
网页文章自动采集
整套解决方案:AI霸屏:网站自动推广引流系统
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-10-21 09:39
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汇总:数据采集实战:动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-10-21 09:35
Part1简介
在上一条推文中,我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中,我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为:我们的目标是采集网页中指定的文字信息,并保存。
完整代码见文末附件!
Part2 什么是动态网页
通常,我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候,一直往下滑,网页不刷新就会越来越长,内容越来越多。
具体来说,当我们浏览网站时,用户的实际操作(如向下滚动鼠标滚轮加载内容)不断向服务器发起请求,并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例:我们输入百度图片后,搜索我们想找的图片,然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片,但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为: 内容如下图所示:
假设我们需要采集的内容是:文章的标题,关键词,这4部分的发布日期和详情链接,对于标题的3部分,关键词,发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接,我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面,如下图:
假设我们要采集有很多内容,单独手动采集操作会浪费很多时间,那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤(一)动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下,网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据,如下图所示:
我们打开开发者工具(谷歌浏览器按F12),点击过滤器XHR,然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到,每次点击按钮,我们都可以抓包,我们查看抓包信息,可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下:
网页中显示的内容:
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL,如下图:
第2页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页:https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示:此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔,每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化,发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次,p就加1,所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断,当p参数的值为1时,就是请求网站的第一页的内容。
(二)代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资,凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场,它要让人人成为分析师,能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿,后有经纬、博原频频押注,滑板底盘赛道将诞生新巨头?丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上,我们添加了一点内容,并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现,需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法,结合上期我们讲的静态网页数据采集实战,相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢?请继续关注下一条推文:Python 数据处理的基础知识。
附件:get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
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汇总:数据采集实战:动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中,我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中,我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为:我们的目标是采集网页中指定的文字信息,并保存。
完整代码见文末附件!
Part2 什么是动态网页
通常,我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候,一直往下滑,网页不刷新就会越来越长,内容越来越多。
具体来说,当我们浏览网站时,用户的实际操作(如向下滚动鼠标滚轮加载内容)不断向服务器发起请求,并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例:我们输入百度图片后,搜索我们想找的图片,然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片,但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为: 内容如下图所示:
假设我们需要采集的内容是:文章的标题,关键词,这4部分的发布日期和详情链接,对于标题的3部分,关键词,发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接,我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面,如下图:

假设我们要采集有很多内容,单独手动采集操作会浪费很多时间,那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤(一)动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下,网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据,如下图所示:
我们打开开发者工具(谷歌浏览器按F12),点击过滤器XHR,然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到,每次点击按钮,我们都可以抓包,我们查看抓包信息,可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下:
网页中显示的内容:
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL,如下图:
第2页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页:https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示:此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔,每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化,发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次,p就加1,所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断,当p参数的值为1时,就是请求网站的第一页的内容。
(二)代码实现 1.请求页面并解析数据

import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资,凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场,它要让人人成为分析师,能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿,后有经纬、博原频频押注,滑板底盘赛道将诞生新巨头?丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上,我们添加了一点内容,并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现,需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法,结合上期我们讲的静态网页数据采集实战,相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢?请继续关注下一条推文:Python 数据处理的基础知识。
附件:get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
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汇总:【VSRC唯科普】用自动化程序测试网站(13/14篇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-20 13:48
谢谢
VSRC 在此感谢我们的行业合作伙伴 Mils 对科普课程 文章 的贡献。VSRC欢迎优秀原创类别文章投稿,优秀文章一经录用及发表将有丰厚礼品赠送,我们为您准备了丰厚奖品!
(活动最终解释权归VSRC所有)
在开发技术栈较大的网络项目时,一些例行测试往往只在栈底进行,也就是项目后期用到的技术和功能。今天大部分的编程语言,包括Python,都有一些测试框架,但是网站的前端通常没有自动化测试工具,虽然前端通常是整个项目的一部分真正触动用户。. 每当添加新功能 网站 或元素位置发生变化时,测试团队通常会执行一组自动化测试来验证它。
在本期VIP中,我将介绍测试的基础知识以及如何使用Python网络爬虫测试各种简单或复杂的网站,大致可分为以下四个部分:
1. 使用 Python 进行单元测试
2.测试维基百科
3. 硒测试
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
1. 使用 Python 进行单元测试
运行自动化测试方法可确保代码按预期运行,节省人力时间,并使版本升级更高效、更容易。为了理解什么是单元测试,我们引用网上对单元测试的一个更直观的描述来解释:“单元测试(module test)是开发者编写的一小段代码,使用的一小段代码来验证被测代码,函数是否正确。一般来说,单元测试是用来判断特定函数在特定条件(或场景)下的行为。例如,你可能会放一个很大的值进入有序列表,然后验证该值是否出现在列表的末尾。或者,您可以从字符串中删除与模式匹配的字符并验证该字符串不再收录这些字符。单元测试由程序员自己来完成,程序员自己最终受益。可以说,程序员负责编写功能代码,同时也负责为自己的代码编写单元测试。进行单元测试是为了证明这段代码的行为和我们的预期是一样的。在工厂组装电视之前,每个组件都经过测试,这称为单元测试。”
在 Python 中,您可以使用 unittest 模块进行单元测试。导入模块并继承unittest.TestCase类后,可以实现如下功能:
2.测试维基百科
将 Python 的 unittest 库与网络爬虫相结合,您可以在不使用 JavaScript 的情况下测试 网站 前端的功能:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class WikiTest(unittest.TestCase):<br /> def setUpClass(self):<br /> global bsObj<br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /><br /> def t_titleTest(self):<br /> global bsObj<br /> page_title = bsObj.find("h1").get_text()<br /> self.assertEqual("Python", page_title)<br /> # assertEqual若两个值相等,则pass<br /><br /> def t_contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div", {"id": "BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> # 测试是否有一个节点id属性是BAIDU_DUP_fp_wrapper<br /> self.assertIsNotNone(content)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
运行成功后会得到如下返回结果:
Ran 0 tests in 0.000s<br />OK<br />Process finished with exit code 0
这里需要注意的是,这个页面只加载了一次,全局对象bsObj被多个测试共享。这是通过 unittest 类的 setUpClass 函数实现的。该函数只在类的初始化阶段运行一次,一次性采集所有内容,用于多次测试。由于重复测试操作的方式有很多种,因此必须始终谨慎对待即将在页面上运行的所有测试,因为我们只加载页面一次,并且必须避免一次在内存中添加大量信息, 这可以通过以下设置来实现:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from urllib.request import urlparse<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class TestWiki(unittest.TestCase):<br /> bsObj = None<br /> url = None<br /><br /> def Test_PageProperties(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /><br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> for i in range(1, 100):<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /> titles = self.titleMatchesURL()<br /> self.asserEquals(titles[0], titles[1])<br /> self.asserTrue(self.contentExists())<br /> url = self.getNextLink()<br /> print("done")<br /><br /> def titleMatchesURL(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /> pageTitle = bsObj.find("h1").get_text()<br /> urlTitle = url[(url.index("/wiki/")+6):]<br /> urlTitle = urlTitle.replace("_", ' ')<br /> urlTitle = unquote(urlTitle)<br /> return [pageTitle.lower(), urlTitle.loser()]<br /><br /> def contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div",{"id":"BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> if content is not None:<br /> return True<br /> return False<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
3. 硒测试
虽然我们在之前的VIP中已经介绍了链接跳转、表单提交等网站交互行为,但本质是避开浏览器的图形界面,而不是直接使用浏览器。Selenium 可以在浏览器上实现文本输入、按钮点击等操作,从而可以发现异常表单、JavaScript 代码错误、HTML 排版错误等用户使用过程中可能出现的问题。下面例子中的测试代码使用了Selenium的elements对象,可以通过以下方式调用elements对象。
usernameFileld = driver.find_element_by_name('username')
正如用户可以在浏览器中对 网站 上的不同元素执行一系列操作一样,Selenium 也可以对任何给定元素执行许多操作:
myElement.Click()<br />myElement.Click_and_hold()<br />myElement.release()<br />myElement.double_click()<br />myElement.send_keys_to_element("content to enter")
为了一次完成对同一个元素的多个操作,可以使用动作链来存储多个操作,然后在一个程序中执行一次或多次。将多个操作存储在动作链中也很方便,它们的功能与在前面的示例中显式调用元素上的操作完全相同。
为了演示这两种方式的区别,以表格为例,按照如下方式填写并提交:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver.common.keys import Keys<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br /><br />driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\chromedriver.exe')<br />driver.get("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;)<br /><br />firstnameField = driver.find_elements_by_name('firstname')[0]<br />lastnameField = driver.find_elements_by_name('lastname')[0]<br />submitButton = driver.find_element_by_id('submit')<br /><br /># method 1<br />firstnameField.send_keys("VSRC")<br />lastnameField.send_keys('POP')<br />submitButton.click()<br /><br /># method 2<br />actions = ActionChains(driver).click(firstnameField).send_keys("VSRC").click(lastnameField).send_keys('POP').send_keys(Keys.RETURN)<br />actions.perform()<br /><br />print(driver.find_elements_by_tag_name('body')[0].text)<br />driver.close()
使用方法1在两个字段上调用send_keys,然后点击提交按钮;而方法2使用动作链点击每个字段并填写内容,最后确认这些动作只发生在perform调用之后。不管是第一种方法还是第二种方法,这个程序的执行结果都是一样的:
Hello there,VSRC POP!
除了处理命令的对象不同之外,第二种方法也有一点区别。注意第一种方法是提交点击操作,而第二种方法是使用回车键Keys.RETURN提交表单,因为网络事件可以有多个发生顺序来达到相同的效果,所以Selenium有很多方法可以达到相同的结果。
这是鼠标拖放操作的另一个演示。单击按钮和输入文本只是 Selenium 的一项功能,它真正的亮点是能够处理更复杂的 Web 表单交互。Selenium 可以轻松执行拖放操作。使用它的拖放功能,您需要指定要拖放的元素和拖放的距离,以及该元素将被拖放到的目标元素。. 这里使用一个页面来演示拖放操作:
from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import time<br /><br />exec_path = "C:\chromedriver.exe"<br />driver = webdriver.Chrome(executable_path=exec_path)<br />driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br /><br />element = driver.find_element_by_id('draggable')<br />target = driver.find_element_by_id('div2')<br />actions = ActionChains(driver)<br />actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br />time.sleep(1)<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br />driver.close()
程序运行后会返回以下两条信息:
Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!<br />You are definitely not a bot!
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
通常Python的单元测试语法严谨冗长,比较适合大型项目编写测试,而Selenium的测试方式更加灵活强大,可以作为一些网站功能测试的首选。两者都有不同的特点。,而且综合效果也更有效。下面是一个测试拖拽功能的单元测试程序。如果一个元素没有正确拖放到另一个元素中,则推理条件为真,并显示“证明你不是机器人”:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import unittest<br /><br />class TestAddition(unittest.TestCase):<br /> driver = None<br /><br /> def setUp(self):<br /> global driver<br /> driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:\chromedriver.exe")<br /> driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br /><br /> def test_drag(self):<br /> global driver<br /> element = driver.find_element_by_id('draggable')<br /> target = driver.find_element_by_id('div2')<br /> actions = ActionChains(driver)<br /> actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br /><br /> self.assertEqual("Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!", driver.find_element_by_id("message").text)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
所以在网站上能看到的大部分内容,一般都可以通过Python单元测试和Selenium组合测试来完成。
参考
1、
2、
3. “使用 Python 进行网页抓取”
只有科学 | “数据采集”目录
又名“小白终结者”系列
第 13 章使用自动化程序进行测试网站
第 14 章,远程采集
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解决方案:一种消防安全评估报告自动生成方法与系统与流程
本发明涉及计算机辅助生成消防安全评估报告技术领域,具体涉及一种消防安全评估报告自动生成方法及系统。
背景技术:
近年来,各类火灾事故频发,积极开展消防安全评估具有重要意义。消防安全评估通过专业服务机构提供消防安全评估报告。消防安全评估报告的内容,包括危害识别、危害程度的消防安全评估结果、安全措施等。一份好的消防安全评估报告可以帮助企业规避风险,及时整改和预防火灾。
提供消防安全评估报告通常包括现场检查和报告撰写。常规做法是消防安全评估专家赶赴项目现场进行现场检查和主观评估,然后根据检查记录形成评估报告。这个过程既费时又费力。效果取决于评价专家的个人水平,难以形成统一的评价标准。
事实上,要完成一份合格的消防安全评估报告,就需要对专家现场检查的评估内容进行评估。具体场地的类型相对固定,可以根据类型进行分类,评估结果的评分方法也可以形成科学统一的标准。.
一份合格的消防安全评估报告通常由固定章节组成,一般包括评估项目的基本情况、相同或相似场地类型的火灾风险案例分析、消防安全评估的法律法规依据和评估方法介绍、现场评价记录、存在的问题和建议、现场评价结果和结论、附件及评价单位介绍和资质证明文件。这份报告的形成目前是在word文档中编辑,然后打印并装订成册。这导致编辑效率低、耗时长,并且报告必须由前往现场检查的评估专家撰写。
电脑后台与手机APP相结合,可实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评价报告等功能。
技术实施要素:
本发明的目的是提供一种消防安全评估报告自动生成方法及系统,实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评估报告等功能,提高消防安全评估工作效率。 ,并实现编写报告的规范化。
本发明的技术方案之一是:
一种自动生成消防安全评估报告的方法,包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,将章节分为单独的word文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
消防安全评估报告自动生成方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评价指标体系、评价指标明细、检查内容;
步骤s7中描述的系统后台根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果存在相应问题,则必须同时对现场问题进行拍照。
自动生成消防安全评估报告的方法,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、第一章单元概述和消防安全基本信息、第二章消防安全隐患案例、第三章消防安全评价概述、第四章现场评价、第五章评价结论、附录、评价单位资质说明、封底。
本发明的技术方案二是:
一种消防安全评估报告自动生成系统,包括系统后台和客户端,所述系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端是一个移动应用程序。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端还包括摄像头模组,摄像头模组的功能嵌入在现场检查操作界面中。必须同时拍摄现场问题的照片。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,服务器的后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限的功能,客户端只能使用后台预设的账号登录。
消防安全评估报告自动生成系统,服务器后台管理人员操作界面还提供数据库维护功能,后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。创建新问题时,可以点击添加按钮,填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改删除已有问题。
本发明的有益效果是:通过对消防安全评估报告的章节进行拆分,根据各章节的特点设计相应的word格式章节文件生成方法,最后将这些章节的word文件组合成一个大文件,实现了消防安全评估报告自动生成功能,将消防安全评估工作现场检查和报告撰写两部分合理整合,提高了检查的准确性,提高了工作效率,统一了报告撰写的标准;为此,本发明还提供了相应的系统,采用后端服务器和前端手机APP相结合的方式,不仅方便管理,也方便巡检工作的开展。是互联网技术在专业领域的一次成功应用。
图纸说明
图1是消防安全评估报告自动生成方法的步骤流程图;
图2为消防安全评估报告自动生成方法的章节结构图;
图3为消防安全评估报告自动生成方法章节填写步骤示意图;
图4是系统组成示意图。
详细方法
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明,以利于本领域技术人员对本发明的理解。
实施例一:一种自动生成消防安全评估报告的方法,如图1所示。1、包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
实施例二: 在实施例一所述的消防安全评估报告自动生成方法中,如图1所示。2、如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,对章节进行划分,建立单独的文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
实施例三:在实施例二的基础上,自动生成消防安全评估报告的方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评估指标体系、评估指标明细和检查内容;
如附图3所示,步骤s7所述的系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库中对应章节的word文档,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
实施例四:在实施例三所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果有对应的问题,必须提供现场问题的照片。同时采取。
实施例五:在实施例四所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、章节1单元概述与消防 基本安全信息,第二章火灾隐患案例,第三章消防安全评估概述,第四章现场评估,第五章评估结论,附录,评估单位资质,封底。
实施例6:一种消防安全评估报告自动生成系统,如图1所示。4、包括系统后台和客户端,系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
实施例七:在实施例六的基础上,消防安全评估报告自动生成系统可选择以下任一特征或其组合:
客户端是一个移动应用程序;
客户端还包括一个摄像头模组,该摄像头模组的功能嵌入在现场巡检操作界面中。根据现场存在的问题选项进行检查时,如果有相应的问题,必须同时拍摄现场问题的照片;
服务器后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限等功能,客户端只能使用后台预设的账号登录;
服务器的后台管理人员操作界面也提供了维护数据库的功能。后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。当客户在现场检查中发现新的问题,数据库中没有的问题时,可以点击新建按钮。填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改、删除已有问题。
以上实施例仅用以说明本发明的具体实施例,并不用于限制本发明,本发明要求保护的范围以权利要求为准。 查看全部
汇总:【VSRC唯科普】用自动化程序测试网站(13/14篇)
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(活动最终解释权归VSRC所有)
在开发技术栈较大的网络项目时,一些例行测试往往只在栈底进行,也就是项目后期用到的技术和功能。今天大部分的编程语言,包括Python,都有一些测试框架,但是网站的前端通常没有自动化测试工具,虽然前端通常是整个项目的一部分真正触动用户。. 每当添加新功能 网站 或元素位置发生变化时,测试团队通常会执行一组自动化测试来验证它。
在本期VIP中,我将介绍测试的基础知识以及如何使用Python网络爬虫测试各种简单或复杂的网站,大致可分为以下四个部分:
1. 使用 Python 进行单元测试
2.测试维基百科
3. 硒测试
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
1. 使用 Python 进行单元测试
运行自动化测试方法可确保代码按预期运行,节省人力时间,并使版本升级更高效、更容易。为了理解什么是单元测试,我们引用网上对单元测试的一个更直观的描述来解释:“单元测试(module test)是开发者编写的一小段代码,使用的一小段代码来验证被测代码,函数是否正确。一般来说,单元测试是用来判断特定函数在特定条件(或场景)下的行为。例如,你可能会放一个很大的值进入有序列表,然后验证该值是否出现在列表的末尾。或者,您可以从字符串中删除与模式匹配的字符并验证该字符串不再收录这些字符。单元测试由程序员自己来完成,程序员自己最终受益。可以说,程序员负责编写功能代码,同时也负责为自己的代码编写单元测试。进行单元测试是为了证明这段代码的行为和我们的预期是一样的。在工厂组装电视之前,每个组件都经过测试,这称为单元测试。”
在 Python 中,您可以使用 unittest 模块进行单元测试。导入模块并继承unittest.TestCase类后,可以实现如下功能:
2.测试维基百科
将 Python 的 unittest 库与网络爬虫相结合,您可以在不使用 JavaScript 的情况下测试 网站 前端的功能:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class WikiTest(unittest.TestCase):<br /> def setUpClass(self):<br /> global bsObj<br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /><br /> def t_titleTest(self):<br /> global bsObj<br /> page_title = bsObj.find("h1").get_text()<br /> self.assertEqual("Python", page_title)<br /> # assertEqual若两个值相等,则pass<br /><br /> def t_contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div", {"id": "BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> # 测试是否有一个节点id属性是BAIDU_DUP_fp_wrapper<br /> self.assertIsNotNone(content)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
运行成功后会得到如下返回结果:
Ran 0 tests in 0.000s<br />OK<br />Process finished with exit code 0
这里需要注意的是,这个页面只加载了一次,全局对象bsObj被多个测试共享。这是通过 unittest 类的 setUpClass 函数实现的。该函数只在类的初始化阶段运行一次,一次性采集所有内容,用于多次测试。由于重复测试操作的方式有很多种,因此必须始终谨慎对待即将在页面上运行的所有测试,因为我们只加载页面一次,并且必须避免一次在内存中添加大量信息, 这可以通过以下设置来实现:

#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from urllib.request import urlparse<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class TestWiki(unittest.TestCase):<br /> bsObj = None<br /> url = None<br /><br /> def Test_PageProperties(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /><br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> for i in range(1, 100):<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /> titles = self.titleMatchesURL()<br /> self.asserEquals(titles[0], titles[1])<br /> self.asserTrue(self.contentExists())<br /> url = self.getNextLink()<br /> print("done")<br /><br /> def titleMatchesURL(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /> pageTitle = bsObj.find("h1").get_text()<br /> urlTitle = url[(url.index("/wiki/")+6):]<br /> urlTitle = urlTitle.replace("_", ' ')<br /> urlTitle = unquote(urlTitle)<br /> return [pageTitle.lower(), urlTitle.loser()]<br /><br /> def contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div",{"id":"BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> if content is not None:<br /> return True<br /> return False<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
3. 硒测试
虽然我们在之前的VIP中已经介绍了链接跳转、表单提交等网站交互行为,但本质是避开浏览器的图形界面,而不是直接使用浏览器。Selenium 可以在浏览器上实现文本输入、按钮点击等操作,从而可以发现异常表单、JavaScript 代码错误、HTML 排版错误等用户使用过程中可能出现的问题。下面例子中的测试代码使用了Selenium的elements对象,可以通过以下方式调用elements对象。
usernameFileld = driver.find_element_by_name('username')
正如用户可以在浏览器中对 网站 上的不同元素执行一系列操作一样,Selenium 也可以对任何给定元素执行许多操作:
myElement.Click()<br />myElement.Click_and_hold()<br />myElement.release()<br />myElement.double_click()<br />myElement.send_keys_to_element("content to enter")
为了一次完成对同一个元素的多个操作,可以使用动作链来存储多个操作,然后在一个程序中执行一次或多次。将多个操作存储在动作链中也很方便,它们的功能与在前面的示例中显式调用元素上的操作完全相同。
为了演示这两种方式的区别,以表格为例,按照如下方式填写并提交:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver.common.keys import Keys<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br /><br />driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\chromedriver.exe')<br />driver.get("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;)<br /><br />firstnameField = driver.find_elements_by_name('firstname')[0]<br />lastnameField = driver.find_elements_by_name('lastname')[0]<br />submitButton = driver.find_element_by_id('submit')<br /><br /># method 1<br />firstnameField.send_keys("VSRC")<br />lastnameField.send_keys('POP')<br />submitButton.click()<br /><br /># method 2<br />actions = ActionChains(driver).click(firstnameField).send_keys("VSRC").click(lastnameField).send_keys('POP').send_keys(Keys.RETURN)<br />actions.perform()<br /><br />print(driver.find_elements_by_tag_name('body')[0].text)<br />driver.close()
使用方法1在两个字段上调用send_keys,然后点击提交按钮;而方法2使用动作链点击每个字段并填写内容,最后确认这些动作只发生在perform调用之后。不管是第一种方法还是第二种方法,这个程序的执行结果都是一样的:
Hello there,VSRC POP!
除了处理命令的对象不同之外,第二种方法也有一点区别。注意第一种方法是提交点击操作,而第二种方法是使用回车键Keys.RETURN提交表单,因为网络事件可以有多个发生顺序来达到相同的效果,所以Selenium有很多方法可以达到相同的结果。
这是鼠标拖放操作的另一个演示。单击按钮和输入文本只是 Selenium 的一项功能,它真正的亮点是能够处理更复杂的 Web 表单交互。Selenium 可以轻松执行拖放操作。使用它的拖放功能,您需要指定要拖放的元素和拖放的距离,以及该元素将被拖放到的目标元素。. 这里使用一个页面来演示拖放操作:
from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import time<br /><br />exec_path = "C:\chromedriver.exe"<br />driver = webdriver.Chrome(executable_path=exec_path)<br />driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br /><br />element = driver.find_element_by_id('draggable')<br />target = driver.find_element_by_id('div2')<br />actions = ActionChains(driver)<br />actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br />time.sleep(1)<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br />driver.close()
程序运行后会返回以下两条信息:
Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!<br />You are definitely not a bot!
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
通常Python的单元测试语法严谨冗长,比较适合大型项目编写测试,而Selenium的测试方式更加灵活强大,可以作为一些网站功能测试的首选。两者都有不同的特点。,而且综合效果也更有效。下面是一个测试拖拽功能的单元测试程序。如果一个元素没有正确拖放到另一个元素中,则推理条件为真,并显示“证明你不是机器人”:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import unittest<br /><br />class TestAddition(unittest.TestCase):<br /> driver = None<br /><br /> def setUp(self):<br /> global driver<br /> driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:\chromedriver.exe")<br /> driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br /><br /> def test_drag(self):<br /> global driver<br /> element = driver.find_element_by_id('draggable')<br /> target = driver.find_element_by_id('div2')<br /> actions = ActionChains(driver)<br /> actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br /><br /> self.assertEqual("Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!", driver.find_element_by_id("message").text)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
所以在网站上能看到的大部分内容,一般都可以通过Python单元测试和Selenium组合测试来完成。

参考
1、
2、
3. “使用 Python 进行网页抓取”
只有科学 | “数据采集”目录
又名“小白终结者”系列
第 13 章使用自动化程序进行测试网站
第 14 章,远程采集
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同时,我们也会根据大家的反馈和建议,挑选热点话题并发布出来原创!
解决方案:一种消防安全评估报告自动生成方法与系统与流程
本发明涉及计算机辅助生成消防安全评估报告技术领域,具体涉及一种消防安全评估报告自动生成方法及系统。
背景技术:
近年来,各类火灾事故频发,积极开展消防安全评估具有重要意义。消防安全评估通过专业服务机构提供消防安全评估报告。消防安全评估报告的内容,包括危害识别、危害程度的消防安全评估结果、安全措施等。一份好的消防安全评估报告可以帮助企业规避风险,及时整改和预防火灾。
提供消防安全评估报告通常包括现场检查和报告撰写。常规做法是消防安全评估专家赶赴项目现场进行现场检查和主观评估,然后根据检查记录形成评估报告。这个过程既费时又费力。效果取决于评价专家的个人水平,难以形成统一的评价标准。
事实上,要完成一份合格的消防安全评估报告,就需要对专家现场检查的评估内容进行评估。具体场地的类型相对固定,可以根据类型进行分类,评估结果的评分方法也可以形成科学统一的标准。.
一份合格的消防安全评估报告通常由固定章节组成,一般包括评估项目的基本情况、相同或相似场地类型的火灾风险案例分析、消防安全评估的法律法规依据和评估方法介绍、现场评价记录、存在的问题和建议、现场评价结果和结论、附件及评价单位介绍和资质证明文件。这份报告的形成目前是在word文档中编辑,然后打印并装订成册。这导致编辑效率低、耗时长,并且报告必须由前往现场检查的评估专家撰写。
电脑后台与手机APP相结合,可实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评价报告等功能。
技术实施要素:
本发明的目的是提供一种消防安全评估报告自动生成方法及系统,实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评估报告等功能,提高消防安全评估工作效率。 ,并实现编写报告的规范化。
本发明的技术方案之一是:
一种自动生成消防安全评估报告的方法,包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,将章节分为单独的word文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
消防安全评估报告自动生成方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评价指标体系、评价指标明细、检查内容;
步骤s7中描述的系统后台根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;

s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果存在相应问题,则必须同时对现场问题进行拍照。
自动生成消防安全评估报告的方法,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、第一章单元概述和消防安全基本信息、第二章消防安全隐患案例、第三章消防安全评价概述、第四章现场评价、第五章评价结论、附录、评价单位资质说明、封底。
本发明的技术方案二是:
一种消防安全评估报告自动生成系统,包括系统后台和客户端,所述系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端是一个移动应用程序。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端还包括摄像头模组,摄像头模组的功能嵌入在现场检查操作界面中。必须同时拍摄现场问题的照片。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,服务器的后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限的功能,客户端只能使用后台预设的账号登录。
消防安全评估报告自动生成系统,服务器后台管理人员操作界面还提供数据库维护功能,后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。创建新问题时,可以点击添加按钮,填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改删除已有问题。
本发明的有益效果是:通过对消防安全评估报告的章节进行拆分,根据各章节的特点设计相应的word格式章节文件生成方法,最后将这些章节的word文件组合成一个大文件,实现了消防安全评估报告自动生成功能,将消防安全评估工作现场检查和报告撰写两部分合理整合,提高了检查的准确性,提高了工作效率,统一了报告撰写的标准;为此,本发明还提供了相应的系统,采用后端服务器和前端手机APP相结合的方式,不仅方便管理,也方便巡检工作的开展。是互联网技术在专业领域的一次成功应用。
图纸说明
图1是消防安全评估报告自动生成方法的步骤流程图;
图2为消防安全评估报告自动生成方法的章节结构图;
图3为消防安全评估报告自动生成方法章节填写步骤示意图;
图4是系统组成示意图。
详细方法
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明,以利于本领域技术人员对本发明的理解。
实施例一:一种自动生成消防安全评估报告的方法,如图1所示。1、包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;

s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
实施例二: 在实施例一所述的消防安全评估报告自动生成方法中,如图1所示。2、如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,对章节进行划分,建立单独的文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
实施例三:在实施例二的基础上,自动生成消防安全评估报告的方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评估指标体系、评估指标明细和检查内容;
如附图3所示,步骤s7所述的系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库中对应章节的word文档,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
实施例四:在实施例三所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果有对应的问题,必须提供现场问题的照片。同时采取。
实施例五:在实施例四所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、章节1单元概述与消防 基本安全信息,第二章火灾隐患案例,第三章消防安全评估概述,第四章现场评估,第五章评估结论,附录,评估单位资质,封底。
实施例6:一种消防安全评估报告自动生成系统,如图1所示。4、包括系统后台和客户端,系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
实施例七:在实施例六的基础上,消防安全评估报告自动生成系统可选择以下任一特征或其组合:
客户端是一个移动应用程序;
客户端还包括一个摄像头模组,该摄像头模组的功能嵌入在现场巡检操作界面中。根据现场存在的问题选项进行检查时,如果有相应的问题,必须同时拍摄现场问题的照片;
服务器后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限等功能,客户端只能使用后台预设的账号登录;
服务器的后台管理人员操作界面也提供了维护数据库的功能。后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。当客户在现场检查中发现新的问题,数据库中没有的问题时,可以点击新建按钮。填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改、删除已有问题。
以上实施例仅用以说明本发明的具体实施例,并不用于限制本发明,本发明要求保护的范围以权利要求为准。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-10-20 13:45
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第二点:结构的“扁平化”
所谓结构的“扁平化”,是相对于结构的“深化”而言的。结构的“加深”和“扁平化”是很多SEO高手所熟悉的,无非就是首页-栏目页-产品页的层数。在爬取收录页面的过程中,搜索引擎会根据网站的权重给出一些对应的爬取结构层数的“预算”。
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陷阱这个词我不需要过多解释,因为谁都知道,没有人会主动跳入陷阱。任何人都会生气和生气。事实上,搜索引擎蜘蛛就像人一样。如果你让蜘蛛落入你设下的陷阱,那么你的网站将面临灭绝,要么降级,要么K站。可能有些人对蜘蛛陷阱的认识很模糊。其实所谓蜘蛛陷阱是对网站设计上所有不利于蜘蛛爬行或爬行的障碍物的总称,所以在seo优化中需要注意。什么是蜘蛛陷阱?
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搜索引擎更喜欢静态的网站,所以很多动态的网站会使用伪静态设置。动态 URL 的通俗解释是 网站 的链接有各种参数、等号、问号或其他符号,而且长度仍然很长。对于有密集恐惧症的人来说,这是绝对不能容忍的。,巧合的是,蜘蛛也有这种症状(哈哈哈)。其实最根本的原因是动态的url不利于蜘蛛的抓取。
四、复杂的框架结构
目前,框架结构在建筑行业被认为是古董。业界刚开始构建网站时,业界会使用框架结构来设计相关页面。在当时确实提供了很多便利,但是在当今建站越来越简单智能的时代,框架结构逐渐过时,非常不利于蜘蛛抓取网站的内容,所以框架结构被迫变成了蜘蛛陷阱,说实话,这不能怪,但不得不怪,这也证明了一句话:落后就挨打。
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内容分享:微信智能客服管理系统下载|微信好友分组设置是一款针对微信推出的管理软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-10-16 07:18
微信智能客服管理系统下载| 微信朋友群设置是为微信推出的管理软件。通过微信智能客服管理系统,可以对微信好友进行分类分组,向不同的好友发送不同的内容。它还可以根据预设的关键字自动回复。此外,它还具有强大的办公功能。使用这个软件,让微信更实用。
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1.微信好友可分组,如客户群、员工群、微信好友可分组。2.您可以设置聊天机器人,让您的个人微信根据预设的关键词自动回复客户。根据这个功能,你可以做一个菜单回复,让你的个人微信也可以拥有微信公众号的功能。发送观众人数等消息没有任何限制。3.集成微信界面微信加好友智能软件,具有获取好友列表、收发微信等功能,微信加好友智能软件让您轻松融入企业OA办公系统,订单状态监控,服务器运行状态监控等
使用说明
1、请使用手机微信扫描右侧二维码登录系统(如未显示二维码,请“刷新页面”)。2、本系统所有操作均通过仿真控制网页实现。请勿直接操作右侧“微信网页版”中的任何软件。您可以在微信中添加好友微信代码和好友软件,以免影响本软件的正常运行。3、建议一个注册账号只对应一个微信账号,否则会混淆历史信息。4、本软件免费用户信息有尾,每批限10个,超出部分不计(用户可分批批发),使用时间不限。5.
内容分享:苹果手机改群昵称怎么改不了SEO
01.
轻量级UI界面
事实上,在某种意义上,新旧域名各有千秋。企业可以以自己的实际开发为出发点,但是在购买域名的时候,一定要选择一些正规的域名提供商,并且需要注意老域名是否被黑了。只有这样才能保证网站的构造万无一失。
02.
超级划算
通过在每个网站的搜索框中不断搜索自己的网站链接,并离开缓存,一些网站缓存不会立即被删除,这些缓存的页面可能会被搜索引擎。爬取,短期内可以增加外链,但是这样的外链质量特别低,只适合吸引搜索引擎蜘蛛去爬。
03.
软件概念
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04.
收录排名上升
快速完善网站收录和网站的整体布局,做SEO知道整个网站的关键词不能随意摆放,思路清晰需要程序来指导方向。当我们建立一个网站或者接手一个网站,做SEO的第一件事就是考虑如何布局关键词。 查看全部
内容分享:微信智能客服管理系统下载|微信好友分组设置是一款针对微信推出的管理软件
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-10-15 20:11
网页文章自动采集,可以采集网页新闻,网页音乐,网页小说,网页游戏,网页新闻频道,网页音乐专区,网页直播,网页小说频道,网页游戏,热门博客等高质量网页。解析网页文章,自动将网页转换成pdf格式。自动批量导入微信公众号,导入后,不用手动操作,可以自动更新微信公众号的所有文章,并且保存到自己的网页上。采集手机文章,可以搜索手机网页,一键采集。
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已经有很多国内外互联网社区中相关资源了,
welcometosensefeed.专注于互联网数据分析与挖掘,同时可供互联网运营、设计师、程序员、开发者们交流与分享,
推荐我觉得还不错的网站,当然对网站我也只是一个初学者,后期要是有好的网站我会继续推荐给大家的~1。[websphere数据库],找资料还是很方便的,分类特别详细,全球网站的访问量和深度分析,还有注册,资讯,速度等,都可以查看~2。推荐一个简单快速的免费高清分析图片下载网站--kuler-com。com,可以查看到分析数据,每天发送5000张免费图片,图片都是很高清的,更新了好多年了,完全免费的图片哈~~~!3。推荐另一个数据分析网站,只需在搜索框内输入关键词,就可以获取想要的数据分析,如下图:4。——其他——。 查看全部
推荐文章:网页文章自动采集,可以采集网页新闻,网页小说频道
网页文章自动采集,可以采集网页新闻,网页音乐,网页小说,网页游戏,网页新闻频道,网页音乐专区,网页直播,网页小说频道,网页游戏,热门博客等高质量网页。解析网页文章,自动将网页转换成pdf格式。自动批量导入微信公众号,导入后,不用手动操作,可以自动更新微信公众号的所有文章,并且保存到自己的网页上。采集手机文章,可以搜索手机网页,一键采集。

转换为mp4格式,提取文字,网址,二维码,还可以用于商城,朋友圈,报告中显示。页面显示,可以用于一些技巧的展示。技术在不断的更新,后续的功能会更加多。公众号:jingcaihuaye。
很多。1.多去了解下爬虫。2.爬虫需要去理解它本身的作用。3.从自己有限的开发经验中去理解它。

已经有很多国内外互联网社区中相关资源了,
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推荐我觉得还不错的网站,当然对网站我也只是一个初学者,后期要是有好的网站我会继续推荐给大家的~1。[websphere数据库],找资料还是很方便的,分类特别详细,全球网站的访问量和深度分析,还有注册,资讯,速度等,都可以查看~2。推荐一个简单快速的免费高清分析图片下载网站--kuler-com。com,可以查看到分析数据,每天发送5000张免费图片,图片都是很高清的,更新了好多年了,完全免费的图片哈~~~!3。推荐另一个数据分析网站,只需在搜索框内输入关键词,就可以获取想要的数据分析,如下图:4。——其他——。
教程:花生壳文章采集插件程序-wordpressvps
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2022-10-14 01:11
网页文章自动采集软件软件下载地址:jjjdz08免费软件开源地址:jjjdz08
如果你用的是花生壳vps,那么就需要设置ip,
哪个站点搜哪个,
楼上说得花生壳vps是有采集功能的。wordpress可以自己随便放置html就行了。
如果你要做分享功能可以通过cpanel脚本:
可以看看callbacks关联到dom,并采集导出。一次写好多个url。设置一个http代理,每次请求dom里只有一个array,想换多少换多少,
target-extract比如:知乎
我实在想不出更好的方案。
说花生壳外挂的估计就没注意到testcgen这个软件
get/get:callbacks.getback()&int,sinxxxxxxxxx.javacallbacks&int,sinxxxxx.java花生壳的页面其实都是搜不到的,但是一些我们需要分享的标签是可以提取出来的,你可以设置好以后关联到知乎里,每个标签只有一个array,想换多少换多少。
问题可以写得更详细一点。
文章采集用花生壳。这个下面有详细介绍。wordpress文章采集插件程序,
自己搜个github吧
下载testcgenviewer,没有的就直接输入“网址”即可。
下载一个testcgenviewer,不仅能采集知乎,而且对postgres和signalbox都适用。建议使用github关联,如果下载链接不行, 查看全部
教程:花生壳文章采集插件程序-wordpressvps
网页文章自动采集软件软件下载地址:jjjdz08免费软件开源地址:jjjdz08
如果你用的是花生壳vps,那么就需要设置ip,
哪个站点搜哪个,
楼上说得花生壳vps是有采集功能的。wordpress可以自己随便放置html就行了。

如果你要做分享功能可以通过cpanel脚本:
可以看看callbacks关联到dom,并采集导出。一次写好多个url。设置一个http代理,每次请求dom里只有一个array,想换多少换多少,
target-extract比如:知乎
我实在想不出更好的方案。
说花生壳外挂的估计就没注意到testcgen这个软件

get/get:callbacks.getback()&int,sinxxxxxxxxx.javacallbacks&int,sinxxxxx.java花生壳的页面其实都是搜不到的,但是一些我们需要分享的标签是可以提取出来的,你可以设置好以后关联到知乎里,每个标签只有一个array,想换多少换多少。
问题可以写得更详细一点。
文章采集用花生壳。这个下面有详细介绍。wordpress文章采集插件程序,
自己搜个github吧
下载testcgenviewer,没有的就直接输入“网址”即可。
下载一个testcgenviewer,不仅能采集知乎,而且对postgres和signalbox都适用。建议使用github关联,如果下载链接不行,
解决方案:网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-10-10 18:08
网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义。关注“少数派”后回复“爬虫”获取。它就是互联网中各种信息类网站的文章页和评论页自动抓取工具,简单易用,大大提高我们整理工作效率。还可以对几乎所有网站进行搜索引擎爬虫的爬取。可以自定义采集网站的内容,如公众号文章、抖音文章、知乎文章等内容。即使你不会写爬虫,也可以充分享受爬虫的乐趣。
毕竟有时候,抓取文章,是可以当一个学习小老师的。下面给大家带来这个工具的一些用法和细节。主要用的chrome。1.准备工作下载在网络上一般提供了多种可用的工具。例如chrome插件、谷歌浏览器插件、360浏览器插件等。下载chrome网络爬虫插件,请下载该工具对应的chrome扩展,然后安装。这个插件是每个浏览器浏览器都会自带的,也可以通过第三方浏览器插件商店。
安装了chrome网络爬虫插件后,打开浏览器的主页,会发现有所不同。主页如下:此时,你可以选择左侧功能区的「扩展」按钮,去添加其他的插件。下面是少数派定制的完整的chrome网络爬虫编辑教程。同时为了让爬虫的扩展更加合理,还可以添加若干扩展,例如可以添加知乎文章爬取、微信文章爬取、豆瓣文章爬取等。(右侧图片中的工具已经在少数派回复过,保存自己的网址有什么奇怪的?)2.工具编辑每一个抓取到的文章页面、评论页面,它都必须要包含原始的页面和评论页,并且是文章标题和评论人作者的作者名单,否则它就只会获取到页面一部分而已。
接下来给大家介绍几种方法。01.手动打开页面手动打开页面会有大量的点点点,此时你需要在浏览器的工具栏「扩展」里选择要抓取的页面。然后点击「进入页面抓取」按钮。此时,页面将加载到内存,后续将以缓存的形式保存在本地。需要注意的是,在浏览器里双击页面进入编辑页面,编辑评论页面的时候,评论是无法显示的。那么需要怎么在评论页抓取呢?02.爬虫内部代码如果你把爬虫定制好了,此时需要在评论页面编辑评论页的内容,并选择文章引用的资源。
此时,编辑此页面的代码。此时,评论页面内容被抓取到response对象中,我们可以通过response对象获取到原始的页面源码,接下来可以用xpath来获取每一段文字,进行爬取。03.爬虫配置最后还需要给爬虫的配置保存到本地,否则它就会以缓存的形式保存。此时,我们可以通过requests库来爬取到评论页,并对配置保存到本地。
3.采集报道作者看点你不能爬取任何评论,因为即使是知乎也可能被好几个小编甚至“职业作者”攻击。就算爬取了知乎文章评论,但知乎更改了新的文章结构,它仍然会被其他文。 查看全部
解决方案:网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义!
网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义。关注“少数派”后回复“爬虫”获取。它就是互联网中各种信息类网站的文章页和评论页自动抓取工具,简单易用,大大提高我们整理工作效率。还可以对几乎所有网站进行搜索引擎爬虫的爬取。可以自定义采集网站的内容,如公众号文章、抖音文章、知乎文章等内容。即使你不会写爬虫,也可以充分享受爬虫的乐趣。

毕竟有时候,抓取文章,是可以当一个学习小老师的。下面给大家带来这个工具的一些用法和细节。主要用的chrome。1.准备工作下载在网络上一般提供了多种可用的工具。例如chrome插件、谷歌浏览器插件、360浏览器插件等。下载chrome网络爬虫插件,请下载该工具对应的chrome扩展,然后安装。这个插件是每个浏览器浏览器都会自带的,也可以通过第三方浏览器插件商店。
安装了chrome网络爬虫插件后,打开浏览器的主页,会发现有所不同。主页如下:此时,你可以选择左侧功能区的「扩展」按钮,去添加其他的插件。下面是少数派定制的完整的chrome网络爬虫编辑教程。同时为了让爬虫的扩展更加合理,还可以添加若干扩展,例如可以添加知乎文章爬取、微信文章爬取、豆瓣文章爬取等。(右侧图片中的工具已经在少数派回复过,保存自己的网址有什么奇怪的?)2.工具编辑每一个抓取到的文章页面、评论页面,它都必须要包含原始的页面和评论页,并且是文章标题和评论人作者的作者名单,否则它就只会获取到页面一部分而已。

接下来给大家介绍几种方法。01.手动打开页面手动打开页面会有大量的点点点,此时你需要在浏览器的工具栏「扩展」里选择要抓取的页面。然后点击「进入页面抓取」按钮。此时,页面将加载到内存,后续将以缓存的形式保存在本地。需要注意的是,在浏览器里双击页面进入编辑页面,编辑评论页面的时候,评论是无法显示的。那么需要怎么在评论页抓取呢?02.爬虫内部代码如果你把爬虫定制好了,此时需要在评论页面编辑评论页的内容,并选择文章引用的资源。
此时,编辑此页面的代码。此时,评论页面内容被抓取到response对象中,我们可以通过response对象获取到原始的页面源码,接下来可以用xpath来获取每一段文字,进行爬取。03.爬虫配置最后还需要给爬虫的配置保存到本地,否则它就会以缓存的形式保存。此时,我们可以通过requests库来爬取到评论页,并对配置保存到本地。
3.采集报道作者看点你不能爬取任何评论,因为即使是知乎也可能被好几个小编甚至“职业作者”攻击。就算爬取了知乎文章评论,但知乎更改了新的文章结构,它仍然会被其他文。
最新信息:如何将微信文章自动同步发布到网站后台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-10-10 00:10
最近很多站长问我如何通过软件发布微信文章后台网站,网站主要提供信息,文章,段落,图片等信息,网页做成模板自动生成
【如何将微信文章自动同步发布到网站后台】为了方便大家实现这个功能,我们在软件中增加了API接口。下面简要介绍如何使用它。
打开微信文章下载助手,切换到打开接口面板,可以看到一个URL API,这是你的网站提供的接收数据的接口。
具体怎么写,这里是一个简单的php dome,下载地址:
然后是自定义字段名称。如果不需要调整默认,后台界面会根据这个字段名接收。
文章插图
预防措施:
1、界面各字段的值设置必须与您的界面一致,否则您的界面将无法获取和提交各字段的内容;2.如果接口可以修改,接口返回内容格式为json,code字段用于返回状态码,默认code=200表示提交成功,其他状态码为接口返回错误码,在msg字段中返回提交结果;3、微信图片防盗接口为第三方免费接口,随时可能失效,但也可以使用防盗接口。定制; 配置好界面后,勾选开启文章一键同步到网站功能,在列表中右击可以看到一键同步菜单,
下图是采集的渲染图
文章插图
分享文章:自动审核友情链接
......BookLoginRecommended文章 无推荐头部搜索搜索Local searchTodayLailuFriend LinksMutual Featured URLMy Favorite FeatureNo more contentShow Favorite URLDataAdd NameLinkOrderNumber 越大越 * 前面正常红蓝紫点击遮罩关闭自定义添加名称不能为空 链接不能为空 方法类型异常 获取用户数据 数据渲染 开始修改 删除用户 自定义修改用户 删除今日入站排行榜 君悦导航 苏州制冷维修 雅玛工作室 月入站排行 年度入站排行 热门推荐*新收录全部网站大全电商网站免费信息发布网站大全电商网站大全君悦导航收录本站更新链接 苏州友谊链接交流中心爆炎王工作室 制冷维修中 *新增文章 采集插件集成到系统的伪静态规则中* 发邮件更新本站导航收录网站如侵犯您的利益,请 *我们删除快速导航广告合作处理 关于我们...
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最新信息:如何将微信文章自动同步发布到网站后台
最近很多站长问我如何通过软件发布微信文章后台网站,网站主要提供信息,文章,段落,图片等信息,网页做成模板自动生成
【如何将微信文章自动同步发布到网站后台】为了方便大家实现这个功能,我们在软件中增加了API接口。下面简要介绍如何使用它。
打开微信文章下载助手,切换到打开接口面板,可以看到一个URL API,这是你的网站提供的接收数据的接口。
具体怎么写,这里是一个简单的php dome,下载地址:

然后是自定义字段名称。如果不需要调整默认,后台界面会根据这个字段名接收。
文章插图
预防措施:

1、界面各字段的值设置必须与您的界面一致,否则您的界面将无法获取和提交各字段的内容;2.如果接口可以修改,接口返回内容格式为json,code字段用于返回状态码,默认code=200表示提交成功,其他状态码为接口返回错误码,在msg字段中返回提交结果;3、微信图片防盗接口为第三方免费接口,随时可能失效,但也可以使用防盗接口。定制; 配置好界面后,勾选开启文章一键同步到网站功能,在列表中右击可以看到一键同步菜单,
下图是采集的渲染图
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解决方案:网页文章自动采集、登录账号自动生成、需要什么功能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-10-05 18:06
网页文章自动采集、登录账号自动注册、话题通知自动发送、关键词自动投票、互动问答自动推送、短链接自动发到邮箱、注册回答自动生成、需要什么功能自己去找一下,下载的软件可以嵌入到公众号或小程序,
码云上应该有很多实现类似功能的文章,
e-rmsgpush推送
服务端我写过一个,基于hyper-v的,核心可以通过监听文件权限来获取用户通过电脑访问数据库请求的权限,如果权限够就推送消息。然后服务端保存每次权限的状态来判断权限。数据库是aws的bigtable。
小程序本身就有收集注册过的帐号信息的功能,可以直接把这些数据实时上传到服务器上来实现。如果想要做的精细一点,可以自己写代码去登录一个账号然后记录用户的使用情况,同时将以前的数据推送到服务器上来,更细的功能就得你自己去实现了。至于要不要做,就看你自己了。这种功能在之前我还没注意到的时候还是挺有市场的,也是对开发者技术的一种考验。
我认为这种小程序注册然后自动推送的功能是可以完全避免的,之前我自己也遇到了这个问题,自己用的是这个软件,上面的功能都有。重要的是如果你要是登录,一定要去控制台登录,如果是不登录的话是收不到推送的,这个功能确实很方便,我觉得很不错的就是没有需要注册帐号可以实现, 查看全部
解决方案:网页文章自动采集、登录账号自动生成、需要什么功能
网页文章自动采集、登录账号自动注册、话题通知自动发送、关键词自动投票、互动问答自动推送、短链接自动发到邮箱、注册回答自动生成、需要什么功能自己去找一下,下载的软件可以嵌入到公众号或小程序,

码云上应该有很多实现类似功能的文章,
e-rmsgpush推送

服务端我写过一个,基于hyper-v的,核心可以通过监听文件权限来获取用户通过电脑访问数据库请求的权限,如果权限够就推送消息。然后服务端保存每次权限的状态来判断权限。数据库是aws的bigtable。
小程序本身就有收集注册过的帐号信息的功能,可以直接把这些数据实时上传到服务器上来实现。如果想要做的精细一点,可以自己写代码去登录一个账号然后记录用户的使用情况,同时将以前的数据推送到服务器上来,更细的功能就得你自己去实现了。至于要不要做,就看你自己了。这种功能在之前我还没注意到的时候还是挺有市场的,也是对开发者技术的一种考验。
我认为这种小程序注册然后自动推送的功能是可以完全避免的,之前我自己也遇到了这个问题,自己用的是这个软件,上面的功能都有。重要的是如果你要是登录,一定要去控制台登录,如果是不登录的话是收不到推送的,这个功能确实很方便,我觉得很不错的就是没有需要注册帐号可以实现,
教程:网页文章自动采集从python爬虫的基础--简单采集新闻头条
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2022-10-05 10:15
网页文章自动采集,从python爬虫的基础--简单采集新闻头条开始,介绍了文章解析、文章来源的分析、文章分析的关键函数、循环迭代的好处等常用方法。因为网页文章非常多,还没有爬到,后续的作业以及分析与爬虫都以此为主。scrapy爬虫scrapy已经非常流行,网络上关于其用法的文章也非常多,如果不是新手爬虫,阅读学习这些文章显然没有意义,但有可能会用到,或者有需要获取某些数据,这些文章就是不错的学习资料。
scrapy的resource设置文件使用class语言,mode="response"来设置和不同的消息类型对应的参数。比如我想爬取“人名”在相关tags里的相关文章,只需设置response_mode="response_mode",在spider中的生命周期,我们还可以设置动作类型(如:正则、模式匹配)。
那么items.py中的函数是否能直接执行呢?理论上是可以的,但我们安装了scrapyspider,items.py的函数也是需要先编译的,这就降低了解析速度,更多的时候爬虫任务来不及编译,所以还是要先将之编译。爬虫文章的源代码如下,请指教。pipinstallscrapy注意,这个模块有不同的版本,最新的版本是3.2.2版本,然后又增加了一些函数,最新的python版本3.3.1版本能够直接用,请阅读官方教程或学习我的其他爬虫教程。 查看全部
教程:网页文章自动采集从python爬虫的基础--简单采集新闻头条

网页文章自动采集,从python爬虫的基础--简单采集新闻头条开始,介绍了文章解析、文章来源的分析、文章分析的关键函数、循环迭代的好处等常用方法。因为网页文章非常多,还没有爬到,后续的作业以及分析与爬虫都以此为主。scrapy爬虫scrapy已经非常流行,网络上关于其用法的文章也非常多,如果不是新手爬虫,阅读学习这些文章显然没有意义,但有可能会用到,或者有需要获取某些数据,这些文章就是不错的学习资料。

scrapy的resource设置文件使用class语言,mode="response"来设置和不同的消息类型对应的参数。比如我想爬取“人名”在相关tags里的相关文章,只需设置response_mode="response_mode",在spider中的生命周期,我们还可以设置动作类型(如:正则、模式匹配)。
那么items.py中的函数是否能直接执行呢?理论上是可以的,但我们安装了scrapyspider,items.py的函数也是需要先编译的,这就降低了解析速度,更多的时候爬虫任务来不及编译,所以还是要先将之编译。爬虫文章的源代码如下,请指教。pipinstallscrapy注意,这个模块有不同的版本,最新的版本是3.2.2版本,然后又增加了一些函数,最新的python版本3.3.1版本能够直接用,请阅读官方教程或学习我的其他爬虫教程。
汇总:快速入门之多网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-10-05 06:09
大家好,我是老叶,与BAT同龄的互联网极客,专门挖掘互联网上有趣有用的工具并提供试用报告。(如果需要交流合作,可以加“老爷真帅”)
这篇文章讲的是多页数据采集。
以电影FM页面为例()先研究一下页面URL的规则。很明显,这是:://dianying.fm/search/?p=2... 然后我们可以设置数据入口【页面】
这个【page】表示是一个参数范围,这里设置为1-3,那么程序会自动采集上面三个链接后面的数据链接和字段的设置和前面两个差不多,所以我会贴几张图来说明。相信文章都是一眼看懂信息链接URL识别规则的聪明人:
核实:
信息链接URL补充前缀:
扩展字段1(豆瓣评分)
扩展领域3(电影介绍)
好的,让我们看看结果
结果完全正常。这就是多页和多条数据采集。
汇总:如何防止别人采集抓取您的WordPress内容
您是否正在寻找一种方法来防止垃圾评论发送者和诈骗者使用内容抓取工具来采集您的 WordPress 博客内容?
作为 网站 所有者,看到有人在未经许可的情况下 采集 您的内容,将其货币化,并在 Google 等搜索引擎上超过您,这是非常令人沮丧的。
在本教程中,我们将介绍哪些博客内容采集,如何减少和防止内容采集,甚至如何利用内容抓取来发挥您的优势。
什么是博客内容抓取?
博客内容采集抓取是从众多来源获取并在另一个站点上重新发布的内容。通常这是通过您博客的 RSS 提要自动完成的。
内容抓取现在非常容易,任何人都可以启动 WordPress网站,放置免费或商业主题,并安装插件,从选定的博客中提取 采集 内容。
为什么内容爬虫采集是我的内容?
我们的一些用户问我们为什么采集我的内容?简单的答案是因为你很棒。事实是,这些内容抓取工具别有用心。以下是有人会采集您的内容的几个原因:
这些只是有人会采集您的内容的几个原因。
如何捕获内容爬虫?
捕获内容抓取工具是一项繁琐的任务,可能需要花费大量时间。您可以通过多种方式捕获内容爬虫。
使用您的 文章 标题进行谷歌搜索
是的,听起来很痛苦。这种方法可能不值得,特别是如果您正在撰写一个非常受欢迎的主题。
引用
如果您在 文章 中添加内部链接,如果 网站采集 您的内容,您会注意到引用。这几乎是在告诉您他们正在抓取您的内容。
如果您使用 Akismet,很多此类引用将显示在垃圾邮件文件夹中。同样,这仅在您的 文章 中有内部链接时才有效。
阿雷夫斯
如果您可以使用 Ahrefs 等 SEO 工具,则可以监控反向链接并留意被盗内容。
如何处理内容爬虫
人们使用内容采集工具的方式很少:什么都不做、删除或利用它们。
让我们来看看每一个。
无所作为的方式
这是迄今为止您可以采取的最简单的方法。通常最受欢迎的博主推荐这个,因为它需要很多时间来对抗爬虫。
现在很清楚,如果是 Smashing Magazine、CSS-Tricks、Problogger 等知名博主,那他们就不用担心了。他们是谷歌眼中的权威网站。
但是,我们确实知道一些好的 网站 被标记为 采集 工具,因为 Google 认为他们的 采集 工具是原创内容。因此,在我们看来,这种方法并不总是最好的。
采取措施
这与“什么都不做”的方法完全相反。在这种方法中,您只需联系爬虫并要求他们删除内容。
如果他们拒绝这样做或根本不响应您的请求,那么您可以向他们的主机提交 DMCA(数字千年版权法案)。
根据我们的经验,大多数爬虫网站 没有可用的联系表。如果他们这样做了,那就好好利用它。如果他们没有联系表格,那么您需要进行 Whois 查询。
您可以在管理联系人中查看联系信息。通常行政和技术联系人是相同的。
它还将显示域注册商。大多数著名的网络托管公司和域名注册商都有 DMCA 表格或电子邮件。您可以看到这个特定的人使用 HostGator 是因为他们的名称服务器。HostGator 有一份 DMCA 投诉表。
如果名称服务器相似,那么您将不得不通过反向 IP 查找和搜索 IP 进行更深入的挖掘。
您也可以使用第三方服务进行删除。
Jeff Starr 在他的 文章 中建议您应该阻止坏人的 IP。访问您的日志以获取其 IP 地址,然后在您的根 .htaccess 文件中使用以下内容阻止它:
Deny from 123.456.789
您还可以通过执行以下操作将它们重定向到虚拟提要:
RewriteCond %{REMOTE_ADDR} 123\.456\.789\.
RewriteRule .* http://dummyfeed.com/feed [R,L]
正如 Jeff 建议的那样,您可以在这里获得真正的创意。将它们发送到收录 Lorem Ipsum 的非常大的文本提要。你可以给他们发一些关于坏事的恶心图片。您还可以将它们直接发送回它们自己的服务器,从而导致无限循环使它们的 网站 崩溃。
我们采取的最后一种方法是利用它们。
如何利用内容抓取工具
这是我们的内容爬虫方法,结果非常好。它有助于我们的 SEO 以及帮助我们赚取额外收入。
大多数爬虫使用您的 RSS 提要采集您的内容。所以这些是你可以做的事情:
查看我们关于如何在 WordPress 中控制 RSS 提要页脚的指南,了解更多提示和想法。
如何减少和防止 WordPress 博客爬网
考虑一下,如果您采用我们繁重的内部链接方法,添加附属链接、RSS 横幅等,您可能会在很大程度上减少内容抓取。如果您遵循 Jeff Starr 关于重定向内容爬虫的建议,那也会阻止这些爬虫。除了我们上面分享的内容之外,您还可以使用其他一些技巧。
完整和摘要 RSS 源
博客社区一直在争论是否存在完整的 RSS 提要或摘要 RSS 提要。我们不会详细讨论该辩论,但拥有仅摘要的 RSS 提要的优点之一是可以防止内容抓取。
您可以通过转到 WordPress 管理员并转到设置»阅读来更改设置。然后更改提要中每个 文章 的设置以收录全文或摘要。 查看全部
汇总:快速入门之多网页数据采集
大家好,我是老叶,与BAT同龄的互联网极客,专门挖掘互联网上有趣有用的工具并提供试用报告。(如果需要交流合作,可以加“老爷真帅”)
这篇文章讲的是多页数据采集。
以电影FM页面为例()先研究一下页面URL的规则。很明显,这是:://dianying.fm/search/?p=2... 然后我们可以设置数据入口【页面】
这个【page】表示是一个参数范围,这里设置为1-3,那么程序会自动采集上面三个链接后面的数据链接和字段的设置和前面两个差不多,所以我会贴几张图来说明。相信文章都是一眼看懂信息链接URL识别规则的聪明人:

核实:
信息链接URL补充前缀:
扩展字段1(豆瓣评分)

扩展领域3(电影介绍)
好的,让我们看看结果
结果完全正常。这就是多页和多条数据采集。
汇总:如何防止别人采集抓取您的WordPress内容
您是否正在寻找一种方法来防止垃圾评论发送者和诈骗者使用内容抓取工具来采集您的 WordPress 博客内容?
作为 网站 所有者,看到有人在未经许可的情况下 采集 您的内容,将其货币化,并在 Google 等搜索引擎上超过您,这是非常令人沮丧的。
在本教程中,我们将介绍哪些博客内容采集,如何减少和防止内容采集,甚至如何利用内容抓取来发挥您的优势。
什么是博客内容抓取?
博客内容采集抓取是从众多来源获取并在另一个站点上重新发布的内容。通常这是通过您博客的 RSS 提要自动完成的。
内容抓取现在非常容易,任何人都可以启动 WordPress网站,放置免费或商业主题,并安装插件,从选定的博客中提取 采集 内容。
为什么内容爬虫采集是我的内容?
我们的一些用户问我们为什么采集我的内容?简单的答案是因为你很棒。事实是,这些内容抓取工具别有用心。以下是有人会采集您的内容的几个原因:
这些只是有人会采集您的内容的几个原因。
如何捕获内容爬虫?
捕获内容抓取工具是一项繁琐的任务,可能需要花费大量时间。您可以通过多种方式捕获内容爬虫。
使用您的 文章 标题进行谷歌搜索
是的,听起来很痛苦。这种方法可能不值得,特别是如果您正在撰写一个非常受欢迎的主题。
引用
如果您在 文章 中添加内部链接,如果 网站采集 您的内容,您会注意到引用。这几乎是在告诉您他们正在抓取您的内容。
如果您使用 Akismet,很多此类引用将显示在垃圾邮件文件夹中。同样,这仅在您的 文章 中有内部链接时才有效。

阿雷夫斯
如果您可以使用 Ahrefs 等 SEO 工具,则可以监控反向链接并留意被盗内容。
如何处理内容爬虫
人们使用内容采集工具的方式很少:什么都不做、删除或利用它们。
让我们来看看每一个。
无所作为的方式
这是迄今为止您可以采取的最简单的方法。通常最受欢迎的博主推荐这个,因为它需要很多时间来对抗爬虫。
现在很清楚,如果是 Smashing Magazine、CSS-Tricks、Problogger 等知名博主,那他们就不用担心了。他们是谷歌眼中的权威网站。
但是,我们确实知道一些好的 网站 被标记为 采集 工具,因为 Google 认为他们的 采集 工具是原创内容。因此,在我们看来,这种方法并不总是最好的。
采取措施
这与“什么都不做”的方法完全相反。在这种方法中,您只需联系爬虫并要求他们删除内容。
如果他们拒绝这样做或根本不响应您的请求,那么您可以向他们的主机提交 DMCA(数字千年版权法案)。
根据我们的经验,大多数爬虫网站 没有可用的联系表。如果他们这样做了,那就好好利用它。如果他们没有联系表格,那么您需要进行 Whois 查询。
您可以在管理联系人中查看联系信息。通常行政和技术联系人是相同的。
它还将显示域注册商。大多数著名的网络托管公司和域名注册商都有 DMCA 表格或电子邮件。您可以看到这个特定的人使用 HostGator 是因为他们的名称服务器。HostGator 有一份 DMCA 投诉表。
如果名称服务器相似,那么您将不得不通过反向 IP 查找和搜索 IP 进行更深入的挖掘。

您也可以使用第三方服务进行删除。
Jeff Starr 在他的 文章 中建议您应该阻止坏人的 IP。访问您的日志以获取其 IP 地址,然后在您的根 .htaccess 文件中使用以下内容阻止它:
Deny from 123.456.789
您还可以通过执行以下操作将它们重定向到虚拟提要:
RewriteCond %{REMOTE_ADDR} 123\.456\.789\.
RewriteRule .* http://dummyfeed.com/feed [R,L]
正如 Jeff 建议的那样,您可以在这里获得真正的创意。将它们发送到收录 Lorem Ipsum 的非常大的文本提要。你可以给他们发一些关于坏事的恶心图片。您还可以将它们直接发送回它们自己的服务器,从而导致无限循环使它们的 网站 崩溃。
我们采取的最后一种方法是利用它们。
如何利用内容抓取工具
这是我们的内容爬虫方法,结果非常好。它有助于我们的 SEO 以及帮助我们赚取额外收入。
大多数爬虫使用您的 RSS 提要采集您的内容。所以这些是你可以做的事情:
查看我们关于如何在 WordPress 中控制 RSS 提要页脚的指南,了解更多提示和想法。
如何减少和防止 WordPress 博客爬网
考虑一下,如果您采用我们繁重的内部链接方法,添加附属链接、RSS 横幅等,您可能会在很大程度上减少内容抓取。如果您遵循 Jeff Starr 关于重定向内容爬虫的建议,那也会阻止这些爬虫。除了我们上面分享的内容之外,您还可以使用其他一些技巧。
完整和摘要 RSS 源
博客社区一直在争论是否存在完整的 RSS 提要或摘要 RSS 提要。我们不会详细讨论该辩论,但拥有仅摘要的 RSS 提要的优点之一是可以防止内容抓取。
您可以通过转到 WordPress 管理员并转到设置»阅读来更改设置。然后更改提要中每个 文章 的设置以收录全文或摘要。
干货内容:SEO采集海量文章,用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2022-09-28 09:22
截止目前为止,站群的模式依然是有效的,运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站,内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题,顺便带入一个小算法,过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石,理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑,很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则,不能把这些规则结合到日常优化,做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路,表面上看起来离赚钱很远,但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力,机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事,因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代,自媒体这个概念还没有盛行,一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们,很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊,一个网站20%的内容是原创,80%的内容是采集,我觉得已经是业界良心了,网站内容互相采集是业内常态,绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云,好像现在也是),我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下,索性用Python开发了一个采集工具:
时隔四年有些感慨,人越缺少什么就越爱炫耀什么,自己技术烂,特别是英语死烂,所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示,现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时,我曾在曹政老师的公众号下评论过,自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人,重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化,要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具,因为我按照他们的流程走了一遍,我发现过程中很不灵活,不够全面。我希望这个工具打从它做好之后,我就不需要再考虑任何问题,只需要按部就班即可,所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统:dedecms、phpcms、ecms,接口是自己写的,整体模型是这样:
以己方网站为一级目录,目录里收录多个目标采集网站作为二级目录,每个采集网站里又收录多个栏目,每个栏目下存储各自采集规则和历史记录,常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持:随时切换己方运营的不同网站,自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则,支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案,根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化(保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签)
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则),图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集,定时定量,自动判重,自动入库,等待审核。
说到判重,就到了我们今天的主题:"类似标题"的判重问题。当你把程序打开时,它开始工作,从你为它配置的各个网站抓取内容,这相当于全网采集,目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题,一般都是一样的链接,所以只要让程序判断链接是否一模一样即可,这很简单。
和 一模一样不入库,但是在不同的网站里,由于大家都是采来采去,很可能采集一模一样的文章,将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上,从优化的角度来说是不可取的,特别是采集情况下,长期自动化采集,没有人工干预,久而久之会积累大量重复性内容,那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外,还要加入标题的判断,不管是一个网站内部还是网站与网站直接,但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样,处理方式则跟链接一样,直接丢弃即可,可麻烦的问题在于:标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章,它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子):
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章,它的标题是:
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思,阐述的是一件事情,标题几乎一模一样,文章正文则完全一样,只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样,那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是:否。但我们显然不能让这样的文章再入库,因此要有合适的办法来处理,让程序能识别出来,同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题,这个办法有效的前提还得考虑效率,不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所,网上的工具没有发现能处理这个问题的,都是完全一样就丢弃,一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路,真是惊为天人,当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下:百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容?
这里面其实有很多技术方案在支撑,但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下,是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引:
假设这是我们的数据库,文档就是一个网页或者一篇文章,我们这里用标题表示,当用户搜索:特朗普
因为没有一模一样的(一模一样的瞬间可以找到),数据库就一条条的检索,把收录特朗普的文档对应的ID拿出来,可得:2、6,这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据,这样的方式不知道要查到猴年马月,这个时候我们多建一份这样的表:
如图,我们给单词新建另一份表,表里每个词是唯一的,每个词有哪些文档收录它,把ID都列出来。
当用户搜索:特朗普与拜登,搜索引擎分词:特朗普、拜登根据第二张表,特朗普这个关键词显示涉及到它的有:2、6,拜登这个关键词则是:3、6还记得初中学过的交集吧:2、6和3、6取交集,共同的是6,因此本次检索找出来的相关内容就是:文档6,这个文档即收录特朗普也收录拜登,满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万,但是世界上的词汇量始终是有限的,而且只要是一模一样的,数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据,通过第二张表我们可以瞬间找到收录目标关键词的所有文档ID,取交集后再用文档ID去第一张表里直接取,不需要一条条的查。这第二张表就是:倒排索引,又称反向索引。
至于所谓的正排索引,我感觉也没有这个概念,它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后,我是真感慨,在最开始的时候人家到底是怎么想出来的,太佩服了。
这个应用是针对文档(文章),在我看完之后,我在想:是否可以把文章换成标题,利用这个思路来判断标题是否极度类似?如果你已经有了初步的思路,那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节:
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人,肯定是会技术的人,因此简单给一下核心代码,用Python实现,其实就是dict的设计,这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算,SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引,所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作,实际上在搜索引擎检索数据时,并非简单的把所有文档ID拿出来取交集,这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识,我自己也不算深入理解,仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已,有兴趣的朋友可以看这本书:《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS:感谢SEO业内大神ZERO的各种分享,我早期在他的文章里得到很多帮助和提升!
在建立了倒排索引之后,当用户搜索时,一般会有以下几个检索逻辑:
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑,我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索:特朗普与拜登特朗普,对应收录它的所有文档ID是:1、2、3
拜登,对应文档ID是:3,4,5
取出特朗普,1,2,3各得一分
再取出拜登,1,2,4,5各得一分,3累积得两分
因此文档3是最具相关性的,这就是一次一单词的逻辑,最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分,从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分,在实际的检索中,得分并非简单这样计算,每个文档要结合很多因素单独计算得分,然后再叠加,但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码:
# 存储历史入库的所有标题,相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2,单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典,存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分,降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值,大于目标值就算类似重复,反之其他的相似度更低,不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类,最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式,相对来说,向量更合适点,整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型,实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加,计算速度会线性增长(还好不是指数增长),同时内存的开销也很可怕,所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等,百万级千万级的数据没有什么压力,实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的,不过那时根本没在上课,毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么,显然用数据库的处理方式会更好,不过仅仅只是处理一些小问题,不需要花费太多精力,有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重,这样的一个问题,显得有些大材小用,杀鸡用牛刀,特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做,但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法:
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引,实际上整个倒排索引很复杂,为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案,比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等,同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容,特别是表1:
我们这里是简单存储文档收录了哪些词,实际在一篇文章里,总有一些词是无关紧要,有它没它都可以,反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么,是文章的主题。
当用户搜索:特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只收录"一起"这个单词,可要知道,这样一个词在不同领域的各种文章都会出现,一点都不稀奇,这个词也不重要,去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性,有鉴于此,我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的,哪些词是不重要的,为它们单独计算一个权重值,比如像这样:
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值,在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算,这样的得分更有意义,相关性更高,而这个权重值的计算就是:TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下:
小明在10天里写了10篇日记,我们想知道今天的日记,小明干了什么事,正常人阅读完之后,看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受,我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山,所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来:"今天天气晴朗,万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试,这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见,这些词在很多日记里都会出现,它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中,高度反复出现的一些词,在该分类的其他文章里很少出现,这些词是最能说明文章主题的,反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章,这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度(权重),一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比,与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重,结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效,TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众,基本是应用在搜索引擎中,我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天,我们每天发生的各种各样的事情,都通过媒体平台推送给我们,这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯,如何判断今天发生的哪个事情比较突出?核心的关键主题是什么?
今年年初疫情呆在家里,我还干了一个事情,写了一个热点推送的工具,自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的,哪些热点在多个平台出现,哪些热点在过去一段时间是没有的,最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用:
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体,经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料,等到这个事情开始传播开来之后,知乎相关的讨论问题也出现了,再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想:对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学,如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点,而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候,是否可以擦擦键盘开始准备蹭?
我并非职业自媒体,常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式,我经常见到的一个现象是:当抖音微博刚出现一个热点的时候,知乎还没有,等后面知乎出现相关问题的时候,基本是热榜,首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证,重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想,这个工具的其他运用我也还在思考,后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情:
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题,包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信,想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来,但终究是小部分,更多的人由于基础薄弱的原因无从下手,他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维,而运营的人又不懂技术,双方之间互相仰望。
有鉴于此,前段时间决定开设一个读者交流群,解决上面的问题。
目前来说,自媒体方面只是我抽空去运营的事情,很多时候没办法投入太多精力,开设一个微信群就得负责管理,随时回答各种问题,这会占用很多精力,这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的,而开设一个微信群可以减轻很多,利大于弊。
关于费用问题,如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入,恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费,但也要有一丁点门槛,我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义:
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问,我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等,涉及专业的我会解答,不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题,信息差、项目选择等判断性的问题,我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面:
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系,我不参与其中,仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询,你有专业的领域正好是别人疑惑的,群里有人在提问,你也愿意提供解答,那我很乐意起到桥梁的作用,但如何保障双方的权益是个麻烦事,流程设计上要再考虑一下,知乎的付费咨询氛围没有起来,很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛,本质上我不打算收费,但原则上我不欢迎伸手党,这跟看文章不一样,文章发出来就是让人看的,但群是用来交换彼此的地方,我相信大家也不欢迎,因此进群门槛的逻辑是这样:
在过往有在我这里主动付出过的:付费阅读了文章、付费咨询过(不论知乎或公众号,不论多少钱)、私下给我发过红包(不论我有没有收、不论多少钱),这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的,我很尊重你尊重别人付出的态度,请直接进群。
反之,请转账10块钱,算是对我以及其他付出过的人的尊重,没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出,同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人,这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务,因此不会正式收费,10块钱仅是聊表态度,我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过,初衷是为了解决上面提到的问题,不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人,要真有不诚信的,也请相信我:圈子不大。
之所以选择微信群的方式,目前来说我没有精力运营一个社群,再者类似的社群其实有很多优秀的了,如果这个群的价值很明显,对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助,以后再考虑专业性的问答社群,重在解决实际问题。
群二维码:
人满或过期,请加我备注:进群
由于担心打扰,所以一些原本是好友的我也没一一邀请,有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了,放着让需要的人进一下,下周再一起探讨。
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干货内容:SEO采集海量文章,用倒排索引找出"类似的标题"
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2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云,好像现在也是),我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下,索性用Python开发了一个采集工具:
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但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时,我曾在曹政老师的公众号下评论过,自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人,重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化,要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具,因为我按照他们的流程走了一遍,我发现过程中很不灵活,不够全面。我希望这个工具打从它做好之后,我就不需要再考虑任何问题,只需要按部就班即可,所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统:dedecms、phpcms、ecms,接口是自己写的,整体模型是这样:
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在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题,一般都是一样的链接,所以只要让程序判断链接是否一模一样即可,这很简单。
和 一模一样不入库,但是在不同的网站里,由于大家都是采来采去,很可能采集一模一样的文章,将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上,从优化的角度来说是不可取的,特别是采集情况下,长期自动化采集,没有人工干预,久而久之会积累大量重复性内容,那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外,还要加入标题的判断,不管是一个网站内部还是网站与网站直接,但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样,处理方式则跟链接一样,直接丢弃即可,可麻烦的问题在于:标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章,它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子):
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章,它的标题是:
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思,阐述的是一件事情,标题几乎一模一样,文章正文则完全一样,只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样,那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是:否。但我们显然不能让这样的文章再入库,因此要有合适的办法来处理,让程序能识别出来,同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题,这个办法有效的前提还得考虑效率,不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所,网上的工具没有发现能处理这个问题的,都是完全一样就丢弃,一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路,真是惊为天人,当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下:百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容?
这里面其实有很多技术方案在支撑,但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下,是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引:
假设这是我们的数据库,文档就是一个网页或者一篇文章,我们这里用标题表示,当用户搜索:特朗普
因为没有一模一样的(一模一样的瞬间可以找到),数据库就一条条的检索,把收录特朗普的文档对应的ID拿出来,可得:2、6,这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据,这样的方式不知道要查到猴年马月,这个时候我们多建一份这样的表:
如图,我们给单词新建另一份表,表里每个词是唯一的,每个词有哪些文档收录它,把ID都列出来。
当用户搜索:特朗普与拜登,搜索引擎分词:特朗普、拜登根据第二张表,特朗普这个关键词显示涉及到它的有:2、6,拜登这个关键词则是:3、6还记得初中学过的交集吧:2、6和3、6取交集,共同的是6,因此本次检索找出来的相关内容就是:文档6,这个文档即收录特朗普也收录拜登,满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万,但是世界上的词汇量始终是有限的,而且只要是一模一样的,数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据,通过第二张表我们可以瞬间找到收录目标关键词的所有文档ID,取交集后再用文档ID去第一张表里直接取,不需要一条条的查。这第二张表就是:倒排索引,又称反向索引。

至于所谓的正排索引,我感觉也没有这个概念,它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后,我是真感慨,在最开始的时候人家到底是怎么想出来的,太佩服了。
这个应用是针对文档(文章),在我看完之后,我在想:是否可以把文章换成标题,利用这个思路来判断标题是否极度类似?如果你已经有了初步的思路,那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节:
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人,肯定是会技术的人,因此简单给一下核心代码,用Python实现,其实就是dict的设计,这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算,SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引,所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作,实际上在搜索引擎检索数据时,并非简单的把所有文档ID拿出来取交集,这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识,我自己也不算深入理解,仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已,有兴趣的朋友可以看这本书:《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS:感谢SEO业内大神ZERO的各种分享,我早期在他的文章里得到很多帮助和提升!
在建立了倒排索引之后,当用户搜索时,一般会有以下几个检索逻辑:
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑,我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索:特朗普与拜登特朗普,对应收录它的所有文档ID是:1、2、3
拜登,对应文档ID是:3,4,5
取出特朗普,1,2,3各得一分
再取出拜登,1,2,4,5各得一分,3累积得两分
因此文档3是最具相关性的,这就是一次一单词的逻辑,最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分,从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分,在实际的检索中,得分并非简单这样计算,每个文档要结合很多因素单独计算得分,然后再叠加,但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码:
# 存储历史入库的所有标题,相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2,单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典,存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分,降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值,大于目标值就算类似重复,反之其他的相似度更低,不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类,最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式,相对来说,向量更合适点,整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型,实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加,计算速度会线性增长(还好不是指数增长),同时内存的开销也很可怕,所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等,百万级千万级的数据没有什么压力,实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的,不过那时根本没在上课,毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么,显然用数据库的处理方式会更好,不过仅仅只是处理一些小问题,不需要花费太多精力,有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重,这样的一个问题,显得有些大材小用,杀鸡用牛刀,特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做,但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法:
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引,实际上整个倒排索引很复杂,为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案,比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等,同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容,特别是表1:
我们这里是简单存储文档收录了哪些词,实际在一篇文章里,总有一些词是无关紧要,有它没它都可以,反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么,是文章的主题。
当用户搜索:特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只收录"一起"这个单词,可要知道,这样一个词在不同领域的各种文章都会出现,一点都不稀奇,这个词也不重要,去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性,有鉴于此,我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的,哪些词是不重要的,为它们单独计算一个权重值,比如像这样:
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值,在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算,这样的得分更有意义,相关性更高,而这个权重值的计算就是:TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下:
小明在10天里写了10篇日记,我们想知道今天的日记,小明干了什么事,正常人阅读完之后,看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受,我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山,所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来:"今天天气晴朗,万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试,这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见,这些词在很多日记里都会出现,它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中,高度反复出现的一些词,在该分类的其他文章里很少出现,这些词是最能说明文章主题的,反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章,这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度(权重),一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比,与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重,结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效,TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。

TF-IDF的应用比较小众,基本是应用在搜索引擎中,我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天,我们每天发生的各种各样的事情,都通过媒体平台推送给我们,这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯,如何判断今天发生的哪个事情比较突出?核心的关键主题是什么?
今年年初疫情呆在家里,我还干了一个事情,写了一个热点推送的工具,自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的,哪些热点在多个平台出现,哪些热点在过去一段时间是没有的,最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用:
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体,经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料,等到这个事情开始传播开来之后,知乎相关的讨论问题也出现了,再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想:对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学,如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点,而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候,是否可以擦擦键盘开始准备蹭?
我并非职业自媒体,常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式,我经常见到的一个现象是:当抖音微博刚出现一个热点的时候,知乎还没有,等后面知乎出现相关问题的时候,基本是热榜,首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证,重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想,这个工具的其他运用我也还在思考,后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情:
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题,包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信,想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来,但终究是小部分,更多的人由于基础薄弱的原因无从下手,他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维,而运营的人又不懂技术,双方之间互相仰望。
有鉴于此,前段时间决定开设一个读者交流群,解决上面的问题。
目前来说,自媒体方面只是我抽空去运营的事情,很多时候没办法投入太多精力,开设一个微信群就得负责管理,随时回答各种问题,这会占用很多精力,这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的,而开设一个微信群可以减轻很多,利大于弊。
关于费用问题,如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入,恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费,但也要有一丁点门槛,我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义:
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问,我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等,涉及专业的我会解答,不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题,信息差、项目选择等判断性的问题,我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面:
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系,我不参与其中,仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询,你有专业的领域正好是别人疑惑的,群里有人在提问,你也愿意提供解答,那我很乐意起到桥梁的作用,但如何保障双方的权益是个麻烦事,流程设计上要再考虑一下,知乎的付费咨询氛围没有起来,很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛,本质上我不打算收费,但原则上我不欢迎伸手党,这跟看文章不一样,文章发出来就是让人看的,但群是用来交换彼此的地方,我相信大家也不欢迎,因此进群门槛的逻辑是这样:
在过往有在我这里主动付出过的:付费阅读了文章、付费咨询过(不论知乎或公众号,不论多少钱)、私下给我发过红包(不论我有没有收、不论多少钱),这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的,我很尊重你尊重别人付出的态度,请直接进群。
反之,请转账10块钱,算是对我以及其他付出过的人的尊重,没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出,同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人,这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务,因此不会正式收费,10块钱仅是聊表态度,我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过,初衷是为了解决上面提到的问题,不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人,要真有不诚信的,也请相信我:圈子不大。
之所以选择微信群的方式,目前来说我没有精力运营一个社群,再者类似的社群其实有很多优秀的了,如果这个群的价值很明显,对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助,以后再考虑专业性的问答社群,重在解决实际问题。
群二维码:
人满或过期,请加我备注:进群
由于担心打扰,所以一些原本是好友的我也没一一邀请,有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了,放着让需要的人进一下,下周再一起探讨。
内容分享:网站采集工具之免费文章批量采集发布插件详解(图文)
网站的每日更新,对于站长来说,既费时又费力。没有那么多东西可以写。作为站友,可以考虑使用网站采集工具制作采集站,让网站可以更新规则,方便搜索引擎Keep跟踪您的 网站 更新。网站采集工具批量监控不同的cms网站数据。网站采集工具无论你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB, Apple, 搜外和其他主要的cms工具,可以同时管理和批量发布。
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网站采集工具会自动过滤其他网站促销信息。域名的选择对于网站采集丰富的工具收录也很重要。您可以在此处选择旧域名和新域名。在注册旧域名之前,最好查看网站以前的历史数据中有灰色行业,不要注册。网站采集其他平台的工具图片本地化或存储。对于新域名,一般建议将域名加长。这样的域名有 90% 的可能性已经注册并完成了 网站。在注册新域名之前,不要去百度查询域名变更的相关数据。
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网站采集工具可以选择模板。模板要尽量选择内容多的,有图有文,flash,少特效,少弹窗的模板,最好是内容丰富的模板。网站采集工具定期发布定期发布网站内容让搜索引擎养成定期爬取网页的习惯,从而提高网站的收录 . 今天关于 网站采集 工具的解释就到这里了。下期我会分享更多的SEO相关知识。我希望它可以帮助您进行SEO优化。下期再见。
分享文章:采集插件,采集文章插件,全自动采集插件(图文详解)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 264 次浏览 • 2022-09-28 09:21
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采集插件使用其他网站文章列表和缓存读取技术,网页程序自动读取其他网站的内容,存储过程为< @采集 进程。它是一种信息聚合技术。通过这项技术,站长可以将其他网站相对固定更新的栏目等内容,变成自己网站的一部分,无需复制粘贴。采集有现场和非现场的区别。采集插件站点一般用于较大的站点,将很多栏目聚合到一个节点中,集中展示。
采集插件有两种触发方式采集更新。一种是在页面中添加代码触发采集更新,在后台异步执行,不影响用户体验,不影响采集更新。@网站效率,另外,可以使用Cron调度任务来触发采集定时更新任务。采集插件可以帮助网站节省大量的搬运劳动。该插件不仅支持文章采集,还支持文章采集中的评论,其他插件的数据采集(不支持文章 )。
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众所周知,优化 网站 并不容易。需要每天更新文章,这样才能保证网站的排名更高,但不是每个人每天都有更多的时间更新网站,总的来说,更新三个就好-每天高质量的文章篇文章已经是很多人的极限了。有时候写不出来文章,总会去别的地方网站copy文章,不过这样也是浪费时间,时间长了就会变得无聊.
采集插件可以帮助网站解决这些问题,采集插件只需要输入站长想要的网站采集,然后直接< @采集,目前后台只有三个采集板块,主要关注资源和新闻源类型的网站。输入网站可以直接采集,采集之后文章自动存入草稿,可以设置覆盖关键词,不用担心关于文章还有其他网站的地址。
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最新版:狗p文章生成器,2021最新爆文采集工具
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狗p文章发电机,2021年最新爆文采集工具张世龙04-17 22:2388浏览量
采集场景
点击文章标题中的链接,访问文章详情页面,查看文章文字(文字图片)。
采集字段
文章标题、文章链接、提交日期和时间、查看次数、评论和其他字段。
将鼠标悬停在图像上并右键单击并选择“在新选项卡中打开图像”以显示高清大图
下面的其他图片也一样
采集结果
采集的结果可以导出为Excel、CSV、HTML、数据库等格式。导出到 Excel 示例:
教程说明
本次编译时间:2020/4/29优采云版本:V8.1.8
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采集步骤
第一步:打开网页
第二步,创建一个[循环列表],从所有文章列表中采集数据
第三步,点击进入文章详情,采集文章文字
步骤四、编辑字段
第五步,设置页面滚动
第六步,开始采集
具体步骤如下。
第一步,打开网页
首页【输入框】输入目标网址3359#mid=52255723016,点击【开始采集】,自动
特别说明:
a .打开网页后,在启动【自动识别】时,请点击【不自动识别】或【识别】将其关闭。因为这篇文章不适合使用【自动识别】。
b .【自动识别】适用于网页列表的自动识别、滚动和翻页。识别成功后,即可立即开始采集和获取数据。详情请点击试用。
c 。如果需要,可以更改标题编号的 URL。
第二步,创建一个[循环列表],从所有文章列表中采集数据
按以下四个步骤完成。
1、在页面上选择一个文章列表(请注意,必须选择整个列表,包括所有必填字段))))))))))))。
2、在黄色的操作提示框中,点击【选择子元素】
3、点击【全选】
4、点击【数据采集】
特别说明:
一个。经过以上4个步骤,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有文章列表,【提取数据】字段对应每个文章列表的字段。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个列表中的字段。
b .为什么以上四个步骤可以建立【循环数据提取】?详情请点击
第三步,点击文章链接进入详细页面,采集文字和图片
1、点击文章链接进入详细页面
在当前的文章列表(网页上用红色边框包围)中,选中文章标题,在操作提示框中点击【点击此链接】,自动输入< @文章详细页面。
特别说明:
一个。请务必从当前 文章 列表中选择 文章 链接 [单击链接]。否则,【点击元素】步骤无法与【循环】中的文章列表链接,重复点击一个文章链接进入其文章详情页面,无法点击每一个文章依次@> 链接。
b.如何找到当前的 文章 列表?在【循环列表】中查看当前项(蓝色背景),点击【提取列表数据】,网页上的红框为当前文章列表。
2、采集文章详细页面字段
选择页面中的文字,然后在操作提示框中点击【采集该元素的文字】。
文本类中的字段可以这样提取。示例提取文章标题、作者、发表时间、正文等字段
特别说明:
一个。文本、图像、视频和源代码是不同的数据格式,在使用工具提示选择提取方法时略有不同。文字一般是【采集这个元素的文字】,图片一般是【采集这个图片的地址】。更多提取方法请点击查看
3、创建一个【循环列表】提取文本中的所有图片地址
单个文章 中可能有多个图像。按照以下步骤采集文章中的所有图片地址。
选择一张照片
在黄色的操作提示框中,选择【全选】
选择【采集以下图片地址】
特别说明:
一个。经过以上三步,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有图片,【数据提取】字段对应每张图片的图片地址。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个图片地址。
B.为什么以上三个步骤可以建立【循环数据提取】?点击查看
步骤四、编辑字段
进入【数据提取】设置页面,可以删除冗余字段、修改字段名称、移动字段顺序等。
第五步,设置页面滚动
打开标题页后,需要向下滚动页面加载更多文章列表,优采云还需要设置滚动设置。
进入【打开网页】设置页面,点击【页面加载后】,设置【页面加载后向下滚动】。滚动方式为[向下滚动1屏],[滚动次数]为10次,[
每个间隔]0.5 秒并保存。
特别说明:
一个。设置中的滚动次数和时间间隔应根据采集要求和网页加载情况进行设置。它们不是静态的。详情请点击查看处理滚动加载数据的网页教程
步骤六、开始采集
1、单击 [采集] 和 [启动本地 采集]。启动后优采云自动启动采集data.
特别说明:
一个。 [本地采集]采集使用自己的电脑,[云采集]使用优采云提供的云服务器采集,点击查看查看本地采集和云采集的详细信息。
2、采集完成后,选择合适的导出方式导出数据。支持导出到Excel、CSV、HTML、数据库等。这里导出到Excel。数据示例:
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在线伪原创工具是专门为生成原创和伪原创文章而设计的在线工具。使用在线 伪原创 工具,任何 文章 都会立即变为 原创文章。在线伪原创工具是一款免费的专业在线伪原创工具,专为百度、谷歌、360、SOSO等大型搜索引擎收录设计,通过在线伪原创工具生成文章,可以更好的收录,被搜索引擎收录。在线伪原创在线更新词伪原创工具具有以下优点:1、本软件采用引擎独有的分析规则和算法分割文章,可匹配所有搜索引擎。 2、独特的同义词替换词库可以在不改变文章语义的情况下生成原创文章。 3、集成了当前主流词库,词库功能非常强大,程序不断更新,无需安装,无需升级,保持最新伪原创文章,免费。 4、文章内容有序。 5、添加关键字和链接,加粗关键字,文章底部添加版权等强大功能。 6、强大的词库:有收录89316个同义词,会不断更新。可以的话,请尝试手动改写文章的标题,可以最大化网站的权重!
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最新版:狗p文章生成器,2021最新爆文采集工具
狗p文章发电机,2021年最新爆文采集工具张世龙04-17 22:2388浏览量
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第二步,创建一个[循环列表],从所有文章列表中采集数据
按以下四个步骤完成。
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选择一张照片
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第五步,设置页面滚动
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每个间隔]0.5 秒并保存。
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步骤六、开始采集
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一个。 [本地采集]采集使用自己的电脑,[云采集]使用优采云提供的云服务器采集,点击查看查看本地采集和云采集的详细信息。
2、采集完成后,选择合适的导出方式导出数据。支持导出到Excel、CSV、HTML、数据库等。这里导出到Excel。数据示例:
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在线伪原创工具是专门为生成原创和伪原创文章而设计的在线工具。使用在线 伪原创 工具,任何 文章 都会立即变为 原创文章。在线伪原创工具是一款免费的专业在线伪原创工具,专为百度、谷歌、360、SOSO等大型搜索引擎收录设计,通过在线伪原创工具生成文章,可以更好的收录,被搜索引擎收录。在线伪原创在线更新词伪原创工具具有以下优点:1、本软件采用引擎独有的分析规则和算法分割文章,可匹配所有搜索引擎。 2、独特的同义词替换词库可以在不改变文章语义的情况下生成原创文章。 3、集成了当前主流词库,词库功能非常强大,程序不断更新,无需安装,无需升级,保持最新伪原创文章,免费。 4、文章内容有序。 5、添加关键字和链接,加粗关键字,文章底部添加版权等强大功能。 6、强大的词库:有收录89316个同义词,会不断更新。可以的话,请尝试手动改写文章的标题,可以最大化网站的权重!

教程:自动采集网站内容源码 大家都在使用什么工具,一键发布文章到多个自媒体平台呢?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 162 次浏览 • 2022-09-27 16:12
您使用什么工具将文章 一键发布到多个自媒体 平台?作为新媒体运营商,每天都有很多文章需要同步。发送到微信的文章需要复制到今日头条、短篇小说等平台。但是,不仅格式容易出错,而且复制的图片也难以显示。
这是一个浏览器插件,可以一键发布文章到多个平台,支持同步到今日头条、知乎、简书、掘金、CSDN等9个平台。
使用时只需安装插件号即可。编辑完文章,勾选同步平台,系统会自动将文章和图片传输到其他平台,并保存为草稿,方便您进一步编辑发布。它非常省时高效。
插件也安装好了,添加相关账号即可使用。工作原理与上述插件类似。填写你要同步的文章的链接,然后选择同步平台。
小曲是最常用的。如果你也发现了一个好用的一键同步平台,请分享给我。
①转发本文,关注@funplayapp
2。私信“一键发布”获取以上插件
自媒体的新闻采集是Bothink的一种趋势,多种动态表达,而不是单一的工具。我们的愿景是采集和归档的最佳方式。我们手中的笔,就是记录的意思。我们从不同的角度拍摄我们生活中的每一个视频和照片。所以,在自媒体领域,我们需要符合自己的标准,懂得随时随地捕捉各种素材,用智慧和现实生活中的点点滴滴,呈现出最具感染力的高品质为读者服务,履行媒体人的责任,完成服务大众的复兴使命
自媒体爆文采集工具是什么?
一般来说,不同视频平台的数据处理算法不同,一次分析就可以实现批量处理
技术文章:网站管理之如何批量网站管理(python爬虫全网文章采集发布)
网站管理,最近很多站长问我应该如何管理不同的cms看到网站,因为不同的cmsweb发布接口是不一样的。我们如何实现对不同网站批次采集伪原创版本的网站管理,更重要的是如何做相应的SEO优化设置如网站@ >文章@ >发布后,一键自动批量推送各大搜索引擎,方便网站被搜索引擎收录及时搜索。
如果你认为你可以构建 网站 并且一切都会好起来的,那你就错了。构建网站的过程很重要,但是后期网站的管理就更关键了。只有正确操作网站,才能真正实现网站的价值。 网站运营主要包括网站建设和内容运营等几个方面。优秀的网站管理可以理解为一站式网站文章@>采集、伪原创、发布等相应的SEO优化都做好,快速提升网站收录、排名、权重是网站内容维护的最佳伴侣。
网站可以使用免费的采集 工具来完成施工内容管理。当网站很多,建站的cms比较复杂,内容更新量比较大,我们可以使用免费的采集进行网站的日常更新@>,免费采集可以批量采集伪原创发布不同的cms并可以自动推送到搜狗、360、神马、百度等搜索引擎一键。这意味着网站管理层可以主动推送网站,让搜索引擎更快地发现我们的网站。更快地网站被搜索引擎搜索收录。
大家都知道网站管理网站内容建设也是网站建设的重要一环。现在更多的站长意识到了内容管理的重要性,网站采集伪原创处理的内容可读性强,内容丰富有趣网站内容会吸引大量的浏览量,而相当一部分会被转化为网站无聊无趣的内容,会导致大量客户流失。
网站管理可以考虑相关性优化,即当关键词出现在正文中时,正文首段自动加粗,标题自动插入。当前采集的 关键词 会在描述不太相关时自动添加。文本的随机位置会自动插入到当前采集的 关键词 中两次。当前采集的关键词在出现在文本中时会自动加粗。
其次,图文展示是网站管理和建设的一项重要工作。简单来说,构造网站就是将站长期望表达的内容可视化,然后通过技术处理呈现给观众。这里的可视化包括文本、图片和表格。常见图片有多种格式,JPG、GIF 或 PNG。这些图像和文本可以由技术人员使用超文本语言转换为网站内容。比较麻烦的是流媒体文件,也就是我们经常遇到的录制文件。有必要这样做。
如果没有好的创意,我们可以使用免费的采集工具制作有针对性的图片伪原创、文章@>伪原创和视频伪原创已经达到原创的效果,然后结合相应的SEO优化设置如标题、描述、内容等相应的站内优化和站外优化。 网站管理时使用免费的采集工具自动匹配图片。如果文章@>的内容中没有图片,会自动配置相关图片。设置自动下载图片保存在本地或第三方,使内容不再有对方的外链。
网站管理是网站建设的重要组成部分。一个好的网站管理方法可以为网站管理员创造巨大的价值。掌握网站的管理技巧,也可以帮助网站提升用户体验。只有不断学习网站运营管理的基础知识,充分掌握网站运营管理的技能,网站有限的内容才能拥有无限的价值。今天的网站 管理层介绍到此结束。下期我们会分享更多SEO相关知识和SEO实战经验。 查看全部
教程:自动采集网站内容源码 大家都在使用什么工具,一键发布文章到多个自媒体平台呢?
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一般来说,不同视频平台的数据处理算法不同,一次分析就可以实现批量处理
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最新版本:网页自动刷新单击工具与网文采集大师下载评论软件详情对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-09-27 15:22
在网络信息化的时代,每天上网,经常会遇到自己喜欢的文章,或者小说等,少则一两页,多则几十页,甚至上百上千。页面,这么多Text,复制下载很麻烦。经常在记事本和网页浏览器之间切换已经够难过的了,现在我还面临着数十次、多次同时做这种无聊的机械动作。对于被问了一百遍的问题,有没有更简单、更高效、更省力的解决方案?哦,你找对地方了。我们开发的“Web Text采集Master”就是这样一款专门为您准备的工具软件。软件已升级到3.第2版,新版本功能更强大,无论是静态还是动态网站,禁止复制文章,还是随机干扰码文章采集 的@>! Web Text采集Master是一个专门为批量采集,复制或下载文章或者是小说,甚至是整个网站文本内容的工具而设计的程序,不管是静态的网站还是动态的网站,只要有文字就可以获取,只要输入几个简单的信息,就可以自动下载复制网络文章@> 分批为您服务,方便快捷。除了在网上抓取文章,你还可以用它来抓取一些特殊的信息,比如抓取百度词典上的信息,或者你也可以用它来抓取一些网页上的链接地址。此外,本软件还有很多其他功能,比如文本段落重排、文本合并、文件批量重命名等功能,非常实用。你必须知道时间就是生命,你可以让电脑为你工作。你不能自己做。 ,下载使用吧,希望你会喜欢。
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Facebook 在全球拥有数十亿用户。每天,人们在 Facebook 上发布新闻、分享日常生活、直播和销售商品、添加来自世界各地的朋友等等。到目前为止,Facebook的营销模式已经非常普遍,大家都在利用互联网和资源来变现。在互联网时代,我们推销自己的产品其实很方便。只要我们能抓住机遇,就能迎难而上,就能实现收益。
那么在Facebook上,我们应该如何抓住机会获取精准用户呢?小编的一位朋友推荐了一款可以自动给小编添加评论和点赞的系统。在 Facebook 上,每个人都可以看到添加到客户的评论。这样,就可以对一个人发表评论并对其施加影响。一大批潜在客户。
方舟的Facebook系统是一款完全符合中国用户习惯的软件。它简化了复杂的流程,可以达到一键操作的目的。它是市场上最好的品牌之一,可以帮助我们实现自动排水。其主要功能包括:
1. 搜索 关键词:
您可以通过搜索关键词找到您需要加入的群组或提取您需要的确切信息。
2. 批量加入群组设置:
您可以通过设置每天/每小时批量添加群组。此外,如果您加入群组,您将自动取消群组设置。可以标记群组,系统会自动过滤掉不需要加入的群组,从而实现精准定位。
3. 邀请设置:
我们可以批量邀请朋友点赞/访问页面/加入我的群。您可以在群组和页面上设置您的产品信息,发布产品内容,起到引流作用。建立自己的粉丝群。
4. 群发问候,自动发帖
这个系统的一个特别好的特点是它可以打招呼和批量发帖。只要设置好时间和间隔,就可以实现自动问候功能。帖子可以批量发布;它们也可以以分散的方式发布以避免被禁止。
5.批次采集账户信息
您可以批量采集搜索到的所有fb用户和公共主页的联系方式,然后批量转换采集数据。
6. Facebook 到 whatsapp
为评论帖子的人发送流量代码,为Whatsapp添加朋友,自动标记来源,定量监控获客渠道质量的流量 查看全部
最新版本:网页自动刷新单击工具与网文采集大师下载评论软件详情对比

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那么在Facebook上,我们应该如何抓住机会获取精准用户呢?小编的一位朋友推荐了一款可以自动给小编添加评论和点赞的系统。在 Facebook 上,每个人都可以看到添加到客户的评论。这样,就可以对一个人发表评论并对其施加影响。一大批潜在客户。
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这个系统的一个特别好的特点是它可以打招呼和批量发帖。只要设置好时间和间隔,就可以实现自动问候功能。帖子可以批量发布;它们也可以以分散的方式发布以避免被禁止。
5.批次采集账户信息
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操作方法:标题生成器-免费标题生成工具-自动标题生成工具免费
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-09-27 14:16
标题生成器,什么是标题生成器,标题生成器就是根据文章内容关键词的频率提取文章的核心词来生成标题,今天我给大家分享一个免费的标题生成器,可以根据文章的内容自动批量生成标题,生成爆文标题,生成流量关键词标题,该工具还可以实现:自动文章采集+自动伪原创+自动生成title+自动推送到搜索引擎收录排名。 (详情请看图片)
做优化的应该知道,影响网站优化的因素有很多,比如关键词索引、内容质量、友情链接、外链、关键词规划、 网站标题等今天我们就来分析一下网站标题的修改是否会影响网站的SEO优化,如果改了又会有什么样的影响呢?如果没有关系,我们应该在需要时更改 网站 的标题。我们需要思考的是,我们能否提供更好的关键词排名。
很多新人,在遇到网站降级、没有收录网页、关键词没有排名等问题时,会怀疑网站能不能改标题,网站SEO标题更正对网站有影响吗? 网站的标题可以改正吗?
百度站长平台网站标题变化对关键词排名的影响分析:网站标题变化对网站SEO优化有影响。如果 网站 的标题是固定的,搜索引擎会从头开始检查 网站 的主题。标题对 网站 排名很重要。更改 网站 标题可能会导致 关键词 排名波动。所以不要随意更改标题。建议按照上面推荐的写法,在标题中表达页面的主要思想。如果没有必要,尽量不要做大的改变。
今年的疫情严重影响了大部分行业,尤其是一些只经营线下实体的企业。在经历了这波浪潮之后,很多公司都创建了自己的网站,毕竟这也是一种引流的方式。越来越多的人意识到网站seo优化的重要性,网站seo优化指的是网站功能、网页设计、网站结构、网站内容和其他元素要合理设计,使网站内容和功能的表达达到人性化、易于实现的最佳效果,充分发挥网站的营销价值。这是一项系统而全面的工作。今天我们来聊聊seo网站优化公司的优化流程。
1、页内关键字和页内关键字优化
许多搜索引擎使用页面的关键词 密度来确定页面与关键字的相关性。 网站seo网站优化公司专家指出,所有能用到的元素都要充分利用,但关键词不能重复或简单排列;吸收损失;从页面元素的SEO优化角度,可以考虑在网页标题、网页描述、文字标题、文字内容、文字链接、ALT标志中分布关键字。
2、框架优化
所谓框架网页,就是导航菜单固定在一侧,而另一侧的信息可以上下移动的网页。框架中的内容无法在后台代码中表达,而对于那些以搜索引擎为主的搜索程序,其设计思路是完全忽略某些HTML代码,而是直接锁定网页上的实际内容停止索引。这样一来,搜索引擎就很难在那些普通的框架网页上找到要搜索的内容了。
3、动态页面优化
所谓动态网页是指由ASP、PHP、JSP、CGI等程序动态生成的页面。此类网页中的大部分内容来自连接到 网站 的数据库。网络空间中没有实用的页面,只有在收到用户的访问请求后,即用户在变量区输入相应的值后。 , 自动生成。搜索引擎只是一个搜索程序,它不能像真实用户一样选择变量和输入数值。
4、建立一个网站地图
网站地图收录指向主要网页的内容链接或列链接。根据网站 的大小和页数,它可以链接到一些主要或所有的栏目页面。这样,搜索引擎程序就可以得到网站地图页面,可以快速访问整个站点的所有网页和栏目。
干货教程:ai智能文章生成器app(AI智能写文章app)
神经网络伪原创认为,AI智能联想创作技术被列入上海紫霞林科技大学AI智能创作助手(含帮助文档输入)。多年来,团队为数百人提供了快速、专业、高效、准确的腾讯、网易等中国3000强企业的代写服务。如果根据上述分享的方法,你还是不知道怎么写,或者你没有时间写,或者你写的不是那么专业和技术文章,你不想自己写,可以请小泉代写。
1.写作最重要的原则之一是坚持,而不是每天。如果你每天都写,你必须坚持下去。如果你写文章,会有一个很好的排行榜。这是一个长期的方法,不可能每天都写。你的坚持是一个很好的排行榜。这样,您将无法将 网站 排名靠前。这样,你就可以获得一个不错的排名。
2.这个软文外链的构建可以提高软文的质量,所以软文的质量可以稍微提高,这样软文@ > 可以获得高质量的外链也可以提高软文的质量,所以需要稍微提高软文的质量,高质量的外链你的软文神码AI作为一种智能创作工具,在内部衡量的过程中,利用AI生成内容,拦截各媒体平台上百万的流量。
3.seo文章更新提示:seo文章更新是早上好还是下午好,小编的建议是先保证标题有你想做的事关键词。另外,标题有你想做的关键词。这个很重要。标题收录您将要执行的操作 关键词。而你所做的关键词必须围绕着这个关键词。
4.我在网上看到了我朋友的文章。他说他的 文章 是 原创 的,他自己写的。我也在写我自己的想法。我在 a5 上观看了他的 文章,并在 a5 的 文章 中添加了我自己的链接。如果你是小站长,可以在正文标题下生成“网站内容全名”的这个文章。分 2-3 步完成。咨询AI 想了解智能原创文章的朋友可以在百度搜索搜狗AI,登录网站咨询客服。
5.ai写神器批量生成助手首先要打好基础。另外,写文章的时候,不要在写作行业使用。恐怕,这条路的基本效果就是你写的文章不够逻辑。在这种情况下,它对网站的排名和权重没有影响,所以建议从基础开始。这种情况,写文章的时候试试。
神经网络伪原创认为AI全自动原创文章Android版量产机,2010年成为《伪原创》上的原创百度软件,有的朋友短短两个月更新不少文章。那么,如何快速上手并获得收录呢?如何处理这个问题。 查看全部
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2、框架优化

所谓框架网页,就是导航菜单固定在一侧,而另一侧的信息可以上下移动的网页。框架中的内容无法在后台代码中表达,而对于那些以搜索引擎为主的搜索程序,其设计思路是完全忽略某些HTML代码,而是直接锁定网页上的实际内容停止索引。这样一来,搜索引擎就很难在那些普通的框架网页上找到要搜索的内容了。
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总结:网页文章自动采集代码可供参考(一)_
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 147 次浏览 • 2022-09-22 12:05
网页文章自动采集可分两种:一种是单页文章采集,另一种是全网页文章采集(页面导航文章等等)需要一个采集器,软件,自己注册,使用。以下自动采集代码可供参考(记得替换一些文字哦!)curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,然后出现下列情况可手动取消a.调用了ajax,windows系统下可手动取消b.取消ajax后显示在d:\www\zhihu的页面自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,手动取消ajax,发现自动生成的/windows/var/db/query.js源文件已经是/windows/var/db/query.js了,如果是用xx开头的表单链接的话,那么在发起请求时候,xx表单传入时候就不能写d:\www\zhihu了curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,会生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求。
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总结:网页文章自动采集代码可供参考(一)_

网页文章自动采集可分两种:一种是单页文章采集,另一种是全网页文章采集(页面导航文章等等)需要一个采集器,软件,自己注册,使用。以下自动采集代码可供参考(记得替换一些文字哦!)curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,然后出现下列情况可手动取消a.调用了ajax,windows系统下可手动取消b.取消ajax后显示在d:\www\zhihu的页面自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,手动取消ajax,发现自动生成的/windows/var/db/query.js源文件已经是/windows/var/db/query.js了,如果是用xx开头的表单链接的话,那么在发起请求时候,xx表单传入时候就不能写d:\www\zhihu了curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,会生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求。

用antautomator来自动采集网页文章主要可以解决两个问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-08-30 23:05
网页文章自动采集,适合网站内容数量庞大、需要持续输出优质内容的网站来说,网页文章的确很难采集;不过可以利用antautomator插件来实现这个功能。但是,你知道如何用antautomator来自动采集网页文章么?其实很简单,只需要创建一个model就可以自动采集网页文章,要不然,采集自动化你不要写半天代码!那model是什么?它是什么?用antautomator自动采集网页文章主要可以解决两个问题:model=automatormanagermanager(打开antautomator服务器的项目:file-newmodel-automatormanager),开始,antautomator服务器就会为你创建一个类似于automatormanager的,位于浏览器窗口中的model对象;model的上下文管理器是antrequestserver,顾名思义,它就是一个网络请求服务器;model的基本功能就是建立一个注册的web请求的状态,主要工作就是维护状态来提供并发信息来处理请求;model的一般功能是通过listener来处理请求状态的变化,用@currentzone来表示状态;它创建的相关的方法是:autocomplete:提供信息,等待自动处理;inserted:新增一个状态到当前页面,可以是信息,也可以是数据;exit:报错(yeah);model初始化完成后,创建一个webrequestrequest,要回答下面的问题:新建新的url来注册的cloudflarefaqlocalhost:3000/faq(创建一个本地faq:3000/faq):create(false);就会调用url为localhost:3000/faq的这个approximatecloudflarefaq的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块(一般是notificationqueue模块),通过这个method模块来处理cloudflarefaq的相关内容;下面是整个antautomator服务器的配置:antautomator设置antautomator服务器的项目在这里:file-export(install)这样就创建了一个global配置的antautomator服务器,后续就可以通过一般配置的配置文件自动采集faq了!!!最后告诉大家,如果网站被封锁,找不到真正的antautomator的model的类会怎么样呢?这个时候就应该feelbadlyusingantautomator-server-provider.antautomator服务器配置(antrequestservermodel):autocomplete:创建自动处理请求cloudflarefaqmodel:通过这个model的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块来处理cloudflarefaq的相关内容。-。
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用antautomator来自动采集网页文章主要可以解决两个问题

网页文章自动采集,适合网站内容数量庞大、需要持续输出优质内容的网站来说,网页文章的确很难采集;不过可以利用antautomator插件来实现这个功能。但是,你知道如何用antautomator来自动采集网页文章么?其实很简单,只需要创建一个model就可以自动采集网页文章,要不然,采集自动化你不要写半天代码!那model是什么?它是什么?用antautomator自动采集网页文章主要可以解决两个问题:model=automatormanagermanager(打开antautomator服务器的项目:file-newmodel-automatormanager),开始,antautomator服务器就会为你创建一个类似于automatormanager的,位于浏览器窗口中的model对象;model的上下文管理器是antrequestserver,顾名思义,它就是一个网络请求服务器;model的基本功能就是建立一个注册的web请求的状态,主要工作就是维护状态来提供并发信息来处理请求;model的一般功能是通过listener来处理请求状态的变化,用@currentzone来表示状态;它创建的相关的方法是:autocomplete:提供信息,等待自动处理;inserted:新增一个状态到当前页面,可以是信息,也可以是数据;exit:报错(yeah);model初始化完成后,创建一个webrequestrequest,要回答下面的问题:新建新的url来注册的cloudflarefaqlocalhost:3000/faq(创建一个本地faq:3000/faq):create(false);就会调用url为localhost:3000/faq的这个approximatecloudflarefaq的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块(一般是notificationqueue模块),通过这个method模块来处理cloudflarefaq的相关内容;下面是整个antautomator服务器的配置:antautomator设置antautomator服务器的项目在这里:file-export(install)这样就创建了一个global配置的antautomator服务器,后续就可以通过一般配置的配置文件自动采集faq了!!!最后告诉大家,如果网站被封锁,找不到真正的antautomator的model的类会怎么样呢?这个时候就应该feelbadlyusingantautomator-server-provider.antautomator服务器配置(antrequestservermodel):autocomplete:创建自动处理请求cloudflarefaqmodel:通过这个model的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块来处理cloudflarefaq的相关内容。-。

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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-10-21 09:39
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汇总:数据采集实战:动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-10-21 09:35
Part1简介
在上一条推文中,我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中,我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为:我们的目标是采集网页中指定的文字信息,并保存。
完整代码见文末附件!
Part2 什么是动态网页
通常,我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候,一直往下滑,网页不刷新就会越来越长,内容越来越多。
具体来说,当我们浏览网站时,用户的实际操作(如向下滚动鼠标滚轮加载内容)不断向服务器发起请求,并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例:我们输入百度图片后,搜索我们想找的图片,然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片,但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为: 内容如下图所示:
假设我们需要采集的内容是:文章的标题,关键词,这4部分的发布日期和详情链接,对于标题的3部分,关键词,发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接,我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面,如下图:
假设我们要采集有很多内容,单独手动采集操作会浪费很多时间,那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤(一)动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下,网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据,如下图所示:
我们打开开发者工具(谷歌浏览器按F12),点击过滤器XHR,然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到,每次点击按钮,我们都可以抓包,我们查看抓包信息,可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下:
网页中显示的内容:
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL,如下图:
第2页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页:https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示:此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔,每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化,发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次,p就加1,所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断,当p参数的值为1时,就是请求网站的第一页的内容。
(二)代码实现 1.请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资,凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场,它要让人人成为分析师,能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿,后有经纬、博原频频押注,滑板底盘赛道将诞生新巨头?丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上,我们添加了一点内容,并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现,需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法,结合上期我们讲的静态网页数据采集实战,相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢?请继续关注下一条推文:Python 数据处理的基础知识。
附件:get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
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汇总:数据采集实战:动态网页数据采集
Part1简介
在上一条推文中,我们已经解释了静态网页的 采集 方法。在本文中,我们介绍动态网页的方法采集。
本文采集的例子网站为:我们的目标是采集网页中指定的文字信息,并保存。
完整代码见文末附件!
Part2 什么是动态网页
通常,我们要提取的数据不在我们下载的 HTML 源代码中。比如我们刷QQ空间或者微博评论的时候,一直往下滑,网页不刷新就会越来越长,内容越来越多。
具体来说,当我们浏览网站时,用户的实际操作(如向下滚动鼠标滚轮加载内容)不断向服务器发起请求,并使用JavaScript技术将返回的数据转换成新的内容添加到网页。以百度图片为例:我们输入百度图片后,搜索我们想找的图片,然后不断向下滚动页面。我们会看到网页中不断加载图片,但是网页没有刷新。这个动态加载页面。
Part3 手册采集操作步骤
本文中采集的例子网站为: 内容如下图所示:
假设我们需要采集的内容是:文章的标题,关键词,这4部分的发布日期和详情链接,对于标题的3部分,关键词,发布日期信息我们可以在列表页面上看到。详情链接,我们还需要点击网站到采集上的指定详情页面,如下图:

假设我们要采集有很多内容,单独手动采集操作会浪费很多时间,那么我们可以使用Python来自动化采集数据。
Part4 自动采集的步骤(一)动态加载页面分析
在不刷新网页的情况下,网站需要点击网页末尾的按钮来加载新数据,如下图所示:
我们打开开发者工具(谷歌浏览器按F12),点击过滤器XHR,然后多次点击网页底部的按钮加载内容。我们可以看到,每次点击按钮,我们都可以抓包,我们查看抓包信息,可以发现请求返回的响应内容中收录了我们想要的数据。实际操作如下:
网页中显示的内容:
所以我们可以直接请求这个接口来获取我们想要的数据。我们首先提取这三个不同请求的URL,如下图:
第2页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页:https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页:https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
提示:此 URL 是带有参数的 GET 请求。域名和参数用?分隔,每个参数用&分隔。
我们观察每个页面的 URL 参数的变化,发现 p 是三个参数中的一个可变参数。我们每点击一次,p就加1,所以p参数和翻页有关。我们可以通过修改 p 参数来访问它。从不同页面的信息内容我们也可以推断,当p参数的值为1时,就是请求网站的第一页的内容。
(二)代码实现 1.请求页面并解析数据

import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资,凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场,它要让人人成为分析师,能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿,后有经纬、博原频频押注,滑板底盘赛道将诞生新巨头?丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2.保存到本地csv
在原代码的基础上,我们添加了一点内容,并将我们爬取的内容保存到一个CSV文件中。有很多方法可以将其保存到 CSV 文件。这里我们使用pandas的第三方模块来实现,需要pip install pandas。安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果(部分):
Part5总结
文中介绍了动态网站data采集的基本流程和方法,结合上期我们讲的静态网页数据采集实战,相信大家已经掌握了数据采集基本功。那么返回的数据采集 呢?请继续关注下一条推文:Python 数据处理的基础知识。
附件:get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
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汇总:【VSRC唯科普】用自动化程序测试网站(13/14篇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-10-20 13:48
谢谢
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在开发技术栈较大的网络项目时,一些例行测试往往只在栈底进行,也就是项目后期用到的技术和功能。今天大部分的编程语言,包括Python,都有一些测试框架,但是网站的前端通常没有自动化测试工具,虽然前端通常是整个项目的一部分真正触动用户。. 每当添加新功能 网站 或元素位置发生变化时,测试团队通常会执行一组自动化测试来验证它。
在本期VIP中,我将介绍测试的基础知识以及如何使用Python网络爬虫测试各种简单或复杂的网站,大致可分为以下四个部分:
1. 使用 Python 进行单元测试
2.测试维基百科
3. 硒测试
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
1. 使用 Python 进行单元测试
运行自动化测试方法可确保代码按预期运行,节省人力时间,并使版本升级更高效、更容易。为了理解什么是单元测试,我们引用网上对单元测试的一个更直观的描述来解释:“单元测试(module test)是开发者编写的一小段代码,使用的一小段代码来验证被测代码,函数是否正确。一般来说,单元测试是用来判断特定函数在特定条件(或场景)下的行为。例如,你可能会放一个很大的值进入有序列表,然后验证该值是否出现在列表的末尾。或者,您可以从字符串中删除与模式匹配的字符并验证该字符串不再收录这些字符。单元测试由程序员自己来完成,程序员自己最终受益。可以说,程序员负责编写功能代码,同时也负责为自己的代码编写单元测试。进行单元测试是为了证明这段代码的行为和我们的预期是一样的。在工厂组装电视之前,每个组件都经过测试,这称为单元测试。”
在 Python 中,您可以使用 unittest 模块进行单元测试。导入模块并继承unittest.TestCase类后,可以实现如下功能:
2.测试维基百科
将 Python 的 unittest 库与网络爬虫相结合,您可以在不使用 JavaScript 的情况下测试 网站 前端的功能:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class WikiTest(unittest.TestCase):<br /> def setUpClass(self):<br /> global bsObj<br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /><br /> def t_titleTest(self):<br /> global bsObj<br /> page_title = bsObj.find("h1").get_text()<br /> self.assertEqual("Python", page_title)<br /> # assertEqual若两个值相等,则pass<br /><br /> def t_contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div", {"id": "BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> # 测试是否有一个节点id属性是BAIDU_DUP_fp_wrapper<br /> self.assertIsNotNone(content)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
运行成功后会得到如下返回结果:
Ran 0 tests in 0.000s<br />OK<br />Process finished with exit code 0
这里需要注意的是,这个页面只加载了一次,全局对象bsObj被多个测试共享。这是通过 unittest 类的 setUpClass 函数实现的。该函数只在类的初始化阶段运行一次,一次性采集所有内容,用于多次测试。由于重复测试操作的方式有很多种,因此必须始终谨慎对待即将在页面上运行的所有测试,因为我们只加载页面一次,并且必须避免一次在内存中添加大量信息, 这可以通过以下设置来实现:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from urllib.request import urlparse<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class TestWiki(unittest.TestCase):<br /> bsObj = None<br /> url = None<br /><br /> def Test_PageProperties(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /><br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> for i in range(1, 100):<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /> titles = self.titleMatchesURL()<br /> self.asserEquals(titles[0], titles[1])<br /> self.asserTrue(self.contentExists())<br /> url = self.getNextLink()<br /> print("done")<br /><br /> def titleMatchesURL(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /> pageTitle = bsObj.find("h1").get_text()<br /> urlTitle = url[(url.index("/wiki/")+6):]<br /> urlTitle = urlTitle.replace("_", ' ')<br /> urlTitle = unquote(urlTitle)<br /> return [pageTitle.lower(), urlTitle.loser()]<br /><br /> def contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div",{"id":"BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> if content is not None:<br /> return True<br /> return False<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
3. 硒测试
虽然我们在之前的VIP中已经介绍了链接跳转、表单提交等网站交互行为,但本质是避开浏览器的图形界面,而不是直接使用浏览器。Selenium 可以在浏览器上实现文本输入、按钮点击等操作,从而可以发现异常表单、JavaScript 代码错误、HTML 排版错误等用户使用过程中可能出现的问题。下面例子中的测试代码使用了Selenium的elements对象,可以通过以下方式调用elements对象。
usernameFileld = driver.find_element_by_name('username')
正如用户可以在浏览器中对 网站 上的不同元素执行一系列操作一样,Selenium 也可以对任何给定元素执行许多操作:
myElement.Click()<br />myElement.Click_and_hold()<br />myElement.release()<br />myElement.double_click()<br />myElement.send_keys_to_element("content to enter")
为了一次完成对同一个元素的多个操作,可以使用动作链来存储多个操作,然后在一个程序中执行一次或多次。将多个操作存储在动作链中也很方便,它们的功能与在前面的示例中显式调用元素上的操作完全相同。
为了演示这两种方式的区别,以表格为例,按照如下方式填写并提交:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver.common.keys import Keys<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br /><br />driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\chromedriver.exe')<br />driver.get("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;)<br /><br />firstnameField = driver.find_elements_by_name('firstname')[0]<br />lastnameField = driver.find_elements_by_name('lastname')[0]<br />submitButton = driver.find_element_by_id('submit')<br /><br /># method 1<br />firstnameField.send_keys("VSRC")<br />lastnameField.send_keys('POP')<br />submitButton.click()<br /><br /># method 2<br />actions = ActionChains(driver).click(firstnameField).send_keys("VSRC").click(lastnameField).send_keys('POP').send_keys(Keys.RETURN)<br />actions.perform()<br /><br />print(driver.find_elements_by_tag_name('body')[0].text)<br />driver.close()
使用方法1在两个字段上调用send_keys,然后点击提交按钮;而方法2使用动作链点击每个字段并填写内容,最后确认这些动作只发生在perform调用之后。不管是第一种方法还是第二种方法,这个程序的执行结果都是一样的:
Hello there,VSRC POP!
除了处理命令的对象不同之外,第二种方法也有一点区别。注意第一种方法是提交点击操作,而第二种方法是使用回车键Keys.RETURN提交表单,因为网络事件可以有多个发生顺序来达到相同的效果,所以Selenium有很多方法可以达到相同的结果。
这是鼠标拖放操作的另一个演示。单击按钮和输入文本只是 Selenium 的一项功能,它真正的亮点是能够处理更复杂的 Web 表单交互。Selenium 可以轻松执行拖放操作。使用它的拖放功能,您需要指定要拖放的元素和拖放的距离,以及该元素将被拖放到的目标元素。. 这里使用一个页面来演示拖放操作:
from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import time<br /><br />exec_path = "C:\chromedriver.exe"<br />driver = webdriver.Chrome(executable_path=exec_path)<br />driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br /><br />element = driver.find_element_by_id('draggable')<br />target = driver.find_element_by_id('div2')<br />actions = ActionChains(driver)<br />actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br />time.sleep(1)<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br />driver.close()
程序运行后会返回以下两条信息:
Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!<br />You are definitely not a bot!
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
通常Python的单元测试语法严谨冗长,比较适合大型项目编写测试,而Selenium的测试方式更加灵活强大,可以作为一些网站功能测试的首选。两者都有不同的特点。,而且综合效果也更有效。下面是一个测试拖拽功能的单元测试程序。如果一个元素没有正确拖放到另一个元素中,则推理条件为真,并显示“证明你不是机器人”:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import unittest<br /><br />class TestAddition(unittest.TestCase):<br /> driver = None<br /><br /> def setUp(self):<br /> global driver<br /> driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:\chromedriver.exe")<br /> driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br /><br /> def test_drag(self):<br /> global driver<br /> element = driver.find_element_by_id('draggable')<br /> target = driver.find_element_by_id('div2')<br /> actions = ActionChains(driver)<br /> actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br /><br /> self.assertEqual("Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!", driver.find_element_by_id("message").text)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
所以在网站上能看到的大部分内容,一般都可以通过Python单元测试和Selenium组合测试来完成。
参考
1、
2、
3. “使用 Python 进行网页抓取”
只有科学 | “数据采集”目录
又名“小白终结者”系列
第 13 章使用自动化程序进行测试网站
第 14 章,远程采集
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解决方案:一种消防安全评估报告自动生成方法与系统与流程
本发明涉及计算机辅助生成消防安全评估报告技术领域,具体涉及一种消防安全评估报告自动生成方法及系统。
背景技术:
近年来,各类火灾事故频发,积极开展消防安全评估具有重要意义。消防安全评估通过专业服务机构提供消防安全评估报告。消防安全评估报告的内容,包括危害识别、危害程度的消防安全评估结果、安全措施等。一份好的消防安全评估报告可以帮助企业规避风险,及时整改和预防火灾。
提供消防安全评估报告通常包括现场检查和报告撰写。常规做法是消防安全评估专家赶赴项目现场进行现场检查和主观评估,然后根据检查记录形成评估报告。这个过程既费时又费力。效果取决于评价专家的个人水平,难以形成统一的评价标准。
事实上,要完成一份合格的消防安全评估报告,就需要对专家现场检查的评估内容进行评估。具体场地的类型相对固定,可以根据类型进行分类,评估结果的评分方法也可以形成科学统一的标准。.
一份合格的消防安全评估报告通常由固定章节组成,一般包括评估项目的基本情况、相同或相似场地类型的火灾风险案例分析、消防安全评估的法律法规依据和评估方法介绍、现场评价记录、存在的问题和建议、现场评价结果和结论、附件及评价单位介绍和资质证明文件。这份报告的形成目前是在word文档中编辑,然后打印并装订成册。这导致编辑效率低、耗时长,并且报告必须由前往现场检查的评估专家撰写。
电脑后台与手机APP相结合,可实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评价报告等功能。
技术实施要素:
本发明的目的是提供一种消防安全评估报告自动生成方法及系统,实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评估报告等功能,提高消防安全评估工作效率。 ,并实现编写报告的规范化。
本发明的技术方案之一是:
一种自动生成消防安全评估报告的方法,包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,将章节分为单独的word文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
消防安全评估报告自动生成方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评价指标体系、评价指标明细、检查内容;
步骤s7中描述的系统后台根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果存在相应问题,则必须同时对现场问题进行拍照。
自动生成消防安全评估报告的方法,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、第一章单元概述和消防安全基本信息、第二章消防安全隐患案例、第三章消防安全评价概述、第四章现场评价、第五章评价结论、附录、评价单位资质说明、封底。
本发明的技术方案二是:
一种消防安全评估报告自动生成系统,包括系统后台和客户端,所述系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端是一个移动应用程序。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端还包括摄像头模组,摄像头模组的功能嵌入在现场检查操作界面中。必须同时拍摄现场问题的照片。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,服务器的后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限的功能,客户端只能使用后台预设的账号登录。
消防安全评估报告自动生成系统,服务器后台管理人员操作界面还提供数据库维护功能,后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。创建新问题时,可以点击添加按钮,填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改删除已有问题。
本发明的有益效果是:通过对消防安全评估报告的章节进行拆分,根据各章节的特点设计相应的word格式章节文件生成方法,最后将这些章节的word文件组合成一个大文件,实现了消防安全评估报告自动生成功能,将消防安全评估工作现场检查和报告撰写两部分合理整合,提高了检查的准确性,提高了工作效率,统一了报告撰写的标准;为此,本发明还提供了相应的系统,采用后端服务器和前端手机APP相结合的方式,不仅方便管理,也方便巡检工作的开展。是互联网技术在专业领域的一次成功应用。
图纸说明
图1是消防安全评估报告自动生成方法的步骤流程图;
图2为消防安全评估报告自动生成方法的章节结构图;
图3为消防安全评估报告自动生成方法章节填写步骤示意图;
图4是系统组成示意图。
详细方法
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明,以利于本领域技术人员对本发明的理解。
实施例一:一种自动生成消防安全评估报告的方法,如图1所示。1、包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
实施例二: 在实施例一所述的消防安全评估报告自动生成方法中,如图1所示。2、如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,对章节进行划分,建立单独的文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
实施例三:在实施例二的基础上,自动生成消防安全评估报告的方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评估指标体系、评估指标明细和检查内容;
如附图3所示,步骤s7所述的系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库中对应章节的word文档,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
实施例四:在实施例三所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果有对应的问题,必须提供现场问题的照片。同时采取。
实施例五:在实施例四所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、章节1单元概述与消防 基本安全信息,第二章火灾隐患案例,第三章消防安全评估概述,第四章现场评估,第五章评估结论,附录,评估单位资质,封底。
实施例6:一种消防安全评估报告自动生成系统,如图1所示。4、包括系统后台和客户端,系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
实施例七:在实施例六的基础上,消防安全评估报告自动生成系统可选择以下任一特征或其组合:
客户端是一个移动应用程序;
客户端还包括一个摄像头模组,该摄像头模组的功能嵌入在现场巡检操作界面中。根据现场存在的问题选项进行检查时,如果有相应的问题,必须同时拍摄现场问题的照片;
服务器后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限等功能,客户端只能使用后台预设的账号登录;
服务器的后台管理人员操作界面也提供了维护数据库的功能。后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。当客户在现场检查中发现新的问题,数据库中没有的问题时,可以点击新建按钮。填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改、删除已有问题。
以上实施例仅用以说明本发明的具体实施例,并不用于限制本发明,本发明要求保护的范围以权利要求为准。 查看全部
汇总:【VSRC唯科普】用自动化程序测试网站(13/14篇)
谢谢
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(活动最终解释权归VSRC所有)
在开发技术栈较大的网络项目时,一些例行测试往往只在栈底进行,也就是项目后期用到的技术和功能。今天大部分的编程语言,包括Python,都有一些测试框架,但是网站的前端通常没有自动化测试工具,虽然前端通常是整个项目的一部分真正触动用户。. 每当添加新功能 网站 或元素位置发生变化时,测试团队通常会执行一组自动化测试来验证它。
在本期VIP中,我将介绍测试的基础知识以及如何使用Python网络爬虫测试各种简单或复杂的网站,大致可分为以下四个部分:
1. 使用 Python 进行单元测试
2.测试维基百科
3. 硒测试
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
1. 使用 Python 进行单元测试
运行自动化测试方法可确保代码按预期运行,节省人力时间,并使版本升级更高效、更容易。为了理解什么是单元测试,我们引用网上对单元测试的一个更直观的描述来解释:“单元测试(module test)是开发者编写的一小段代码,使用的一小段代码来验证被测代码,函数是否正确。一般来说,单元测试是用来判断特定函数在特定条件(或场景)下的行为。例如,你可能会放一个很大的值进入有序列表,然后验证该值是否出现在列表的末尾。或者,您可以从字符串中删除与模式匹配的字符并验证该字符串不再收录这些字符。单元测试由程序员自己来完成,程序员自己最终受益。可以说,程序员负责编写功能代码,同时也负责为自己的代码编写单元测试。进行单元测试是为了证明这段代码的行为和我们的预期是一样的。在工厂组装电视之前,每个组件都经过测试,这称为单元测试。”
在 Python 中,您可以使用 unittest 模块进行单元测试。导入模块并继承unittest.TestCase类后,可以实现如下功能:
2.测试维基百科
将 Python 的 unittest 库与网络爬虫相结合,您可以在不使用 JavaScript 的情况下测试 网站 前端的功能:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class WikiTest(unittest.TestCase):<br /> def setUpClass(self):<br /> global bsObj<br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /><br /> def t_titleTest(self):<br /> global bsObj<br /> page_title = bsObj.find("h1").get_text()<br /> self.assertEqual("Python", page_title)<br /> # assertEqual若两个值相等,则pass<br /><br /> def t_contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div", {"id": "BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> # 测试是否有一个节点id属性是BAIDU_DUP_fp_wrapper<br /> self.assertIsNotNone(content)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
运行成功后会得到如下返回结果:
Ran 0 tests in 0.000s<br />OK<br />Process finished with exit code 0
这里需要注意的是,这个页面只加载了一次,全局对象bsObj被多个测试共享。这是通过 unittest 类的 setUpClass 函数实现的。该函数只在类的初始化阶段运行一次,一次性采集所有内容,用于多次测试。由于重复测试操作的方式有很多种,因此必须始终谨慎对待即将在页面上运行的所有测试,因为我们只加载页面一次,并且必须避免一次在内存中添加大量信息, 这可以通过以下设置来实现:

#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from urllib.request import urlopen<br />from urllib.request import urlparse<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import unittest<br /><br />class TestWiki(unittest.TestCase):<br /> bsObj = None<br /> url = None<br /><br /> def Test_PageProperties(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /><br /> url = "https://wiki.mbalib.com/wiki/Python"<br /> for i in range(1, 100):<br /> bsObj = BeautifulSoup(urlopen(url))<br /> titles = self.titleMatchesURL()<br /> self.asserEquals(titles[0], titles[1])<br /> self.asserTrue(self.contentExists())<br /> url = self.getNextLink()<br /> print("done")<br /><br /> def titleMatchesURL(self):<br /> global bsObj<br /> global url<br /> pageTitle = bsObj.find("h1").get_text()<br /> urlTitle = url[(url.index("/wiki/")+6):]<br /> urlTitle = urlTitle.replace("_", ' ')<br /> urlTitle = unquote(urlTitle)<br /> return [pageTitle.lower(), urlTitle.loser()]<br /><br /> def contentExists(self):<br /> global bsObj<br /> content = bsObj.find("div",{"id":"BAIDU_DUP_fp_wrapper"})<br /> if content is not None:<br /> return True<br /> return False<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
3. 硒测试
虽然我们在之前的VIP中已经介绍了链接跳转、表单提交等网站交互行为,但本质是避开浏览器的图形界面,而不是直接使用浏览器。Selenium 可以在浏览器上实现文本输入、按钮点击等操作,从而可以发现异常表单、JavaScript 代码错误、HTML 排版错误等用户使用过程中可能出现的问题。下面例子中的测试代码使用了Selenium的elements对象,可以通过以下方式调用elements对象。
usernameFileld = driver.find_element_by_name('username')
正如用户可以在浏览器中对 网站 上的不同元素执行一系列操作一样,Selenium 也可以对任何给定元素执行许多操作:
myElement.Click()<br />myElement.Click_and_hold()<br />myElement.release()<br />myElement.double_click()<br />myElement.send_keys_to_element("content to enter")
为了一次完成对同一个元素的多个操作,可以使用动作链来存储多个操作,然后在一个程序中执行一次或多次。将多个操作存储在动作链中也很方便,它们的功能与在前面的示例中显式调用元素上的操作完全相同。
为了演示这两种方式的区别,以表格为例,按照如下方式填写并提交:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver.common.keys import Keys<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br /><br />driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\chromedriver.exe')<br />driver.get("http://pythonscraping.com/page ... 6quot;)<br /><br />firstnameField = driver.find_elements_by_name('firstname')[0]<br />lastnameField = driver.find_elements_by_name('lastname')[0]<br />submitButton = driver.find_element_by_id('submit')<br /><br /># method 1<br />firstnameField.send_keys("VSRC")<br />lastnameField.send_keys('POP')<br />submitButton.click()<br /><br /># method 2<br />actions = ActionChains(driver).click(firstnameField).send_keys("VSRC").click(lastnameField).send_keys('POP').send_keys(Keys.RETURN)<br />actions.perform()<br /><br />print(driver.find_elements_by_tag_name('body')[0].text)<br />driver.close()
使用方法1在两个字段上调用send_keys,然后点击提交按钮;而方法2使用动作链点击每个字段并填写内容,最后确认这些动作只发生在perform调用之后。不管是第一种方法还是第二种方法,这个程序的执行结果都是一样的:
Hello there,VSRC POP!
除了处理命令的对象不同之外,第二种方法也有一点区别。注意第一种方法是提交点击操作,而第二种方法是使用回车键Keys.RETURN提交表单,因为网络事件可以有多个发生顺序来达到相同的效果,所以Selenium有很多方法可以达到相同的结果。
这是鼠标拖放操作的另一个演示。单击按钮和输入文本只是 Selenium 的一项功能,它真正的亮点是能够处理更复杂的 Web 表单交互。Selenium 可以轻松执行拖放操作。使用它的拖放功能,您需要指定要拖放的元素和拖放的距离,以及该元素将被拖放到的目标元素。. 这里使用一个页面来演示拖放操作:
from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import time<br /><br />exec_path = "C:\chromedriver.exe"<br />driver = webdriver.Chrome(executable_path=exec_path)<br />driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br /><br />element = driver.find_element_by_id('draggable')<br />target = driver.find_element_by_id('div2')<br />actions = ActionChains(driver)<br />actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br />time.sleep(1)<br />print(driver.find_element_by_id('message').text)<br />driver.close()
程序运行后会返回以下两条信息:
Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!<br />You are definitely not a bot!
4、Python单元测试和Selenium单元测试的选择
通常Python的单元测试语法严谨冗长,比较适合大型项目编写测试,而Selenium的测试方式更加灵活强大,可以作为一些网站功能测试的首选。两者都有不同的特点。,而且综合效果也更有效。下面是一个测试拖拽功能的单元测试程序。如果一个元素没有正确拖放到另一个元素中,则推理条件为真,并显示“证明你不是机器人”:
#!/usr/bin/env python<br /># -*-coding:utf-8-*-<br /><br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver import ActionChains<br />import unittest<br /><br />class TestAddition(unittest.TestCase):<br /> driver = None<br /><br /> def setUp(self):<br /> global driver<br /> driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:\chromedriver.exe")<br /> driver.get('http://pythonscraping.com/pages/javascript/draggableDemo.html')<br /><br /> def test_drag(self):<br /> global driver<br /> element = driver.find_element_by_id('draggable')<br /> target = driver.find_element_by_id('div2')<br /> actions = ActionChains(driver)<br /> actions.drag_and_drop(element, target).perform()<br /><br /> self.assertEqual("Prove you are not a bot, by dragging the square from the blue area to the red area!", driver.find_element_by_id("message").text)<br /><br />if __name__ == '__main_':<br /> unittest.main()
所以在网站上能看到的大部分内容,一般都可以通过Python单元测试和Selenium组合测试来完成。

参考
1、
2、
3. “使用 Python 进行网页抓取”
只有科学 | “数据采集”目录
又名“小白终结者”系列
第 13 章使用自动化程序进行测试网站
第 14 章,远程采集
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解决方案:一种消防安全评估报告自动生成方法与系统与流程
本发明涉及计算机辅助生成消防安全评估报告技术领域,具体涉及一种消防安全评估报告自动生成方法及系统。
背景技术:
近年来,各类火灾事故频发,积极开展消防安全评估具有重要意义。消防安全评估通过专业服务机构提供消防安全评估报告。消防安全评估报告的内容,包括危害识别、危害程度的消防安全评估结果、安全措施等。一份好的消防安全评估报告可以帮助企业规避风险,及时整改和预防火灾。
提供消防安全评估报告通常包括现场检查和报告撰写。常规做法是消防安全评估专家赶赴项目现场进行现场检查和主观评估,然后根据检查记录形成评估报告。这个过程既费时又费力。效果取决于评价专家的个人水平,难以形成统一的评价标准。
事实上,要完成一份合格的消防安全评估报告,就需要对专家现场检查的评估内容进行评估。具体场地的类型相对固定,可以根据类型进行分类,评估结果的评分方法也可以形成科学统一的标准。.
一份合格的消防安全评估报告通常由固定章节组成,一般包括评估项目的基本情况、相同或相似场地类型的火灾风险案例分析、消防安全评估的法律法规依据和评估方法介绍、现场评价记录、存在的问题和建议、现场评价结果和结论、附件及评价单位介绍和资质证明文件。这份报告的形成目前是在word文档中编辑,然后打印并装订成册。这导致编辑效率低、耗时长,并且报告必须由前往现场检查的评估专家撰写。
电脑后台与手机APP相结合,可实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评价报告等功能。
技术实施要素:
本发明的目的是提供一种消防安全评估报告自动生成方法及系统,实现提前提供检验要求、统一评分标准、自动生成评估报告等功能,提高消防安全评估工作效率。 ,并实现编写报告的规范化。
本发明的技术方案之一是:
一种自动生成消防安全评估报告的方法,包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;
s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,将章节分为单独的word文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
消防安全评估报告自动生成方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评价指标体系、评价指标明细、检查内容;
步骤s7中描述的系统后台根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;

s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
在自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果存在相应问题,则必须同时对现场问题进行拍照。
自动生成消防安全评估报告的方法,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、第一章单元概述和消防安全基本信息、第二章消防安全隐患案例、第三章消防安全评价概述、第四章现场评价、第五章评价结论、附录、评价单位资质说明、封底。
本发明的技术方案二是:
一种消防安全评估报告自动生成系统,包括系统后台和客户端,所述系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端是一个移动应用程序。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,客户端还包括摄像头模组,摄像头模组的功能嵌入在现场检查操作界面中。必须同时拍摄现场问题的照片。
在自动生成消防安全评估报告的系统中,服务器的后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限的功能,客户端只能使用后台预设的账号登录。
消防安全评估报告自动生成系统,服务器后台管理人员操作界面还提供数据库维护功能,后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。创建新问题时,可以点击添加按钮,填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改删除已有问题。
本发明的有益效果是:通过对消防安全评估报告的章节进行拆分,根据各章节的特点设计相应的word格式章节文件生成方法,最后将这些章节的word文件组合成一个大文件,实现了消防安全评估报告自动生成功能,将消防安全评估工作现场检查和报告撰写两部分合理整合,提高了检查的准确性,提高了工作效率,统一了报告撰写的标准;为此,本发明还提供了相应的系统,采用后端服务器和前端手机APP相结合的方式,不仅方便管理,也方便巡检工作的开展。是互联网技术在专业领域的一次成功应用。
图纸说明
图1是消防安全评估报告自动生成方法的步骤流程图;
图2为消防安全评估报告自动生成方法的章节结构图;
图3为消防安全评估报告自动生成方法章节填写步骤示意图;
图4是系统组成示意图。
详细方法
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明,以利于本领域技术人员对本发明的理解。
实施例一:一种自动生成消防安全评估报告的方法,如图1所示。1、包括以下步骤:
s1:准备基础资料,根据消防安全评估报告的章节特点拆分章节,单独创建word文档;
s2:将准备好的基础数据导入系统后台,建立基础数据库;
s3:在系统后台建立消防安全评估检查要求数据库,根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据设定消防安全评估检查要求;
s4:使用手机APP客户端登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估检测要求;
s5:使用手机APP客户端搭建项目,并根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照、评分;
s6:将检测结果上传到系统后台;
s7:系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库对应章节的word文档;

s8:系统自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
s9:后台管理器下载自动组合形成的消防安全评估报告,核对修改形成最终的消防安全评估报告。
实施例二: 在实施例一所述的消防安全评估报告自动生成方法中,如图1所示。2、如步骤s1所述,根据消防安全评估报告的章节特点,对章节进行划分,建立单独的文档,包括:
创建项目基本参数的空字表,包括单位信息、建筑信息和消防设施;
建立火灾隐患案例word文档组,每个案例及其分析形成一个独立的word文档,提取案例发生地点的类型作为关键词进行存储;
建立一个内容固定的关于消防安全评估概况的word文档,根据经验提前编写一个通用模板并存入数据库;
建立问题和建议word文档组,对被评估站点可能存在的问题进行分类,根据问题提前制定相应的整改建议。每个问题及其建议形成一个独立的word文档;
建立评价结论的word文档是预先设定好的可以填写的固定格式的word文档。要填写的内容包括评价结果和描述、评价指标体系评分表、评价结果分析图形;
评分规则word文档表,列出需要现场检查的内容、相应的检查要求、检查规则、现场检查评价结果;
评估报告有固定的信息图片,统一存储评估报告的封面、封底、评估公司介绍、资质证书。
实施例三:在实施例二的基础上,自动生成消防安全评估报告的方法,消防安全评估检查要求包括现场问题选项、评估指标体系、评估指标明细和检查内容;
如附图3所示,步骤s7所述的系统后台按照预设规则填写检查结果,进入基础数据库中对应章节的word文档,包括:
s7.1:根据现场项目基本参数采集填写项目基本参数word文档,根据火灾风险案例站点类型关键词过滤火灾风险案例word文档由检查员选择;
s7.2:根据现场根据问题选项得到的现场检查结果数据,检索对应的问题和建议的word文档,组合成新的word文档;
s7.3:对于根据评价指标规则和检查内容获得的现场检查结果数据,评价指标体系包括各级指标的权重值,检查结果的综合得分值为根据重量值计算;
s7.4:对于根据现场问题选项得到的现场检查结果数据,现场问题选项中收录对该问题的判断规则。如果否决项有问题,则直接判定检验结果为不合格。对于扣除项目的问题,从s7.3的综合分值中减去相应的分值作为最终分值。如果以上两个问题都不存在,那么s7.3中的综合分数值即为最终分数,根据最终分数判断检验结果是否合格;
S7.5:根据S7.4的结果生成评价结果和说明,根据检查结果填写评价指标体系评分表,绘制评价结果分析图,填写在评价结论的word文档中。
实施例四:在实施例三所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s5中,根据现场问题选项进行检查时,如果有对应的问题,必须提供现场问题的照片。同时采取。
实施例五:在实施例四所述的自动生成消防安全评估报告的方法中,在步骤s8中,自动组合形成消防安全评估报告的章节和部分包括:封面、目录、章节1单元概述与消防 基本安全信息,第二章火灾隐患案例,第三章消防安全评估概述,第四章现场评估,第五章评估结论,附录,评估单位资质,封底。
实施例6:一种消防安全评估报告自动生成系统,如图1所示。4、包括系统后台和客户端,系统后台包括:
基础数据库用于存储根据消防安全评估报告的章节特点拆分建立的word文档;
消防安全评估与检查要求数据库,用于存储根据消防安全评估报告各章节需要提供的现场检查数据,以设定消防安全评估与检查要求;
系统后台分析模块用于根据预设规则将检查结果填入基础数据库中相应章节的word文档中;
评估报告自动组合模块,用于自动组合各章word文档,形成消防安全评估报告;
后台管理人员操作界面提供后台管理人员查看消防安全评估现场检查工作进度、下载自动组合形成的消防安全评估报告等功能;
客户包括:
登录及资料下载模块,供巡查人员登录系统,与后台建立连接,下载消防安全评估巡查要求;
现场检查界面用于根据消防安全评估和检查要求对项目现场进行检查、拍照和评分;
数据上传模块用于将检测结果上传到系统后台。
实施例七:在实施例六的基础上,消防安全评估报告自动生成系统可选择以下任一特征或其组合:
客户端是一个移动应用程序;
客户端还包括一个摄像头模组,该摄像头模组的功能嵌入在现场巡检操作界面中。根据现场存在的问题选项进行检查时,如果有相应的问题,必须同时拍摄现场问题的照片;
服务器后台管理人员操作界面还包括注册用户账号和设置权限等功能,客户端只能使用后台预设的账号登录;
服务器的后台管理人员操作界面也提供了维护数据库的功能。后台管理人员可以添加、修改、删除危险案例。当客户在现场检查中发现新的问题,数据库中没有的问题时,可以点击新建按钮。填写相应信息后,后台管理员可以添加新问题或修改、删除已有问题。
以上实施例仅用以说明本发明的具体实施例,并不用于限制本发明,本发明要求保护的范围以权利要求为准。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-10-20 13:45
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第 1 点:网站导航和网站地图
从搜索引擎的角度来看,导航和地图都是蜘蛛爬的,方便的话就满足你。对于用户来说,网站地图是没有用的。重要的是导航。一个对互联网不太了解的用户,在到达产品页面后想回到首页,但不知道如何返回。我应该怎么办?不好意思,最大的可能是用户直接alt+f4瞬间飞了。
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第四点蜘蛛陷阱
陷阱这个词我不需要过多解释,因为谁都知道,没有人会主动跳入陷阱。任何人都会生气和生气。事实上,搜索引擎蜘蛛就像人一样。如果你让蜘蛛落入你设下的陷阱,那么你的网站将面临灭绝,要么降级,要么K站。可能有些人对蜘蛛陷阱的认识很模糊。其实所谓蜘蛛陷阱是对网站设计上所有不利于蜘蛛爬行或爬行的障碍物的总称,所以在seo优化中需要注意。什么是蜘蛛陷阱?
1. 凌乱的跳跃
网站的跳转方式有很多种,常见的有:JS跳转、Flash跳转、302跳转等,301跳转要单独提及,因为是搜索引擎推荐和认可的跳转主要用于在网站域名变更后将这个域名指向另一个域名,也可以将旧域名的权重全部继承给新域名。另外,杂项跳转对搜索引擎并不友好,因为跳转本身不利于蜘蛛爬行,也就是所谓的蜘蛛陷阱。
2. Flash 太多
不得不说Flash可以给我们的网站增添不少色彩,合适的Flash可以让我们的网站看起来很高端,但是不要因为它有这些优点就滥用它,不管什么去整个Flash或者什么地方都去,只会适得其反。这样做的原因是搜索引擎对抓取Flash并不理想,偶尔使用几乎没有效果,但如果你的整个首页只使用一个超大的Flash,或者整个页面都闪烁,就变成了蜘蛛陷阱。虽然搜索引擎一直在尽最大努力克服这方面的爬虫问题,但到目前为止效果并不是很好,所以我们只能积极避免这些问题。
3. 冗长的动态 URL
搜索引擎更喜欢静态的网站,所以很多动态的网站会使用伪静态设置。动态 URL 的通俗解释是 网站 的链接有各种参数、等号、问号或其他符号,而且长度仍然很长。对于有密集恐惧症的人来说,这是绝对不能容忍的。,巧合的是,蜘蛛也有这种症状(哈哈哈)。其实最根本的原因是动态的url不利于蜘蛛的抓取。
四、复杂的框架结构
目前,框架结构在建筑行业被认为是古董。业界刚开始构建网站时,业界会使用框架结构来设计相关页面。在当时确实提供了很多便利,但是在当今建站越来越简单智能的时代,框架结构逐渐过时,非常不利于蜘蛛抓取网站的内容,所以框架结构被迫变成了蜘蛛陷阱,说实话,这不能怪,但不得不怪,这也证明了一句话:落后就挨打。
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老树美团商户数据采集软件截图: 查看全部
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第 1 点:网站导航和网站地图
从搜索引擎的角度来看,导航和地图都是蜘蛛爬的,方便的话就满足你。对于用户来说,网站地图是没有用的。重要的是导航。一个对互联网不太了解的用户,在到达产品页面后想回到首页,但不知道如何返回。我应该怎么办?不好意思,最大的可能是用户直接alt+f4瞬间飞了。
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所谓结构的“扁平化”,是相对于结构的“深化”而言的。结构的“加深”和“扁平化”是很多SEO高手所熟悉的,无非就是首页-栏目页-产品页的层数。在爬取收录页面的过程中,搜索引擎会根据网站的权重给出一些对应的爬取结构层数的“预算”。
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第三点:页面静态
静态的,这只是陈词滥调。这是SEO的基本要求之一。

有人说静态网页比动态网页更接近搜索引擎。这是胡说八道。更不要说对搜索引擎是否更有利收录。只是打开速度更快,减轻了服务器的负担,但涉及的数据库更多。这几个有点,是不是让你觉得自己有优势?
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陷阱这个词我不需要过多解释,因为谁都知道,没有人会主动跳入陷阱。任何人都会生气和生气。事实上,搜索引擎蜘蛛就像人一样。如果你让蜘蛛落入你设下的陷阱,那么你的网站将面临灭绝,要么降级,要么K站。可能有些人对蜘蛛陷阱的认识很模糊。其实所谓蜘蛛陷阱是对网站设计上所有不利于蜘蛛爬行或爬行的障碍物的总称,所以在seo优化中需要注意。什么是蜘蛛陷阱?
1. 凌乱的跳跃
网站的跳转方式有很多种,常见的有:JS跳转、Flash跳转、302跳转等,301跳转要单独提及,因为是搜索引擎推荐和认可的跳转主要用于在网站域名变更后将这个域名指向另一个域名,也可以将旧域名的权重全部继承给新域名。另外,杂项跳转对搜索引擎并不友好,因为跳转本身不利于蜘蛛爬行,也就是所谓的蜘蛛陷阱。
2. Flash 太多
不得不说Flash可以给我们的网站增添不少色彩,合适的Flash可以让我们的网站看起来很高端,但是不要因为它有这些优点就滥用它,不管什么去整个Flash或者什么地方都去,只会适得其反。这样做的原因是搜索引擎对抓取Flash并不理想,偶尔使用几乎没有效果,但如果你的整个首页只使用一个超大的Flash,或者整个页面都闪烁,就变成了蜘蛛陷阱。虽然搜索引擎一直在尽最大努力克服这方面的爬虫问题,但到目前为止效果并不是很好,所以我们只能积极避免这些问题。
3. 冗长的动态 URL
搜索引擎更喜欢静态的网站,所以很多动态的网站会使用伪静态设置。动态 URL 的通俗解释是 网站 的链接有各种参数、等号、问号或其他符号,而且长度仍然很长。对于有密集恐惧症的人来说,这是绝对不能容忍的。,巧合的是,蜘蛛也有这种症状(哈哈哈)。其实最根本的原因是动态的url不利于蜘蛛的抓取。
四、复杂的框架结构
目前,框架结构在建筑行业被认为是古董。业界刚开始构建网站时,业界会使用框架结构来设计相关页面。在当时确实提供了很多便利,但是在当今建站越来越简单智能的时代,框架结构逐渐过时,非常不利于蜘蛛抓取网站的内容,所以框架结构被迫变成了蜘蛛陷阱,说实话,这不能怪,但不得不怪,这也证明了一句话:落后就挨打。
看完这篇文章,如果觉得不错,不妨采集一下,或者发给需要的朋友同事。关注博主,每天给你展示各种SEO经验,让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名!
官方数据:老树美团商家数据采集软件V1.0.6 免费版
老树美团商户资料采集软件(美团网站信息采集工具)是一个很好用的美团信息采集网站工具。老树美团商户数据采集软件功能强大,功能全面,操作简单方便,让用户轻松快捷地采集网站信息,提高工作效率。轻松采集到标题名称,座机,地址,城市,手机,关键词,美团网站信息,欢迎有需要的朋友下载!
使用说明:
我们的软件适用于各行各业的销售人员,如:投资、培训、厂家、门店等;我们的软件最适合“电话营销”、“短信营销”、“微信营销”、“行业数据分析”等,被大众使用,软件涉及模块功能多,部分功能正在开发中更新很快,敬请期待。

软件特点:
1、傻瓜式操作,鼠标点击即可,无需编写任何采集规则,
2、可直接导出Excel文件,一键导入手机通讯录,适合微信营销。

3.软件除了采集的功能外,还有自动过滤重复功能,过滤归属号码功能,防限制设置功能采集(可以避免被大多数情况下受限),以及导出 Excel 文件功能、导出 TXT 文件功能。历史数据查询功能(只要搜索过采集的信息,就可以在“已搜索查询”中找到)。
老树美团商户数据采集软件截图:
内容分享:微信智能客服管理系统下载|微信好友分组设置是一款针对微信推出的管理软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-10-16 07:18
微信智能客服管理系统下载| 微信朋友群设置是为微信推出的管理软件。通过微信智能客服管理系统,可以对微信好友进行分类分组,向不同的好友发送不同的内容。它还可以根据预设的关键字自动回复。此外,它还具有强大的办公功能。使用这个软件,让微信更实用。
软件功能
1.微信好友可分组,如客户群、员工群、微信好友可分组。2.您可以设置聊天机器人,让您的个人微信根据预设的关键词自动回复客户。根据这个功能,你可以做一个菜单回复,让你的个人微信也可以拥有微信公众号的功能。发送观众人数等消息没有任何限制。3.集成微信界面微信加好友智能软件,具有获取好友列表、收发微信等功能,微信加好友智能软件让您轻松融入企业OA办公系统,订单状态监控,服务器运行状态监控等
使用说明
1、请使用手机微信扫描右侧二维码登录系统(如未显示二维码,请“刷新页面”)。2、本系统所有操作均通过仿真控制网页实现。请勿直接操作右侧“微信网页版”中的任何软件。您可以在微信中添加好友微信代码和好友软件,以免影响本软件的正常运行。3、建议一个注册账号只对应一个微信账号,否则会混淆历史信息。4、本软件免费用户信息有尾,每批限10个,超出部分不计(用户可分批批发),使用时间不限。5.
内容分享:苹果手机改群昵称怎么改不了SEO
01.
轻量级UI界面
事实上,在某种意义上,新旧域名各有千秋。企业可以以自己的实际开发为出发点,但是在购买域名的时候,一定要选择一些正规的域名提供商,并且需要注意老域名是否被黑了。只有这样才能保证网站的构造万无一失。
02.
超级划算
通过在每个网站的搜索框中不断搜索自己的网站链接,并离开缓存,一些网站缓存不会立即被删除,这些缓存的页面可能会被搜索引擎。爬取,短期内可以增加外链,但是这样的外链质量特别低,只适合吸引搜索引擎蜘蛛去爬。
03.
软件概念
增加网站流量链接的好处不在于它能给你的网站带来多少直接流量,而是它会让搜索引擎更多地收录你的页面。据权威调查,全球80%的网站,70%-90%的访问来自搜索引擎,因此,让搜索引擎收录更多的网页。
04.
收录排名上升
快速完善网站收录和网站的整体布局,做SEO知道整个网站的关键词不能随意摆放,思路清晰需要程序来指导方向。当我们建立一个网站或者接手一个网站,做SEO的第一件事就是考虑如何布局关键词。 查看全部
内容分享:微信智能客服管理系统下载|微信好友分组设置是一款针对微信推出的管理软件
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软件功能

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使用说明
1、请使用手机微信扫描右侧二维码登录系统(如未显示二维码,请“刷新页面”)。2、本系统所有操作均通过仿真控制网页实现。请勿直接操作右侧“微信网页版”中的任何软件。您可以在微信中添加好友微信代码和好友软件,以免影响本软件的正常运行。3、建议一个注册账号只对应一个微信账号,否则会混淆历史信息。4、本软件免费用户信息有尾,每批限10个,超出部分不计(用户可分批批发),使用时间不限。5.
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01.
轻量级UI界面
事实上,在某种意义上,新旧域名各有千秋。企业可以以自己的实际开发为出发点,但是在购买域名的时候,一定要选择一些正规的域名提供商,并且需要注意老域名是否被黑了。只有这样才能保证网站的构造万无一失。
02.

超级划算
通过在每个网站的搜索框中不断搜索自己的网站链接,并离开缓存,一些网站缓存不会立即被删除,这些缓存的页面可能会被搜索引擎。爬取,短期内可以增加外链,但是这样的外链质量特别低,只适合吸引搜索引擎蜘蛛去爬。
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推荐文章:网页文章自动采集,可以采集网页新闻,网页小说频道
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-10-15 20:11
网页文章自动采集,可以采集网页新闻,网页音乐,网页小说,网页游戏,网页新闻频道,网页音乐专区,网页直播,网页小说频道,网页游戏,热门博客等高质量网页。解析网页文章,自动将网页转换成pdf格式。自动批量导入微信公众号,导入后,不用手动操作,可以自动更新微信公众号的所有文章,并且保存到自己的网页上。采集手机文章,可以搜索手机网页,一键采集。
转换为mp4格式,提取文字,网址,二维码,还可以用于商城,朋友圈,报告中显示。页面显示,可以用于一些技巧的展示。技术在不断的更新,后续的功能会更加多。公众号:jingcaihuaye。
很多。1.多去了解下爬虫。2.爬虫需要去理解它本身的作用。3.从自己有限的开发经验中去理解它。
已经有很多国内外互联网社区中相关资源了,
welcometosensefeed.专注于互联网数据分析与挖掘,同时可供互联网运营、设计师、程序员、开发者们交流与分享,
推荐我觉得还不错的网站,当然对网站我也只是一个初学者,后期要是有好的网站我会继续推荐给大家的~1。[websphere数据库],找资料还是很方便的,分类特别详细,全球网站的访问量和深度分析,还有注册,资讯,速度等,都可以查看~2。推荐一个简单快速的免费高清分析图片下载网站--kuler-com。com,可以查看到分析数据,每天发送5000张免费图片,图片都是很高清的,更新了好多年了,完全免费的图片哈~~~!3。推荐另一个数据分析网站,只需在搜索框内输入关键词,就可以获取想要的数据分析,如下图:4。——其他——。 查看全部
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教程:花生壳文章采集插件程序-wordpressvps
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2022-10-14 01:11
网页文章自动采集软件软件下载地址:jjjdz08免费软件开源地址:jjjdz08
如果你用的是花生壳vps,那么就需要设置ip,
哪个站点搜哪个,
楼上说得花生壳vps是有采集功能的。wordpress可以自己随便放置html就行了。
如果你要做分享功能可以通过cpanel脚本:
可以看看callbacks关联到dom,并采集导出。一次写好多个url。设置一个http代理,每次请求dom里只有一个array,想换多少换多少,
target-extract比如:知乎
我实在想不出更好的方案。
说花生壳外挂的估计就没注意到testcgen这个软件
get/get:callbacks.getback()&int,sinxxxxxxxxx.javacallbacks&int,sinxxxxx.java花生壳的页面其实都是搜不到的,但是一些我们需要分享的标签是可以提取出来的,你可以设置好以后关联到知乎里,每个标签只有一个array,想换多少换多少。
问题可以写得更详细一点。
文章采集用花生壳。这个下面有详细介绍。wordpress文章采集插件程序,
自己搜个github吧
下载testcgenviewer,没有的就直接输入“网址”即可。
下载一个testcgenviewer,不仅能采集知乎,而且对postgres和signalbox都适用。建议使用github关联,如果下载链接不行, 查看全部
教程:花生壳文章采集插件程序-wordpressvps
网页文章自动采集软件软件下载地址:jjjdz08免费软件开源地址:jjjdz08
如果你用的是花生壳vps,那么就需要设置ip,
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楼上说得花生壳vps是有采集功能的。wordpress可以自己随便放置html就行了。

如果你要做分享功能可以通过cpanel脚本:
可以看看callbacks关联到dom,并采集导出。一次写好多个url。设置一个http代理,每次请求dom里只有一个array,想换多少换多少,
target-extract比如:知乎
我实在想不出更好的方案。
说花生壳外挂的估计就没注意到testcgen这个软件

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问题可以写得更详细一点。
文章采集用花生壳。这个下面有详细介绍。wordpress文章采集插件程序,
自己搜个github吧
下载testcgenviewer,没有的就直接输入“网址”即可。
下载一个testcgenviewer,不仅能采集知乎,而且对postgres和signalbox都适用。建议使用github关联,如果下载链接不行,
解决方案:网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-10-10 18:08
网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义。关注“少数派”后回复“爬虫”获取。它就是互联网中各种信息类网站的文章页和评论页自动抓取工具,简单易用,大大提高我们整理工作效率。还可以对几乎所有网站进行搜索引擎爬虫的爬取。可以自定义采集网站的内容,如公众号文章、抖音文章、知乎文章等内容。即使你不会写爬虫,也可以充分享受爬虫的乐趣。
毕竟有时候,抓取文章,是可以当一个学习小老师的。下面给大家带来这个工具的一些用法和细节。主要用的chrome。1.准备工作下载在网络上一般提供了多种可用的工具。例如chrome插件、谷歌浏览器插件、360浏览器插件等。下载chrome网络爬虫插件,请下载该工具对应的chrome扩展,然后安装。这个插件是每个浏览器浏览器都会自带的,也可以通过第三方浏览器插件商店。
安装了chrome网络爬虫插件后,打开浏览器的主页,会发现有所不同。主页如下:此时,你可以选择左侧功能区的「扩展」按钮,去添加其他的插件。下面是少数派定制的完整的chrome网络爬虫编辑教程。同时为了让爬虫的扩展更加合理,还可以添加若干扩展,例如可以添加知乎文章爬取、微信文章爬取、豆瓣文章爬取等。(右侧图片中的工具已经在少数派回复过,保存自己的网址有什么奇怪的?)2.工具编辑每一个抓取到的文章页面、评论页面,它都必须要包含原始的页面和评论页,并且是文章标题和评论人作者的作者名单,否则它就只会获取到页面一部分而已。
接下来给大家介绍几种方法。01.手动打开页面手动打开页面会有大量的点点点,此时你需要在浏览器的工具栏「扩展」里选择要抓取的页面。然后点击「进入页面抓取」按钮。此时,页面将加载到内存,后续将以缓存的形式保存在本地。需要注意的是,在浏览器里双击页面进入编辑页面,编辑评论页面的时候,评论是无法显示的。那么需要怎么在评论页抓取呢?02.爬虫内部代码如果你把爬虫定制好了,此时需要在评论页面编辑评论页的内容,并选择文章引用的资源。
此时,编辑此页面的代码。此时,评论页面内容被抓取到response对象中,我们可以通过response对象获取到原始的页面源码,接下来可以用xpath来获取每一段文字,进行爬取。03.爬虫配置最后还需要给爬虫的配置保存到本地,否则它就会以缓存的形式保存。此时,我们可以通过requests库来爬取到评论页,并对配置保存到本地。
3.采集报道作者看点你不能爬取任何评论,因为即使是知乎也可能被好几个小编甚至“职业作者”攻击。就算爬取了知乎文章评论,但知乎更改了新的文章结构,它仍然会被其他文。 查看全部
解决方案:网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义!
网页文章自动采集工具-网络爬虫,接口自定义。关注“少数派”后回复“爬虫”获取。它就是互联网中各种信息类网站的文章页和评论页自动抓取工具,简单易用,大大提高我们整理工作效率。还可以对几乎所有网站进行搜索引擎爬虫的爬取。可以自定义采集网站的内容,如公众号文章、抖音文章、知乎文章等内容。即使你不会写爬虫,也可以充分享受爬虫的乐趣。

毕竟有时候,抓取文章,是可以当一个学习小老师的。下面给大家带来这个工具的一些用法和细节。主要用的chrome。1.准备工作下载在网络上一般提供了多种可用的工具。例如chrome插件、谷歌浏览器插件、360浏览器插件等。下载chrome网络爬虫插件,请下载该工具对应的chrome扩展,然后安装。这个插件是每个浏览器浏览器都会自带的,也可以通过第三方浏览器插件商店。
安装了chrome网络爬虫插件后,打开浏览器的主页,会发现有所不同。主页如下:此时,你可以选择左侧功能区的「扩展」按钮,去添加其他的插件。下面是少数派定制的完整的chrome网络爬虫编辑教程。同时为了让爬虫的扩展更加合理,还可以添加若干扩展,例如可以添加知乎文章爬取、微信文章爬取、豆瓣文章爬取等。(右侧图片中的工具已经在少数派回复过,保存自己的网址有什么奇怪的?)2.工具编辑每一个抓取到的文章页面、评论页面,它都必须要包含原始的页面和评论页,并且是文章标题和评论人作者的作者名单,否则它就只会获取到页面一部分而已。

接下来给大家介绍几种方法。01.手动打开页面手动打开页面会有大量的点点点,此时你需要在浏览器的工具栏「扩展」里选择要抓取的页面。然后点击「进入页面抓取」按钮。此时,页面将加载到内存,后续将以缓存的形式保存在本地。需要注意的是,在浏览器里双击页面进入编辑页面,编辑评论页面的时候,评论是无法显示的。那么需要怎么在评论页抓取呢?02.爬虫内部代码如果你把爬虫定制好了,此时需要在评论页面编辑评论页的内容,并选择文章引用的资源。
此时,编辑此页面的代码。此时,评论页面内容被抓取到response对象中,我们可以通过response对象获取到原始的页面源码,接下来可以用xpath来获取每一段文字,进行爬取。03.爬虫配置最后还需要给爬虫的配置保存到本地,否则它就会以缓存的形式保存。此时,我们可以通过requests库来爬取到评论页,并对配置保存到本地。
3.采集报道作者看点你不能爬取任何评论,因为即使是知乎也可能被好几个小编甚至“职业作者”攻击。就算爬取了知乎文章评论,但知乎更改了新的文章结构,它仍然会被其他文。
最新信息:如何将微信文章自动同步发布到网站后台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-10-10 00:10
最近很多站长问我如何通过软件发布微信文章后台网站,网站主要提供信息,文章,段落,图片等信息,网页做成模板自动生成
【如何将微信文章自动同步发布到网站后台】为了方便大家实现这个功能,我们在软件中增加了API接口。下面简要介绍如何使用它。
打开微信文章下载助手,切换到打开接口面板,可以看到一个URL API,这是你的网站提供的接收数据的接口。
具体怎么写,这里是一个简单的php dome,下载地址:
然后是自定义字段名称。如果不需要调整默认,后台界面会根据这个字段名接收。
文章插图
预防措施:
1、界面各字段的值设置必须与您的界面一致,否则您的界面将无法获取和提交各字段的内容;2.如果接口可以修改,接口返回内容格式为json,code字段用于返回状态码,默认code=200表示提交成功,其他状态码为接口返回错误码,在msg字段中返回提交结果;3、微信图片防盗接口为第三方免费接口,随时可能失效,但也可以使用防盗接口。定制; 配置好界面后,勾选开启文章一键同步到网站功能,在列表中右击可以看到一键同步菜单,
下图是采集的渲染图
文章插图
分享文章:自动审核友情链接
......BookLoginRecommended文章 无推荐头部搜索搜索Local searchTodayLailuFriend LinksMutual Featured URLMy Favorite FeatureNo more contentShow Favorite URLDataAdd NameLinkOrderNumber 越大越 * 前面正常红蓝紫点击遮罩关闭自定义添加名称不能为空 链接不能为空 方法类型异常 获取用户数据 数据渲染 开始修改 删除用户 自定义修改用户 删除今日入站排行榜 君悦导航 苏州制冷维修 雅玛工作室 月入站排行 年度入站排行 热门推荐*新收录全部网站大全电商网站免费信息发布网站大全电商网站大全君悦导航收录本站更新链接 苏州友谊链接交流中心爆炎王工作室 制冷维修中 *新增文章 采集插件集成到系统的伪静态规则中* 发邮件更新本站导航收录网站如侵犯您的利益,请 *我们删除快速导航广告合作处理 关于我们...
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最新信息:如何将微信文章自动同步发布到网站后台
最近很多站长问我如何通过软件发布微信文章后台网站,网站主要提供信息,文章,段落,图片等信息,网页做成模板自动生成
【如何将微信文章自动同步发布到网站后台】为了方便大家实现这个功能,我们在软件中增加了API接口。下面简要介绍如何使用它。
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然后是自定义字段名称。如果不需要调整默认,后台界面会根据这个字段名接收。
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解决方案:网页文章自动采集、登录账号自动生成、需要什么功能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-10-05 18:06
网页文章自动采集、登录账号自动注册、话题通知自动发送、关键词自动投票、互动问答自动推送、短链接自动发到邮箱、注册回答自动生成、需要什么功能自己去找一下,下载的软件可以嵌入到公众号或小程序,
码云上应该有很多实现类似功能的文章,
e-rmsgpush推送
服务端我写过一个,基于hyper-v的,核心可以通过监听文件权限来获取用户通过电脑访问数据库请求的权限,如果权限够就推送消息。然后服务端保存每次权限的状态来判断权限。数据库是aws的bigtable。
小程序本身就有收集注册过的帐号信息的功能,可以直接把这些数据实时上传到服务器上来实现。如果想要做的精细一点,可以自己写代码去登录一个账号然后记录用户的使用情况,同时将以前的数据推送到服务器上来,更细的功能就得你自己去实现了。至于要不要做,就看你自己了。这种功能在之前我还没注意到的时候还是挺有市场的,也是对开发者技术的一种考验。
我认为这种小程序注册然后自动推送的功能是可以完全避免的,之前我自己也遇到了这个问题,自己用的是这个软件,上面的功能都有。重要的是如果你要是登录,一定要去控制台登录,如果是不登录的话是收不到推送的,这个功能确实很方便,我觉得很不错的就是没有需要注册帐号可以实现, 查看全部
解决方案:网页文章自动采集、登录账号自动生成、需要什么功能
网页文章自动采集、登录账号自动注册、话题通知自动发送、关键词自动投票、互动问答自动推送、短链接自动发到邮箱、注册回答自动生成、需要什么功能自己去找一下,下载的软件可以嵌入到公众号或小程序,

码云上应该有很多实现类似功能的文章,
e-rmsgpush推送

服务端我写过一个,基于hyper-v的,核心可以通过监听文件权限来获取用户通过电脑访问数据库请求的权限,如果权限够就推送消息。然后服务端保存每次权限的状态来判断权限。数据库是aws的bigtable。
小程序本身就有收集注册过的帐号信息的功能,可以直接把这些数据实时上传到服务器上来实现。如果想要做的精细一点,可以自己写代码去登录一个账号然后记录用户的使用情况,同时将以前的数据推送到服务器上来,更细的功能就得你自己去实现了。至于要不要做,就看你自己了。这种功能在之前我还没注意到的时候还是挺有市场的,也是对开发者技术的一种考验。
我认为这种小程序注册然后自动推送的功能是可以完全避免的,之前我自己也遇到了这个问题,自己用的是这个软件,上面的功能都有。重要的是如果你要是登录,一定要去控制台登录,如果是不登录的话是收不到推送的,这个功能确实很方便,我觉得很不错的就是没有需要注册帐号可以实现,
教程:网页文章自动采集从python爬虫的基础--简单采集新闻头条
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2022-10-05 10:15
网页文章自动采集,从python爬虫的基础--简单采集新闻头条开始,介绍了文章解析、文章来源的分析、文章分析的关键函数、循环迭代的好处等常用方法。因为网页文章非常多,还没有爬到,后续的作业以及分析与爬虫都以此为主。scrapy爬虫scrapy已经非常流行,网络上关于其用法的文章也非常多,如果不是新手爬虫,阅读学习这些文章显然没有意义,但有可能会用到,或者有需要获取某些数据,这些文章就是不错的学习资料。
scrapy的resource设置文件使用class语言,mode="response"来设置和不同的消息类型对应的参数。比如我想爬取“人名”在相关tags里的相关文章,只需设置response_mode="response_mode",在spider中的生命周期,我们还可以设置动作类型(如:正则、模式匹配)。
那么items.py中的函数是否能直接执行呢?理论上是可以的,但我们安装了scrapyspider,items.py的函数也是需要先编译的,这就降低了解析速度,更多的时候爬虫任务来不及编译,所以还是要先将之编译。爬虫文章的源代码如下,请指教。pipinstallscrapy注意,这个模块有不同的版本,最新的版本是3.2.2版本,然后又增加了一些函数,最新的python版本3.3.1版本能够直接用,请阅读官方教程或学习我的其他爬虫教程。 查看全部
教程:网页文章自动采集从python爬虫的基础--简单采集新闻头条

网页文章自动采集,从python爬虫的基础--简单采集新闻头条开始,介绍了文章解析、文章来源的分析、文章分析的关键函数、循环迭代的好处等常用方法。因为网页文章非常多,还没有爬到,后续的作业以及分析与爬虫都以此为主。scrapy爬虫scrapy已经非常流行,网络上关于其用法的文章也非常多,如果不是新手爬虫,阅读学习这些文章显然没有意义,但有可能会用到,或者有需要获取某些数据,这些文章就是不错的学习资料。

scrapy的resource设置文件使用class语言,mode="response"来设置和不同的消息类型对应的参数。比如我想爬取“人名”在相关tags里的相关文章,只需设置response_mode="response_mode",在spider中的生命周期,我们还可以设置动作类型(如:正则、模式匹配)。
那么items.py中的函数是否能直接执行呢?理论上是可以的,但我们安装了scrapyspider,items.py的函数也是需要先编译的,这就降低了解析速度,更多的时候爬虫任务来不及编译,所以还是要先将之编译。爬虫文章的源代码如下,请指教。pipinstallscrapy注意,这个模块有不同的版本,最新的版本是3.2.2版本,然后又增加了一些函数,最新的python版本3.3.1版本能够直接用,请阅读官方教程或学习我的其他爬虫教程。
汇总:快速入门之多网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-10-05 06:09
大家好,我是老叶,与BAT同龄的互联网极客,专门挖掘互联网上有趣有用的工具并提供试用报告。(如果需要交流合作,可以加“老爷真帅”)
这篇文章讲的是多页数据采集。
以电影FM页面为例()先研究一下页面URL的规则。很明显,这是:://dianying.fm/search/?p=2... 然后我们可以设置数据入口【页面】
这个【page】表示是一个参数范围,这里设置为1-3,那么程序会自动采集上面三个链接后面的数据链接和字段的设置和前面两个差不多,所以我会贴几张图来说明。相信文章都是一眼看懂信息链接URL识别规则的聪明人:
核实:
信息链接URL补充前缀:
扩展字段1(豆瓣评分)
扩展领域3(电影介绍)
好的,让我们看看结果
结果完全正常。这就是多页和多条数据采集。
汇总:如何防止别人采集抓取您的WordPress内容
您是否正在寻找一种方法来防止垃圾评论发送者和诈骗者使用内容抓取工具来采集您的 WordPress 博客内容?
作为 网站 所有者,看到有人在未经许可的情况下 采集 您的内容,将其货币化,并在 Google 等搜索引擎上超过您,这是非常令人沮丧的。
在本教程中,我们将介绍哪些博客内容采集,如何减少和防止内容采集,甚至如何利用内容抓取来发挥您的优势。
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如果您可以使用 Ahrefs 等 SEO 工具,则可以监控反向链接并留意被盗内容。
如何处理内容爬虫
人们使用内容采集工具的方式很少:什么都不做、删除或利用它们。
让我们来看看每一个。
无所作为的方式
这是迄今为止您可以采取的最简单的方法。通常最受欢迎的博主推荐这个,因为它需要很多时间来对抗爬虫。
现在很清楚,如果是 Smashing Magazine、CSS-Tricks、Problogger 等知名博主,那他们就不用担心了。他们是谷歌眼中的权威网站。
但是,我们确实知道一些好的 网站 被标记为 采集 工具,因为 Google 认为他们的 采集 工具是原创内容。因此,在我们看来,这种方法并不总是最好的。
采取措施
这与“什么都不做”的方法完全相反。在这种方法中,您只需联系爬虫并要求他们删除内容。
如果他们拒绝这样做或根本不响应您的请求,那么您可以向他们的主机提交 DMCA(数字千年版权法案)。
根据我们的经验,大多数爬虫网站 没有可用的联系表。如果他们这样做了,那就好好利用它。如果他们没有联系表格,那么您需要进行 Whois 查询。
您可以在管理联系人中查看联系信息。通常行政和技术联系人是相同的。
它还将显示域注册商。大多数著名的网络托管公司和域名注册商都有 DMCA 表格或电子邮件。您可以看到这个特定的人使用 HostGator 是因为他们的名称服务器。HostGator 有一份 DMCA 投诉表。
如果名称服务器相似,那么您将不得不通过反向 IP 查找和搜索 IP 进行更深入的挖掘。
您也可以使用第三方服务进行删除。
Jeff Starr 在他的 文章 中建议您应该阻止坏人的 IP。访问您的日志以获取其 IP 地址,然后在您的根 .htaccess 文件中使用以下内容阻止它:
Deny from 123.456.789
您还可以通过执行以下操作将它们重定向到虚拟提要:
RewriteCond %{REMOTE_ADDR} 123\.456\.789\.
RewriteRule .* http://dummyfeed.com/feed [R,L]
正如 Jeff 建议的那样,您可以在这里获得真正的创意。将它们发送到收录 Lorem Ipsum 的非常大的文本提要。你可以给他们发一些关于坏事的恶心图片。您还可以将它们直接发送回它们自己的服务器,从而导致无限循环使它们的 网站 崩溃。
我们采取的最后一种方法是利用它们。
如何利用内容抓取工具
这是我们的内容爬虫方法,结果非常好。它有助于我们的 SEO 以及帮助我们赚取额外收入。
大多数爬虫使用您的 RSS 提要采集您的内容。所以这些是你可以做的事情:
查看我们关于如何在 WordPress 中控制 RSS 提要页脚的指南,了解更多提示和想法。
如何减少和防止 WordPress 博客爬网
考虑一下,如果您采用我们繁重的内部链接方法,添加附属链接、RSS 横幅等,您可能会在很大程度上减少内容抓取。如果您遵循 Jeff Starr 关于重定向内容爬虫的建议,那也会阻止这些爬虫。除了我们上面分享的内容之外,您还可以使用其他一些技巧。
完整和摘要 RSS 源
博客社区一直在争论是否存在完整的 RSS 提要或摘要 RSS 提要。我们不会详细讨论该辩论,但拥有仅摘要的 RSS 提要的优点之一是可以防止内容抓取。
您可以通过转到 WordPress 管理员并转到设置»阅读来更改设置。然后更改提要中每个 文章 的设置以收录全文或摘要。 查看全部
汇总:快速入门之多网页数据采集
大家好,我是老叶,与BAT同龄的互联网极客,专门挖掘互联网上有趣有用的工具并提供试用报告。(如果需要交流合作,可以加“老爷真帅”)
这篇文章讲的是多页数据采集。
以电影FM页面为例()先研究一下页面URL的规则。很明显,这是:://dianying.fm/search/?p=2... 然后我们可以设置数据入口【页面】
这个【page】表示是一个参数范围,这里设置为1-3,那么程序会自动采集上面三个链接后面的数据链接和字段的设置和前面两个差不多,所以我会贴几张图来说明。相信文章都是一眼看懂信息链接URL识别规则的聪明人:

核实:
信息链接URL补充前缀:
扩展字段1(豆瓣评分)

扩展领域3(电影介绍)
好的,让我们看看结果
结果完全正常。这就是多页和多条数据采集。
汇总:如何防止别人采集抓取您的WordPress内容
您是否正在寻找一种方法来防止垃圾评论发送者和诈骗者使用内容抓取工具来采集您的 WordPress 博客内容?
作为 网站 所有者,看到有人在未经许可的情况下 采集 您的内容,将其货币化,并在 Google 等搜索引擎上超过您,这是非常令人沮丧的。
在本教程中,我们将介绍哪些博客内容采集,如何减少和防止内容采集,甚至如何利用内容抓取来发挥您的优势。
什么是博客内容抓取?
博客内容采集抓取是从众多来源获取并在另一个站点上重新发布的内容。通常这是通过您博客的 RSS 提要自动完成的。
内容抓取现在非常容易,任何人都可以启动 WordPress网站,放置免费或商业主题,并安装插件,从选定的博客中提取 采集 内容。
为什么内容爬虫采集是我的内容?
我们的一些用户问我们为什么采集我的内容?简单的答案是因为你很棒。事实是,这些内容抓取工具别有用心。以下是有人会采集您的内容的几个原因:
这些只是有人会采集您的内容的几个原因。
如何捕获内容爬虫?
捕获内容抓取工具是一项繁琐的任务,可能需要花费大量时间。您可以通过多种方式捕获内容爬虫。
使用您的 文章 标题进行谷歌搜索
是的,听起来很痛苦。这种方法可能不值得,特别是如果您正在撰写一个非常受欢迎的主题。
引用
如果您在 文章 中添加内部链接,如果 网站采集 您的内容,您会注意到引用。这几乎是在告诉您他们正在抓取您的内容。
如果您使用 Akismet,很多此类引用将显示在垃圾邮件文件夹中。同样,这仅在您的 文章 中有内部链接时才有效。

阿雷夫斯
如果您可以使用 Ahrefs 等 SEO 工具,则可以监控反向链接并留意被盗内容。
如何处理内容爬虫
人们使用内容采集工具的方式很少:什么都不做、删除或利用它们。
让我们来看看每一个。
无所作为的方式
这是迄今为止您可以采取的最简单的方法。通常最受欢迎的博主推荐这个,因为它需要很多时间来对抗爬虫。
现在很清楚,如果是 Smashing Magazine、CSS-Tricks、Problogger 等知名博主,那他们就不用担心了。他们是谷歌眼中的权威网站。
但是,我们确实知道一些好的 网站 被标记为 采集 工具,因为 Google 认为他们的 采集 工具是原创内容。因此,在我们看来,这种方法并不总是最好的。
采取措施
这与“什么都不做”的方法完全相反。在这种方法中,您只需联系爬虫并要求他们删除内容。
如果他们拒绝这样做或根本不响应您的请求,那么您可以向他们的主机提交 DMCA(数字千年版权法案)。
根据我们的经验,大多数爬虫网站 没有可用的联系表。如果他们这样做了,那就好好利用它。如果他们没有联系表格,那么您需要进行 Whois 查询。
您可以在管理联系人中查看联系信息。通常行政和技术联系人是相同的。
它还将显示域注册商。大多数著名的网络托管公司和域名注册商都有 DMCA 表格或电子邮件。您可以看到这个特定的人使用 HostGator 是因为他们的名称服务器。HostGator 有一份 DMCA 投诉表。
如果名称服务器相似,那么您将不得不通过反向 IP 查找和搜索 IP 进行更深入的挖掘。

您也可以使用第三方服务进行删除。
Jeff Starr 在他的 文章 中建议您应该阻止坏人的 IP。访问您的日志以获取其 IP 地址,然后在您的根 .htaccess 文件中使用以下内容阻止它:
Deny from 123.456.789
您还可以通过执行以下操作将它们重定向到虚拟提要:
RewriteCond %{REMOTE_ADDR} 123\.456\.789\.
RewriteRule .* http://dummyfeed.com/feed [R,L]
正如 Jeff 建议的那样,您可以在这里获得真正的创意。将它们发送到收录 Lorem Ipsum 的非常大的文本提要。你可以给他们发一些关于坏事的恶心图片。您还可以将它们直接发送回它们自己的服务器,从而导致无限循环使它们的 网站 崩溃。
我们采取的最后一种方法是利用它们。
如何利用内容抓取工具
这是我们的内容爬虫方法,结果非常好。它有助于我们的 SEO 以及帮助我们赚取额外收入。
大多数爬虫使用您的 RSS 提要采集您的内容。所以这些是你可以做的事情:
查看我们关于如何在 WordPress 中控制 RSS 提要页脚的指南,了解更多提示和想法。
如何减少和防止 WordPress 博客爬网
考虑一下,如果您采用我们繁重的内部链接方法,添加附属链接、RSS 横幅等,您可能会在很大程度上减少内容抓取。如果您遵循 Jeff Starr 关于重定向内容爬虫的建议,那也会阻止这些爬虫。除了我们上面分享的内容之外,您还可以使用其他一些技巧。
完整和摘要 RSS 源
博客社区一直在争论是否存在完整的 RSS 提要或摘要 RSS 提要。我们不会详细讨论该辩论,但拥有仅摘要的 RSS 提要的优点之一是可以防止内容抓取。
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干货内容:SEO采集海量文章,用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2022-09-28 09:22
截止目前为止,站群的模式依然是有效的,运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站,内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题,顺便带入一个小算法,过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石,理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑,很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则,不能把这些规则结合到日常优化,做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路,表面上看起来离赚钱很远,但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力,机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事,因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代,自媒体这个概念还没有盛行,一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们,很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊,一个网站20%的内容是原创,80%的内容是采集,我觉得已经是业界良心了,网站内容互相采集是业内常态,绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云,好像现在也是),我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下,索性用Python开发了一个采集工具:
时隔四年有些感慨,人越缺少什么就越爱炫耀什么,自己技术烂,特别是英语死烂,所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示,现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时,我曾在曹政老师的公众号下评论过,自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人,重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化,要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具,因为我按照他们的流程走了一遍,我发现过程中很不灵活,不够全面。我希望这个工具打从它做好之后,我就不需要再考虑任何问题,只需要按部就班即可,所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统:dedecms、phpcms、ecms,接口是自己写的,整体模型是这样:
以己方网站为一级目录,目录里收录多个目标采集网站作为二级目录,每个采集网站里又收录多个栏目,每个栏目下存储各自采集规则和历史记录,常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持:随时切换己方运营的不同网站,自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则,支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案,根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化(保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签)
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则),图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集,定时定量,自动判重,自动入库,等待审核。
说到判重,就到了我们今天的主题:"类似标题"的判重问题。当你把程序打开时,它开始工作,从你为它配置的各个网站抓取内容,这相当于全网采集,目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题,一般都是一样的链接,所以只要让程序判断链接是否一模一样即可,这很简单。
和 一模一样不入库,但是在不同的网站里,由于大家都是采来采去,很可能采集一模一样的文章,将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上,从优化的角度来说是不可取的,特别是采集情况下,长期自动化采集,没有人工干预,久而久之会积累大量重复性内容,那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外,还要加入标题的判断,不管是一个网站内部还是网站与网站直接,但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样,处理方式则跟链接一样,直接丢弃即可,可麻烦的问题在于:标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章,它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子):
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章,它的标题是:
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思,阐述的是一件事情,标题几乎一模一样,文章正文则完全一样,只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样,那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是:否。但我们显然不能让这样的文章再入库,因此要有合适的办法来处理,让程序能识别出来,同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题,这个办法有效的前提还得考虑效率,不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所,网上的工具没有发现能处理这个问题的,都是完全一样就丢弃,一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路,真是惊为天人,当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下:百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容?
这里面其实有很多技术方案在支撑,但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下,是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引:
假设这是我们的数据库,文档就是一个网页或者一篇文章,我们这里用标题表示,当用户搜索:特朗普
因为没有一模一样的(一模一样的瞬间可以找到),数据库就一条条的检索,把收录特朗普的文档对应的ID拿出来,可得:2、6,这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据,这样的方式不知道要查到猴年马月,这个时候我们多建一份这样的表:
如图,我们给单词新建另一份表,表里每个词是唯一的,每个词有哪些文档收录它,把ID都列出来。
当用户搜索:特朗普与拜登,搜索引擎分词:特朗普、拜登根据第二张表,特朗普这个关键词显示涉及到它的有:2、6,拜登这个关键词则是:3、6还记得初中学过的交集吧:2、6和3、6取交集,共同的是6,因此本次检索找出来的相关内容就是:文档6,这个文档即收录特朗普也收录拜登,满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万,但是世界上的词汇量始终是有限的,而且只要是一模一样的,数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据,通过第二张表我们可以瞬间找到收录目标关键词的所有文档ID,取交集后再用文档ID去第一张表里直接取,不需要一条条的查。这第二张表就是:倒排索引,又称反向索引。
至于所谓的正排索引,我感觉也没有这个概念,它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后,我是真感慨,在最开始的时候人家到底是怎么想出来的,太佩服了。
这个应用是针对文档(文章),在我看完之后,我在想:是否可以把文章换成标题,利用这个思路来判断标题是否极度类似?如果你已经有了初步的思路,那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节:
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人,肯定是会技术的人,因此简单给一下核心代码,用Python实现,其实就是dict的设计,这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算,SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引,所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作,实际上在搜索引擎检索数据时,并非简单的把所有文档ID拿出来取交集,这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识,我自己也不算深入理解,仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已,有兴趣的朋友可以看这本书:《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS:感谢SEO业内大神ZERO的各种分享,我早期在他的文章里得到很多帮助和提升!
在建立了倒排索引之后,当用户搜索时,一般会有以下几个检索逻辑:
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑,我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索:特朗普与拜登特朗普,对应收录它的所有文档ID是:1、2、3
拜登,对应文档ID是:3,4,5
取出特朗普,1,2,3各得一分
再取出拜登,1,2,4,5各得一分,3累积得两分
因此文档3是最具相关性的,这就是一次一单词的逻辑,最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分,从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分,在实际的检索中,得分并非简单这样计算,每个文档要结合很多因素单独计算得分,然后再叠加,但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码:
# 存储历史入库的所有标题,相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2,单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典,存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分,降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值,大于目标值就算类似重复,反之其他的相似度更低,不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类,最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式,相对来说,向量更合适点,整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型,实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加,计算速度会线性增长(还好不是指数增长),同时内存的开销也很可怕,所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等,百万级千万级的数据没有什么压力,实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的,不过那时根本没在上课,毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么,显然用数据库的处理方式会更好,不过仅仅只是处理一些小问题,不需要花费太多精力,有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重,这样的一个问题,显得有些大材小用,杀鸡用牛刀,特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做,但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法:
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引,实际上整个倒排索引很复杂,为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案,比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等,同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容,特别是表1:
我们这里是简单存储文档收录了哪些词,实际在一篇文章里,总有一些词是无关紧要,有它没它都可以,反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么,是文章的主题。
当用户搜索:特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只收录"一起"这个单词,可要知道,这样一个词在不同领域的各种文章都会出现,一点都不稀奇,这个词也不重要,去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性,有鉴于此,我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的,哪些词是不重要的,为它们单独计算一个权重值,比如像这样:
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值,在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算,这样的得分更有意义,相关性更高,而这个权重值的计算就是:TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下:
小明在10天里写了10篇日记,我们想知道今天的日记,小明干了什么事,正常人阅读完之后,看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受,我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山,所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来:"今天天气晴朗,万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试,这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见,这些词在很多日记里都会出现,它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中,高度反复出现的一些词,在该分类的其他文章里很少出现,这些词是最能说明文章主题的,反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章,这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度(权重),一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比,与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重,结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效,TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众,基本是应用在搜索引擎中,我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天,我们每天发生的各种各样的事情,都通过媒体平台推送给我们,这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯,如何判断今天发生的哪个事情比较突出?核心的关键主题是什么?
今年年初疫情呆在家里,我还干了一个事情,写了一个热点推送的工具,自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的,哪些热点在多个平台出现,哪些热点在过去一段时间是没有的,最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用:
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体,经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料,等到这个事情开始传播开来之后,知乎相关的讨论问题也出现了,再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想:对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学,如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点,而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候,是否可以擦擦键盘开始准备蹭?
我并非职业自媒体,常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式,我经常见到的一个现象是:当抖音微博刚出现一个热点的时候,知乎还没有,等后面知乎出现相关问题的时候,基本是热榜,首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证,重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想,这个工具的其他运用我也还在思考,后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情:
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题,包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信,想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来,但终究是小部分,更多的人由于基础薄弱的原因无从下手,他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维,而运营的人又不懂技术,双方之间互相仰望。
有鉴于此,前段时间决定开设一个读者交流群,解决上面的问题。
目前来说,自媒体方面只是我抽空去运营的事情,很多时候没办法投入太多精力,开设一个微信群就得负责管理,随时回答各种问题,这会占用很多精力,这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的,而开设一个微信群可以减轻很多,利大于弊。
关于费用问题,如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入,恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费,但也要有一丁点门槛,我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义:
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问,我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等,涉及专业的我会解答,不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题,信息差、项目选择等判断性的问题,我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面:
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系,我不参与其中,仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询,你有专业的领域正好是别人疑惑的,群里有人在提问,你也愿意提供解答,那我很乐意起到桥梁的作用,但如何保障双方的权益是个麻烦事,流程设计上要再考虑一下,知乎的付费咨询氛围没有起来,很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛,本质上我不打算收费,但原则上我不欢迎伸手党,这跟看文章不一样,文章发出来就是让人看的,但群是用来交换彼此的地方,我相信大家也不欢迎,因此进群门槛的逻辑是这样:
在过往有在我这里主动付出过的:付费阅读了文章、付费咨询过(不论知乎或公众号,不论多少钱)、私下给我发过红包(不论我有没有收、不论多少钱),这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的,我很尊重你尊重别人付出的态度,请直接进群。
反之,请转账10块钱,算是对我以及其他付出过的人的尊重,没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出,同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人,这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务,因此不会正式收费,10块钱仅是聊表态度,我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过,初衷是为了解决上面提到的问题,不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人,要真有不诚信的,也请相信我:圈子不大。
之所以选择微信群的方式,目前来说我没有精力运营一个社群,再者类似的社群其实有很多优秀的了,如果这个群的价值很明显,对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助,以后再考虑专业性的问答社群,重在解决实际问题。
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人满或过期,请加我备注:进群
由于担心打扰,所以一些原本是好友的我也没一一邀请,有需要进群请知会我一下即可。
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干货内容:SEO采集海量文章,用倒排索引找出"类似的标题"
截止目前为止,站群的模式依然是有效的,运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站,内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题,顺便带入一个小算法,过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石,理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑,很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则,不能把这些规则结合到日常优化,做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路,表面上看起来离赚钱很远,但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力,机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事,因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代,自媒体这个概念还没有盛行,一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们,很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊,一个网站20%的内容是原创,80%的内容是采集,我觉得已经是业界良心了,网站内容互相采集是业内常态,绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云,好像现在也是),我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下,索性用Python开发了一个采集工具:
时隔四年有些感慨,人越缺少什么就越爱炫耀什么,自己技术烂,特别是英语死烂,所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示,现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时,我曾在曹政老师的公众号下评论过,自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人,重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化,要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具,因为我按照他们的流程走了一遍,我发现过程中很不灵活,不够全面。我希望这个工具打从它做好之后,我就不需要再考虑任何问题,只需要按部就班即可,所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统:dedecms、phpcms、ecms,接口是自己写的,整体模型是这样:
以己方网站为一级目录,目录里收录多个目标采集网站作为二级目录,每个采集网站里又收录多个栏目,每个栏目下存储各自采集规则和历史记录,常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持:随时切换己方运营的不同网站,自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则,支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案,根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化(保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签)
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则),图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集,定时定量,自动判重,自动入库,等待审核。
说到判重,就到了我们今天的主题:"类似标题"的判重问题。当你把程序打开时,它开始工作,从你为它配置的各个网站抓取内容,这相当于全网采集,目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题,一般都是一样的链接,所以只要让程序判断链接是否一模一样即可,这很简单。
和 一模一样不入库,但是在不同的网站里,由于大家都是采来采去,很可能采集一模一样的文章,将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上,从优化的角度来说是不可取的,特别是采集情况下,长期自动化采集,没有人工干预,久而久之会积累大量重复性内容,那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外,还要加入标题的判断,不管是一个网站内部还是网站与网站直接,但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样,处理方式则跟链接一样,直接丢弃即可,可麻烦的问题在于:标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章,它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子):
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章,它的标题是:
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思,阐述的是一件事情,标题几乎一模一样,文章正文则完全一样,只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样,那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是:否。但我们显然不能让这样的文章再入库,因此要有合适的办法来处理,让程序能识别出来,同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题,这个办法有效的前提还得考虑效率,不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所,网上的工具没有发现能处理这个问题的,都是完全一样就丢弃,一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路,真是惊为天人,当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下:百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容?
这里面其实有很多技术方案在支撑,但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下,是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引:
假设这是我们的数据库,文档就是一个网页或者一篇文章,我们这里用标题表示,当用户搜索:特朗普
因为没有一模一样的(一模一样的瞬间可以找到),数据库就一条条的检索,把收录特朗普的文档对应的ID拿出来,可得:2、6,这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据,这样的方式不知道要查到猴年马月,这个时候我们多建一份这样的表:
如图,我们给单词新建另一份表,表里每个词是唯一的,每个词有哪些文档收录它,把ID都列出来。
当用户搜索:特朗普与拜登,搜索引擎分词:特朗普、拜登根据第二张表,特朗普这个关键词显示涉及到它的有:2、6,拜登这个关键词则是:3、6还记得初中学过的交集吧:2、6和3、6取交集,共同的是6,因此本次检索找出来的相关内容就是:文档6,这个文档即收录特朗普也收录拜登,满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万,但是世界上的词汇量始终是有限的,而且只要是一模一样的,数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据,通过第二张表我们可以瞬间找到收录目标关键词的所有文档ID,取交集后再用文档ID去第一张表里直接取,不需要一条条的查。这第二张表就是:倒排索引,又称反向索引。

至于所谓的正排索引,我感觉也没有这个概念,它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后,我是真感慨,在最开始的时候人家到底是怎么想出来的,太佩服了。
这个应用是针对文档(文章),在我看完之后,我在想:是否可以把文章换成标题,利用这个思路来判断标题是否极度类似?如果你已经有了初步的思路,那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节:
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人,肯定是会技术的人,因此简单给一下核心代码,用Python实现,其实就是dict的设计,这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算,SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引,所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作,实际上在搜索引擎检索数据时,并非简单的把所有文档ID拿出来取交集,这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识,我自己也不算深入理解,仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已,有兴趣的朋友可以看这本书:《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS:感谢SEO业内大神ZERO的各种分享,我早期在他的文章里得到很多帮助和提升!
在建立了倒排索引之后,当用户搜索时,一般会有以下几个检索逻辑:
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑,我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索:特朗普与拜登特朗普,对应收录它的所有文档ID是:1、2、3
拜登,对应文档ID是:3,4,5
取出特朗普,1,2,3各得一分
再取出拜登,1,2,4,5各得一分,3累积得两分
因此文档3是最具相关性的,这就是一次一单词的逻辑,最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分,从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分,在实际的检索中,得分并非简单这样计算,每个文档要结合很多因素单独计算得分,然后再叠加,但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码:
# 存储历史入库的所有标题,相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2,单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典,存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分,降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值,大于目标值就算类似重复,反之其他的相似度更低,不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类,最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式,相对来说,向量更合适点,整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型,实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加,计算速度会线性增长(还好不是指数增长),同时内存的开销也很可怕,所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等,百万级千万级的数据没有什么压力,实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的,不过那时根本没在上课,毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么,显然用数据库的处理方式会更好,不过仅仅只是处理一些小问题,不需要花费太多精力,有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重,这样的一个问题,显得有些大材小用,杀鸡用牛刀,特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做,但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法:
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引,实际上整个倒排索引很复杂,为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案,比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等,同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容,特别是表1:
我们这里是简单存储文档收录了哪些词,实际在一篇文章里,总有一些词是无关紧要,有它没它都可以,反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么,是文章的主题。
当用户搜索:特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只收录"一起"这个单词,可要知道,这样一个词在不同领域的各种文章都会出现,一点都不稀奇,这个词也不重要,去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性,有鉴于此,我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的,哪些词是不重要的,为它们单独计算一个权重值,比如像这样:
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值,在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算,这样的得分更有意义,相关性更高,而这个权重值的计算就是:TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下:
小明在10天里写了10篇日记,我们想知道今天的日记,小明干了什么事,正常人阅读完之后,看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受,我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山,所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来:"今天天气晴朗,万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试,这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见,这些词在很多日记里都会出现,它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中,高度反复出现的一些词,在该分类的其他文章里很少出现,这些词是最能说明文章主题的,反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章,这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度(权重),一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比,与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重,结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效,TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。

TF-IDF的应用比较小众,基本是应用在搜索引擎中,我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天,我们每天发生的各种各样的事情,都通过媒体平台推送给我们,这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯,如何判断今天发生的哪个事情比较突出?核心的关键主题是什么?
今年年初疫情呆在家里,我还干了一个事情,写了一个热点推送的工具,自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的,哪些热点在多个平台出现,哪些热点在过去一段时间是没有的,最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用:
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体,经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料,等到这个事情开始传播开来之后,知乎相关的讨论问题也出现了,再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想:对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学,如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点,而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候,是否可以擦擦键盘开始准备蹭?
我并非职业自媒体,常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式,我经常见到的一个现象是:当抖音微博刚出现一个热点的时候,知乎还没有,等后面知乎出现相关问题的时候,基本是热榜,首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证,重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想,这个工具的其他运用我也还在思考,后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情:
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题,包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信,想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来,但终究是小部分,更多的人由于基础薄弱的原因无从下手,他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维,而运营的人又不懂技术,双方之间互相仰望。
有鉴于此,前段时间决定开设一个读者交流群,解决上面的问题。
目前来说,自媒体方面只是我抽空去运营的事情,很多时候没办法投入太多精力,开设一个微信群就得负责管理,随时回答各种问题,这会占用很多精力,这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的,而开设一个微信群可以减轻很多,利大于弊。
关于费用问题,如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入,恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费,但也要有一丁点门槛,我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义:
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问,我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等,涉及专业的我会解答,不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题,信息差、项目选择等判断性的问题,我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面:
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系,我不参与其中,仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询,你有专业的领域正好是别人疑惑的,群里有人在提问,你也愿意提供解答,那我很乐意起到桥梁的作用,但如何保障双方的权益是个麻烦事,流程设计上要再考虑一下,知乎的付费咨询氛围没有起来,很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛,本质上我不打算收费,但原则上我不欢迎伸手党,这跟看文章不一样,文章发出来就是让人看的,但群是用来交换彼此的地方,我相信大家也不欢迎,因此进群门槛的逻辑是这样:
在过往有在我这里主动付出过的:付费阅读了文章、付费咨询过(不论知乎或公众号,不论多少钱)、私下给我发过红包(不论我有没有收、不论多少钱),这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的,我很尊重你尊重别人付出的态度,请直接进群。
反之,请转账10块钱,算是对我以及其他付出过的人的尊重,没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出,同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人,这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务,因此不会正式收费,10块钱仅是聊表态度,我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过,初衷是为了解决上面提到的问题,不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人,要真有不诚信的,也请相信我:圈子不大。
之所以选择微信群的方式,目前来说我没有精力运营一个社群,再者类似的社群其实有很多优秀的了,如果这个群的价值很明显,对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助,以后再考虑专业性的问答社群,重在解决实际问题。
群二维码:
人满或过期,请加我备注:进群
由于担心打扰,所以一些原本是好友的我也没一一邀请,有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了,放着让需要的人进一下,下周再一起探讨。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 264 次浏览 • 2022-09-28 09:21
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采集插件使用其他网站文章列表和缓存读取技术,网页程序自动读取其他网站的内容,存储过程为< @采集 进程。它是一种信息聚合技术。通过这项技术,站长可以将其他网站相对固定更新的栏目等内容,变成自己网站的一部分,无需复制粘贴。采集有现场和非现场的区别。采集插件站点一般用于较大的站点,将很多栏目聚合到一个节点中,集中展示。
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2、在黄色的操作提示框中,点击【选择子元素】
3、点击【全选】
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特别说明:
一个。经过以上4个步骤,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有文章列表,【提取数据】字段对应每个文章列表的字段。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个列表中的字段。
b .为什么以上四个步骤可以建立【循环数据提取】?详情请点击
第三步,点击文章链接进入详细页面,采集文字和图片
1、点击文章链接进入详细页面
在当前的文章列表(网页上用红色边框包围)中,选中文章标题,在操作提示框中点击【点击此链接】,自动输入< @文章详细页面。
特别说明:
一个。请务必从当前 文章 列表中选择 文章 链接 [单击链接]。否则,【点击元素】步骤无法与【循环】中的文章列表链接,重复点击一个文章链接进入其文章详情页面,无法点击每一个文章依次@> 链接。
b.如何找到当前的 文章 列表?在【循环列表】中查看当前项(蓝色背景),点击【提取列表数据】,网页上的红框为当前文章列表。
2、采集文章详细页面字段
选择页面中的文字,然后在操作提示框中点击【采集该元素的文字】。
文本类中的字段可以这样提取。示例提取文章标题、作者、发表时间、正文等字段
特别说明:
一个。文本、图像、视频和源代码是不同的数据格式,在使用工具提示选择提取方法时略有不同。文字一般是【采集这个元素的文字】,图片一般是【采集这个图片的地址】。更多提取方法请点击查看
3、创建一个【循环列表】提取文本中的所有图片地址
单个文章 中可能有多个图像。按照以下步骤采集文章中的所有图片地址。
选择一张照片
在黄色的操作提示框中,选择【全选】
选择【采集以下图片地址】
特别说明:
一个。经过以上三步,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有图片,【数据提取】字段对应每张图片的图片地址。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个图片地址。
B.为什么以上三个步骤可以建立【循环数据提取】?点击查看
步骤四、编辑字段
进入【数据提取】设置页面,可以删除冗余字段、修改字段名称、移动字段顺序等。
第五步,设置页面滚动
打开标题页后,需要向下滚动页面加载更多文章列表,优采云还需要设置滚动设置。
进入【打开网页】设置页面,点击【页面加载后】,设置【页面加载后向下滚动】。滚动方式为[向下滚动1屏],[滚动次数]为10次,[
每个间隔]0.5 秒并保存。
特别说明:
一个。设置中的滚动次数和时间间隔应根据采集要求和网页加载情况进行设置。它们不是静态的。详情请点击查看处理滚动加载数据的网页教程
步骤六、开始采集
1、单击 [采集] 和 [启动本地 采集]。启动后优采云自动启动采集data.
特别说明:
一个。 [本地采集]采集使用自己的电脑,[云采集]使用优采云提供的云服务器采集,点击查看查看本地采集和云采集的详细信息。
2、采集完成后,选择合适的导出方式导出数据。支持导出到Excel、CSV、HTML、数据库等。这里导出到Excel。数据示例:
教程:Link Checker Pro与免费强大的在线伪原创工具下载评论软件详情对比
在线伪原创工具是专门为生成原创和伪原创文章而设计的在线工具。使用在线 伪原创 工具,任何 文章 都会立即变为 原创文章。在线伪原创工具是一款免费的专业在线伪原创工具,专为百度、谷歌、360、SOSO等大型搜索引擎收录设计,通过在线伪原创工具生成文章,可以更好的收录,被搜索引擎收录。在线伪原创在线更新词伪原创工具具有以下优点:1、本软件采用引擎独有的分析规则和算法分割文章,可匹配所有搜索引擎。 2、独特的同义词替换词库可以在不改变文章语义的情况下生成原创文章。 3、集成了当前主流词库,词库功能非常强大,程序不断更新,无需安装,无需升级,保持最新伪原创文章,免费。 4、文章内容有序。 5、添加关键字和链接,加粗关键字,文章底部添加版权等强大功能。 6、强大的词库:有收录89316个同义词,会不断更新。可以的话,请尝试手动改写文章的标题,可以最大化网站的权重!
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最新版:狗p文章生成器,2021最新爆文采集工具
狗p文章发电机,2021年最新爆文采集工具张世龙04-17 22:2388浏览量
采集场景
点击文章标题中的链接,访问文章详情页面,查看文章文字(文字图片)。
采集字段
文章标题、文章链接、提交日期和时间、查看次数、评论和其他字段。
将鼠标悬停在图像上并右键单击并选择“在新选项卡中打开图像”以显示高清大图
下面的其他图片也一样
采集结果
采集的结果可以导出为Excel、CSV、HTML、数据库等格式。导出到 Excel 示例:
教程说明
本次编译时间:2020/4/29优采云版本:V8.1.8
如果页面改版导致网站或步骤无效,无法采集到所需数据,请联系官方支持人员。我马上改正。
采集步骤
第一步:打开网页
第二步,创建一个[循环列表],从所有文章列表中采集数据
第三步,点击进入文章详情,采集文章文字
步骤四、编辑字段
第五步,设置页面滚动
第六步,开始采集
具体步骤如下。
第一步,打开网页
首页【输入框】输入目标网址3359#mid=52255723016,点击【开始采集】,自动

特别说明:
a .打开网页后,在启动【自动识别】时,请点击【不自动识别】或【识别】将其关闭。因为这篇文章不适合使用【自动识别】。
b .【自动识别】适用于网页列表的自动识别、滚动和翻页。识别成功后,即可立即开始采集和获取数据。详情请点击试用。
c 。如果需要,可以更改标题编号的 URL。
第二步,创建一个[循环列表],从所有文章列表中采集数据
按以下四个步骤完成。
1、在页面上选择一个文章列表(请注意,必须选择整个列表,包括所有必填字段))))))))))))。
2、在黄色的操作提示框中,点击【选择子元素】
3、点击【全选】
4、点击【数据采集】
特别说明:
一个。经过以上4个步骤,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有文章列表,【提取数据】字段对应每个文章列表的字段。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个列表中的字段。
b .为什么以上四个步骤可以建立【循环数据提取】?详情请点击
第三步,点击文章链接进入详细页面,采集文字和图片
1、点击文章链接进入详细页面
在当前的文章列表(网页上用红色边框包围)中,选中文章标题,在操作提示框中点击【点击此链接】,自动输入< @文章详细页面。
特别说明:
一个。请务必从当前 文章 列表中选择 文章 链接 [单击链接]。否则,【点击元素】步骤无法与【循环】中的文章列表链接,重复点击一个文章链接进入其文章详情页面,无法点击每一个文章依次@> 链接。
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2、采集文章详细页面字段
选择页面中的文字,然后在操作提示框中点击【采集该元素的文字】。
文本类中的字段可以这样提取。示例提取文章标题、作者、发表时间、正文等字段
特别说明:

一个。文本、图像、视频和源代码是不同的数据格式,在使用工具提示选择提取方法时略有不同。文字一般是【采集这个元素的文字】,图片一般是【采集这个图片的地址】。更多提取方法请点击查看
3、创建一个【循环列表】提取文本中的所有图片地址
单个文章 中可能有多个图像。按照以下步骤采集文章中的所有图片地址。
选择一张照片
在黄色的操作提示框中,选择【全选】
选择【采集以下图片地址】
特别说明:
一个。经过以上三步,【循环数据提取】的创建就完成了。 【循环】项对应页面上的所有图片,【数据提取】字段对应每张图片的图片地址。启动采集后,优采云在循环中依次提取每个图片地址。
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步骤四、编辑字段
进入【数据提取】设置页面,可以删除冗余字段、修改字段名称、移动字段顺序等。
第五步,设置页面滚动
打开标题页后,需要向下滚动页面加载更多文章列表,优采云还需要设置滚动设置。
进入【打开网页】设置页面,点击【页面加载后】,设置【页面加载后向下滚动】。滚动方式为[向下滚动1屏],[滚动次数]为10次,[
每个间隔]0.5 秒并保存。
特别说明:
一个。设置中的滚动次数和时间间隔应根据采集要求和网页加载情况进行设置。它们不是静态的。详情请点击查看处理滚动加载数据的网页教程
步骤六、开始采集
1、单击 [采集] 和 [启动本地 采集]。启动后优采云自动启动采集data.
特别说明:
一个。 [本地采集]采集使用自己的电脑,[云采集]使用优采云提供的云服务器采集,点击查看查看本地采集和云采集的详细信息。
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教程:自动采集网站内容源码 大家都在使用什么工具,一键发布文章到多个自媒体平台呢?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 162 次浏览 • 2022-09-27 16:12
您使用什么工具将文章 一键发布到多个自媒体 平台?作为新媒体运营商,每天都有很多文章需要同步。发送到微信的文章需要复制到今日头条、短篇小说等平台。但是,不仅格式容易出错,而且复制的图片也难以显示。
这是一个浏览器插件,可以一键发布文章到多个平台,支持同步到今日头条、知乎、简书、掘金、CSDN等9个平台。
使用时只需安装插件号即可。编辑完文章,勾选同步平台,系统会自动将文章和图片传输到其他平台,并保存为草稿,方便您进一步编辑发布。它非常省时高效。
插件也安装好了,添加相关账号即可使用。工作原理与上述插件类似。填写你要同步的文章的链接,然后选择同步平台。
小曲是最常用的。如果你也发现了一个好用的一键同步平台,请分享给我。
①转发本文,关注@funplayapp
2。私信“一键发布”获取以上插件
自媒体的新闻采集是Bothink的一种趋势,多种动态表达,而不是单一的工具。我们的愿景是采集和归档的最佳方式。我们手中的笔,就是记录的意思。我们从不同的角度拍摄我们生活中的每一个视频和照片。所以,在自媒体领域,我们需要符合自己的标准,懂得随时随地捕捉各种素材,用智慧和现实生活中的点点滴滴,呈现出最具感染力的高品质为读者服务,履行媒体人的责任,完成服务大众的复兴使命
自媒体爆文采集工具是什么?
一般来说,不同视频平台的数据处理算法不同,一次分析就可以实现批量处理
技术文章:网站管理之如何批量网站管理(python爬虫全网文章采集发布)
网站管理,最近很多站长问我应该如何管理不同的cms看到网站,因为不同的cmsweb发布接口是不一样的。我们如何实现对不同网站批次采集伪原创版本的网站管理,更重要的是如何做相应的SEO优化设置如网站@ >文章@ >发布后,一键自动批量推送各大搜索引擎,方便网站被搜索引擎收录及时搜索。
如果你认为你可以构建 网站 并且一切都会好起来的,那你就错了。构建网站的过程很重要,但是后期网站的管理就更关键了。只有正确操作网站,才能真正实现网站的价值。 网站运营主要包括网站建设和内容运营等几个方面。优秀的网站管理可以理解为一站式网站文章@>采集、伪原创、发布等相应的SEO优化都做好,快速提升网站收录、排名、权重是网站内容维护的最佳伴侣。
网站可以使用免费的采集 工具来完成施工内容管理。当网站很多,建站的cms比较复杂,内容更新量比较大,我们可以使用免费的采集进行网站的日常更新@>,免费采集可以批量采集伪原创发布不同的cms并可以自动推送到搜狗、360、神马、百度等搜索引擎一键。这意味着网站管理层可以主动推送网站,让搜索引擎更快地发现我们的网站。更快地网站被搜索引擎搜索收录。
大家都知道网站管理网站内容建设也是网站建设的重要一环。现在更多的站长意识到了内容管理的重要性,网站采集伪原创处理的内容可读性强,内容丰富有趣网站内容会吸引大量的浏览量,而相当一部分会被转化为网站无聊无趣的内容,会导致大量客户流失。
网站管理可以考虑相关性优化,即当关键词出现在正文中时,正文首段自动加粗,标题自动插入。当前采集的 关键词 会在描述不太相关时自动添加。文本的随机位置会自动插入到当前采集的 关键词 中两次。当前采集的关键词在出现在文本中时会自动加粗。
其次,图文展示是网站管理和建设的一项重要工作。简单来说,构造网站就是将站长期望表达的内容可视化,然后通过技术处理呈现给观众。这里的可视化包括文本、图片和表格。常见图片有多种格式,JPG、GIF 或 PNG。这些图像和文本可以由技术人员使用超文本语言转换为网站内容。比较麻烦的是流媒体文件,也就是我们经常遇到的录制文件。有必要这样做。
如果没有好的创意,我们可以使用免费的采集工具制作有针对性的图片伪原创、文章@>伪原创和视频伪原创已经达到原创的效果,然后结合相应的SEO优化设置如标题、描述、内容等相应的站内优化和站外优化。 网站管理时使用免费的采集工具自动匹配图片。如果文章@>的内容中没有图片,会自动配置相关图片。设置自动下载图片保存在本地或第三方,使内容不再有对方的外链。
网站管理是网站建设的重要组成部分。一个好的网站管理方法可以为网站管理员创造巨大的价值。掌握网站的管理技巧,也可以帮助网站提升用户体验。只有不断学习网站运营管理的基础知识,充分掌握网站运营管理的技能,网站有限的内容才能拥有无限的价值。今天的网站 管理层介绍到此结束。下期我们会分享更多SEO相关知识和SEO实战经验。 查看全部
教程:自动采集网站内容源码 大家都在使用什么工具,一键发布文章到多个自媒体平台呢?
您使用什么工具将文章 一键发布到多个自媒体 平台?作为新媒体运营商,每天都有很多文章需要同步。发送到微信的文章需要复制到今日头条、短篇小说等平台。但是,不仅格式容易出错,而且复制的图片也难以显示。
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使用时只需安装插件号即可。编辑完文章,勾选同步平台,系统会自动将文章和图片传输到其他平台,并保存为草稿,方便您进一步编辑发布。它非常省时高效。
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自媒体的新闻采集是Bothink的一种趋势,多种动态表达,而不是单一的工具。我们的愿景是采集和归档的最佳方式。我们手中的笔,就是记录的意思。我们从不同的角度拍摄我们生活中的每一个视频和照片。所以,在自媒体领域,我们需要符合自己的标准,懂得随时随地捕捉各种素材,用智慧和现实生活中的点点滴滴,呈现出最具感染力的高品质为读者服务,履行媒体人的责任,完成服务大众的复兴使命
自媒体爆文采集工具是什么?
一般来说,不同视频平台的数据处理算法不同,一次分析就可以实现批量处理
技术文章:网站管理之如何批量网站管理(python爬虫全网文章采集发布)
网站管理,最近很多站长问我应该如何管理不同的cms看到网站,因为不同的cmsweb发布接口是不一样的。我们如何实现对不同网站批次采集伪原创版本的网站管理,更重要的是如何做相应的SEO优化设置如网站@ >文章@ >发布后,一键自动批量推送各大搜索引擎,方便网站被搜索引擎收录及时搜索。
如果你认为你可以构建 网站 并且一切都会好起来的,那你就错了。构建网站的过程很重要,但是后期网站的管理就更关键了。只有正确操作网站,才能真正实现网站的价值。 网站运营主要包括网站建设和内容运营等几个方面。优秀的网站管理可以理解为一站式网站文章@>采集、伪原创、发布等相应的SEO优化都做好,快速提升网站收录、排名、权重是网站内容维护的最佳伴侣。
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其次,图文展示是网站管理和建设的一项重要工作。简单来说,构造网站就是将站长期望表达的内容可视化,然后通过技术处理呈现给观众。这里的可视化包括文本、图片和表格。常见图片有多种格式,JPG、GIF 或 PNG。这些图像和文本可以由技术人员使用超文本语言转换为网站内容。比较麻烦的是流媒体文件,也就是我们经常遇到的录制文件。有必要这样做。
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网站管理是网站建设的重要组成部分。一个好的网站管理方法可以为网站管理员创造巨大的价值。掌握网站的管理技巧,也可以帮助网站提升用户体验。只有不断学习网站运营管理的基础知识,充分掌握网站运营管理的技能,网站有限的内容才能拥有无限的价值。今天的网站 管理层介绍到此结束。下期我们会分享更多SEO相关知识和SEO实战经验。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-09-27 15:22
在网络信息化的时代,每天上网,经常会遇到自己喜欢的文章,或者小说等,少则一两页,多则几十页,甚至上百上千。页面,这么多Text,复制下载很麻烦。经常在记事本和网页浏览器之间切换已经够难过的了,现在我还面临着数十次、多次同时做这种无聊的机械动作。对于被问了一百遍的问题,有没有更简单、更高效、更省力的解决方案?哦,你找对地方了。我们开发的“Web Text采集Master”就是这样一款专门为您准备的工具软件。软件已升级到3.第2版,新版本功能更强大,无论是静态还是动态网站,禁止复制文章,还是随机干扰码文章采集 的@>! Web Text采集Master是一个专门为批量采集,复制或下载文章或者是小说,甚至是整个网站文本内容的工具而设计的程序,不管是静态的网站还是动态的网站,只要有文字就可以获取,只要输入几个简单的信息,就可以自动下载复制网络文章@> 分批为您服务,方便快捷。除了在网上抓取文章,你还可以用它来抓取一些特殊的信息,比如抓取百度词典上的信息,或者你也可以用它来抓取一些网页上的链接地址。此外,本软件还有很多其他功能,比如文本段落重排、文本合并、文件批量重命名等功能,非常实用。你必须知道时间就是生命,你可以让电脑为你工作。你不能自己做。 ,下载使用吧,希望你会喜欢。
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那么在Facebook上,我们应该如何抓住机会获取精准用户呢?小编的一位朋友推荐了一款可以自动给小编添加评论和点赞的系统。在 Facebook 上,每个人都可以看到添加到客户的评论。这样,就可以对一个人发表评论并对其施加影响。一大批潜在客户。
方舟的Facebook系统是一款完全符合中国用户习惯的软件。它简化了复杂的流程,可以达到一键操作的目的。它是市场上最好的品牌之一,可以帮助我们实现自动排水。其主要功能包括:
1. 搜索 关键词:
您可以通过搜索关键词找到您需要加入的群组或提取您需要的确切信息。
2. 批量加入群组设置:
您可以通过设置每天/每小时批量添加群组。此外,如果您加入群组,您将自动取消群组设置。可以标记群组,系统会自动过滤掉不需要加入的群组,从而实现精准定位。
3. 邀请设置:
我们可以批量邀请朋友点赞/访问页面/加入我的群。您可以在群组和页面上设置您的产品信息,发布产品内容,起到引流作用。建立自己的粉丝群。
4. 群发问候,自动发帖
这个系统的一个特别好的特点是它可以打招呼和批量发帖。只要设置好时间和间隔,就可以实现自动问候功能。帖子可以批量发布;它们也可以以分散的方式发布以避免被禁止。
5.批次采集账户信息
您可以批量采集搜索到的所有fb用户和公共主页的联系方式,然后批量转换采集数据。
6. Facebook 到 whatsapp
为评论帖子的人发送流量代码,为Whatsapp添加朋友,自动标记来源,定量监控获客渠道质量的流量 查看全部
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那么在Facebook上,我们应该如何抓住机会获取精准用户呢?小编的一位朋友推荐了一款可以自动给小编添加评论和点赞的系统。在 Facebook 上,每个人都可以看到添加到客户的评论。这样,就可以对一个人发表评论并对其施加影响。一大批潜在客户。
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1. 搜索 关键词:

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2. 批量加入群组设置:
您可以通过设置每天/每小时批量添加群组。此外,如果您加入群组,您将自动取消群组设置。可以标记群组,系统会自动过滤掉不需要加入的群组,从而实现精准定位。
3. 邀请设置:
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4. 群发问候,自动发帖

这个系统的一个特别好的特点是它可以打招呼和批量发帖。只要设置好时间和间隔,就可以实现自动问候功能。帖子可以批量发布;它们也可以以分散的方式发布以避免被禁止。
5.批次采集账户信息
您可以批量采集搜索到的所有fb用户和公共主页的联系方式,然后批量转换采集数据。
6. Facebook 到 whatsapp
为评论帖子的人发送流量代码,为Whatsapp添加朋友,自动标记来源,定量监控获客渠道质量的流量
操作方法:标题生成器-免费标题生成工具-自动标题生成工具免费
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-09-27 14:16
标题生成器,什么是标题生成器,标题生成器就是根据文章内容关键词的频率提取文章的核心词来生成标题,今天我给大家分享一个免费的标题生成器,可以根据文章的内容自动批量生成标题,生成爆文标题,生成流量关键词标题,该工具还可以实现:自动文章采集+自动伪原创+自动生成title+自动推送到搜索引擎收录排名。 (详情请看图片)
做优化的应该知道,影响网站优化的因素有很多,比如关键词索引、内容质量、友情链接、外链、关键词规划、 网站标题等今天我们就来分析一下网站标题的修改是否会影响网站的SEO优化,如果改了又会有什么样的影响呢?如果没有关系,我们应该在需要时更改 网站 的标题。我们需要思考的是,我们能否提供更好的关键词排名。
很多新人,在遇到网站降级、没有收录网页、关键词没有排名等问题时,会怀疑网站能不能改标题,网站SEO标题更正对网站有影响吗? 网站的标题可以改正吗?
百度站长平台网站标题变化对关键词排名的影响分析:网站标题变化对网站SEO优化有影响。如果 网站 的标题是固定的,搜索引擎会从头开始检查 网站 的主题。标题对 网站 排名很重要。更改 网站 标题可能会导致 关键词 排名波动。所以不要随意更改标题。建议按照上面推荐的写法,在标题中表达页面的主要思想。如果没有必要,尽量不要做大的改变。
今年的疫情严重影响了大部分行业,尤其是一些只经营线下实体的企业。在经历了这波浪潮之后,很多公司都创建了自己的网站,毕竟这也是一种引流的方式。越来越多的人意识到网站seo优化的重要性,网站seo优化指的是网站功能、网页设计、网站结构、网站内容和其他元素要合理设计,使网站内容和功能的表达达到人性化、易于实现的最佳效果,充分发挥网站的营销价值。这是一项系统而全面的工作。今天我们来聊聊seo网站优化公司的优化流程。
1、页内关键字和页内关键字优化
许多搜索引擎使用页面的关键词 密度来确定页面与关键字的相关性。 网站seo网站优化公司专家指出,所有能用到的元素都要充分利用,但关键词不能重复或简单排列;吸收损失;从页面元素的SEO优化角度,可以考虑在网页标题、网页描述、文字标题、文字内容、文字链接、ALT标志中分布关键字。
2、框架优化
所谓框架网页,就是导航菜单固定在一侧,而另一侧的信息可以上下移动的网页。框架中的内容无法在后台代码中表达,而对于那些以搜索引擎为主的搜索程序,其设计思路是完全忽略某些HTML代码,而是直接锁定网页上的实际内容停止索引。这样一来,搜索引擎就很难在那些普通的框架网页上找到要搜索的内容了。
3、动态页面优化
所谓动态网页是指由ASP、PHP、JSP、CGI等程序动态生成的页面。此类网页中的大部分内容来自连接到 网站 的数据库。网络空间中没有实用的页面,只有在收到用户的访问请求后,即用户在变量区输入相应的值后。 , 自动生成。搜索引擎只是一个搜索程序,它不能像真实用户一样选择变量和输入数值。
4、建立一个网站地图
网站地图收录指向主要网页的内容链接或列链接。根据网站 的大小和页数,它可以链接到一些主要或所有的栏目页面。这样,搜索引擎程序就可以得到网站地图页面,可以快速访问整个站点的所有网页和栏目。
干货教程:ai智能文章生成器app(AI智能写文章app)
神经网络伪原创认为,AI智能联想创作技术被列入上海紫霞林科技大学AI智能创作助手(含帮助文档输入)。多年来,团队为数百人提供了快速、专业、高效、准确的腾讯、网易等中国3000强企业的代写服务。如果根据上述分享的方法,你还是不知道怎么写,或者你没有时间写,或者你写的不是那么专业和技术文章,你不想自己写,可以请小泉代写。
1.写作最重要的原则之一是坚持,而不是每天。如果你每天都写,你必须坚持下去。如果你写文章,会有一个很好的排行榜。这是一个长期的方法,不可能每天都写。你的坚持是一个很好的排行榜。这样,您将无法将 网站 排名靠前。这样,你就可以获得一个不错的排名。
2.这个软文外链的构建可以提高软文的质量,所以软文的质量可以稍微提高,这样软文@ > 可以获得高质量的外链也可以提高软文的质量,所以需要稍微提高软文的质量,高质量的外链你的软文神码AI作为一种智能创作工具,在内部衡量的过程中,利用AI生成内容,拦截各媒体平台上百万的流量。
3.seo文章更新提示:seo文章更新是早上好还是下午好,小编的建议是先保证标题有你想做的事关键词。另外,标题有你想做的关键词。这个很重要。标题收录您将要执行的操作 关键词。而你所做的关键词必须围绕着这个关键词。
4.我在网上看到了我朋友的文章。他说他的 文章 是 原创 的,他自己写的。我也在写我自己的想法。我在 a5 上观看了他的 文章,并在 a5 的 文章 中添加了我自己的链接。如果你是小站长,可以在正文标题下生成“网站内容全名”的这个文章。分 2-3 步完成。咨询AI 想了解智能原创文章的朋友可以在百度搜索搜狗AI,登录网站咨询客服。
5.ai写神器批量生成助手首先要打好基础。另外,写文章的时候,不要在写作行业使用。恐怕,这条路的基本效果就是你写的文章不够逻辑。在这种情况下,它对网站的排名和权重没有影响,所以建议从基础开始。这种情况,写文章的时候试试。
神经网络伪原创认为AI全自动原创文章Android版量产机,2010年成为《伪原创》上的原创百度软件,有的朋友短短两个月更新不少文章。那么,如何快速上手并获得收录呢?如何处理这个问题。 查看全部
操作方法:标题生成器-免费标题生成工具-自动标题生成工具免费
标题生成器,什么是标题生成器,标题生成器就是根据文章内容关键词的频率提取文章的核心词来生成标题,今天我给大家分享一个免费的标题生成器,可以根据文章的内容自动批量生成标题,生成爆文标题,生成流量关键词标题,该工具还可以实现:自动文章采集+自动伪原创+自动生成title+自动推送到搜索引擎收录排名。 (详情请看图片)
做优化的应该知道,影响网站优化的因素有很多,比如关键词索引、内容质量、友情链接、外链、关键词规划、 网站标题等今天我们就来分析一下网站标题的修改是否会影响网站的SEO优化,如果改了又会有什么样的影响呢?如果没有关系,我们应该在需要时更改 网站 的标题。我们需要思考的是,我们能否提供更好的关键词排名。
很多新人,在遇到网站降级、没有收录网页、关键词没有排名等问题时,会怀疑网站能不能改标题,网站SEO标题更正对网站有影响吗? 网站的标题可以改正吗?

百度站长平台网站标题变化对关键词排名的影响分析:网站标题变化对网站SEO优化有影响。如果 网站 的标题是固定的,搜索引擎会从头开始检查 网站 的主题。标题对 网站 排名很重要。更改 网站 标题可能会导致 关键词 排名波动。所以不要随意更改标题。建议按照上面推荐的写法,在标题中表达页面的主要思想。如果没有必要,尽量不要做大的改变。
今年的疫情严重影响了大部分行业,尤其是一些只经营线下实体的企业。在经历了这波浪潮之后,很多公司都创建了自己的网站,毕竟这也是一种引流的方式。越来越多的人意识到网站seo优化的重要性,网站seo优化指的是网站功能、网页设计、网站结构、网站内容和其他元素要合理设计,使网站内容和功能的表达达到人性化、易于实现的最佳效果,充分发挥网站的营销价值。这是一项系统而全面的工作。今天我们来聊聊seo网站优化公司的优化流程。
1、页内关键字和页内关键字优化
许多搜索引擎使用页面的关键词 密度来确定页面与关键字的相关性。 网站seo网站优化公司专家指出,所有能用到的元素都要充分利用,但关键词不能重复或简单排列;吸收损失;从页面元素的SEO优化角度,可以考虑在网页标题、网页描述、文字标题、文字内容、文字链接、ALT标志中分布关键字。
2、框架优化

所谓框架网页,就是导航菜单固定在一侧,而另一侧的信息可以上下移动的网页。框架中的内容无法在后台代码中表达,而对于那些以搜索引擎为主的搜索程序,其设计思路是完全忽略某些HTML代码,而是直接锁定网页上的实际内容停止索引。这样一来,搜索引擎就很难在那些普通的框架网页上找到要搜索的内容了。
3、动态页面优化
所谓动态网页是指由ASP、PHP、JSP、CGI等程序动态生成的页面。此类网页中的大部分内容来自连接到 网站 的数据库。网络空间中没有实用的页面,只有在收到用户的访问请求后,即用户在变量区输入相应的值后。 , 自动生成。搜索引擎只是一个搜索程序,它不能像真实用户一样选择变量和输入数值。
4、建立一个网站地图
网站地图收录指向主要网页的内容链接或列链接。根据网站 的大小和页数,它可以链接到一些主要或所有的栏目页面。这样,搜索引擎程序就可以得到网站地图页面,可以快速访问整个站点的所有网页和栏目。
干货教程:ai智能文章生成器app(AI智能写文章app)
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1.写作最重要的原则之一是坚持,而不是每天。如果你每天都写,你必须坚持下去。如果你写文章,会有一个很好的排行榜。这是一个长期的方法,不可能每天都写。你的坚持是一个很好的排行榜。这样,您将无法将 网站 排名靠前。这样,你就可以获得一个不错的排名。

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3.seo文章更新提示:seo文章更新是早上好还是下午好,小编的建议是先保证标题有你想做的事关键词。另外,标题有你想做的关键词。这个很重要。标题收录您将要执行的操作 关键词。而你所做的关键词必须围绕着这个关键词。
4.我在网上看到了我朋友的文章。他说他的 文章 是 原创 的,他自己写的。我也在写我自己的想法。我在 a5 上观看了他的 文章,并在 a5 的 文章 中添加了我自己的链接。如果你是小站长,可以在正文标题下生成“网站内容全名”的这个文章。分 2-3 步完成。咨询AI 想了解智能原创文章的朋友可以在百度搜索搜狗AI,登录网站咨询客服。

5.ai写神器批量生成助手首先要打好基础。另外,写文章的时候,不要在写作行业使用。恐怕,这条路的基本效果就是你写的文章不够逻辑。在这种情况下,它对网站的排名和权重没有影响,所以建议从基础开始。这种情况,写文章的时候试试。
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总结:网页文章自动采集代码可供参考(一)_
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 147 次浏览 • 2022-09-22 12:05
网页文章自动采集可分两种:一种是单页文章采集,另一种是全网页文章采集(页面导航文章等等)需要一个采集器,软件,自己注册,使用。以下自动采集代码可供参考(记得替换一些文字哦!)curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,然后出现下列情况可手动取消a.调用了ajax,windows系统下可手动取消b.取消ajax后显示在d:\www\zhihu的页面自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,手动取消ajax,发现自动生成的/windows/var/db/query.js源文件已经是/windows/var/db/query.js了,如果是用xx开头的表单链接的话,那么在发起请求时候,xx表单传入时候就不能写d:\www\zhihu了curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,会生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求。
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总结:网页文章自动采集代码可供参考(一)_

网页文章自动采集可分两种:一种是单页文章采集,另一种是全网页文章采集(页面导航文章等等)需要一个采集器,软件,自己注册,使用。以下自动采集代码可供参考(记得替换一些文字哦!)curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,然后出现下列情况可手动取消a.调用了ajax,windows系统下可手动取消b.取消ajax后显示在d:\www\zhihu的页面自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,手动取消ajax,发现自动生成的/windows/var/db/query.js源文件已经是/windows/var/db/query.js了,如果是用xx开头的表单链接的话,那么在发起请求时候,xx表单传入时候就不能写d:\www\zhihu了curlind:\www\zhihu>header=https://+你自己设置的网址,如:,会生成/windows/var/db/query.js>ajax请求,一般是ajax取消后不显示内容自动生成/windows/var/db/query.js>ajax请求。

用antautomator来自动采集网页文章主要可以解决两个问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-08-30 23:05
网页文章自动采集,适合网站内容数量庞大、需要持续输出优质内容的网站来说,网页文章的确很难采集;不过可以利用antautomator插件来实现这个功能。但是,你知道如何用antautomator来自动采集网页文章么?其实很简单,只需要创建一个model就可以自动采集网页文章,要不然,采集自动化你不要写半天代码!那model是什么?它是什么?用antautomator自动采集网页文章主要可以解决两个问题:model=automatormanagermanager(打开antautomator服务器的项目:file-newmodel-automatormanager),开始,antautomator服务器就会为你创建一个类似于automatormanager的,位于浏览器窗口中的model对象;model的上下文管理器是antrequestserver,顾名思义,它就是一个网络请求服务器;model的基本功能就是建立一个注册的web请求的状态,主要工作就是维护状态来提供并发信息来处理请求;model的一般功能是通过listener来处理请求状态的变化,用@currentzone来表示状态;它创建的相关的方法是:autocomplete:提供信息,等待自动处理;inserted:新增一个状态到当前页面,可以是信息,也可以是数据;exit:报错(yeah);model初始化完成后,创建一个webrequestrequest,要回答下面的问题:新建新的url来注册的cloudflarefaqlocalhost:3000/faq(创建一个本地faq:3000/faq):create(false);就会调用url为localhost:3000/faq的这个approximatecloudflarefaq的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块(一般是notificationqueue模块),通过这个method模块来处理cloudflarefaq的相关内容;下面是整个antautomator服务器的配置:antautomator设置antautomator服务器的项目在这里:file-export(install)这样就创建了一个global配置的antautomator服务器,后续就可以通过一般配置的配置文件自动采集faq了!!!最后告诉大家,如果网站被封锁,找不到真正的antautomator的model的类会怎么样呢?这个时候就应该feelbadlyusingantautomator-server-provider.antautomator服务器配置(antrequestservermodel):autocomplete:创建自动处理请求cloudflarefaqmodel:通过这个model的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块来处理cloudflarefaq的相关内容。-。
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用antautomator来自动采集网页文章主要可以解决两个问题

网页文章自动采集,适合网站内容数量庞大、需要持续输出优质内容的网站来说,网页文章的确很难采集;不过可以利用antautomator插件来实现这个功能。但是,你知道如何用antautomator来自动采集网页文章么?其实很简单,只需要创建一个model就可以自动采集网页文章,要不然,采集自动化你不要写半天代码!那model是什么?它是什么?用antautomator自动采集网页文章主要可以解决两个问题:model=automatormanagermanager(打开antautomator服务器的项目:file-newmodel-automatormanager),开始,antautomator服务器就会为你创建一个类似于automatormanager的,位于浏览器窗口中的model对象;model的上下文管理器是antrequestserver,顾名思义,它就是一个网络请求服务器;model的基本功能就是建立一个注册的web请求的状态,主要工作就是维护状态来提供并发信息来处理请求;model的一般功能是通过listener来处理请求状态的变化,用@currentzone来表示状态;它创建的相关的方法是:autocomplete:提供信息,等待自动处理;inserted:新增一个状态到当前页面,可以是信息,也可以是数据;exit:报错(yeah);model初始化完成后,创建一个webrequestrequest,要回答下面的问题:新建新的url来注册的cloudflarefaqlocalhost:3000/faq(创建一个本地faq:3000/faq):create(false);就会调用url为localhost:3000/faq的这个approximatecloudflarefaq的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块(一般是notificationqueue模块),通过这个method模块来处理cloudflarefaq的相关内容;下面是整个antautomator服务器的配置:antautomator设置antautomator服务器的项目在这里:file-export(install)这样就创建了一个global配置的antautomator服务器,后续就可以通过一般配置的配置文件自动采集faq了!!!最后告诉大家,如果网站被封锁,找不到真正的antautomator的model的类会怎么样呢?这个时候就应该feelbadlyusingantautomator-server-provider.antautomator服务器配置(antrequestservermodel):autocomplete:创建自动处理请求cloudflarefaqmodel:通过这个model的cloudflare.eventfactorymanager.major.method模块来处理cloudflarefaq的相关内容。-。
