算法自动采集列表页优质信息，帮你快速找到你
　　算法自动采集列表页优质信息，帮你快速找到你想要的最新优质数据自动生成html版本图文并实时同步推荐算法track标签的跟踪标签标记，
　　如果排序是算法决定，其实很正常。如果是人为的，
　　让我们站长算算能产生多少流量？用adsense的统计api可以算，然后算下带宽支出，在算算浏览时间。再算算有多少人参与了，这样可以大概推算一下pv，日均，周均，月均，日均，月均，日均，周均等等。最后得出一个很粗略的pv。当然也可以再把某个网站的pv数据导出。多个网站同时同步上传，同步用户及url，搞个rollingcache库保存用户及url，当作广告位来投放。
　　这样的话有点针对性效果会好一些，但需要有个cache，对于比较精准的人群而言可能来不及点；不然url会被cache很多，就算投放了你也搜不到。
　　没办法解决。被人算了。原理就是通过广告监测工具来测。
　　我来说一说吧，举个栗子，你在看一篇文章，点开一看发现有一个光标在底部有没有按返回键的习惯？开始正经回答了，因为楼主的广告一般是要求在右上角的，类似adright。那么这么做的主要目的是：首先这个广告被有些人（例如我）点击过了，现在大部分人都习惯在右上角，那么你这里就需要一个可自定义返回键来实现，尽可能的让这些人不点到你的广告，这样子才能减少广告对用户的影响吧。
　　第二个目的，是你在广告页有一个返回键就会点击你的广告，如果一个人感觉要在右上角把广告点了很不方便，那么这类人就会pass掉这个广告（我开个玩笑不会这么干的）第三个目的，也是最终目的，作为媒体来说他不能浪费广告流量吧？所以必须要反复的审核这些被点击的广告。才能准确的将广告再次展示给用户，而返回键就是一个特别重要的“审核”机制。
　　举个栗子，要把这个广告展示给用户，第一步，你需要有一个回到顶部的，而且光标，并且按下返回键，才可以展示在用户的位置你最好别每次点完返回键立马点一下左右两侧或者上下左右的文本按钮来展示（因为这样会让用户感觉有好多次滑动返回键的操作和理解理解你的意思）所以这里回到顶部就变得尤为重要，为了让你的广告展示在用户看来非常爽，所以一次只能展示出一个返回键讲得不严谨而且具体点，你做了三组广告，目的是返回键。
　　那么这三组广告加起来的展示次数就是3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x。 查看全部

　　算法自动采集列表页顶部广告的已知方法有哪些？
　　算法自动采集列表页顶部广告(前提是部分采集广告有效)，这样的话，不管点不点，你都会看到广告，我们这里叫外采。作弊地方只有一个就是数据作弊，通过程序注入，注入了即使点了也没用。
　　已知方法有：
　　1、购买某些服务供自动检索的使用，但成本不低。
　　2、尝试去抓取广告，然后做ab测试，确定性价比较高。
　　3、尝试搞个什么什么集成类型的广告追踪系统，不太容易，就不讨论了。
　　4、绕过部分seo限制，不一定所有人都知道你需要什么样的网站，大部分都不知道，别走太多弯路。本身一搜索就有很多限制，不可能知道全部内容，你要是一个个提交内容，代价太大，不现实。可能有人想过第四种，但是对百度没意义。
　　有一个办法是爬墙，上谷歌。谷歌爬的地方很多，仅仅是百度没法显示的就有三四十个，而且大多都是中国境内网站，百度也不会那么无聊。利用一个隐藏网址搞定，比如不告诉你是国内的网站。
　　曾经跟腾讯coo做过搜索联合，做过一段时间针对百度搜索的判断。其实搜索的本质还是获取你想要的信息，百度只是将信息的一部分（点击率，属性等）显示给你，并不能对你指明。这是网站的基本原理。搜索工具是在与你直接交互的一线岗位，具有较为明显的观察性和即时性，腾讯推出的工具，我认为更多的是推动了上下游整合。 查看全部

　　算法 自动采集列表 DokuWiki2010-11-07a.rarv20101107
　　DokuWiki v20101107a.rar
　　DokuWiki 是一个标准的、易于使用的 Wiki，主要用于创建任何类型的文件。它适用于开发组、工作组和小型企业。它具有简单而强大的语法，可确保在 Wiki 之外仍然可以读取数据文件，并简化了结构化文本的创建。所有数据都存储在纯文本文件中——不需要数据库。 DokuWiki 2010-11-07a 更新日志：改进的快速搜索算法。改进的电子邮件订阅模板。作者需要检查他们是否实现了正确的按钮。查看差异。永久链接许可证说明。在轻松编辑期间预装了各种第三方库。该部分的名称已安装在多个 IE7、IE8 中，并且现在可通过内部链接获得 chrome 修复参数（对插件有用）。一些xmlrpc改进的配置文件名编码支持自定义列编辑器（插件），例如表编辑器插件集中库加载错误修复和许多小改进。基本特性：语法简单、页面修改次数不限、近期变化、彩色并排差异、支持上传和嵌入图片等媒体、wiki中可自定义链接可选CamelCase格式支持的内容可分为命名空间，以及可以通过自动索引轻松浏览。高可用性：段落编辑允许在工具栏和快捷键中编辑页面的一小部分，使初学者和专业人士都可以轻松编辑。位置导航栏导航方便，自动生成目录锁，避免编辑冲突。访问控制和反垃圾邮件措施： 简单支持只读页面、扩展访问控制列表、垃圾邮件黑名单、延迟索引、加扰电子邮件地址和 rel=nofollow 支持国际化：支持 50 多种语言。完全支持 UTF-8。更干净的 URL 的罗马化。英文维基可以选择自动复数链接。快速：基于索引的快速全文搜索，以实现更快的渲染。用 Ajax 增强的页面缓存 界面可扩展：可以通过模板（70 多个）自定义页面设计。功能可以通过插件进行扩展（超过 600 个）。如果您需要帮助，社区会提供极好的支持。轻松集成：无需数据库，使用纯文本文件将最近的更改作为 RSS 或 ATOM 提要同步为开源和评论良好的源代码，与 LDAP、MySQL、Postgres 和其他与之集成的身份验证后端...
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　　算法自动采集列表页/商品页、购物车页获取
　　算法自动采集列表页、商品页、，图片获取，url在列表页、商品页、购物车页、发现页获取，rss获取内容，url在列表页、商品页、购物车页、发现页获取，response自动转化为responseselection.criteria，response转化为ajax格式。
　　手机要能进去：wireshark抓包然后分析wireshark发送给你的数据是什么
　　静态内容。提供response接口接受请求，然后数据转换。
　　比较容易理解的就是封包，比如你正在操作的页面有一个js接口是读取页面中所有元素的对象，从这个接口接收数据，再转发给页面的url地址，或者直接通过xmlrpc接收请求，再一层一层数据转发接收。
　　请求数据包
　　wireshark抓包
　　不知道ajax是不是这个实现，你可以了解一下。
　　ajax使用loadreaderajaxresponse接收数据，即数据数据你可以看相关文章，
　　发一个xmlhttprequest，看一下data参数就明白了。
　　最容易理解的就是：xmlhttprequest发送给浏览器相关的接口信息（xmlhttprequest类里的一个方法，注意不是http方法），浏览器读取这些信息，然后转化为data可以查询的模型。或者是http请求，然后转化为json，json的格式要有：a[k]={data:a，}varjson=newxmlhttprequest();json.send(response.responsetext);//把响应的数据发送出去json.send(response.responseheader.stringify(response.responsetext));//把响应的a模型转化为json格式。 查看全部

　　5分钟自动化程度JeffDean在ICML2019上进行演讲
　　翻译：王雨彤
　　校对：王伟丽
　　本文1300字左右，建议阅读5分钟
　　自动化程度
　　Jeff Dean 在 ICML 2019 上发表了关于 AutoML 的演讲，并将自动化分为 4 个级别：
　　在不引入学习步骤的情况下手动构建预测变量；手动选择特征并学习预测。引入自动超参数调优（HPO）工具，如Hyperopt、Optuna、SMAC3、scikit-optimize等；手动构建算法、端到端学习特征和预测。除了HPO，还有其他工具，比如featuretools、tsfresh、boruta等；完全自动化。端到端学习算法、特征和预测。自动算法（模型）选择工具，如Auto-sklearn、TPOT、H2O、auto_ml、MLBox等自动参数优化的两种方法
　　有两种广泛使用的优化方法。一种是贝叶斯优化方法，它根据过去的结果搜索未知参数的范围。典型的算法有TPE、SMAC、GP-EL等
　　另一种方法是在训练过程中停止学习，从而高效地搜索参数，例如 Successive Halving、Hyperband 等。
　　蓝点表示训练继续，红点表示训练停止。
　　AutoML 库
　　我们可以将这些库分为贝叶斯优化算法和提前停止算法。
　　考虑到质量和速度，我们推荐的两个库是 Optuna 和 scikit-optimize。
　　自动化特征工程
　　TPOT 和 Auto-sklear 在使用上仍有局限性。因此，我们将特征工程分为特征生成和特征选择两大类。
　　自动化算法（模型）选择 AutoML 作为 CASH 问题（混合算法选择和超参数优化）。两个重要的问题是没有所有数据集的最优模型；有些模型非常适合超参数。敏感的。我们需要同时解决模型选择和超参数调优的问题。
　　Optuna 也可以解决 CASH 问题，如下图。
　　自动算法选择对比如下：
　　图7显示了不同框架算法下分类数据集问题上的F1值。图 8 显示了不同框架算法下回归数据集的均方误差 (MSE)。箱形图分别代表上限、下四分位数、中位数、下四分位数和下限，灰色圆圈代表异常值。
　　针对不同的任务推荐不同的方法。
　　自动神经架构搜索
　　自动神经架构搜索在学术界也是一个非常热门的话题，但在工业界并没有得到广泛应用。
　　参考
　　以下是日语幻灯片的链接：
　　原文链接： 查看全部

　　【第四方免费工具】算法自动采集列表地址采集
　　算法自动采集列表主要包括三个步骤：页面列表采集appanalytics页面标题采集apptitle采集页面url地址采集当app使用自动采集后，首先我们可以在itunes上查看自动采集后的结果。具体可参考windows系统和mac系统app的详细用法。【第四方免费工具提供】adminholder9.2.1a.0.0（服务号）adminholder9.2.1a.0.0（服务号）【开发者分享】（知乎专栏）mintmonkey等第三方免费工具github提供代码下载，您可下载相关依赖自行安装。祝您学习愉快！。
　　据我所知,大部分应用应该都是采用多个网站串通过api形式实现的，也就是说,可以有多个网站共享一个url地址,再由用户依据它们之间的关联,来重定向到不同的网站上。目前国内仅有使用c#开发的网站采集工具,其主要实现方法是:通过直接的curl调用网站里的api来获取数据,然后在客户端上通过javascript.dom或javascript.css之类的api以json格式加载数据,这样,我们就能做到访问各个网站的列表,并按照相关列表返回相关数据。
　　据我所知,c#的websocket协议下,各个网站是可以各自独立发送/接收json/cookie/proxies等数据的。参考：。
　　简单的算法-针对移动的自动采集工具
　　c#+android+java+php，目前能实现的的功能都可以实现，开源项目github都有， 查看全部

　　69源码+无限制+自动采集发布+定时采集开发语言
　　源代码名称：[WP采集plugin] autopost-pro 3.7.8+wordpress automatic采集plugin 源代码+unlimited+auto采集release+timing采集
　　开发语言：PHP+Mysql
　　操作系统：Windows、Linux
　　源代码介绍和安装说明：
　　插件是wp-autopost-pro3.7.8的最新版本。
　　采集Plugin 适用对象
　　1、刚建的wordpress网站内容比较少，希望尽快有更丰富的内容；
　　2、热门内容自动采集自动发布；
　　3、timing采集，手动采集发布或保存到草稿；
　　4、css 样式规则可以更精确地满足采集 的需求。
　　5、伪原创采集带有翻译和代理IP，保存cookie记录；
　　6、可采集Content 到自定义列
　　新增支持谷歌神经网络翻译、有道神经网络翻译，轻松获取优质原创文章
　　全面支持市面上所有主流对象存储服务，七牛云、阿里云OSS等
　　采集微信公号、头条号等自媒体内容，因为百度没有收录公号、头条文章等，轻松获取优质“原创”文章，加百度收录量及网站权重
　　采集any网站内容，采集信息一目了然
　　通过简单的设置，采集可以来自任何网站内容，并且可以设置多个采集任务同时运行。任务可以设置为自动或手动运行。主任务列表显示每个采集任务的状态：上次检测采集时间，预计下次检测采集时间，最新采集文章，文章编号更新k15@等信息，方便查看和管理。
　　文章管理功能方便查询、查找、删除采集文章，改进后的算法从根本上杜绝了采集同文章的重复，日志功能将异常记录在采集的过程并抓取错误，方便查看设置错误以便修复。
　　增强seo功能，其他自学。
　　69源网络测试截图：
　　
　　本资源下载价格为58金币，请先登录
　　【购买前提醒】：
　　[1] 69个源代码，全站6000+源代码，只要有下载按钮，所有终身VIP都可以免费下载。年费VIP几乎可以免费下载全站90%以上的源代码，但是每天的下载次数是有限制的。 【69源代码网非常重视源代码质量，同时源代码数量以每月300-500套的速度不断增加】；
　　[2] 不可能在所有 6000 多套源代码中构建演示或修复错误。可能有瑕疵，所以会低价出售，但也可以低价买到高价值的宝物。虚拟产品，一经购买即视为接受风险，概不退换！ ！ ！
　　[3] 源代码标题收录（有demo站点），说明本源代码已经在我们69源网络上完全搭建和修复，基本没有大问题。可以放心购买，当然价格也相应贵一些；
　　[4] 69源站采用在线支付。支付完成后，积分将自动记入账户；
　　[5] 共享的源代码仅用于学习研究和代码架构爱好研究，严禁用于商业目的或非法活动。
　　本文由（小竹峰）整理，转载请注明出处：;
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　　学过网站设计的小伙伴们：二叉树结构设计
　　研究过网站设计的人都知道网站通常是分层设计的。顶层是顶级域名，后面是子域名，子域名下面还有子域名等等，每个子域也可能有多个同级域名，URL之间可能有链接，形成一个复杂的网络。
　　
　　网站的网址很多的时候，一定要好好设计好网址，否则在后期的理解、维护或者开发过程中会很混乱。了解了以上网页结构设计后，现在正式介绍网络爬虫中的深度优先算法。
　　
　　上图是一个二叉树结构。通过遍历这棵二叉树，我们可以比较爬取网页，加深对爬取策略的理解。深度优先算法的主要思想是先从顶级域名A开始，然后从中提取两个链接B和C。抓取链接B后，下一个要抓取的链接是D或E，而不是抓取。抓取链接B后，立即抓取链接C，抓取链接D后，发现链接D中的所有URL都被访问过。在此之前，我们已经建立了一个访问过的URL列表，专门用来存储访问过的URL。当链接 D 被完全抓取后，接下来会抓取链接 E。链接E爬取完成后，链接C不会被爬取，而是继续往下爬爬爬取链接I。 原理是链接会一步一步往下爬，只要下有子链接链接，并且子链接没有被访问过，这就是深度优先算法的主要思想。深度优先算法是让爬虫一步一步往下爬，然后一步一步往后退，以深度优先。理解了深度优先算法后，再看上图，可以得到二叉树呈现的爬虫爬取链接顺序如下：A、B、D、E、I、C、F、G、H（假设此处左侧的链接）将首先被抓取）。其实我们在做网络爬虫的时候，经常会用到这个算法来实现。其实我们常用的Scrapy爬虫框架默认也是用这个算法实现的。由以上理解，我们可以认为深度优先算法本质上是通过递归实现的。
　　下图展示了深度优先算法的代码实现过程。
　　
　　深度优先的过程实际上是以递归的方式实现的。看上图中的代码，先定义一个函数来实现深度优先处理，然后传入节点参数。如果节点不为空，则将其打印出来。您可以将其与二叉树中的顶点 A 进行比较。节点打印后，检查是否有左节点（链接B）和右节点（链接C）。如果左节点不为空，则返回，并调用深度优先函数本身再次递归得到一个新的左节点（链接D）和右节点（链接E），以此类推，不会停止直到遍历完所有节点或达到既定条件。右节点的实现过程也一样，不再赘述。
　　
　　深度优先过程以递归方式实现。当递归继续而不跳出递归或递归过深时，容易发生栈溢出，实际应用过程中要注意这一点。
　　深度优先算法和广度优先算法是数据结构中非常重要的算法结构，也是非常常用的算法，也是面试过程中非常常见的面试题，所以推荐大家需要掌握，下一篇文章我们将介绍广度优先算法，敬请期待。
　　
　　对网络爬虫中深度优先算法的简单介绍到此结束。你们做对了吗？ 查看全部

　　网络爬虫背景基本概念基本原理_荣耀时刻_网络蜘蛛
　　网络爬虫背景
　　基本概念
　　基本原则
　　背景
　　首先，让我们了解一下背景。众所周知，随着计算机、互联网、物联网、云计算等网络技术的兴起，互联网上的信息爆炸式增长。毫无疑问，互联网上的信息几乎涵盖了社会、文化、政治、经济、娱乐等所有话题。
　　使用传统的数据采集机制（如问卷调查法、访谈法）采集和采集数据往往受到资金和地域范围的限制，同时也由于样本量小、可靠性低等因素而采集到的数据往往对客观事实有偏见，局限性更大。这时，网络爬虫作为强大的数据采集神器应运而生。一起来看看网络爬虫的辉煌时刻吧！
　　网络爬虫使用统一资源定位器（Uniform ResourceLocator）寻找目标网页，直接将用户关注的数据内容返回给用户。不需要用户以浏览网页的形式获取信息，节省了用户的时间，也提高了数据采集的准确性，让用户在海量数据中导航。网络爬虫的最终目标是从网页中获取它们需要的信息。虽然可以使用urllib、urllib2、re等一些爬虫基础库来开发爬虫程序，获取需要的内容，但是所有爬虫程序都是这样写的，工作量太大。使用爬虫框架。使用爬虫框架可以大大提高效率，缩短开发时间。
　　了解了网络爬虫的背景和网络爬虫的用途之后，我们一起来了解一下它的概念知识。
　　基本概念
　　网络爬虫也称为网络蜘蛛或网络机器人。其他不常用的名称包括蚂蚁、自动索引、模拟器或蠕虫。同时，它也是一个“物”。网络概念的核心之一。网络爬虫本质上是按照一定的逻辑和算法规则自动抓取和下载万维网上网页的计算机程序或脚本。它是搜索引擎的重要组成部分。
　　刚才讲了网络爬虫的逻辑和算法规则，跟大家分享一下网络爬虫的基本原理！
　　基本原则
　　字不如表，表不如图。下面是网络爬虫过程的示意图。你可以看到原理图部分。一般来说，网络爬虫从预先设置的一个或几个初始网页网址开始，然后按照一定的规则对网页进行爬取，得到初始网页上的网址列表。之后，每当一个网页被抓取时，爬虫都会提取该网页的新网址放入未抓取队列中，然后循环从未抓取队列中取出一个网址进行新的抓取一轮爬取，重复上述过程，直到进入队列。爬虫直到 URL 爬取完成或满足其他既定条件后才会结束。
　　总结
　　以上，我们简单介绍了网络爬虫的背景、基本概念和基本原理。下面简单总结一下。
　　随着互联网上信息的增多，使用网络爬虫工具获取所需的信息是必不可少的。使用网络爬虫获取采集信息，不仅可以实现高效、准确、自动获取网络信息，还可以帮助企业或研究人员对采集收到的数据进行后续挖掘和分析。 查看全部

　　DOM树中的视觉特征和一致性是怎样的？
　　参考iteye上文章的一篇文章，我恢复了文章的源码，还请博主见谅
　　准确提取网页内容一直是​​数据提取和开发的头疼问题。目前，国内外的研究成果很多，需要在实际项目中进一步探索和应用。
　　以下为转载部分：
　　应该说在WEB分割领域已经有很多研究工作了。由于 HTML 语法的灵活性，目前大多数网页都没有完全遵循 W3C 规范，这可能会导致 DOM 树结果出现错误。更重要的是，DOM树最初是为了浏览器中的布局展示而引入的，并不是为了描述WEB页面的语义结构。一些文献中提到基于标签将网页划分为内容块。这些块方法在过程中很简单。然而，面对日益复杂的网页和不规则的网页结果，拦截效果往往不尽如人意。
　　另一种方法是从视觉特征中挖掘页面结构。一个典型的代表就是微软亚洲研究院提出的VIPS（Vision-based Page Segmentation）。它利用 WEB 页面的视觉线索，如背景颜色、字体颜色和大小、边框、逻辑块和逻辑块之间的间距等，结合语义块的 DOM 树，并将其应用于评估TREC2003。好结果。但是，由于视觉特征的复杂性，如何保证规则集的一致性是一大难点。另外，VIPS算法需要计算并保存DOM树中所有节点的视觉信息，导致算法消耗大量时间和内存。处理具有大量DOM节点的网页时性能不高。
　　利用网页的视觉特性和DOM树的结构特性对网页进行屏蔽，采用逐层逐层删除的方法，删除与网页无关的噪声块文本，从而获得文本块。对得到的文本块应用VIPS算法得到完整的语义块，最后在语义块的基础上提取文本内容。实验证明该方法是可行的。
　　文本网页可以分为两类：主题网页和目录网页。专题网页通常通过文本段落描述一个或多个主题。虽然主观网页也有图片和超链接，但这些图片和超链接并不是网页的主体。目录网页通常提供一组相关或不相关的链接。本文研究的正文信息提取是指从新闻主题网页中提取核心文本。从理论上讲，利用本文所述的研究成果，该算法稍加变换，也将适用于论坛类主题网页正文的提取。
　　块统计算法
　　算法首先将DOM树中的节点类型分为容器、文本、移除、图片四类。
　　/**
* 检查指定DOM节点是否为容器类节点
* @param node
* @return
*/protectedboolean checkContainerType(DomNode node){return(node instanceofHtmlUnknownElement|| node instanceofHtmlFont|| node instanceofHtmlListItem|| node instanceofHtmlUnorderedList|| node instanceofHtmlDivision|| node instanceofHtmlCenter|| node instanceofHtmlTable|| node instanceofHtmlTableBody|| node instanceofHtmlTableRow|| node instanceofHtmlTableDataCell|| node instanceofHtmlForm);}/**
* 检查指定DOM节点是否为文本类节点
* @param node
* @return
*/protectedboolean checkTextType(DomNode node){return(node instanceofHtmlSpan|| node instanceofDomText|| node instanceofHtmlParagraph);}/**
* 检查指定DOM节点是否为移除类节点
* @param node
* @return
*/protectedboolean checkRemoveType(DomNode node){return(node instanceofHtmlNoScript|| node instanceofHtmlScript|| node instanceofHtmlInlineFrame|| node instanceofHtmlObject|| node instanceofHtmlStyle|| node instanceofDomComment);}/**
* 检查指定DOM节点是否为图片类节点
* @param node
* @return
*/protectedboolean checkImageType(DomNode node){return(node instanceofHtmlImage);}
　　该算法以文本型节点作为检测的直接对象，在检测过程中遇到去除型节点就去除，遇到图片型节点不计算，直接跳过，但不计算不删除类型。节点，当遇到容器节点时，直接检测其子节点。
　　/**
* 检查指定节点是否含有容器类节点，如果有则继续递归跟踪，否则探测该节点文本数据
* @param nodeList
* @return 是否含有容器类节点
*/protectedboolean checkContentNode(List nodeList){boolean hasContainerNode =false;if(nodeList !=null){for(DomNode node : nodeList){if(checkRemoveType(node)){
node.remove();}elseif(checkContainerType(node)){List list = node.getChildNodes();if(list !=null){
hasContainerNode =true;if(!this.checkContentNode(list)){if(cleanUpDomNode(node)){
checkNode(node);}}}}else{if(node.isDisplayed()&& checkTextType(node)){
checkNode(node);}else{
cleanUpDomNode(node);}}}}return hasContainerNode;}/**
* 清理指定节点内的无效节点
* @param element
* @return 该节点是否有效
*/protectedboolean cleanUpDomNode(DomNode element){if(element ==null){returnfalse;}List list = element.getChildNodes();int linkTextLength =0;boolean flag =false;if(list !=null){for(DomNode node : list){if(checkTextType(node)){continue;}elseif(checkRemoveType(node)){
node.remove();
flag =true;}elseif(checkImageType(node)){//图片类型节点暂时不作处理}elseif(node instanceofHtmlAnchor){String temp = node.asText();
temp = encoder.encodeHtml(temp);int length =Chinese.chineseLength(temp.trim());if(length >0){
linkTextLength += length;}}elseif(checkContainerType(node)){if(!cleanUpDomNode(node)){
node.remove();}
flag =true;}}}String content = element.asText();
content = encoder.encodeHtml(content);return(flag ||Chinese.chineseLength(content.trim())- linkTextLength >50||(content.trim().length()-Chinese.chineseLength(content)>5&&!flag));}
　　当算法第一次检测到一个有效的文本块时，它会记录该文本块的父节点块并推断它是网页正文所在的区域。之后，当找到一个概率更高的块时，它直接替换前一个。网页正文区域中的块。
　　/**
* 推测正文文本区域信息
* @param node
*/protectedvoid checkNode(DomNode node){String temp = node.getTextContent();
temp = encoder.encodeHtml(temp);int length =Chinese.chineseLength(temp.trim());
temp =null;if(contentNode !=null&& contentNode.equals(node.getParentNode())){
maxLength += length;}elseif(length > maxLength){
maxLength = length;
contentNode = node.getParentNode();}}
　　这种逻辑适用于新闻、博客等整个网页中只有一个文本区的主题网页，而不适用于论坛、贴吧等网页中有多个兄弟文本区的主题网页。这里可以稍微修改一下，对所有检测到的文本块及其区域进行联合统计和预测，可以应用于论坛主题的网页。
　　这一步采用递归检测，检测结果为0个或1个DOM节点（如果是论坛主题页面，识别结果为N个DOM节点）。
　　/**
* 在N个DOM节点中搜索正文文本所在的节点
* @param nodeList
* @return
*/publicDomNode searchContentNode(List nodeList){
checkContentNode(nodeList);if(cleanUpDomNode(contentNode)){return contentNode;}else{returnnull;}}
　　机器学习
　　当智能识别模块成功识别网页正文后，会自动保存该网页的相关信息和检测结果数据（目前只记录检测到的正文区域的XPath，可能会支持序列化稍后保存。并反序列化对象以存储更多检测结果），下次您检测该网页或从该网页所在的域中检测其他网页时，它会首先从知识库中提取以前的经验来提取文本。如果提取失败，则继续尝试智能识别。目前每个域只支持保存一条经验，但后面可以扩展成一个列表，按照申请成功的数量进行排序，甚至可以在模块中添加过滤链，先将任务通过过滤器智能识别前链，如果根据以往经验在过滤链中提取成功，则直接返回，否则智能识别模块检测正文。未来还可以将机器学习和人工指导结合起来，既可以独立积累知识，也可以加载认为是从数据源添加的知识。
　　以下代码不构成真正的机器学习。其实这里只做一个演示。
　　/**
* 在网页中搜索正文文本
* @param html
* @return 识别成功后，将封装一个PageData对象返回
* 之所以返回一个对象，是考虑到将来可能加强该算法后，能够从页面中抽取更多数据，PageData对象能够更好的封装这些结果
*/publicstaticPageData spotPage(HtmlPage html){if(html ==null){returnnull;}String domain =URLHelper.getDomainByUrl(html.getUrl());String contentXPath = contentXPathMap.get(domain);PageData pageData =null;HtmlEncoder encoder =HtmlEncoderFactory.createHtmlEncoder(html.getPageEncoding());AutoSpot2_2 spoter =newAutoSpot2_2(encoder);List nodeList =null;if(contentXPath !=null){
log.debug("在经验库中找到站点["+ domain +"]的相关数据，正在尝试应用. . .");
nodeList =(List) html.getByXPath(contentXPath);}else{
log.debug("第一次遇到站点["+ domain +"]，正在尝试智能识别. . .");}if(nodeList ==null|| nodeList.isEmpty()){
nodeList = html.getBody().getChildNodes();
log.debug("经验库中关于站点["+ domain +"]的相关数据无法应用于当前网页，正在尝试重新识别. . .");}if(nodeList !=null){DomNode node = spoter.searchContentNode(nodeList);if(node !=null){
pageData =newPageData();
pageData.setContent(encoder.encodeHtml(node.asXml()));
pageData.setTitle(html.getTitleText());
contentXPathMap.put(domain, node.getCanonicalXPath());}}return pageData;}
　　
　　
　　目前，该算法的检测结果还勉强可以接受。通过对百度新闻的新闻页面进行跟踪识别，识别成功率超过90%，准确率低很多，不到80%。 %。 查看全部

　　算法自动采集列表信息大量记录ip地址多自动设置token
　　算法自动采集列表信息大量记录ip地址多自动设置token，防止重复提取特定页面即可然后某种意义上讲自动提取有效信息，
　　写js是为了节省人力（提取页面信息的人太多可能会造成服务器负担太大），他们就是为了破解用户上网密码而已，也不需要手动提取，智能提取，关键词提取，查找提取，等等都不需要，自动为你解析，提取即可。
　　先说是不是，再说为什么。https协议里只有http,没有https。
　　是。另外，提取网页html代码的，要么写js，要么使用第三方工具。
　　那是没有“采集”这个行为。你要知道，在浏览器地址栏输入网址时候，浏览器启动了自动扫描工作，所以，如果没有什么特殊需求，用webmonitor,nicetools，webnavigator之类的工具就足够了，毕竟他们没有页面信息的采集功能。
　　支持https？那得用js动态加载。
　　很正常，支持https意味着你在访问服务器时有访问证书。
　　你用电脑时，怎么就不支持电脑端的浏览器fullpage全屏全屏全屏时会让浏览器自动下载ip地址地址数据？而且域名解析一般都是通过ip地址的，即使你用域名访问网站也得给你放到服务器，这样才可以形成webapp中，那些页面怎么可能是在浏览器自动下载的？不信你可以拿电脑浏览器设置来的网址试试（试下新用户会否出现页面提示：xxxxxx），肯定不是放到服务器的。 查看全部

　　算法自动采集列表分析一个二叉树快速排序排序算法
　　算法自动采集列表分析一个键值对的hash算法nlna/djangoredis算法lru算法设计一个二叉树快速排序排序算法真正的广度优先排序算法sortofdictionarys计数算法
　　推荐使用redis进行消息队列，缓存相关的数据。服务端负责names.hashcode()函数的返回值的判断；客户端返回nameslist；结合其它方式构成微服务系统的分布式系统。
　　基于mq的消息推送系统基于redis的消息推送系统基于mongodb的消息推送系统
　　要看是那种物联网了，不同物联网，不同类型的消息推送系统，不可一概而论的。物联网=消息推送+物联网无状态产品特别是需要海量消息推送的，对推送系统，存储系统要求都很高。在我司这块，存储方面做了无数个案例，消息推送才一个，可以做个参考。
　　1.系统搭建，根据不同的应用场景构建相应的架构。
　　推荐一个我正在用的消息推送系统calibre-消息推送系统这个系统除了可以推送消息以外还可以做消息缓存、订阅功能，
　　首先要搞清楚你的业务模式和产品目标用户群体，然后根据用户需求进行设计，否则就是不伦不类。消息推送存在以下几个问题1.消息多来源源，多路由。2.消息通知与库存有关，其他服务消息直接推送到业务服务器，效率一般。3.消息多消息种类繁多。4.消息不能保存。5.实时性要求，应用更新需求。6.消息不可控。 查看全部

　　内涵吧内涵段子采集入口类Neihan8Crawl实现(1)_社会万象_光明网(组图)
　　此博客是博客的扩展。建议先阅读上一个博客，然后再阅读此博客。
　　以前的博客介绍了笑话集网站的自动采集，本文将对其进行扩展以介绍多内涵栏的自动采集。
　　以前的博客详细介绍了几个基本类别，现在仅采用构造子类别来实现内涵段落的内涵采集。
　　内涵栏内涵Duanzi 采集这里的入口类Neihan8Crawl不能实现爬行程序采集的周期性，在这里您可以根据需要编写相应的线程。
<p> /**
*@Description:
*/
package cn.lulei.crawl.neihan8;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import cn.lulei.db.neihan8.Neihan8DbOperation;
import cn.lulei.model.Neihan8;
import cn.lulei.util.ParseUtil;
import cn.lulei.util.ThreadUtil;

public class Neihan8Crawl {
//内涵吧更新列表页url格式
private static String listPageUrl = "http://www.neihan8.com/article ... 3B%3B
//两次访问页面事件间隔，单位ms
private static int sleepTime = 500;

/**
* @param start 起始页
* @param end 终止页
* @throws IOException
* @Date: 2014-2-13
* @Author: lulei
* @Description: 抓取更新列表页上的内容
*/
public void crawlMain(int start, int end) throws IOException{
start = start < 1 ? 1 : start;
Neihan8DbOperation neihan8DbOperation = new Neihan8DbOperation();
for ( ; start 查看全部

　　算法自动采集列表页信息是什么叫前途？大前途是程序员赚钱
　　算法自动采集列表页信息，如果技术实力不够好，可以做一个区域采集站点。国内有好多这种站点，国外也有。再就是，建议做一个类似于谷歌搜索的，可以查看不同的搜索列表，或者查看某些品牌产品，反正就是不能像传统的b2c一样卖货，就是一个产品的来源和销售情况，都可以得到基本的了解。也不要太关注销售数据，就是哪个人买了什么东西，全体市场的销售趋势，去伪存真的看看就好了。要是有能力搞一个大而全的产品，做一个类似“”的产品销售平台，还是很有前途的。
　　什么叫前途？大前途是程序员赚钱。小前途是运营赚钱。加油。
　　学点英语。这么大的市场。
　　一般而言，搞专利和别的法律顾问项目比较合适，转行就算了。软件开发的话，传统的php,java等开发语言都比较成熟了，html5+js可以考虑。
　　推荐产品向，比如教育产品以下文章我个人认为是在做软件开发，但是不代表适合写成博客。
　　软件开发如果是针对2c,2b方向，不应该是和前端开发内容相关的，开发公司会让你从事前端开发。大部分开发企业都是先产品后开发，先上软件，研发过程中自然引进生产环境，生产完毕后自然引入工程环境。
　　必须是加拿大移民项目了。
　　那我就当广告了哈哈！你是要找工作还是找专业？我暂时没想好上面有人说去偏远地区，你确定么？我是在偏远地区，但是工作机会没那么多，就业环境也不好。我觉得还是尽量别去偏远地区。 查看全部

　　算法自动采集列表分析/github.io/analytica-club-guidelines-for-the-clubgoogle-analytics-
　　算法自动采集列表分析analytica/analytica-club-guidelines-for-the-google-analytics-club.github.io/analytica-club-guidelines-for-the-google-analytics-club
　　对象googleanalytics中的内容列表采集相当于系统自动广告优化，内容过滤与格式化如果是广告被单独抓取那是好的，收入增加了，比如网站因为广告进入不了广告展示列表。对于精确抓取单条或者多条广告是不好的。
　　对大部分网站来说adsense的广告收入相当于在广告列表这个页面上手动抓取站外广告发布商的所有广告
　　adsense对自己网站的adwords收入有提成，收入多少取决于投放量。不是简单的点击收费。但是谷歌网站内部广告的控制是每天一个广告就要一次收费，而且必须是付费过的才能展示，一般5-7元/点击。因为自己网站对广告进行过划分。点击收费只能达到要求的点击率才有收入。具体是多少我也不知道。所以，其实点击收费收到的钱都是网站服务器收到的，你的广告可能是在竞价结束之后点击的，一般是没有给你收费，收到网站服务器通知才收费。
　　所以你找了个adsense代理公司，就相当于他们只付了站点代理费，但实际上，你的广告费是网站服务器赚到的。就算给你收费，你可能花钱给他，他还是赚到了。而且谷歌会像你索要本网站的广告费。具体，你去谷歌论坛看看，那些在adsense投放广告的站点都会给你一个链接。自己看看吧。 查看全部

　　算法自动采集列表中的每一个url信息这个方法
　　算法自动采集列表中我们要爬取的url，通过列表页面按照指定顺序爬取保存到url文件中，接下来爬取列表页面用python的numpy库去读写url文件中的每一个url信息这个方法不仅限于列表页面哦，爬取单个url也是可以的哦我之前写的爬取商品列表页面的代码，如下：sx_perf_url:xhr['xhr']=xhr。
　　serial('/path/to/xhr')folder_list_list:patch['/path/to/user/']='/path/to/db/'folder_list_list['to_x_taxi']='/path/to/citijiae'folder_list_list=patch['/path/to/x_taxi']print(folder_list_list)把这个代码应用到列表页面，得到我们想要的结果：正文页面爬取做爬虫，首先我们得了解爬虫所要用到的工具:1。
　　python的numpy库2。python的chrome浏览器3。urllib库/requests库爬虫工具的使用，方便我们编写爬虫代码，最常用的就是用到上面提到的numpy，chrome浏览器了//numpyimportnumpyasnpnp。arange(。
　　1)#取1个整数print(np.arange
　　1))print(np.arange(0,np.arange(1,
　　1)))print(np.arange(0,0,np.arange(1,
　　2)))print(np.arange(0,1,np.arange(3,
　　4)))print(np.arange(1,2,
　　4))print(np.arange(2,3,
　　8))print(np.arange(3,4,
　　6))print(np.arange(5,7,
　　8))print(np.arange(2,6,
　　7))print(np.arange(4,8,1
　　1))print(np.arange(2,3,
　　7))print(np.arange(1,4,
　　5))print(np.arange(1,5,
　　6))print(np.arange(2,5,
　　7))print(np.arange(6,7,
　　8))print(np.arange(6,8,1
　　1))print(np.arange(4,9,1
　　2))print(np.arange(5,10,1
　　3))print(np.arange(6,6,
　　4))print(np.arange(8,10,1
　　2))print(np.arange(6,7,
　　8))print(np.arange(9,11,1
　　5))print(np.arange(10,12,1
　　7))print(np.arange(14,21,2
<p>3))autoencode第一步是解码，在代码的底部np。encode('xhtml2')#解码xhtml2通过解码实现，不解码相当于直接解压压缩包:print('。')autoencode我们可以看到解码后代码如下:text="div"image=""" 查看全部

　　算法自动采集列表页的网页url是怎么做的？
　　算法自动采集列表页的网页url，它并不是自动采集整个页面，而是取它爬取过程中自动采集的url。自动采集除了cookie以外，还有代理ip，带md5的二级域名多实例工具等等。
　　其实你没有看到的不仅仅是信息流广告，还有app广告，就像facebook也有广告一样。目前关于广告，大家普遍关注的是流量，即我有多少流量我才有钱赚，所以很多人有了流量就开始去开广告。而流量互联网很大一部分都是智能手机用户，而智能手机用户大部分都用腾讯和人人的网站，所以做这些网站的人都有很多腾讯网的广告代码，再加上有人人网的人一般都有2个以上人人网，如果能够快速拿到这些代码，直接推广到国内其他智能手机平台，是一个很好的方法。而目前来说，只有腾讯网是自己做的，其他的几乎都是代理商去广告代理商那边拿的代码，所以质量就不高了。
　　1、首先是媒体资源，
　　2、其次是内容资源，
　　3、其实推广还可以做开屏幕信息流，这是比较好的投放形式，性价比高，推广效果和流量也好，可以考虑。
　　如果能量力而行的话，腾讯、人人网等是可以做的。腾讯有的2代包括广点通等等，人人网有的是智能app，互联网推广这块也算一大批人吧。还有新浪看新闻的名义可以给腾讯提供位置。总之，在不增加你负担的前提下，多一点儿就多一点儿吧，要不，
　　5、6万都要考虑半天。 查看全部

　　算法自动采集列表页的快速找到对应内容的算法介绍
　　算法自动采集列表页。如果筛选不合理或者自己一点都不会玩，先学着看看怎么玩。然后再做手动搜索，
　　在我用到搜索功能时会去看一下有哪些快速找到对应内容的算法。发现这个问题之后先尝试着搜索一下wap站，在排名前20页都找不到，但是能很快找到一些内容。做过一些基于搜索结果分析的产品，最终通过机器学习找到搜索引擎的排名规律，用于定向排序。
　　那我问你关键词是什么。内容之类都是有生命周期的，以后你给一个情境再去搜可能会快些。看alexa，这方面的搜索能力还是有的。简单看了一下，所有能帮助你提升这个搜索的工具都是大家都能用的，并不是网站唯一需要的，这个问题有点初级。
　　web产品那么多，你是想给他们算什么？如果是要查看网站的排名，你可以用spider抓取网站的排名或者seo网站分析这个网站。具体的话，可以去网上找。
　　首先你得定义好你的搜索目标是什么。你才能评估他的价值。你自己定义不清楚，你会很难去找的。更多的是上传什么产品，为公司做什么产品，然后评估网站的价值，进而衡量网站的价值。
　　1.产品在排名前20页都看不到，怎么去问人家要收费2.就算你把人家的价值挖掘的再多，这些在搜索中并不值钱，排名第二你就算了吧，一点价值都没有。 查看全部

　　算法自动采集列表页后面的内容，然后复制粘贴进excel数据透视表
　　算法自动采集列表页后面的内容，然后复制粘贴进excel数据透视表，把需要提取关键字的字段放到合适的列标题下，筛选结果列标题为高级筛选，筛选结果中列标题位置即为所需关键字。
　　这个其实很简单，你做一张关键字表，
　　技巧无处不在，
　　我经常在网上搜索一些使用技巧，我觉得能用的技巧尽量试试，最好不要创新，虽然我不是程序员，但我觉得应该更多的尝试其他技巧，这样获得的经验会更多。创新容易被抄袭，打破固有思维最重要。
　　复制粘贴到excel，然后高级筛选，把你需要的关键字放进数据透视表，
　　关键字的制定是有机会的，关键字可以通过词频、频数等来定义，可以尝试分析当天或几天的词频量。还有，抓取关键字也可以做数据透视表，抓取到列表页或者题主要抓取的内容。
　　关键字，标题内容，
　　定义关键字，筛选方式用筛选功能，
　　就在想把订单号替换成同义词
　　这个得excel2010，功能上先用定义关键字。
　　关键字的定义：可以通过词频、频数等来定义，可以尝试分析当天或几天的词频量。
　　在上面的答案基础上，我觉得题主可以先定义两种用来采集关键字的技巧：1、复制粘贴到excel中，筛选分析关键字2、用定义的关键字进行多种分析技巧1：复制粘贴到excel中，筛选分析关键字有种技巧是通过采集关键字在文本中替换，比如要采集销售数据，你选中需要爬取数据的文本，然后通过excel操作，将其中的‘=xxx’替换成一个空格即可。
　　或者对于部分看上去不认识的字，只需采集一个空格，就会替换成认识的词。所以上面说的替换也可以很好的实现，实现方法如下：选中需要抓取的数据，右键，单击”提取关键字“”。下面的方法也会这样玩，但大部分时候想要替换文本，可以采用这个方法。方法2：采集关键字再分析关键字第二种方法是通过筛选关键字，把你要抓取的关键字排除在数据库外，只抓取你需要的关键字数据。
　　有些时候想要抓取某个数据特定的字段，这时你得采集一个词就行，比如通过”销售‘可以把用户分析，通过’=xxx‘可以抓取销售量等等，想要抓取字符的功能，那么就把你需要的字段放在数据透视表中。至于实际操作过程的话，就可以参考我的分享：excel技巧大神经——采集关键字的操作技巧，有什么不清楚的可以参考这篇文章。 查看全部

　　开发直接更新埋点更新？开发和pm会不会相互扯皮？
　　埋点自动采集计划概述
　　
　　简介
　　自动埋葬点采集计划将分为三章文章，因为涉及的内容很多并且考虑了问题的长度，因此分别进行了解释。
　　请在2020年11月5日至9日[大专注FE]官方帐户的文章中查看其他两篇文章
　　这篇文章文章很长，对最终效果感到好奇的学生可以先查看“后台预览”部分的屏幕截图
　　痛点
　　购买点，作为跟踪业务启动效果的核心手段
　　文档也是头等大事，但是许多公司或团队正在以最原创的方式对其进行维护
　　有些团队甚至拥有统一的掩埋平台，但总体运营成本较高
　　
　　1）维护费用
　　每次提出需求时，PM都需要花费大量时间来维护嵌入式点文档
　　可以添加一个新的埋藏点，只需直接添加即可。
　　如果对旧的埋藏点进行了任何删除或修改，则必须先与开发班级的同学确认，然后更新文档
　　如果您担心遇到麻烦，则只能添加文件而不能删除它们。 。你已经知道了很久了〜
　　2）谁来维护埋藏点文件
　　如前所述，新添加的功能还可以。主要是删除或更新嵌入点。谁将促进嵌入式点文档的更新？
　　培养同学来推广pm吗？
　　pm寻找发展并更新列表吗？
　　直接开发和更新埋藏点文档吗？
　　发展中的学生在发展时需要记录和更新列表吗？
　　开发和pm是否互相争论？
　　3）没有阻止过程
　　在整个过程中，仅靠一个角色就很难实现目标
　　最后，无论是谁去维护它，如果没有阻塞过程，它都会变得有意识。
　　依靠自我意识，如果能够持续下去，那就死了〜
　　4）埋点文件不正确
　　由于先前的原因，埋藏点文档和实际报告代码越来越远。
　　自然不可能看到它是否花费很长时间，尤其是在人员变更或业务调整方面。
　　新同学接任后，额头上有三道黑线。
　　5）发展中的同学有强烈的反抗感
　　PM：“帮我检查xx项目的埋藏点，我急需它”
　　PM：“您能帮我检查一下我之前进行的xx个活动的隐患吗？”
　　PM：“最新需求迭代，更新列表并给我一份副本”
　　...
　　尤其是反向计划的项目。
　　
　　作为一名FE，您有同样的感觉吗？
　　考虑
　　无论如何，在线数据都是通过嵌入点反馈的，而业务调整的基础就是数据
　　这是一个客观事实。
　　所以必须解决埋入一些文档的痛苦点。
　　一些学生可能会问，为什么不使用第三方掩埋解决方案（例如：rowingIO，Shence等）
　　因为，无论采用哪种方案，目前都有两种主流的报告和嵌入点方法：
　　所有掩埋点的报告（包括区域报告）SDK活动报告（单个掩埋点，多个掩埋点报告）
　　所有掩埋点的报告要求PM根据页面结构进行配置（主要维护者位于PM中）。页面结构更改后，需要重新配置。
　　此外，该公司的当前状况是它拥有自己的数据平台，但是如果使用所有隐蔽点进行报告，则数据分析级别以及每个业务线本身将承受非常沉重的负担。使用该代码主动进行报告。
　　如果sdk主动报告，您将遇到上述问题。
　　有些学生可能会说：“这是PM所要做的。我仅负责我的部分。”
　　这没什么错，但是我们仍然希望提高整个团队的效率。
　　在进行此项目时，我们还与许多团队的pm进行了沟通，维护一个可用的嵌入文档确实会消耗大量的精力
　　这也让我更加坚定！
　　
　　项目构想
　　所有先前的问题，核心是两个：
　　在小组中进行了许多讨论之后，将问题细分了，相应的解决方案如下：
　　问题解决方案
　　维护角色模糊
　　PM仅提供需要计数的掩埋点，并且更新会自动保持在代码级别
　　维护成本高
　　通过jsdoc代码注释，在编译代码时使用代码从文件中提取隐藏点和解释
　　文档可用性
　　埋藏点的清除完成，直接向后台报告埋藏点
　　旧项目访问权限
　　提供统一的自动注释添加工具
　　新项目访问权限
　　将解决方案集成到脚手架中，并同时提供检查加载程序，以确保检查的完整性
　　业务效率提高
　　建立埋藏点背景，提供埋藏点和数据预览
　　看桌子可能仍然很困惑，让我们看一下总体构想图
　　
　　说明过程：
　　pm编写掩埋点文档（仅用于开发），然后根据该文档编写和报告逻辑代码，并在联机时执行构建。此时，将触发webpack。掩埋点已从插件中删除。插件已从插件中删除。按下页面以采集其所有埋藏点。向掩埋点服务pm报告后，可以通过掩埋点平台查看掩埋点和相应的数据
　　这个过程非常清楚，但是必须存在一些问题，所以让我们分别进行解释：
　　问题1：如何采集掩埋点
　　我们以vue项目为例，公共报告方法链接在Vue.prototype下：
　　Vue.prototype。$ log =函数（actionType，备份= null）{...}
　　如果报告的是第pv页，则附加参数为频道号channel，即：
　　this.$log('PAGE_SHOW', { channel: 'xxx' })
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　　解决方案：使用自定义jsdoc插件和自定义标签来采集评论
　　/**
* @log 页面展现
* @backup channel: 渠道号
*/
this.$log('PAGE_SHOW', { channel: 'xxx' })
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　　其中，@ log和@backup是jsdoc的自定义标记，因此jsdoc仅监视$ log方法，还需要显式指定
　　因此，为了保持整个插件的行为一致，需要引入一个通用的配置文件js_doc.conf.js
　　js_doc.conf.js
　　module.exports = {
// 让jsdoc识别 @log
tag: 'log',
// 告知插件this.$log是发送埋点的方法，定义成数组是因为有的项目可能存在多个
method: ['$log']，
// pageType前缀，即会给项目pageType加前缀来区分不同项目
prefix: 'H5BOOK',
// pageType具体生成规则，不同项目可能规则不同
pageTypeGen: function({ prefix, routeName, dir, path, fileName }) {
return (prefix + routeName).toUpperCase();
},
// 公共的backup说明，最终单个埋点backup由公共的和私有的拼接而成
backup: 'uid：用户id',
// 项目信息，埋点上报用
projectInfo: {
projectId: '工程id，一般用项目名称',
projectName: '中文名称',
projectDesc: '项目描述',
projectIsShowOldMark: false // 是否展示老数据
}
}
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　　此配置文件由js_doc插件与稍后提到的文件依赖性分析插件以及自动添加嵌入式点注释工具共享。
　　js_doc插件==的具体实现将在随后的“埋点自动采集方案-埋点提取” ==中具体说明，本文主要说明整个方案的原理
　　通过此步骤，您可以成功采集每个行为掩埋点以及相应的注释和参数描述，即actionType和相应的注释
　　当然，要确定一个埋藏点，需要两个核心因素
　　pageType通常是通过在页面运行时引用当前页面路由来获取的。那是问题。
　　问题2：如何在==编译时== p
　　获取pageType
　　还有一个常见的情况，公共组件，如下所示
　　
　　组件A被多个页面引用
　　或者组件A被次要组件B引用，然后直接或间接地引入页面。
　　然后必须在相应的第1页和第2页中采集组分A中的掩埋点。
　　那呢？
　　这个问题等同于成为：
　　解决方案：
　　==具体实施计划的这一部分将在“埋点自动采集计划-路线依赖性分析”中详细阐述==
　　示例：
　　// 附近的人
export default {
routes: [
// 首页
{
path: '/page1',
name: 'page1',
meta: {
title: '转转活动页',
desc: 'xx首页'
},
component: () => import('../views/page1/index.vue')
},
...
]
}
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　　当然，实际情况会非常复杂：
　　如果写作很复杂，可以通过ast语法分析来兼容，但是确实需要耐心〜
　　至此，核心信息采集工作已经完成。
　　上一个jsdoc部分：获得了每个文件的所有actionTypes和相应的注释
　　这又是一步：项目的所有页面路由引用以及相应的组件文件依赖项
　　页面描述的value方法：meta.desc || meta.title ||名称||路径
　　由于页面描述和真实标题不一定相同，因此请单独添加desc字段
　　考虑一下，我可以使用页面作为单位来嵌入一些有关组织行为的数据吗？
　　在访问过程中，我们还遇到了一个问题，即
　　每个业务的pageType生成规则不统一
　　考虑到此问题，我们在配置文件中定义了以下内容：
　　module.exports = {
...
// pageType前缀，即会给项目pageType加前缀来区分不同项目
prefix: 'H5BOOK',
// pageType具体生成规则，不同项目可能规则不同
pageTypeGen: function({ prefix, routeName, dir, path, fileName }) {
return (prefix + routeName).toUpperCase();
},
...
}
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　　前缀：作为项目的个性化前缀（主要用于区分不同的项目，因为不同的项目可能定义相同的路径）
　　pageTypeGen：企业使用此方法来定义用于生成pageType的规则。我们使用这些参数将前缀（项目前缀），routeName（路由名称），dir（文件目录），path（路由）和fileName（文件名称）返回给Users，这些参数基本上可以涵盖所有路由生成方法。
　　确定，最终的数据结构形式：
　　{
// 项目所有页面
pageList: [
// 单个页面
{
// 该页面的路由信息
routeInfo: {
routeName: 'page1',
description: 'xx首页'
},
// 该页面对应所有的行为埋点
actionList: [
{
actionType: 'PAGE_SHOW',
pageType: 'H5BOOK_page1',
backup: 'channel: 渠道号',
description: '页面展现'
},
...
]
},
...
],
// 项目信息
projectInfo: {
projectId: '项目id',
projectName: '项目名称',
projectDesc: '项目描述信息',
projectMark: '项目标记',
projectLogsMark: '埋点标记',
projectType: '项目类型',
projectIsShowOldMark: false, // 是否展示老的埋点数据，默认false
projectDefBackup: '默认参数说明'
}
}
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　　采集掩埋点后，添加项目相关信息，然后通过界面批量报告掩埋点，以将其保存在后台。
　　后台购买点
　　我们使用eggjs +猫鼬构建后台服务
　　使用react + antd + bizChart（图表库）构建的后端系统
　　背景预览
　　显示所有自动安葬点采集项目的列表
　　
　　单击以显示此项目下所有页面（路线）的名称
　　
　　单击以显示此页面上的所有掩埋点
　　
　　同时查看过去7天单个埋点的数据趋势
　　
　　以上是计划的核心部分，但毕竟解决整个计划中的问题的想法是技术驱动的
　　所以我们还必须关心：如何使整个项目可持续地运行？
　　问题3：如何确保掩埋点及时更新？
　　这个问题相对简单。现在已经制作了webpack插件，然后
　　解决方案：更新构建命令，执行采集并在其联机时报告插件
　　掩埋点提取插件，在编译webpack后，将在采集掩埋点后自动报告。
　　保证嵌入文档每次联机时都更新。实时同步文档和代码
　　问题4：如何快速访问旧项目的掩埋点程序？
　　访问旧项目的掩埋点对于每个开发来说都是最麻烦的事情，尤其是对掩埋点的注释
　　为此，我们还提出了一套便捷的解决方案
　　解决方案：通过命令行工具自动完成注释
　　我们编写了一个名为autocomment的命令行工具，该工具已全局安装
　　在项目根目录中执行此命令，该工具将自动在src目录中添加所有.vue，.js和.ts文件。
　　命令工具和以前的插件使用公共配置文件js_doc.conf.js
　　module.exports = {
// 让jsdoc识别 @log
tag: 'log',
// 告知插件this.$log是发送埋点的方法，定义成数组是因为有的项目可能存在多个
method: ['$log'],
...
}
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　　读取内部的标记和方法属性。
　　自动将注释添加到形式this。$ log（'xxxx'，{...}），而无需注释方法
　　添加之前：
　　this.$log('PAGE_CLOSE')
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　　添加后
　　/**
* @log autocomment-PAGE_CLOSE
*/
this.$log('PAGE_CLOSE')
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　　添加评论的逻辑非常简单：
　　为什么要添加固定前缀？
　　因为它允许开发人员快速找出该工具自动添加了哪些注释。
　　全局搜索“自动注释-”
　　
　　同时，为了消除学生发展的心理障碍（毕竟，该工具直接更改了源代码，我仍然感到不安）
　　为此，我们还创建了一个添加摘要页面，该工具将在添加评论后自动弹出。
　　
　　使用模仿git-history的样式来通知开发班同学我们已经更改了这些位置
　　问题5：在开发过程中，如何确保遵循将注释添加到嵌入点的规则
　　由于是以注释的形式采集的，因此发展中的学生很容易忘记写作，所以
　　解决方案：提供一个监视加载程序以实时检测开发情况
　　在开发过程中，一旦发现this。$ log（）方法被调用且之前没有注释，控制台将直接报告错误
　　实现方法也是使用ast语法分析，并且仅重用以前的算法。
　　注意：埋点规范
　　细心的学生可能还发现此方案确实有一些局限性：
　　== actionType必须为字符串==
　　如果它是变量或表达式，则无法正常采集ast。
　　因此，如果您需要报告接口返回的内容，则可以将该值放在备份中。通过参数描述报告界面
　　不支持的场景：
　　// 错误演示1：
const resp = {...}
this.$log(resp.actionType)
// 错误演示2
this.$log(type === 1 ? 'actionType1' : 'actionTyp2')
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　　如果遇到这种情况，则需要更改书写方式
　　// 错误演示1改进：
const resp = {...}
/**
* @log 内容上报
* @backup type: 数据类型
*/
this.$log('respData', { type: resp.actionType })
// 错误演示2改进：
if (type === 1) {
/**
* @log 行为埋点1
*/
this.$log('actionType1')
} else {
/**
* @log 行为埋点2
*/
this.$log('actionType2')
}
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　　PS：就代码的美感而言，它看起来并不好。 。 。但是，功能毕竟是最重要的
　　此外，此程序还==不支持动态添加路由==
　　当然，支持它并非并非不可能。如有必要，可以将其单独处理。
　　但是，对于ToC项目，一般的路线定义方法就足够了。
　　好的，这是自动埋葬点采集程序的核心内容。
　　结论
　　在开始时，还与许多业务方面的开发学生深入讨论了该计划
　　最关注的问题中
　　每个人面临的情况和合作模式是如此不同，真的没有办法概括
　　但是我们的初衷是提高协作的整体效率。
　　至少，它可以节省团队的工作量，以维护文档并考虑更有价值的事情，对吧〜
　　该解决方案目前在连接的团队中广受好评，并且确实解决了核心难题。
　　我们相信：技术就是效率，技术和产品应该互相促进！ 查看全部