文章采集程序
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-10-04 19:20
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
本着开源、方便用户的精神，将“微信公众号文章采集系统”打包成虚拟机。您只需下载并安装虚拟机镜像即可使用。
系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
链接：密码：7r4d
首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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阅读这篇文章大约需要 10 分钟
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！ 查看全部
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系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
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首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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阅读这篇文章大约需要 10 分钟
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！ 查看全部
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
本着开源、方便用户的精神，将“微信公众号文章采集系统”打包成虚拟机。您只需下载并安装虚拟机镜像即可使用。
系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
链接：密码：7r4d
首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！
最近发布:2022年网站的工作计划
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-10-04 17:10
最近发布:2022年网站的工作计划
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
进行seo/seo.html"target="_blank">搜索引擎优化策略构想并完成策略的实施，并将理念传达给前端开发、文案、后期运营人员网站
1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
1. 参与活动策划及软文媒体筛选
2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
2. 编写和改进搜索引擎出价关键词
3. 协助网站运营商进行人力资源推广
4.每天定期收录采集文章原创conversion文章条目
统计员
统计网站流量、咨询量、优质对话、就诊等数据。即将上线的广告数据统计会提交给各个网站运营商。
1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
一、统筹安排工作，制定总体工作进度
2.采集解决各个环节遇到的问题并给出最终解决方案
3. 评估每所中学的小组作业并给予奖惩
4. 宣传媒体评论
5、组织院内培训和网络科培训
6. 策划各项活动及项目课题并安排人员实施
4.网站生产流程图
五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
2.网站写好后提交给主编软文
3. 软文主编文章终审后联系媒体发布
网站 2022 年工作计划 2
20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
为提高公司工作效率，增强工作主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。经过91student设计团队全体成员的讨论和总结，制定了网站改版工作计划。下面我们来分解一下网站的修改工作，具体方案如下：
1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
3、流程：首先分析各栏目特点，做好网站的视觉识别系统。在分析客户的浏览习惯和操作习惯后，做一个大致的布局框架。其次，在布局框架的基础上做出基本的风格结构，然后对整个风格进行细致的美化！经过页面模式的反复讨论和论证，最终定稿。
4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
2.前台演示版模型制作
1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
优质团购更有力量、更有凝聚力、更有向心力。
差异化管理，把合适的人放在合适的位置。全面了解团队中的每一位成员，合理优化岗位和人员，使人员在岗位上发挥最大贡献。
团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
人才是企业发展的动力。20__年，以提高员工综合能力为目标，建立人才培养长效机制。
公司培训，公司建立长效人才培养机制，定期开展员工培训，提高员工综合能力；购买学习书籍以鼓励员工提高自己。
员工自我提升
鼓励员工利用业余时间和公司书籍进行学习，学习工作所需的知识，提高综合能力。更好的工作和客户服务。
自我提升
专业能力提升。学习专业知识和新型网络知识，提高网络编辑能力和客服能力。综合能力提升。学习管理知识和各方面知识，提高综合管理能力，更好地领导团队，提高工作效率。
明年工作计划
内容为王，丰富网站内容（主要是原创）。
最近发布:2020年SEO排名工具大全和地址推荐
SEO排名工具和官网地址推荐，为站长朋友提供最流行的SEO优化排名工具。
作为一个网站SEO站长，我必须经常使用一些SEO排名工具来帮助我们改进和优化网站。使用SEO工具可以有效提高数据分析的效率。这里有一些对新手网站管理员 SEO 有用的 SEO 排名工具。
首先分两部分介绍，国内SEO站长工具和国外SEO站长工具。
首先，以下三个工具属于第三方网站提供的SEO数据分析和查询服务，百度本身并非100%认可，仅供网站分析参考。这些工具根据个人使用习惯不按特定顺序排列以列出。
1.Chinaz站长工具
Chinaz站长工具介绍：seo综合查询可以查询各大搜索引擎中网站的信息，包括收录、反向链接和关键词排名，也可以一目了然的查看信息关于域名，如域名年龄相关备案等，会及时调整网站优化。
站长工具官方地址：
2. 爱站网
爱站网站长工具提供网站收录查询、站长查询和百度权重值查询等多种站长工具，各种工具免费查询，包括关键词 排名查询、百度收录查询等。
爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
谷歌网站管理工具
由于时间有限，更多SEO工具不限于以上分享，其他更多SEO工具将持续更新。
SEO优化排名工具只会提高SEO操作的效率。这些工具本身不会使您的排名更好。关键是看SEO们如何用好的工具分析自己网站发现和解决的问题，SEO工具发挥价值。 查看全部
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
进行seo/seo.html"target="_blank">搜索引擎优化策略构想并完成策略的实施，并将理念传达给前端开发、文案、后期运营人员网站
1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
1. 参与活动策划及软文媒体筛选
2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
2. 编写和改进搜索引擎出价关键词
3. 协助网站运营商进行人力资源推广
4.每天定期收录采集文章原创conversion文章条目
统计员
统计网站流量、咨询量、优质对话、就诊等数据。即将上线的广告数据统计会提交给各个网站运营商。
1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
一、统筹安排工作，制定总体工作进度
2.采集解决各个环节遇到的问题并给出最终解决方案
3. 评估每所中学的小组作业并给予奖惩
4. 宣传媒体评论
5、组织院内培训和网络科培训
6. 策划各项活动及项目课题并安排人员实施
4.网站生产流程图
五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
2.网站写好后提交给主编软文
3. 软文主编文章终审后联系媒体发布
网站 2022 年工作计划 2
20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
为提高公司工作效率，增强工作主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。经过91student设计团队全体成员的讨论和总结，制定了网站改版工作计划。下面我们来分解一下网站的修改工作，具体方案如下：
1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
3、流程：首先分析各栏目特点，做好网站的视觉识别系统。在分析客户的浏览习惯和操作习惯后，做一个大致的布局框架。其次，在布局框架的基础上做出基本的风格结构，然后对整个风格进行细致的美化！经过页面模式的反复讨论和论证，最终定稿。
4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
2.前台演示版模型制作
1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
优质团购更有力量、更有凝聚力、更有向心力。
差异化管理，把合适的人放在合适的位置。全面了解团队中的每一位成员，合理优化岗位和人员，使人员在岗位上发挥最大贡献。
团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
人才是企业发展的动力。20__年，以提高员工综合能力为目标，建立人才培养长效机制。
公司培训，公司建立长效人才培养机制，定期开展员工培训，提高员工综合能力；购买学习书籍以鼓励员工提高自己。
员工自我提升
鼓励员工利用业余时间和公司书籍进行学习，学习工作所需的知识，提高综合能力。更好的工作和客户服务。
自我提升
专业能力提升。学习专业知识和新型网络知识，提高网络编辑能力和客服能力。综合能力提升。学习管理知识和各方面知识，提高综合管理能力，更好地领导团队，提高工作效率。
明年工作计划
内容为王，丰富网站内容（主要是原创）。
最近发布:2020年SEO排名工具大全和地址推荐
SEO排名工具和官网地址推荐，为站长朋友提供最流行的SEO优化排名工具。
作为一个网站SEO站长，我必须经常使用一些SEO排名工具来帮助我们改进和优化网站。使用SEO工具可以有效提高数据分析的效率。这里有一些对新手网站管理员 SEO 有用的 SEO 排名工具。
首先分两部分介绍，国内SEO站长工具和国外SEO站长工具。
首先，以下三个工具属于第三方网站提供的SEO数据分析和查询服务，百度本身并非100%认可，仅供网站分析参考。这些工具根据个人使用习惯不按特定顺序排列以列出。
1.Chinaz站长工具
Chinaz站长工具介绍：seo综合查询可以查询各大搜索引擎中网站的信息，包括收录、反向链接和关键词排名，也可以一目了然的查看信息关于域名，如域名年龄相关备案等，会及时调整网站优化。
站长工具官方地址：
2. 爱站网
爱站网站长工具提供网站收录查询、站长查询和百度权重值查询等多种站长工具，各种工具免费查询，包括关键词 排名查询、百度收录查询等。
爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
谷歌网站管理工具
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SEO优化排名工具只会提高SEO操作的效率。这些工具本身不会使您的排名更好。关键是看SEO们如何用好的工具分析自己网站发现和解决的问题，SEO工具发挥价值。 查看全部
最近发布:2022年网站的工作计划
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
进行seo/seo.html"target="_blank">搜索引擎优化策略构想并完成策略的实施，并将理念传达给前端开发、文案、后期运营人员网站
1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
1. 参与活动策划及软文媒体筛选
2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
2. 编写和改进搜索引擎出价关键词
3. 协助网站运营商进行人力资源推广
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统计员
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1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
一、统筹安排工作，制定总体工作进度
2.采集解决各个环节遇到的问题并给出最终解决方案
3. 评估每所中学的小组作业并给予奖惩
4. 宣传媒体评论
5、组织院内培训和网络科培训
6. 策划各项活动及项目课题并安排人员实施
4.网站生产流程图
五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
2.网站写好后提交给主编软文
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网站 2022 年工作计划 2
20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
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1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
3、流程：首先分析各栏目特点，做好网站的视觉识别系统。在分析客户的浏览习惯和操作习惯后，做一个大致的布局框架。其次，在布局框架的基础上做出基本的风格结构，然后对整个风格进行细致的美化！经过页面模式的反复讨论和论证，最终定稿。
4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
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1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
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团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
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公司培训，公司建立长效人才培养机制，定期开展员工培训，提高员工综合能力；购买学习书籍以鼓励员工提高自己。
员工自我提升
鼓励员工利用业余时间和公司书籍进行学习，学习工作所需的知识，提高综合能力。更好的工作和客户服务。
自我提升
专业能力提升。学习专业知识和新型网络知识，提高网络编辑能力和客服能力。综合能力提升。学习管理知识和各方面知识，提高综合管理能力，更好地领导团队，提高工作效率。
明年工作计划
内容为王，丰富网站内容（主要是原创）。
最近发布:2020年SEO排名工具大全和地址推荐
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作为一个网站SEO站长，我必须经常使用一些SEO排名工具来帮助我们改进和优化网站。使用SEO工具可以有效提高数据分析的效率。这里有一些对新手网站管理员 SEO 有用的 SEO 排名工具。
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爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
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可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 39 次浏览 • 2022-10-03 03:07
可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache， 查看全部
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache， 查看全部
可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache，
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-10-01 19:56
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
你需要一个爬虫工具。
好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。 查看全部
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
你需要一个爬虫工具。
好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。 查看全部
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
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好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。
分享文章:网站采集的文章怎么收录，如何提升网站关键词收录排名？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-10-01 09:12
分享文章:网站采集的文章怎么收录，如何提升网站关键词收录排名？
网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
<p>像原创这样的搜索引擎，但是搜索引擎对原创地址的判断不太准确。它不能完全独立地判断 文章 的来源。当我们更新一个文章时，如果很快被其他人采集，搜索引擎就会混乱，分不清哪个是原创，最终判断谁的网站更好，所以 查看全部
网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
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网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
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解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-09-25 20:06
解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
shape=ols_embedding[1*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[0]]。shape=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]。shape}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[。 查看全部
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
shape=ols_embedding[1*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[0]]。shape=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]。shape}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[。 查看全部
解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
shape=ols_embedding[1*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[0]]。shape=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]。shape}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[。
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 262 次浏览 • 2022-09-04 00:00
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i 查看全部
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i 查看全部
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-08-29 12:01
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。 查看全部
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。 查看全部
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2022-08-16 01:02
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。 查看全部
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。 查看全部
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-08-03 17:02
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
2、准备好帐号，
3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
5、数据库存储格式及其格式转换
6、数据分析及实现小程序后台
7、编辑好小程序模板
8、保存好相关防盗链规则
google，搜狗，百度，一般自己会采集，
去看百度百科吧，百度百科有原始的在线产品介绍和教程。
谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
baidu
bilibili或者youtube。
谢邀~so,淘宝上有卖cookie的，比如粉墨专栏的粉笔代理马蜂窝上代理淘宝店卖的现成的爬虫，例如猪八戒，比如云汉网，都可以尝试。
如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。 查看全部
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
2、准备好帐号，
3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
5、数据库存储格式及其格式转换
6、数据分析及实现小程序后台
7、编辑好小程序模板
8、保存好相关防盗链规则
google，搜狗，百度，一般自己会采集，
去看百度百科吧，百度百科有原始的在线产品介绍和教程。
谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
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谢邀~so,淘宝上有卖cookie的，比如粉墨专栏的粉笔代理马蜂窝上代理淘宝店卖的现成的爬虫，例如猪八戒，比如云汉网，都可以尝试。
如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。 查看全部
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
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3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
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谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
baidu
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如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 114 次浏览 • 2022-07-22 16:46
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
也欢迎加我微信，一起学习哈
我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo 查看全部
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我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo 查看全部
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
也欢迎加我微信，一起学习哈
我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-07-17 23:04
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。 查看全部
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。 查看全部
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-07-16 05:05
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。 查看全部
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。 查看全部
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2022-07-12 06:10
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。 查看全部
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。 查看全部
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。
一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-06-17 18:00
一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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点亮，服务器三年不宕机
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一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云下载
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-06-04 08:01
如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云下载
文章采集程序是微云扫描图片文字来获取自动发起订阅邮件的，其他没有采集，按照我百度来的，显示必须要在浏览器开启设置才能采集邮件，其他用户很简单。我不知道微云对采集规则支持的怎么样，我不怎么用。百度云限速是有，但不会变得那么恐怖。平常采集爱奇艺，优酷，腾讯，一些正版网站，其他的都不容易保存。云采集不仅保存了网站地址，后续可以上传自己的视频网站。视频网站可以随意用的。
先说结论：新注册用户可以上传音乐，不用云端下载。采集网站是按天计费的，无需每天登录和预登录。音乐采集速度非常快，基本可以0.5秒一首。据我所知一些小众网站，有时会跟不上节奏。因为有些节奏就算它快也跟不上。---我是snh48迷妹，采集了ktv的公演列表的链接，采集速度非常快，几秒一首歌。一开始注册会有一个首页无法采集的情况。
有mp3采集和歌词采集两个功能。官方说网页有异常访问说明。现在保存的话，可以采集文件夹，可以采集目录等等。如果只是满足听歌，个人觉得还是很好的。也有月免费的采集，比如数据说，一首歌的话最少只要99就可以畅听24个月。网页下载很慢，但是也很方便，非常好用。你可以看看一下如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云采集_云下载。 查看全部
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我如何判断有价值的文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-05-22 12:11
我如何判断有价值的文章
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
******************拓展阅读2开始***************************************
你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
********************备注1开始*************
一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。 查看全部
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
******************拓展阅读2开始***************************************
你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
********************备注1开始*************
一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。 查看全部
我如何判断有价值的文章
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
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你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
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一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。
一篇文章教会你理解Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-05-08 07:04
一篇文章教会你理解Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程
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千门万户曈曈日，总把新桃换旧符。
在这春节之际，Python进阶者祝福小伙伴们身体健康，工作顺利，心想事成，万事如意，阖家幸福欢乐，猪年诸事顺心顺利。
今天小编给大家详细的讲解一下Scrapy爬虫框架，希望对大家的学习有帮助。
/ 01 / Scrapy爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。
Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
/ 03 /五大组件及其中间件的功能
这五大组件及其中间件的功能如下：
1) Scrapy引擎：控制整个系统的数据处理流程，触发事务处理流程，负责串联各个模块
2) Scheduler（调度器）：维护待爬取的URL队列，当接受引擎发送的请求时，会从待爬取的URL队列中取出下一个URL返回给调度器。
3) Downloader（下载器）：向该网络服务器发送下载页面的请求，用于下载网页内容，并将网页内容交与蜘蛛去处理。
4) Spiders（蜘蛛）：制定要爬取的网站地址，选择所需数据内容，定义域名过滤规则和网页的解析规则等。
5) Item Pipeline（项目管道）：处理由蜘蛛从网页中抽取的数据，主要任务是清洗、验证、过滤、去重和存储数据等。
6) 中间件（Middlewares）：中间件是处于Scrapy引擎和Scheduler，Downloader，Spiders之间的构件，主要是处理它们之间的请求及响应。
Scrapy爬虫框架可以很方便的完成网上数据的采集工作，简单轻巧，使用起来非常方便。
/ 04 /基于Scrapy的网络爬虫设计与实现
在了解Scrapy爬虫原理及框架的基础上，本节简要介绍Scrapy爬虫框架的数据采集过程。
4.1 建立爬虫项目文件
基于scrapy爬虫框架，只需在命令行中输入“scrapy startproject article”命令，之后一个名为article的爬虫项目将自动创建。首先进入到article文件夹下，输入命令“cd article”，之后通过“dir”查看目录，也可以通过“tree /f”生成文件目录的树形结构，如下图所示，可以很清晰的看到Scrapy创建命令生成的文件。
爬虫项目目录结构
顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
随着互联网信息的与日俱增，利用网络爬虫工具来获取所需信息必有用武之地。使用开源的Scrapy爬虫框架，不仅可以实现对web上信息的高效、准确、自动的获取，还利于研究人员对采集到的数据进行后续的挖掘分析。
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/ 01 / Scrapy爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。
Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
/ 03 /五大组件及其中间件的功能
这五大组件及其中间件的功能如下：
1) Scrapy引擎：控制整个系统的数据处理流程，触发事务处理流程，负责串联各个模块
2) Scheduler（调度器）：维护待爬取的URL队列，当接受引擎发送的请求时，会从待爬取的URL队列中取出下一个URL返回给调度器。
3) Downloader（下载器）：向该网络服务器发送下载页面的请求，用于下载网页内容，并将网页内容交与蜘蛛去处理。
4) Spiders（蜘蛛）：制定要爬取的网站地址，选择所需数据内容，定义域名过滤规则和网页的解析规则等。
5) Item Pipeline（项目管道）：处理由蜘蛛从网页中抽取的数据，主要任务是清洗、验证、过滤、去重和存储数据等。
6) 中间件（Middlewares）：中间件是处于Scrapy引擎和Scheduler，Downloader，Spiders之间的构件，主要是处理它们之间的请求及响应。
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基于scrapy爬虫框架，只需在命令行中输入“scrapy startproject article”命令，之后一个名为article的爬虫项目将自动创建。首先进入到article文件夹下，输入命令“cd article”，之后通过“dir”查看目录，也可以通过“tree /f”生成文件目录的树形结构，如下图所示，可以很清晰的看到Scrapy创建命令生成的文件。
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顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
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Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
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爬虫项目目录结构
顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
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文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-05-06 01:01
文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。 查看全部
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。 查看全部
文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。
openGauss数据库源码解析系列文章——AI技术（四）：指标采集、预测与异常
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-05-05 05:12
openGauss数据库源码解析系列文章——AI技术（四）：指标采集、预测与异常
Gauss松鼠会
学习 探索 分享数据库前沿知识和技术共建数据库技术交流圈
上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
- END -
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上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
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上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
- END -
Gauss松鼠会
汇集数据库从业人员及爱好者互助解决问题 共建数据库技术交流圈
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-10-04 19:20
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
本着开源、方便用户的精神，将“微信公众号文章采集系统”打包成虚拟机。您只需下载并安装虚拟机镜像即可使用。
系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
链接：密码：7r4d
首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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阅读这篇文章大约需要 10 分钟
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！ 查看全部
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系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
链接：密码：7r4d
首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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阅读这篇文章大约需要 10 分钟
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！ 查看全部
分享:微信公众号文章采集系统---开箱即用
本着开源、方便用户的精神，将“微信公众号文章采集系统”打包成虚拟机。您只需下载并安装虚拟机镜像即可使用。
系统镜像有6G，只能以种子的形式下载。镜像种子下载地址
链接：密码：7r4d
首先要感谢凡口团队的领导，将他的采集项目开源。
这里可以称为系统，因为涉及到的技术很多，这里罗列一下：
1、Anyproxy阿里巴巴开源代理拦截器使用4.0版本，可以方便的修改响应信息。我在系统中安装了anyproxy，安装非常简单。先安装nodejs环境，然后使用npm安装anyproxy。
从 anyproxy 4.0 开始，可以将规则开发为模块。编写规则代码后，无需更改原代码，只需将规则文件带入anproxy的参数即可。这里使用的命令 anproxy --rule weixin.js。anproxy是如何设置https证书的，可以参考官网。我在虚拟机中设置了全局代理，所以需要在anyproxy之后开启，8001端口才能访问请求成功。
规则代码的主要逻辑是拦截微信公众号的请求，并将数据转发给php。
2. apache+php+mysql 这个主要用作web服务器，处理anyproxy拦截的请求，处理微信文章数据和点赞数和阅读数。
截取数据的处理可以看具体的php代码，逻辑也不算太复杂。这里是phpstudy的集成开发环境，方便使用。
3.按键精灵，按键精灵是一款国产的类似vb语法的模拟键盘鼠标的工具。这里使用按钮向导来模拟Windows下微信客户端的点击。
处理多个微信公众号时，客户端需要点击，所有手动操作均由按钮向导模拟。当我去查看具体代码时，我使用了一个小技巧来处理点击历史消息。事实是，我开始通过直接识别图片来找到“历史消息”按钮的位置，但是我发现找不到，然后就只能将鼠标向下划圈，直到特定颜色在该区域中找到，即“历史消息”按钮。
当一个想法不起作用时，尝试另一个想法。整个系统都搞定了，就是处理这种看似有效，但无效的事情，然后再试，以此类推。
4.windows微信客户端，其实我也试过用安卓模拟器，因为我的目标是开箱即用，所以需要把所有的程序一起安装，但是安卓模拟器是不可能安装在里面的虚拟机。，也就是说，不可能在虚拟机中做二次虚拟化。这个坑我已经踩过了，你不用踩。记得之前有人问过阿里云windows服务器能不能装安卓模拟器。我想答案是一样的。虚拟机不能用于辅助虚拟化。服务器无法安装 Android 模拟器。
于是，在我试用安卓模拟器的时候，发现原来微信pc客户端（包括mac）的功能已经完善，然后我又尝试了windows客户端。
5、virtualbox虚拟机，这是来自Oracle的虚拟机。会涉及到一些网络配置，比如设置成NAT模式。
现在虚拟机镜像已经开源了，里面的所有代码都在虚拟机里面，可以随意修改。
从最开始知道公众号文章采集，到知道实现原理，最后到做镜像，中间经历了各种困难，费时费力——密集，向各种人征求意见，甚至吃饭和睡觉。想到一个详细的解决方案，有解决问题的喜悦，也有被问题纠缠的苦恼，感谢在这个过程中帮助过人。
安装使用过程中遇到问题可以加我微信（liuhan199012）
干货分享:干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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在当今大数据时代，网络爬虫已经成为获取数据的重要手段，但要学好爬虫却不是那么简单
首先，知识点和方向太多了。涉及计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等，连接了一些主流技术栈像一个大网络一样在一起
因为涉及的方向很多，所以要学的东西也很分散，很乱。很多初学者不知道该学什么知识，在学习过程中不知道如何解决防爬问题。我们会做这篇文章。一些概括和总结
初级爬虫
一些最基本的网站，往往没有任何防爬措施。例如，对于一个博客网站，如果我们要爬取整个网站，可以沿着列表页面爬到文章页面，然后再爬下该网站的时间、作者、文字等信息。 文章。
如何编写代码？使用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，按照每个文章的源码，用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗鲁的字符串进行解析。匹配所需的内容，然后添加要编写的文本并保存，就完成了。
代码很简单，就是几个方法调用。逻辑很简单，几个周期加存储。最后，我们可以看到文章 文章 已经保存到我们的计算机上。当然，有的同学可能代码写得不是很好或者懒得写，所以使用基本的可视化爬虫工具，比如爪鱼和采集器，也可以通过可视化点击爬取数据。
如果存储方面稍微扩展，可以连接 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或操作会更方便。
反正不管效率如何，一个完全没有反爬的网站可以用最基本的方式完成。
此时，你说你可以爬了吗？不，还有很长的路要走。
Ajax，动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据加载的方式不再是单纯的服务端渲染。现在可以看到很多网站数据可能是以接口的形式传输的，或者即使不是接口也是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染。
这时候再想用requests爬取也没用，因为request往下爬的源码是服务端渲染出来的，浏览器在页面上看到的结果和得到的结果不一样要求。真实数据由 JavaScript 执行。数据源可能是ajax，也可能是页面中的一些数据，也可能是一些ifame页面等，但大多数情况下，可能是通过ajax接口获取的。
因此，很多时候需要对Ajax进行分析，知道这些接口的调用方式后，再用程序进行模拟。但有些接口携带加密参数，如token、sign等，不易模拟。应该做什么？
一种方法是分析网站的JavaScript逻辑，挖掘里面的代码，找出这些参数是如何构造的，找到思路后再用爬虫模拟或者重写。如果你解决了，那么直接模拟的方法会效率更高，这需要一些 JavaScript 基础。当然，有些网站的加密逻辑太牛了，你可能要花一个星期。出来了，最后放弃了。
如果想不通或不想想通，该怎么办？这时候有一种简单粗暴的方式直接模拟浏览器爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等。这样爬取的源码就是真正的网页代码，数据可以被自然提取。它还绕过了分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这样一来，既能看又能爬，也不难。同时，它模拟了一个浏览器，并没有太多的法律问题。
但实际上，后一种方法也会遇到各种反爬的情况。现在很多网站会识别webdriver，看你用的是Selenium之类的工具，直接kill或者不返回数据，所以你摸到这种网站，我得来解决这个问题.
多进程、多线程、协程
上面的情况用单线程爬虫模拟比较简单，但是存在速度慢的问题。
爬虫是 IO 密集型任务，所以大部分情况下它可能在等待网络响应。如果网络响应速度慢，则必须一直等待。但是这个空闲时间实际上可以让CPU做更多的事情。那我们该怎么办？打开更多线程。
所以，这个时候，我们可以在一些场景下加入多进程和多线程。多线程虽然有GIL锁，但对爬虫影响不大，所以使用多进程多线程可以成倍增加。为了提高爬取速度，相应的库有线程和多处理。
异步协程更加强大。有了aiohttp、gevent、tornado等，基本上你可以做你想做的并发，但是你要放轻松，不要让其他人网站挂掉。
总之，有了这几个，爬虫的速度就会提高。
但是提高速度不一定是好事，反爬肯定很快就会来，封IP，封账号，打验证码，返回假数据，所以有时候好像是个解决办法？
分散式
多线程、多处理、协程都可以加速，但毕竟还是单机爬虫。要真正实现规模化，我们必须依赖分布式爬虫。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等。
我们可以使用一些基本的队列或者组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等，但是在很多人尝试实现分布式爬虫之后，总会出现一些性能和扩展性的问题。当然，傲慢的除外。很多公司其实都有一套自己开发的分布式爬虫，更贴近业务。当然，这是最好的。
现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者使用Scrapy-Cluster等，都是基于Redis共享爬取队列的，总会多多少少遭遇。内存问题。所以也有人考虑连接其他的消息队列，比如RabbitMQ、Kafka等，解决一些问题，效率还不错。
总之，要想提高爬取效率，就必须掌握分布。
验证码
爬虫难免会遇到反爬，验证码就是其中之一。要想爬回来，必须先解码验证码。
现在可以看到很多网站都会有各种各样的验证码，比如最简单的图形验证码。如果验证码的文字是规则的，可以被OCR或者基础模型库识别。如果不想做，可以直接去编码平台做，准确率还是有的。
但是，您现在可能看不到任何图形验证码。都是行为验证码，比如一个测试，一个盾牌等等。国外也有很多，比如reCaptcha等等。对于一些比较简单的，比如滑动，可以找一些方法来识别差距，比如图像处理比较，深度学习识别都是可以的。轨迹就是写一个模拟正常人的行为，加上一些jitter之类的。有了轨迹后如何模拟？如果你牛逼，那你可以直接分析验证码的JavaScript逻辑，输入轨迹数据，然后就可以在里面得到一些加密的参数，直接把这些参数放到表单或者界面中。可以直接使用。当然也可以通过模拟浏览器来拖动，
当然，拖拽只是验证码，还有文字选择、逻辑推理等，如果实在不想做，可以找个编码平台解决，模拟一下，但毕竟有些专家会选择自己训练深度学习。相关模型，采集数据，标注，训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样，有了核心技术，就不用花钱找编码平台，再研究验证码的逻辑模拟，加密参数就可以解决了。但是，有的验证码非常难，有的我也拿不到。
当然也可能会因为请求太频繁而弹出一些验证码，这可以通过更换IP来解决。
阻止 IP
封IP也是一件很头疼的事，最有效的办法就是换代理。
代理的种类很多，市面上有免费的，收费的也太多了。
首先你可以使用市面上的免费代理，自己搭建一个代理池，采集全网所有的免费代理，然后加一个测试者持续测试，测试的网址可以改成你的网址想爬。这样，通过测试的人通常可以直接用来攀登你的目标网站
付费代理也是如此。很多商家都提供了代理提取接口，一个请求就可以获得几十上百个代理。我们还可以将它们访问到代理池中。不过这个代理也分为各种套餐，开放代理、独家代理等的质量，被封杀的概率也不同。
有些商家也使用隧道技术设置代理，所以我们不知道代理的地址和端口，而代理池是他们维护的，比如云，所以用起来比较省心，但是可控性较小。更差。
有比较稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等，访问成本会更高一些，但也能在一定程度上解决一些IP阻塞问题。
但这些事情背后并不简单，为什么一个好的高密特工就是无缘无故爬不上去，背后的一些事情我就不说了。
账户关闭
有些信息需要模拟登录才能爬。如果你爬得太快，人家网站会直接封你号，没啥好说的。比如你爬了公众号，如果他们屏蔽了你的WX账号，那就完蛋了。
当然，一种解决方案是减慢频率并控制节奏。
另一种方法是查看其他终端，例如手机页面、App页面、wap页面，看看有没有绕过登录的方法。
另一种更好的方法是转移。如果你有足够的数字，建立一个池
例如：Cookies 池、Token 池、Sign 池。反正不管是什么池子，多个账户的 Cookies 和 Tokens 都会放到这个池子里，使用的时候随机抽取一个。
如果要保持爬取效率不变，那么100个账号对比20个账号，每个账号对应的Cookies和Token的访问频率变成原来的1/5，因此被屏蔽的概率也随之降低
奇怪的回爬
以上就是一些比较主流的反爬，当然还有很多精彩的反爬。比如返回假数据、返回图像数据、返回乱序数据、返回诅咒数据、返回求饶数据，这要看具体情况。
你必须小心这些防攀爬。之前看到反爬直接返回 rm -rf / 的情况并不少见。如果碰巧有一个脚本来模拟执行并返回结果，那后果可想而知。
JavaScript 反向
说到主线。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端工作，即对前端的一些逻辑或代码进行加密或混淆处理-结尾。当然，这不仅仅是为了保护前端代码不被轻易窃取，更重要的是防爬虫。比如很多Ajax接口都会携带一些参数，比如sign、token等，在上一篇文章中也提到过。我们可以使用上面提到的方法来爬取这种数据，比如Selenium，但是总的来说效率太低了。毕竟它模拟了网页渲染的全过程，真实的数据可能只是隐藏在一个小界面中。
如果我们真的能找出一些接口参数的逻辑，用代码模拟执行，效率会翻倍，一定程度上可以避免上述反爬现象。
但问题是什么？难的
webpack一方面是前端代码被压缩转码成一些bundle文件，丢失了一些变量的意义，不容易恢复。然后一些网站和一些混淆器机制会把前端代码变成你根本看不懂的东西，比如字符串拆解、变量十六进制化、控制流扁平化、无限调试、控制台被禁用等。 ，前端代码和逻辑都变的面目全非。有的使用 WebAssembly 等技术直接编译前端核心逻辑，然后只能慢慢做。虽然有些人有一定的技能，但还是需要很多时间。但是一旦你弄清楚了，一切都会好起来的。怎么说？就像奥数题，解决了就上天堂，解决不了GG。
很多招聘爬虫工程师的公司会问有没有JavaScript逆向基础，有哪些网站被破解了，比如某宝、某多、某篇文章等，如果找到自己需要的，可能直接雇佣你。每个网站都有不同的逻辑和难度
应用程序
当然，爬虫不仅仅是网络爬虫。随着互联网时代的发展，越来越多的企业选择将数据放到app上，甚至有的企业只有app没有网站。所以只能通过App抓取数据。
你怎么爬？基本的工具是抓包。查尔斯和提琴手可以使用班车。抓到接口后，就可以直接用它来模拟了。
如果接口有加密参数怎么办？爬取时可以处理的一种方法，例如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面，你可以拿Hook，比如Xposed，你也可以拿到。
攀爬时如何实现自动化？你不能总是得到它。其实工具很多，Android原生的adb工具也可以，Appium是现在比较主流的方案，当然还有其他的向导可以实现。
最后，有时我真的不想自动化这个过程。我只是想把里面的一些接口逻辑抽出来，所以只好逆向了。IDA Pro、jdax 和 FRIDA 等工具就派上用场了。当然，这个过程和 JavaScript 逆向工程一样痛苦，甚至可能需要阅读汇编指令。失去一束头发的情况并非不可能。
聪明的
上面的pass很熟悉，恭喜你，你已经超过了80%或者90%的爬虫玩家。当然，专门从事 JavaScript 逆向工程和 App 逆向工程的人，都是站在食物链顶端的人。严格来说，这已经不属于爬虫类的范畴了，我们也不算在其中。反正我不是。
除了以上一些技巧，在某些场合，我们可能还需要结合一些机器学习技术，让我们的爬虫更加智能。
例如，现在很多博客和新闻文章在页面结构和要提取的相似信息上都有比较高的相似度。
例如，如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详细页面的 文章 链接？如何解析文章页面的页面内容？这些实际上可以通过一些算法来计算。
因此，一些智能解析技术也被开发出来，例如提取详情页。朋友写的GeneralNewsExtractor表现很好。
假设我有一个请求，我要爬10000条新闻网站数据，是不是需要一一写XPath？把我写下来。如果有智能分析技术，在容忍一定误差的情况下，几分钟就可以完成。
总之，如果我们能学会这一点，我们的爬虫技术将会更加强大。
运维
这也是一件大事。爬虫与运维也密切相关。
比如写了一个爬虫后，如何快速部署到100台主机上运行。
比如如何灵活监控各个爬虫的运行状态。
比如爬虫有代码变化，如何快速更新。
比如，如何监控一些爬虫的占用内存和CPU消耗。
比如如何科学控制爬虫的时序，
比如爬虫出现问题，如何及时接收通知，如何设置科学的报警机制。
在这里，每个人都有自己的部署方式，例如使用 Ansible，当然。如果使用Scrapy，就有Scrapyd，然后配合一些管理工具，也可以完成一些监控和定时任务。不过我现在更多的使用Docker+Kubernetes，加上一套DevOps，比如GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins等，快速实现分发部署。
你们中的一些人使用 crontab 执行计划任务，一些人使用 apscheduler，一些人使用管理工具，还有一些人使用 Kubernetes。就我而言，我使用 Kubernetes 比较多，定时任务也很容易实现。
至于监控，有很多，一些专门的爬虫管理工具自带一些监控和报警功能。一些云服务还带来了一些监控功能。我使用 Kubernetes + Prometheus + Grafana。CPU、内存、运行状态是什么，一目了然。在 Grafana 中配置报警机制也很方便，支持 Webhook、email 甚至是钉钉。
对于数据存储和监控，使用Kafka和Elasticsearch非常方便。我主要用后者，然后配合Grafana，监控数据爬取量、爬取速度等一目了然。
结语
到目前为止，爬虫覆盖的一些知识点几乎是一样的。这个怎么样？让我们整理一下。是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向工程、网络安全、数据库、运维、机器学习？全部覆盖？
以上总结可视为爬虫新手到爬虫高手的路径。其实每个方向都有很多可以研究的点，每一个点如果提炼出来都会非常了不起。
爬虫经常学会学习，成为全栈工程师或者全职工程师，因为你可能真的什么都懂。但是没有办法。他们都是爬行动物强迫的。如果不困于生活，谁愿意成为天才？
但是天赋呢？摸我的头顶，该死，我的头发呢？
好吧，每个人都知道。
最后一点，珍惜生命，珍惜每一根头发！
最近发布:2022年网站的工作计划
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-10-04 17:10
最近发布:2022年网站的工作计划
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
进行seo/seo.html"target="_blank">搜索引擎优化策略构想并完成策略的实施，并将理念传达给前端开发、文案、后期运营人员网站
1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
1. 参与活动策划及软文媒体筛选
2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
2. 编写和改进搜索引擎出价关键词
3. 协助网站运营商进行人力资源推广
4.每天定期收录采集文章原创conversion文章条目
统计员
统计网站流量、咨询量、优质对话、就诊等数据。即将上线的广告数据统计会提交给各个网站运营商。
1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
一、统筹安排工作，制定总体工作进度
2.采集解决各个环节遇到的问题并给出最终解决方案
3. 评估每所中学的小组作业并给予奖惩
4. 宣传媒体评论
5、组织院内培训和网络科培训
6. 策划各项活动及项目课题并安排人员实施
4.网站生产流程图
五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
2.网站写好后提交给主编软文
3. 软文主编文章终审后联系媒体发布
网站 2022 年工作计划 2
20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
为提高公司工作效率，增强工作主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。经过91student设计团队全体成员的讨论和总结，制定了网站改版工作计划。下面我们来分解一下网站的修改工作，具体方案如下：
1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
3、流程：首先分析各栏目特点，做好网站的视觉识别系统。在分析客户的浏览习惯和操作习惯后，做一个大致的布局框架。其次，在布局框架的基础上做出基本的风格结构，然后对整个风格进行细致的美化！经过页面模式的反复讨论和论证，最终定稿。
4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
2.前台演示版模型制作
1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
优质团购更有力量、更有凝聚力、更有向心力。
差异化管理，把合适的人放在合适的位置。全面了解团队中的每一位成员，合理优化岗位和人员，使人员在岗位上发挥最大贡献。
团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
人才是企业发展的动力。20__年，以提高员工综合能力为目标，建立人才培养长效机制。
公司培训，公司建立长效人才培养机制，定期开展员工培训，提高员工综合能力；购买学习书籍以鼓励员工提高自己。
员工自我提升
鼓励员工利用业余时间和公司书籍进行学习，学习工作所需的知识，提高综合能力。更好的工作和客户服务。
自我提升
专业能力提升。学习专业知识和新型网络知识，提高网络编辑能力和客服能力。综合能力提升。学习管理知识和各方面知识，提高综合管理能力，更好地领导团队，提高工作效率。
明年工作计划
内容为王，丰富网站内容（主要是原创）。
最近发布:2020年SEO排名工具大全和地址推荐
SEO排名工具和官网地址推荐，为站长朋友提供最流行的SEO优化排名工具。
作为一个网站SEO站长，我必须经常使用一些SEO排名工具来帮助我们改进和优化网站。使用SEO工具可以有效提高数据分析的效率。这里有一些对新手网站管理员 SEO 有用的 SEO 排名工具。
首先分两部分介绍，国内SEO站长工具和国外SEO站长工具。
首先，以下三个工具属于第三方网站提供的SEO数据分析和查询服务，百度本身并非100%认可，仅供网站分析参考。这些工具根据个人使用习惯不按特定顺序排列以列出。
1.Chinaz站长工具
Chinaz站长工具介绍：seo综合查询可以查询各大搜索引擎中网站的信息，包括收录、反向链接和关键词排名，也可以一目了然的查看信息关于域名，如域名年龄相关备案等，会及时调整网站优化。
站长工具官方地址：
2. 爱站网
爱站网站长工具提供网站收录查询、站长查询和百度权重值查询等多种站长工具，各种工具免费查询，包括关键词 排名查询、百度收录查询等。
爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
谷歌网站管理工具
由于时间有限，更多SEO工具不限于以上分享，其他更多SEO工具将持续更新。
SEO优化排名工具只会提高SEO操作的效率。这些工具本身不会使您的排名更好。关键是看SEO们如何用好的工具分析自己网站发现和解决的问题，SEO工具发挥价值。 查看全部
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
进行seo/seo.html"target="_blank">搜索引擎优化策略构想并完成策略的实施，并将理念传达给前端开发、文案、后期运营人员网站
1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
1. 参与活动策划及软文媒体筛选
2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
2. 编写和改进搜索引擎出价关键词
3. 协助网站运营商进行人力资源推广
4.每天定期收录采集文章原创conversion文章条目
统计员
统计网站流量、咨询量、优质对话、就诊等数据。即将上线的广告数据统计会提交给各个网站运营商。
1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
一、统筹安排工作，制定总体工作进度
2.采集解决各个环节遇到的问题并给出最终解决方案
3. 评估每所中学的小组作业并给予奖惩
4. 宣传媒体评论
5、组织院内培训和网络科培训
6. 策划各项活动及项目课题并安排人员实施
4.网站生产流程图
五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
2.网站写好后提交给主编软文
3. 软文主编文章终审后联系媒体发布
网站 2022 年工作计划 2
20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
为提高公司工作效率，增强工作主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。经过91student设计团队全体成员的讨论和总结，制定了网站改版工作计划。下面我们来分解一下网站的修改工作，具体方案如下：
1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
3、流程：首先分析各栏目特点，做好网站的视觉识别系统。在分析客户的浏览习惯和操作习惯后，做一个大致的布局框架。其次，在布局框架的基础上做出基本的风格结构，然后对整个风格进行细致的美化！经过页面模式的反复讨论和论证，最终定稿。
4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
2.前台演示版模型制作
1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
优质团购更有力量、更有凝聚力、更有向心力。
差异化管理，把合适的人放在合适的位置。全面了解团队中的每一位成员，合理优化岗位和人员，使人员在岗位上发挥最大贡献。
团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
人才是企业发展的动力。20__年，以提高员工综合能力为目标，建立人才培养长效机制。
公司培训，公司建立长效人才培养机制，定期开展员工培训，提高员工综合能力；购买学习书籍以鼓励员工提高自己。
员工自我提升
鼓励员工利用业余时间和公司书籍进行学习，学习工作所需的知识，提高综合能力。更好的工作和客户服务。
自我提升
专业能力提升。学习专业知识和新型网络知识，提高网络编辑能力和客服能力。综合能力提升。学习管理知识和各方面知识，提高综合管理能力，更好地领导团队，提高工作效率。
明年工作计划
内容为王，丰富网站内容（主要是原创）。
最近发布:2020年SEO排名工具大全和地址推荐
SEO排名工具和官网地址推荐，为站长朋友提供最流行的SEO优化排名工具。
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首先，以下三个工具属于第三方网站提供的SEO数据分析和查询服务，百度本身并非100%认可，仅供网站分析参考。这些工具根据个人使用习惯不按特定顺序排列以列出。
1.Chinaz站长工具
Chinaz站长工具介绍：seo综合查询可以查询各大搜索引擎中网站的信息，包括收录、反向链接和关键词排名，也可以一目了然的查看信息关于域名，如域名年龄相关备案等，会及时调整网站优化。
站长工具官方地址：
2. 爱站网
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爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
谷歌网站管理工具
由于时间有限，更多SEO工具不限于以上分享，其他更多SEO工具将持续更新。
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最近发布:2022年网站的工作计划
时间过得真快，总是在不经意间流逝，相信大家都在期待即将到来的工作和生活！是时候开始写计划了。开始计划时没有线索？下面小编为大家整理了网站2022年的一些工作计划，希望对大家有所帮助！
网站 2022年工作计划一
网站规划
规划网站整体框架并实施后台建设，将框架建设理念传达给前端开发、用户体验设计、文案、内容构思，以及后期网站推广运营人员。
1. 让前端开发者了解各个栏目的重要性，SEO实施中需要注意的主要事项以及设置的意图
2.让用户体验设计师了解每一栏的重要性和设置的意图
3.让文案充分理解立柱的用意，准备文章
4. 让内容创作者了解网站的主要宣传内容目标
5、让网站后期操作人员了解网站搭建完成后各阶段操作的重点
SEO执行
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1、让网站前端人员了解关键词的布局意图和前端开发的注意事项
2.让站内文案明白栏目关键词的定位
3、让后期网站运营商了解后期SEO各个阶段的重要事项和操作方法
界面设计
收到网站框架规划理念后，设计网站首页并与用户体验设计、文案、网站后期运营人员进行沟通，落实整体规划和实施
1.收到网站规划后，前往前台网站规划布置
2.采集运营商的文案和建议后，结合思路
3.在限定时间内创建并实现网站页面或特殊页面
用户体验设计
在收到网站策划理念的主要意图后，结合会议主要特点和用户视角，进一步优化首页布局的用户体验。
1、收到网站的方案后，进行首页布局的用户体验分析
2、在手机文案和运营商建议后，结合用户体验规划布局
3.网站的实现将在有限时间内进一步优化
前端代码结构优化
用户体验设计师完成的页面代码结构进一步优化后，接入后台
1、分析优化用户体验人员提交的页面代码结构
2. 做首页和背页的最后连接
3、定期对代码编写者进行整体培训，统一代码编写格式、方法等技能
网站操作
收到网站策划主题理念和理念后，将网站技术建设和内容建设整合实施，规划网站各阶段的实施路线、推广方式和日常维护。总结遇到的问题，提交网络部门负责人最终解决。
1、收到网站策划主题理念和理念后，进行技术实施和进度安排
2.从网站的建设安排文案，安排网站的内容编辑
3.日常维护网站技术问题及人力推广部署
4.网站后期发展目标的制定和定期活动策划提案
5、汇总所有网站集团运营内部无法协调的问题，提交网络部负责人最终解决
6、采集各种网站促销方式协商后发货网站统计员进行质量统计
网络安全
监控所有网站安全并安排安全策略进行定期服务器维护，及时处理服务器故障和安全问题。
1.监控网站安全，维护、升级、部署服务安全策略
2.备份网站文件进行安全保护
3.随时解决服务器遇到的故障和安全问题
软文主编
收到活动策划或专题网站软文后，审核内容后，联系各软文出版媒体发表，并定期给出软文写作方法、活动策划、设计软文培训
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2.审核活动软文并联系媒体发布
3.训练文案水平
内容理念
采集医院特色和专业知识，定期提供文案专业知识培训，给予文案创意炒作理念。
1、安排医院特色产品，定期提供专业知识文案培训。
2.不定期给文案创意炒作思路
1.采集特色医院病例，并给予相关网站文案进行软剧写作
文案
组织原创改造文章并写原创软文，写出价关键词协助网站运营商规划网站。
1.为原创文案采集独家网站精选素材
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统计员
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1、统计所需的各种数据
2.分析流量和咨询量的地域分布
3. 统计和分析广告流量
整体协调
协调安排日常工作，协调监督整体网络部门的运作
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五、软文发布流程
1. 内容创作者 采集 炒作内容交付文案创意和专业知识
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20__上半年，通过公司招聘面试进入公司，担任编辑网站。上半年，我认真学习公司各项规章制度并严格遵守，在部门主管的支持和全体同仁的密切配合下，以勤勉务实的作风履职尽责，并很好地完成了自己的工作和领导交办的其他任务。过去六个月的工作适应和心态上的一系列调整，让我在忙碌的网站编辑工作中收获了很多快乐。
（一）首先针对网站上半年编辑工作中存在的问题提出改进措施
在今后的工作中，我将继续积极响应公司领导，与同事密切配合，不断总结经验教训，发扬艰苦奋斗的精神，勤于眼、勤于口、勤于手，勤奋双腿，端正工作态度，加强与同事的沟通，用正确的思想观点和踏实的工作作风，努力把工作做得更好。
（二）下半年工作计划应包括具体的计划和措施。未来六个月，主要计划如下：
①实现个人业务自掏腰包的突破；
②房地产渠道体系升级。结合目前房地产渠道存在的问题和竞争对手的分析，提出了新的营销策略和系统功能模块，以及原有功能模块的优化和用户体验的提升。
虽然工作取得了一些成绩，但也存在一些问题。一是目前收费业务没有明显突破。其次，由于工作繁忙，缺乏团队合作和沟通，一些本应避免的问题频频出现。出现。一整天都没有及时调整工作，反而因为忙碌而降低了工作效率。这些是我作为 网站 编辑的下半年计划。
网站 2022年工作计划3
为提高公司工作效率，增强工作主动性，减少盲目性，使工作有条不紊地进行。经过91student设计团队全体成员的讨论和总结，制定了网站改版工作计划。下面我们来分解一下网站的修改工作，具体方案如下：
1.网站各栏目页面的PSD制作
1、目标：本周内完成所有栏目页面的PSD图片。
2.设计标准（规范）：所有栏目页面必须与主页的风格和色调相似。d。注意视觉识别的系统要求，每一栏都应体现本栏的特点。
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4、工作计划及工作安排：栏目页面大致可分为6大类！（招聘栏目页面、求职栏目页面、新闻资讯栏目页面、官方信息栏目页面、区域频道栏目页面、搜索信息栏目页面）其中，现场招聘会和网络招聘会要突出自己的特色！具体时间及进度如下：
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1、目标：公司网站的demo版将于20__年4月15日前完成。
2.设计标准（规范）：修改后的页面必须使用web应用中最好的DIV+CSS排版技术，页面必须符合web标准，静态网页的代码必须在代码制作完成后通过W3C验证。Document 91student 网页设计团队不容忍任何技术错误和浏览器不兼容问题。湾。改版的风格和风格必须有一定的系统，改版前必须对视觉识别系统进行分析。C。所有的设计都应该基于客户的体验和网民的浏览习惯。
3.流程：直接在首页和各栏目页面的PSD文件上剪下图片，用最简单的方式制作演示版！
4、工作计划及工作安排：待各栏目PSD文件定稿后，1天内必须制作前台demo版！主要是江东！
3.部门建库模板库建设（准备上线系统！）
1. 目标：完成一个庞大的数据库，以方便未来在设计工作中的应急设计事件。建立模板库可以为客户以后选择不同风格的模板打下基础。
2、设计标准：
一个。必须保证数据库中的东西是设计最好的产品。
湾。模板库中的网页模板必须是DIV+CSS排版网页，并且必须完全兼容所有浏览器！
3.工作流程：
一个。每次设计完成后，将PSD源文件按照不同风格、不同色调（左右风格、上下风格、冷色等）存放在相应的文件夹中，并做好记录。以后容易找到。
湾。在特殊页面的设计中，对一些常见的模板样式进行了分类保存和记录。
四、工作安排：
数据库和模板库是网页设计师的长期设计和总结资源。因此，在数据库和模板库的建设中，江东负责对设计团队中的各种数据和源文件进行整理和存储。坚持六个月即可形成数据库和模板库。
五、负责人：
江东、陈凯
网站 2022年工作计划4
当前状态
时光荏苒，时光荏苒。过去的一年是紧张的、忙碌的、充实的、充满激情的、负责任的和有益的。这一年，我很高兴学到了很多知识，提升了自己，增强了业务能力，在工作中多与同事交流，提高了工作效率。
团队建设
优质团购更有力量、更有凝聚力、更有向心力。
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团队训练
互联网日新月异。只有建立学习型团队，才能不断适应不断变化的环境。公司文化培训提升了每位成员对公司文化的高度认同，打造了一个有凝聚力的团队，在工作中更有战斗力和执行力。知识培训，学习新的网络推广，掌握各种宣传技巧，更好的扩大宣传范围，服务客户。
团队发展
定期团队发展，提高团队荣誉感、归属感，从而增强团队凝聚力和向心力。
人才培养
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站长工具官方地址：
2. 爱站网
爱站网站长工具提供网站收录查询、站长查询和百度权重值查询等多种站长工具，各种工具免费查询，包括关键词 排名查询、百度收录查询等。
爱站Web SEO Tools官网：
3、5118站长工具
5118大数据站长平台介绍：5118提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量通过挖掘各种百度站长排名大数据工具平台是词挖掘工具等排名人员的必备工具。
5118站长平台官网：
除了以上常用的SEO工具外，以下SEO工具平台均由搜索引擎官方提供，数据更可靠。
4.百度搜索资源平台
搜索资源平台简介：百度为中国互联网管理者、移动开发者、创业者提供搜索流量管理的官方平台。提供帮助搜索引擎收录的工具、SEO建议、API接口、多终端适配服务能力等。
百度站长平台工具官网地址：
5.百度统计
百度网站数据分析统计工具，中文网站分析平台。只要是网站都会使用的免费站长分析统计服务平台工具。是SEO人必看的网站数据分析工具之一。
百度数据统计工具：
6.谷歌网站管理工具
谷歌搜索是世界第一的搜索引擎网站；Google网站Administrator Tools，英文名称：Google Search Console，我们习惯叫Google网站Administrator Tools。谷歌站长工具是谷歌免费的网站管理平台，功能强大且易于使用。外贸使用的站长SEO工具网站国内访问异常时基本是打不开的，但是最流行的SEO工具比百度站长平台强大一百倍。
谷歌网站管理工具
由于时间有限，更多SEO工具不限于以上分享，其他更多SEO工具将持续更新。
SEO优化排名工具只会提高SEO操作的效率。这些工具本身不会使您的排名更好。关键是看SEO们如何用好的工具分析自己网站发现和解决的问题，SEO工具发挥价值。
可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 39 次浏览 • 2022-10-03 03:07
可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache， 查看全部
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache， 查看全部
可怕:redis+hive的ddos防御效果就不错的原因是什么？
文章采集程序可见redis中的获取ip状态码直接从redisserver中监听ip（或者也可以设置username，password等可用于管理redis服务的用户名和密码）进行攻击然后可以从远程服务器socket发出ddos攻击例如采用udp方式向redisserver发出ddos攻击例如采用tcp发出ddos攻击这是一个防御方法，是防止远程攻击，是要把信息发送给远程服务器进行确认同时也可以借助一些web服务漏洞当攻击者攻击其网站时这些漏洞可以用来攻击别人来获取目标redis服务端口每个ip周期都会收到命令redis周期监听来自redisserver端口例如读取一个读文件（expire）当前文件就收到一条命令读多少字节就收到多少字节一般是收不到所以为了让ddos攻击达到一定的效果需要关闭周期监听。
防火墙
nginx就行，
iptables+vizip，只要获取到流量源头，那就是不断的丢包断网。毕竟高并发的存在于不知道哪里来的才是问题，杀不尽的时候就只有拉回去重来。
vhostexplorer
iptables可以试试。另外作为高并发传统的代表，ddos也是一样的理论。我是找业内人员请教了解到virtualbox+hive的ddos防御效果就不错。===2015年初我自己写的一个ddos利用工具基于apache，
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-10-01 19:56
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
你需要一个爬虫工具。
好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。 查看全部
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
你需要一个爬虫工具。
好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。 查看全部
直观:dedecms+模版自动生成自定义数据库：非常简单！
文章采集程序，实质上就是实现定位到具体哪篇微信公众号文章里说了哪些话题，至于这些话题是哪些，就得看题主你的功力了。这种类型的数据库，可以去搜索下mongodb、postgresql等等，比较知名的是mongodb(免费版)。
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好久没更新了，不好意思，发现自己没法直接回答问题了！所以专门来回答下：市面上我目前知道的有如下：dedecms+模版自动生成轮播图：非常简单！不仅可以用在博客上，还可以用在微信公众号，编辑时间也可以自动分配到相对应的位置等！dedecms+excel文档预编辑器：就算没有预编辑器，也是可以利用这个玩法！因为模版还有你要相对应要添加关键词在里面，这样的话看到的都是标题，关键词，列表等列表类型，如果要看某个类型的数据，在已有数据内搜索即可，按你要求的程度来区分功能！这个类型对于我来说偏难，属于高级玩法！wordpress+模版自动生成自定义数据库：需要用到一个wordpress，然后再搭建一个可视化的模版工具，怎么搭建，需要看你需要怎么修改，你也可以去模仿别人的文章！相对来说用起来比较便捷，也比较普及，如果安装了phpwind可以看看下面这个模版工具，如果非得要做轮播图，只能两样都弄了！。
其实重点不是微信文章，而是朋友圈，现在大多是伪原创，那么就不能做一些自己认为是原创的事情了，最好是原创出来，然后在编辑器里面找到标签再再连接到现成的微信文章上。前提是要有一个能用的代码，两种文章是两个完全不同的框架。然后你可以找一些的资料学习下。我也是刚开始做一个pythonwordpress模板.遇到什么不懂的可以问我。
分享文章:网站采集的文章怎么收录，如何提升网站关键词收录排名？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-10-01 09:12
分享文章:网站采集的文章怎么收录，如何提升网站关键词收录排名？
网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
<p>像原创这样的搜索引擎，但是搜索引擎对原创地址的判断不太准确。它不能完全独立地判断 文章 的来源。当我们更新一个文章时，如果很快被其他人采集，搜索引擎就会混乱，分不清哪个是原创，最终判断谁的网站更好，所以 查看全部
网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
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分享文章:网站采集的文章怎么收录，如何提升网站关键词收录排名？
网站更新内容是网站优化中特别重要的一步，Pboot网站想要很多关键词排名或者流量需要很多文章内容页面< @收录 还有排名。保证原创内容每天更新网站会花费很多时间，随着时间的推移，写出相关的文章会变得更加困难。当然，不是每一个网站都会关注原创，很多人都不愿意把这段时间花在做原创文章上，很多朋友都在用Pboot的采集更新他们的网站文章，从而提高他们的网站内容推广网站提高关键词排名获得大量流量！
<p>像原创这样的搜索引擎，但是搜索引擎对原创地址的判断不太准确。它不能完全独立地判断 文章 的来源。当我们更新一个文章时，如果很快被其他人采集，搜索引擎就会混乱，分不清哪个是原创，最终判断谁的网站更好，所以
解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-09-25 20:06
解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
shape=ols_embedding[1*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[0]]。shape=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]。shape}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[。 查看全部
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
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解读:文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？-八维教育
文章采集程序如何通过matlab实现单词命中率预测？可以解决词频词库问题、通过jieba分词并进行词频统计、进行热度预测等问题，欢迎大家阅读！github地址：-mylist-prediction%20finchening.html热度预测分词为了方便统计，我们必须先搞清楚到底什么是分词后的词数据。在图中，我们可以看到一个词的情况：这里我们直接把matlab里的词典ols[j]当做input，并且前文提供了模型输入tfdataset的情况：input：词典ols[j]output：ols_embedding[j]即：input[tensor2d]=ols[tf_slice_feature_matrix](dim=(dim=。
1),dim=
2)input[tensor2d]=ols_embedding[ofst_slice_feature_matrix](dim=
2)tfdataset:tensormatrix即:{begin,end}ols_embedding:tensormatrix即:{all}olsdataset其中，
2)：ols词典规范化的source（一般由ofst生成）{all}olsdatasetweights(zeros,dict,boolean)表示生成每个单词正则化base_score(tf_slice_feature_matrix){dim=1}：tf核函数{boolean}1。简单分词计算ols_embedding[j]：分词后的词数据，常规形式为ols_embedding[j]，通过计算词频词库得到[j]:从begin和end分别得到[j]：词频词库根据文章分类表可以知道，分词后的词数据可以得到是ols_embedding[2*or](dim=(dim=。
2)当分词后的词数据统计完毕以后，再根据分词后的词序号进行相应的分词得到[2*2]：{all}{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[j][2]}}#这一段代码用于将分词后词的1-j0从0-j1统计到[1]以及[2]中间的词序统计至{tf_embedding[j][0]=1,tf_embedding[j][1]=1,tf_embedding[j][2]=1}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]。
shape=ols_embedding[1*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[0]]。shape=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]。shape}ols_embedding[2*tf_embedding[0]][2*tf_embedding[1]]=ols_embedding[2*tf_embedding[1]][2*tf_embedding[1]]{{tf_embedding[j][0],tf_embedding[j][1],tf_embedding[。
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 262 次浏览 • 2022-09-04 00:00
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i 查看全部
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i 查看全部
几种常用的图片采集方法，通过java和javascript编写爬虫
文章采集程序采集图片主要用java，比如熟悉python的可以试试python。下面介绍几种常用的图片采集方法。通过java和javascript编写爬虫图片采集主要通过控制domcontent.get()来控制要抓取的图片：domcontent.get("q.jpg").stringify(jpg)这个方法用来设置图片后缀。
<p>如果设置的是jpg后缀,那么是get().stringify(),如果设置其他后缀,那么是get().size//抓取的大小//编码方式domcontent.select("q.jpg").alert()这个方法输出jpg的可读性非常差,尽管它支持了主流的gbk编码。采用：javascript接口来抓取图片，这种方法允许你设置图片上方的url地址,下方的url地址并将q.jpg作为字符串输出到页面：functiongetimage1(url){varimgurl=url;varr=document.queryselectorall('.jpg');vars=r.content;varpro="";for(vari=0;i
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-08-29 12:01
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。 查看全部
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。 查看全部
文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则解析
文章采集程序解析cspliquejs，backbone，boostrap，twitter，新浪新闻，腾讯新闻。分析文章采集js中ie,ie9及以下版本缓存规则，获取缓存路径然后从中解析web页面，解析网页数据，打印出网页json数据shrime.image.for(vari=0;i{console.log("v"+i);console.log("js"+v,"base"+i);b=v;});}。
一个类似网站中的快速，对，非常快速的获取这个网站中，
看到这里，我想到了那个飞鸽传输，然后他们家有款免费的网站内容抓取服务，每个网站文章评论都有很完整的数据，我只想说是免费的，没必要的，网站做好了，
我们每天接入第三方爬虫，我做过文章的采集，发现不能完全达到你要的效果。你一篇文章随便也有百万量级，每个页面几十篇，而且每天新增，对于很多功能和api是有限制的，比如广告检测，多少篇文章才能加入链接，
一篇文章如果涉及某个场景，比如社交、网站等等，它的链接就需要非常大的量。采集以后如果有用户a，或者pv量等指标，这时再修改url和重新爬，很可能难度有点大。所以这类文章的爬取量级是有限的。对于有巨量链接的文章，你可以将链接分层，比如你自己搭建了一个网站，并且还在不断增加链接，那么每个链接都需要加入到链接采集的分析中。而你获取的文章是热点文章，那么数据量会更大。
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2022-08-16 01:02
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。 查看全部
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。 查看全部
云栖社区爬虫和数据分析的方向-文章采集程序
文章采集程序：postmaster1.引入采集器。2.登录，注册帐号。3.找一个优秀的ca或者chinaz等国内主流的ca。4.安装easy_postmaster，去除小尾巴、其他限制条件等等，把客户端装好（必须是本地系统安装，否则必须登录）。5.打开客户端，默认浏览器6.接下来就是对接自己的网站或者app啦。
接入app有sdk和国内的公司提供的api。后期postmaster会增加一些更新功能，详细可以参考我们官网的blog文章。
你可以考虑做一个可以从招聘网站采集职位信息的系统，把采集来的职位信息直接分享给你的客户，当然你也可以提供职位信息和联系方式供客户查询，最后你们公司大概会有几十万人在用你们的平台吧。
爬虫软件，自己做大的系统。
目前，技术上你可以使用requests等库实现。另外有urllib2等库，可以从requests的前端接口处取数据。需要负责网站爬虫，多数爬虫软件。后续还可以实现文章或图片采集。可以做有趣的事情~最后，关于爬虫和数据分析的方向，
我在云栖社区上就有专门的爬虫教程。
如果你只是为了简单的爬下来，稍微看看，比如超链接之类的，python里面已经有api可以做到。
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-08-03 17:02
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
2、准备好帐号，
3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
5、数据库存储格式及其格式转换
6、数据分析及实现小程序后台
7、编辑好小程序模板
8、保存好相关防盗链规则
google，搜狗，百度，一般自己会采集，
去看百度百科吧，百度百科有原始的在线产品介绍和教程。
谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
baidu
bilibili或者youtube。
谢邀~so,淘宝上有卖cookie的，比如粉墨专栏的粉笔代理马蜂窝上代理淘宝店卖的现成的爬虫，例如猪八戒，比如云汉网，都可以尝试。
如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。 查看全部
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
2、准备好帐号，
3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
5、数据库存储格式及其格式转换
6、数据分析及实现小程序后台
7、编辑好小程序模板
8、保存好相关防盗链规则
google，搜狗，百度，一般自己会采集，
去看百度百科吧，百度百科有原始的在线产品介绍和教程。
谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
baidu
bilibili或者youtube。
谢邀~so,淘宝上有卖cookie的，比如粉墨专栏的粉笔代理马蜂窝上代理淘宝店卖的现成的爬虫，例如猪八戒，比如云汉网，都可以尝试。
如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。 查看全部
程序员经常采集的实战经验，从淘宝到京东到拼多多
文章采集程序员已经成为了一类高智商的人群，他们从不装逼，往往是智商极高的人，所以只要你采集过他们就会觉得很真实，很有趣。那么今天我们通过几个程序员经常采集的站点来入手：这些第一手的实战经验，让你接地气的了解什么是采集，如何采集等。要想操作采集的话，
1、找到你感兴趣的内容，得不到任何帮助，到处找，
2、准备好帐号，
3、写程序，准备好模拟浏览器，调整好一些参数，
4、采集到的页面数据给工程师，
5、数据库存储格式及其格式转换
6、数据分析及实现小程序后台
7、编辑好小程序模板
8、保存好相关防盗链规则
google，搜狗，百度，一般自己会采集，
去看百度百科吧，百度百科有原始的在线产品介绍和教程。
谢邀！看我的回答吧，需要和楼主一样的兴趣。
baidu
bilibili或者youtube。
谢邀~so,淘宝上有卖cookie的，比如粉墨专栏的粉笔代理马蜂窝上代理淘宝店卖的现成的爬虫，例如猪八戒，比如云汉网，都可以尝试。
如果想掌握真正的爬虫，建议你去撸源码，从淘宝到京东到拼多多，足够你撸的了。
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 114 次浏览 • 2022-07-22 16:46
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
也欢迎加我微信，一起学习哈
我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo 查看全部
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我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo 查看全部
重磅----东方财富个股研报采集，支持批量采集，附程序代码
也欢迎加我微信，一起学习哈
我们先看数据，打开东方财富官网，我们选择五粮液为例子
需要采集的研报数据，程序比较复杂，不需要了解原理，会利用就可以了，研报需要构建链接这个需要观察，可惜我电脑有点垃圾，不然就程序打包，就可以直接使用，和电脑的程序一样，也可以直接打包，具体怎么样打包看我以前的这个文章
我们看研报的数据，支持最新研报的下载，非常的好
我们需要后面的数据来构建研报的链接，我们观察数据会发现研报的链接是构建出来的和，上海交易所的很像，需要分析的数据。数据比较复杂，具体参考代码，这个就是那么项目的爬虫技术吗，眼睛都看难受了
我们随便看一个研报的链接我们就会发现的怎么样建立链接的，具体见代码。
我们程序支持单一股票采集，也支持批量采集，我们只需要选择采集的类型，输入股票代码就可以了，因为市场上也很大不同的类型的股票代码，我将全部类型统一了格式，放心的输入股票代码类型。
我们选择批量采集，输入批量就可以了，程序不会重复采集，我控制好了程序。
我们采集的文件研报
随便打开一个文件
程序代码
<p>import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as plt#获取个股研报的基础数据def get_stock_report_base_informe(stock='300787',pagesize=10): ''' 东方财富个股研报采集 默认采集最近2年的数据，也可以限制采集的大小 ''' #自动填充时间，默认采集最近2年的数据 import time loc=time.localtime() year=loc.tm_year mo=loc.tm_mon daily=loc.tm_mday if mo
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-07-17 23:04
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。 查看全部
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。 查看全部
从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集程序
文章采集程序webpack本文主要将从html文件开始引出最佳实践策略模板文件进行采集最佳实践
一、引入必要的webpack工具源码路径"options.plugins"
二、引入必要的开发工具"browserify"
三、打包器推荐用的是webpackjsv6版本
四、思考下，对应采集的字段.html怎么单独配置?webpack的自动生成.html代码--plugin配置上面都是正常.js文件，因为我们采集的.html文件可能包含少量样式内容，所以使用eslint.plugins.loader将.html切割成export的扩展名下的.html字段。这里我们比较常用的配置有:命名空间(namespaces)eslint--plugin-loaders.loaders.eslintjsv6--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6butles--plugin-loaders.eslintjsv6runtime--plugin-loaders.eslintjsv6(registered)eslint--plugin-loaders.eslintjsv6utils--plugin-loaders.eslintjsv6注意:如果要用.html作为样式转义，.html就被root(root)，所以我们要给样式一个文件名(.js、.css、.txt等等)，ctrl+/。
五、正常配置其中有几点需要注意
1、使用开发环境，
2、解决webpack和eslint的冲突以及h1-h6,.{}.{}等等样式转义。
3、部署production环境，以及脚手架必须对.html文件进行online或者proxie，
4、使用node.jseslint进行generatesplitfiles，
5、避免production环境参数以及browserify代码修改等等问题。
6、其实我们可以设置为eslint-loader--plugin/*.es,eslint--plugin/*.js来进行eslintalias，当然还有.splitchunks()等等，根据不同的实际情况我们可以决定使用哪个。这些都是我们可以自定义的，如果你是小白，也可以选择其他采集平台对应的采集方案。
例如我们目前采集的网站是淘宝的，我们采集的字段如下(因为我们已经在当前页使用mozilla/joyent/eslint进行过转义)，注意字段采集参数，/*{from_eslint:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['/...'];}/*{from_loader:false;server:[''];}/*{from_loader:false;server:['akd'];}/*{from_loader:f。
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-07-16 05:05
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。 查看全部
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。 查看全部
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号下方
文章采集程序的代码、演示文件放在了公众号二维码下方，其中我截取了其中几段代码，文中会再次提示。感兴趣的同学可以多了解相关的原理。数据方面，文章初期采集的数据有630篇文章，其中有476篇存入阿里云服务器，3篇存入云服务器备份文件，其余390篇存入云服务器及存储文件。本次分析用了10天，会持续更新一段时间，欢迎大家关注我们的博客！微信公众号后台回复“041”即可获取上期数据。
一、数据预处理1.注册服务器机名首先需要将服务器注册，建议随机生成，这样网站以后用起来更便捷。初始的机器名为thesoflex_taobao.xyz，经过我测试此名称已经不能用，所以一般改名字会作为唯一标识，其次机器名改为thesoflex_taobao2.5v2.2_y16_z24，然后再将机器名解析到ip地址，如图1-3所示，将机器名转化为ip地址。
然后将所有数据从阿里云云服务器上拷贝到对应云服务器中，比如本次我们就将所有文章中的图片数据（打包后），传入到了云服务器的ipv4网段上。机器名为thesoflex_taobao.xyz.，ipv4网段为host2，主机名thesoflex_taobao.xyz.x264，如图1-4所示。2.上传图片及其他文件后，需要删除cookie到此，我们已经做完了网站域名解析和云服务器下载数据的前期工作，继续往下看。
3.部署好云服务器后（7天之内），我们需要完成实际发送测试请求请求如图1-5所示，这个是测试请求，因为后面运营人员看不到文章并读取，这个时候请求的结果就等于部署好了我们的服务器。图1-5请求测试请求的方式就是尝试请求，可以得到返回的图片和文章内容。4.正式测试网站获取数据网站首页有标明文章名称、文章id等内容，我们就将所有的文章id获取，并作为对应ip的location，利用base64去除不必要的，即只去除程序员提取出来的ip。
网页首页所需数据如图1-6所示。图1-6文章id网站首页所需数据如图1-7所示，这里除了上图页面数据，其他数据都是私信本公众号后台获取的，感谢大家提供了不少数据，下次我会不定期更新~~。
二、数据分析
一）文章数据情况经过我们的分析和回测，我们有以下结论。无论文章发布还是下载，刷新都是200次，总页数2233次。“设置”项字段设置的有效期最长有3天，最短有1天，有效期内所发布的文章总页数为1152页，最少为8页。“排行榜”项字段：发表日期和下载总页数有效期为1天，最多有24天，其中最短有24天，其中最长有15天，我们可以发现，出现提交未提交者数量最高的是上午10:00的开。
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2022-07-12 06:10
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。 查看全部
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。 查看全部
文章采集程序-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则
文章采集程序visualanalysecreatecompany-2016-glenontrust发布在botz论坛trustcn采集数据的规则（lsp）采集规则包括：1.统计列表：有多少采集对象，按照什么分类进行采集，采集时间段等。2.采集对象的条件：采集时间段，是否采用连接域（wan网络），是否必须是domain.3.采集端口：不同的采集端口要求不同的采集格式。
4.同一采集端口之间必须有多条数据报文（数据格式一致）。5.数据报文采集：数据报文必须是markdown格式，报文单元格格式必须清晰可读。6.所采集到的数据报文还需进行处理，比如按照domain.database.connectalldatafat模式转换成.mdx模式才能放入数据库中。7.数据报文采集的参数：封装的采集api或者采集器名称。
8.打印用的采集报告样式，格式。9.数据报文采集在domain.database.index.underlines建立专门的文件夹。10.采集时间跨度：请求接收时间。0.数据采集使用数据采集工具采集数据。本文采集了80000条domain.database.index.underline格式采集数据，连接域(wan网络)标识未用。
后面可能会采集其他网络（如西藏新疆）。1.采集机制构建采集规则。-连接domain.database.index.underline，并使用domain.database.index.encode标识采集服务器，防止domain.database.index.underline的服务器配置为任意端口。
-检查手动指定的path.underline链接是否有encode报文。-检查多个数据采集链接是否可以匹配，每个报文报文个数设置为1。-获取数据前需要保存数据，双击数据的excel文件，或直接手工拖动数据到excel文件中。我用csv保存过此格式采集的数据，保存好后才可以再手动拖动数据，放入excel文件中。
此操作导致输出特别慢，常常15-20分钟甚至更久才可以输出一个报文。改变手动指定数据采集链接，让domain.database.index.underline链接不可用。如：>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=123456245>domain.database.index.underline?id=1234562。
一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-06-17 18:00
一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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一篇文章搞懂日志采集利器 Filebeat
原文链接：
本文使用的Filebeat是7.7.0的版本，文章将从如下几个方面说明：
Filebeat是什么
Filebeat和Beats的关系
首先Filebeat是Beats中的一员。
Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、CPU、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。
目前Beats包含六种工具：
Filebeat是什么
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。
工作的流程图如下：
Filebeat和Logstash的关系
因为Logstash是JVM跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用Golang写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的logstash-forwarder。不过作者只是一个人，加入公司以后，因为ES公司本身还收购了另一个开源项目Packetbeat，而这个项目专门就是用Golang的，有整个团队，所以ES公司干脆把logstash-forwarder的开发工作也合并到同一个Golang团队来搞，于是新的项目就叫Filebeat了。
Filebeat原理是什么
Filebeat的构成
Filebeat结构：由两个组件构成，分别是inputs（输入）和harvesters（收集器），这些组件一起工作来跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出，harvester负责读取单个文件的内容。harvester逐行读取每个文件，并将内容发送到输出。为每个文件启动一个harvester。harvester负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在harvester运行时保持打开状态。如果在收集文件时删除或重命名文件，Filebeat将继续读取该文件。这样做的副作用是，磁盘上的空间一直保留到harvester关闭。默认情况下，Filebeat保持文件打开，直到达到close_inactive。
关闭harvester可以会产生的结果：
一个input负责管理harvesters和寻找所有来源读取。如果input类型是log，则input将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个input在它自己的Go进程中运行，Filebeat当前支持多种输入类型。每个输入类型可以定义多次。日志输入检查每个文件，以查看是否需要启动harvester、是否已经在运行harvester或是否可以忽略该文件。
Filebeat如何保存文件的状态
Filebeat保留每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘中的注册表文件中。该状态用于记住harvester读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果无法访问输出（如Elasticsearch或Logstash），Filebeat将跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。当Filebeat运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当Filebeat重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，Filebeat在最后一个已知位置继续每个harvester。对于每个输入，Filebeat都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，文件名和路径不足以标识文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一的标识符，以检测文件是否以前被捕获。
Filebeat何如保证至少一次数据消费
Filebeat保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失数据。是因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在已定义的输出被阻止且未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件为止。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有事件后再关闭。当Filebeat重新启动时，将再次将Filebeat关闭前未确认的所有事件发送到输出。这样可以确保每个事件至少发送一次，但最终可能会有重复的事件发送到输出。通过设置shutdown_timeout选项，可以将Filebeat配置为在关机前等待特定时间。
Filebeat怎么玩
压缩包方式安装
本文采用压缩包的方式安装，Linux版本，filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz。
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr />tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz</p>
配置示例文件：filebeat.reference.yml（包含所有未过时的配置项）
配置文件：filebeat.yml
基本命令
详情见官网：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">export #导出<br />run #执行（默认执行）<br />test #测试配置<br />keystore #秘钥存储<br />modules #模块配置管理<br />setup #设置初始环境</p>
例如：./filebeat test config #用来测试配置文件是否正确
输入输出
支持的输入组件：
Multilinemessages，Azureeventhub，CloudFoundry，Container，Docker，GooglePub/Sub，HTTPJSON，Kafka，Log，MQTT，NetFlow，Office 365 Management Activity API，Redis，s3，Stdin，Syslog，TCP，UDP（最常用的就是Log）
支持的输出组件：
Elasticsearch，Logstash，Kafka，Redis，File，Console，ElasticCloud，Changetheoutputcodec（最常用的就是Elasticsearch，Logstash）
keystore的使用
keystore主要是防止敏感信息被泄露，比如密码等，像ES的密码，这里可以生成一个key为ES_PWD，值为ES的password的一个对应关系，在使用ES的密码的时候就可以使用${ES_PWD}使用。
例如：后期就可以通过${ES_PWD}使用其值，例如：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">output.elasticsearch.password:"${ES_PWD}"</p>
filebeat.yml配置（Log输入类型为例）
详情见官网：
type: log #input类型为log<br />enable: true #表示是该log类型配置生效<br />paths： #指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：<br />- /var/log/* /*.log #则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。<br />recursive_glob.enabled: #启用全局递归模式，例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/*<br />encoding：#指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的<br />exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正则的行<br />include_lines: ['^ERR', '^WARN'] #包含匹配正则的行<br />harvester_buffer_size: 16384 #每个harvester在获取文件时使用的缓冲区的字节大小<br />max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。max_bytes之后的所有字节都被丢弃而不发送。默认值为10MB (10485760)<br />exclude_files: ['\.gz$'] #用于匹配希望Filebeat忽略的文件的正则表达式列表<br />ingore_older: 0 #默认为0，表示禁用，可以配置2h，2m等，注意ignore_older必须大于close_inactive的值.表示忽略超过设置值未更新的<br />文件或者文件从来没有被harvester收集<br />close_* #close_ *配置选项用于在特定标准或时间之后关闭harvester。 关闭harvester意味着关闭文件处理程序。 如果在harvester关闭<br />后文件被更新，则在scan_frequency过后，文件将被重新拾取。 但是，如果在harvester关闭时移动或删除文件，Filebeat将无法再次接收文件<br />，并且harvester未读取的任何数据都将丢失。<br />close_inactive #启动选项时，如果在制定时间没有被读取，将关闭文件句柄<br />读取的最后一条日志定义为下一次读取的起始点，而不是基于文件的修改时间<br />如果关闭的文件发生变化，一个新的harverster将在scan_frequency运行后被启动<br />建议至少设置一个大于读取日志频率的值，配置多个prospector来实现针对不同更新速度的日志文件<br />使用内部时间戳机制，来反映记录日志的读取，每次读取到最后一行日志时开始倒计时使用2h 5m 来表示<br />close_rename #当选项启动，如果文件被重命名和移动，filebeat关闭文件的处理读取<br />close_removed #当选项启动，文件被删除时，filebeat关闭文件的处理读取这个选项启动后，必须启动clean_removed<br />close_eof #适合只写一次日志的文件，然后filebeat关闭文件的处理读取<br />close_timeout #当选项启动时，filebeat会给每个harvester设置预定义时间，不管这个文件是否被读取，达到设定时间后，将被关闭<br />close_timeout 不能等于ignore_older,会导致文件更新时，不会被读取如果output一直没有输出日志事件，这个timeout是不会被启动的，<br />至少要要有一个事件发送，然后haverter将被关闭<br />设置0 表示不启动<br />clean_inactived #从注册表文件中删除先前收获的文件的状态<br />设置必须大于ignore_older+scan_frequency，以确保在文件仍在收集时没有删除任何状态<br />配置选项有助于减小注册表文件的大小，特别是如果每天都生成大量的新文件<br />此配置选项也可用于防止在Linux上重用inode的Filebeat问题<br />clean_removed #启动选项后，如果文件在磁盘上找不到，将从注册表中清除filebeat<br />如果关闭close removed 必须关闭clean removed<br />scan_frequency #prospector检查指定用于收获的路径中的新文件的频率,默认10s<br />tail_files：#如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，<br />而不是从文件开始处重新发送所有内容。<br />symlinks：#符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接。收集符号链接时，即使报告了符号链接的路径，<br />Filebeat也会打开并读取原始文件。<br />backoff： #backoff选项指定Filebeat如何积极地抓取新文件进行更新。默认1s，backoff选项定义Filebeat在达到EOF之后<br />再次检查文件之间等待的时间。<br />max_backoff： #在达到EOF之后再次检查文件之前Filebeat等待的最长时间<br />backoff_factor： #指定backoff尝试等待时间几次，默认是2<br />harvester_limit：#harvester_limit选项限制一个prospector并行启动的harvester数量，直接影响文件打开数<br /><br />tags #列表中添加标签，用过过滤，例如：tags: ["json"]<br />fields #可选字段，选择额外的字段进行输出可以是标量值，元组，字典等嵌套类型<br />默认在sub-dictionary位置<br />filebeat.inputs:<br />fields:<br />app_id: query_engine_12<br />fields_under_root #如果值为ture，那么fields存储在输出文档的顶级位置<br /><br />multiline.pattern #必须匹配的regexp模式<br />multiline.negate #定义上面的模式匹配条件的动作是 否定的，默认是false<br />假如模式匹配条件'^b'，默认是false模式，表示讲按照模式匹配进行匹配 将不是以b开头的日志行进行合并<br />如果是true，表示将不以b开头的日志行进行合并<br />multiline.match # 指定Filebeat如何将匹配行组合成事件,在之前或者之后，取决于上面所指定的negate<br />multiline.max_lines #可以组合成一个事件的最大行数，超过将丢弃，默认500<br />multiline.timeout #定义超时时间，如果开始一个新的事件在超时时间内没有发现匹配，也将发送日志，默认是5s<br />max_procs #设置可以同时执行的最大CPU数。默认值为系统中可用的逻辑CPU的数量。<br />name #为该filebeat指定名字，默认为主机的hostname
实例一：Logstash作为输出
filebeat.yml配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths: #配置多个日志路径<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br />#----------------------------- Logstash output --------------------------------<br />output.logstash:<br /> # The Logstash hosts #配多个logstash使用负载均衡机制<br /> hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"] <br /> loadbalance: true #使用了负载均衡<br /><br /> # Optional SSL. By default is off.<br /> # List of root certificates for HTTPS server verifications<br /> #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]<br /><br /> # Certificate for SSL client authentication<br /> #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"<br /><br /> # Client Certificate Key<br /> #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"</p>
./filebeat -e #启动filebeat
Logstash的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">input {<br /> beats {<br /> port => 5044 <br /> }<br />}<br /><br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #这里可以配置多个<br /> index => "query-%{yyyyMMdd}" <br /> }<br />}</p>
实例二：Elasticsearch作为输出
filebeat.yml的配置：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">###################### Filebeat Configuration Example #########################<br /><br /># This file is an example configuration file highlighting only the most common<br /># options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the<br /># supported options with more comments. You can use it as a reference.<br />#<br /># You can find the full configuration reference here:<br /># https://www.elastic.co/guide/e ... %3Bbr /><br /># For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample<br /># configuration file.<br /><br />#=========================== Filebeat inputs =============================<br /><br />filebeat.inputs:<br /><br /># Each - is an input. Most options can be set at the input level, so<br /># you can use different inputs for various configurations.<br /># Below are the input specific configurations.<br /><br />- type: log<br /><br /> # Change to true to enable this input configuration.<br /> enabled: true<br /><br /> # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.<br /> paths:<br /> -/var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log<br /> -/var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log<br /> #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*<br /><br /> # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #exclude_lines: ['^DBG']<br /><br /> # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are<br /> # matching any regular expression from the list.<br /> #include_lines: ['^ERR', '^WARN']<br /><br /> # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that<br /> # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.<br /> #exclude_files: ['.gz$']<br /><br /> # Optional additional fields. These fields can be freely picked<br /> # to add additional information to the crawled log files for filtering<br /> #fields:<br /> # level: debug<br /> # review: 1<br /><br /> ### Multiline options<br /><br /> # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common<br /> # for Java Stack Traces or C-Line Continuation<br /><br /> # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [<br /> #multiline.pattern: ^\[<br /><br /> # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.<br /> #multiline.negate: false<br /><br /> # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern<br /> # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.<br /> # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash<br /> #multiline.match: after<br /><br /><br />#============================= Filebeat modules ===============================<br /><br />filebeat.config.modules:<br /> # Glob pattern for configuration loading<br /> path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br /><br /> # Set to true to enable config reloading<br /> reload.enabled: false<br /><br /> # Period on which files under path should be checked for changes<br /> #reload.period: 10s<br /><br />#==================== Elasticsearch template setting ==========================<br /><br /><br />#================================ General =====================================<br /><br /># The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group<br /># all the transactions sent by a single shipper in the web interface.<br />name: filebeat222<br /><br /># The tags of the shipper are included in their own field with each<br /># transaction published.<br />#tags: ["service-X", "web-tier"]<br /><br /># Optional fields that you can specify to add additional information to the<br /># output.<br />#fields:<br /># env: staging<br /><br />#cloud.auth:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic"<br /> password: "${ES_PWD}" #通过keystore设置密码</p>
./filebeat -e #启动Filebeat
查看Elasticsearch集群，有一个默认的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}
Filebeat模块
官网：
这里我使用Elasticsearch模式来解析ES的慢日志查询，操作步骤如下，其他的模块操作也一样：
前提：安装好Elasticsearch和Kibana两个软件，然后使用Filebeat。
具体的操作官网有：
第一步，配置filebeat.yml文件：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#============================== Kibana =====================================<br /><br /># Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.<br /># This requires a Kibana endpoint configuration.<br />setup.kibana:<br /><br /> # Kibana Host<br /> # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)<br /> # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path<br /> # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601<br /> host: "192.168.110.130:5601" #指定kibana<br /> username: "elastic" #用户<br /> password: "${ES_PWD}" #密码，这里使用了keystore，防止明文密码<br /><br /> # Kibana Space ID<br /> # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,<br /> # the Default Space will be used.<br /> #space.id:<br /><br />#================================ Outputs =====================================<br /><br /># Configure what output to use when sending the data collected by the beat.<br /><br />#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------<br />output.elasticsearch:<br /> # Array of hosts to connect to.<br /> hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]<br /><br /> # Protocol - either `http` (default) or `https`.<br /> #protocol: "https"<br /><br /> # Authentication credentials - either API key or username/password.<br /> #api_key: "id:api_key"<br /> username: "elastic" #es的用户<br /> password: "${ES_PWD}" # es的密码<br /> #这里不能指定index，因为我没有配置模板，会自动生成一个名为filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引</p>
第二步，配置Elasticsearch的慢日志路径：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d</p>
vim elasticsearch.yml：
第三步，生效ES模块：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat modules elasticsearch</p>
查看生效的模块：
./filebeat modules list
第四步，初始化环境：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat setup -e</p>
第五步，启动Filebeat：
<p style="font-size: 12px;font-family: 'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;display: -webkit-box;overflow-x: auto;padding: 16px;color: rgb(171, 178, 191);background: rgb(40, 44, 52);border-radius: 0px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;">./filebeat -e</p>
查看Elasticsearch集群，如下图所示，把慢日志查询的日志都自动解析出来了：
到这里，Elasticsearch这个module就实验成功了。
<p style="padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;white-space: normal;text-align: center;background-color: rgb(255, 255, 255);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: 0.544px;font-size: 16px;">- END -
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如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云下载
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-06-04 08:01
如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云下载
文章采集程序是微云扫描图片文字来获取自动发起订阅邮件的，其他没有采集，按照我百度来的，显示必须要在浏览器开启设置才能采集邮件，其他用户很简单。我不知道微云对采集规则支持的怎么样，我不怎么用。百度云限速是有，但不会变得那么恐怖。平常采集爱奇艺，优酷，腾讯，一些正版网站，其他的都不容易保存。云采集不仅保存了网站地址，后续可以上传自己的视频网站。视频网站可以随意用的。
先说结论：新注册用户可以上传音乐，不用云端下载。采集网站是按天计费的，无需每天登录和预登录。音乐采集速度非常快，基本可以0.5秒一首。据我所知一些小众网站，有时会跟不上节奏。因为有些节奏就算它快也跟不上。---我是snh48迷妹，采集了ktv的公演列表的链接，采集速度非常快，几秒一首歌。一开始注册会有一个首页无法采集的情况。
有mp3采集和歌词采集两个功能。官方说网页有异常访问说明。现在保存的话，可以采集文件夹，可以采集目录等等。如果只是满足听歌，个人觉得还是很好的。也有月免费的采集，比如数据说，一首歌的话最少只要99就可以畅听24个月。网页下载很慢，但是也很方便，非常好用。你可以看看一下如何采集微云短信记录-我要采集小微云uwp版_云采集_云下载。 查看全部
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我如何判断有价值的文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-05-22 12:11
我如何判断有价值的文章
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
******************拓展阅读2开始***************************************
你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
********************备注1开始*************
一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。 查看全部
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
******************拓展阅读2开始***************************************
你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
********************备注1开始*************
一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。 查看全部
我如何判断有价值的文章
等，我们依照这些标签，将网页费解为树状结构。
上图是我手绘的简单的标签树，通过这种方式，我可以非常轻松的识别出各个信息块。然后我设定一定阙值A为内容比重阙值。内容比重阙值为信息块中文本字数与标签出现此处的比值。我设定当网页中信息块内容比重阙值大于A时，才会被我列为有效内容块（此举是为了杜绝过分的多内链，因为如果一篇文章布满内链，则不利于用户体验），然后我再比对内容块中的文本，当其具有唯一性时，此一个或多个内容块的集合，即为我所需要的“内容1”。
那么内容2我要如何处理呢？在讲解处理内容2之前，我先讲解一下内容2的意义。正如我先前所说，如果是一个注重用户体验的聚合性网站，那么他的作用是将现有的互联网内容经过精心的分类与关联，来方便用户更好、更有效的阅读。针对这样的站点，即便其文章不是原创而是从互联网上摘抄的，我也会给予其足够的重视与排名，因为它良好的聚合内容往往更能满足用户的需求。
那么针对聚合站点，我可以通过“内容2”来进行粗略的判断。简而言之，如果是一个良好的聚合站点，首先其内容页必须存在内容2，同时内容2必须占重要部分。
好了，识别内容2很简单，对于内容比重阙值低于某个特定值的信息块，我全部判断为链接模块。我将内容1通过某些方式（具体方式本文后半部分讲解），提取出主题B。我将链接模块中的所有标签的锚文本分别进行分词，如果所有的锚文本均与主题B相符，则将此链接模块判定为内容2。设定链接阙值C，链接阙值为内容2中标签出现次数除以所有链接模块所出现的标签次数所得的比重，若大于C，则此网站可能为聚合网站，针对内容排名计算时会引用聚合站点特定的算法。
******************拓展阅读1开始***************************************
我相信很多SEO从业者刚接触这行时，就听说过一件事，就是内容页面导出链接要具有相关性。还有一件事，就是页面下面要有相关阅读，来吸引用户纵深点击。同时应该还听人讲过，内链要适中，不可太多等。
但很少有人会说为什么，而越来越多的人因为不明其内在道理，而渐渐忽视了这些细节。当然，以前的一些搜索引擎算法在内容上的注重程度不够，也起到了推波助澜的作用。但是，如果从阴谋论的角度上来看，我可以假设出这么一个道理。
绝大部分用户的搜索页面，第一页只有10个结果，除去我自家产品，往往仅剩下7个左右，一般用户最多只会点击到第3页，那么我需要的优质站点其实不到30个就可以最大限度的满足用户体验。那么经过3-5年的布局，逐渐筛选出一些耐得住寂寞和认真做细节的站，这时候我再将这一部分算法进行调整，进而筛选出这些优质站点，推送给用户。当然，在做的过程中还有更多的参考因素，比如域名年龄、JS数量，网站速度等。
******************拓展阅读1结束***************************************
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你们说，为什么当站文章中有大量相同时，会快速引起搜索引擎惩罚呢？这里我说的不是摘抄与原创的问题，而是你站内自己和自己的文章重复。之所以搜索引擎反应这么快，同时惩罚严厉，根本原因就是在你的文章中，他提取不到内容1。
******************拓展阅读2结束***************************************
好，经过这一系列处理，我已经获得了内容1与内容2了，下面该进行原创识别的算法了。
现在基本上搜索引擎对于原创的识别，在大面上采用的是关键词匹配结合向量空间模型来进行判断。Google就是这么做的，在其官方博客有相应的文章介绍。这里，我就做个大白话版本的介绍，争取做到简单易懂。
那么，我通过分析内容1，得到内容1中权重最高的关键词k，那么按照权重大小进行排序，前N个权重最高的关键词的集合我命名为K，则K={k1，k2，......，kn}，则每一个关键词都会对应一个其在页面中获取到的权重特征值，我将k1对应的权重特征值设定为t1，则前N个权重关键词对应的特征值集合则为T={t1，t2，......，tn}，那么我们有了这个特征项，就能计算出其相对应的特征向量W={w1，w2，......，wn}。接着我将K拼成字符串Z，同时MD5（Z）则表示字符串Z的MD5散列值。
那么假定我判定的两个页面分别是i与j。
则我计算出两个公式。
1.当MD5（Zi）=MD5（Zj）时，页面i与页面j完全相同，判断为转载。
2.设定一个特定值α
当0≤α≤1的时候，我判定页面相似为重复。
由此，对于原创文章的判断就结束了。好了，苦逼烦闷的枯燥讲解告一段落，下面我用大白话再重新复述一遍。
首先，你的内容一模一样，一个字都不带改的，那肯定是摘抄的啊，这时候MD5散列值就能迅速的判断出来。
其次，很多SEO他们懒，进行所谓的伪原创，你说你伪原创时插入点自己的观点与资料也成，结果你们就是改个近义词什么的，于是我就用到了特征向量，通过特征向量的判断，把你们这些低劣的伪原创抓出来。关于这个，判断思想很简单，你权重最高的前N个关键词集合极为相似的时候，判断为重复。这里所谓的相似包括但不仅仅局限于权重最高的前N个关键词重合，于是构建了特征向量，当对比的两个向量夹角与长度，当夹角与长度的差异度小于某个特定值的时候，我将其定义为相似文章。
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一直关注google反作弊小组官方博客的朋友们，应该看过google关于相似文章判断算法的那篇博文，在那篇文章中，其主要使用的是余弦定理，就是主要计算夹角。不过后来乐天老师又看了好几篇文献，觉得那篇博文应该仅仅是被google抛弃后才解密的，现在大体算法的趋势，应该是计算夹角与长度，所以选择现在给大家看的这个算法。
********************备注1结束*************
好的，这里我们注意到了几个问题。
1.α被判定为重复时的取值范围是否可变？
2.内容中如何提取出关键词？
3.内容中关键词的权重值是如何赋予的？
下面我来逐一解答。
先说α判断重复时的取值范围，这个范围是绝对可变的。随着SEO行业的蓬勃发展，越来越多人想要投机取巧，而这是搜索引擎不能接受的。于是就会隔几年进行一次算法大更新，而且每一次算法大更新，都会预告会影响百分之多少的搜索结果。那这影响结果的百分数是如何计算出来的？当然不是一个一个数的，在内容方面（其它方面我会在其它文章中阐述），是通过调整α判断相似度时的取值空间变化来计算的，每一个页面在被我处理是，我所计算出的α值都会存储在数据库中，这样我在每次算法调整时，风险都可做到最大的控制。
那么如何提取关键词？这就是分词技术了，我待会再讲。页面内不同关键词的权重赋值也在待会讲。
关于文章相似性，简而言之，就是以前大家改一改文章，比如“越来越多SEO开始重视起文章的质量。”改为“高质量的文章被更多的SEO所重视”，这个在以前没有被识别出来，不是我没有识别你的技术，而是我放宽范围，我可以随时在需要的时候，通过设定参数的取值范围，来重新判断页面价值。
好，如果这里你有些糊涂，别着急，我接着慢慢的说。上述算法里，我需要知道前N个重要的关键词以及其所对应的权重特征值。那这些数值我如何获取呢？
首先，要先分词。针对于分词，我先设定一个流程，然后采用正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分等方式中的一种来进行分词。这个在我会在我的博文《常见的中文分词技术介绍》中讲解，在此不再赘述。通过分词，我得到了这个页面内容1的关键词集合K。
在识别内容1的时候，我就已经构建了标签树，那么我的内容1实际上已经被标签树拆解为由段落组成的树状结构了。
上图是内容1的标签树。在这里，我遇到一个问题，那就是针对标签树权重赋值的时候，应该是面向整个页面的标签树，还是仅仅面向内容1的标签树的？
很多朋友可能会认为，既然是针对内容1的关键词进行赋值判断，那只处理内容1就好了。其实不然。一款搜索引擎，其处理的数据少说也要千万级别的，所以搜索引擎对于高效率的代码与算法要求是极高的。
而正常情况下，一个网站的网页是不可能孤立存在的，在对一个页面针对某一个关键词进行排序的时候，除了要考虑站外因素外，我需要考虑站内权重的继承，那么在考虑站内权重继承的时候，我必然避不开内链的计算，同时内链本身也应该有不同的权重区分，而内链权重计算时，我肯定要考虑其所在页面与其相关性。既然如此，我就应该一次性对整个页面所有的信息块进行权重分配，这样才是高效率，同时也充分体现了内容与链接相关性的重要性。用一句大家常能在网上看见的话来说，就是相关性决定了链接投票的有效性。
好，既然确定下是整个标签树进行权重赋值，那么下面开始。
首先，我要确定重要关键词的词库。重要关键词的确定通过两种方法：
1.不同行业的重点关键词。
2.针对句子结构与词性的重点关键词。
每一款较为成熟的商业搜索引擎，针对不同行业，其算法都会有所不同。而行业的判断，就是依托于各个行业的关键词库进行的。最近百度针对一些特定关键词，在搜索结果中返回网站的备案信息和认证信息，由此可见，词库其实早已存在。
那么，句子结构又从何说起呢？中文句子不外乎主谓宾定状补几个结构组成，而词性也仅有名词、动词、介词、形容词、副词、拟声词、代词、数词。相信很多人刚做SEO的时候，肯定听说过搜索引擎除噪的时候，会去掉的地得和代词，其实这种说法大面上对，但也并非完全准确。从根本原理来说，是针对句子结构与词性而给予处理时的态度不同。我们可以肯定，主语一定是最重要的部分，往往一句话主语变了，其针对的事物和所要表述的意义也就往往不同。而针对的事物若有变化，极有可能导致这篇文章所涉及的行业有所变化。故而，主语肯定是我所需要的重点词。这里为什么我没有说在主语部分去掉代词呢？因为往往去掉主语会使得句子失真，所以我要保留主语所有属性的词，即便是看起来没有意义代词。
那么定语呢？往往定语决定了一个事物的程度或性质，所以定语也很重要。但问题就来了，对于用户来说，美丽的画与漂亮的画是同一个意思，而美丽的画与难看的画却是相反的意思。同时其它句子结构例如补语作为句子的补充，往往承载了地点、时间等信息量，那也很重要。若是如此，那我又要如确定我认为最主要的关键词呢？
这个问题确实很复杂，但其实能够解决它的办法既简单又困难。那就是时间与数据的积累。也许有人会觉得我这么说是不负责任，但事实却是如此。倘若这个世界上没有SEO、没有伪原创，那么搜索引擎可以高枕无忧，因为没有伪原创的干扰，搜索引擎可以迅速的识别出转载内容，然后非常轻松的计算排名。但有了伪原创之后，其实每一次内容判断算法的调整，更多的是对目前一些常见的伪原创做法进行识别。正因为有伪原创的存在，如果是我设计策略，我会设计出两个词库，词库A是用于区分内容所从属的行业，词库B则是针对不同行业，然后在设置若干规则与这两个子词库进行关联。
举例。比如伪原创猖獗的医疗SEO，通过一些病种词，可以迅速识别出其内容属于医疗行业。那么在选择的时候，鉴于某些原因，我将严厉对待医疗，则我认为医疗文章内容重要的仅仅是充当主语的名词，然后在充当主语的名词中，病种名词作为最优先，进而进行优先级排序，在排序中若主语名词数大于N，则按照其所处的信息块距离根节点最近最有先原则，并且同一名词仅选择一次，然后选取前N个重要关键词作为赋值的初始节点，进行权重赋值。
那么在赋值的时候，我设定赋值系数e，我可以判断在这几个被赋值的节点上，根据关键词种类来确定赋值的比重。比如与title中重复的病种名词，其对应的系数为e1，与title中不对应的病种名词系数为e2，其它名词系数为e3。然后我开始遍历标签树。
整个页面自身权重为Q，按照前N个关键词的顺序依次遍历。那么我的遍历原则如下：
1.第一次遍历时，第一个重要节点权重值为Qe1，其父节点权重值为Qe1*b，其子节点权重值为Qe1*c，然后以此原则继续遍历父节点的父节点及其父节点的子节点和子节点的子节点及其子节点的父节点。
以下举例。假定Q为1，e1为3
则一开始如下图
然后假定a为上一个数的平方根，b为上一个数的立方根。则如下图
接着开始遍历其它节点。
当整个网页标签树的所有节点全部被赋值后，第一次遍历结束。这时候开始第二次遍历，注意这时候与e2相乘的就不是Q了，而是第二个重要关键词所在节点的当前权重值。
这样经过N此遍历，每一个信息块都会有自己相对应的权重数值，然后我单独提取内容1的信息块，具体上文中有画图，在此就不再多画了。将内容1量化。量化后，我就能够得到上文中我所需要的权重特征值T={t1，t2，......，tn}。由此，这个算法层就首位相应的完善了。量化公式很多，我在此就不举例了，因为这个举例毫无意义，我又不是真写搜索引擎。
*******拓展阅读3开始************************************
链接模块的权重，将最后被超链接传到至其所指向的页面中。这也说明了不同位置的链接，其传导的权重各不相同。内链的位置决定了内链的权重继承。而大家经常听到的，内链上下文要出现关键字，其实就是这个算法所衍生出的现象。
*******拓展阅读3结束************************************
至此，这个算法层基本结束了。
******声明1开始*****************************************
1.我再次强调，文中算法不是我写的，是我借鉴别人的，借鉴谁的？我忘了……，好多好多。
2.所有有经验的商业搜索引擎，其算法肯定是分层的，绝对不会仅仅是一个算法层，所以这个单一的算法层，对排名来说可以说影响很大，但绝对不是完全按照这一个算法层来进行排名的。
******声明1结束*****************************************
那么大致了解了这一个层的算法之后，对我们的实际操作有什么具体的帮助吗？
1.我们可以有效知道，如何合理的设置内容页的栏目布局，使得我们在转载文章时，让百度知道我们在转载文章的同时，为了更好的用户体验而聚合了各方观点的文章。
2.我们可以更好的知道，哪些文章会被判定为相似文章。
3.这个是最重要的一点，就是我们能够更好的对内容页面进行布局。真正的白帽SEO，在对站内进行梳理时，其站内栏目在页面上的布局尤为重要，有经验的SEO能够有效的利用页面的权重继承，进而增加长尾排名，这对于门户网站或是B2C等拥有大量内容页的网站来说，非常重要。当然，在长尾排名方面，对页面权重传输的了解与布局仅仅是基础，今后我会在后续文章中，在对栏目层级设置与权重传递方面，针对我的观点进行阐述。
4.明白内链权重继承的大致原理。
一篇文章教会你理解Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-05-08 07:04
一篇文章教会你理解Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程
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千门万户曈曈日，总把新桃换旧符。
在这春节之际，Python进阶者祝福小伙伴们身体健康，工作顺利，心想事成，万事如意，阖家幸福欢乐，猪年诸事顺心顺利。
今天小编给大家详细的讲解一下Scrapy爬虫框架，希望对大家的学习有帮助。
/ 01 / Scrapy爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。
Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
/ 03 /五大组件及其中间件的功能
这五大组件及其中间件的功能如下：
1) Scrapy引擎：控制整个系统的数据处理流程，触发事务处理流程，负责串联各个模块
2) Scheduler（调度器）：维护待爬取的URL队列，当接受引擎发送的请求时，会从待爬取的URL队列中取出下一个URL返回给调度器。
3) Downloader（下载器）：向该网络服务器发送下载页面的请求，用于下载网页内容，并将网页内容交与蜘蛛去处理。
4) Spiders（蜘蛛）：制定要爬取的网站地址，选择所需数据内容，定义域名过滤规则和网页的解析规则等。
5) Item Pipeline（项目管道）：处理由蜘蛛从网页中抽取的数据，主要任务是清洗、验证、过滤、去重和存储数据等。
6) 中间件（Middlewares）：中间件是处于Scrapy引擎和Scheduler，Downloader，Spiders之间的构件，主要是处理它们之间的请求及响应。
Scrapy爬虫框架可以很方便的完成网上数据的采集工作，简单轻巧，使用起来非常方便。
/ 04 /基于Scrapy的网络爬虫设计与实现
在了解Scrapy爬虫原理及框架的基础上，本节简要介绍Scrapy爬虫框架的数据采集过程。
4.1 建立爬虫项目文件
基于scrapy爬虫框架，只需在命令行中输入“scrapy startproject article”命令，之后一个名为article的爬虫项目将自动创建。首先进入到article文件夹下，输入命令“cd article”，之后通过“dir”查看目录，也可以通过“tree /f”生成文件目录的树形结构，如下图所示，可以很清晰的看到Scrapy创建命令生成的文件。
爬虫项目目录结构
顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
随着互联网信息的与日俱增，利用网络爬虫工具来获取所需信息必有用武之地。使用开源的Scrapy爬虫框架，不仅可以实现对web上信息的高效、准确、自动的获取，还利于研究人员对采集到的数据进行后续的挖掘分析。
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/ 01 / Scrapy爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。
Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
/ 03 /五大组件及其中间件的功能
这五大组件及其中间件的功能如下：
1) Scrapy引擎：控制整个系统的数据处理流程，触发事务处理流程，负责串联各个模块
2) Scheduler（调度器）：维护待爬取的URL队列，当接受引擎发送的请求时，会从待爬取的URL队列中取出下一个URL返回给调度器。
3) Downloader（下载器）：向该网络服务器发送下载页面的请求，用于下载网页内容，并将网页内容交与蜘蛛去处理。
4) Spiders（蜘蛛）：制定要爬取的网站地址，选择所需数据内容，定义域名过滤规则和网页的解析规则等。
5) Item Pipeline（项目管道）：处理由蜘蛛从网页中抽取的数据，主要任务是清洗、验证、过滤、去重和存储数据等。
6) 中间件（Middlewares）：中间件是处于Scrapy引擎和Scheduler，Downloader，Spiders之间的构件，主要是处理它们之间的请求及响应。
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基于scrapy爬虫框架，只需在命令行中输入“scrapy startproject article”命令，之后一个名为article的爬虫项目将自动创建。首先进入到article文件夹下，输入命令“cd article”，之后通过“dir”查看目录，也可以通过“tree /f”生成文件目录的树形结构，如下图所示，可以很清晰的看到Scrapy创建命令生成的文件。
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顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
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Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。
/ 02 /Scrapy爬虫框架组成
由上图可知Scrapy爬虫框架主要由5个部分组成，分别是：Scrapy Engine（Scrapy引擎），Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spiders（蜘蛛），Item Pipeline（项目管道）。爬取过程是Scrapy引擎发送请求，之后调度器把初始URL交给下载器，然后下载器向服务器发送服务请求，得到响应后将下载的网页内容交与蜘蛛来处理，尔后蜘蛛会对网页进行详细的解析。蜘蛛分析的结果有两种：一种是得到新的URL，之后再次请求调度器，开始进行新一轮的爬取，不断的重复上述过程；另一种是得到所需的数据，之后会转交给项目管道继续处理。项目管道负责数据的清洗、验证、过滤、去重和存储等后期处理，最后由Pipeline输出到文件中，或者存入数据库等。
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爬虫项目目录结构
顶层的article文件夹是项目名，第二层中包含的是一个与项目名同名的文件夹article和一个文件scrapy.cfg，这个与项目同名的文件夹article是一个模块，所有的项目代码都在这个模块内添加，而scrapy.cfg文件是整个Scrapy项目的配置文件。第三层中有5个文件和一个文件夹，其中__init__.py是个空文件，作用是将其上级目录变成一个模块；items.py是定义储对象的文件，决定爬取哪些项目；middlewares.py文件是中间件，一般不用进行修改，主要负责相关组件之间的请求与响应；pipelines.py是管道文件，决定爬取后的数据如何进行处理和存储；settings.py是项目的设置文件，设置项目管道数据的处理方法、爬虫频率、表名等；spiders文件夹中放置的是爬虫主体文件（用于实现爬虫逻辑）和一个__init__.py空文件。
4.2 之后开始进行网页结构与数据分析、修改Items.py文件、编写hangyunSpider.py文件、修改pipelines.py文件、修改settings.py文件，这些步骤的具体操作后期会文章专门展开，在此不再赘述。
4.3 执行爬虫程序
修改上述四个文件之后，在Windows命令符窗口中输入cmd 命令进入到爬虫所在的路径，并执行“scrapy crawl article”命令，这样就可以运行爬虫程序了，最后保存数据到本地磁盘上。
/ 05 /结束语
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文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-05-06 01:01
文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。 查看全部
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。 查看全部
文章采集程序基于pythonrequests的准备工作
文章采集程序基于pythonrequests。准备工作对于爬虫来说，要把爬虫发布到网上，需要完成2个步骤：第一步，请求网站。所以首先要下载并安装好网络抓包工具包selenium。selenium是一个用于web应用程序的自动化测试框架，已经广泛应用于浏览器领域。该工具已在firefox，chrome，edge和opera等主流浏览器中的脚本引擎中实现。
可用于浏览器，手机，http服务器，文本编辑器等。第二步，处理数据。获取数据一般可以用requests库里的请求方法或者urllib库里的request方法。不管哪种方法，都是通过发送http请求到服务器来进行获取。注意：对于其他一些爬虫，如scrapy等也可能有不同的请求方法。还需要在get方法里添加两个参数：request_uri，也就是你的服务器。
headers，headers是urllib的接口设置参数，就是接口的服务器，一般是一个http协议中定义的字符串，在selenium中定义在文件夹下。response则可以是json，xml也可以是任何协议格式，比如xml，csv等等。从这一步可以看出，其实都是基于urllib或者request返回的数据。
不同的是，request相对来说比较难读，而且还有user-agent编码的问题。headers相对好读，有配置，编码方式一般有个啥。不过如果您是前端开发人员，可以通过把request数据用json格式存储，就不需要任何注意了。文章来源于公众号【获取最新科技资讯】，获取最新科技资讯才不枉我百忙之中抽空来给你们分享文章呢！。
openGauss数据库源码解析系列文章——AI技术（四）：指标采集、预测与异常
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-05-05 05:12
openGauss数据库源码解析系列文章——AI技术（四）：指标采集、预测与异常
Gauss松鼠会
学习 探索 分享数据库前沿知识和技术共建数据库技术交流圈
上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
- END -
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上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
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上篇图文，我们分享了的相关精彩内容，本篇将详细介绍AI技术——指标采集、预测与异常检测的相关内容。8.5 指标采集、预测与异常检测数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息，进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。8.5.1 使用场景用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化，都可能会导致数据库产生异常，如果不及时发现并处理这些异常，可能会导致严重的后果。通常，数据库监控指标（metric，如CPU使用率、QPS等）能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控，分析指标数据特征或变化趋势等信息，可及时发现数据库异常状况，并及时将告警信息推送给运维管理人员，从而避免造成损失。8.5.2 实现原理
图1 Anomaly-Detection框架
指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的，在openGauss项目中名为Anomaly-Detection，它的结构如图1所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分，其中Agent是数据库代理模块，负责收集数据库指标数据并将数据推送到Detector；Detector是数据库异常检测与分析模块，该模块主要有三个作用。（1） 收集Agent端采集的数据并进行转储。（2） 对收集到的数据进行特征分析与异常检测。（3） 将检测出来的异常信息推送给运维管理人员。1. Agent模块的组成Agent模块负责采集并发送指标数据，该模块由DBSource、MemoryChannel、HttpSink三个子模块组成。（1） DBSource作为数据源，负责定期去收集数据库指标数据并将数据发送到数据通道MemoryChannel中。（2） MemoryChannel是内存数据通道，本质是一个FIFO队列，用于数据缓存。HttpSink组件消费MemoryChannel中的数据，为了防止MemoryChannel中的数据过多导致OOM（out of Memory，内存溢出），设置了容量上限，当超过容量上限时，过多的元素会被禁止放入队列中。（3） HttpSink是数据汇聚点，该模块定期从MemoryChannel中获取数据，并以Http(s)的方式将数据进行转发，数据读取之后从MemoryChannel中清除。2. Detector 模块组成Detector模块负责数据检测，该模块由Server、Monitor两个子模块组成。（1） Server是一个Web服务，为Agent采集到的数据提供接收接口，并将数据存储到本地数据库内部，为了避免数据增多导致数据库占用太多的资源，我们将数据库中的每个表都设置了行数上限。（2） Monitor模块包含时序预测和异常检测等算法，该模块定期从本地数据库中获取数据库指标数据，并基于现有算法对数据进行预测与分析，如果算法检测出数据库指标在历史或未来某时间段或时刻出现异常，则会及时的将信息推送给用户。8.5.3 关键源码解析1.总体流程解析智能索引推荐工具的路径是openGauss-server/src/gausskernel/dbmind/tools/anomaly_detection，下面的代码详细展示了程序的入口。
def forecast(args): … # 如果没有指定预测方式，则默认使用’auto_arima’算法 if not args.forecast_method: forecast_alg = get_instance('auto_arima') else: forecast_alg = get_instance(args.forecast_method) # 指标预测功能函数 def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None): … forecast_alg.fit(timeseries=train_ts) dates, values = forecast_alg.forecast( period=TimeString(args.forecast_periods).standard) date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0], end_date=dates[-1]) display_table.add_row( [name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)] )# 校验存储路径 if save_path: if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)): os.makedirs(os.path.dirname(save_path)) with open(save_path, mode='w') as f: for date, value in zip(dates, values): f.write(date + ',' + str(value) + '\n') # 从本地sqlite中抽取需要的数据 with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db: if args.metric_name: timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows) forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path) else:# 获取sqlite中所有的表名 tables = db.get_all_tables() # 从每个表中抽取训练数据进行预测for table in tables: timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows) forecast_metric(table, timeseries)# 输出结果 print(display_table.get_string()) # 代码远程部署def deploy(args): print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))# 格式化代码远程部署指令 command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \ .format(user=args.user, host=args.host, project_path=args.project_path) # 判断指令执行情况if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0: print("\nExecute successfully.") else: print("\nExecute unsuccessfully.")… # 展示当前监控的参数def show_metrics():… # 项目总入口def main(): …
2. 关键代码段解析（1） 后台线程的实现。前面已经介绍过了，本功能可以分为三个角色：Agent、Monitor以及Detector，这三个不同的角色都是常驻后台的进程，各自执行着不同的任务。Daemon类就是负责运行不同业务流程的容器类，下面介绍该类的实现。
class Daemon: """ This class implements the function of running a process in the background.""" def __init__(self): …def daemon_process(self): # 注册退出函数 atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file)) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)# 启动进程 @staticmethod def start(self): try: self.daemon_process() except RuntimeError as msg: abnormal_exit(msg) self.function(*self.args, **self.kwargs) # 停止进程 def stop(self): if not os.path.exists(self.pid_file): abnormal_exit("Process not running.") read_pid = read_pid_file(self.pid_file) if read_pid > 0: os.kill(read_pid, signal.SIGTERM) if read_pid_file(self.pid_file) < 0: os.remove(self.pid_file)
（2） 数据库相关指标采集过程。数据库的指标采集架构，参考了Apache Flume的设计。将一个完整的信息采集流程拆分为三个部分，分别是Source、Channel以及Sink。上述三个部分被抽象为三个不同的基类，由此可以派生出不同的采集数据源、缓存管道以及数据的接收端。前文提到过的DBSource即派生自Source、MemoryChannel派生自Channel，HttpSink则派生自Sink。下面这段代码来自metric_agent.py，负责采集指标，在这里将上述模块串联起来了。
def agent_main():… # 初始化通道管理器cm = ChannelManager()# 初始化数据源 source = DBSource() http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context) source.channel_manager = cm http_sink.channel_manager = cm # 获取参数文件里面的功能函数 for task_name, task_func in get_funcs(metric_task): source.add_task(name=task_name, interval=params['source_timer_interval'], task=task_func, maxsize=params['channel_capacity']) source.start() http_sink.start()
（3） 数据存储与监控部分的实现。Agent将采集到的指标数据发送到Detector服务器上，并由Detector服务器负责存储。Monitor不断对存储的数据进行检查，以便提前发现异常。这里实现了一种通过SQLite进行本地化存储的方式，代码位于sqlite_storage.py文件中，实现的类为SQLiteStorage，该类实现的主要方法如下：
# 通过时间戳获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):…# 通过编号获取最近一段时间的数据def select_timeseries_by_number(self, table, number): …
其中，由于不同指标数据是分表存储的，因此上述参数table也代表了不同指标的名称。异常检测当前主要支持基于时序预测的方法，包括Prophet算法（由Facebook开源的工业级时序预测算法工具）和ARIMA算法，他们分别被封装成类，供Forecaster调用。上述时序检测的算法类都继承了AlgModel类，该类的结构如下：
class AlgModel(object): """ This is the base class for forecasting algorithms. If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules. """ def __init__(self): pass @abstractmethod def fit(self, timeseries): pass @abstractmethod def forecast(self, period): pass def save(self, model_path): pass def load(self, model_path): pass
在Forecast类中，通过调用fit()方法，即可根据历史时序数据进行训练，通过forecast()方法预测未来走势。获取到未来走势后如何判断是否是异常呢？方法比较多，最简单也是最基础的方法是通过阈值来进行判断，在我们的程序中，默认也是采用该方法进行判断的。8.5.4 使用示例Anomaly-Detection工具有start、stop、forecast、show_metrics、deploy五种运行模式，各模式说明如表1所示。表1 Anomaly-Detection使用模式及说明
模式名称
说明
start
启动本地或者远程服务
stop
停止本地或远程服务
forecast
预测指标未来变化
show_metrics
输出当前监控的参数
deploy
远程部署代码
Anomaly-Detection工具运行模式使用示例如下所示。① 使用start模式启动本地collector服务，代码如下：
python main.py start –role collector
② 使用stop模式停止本地collector服务，代码如下：
python main.py stop –role collector
③ 使用start模式启动远程collector服务，代码如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
④ 使用stop模式停止远程collector服务，代码如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
⑤ 显示当前所有的监控参数，代码如下：
python main.py show_metrics
⑥ 预测io_read未来60秒的最大值、最小值和平均值，代码如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
⑦ 将代码部署到远程服务器，代码如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 演进路线
Anomaly-Detection作为一款数据库指标监控和异常检测工具，目前已经具备了基本的数据收集、数据存储、异常检测、消息推送等基本功能，但是目前存在以下几个问题。（1） Agent模块收集数据太单一。目前Agent只能收集数据库的资源指标数据，包IO、磁盘、内存、CPU等，后续还需要在采集指标丰富度上作增强。（2） Monitor内置算法覆盖面不够。Monitor目前只支持两种时序预测算法，同时针对异常检测额，也仅支持基于阈值的简单情况，使用的场景有限。（3） Server仅支持单个Agent传输数据。Server目前采用的方案仅支持接收一个Agent传过来的数据，不支持多Agent同时传输，这对于只有一个主节点的openGauss数据库暂时是够用的，但是对分布式部署显然是不友好的。因此，针对以上三个问题，未来首先会丰富Agent以便于收集数据，主要包括安全指标、数据库日志等信息。其次在算法层面上，编写鲁棒性（即算法的健壮性与稳定性）更强的异常检测算法，增加异常监控场景。同时，需要对Server进行改进，使其支持多Agent模式。最后，需要实现故障自动修复功能，并与本功能相结合。
以上内容为AI技术中指标采集、预测与异常检测的详细介绍，下篇图文将分享“AI查询时间预测”的相关内容，敬请期待！
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