网页视频抓取脚本
网页视频抓取脚本什么是customjs.0网页css采集脚本
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-09-17 06:02
网页视频抓取脚本什么是customjs.0网页css采集脚本
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网页视频抓取脚本模板，这类网站的banner，视频等
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-09-08 17:20
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视频能如何助力SEO！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-08-23 09:30
视频能如何助力SEO！
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我们坚持原创输出，原创不易，请在文末点个“在看”鼓励吧~
你可能已经听过搜索引擎优化（SEO）这个词无数次了。但你知道吗，在你的网站上添加视频可以极大地改善你的搜索引擎优化工作，并促使更多的人访问你的网站。
视频正在迅速成为内容营销的最重要形式之一，它的存在可能会使你的优化工作成功或失败。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
搜索引擎优化是你为提高你在搜索引擎结果页面上的能见度所做的事情。你的网站排名越高越好，意味着更多的人在搜索相关查询时看到你的页面，点击进入你的网站，阅读你的内容，并了解你的品牌。这不是一门精确的科学，最佳做法也经常变化，但优化你的网站内容和结构，最终会比你的其他数字营销努力推动更多的转换。
在一个嘈杂的互联网世界里，搜索引擎优化是企业被目标受众看到的最佳方式之一。记住，当人们使用搜索引擎时，他们正在进行有针对性的搜索。他们正在积极寻找你所提供的东西，所以确保你的网站是用户最先看到的，应该是你数字营销战略的一个重要组成部分。
如果你知道这一点，你可能已经采取了一些措施来提高你的SEO。你可能已经在关键词研究的基础上创建了特定的博客和文章。你可能已经聘请了一位技术性的SEO专家来帮助你的网页正确的索引和抓取。
你可能不知道的是，视频也可以帮助你的SEO排名，而且是以一种非常重要的方式。
视频和SEO
有关SEO，使你的内部内容战略与搜索引擎的算法优先考虑的内容相一致是非常重要的。虽然我们并不总是有来自谷歌的透明度，知道他们到底在寻找什么，但我们确实知道，视频是SEO的一个强大工具。
那么，为什么视频有助于优化SEO？以下是我们所知道的相关情况。
首先，我们知道，当谷歌在搜索结果旁边显示一个视频缩略图时，根据BrightEdge的数据，用户点击该列表的概率会提升26%。因此缩略图的存在使搜索结果成为 "丰富片段"，而丰富片段往往比标准片段有更高的点击率。
我们还知道，有传言说谷歌会将有视频的搜索结果优先于没有视频的结果。虽然谷歌没有明确证实这个想法，但许多营销人员都认为，他们的SEO结果表明这是真的。
视频还有助于其他指标，因为我们知道谷歌考虑到了这些指标的排名。SEO的两个最重要的指标是用户在你的页面或网站上花费的时间，以及返回到你的域名的反向链接的数量，而视频几乎总是能改善这两个数字。研究表明，人们在有视频的页面上花费的时间是没有视频的两倍以上，而且你的内容质量越高，你就越有可能获得反向链接。
因此，视频对SEO有直接和间接的好处--单是视频就可能影响你的排名，而且它还会影响进入谷歌选择系统的其他因素。
简而言之，谷歌的算法越来越优先考虑有视频内容的网站，这不是你想忽视的事情；93%的在线体验是从搜索引擎开始的，所以你要尽一切努力出现在关键的第一页。
如何制作高质量的视频，帮助你的搜索引擎优化
使用视频作为你的SEO战略的一部分的关键是花时间制作高质量的内容，以达到一个特定的目标。毕竟，视频本身并不一定是你网站的救星。
视频可以给你的SEO排名带来提升，让更多人看到你的网站。这意味着更多人会点击你的链接。但是，如果你的页面内容不是高质量的，他们实际上不会在你的网站上停留很长时间。
事实上，这甚至可能是有害的。制作一个低质量的视频，可能会使你的排名急剧下降，因为搜索引擎不想把人们带到一个无用的页面。开始时，更多的人可能会在SERP中看到你的网站，但如果你的页面不能满足他们的意图，他们会很快退出你的页面。这将增加你的跳出率（这是我们之前透露的谷歌优先考虑的SEO指标之一），告诉谷歌你的页面没有价值。最终的结果是什么？你会失去你刚刚赢得的排名，而且你可能会失去其他排名，因为你的网站现在在谷歌眼中缺乏权威性。
如果你在你的生产策略中投入一些时间和思考，这些都不是问题。幸运的是，在视频创作方面，我们是专家。可以帮助你优化你的视频营销工作。通过关键提示，开始在SERP上获得排名。
=关于出海拍=
出海拍是“中国首家”出海视频整合平台；我们20多个海外拍摄团队遍布15个国家，海外取景+当地演员，以最大程度做到本土化，提高产品国际接受度以及品牌化。我们为众多的中国品牌量身定制优质创意脚本，让海外营销不再单调，并为客户引流更多国内外潜在用户群体，激发更强产品购买欲。 查看全部
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你可能已经听过搜索引擎优化（SEO）这个词无数次了。但你知道吗，在你的网站上添加视频可以极大地改善你的搜索引擎优化工作，并促使更多的人访问你的网站。
视频正在迅速成为内容营销的最重要形式之一，它的存在可能会使你的优化工作成功或失败。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
搜索引擎优化是你为提高你在搜索引擎结果页面上的能见度所做的事情。你的网站排名越高越好，意味着更多的人在搜索相关查询时看到你的页面，点击进入你的网站，阅读你的内容，并了解你的品牌。这不是一门精确的科学，最佳做法也经常变化，但优化你的网站内容和结构，最终会比你的其他数字营销努力推动更多的转换。
在一个嘈杂的互联网世界里，搜索引擎优化是企业被目标受众看到的最佳方式之一。记住，当人们使用搜索引擎时，他们正在进行有针对性的搜索。他们正在积极寻找你所提供的东西，所以确保你的网站是用户最先看到的，应该是你数字营销战略的一个重要组成部分。
如果你知道这一点，你可能已经采取了一些措施来提高你的SEO。你可能已经在关键词研究的基础上创建了特定的博客和文章。你可能已经聘请了一位技术性的SEO专家来帮助你的网页正确的索引和抓取。
你可能不知道的是，视频也可以帮助你的SEO排名，而且是以一种非常重要的方式。
视频和SEO
有关SEO，使你的内部内容战略与搜索引擎的算法优先考虑的内容相一致是非常重要的。虽然我们并不总是有来自谷歌的透明度，知道他们到底在寻找什么，但我们确实知道，视频是SEO的一个强大工具。
那么，为什么视频有助于优化SEO？以下是我们所知道的相关情况。
首先，我们知道，当谷歌在搜索结果旁边显示一个视频缩略图时，根据BrightEdge的数据，用户点击该列表的概率会提升26%。因此缩略图的存在使搜索结果成为 "丰富片段"，而丰富片段往往比标准片段有更高的点击率。
我们还知道，有传言说谷歌会将有视频的搜索结果优先于没有视频的结果。虽然谷歌没有明确证实这个想法，但许多营销人员都认为，他们的SEO结果表明这是真的。
视频还有助于其他指标，因为我们知道谷歌考虑到了这些指标的排名。SEO的两个最重要的指标是用户在你的页面或网站上花费的时间，以及返回到你的域名的反向链接的数量，而视频几乎总是能改善这两个数字。研究表明，人们在有视频的页面上花费的时间是没有视频的两倍以上，而且你的内容质量越高，你就越有可能获得反向链接。
因此，视频对SEO有直接和间接的好处--单是视频就可能影响你的排名，而且它还会影响进入谷歌选择系统的其他因素。
简而言之，谷歌的算法越来越优先考虑有视频内容的网站，这不是你想忽视的事情；93%的在线体验是从搜索引擎开始的，所以你要尽一切努力出现在关键的第一页。
如何制作高质量的视频，帮助你的搜索引擎优化
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视频可以给你的SEO排名带来提升，让更多人看到你的网站。这意味着更多人会点击你的链接。但是，如果你的页面内容不是高质量的，他们实际上不会在你的网站上停留很长时间。
事实上，这甚至可能是有害的。制作一个低质量的视频，可能会使你的排名急剧下降，因为搜索引擎不想把人们带到一个无用的页面。开始时，更多的人可能会在SERP中看到你的网站，但如果你的页面不能满足他们的意图，他们会很快退出你的页面。这将增加你的跳出率（这是我们之前透露的谷歌优先考虑的SEO指标之一），告诉谷歌你的页面没有价值。最终的结果是什么？你会失去你刚刚赢得的排名，而且你可能会失去其他排名，因为你的网站现在在谷歌眼中缺乏权威性。
如果你在你的生产策略中投入一些时间和思考，这些都不是问题。幸运的是，在视频创作方面，我们是专家。可以帮助你优化你的视频营销工作。通过关键提示，开始在SERP上获得排名。
=关于出海拍=
出海拍是“中国首家”出海视频整合平台；我们20多个海外拍摄团队遍布15个国家，海外取景+当地演员，以最大程度做到本土化，提高产品国际接受度以及品牌化。我们为众多的中国品牌量身定制优质创意脚本，让海外营销不再单调，并为客户引流更多国内外潜在用户群体，激发更强产品购买欲。 查看全部
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网页视频抓取脚本网站显示记录更新出警、抓包查证据
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网页视频抓取脚本网站显示记录更新出警、抓包查证据
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网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-08-17 22:00
网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
xxx。com');//设置所有xxx页面图片浏览器地址的前缀//5秒延迟1秒自动下载unabledata。open。 查看全部
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
xxx。com');//设置所有xxx页面图片浏览器地址的前缀//5秒延迟1秒自动下载unabledata。open。 查看全部
网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
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中视频怎么过 抓取网站中的视频
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-08-04 03:40
中视频怎么过 抓取网站中的视频
是想学习做自媒体赚钱？中视频怎么过
是想学习抖音、快手上热门？中视频怎么过
是想学习抖音无货源电商带货？中视频怎么过
是想学习头条、百家怎样变现？
是想学习精准引流，日引上千精准粉？
是想学习。。。。
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最近想从别人家的网站宣传片上提取一些素材，借鉴一下。之前也没有弄过，但是我的思路就是从网页的缓存中查找播放完后缓存的视频。然后失败了。然后又想到了网页打开源代码，然后查找到网页源代码饮用的视频的路径，然后找到视频。然后，再次失败。网上找了好多办法，最后终于找到了能使用的办法。
现在大多数网站做的比较精明，把视频切割成多个小片段，然后放上去，就算是你能抓下来也是一个一个的小片段。
这里需要有Chrome浏览器以及格式工厂（直接百度下载就行）这个软件。话不多说
首先从网站中截取视频的小片段，我拿两个小片段说明
1、首先网址：%E4%B8%AD%E6%B5%B7%E5%9C%B0%E7%94%A2%E7%A7%91%E6%8A%80%E4%BD%8F%E5%AE%85%E5%AE%A3%E5%82%B3%E7%89%87
2、然后点击浏览器的更多工具的开发者工具，打开这个网页的代码，选择network，因为页面中好多元素，容易混淆咱们需要的东西，所以用size筛选一下，视频就算是片段也是相对来说比较大的。我这个视频片段都是mpegts格式的（ps：开始的时候不知道一边播放视频一边能拿到这些小片段，没有播放视频）需要一边播放视频，然后就会刷新出来当前页面的视频片段，意思就是你要抓所有片段，就需要把视频播放完
3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
下载完这些需要的视频片段后，就需要使用格式工厂这个工具了，我先将我拿到的视频片段转化为mp4格式，然后再将这些mp4的片段合并。
1、打开软件，选择视频，然后选择->MP4，因为要多个同时转换，所以选择添加文件夹，选择你下载的那个文件夹，然后确定，然后开始，以下是截图
2、完成后，可以D盘的FFOutPut文件夹中找到转换完的视频
3、合并这些mp4格式的视频片段，选择格式工厂的工具集，然后选择视频合并，选择文件是D盘的FFoutput文件夹中的mp4文件，然后确定后开始合并，成功后就可以在D盘的FFoutput文件夹中找到合并完的视频了
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现在大多数网站做的比较精明，把视频切割成多个小片段，然后放上去，就算是你能抓下来也是一个一个的小片段。
这里需要有Chrome浏览器以及格式工厂（直接百度下载就行）这个软件。话不多说
首先从网站中截取视频的小片段，我拿两个小片段说明
1、首先网址：%E4%B8%AD%E6%B5%B7%E5%9C%B0%E7%94%A2%E7%A7%91%E6%8A%80%E4%BD%8F%E5%AE%85%E5%AE%A3%E5%82%B3%E7%89%87
2、然后点击浏览器的更多工具的开发者工具，打开这个网页的代码，选择network，因为页面中好多元素，容易混淆咱们需要的东西，所以用size筛选一下，视频就算是片段也是相对来说比较大的。我这个视频片段都是mpegts格式的（ps：开始的时候不知道一边播放视频一边能拿到这些小片段，没有播放视频）需要一边播放视频，然后就会刷新出来当前页面的视频片段，意思就是你要抓所有片段，就需要把视频播放完
3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
下载完这些需要的视频片段后，就需要使用格式工厂这个工具了，我先将我拿到的视频片段转化为mp4格式，然后再将这些mp4的片段合并。
1、打开软件，选择视频，然后选择->MP4，因为要多个同时转换，所以选择添加文件夹，选择你下载的那个文件夹，然后确定，然后开始，以下是截图
2、完成后，可以D盘的FFOutPut文件夹中找到转换完的视频
3、合并这些mp4格式的视频片段，选择格式工厂的工具集，然后选择视频合并，选择文件是D盘的FFoutput文件夹中的mp4文件，然后确定后开始合并，成功后就可以在D盘的FFoutput文件夹中找到合并完的视频了
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2、然后点击浏览器的更多工具的开发者工具，打开这个网页的代码，选择network，因为页面中好多元素，容易混淆咱们需要的东西，所以用size筛选一下，视频就算是片段也是相对来说比较大的。我这个视频片段都是mpegts格式的（ps：开始的时候不知道一边播放视频一边能拿到这些小片段，没有播放视频）需要一边播放视频，然后就会刷新出来当前页面的视频片段，意思就是你要抓所有片段，就需要把视频播放完
3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
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网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 58 次浏览 • 2022-07-27 19:06
网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
起量快的说法就来源于此。区别于在线视频网站，上“首页”或是获得流量入口位置需要编辑“操作”，今日头条的“算法机制”下，所有经“审核”，“消重”后的内容都有机会获得流量，更有机会获得大流量。 查看全部
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
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讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
起量快的说法就来源于此。区别于在线视频网站，上“首页”或是获得流量入口位置需要编辑“操作”，今日头条的“算法机制”下，所有经“审核”，“消重”后的内容都有机会获得流量，更有机会获得大流量。 查看全部
网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
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讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
起量快的说法就来源于此。区别于在线视频网站，上“首页”或是获得流量入口位置需要编辑“操作”，今日头条的“算法机制”下，所有经“审核”，“消重”后的内容都有机会获得流量，更有机会获得大流量。
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-07-22 02:42
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！ 查看全部
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关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！ 查看全部
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关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！
【科研资源】最全Python编程全套系统视频学习教程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 44 次浏览 • 2022-07-13 23:02
【科研资源】最全Python编程全套系统视频学习教程
从事Python开发这么久，也了解了不少，我发现Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫、web开发、人工智能、自动化运维。
一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
03 资源详情
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从事Python开发这么久，也了解了不少，我发现Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫、web开发、人工智能、自动化运维。
一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
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一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
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网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 40 次浏览 • 2022-07-07 09:30
网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
下花园区网站建设公司(小区网站建设)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
快手磁力金牛广告投放可以结合自身情况选择不同推广方式，速推版适用于投放新手，操作门槛低，同时对于私域流量有诉求者；专业版适用于有丰富投放经验者。
鲁班电商是为电商广告主量身定做的一站式广告管理工具，用于创建商品页，进行店铺管理、订单管理、数据信息查询的管理平台。在鲁班平台，电商广告主可根据商品特点自由选择图片、文字、视频等不同的信息流展现形式，以原生内容的方式呈现商品信息，引发用户兴趣并点击，最终实现商品售卖的目的。
那么，细想一下，把这些流量转换成纯粹的广告价值，这必然是一个天价，更不要说在如今线上的流量如此昂贵的情况下。
朋友圈上面的背景图以及那个签名档很重要，背景图别人一看知道你是做什么的。而你的签名档，别人在加你的时候，或者进到你朋友圈也能清楚知道你是做什么的，然后做营销或转化是不是方便了，这样写你能理解了吧？
企业在注册账号之前要策划关于账号运营的方向，不断调整视频的内容和质量，一定要原创首发视频内容，这样可以获得更多的曝光和流量。
如果考虑到网站的结构，你会希望网站最重要的页面权重比重较高。举例来说，说你是一个电子商务的网站，但是其中某一个热销的产品是你的网站流量的主要来源，可是它在网站的结构底下是主页>分类>子分类>主打商品，在这样的情况下你可能需要重新调整网页的结构，让潜在消费者可以一进入你的网站就知道最重要的讯息是什么。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
视频的内容如果只是为了展示推广某次活动，最好是选择播放量，这样可以更好地扩散活动信息；如果是长期发布的系列内容，最好选择关注和互动，这样可以让用户对视频内容有个连贯性的需求。 查看全部
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网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
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网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-07-06 11:01
网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
网页视频抓取脚本批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取网页内容：爬取/抓取/限制注册号/alt字体大小/项目管理一个动态注册视频地址;page=3&from=timeline&isappinstalled=0获取数据解析视频地址:视频信息获取请去百度知道搜索“网页视频图片批量抓取”
下面这个网站会带你看看网页上的文字还有图片信息，
excel还是office2010，
如果是要取得网页的图片资源的话可以试试pyimage就可以批量获取页面中图片
baiduspider
图片密码漏洞验证图片封装csv提取爬虫速度慢页面操作久的信息获取好一点
爬取你感兴趣的直接chrome看一下效果
python实现wordpress发布网站siteapi（结合xsrf和appid）-密码流解析工具/
通过简单的cookie交换就可以取到，高大上的就用requests+xml.string.encode方法。
程序员培训机构有很多个，我只清楚那些大神们的qq空间网站都是我在一次课程中见到的。我对你说的网站比较感兴趣。可以给你我的网站，你看看。
python获取java的项目java课件下载-，是python2开发的。
khanacademy(khanacademyisapythonlearningcenter)，国内环境总是需要人才的，从crackhacker的职业化进入，身边人都有高phd的python学员，这些都是推荐你进入这个行业最好的资源。 查看全部
网页视频抓取脚本批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取网页内容：爬取/抓取/限制注册号/alt字体大小/项目管理一个动态注册视频地址;page=3&from=timeline&isappinstalled=0获取数据解析视频地址:视频信息获取请去百度知道搜索“网页视频图片批量抓取”
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网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
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网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-06-26 04:00
网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网页视频抓取脚本有好多种基本的网页视频抓取网页视频抓取一、基本网页视频抓取的原理1.你会根据ip地址来寻找视频文件网页视频抓取基本原理2.采用专业http视频下载工具视频抓取类型3.获取视频地址本文主要针对3这种网页视频下载利用http视频下载工具——文档在线下载。文档在线下载：4.文档在线下载以我们用的在线视频转换工具为例，要用到的工具有：【视频下载软件：】【人工智能文档在线转换器：，后缀：.doc【下载地址：下载：ae格式】【视频识别工具：】【share方便分享工具：】3.1打开我们用的在线视频转换工具.找到视频下载中所有视频，这里需要先下载软件，然后在进行下载，并且我们会下载视频文件到文档云盘，这里建议百度云盘。
3.2配置好我们在网站上下载的文档云盘。3.3使用该软件进行文档下载：使用该工具网址：看到提示解决方法看到提示解决方法。3.4将下载的视频文件用扫描仪扫描扫描并且转换（或者直接下载）.3.5进行筛选后就可以保存在相应的文档中。4.视频观看演示（iphone6/6plus机型）如果你看到一个很好的视频下载效果，你不会想得到是由什么工具来实现的。编辑：文档在线转换工具文档识别工具ae方便分享工具share的作用。 查看全部
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网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网页视频抓取脚本有好多种基本的网页视频抓取网页视频抓取一、基本网页视频抓取的原理1.你会根据ip地址来寻找视频文件网页视频抓取基本原理2.采用专业http视频下载工具视频抓取类型3.获取视频地址本文主要针对3这种网页视频下载利用http视频下载工具——文档在线下载。文档在线下载：4.文档在线下载以我们用的在线视频转换工具为例，要用到的工具有：【视频下载软件：】【人工智能文档在线转换器：，后缀：.doc【下载地址：下载：ae格式】【视频识别工具：】【share方便分享工具：】3.1打开我们用的在线视频转换工具.找到视频下载中所有视频，这里需要先下载软件，然后在进行下载，并且我们会下载视频文件到文档云盘，这里建议百度云盘。
3.2配置好我们在网站上下载的文档云盘。3.3使用该软件进行文档下载：使用该工具网址：看到提示解决方法看到提示解决方法。3.4将下载的视频文件用扫描仪扫描扫描并且转换（或者直接下载）.3.5进行筛选后就可以保存在相应的文档中。4.视频观看演示（iphone6/6plus机型）如果你看到一个很好的视频下载效果，你不会想得到是由什么工具来实现的。编辑：文档在线转换工具文档识别工具ae方便分享工具share的作用。
一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 48 次浏览 • 2022-06-26 03:04
一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
如果你觉得文章不错，欢迎分享到朋友圈</p>
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一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
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一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
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【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 22 次浏览 • 2022-06-04 05:14
【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
推送链接的meta信息
已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
时间维度特征 查看全部
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
推送链接的meta信息
已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
时间维度特征 查看全部
【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
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已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
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左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-05-08 01:30
左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
<p>url 查看全部
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
<p>url 查看全部
左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
selenium爬虫操作网页（实战篇）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 45 次浏览 • 2022-05-08 00:23
selenium爬虫操作网页（实战篇）
前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
更复杂的使用RSelenium+rvest爬取动态或需登录页面教程参考：其它爬虫基础知识：文末友情宣传强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：
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前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
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selenium爬虫操作网页（实战篇）
前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
更复杂的使用RSelenium+rvest爬取动态或需登录页面教程参考：其它爬虫基础知识：文末友情宣传强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：
用python抓取腾视频所有电影的爬虫，不用钱就可以看会员电影！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-05-07 23:21
用python抓取腾视频所有电影的爬虫，不用钱就可以看会员电影！
大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
程序员技术交流群随着读者越来越多，虎哥我也建了几个技术交流群，九分聊技术，一分聊风雪，欢迎有兴趣的同学加入我们。可以长按识别下方二维码，一定要注意：城市+昵称+技术方向，根据格式，可以更快捷地通过选择内容进入群。<p style="outline: 0px;max-width: 100%;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">▲长按扫描<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
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大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
程序员技术交流群随着读者越来越多，虎哥我也建了几个技术交流群，九分聊技术，一分聊风雪，欢迎有兴趣的同学加入我们。可以长按识别下方二维码，一定要注意：城市+昵称+技术方向，根据格式，可以更快捷地通过选择内容进入群。<p style="outline: 0px;max-width: 100%;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">▲长按扫描<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
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用python抓取腾视频所有电影的爬虫，不用钱就可以看会员电影！
大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 48 次浏览 • 2022-05-07 22:35
一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频
2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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某教育加密视频下载过程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-05-02 01:10
某教育加密视频下载过程
前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
相关软件在公众号内回复“0409”获取
查看全部
前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
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某教育加密视频下载过程
前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
相关软件在公众号内回复“0409”获取
SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-04-30 20:04
SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
① 超链接的外链比例占35%。
② 锚文本外链的比例占35%。
③ 纯文本外链的比例占10%。
④ 友情链接交换的比例占20%。
4、UGC活动
对于任何一个网站，搜索引擎都是希望它是一个具有活性的站点，从解决搜索需求的角度，我们认为，当你试图建立一个网站之后，我们应该积极的邀请用户参与进来，发现问题，解决相关性的问题。
因此，合理的建立UGC活动，可能是一个不错的选择，比如：在特定的时间周期中，邀请用户针对产品属性撰写评论，并给出相应的小礼品等。
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在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
① 超链接的外链比例占35%。
② 锚文本外链的比例占35%。
③ 纯文本外链的比例占10%。
④ 友情链接交换的比例占20%。
4、UGC活动
对于任何一个网站，搜索引擎都是希望它是一个具有活性的站点，从解决搜索需求的角度，我们认为，当你试图建立一个网站之后，我们应该积极的邀请用户参与进来，发现问题，解决相关性的问题。
因此，合理的建立UGC活动，可能是一个不错的选择，比如：在特定的时间周期中，邀请用户针对产品属性撰写评论，并给出相应的小礼品等。
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SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
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网页视频抓取脚本什么是customjs.0网页css采集脚本
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-09-17 06:02
网页视频抓取脚本什么是customjs.0网页css采集脚本
网页视频抓取脚本什么是customjs网页css采集脚本什么是selenium3.0这个版本？其实开发原理基本是一样的。在selenium3.0中，网页更新，要先更新js文件，保证js运行完成。selenium2的函数编程流程如下：//处理http请求，获取响应//前端配置：proxyfromselenium.config.proxyimporthttp_proxydefget_http_response(url):response=requests.get(url)returnresponse.textif__name__=='__main__':urls=[]try:ifos.path.isfile(os.path.join("/",urls)):printurlifos.path.isfile(os.path.join("/",urls)):#浏览器页面前端printurl#direct_request=urls[::-1]try:response=requests.get(urls[1:-1])ifresponse.text:breakelse:print(response.text)exceptexceptionase:print("error")exceptexceptionase:print("cannotgetrequest.")//是否能获取请求的网页，防止代码中修改js文件(这里的防止代码中有link)//禁止js请求varstr_js='/script'varjs_js=falseforurlinstr_js:ifstr_js:try:js_js=js_jsexceptexceptionase:print("error")try:str_js=try:breakexceptexceptionase:print("error")exceptexceptionase:print("error").split("")//初始化函数，以这个页面为例，获取所有页面的元素名//index页面上面的所有元素名into_element=str_js[::-1]foreinindex:ifeininto_element:into_element=js_js[::-1]//获取所有js文件的root元素foriininto_element:into_element=str_js[::-1]breakexceptexceptionase:print("error")//对js文件中中的元素重新命名try:breakexceptexceptionase:print("error")append(break)finally:ifbreak:break//压缩/解压try:root.props={}root.props.usescheme=try:scheme=''//全部匹配无误，终止cannotgetrequest.一定要带":",js_js=false//浏览器页面,root="/"//root.props.usescheme=try:js_js=false//root.props.usescheme=try:scheme=''//root.props.。
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网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-09-08 17:20
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视频能如何助力SEO！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-08-23 09:30
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你可能已经听过搜索引擎优化（SEO）这个词无数次了。但你知道吗，在你的网站上添加视频可以极大地改善你的搜索引擎优化工作，并促使更多的人访问你的网站。
视频正在迅速成为内容营销的最重要形式之一，它的存在可能会使你的优化工作成功或失败。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
搜索引擎优化是你为提高你在搜索引擎结果页面上的能见度所做的事情。你的网站排名越高越好，意味着更多的人在搜索相关查询时看到你的页面，点击进入你的网站，阅读你的内容，并了解你的品牌。这不是一门精确的科学，最佳做法也经常变化，但优化你的网站内容和结构，最终会比你的其他数字营销努力推动更多的转换。
在一个嘈杂的互联网世界里，搜索引擎优化是企业被目标受众看到的最佳方式之一。记住，当人们使用搜索引擎时，他们正在进行有针对性的搜索。他们正在积极寻找你所提供的东西，所以确保你的网站是用户最先看到的，应该是你数字营销战略的一个重要组成部分。
如果你知道这一点，你可能已经采取了一些措施来提高你的SEO。你可能已经在关键词研究的基础上创建了特定的博客和文章。你可能已经聘请了一位技术性的SEO专家来帮助你的网页正确的索引和抓取。
你可能不知道的是，视频也可以帮助你的SEO排名，而且是以一种非常重要的方式。
视频和SEO
有关SEO，使你的内部内容战略与搜索引擎的算法优先考虑的内容相一致是非常重要的。虽然我们并不总是有来自谷歌的透明度，知道他们到底在寻找什么，但我们确实知道，视频是SEO的一个强大工具。
那么，为什么视频有助于优化SEO？以下是我们所知道的相关情况。
首先，我们知道，当谷歌在搜索结果旁边显示一个视频缩略图时，根据BrightEdge的数据，用户点击该列表的概率会提升26%。因此缩略图的存在使搜索结果成为 "丰富片段"，而丰富片段往往比标准片段有更高的点击率。
我们还知道，有传言说谷歌会将有视频的搜索结果优先于没有视频的结果。虽然谷歌没有明确证实这个想法，但许多营销人员都认为，他们的SEO结果表明这是真的。
视频还有助于其他指标，因为我们知道谷歌考虑到了这些指标的排名。SEO的两个最重要的指标是用户在你的页面或网站上花费的时间，以及返回到你的域名的反向链接的数量，而视频几乎总是能改善这两个数字。研究表明，人们在有视频的页面上花费的时间是没有视频的两倍以上，而且你的内容质量越高，你就越有可能获得反向链接。
因此，视频对SEO有直接和间接的好处--单是视频就可能影响你的排名，而且它还会影响进入谷歌选择系统的其他因素。
简而言之，谷歌的算法越来越优先考虑有视频内容的网站，这不是你想忽视的事情；93%的在线体验是从搜索引擎开始的，所以你要尽一切努力出现在关键的第一页。
如何制作高质量的视频，帮助你的搜索引擎优化
使用视频作为你的SEO战略的一部分的关键是花时间制作高质量的内容，以达到一个特定的目标。毕竟，视频本身并不一定是你网站的救星。
视频可以给你的SEO排名带来提升，让更多人看到你的网站。这意味着更多人会点击你的链接。但是，如果你的页面内容不是高质量的，他们实际上不会在你的网站上停留很长时间。
事实上，这甚至可能是有害的。制作一个低质量的视频，可能会使你的排名急剧下降，因为搜索引擎不想把人们带到一个无用的页面。开始时，更多的人可能会在SERP中看到你的网站，但如果你的页面不能满足他们的意图，他们会很快退出你的页面。这将增加你的跳出率（这是我们之前透露的谷歌优先考虑的SEO指标之一），告诉谷歌你的页面没有价值。最终的结果是什么？你会失去你刚刚赢得的排名，而且你可能会失去其他排名，因为你的网站现在在谷歌眼中缺乏权威性。
如果你在你的生产策略中投入一些时间和思考，这些都不是问题。幸运的是，在视频创作方面，我们是专家。可以帮助你优化你的视频营销工作。通过关键提示，开始在SERP上获得排名。
=关于出海拍=
出海拍是“中国首家”出海视频整合平台；我们20多个海外拍摄团队遍布15个国家，海外取景+当地演员，以最大程度做到本土化，提高产品国际接受度以及品牌化。我们为众多的中国品牌量身定制优质创意脚本，让海外营销不再单调，并为客户引流更多国内外潜在用户群体，激发更强产品购买欲。 查看全部
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视频正在迅速成为内容营销的最重要形式之一，它的存在可能会使你的优化工作成功或失败。
在我们具体分析视频如何提高你的有机页面排名之前，让我们再谈谈搜索引擎优化究竟是什么。
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搜索引擎优化是你为提高你在搜索引擎结果页面上的能见度所做的事情。你的网站排名越高越好，意味着更多的人在搜索相关查询时看到你的页面，点击进入你的网站，阅读你的内容，并了解你的品牌。这不是一门精确的科学，最佳做法也经常变化，但优化你的网站内容和结构，最终会比你的其他数字营销努力推动更多的转换。
在一个嘈杂的互联网世界里，搜索引擎优化是企业被目标受众看到的最佳方式之一。记住，当人们使用搜索引擎时，他们正在进行有针对性的搜索。他们正在积极寻找你所提供的东西，所以确保你的网站是用户最先看到的，应该是你数字营销战略的一个重要组成部分。
如果你知道这一点，你可能已经采取了一些措施来提高你的SEO。你可能已经在关键词研究的基础上创建了特定的博客和文章。你可能已经聘请了一位技术性的SEO专家来帮助你的网页正确的索引和抓取。
你可能不知道的是，视频也可以帮助你的SEO排名，而且是以一种非常重要的方式。
视频和SEO
有关SEO，使你的内部内容战略与搜索引擎的算法优先考虑的内容相一致是非常重要的。虽然我们并不总是有来自谷歌的透明度，知道他们到底在寻找什么，但我们确实知道，视频是SEO的一个强大工具。
那么，为什么视频有助于优化SEO？以下是我们所知道的相关情况。
首先，我们知道，当谷歌在搜索结果旁边显示一个视频缩略图时，根据BrightEdge的数据，用户点击该列表的概率会提升26%。因此缩略图的存在使搜索结果成为 "丰富片段"，而丰富片段往往比标准片段有更高的点击率。
我们还知道，有传言说谷歌会将有视频的搜索结果优先于没有视频的结果。虽然谷歌没有明确证实这个想法，但许多营销人员都认为，他们的SEO结果表明这是真的。
视频还有助于其他指标，因为我们知道谷歌考虑到了这些指标的排名。SEO的两个最重要的指标是用户在你的页面或网站上花费的时间，以及返回到你的域名的反向链接的数量，而视频几乎总是能改善这两个数字。研究表明，人们在有视频的页面上花费的时间是没有视频的两倍以上，而且你的内容质量越高，你就越有可能获得反向链接。
因此，视频对SEO有直接和间接的好处--单是视频就可能影响你的排名，而且它还会影响进入谷歌选择系统的其他因素。
简而言之，谷歌的算法越来越优先考虑有视频内容的网站，这不是你想忽视的事情；93%的在线体验是从搜索引擎开始的，所以你要尽一切努力出现在关键的第一页。
如何制作高质量的视频，帮助你的搜索引擎优化
使用视频作为你的SEO战略的一部分的关键是花时间制作高质量的内容，以达到一个特定的目标。毕竟，视频本身并不一定是你网站的救星。
视频可以给你的SEO排名带来提升，让更多人看到你的网站。这意味着更多人会点击你的链接。但是，如果你的页面内容不是高质量的，他们实际上不会在你的网站上停留很长时间。
事实上，这甚至可能是有害的。制作一个低质量的视频，可能会使你的排名急剧下降，因为搜索引擎不想把人们带到一个无用的页面。开始时，更多的人可能会在SERP中看到你的网站，但如果你的页面不能满足他们的意图，他们会很快退出你的页面。这将增加你的跳出率（这是我们之前透露的谷歌优先考虑的SEO指标之一），告诉谷歌你的页面没有价值。最终的结果是什么？你会失去你刚刚赢得的排名，而且你可能会失去其他排名，因为你的网站现在在谷歌眼中缺乏权威性。
如果你在你的生产策略中投入一些时间和思考，这些都不是问题。幸运的是，在视频创作方面，我们是专家。可以帮助你优化你的视频营销工作。通过关键提示，开始在SERP上获得排名。
=关于出海拍=
出海拍是“中国首家”出海视频整合平台；我们20多个海外拍摄团队遍布15个国家，海外取景+当地演员，以最大程度做到本土化，提高产品国际接受度以及品牌化。我们为众多的中国品牌量身定制优质创意脚本，让海外营销不再单调，并为客户引流更多国内外潜在用户群体，激发更强产品购买欲。 查看全部
视频能如何助力SEO！
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你可能已经听过搜索引擎优化（SEO）这个词无数次了。但你知道吗，在你的网站上添加视频可以极大地改善你的搜索引擎优化工作，并促使更多的人访问你的网站。
视频正在迅速成为内容营销的最重要形式之一，它的存在可能会使你的优化工作成功或失败。
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你可能不知道的是，视频也可以帮助你的SEO排名，而且是以一种非常重要的方式。
视频和SEO
有关SEO，使你的内部内容战略与搜索引擎的算法优先考虑的内容相一致是非常重要的。虽然我们并不总是有来自谷歌的透明度，知道他们到底在寻找什么，但我们确实知道，视频是SEO的一个强大工具。
那么，为什么视频有助于优化SEO？以下是我们所知道的相关情况。
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网页视频抓取脚本网站显示记录更新出警、抓包查证据
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你可以做个整合的网站，然后注册个微信公众号，绑定发布即可，这样你就可以把微信好友的图片保存下来，你想修改修改好友也可以直接关注你的网站进行设置，也可以直接转发到微信、qq、微博。应该是你们本身提供技术支持。
我是做图片网站的，就是请人把他们收集的图片加一些水印来不影响查看，如果能提供一些合理的付费是更好的。
做成你自己的即可。利益相关：我公司上来就是。
我在我们公司上来就是，一次付费我们将开发完成你这个需求。
你可以当个销售
建议你们帮他做一下。我看其他回答已经给你们答案了，或者你们可以收购你们是自己的网站程序做。
泻药!在新浪微博自己搞个小小的微信公众号啊。
可以适当收一点推广费嘛。
某些图片由于版权的问题是不能免费商用的。如果你觉得不好买的话，不妨整合出一个美图网站。比如你提供你的免费版本。你付费自己做一个美图网站。 查看全部
网页视频抓取脚本网站显示记录更新出警、抓包查证据小蜜举报邮箱：
如果以后你走以前路线（高精尖的），而不是继续做网络抓取，也可以选择要求要你的图片有可以显示可以修改的话，给你。
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网页视频抓取脚本网站显示记录更新出警、抓包查证据
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网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-08-17 22:00
网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
xxx。com');//设置所有xxx页面图片浏览器地址的前缀//5秒延迟1秒自动下载unabledata。open。 查看全部
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
xxx。com');//设置所有xxx页面图片浏览器地址的前缀//5秒延迟1秒自动下载unabledata。open。 查看全部
网页视频抓取脚本，可以设置视频的开始、暂停、结束时间
网页视频抓取脚本，可以设置执行的频率和时间长度，比如可以设置3秒、5秒或10秒，还可以设置视频的开始、暂停、结束时间。我这里通过opengl来演示：//官方指导方案client.setopenimganimation(function(i){varspitem=i+1;//设置网页视频的采样率varisplay=function(){if(!spitem){isplay='stop';}//设置网页视频采样率varclientflag=spitem/10000;//官方指导方案varvideo=clientflag;//设置视频设置的播放模式video=clientflag.videonauthorization;//设置视频源视频方的上传地址video=video.srcsettings;//设置视频的链接转发公钥clientflag.publicaccesstostring('');//设置视频转发公钥spitem=clientflag.authorization;//设置视频转发地址的生成spitem=clientflag.sharedislichemyirrorization;//设置xxx的上传权限clientflag.hostfilter('');//设置xxx的证书规则clientflag.maxintarrayspec=1;//设置当前地址的最大字典长度maxintarrayspec.setversionrunnable=false;//设置当前地址在最大时间内返回否则用null});//设置浏览器ip地址client.seturlvpn();//设置xxx打开视频页面client.setflagsvideooptions('none');//设置xxx的时间段client.setflagspeedotime(。
5);//设置视频开始和暂停时间client.setflagsfrompluginmodeid('0');//设置xxx的字典类型对象imagecamera.allowfromrecordingschangedunploying
5);//设置当前ip打开链接是否允许下载client.setstripvideocliptimevalue
5);//设置xxx的画质对比范围client.setstripvideohroughplaybackrate
5);//设置xxx开始出现的时间点client.setpdfillydown
5);//设置xxx结束时间点client。setlogvboxmode('full');//设置xxx的缓冲等待策略client。setpathfindername('/issue');//设置xxx的所有页面路径client。setcolor('solid');//设置xxx图片色彩的属性app=newapplication();app。
setlocationrelativeto(true);//设置所有页面的图片详情页img=client。getimageview('img。xxx');//获取所有采集到的图片，然后设置采集的地址browser。setimage(img);//设置所有图片，然后设置xxx预览机制browser。setresource('xxx。
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中视频怎么过 抓取网站中的视频
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-08-04 03:40
中视频怎么过 抓取网站中的视频
是想学习做自媒体赚钱？中视频怎么过
是想学习抖音、快手上热门？中视频怎么过
是想学习抖音无货源电商带货？中视频怎么过
是想学习头条、百家怎样变现？
是想学习精准引流，日引上千精准粉？
是想学习。。。。
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更多自媒体与精准引流干货知识，等着你来学习！
最近想从别人家的网站宣传片上提取一些素材，借鉴一下。之前也没有弄过，但是我的思路就是从网页的缓存中查找播放完后缓存的视频。然后失败了。然后又想到了网页打开源代码，然后查找到网页源代码饮用的视频的路径，然后找到视频。然后，再次失败。网上找了好多办法，最后终于找到了能使用的办法。
现在大多数网站做的比较精明，把视频切割成多个小片段，然后放上去，就算是你能抓下来也是一个一个的小片段。
这里需要有Chrome浏览器以及格式工厂（直接百度下载就行）这个软件。话不多说
首先从网站中截取视频的小片段，我拿两个小片段说明
1、首先网址：%E4%B8%AD%E6%B5%B7%E5%9C%B0%E7%94%A2%E7%A7%91%E6%8A%80%E4%BD%8F%E5%AE%85%E5%AE%A3%E5%82%B3%E7%89%87
2、然后点击浏览器的更多工具的开发者工具，打开这个网页的代码，选择network，因为页面中好多元素，容易混淆咱们需要的东西，所以用size筛选一下，视频就算是片段也是相对来说比较大的。我这个视频片段都是mpegts格式的（ps：开始的时候不知道一边播放视频一边能拿到这些小片段，没有播放视频）需要一边播放视频，然后就会刷新出来当前页面的视频片段，意思就是你要抓所有片段，就需要把视频播放完
3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
下载完这些需要的视频片段后，就需要使用格式工厂这个工具了，我先将我拿到的视频片段转化为mp4格式，然后再将这些mp4的片段合并。
1、打开软件，选择视频，然后选择->MP4，因为要多个同时转换，所以选择添加文件夹，选择你下载的那个文件夹，然后确定，然后开始，以下是截图
2、完成后，可以D盘的FFOutPut文件夹中找到转换完的视频
3、合并这些mp4格式的视频片段，选择格式工厂的工具集，然后选择视频合并，选择文件是D盘的FFoutput文件夹中的mp4文件，然后确定后开始合并，成功后就可以在D盘的FFoutput文件夹中找到合并完的视频了
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1、首先网址：%E4%B8%AD%E6%B5%B7%E5%9C%B0%E7%94%A2%E7%A7%91%E6%8A%80%E4%BD%8F%E5%AE%85%E5%AE%A3%E5%82%B3%E7%89%87
2、然后点击浏览器的更多工具的开发者工具，打开这个网页的代码，选择network，因为页面中好多元素，容易混淆咱们需要的东西，所以用size筛选一下，视频就算是片段也是相对来说比较大的。我这个视频片段都是mpegts格式的（ps：开始的时候不知道一边播放视频一边能拿到这些小片段，没有播放视频）需要一边播放视频，然后就会刷新出来当前页面的视频片段，意思就是你要抓所有片段，就需要把视频播放完
3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
下载完这些需要的视频片段后，就需要使用格式工厂这个工具了，我先将我拿到的视频片段转化为mp4格式，然后再将这些mp4的片段合并。
1、打开软件，选择视频，然后选择->MP4，因为要多个同时转换，所以选择添加文件夹，选择你下载的那个文件夹，然后确定，然后开始，以下是截图
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3、选择这些视频的片段，然后copy -> copy link address，将复制的网址粘贴到新的地址栏，就会自动下载这个视频片段
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1、打开软件，选择视频，然后选择->MP4，因为要多个同时转换，所以选择添加文件夹，选择你下载的那个文件夹，然后确定，然后开始，以下是截图
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网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 58 次浏览 • 2022-07-27 19:06
网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
起量快的说法就来源于此。区别于在线视频网站，上“首页”或是获得流量入口位置需要编辑“操作”，今日头条的“算法机制”下，所有经“审核”，“消重”后的内容都有机会获得流量，更有机会获得大流量。 查看全部
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
起量快的说法就来源于此。区别于在线视频网站，上“首页”或是获得流量入口位置需要编辑“操作”，今日头条的“算法机制”下，所有经“审核”，“消重”后的内容都有机会获得流量，更有机会获得大流量。 查看全部
网页视频抓取脚本 建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
建筑企业网站建设作用(建筑类网站建设)
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讲自己送女神拔罐器。然后网友就找到了女主的抖音号。然后再抖友的怂恿下展开了屌丝追女神，和女神慢慢接受屌丝的日更连续剧。
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量） 。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
考虑到运营的目的，内容的策划生产，都需要为增长服务，因此，内容的生产环节要紧密和渠道运营、用户运营贴合，结合大数据的收集和整理，形成一个更加全面、更加精细的过程。
例如做轴承，客户有可能去大的B2B平台搜，如果记不住平台名字，就看哪家B2B平台的SEO功力好被检索到了。
面对短视频营销的诸多困局，微播易力挽狂澜，不仅可以通过数据抓取，视频识别分析技术，实现精准投放，避免市场预算的浪费，还可以利用人工智能智选资源，实现分钟级投放执行，提升投放效率，同时基于微播易数据银行及330万投放经验，优化投放模型，实现持续的投放优化。
内容创作第一步是脚本，在写脚本时一个比较关键的方法，我们叫做场景扩展，可以在明确目标用户之后帮助所有人快速找到目标客户群周围的内容方向。
平台上充满了参与感和创意的餐饮消费行为，搭配上时下最受欢迎的短视频形式，非常容易成为争相模仿的对象，立刻就带来了海量的线下转化。
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厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-07-22 02:42
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！ 查看全部
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
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关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！ 查看全部
厂房建设的专业网站(专门找厂房的网站有哪些)
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█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
关于查找引擎的高档查找东西或许是很多人不太熟悉，或许还会包括一些专门做SEO的从业人员，由于咱们由于熟悉了输入要害词，直接点击查找的固定思想模式，其实查找引擎早就针对每一个人的个性需求开发了非常人性化的高档查找，这里咱们就以百度为例讲解;
假如你常常应用百度搜索引擎专用工具来检索信息内容,你能发觉每一个网站都是有一个标题。接下去,将向你展现网站的总标题是什么样子的,假如你仅仅开展竞价竞价,而不提升这种标题得话会产生不太好的危害。
抗压才能现在是许多公司在招聘新员工的时分所查核的一项重要指标，是判别他今后在作业进程中是否能担当高强度和高压力作业的主要标准。在现在的社会，不管你处于哪个职业，担任哪一个职位，只要你还在职场打拼，那么你就有须要接受面对来自多方面的压力。而SEO关键字优化则是许多职业中大家公认的压力大报答小的一项相当辛苦的作业。已然通常的职业和一般的职位都需求面对无穷的压力，当然咱们从事SEO优化工作所要面对和接受的压力就愈加大了。从开始网站构造的构思规划，然后是网站内容建造和外链发布所面对的来自搜索引擎和竞赛对手所给的压力，终究完成网站排行和流量的来自各方面的打击竞赛和压力，这些都是咱们无法去猜测的压力，每一个期间进程都需求接受很大的压力。所以，咱们要想变成一名SEO优化高手，就有必要具有强壮的抗压才能，一路披荆斩棘英勇的面对一切的压力和应战，终究让咱们SEO页面规划的网站取得杰出的排行和流量，在SEO优化这一行完成自个的价值，取得超卓的效果。
目前抖音视频并不能直接分享，可以先下载抖音视频，然后分享到微信朋友圈或者微博。分享的视频中会带有自己的抖音号，这样也能让更多人知道你生产的内容。发布到微博比微信朋友圈更好，因为微博比微信朋友圈要开放得多，流量多了不止几倍。
企业都希望能够跟靠谱的推广公司合作，而不是皮包公司。而现在一些推广公司，为了节省成本，代理或购买其他公司的系统，自身并不具备拥有SEO技术的人员，大多都是业务人员，这样当企业合作时如果出现什么问题，技术问题解决起来就很繁琐。而拥有专业的技术团队也是推广公司实力和态度的体现。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
说下，你看到文章搜索的时候跟白杨说，我不是这个啊，这个是按你当时搜索排序。所以官方才说抖音搜索工作原理也不是一成不变的。
通过企业号运营，以玩家视角、公司员工视角和游戏场景的视角，并结合游戏录屏和特色配音、字幕等进行内容创意，是当下游戏企业号运营的主要手段。而运营企业号的目标，多是为了实现视频平台和游戏之间的流量反哺，通过精细化运营，带来核心玩家在视频平台上的沉淀！
【科研资源】最全Python编程全套系统视频学习教程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 44 次浏览 • 2022-07-13 23:02
【科研资源】最全Python编程全套系统视频学习教程
从事Python开发这么久，也了解了不少，我发现Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫、web开发、人工智能、自动化运维。
一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
03 资源详情
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从事Python开发这么久，也了解了不少，我发现Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫、web开发、人工智能、自动化运维。
一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
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一、网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
爬虫可以作为通用搜索引擎网页收集器和垂直搜索引擎。爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。C，C++适合通用搜索引擎做全网爬取，但其开发慢，写起来又臭又长。脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
Python用来写爬虫优势有很多，总结起来主要有两个要点：
1）抓取网页本身的接口
2）网页抓取后的处理
二、web开发
web开发其实就是开发一个网站了，开发网站需要用到以下知识：
1）python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2）html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3）数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。
四、自动化运维
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
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网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 40 次浏览 • 2022-07-07 09:30
网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
下花园区网站建设公司(小区网站建设)
█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
快手磁力金牛广告投放可以结合自身情况选择不同推广方式，速推版适用于投放新手，操作门槛低，同时对于私域流量有诉求者；专业版适用于有丰富投放经验者。
鲁班电商是为电商广告主量身定做的一站式广告管理工具，用于创建商品页，进行店铺管理、订单管理、数据信息查询的管理平台。在鲁班平台，电商广告主可根据商品特点自由选择图片、文字、视频等不同的信息流展现形式，以原生内容的方式呈现商品信息，引发用户兴趣并点击，最终实现商品售卖的目的。
那么，细想一下，把这些流量转换成纯粹的广告价值，这必然是一个天价，更不要说在如今线上的流量如此昂贵的情况下。
朋友圈上面的背景图以及那个签名档很重要，背景图别人一看知道你是做什么的。而你的签名档，别人在加你的时候，或者进到你朋友圈也能清楚知道你是做什么的，然后做营销或转化是不是方便了，这样写你能理解了吧？
企业在注册账号之前要策划关于账号运营的方向，不断调整视频的内容和质量，一定要原创首发视频内容，这样可以获得更多的曝光和流量。
如果考虑到网站的结构，你会希望网站最重要的页面权重比重较高。举例来说，说你是一个电子商务的网站，但是其中某一个热销的产品是你的网站流量的主要来源，可是它在网站的结构底下是主页>分类>子分类>主打商品，在这样的情况下你可能需要重新调整网页的结构，让潜在消费者可以一进入你的网站就知道最重要的讯息是什么。
如图所示，该网站存在部分冗余代码。若页面脚本代码未压缩，会增加蜘蛛的抓取难度，从而影响页面的抓取和收录。
视频的内容如果只是为了展示推广某次活动，最好是选择播放量，这样可以更好地扩散活动信息；如果是长期发布的系列内容，最好选择关注和互动，这样可以让用户对视频内容有个连贯性的需求。 查看全部
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那么，细想一下，把这些流量转换成纯粹的广告价值，这必然是一个天价，更不要说在如今线上的流量如此昂贵的情况下。
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网页视频抓取脚本 下花园区网站建设公司(小区网站建设)
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那么，细想一下，把这些流量转换成纯粹的广告价值，这必然是一个天价，更不要说在如今线上的流量如此昂贵的情况下。
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网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-07-06 11:01
网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
网页视频抓取脚本批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取网页内容：爬取/抓取/限制注册号/alt字体大小/项目管理一个动态注册视频地址;page=3&from=timeline&isappinstalled=0获取数据解析视频地址:视频信息获取请去百度知道搜索“网页视频图片批量抓取”
下面这个网站会带你看看网页上的文字还有图片信息，
excel还是office2010，
如果是要取得网页的图片资源的话可以试试pyimage就可以批量获取页面中图片
baiduspider
图片密码漏洞验证图片封装csv提取爬虫速度慢页面操作久的信息获取好一点
爬取你感兴趣的直接chrome看一下效果
python实现wordpress发布网站siteapi（结合xsrf和appid）-密码流解析工具/
通过简单的cookie交换就可以取到，高大上的就用requests+xml.string.encode方法。
程序员培训机构有很多个，我只清楚那些大神们的qq空间网站都是我在一次课程中见到的。我对你说的网站比较感兴趣。可以给你我的网站，你看看。
python获取java的项目java课件下载-，是python2开发的。
khanacademy(khanacademyisapythonlearningcenter)，国内环境总是需要人才的，从crackhacker的职业化进入，身边人都有高phd的python学员，这些都是推荐你进入这个行业最好的资源。 查看全部
网页视频抓取脚本批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取网页内容：爬取/抓取/限制注册号/alt字体大小/项目管理一个动态注册视频地址;page=3&from=timeline&isappinstalled=0获取数据解析视频地址:视频信息获取请去百度知道搜索“网页视频图片批量抓取”
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网页视频抓取批量注册账号精准采集网页信息动态图片爬取
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网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-06-26 04:00
网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网页视频抓取脚本有好多种基本的网页视频抓取网页视频抓取一、基本网页视频抓取的原理1.你会根据ip地址来寻找视频文件网页视频抓取基本原理2.采用专业http视频下载工具视频抓取类型3.获取视频地址本文主要针对3这种网页视频下载利用http视频下载工具——文档在线下载。文档在线下载：4.文档在线下载以我们用的在线视频转换工具为例，要用到的工具有：【视频下载软件：】【人工智能文档在线转换器：，后缀：.doc【下载地址：下载：ae格式】【视频识别工具：】【share方便分享工具：】3.1打开我们用的在线视频转换工具.找到视频下载中所有视频，这里需要先下载软件，然后在进行下载，并且我们会下载视频文件到文档云盘，这里建议百度云盘。
3.2配置好我们在网站上下载的文档云盘。3.3使用该软件进行文档下载：使用该工具网址：看到提示解决方法看到提示解决方法。3.4将下载的视频文件用扫描仪扫描扫描并且转换（或者直接下载）.3.5进行筛选后就可以保存在相应的文档中。4.视频观看演示（iphone6/6plus机型）如果你看到一个很好的视频下载效果，你不会想得到是由什么工具来实现的。编辑：文档在线转换工具文档识别工具ae方便分享工具share的作用。 查看全部
网页视频抓取脚本有好多种基本的网页视频抓取网页视频抓取一、基本网页视频抓取的原理1.你会根据ip地址来寻找视频文件网页视频抓取基本原理2.采用专业http视频下载工具视频抓取类型3.获取视频地址本文主要针对3这种网页视频下载利用http视频下载工具——文档在线下载。文档在线下载：4.文档在线下载以我们用的在线视频转换工具为例，要用到的工具有：【视频下载软件：】【人工智能文档在线转换器：，后缀：.doc【下载地址：下载：ae格式】【视频识别工具：】【share方便分享工具：】3.1打开我们用的在线视频转换工具.找到视频下载中所有视频，这里需要先下载软件，然后在进行下载，并且我们会下载视频文件到文档云盘，这里建议百度云盘。
3.2配置好我们在网站上下载的文档云盘。3.3使用该软件进行文档下载：使用该工具网址：看到提示解决方法看到提示解决方法。3.4将下载的视频文件用扫描仪扫描扫描并且转换（或者直接下载）.3.5进行筛选后就可以保存在相应的文档中。4.视频观看演示（iphone6/6plus机型）如果你看到一个很好的视频下载效果，你不会想得到是由什么工具来实现的。编辑：文档在线转换工具文档识别工具ae方便分享工具share的作用。 查看全部
网页视频抓取脚本有好多种基本的基本原理(图)
网页视频抓取脚本有好多种基本的网页视频抓取网页视频抓取一、基本网页视频抓取的原理1.你会根据ip地址来寻找视频文件网页视频抓取基本原理2.采用专业http视频下载工具视频抓取类型3.获取视频地址本文主要针对3这种网页视频下载利用http视频下载工具——文档在线下载。文档在线下载：4.文档在线下载以我们用的在线视频转换工具为例，要用到的工具有：【视频下载软件：】【人工智能文档在线转换器：，后缀：.doc【下载地址：下载：ae格式】【视频识别工具：】【share方便分享工具：】3.1打开我们用的在线视频转换工具.找到视频下载中所有视频，这里需要先下载软件，然后在进行下载，并且我们会下载视频文件到文档云盘，这里建议百度云盘。
3.2配置好我们在网站上下载的文档云盘。3.3使用该软件进行文档下载：使用该工具网址：看到提示解决方法看到提示解决方法。3.4将下载的视频文件用扫描仪扫描扫描并且转换（或者直接下载）.3.5进行筛选后就可以保存在相应的文档中。4.视频观看演示（iphone6/6plus机型）如果你看到一个很好的视频下载效果，你不会想得到是由什么工具来实现的。编辑：文档在线转换工具文档识别工具ae方便分享工具share的作用。
一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 48 次浏览 • 2022-06-26 03:04
一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
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一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
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一直想爬取BiliBili的视频，无奈用 Python 爬取试试 ~
一直想爬取BiliBili的视频，无奈一直没有去研究一下。
最近，在旭哥的指点之下，用了Fiddler抓包，抓到了一直期待的视频包，完成了下载。
下面写一下我做这个爬虫的过程。
# 相关依赖 ：Fiddler+Python3 + Requests
下面看一下我做这个爬虫的具体步骤：
1. 进入某个具体视频的页面抓取视频包测试。
进入这个页面：，如下图所示。点击播放按钮。
可以看到Fiddler已经抓到了很多包。别着急，现在还没有视频包出现。由于需要时间下载，所以具体视频包会过一会才能弹出来。
过大概一两分钟，就会看到这个包，如下图。可以清楚的看到这个是Flv形式的视频流的包，看这个包的大小也可以看出来，是相当的大。
下面分析一下这个包的具体参数。点击上图红色圈圈那个“Raw",会弹出下面这个窗口
可以看到是一个Get请求，请求的url和Headers都很清楚。
这时候就可以实验一下，来写一小段代码测试一下是否可以通过requests.get()方法来下载视频。
#######################################################################import requests<br />with open("D:\video\bilibili.mp4") as f: f.write(requests.get(url, headers = headers, verify = False).content) #这里的Verify=False是跳过证书认证 print("下载完成") # 这里只是写了核心部分，headers和url没有写，直接copy过来就好了，# 注意Url前面要加Host. 真正的请求地址是http://主机Host地址/upgcx.......############################################################################
可以看到如果你运行这段代码，已经可以把视频下载到了本地。
这里你可以多试几个视频，可能会发现，有些视频按照抓包得到的Headers，请求之后只能Get到一部分视频，比如视频8M，你Get到只有2M。你去看一下Headers就会发现，他多了一个Range参数。把这个删除掉，就可以下载了。
经过我的实验，所有视频请求的Headers格式都可以统一为下图这样。里面有2个参数哈。
1.host,主机名，就是从你爬出来的URL中正则出来的host
2. 视频标号。
2. 获取请求Headers参数和请求源URL：
要找URL，可以看一下URL中的内容，里面的hfa=xxxxxxxx和hfb=xxxxxxx应该是加密的？这可怎么办。这时候用Fiddler，从抓来的包里搜索一下这两个参数，肯定藏在某个包里。用CTRL + F 输入hfa 搜索。可以看到包含HFA关键字的包都被找出来了。
进去一看，其实包含在网页源代码的包，也就是说URL中的参数包含在网页源代码里。
回到最初的那个视频页面，看一下网页源代码。搜索一下URL。
惊喜的发现，其实整个URL都在网页源码里。这岂不是太简单了。
不过需要注意的是，这个URL中含有的hfa等加密部分是会动态变化的。所以在最终脚本的代码结构中，需要拿一个URL,及时用来做get请求。下载完成之后再拿下一个URL。
我之前就犯过这样的错，由于URL过期，导致部分视频下载不到。
3. 从UP主的主页爬取所有视频的信息（视频编号，标题）。
在之前的实验之上，现在只要有视频编号，我们就可以下载到对应的视频了。所以接下来要做的工作就是从Up主的主页来获取所有的视频信息。
访问某个Up主的主页
点击圈圈的更多，可以进入所有视频的页面。
这时候看Filddler抓包的结果，看到这个json包，里面包含了本页所有视频的信息。
同样，看一下包头。如下图
也做一下实验，可以发现Cookie是不必须的参数。
同之前下载视频的Get方法，同样可以Get到这个Json包。然后就可以把内容通过Json解析的语句拿出来。
这里我并没有做翻页的工作，而是直接请求了100个视频。想做翻页的同学，加一点代码就好了。
<p style="white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;text-align: center;"><br />
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【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 22 次浏览 • 2022-06-04 05:14
【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
推送链接的meta信息
已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
时间维度特征 查看全部
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
推送链接的meta信息
已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
时间维度特征 查看全部
【专家专栏】郑志彬：抓取学习笔记
知识图谱的很重要的原始数据来源还是来自于网站抓取的数据，网站抓取器就是我们常说的Spider。
在互联网上爬来爬去，发现链接，抓取网页，这就是Spider整天做的事情。听起来很简单，但是实际上是困难重重的。
Spider有两个核心任务：选链调度 和 网页抓取。
Spider面临的主要问题有：
抓取流量有限，需要根据预测合理调度，使收益最大化：
收录控制：互联网上有大量各种重复、垃圾信息，如果不加限制，我们的系统将很快被垃圾占领。需要判断网页的质量，挖掘网页的重复规律，在尽可能早的地方把垃圾和重复控制住。
1、抓取器(Crawler)
最简单的抓取器就是一个实现了HTTP协议的客户端：接收一系列URL，向网站发起抓取，输出一系列网页。但是在实际中，简单的HTTP抓取不能完全满足抓取需求。除了高性能、高并发外，还有如下需求：
页面渲染功能的实现方案一把是基于chrome或者firefox内核实现，但有得必有失，这样会导致性能远差于简单的网页抓取器，并非所有网页都有这么复杂的渲染需求，可以让用户自己根据需要来选择。
另外，在这之前，还要能够保证不被网站封禁，比如控制抓取的频率、验证码破解、登录验证等。这些都是令人头疼的难题。
2、新链拓展
有了抓取器，给定一批链接，可以把网页抓回来。但从哪得到源源不断的链接以持续抓取呢？这就是新链拓展做的事情。
互联网拓朴是一个广泛连接的图，从一个小的核心网页集合出发（例如新浪，hao123），沿着链接可以找到互联网上绝大部分网页。新链拓展模块就是负责从网页上提取出新的链接。新提出的链接合并到老链接集合（原始链接称之为种子）中，从而使抓取可以持续，使爬虫的触角逐渐伸向全网，源源不断地得到新出现的网页链接。
通常情况下，链接是通过解析HTML树中的标签得到的。但还有一些其它的提链方式：
另外，对于特定领域的抓取器，比如我们知识图谱，对于某个种子URL，拓展出来的新链是有要求的。例如从网易新闻的频道首页开始抓取，递归抓取（发现/拓展）新闻详情页。这一般通过正则表达式来描述新链拓展的规则。以上面的例子为例：
频道首页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[a-z]*/。
新闻详情页的URL格式为：，。所以其对应的正则表达式为：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html。
综上，如果我们想要创建一个全站抓取任务，从频道首页发现新闻详情页，则链接发现规则可以这样配：
入口页面正则：[a-z]*/
此入口页面允许的新链正则：[0-9]/[0-9]/[0-9]/..html
那么解析器在分析频道首页时，发现的新链当中，符合新闻详情正则的链接都会被选取，放到种子库当中，供下轮调度使用。
页面解析器（抽取器）也只能针对某些pattern的URL进行页面抽取（通用的页面解析器，如新闻类型的一般准确率不高，很难满足抽取需求）。
3、链接库与网页库
可以持续抓取网页后，我们让这个系统自动跑下去。但是很快我们会发现链接和网页的数量迅速膨胀，简单的文件存储越来越慢，我们需要更高效的存储方式。怎么设计链接库和网页库的存储呢？
链接库的需求：
网页库的需求：
网页库数据量比较大，基本都是离线批量的读写应用（偏向于OLAP），所以业界通用做法是存放在HBase中。而对于链接库，则需要比较大量的随机大写，偏向于OLTP，所以DB（需要sharding）或者NoSQL（如ES）比较合适。
4、选链调度
经过源源不断的 网页抓取=>新链扩展 周期循环之后，链接库里面的种子会非常多，但是抓取器每天能够抓取的链接是有限的，这就产生了一个问题：这么多链接究竟应该选哪些来抓取呢？这就是spider调度策略做的事情。
TIPS 商业搜索引擎，spider的链接库里会有几千亿链接，但是每天发起抓取的链接量仅能够有几十亿。
调度策略模型
1、广度有限
spider最原始、最基础的调度策略是广度优先。即：优先调度浅层链接。这里的深度并不是指URL的目录深度，而是链接从首页开始的follow深度(即常见的link_depth字段)。 这是符合一般人对网站的浏览习惯的。一般人从首页开始，通过导航链接，层层找到需要的内容。站长也会把一些重点推荐的内容或新内容放在首页或浅层栏目页上。而需要点击N多次才能发现的页面，一般用户很难找到，价值也不高。
2、链接分级
这个也是比较通用的做法，就是为每个种子分配权重（调度优先级），类似于操作系统的进程调度算法。
为了区分不同链接之间的优先级，spider选取时会对链接进行分级：
TIPS 五种流量划分
我们希望每个站点上的链接可以按某种优先级排序。排好序后链接选取工作就极简单了，只要按顺序从高到低选即可。但我们发现并不是所有链接之间的优先级都是可比的。链接可以分成一些group，group内可比，group间不可比。
根据链接调度的需求，把链接分成五种流量类型：
这五种流量类型内部的链接优先级可直接比较，流量类型之间则不可比。流量类型之间的调度通过配比动态计算得到。
3、站点隔离选取
除了对链接根据流量类型进行group，为了体现站点之间的巨大差别，还可以考虑引入站点隔离选取机制。
在站点隔离选取机制下，linkbase按URL字典序(站点部分倒转)排列，相同站点的链接存储在一起。各个站点之间完全独立选取，方便各个站点进行独立的策略控制，避免了相互影响。
调度依赖的属性
链接调度模型定下后，关键是如何更好更快地获取、计算链接相关各种属性，以及尽快地把这些属性生效到线上，影响调度。
待抓链接可以拿到的属性
反链/anchor/fresh-pp/page_rank/微博转发
前链/link_depth/hub_depth
sobar访问
推送链接的meta信息
已抓链接可以拿到的属性
单页面级特征
多页面特征
时间维度特征
左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-05-08 01:30
左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
<p>url 查看全部
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
<p>url 查看全部
左手用R右手Python系列——动态网页抓取与selenium驱动浏览器
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。
但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。
好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于selenium驱动的接口包——Rwebdriver来完成的。
当时技术不太成熟，思路也比较幼稚，我使用了导航器硬生生的遍历了500页内容，虽然最后也爬完了所有数据，但是耗时较长（将近40分钟），效率比较低。（感兴趣的小伙伴儿可以参考下上面那篇，不过实习僧的官网近期有较大改版，现在爬取难度肯定要比当初难多了！那个代码可能无法使用了）
最近抽时间学习了下RSelenium包的相关内容，这里感谢陈堰平老师在R语言上海大会现场所做《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》的演讲，虽然未达现场，但是有幸看完视频版，其中的几个细节解决了我近段时间的一些困惑，这里表示感谢。
陈堰平老师主讲：《用RSelenium打造灵活强大的网络爬虫》
一个老外关于RSelenium的入门视频（youtobe请自行翻墙）：
当前R语言中能做到解析动态网页的有以下几个包（欢迎补充）：
本节以下内容正式分享今日案例，目标是拉勾网（不要问为什么，因为之前我还没有爬过拉钩）！
在介绍案例之前，请确保系统具备以下条件：
本地有selenium服务器并添加系统路径；
本地有plantomjs浏览器并添加系统路径；
安装了RSelenium包。
因为涉及到自动化点击操作，Chrome浏览器倒腾一下午硬是在点击环节出故障，找到了原因，因为拉勾网页面很长，而下一页按钮不在默认视窗范围内，使用了js脚本控制滑动条失败，原因不明，看到有人用firefox浏览器测试成功，我还没有试过，这里改用plantomjs无头浏览器(无需考虑元素是否被窗口遮挡的问题。)
R语言版：
#！！！这两句是在cmd后者PowerShell中运行的！<br />#RSelenium服务未关闭之前，请务必保持该窗口状态！<br />###启动selenium服务：
cd D:\
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
##selenium服务器也可以直接在R语言中启动（无弹出窗口）<br />system("java -jar \"D:/selenium-server-standalone-2.53.1.jar\"",wait = FALSE,invisible = FALSE)
#加载包<br />library("RSelenium")<br />library("magrittr")<br />library("xml2")
启动服务
#给plantomjs浏览器伪装UserAgent<br />eCap % xml_text(trim=TRUE)
#职位所述行业
position.industry % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="industry"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "",.)<br /> #职位福利
position.bonus % read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="list_item_bot"]/div[@class="li_b_l"]') %>% xml_text(trim=TRUE) %>% gsub("[[:space:]\\u00a0]+|\\n", "/",.)<br /> #职位工作环境
position.environment% read_html() %>% xml_find_all('//div[@class="li_b_r"]') %>% xml_text(trim=TRUE)
#收集数据
mydata% xml_find_all('//div[@class="page-number"]/span[1]') %>% xml_text() !="30"){<br /> #如果页面未到尾部，则点击下一页
remDr$findElement('xpath','//div[@class="pager_container"]/a[last()]')$clickElement()<br /> #但因当前任务进度
cat(sprintf("第【%d】页抓取成功",i),sep = "\n")
} else {<br /> #如果页面到尾部则跳出while循环
break
}
}<br /> #跳出循环后关闭remDr服务窗口
remDr$close()
#但因全局任务状态（也即任务结束）
cat("all work is done!!!",sep = "\n")<br /> #返回最终数据
return(myresult)
}
运行抓取函数
selenium爬虫操作网页（实战篇）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 45 次浏览 • 2022-05-08 00:23
selenium爬虫操作网页（实战篇）
前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
更复杂的使用RSelenium+rvest爬取动态或需登录页面教程参考：其它爬虫基础知识：文末友情宣传强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：
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前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
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selenium爬虫操作网页（实战篇）
前面我们遇到了一个爬虫难题：，选择了[在R里面配置selenium爬虫环境]()，仅仅是安装和配置好了在R里面使用selenium爬虫，打开一个JavaScript控制的动态网页仅仅是爬虫的开始，接下来需要跟这个网页进行各式各样的交互。首先放出一些学习链接：查看源代码如果你使用谷歌浏览器自行打开网页：会发现它的源代码里面根本就没有各式各样的下一页等按钮，全部被隐藏在了如下所示的JavaScript脚本里面：
<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> document.write('');<br /> <br />
但是这些JavaScript脚本是网页开发者并不会公开的，所以我们没办法去查看它们里面的函数。但是可以使用selenium爬虫打开的网页，代码如下：
library(RSelenium)<br />library(rvest)<br />library(stringr)<br /><br />################调用R包#########################################<br />library(rvest) # 为了read_html函数<br />library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取<br /><br />###############连接Server并打开浏览器############################<br />remDr %<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br />links<br />i=1<br />while(i%<br /> html_nodes("a") %>% html_attr("href") <br /> print(lks)<br /> links=c(links,lks)<br />}<br />links=unique(links)<br />links<br />save(links,file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />
当然了，拿到的links本身，还需进行二次访问，继续摘取里面的信息。第二次访问具体每个网页前面的links变量里面储存了全部的plasmid的介绍页面的url
接下来就循环访问每个plasmid网页获取信息，代码如下：
load(file = 'plasmid_detail_links.Rdata')<br />links<br />kp=grepl('plasmid_detail.html',links)<br />links=links[kp]<br />length(links)<br />remDr % html_nodes('.panel-body')<br /> c1 % html_text() <br /> c2 % html_text() <br /> c3 % html_text() <br /> c1=gsub('\t','',c1);c1=gsub('\n','',c1);<br /> c2=gsub('\t','',c2);c2=gsub('\n','',c2);<br /> c3=gsub('\t','',c3);c3=gsub('\n','',c3);<br /> # id="plasmidName"<br /> plasmidName % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmidName') %>% html_text() <br /> # id="plasmid_identification"<br /> plasmid_identification % <br /> read_html() %>% html_nodes('#plasmid_identification') %>% html_text() <br /> info=data.frame(plasmidName,plasmid_identification,c1,c2,c3)<br /> rm(htmls)<br /><br /> write.table(info,file = 'info1.txt',<br /> col.names = F,row.names = F,<br /> append = T)<br />}<br />
保存为文件：
更复杂的使用RSelenium+rvest爬取动态或需登录页面教程参考：其它爬虫基础知识：文末友情宣传强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：
用python抓取腾视频所有电影的爬虫，不用钱就可以看会员电影！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-05-07 23:21
用python抓取腾视频所有电影的爬虫，不用钱就可以看会员电影！
大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
程序员技术交流群随着读者越来越多，虎哥我也建了几个技术交流群，九分聊技术，一分聊风雪，欢迎有兴趣的同学加入我们。可以长按识别下方二维码，一定要注意：城市+昵称+技术方向，根据格式，可以更快捷地通过选择内容进入群。<p style="outline: 0px;max-width: 100%;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">▲长按扫描<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
查看全部
大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
程序员技术交流群随着读者越来越多，虎哥我也建了几个技术交流群，九分聊技术，一分聊风雪，欢迎有兴趣的同学加入我们。可以长按识别下方二维码，一定要注意：城市+昵称+技术方向，根据格式，可以更快捷地通过选择内容进入群。<p style="outline: 0px;max-width: 100%;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">▲长按扫描<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
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大家好，我是虎哥。
运行环境
实现目的与思路·
目的：
实现对腾讯视频目标url的解析与下载，由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏想实现对目标视频的下载
思路：
首先拿到想要看的腾讯电影url,通过第三方vip视频解析网站进行解析，通过抓包，模拟浏览器发送正常请求，通过拿到缓存ts文件，下载视频ts文件，最后通过转换为mp4文件，即可实现正常播放
完整代码
import reimport os,shutilimport requests,threadingfrom urllib.request import urlretrievefrom pyquery import PyQuery as pqfrom multiprocessing import Pool''''''class video_down(): def __init__(self,url): # 拼接全民解析url self.api='https://jx.618g.com' self.get_url = 'https://jx.618g.com/?url=' + url #设置UA模拟浏览器访问 self.head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} #设置多线程数量 self.thread_num=32 #当前已经下载的文件数目 self.i = 0 # 调用网页获取 html = self.get_page(self.get_url) if html: # 解析网页 self.parse_page(html) def get_page(self,get_url): try: print('正在请求目标网页....',get_url) response=requests.get(get_url,headers=self.head) if response.status_code==200: #print(response.text) print('请求目标网页完成....\n 准备解析....') self.head['referer'] = get_url return response.text except Exception: print('请求目标网页失败，请检查错误重试') return None<br /><br /> def parse_page(self,html): print('目标信息正在解析........') doc=pq(html) self.title=doc('head title').text() print(self.title) url = doc('#player').attr('src')[14:] html=self.get_m3u8_1(url).strip() #self.url = url + '800k/hls/index.m3u8' self.url = url[:-10] +html print(self.url) print('解析完成，获取缓存ts文件.........') self.get_m3u8_2(self.url) def get_m3u8_1(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') return html[-20:] except Exception: print('缓存文件请求错误1，请检查错误')<br /><br /> def get_m3u8_2(self,url): try: response=requests.get(url,headers=self.head) html=response.text print('获取ts文件成功，准备提取信息') self.parse_ts_2(html) except Exception: print('缓存文件请求错误2，请检查错误') def parse_ts_2(self,html): pattern=re.compile('.*?(.*?).ts') self.ts_lists=re.findall(pattern,html) print('信息提取完成......\n准备下载...') self.pool() def pool(self): print('经计算需要下载%d个文件' % len(self.ts_lists)) self.ts_url = self.url[:-10] if self.title not in os.listdir(): os.makedirs(self.title) print('正在下载...所需时间较长，请耐心等待..') #开启多进程下载 pool=Pool(16) pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists]) pool.close() pool.join() print('下载完成') self.ts_to_mp4() def ts_to_mp4(self): print('ts文件正在进行转录mp4......') str='copy /b '+self.title+'\*.ts '+self.title+'.mp4' os.system(str) filename=self.title+'.mp4' if os.path.isfile(filename): print('转换完成，祝你观影愉快') shutil.rmtree(self.title)<br /><br /> def save_ts(self,ts_list): try: ts_urls = self.ts_url + '{}.ts'.format(ts_list) self.i += 1 print('当前进度%d/%d'%(self.i,len(self.ts_lists))) urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + '/{}.ts'.format(ts_list)) except Exception: print('保存文件出现错误')<br /><br /><br /><br />if __name__ == '__main__': #电影目标url：狄仁杰之四大天王 url='https://v.qq.com/x/cover/r6ri9qkcu66dna8.html' #电影碟中谍5：神秘国度 url1='https://v.qq.com/x/cover/5c58griiqftvq00.html' #电视剧斗破苍穹 url2='https://v.qq.com/x/cover/lcpwn26degwm7t3/z0027injhcq.html' url3='https://v.qq.com/x/cover/33bfp8mmgakf0gi.html' video_down(url2)
视频缓存ts文件
这里都是一些缓存视频文件，每个只有几秒钟播放，最后需要合并成一个mp4格式的视频，就可以正常播放，默认高清下载
注意这里的进度因为使用多进程下载，进度仅供参考，没有确切显示进度，可以进文件夹查看正常进度，可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件
实现效果
一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 48 次浏览 • 2022-05-07 22:35
一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频
2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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2、如何实现搜索关键字?
通过网址我们可以发现只需要在kw=() ，括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它，后面我们在通过循环遍历它。
【五、项目实施】
1、创建一个名为BaiduImageSpider的类，定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): pass def main(self): passif __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:")<br /> spider.main() passif __name__ == '__main__': spider= ImageSpider() spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requestsfrom lxml import etreefrom urllib import parseclass BaiduImageSpider(object): def __init__(self, tieba_name): self.tieba_name = tieba_name #输入的名字 self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)' }<br /> '''发送请求 获取响应''' def get_parse_page(self, url, xpath): html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8") parse_html = etree.HTML(html) r_list = parse_html.xpath(xpath) return r_list def main(self): url = self.url.format(self.tieba_name)if __name__ == '__main__': inout_word = input("请输入你要查询的信息:") key_word = parse.quote(inout_word) spider = BaiduImageSpider(key_word) spider.main()
3、用xpath进行数据分析
3.1、chrome_Xpath插件安装
1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。
2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx， chrome浏览器输入：chrome://extensions/
3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ；
4) 如果安装失败，弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”，遇到这个问题，解决方法 是：打开开发者模式，将crx文件（直接或后缀修改为rar）并解压成文件夹，点击开发者模式的加载已解压的扩展程序，选择解压后的文件夹，点击确定，安装成功；
3.2、chrome_Xpath插件使用
上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件，接下来我们即将使用它。 1) 打开浏览器，按下快捷键F12 。 2) 选择元素，如下图所示。
3) 右键，然后选择，“Copy XPath”，如下图所示。
3.3、编写代码，获取链接函数。
上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径，接下来定义一个获取链接函数get_tlink，并继承self，实现多页抓取。
'''获取链接函数'''<br /> def get_tlink(self, url): xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href' t_list = self.get_parse_page(url, xpath) # print(len(t_list)) for t in t_list: t_link = "http://www.tieba.com" + t '''接下来对帖子地址发送请求 将保存到本地''' self.write_image(t_link)
4、保存数据
这里定义一个write_image方法来保存数据，如下所示。
'''保存到本地函数'''<br />def write_image(self, t_link): xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video" img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath) for img_link in img_list: html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content filename = "百度/"+img_link[-10:] with open(filename, 'wb') as f: f.write(html) print("%s下载成功" % filename)
注：@data-video是网址中的视频，如下图所示。
【六、效果展示】
1、点击运行，如下图所示（请输入你要查询的信息）：
2、以吴京为例输入，回车：
3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下，这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下，新建一个名为“百度”的文件夹，否则的话系统将找不到该文件夹，会报找不到“百度”这个文件夹的错误。
4、下图中的MP4就是评论区的视频。
【七、总结】
1、不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。
2、本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。3、欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。4、通过本项目可以更快的去获取自己想要的信息。
5、需要本文源码的小伙伴，后台回复“百度贴吧”四个字，即可获取。
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某教育加密视频下载过程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-05-02 01:10
某教育加密视频下载过程
前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
相关软件在公众号内回复“0409”获取
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前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
相关软件在公众号内回复“0409”获取
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某教育加密视频下载过程
前段时间有群友想下载自己所报培训班的教学视频回放，我告诉他
浏览器扩展商店安装猫抓插件即可。
结果他说试了不行，于是我开始了研究。
首先我测试使用GreasyFork，在里面找了一些脚本，最终结果以
【行不通】而结束，但是GreasyFork在没有视频二次加密的网页视频中是可以使用的，后续我这边使用猫抓，发现可以抓到m3u8以及视频的切片ts文件：
(一些专业名词我就不解释了，想了解的自行搜索资料)
而在这里我们只会用到后缀是.m3u8结尾的文件；
视频切片【.ts】这里就不过多介绍这个点了；
后续有想了解的可以在网上查阅一下相关资料；
教程来了：
所需软件：一台电脑、浏览器、猫抓插件、M3U8下载器
猫抓插件：抓取.m3u8结尾的文件下载链接
M3U8下载器：用于下载.m3u8文件
具体步骤：
1.浏览器安装【猫抓】插件；
2.电脑本地安装M3U8下载器；
3.浏览器找到需下载视频的网页，使用猫抓，抓取.m3u8结尾的文件下载链接；
复制|下载|搜索
4.复制下载链接并粘贴至下载器【文件/链接】文本框中；
5.命名，随后点击添加按钮，最后点击全部开始；
这个下载器原理就是调用的ffmpeg，使用Aria2作为下载引擎；
我们试试看：
可以看到中途提示下载结束，在这里大家不要去关软件，结束之后会对.ts文件进行合并，等到提示转码完成，这时候方可去查看下载到的文件。
注：如要下载多个文件，重复操作上面的步骤即可！
我这边最终得到的是：
相关软件在公众号内回复“0409”获取
SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-04-30 20:04
SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
① 超链接的外链比例占35%。
② 锚文本外链的比例占35%。
③ 纯文本外链的比例占10%。
④ 友情链接交换的比例占20%。
4、UGC活动
对于任何一个网站，搜索引擎都是希望它是一个具有活性的站点，从解决搜索需求的角度，我们认为，当你试图建立一个网站之后，我们应该积极的邀请用户参与进来，发现问题，解决相关性的问题。
因此，合理的建立UGC活动，可能是一个不错的选择，比如：在特定的时间周期中，邀请用户针对产品属性撰写评论，并给出相应的小礼品等。
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在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
① 超链接的外链比例占35%。
② 锚文本外链的比例占35%。
③ 纯文本外链的比例占10%。
④ 友情链接交换的比例占20%。
4、UGC活动
对于任何一个网站，搜索引擎都是希望它是一个具有活性的站点，从解决搜索需求的角度，我们认为，当你试图建立一个网站之后，我们应该积极的邀请用户参与进来，发现问题，解决相关性的问题。
因此，合理的建立UGC活动，可能是一个不错的选择，比如：在特定的时间周期中，邀请用户针对产品属性撰写评论，并给出相应的小礼品等。
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SEO优化怎么做如何提高效果(怎么在网络时代精准找到客户)
在做SEO的过程中，我们总是会沉浸在“盲目进行时”很长一段时间里，总是停不下来脚本去思考，我们近期的SEO优化工作，是否是徒劳，而仍然日复一日的坚持！
因此，我们认为SEO人员在特定周期内，开启网站优化工作的时候，我们应该多加思考。
那么，SEO人员，如何做好网站SEO优化工作？
根据以往SEO优化的经验，蝙蝠侠IT，将通过如下内容阐述：
1、竞争分析
竞争对手是自己最好的老师，当我们试图建立行业网站的时候，通常我们建议导出TOP50竞争对手的网站，审查相关对方相关性的数据，包括：
① 网站页面布局的样式与内容元素的填充，比如：图文，短视频等。
② 对方的内容策略，核心关键词词库的整理。
③ 网站SEO数据指标，相关页面排名的情况。
④ 品牌知名度，是否具有一定搜索量品牌词。
2、站内调整
根据竞争对手的数据反馈指标，我们可以调整自己网站的相关情况，如果你对SEO并不是特别了解，我们前期在相关运营的过程中，可以综合多个竞争对手的优点，整合在自己的网站。
同时，我们需要学会调整站内策略，合理的性做：
① 面包屑导航的设计与优化，比如：是否利用关键词做超链接名称。
② 网站结构中是否需要行业百科知识，它与新闻资讯的页面抓取顺序如何调整。
③ 目录层级合理的控制在3次点击之内。
3、外链建设
从目前来看，新站的外部链接建设情况是非常重要的，目前全网的百度收录情况都是相对的缓慢，但我们知道SEO是一个时效性的工作。
当我们在做SEO排名的时候，需要快速地针对网站首页进行索引，这是核心目标之一，因此，我们需要选择一些高权重的新闻源外链，如果能够启用锚文本链接是最好，具体相关策略可以参考：
① 超链接的外链比例占35%。
② 锚文本外链的比例占35%。
③ 纯文本外链的比例占10%。
④ 友情链接交换的比例占20%。
4、UGC活动
对于任何一个网站，搜索引擎都是希望它是一个具有活性的站点，从解决搜索需求的角度，我们认为，当你试图建立一个网站之后，我们应该积极的邀请用户参与进来，发现问题，解决相关性的问题。
因此，合理的建立UGC活动，可能是一个不错的选择，比如：在特定的时间周期中，邀请用户针对产品属性撰写评论，并给出相应的小礼品等。
