UPDATE ON SAPHANADB.EKPOREFERENCING NEW ROW MYNEWROWFOR EACH ROWBEGININSERT INTOHANABI.DI_EKPO_TRIG_LOG VALUES (:MYNEWROW.EBELN, :MYNEWROW.EBELP , 'U' ,CURRENT_TIMESTAMP ) ;END;--DELETE触发器CREATE TRIGGER DI_TRIGGER_EKPO_D AFTER DELETE ON SAPHANADB.EKPOREFERENCING OLD ROW MYOLDROWFOR EACH ROWBEGININSERT INTOHANABI.DI_EKPO_TRIG_LOG VALUES (:MYOLDROW.EBELN, :MYOLDROW.EBELP , 'D' ,CURRENT_TIMESTAMP );END ;
　　有了变更日志表以后，用变更日志表关联源表，就可以得到源表新发生的所有增、删、改记录时间。
　　#查询一段时间内EKPO表新增、修改、删除的记录信息select tr.flag op_flag,tr.insert_time op_time,tb.mandt,tr.ebeln,tr.ebelp,uniqueid,loekz,statu,aedat,matnr,--此处省略其余字段 from HANABI.DI_EKPO_TRIG_LOG tr left join SAPHANADB.ekpo tb on tr.ebeln = tb.ebeln and tr.ebelp = tb.ebelpwhere tr.insert_time BETWEEN to_TIMESTAMP('${start_time}','YYYY-MM-DD-HH24:MI:SS') AND to_TIMESTAMP('${end_time}','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
　　记录上次抽取时间的方案可以更加灵活地控制抽取数据的区间。为了抽取的数据不会遗漏，我们一般根据数据量预留10分钟的重叠区间。
　　首先，我们需要创建增量数据抽取的控制参数表ctl_ods_sync_incr。
　　字段名
　　字段类型
　　字段长度
　　小数位
　　是否主键
　　字段描述
　　schema_name
　　varchar
　　40
　　0
　　否
　　模式名
　　table_name
　　varchar
　　40
　　0
　　是
　　表名
　　last_sysn_time
　　timestamp
　　6
　　0
　　否
　　上次同步时间
　　然后，我们在抽取脚本中读取和更新抽取日志表。
<p>#!bin/bash#GP的用户名export gpuser="xxxx"#GP的密码export gppass="xxxx"<br /><br />#目标数据库模式名export gp_schema="ods_s4"# 目标数据库表名export gp_table="ods_s4_ekpo_i"# 数据源地址export datasource="s4"<br /><br />#为了避免丢失数据，从上次抽取时间的十分钟前开始抽取数据result=`psql -h gp-master -p 5432 -U ${gpuser} -d ${gppass} dataxjob.json 查看全部

　　4个宝藏网站，别再说你写不出文案了（可以自动生成文案哦）（Day-6）
　　
　　文案写作，从未想过，竟然如此简单！！！
　　1️⃣秘塔写作猫（网站）
　　什么是写作猫：写作猫是新一代AI写作伴侣，帮你推敲用法、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。
　　你只需要把你在网上看到的，写的好的文章/视频文案导入进去，就可以一键帮你修改文章，改变文风哦！
　　写作从未如此简单！
　　
　　2️⃣Get智能写作（网站）
　　这个网站就是半自动化的哦，人机合作，让你也能在短时间内提升写作的能力和效率，用最短的时间来写出属于你的爆款文案哦。
　　
　　3️⃣Giiso写作机器人（网站）
　　不会写文章，会组织关键字吗，只要你能列出自己文案中需要的关键字就可以，这个网站就可以帮你写一篇逻辑通顺的文章哦，自己再加以修饰，就完美收文了，还提供热点写作、稿件改写等功能啦。
　　
　　4️⃣易撰写（网站）
　　这个网站是以数据为依据的啦，通过数据挖掘，把各大自媒体平台的内容进行了整合分析，提供了实时热点追踪、爆款文案视频批量采集，更有微信文章编辑器排版，标题生成及原创检测哦，想蹭热点吗，这个网站还可以给自动生成热点文章啦，是不是很方便~
　　
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　　实时文章采集(基于Openresty+Lua+Kafka对日志进行实时实时的采集)
　　介绍
　　在很多数据采集场景中，Flume是一个高性能的采集日志工具，相信大家都知道。很多人想到的Flume组件，大部分人能想到的就是Flume和Kafka的结合，用于日志记录采集，这种方案有很多优点，比如高性能、高吞吐、数据可靠性等。但是如果我们需要实时的采集 日志，这显然不是一个好的解决方案。原因如下：
　　目前，Flume 可以支持对某个目录下的数据文件进行实时监控。一旦一个目录的文件采集完成，它就会被标记为完成。如果数据稍后进入这个文件，Flume 不会。会被检测到。
　　因此，我们更多的使用这个方案来计时采集，只要生成了一个新的数据目录，我们就会采集这个目录下的数据文件。
　　那么本文文章将介绍基于Openresty+Lua+Kafka采集的实时日志。
　　需要
　　很多时候，我们需要对用户的埋点数据进行一次实时的采集，然后利用这个数据对用户的行为做一些实时的分析。所以，第一步当然是解决如何对数据进行实时采集。
　　我们这里使用的解决方案是 Openresty+Lua+Kafka。
　　原理介绍
　　那么什么是 Openresty？以下是官方引用：
　　OpenResty 是一个基于 Nginx 和 Lua 的高性能 Web 平台，集成了大量复杂的 Lua 库、第三方模块和大部分依赖项。它用于轻松构建能够处理超高并发和可扩展性的动态 Web 应用程序、Web 服务和动态网关。
　　OpenResty 通过汇集各种精心设计的 Nginx 模块，有效地将 Nginx 变成了一个强大的通用 Web 应用平台。这样，Web 开发者和系统工程师就可以使用 Lu 脚本语言调动 Nginx 支持的各种 C 和 Lua 模块，快速构建出单机并发连接数达到 10K 甚至超过 1000 的高性能 Web 应用系统。
　　OpenResty 的目标是让你的 Web 服务直接在 Nginx 服务内部运行，充分利用 Nginx 的非阻塞 I/O 模型，不仅适用于 HTTP 客户端请求，还适用于远程后端，如 MySQL、PostgreSQL、Memcached 和Redis 等都提供一致的高性能响应。
　　简单来说就是通过Nginx传递客户端的请求（本文指的是用户的行为日志），将用户的数据传递到我们指定的地方（Kafka）。为了实现这个需求，我们使用 Lua 脚本，因为 Openresty 封装了各种 Lua 模块，其中之一就是对 Kafka 模块进行分包。我们只需要编写一个简单的脚本，通过 Nginx 将用户的数据转发到 Kafka，供后续的数据消费使用。
　　为了您的方便，这里是一个架构图：
　　
　　这里简单总结一下使用Openresty+Lua+Kafka的优势：
　　1.支持多种业务数据，不同的业务数据，只需要配置不同的Lua脚本，就可以将不同的业务数据发送到Kafka中的不同topic。
　　2.用户触发埋点数据实时跟踪采集
　　3.高可靠集群，由于Openresty基于Nginx，其集群具有非常高的性能和稳定性。
　　4.高并发，与tomcat、apache等web服务器相比，Nginx的并发比其他两个要高很多。一般情况下，处理几万并发并不难。
　　那么让我们开始吧。
　　安装 Openresty
　　本例采用单机部署形式。单机部署成功后，集群搭建与单机相同，只是在不同的机器上执行相同的步骤。
　　注：本实验基于centos7.0操作系统
　　1.下载 Openresty 依赖：
　　yum install readline-devel pcre-devel openssl-devel gcc
　　2.编译安装Openresty：
　　#1.安装openresty:
mkdir /opt/software
mkdir /opt/module
cd /opt/software/ # 安装文件所在目录
wget https://openresty.org/download ... ar.gz
tar -xzf openresty-1.9.7.4.tar.gz -C /opt/module/
cd /opt/module/openresty-1.9.7.4
#2.配置:
# 指定目录为/opt/openresty,默认在/usr/local。
./configure --prefix=/opt/openresty \
--with-luajit \
--without-http_redis2_module \
--with-http_iconv_module
make
make install
　　3.安装 lua-resty-kafka
　　因为我们需要通过nginx+lua脚本将数据转发到Kafka，所以在编写lua脚本的时候需要用到lua模块中对Kafka的一些依赖。
　　#下载lua-resty-kafka:
cd /opt/software/
wget https://github.com/doujiang24/ ... r.zip
unzip master.zip -d /opt/module/
#拷贝kafka相关依赖脚本到openresty
cp -rf /opt/module/lua-resty-kafka-master/lib/resty/kafka/ /opt/openresty/lualib/resty/
　　注意：由于kafka大家都比较熟悉，这里就不介绍它的安装了。
　　Openresty安装完成后，目录结构如下：
　　drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 24 14:26 bin
drwxr-xr-x 6 root root 4096 Mar 24 14:26 luajit
drwxr-xr-x 7 root root 4096 Mar 24 14:29 lualib
drwxr-xr-x 12 root root 4096 Mar 24 14:40 nginx
　　4.配置文件
　　编辑 /opt/openresty/nginx/conf/nginx.conf
　　user nginx; #Linux的用户
worker_processes auto;
worker_rlimit_nofile 100000;
#error_log logs/error.log;
#error_log logs/error.log notice;
#error_log logs/error.log info;
#pid logs/nginx.pid;
events {
worker_connections 102400;
multi_accept on;
use epoll;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
access_log /var/log/nginx/access.log main;
resolver 8.8.8.8;
#resolver 127.0.0.1 valid=3600s;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
underscores_in_headers on;
gzip on;
include /opt/openresty/nginx/conf/conf.d/common.conf; #common.conf这个文件名字可自定义
}
　　编辑 /opt/openresty/nginx/conf/conf.d/common.conf
　　##api
lua_package_path "/opt/openresty/lualib/resty/kafka/?.lua;;";
lua_package_cpath "/opt/openresty/lualib/?.so;;";
lua_shared_dict ngx_cache 128m; # cache
lua_shared_dict cache_lock 100k; # lock for cache
server {
listen 8887; #监听端口
server_name 192.168.3.215; #埋点日志的ip地址或域名，多个域名之间用空格分开
root html; #root指令用于指定虚拟主机的网页根目录，这个目录可以是相对路径，也可以是绝对路径。
lua_need_request_body on; #打开获取消息体的开关，以便能获取到消息体
access_log /var/log/nginx/message.access.log main;
error_log /var/log/nginx/message.error.log notice;
location = /lzp/message {
lua_code_cache on;
charset utf-8;
default_type 'application/json';
content_by_lua_file "/opt/openresty/nginx/lua/testMessage_kafka.lua";#引用的lua脚本
}
}
　　编辑 /opt/openresty/nginx/lua/testMessage_kafka.lua
　　#创建目录mkdir /opt/openresty/nginx/lua/
vim /opt/openresty/nginx/lua/testMessage_kafka.lua
#编辑内存如下：
　　-- require需要resty.kafka.producer的lua脚本，没有会报错
local producer = require("resty.kafka.producer")
-- kafka的集群信息，单机也是可以的
local broker_list = {
{host = "192.168.3.215", port = 9092},
}
-- 定义最终kafka接受到的数据是怎样的json格式
local log_json = {}
--增加read_body之后即可获取到消息体，默认情况下可能会是nil
log_json["body"] = ngx.req.read_body()
log_json["body_data"] = ngx.req.get_body_data()
-- 定义kafka同步生产者，也可设置为异步 async
-- -- 注意！！！当设置为异步时，在测试环境需要修改batch_num,默认是200条，若大不到200条kafka端接受不到消息
-- -- encode()将log_json日志转换为字符串
-- -- 发送日志消息,send配套之第一个参数topic:
-- -- 发送日志消息,send配套之第二个参数key,用于kafka路由控制:
-- -- key为nill(空)时，一段时间向同一partition写入数据
-- -- 指定key，按照key的hash写入到对应的partition
-- -- batch_num修改为1方便测试
local bp = producer:new(broker_list, { producer_type = "async",batch_num = 1 })
-- local bp = producer:new(broker_list)
local cjson = require("cjson.safe")
local sendMsg = cjson.encode(log_json)
local ok, err = bp:send("testMessage",nil, sendMsg)
if not ok then
ngx.log(ngx.ERR, 'kafka send err:', err)
elseif ok then
ngx.say("the message send successful")
else
ngx.say("未知错误")
end
　　5.启动服务运行：
　　useradd nginx #创建用户
passwd nginx #设置密码
#设置openresty的所有者nginx
chown -R nginx:nginx /opt/openresty/
#启动服务
cd /opt/openresty/nginx/sbin
./nginx -c /opt/openresty/nginx/conf/nginx.conf
查看服务：
ps -aux | grep nginx
nginx 2351 0.0 0.1 231052 46444 ? S Mar30 0:33 nginx: worker process
nginx 2352 0.0 0.1 233396 48540 ? S Mar30 0:35 nginx: worker process
nginx 2353 0.0 0.1 233396 48536 ? S Mar30 0:33 nginx: worker process
nginx 2354 0.0 0.1 232224 47464 ? S Mar30 0:34 nginx: worker process
nginx 2355 0.0 0.1 231052 46404 ? S Mar30 0:33 nginx: worker process
nginx 2356 0.0 0.1 232224 47460 ? S Mar30 0:34 nginx: worker process
nginx 2357 0.0 0.1 231052 46404 ? S Mar30 0:34 nginx: worker process
nginx 2358 0.0 0.1 232224 47484 ? S Mar30 0:34 nginx: worker process
root 7009 0.0 0.0 185492 2516 ? Ss Mar24 0:00 nginx: master process ./nginx -c /opt/openresty/nginx/conf/nginx.conf
查看端口：
netstat -anput | grep 8887
tcp 0 0 0.0.0.0:8887 0.0.0.0:* LISTEN 2351/nginx: worke
　　看到上面的流程证明服务运行正常
　　6.使用postman发送post请求进行简单测试，看看kafka能否接收数据
　　
　　7.Kafka消费数据：
　　kafka-console-consumer --bootstrap-server 192.168.3.215:9092 --topic testMessage --from-beginning
　　如果数据被消费，则证明配置成功。如果没有调整，可以查看/var/log/nginx/message.access.log和/var/log/nginx/message.error.log中的相关错误日志进行调整。
　　总结
　　使用Openresty+Lua+Kafka，可以将用户的埋点数据实时发送到kafka集群，而Openresty是基于Nginx的，Nginx可以处理上万并发，所以即使用户数据很短一段时间这种架构也可以轻松应对内部浪涌而不会导致集群崩溃。另一方面，如果数据过多导致集群过载，我们可以随时添加另一台机器，非常方便。
　　另一个小扩展：如果业务数据很多，需要发送到不同的topic，我们不需要写多个脚本，而是可以联系后端添加一个json格式的字段，以及这个的值字段是主题的值名称。我们只需要编写一个通用脚本来解析Json数据并取出主题名称。 查看全部