干货教程:网页抓取数据百度百科举例我要抓取这个问题(图)
　　网页抓取数据百度百科举例我要抓取这个问题百度百科的一个条目，提取“男女”条目中的数据——我觉得这个很常见。我先看看百度百科有没有搜索就一定能够查到我要抓取的数据？百度百科明确写明：“搜索结果页面中，请点击一个链接访问，并在链接处注明检索词。”那好，我要抓取“女女”这个词，因为这个词已经有人提供数据了。
　　
　　那我点击链接。我心想：“好啊，百度百科搞了一个站，提供给搜索站爬虫。那我们爬虫爬虫模拟一下他提供数据。”我们来提供爬虫。百度百科也是有爬虫的，我们都知道这些爬虫有常见的几种形式，我们来看看百度爬虫的爬虫提供到了哪些数据。点击原谅我手贱，手贱点了一下下面链接。我感觉到了熟悉的味道。好，既然都爬虫提供了数据，我们将这些数据下载。
　　
　　我准备用scrapy,不能就在这样的站提供，于是我们尝试抓取本页。——我做到了。你？一个女权癌？那没问题，我按照协议请求到了百度爬虫，百度爬虫继续提供数据。//content-type:application/x-www-form-urlencoded//request-response:https:/lolita/school/department/score/{id}&language=english然后一整页我们都给他返回结果咯。
　　你说的抓取？我什么都没做嘛。顺便说一下，网页版爬虫模拟是要客户端来操作的。那我们怎么样模拟呢？？反正就这样爬呗，反正已经抓到。 查看全部

　　全国最大的百科全书-网页抓取数据(图)
　　网页抓取数据百度百科的官方文档里面有一个例子，是通过爬虫程序爬取百度，以及其他搜索引擎页面的网页数据，获取海量信息。因为目前百度在竞价排名和关键词引导广告方面收取佣金，所以看上去百度百科的数据就很廉价了。
　　
　　全国百科全书-全国最大的百科全书。你可以看下这个网站，不过要翻墙。
　　泻药。官方会整理啊。题主要是还不放心，可以给他下载下来存储起来。也可以先将数据抓取出来，再通过网络收集。想收集数据的话你现在用什么工具都可以。要是必须用python的话，试试pandas，numpy，matplotlib，requests之类的。好吧，非程序员，具体参考这个：自然语言处理(nlp)-第三版应该是这本书的内容吧。
　　
　　你得保证网络畅通然后，抓取几千万字的资料，
　　做网页爬虫，代码量不会小吧，爬虫用python的话可以试试googlebigquery还可以考虑几个小平台吧。实在不行就考虑搭个模拟环境看看能不能抓取了，以前有博客抓取百度巴士之类的，但是不建议啊，第一现在抓取技术在更新，你用的工具不对能力完全是打折扣的，第二就是价格，几百一千五十万你有那能力实现，但一个刚开始学抓取的人难道有那能力用一个网站去拿所有数据么？一个网站一亿只能抓几十万几百万能做什么！所以那不是你现在能做的事。 查看全部

　　爬虫网络爬虫开发框架tornado开发总之语言就是java，没有之一
　　网页抓取数据百度百科有整理，爬虫软件-requestsscrapy，要结合python的网络爬虫开发框架tornado开发，python网络爬虫开发框架tornado开发总之语言就是java，
　　我正在开发一个智能客服，在学校做，
　　
　　先说结论，
　　python3，
　　python是个不错的选择，提供不错的自动化运维方案，适合运维人员学习，资料多，库广，
　　
　　最好是python，易于调试，有丰富的第三方库和命令行工具。其次是java，
　　谢邀。学习什么语言关键看你需要，你不用担心一个语言不好会找不到工作，毕竟这个不是个短期能学会的东西。如果你本身并不懂编程，学语言也不会是太过吃力。或者你有语言的基础，你想深入了解它。那么你可以试试看看看看手机端的语言，最具操作性的当然是python，最最简单易学的是java，然后就是c++,php,python和java共同特点的是开发快，开发者多，但是同时程序开发耗时间长。当然可以运用到其他语言上也是不错的，有很多其他语言开发的跨平台产品。
　　python3，3.5是趋势。java对于我来说在很多公司不合适，我们公司非上市公司，java已经过时，因为我是做在线教育的，需要做在线考试。我认为最好的语言当然是python，没有之一。 查看全部

　　手把手教你用Scrapy爬虫框架爬取食品论坛数据并存入数据库
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　　今
　　日
　　鸡
　　汤
　　潮平两岸阔，风正一帆悬。
　　大家好，我是杯酒先生，这是我第一次写这种分享项目的文章，可能很水，很不全面，而且肯定存在说错的地方，希望大家可以评论里加以指点，不胜感激！
　　一、前言
　　网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。------百度百科
　　说人话就是，爬虫是用来海量规则化获取数据，然后进行处理和运用，在大数据、金融、机器学习等等方面都是必须的支撑条件之一。
　　目前在一线城市中，爬虫的岗位薪资待遇都是比较客观的，之后提升到中、高级爬虫工程师，数据分析师、大数据开发岗位等，都是很好的过渡。
　　二、项目目标
　　本此介绍的项目其实不用想的太过复杂，最终要实现的目标也就是将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等措施。
　　三、项目准备
　　这部分主要是介绍本文需要用到的工具，涉及的库，网页等信息等
　　软件：PyCharm
　　需要的库：Scrapy， selenium， pymongo， user_agent，datetime
　　目标网站：
　　http://bbs.foodmate.net
　　插件：chromedriver（版本要对）
　　四、项目分析1、确定爬取网站的结构
　　简而言之：确定网站的加载方式，怎样才能正确的一级一级的进入到帖子中抓取数据，使用什么格式保存数据等。
　　其次，观察网站的层级结构，也就是说，怎么根据板块，一点点进入到帖子页面中，这对本次爬虫任务非常重要，也是主要编写代码的部分。
　　2、如何选择合适的方式爬取数据？
　　
　　目前我知道的爬虫方法大概有如下（不全，但是比较常用）：
　　1）request框架：运用这个http库可以很灵活的爬取需要的数据，简单但是过程稍微繁琐，并且可以配合抓包工具对数据进行获取。但是需要确定headers头以及相应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取、图片视频爬取随爬随停，比较轻量灵活，并且高并发与分布式部署也非常灵活，对于功能可以更好实现。
　　2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用，最好用的爬虫框架了，优点很多：scrapy 是异步的；采取可读性更强的 xpath 代替正则；强大的统计和 log 系统；同时在不同的 url 上爬行；支持 shell 方式，方便独立调试；支持写 middleware方便写一些统一的过滤器；可以通过管道的方式存入数据库等等。这也是本次文章所要介绍的框架（结合selenium库）。
　　五、项目实现1、第一步：确定网站类型
　　首先解释一下是什么意思，看什么网站，首先要看网站的加载方式，是静态加载，还是动态加载（js加载），还是别的方式；根据不一样的加载方式需要不同的办法应对。然后我们观察今天爬取的网站，发现这是一个有年代感的论坛，首先猜测是静态加载的网站；我们开启组织 js 加载的插件，如下图所示。
　　刷新之后发现确实是静态网站（如果可以正常加载基本都是静态加载的）。
　　2、第二步：确定层级关系
　　其次，我们今天要爬取的网站是食品论坛网站，是静态加载的网站，在之前分析的时候已经了解了，然后是层级结构：
　　大概是上面的流程，总共有三级递进访问，之后到达帖子页面，如下图所示。
　　部分代码展示：
　　一级界面：
　　def parse(self, response): self.logger.info("已进入网页！") self.logger.info("正在获取版块列表！") column_path_list = response.css('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1] for column_path in column_path_list: col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').extract() for path in col_paths: block_url = response.urljoin(path) yield scrapy.Request( url=block_url, callback=self.get_next_path, )
　　二级界面：
　　def get_next_path(self, response): self.logger.info("已进入版块！") self.logger.info("正在获取文章列表！") if response.url == 'http://www.foodmate.net/know/': pass else: try: nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2] except: nums = 1 for num in range(1, int(nums) + 1): tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody') for tbody in tbody_list: if 'normalthread' in str(tbody): item = LunTanItem() item['article_url'] = response.urljoin( tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first()) item['type'] = response.css( '#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text').extract_first() item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first() item['spider_type'] = "论坛" item['source'] = "食品论坛" if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/': yield scrapy.Request( url=item['article_url'], callback=self.get_data, meta={'item': item, 'content_info': []} ) try: callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').extract_first() callback_url = response.urljoin(callback_url) yield scrapy.Request( url=callback_url, callback=self.get_next_path, ) except IndexError: pass
　　三级界面：
　　def get_data(self, response): self.logger.info("正在爬取论坛数据！") item = response.meta['item'] content_list = [] divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div') user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract() publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract() floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract() s_id = divs.xpath('@id').extract() for i in range(len(divs) - 1): content = '' try:<br /> strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract() for s in strong: content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n') datas = dict(content=content, # 内容 reply_id=0, # 回复的楼层,默认0 user_name=user_name[i], # ⽤户名 publish_time=publish_time[i].split('于 ')[-1], # %Y-%m-%d %H:%M:%S' id='#' + floor[i], # 楼层 ) content_list.append(datas) except IndexError: pass item['content_info'] = response.meta['content_info'] item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') item['content_info'] += content_list<br /> data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first() if data_url != None: data_url = response.urljoin(data_url) yield scrapy.Request( url=data_url, callback=self.get_data, meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']} ) else: item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') self.logger.info("正在存储！") print('储存成功') yield item
　　3、第三步：确定爬取方法
　　由于是静态网页，首先决定采用的是scrapy框架直接获取数据，并且通过前期测试发现方法确实可行，不过当时年少轻狂，小看了网站的保护措施，由于耐心有限，没有加上定时器限制爬取速度，导致我被网站加了限制，并且网站由静态加载网页变为：动态加载网页验证算法之后再进入到该网页，直接访问会被后台拒绝。
　　但是这种问题怎么会难道我这小聪明，经过我短暂地思考（1天），我将方案改为scrapy框架 + selenium库的方法，通过调用chromedriver，模拟访问网站，等网站加载完了再爬取不就完了，后续证明这个方法确实可行，并且效率也不错。
　　实现部分代码如下：
　　def process_request(self, request, spider): chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') # 使用无头谷歌浏览器模式 chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') # 指定谷歌浏览器路径 self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options, executable_path='E:/pycharm/workspace/爬虫/scrapy/chromedriver') if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/': self.driver.get(request.url) html = self.driver.page_source time.sleep(1) self.driver.quit() return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8', request=request)
　　4、第四步：确定爬取数据的储存格式
　　
　　这部分不用多说，根据自己需求，将需要爬取的数据格式设置在items.py中。在工程中引用该格式保存即可：
　　5、第五步：确定保存数据库
　　本次项目选择保存的数据库为mongodb，由于是非关系型数据库，优点显而易见，对格式要求没有那么高，可以灵活储存多维数据，一般是爬虫优选数据库（不要和我说redis，会了我也用，主要是不会）
　　代码：
　　import pymongo<br />class FMPipeline(): def __init__(self): super(FMPipeline, self).__init__() # client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75') client = pymongo.MongoClient('localhost') db = client.scrapy_FM self.collection = db.FM<br /> def process_item(self, item, spider): query = { 'article_url': item['article_url'] } self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True) return item
　　这时，有聪明的盆友就会问：如果运行两次爬取到了一样的数据怎么办呢？（换句话说就是查重功能）
　　这个问题之前我也没有考虑，后来在我询问大佬的过程中知道了，在我们存数据的时候就已经做完这件事了，就是这句：
　　query = { 'article_url': item['article_url']}self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
　　通过帖子的链接确定是否有数据爬取重复，如果重复可以理解为将其覆盖，这样也可以做到更新数据。
　　6、其他设置
　　像多线程、headers头，管道传输顺序等问题，都在settings.py文件中设置，具体可以参考小编的项目去看，这里不再赘述。
　　七、效果展示
　　1、点击运行，结果显示在控制台，如下图所示。
　　2、中间会一直向队列中堆很多帖子的爬取任务，然后多线程处理，我设置的是16线程，速度还是很可观的。
　　3、数据库数据展示：
　　content_info中存放着每个帖子的全部留言以及相关用户的公开信息。
　　八、总结
　　1、这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程，详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程，最终实现将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等，干货满满。
　　2、本次项目总的来说，不是特别难搞，只要思路对了，找到了数据规则，爬起来可以说易如反掌，觉得难只是之前没有完整走过流程，有了这次比较水的介绍，希望能对你有所帮助，那将是我最大的荣幸。
　　3、遇到问题首先想的不是问同事，朋友，老师，而是去谷歌，百度，看有没有相似的情况，看别人的经历，一定要学会自己发现问题，思考问题，解决问题，这对于之后工作有非常大的帮助（我之前就被说过还没有脱离学生时代，就是我喜欢问同事），等网上查询了一定资料了，还是没有头绪，再去问别人，别人也会比较愿意帮助你的~
　　我是杯酒先生，最后分享我的座右铭给大家：保持独立思考，不卑不亢不怂。
　　最后需要本文项目代码的小伙伴，请在公众号后台回复“食品论坛”关键字进行获取，如果在运行过程中有遇到任何问题，请随时留言或者加小编好友，小编看到会帮助大家解决bug噢！ 查看全部

　　手机网页抓取数据易语言的开发工具有什么作用？
　　
　　网页抓取数据百度百科能够提供常用的词条基本信息和部分详细信息，但是其中的特定词条不是很完整，并且缺少使用者个人参与，页面加载时间比较长，不方便使用者阅读。手机网页抓取，在手机上可以实现基本的页面内容抓取，在移动端编写脚本实现复杂的页面关键词和词条内容等信息抓取，在手机上浏览网页方便快捷。手机网页抓取数据易语言作为一门开发工具来说，可以在语言中实现更多功能，比如可以同时开发一个名字录入网站，单词录入网站等。
　　
　　数据来源于，作为一个复杂词库存在的词库，数据来源于。从来源来看，实现了对于同词库，同单词库词汇等的复制粘贴，只需把词汇的词源进行写入便可实现等功能。操作系统中可选择用webview和桌面浏览器进行页面抓取。移动端手机端采用webview，移动端手机端采用桌面浏览器，如果没有其他特殊需求，一般采用webview进行页面抓取即可。
　　看你具体的功能了。手机网页，电脑网页抓取。另外可以选择加上下载功能（对于一些想下载其他的，又不想把微信wap页面传过来的人，加上下载功能真是不错）。或者跟电脑网页一样，多页面进行抓取。简单有效方法就是先在wap中写入meta标签提取所需信息，然后直接利用脚本之类的来读取meta标签的内容。程序的话，我还在学习过程中。最近还是在研究通信，提取信息。工具的话，appium,phonegap这些都有类似的功能。 查看全部

　　【干货】盘点历年百度算法总结，你“中雷”了吗？
　　2017年还有2天就结束了
　　2017年还有2天就结束了
　　2017年还有2天就结束了
　　重要的事情三遍
　　讲个站长们都怕听到的事：
　　（haha……骗你的）
　　百度算法又称百度搜索引擎排名算法，做SEO的不可避免和百度打交道，百度算法可以算是几乎每隔一段时间都会对SEOER进行检验，说到排名算法百度算法网站内容，图片，网站标签，页面代码均可对算法造成影响。要做好优化需对算法做出调整，不可盲目优化。今天小编就来给盘点一下百度历年算法，大家一定要收藏哦！！
　　文本算法
　　上线时间：不详
　　文本算法：针对网站文本内容为了与关键词对应而进行的内容恶意堆砌（应该算是百度打击关键词堆砌的雏形）。
　　超链算法
　　上线时间：2012年
　　超链算法：在当时如果一个网站被多个网站引用，那么搜素引擎就会认为这个网站就是符合要求的网站，是好的网站。“内容为王，外链为皇”这句话现在还在广为流传。（参考SEO百度百科定在了2012年，且在那一年，算是百度认真对SEO进行调整的开始，也算是绿萝的雏形）。
　　百度绿箩算法
　　上线时间：2013年2月19号
　　百度绿萝算法：买卖链接的行为，3种类型的网站会受到干扰：超链中介、出卖链接的网站、购买链接的网站。据说设计这个策略的是位小姑娘，所以命名的权利也给了这位小姑娘，她选择了绿萝这个名称，暗合反作弊的净化之意。绿箩算法影响了10W+低质站点。
　　百度石榴算法
　　上线时间：2013年5月17号
　　百度石榴算法：针对大量妨碍用户正常浏览的恶劣广告的页面、低质量内容页面。石榴算法针对的尤其以弹出大量低质弹窗广告、混淆页面主体内容的垃圾广告页面为代表。
　　绿箩算法2.0
　　上线时间：2013年7月1号
　　
　　绿箩算法2.0：软文中的外链及惩罚发软文的站点。
　　3种类型的网站会受到影响：软文交易平台、软文发布站、软文收益站。
　　星火计划（起源算法）
　　上线时间：2013年10月23号
　　星火计划（起源算法）：解决原创内容的搜索排名问题。设计一套较完善的原创识别算法，建设原创联盟，给予原创、优质站点更高的发展空间。
　　百度搜索引擎网页质量白皮书
　　上线时间：2014年8月7号
　　百度搜索引擎网页质量白皮书：简单地从内容质量、网页浏览体验和可访问性三个角度阐述了百度对网页质量的评判标准。
　　百度冰桶算法1.0
　　上线时间：2014年8月22号
　　百度冰桶算法1.0：移动端影响用户体验的落地页。
　　冰桶1.0主要打击对象包括强行弹窗app下载、用户登录、大面积广告等影响用户正常浏览体验的页面，尤其以必须下载app才能正常使用的站点为代表。
　　冰桶算法2.0
　　上线时间：2014年11月18日
　　冰桶算法2.0：全屏下载、在狭小的手机页面布设大面积广告遮挡主体内容、强制用户登录才可以使用等。
　　白杨算法
　　上线时间：2014年12月04日
　　白杨算法：旨在实现网站移动化，为更好满足用户地域化需求，也更好扶持各种地方特色类站点。
　　效果：（1） 排序优化：本地信息靠前；（2） 地域明确化： 城市信息前置。
　　瑞丽算法
　　上线时间：2015年1月1号
　　瑞丽算法：应该是一种误传，且百度官方发出了以下申明：由于网页搜索元旦期间出现相关系统故障，导致部分网站在百度搜索结果中的排序受到影响而出现相关波动情况，今日在加紧修复中，预计今日晚些会修复完成，请大家密切关注平台信息，不要到处传播及揣测相关信息，百度没有对.cn及.cc域名歧视，请这部分站点不要听信谣言。
　　冰桶算法3.0
　　上线时间：2016年7月7号公布，7月15号上线
　　冰桶算法3.0：打断用户完整搜索路径的行为。
　　所谓打断用户完整搜索路径，主要指的是用户访问移动页面时，被强迫打开、下载该网站的APP才能继续浏览或使用，但这些APP又不一定是必要或者常用的，简单获取信息的行为被强行变成复杂或高成本的下载行为。百度移动搜索会大幅降低这类页面在移动搜索中的评价。
　　
　　百度天网算法
　　上线时间：2016年8月10号公布
　　百度天网算法：盗取用户隐私的网站。
　　盗取用户隐私主要表现为网页嵌恶意代码，用于盗取网民的QQ号、手机号等。被检测处罚的网站经过整改，达到标准，会解除处罚。
　　冰桶算法4.0
　　上线时间：2016年9月27号公布
　　冰桶算法4.0：广告过多、影响用户体验的移动页面。
　　SEO需要优化页面广告布局，控制每屏广告的比例，保障用户浏览体验，以免被算法策略命中，影响网站排名和流量。
　　冰桶算法4.5
　　上线时间：2016年10月26号公布
　　冰桶算法4.5：发布恶劣诱导类广告的页面。
　　所谓恶劣诱导类广告，指的是通过色情动图、色情导航、露骨文本、赌博等等吸引眼球的形态诱导用户点击非法广告。
　　就我所见，目前这种页面依然很多，但排名能保持的很少。
　　百度优采云算法
　　上线时间：2016年11月21号公布
　　百度优采云算法：打击新闻源售卖软文、目录行为。
　　触发“优采云算法”问题网站将被清理出新闻源，同时降低其在百度搜索系统中的评价。
　　百度烽火计划
　　上线时间：2017年2月23号公布
　　百度烽火计划：百度移动搜索页面劫持。
　　所谓移动搜索页面劫持，在浏览完落地页返回搜索结果页时，会进入到虚假的百度移动搜索结果页，该页面模拟了百度搜索结果首页，但实际上是一个虚假的风险站点，用户访问存在极大的安全隐患，严重影响了用户的搜索体验。
　　百度没有具体说明这种劫持是怎样实现的。我猜想的一个可能方式是连续跳转加上检测浏览器referrer（看懂就看懂，看不懂不解释），以前在唯一的一次网上SEO培训中提到过这种方法在搜索广告中的使用，不知道是不是有心人受到了启发？
　　百度飓风算法
　　上线时间：2017年7月4号公布
　　百度飓风算法：严厉打击以恶劣采集站点（站群、蜘蛛池、寄生虫、bc、劫持）为内容主要来源的网站，主要是判断网站的新闻源是否有采集。
　　如果发现存在恶意采集内容，将会把关键词降低排名，同时还会清除恶意采集链接的行为，给认真做内容的网站更多上升排名的机会，净化搜索网络的环境。 查看全部

　　百度搜索栏的关键词是什么？如何判断？(图)
　　网页抓取数据百度百科所谓从哪里获取更多的信息，获取的信息本身就是相关的（关键词，网站，展示页）搜索无外乎就是检索和分词了，本身都是分词的结果，这个是有一个平台用户免费提供的。这个平台对前期一段时间展示给用户的结果都是毫无意义的，甚至直接忽略。所以如果没有用户创造词汇，可能整个网站都不会有太多的词汇。因为本身存在转换机制，出现这个词汇，和出现那个词汇都是前期与搜索引擎有关的一些关键词，一旦出现，即使免费创造。
　　
　　然后又有一些结果展示给用户去选择，这些词汇不会有太多的价值。所以整个网站也不会有很多关键词。大概的机制就是这样。
　　一般来说，百度搜索引擎是根据关键词来检索页面内容的，那么可以根据下面的一些特征来检索一些关键词：用户上传一个url时，是否上传到原生搜索栏，如果上传原生搜索栏，必须要获取该url所有权，才能检索搜索结果。如果没有获取原生搜索栏，那么就没有办法访问原生搜索栏的关键词。如果上传原生搜索栏，还上传了详细的api，可以获取页面的关键词。
　　
　　推荐个simon_yang系列的博客：/
　　用户上传的一个url，可以抓取每个独立链接一小段内容，这些特征用户可以利用爬虫使用正则匹配去寻找，或者根据url中是否包含关键词来判断。其他的方法应该是类似于关键词的组合（比如按组合来命名一篇帖子）， 查看全部

　　把一些好的故事放在机器人小八知识(图)
　　网页抓取数据百度百科说的是，手机里安装有搜狗浏览器，搜狗浏览器的search标签直接显示了这个页面的内容，是可以通过浏览器抓取的。通过机器学习和深度学习，通过每日特征加权和特征提取来反向，适应搜索用户的词汇偏好和产品偏好的，来尽可能提高搜索质量。
　　尝试了用人工智能来学习百度百科的一些方法，结果发现基本不可行，因为通过用机器学习模型去搜索百科词条是很难积累起对话系统的，因为搜索即对话，对话系统不需要产生话题的。比如用一个程序员搜索女生，这个程序员对一个模糊的美女，清华女孩，北大女孩这三个词条都是有自己特定偏好的，如果学习通过机器学习模型来搜索，即使简单来说就是按目标词条搜索，实际也可能查出来一堆。
　　那么可能的方法是，需要对话系统对某一领域进行过一次精确匹配，就像一个程序员，对清华女孩进行一次精确匹配就可以搜索出一堆美女。这个事情还在研究中。
　　
　　搜狗百科其实自己有个机器人小八呀。把一些好的词句和故事放在机器人小八知识库里，小八可以通过这些文章去查找更多这个领域的相关信息。程序员拿到小八信息以后，定向抓取。最开始，需要是对应的程序员在搜狗搜索框里输入关键词、名字，如果输入了，搜狗搜索框就会列出相关词条，小八会过滤出这些词条，同时给出接下来的文章相关信息。
　　抓取到以后，小八要更新相关词条信息。程序员输入机器人自己的名字，搜狗搜索框自动从已经产生的文章中找出相关的词条列表，其中就包括你对应的词条。程序员拿到词条信息以后，要把自己的单独放在一个文件夹，通过搜狗输入法进行搜索。和新闻看新闻一样，将对应的词条名放在相应文件夹，搜狗输入法或者搜狗浏览器搜索，相关的词条会返回。机器人小八也是这样的机制。搜狗用户：。
　　1、百度用户：
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　　网页抓取数据百度百科的话，一般这个词条名是那些算法
　　网页抓取数据百度百科词条的话，一般这个词条名是那些算法根据你上传的关键词给你匹配的。例如你要抓取2014年6月14日到6月22日之间购房的人的购房意向，首先从csv里面读取出来表明购房意向的记录，然后把这些购房意向放在一个excel表里面就可以了。如果是建站的话有的页面会带上重定向和反向链接，爬虫会自动分析下反向链接返回的关键词。
　　javascript的jquery技术实现的scrapy框架。原理是基于javascript的简单异步方法。
　　需要些前端知识，用javascript解析text。可以先爬取房产网站上的销售二手房时可能采用的服务，大致形成你所需要的类似页面。
　　首先你得要有能力。
　　别说会javascript了，你就是会扒字典也能做到。
　　看你所需要爬取的意向大小咯，要是热门词，销售字典可能抓取成本就很高，这东西也就是事后分析手段之一。然后你要有时间咯，爬虫从事业单位的话时间付出巨大的，如果是建站，一定要找好自己后台的内容库，一条条从你爬取的关键词字典里寻找匹配的字符串，然后做词性分析，合理转义、排除恶意词对等等。当然你也可以专门做特殊字符，这样更专业一些。
　　浏览器里的javascript代码吧
　　就要看你所抓取的网站了如果是房地产话基本都是按销售字典来抓取要想找热门词字典或者手工爬取也可以如果是汽车广告站抓取汽车的词根来爬取 查看全部

　　多图预警！！！图解百度背后的搜索引擎
　　# 写在前面
　　今天准备和盆友们一起学习下关于通用搜索引擎的一些技术点。
　　鉴于搜索引擎内容非常多，每一部分都够写好几篇文章的所以本文只是抛砖引玉，深入挖掘还得老铁们亲力亲为。
　　通过本文你将对通用搜索引擎的基本原理和组成有一个较为清晰的认识，用心读完，肯定有所收获！
　　废话不说，各位抓紧上车，冲鸭！
　　
　　# 初识搜索引擎
　　1 搜索引擎分类
　　搜索引擎根据其使用场景和规模，可以简单分为两大类：
　　通用搜索又称为大搜，诸如谷歌、百度、搜狗、神马等等都属于这一类。
　　
　　垂直搜索又称为垂搜，是特定领域的搜索，比如用QQ音乐搜周杰伦的歌等。
　　
　　两类搜索引擎虽然数据规模和数据特征不一样，但都是为了填平用户和海量信息之间的鸿沟。
　　
　　2 搜索和推荐
　　搜索和推荐经常被相提并论，但是二者存在一些区别和联系。
　　
　　3 搜索引擎评价标准
　　我们每天都和搜索引擎打交道，评价一个搜索引擎的好坏可简单概括为：精准性、时效性、响应速度、权威性等。
　　换句话说，搜索引擎懂得用户真正想要找什么，可以快速准确地展示出来，对于一些热点突发信息也可以及时收录展示，就能很好地博得用户。
　　这个目标需要搜索引擎多个模块协作处理，是个复杂的系统工程，并非易事。
　　# 通用搜索引擎的整体概览
　　1 搜索引擎的基本流程
　　大白尝试用朴实的语言来整体表达下，通用搜索引擎大致是怎么工作的：
　　1. 网络蜘蛛爬虫每天不辞辛苦地收录网页，然后存储起来，这样各个站点的页面就有了一份份镜像，这个规模是百亿/千亿级的。
　　
　　2. 单纯地镜像也不能直接用，需要加工处理，把一个个网页进行分词，建立搜索词和网页的对应关系，这样用户搜索某个东西时，才会拿到很多相关的网页。
　　
　　3. 比如"搜索隐秘的角落"可能会有100个相关网页被找到，但是网页和检索词的关联性肯定有强有弱，因此还需要进行网页的排序，排序策略有很多，最终把优质的网页排在前面展示给用户。
　　用户看到相关结果之后，进行点击或者跳过，搜索引擎根据用户的相关动作进行调整，实现整个闭环过程。
　　4. 为了能更好地理解用户的真实用途，需要进行检索词的意图理解、词条切分、同义词替换、语法纠错等处理，再根据这些检索词去获取数据，为用户找到心中所想的网页。
　　比如检索词为"老鹰"，可能是自然界的老鹰，也可能是NBA的一只球队：
　　2 搜索引擎的基本组成
　　我们从整体简单看下基本组成以及各个模块的主要功能：
　　
　　接下来，我们将粗浅地介绍几个模块的基本内容和技术点。
　　# 网络爬虫模块简介
　　网络爬虫模块是通用搜索引擎非常的基础组件，一般都会采用分布式爬虫来实现，我们来看看这个搬运工是如何实现海量网页发掘的：
　　
　　网络爬虫的基本流程：
　　在抓取过程中会有多种遍历策略：深度优先遍历DFS、广度优先遍历BFS、部分PageRank策略、OPIC在线页面重要性计算策略、大站优先策略等。
　　
　　在工程实践中需要根据自身情况和搜索引擎特点进行选择某种策略或者多种策略组合。
　　网络爬虫需要遵循Robots协议(网络爬虫排除标准)，这是网络爬虫和站点之间的君子协定，站点通过协议告诉网络爬虫哪些可以抓哪些不可以。
　　网络爬虫同时需要考虑抓取频率，防止给站点造成过重负担，总之，搜索引擎的网络爬虫需要是个谦谦君子。
　　# 网页内容处理模块
　　爬虫模块将网页内容存储之后，网页内存处理模块开始解析网页内容，主要工作包括：数据清洗、网页内容分词、建立正排索引、建立倒排索引等。
　　
　　数据清洗
　　一般来说，网页中除了具体内容还会有很多无关的东西，比如html标签、推广等，这些在实际搜索引擎中都是无用的。
　　内容处理模块会将无用数据、标签清洗掉，为后续的分词做准备。
　　2中文分词
　　将清洗完成的内容进行分词提取关键词，比如一个网页内容有1000字，分词之后大约有50个词，相当于提取了网页的主干，并且会对标题、摘要、正文等不同部分的内容做不同权重处理。
　　分词过程中会剔除停用词、虚词等，比如"的、得、地"等，从而极力还原网页的主干内容。
　　我们用在线网页分词工具和真实网页来模拟下这个过程：
　　网页分词在线工具：
　　抓取网页：
　　可以看到分词后可以标注词频，这些都是后续作为网页排序的重要来源，但是中文是很复杂的，因此分词算法会有很多种，常见的包括：
　　
　　3 正排索引
　　假定我们将每个网页进行唯一编号docid，经过前面的分词一个网页将被分成不同权重的多个实体词。
　　所谓正排就是根据docid可以拿到属于该网页的所有内容，是一个符合我们思维的正向过程，相对而言会有倒排索引。
　　我们以一篇《隐秘的角落》剧情简介的页面为例，模拟分词情况，大致如下(本分词结果纯属脑补，以实际为准)：
　　
　　4 倒排索引
　　假如我们对10000个网页进行了分词，其中包含了一些公共检索词：微山湖、智取威虎山、三十而立、隐秘的角落等，因此我们汇总之后将建立检索词->网页的映射关系。
　　
　　那么对于检索词"隐秘的角落"出现很多个网页，倒排索引就相当于从一个词能拉取到多少文章的过程。
　　
　　就如同我们提到美食就想到：火锅、烧烤、烤鸭、炒菜等等，是一个从点到面的过程，这种逆向过程在搜索引擎中非常重要。
　　
　　5 本章小结
　　内容处理模块将抓取到的网页进行清洗、提前新URL给爬虫模块、内容分词、建立正排索引和倒排索引，是个承上启下的中间环节。
　　特别地，提一下正排索引和倒排索引，字面上并不直观，其实道理并不难理解：
　　正排索引：具体到一篇网页有多少关键词，特指属于该网页本身的内容集合，是一个网页。
　　倒排索引：一个检索关键词对应多少相关联的网页，也就是可备选网页集合，是一类网页。
　　# 网页排序和用户模块
　　1 网页排序的必要性
　　由于存储的网页是百千亿级的，那么一个检索词可能对于几万、几十万甚至更多相关的网页。
　　网页排序需要综合考虑：相关性、权威性、时效性、丰富度等多个方面。
　　搜索引擎要展示优质的强关联网页给用户，并且放在靠前的位置，否则搜索效果将会很差，用户并不买账。
　　事实上也是如此，比如搜索引擎返回了10页结果，每页10条，总结100条，一般用户点击到1-3页之后的网页大概率就不再点击了，因此排序的头部内容对于搜索结果至关重要。
　　我们仍然以检索"隐秘的角落"为例，百度共计返回了10页，其中1-2页的内容是强关联的，是个比较不错的检索结果了：
　　2 网页排序的常见策略
　　网页排序策略是个不断优化和提升的演进过程，我们来一起看下都有哪些排序策略：
　　这是早期搜索引擎常采取的方法，相对简单但是效果还不错。
　　简单来说就是根据网页中关键词的出现频率以及出现位置作为排序依据，因为普遍认为：检索词出现次数越多、位置越重要，网页的关联性越好，排名越靠前。
　　词频并不是单纯的统计次数，需要有全局观念来判断关键词的相对次数，这就是我们要说的TF-IDF逆文档频率，来看下百度百科的解释：
　　TF-IDF (term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
　　TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。
　　TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。
　　字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
　　举个栗子：
　　网页中"吃饭"这个词出现了10次，虽然次数很多，但是"吃饭"这个词过于普通，因为在很多其他网页都出现了，因此"吃饭"这个检索词的重要性就相对下降了。
　　链接分析排序认为：网页被别的网页引用的次数越多或者越权威的网页引用，说明该网页质量越高。
　　
　　基于链接分析的排序算法有很多种，其中最有名的PageRank算法被谷歌广泛采用，是其核心排序算法。
　　来看下PageRank算法的基本思想：
　　网页的重要程度用PageRank值来衡量，网页的PageRank值体现在两个方面：引用该网页其他网页个数和引用该页面的其他页面的重要程度。
　　假定一个网页A被另一个网页B引用，网页B就将PageRank值分配给网页B所引用的网页，所以越多引用网页A则其PageRank值也就越高。
　　另外网页B越重要，它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多，网页A的PageRank值也就越高越重要。
　　其实这个算法说起来非常简单：比如写公众号，有大V转载就相当于引用了，越多其他公众号转载，说明你的公众号内容质量越高。
　　
　　PageRank算法也存在一定的问题，比如对新页面不友好，新页面暂时没有被大量引用，因此PageRank值很低，并且PageRank算法强调网页之间的引用关系，对网页本身的主题内容可能重视程度不够，也就是所谓的主题漂流问题。
　　与PageRank算法类似于的还有一些其他算法来弥补主题关联问题，包括：HillTop算法、Topic-Sensitive PageRank算法、HITS算法等，本文就不再展开了。
　　3 网页反作弊和SEO
　　搜索引擎也存在二八原则，头部的网页占据了大量的点击流量，也意味着巨大的商业价值。
　　这里就要提到SEO，先看下百度百科对SEO的定义：
　　搜索引擎优化又称为SEO，即Search Engine Optimization，它是一种通过分析搜索引擎的排名规律，了解各种搜索引擎怎样进行搜索、怎样抓取互联网页面、怎样确定特定关键词的搜索结果排名的技术。
　　搜索引擎采用易于被搜索引用的手段，对网站进行有针对性的优化，提高网站在搜索引擎中的自然排名，吸引更多的用户访问网站，提高网站的访问量，提高网站的销售能力和宣传能力，从而提升网站的品牌效应。
　　道高一尺魔高一丈，只有魔法可以打败魔法。
　　
　　网页反作弊是搜索引擎需要解决的重要问题，常见的有内容反作弊、链接分析反作弊等。
　　
　　比如在网页内容中增加大量重复热词、在标题/摘要等重要位置增加热度词、html标签作弊等等，比如在一篇主题无联系的网页中增加大量"隐秘的角落"热度词、增加 等强调性html标签。
　　构建大量相互引用的页面集合、购买高排名友链等等，就是搞很多可以指向自己网页的其他网页，从而构成一个作弊引用链条。
　　4 用户搜索意图理解
　　用户模块直接和用户交互，接收用户的搜索词，准确理解用户的搜索意图非常重要。
　　实际上用户的输入是五花八门的，偏口语化，甚至有拼写错误、并且不同背景的用户对同一个检索词的需求不一样、无争议检索词的使用目的也不一样。
　　
　　这个检索词算是比较优质了，但是仍然不明确是想找饭店去吃宫保鸡丁？还是想找宫保鸡丁的菜谱？还是想查宫保鸡丁的历史起源？还是宫保鸡丁的相关评价？所以会出现很多情况。
　　口语化检索词并且存在错别字，其中可能涉及词语纠错、同义词转换等等，才能找到准确的检索词，进而明确检索意图，召回网页。
　　# 全文总结
　　搜索引擎是个非常复杂的系统工程，涉及非常多的算法和工程实现，本文旨在和大家一起简单梳理搜索引擎的基本组成和运行原理，算是科普文章了。
　　搜索引擎中每一个模块做好都不容易，也是互联网产品中技术含金量的典型代表，深挖一个模块都受益匪浅。
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　　图解 | 通用搜索引擎背后的技术点
　　
　　
　　来源 |后端技术指南针头图 | 图虫
　　
　　写在前面
　　今天准备和盆友们一起学习下关于通用搜索引擎的一些技术点。
　　鉴于搜索引擎内容非常多，每一部分都够写好几篇文章的所以本文只是抛砖引玉，深入挖掘还得老铁们亲力亲为。
　　通过本文你将对通用搜索引擎的基本原理和组成有一个较为清晰的认识，用心读完，肯定有所收获！
　　废话不说，各位抓紧上车，冲鸭！
　　
　　初识搜索引擎
　　2.1 搜索引擎分类
　　搜索引擎根据其使用场景和规模，可以简单分为两大类：
　　通用搜索又称为大搜，诸如谷歌、百度、搜狗、神马等等都属于这一类。
　　
　　垂直搜索又称为垂搜，是特定领域的搜索，比如用QQ音乐搜周杰伦的歌等。
　　
　　两类搜索引擎虽然数据规模和数据特征不一样，但都是为了填平用户和海量信息之间的鸿沟。
　　
　　2.2 搜索和推荐
　　搜索和推荐经常被相提并论，但是二者存在一些区别和联系。
　　
　　2.3 搜索引擎评价标准
　　我们每天都和搜索引擎打交道，评价一个搜索引擎的好坏可简单概括为：精准性、时效性、响应速度、权威性等。
　　换句话说，搜索引擎懂得用户真正想要找什么，可以快速准确地展示出来，对于一些热点突发信息也可以及时收录展示，就能很好地博得用户。
　　这个目标需要搜索引擎多个模块协作处理，是个复杂的系统工程，并非易事。
　　
　　通用搜索引擎的整体概览
　　3.1 搜索引擎的基本流程
　　大白尝试用朴实的语言来整体表达下，通用搜索引擎大致是怎么工作的：
　　1. 网络蜘蛛爬虫每天不辞辛苦地收录网页，然后存储起来，这样各个站点的页面就有了一份份镜像，这个规模是百亿/千亿级的。
　　
　　2. 单纯地镜像也不能直接用，需要加工处理，把一个个网页进行分词，建立搜索词和网页的对应关系，这样用户搜索某个东西时，才会拿到很多相关的网页。
　　
　　3. 比如"搜索隐秘的角落"可能会有100个相关网页被找到，但是网页和检索词的关联性肯定有强有弱，因此还需要进行网页的排序，排序策略有很多，最终把优质的网页排在前面展示给用户。
　　用户看到相关结果之后，进行点击或者跳过，搜索引擎根据用户的相关动作进行调整，实现整个闭环过程。
　　4. 为了能更好地理解用户的真实用途，需要进行检索词的意图理解、词条切分、同义词替换、语法纠错等处理，再根据这些检索词去获取数据，为用户找到心中所想的网页。
　　比如检索词为"老鹰"，可能是自然界的老鹰，也可能是NBA的一只球队：
　　3.2 搜索引擎的基本组成
　　我们从整体简单看下基本组成以及各个模块的主要功能：
　　
　　接下来，我们将粗浅地介绍几个模块的基本内容和技术点。
　　
　　网络爬虫模块简介
　　网络爬虫模块是通用搜索引擎非常的基础组件，一般都会采用分布式爬虫来实现，我们来看看这个搬运工是如何实现海量网页发掘的：
　　
　　网络爬虫的基本流程：
　　在抓取过程中会有多种遍历策略：深度优先遍历DFS、广度优先遍历BFS、部分PageRank策略、OPIC在线页面重要性计算策略、大站优先策略等。
　　
　　在工程实践中需要根据自身情况和搜索引擎特点进行选择某种策略或者多种策略组合。
　　网络爬虫需要遵循Robots协议(网络爬虫排除标准)，这是网络爬虫和站点之间的君子协定，站点通过协议告诉网络爬虫哪些可以抓哪些不可以。
　　网络爬虫同时需要考虑抓取频率，防止给站点造成过重负担，总之，搜索引擎的网络爬虫需要是个谦谦君子。
　　
　　网页内容处理模块
　　爬虫模块将网页内容存储之后，网页内存处理模块开始解析网页内容，主要工作包括：数据清洗、网页内容分词、建立正排索引、建立倒排索引等。
　　
　　5.1 数据清洗
　　一般来说，网页中除了具体内容还会有很多无关的东西，比如html标签、推广等，这些在实际搜索引擎中都是无用的。
　　内容处理模块会将无用数据、标签清洗掉，为后续的分词做准备。
　　5.2 中文分词
　　将清洗完成的内容进行分词提取关键词，比如一个网页内容有1000字，分词之后大约有50个词，相当于提取了网页的主干，并且会对标题、摘要、正文等不同部分的内容做不同权重处理。
　　分词过程中会剔除停用词、虚词等，比如"的、得、地"等，从而极力还原网页的主干内容。
　　我们用在线网页分词工具和真实网页来模拟下这个过程：网页分词在线工具：
　　抓取网页：
　　可以看到分词后可以标注词频，这些都是后续作为网页排序的重要来源，但是中文是很复杂的，因此分词算法会有很多种，常见的包括：
　　
　　5.3 正排索引
　　假定我们将每个网页进行唯一编号docid，经过前面的分词一个网页将被分成不同权重的多个实体词。
　　所谓正排就是根据docid可以拿到属于该网页的所有内容，是一个符合我们思维的正向过程，相对而言会有倒排索引。
　　我们以一篇《隐秘的角落》剧情简介的页面为例，模拟分词情况，大致如下(本分词结果纯属脑补，以实际为准)：
　　
　　5.4 倒排索引
　　假如我们对10000个网页进行了分词，其中包含了一些公共检索词：微山湖、智取威虎山、三十而立、隐秘的角落等，因此我们汇总之后将建立检索词->网页的映射关系。
　　
　　那么对于检索词"隐秘的角落"出现很多个网页，倒排索引就相当于从一个词能拉取到多少文章的过程。
　　
　　就如同我们提到美食就想到：火锅、烧烤、烤鸭、炒菜等等，是一个从点到面的过程，这种逆向过程在搜索引擎中非常重要。
　　
　　5.5 本章小结
　　内容处理模块将抓取到的网页进行清洗、提前新URL给爬虫模块、内容分词、建立正排索引和倒排索引，是个承上启下的中间环节。
　　特别地，提一下正排索引和倒排索引，字面上并不直观，其实道理并不难理解：正排索引：具体到一篇网页有多少关键词，特指属于该网页本身的内容集合，是一个网页。倒排索引：一个检索关键词对应多少相关联的网页，也就是可备选网页集合，是一类网页。
　　
　　网页排序和用户模块
　　6.1 网页排序的必要性
　　由于存储的网页是百千亿级的，那么一个检索词可能对于几万、几十万甚至更多相关的网页。
　　网页排序需要综合考虑：相关性、权威性、时效性、丰富度等多个方面。
　　搜索引擎要展示优质的强关联网页给用户，并且放在靠前的位置，否则搜索效果将会很差，用户并不买账。
　　事实上也是如此，比如搜索引擎返回了10页结果，每页10条，总结100条，一般用户点击到1-3页之后的网页大概率就不再点击了，因此排序的头部内容对于搜索结果至关重要。
　　我们仍然以检索"隐秘的角落"为例，百度共计返回了10页，其中1-2页的内容是强关联的，是个比较不错的检索结果了：
　　6.2 网页排序的常见策略
　　网页排序策略是个不断优化和提升的演进过程，我们来一起看下都有哪些排序策略：
　　这是早期搜索引擎常采取的方法，相对简单但是效果还不错。
　　简单来说就是根据网页中关键词的出现频率以及出现位置作为排序依据，因为普遍认为：检索词出现次数越多、位置越重要，网页的关联性越好，排名越靠前。词频并不是单纯的统计次数，需要有全局观念来判断关键词的相对次数，这就是我们要说的TF-IDF逆文档频率，来看下百度百科的解释：TF-IDF (term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。举个栗子：
　　网页中"吃饭"这个词出现了10次，虽然次数很多，但是"吃饭"这个词过于普通，因为在很多其他网页都出现了，因此"吃饭"这个检索词的重要性就相对下降了。
　　链接分析排序认为：网页被别的网页引用的次数越多或者越权威的网页引用，说明该网页质量越高。
　　
　　基于链接分析的排序算法有很多种，其中最有名的PageRank算法被谷歌广泛采用，是其核心排序算法。
　　来看下PageRank算法的基本思想：网页的重要程度用PageRank值来衡量，网页的PageRank值体现在两个方面：引用该网页其他网页个数和引用该页面的其他页面的重要程度。假定一个网页A被另一个网页B引用，网页B就将PageRank值分配给网页B所引用的网页，所以越多引用网页A则其PageRank值也就越高。另外网页B越重要，它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多，网页A的PageRank值也就越高越重要。其实这个算法说起来非常简单：比如写公众号，有大V转载就相当于引用了，越多其他公众号转载，说明你的公众号内容质量越高。
　　
　　PageRank算法也存在一定的问题，比如对新页面不友好，新页面暂时没有被大量引用，因此PageRank值很低，并且PageRank算法强调网页之间的引用关系，对网页本身的主题内容可能重视程度不够，也就是所谓的主题漂流问题。
　　与PageRank算法类似于的还有一些其他算法来弥补主题关联问题，包括：HillTop算法、Topic-Sensitive PageRank算法、HITS算法等，本文就不再展开了。
　　6.3 网页反作弊和SEO
　　搜索引擎也存在二八原则，头部的网页占据了大量的点击流量，也意味着巨大的商业价值。
　　这里就要提到SEO，先看下百度百科对SEO的定义：搜索引擎优化又称为SEO，即Search Engine Optimization，它是一种通过分析搜索引擎的排名规律，了解各种搜索引擎怎样进行搜索、怎样抓取互联网页面、怎样确定特定关键词的搜索结果排名的技术。搜索引擎采用易于被搜索引用的手段，对网站进行有针对性的优化，提高网站在搜索引擎中的自然排名，吸引更多的用户访问网站，提高网站的访问量，提高网站的销售能力和宣传能力，从而提升网站的品牌效应。道高一尺魔高一丈，只有魔法可以打败魔法。
　　
　　网页反作弊是搜索引擎需要解决的重要问题，常见的有内容反作弊、链接分析反作弊等。
　　
　　6.4 用户搜索意图理解
　　用户模块直接和用户交互，接收用户的搜索词，准确理解用户的搜索意图非常重要。
　　实际上用户的输入是五花八门的，偏口语化，甚至有拼写错误、并且不同背景的用户对同一个检索词的需求不一样、无争议检索词的使用目的也不一样。
　　
　　
　　全文总结
　　搜索引擎是个非常复杂的系统工程，涉及非常多的算法和工程实现，本文旨在和大家一起简单梳理搜索引擎的基本组成和运行原理，算是科普文章了。
　　搜索引擎中每一个模块做好都不容易，也是互联网产品中技术含金量的典型代表，深挖一个模块都受益匪浅。
　　
　　<p class="js_darkmode__17" style="margin: 15px 8px;color: rgb(73, 73, 73);white-space: normal;font-family: -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;font-size: 11pt;line-height: 1.75em;">更多精彩推荐</p>
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　　干货1:Google是如何收录你的外贸网站的？
　　
　　Google，作为国外客户最常用的搜索引擎，也是外贸人展现自己企业产品的重要平台。但是外贸企业的官网可能会遇见这种情况，网站没有被谷歌所收录！
　　没有收录，就意味着，网站不可能有好的排名，因为谷歌不知道有这样一个网站的存在，询盘，订单自然会受到极大影响。
　　因此需要专业的谷歌优化师去做相关优化设置，以符合谷歌的要求，帮助外贸官网能被收录，获得排名，展示到国外买家眼前，获得更多的订单机会！
　　那谷歌优化工作遵循的搜索引擎收录原理是什么呢？一起来了解一下吧~
　　一个新站建好后，搜索引擎是无法得知它的存在的，除非谷歌派蜘蛛来抓取。蜘蛛是谷歌的一种重要抓取技术，也是网站被收录的来源，而源代码就相当于它的网，让它爬行于任意网页的源代码中。
　　
　　当在源代码中发现另一个新的链接时，它就会通过这个链接穿梭到另一个页面继续抓取→爬行→抓取→爬行…...从而达到网页被收录的目的。

　　问题来了，怎么才能吸引谷歌蜘蛛来抓取我们的网站？可分为四大点：
　　网站要保持“新鲜"
　　谷歌喜欢抓取新的东西。蜘蛛对新站抓取频率比较高，但如果你不常去更新，当蜘蛛多次来时都没有发现新的信息可以去抓取，那么慢慢地会减少光顾频率，从一个月一次到几个月一次。
　　当蜘蛛不来抓取你网页的源代码时，你网页中新的信息是不会出现在搜索引擎里的。所以建议新站在头1—3个月之间，要保持经常更新信息。
　　添加链接
　　那么蜘蛛会经常关注什么平台呢？像Facebook、Twitter、Alibaba、维基百科等大型的平台都是蜘蛛常去光顾的，这就需要我们将网站链接发布到这些平台，给蜘蛛增加导入路口。 查看全部

　　手把手教你用免费代理ip爬数据
　　/1 前言/
　　玩爬虫的都避免不了各大网站的反爬措施限制，比较常见的是通过固定时间检测某ip地址访问量来判断该用户是否为 “网络机器人”，也就是所谓的爬虫，如果被识别到，就面临被封ip的风险，那样你就不能访问该网址了。
　　通用的解决办法是用代理ip进行爬取，但是收费的代理ip一般都是比较贵的，网上倒是有很多免费的代理ip网站，但是受时效性影响，大部分地址都不能用，有很多维护代理ip池的教程，即把爬取并检测后能用代理ip放到“代理池里”，等以后要用的时候再从里面提取，在我看来，这种效率比较低，因为这类IP地址很快就失效，我们要做的是边检测边使用，充分保证免费IP的时效性。
　　/2 抓取IP地址/
　　下面就开始实战操作。
　　1.首先我们随便找一个免费代理ip网站，如下图所示。
　　
　　2、打开网页查看器，分析其网页元素结构，如下图所示。
　　
　　3、就是一个简单的静态网页，我们用requests和bs4将ip地址和对应端口爬下，如下图所示。
　　
　　4、每一行ip地址都由5个标签组成，而我们需要的是第一个标签（对应IP地址）和第2个标签（对应端口），所以从第一个开始，每隔5个取出ip地址（item[::5]）,从第二个开始，每隔5个取出对应端口（item[1::5]）,参数n为页码，每次只在1页取1个有用的ip地址，最终效果如下图所示：
　　
　　/3验证IP有效性/
　　这里把百度百科作为目标网站，这个看似很普通的网站，反爬措施却极为严格，爬不了几条内容就开始请求失败了，下面我以在百度百科查询全国优采云站归属地信息为例演示如何使用免费代理ip。
　　1、首先我在12306上把所有的优采云站名都爬下来了，但是没有归属地信息。
　　2、然后以站名构造百度百科url信息，分析网页元素，把爬取爬取优采云站地址信息，网页元素如下图所示：
　　
　　3、所以，我们只需在class_='basicInfo-item'的标签内容里查找有无“省”或者“市”的字符，然后输出就行了，最后加一个while True循环，当该ip能正常爬数据时，则break该循环；若该ip被禁，则马上重新请求一个新ip进行爬取。直接上代码如下图所示:
　　
　　4、其中for循环是遍历所有优采云站，try是用于检测该ip还能不能用，若不能，则在except里请求1个新ip，爬取效果如下图所示：
　　
　　下次再遇到爬虫被禁的情况就可以用此办法解决了。
　　/4结语/
　　本文基于Python网络爬虫技术，主要介绍了去IP代理网站上抓取可用IP，并且Python脚本实现验证IP地址的时效性，如遇到爬虫被禁的情况就可以用本文的办法进行解决。
　　关于本文的代码，小编已经上传到github了，，如果觉得不错，记得给个star噢！ 查看全部

　　神策数据创始人桑文锋：我在百度如何解决用户分析问题
　　- 整理丨周小燕 -
　　编者按
　　桑文锋，前百度大数据部技术经理。2007年加入百度，从零构建了百度的用户行为大数据处理平台。2015年4月离职创建神策数据，为互联网公司提供大数据分析服务。目前的客户有近200家，包括聚美优品、多盟、秒拍、融360等。
　　近日，桑文锋在小饭桌人工智能创业班上做了主题演讲，主要包括以下几点：
　　1、百度数据从网页数据到用户行为数据的演变；
　　2、搜索引擎发展的3个阶段；
　　3、提升“百度知道”回答量的几次试验；
　　4、做数据平台的两个关键问题：元数据和数据源。
　　小饭桌对此进行了不影响原意的整理，以下为分享实录：
　　2007年，我在“百度知道”做产品研发，在这之后7年多时间里，我的工作都是围绕用户行为数据建设的。
　　去年4月份，我从百度离职后创立“神策数据”，为互联网公司解决用户行为分析问题，下面我的演讲内容都与用户分析相关。
　　
　　百度内部的数据板块
　　百度内部两块数据比较重要：网页数据和用户行为数据。就网页数据而言，百度在2000年做搜索业务时，全国中文网页数量不超过2亿个，而从网页上整体抓下来的数据中，只有几十GB。谷歌早期抓了2500多万个网页的内容，在1997年和1998年，从网页抓取下来的数据只有47GB。
　　谷歌与百度都在不断迭代，大约3年前开始，百度开始进入相对稳定状态，常用网页库数据有几百PB，网页库数量趋于稳定。
　　在用户行为数据这一块，百度经历过几个阶段。2008年，百度知道、百度百科等新产品每天共产生几十TB新数据。去年我离开百度时，每天能采集到的用户行为数据达到PB级别。而现在百度每天产生的数据比去年还要增长50%以上，即差不多几个月的时间就能产生几百PB数据，跟之前整个网页库数据一样大。
　　只要我们创造一个内容之后，它就会被多次浏览、多次访问。所以，用户行为数据是比网页本身高一个数量级的数据。
　　搜索引擎发展的3个阶段
　　最开始，搜索是内容相关性的。当时，网页和线上材料都不多，只要你搜的关键词与实际网页内容能够匹配就可以。
　　但随着内容增多，谁排在前面、谁排在后面成了问题。最初，所有搜索引擎都基于关键词匹配相关内容，但作弊现象开始出现，如果将垃圾词塞进去，用户根本无法搜索到有用的东西。
　　但当时有那么几个人十分聪明，一个是谷歌的拉里佩奇，一个是百度的李彦宏，还有一个是做学术的。
　　他们三个人都意识到，链接本身很重要，一个网页被链接多少次，决定这个网页本身的权重是多少。而这也是谷歌、百度起家的东西，许多人以为百度抄袭了谷歌，但我研究了一下李彦宏和拉里佩奇发的专利，李彦宏的专利是在1997年提的，拉里佩奇的专利是1998年提的，李彦宏还更早一些。
　　这就进入到搜索引擎第二个阶段，基于链接关系决定谁排在前面。
　　2005年左右，搜索引擎进入第三波——基于用户行为。虽然从网页权重来看，有些东西排在前面，但新问题又产生了——一个老网页一定会比新网页的权重高，但新的页面可能更能满足用户需求。而群众的眼睛是雪亮的，用户进行搜索时，看到比较好的结果就会点击。
　　那么，可以基于“用户点击”这个数据，决定将什么排到前面。到目前为止，用户行为已经占据非常大的比重，从一些业内专家的说法来看，用户行为权重已经超过50%了。
　　在百度7年多的经历
　　接下来我将重点分享，我在百度7年多以来，做用户行为数据的经历。
　　我在百度知道做了一年研发后，对于接下来该怎么做比较困惑。“百度知道”2005年上线，到2008年的时候已经历时3年，产品形态就是一问一答，产品本身发展得非常成熟、数据非常稳定，每天有9万多个提问、25万个回答。
　　我觉得改造这款产品，需要研究用户，针对不同用户采用不同策略，甚至给他们展示不同的样式和界面，来提升百度知道的产品黏性和价值。
　　2008年，为提升百度知道的回答量，我们做了两个功能。
　　第一个功能基于核心用户。我们抽了35万个近一个月回答超过6个问题的核心用户，用3个多月时间，根据他们以往回答的问题抽取了17万多个兴趣词，结果新版上线后，却发现用户回答量没有发生变化。
　　我们当时分析原因，发现做个性化推荐之后，用户无非从之前到分类页面回答问题变为到个人中心，但平均回答6个问题的量没有变化。
　　后来我想，提升产品无非就两种思路：要么吸引更多用户，要么在单个用户上榨取更多东西。既然单个用户被榨取得差不多了，我们就拉新，扩大用户规模，从做核心用户推荐，变为针对所有用户推荐。只要用户在百度知道上做了访问，我们就去搜集他在全百度的数据。
　　百度内部当时有一个项目叫“优采云”，起源于百度在2008年做个性化广告的设想，即，在用户搜索时出现的广告，不仅基于关键词，还要基于用户行为体验，虽然当时做这件事情有点早，但的确帮我们奠定了根基，当时已经搜集了贴吧、知道或网页上各类用户行为数据，我们就在这个数据集上做训练。
　　用户在浏览器进行访问的时候，都会种下一个cookie，我们基于此将用户浏览的信息都记录下来。
　　根据这些信息，我们抽取每个用户权重最高的5个兴趣词，当用户访问百度知道详情页的时候，我们基于他们的兴趣词做实时搜索，将七八个待解决的问题放到页面右侧。
　　做这个的效果非常好，新版上线后，百度知道的回答量提升了7.5%，而我也因此在2008年获得“最佳百度人”奖。
　　此后，我对百度知道又做了一些改良，包括让它推荐的问题更具多样性等，还比如将用户半年之前的兴趣，通过权重进行不断迭代，使其衰减，而将最近的回答权重进行调整。但我发现，想再做提升不容易。后来我就开始做用户行为分析。
　　统一数据需求
　　百度文化里有一条是——用数据说话，不管做产品调研还是效果评估，都要统计数据。做产品访问都会在服务器端留下日志，基于日志就可以做统计分析。
　　但是，百度有众多产品，需要对各种各样的数据进行统计分析，如何将数据统计这件事情做得更好一些？
　　当时遇到几个问题，一是需求周期长，从提出统计需求到需求被处理，需要排队，因为一共只有两三个工程师处理这件事情，整个过程经过写程序、写脚本到上线，将统计结果发送给你需要几天的时间。
　　此外，运维成本高。每个需求统计都这样处理，团队很快维护了差不多六七百个统计程序，经常出问题。比如，贴吧被人爆了都会导致程序异常。
　　还有一点，运行速度慢，当时还是单机，300G文件跑起来没问题，但800G文件就跑不出来了。
　　第四个问题，员工成长受限。让员工写统计脚本，他们写3个月还行，写6个月就不想干了，写1年就立马跑路了，这也导致团队管理产生问题。
　　当时在百度内部，会基于Hadoop去跑一些任务，但对于它能将问题解决到什么程度，我心里没有底。我们设立的架构是，先提供一个界面，期望各个业务线的产品经理、工程师自己去做统计，而不是每次都把任务交给我们团队。将界面设计得小白一点、应用性能高一点。其实只是让大家通过界面配任务，用调度器、代码生成器，将其生成Hadoop的任务进行调度。
　　差不多一年半的时间里全公司都统一到这个平台中去了，这也是我在百度8年期间，做得最有成就感的事情。
　　后来，我们与其它团队进行合作，花了两个半月的时间，做了一个框架，并在2011年申请了专利，让开发效率提升，以前做一个统计需要几天，现在只要几分钟或更短的时间就能搞定。很快，大家都集中到统计平台，于是又产生了新问题——资源过于膨胀，当时我们团队只有五六个人，我觉得再这样下去数据规模太大了，无法控制。
　　当时我的思路受云计算影响，总想着去做一个更牛的计算引擎，但后来觉得这个思路不对，还是应该以数据为中心。2011年上半年，我和另外一个项目经理商量将两个团队合并，成立一个数据团队。后来，我们高级总监又从谷歌那边挖来牛人，这个人之前在雅虎做了7年，后来在谷歌做了5年，一直做数据仓库，他带领我们按照构建整个用户行为的思路去做数据仓库。
　　百度有七八十个核心业务线，我们将这些业务线产生的数据进行结构化，用谷歌的Protocol Buffer将其格式进行转化之后，再统一到一张表里面去。在这个基础上，我们再建上层主题数据。总之，让全百度各种各样的用户行为数据都统一到一张表。最近这一年多以来，我与很多大的IT公司交流过，他们这一块的数据都做得非常初级，根本没有将基础数据打通、把底层做好。
　　从2008年我开始做数据，到2012年，这三四年时间我慢慢想清楚，归根结底而言，数据就是一条“流”，我们把数据从源头搬到平台上，在这个基础上，再对数据进行入库、存储建设及管理。然后再去做产品分析和各种各样的应用。
　　心得
　　数据平台有两个关键环节，一个是元数据，一个是数据源。如果一个公司既能管理好元数据，又能管理好数据源，整个平台就不会差。
　　我们常用的业务数据库，实际存储的数据跟元信息都是在一起管理的，所以你感觉不到元数据本身的重要性，但是在大数据处理的情况下，就要把元数据分离出来。
　　想把数据平台做好，数据源很重要。拿百度来说，网页搜索是它最核心的业务线，其它的都是附属业务线，这些业务线都会用到网页搜索。如果我要变更搜索，下游依赖它的业务程序可能都会挂掉，所以我进行格式升级前都要事先告诉他们，不然可能会出问题。但如果我们让源头本身结构化，下游就不需要跟着源头动，数据解析效率也会比较高。
　　总结一下，我在百度做用户行为数据的心得：
　　第一点，数据源很重要。这也是我们创业思路中核心的一点。在数据采集这一块要“大”、“全”、“细”、“时”。“大”指的是宏观的大而非物理的大。比如每天全国各个地级市的苹果价格数据只有2MB，但基于它做一个苹果的智能调度系统，就是一个大数据应用。“全”强调多种数据源；“细”强调数据维度；“时”强调时效性。
　　第二点，用户行为事件模型很有效。规范并结构化用户行为之后，许多数据分析都会变得更容易。Event模型指的是事件模型，之前的叫做访问量模型。
　　我把2000年后的互联网分成3个阶段：
　　2000年～2006年是流量时代，谁的流量大谁就牛；
　　2006年～2011年，进入第二个阶段，我们把它叫做用户时代，谁的用户多谁就牛。比如开心网、人人网、Facebook，不再考量整体访问量，而是关心活跃用户、注册用户数；
　　2011年后到现在属于订单时代。不论是全民团购还是O2O、在线教育、互联网金融，无非是将线下的交易搬到线上，它本身就是和订单相关的。 查看全部

　　网站权重上不去？4个小技巧网站权重提升轻松搞定！
　　
　　网站权重值是SEO的重要一部分，网站的权重值越大，网站在搜索引擎中的分量就越重， 提升网站的权重值，可以让网站页面拥有更快的收录速度，对于网站的排名也有着很大的影响。
　　权重数值越大，说明该网站自然流量越大，自然流量大，那么相应的关键词排名就相对靠前。
　　权重、流量、关键词排名三者之间的关系是相辅相成的。所以很多企业在做SEO优化时都会围绕提升网站权重来做。
　　
　　但很多企业苦于网站权重一直无法提高。今天老牛给大家带来4个方面提升网站权重的小技巧：
　　一、提高网站内容的质量
　　这个主要是提高每个页面的标题和页面内容相关性。
　　比如：我们的文章是关于“奶茶招商加盟的”的。那我们的标题和内容应该围绕“奶茶招商加盟”来展开。
　　同时，文字、图片和图标都要传达“奶茶招商加盟”意思；满足大部分搜索“奶茶招商加盟”的用户潜在需求。
　　二、提高并固定网站的更新频率
　　指网站更新的周期，更新频率最好每天保持定时、定量的更新。
　　文章的内容以原创为主，实在不能全部进行原创的话那至少也要对转载原文进行伪原创处理，考虑到竞争度的问题，文章可以以长尾关键词来来进行优化，这样能获得更好的效果。
　　如果你的网站是每天更新一次的，最好长期保持这个频率，并且每天在同一个时间点内进行更新，让百度蜘蛛养成习惯每天有规律的来爬你的网站，同时每天保持网站的更新也能让你的快照更新的更快，
　　三、选择友链网站时需要搞清楚的7个数据
　　和同类型的网站多做友情链接交流，在一定程度上也能够促进网站权重。在友链网站的选择上要注意这几点：
　　1）挑选同类型的网站，这样两个网站之间相互关联性大，百度等搜索引擎审阅、抓取等而已快速;
　　2）挑选安全性高的网站，这儿指的安全性是指做交流链接的网站的内容安全性，一旦对方被黑，和其做链接交流的网站也很简单被降权或许被黑;
　　3）适当控制数量，做链接的数量最好有必定的约束，数量太多，简单分流，网站的权重最后为零。
　　四、在高权重网站发软文
　　在论坛、博客、社区等平台发软文也能提高网站权重，而且平台自身权重越高对网站自身的权重提升越有利。
　　其中，百度搜索权重最高的就是百度自家产品，打开百度产品大全即可。
　　
　　当然不是全部产品都做，推荐的产品有百度知道、百度贴吧 、百度文库 、百度百科、百度图片 、百家号 。
　　其他平台就要参考其权重高低，去站长工具网站查询相关网站权重，而且现在确定平台的权重也不要光看百度权重。
　　
　　更多平台的选择可以参照这张思维导图，筛选掉很多不是特别给力的渠道，将有价值的平台给大家展示出来，新人快速上车，老手提提车速：
　　
　　
　　网站权重的提升是一个循序渐进长期的过程，掌握正确的网站优化方法才能让网站的权重提升的更快、更稳定。
　　但现金流受限，各环节都在节流的后疫情时代，如果要稳定长期投入人力成本去做网站权重以及SEO优化等工作，并不是一个适合的选择。
　　想要互联网赚钱就必需先投钱，投钱不一定能赚钱，但不投钱一定不能赚钱！难以保证投入产出比，风险大，老板就没安全感！
　　疫情期，不转型互联网是等死！但转型互联网投入大量现金流，可能是找死！
　　
　　6月11日（周四）牛商微讲堂线上视频直播，牛商网网络营销实战专家刘俊程老师为大家带来《如何利用互联网工具快速提升企业官网排名？》专题分享，助力企业打破现状！
　　课程内容有：
　　1.如何做好网站权重的提升？
　　2.如何用科学的方法快速写好文章？
　　3.如何了解竞争对手并快速超越？
　　4.老板如何利用数据高效管理运营团队？
　　课程收获：
　　1.了解企业低成本提升网站权重的创新型工具及方法
　　2.了解企业低成本提升排名、获得免费流量的方法
　　3.了解企业如何运用数据化高效管理运营团队
　　4.了解企业快速运营见效的互联网运营工具系统
　　话不多说，扫码抢名额！
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　　揭秘Google排名的205个因素（百度80%管用）--上
　　不少人都知道Google的搜索排名算法使用200多个因素，但具体是什么呢？
　　除了Google的核心算法工程师，几乎没有人知道完整真相。
　　而所谓的SEO技术，很多时候是分析、测试搜索获得的简单结论，有些优化方向是明确的，比如良好的用户体验、优质内容带来的用户行为变化对SEO的影响；而有些优化方向只能靠猜测。
　　由于搜索流量的巨大价值，很多网站不惜挺而走险，利用算法漏洞去作弊，以期获得更多的流量。
　　俗话说：“道高一尺魔高一丈”，黑帽SEO与搜索引擎之间的不断博弈，让搜索算法也不断迭代更新。
　　除了博弈带来的算法变化，新媒体和技术的诞生也让搜索引擎的算法不断进化，比如Twitter、Facebook等社交媒体对搜索的影响。
　　比如这几年Google发布了熊猫算法、企鹅算法的各个版本，百度也发布了石榴、绿萝、冰桶等算法。
　　每个大的搜索算法迭代都有核心目的和互联网环境变化的影响。
　　都说“读史可以鉴今”，那我们一起研究下Google使用过的排名因素（很多现在依然有效），希望能窥探今后搜索引擎演化的端倪。
　　以下一共有205条排名因素，有些已被证实，有些有争议，有些依然只是猜测。
　　以下内容翻译自：Google’s 200 Ranking Factors: The Complete List
　　一、域名因素1、域名年龄
　　谷歌知名工程师Matt Cutts曾在这个Youtube视频中说过：“注册6个月与注册一年的域名差别不那么大”。
　　换句话说：Google确实使用域名年龄作为一种因素考虑，但权重不高。
　　2、顶级域名中出现关键词
　　不像过去有助于提升排名，但域名中的关键词仍然作为相关性的一种信号。
　　3、域名开头包含目标关键词
　　在域名开头包含目标关键词，相对于不含关键词或尾部包含关键词的域名有优势。
　　4、域名到期时间
　　Google于2015年3月31日申请了“基于历史数据的信息检索”的专利，某世界知名SEO讨论也讨论过其中的细节，暗示Google确实研究域名注册和更新日期。
　　(1) 域名注册日期可以作为网站成立日期的参考
　　(2) 域名的一些信息有助于区分合法和非法网站，有价值的网站（合法）
　　一般会多支付几年的域名费用，而违法、灰色行业则很少使用超过一年。所以打算好好做网站的朋友多续费几年域名吧。
　　5、子域名使用关键词
　　Moz网站2011年的报告指出，子域名中出现关键词可以提升排名。
　　比如我们网站的机械行业子域名就用了“机械”的拼音，看来这种做法有一定好处。
　　/
　　6、域名历史
　　如果域名所有权几经更迭，那Google可能会重置网站的历史记录，以前域名的反向链接价值会被丢掉。
　　7、完全匹配域名
　　如果域名和关键词完全一致，如果网站质量很高，这依然是优势。否则反而更容易被识别惩罚。
　　
　　8、公开与隐藏Whois信息
　　Matt Cutts在2006年的Pubcon会议中说到：“当检查网站的Whois时，发现不少都有隐私保护服务，这很不寻常。…打开Whois隐私保护并不是默认的（不少是收费服务），如果把这些因素放到一起考虑，你的网站会被归到某个类别对待（打开隐私保护的站），而不独立了（可能被牵连）”
　　9、惩罚网站所有者
　　如果某人被识别为垃圾邮件发送者，那Google会仔细检查该人拥有的网站是否有意义。
　　10、国家专属域名
　　使用国际/地区专属顶级域名（.cn、.ca等）可以提升在这些国家和地区的排名，但限制了网站在全球获得排名的能力。
　　二、页面因素11、标题中包含关键词
　　标题是第二重要的页面因素（除页面内容之外），在页面SEO优化中作用巨大。
　　根据的数据，标题开头使用关键词比结尾使用效果要好，如下图所示：
　　
　　还有Meta description中出现关键词也是高相关性的信号，现在不是特别重要，但依然有些用。
　　12、H1标签中出现关键词
　　H1标签是”第二个标题标签“，也非常重要。
　　根据一些相关性研究表明：
　　
　　分值越低，说明排名越靠前。从测试结果看，H1标签作用比P标签对排名的影响大。
　　13、页面中出现关键词
　　页面中有关键词比其他任何相关性都更有说服力。
　　14、内容长度
　　文章长一般会包含更多关键词，涵盖的内容也会更广泛，与短小精悍的文章比有优势。
　　SERPIQ网站发现内容长度于搜索结果排名相关。
　　
　　测试结果：平均长度为2500个单词的文章排名效果最好，不知道有没有人针对百度测试过中文页面篇幅对搜索结果的影响。
　　15、关键词密度
　　虽然不像以前那么重要，但依然会被Google用来确定网页主题。但关键词密度过大会有反作用。
　　16、内容中的潜在语义索引关键词（LSI）
　　潜在语义索引关键词（Latent Semantic Indexing = LSI）帮助搜索引擎从多义词中提取具体意义（比如 Apple 识别为苹果公司还是苹果这个水果），所以页面中出现的其他相关词很重要。是否存在LSI词可能作为内容质量的评判标准。
　　17、Title和Meta Description中的潜在索引关键词
　　与网页内容一样，Meta标签中的潜在索引关键词（LSI）有助于Google辨别同义词，也可以作为页面相关性信号。
　　18、页面加载速度
　　无论Google还是Bing都使用页面加载速度作为一个排名因素。搜索引擎蜘蛛会根据页面代码和文件大小估算网站速度。
　　19、重复内容
　　同一网站上的相同内容（可能稍作修改）可能会对不少人都知道Google的搜索排名算法使用200多个因素，但具体是什么呢？
　　除了Google的核心算法工程师，几乎没有人知道完整真相。
　　而所谓的SEO技术，很多时候是分析、测试搜索获得的简单结论，有些优化方向是明确的，比如良好的用户体验、优质内容带来的用户行为变化对SEO的影响；而有些优化方向只能靠猜测。
　　由于搜索流量的巨大价值，很多网站不惜挺而走险，利用算法漏洞去作弊，以期获得更多的流量。
　　俗话说：“道高一尺魔高一丈”，黑帽SEO与搜索引擎之间的不断博弈，让搜索算法也不断迭代更新。
　　除了博弈带来的算法变化，新媒体和技术的诞生也让搜索引擎的算法不断进化，比如Twitter、Facebook等社交媒体对搜索的影响。
　　比如这几年Google发布了熊猫算法、企鹅算法的各个版本，百度也发布了石榴、绿萝、冰桶等算法。
　　每个大的搜索算法迭代都有核心目的和互联网环境变化的影响。
　　都说“读史可以鉴今”，那我们一起研究下Google使用过的排名因素（很多现在依然有效），希望能窥探今后搜索引擎演化的端倪。
　　以下一共有205条排名因素，有些已被证实，有些有争议，有些依然只是猜测。网站搜索引擎的收录和排名有负面影响。
　　20、rel=“canonical”标记
　　合理使用rel="canonical"标记，会防止Google误判网站内容重复而惩罚。
　　21、Chrome浏览器访问速度
　　Google可能会使用Chrome的用户数据来识别与HTML代码无关的页面加载速度情况。
　　22、图像优化
　　图片的文件名、Alt文本、Title、Description和Caption都是重要的页面相关性指标。
　　23、内容更新速度
　　Google Caffeine算法对时间敏感的搜索很重视，表现就是搜索结果会显示内容更新时间。
　　24、内容更新幅度
　　编辑和更新也是一个页面新鲜度因素。添加或删除整个段落才算重要更新，不能只是调换一些词的顺序。
　　25、页面历史更新频次
　　关键词出现在页面前100个字中似乎是一个重要的相关信号。
　　26、关键词突出显示
　　页面多久更新？每天、每周、每隔5年？页面更新频率在提升页面新鲜度中起到重要作用。
　　27、H2/H3标签中出现关键词
　　将关键词显示在H2或H3标签的副标题中是另一个弱相关信号。
　　28、关键字匹配
　　关键词全字匹配更重要，比如搜索“cat shaving techniques（给猫剃毛技术）”，针对完全匹配做的优化页面就比“techniques for shaving a cat”要好，虽然意思一样。
　　29、出站链接质量
　　许多SEO认为链接指向权重网站有助于向Google发送信任信号。
　　30、出站链接主题
　　根据Moz的试验，搜索引擎可以使用你链接指向的页面作为相关性信号。例如：你有一个汽车相关的页面链接指向了一个电影相关的页面，这可能会告诉Google你的页面是关于汽车电影的，而不只是单指“汽车”。
　　31、语法和拼写
　　正确的语法和拼写是一个页面质量信号。
　　32、复制内容
　　页面上的内容是否是原创？如果是从Google索引页面中采集或复制的，它不会获得和原始内容一样的排名。
　　33、有用的补充内容
　　根据Google公布的评分指南文件，有用的补充内容是网页质量的指标（也是排名指标），比如货币换算器、贷款利息计算器等。
　　34、出站链接数
　　过多的Dofollow出站链接会导致PageRank“泄露”，这会影响到页面的排名。（Google已经取消很久了，但这条规则应该还适用的）
　　35、多媒体
　　图像，视频和其他多媒体元素可以作为内容质量信号。
　　36、指向页面的内部链接的数量
　　网站内链数量表明它相对于其他页面的重要性，越多越重要。
　　37、指向页面的内部链接的质量
　　网站里高权重（PR）页面的内链效果比低权重（或无权重）的效果好很多。
　　38、死链数量
　　页面太多死链是网站被遗弃或没人维护的特征，Google会使用死链来评估网站首页质量。
　　39、内容可阅读等级
　　Google会评估网页的阅读难度。但这条规则有争议，有人认为容易阅读的浅显内容有助于吸引读者，还能提升排名，而有些人则认为容易被认为是内容工厂。
　　40、联盟链接
　　联盟链接（Affiliate Link）本身可能不会影响排名。但如果太多的话，Google的算法可能会更加注意你网站的其他质量信号，以确保网站不是一个单薄的联盟链接网站。
　　41、HTML错误和W3C验证
　　网站页面很多HTML错误可能是质量差的特征。虽然这点有争议，但很多SEOer认为，网页不能通过W3C验证是一种网站质量差的信号。
　　42、网页所在域名权重
　　如果其他一切条件相同，权重高的域名页面排名更好。
　　43、页面PageRank
　　虽然并不完全相关，但是一般来说，页面有更高的PR值，排名会比PR值低的好。（Google现在已经没有PR值了）
　　44、网址长度
　　URL过长可能会影响搜索排名。
　　45、URL路径
　　目录层级越浅，越靠近根域名，可以增加URL权重。
　　46、人工干预编辑
　　虽然未得到证实，但Google提交过一项允许人工编辑影响搜索引擎结果页（SERP）的系统专利。
　　47、页面类别
　　页面出现在什么类别是一个相关信号，如果页面和类别不相关，则很难获得好的排名。（信息要发布到正确的分类）
　　48、WordPress标签
　　标签是WordPress特定的相关信号。改善搜索引擎优化效果的唯一方法是将一个内容与另一个内容相关联，更具体地说是将一组内容相互关联。
　　49、URL中的关键字
　　URL中出现的关键词是一个重要的相关信号。
　　50、URL字符串
　　Google会自动识别URL字符串中的目录和分类，可以识别出页面主题。
　　
　　51、参考资料和来源
　　引用参考资料和来源，如学术论文，可能是高质量内容的标志。Google质量指南规定，引用页面时应注意来源：“是否是专业知识或权威来源，这很很重要”。不过，Google否认他们使用外部链接作为排名因素。
　　52、无序和和有序列表
　　无序和和有序列表有助于为读者分解内容，用户体验会更好。Google可能更喜欢使用列表的内容。
　　53、Sitemap中页面优先级
　　Sitemap.xml文件中指定的页面优先级可能会影响排名。
　　54、太多出站链接
　　有些网页有太多导出链接，会干扰和分散主要内容。
　　55、其他关键字的排名页面数量
　　如果页面获得了其他关键字的排名，那么这个词的排名权重可能会提升。
　　56、页面年龄
　　虽然Google喜欢新鲜的内容，但是定期更新的旧页面可能会超过新页面。
　　57、用户友好的布局
　　这里再次引用Google质量指南文件：“高质量的页面布局会让页面主体部分很容易被用户看到”。
　　58、停靠域名
　　2011年12月的Google更新降低了停靠域名的搜索可见性。
　　59、有用的内容
　　正如Backlinko读者Jared Carrizales所指出，Google可能会区分“高质量”和“有用的”内容的不同。
　　三、网站级因素60、内容可以提供价值和独特的见解61、联系我们页面
　　Google质量文件指出，他们更喜欢具有“适当联系信息”的网站。如果网站的联系信息和whois信息一致，可能会有奖励。
　　62、域名信任度
　　域名获得多少来自种子站点（搜索引擎极度青睐的抓取起始站点）的链接是一个非常重要的排名因素。
　　63、网站架构
　　一个很好的整合网站架构（尤其是一个仓筒结构）可以帮助Google识别和抓取、组织你的内容。
　　仓筒结构的理解就是把同一类内容放到不同的目录下，就像农民会把小麦、大麦、燕麦放到独立的仓库，如果混在一起，只能称之为”谷物“，反而降低了价值。结构要点：将同类型和主题的页面放在一起；分离不相关的页面；加强每个目录的着陆页。
　　64、网站更新
　　网站的更新频次，尤其是添加新内容时。这是一个很好的提升网站新鲜度的信号。
　　65、页数
　　网站页面数对权重略有影响。至少一个拥有很多内容的大型网站比内容薄弱的赚联盟费网站要强。
　　66、站点地图
　　站点地图有助于搜索引擎更轻松、更彻底地抓取和索引你的页面，提高页面可见性（搜索排名）。
　　67、网站正常运行时间
　　网站经常维护或宕机可能会影响排名（如果没有及时修复，甚至可能导致减少索引量）
　　68、服务器位置
　　服务器位置可能会影响网站在不同地区的排名，对于地域相关的搜索特别重要。
　　69、SSL证书
　　已经确认Google会索引SSL证书，并使用HTTPS作为排名信号。
　　70、服务条款和隐私页面
　　这两个页面有助于告诉Google你的网站是值得信赖的。
　　71、重复的Meta标签内容
　　网站页面使用重复一样的Meta keywords和Description可能会降低你的所有页面可见性。
　　72、面包屑导航（Breadcrumb）
　　拥有面包屑导航是用户体验良好的网站结构风格，可以帮助用户（和搜索引擎）知道他们在网站上的位置。
　　和都声称面包屑是一个重要排名因素。
　　73、移动版优化
　　谷歌的官方建议是创建一个响应式网站。响应式网站可能会在移动搜索中获得优势。Google还会对移动搜索结果中没有移动版的页面进行降权。
　　74、YouTube优化
　　可能因为Youtube是Google旗下产品，搜索结果页面（SERP）中有特殊排名待遇（排名很好），尤其是Google 熊猫算法后，Youtube流量增加显著。
　　
　　75、网站可用性
　　难用的网站一般用户停留时间短、访问深度浅、跳出率高，这些都会降低排名。这可能是从大量用户数据中收集到的独立算法因素。
　　76、Google Analytics（分析）和Google网站管理员工具
　　有些人认为，在网站上安装这两个程序可以改善网页索引。也可能直接影响排名（因为Google可以获得网站更准确的跳出率，是否从反向链接获得流量等）。
　　国内则对应的是百度统计和百度站长工具。
　　77、用户评价/网站声誉
　　Yelp和可能在Google这个算法中发挥了重要作用。Google甚至发布了他们抓住了一个利用用户差评获得反向链接的案例。
　　国内应对对应的就是百度口碑网站了：百度口碑
　　四、反向链接因素78、链接的域名年龄
　　老域名的反向链接可能比新域名作用更大。
　　79、链接的域名数量
　　引用域名数量是Google算法中最重要的排名因素之一，如下图所示（Moz数据，横坐标是排名），链接域名数量越多排名越高。（请注意：图中也告诉我们链接数是有阈值的，在没有突破阈值前，有可能链接域名越多，排名反而会下降）
　　
　　80、独立C类IP的链接数
　　来自不同C类IP（Class-C）数量越多，说明链接广泛性越好。
　　81、链接页数
　　链接页面的总数很重要，即使部分都来自同一个域名，这也对排名有帮助。
　　82、Alt标签（用于图像链接）
　　Alt文本可以说是图像的”锚文本“。
　　83、来自.edu或.gov类域名链接
　　虽然Google的Matt Cutts说不会做区别对待。但是，这并不妨碍广大SEOer认为Google对.gov和.edu域名的权重算法中有特殊的地方，也就说大家认为来自教育机构和政府网站的链接价值更大。
　　84、链接页面的权重
　　反向链接的页面权重（PageRank）是非常重要的排名因素。
　　85、链接域名的权重
　　同等页面权重下，域名权重越高越好（PR3站点的PR2页面权重小于PR8网站的PR2页面）。
　　86、来自竞争对手的链接
　　如果你能获得关键词搜索结果中其他网站的反向链接，则对于关键词排名特别有价值。
　　87、社会化网站引用页面
　　被社会化（设计）网站引用可能会影响链接的价值，被引用的越多越好。
　　88、来自垃圾网站的链接
　　来自垃圾网站的链接可能会伤害网站排名。
　　89、用户帖子引用
　　虽然让用户发布引用链接是白帽SEO的一部分，但如果链接来自签名或简介部分，价值可能不如页面内容里的相关链接，尽量能让用户帖子内容里加链接。 查看全部

　　RPA数据爬虫会比python方便100倍吗？一文详细解读
　　数据时代已经到来，当大家也想按照大数据的思想重新定义我们的工作及找项目等等时，忽然发现之前我们从不在乎的数据离我们那么遥远。
　　大数据分析之所以大，是因为其分析的数据是全量数据（或接近全量），其和以前的采样分析（样本）有着本质的区分。为此，我们为了能够进行分析，我们就需要获取全量的数据，这往往是很难得到的。
　　
　　目前，可以获取我们想要的数据主要是爬虫获取：
　　1.通过爬虫获取（数据抓取）
　　这是大家最主要使用的方法，包括：第三方的爬虫客户端、第三方的爬虫平台、开源的爬虫以及自己使用Python编写的爬虫。
　　爬虫的方式获取数据尤其优势，就是爬取自己想要的内容，其针对性很强。但也有其劣势，即：用好爬虫是需要一定技术的，而且爬取的网站也在改变，需要随时更新爬虫规则。
　　2.实际上python抓取数据的话是很麻烦的（分四步）
　　确定目标：确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。比如是：抓取百度百科词条标题及链接。
　　分析目标：分析要抓取的url的格式，限定抓取范围，分析要抓取的数据的格式。要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式。分析要抓取的页面编码的格式，在网页解析器部分，要指定网页编码，然后才能进行正确的解析。
　　编写代码：在网页解析器部分，要使用到分析目标得到的结果。
　　执行爬虫：进行数据抓取。
　　可以看见我们编写的代码是很多的，反正小编是看不懂，小编是非编程人员。
　　
　　3.RPA机器人抓取百度数据
　　今天小编教你一个超级简单的方法，那就是用RPA机器人来进行数据抓取。
　　第一步：自行搜索想要的“关键词”
　　
　　第二步：使用RPA工具的数据抓取功能
　　
　　选择你想要的数据（标题和链接）
　　
　　输出我们的数据，当然我没有去把数据写进表格，写进表格也是一条中文代码的事情。
　　
　　如果你还在想去学习python来进行爬虫，可能不是一个明智的选择。跟学长一起学习RPA机器人吧。
　　
　　点个赞
　　
　　、分享给身边其他小伙伴，一起学习RPA吧。 查看全部

　　Python网页爬虫入门指导
　　以林志玲的百度词条为首页开始爬取。
　　第四步，查看源码，
　　很多人都知道查看源码的快捷键是F12，不管是谷歌浏览器还是IE浏览器，都是这样，但是当按下F12之后会不由得疑问，"这是什么东西？"，令人毫无头绪。
　　
　　当然，可以一步一步的去了解源码，学习html的知识，然后用正则表达式去一步一步、一个单元一个单元的匹配我们想要的信息，但是这样未免太复杂了，我个人推荐使用检查工具。
　　
　　爬取内部链接
　　指向我们想要了解的元素，
　　
　　素，鼠标右键->检查，能够快速定位我们关注的元素。
　　我觉得到这一步就已经够了，最简单的网页爬虫就是反复的重复以下两个步骤：
　　通过检查功能可以看到，百科词条内部链接部分的源码是这样的，
　　元素1：
　　凯渥模特经纪公司</a><br />
　　元素2：
　　决战刹马镇</a><br />
　　元素3：
　　月之恋人</a><br />
　　元素4：
　　AKIRA</a><br />
　　从上述4个元素可以看出，我们想要的信息词条内部链接在标签中，标签中有以下几个属性：
　　可以看出，我们想要的信息就在href中，也就是词条的内部链接。因此，我们爬虫的目标就很明确了，就是解析出href超链接。
　　到这里，浏览器检查功能已经发挥了它的作用，下一步问题就变成了我们怎么解析出标签中href的链接？
　　这时，BeautifulSoup4就派上用场了。
　　用BeautifulSoup4解析我们从网页上抓取的html，
　　soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')<br />
　　看到这里也许会疑惑，html.parser是什么？
　　这是一种html的解析器，Python中提供几种html解析器，它们的主要特点分别是，
　　
　　综合来说，我们选取html.parser解析器，
　　选取好解析器之后就开始着手匹配我们想要的元素，可是看一下html发现，网页中有很多标签，我们该匹配哪一类呢？
　　AKIRA</a><br />
　　仔细看一下会发现特点，target="_blank"，属性href以/item开头的，于是就有了我们的匹配条件，
　　{"target": "_blank", "href": re.compile("/item/(%.{2})+$")}<br />
　　用这样的匹配条件去匹配符合target、href要求的标签，
　　sub_urls = soup.find_all("a", {"target": "_blank", "href": re.compile("/item/(%.{2})+$")})<br />
　　完整代码为，
　　def main():<br />    url = BASE_URL + START_PAGE<br />    response = sessions.post(url)<br />    response.encoding = response.apparent_encoding<br />    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')<br />    sub_urls = soup.find_all("a", {"target": "_blank", "href": re.compile("/item/(%.{2})+$")})<br />    for sub_url in sub_urls:<br />        print(sub_url)<br />
　　输出结果为，
　　幸福额度</a><br />北京·纽约</a><br />多伦多大学</a><br />刺陵</a><br />决战刹马镇</a><br />北京·纽约</a><br />张国荣</a><br />奥黛丽·赫本</a><br />林健寰</a><br />斯特罗恩中学</a><br />多伦多大学</a><br />华冈艺校</a><br />唐安麒</a><br />日本再发现</a><br />亚太影展</a><br />梁朝伟</a><br />金城武</a><br />......<br />
　　在用属性字段sub_url["href"]过滤一下即可，
　　/item/%E5%B9%B8%E7%A6%8F%E9%A2%9D%E5%BA%A6<br />/item/%E5%8C%97%E4%BA%AC%C2%B7%E7%BA%BD%E7%BA%A6<br />/item/%E5%A4%9A%E4%BC%A6%E5%A4%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6<br />/item/%E5%88%BA%E9%99%B5<br />/item/%E5%86%B3%E6%88%98%E5%88%B9%E9%A9%AC%E9%95%87<br />/item/%E5%8C%97%E4%BA%AC%C2%B7%E7%BA%BD%E7%BA%A6<br />/item/%E5%BC%A0%E5%9B%BD%E8%8D%A3<br />......<br />
　　就得到了词条内部链接的后缀部分，然后和基础的url拼接在一起就是完整的内部链接地址。
　　同理，用同样的方法也可以爬取其他内容，比如糗事百科的笑话、专业网站的素材、百度百科的词条，当然，有些文本信息比较杂乱，这个过程中需要一些信息的筛选过程，例如利用正则表达式来匹配一段文本中有价值的信息，方法与上述大同小异。
　　下载图片
　　
　　和爬取内部链接一样，要善于利用浏览器的检查功能，检查一下词条内部图片的链接，
　　<br />
　　发现，图片链接存放在标签内部，用上述方法可以匹配到图片的完整链接，
　　response = sessions.post(url)<br />response.encoding = response.apparent_encoding<br />soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")<br />image_urls = soup.find_all("img", {"class": "picture"})<br />for image_url in image_urls:<br />    print(image_url["src"])<br />
　　输出如下，
　　https://gss2.bdstatic.com/9fo3 ... %3Bbr />https://gss2.bdstatic.com/-fo3 ... %3Bbr />...<br />
　　然后用requests发送请求，获取图片的数据，然后以读写文件的方式存储到本地，
　　for image_url in image_urls:<br />    url = image_url["src"]<br />    response = requests.get(url, headers=headers)<br />    with open(url[-10:], 'wb') as f:<br />        f.write(response.content)<br />
　　除了requests之外，还可以使用urllib.request.urlretrieve下载图片，urlretrieve相对要方便一些，但是对于大文件，requests可以分段读写，更具有优势。
　　上述介绍的方法是比较简单的一种，如果精力有限也可以尝试一下Selenium或者Scrapy，这两款工具的确非常强大，尤其是Selenium，它本是一款自动化测试工具，但是后来发现它同样可以用于网页爬虫，让浏览器帮助你自动爬取数据的工具，它可以以用户访问网页类似的行为去浏览网页并抓取数据，非常高效，感兴趣的可以尝试一下。
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　　如何把百度流量引到你的网站？
　　
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　　百度一直牢牢占据着国内搜索引擎霸主的位置。弄懂了百度算法，就意味着Hold住了网站排名和流量。想让网站在百度排名靠前，有三种方法，第一给百度钱，第二是百度旗下的公司或产品，第三提供有价值的内容（即百度免费排名），提高了百度搜索的用户体验。下面我们围绕这三种理由，展开我们的分析。
　　1百度竞价
　　百度竞价主要是根据关键词出价获得排名
　　百度付费的广告排名控制在第2-3是最好的状态。排名第一，基本是竞争对手在点击你的网站。百度竞价的好处:排名时间快，一投放广告，马上就有排名，所以不少的企业选择百度竞价做前期推广。百度竞价的原理非常简单，即付费给百度，然后百度通过其后台直接操作排名。百度竞价成本较高，除了百度竞价，还可以用下面的方法。
　　
　　2百度旗下产品
　　如百度文库、百度知道、百度百科、百度经验、百度百家，均由百度自己开发而成，通过阿拉丁通道排名，会在百度排名中优先显示。
　　前面说到付费竞价推广是通过后台直接给出排名，而百度旗下产品的平台与付费推广不一样，他们不属于推广，而是直接优先展示他们网站的排名。展现形式与普通网站自然排名一样。阿拉丁通道的排名没有收录规则，审核通过的内容基本会直接收录，所以收不收录需要看内容是否会通过审核。
　　3
　　百度免费排名
　　
　　不是百度家的亲戚，也不是土豪玩家，那就选择百度免费排名。百度免费排名的算法和规则是围着信誉度(权重)展开的，而信誉度要从综合因素判断，并非单一的优势。做信誉度首先要让百度收录我们，收录规则主要分为抓取、识别、释放三个阶段：
　　a.抓取：
　　百度收录一个网站或页面的前提是网站被百度抓取过，也就是百度的机器来过你的站点，来你站点的前提是有一个入口，百度的入口有三个，第一自己提交、第二SEO外链、第三浏览器。浏览器大家可能不是很明白，当新建网站后，没有人知道此新网站，百度也不会知道。这个时候可以用百度浏览器打开这个新网站，如此百度浏览器就知道了这个站点的存在，数据也交给了百度搜索引擎，从而达到抓取的效果。
　　b.识别：
　　抓取一个页面，需要有可识别的文字内容，百度搜索引擎无法识别视频、图片、flash所以前期要以文字为主。另外没有内容的页面，如登录注册页面、关于我们、联系我们之类的页面，会直接被列入到空白页面。
　　c.释放：
　　最后是释放，释放后才可通过百度搜索你的URL，那么该怎么释放呢？
　　首先要页面站外推荐很多，这需要我们在百度权重较高的网站中发布高质量的内容，并且在中间穿插关键词；其次是站内推荐，这也意味着是这个页面是高质量页面才会被站内推荐。除非是互联网新闻源最多的内容，其最易被收录，也可以说抄袭者很多的内容最容易被收录。因为新闻是具有时效性的，当一篇新闻发布以后，马上就有很多媒体转载，而百度机器识别出来，很多新闻源有同样的内容，也就被列入了新闻的话题页面。这方面的内容收录非常快，因为如果过几天才收录，新闻内容会过时，会影响百度的体验。
　　百度算法规则
　　以下几个算法仅供参考：
　　百度绿萝算法：百度绿萝算法可以算链接是否是购买的，其主要原理是根据一个网站对另一个网站的链接判断，是否有反向链接、链接个数来进行判断。
　　百度石榴算法：石榴算法主要打击对象为低质量页面，其中百度蜘蛛是根据网站html代码来抓取，搜索引擎是根据文章的标签(包含排版)、重复度来判断网站的质量。
　　百度星火计划：星火计划是为了打击抄袭者，其原理是判断重复度来决定网站是否抄袭，同时百度蜘蛛也肯定了自己的抓取程序，目前正在往每一个网站时刻爬取靠拢。
　　百度瑞丽算法：2015年元旦，百度内部相关程序出现了一些故障，导致国内大量的CN和CC域名站点被K，而不少人预测这是瑞丽算法上线的结果。不过网销君从种种迹象推测，瑞丽算法应该是一种误传。
　　
　　End第二十六期【网络巨系统】与您相约共享“互联网+”时代！
　　
　　2016年5月16日-18日
　　
　　中国·北京第二十六期网络巨系统火热报名中！报名细节请联系聚汇合一咨询北京、上海、香港、天津、河北、河南、吉林、辽宁、黑龙江、山东、山西、新疆、陕西、宁夏、内蒙、四川、重庆、湖北、湖南、江苏、江西、广西、广东、贵州、云南等各地的分子公司或直接在公众平台回复。咨询电话： 梁老师
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　　一个能够屏蔽百度广告的爬虫：BaiduSpider
　　<p style="font-size: inherit;color: inherit;line-height: inherit;">作者：samzhangjy<br />来源：公众号「杰哥的IT之旅」<br />ID：Jake_Internet</p>
　　前言
　　有时候做数据统计的时候，常常很难大而全地抓取一个页面上所有的搜索结果，比如百度网页搜索，有时候会有视频栏，新闻栏，百科栏，等等。普通的爬虫都不能爬到这些，因为它们的结构跟普通搜索结果是完全不一样的。但是，BaiduSpider可以，接下来，我们来看下这期视频：
　　BaiduSpider是一个能够抓取百度各类搜索结果的爬虫，使用Python编写。它十分轻量，但是却能够准确地爬取各种类型复杂的结果，包括我们上面所说的视频，新闻，百科等。
　　目前实现的功能有百度网页搜索，百度图片搜索，百度知道搜索，百度视频搜索，百度资讯搜索，百度文库搜索，百度经验搜索和百度百科搜索。
　　除此以外，BaiduSpider还拥有多种不同的平台，目前有Python原生，Web UI和Web API，并且接下来还会推出BaiduSpider CLI，让你在命令行里完成搜索。
　　主要功能
　　当然，上面才是它的一点点功能，它最大的卖点在于，它所爬取的所有搜索结果都没有广告！有了它，你就再也不用去安装什么AdBlock，AdGuard啦！
　　但是，让我们先来小试牛刀，看看它爬取搜索结果的准确度和完整度怎么样吧。比如说，我们来搜索一下Python教程视频：
　　
　　对比一下百度搜索的页面：
　　
　　我们可以发现，BaiduSpider爬取到的信息是和百度一模一样的（除去百度最后一个是广告）！可见BaiduSpider的准确度。
　　广告屏蔽
　　接下来，我们来看看它处理广告的能力：
　　
　　几乎一半都是广告。。。再看看BaiduSpider的：
　　
　　可以很直接地看出BaiduSpider屏蔽了所有右下角带有广告标签的搜索结果，是不是十分大快人心……
　　基本功：Python原生
　　说了这么多，展示的都是网页端的结果，没有一个是能通过Python调用的。你可能会问，这玩意不是Python编写的吗？怎么没有提供Python API？
　　别急，接下来我们就来介绍它最常用的部分——BaiduSpider Python原生。
　　比如，我想要搜索关于git的结果，通过Python API调用就只有这么几行代码：
　　from baiduspider import BaiduSpider<br />from pprint import pprint<br /><br />spider = BaiduSpider()<br />pprint(spider.search_web('git'))<br />
　　没错，BaiduSpider也发布了PyPI包！让我们看一下这段代码的运行结果如何：
　　{'results': [{'result': 100000000, 'type': 'total'},<br />             {'results': ['git教程',<br />                          'github中文官网网页',<br />                          '小奶猫回家地址github',<br />                          'git新手教程',<br />                          'git通俗一点是干什么的',<br />                          'github官网切换中文',<br />                          'git提交代码的正确步骤',<br />                          'Git使用教程',<br />                          '游戏源码'],<br />              'type': 'related'},<br />             {'des': 'Git is a free and open source distributed version '<br />                     'control system designed to handle everything from small '<br />                     'to very larg...',<br />              'origin': 'git-scm.com/',<br />              'time': None,<br />              'title': 'git官网',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=io2eYwa4OovMW42jQtlgSYuRE1emLSXzGNikMbmxYTe'},<br />             {'des': 'Git 教程 Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git 是 '<br />                     'Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码...',<br />              'origin': 'www.runoob.com/git/git-tutori....',<br />              'time': None,<br />              'title': 'Git 教程 | 菜鸟教程',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=iTkBZk7h5QyDo6J8fmT4c4ufn7zJnEUhB0fXyBYBg334qXZ4GzWIpu-eV4hqjpk3hYjFlNZZwUPcO9u3nH8xL_'},<br />             {'des': 'Git 教程 Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git 是 '<br />                     'Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码...',<br />              'origin': None,<br />              'time': None,<br />              'title': 'git安装相关博客',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=Q-zaj4E2-_jaO-ZR5DTM2U8r8ZH3_8JuPtsKgXllLcVQW-4H40hBzIFqcgoByjmrN-jr7_WtIP9Cp55C-nLR2A4LNtpcHCgrBjCs0bUPZHC'},<br />             {'des': 'If you already have Git installed, you can get the '<br />                     'latest development version via Git itself: git clone '<br />                     'https://github.com/git/git ...',<br />              'origin': 'www.git-scm.com/download/',<br />              'time': None,<br />              'title': 'Git - Downloads',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=ITh8cnvqErJCQx9ICLrJed8f5hGCEU5JLpVoK1MsUPqqsl5sPnlhfCL8OjxuQLSN'},<br />             {'des': 'If you already have Git installed, you can get the '<br />                     'latest development version via Git itself: git clone '<br />                     'https://github.com/git/git ...',<br />              'origin': None,<br />              'time': None,<br />              'title': 'Git-开源的分布式版本控制系统',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=Tft8L7Dd71mQxbWpuJO7SpT2HR2RDgkQLNSEnk_MxaPQ6ZML0TUpgflG9DOvTGzND3olfU9ScMKmPDKRLO_l33vHKTGNMmwv89PgOFiVmP_'},<br />             {'des': 'Git Source Code Mirror - This is a publish-only '<br />                     'repository and all pull requests are ignored. Please '<br />                     'follow Documentation/SubmittingPatches procedure for ...',<br />              'origin': 'github',<br />              'time': None,<br />              'title': 'GitHub - git/git: Git Source Code Mirror - This is a '<br />                       'p...',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=KtsMqw1oBIWWlkZDnq2Y5P1tdu33Uy0n9y5ZYUufiG_ab_m6ky41KrZUkYbXf2gC'},<br />             {'des': 'git Git Source Code Mirror - This is a publish-only '<br />                     'repository and all pull requests are ignored. Please '<br />                     'follow Documentation/SubmittingPat...',<br />              'origin': 'github',<br />              'time': '2021年1月2日',<br />              'title': 'Git · GitHub',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=rxFpc1Ymkb4RTcvH19Qg1VEcf62S5T6eMpHw7v3Xz5W'},<br />             {'des': '最近要与部门同事一起做技术分享,我选择了Git,因为Git '<br />                     '是一种在全球范围都广受欢迎的版本控制系统。在开发过程中,为了跟踪代码,文档,项目等信息中的变化,版本控制...',<br />              'origin': '博客园',<br />              'time': None,<br />              'title': '一个小时学会Git - 张果 - 博客园',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=q2JO9SIY9y_8Cvs8mMfkXKUF1pY8HCaS0v1FYPQhzvOncl4HxlUXoVuJXsds_WdG3ibcwYf7JNwuWWGhP00xF_'},<br />             {'des': 'We bring the awesome Git VCS to Windows',<br />              'origin': 'gitforwindows.org/',<br />              'time': None,<br />              'title': '这里下载git - Git for Windows',<br />              'type': 'result',<br />              'url': 'http://www.baidu.com/link?url=LJMKB611S4QxZWM5lSLUL2K0ta4zYMZUtzrdx6bvixWSUDtXkBg1Izu5M2CoU3yP'}],<br /> 'total': 10}<br />
　　可以看出，所有结果都已经分好了类（此处主要是普通的搜索结果），并且还有总计搜索结果数、总页数等附加信息。所有BaiduSpider方法的返回值都是一个dict，里面有results和total两个键，分别代表所有搜索结果（list），和总页数（int）。
　　最后
　　看到这里，你是不是已经想见识一下这个神器了呢？什么？多少钱？不，它是免费的！它不仅免费，而且还开源呢。不仅如此，它也提供详细的文档（部分还在撰写中），可以说是“配套齐全”啦。
　　GitHub地址：
　　文档地址：
　　文中提到的网页版地址（目前还在Alpha阶段，请适量使用，仅作为demo用途）：
　　本篇由作者：samzhangjy 投稿，不妨大家可以给他的 GitHub 点个 Star 支持一下。 查看全部