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　　文章实时采集是现在网络编辑写作的必备技能。它可以让编辑更快地收集到实时的新闻、资讯和信息，从而及时发布最新的文章。随着互联网的发展，文章实时采集也变得越来越重要。
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　　随着信息技术的发展，文章实时采集已成为一项重要的网络营销方式。文章实时采集是将网上其他网站上的文章内容复制并转发到自己的网站上，以便获得更多的流量，吸引更多的用户。
　　
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　　文章实时采集是一种自动化的网络数据抓取技术，它利用特定的网络爬虫和内容处理软件，对互联网上的信息进行实时采集，从而大大提升了企业数据处理能力和效率。
　　
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　　此外，优采云还将不断引入先进的SEO优化工具来帮助用户快速获得权威性内容并提升SEO优化水平。例如：使用语义分析工具来解决内容相关性问题;使用关键词分析工具来帮助用户快速找出相应的核心词;使用图片分割工具来有效地将图片内容与文字内容相结合;使用图片校正工具来保证图片尺寸合规;使用SEO优化工具来帮助用户快速找出有效核心词;使用SEO监测工具来监测SEO效果。
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　　文章实时采集是一项重要的任务，尤其是对于网络传播的媒体来说，更是日常工作必不可少的重要内容。优采云是一款强大的文章实时采集软件，能够有效地为用户提供文章实时采集服务。
　　
　　优采云软件可以在线搜索、实时抓取各类新闻、博客、微博和论坛中的最新内容，并把这些信息转化为文字、图片或视频，方便用户及时了解最新动态。同时，优采云还支持多样化的搜索引擎，如Google、Bing、Yahoo等，用户可以根据关键词快速找到所需内容。
　　
　　此外，优采云还为用户提供SEO优化功能，能够有效地帮助用户将实时抓取的内容进行SEO优化处理，使之在搜索引擎中显得更加突出。通过SEO优化后的内容，用户可以得到更好的搜索引擎流量，从而获得更多的浏览量和关注度。
　　
　　另外，优采云还具有数据分析功能，能够根据用户所需要的信息进行数据分类，并对数据进行分类和分析处理。这样一来，用户就可以方便快速地对新闻、博客、微博和论坛中相关信息进行归类与分类处理，并对数据形成思想和思考观点。
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　　文章实时采集是近年来越来越流行的一种网络采集方式，它可以将来自不同源的新闻、博客文章和其他信息汇总到一个地方，便于用户的阅读。优采云是一款功能强大的文章实时采集软件，可以帮助用户快速、有效地获取最新的新闻、博客文章和其他信息，并进行SEO优化，有效解决信息采集难题。
　　
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　　此外，优采云还有一个独特的特性就是“一键发布”功能。该功能可以帮助用户将所有采集到的内容一键发布到各大平台上（如微博、QQ空间、Facebook等），省去手动发布内容的步骤。此外，优采云还有一个强大的数据分析功能，用户可以根据不同情况对已经采集到的数据进行分析和监测（如话题/栏目/作者/回复数/浏览人数/时效性等)。
　　
　　总之，优采云是一个功能强大、易用性强的文章实时采集软件.其强大的功能不仅方便用户快速、准确地获取信息,还能帮助用户进行SEO优化,一键发布,数据分析,带来了前所未有的体验.如想要使用优采云,只要去它的官网www.ucaiyun.com就可以进行注册和使用. 查看全部

　　文章实时采集是一项新兴的网络技术，它可以帮助网站主或博客主快速采集关于自己感兴趣的内容，以便及时地将新鲜内容发布到网站上。近年来，随着互联网技术的发展，文章实时采集技术也不断取得进步，各种类型的采集软件也相继推出，其中优采云是一款相当出色的文章实时采集软件。
　　
　　优采云是一款专业的文章实时采集软件，它利用SEO优化技术对内容进行处理，使得采集到的内容更加有价值、有效。同时，该软件支持多种格式的内容采集，包括图片、音频、视频、新闻等，只要用户将关注的关键词输入到优采云中，就能够快速地将所需内容进行采集。
　　
　　此外，优采云还有一个独特的特性——“一键发布”功能。用户在选中所需要的内容后，就可以使用“一键发布”功能快速将内容发布到对应平台上去，如博客、微信、微博等。用户只需要将所要发布平台的信息输入进去就行了，不必耗费大量时间去手动上传图片或文字。
　　
　　此外，优采云还有一个独特的特性——“一键生成”功能。通过该功能，用户可以快速地将所选中的内容生成html格式代码，然后将代码复制到对应平台即可。
　　总之，优采云是一款出色的文章实时采集软件。该软件拥有SEO优化功能、多样格式内容采集功能、一键发布功能和一键生成功能四大特性。如果你想快速地将新闻和信息采集到你的博客上去，不妨试试优采云吧!它的官网是www.ucaiyun.com。 查看全部

　　文章实时采集，是现在网络语境下许多用户最想要拥有的功能。此类功能可以帮助用户快速、高效地把相关信息采集归类，从而提升用户的工作效率，也会为用户的工作带来很大的便利。
　　随着当今互联网的发展，实时采集的需求越来越大，也有越来越多的产品出现在市场上，但是如何选择合适的产品并不容易。这里建议大家可以考虑一下优采云采集器，这是一款由北京优胜采集技术有限公司开发的新一代文章实时采集工具。
　　
　　优采云采集器特别注重用户体验，拥有强大的数据采集能力、数据分析功能、文章质量评分机制以及个性化创作导航等多项功能，可以帮助用户快速准确地将所需信息从海量文章中进行筛选、整理和归类。
　　此外，优采云采集器还拥有独特而强大的“AI+语义标注”功能，针对不同话题可以快速准确地将相关内容进行标注，让信息归类变得十分便利。此外，还有针对性强、使用方便、准确性高的新闻实时推送列表，可以帮助用户快速定位到所需内容。
　　
　　优采云采集器还支持多平台使用，包括PC端、APP端和微信小程序端。不同平台上都具有相同的功能：快速、便捷地将所需信息从海量文章中进行归类整理。
　　使用优采云采集器所得到的文章也是十分优质的。优采云采集器不但具有强大的信息裁剪功能，而且还具备专业化评分机制：根据文章内容、时效性、版权归属保障以及去水印处理等四个方面对文章进行评判。此外，还具有一套实时检测保障新闻真实性的版权保障体系。
　　总而言之，优采云采集器是一个十分出色的文章实时采集工具：既方便易用、准确性高、耗时少、内容优质；同时也可以帮助用户快速整理新闻内容并检测真实性。想要尝试使用优采云采集器的话就快去www.ucaiyun.com上去看看吧~ 查看全部

　　文章实时采集：优采云采集器让你拥有自动化爬取网页的能力
　　近几年，由于互联网的发展，在线内容的更新速度越来越快，从而对我们的日常工作带来了一定的挑战。抓取、整理、归类和分析在线信息变得愈发重要，而文章实时采集正是我们实现这一目标的有效手段之一。
　　
　　众所周知，文章实时采集是将大量网页上的内容通过特定的方式，以较快的速度、较好的效果从原始网站抓取下来，并存储到本地数据库中。这就为我们带来了便利，因为不需要人工去整理大量信息，也不会浪费太多时间去寻找想要的内容。
　　如今，优采云采集器引入了先进的文章实时采集服务，令人眼前一亮。该服务能够让用户在不需要复杂代码、开发者协助或者是特殊工具情况下，就能够方便地从各大热门网站上获取到最新、最相关的信息。
　　
　　优采云采集器使用方便易行，用户只需要根据自己的需要对优采云采集器进行一番配置即可。优采云采集器还能够根据用户定义的关键字去匹配想要获取的内容，并支持多页面归总功能。而且该服务也能够保证数据准确性和真实性，从而避免出现信息不准确、甚至是被劫持之后显示有误导性内容的情况。
　　随着人工智能、大数据和物联网的不断发展壮大，对信息快速准确地进行分析、整理和归总变得愈发重要。 查看全部

　　文章实时采集，是现今网上信息采集的一种重要方式。随着新闻、博客、论坛、期刊等各种文章的不断发布，如何快速准确地定位到想要的内容，已成为很多人面临的一个共同问题。优采云采集器（www.ucaiyun.com）正是为解决这个问题而诞生的。
　　优采云采集器，是一款功能强大的实时采集工具，可以为用户提供最新、最准确的信息。在优采云采集器中，用户可以轻松地实时采集各种Web信息，从而获得最新、最准确的内容。
　　
　　优采云采集器还具备强大的数据处理能力，可以根据用户的需求快速将原始数据进行分析、清理、压缩、加工等处理。此外，还可以根据不同的需求提供不同格式的数据导出：HTML、XML、JSON等。
　　
　　此外，优采云采集器还具备多个账号同时使用功能，让用户可以快速地进行信息分享和协作。此外，还有一键式监测功能，可以让用户快速监测到最新发布的文章内容，从而节省大量时间。
　　总之，优采云采集器是一个非常好用的实时信息采集工具。它不仅可以快速准确地定位所需要的内容，而且还具备强大的数据处理能力和多个账号合作功能；此外还具有监测功能，能节省大量时间。如果你想要快速准确地获取最新信息并整理成你想要的格式，那么优采云采集器就是你所需要的工具（www.ucaiyun. 查看全部

　　解决方案:文章实时采集：优采云采集器帮你轻松解决
　　文章实时采集：优采云采集器帮你轻松解决
　　
　　新闻信息、产品介绍、技术文档等，都是日常生活或工作中常见的内容。随着网络的发展，很多信息可以在网上获取，但很多人发现，如果要从大量的文章中获取有用的信息，这是一项非常耗时且不能保证准确性的工作。
　　针对这种情况，优采云采集器应运而生。优采云采集器是一款强大的数据采集工具，可以帮助用户快速准确地从海量文章中获取有用的信息，减少了手动搜索的工作量。
　　
　　优采云采集器具有多功能。它不仅可以快速准确地从海量文章中获取有用的信息，而且可以实时监测新闻、公告、博客、平台等多个板块的数据变化情况，并能够根据用户需要实时将数据导出。此外，优采云采集器还能为用户节省大量学习成本，使得不同行业的用户都能轻松使用。
　　此外，优采云采集器还为用户提供了先进的数据分析功能。优采云采集器可以帮助用户快速分析数据特征并将分析结果形象化呈现出来。此外，优采云采集器还能根据特征列表快速找到新闻相关评论并分析评论情感，为市场行为判断、舆情判断、竞争数据追踪、电子商务销售判断等方面的决策奠定基础。
　　总而言之，优采云采集器是一站式数字化整合解决方案供应商，能帮助用户快速准确地从海量文章中获取有用信息、实时监测数据变化情况、先进的数据分析功能并将分析结果形象化呈现出来。如果你还在为通过海量数据快速获取有用信息而烦恼，就到www.ucaiyun.com上注册使用优采云采集器，帮你快速有效解决这一问题吧! 查看全部

　　秘密:优采云采集器让内容工作者松了一口气！
　　文章实时采集一直是内容工作者的头疼问题，每天从网上搜集、整理有价值的内容，既耗费大量时间又枯燥乏味，这是一个永无止境的过程。但随着互联网技术的不断发展，如今出现了文章实时采集这一利器，让众多内容工作者松了一口气。
　　
　　文章实时采集是指能够根据用户设定的关键词或分类获取最新的信息、新闻及帖子，并将其带回用户。在实时采集中，用户可以选择各种数据来源、制定数据采集频率、保存原始内容、展示数据的方式，以及其他各种功能。一般使用语言为php+mysql+ajax+js+css,也有使用python开发的。
　　
　　优采云采集器就是其中之一。优采云采集器是国内专业新闻采集工具，可以快速实时抓取各大媒体平台上的新闻、博客、微博、微信等海量数据；同时支持远程API对外服务；独特的“根据URL准确匹配”功能可以解决URL地址多样化带来的正则表达式匹配困难；不仅能快速准确采集海量数据，而且能够保证数据真实性。
　　此外，优采云采集器还具有扩展性强、易部署部分特性。优 查看全部

　　解决方案:优采云采集器：帮助用户快速有效地对数千条
　　文章实时采集是一种便捷的内容采集方式，它让人们可以轻松地采集网上的文章、图片、视频等多媒体信息。随着互联网时代的发展，文章实时采集技术也不断改进，为用户提供了更加便捷的采集服务。
　　优采云采集器（YouCai Collector）是一款专业的文章实时采集工具，它可以帮助用户快速有效地实现文章实时采集。该软件拥有强大的爬虫能力，能够快速精准地搜索并抓取用户所需要的内容，同时具备强大的过滤功能，可以根据用户的需要进行内容过滤，从而减少用户手动筛选内容的工作量。
　　
　　此外，YouCai Collector还支持各种多媒体信息的采集和下载，包括图片、新闻、视频、博客、微博等。它可以帮助用户快速有效地对数千条不同内容进行归类和分类；而且可以将所有内容直接导出到Excel表格中。此外，YouCai Collector还具备很多其他独特的功能：
　　 一、语义分析功能 – YouCai Collector可以帮助用户分析出不同文章之间的语义差异；
　　二、AI 智能判断 – YouCai Collector可以根据用户所需要的内容对信息进行 AI 智能判断；
　　
　　三、情感分析 – 可以对不同内容进行情感分析；
　　四、数字化 – 可以将原始信息数字化并存储在数据库中。
　　YouCai Collector 的优势在于可以大大减少人员测试所需要花费的时间和精力。此外，YouCai Collector 还具有易用性强、界面友好、使用方便、适应性强等优势。YouCai Collector 能够大大减少人工测试所耗费的时间和精力。
　　总之，YouCai Collector 是一款强大而易用的文章实时采集工具。该工具具有强大的爬虫能力和AI 智能判断能力 ，能够帮助用户快速有效地实现信息采集与运用。如今，YouCai Collector 已成为市场上最流行的文章实时采集工具之一。 查看全部

　　解决方案:【实时数仓】DWD层需求分析及实现思路、idea环境搭建、实现DWD层处理用户行
　　文章目录
　　一、DWD层需求分析及实现思路 1、分层需求分析
　　构建实时数仓的目的主要是增加数据计算的复用性。 每增加一个新的统计要求，不是从原来的数据计算，而是从半成品继续加工。
　　这里从kafka的ods层读取用户行为日志和业务数据，简单处理后，作为dwd层回写给kafka。
　　2 各层功能分层数据描述 生成计算工具 存储介质
　　消耗臭氧层物质
　　原创数据、日志和业务数据
　　日志服务器，麦克斯韦
　　卡夫卡
　　DWD
　　流式处理是以数据对象为单位进行的，例如订单、页面访问量等。
　　弗林克
　　卡夫卡
　　DWM
　　对于一些数据对象的进一步处理，比如独立访问，跳出行为。 还是详细的数据。
　　弗林克
　　卡夫卡
　　暗淡
　　维度数据
　　弗林克
　　数据库
　　DWS
　　将多个事实数据按照一个维度topic轻聚合，形成一个topic wide table。
　　弗林克
　　点击之家
　　存托凭证
　　根据可视化的需要，对Clickhouse中的数据进行过滤聚合。
　　Clickhouse SQL
　　可视化
　　3 DWD层功能详解（一）用户行为日志数据
　　根据不同类别的日志进行拆分。
　　前端埋点的所有数据都放在Kafka中的ods_base_log主题中，比如启动日志、页面访问日志、曝光日志等，虽然日志都是一样的，但是分为不同的类型。 以后做数据统计的时候，不方便从这个题目中获取所有的数据。 因此，需要从ods_base_log主题中提取数据，根据日志类型将不同类型的数据放入不同的主题中，并进行分流操作，比如将启动日志放入启动主题中，将曝光登录曝光主题。 日志被放入日志主题中。
　　(2) 业务数据
　　根据业务数据类型（维度或事实）进行拆分。
　　MySQL存储的业务数据中有很多表。 这些表分为两种，一种是事实表，一种是维表。 采集数据时，只要业务数据发生变化，就会通过maxwell采集到Kafka的ods_base_db_m主题中，不区分事实和维度。 如果是factual data，想放在kafka不同的单独topic中，比如order topic，order detail topic，payment topic等。对于维度数据，不适合放在kafka中存储。 Kafka不适合长期存储，默认存储7天。 海量数据的分析计算也不适合存储在MySQL中，因为在分析计算的过程中需要不断的进行查询操作，给业务数据库带来了很大的压力，而MySQL对于大量数据的查询性能较差。
　　使用维度数据时，需要根据维度id查询具体数据。 KV型数据库更适合存储维度数据，根据K获取V效率更高。 KV数据库有Redis和Hbase，Redis长期存储压力比较大。 最终选择Hbase存储维度数据。
　　4 DWD层数据准备实现思路2环境搭建1创建maven项目
　　创建一个maven项目，gmall2022-realtime。
　　2 修改配置文件 (1) 添加依赖
　　
1.8
${java.version}
${java.version}
1.12.0
2.12
3.1.3

org.apache.flink
flink-java
${flink.version}


org.apache.flink
flink-streaming-java_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-connector-kafka_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-clients_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-cep_${scala.version}
${flink.version}


org.apache.flink
flink-json
${flink.version}


com.alibaba
fastjson
1.2.68

<p>


org.apache.hadoop
hadoop-client
${hadoop.version}



org.slf4j
slf4j-api
1.7.25


org.slf4j
slf4j-log4j12
1.7.25


org.apache.logging.log4j
log4j-to-slf4j
2.14.0



org.apache.maven.plugins
maven-assembly-plugin
3.0.0


jar-with-dependencies




make-assembly
package

single





</p>
　　(2) 添加配置文件
　　在resources目录下创建log4j.properties配置文件
　　log4j.rootLogger=error,stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.target=System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
　　3 创建如下包结构
　　目录角色
　　应用程序
　　生成各层数据的Flink任务
　　豆子
　　数据对象
　　常见的
　　公共常量
　　效用
　　工具
　　3 准备用户行为日志——DWD层
　　之前采集的日志数据已经保存在Kafka中。 作为日志数据的ODS层，Kafka从ODS层读取的日志数据分为三类，页面日志、启动日志、暴露日志。 这三类数据虽然都是用户行为数据，但是它们的数据结构完全不同，所以需要拆分处理。 将拆分后的日志写回Kafka的不同主题作为日志DWD层。
　　页面日志输出到主流，启动日志输出到启动端输出流，曝光日志输出到曝光端输出流。
　　1个主要任务
　　整体流程如下：
　　2 分区、分组和分流
　　三者的关系和区别如下：
　　3 代码实现（1）接收Kafka数据，转换为封装和操作Kafka的工具类，并提供获取kafka消费者的方法（阅读）
　　/**
* 操作kafka工具类
*/
public class MyKafkaUtil {
private static final String KAFKA_SERVER = "hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092";
// 获取kafka的消费者
public static FlinkKafkaConsumer getKafkaSource(String topic,String groupId){
Properties props = new Properties();
props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,KAFKA_SERVER);
// 定义消费者组
props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,groupId);
<p>
return new FlinkKafkaConsumer(topic,new SimpleStringSchema(),props);
}
}
</p>
　　b Flink调用工具类主程序读取数据
　　/**
* 对日志数据进行分流操作
* 启动、曝光、页面
* 启动日志放到启动侧输出流中
* 曝光日志放到曝光侧输出流中
* 页面日志放到主流中
* 将不同流的数据写回到kafka的dwd主题中
*/
public class BaseLogApp {
public static void main(String[] args) throws Exception{
// TODO 1 基本环境准备
// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置并行度
env.setParallelism(4);
// TODO 2 检查点相关设置
// 开启检查点
// 每5S中开启一次检查点，检查点模式为EXACTLY_ONCE
env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 设置检查点超时时间
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
// 设置重启策略
// 重启三次，每次间隔3s钟
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
// 设置job取消后，检查点是否保留
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
// 设置状态后端 -- 基于内存 or 文件系统 or RocksDB
// 内存：状态存在TaskManager内存中，检查点存在JobManager内存中
// 文件系统：状态存在TaskManager内存中，检查点存在指定的文件系统路径中
// RocksDB：看做和Redis类似的数据库，状态存在TaskManager内存中，检查点存在JobManager内存和本地磁盘上
// hadoop中nm的地址
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop101:8020/ck/gmall"));
// 指定操作HDFS的用户
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hzy");
// TODO 3 从kafka读取数据
// 声明消费的主题和消费者组
String topic = "ods_base_log";
String groupId = "base_log_app_group";
// 获取kafka消费者
FlinkKafkaConsumer kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
// 读取数据，封装为流
DataStreamSource kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);
// TODO 4 对读取的数据进行结构的转换 jsonStr -> jsonObj
// // 匿名内部类实现
// SingleOutputStreamOperator jsonObjDS = kafkaDS.map(
// new MapFunction() {
// @Override
// public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
// return JSON.parseObject(jsonStr);
// }
// }
// );
// // lambda表达式实现
// kafkaDS.map(
// jsonStr -> JSON.parse(jsonStr)
// );
// 方法的默认调用，注意导入的是alibaba JSON包
SingleOutputStreamOperator jsonObjDS = kafkaDS.map(JSON::parseObject);
jsonObjDS.print(">>>");
// TODO 5 修复新老访客状态
// TODO 6 按照日志类型对日志进行分流
// TODO 7 将不同流的数据写到kafka的dwd不同主题中
env.execute();
}
}
　　测试
　　# 启动zookeeper
# 启动kafka
# 启动采集服务
logger.sh start
# 启动nm以将检查点保存到hdfs上
start-dfs.sh
# 等待安全模式关闭，启动主程序，如果出现权限问题，可以将权限放开
hdfs dfs -chmod -R 777 /
# 或者增加以下代码到主程序中
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hzy");
# 程序运行起来后，启动模拟生成日志数据jar包，在主程序中可以接收到数据
　　解决方案:抖音品质建设 - iOS启动优化《实战篇》
　　前言
　　启动是App给用户的第一印象。 启动越慢，用户流失的概率就越高。 良好的启动速度是用户体验不可或缺的一部分。 启动优化涉及的知识点非常多，知识点范围很广。 文章难以面面俱到，分为原理和实战两部分。 本文为实战文章。
　　原理：抖音品质建设——iOS启动优化《原理》
　　如何做启动优化？
　　在文章正式内容开始之前，大家可以想一想，如果自己来做启动优化，会怎么进行呢？
　　这其实是一个比较大的问题。 遇到类似情况，我们可以把大问题分解成几个小问题：
　　对应本文的三个模块：监控、工具和最佳实践。
　　监控启动埋点
　　既然要监控，那就需要在代码中能够获取到启动时间。 每个人都采用相同的起点作为起点：创建进程的时间。
　　起始点对应于用户感知到的Launch Image消失的第一帧。 抖音采用的方案如下：
　　苹果官方的统计方式是第一种CA::Transaction::commit，但是对应的实现是在系统框架内，抖音的方式非常接近这一点。
　　分阶段
　　排查线上问题，只有一个耗时的埋点入手显然是不够的。 可与单点埋点分阶段组合使用。 以下是抖音目前的监控方案：
　　+load 和 initializer 的调用顺序与链接顺序有关。 链接顺序默认是按照CocoaPod Pod名称升序排列的，所以选择AAA开头的名称可以让某个+load和initializer先执行。
　　无入侵监控
　　公司的APM团队提供了一个非侵入式的启动监控方案，将启动过程拆分为几个与业务无关的相对粗粒度的阶段：进程创建、最早+load、didFinishLuanching启动和第一个屏幕的第一次绘制完成。
　　前三个时间点的无创采集比较简单
　　我们希望将首屏渲染完成时间与MetricKit对齐，即获取调用CA::Transaction::commit()方法的时间。
　　通过Runloop源码分析和离线调试，我们发现CA::Transaction::commit()、CFRunLoopPerformBlock、kCFRunLoopBeforeTimers这三个时序的顺序如下：
　　可以通过在didFinishLaunch中向Runloop注册block或者BeforeTimerObserver来获取上图中两个时间点的回调，代码如下：
　　//注册block
CFRunLoopRef mainRunloop = [[NSRunLoop mainRunLoop] getCFRunLoop];
CFRunLoopPerformBlock(mainRunloop,NSDefaultRunLoopMode,^(){
    NSTimeInterval stamp = [[NSDate date] timeIntervalSince1970];
    NSLog(@"runloop block launch end:%f",stamp);
});
//注册kCFRunLoopBeforeTimers回调
CFRunLoopRef mainRunloop = [[NSRunLoop mainRunLoop] getCFRunLoop];
CFRunLoopActivity activities = kCFRunLoopAllActivities;
CFRunLoopObserverRef observer = CFRunLoopObserverCreateWithHandler(kCFAllocatorDefault, activities, YES, 0, ^(CFRunLoopObserverRef observer, CFRunLoopActivity activity) {
    if (activity == kCFRunLoopBeforeTimers) {
        NSTimeInterval stamp = [[NSDate date] timeIntervalSince1970];
        NSLog(@"runloop beforetimers launch end:%f",stamp);
        CFRunLoopRemoveObserver(mainRunloop, observer, kCFRunLoopCommonModes);
    }
});
CFRunLoopAddObserver(mainRunloop, observer, kCFRunLoopCommonModes);
　　经过实际测试，我们最终选择的非侵入式首屏渲染方案是：
　　对于iOS13（含）及以上系统，在runloop中注册一个kCFRunLoopBeforeTimers的回调，获取App首屏渲染完成，更准确。 iOS13以下系统使用CFRunLoopPerformBlock方法注入block以更准确的定时获取App首屏渲染。监控周期
　　App的生命周期可以分为研发、灰度、上线三个阶段。 不同阶段监测的目的和方法不同。
　　发展阶段
　　研发阶段监控的主要目的是防止劣化。 相应的，也会有离线自动监控。 通过实际启动性能测试，尽快发现问题并解决问题。 抖音离线自动监控抖音如下：
　　由定时任务触发，先以发布方式打包，然后运行自动化测试。 测试完成后会上报测试结果，方便通过看板跟踪整体变化趋势。
　　如果发现有降级，会先发出告警信息，然后通过二分查找找到对应的降级MR，然后自动运行火焰图和仪表辅助定位问题。
　　那么如何保证检测结果稳定可靠呢？
　　答案是控制变量：
　　在实践中，我们发现iPhone 8的稳定性最好，其次是iPhone X，iPhone 6的稳定性很差。
　　除了自动化测试之外，还可以在研发过程中增加一些访问权限，以防止启动降级。 这些访问包括
　　不建议做细粒度的Code Review，除非你对相关业务有很好的了解，否则一般肉眼是看不出来有没有变质的。
　　在线和灰度
　　灰度和线上策略类似，主要看行情数据和配置报警。 市场监控和警报与公司的基础设施有很大关系。 如果没有对应的基础设施Xcode MetricKit本身也可以看到启动时间：打开Xcode -&gt; Window -&gt; Origanizer -&gt; Launch Time
　　行情数据本身就是统计性的，会存在一些统计规律：
　　基于这些背景，我们一般会控制变量：去掉地区、机型、版本，有时甚至会根据时间看启动时间的趋势。
　　工具
　　完成监控后，我们需要找到一些可以优化的点，需要借助工具。 主要包括仪器和自主开发两大类。
　　时间分析器
　　Time Profiler是一款在日常性能分析中被广泛使用的工具。 它通常会选择一个时间段，然后汇总分析调用栈的耗时。 但是Time Profiler其实只适合做粗粒度的分析。 你为什么这么说？ 让我们来看看它是如何工作的：
　　默认情况下，Time Profiler 会每隔 1ms 采样一次，只采集运行线程的调用堆栈，最后进行统计汇总。 比如下图中的5个样本中，没有对method3进行采样，所以最后聚合的stack中是看不到method3的。 所以在Time Profiler中看到的时间并不是代码的实际执行时间，而是stack在采样统计中出现的时间。
　　Time Profiler 支持一些额外的配置。 如果计算时间和实际时间相差较大，可以尝试启用：
　　系统跟踪
　　既然Time Profiler支持粗粒度的分析，那么有没有什么细粒度的分析工具呢？ 答案是系统跟踪。
　　由于我们要细化分析，所以需要标记一小段时间，可以用Point of interest标记。 此外，系统跟踪对于分析虚拟内存和线程状态很有用：
　　os_路标
　　os_signpost 是 iOS 12 推出的用于在仪器中标记时间段的 API。 性能非常高，可以认为对启动没有影响。 结合开头提到的阶段性监控，我们可以在Instrument中将启动划分为多个阶段，结合其他模板具体问题具体分析：
　　os_signpost结合swizzle可以产生意想不到的效果，比如hook所有的load方法分析对应的耗时，hook UIImage对应的方法统计启动路径上使用的图片的加载耗时。
　　其他乐器模板
　　除了这些，还有几个比较常用的模板：
　　火焰图
　　火焰图对于分析与时间相关的性能瓶颈非常有用，可以直接画出耗时的业务代码。 另外，可以自动生成火焰图，然后diff，可以用于自动归因。
　　火焰图有两种常见的实现方式
　　本质上就是在方法的开头和结尾加两个点就可以知道方法的耗时，然后转换成Chrome标准的json格式进行分析。 注意，即使使用mmap写文件，还是会出现一些错误，所以发现的问题不一定是问题，需要二次确认。
　　最佳实践总体思路
　　优化的整体思路其实就是四个步骤：
　　
　　删除启动项，最直接的方法。 如果你不能删除它，请尝试延迟它。 延迟包括首次访问和启动后找合适的时间预热。 如果不能延迟，可以试试并发。 如果不会多核多线程，可以试试。 让代码执行得更快
　　本节将以Main函数为分界线，看Main函数前后的优化方案； 然后介绍如何优化Page In； 最后讲解一些非常规的优化方案，对架构的要求比较高。
　　主要之前
　　Main函数之前的启动过程如下：
　　动态库
　　减少动态库的数量可以减少在启动关闭时创建和加载动态库所花费的时间。 官方建议动态库数量小于6个。
　　推荐的方式是将动态库转换为静态库，因为这样可以额外减少包的大小。 另一种方式是合并动态库，但是在实践中可操作性不是很高。 最后要提的是，不要链接那些你不使用的库（包括系统），因为它会减慢闭包的创建速度。
　　离线代码
　　离线代码可以减少 Rebase &amp; Bind &amp; Runtime 初始化的耗时。 那么如何找到不用的代码，然后下线呢？ 分为静态扫描和在线统计。
　　最简单的静态扫描是基于AppCode，但是项目大后AppCode的索引速度很慢。 另一种静态扫描是基于 Mach-O 的：
　　如果你把两者区别一下就知道那些classes/sel没有用到，但是objc是支持运行时调用的，删除前需要确认两次。
　　统计无用代码的另一种方法是使用在线数据统计。 主流的解决方案有以下三种：
　　前两种是ROI较高的解决方案，大部分时候Class级别的渗透率就足够了。
　　+加载迁移
　　除了方法本身耗时，+load也会造成大量的Page In，+load的存在也会影响App的稳定性，因为无法捕捉到crash。
　　比如很多DI容器需要给类绑定协议，所以需要在启动的时候提前注册（+load）：
　　+ (void)load
{
    [DICenter bindClass:IMPClass toProtocol:@protocol(SomeProcotol)]
}
　　本质上只要知道protocol和class的对应关系，使用clang属性，这个过程就可以迁移到编译期：
　　typedef struct{
    const char * cls;
    const char * protocol;
}_di_pair;
#if DEBUG
#define DI_SERVICE(PROTOCOL_NAME,CLASS_NAME)\
__used static Class _DI_VALID_METHOD(void){\
    return [CLASS_NAME class];\
}\
__attribute((used, section(_DI_SEGMENT "," _DI_SECTION ))) static _di_pair _DI_UNIQUE_VAR = \
{\
_TO_STRING(CLASS_NAME),\
_TO_STRING(PROTOCOL_NAME),\
};\
#else
__attribute((used, section(_DI_SEGMENT "," _DI_SECTION ))) static _di_pair _DI_UNIQUE_VAR = \
{\
_TO_STRING(CLASS_NAME),\
_TO_STRING(PROTOCOL_NAME),\
};\
#endif
　　原理很简单：宏提供接口，编译时将类名和协议名写入二进制的指定段，运行时读出关系就知道协议绑定在哪个类上。
　　有同学会注意到有一个无用的方法_DI_VALID_METHOD，它只存在于debug模式下，目的是为了让编译器保证类型安全。
　　静态初始化迁移
　　静态初始化，和+load方法一样，也会造成大量的Page In，通常来自C++代码，比如网络或者特效库。 另外，一些静态初始化是通过头文件引入的，可以通过预处理来确认。
　　几种典型的迁移思路：
　　//Bad
namespace {
    static const std::string bucket[] = {"apples", "pears", "meerkats"};
}
const std::string GetBucketThing(int i) {
     return bucket[i];
}
//Good
std::string GetBucketThing(int i) {
  static const std::string bucket[] = {"apples", "pears", "meerkats"};
  return bucket[i];
}
　　Main 之后的启动器
　　启动需要框架来控制，抖音采用轻量级的中心化方案：
　　启动任务的执行过程如下：
　　为什么需要启动器？
　　三方SDK
　　一些第三方SDK启动时间比较长，比如Fabric，抖音下线后抖音的启动速度快了70ms左右。
　　除了下线，很多SDK都可以延迟，比如分享、登录等。另外，在接入SDK之前，可以先评估一下对启动性能的影响。 如果影响较大，可以反馈给SDK提供商修改，尤其是付费SDK。 他们其实很愿意配合，做一些修改。
　　高频法
　　有些方法单独耗时不高，但在启动路径上会被多次调用，累计起来耗时不低。 比如读取Info.plist中的配置：
　　+ (NSString *)plistChannel
{
    return [[[NSBundle mainBundle] infoDictionary] objectForKey:@"CHANNEL_NAME"];
}
　　修改的方式很简单，加一层内存缓存即可。 这种问题在TimeProfiler中选择时间段的时候经常可以看到。
　　锁
　　锁之所以影响启动时间，是因为有时候子线程先持有锁，主线程需要等待子线程锁释放。 还要警惕系统会有很多隐藏的全局锁，比如dyld和Runtime。 例如：
　　
　　下图是UIImage imageNamed造成的主线程阻塞：
　　从右边的栈可以看出，imageNamed触发dlopen，dlopen等待dyld的全局锁。 通过System Trace的Thread State Event，可以找到线程被阻塞的下一个事件。 此事件表明该线程可以再次运行，因为其他线程已经释放了锁：
　　接下来通过分析此时后台线程在做什么，就会知道为什么会持有锁，以及如何优化。
　　线程数
　　线程的数量和优先级都会影响启动时间。 您可以通过设置 QoS 来配置优先级。 两个高质量的 QoS 是用户交互的/发起的。 启动时需要主线程等待的子线程任务要设置为高质量。
　　优质线程的数量不应超过 CPU 内核的数量。 您可以通过System Trace 的System Load 来分析这种情况。
　　/GCD
dispatch_queue_attr_t attr = dispatch_queue_attr_make_with_qos_class(DISPATCH_QUEUE_SERIAL, QOS_CLASS_UTILITY, -1);
dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("com.custom.utility.queue", attr);
//NSOperationQueue
operationQueue.qualityOfService = NSQualityOfServiceUtility
　　线程数也会影响启动时间，但在iOS中全局控制线程并不容易。 比如二/三方库的后台线程不好控制，但是业务线程可以通过启动任务来控制。
　　线程多没关系，只要同时执行的并发不多，可以通过System Trace查看上下文切换耗时，确认线程数是否是启动瓶颈.
　　图片
　　难免会用到很多图片来启动。 有什么办法可以优化图片加载的耗时吗？
　　使用 Asset 管理图像，而不是直接将它们放在 bundle 中。 资产将在编译期间进行优化，以加快加载速度。 另外在Asset中加载图片比Bundle更快，因为UIImage imageNamed需要遍历Bundle来寻找图片。 Asset中加载图片的耗时主要在第一张图片，因为需要建立索引，这部分耗时可以通过将启动的图片放到一个小的Asset中来减少。
　　每次创建一个UIImage，都需要IO，在渲染第一帧的时候解码。 所以这个耗时的部分可以通过在子线程之前预加载（创建UIImage）来优化。
　　如下图所示，图像只会在后期的“RootWindow Creation”和“First Frame Rendering”中使用，所以可以在启动前期启动预加载的子线程来启动任务。
　　鱼钩
　　fishhook是一个用来hook C函数的库，但是第一次调用这个库比较耗时，所以最好不要带上线。 Fishhook如下图遍历Mach-O的多个段，找到函数指针和函数符号名的映射关系。 副作用是需要大量的Page Ins。 对于大型应用，在 iPhone X 上启动冷启动需要时间 200ms+。
　　如果一定要使用fishhook，请在子线程中调用，不要直接在_dyld_register_func_for_add_image中调用fishhook。 因为这个方法会持有一个dyld的全局互斥量，系统库经常在主线程启动时调用dlsym和dlopen，内部也需要这个锁，导致上述子线程阻塞主线程。
　　第一帧渲染
　　不同的APP有不同的业务形态，首帧渲染优化方式也大不相同。 几个常见的优化点：
　　其他提示
　　启动优化有一些需要注意的tips：
　　不要删除tmp/com.apple.dyld目录，因为iOS 13+的启动闭包存放在该目录下。 如果删除了，下次启动时会重新创建。 创建闭包的过程非常缓慢。 接下来是IO优化。 一种常见的方式是使用mmap来使IO更快，也可以在启动的早期预加载数据。
　　还有一些点在iPhone 6上耗时会明显增加：
　　iPhone 6是一个分水岭，性能会跌落悬崖，你可以在iPhone 6上降低部分用户交互来换取核心体验（切记AB验证）。
　　Page In耗时
　　启动路径上会触发大量Page Ins。 有没有办法优化这部分耗时？
　　部分重命名
　　App Store 会对上传的 App 的 TEXT 部分进行加密，并在 Page In 发生时对其进行解密。 解密过程非常耗时。 由于TEXT部分会被加密，直接的思路就是将TEXT部分的内容移动到其他部分。 ld还有一个参数rename_section来支持重命名：
　　抖音更名方案：
　　"-Wl,-rename_section,__TEXT,__cstring,__RODATA,__cstring",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__const,__RODATA,__const",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__gcc_except_tab,__RODATA,__gcc_except_tab",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_methname,__RODATA,__objc_methname",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_classname,__RODATA,__objc_classname",
"-Wl,-rename_section,__TEXT,__objc_methtype,__RODATA,__objc_methtype"
　　这种优化方式在iOS 13下是有效的，因为iOS 13优化了解密过程，Page In在的时候不需要解密，这也是iOS 13启动速度更快的原因之一。
　　二元重排
　　由于在启动路径上会触发大量的Page Ins，请问有什么办法可以优化吗？
　　启动具有局部性的特点，即启动时只用到少量函数，而且这些函数分布比较分散，因此Page In读取的数据利用率不高。 如果我们可以将用于启动的函数安排成连续的二进制区间，那么我们就可以减少Page In的数量，从而优化启动时间：
　　以下图为例。 启动时使用方法一和方法三。 为了执行相应的代码，需要两次 Page Ins。 如果我们把方法一和方法三放在一起，那么只需要一次Page In，从而提高了启动速度。
　　链接器 ld 有一个参数 -order_file 支持根据符号排列二进制文件。 启动时使用的主流符号有两种获取方式：
　　Facebook的LLVM function instrumentation是为order_file定制的，代码也是他们为LLVM开发的，已经合并到LLVM的主分支中。
　　Facebook的方案更精细，生成的order_file是最优方案，但工作量巨大。 抖音的方案不需要源码编译，不需要修改现有的编译环境和流程，侵入性最小。 缺点是只能覆盖90%左右的符号。
　　- 灰度是任何优化的好阶段，因为很多新的优化方案都存在不确定性，需要先在灰度上进行验证。
　　非常规方案动态库懒加载
　　一开始我们提到可以通过删除代码来减少代码量，那么有没有什么办法可以在不减少代码总量的情况下减少启动时加载的代码量呢？
　　什么是懒加载动态库？ 普通的动态库直接或间接地由主二进制文件链接，因此这些动态库将在启动时加载。 如果只是打包进App，不参与链接，那么启动时不会自动加载。 当运行时需要动态库中的内容时，会手动延迟加载。
　　动态库的延迟加载在编译时和运行时都需要修改。 编译时的架构：
　　像 A.framework 这样的动态库是延迟加载的，因为它们不参与主二进制文件的直接或间接链接。 动态库之间必然存在一些共同的依赖关系，将这些依赖关系打包成Shared.framework来解决公共依赖关系的问题。
　　运行时由-[NSBundle load]加载，本质上是调用底层的dlopen。 那么什么时候触发手动加载动态库呢？
　　动态库可以分为业务类和函数类两种。 业务是UI的入口，动态库加载的逻辑可以汇聚到路由内部，让外部实际上不知道动态库是懒加载的，可以更好的断层——宽容。 函数库（比如上图中的QR.framework）会有点不同，因为没有UI等入口，函数库需要自己维护Wrapper：
　　动态库懒加载除了减少启动加载的代码外，还可以防止业务长时间添加代码导致的启动降级，因为业务在第一次访问时就完成了初始化。
　　该解决方案还有其他优点。 比如动态库转换后本地编译时间会大大减少，对其他性能指标也有好处。 缺点是会牺牲一定的包体积，但是懒加载的动态库可以通过分段压缩等方式进行优化。 来平衡这部分损失。
　　后台获取
　　Background Fetch 可以定时在后台启动应用，对时间敏感的应用（比如新闻）在后台刷新数据，可以提高提要加载速度，提升用户体验。
　　那么，为什么这种“后台保活”机制能够提高启动速度呢？ 我们来看一个典型案例：
　　系统在后台启动应用程序需要很长时间。 因为内存等原因，后台App被kill了。 此时，用户立即启动App。 那么这个启动就是热启动，因为缓存还在。 另一次系统在后台启动应用程序。 这个时候用户在App在后台的时候点击App，那么这个启动就是后台回到前台，因为App还活着
　　通过这两个典型场景，我们可以看出为什么Background Fetch可以提高启动速度：
　　启动后台有一些需要注意的地方，比如日常活动，广告，甚至AB组入口的逻辑都会受到影响，需要大量的适配。 经常需要launcher来支持，因为didFinishLaunch中执行的task在后台启动时需要延迟到第一次回到前台才正常启动。
　　总结
　　最后，提取了我们认为在任何优化中都很重要的几点：
　　加入我们
　　我们是负责抖音客户端基础能力研发和新技术探索的团队。 我们深耕工程/业务架构、研发工具、编译系统等，支持业务快速迭代，同时保证超大规模团队的研发效率和工程质量。 在性能/稳定性等方面不断探索，力求为全球亿万用户提供最极致的基础体验。
　　如果你热爱技术，欢迎加入抖音基础技术团队，让我们一起打造亿级国民APP。 目前我们在上海、北京、杭州、深圳都有招聘需求。 内推可以联系邮箱：，邮件标题：姓名-工作年限-抖音-基础技术抖音 /Android。
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　　即将到来的假期：11 月的万圣节！ 再忙也要善待自己！
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　　直观:如何采集静态文章系统
　　结束功能
　　函数 getbody(url)
　　下一个错误恢复
　　设置检索 = createobject(&quot;microsoft.xmlhttp&quot;)
　　带检索
　　.open &quot;get&quot;, url, false, &quot;&quot;, &quot;&quot;
　　。发送
　　getbody = .responsebody
　　结束于
　　设置检索 = 无
　　结束功能
　　函数 bytetestobstr（正文，cset）
　　昏暗的对象流
　　设置 objstream = server.createobject(&quot;adodb.stream&quot;)
　　objstream.type = 1
　　objstream.mode=3
　　对象流.open
　　objstream.write 正文
　　objstream.position = 0
　　objstream.type = 2
　　objstream.charset = cset
　　bytesobstr = 对象流。 阅读文本
　　
　　对象流。 关
　　设置 objstream = 无
　　结束功能
　　那我们先写个最简单的程序，一步步教你，（呵呵，废话太多*.*）
　　将以上代码命名为 get.asp
　　另一个页面代码称为 getfilename.asp。 代码如下：
　　呵呵，getfilename.asp就完成了，当然这是最简单的copy，我们还得一步步修改完善，
　　当你走到代码最远的地方时，你会看到一个与那个页面基本相同的页面。 当然有些图片是不能显示的！
　　然后我们分析这个页面，首页，右键，查看源代码找到这一行
　　知名度
　　当然，我们不要那么多，人气就够了，但是为了保险起见，还是要多点，
　　这是那些文件标题开始的地方，然后我们找到它们结束的地方，
　　页数
　　哦，我找到了这些代码，多多少少都可以，我们的代码需要一步步完善，
　　然后我们把getfilename.asp改成
　　再次运行此文件并查看，
　　你会发现少了很多东西，哦，简单多了，那么，我们再找规律，在同一个页面查看源码，
　　然后你会发现每个item都是由一个label组成的，这样就好办多了，
　　djmore=分裂（dj1，“”）
　　记住，仔细看，你会发现更多，
　　然后去掉前两个，就变成这样了
　　让我们循环
　　捆
　　
　　response.write dj1 替换为
　　djmore=分裂（dj1，“”）
　　对于 i=1 到 ubound(djmore)-2
　　响应.write djmore(i)
　　下一个
　　这会将每一行分成以下内容
　　CSS语法手册（一）字体属性
　　2005-7-21
　　现在分析这段就容易多了，
　　让我们为 djmore(i) 数组中的项目编写代码，
　　l3=instr(djmore(i), &quot;l4=instr(l3,djmore(i), &quot;&quot;&quot; target=&quot;&quot;_blank&quot;&quot;&quot;)
　　url=mid(djmore(i),l3,l4-l3)
　　响应。写 url &amp;&quot;
　　“
　　为了方便写在这​​里，
　　将以上段落替换为上一段
　　响应.write djmore(i)
　　在这里添加
　　是用来换行的，比较好看，然后你看url好像多了点东西，所以我们要做一些处理，把
　　url=mid(djmore(i),l3,l4-l3) 变成
　　url=mid(djmore(i),l3+len(&quot;哦，没问题，再次运行时会留下地址，
　　哦对了，这只是针对每个页面，如果你想要所有的，你只需要修改它 查看全部

　　官方数据:如何运用大数据，实现舆情监测？
　　随着移动互联网的快速发展，人类已经进入了大数据时代。我们每天都在不知不觉中接触到无数或真或假的信息，这让我们无法辨别真假，有时也很容易受到舆论的影响。现在政府、机构和企业都开始关注舆论，知道负面舆论带来的危害是巨大的。但在当今信息量巨大、传播迅速的大数据时代，简单的操作已经不能满足网络舆情的爆发，那么如何利用大数据实施舆情监测呢？
　　1、如何利用大数据实施舆情监测？
　　1.将大数据与日常舆情管理紧密结合，提高网络舆情整体管控水平。需要利用大数据突破传统舆情管理的狭窄视野，建立网络舆情大数据监测系统，采集网站等各网络平台的实时数据、博客、微博、微信、论坛等，全面分析舆情传播动态。
　　2.将大数据与舆论引导紧密结合，提高号召力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“跟数”，通过对网络数据的分析，把握网民的舆论倾向，了解网民的喜​​好和特点。另一方面，我们要“用数据说话”。数据最有说服力。在充分采集相关数据的基础上，运用图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民不仅了解事件的真相，更了解事件的背景和来龙去脉。事发，把握网友情绪。的角度来处理问题。
　　3.将大数据与网上政府信息公开紧密结合，提升政府公信力。目前，美国政府建立了统一的开放数据门户网站，并为社会各界提供接口，开发应用程序以使用各部门的数据。一种新的政府信息公开方式。要在保障数据安全的基础上，探索建立我国大数据政务公开制度，引导社会力量参与公共数据的挖掘和利用，实现数据价值最大化。
　　
　　2. 下面举例说明如何实现基于网络大数据的舆情监测
　　本文以2019年9月9日“港荣蒸糕丙二醇超标”舆论事件为例。通过对赛事新闻、博客、微博、微信、论坛等互联网数据的持续监测和采集，多维度、全方位展现信息变化，以及舆情的具体实施过程开展基于网络大数据的监测。讨论。
　　1、舆情发展趋势监测分析
　　发展趋势监测是从网络数据来源、事件舆情数量和时间三个维度进行趋势分析。该分析结果可以直观地展示各大网络媒体的舆情传播情况。
　　如图1所示，舆情信息在2019年9月9日达到最大值。2019年9月8日00:00至2019年9月10日14:00期间，采集共23169条在网络上收到的舆情信息中，微博平台的传播量最大，相关信息最多达4320条。新浪微博和微信成为此次事件的主要媒体。
　　2. 舆情和情绪趋势监测分析
　　舆情情绪趋势分析是通过对与舆情相关的网络文本进行情绪分析，全面了解公众对舆论的态度。如图2所示，在舆情事件的发展过程中，敏感信息占整个舆情的62.67%。
　　
　　3、传播途径监测分析
　　传播渠道分析是对舆情传播方向、数量和范围的直观分析。对传播渠道的监测和分析，可以帮助管理者更直观地了解整个舆情事件的传播路径和事态的演变过程，尤其是舆论从哪里产生，从哪里发展。有迹可循，如图3所示，层数越多，传播范围越广。
　　4. 舆情媒体数量监测分析
　　舆情媒体数量监测分析是对主要参与舆论的媒体发布的舆情数量进行监测分析。如图4所示，在网络媒体、论坛、微博、微信等媒体报道的采集的23169条网络文本中，微博文本占比92.38%，占所有媒体文本的92.38%。最高。造成这样结果的主要原因是活动本身是在微博平台发起的，而微博平台有非常方便的媒体转发功能。此外，大数据平台拥有微博数据全量授权，让数据挖掘更加全面准确。
　　网络逐渐成为公众参与舆论的第一渠道。在万物互联的数据时代，加强网络舆情监测和引导，对于维护国家稳定、促进企业可持续发展具有重要的现实意义。此次香港荣正品牌被曝丙二醇超标，同样是no zuo no die。想要不被卷入舆论的漩涡，除了使用大数据舆情监测系统等监测软件为自己保驾护航外，还需要保证自己产品和服务的质量。
　　解决方案:搜狗推送工具之搜狗百万蜘蛛实现
　　最近有很多站长问我搜狗推送工具好用吗？可以分批推送吗？送货方式有哪些？搜狗 收录 是怎么做到的？搜狗潘收录应该做什么？搜狗的百万蜘蛛是如何实现的？今天，笔者就对这些问题进行统一的解答。
　　首先，搜狗推送工具肯定好用。搜狗官方是这么说的：“为了鼓励搜狗蜘蛛更快地发现你的站点，你也可以通过网站收录接口提交页面申请收录。提交后，搜狗搜索引擎会按照标准，为了提高处理效率，请不要重复提交同一个链接。没用的，为什么要开这样的提交入口，一定有用，不然岂不是浪费资源？
　　搜狗提供了几种提交方式？为了验证站点推送，每个子域绑定的配额增加200，1000个子域相当于每天20万个推送配额。站后推送 2、非鉴权提交。单账号单域名每天推送200条。如果需要大量推送，则需要大量的账号。3.站点地图推送。只有网站有这个站点地图权限部分的权限，90%的网站没有这个权限。
　　
　　为了我们网站能够尽快被搜狗蜘蛛和搜狗收录找到，我们不得不不断地向搜狗站长平台提交链接，让蜘蛛来抓。为了提高效率，我们使用了搜狗的active批量推送工具，可以让网站的所有链接在没有vps的情况下自动批量推送，工具自动编码。每天可提交数万个URL，支持24小时挂机，无人值守，长期稳定。
　　怎样才能用搜狗推送工具做好搜狗收录呢？
　　选择一个旧域名。为什么选择搜狗老域名，因为老域名的页面评分更高，网站容易被搜狗搜索到！
　　搜狗排名算法。是搜狗官方衡量网页重要性的指标。它不仅考察网页之间的链接关系，还考察链接质量、链接之间的相关性等各种特征。由机器根据sogou Rank算法自动计算，数值从0开始，范围从10级到10级。页面排名越高，该页面被搜索到的可能性就越大。搜狗的老域名有自己的评级，所以很快就被搜狗找回了，这也是为什么那么多人用老域名的原因！
　　
　　网站源代码程序选择。网站源程序优先选择静态网页，搜狗更偏爱静态网页！. 网站 程序具有清晰的导航和层次结构。网站重要的网页应该从网站一级栏目位置开始查找，确保每个网站页面都可以通过文本链接被抓取。网站所在服务器不稳定。搜狗蜘蛛在抓取网站时，会清除已经被收录的网站页面。
　　网站内容。网站无论内容是原创还是伪原创，只要搜狗搜索引擎认为是原创文章文章即可！
　　今天关于搜狗推送工具的分享就到这里了。下次我会分享更多实用的SEO知识。我希望这个 文章 可以帮助您完成网站建设之旅。下次见！喜欢这个文章的朋友不妨点三下！！ 查看全部

　　汇总:大数据实时计算流程介绍
　　实时计算是一种常见的大数据计算场景。业务部门需要实时反馈产品的点击、浏览、采集、购买、评价等数据，时延要求一般在秒级甚至毫秒级。批计算引擎通常需要几分钟或几小时才能返回结果，显然不能满足这种场景的计算需求。基于实时计算的需求，流式计算引擎应运而生。目前应用广泛的流式计算引擎主要有Spark、Storm和Flink。
　　一个典型的实时计算流程如下图所示。首先通过Flume传递实时采集数据，然后通过消息队列缓存采集数据。之后使用流式计算引擎进行计算，最后将计算结果存储在高速查询引擎中，以便日后高效利用数据，支持报表开发、多维分析或数据挖掘，等等
　　典型的实时计算流程
　　1、实时计算和离线计算如何高效共存
　　一些企业迫切需要实时计算和离线计算并存。大部分报表和任务还是基于离线计算，实时性要求高的应用需要使用实时计算引擎。
　　最直观的想法就是为离线计算和实时计算场景搭建计算平台，让两个平台共存。这就是通常所说的Lambda架构的处理方式，如下图（1）所示。
　　
　　搭建离线计算和实时计算场景的计算平台
　　如果企业维护两个独立的计算平台，成本高，运维困难，两个平台的数据准确性和一致性也难以保证。如何高效解决两个计算引擎共存的问题
　　Kappa的流批一体化架构和处理方式可以有效解决两者高效共存的问题，其架构图如上图（2）所示。Kappa架构的核心组件是消息队列、数据仓库、流批一体化计算引擎和高效查询引擎。目前最流行的流批一体计算引擎是Flink。
　　2、实时数据仓库
　　实时数仓与离线数仓最大的区别在于，通过使用消息队列、流批一体计算引擎、查询引擎等工具，整个平台的计算和查询效率更高，可以满足业务的实时需求。因此，实时数据仓库需要更高的计算能力。如果短期内数据量突然增加，那么就要考虑实时数仓的性能和稳定性。相比之下，离线数仓对数据量的增加不那么敏感，性能更稳定。另外，从分层建模的角度来看，实时数仓的层次不宜过多，否则会增加响应延迟。
　　分层框架和技术选择
　　1. ODS层
　　源数据从数据源中提取出来，存储在Kafka中，构成实时数仓的ODS层。
　　
　　2.DWD层
　　通过在Kafka中实时订阅流式业务数据，利用Flink计算引擎进行ETL、清洗、聚合、多表关联等操作，获取实时明细数据并存储在Kafka中。
　　3.DWS层
　　DWS层是通过Flink计算引擎对DWD层的详细数据进行聚合汇总得到的。基于业务差异化的需要，DWS层分为轻汇总层和高汇总层。轻汇总层的主要目的是支撑APP层的应用需求。高层汇总层的主要目的是满足业务对统计数据的高效查询需求，如实时大屏、数据产品等。
　　4.APP层
　　基于业务的差异化需求，轻汇总层会使用不同的存储介质。比如OLAP需求一般存储在ClickHouse或者Kylin中。查询需求一般存储在Elasticsearch、HBase或MongoDB中。高层汇总层的数据量一般较小。为了满足高效的查询需求，数据一般存储在高速查询介质中，如MySQL、HBase等。如果数据量较小，可以将数据存储在内存数据库Redis中，进一步提高查询效率。
　　APP层为数据应用层，基于以下各层数据开发各种应用，如BI、多维分析、及时查询、数据检索、定价、反欺诈等。
　　5.DIM层
　　DIM层的主要存储引擎有MySQL、Redis、HBase。在数据量比较少的情况下，可以使用内存数据库，效率更高。HBase可以有效支持Append操作，查询结果秒级返回。对于维度可变的场景，可以有限的使用HBase存储。
　　解决方案:我的新网站正式上线啦，提供各种采集地理数据以及可视化工具
　　我的网站BLT-LEAD已经正式上线，提供了包括POI数据采集、人流数据采集、数据可视化、坐标转换、拣选等一系列地图工具，地址：，并且很多功能正在开发中，欢迎使用！另外，如果您需要采集人流数据、全国POI数据、共享单车等数据，以及网站、小程序开发，欢迎与我联系，欢迎长期合作！以下是部分数据采集结果图：
　　
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　　操作方法:你会使用python爬虫抓取弹幕吗？python爬虫如何爬取实时弹幕？
　　现在的爬虫可以做很多事情，比如数据采集、信息挖掘、电影评分、个人数据、实时弹幕等等，只要你熟练，你喜欢什么就爬什么，当然它必须是合法的。现在学习爬虫的人越来越多。一是互联网对信息和数据的需求越来越大。第二点，python是一门简单而强大的编程语言，大部分爬虫都是从它学来的。一起来学习《能用python爬虫抓取弹幕吗？python爬虫如何抓取实时弹幕？》。
　　python爬虫抓取弹幕的方法和步骤分为三个部分，下面通过实例给大家讲解。
　　1.请求弹幕
　　在看视频的时候，我们首先需要获取它的url来爬取弹幕。对于网站来说，弹幕的位置几乎都是固定格式的。比如一个URL中会有一个“cid”
　　1、首先打开网站中的视频，按F12，或者右击，然后点击“检查”。在最右边的操作框中，先将菜单栏切换到“网络”，在搜索框中填写“cid”进行搜索。
　　2.筛选所有信息，点击“Payload”，找到我们要的“cid”
　　3、这样我们就可以得到一个网站中的cid。
　　4、使用request库向网站发起请求，使用urllib库获取网站的页面。代码示例如下：
　　url = "http://comment.bilibili.com/499893135.xml"
“499893135”就是我们刚刚获取的cid值。
<p>
发送请求，在发送请求的时候还可以对浏览器进行伪装操作，我这里没有使用。
req = requests.get(url = url)
获取内容响应的内容
html_byte = req.content
将byte转为str
html_str = str(html_byte,"utf-8")</p>
　　2.弹幕分析
　　我们得到的数据一般都是html格式的。现在我们需要的是对这些html格式进行处理，得到我们想要的信息。这时候，我们就需要用到一个BeautifulSoup库。代码如下：
　　soup = BeautifulSoup(html,&#039;html.parser&#039;)
 results = soup.find_all(&#039;d&#039;)
把标签里的文本提取出来
contents = [x.text for x in results]
<p>
存为字典
 dic ={"contents" : contents}</p>
　　在代码中，我们会先对这个html进行操作，使用soup.find_all得到一个label，然后提取label，最后以字典的形式存储。
　　3.店铺弹幕
　　我们可以用一个excel表来存储从网站获取的弹幕信息，这里我们需要用到两个库来对表进行处理。
　　Xlwt 库用于处理表格
　　熊猫图书馆
　　从我们刚刚存储的字典中创建一个dataFrame，这里是使用pandas库对表格数据进行操作，代码如下：
　　#created 一个收录字典的电子表格
　　df = pd.DataFrame(dic)
df["contents"].to_excel(&#039;htx.xlsx&#039;)
　　这篇文章你会用python爬虫来抓弹幕吗？python爬虫如何爬取实时弹幕？文章的内容就介绍到这里，希望对大家有所帮助。
　　事实:百度蜘蛛网站抓取诊断失败的原因有哪些？
　　对于SEO人员来说，经常使用百度官方的工具来审核站点，查看网站的各项指标是否符合预期。其中，“抓取诊断”是站长经常使用的工具。很多站长表示，在使用网站“爬取诊断”时，经常会出现诊断失败的提示，请问这是什么问题呢？
　　网站抓取诊断概述
　　百度爬虫诊断工具的功能主要是从百度蜘蛛的角度理解网站内容。它反馈的结果代表了蜘蛛对站点内容的理解。通常网站爬取诊断失败，这与百度的Spider爬取有直接关系。
　　网站抓取诊断失败的原因是什么？
　　1. 禁止robots.txt
　　如果你在robots.txt中阻止百度抓取网站某个目录，当你在该目录下生成内容时，百度将很难抓取该目录下的内容，抓取诊断也会出现Failed提示。
　　
　　2. 网站访问速度
　　很多站长说在本地测试时，我的网站返回HTTP状态码200，但是爬虫诊断一直显示在爬虫中，没有反馈结果。
　　由于服务器线路不同，百度蜘蛛的爬取速度可能会延迟较长时间，从而导致明明可以访问，但爬取诊断失败的问题。
　　如果遇到这个问题，需要定期监控服务器各部分的访问速度，优化网站的打开速度。
　　3.CDN缓存更新
　　我们知道更新 CDN 缓存需要时间。虽然您在管理平台后台有实时在线更新，但由于不同服务商技术的不对称，往往会造成一定时间的延迟。
　　这将不可避免地导致网站爬取失败。
　　4.抓取诊断有跳转
　　
　　如果更新网站修改旧内容，使用301或302重定向，由于配置错误，也会出现重定向过多，同样会导致百度抓取失败。
　　5.DNS缓存
　　由于DNS缓存的存在，当你在本地查询URL时，是可以正常访问的，但是当你排除了上述一般问题后，爬取诊断仍然提示失败，这时需要更新本地DNS缓存，或者使用代理IP查看 网站 访问非常顺畅。
　　网站 抓取诊断常见问题解答：
　　关于百度抓取诊断工具，搜索引擎优化顾问问得最多的问题是：百度抓取诊断对收录有帮助吗？
　　从目前众多SEO人员的反馈结果来看，没有合理的数据支持证明爬虫诊断工具对百度收录有利，但或许对百度快照更新有一定的影响。
　　星资源网总结：网站“抢诊”失败的原因有很多。除了参考官方的提示外，还需要一一排除。以上内容仅供参考。 查看全部

　　解决方案:谷歌有一个应用icrypt，免费的人物角色采集器
　　文章实时采集网络，可以尝试从事件日志获取等应用领域。常见的msra有一款软件能获取各个公司的每日标注数据，包括各种行政区划，城市，大类。谷歌有一个应用icrypt，虽然这款应用只支持特定的手机的tangent（不知道以后会不会收费），但我觉得还不错。
　　做游戏和动画还是推荐使用canvas
　　grid。各种mgui上的一个很重要的数据采集接口。
　　推荐看看这篇文章canvasbycollagenkeysfordatavisualizationandshaders
　　
　　国内的leancloud。
　　二楼说的可以，
　　推荐一个免费的网站keykit，支持各种格式的文件，而且简单易用，
　　免费的人物角色采集器
　　国内，
　　
　　collagenkeys
　　这个真的很简单，推荐可以打开大学计算机课件，不要打开，运行一次不行的话，
　　推荐一个我能找到采集的工具python人物及车牌识别
　　推荐一个信息采集工具给大家~有需要可以购买试试。
　　全国海关公告，、web地址（以北京为例）、车牌号。不过好像没中国移动客户端支持，找一个淘宝客户端吧。
　　《河北铁路通行管理局民用产品流通暨信息技术管理制度》 查看全部

　　官方发布:爬虫采集违法(6日更新/今日图文)2022已更新
　　爬虫应用
　　但是我们的 PtCMS 采集站点应该尽可能对爬虫友好。按照SEO标准，我们需要构建一个扁平化、清晰的网站结构，尽量为爬虫构建一个良好的爬行结构。带你搜集全资料，超详解北京审判工程合同法男女可否共同值班~又一高清视频正在播出，即将上线在线的。影片内容简介： 带你搜集全程资料。
　　
　　一个爬虫从一期版主那里采集
的 嘿嘿嘿 2020.7.30 之前一期版主的文字和图片起名比较规律，所以采用的方法是想看这本书就用爬虫来采集
。该网站最近已更新。本文分享给大家的是使用Python制作爬虫采集代码。你需要在法庭上有个家吗？签名方法很实用，虽然还是有点瑕疵，一起改吧。
　　框架 本文针对基于爬虫框架的推荐平台的具体功能模块，根据系统建设的实际情况，确定了最技术方案：系统结构：B/S架构；编程语言：Ja。基于以上问题，本推荐系统的构建主要分为三个部分：推荐网站前端系统、运维管理后台系统、实时数据采集爬虫。
　　# 2.让张某获取html数据，庆安调用提取文章内容保存。response = requests.get(url + src, headers=headers) 得到最终的URL后，逐层进行。本文介绍如何使用采集器的智能模式，避免在乐闻网采集数据。采集工具介绍： 后采集器是一款基于人工智能技术的网页采集器。
　　
　　使用Python实现笔趣阁爬虫，以后再也不用担心了。BV1r7411m7AE 未经作者授权，禁止转载Python爬虫基础案例。整站采集你学会了吗？
　　爬行违法吗？
　　被告两年前租用国外服务器，自行创建了钉钉网。2017年至2018年6月，某某未经版权方许可的情况 上海玄听娱乐信息技术有限公司 本文介绍使用优采云
采集
快乐书客的方法（取次元以大学为例）。采集
网站：以上只是次元学院的一个例子。
　　汇总:V8 中的垃圾收集（GC），图文指南
　　原标题：Garbage 采集
in V8, an illustrated guide 原文链接：@_lrlna/garbage-采集
-in-v8-an-illustrated-guide-d24a952ee3b8
　　本指南与我迄今为止编写的其他指南的不同之处在于我添加了一些草图。我概述了垃圾采集
(GC) 的整个概念以及它是如何在 javascript 中处理的，更准确地说是在运行 javascript 的引擎中。顺便说一下，本指南是针对初学者的，不涵盖 V8 内存管理和 V8 内部结构的各个方面。我添加了一些可以帮助您深入挖掘的资源。本指南重点关注✨javascript✨，对于某些语言，垃圾回收是完全不同的，例如C语言。
　　好的，让我们开始吧。
　　什么是 v8？
　　V8，是一个 JavaScript 运行时引擎，不要与你最喜欢的番茄汁混淆，它编译并执行你喜欢的 javascript。V8 有一个分代垃圾采集
器，我会在后面解释。它与 Chrome 一起使用，而 SpiderMonkey 是 Mozilla 的引擎，而 Chakra 是微软的。基本上当运行 javascript 时，你需要一个引擎来处理它，而 V8 是你的选择之一，无论是在浏览器中还是在 node.js 环境中。（PS V8 是 ✨开源 ✨。）
　　什么是垃圾采集
？
　　垃圾采集
的要点是通过使用特定的程序来管理内存使用。C 等语言通常可以在程序内直接操作内存，并在程序的上下文中分配和释放对象。另一方面，ECMAScript 缺少访问内存管理的特定接口（是的，这意味着没有 API）。这基本上意味着程序中的所有内存管理权限都转移给了V8。
　　
　　由于我们无法访问无限量的内存，因此垃圾采集
器的工作是遍历内存中分配的对象以确定它们是死的还是活的。存活的对象留在内存中，死亡的对象被删除，内存分配回堆。
　　什么是堆？堆是一个非结构化区域，堆中的对象占用分配的内存。这种分配是动态的，因为对象的大小/生命周期/数量是未知的，所以它需要在运行时分配和释放。
　　如果我们看一下并发模型，堆直接与调用堆栈一起工作，因为堆栈中的对象需要分配内存。它看起来像这样：
　　死或生？
　　如何检查对象的生死是通过客户端计算机或程序代码是否可以到达对象。您能想到的最容易访问的对象可能是那些定义在根范围内的对象。
　　一些 C++ 绑定（或客户端的 Web API）也是根的一部分，因此您可以通过 setInterval 等直接访问它们。
　　Reachability也可以这样理解：另一个对象或者root是否可以获取，如果可以，则保留该对象所需的内存。
　　
　　那么如何实现垃圾回收呢？（告诉我告诉我！）
　　当创建一个新对象或一个新的“指针”时，V8 在堆上分配内存。（javascript 并没有真正的指针，所以“指针”在技术上只是复制对原创
对象的引用）。堆中不同类型的对象占用不同的空间，其组织方式如下：
　　出于垃圾回收的目的，V8 将堆分为两部分：年轻区和老区。当你执行需要 V8 分配内存的操作时，V8 会在新生区域分配空间。当您不断向堆中添加内容时，您最终会耗尽内存，因此 V8 将不得不运行 GC 来清理它。新创建的对象被快速分配并在对象死亡时被清理（更短和更快的采集
）。一旦对象“幸存”了一些（确切地说是 2 个周期）采集
扫描周期，它们就会被提升到陈旧空间，在那里它们在一个单独的周期中被垃圾采集
。
　　较旧的对象是那些在多次垃圾采集
扫描中幸存下来的对象，这意味着它们仍被其他对象引用并且仍然需要占用该内存。他们通常不指代较新的对象，而是指较旧的对象。大循环很少发生。一个大循环通常发生在足够多的对象被移动到陈旧区域之后。
　　来源.js
　　本指南交叉发布自 lrlna 在 github 上的 sketkin 指南 ✨。 查看全部