解决方案:[发明专利]一种基于网页标签分析的数据自动采集方法在审
　　技术领域
　　本发明涉及数据采集技术，尤其涉及一种基于网页标签分析的数据自动采集方法。
　　背景技术
　　随着互联网时代的发展，我们现在已经进入了大数据时代。互联网时代，产生的数据越来越多，各家大数据公司应用的数据也越来越多。目前的数据来源大多来自互联网，由于互联网上存在结构化、半结构化和非结构化数据，这增加了数据采集
的难度。
　　数据挖掘是指从存储在数据库、数据仓库或其他信息存储库中的大量数据中挖掘出有效知识的过程。数据挖掘从大量数据中提取隐含的、有价值的、易于理解的信息，指导人们的活动。数据挖掘技术主要包括关联规则、分类规则、聚类分析和序列模式等。
　　在通过各种数据挖掘技术挖掘互联网数据时，由于存在不同的数据结构，各个数据采集工作都迫切需要一个能够通过简单的配置采集各种数据的工具。目前的数据采集方式是分析网页后，根据网页的结构编写数据采集程序。这样的话，每次采集不同的网站，都需要重新分析网页，重写程序，大大降低了数据采集的成本。代码行的效率和重用。
　　发明内容
　　针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于网页标签分析的数据自动采集方法。
　　根据本发明，一种基于网页标签分析的自动采集数据的方法，解决上述技术问题所采用的技术方案是：该自动采集数据的方法利用网页分析技术，利用程序分析源代码网页化，利用网页标签，手动配置采集位置，对互联网上的结构化、半结构化、非结构化数据进行统一采集；主要步骤包括：编写通用程序和配置采集。
　　
　　优选地，编写通用程序是指编写采集程序，使用统一的网页标签获取内容来采集网页内容，并留有界面用于手动配置采集内容的位置。
　　优选地，利用网页标签分析技术编写采集程序，利用用户通过采集程序配置的标签位置和内容采集所需的互联网网站数据。
　　优选地，配置采集，通过配置采集网站的类型和采集的页数，自动生成访问的URL，自动访问网页并获取网页数据，通过配置的前后端抓取互联网数据连接器。
　　优选地，对采集到的网站进行分析，分析是否存在分页，以及分页的参数标识；在系统上统一配置网页和分页的参数标识。
　　优选地，利用系统的URL采集
功能，采集
数据所在的URL，得到分页的URL。
　　优选地，分析采集到的数据所在的网页，找出数据所在的标签位置，并在程序中进行配置；并配置关联的数据库和表名。
　　优选地，通过系统的数据采集功能采集每个网页。
　　与现有技术相比，本发明基于网页标签分析的数据自动采集方法的有益效果在于，该数据自动采集方法利用网页分析技术，利用网页标签，手动配置采集位置，旨在互联网结构化、半结构化、非结构化数据的统一采集；解决了现有技术带来的数据采集效率低的问题，降低了数据采集的难度，提高了数据采集效率。
　　图纸说明
　　附图1是所述基于网页标签分析的自动数据采集方法的结构示意图。
　　
　　详细方法
　　为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合具体实施例，结合本发明的基于网页标签分析的数据自动采集方法，进一步详细说明。附图。
　　本发明所述的一种基于网页标签分析的数据自动采集方法，利用网页分析技术，利用程序分析网页源代码，利用网页标签，手动配置采集位置，针对结构化的和互联网上的半结构化数据。, 非结构化数据统一采集；主要步骤包括：编写通用程序和配置采集。
　　例子：
　　本实施例描述的一种基于网页标签分析的自动采集数据的方法，编写一个通用程序，编写一个采集程序，使用统一的网页标签获取内容的方法采集网页内容，并留给用户接口手动配置和采集
内容的位置。
　　配置采集，通过配置采集网站类型、采集页面数，自动生成访问URL，自动访问网页并获取网页数据，通过配置的前后端连接器抓取互联网数据。
　　本实施例描述的基于网页标签分析的数据自动采集方法的具体实现过程如图1所示：
　　第一步，利用网页标签分析技术编写采集程序，通过采集程序使用用户配置的标签位置和内容采集用户需要的互联网网站数据；
　　第二步，对采集到的网站进行分析，分析是否存在分页，分页的参数识别；并在系统上统一配置网页和分页参数识别；
　　第三步，利用系统的URL采集功能，先采集数据所在的URL，得到分页URL；
　　解决方案:IT小白也能轻松get日志服务---使用Nginx模式采集日志
　　Nginx日志是网站运维的重要信息。日志服务支持通过Nginx模式快速采集Nginx日志，进行多维度分析。由于Nginx强大的功能和突出的性能，越来越多的Web应用程序使用Nginx作为http和反向代理的Web服务器。Nginx的访问日志无论是用户行为分析还是安全分析，都是非常重要的数据来源之一。如何有效方便的采集
Nginx日志进行有效分析成为大家关心的问题。
　　如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置，快速采集
Nginx日志，对于一些IT新手来说可能并不容易。下面小编将从一个新手体验者的角度来介绍一下。
　　背景知识
　　该场景主要涉及以下云产品和服务：
　　日志服务
　　日志服务SLS是一个云原生的观察分析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台服务。日志服务提供数据采集、处理、查询分析、可视化、告警、消费、交付等一站式功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。
　　云服务器 ECS
　　弹性计算服务（简称ECS）是阿里云提供的IaaS（Infrastructure as a Service）级别的云计算服务，具有优异的性能、稳定性、可靠性和弹性扩展能力。云服务器ECS为您省去了购买IT硬件的前期准备工作，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样方便高效地使用服务器，实现计算的开箱即用和弹性伸缩资源。阿里云ECS不断提供创新的服务器来满足各种业务需求，助力您的业务发展。
　　经验简介
　　该场景将提供一个配置了Centos 7.7的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，您可以基于现有环境快速采集Nginx日志，掌握日志服务的基本操作。
　　
　　先决条件步骤的简要概述
　　登录日志服务控制台。
　　安装 Nginx 运行所需的插件。
　　下载Nginx安装包：
　　解压Nginx安装包，编译安装并启动Nginx。
　　在访问数据区域，选择 Nginx - 文本日志。
　　选择目标Project和Logstore。
　　创建机器组。
　　选择目标机器组，将机器组从源机器组移动到应用机器组。
　　创建Logtail配置。
　　
　　单击“下一步”完成Logtail配置，日志服务开始采集日志。Logtail配置生效最多需要3分钟，请耐心等待。
　　（注：请根据具体需要选择高级配置，如无特殊要求，建议保持默认配置。）
　　预览数据并设置索引。
　　日志服务默认开启全文索引。您也可以根据采集
的日志手动或自动设置字段索引。
　　（注意：如果要查询分析日志，必须至少开启全文索引和字段索引属性之一，同时开启时，以字段索引为准。）
　　在浏览器中打开新标签页，访问；ECS公网地址>，多次刷新页面。
　　打开日志服务页签，点击查询/分析，可以看到采集到的access.log日志。
　　至此，Nginx方式的日志采集就完成了。
　　相信通过对日志服务真实运行环境的亲身体验，您会对如何快速采集Nginx日志有更进一步的认识和收获，也会更容易上手和进行实际操作。
　　实验场景体验链接如下，快来试试吧： 查看全部

　　技巧:1分钟秒懂百度判断网页质量原理？
　　百度在判断网页质量时，通常会从内容质量、浏览体验和可访问性三个方面进行判断。下面快速介绍一下这三个维度。
　　我们在经常做网站优化的时候，会遇到百度资源平台的反馈信息：“您好，搜索抓取和展示互联网内容需要一定的识别周期，是否收录是根据页面内容质量和用户需要判断，我们不保证包括网站的每一个链接，目前网站整体收录正常，感谢您对百度的关注和支持！详细请参考百度反馈的大致意思从这些信息来看，我们的内容质量不高。所以我们需要提高内容质量。
　　百度判断页面质量——内容质量
　　内容质量是满足用户需求的基础。百度算法判断内容质量来判断文章的主要内容。百度算法考察页面内容的很多维度，但最重要的是成本，即我们的内容需要以最小的成本让用户满意。需求，我们举个例子；
　　1. 优质内容
　　
　　百度判断优质内容主要看页面是否与主题相关，内容是否丰富。对于这部分网页，百度会增加展示在用户面前的概率，比如这些例子：
　　专业文章，优质内容，资深操作，彻底解决一个问题
　　2.内容质量中等
　　内容质量中等的网页只能满足单个用户的需求。内容虽然齐全，但并不丰富。对于这类内容，我们举个例子：
　　中等内容质量 普通文章页面
　　3.内容质量低
　　
　　内容质量差的页面不仅不能满足用户需求，而且在正文中还有明显的采集
痕迹。并且该页面有明显的作弊行为。
　　百度判断页面质量——浏览体验
　　百度判断浏览体验好坏的因素很多，但目前的搜索引擎仍然主要从内容布局和广告的影响来考察。内容排版精美，图文并茂，阅读起来非常愉悦。广告放在合适的位置。以内容为主，广告为辅，让浏览体验满足用户体验。
　　百度判断页面质量——无障碍
　　百度算法从正常打开、权限限制、有效性来判断页面的可访问性。对于正常访问的网页，可以参与正常排序。对于授权的网页，通过其他维度，对无效内容进行降权展示。
　　总结以上三个方面，我们可以知道，百度是从这三个方面来判断一个网页的好坏的。一篇经过精心编辑加工的优质内容，文章排版精良，文字优美有逻辑，图文并茂。这才是高质量的页面。
　　解决方案:关键词规划师（百度竞价关键词工具）
　　本期七转网给大家分享一款七哥认为最好用的关键词分词工具“百度关键词策划师”。本工具是一款竞价词扩展工具，所有竞价付费推广的SEM赚取者都会用到。如果您没有百度竞价账号，可以申请试用账号。关键词 planner 工具不仅是出价必备，也是日常SEO关键词 挖词的利器。可以和百度竞价关键词规划器、5118工具、爱展网等关键词工具一起使用，可以让我们的关键词分词更加全面和高效。
　　一、产品概述
　　1、产品名称：百度竞价“关键词策划师”
　　2、产品功能：提供百度竞价推广关键词分词工具
　　3、产品介绍： 《关键词Planner》是百度搜索推广的分词工具。是百度竞价推广关键词挖词的核心工具。UC神马搜索推广关键词辅助工具。根据账号计划单元投放情况，分词工具智能挖掘更多优质关键词，同时在推荐中匹配更精准的出价、激烈的竞争、平均每周搜索量等建议结果，让买话跟得上，推荐关键词，实现质与量的双重提升。
　　2.工具使用
　　1.搜索并添加关键词
　　2.搜索扩展词：
　　日常扩展入口：入口1：工具中心-关键词Planner关键词/关键词配套//入口02：推广管理-Orientation关键词Planner关键词/关键词包裹
　　Step1：选择要添加的单位关键词，搜索关键词获取系统推荐相关关键词：如果不选择具体单位，则根据帐户
　　Step2：点击添加关键词，设置相应的匹配和出价开始投放
　　
　　3.下载批量关键词
　　极速延伸入口：入口1：工具中心1关键词Planner关键词下载//入口2：推广管理-Orientation关键词Planner关键词下载
　　三、功能说明
　　下面我们将讲解百度竞价关键词策划师的基本功能概念、内容设计策划师的推广逻辑、关键词标签说明、关键词指导价说明、添加百度竞价几种关键词 的方法
　　1. 关键词 planner的推广逻辑
　　2、关键词四种标签类型说明：
　　关键词推荐理由分为“手机热词”、“电脑热词”、“手机黑马词”、“电脑黑马词”四大类。
　　3. 关键词指导价说明
　　指导价是您可能需要为 关键词 设置的估计出价金额，以便您的广告出现在搜索结果首页的任意位置。关键词策划师给出的指导价可以满足手机端和电脑端的指导价门槛
　　4.添加百度竞价关键词
　　1) 搜索 关键词
　　
　　关键词 关键词在百度推广中比较精准，也是百度竞价扩词的主要来源。在业务搜索栏中输入相关业务词，即可搜索到相关的 关键词 。支持一键批量下载，还可以按业务分类下载。也可以直接添加到推广账号中，更加实用。
　　2) 添加新的 关键词
　　在账号优化中心，账号会根据账号的推广业务和历史数据，推广相关优质关键词，可一键添加至账号或下载整理上传至账号。
　　3) 账户搜索词
　　账号搜索词是用户在账号推广过程中搜索过的词，可以直接反映用户现阶段关注的兴趣点，实时掌握营销推广动态。
　　这三类关键词的出处是百度竞价关键词分词的主要方式，掌握关键词分词方法对百度推广非常重要，可以准确了解客户兴趣和顾虑，触达目标客户，以更少的投入获得更大的收益。
　　4.工具地址
　　1、直接使用百度推广客户端后台：
　　其实齐哥还是推荐大家使用百度推广客户端中的“关键词planner”。目前百度PC官网的关键词策划推广运营效率还很低，但是使用这个推广客户端效率很高。如果您不相信我，请下载并尝试：
　　2、百度竞价官方后台：
　　百度竞价关键词策划师网址： 查看全部

　　解决方案:网页采集器的自动识别系统方案好处有哪些？
　　网页采集器的自动识别算法一般都是有通用算法，如xml，json，文本等；建议查一下相关库自己写一个算法来练手。手机识别速度挺快的；把需要扫描的图片保存成xml或json文件，直接用sftp上传；手机端就可以看到图片识别出来的结果了。
　　图片文件很小，机器识别成功率高，日本很多桌面图片识别系统，国内有不少做自动识别机器人的，二维码可以尝试通过一些网站/公众号，
　　
　　清单如下：方案一：传统方案方案好处：配置简单，适合对识别效果有一定要求的系统。缺点：对识别质量要求高，以秒计量缺点：使用中遇到识别可能有下载次数限制。方案二：nc光纤图像识别系统方案好处：光纤识别系统能够快速、高效地进行信息传递、计算和存储，很好地解决了双绞线传输速度较慢的问题。缺点：安装灵活性差，可安装的硬件设备较多，硬件的挑选有一定要求。
　　优点：灵活度高，安装灵活方便，存储空间充足，容易扩展缺点：需要电信运营商支持，不然识别质量不高。方案三：infiniband光纤图像识别系统方案好处：光纤识别系统对于识别程度要求较高，可以识别的尺寸范围要求也比较宽，使用性比较广，每增加一个传输介质，所需识别功能就会变多。缺点：安装有一定难度，一些传感器需要转换为光纤信号再通过光纤传输到光纤识别系统。
　　
　　infiniband是被asics级别的光纤识别系统，安装信息量要求比光纤系统高，但是比光纤系统省去很多零部件和装置，可以考虑。优点：识别速度快，采用一根光纤传输，为硬件提供了充足的硬件资源，无需额外配置缺点：不符合农户对图像清晰度、安全性的要求。方案四：大飞机二维码识别系统方案好处：这是一套非常简洁实用的解决方案，只要我们把需要识别的内容，通过采集机、摄像机等方式采集下来，使用nodejs（前端开发语言）+flash（后端开发语言）进行二维码扫描就行了。
　　在激光扫描成功的情况下，就可以识别成功。方案五：matet定制解决方案方案好处：降低成本，目前扫描的机器由于安装环境原因，大多数都只能识别一小块的区域，如果将其扩展，这样的机器就可以达到一个专用的扫描机了。通过在机器上将这些区域隐藏起来，这些机器就可以极大的降低成本，可以做到完全由专业定制。缺点：具体情况需要根据安装机的机器情况来设计，对于这种设计有一定的难度。
　　此外对于安装环境要求比较高，安装周期较长。方案六：smartswing二维码识别软件方案好处：对于安装有硬件传感器的系统，通过安装软件解决方案，能够降低系统的安装复杂度，可以将安装。 查看全部

　　解决方案:股市数据采集js逆向解决hexin
　　此记录扣除了 JS 核心算法
　　爬行思路：
　　1. 找到请求正文并获取数据链接
　　2.带上请求正文尝试请求并研究请求情况（cookie将过期一段时间）。
　　3.尝试要求身体状况来解决问题
　　4. 开始反向挂钩所需的核心请求正文
　　5.不断调试和扣JS代码
　　6.获取数据后，考虑失败后如何自动更新
　　找到请求正文：
　　数据
　　嵌套在多层中，最后可以在数据中看到内容请求网址
　　：请求网址
　　尝试请求：
　　启用数据和标头：
　　
data = {
"question":"20221030涨停",
"perpage":50,
"page":1,
"secondary_intent":"",
"log_info":{"input_type":"typewrite"},
"source":"Ths_iwencai_Xuangu",
"version":"2.0",
"query_area":"",
"block_list":"",
"add_info":{
"urp":{
"scene":1,
"company":1,
"business":1
},
"contentType":"json",
"searchInfo":True
},
"rsh":"Ths_iwencai_Xuangu_xdoaiz62bgbofsagvw5mfuwnxmdl7mto",
}
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36",
"Content-Type": "application/json",
"Referer": "http://www.iwencai.com/unified ... ot%3B,
"cookie": f"v={hexin_v}",
}
resp = requests.post(url=url,data=json.dumps(data),headers=headers).text
print（resp）
　　尝试请求正文以获取问题：
　　仔细观察 cookie，再加上测试，发现 cookie 中的参数可以减少，最终只剩下 v=
　　然后，V
　　后面的数据和Hexin-V一模一样，可以得出拼接起来检测的结论，然后测试还发现，用heixn-v可以不用cookie请求，这样就可以理解请求的原理了，解法就是heixn-v
　　反向挂钩所需的核心请求正文：
　　这适用于钩子请求标头，当找到 hexin-v 时会捕获该标头：
　　func_ = window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader;
window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader = function(name,value){
if (name === "hexin-v"){
debugger
}
return func_.apply(this,[name,value]);
}
//将代码复制到浏览器，接着再次点击请求
　　查找核心算法实现：
　　上层是实现原理：
　　然后从代码中验证 rt.update 是 hexin-v 的来源
　　将生成的放入请求中，请求成功
　　然后找到核心RT并扣上代码!!!（耐心创造奇迹）。
　　法典：
　　//var TOKEN_SERVER_TIME = 1667085000.423;
var document = {}
var window = {}
second = [1, "", 0, "he", "ad", 29, "\x180G\x1f", "?>=a", "\u2574\u253c\u257d\u2530\u2575\u2539\u257c\u2533\u257d\u2522\u256e\u2521\u2560\u2524\u2561\u2525", "CHAMELEON_LOADED"]
var r, e, a , n;
r = e = a = n = first;
var u, c, s , t;
u = c = s = t = second;
function serverTimeNow(){
return parseInt(TOKEN_SERVER_TIME);
}
function v() {
var n = arguments[s[0]];
if (!n)
return r[0];
for (var t = u[1], o = a[1], i = c[2]; i < n.length; i++) {
var v = n.charCodeAt(i)
, f = v ^ o;
o = v,
t += e[2].fromCharCode(f)
}
return t
}
function ot() {
var n, t, e , c;
n = t = e = c = second;
var a, o, i , r;
a = o = i = r = first;
var u = arguments[a[52]];
if (!u)
return o[0];
for (var s = a[0], v = n[267], f = o[200], l = t[2]; l < u.length; l++) {
var p = u.charCodeAt(l);
f = (f + t[0]) % v.length,
p ^= v.charCodeAt(f),
s += i[2].fromCharCode(p)
}
return s
}
var qn = function() {
var n, t, r , a;
n = t = r = a = first;
var e, o, i , s;
e = o = i = s = second;
var u = o[15]
, c = o[102]
, f = e[103];
function l(r) {
var a = o[102]
, i = e[103];
this[n[76]] = r;
for (var u = t[52], c = r["length"]; u < c; u++)
this[u] = t[52]
}
l.prototype.toBuffer = function() {
for (var a = "base_f", u = this["base_fileds"], c = [], s = -e[0], v = o[2], f = u[r[56]]; v < f; v++)
for (var l = this[v], p = u[v], d = s += p; c[d] = l & parseInt(t[77], n[78]),
--p != r[52]; )
--d,
l >>= parseInt(n[79], i[106]);
return c
};
l.prototype.decodeBuffer = function(n) {
for (var r = e[8], a = this[ot(e[108], e[109])], o = t[52], u = e[2], s = a[c + r + f]; u < s; u++) {
var v = a[u]
, l = i[2];
do {
l = (l t[52]);
this[u] = l >>> i[2]
}
};
return l;
}()
function at() {
<p>
var n, t, r;
n = t = r = u;
var a, o, i;
a = o = i = e;
var c = arguments[o[52]];
if (!c)
return t[1];
for (var s = o[0], v = o[1], f = a[52]; f < c.length; f++) {
var l = c.charCodeAt(f)
, p = l ^ v;
v = v * f % n[222] + o[200],
s += i[2].fromCharCode(p)
}
return s
}
var zn
!function(n) {
var t = s[13]
, o = c[53]
, i = r[83]
, f = r[84]
, l = s[110]
, d = r[85]
, h = r[86];
function g(n, a, o, i, u) {
for (var c = s[13], v = r[87], f = n[s[111]]; a < f; )
o[i++] = n[a++] ^ u & parseInt(c + v + t + "11", r[88]),
u = ~(u * parseInt(e[89], e[82]))
}
function w(n) {
for (var t = c[112], i = r[52], v = n[s[111]], f = []; i < v; ) {
var l = n[i++] parseInt(e[90], e[82])), m.charAt(l >> parseInt(s[114], e[78]) & parseInt(a[91], r[88])), m.charAt(l >> u[59] & parseInt("6" + o, a[78])), m.charAt(l & parseInt(a[92], u[113])))
}
return f.join(e[0])
}
for (var m = at(u[115], s[116]), I = {}, y = u[2]; y < parseInt(i + "0", e[93]); y++)
I[m.charAt(y)] = y;
function O(n) {
var t, r, e;
t = r = e = s;
var o, i, u;
o = i = u = a;
for (var c = ot(i[94]), l = e[2], p = n[o[56]], d = []; l < p; ) {
var h = I[n.charAt(l++)] > parseInt(t[121], r[122]) & parseInt(f + b + c, t[106]), h & parseInt(o[96], u[88]))
}
return d
}
function D(n) {
var t = O(n);
if (rn,
p,
t[r[52]] != h)
return error = T + B + l,
void 0;
var a = t[c[0]]
, o = [];
return g(t, +parseInt(e[79], c[122]), o, +u[2], a),
x(o) == a ? o : void 0
}
function x(n) {
var t = o;
t = Vn;
for (var e = c[2], i = a[52], u = n[c[111]]; i < u; i++)
e = (e >= o[52];
return c
}
function getBrowserFeature() {
return 3812;
}
function getPlatform() {
return 7;
}
function getBrowserIndex(){
return 10;
}
function getPluginNum(){
return 5;
}
function timeNow(){
return time = s[52].now(),
time / parseInt(c[131], a[88]) >>> c[2]
}
var En = a[8]
var An = v(a[35], s[49])
var Vn = 0
var Un = s[63]
var rt={};
!function(n) {
var t = e[87], o = a[8], i = e[8], f = s[215], l = r[52], p = s[0], d = parseInt(c[216], u[122]), h = e[86], g = u[217], w = u[123], m = e[165], I = parseInt(t + En, c[122]), y = parseInt(a[79], a[82]), _ = c[218], C = parseInt(a[193], e[82]), E = parseInt(o + i, r[78]), A = parseInt(u[219], s[122]), b = parseInt(f + An, s[106]), T = parseInt(r[194], s[106]), B = parseInt(ot(s[220], e[195]), r[82]), R = parseInt(e[196], u[122]), k = parseInt(e[197], a[78]), S;
　　
function P() {
var n = s[0]
, t = r[88]
, e = parseInt(u[13], c[122])
, a = s[217];
S = new qn([a, a, a, a, n, n, n, e, t, t, t, t, t, t, t, a, t, n]);
S[p] = serverTimeNow();
M(),
S[B] = Vn;
S[k] = Un;
S[R] = c[2];
S[h] = strhash();
S[b] = getBrowserFeature();
S[g] = getPlatform();
S[w] = getBrowserIndex();
S[m] = getPluginNum();
}
function M() { //阅读后发现可以偷懒没直接使用random返回
S[l] = Math.random() * parseInt(u[141], r[78]) >>> r[52]
}
function O() {
S[R]++,
S[p] = serverTimeNow(),
S[d] = timeNow(),
S[B] = Vn,
S[I] = 0,
S[y] = 0,
S[_] = 0,
S[C] = 0,
S[E] = 0,
S[A] = 0;
var n = S.toBuffer();
console.log(n);
return zn.encode(n)
}
//n[e[57]] = P;
P();
function D() {
return O()
}
n["update"] = D
}(rt);
result = rt.update();
console.log(result);</p>
　　扣除 js 时还发现 TOKEN_SERVER_TIME = 1667085000.423;系统时间会发生变化，因此如果需要长时间使用，则需要更新
　　失败的结果：
　　蟒蛇代码：
　　如何申请
　　为了获取那个系统时间，请求失败返回的代码可以看到一个JS链接，然后请求这个链接获取JS代码，从而拦截并保存到TXT文件中
<p>def update_time():
global hexin_v
token_time_url = requests.post(url=url,headers = headers,data=json.dumps(data)).text
url_js = re.compile(&#39; 查看全部

　　解决方案:App获取H5网页参数方案，解决众多增长痛点
　　基本上运营商只要关心App用户的增长，都会提到类似的需求：
　　APP如何获取H5网页传参？
　　openinstall提供的App参数安装功能可以将下载网页（H5页面）链接上携带的自定义参数传递给下载的目标App，用于识别用户的安装源（哪个H5网页）。
　　粗加工
　　示例：假设用户访问[***.com/index.html?id=001&amp;name=Tom]的下载页面链接（下载页面需要提前集成web SDK才能具备传参能力），用户点击页面上的下载按钮进行下载 应用打开后，可以通过openinstall SDK提供的获取方式（getinstall）获取id=001和name=Tom参数。
　　这样，一方面可以知道用户从哪个网页下载了app（跟踪下载源），另一方面可以知道渠道信息是用来评估性能的，分析渠道值等（解释链接上的多组自定义参数）。
　　实现方法
　　第一步：注册openinstall后，开发者先在App和H5网页（下载页面）集成对应的SDK，然后通过控制台在线测试参数传递功能是否正常。
　　
　　第二步：在集成Web SDK的下载登陆页面链接，拼接自己需要的自定义参数。
　　openinstall 支持多组参数的拼接和参数传递。您只需在原频道URL后面拼接额外的所需自定义参数，即可在跟踪安装源的同时获取更多参数信息。具体拼接格式如下：根据“Key=Value”键值的对应形式自定义拼接所需的参数，用“&amp;”符号分隔参数组，用“=”指向具体内容。
　　第三步：用户通过网页下载App并启动后，可以调用openinstall SDK获取之前拼接的所有参数，从而知道用户是从哪个网页渠道下载的。
　　有了这样一个高效的参数传输和安装方案，我们也可以在此基础上解决更多遇到的问题。
　　应用参数安装的应用扩展
　　通过对自定义参数的精准识别和获取，可以针对团队绩效考核、用户动机分析、运营流程优化、交付效果评估、关系链绑定等需求灵活定制解决方案。
　　（一）渠道投放效果评价
　　通过自定义参数的精准传递，可以统计不同H5页面渠道带来的新用户的效果和留存情况。使用openinstall提供的渠道统计服务，可以实时统计访问量、点击量、安装量、注册量、活跃度、留存率等全链路数据，并生成独立的渠道报表，对各个渠道带来的用户进行精细化分析。价值，同时有效评估每个渠道的交付收入。
　　
　　（2）一键拉起App直接进入内页
　　一些 H5 活动或内容吸引了应用的用户。应用首次安装启动时，通过获取页​​面上的具体参数，可以直接跳转到应用中恢复对应的场景，让用户可以继续操作H5页面，避免转换过程中出现Churn过程。
　　(3) 新用户推荐辅助
　　对于H5页面一直活跃的用户，在首次下载启动应用时，应用通过参数分析用户点击的下载坑，可以初步推断出用户的兴趣爱好，了解最初的动机用户下载应用程序，并针对不同的动机设计不同的设计。它为推荐算法或相关服务提供用户标签，使其更加准确。
　　例如，如果新用户通过鸡蛋炒饭指南的H5页面下载该应用程序，则可以初步确定该用户想要学习更多基本的烹饪技巧。开始时可以先跳转到原版鸡蛋炒饭指南页面，然后在底部推荐与鸡蛋炒饭相关的菜谱，或者类似西红柿炒鸡蛋等基本菜谱，还有鸡蛋等食材的购买链接和葱。推荐内容越准确，越有助于增加新用户的活跃度和留存率。
　　(4) 用户关系链绑定
　　基于精准的自定义参数跟踪，在邀请分享等场景下，用户通过分享的H5页面下载并启动App。App获取邀请者的频道参数后，可以上传到服务器，用户注册时服务器会邀请用户注册。如果用户关联了新的用户账号，则可以实现无需邀请码自动发放奖励的效果。用户只需正常分享、下载、注册，双方即可绑定邀请关系，无感知享受邀请奖励。与传统填写邀请码绑定方案相比，整体分享转化率提升20%以上。
　　该方案在其他场景下同样有效，例如社交或游戏类应用，用户下载后绑定邀请好友；金融地产APP，用户下载后与经纪人绑定服务关系；教育类APP，学生下载班级号后无需输入，直接跳转到相应的教室等。
　　除了以上四点，根据不同的业务需求，不同使用场景下App参数的安装还可以发挥更多的作用，比如推送一人一码、分享效果统计、短信营销追踪等，App运营商可以通过这种方式扩展H5页面的上线场景，解决APP在用户增长和活跃留存方面遇到的诸多问题。
　　技巧:人人都能学会，不写代码的爬虫内容采集篇
　　通过对URL抓取文章的学习，假设你已经爬过它，这篇文章将带你学习如何采集一个页面的信息。
　　采集去了一个网站的所有页面，就相当于把爬虫引到了信息页面的门口。
　　如果把信息页比作一个房间，这个房间里有冰箱、电视、空调、电脑，但我们只想要电脑。
　　计算机会有一些固定的特征，我们只要把特征告诉优采云，优采云就会自动找到计算机并把它移走。
　　我们打开Bi'的任一图片详情页面，点击键盘上的F12。
　　如果我们只想要图片的名称和图片地址，那么我们只关注这两条信息，找到这两条信息的代码区，如下图。
　　这是图像地址和名称的特征信息，我们复制这些代码块。
　　图片说明：
　　可爱的家庭女孩绘画美女4k电脑壁纸
　　地图地址：
　　打开优采云软件，双击任意任务输入内容采集，如下图。
　　在左侧新建两个标签，一个是图片地址标签，一个是图片名称标签，如下图。
　　进入拦截前后。
　　
　　这也很容易理解，因为我们的图像名称在标签中，相当于计算机的特性，也是标题的特性。
　　我们再来看看图片地址。在 HTML 的基础上，src="" 代表图片地址。
　　每一页的图片都不一样，src也要变。我们直接使用src中的内容作为参数。
　　这是 优采云 的概念。如果我们想要某个信息，我们可以使用这个信息作为参数。看不懂也没关系，跟着我写就行了，如下图所示。
　　图片地址不全，我们可以通过在结果前拼出Bi'的域名来得到图片的地址。
　　随便复制一个碧安兔网络地址测试采集，可以看到我们想要的信息已经成功采集下来了，如下图所示。
　　此外，还可以在内容采集前后进行一些其他操作。比如在采集之后下载图片后，一篇文章文章很难把所有的功能都解释清楚。想学爬虫的朋友需要一一测试其他功能。
　　整体来说优采云内容采集不难，难的部分是不付诸行动，难的部分是不去想，难的部分是有问题就停下来.
　　至此，你已经了解了采集网页的一些基本功能。Bi' 仅说明了一般的应用场景，在实际应用中我们会遇到其他问题。
　　例如，有些文章 页面很长，无法在一个屏幕上完全显示。本例使用了优采云强大的内容分页功能，如下图所示。
　　内容采集是整个爬虫章节中最难的部分。每个网站页面的获取都差不多，难点是内容页面不一样。
　　如果你想让你的爬虫更优秀，难点也在这里，需要测试编写网站的不同采集规则。
　　当我们解决了一定数量的问题，我们就可以成为一名优秀的爬虫工程师。
　　
　　看完这三篇文章，你应该对爬虫有了初步的把握，接下来就是学习如何将采集的内容发布到我们想要的地方。
　　好了，下课结束了。
　　////////
　　看看这个 文章
　　它帮助你赚钱吗？
　　-结尾-
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　　关于作者：
　　我是程序员田，我从程序员开始，但不仅仅在代码上，分享个人成长&amp;赚钱
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　　解决方案:网页采集器的自动识别算法可以分为三大类
　　
　　网页采集器的自动识别算法可以分为三大类。简单来说就是图片压缩、类似jpg识别，和通用网页识别，前者主要是利用adobeflashplayer和activex网页插件，后者主要是利用js接口，由adobe官方提供。niks3一般都是通过niks3的所以识别过程比较简单，且会带有插件。
　　
　　这个肯定是有的不过lightroom这种算法就不多提了，imageefexpro我说说自己的看法网页切割的过程是先用niks2得到最终的版本然后再用ps中建立图层并用接近niks2的算法来画像素然后二维填充在叠上图片即可。 查看全部

　　解决方案:网页采集器的自动识别算法将逐渐完善(图)
　　网页采集器的自动识别算法将逐渐完善，国内厂商的客户们尽快抓紧研发人工智能版本。尤其是国产的网页采集软件，有一点很重要，那就是准确率很重要，得自己带脑子用。我们随便在百度上输入一个网址，例如“/”这个网址。我们看右下角的使用百度ai来搜索这个网址里包含的指定关键词，立刻出现了若干网页。排名在第一的网站百度ai的推荐结果是《时尚！上海app首页那些熟悉的面孔》，第二名的网站百度ai的推荐结果是《小公务员》，第三名的网站百度ai的推荐结果是《为青春而生，站在人生顶峰，里约奥运会首金》。
　　
　　当然了，这里需要说明一下，并不是说百度ai全方位优于谷歌，两者的推荐准确率一个是80%一个是90%，但是还有很大的差距，通过经验上可以判断出来。与此同时我们看一下各家网站的跳转率，跳转率最高的当然是百度，从最开始的31家跳转到了56家，阿里上市了，百度当然是最开心的，毕竟正在从谷歌挑战者变成世界老大。
　　
　　而且跳转率最高的网站看看多少？跳转率最高的20多家里面有10多家来自国内的搜索引擎，可见百度ai对国内搜索引擎的杀伤力。第20名来自德云社，我们再拿它与之前国内网站跳转率最高的13家网站对比一下，可以发现虽然这些网站的网页是被多家收录，但是有一个共同点，就是跳转率很高。我们可以确定的是网页采集器不会对搜索引擎起到一些作用，既然不会起到什么作用，那么百度能起到什么作用呢？算法的进步是一定会带来的，算法的提升，自然在某些方面会给你带来很大的帮助。
　　那么问题就来了，是否采集器做得越好就可以适应更多的搜索引擎呢？用1个采集器采集100家网站同样可以正常工作，用1万个采集器采集100万家同样可以正常工作，但是问题就在于采集100万家里面有1000个和100个网站可能会在不同的搜索引擎给出不同的结果，这样一来网页采集器不仅要找到最优质的网页，还要全面、多线程负荷，对算法要求非常高。 查看全部

　　解决方案:智能搜索引擎技术网页信息动态采集系统网页正文提取网页分类算法网页摘要向量动态降维
　　智能搜索引擎技术网页信息动态采集系统网页文本提取网页分类算法资源爆炸式增长互联网用户数量也在以惊人的速度增长。越来越多的网民已经习惯于通过搜索引擎在互联网上检索信息。现在搜索引擎已经成为人们必备的网络应用工具。随着搜索引擎应用的广泛普及，人们不再满足于传统搜索引擎提供的服务，人们希望搜索引擎能够更智能、更人性化、检索结果更准确。这些新的需求对搜索引擎技术提出了更高的要求。提出并实现了一种基于文本密度的网页文本提取算法。网页文本提取算法是依靠网页的HTMLHyperTextMark-upLanguage超文本标记语言标签，实现对具有一定规则的网页文本的高效、快速提取。3.研究、提出并实施了文本自动分类领域的几个关键问题。
　　现了基于哈希表的动态向量降维更多还原AbstractWiththerapiddevelopmentofInternettechnologythewebinformationresourcegrowsexplosivelyandthenumberofInternetusersisincreasingatanalarmingrateMoreandmoreInternetusersbecomeaccustomedtoretrieveonlineinformationthroughasearchengineAndwiththewidespreadapplicationofsearchenginepeoplenolongersatisfywiththetraditionalsearchengineandtheyhopethatthesearchenginemoreintelligentmorehumanandmorepreciseThesenewdemandsgiveahighe更多还原关键词智能搜索引擎技术网页信息动态采集系统网页正文提取网页分类算法网页摘要向量动态降维KeywordsIntelligentsearchenginetec
　　
　　hnology动态网页信息获取系统Webpagetextextraction网页分类算法WebPageSummaryVectordynamicdimensionreduction订购硕士论文全文QContact Q9938848按需付费目录摘要4-5Abstract5-6第一章介绍采集技术12-13122中文网页文本提取技术13-151231文档自动摘要技术-17124 文本自动分类技术 17-18125 网页去重技术 18-1913 论文工作与组织 19-21131 论文主要研究工作 19-20132 论文内容安排 20-21 第二章网页信息动态基于网站优先级调整采集算法21-2721算法流程图21-2322网页时间更新算法2323基于网页时间的新都的网站优先级调整算法 23-2524 基于网站优先级采集技术的多线程网页信息 25-2625 基于网页类别的优先级 2626 章节总结 26-27 第三章基于文本的网页文本提取算法研究密度 27
　　-3331 算法流程图 2732 正文特征识别与处理 27-2833 网页源代码预处理 28-2934 计算网页正文源代码行中文密度 2935 网页源代码正文块 2936 去除伪网页源代码正文文本块 29-3137 辅助网页源文本识别方法 3138 保留网页文本原创格式的问题 3139 章节总结 31-33 第四章基于主题词索引的网页分类算法研究 33-5241 概述33-3442 开放测试和封闭测试 34-3543 算法性能评价指标 35-3644 网页分类算法相关基础研究 36-42441 文本表示 36-37442 构建基于向量模板的向量空间模型 37443 构建基于哈希表的向量空间模型 37-39444 基于概念的分析 定性数据统计分析 pdf 销售业绩分析模板 建筑结构地震破坏分析 销售进度分析表 京东商城竞争策略分析 主题词提取算法 39-40445 改进的向量余弦相似度算法 40-4245 品类中心基于主题词索引的向量分类算法 42-46451 生成分类器模型 43452 分类算法 43453 向量归一化 43454 类数对分类准确度的影响 43-44455 文档类分布对分类准确度的影响 44456 中心向量的校正算法 44- 46457 分类自适应算法 4646 KNNK 最近邻分类算法 46-4847 CKNN 聚类 K 最近邻分类算法 48-5048 章节总结 50-52 第五章基于相似度的文本摘要方法研究 52
　　
　　-6451 基于相似性的文本摘要方法 5252 文档结构模型 5253 分割和条款 52-5454 主题词的提取 54-55541 主题词字符串的向量化 54542 文档结构向量空间模型的构建 54-5555 文档结构部分的计算权重 55-5756 正负规则 5757 用户倾向词汇 5758 基于句子相似度的句子冗余算法 57-5859 摘要与原文比例的确定 58510 摘要句子选择与摘要生成 58511 摘要技术在提取中文网页摘要中的应用 58-635111网页文本预提取对提高摘要准确率的影响 59-625112 提高摘要算法实时性的措施 62-63512 章节总结 63-64 章节6 实验设计与数据分析 64-8861 基于网站优先级调整的网页信息动态采集技术实验与分析 中文网页文本提取密度算法实验与分析 70-71621 实验设计 70622 数据分析70623 不足和未来改进 实验设计 71632 数据分析 71-7464 改进余弦向量相似度算法的实验和分析 74-76641 实验设计 7464优先级调整 中文网页文本提取密度算法实验与分析 70-71621 实验设计 70622 数据分析 70623 不足与未来改进 实验设计 71632 数据分析 71-7464 改进余弦向量相似度算法实验与分析 74-76641 实验设计7464优先级调整 中文网页文本提取密度算法实验与分析 70-71621 实验设计 70622 数据分析 70623 不足与未来改进 实验设计 71632 数据分析 71-7464 改进余弦向量相似度算法实验与分析 74-76641 实验设计7464
　　2 数据分析 74-7665 基于主题词索引的类别中心向量分类算法实验与分析 76-79651 实验设计 76652 数据分析 76-78653 存在问题及后续步骤 78-7966 CKNN分类算法实验与分析 79 -80661 实验设计 79662 数据分析 79-80663 问题和后续步骤 分类算法的性能比较 82-83681 实验设计 82682 数据分析 82-8369 基于相似性的文档摘要技术的实验和数据分析 83-85691 实验设计 83-84692 数据分析84-85693 问题及后续步骤 85610 网页信息采集系统实验及数据分析 85-876101 实验设计 85-866102 数据分析 866103 问题及后续步骤 86-87611 本章小结 87-88 章节7 网页信息动态采集系统设计 88-9571 系统组成 88-8972 系统模块集成 89-9373 自适应网页分类模块 9374 系统运行状态监控程序 9375 基于主题词索引的网页去重方法 93 -9476 章节总结 94- 95 总结 95-97 参考文献
　　核心方法:百度快照_SEO术语解析
　　一、百度快照的定义
　　百度搜索引擎（Baidu Search Engine）在 收录 网页存储在百度服务器缓存时备份网页。) 显示当时抓取并保存的网页内容，称为“百度快照”。同理，在谷歌搜索引擎中称为“谷歌快照”；在360搜索引擎中称为“360快照”。
　　什么是百度快照（网页快照）？
　　
　　互联网上每一个网站的内容都不是一成不变的。由于种种原因，网站管理员会对网站上的内容进行增删改查。比如因为用户提交的内容涉嫌侵犯原作者版权，站长会在他的网站上删除这个网页，所以这个文章所在的网页在数据库中这个网站的网站已经不存在了，但是搜索引擎数据库中的“网页快照”不会立即被删除，一般会在一段时间后彻底删除。
　　例子：2018 年 8 月 10 日打开百度网页的快照，这个快照显示百度在 7 月 20 日搜索并存档，这是什么意思？含义：2018年8月10日，该网页可能已被站长删除或更新，但2018年7月20日，百度复制并存档该网页时，该网页确实存在。
　　百度快照有什么用？
　　
　　1. 用户可以比直接访问网页更快地查看网页快照；
　　2、原网页被删除或链接失效时，可以查看网页快照，了解网页上的原内容；
　　3.网页截图可以间接反映当前网站分阶段内容更新状态；
　　4、网页快照可以反映搜索引擎蜘蛛在网站上的爬取频率。 查看全部

　　解决方案:Springboot,指纹识别,数据结构与算法领域博主
　　
　　基于传统指纹图像处理理论，在matlab中实现，中间变量清晰可见，参数可调。它将帮助您： 1. 节省 2 到 3 个月的熟悉过程。2.分割结果可以作为深度学习的标签。这个Demo的图像分割能力对于工业3来说已经足够了。在代码的基础上进行了更深入的研究，实现了前沿的处理、匹配和搜索算法。4.介绍三角匹配算法，为指纹匹配（1:1）研究奠定基础 点的功能已放入get_minutia函数中。本演示使用三角形匹配算法。单个指纹的注册流程请参考enroll.m。除了实现指纹匹配算法外，这个Demo还通过建立索引来实现指纹搜索。详见Demo中的Htable函数。
　　
　　解决方案:seo网站页面优化包含（seo会遇到哪些问题）
　　如何解决 SEO 攻击的负面影响
　　在 网站 管理员聊天中，Google 的 John Mueller 回答了网络发布者关于如何应对可疑的负面 Google 优化攻击的问题。
　　“我的 网站 收到了数百个看似垃圾邮件的链接。我怀疑我的某个竞争对手可能想降低我的排名。
　　我需要每周拒绝这些链接吗？或者如果我手动获取异常链接，我应该担心吗？"
　　约翰穆勒的回应重申，谷歌的操作忽略了垃圾邮件链接。
　　“一般来说，我们会自动考虑这些因素，当我们看到它们发生时，我们会自动忽略它们。
　　在大多数情况下，我怀疑它会正常工作。我看到很少有人能解决这个问题。所以我认为它运作良好。"
　　约翰穆勒后来说，这些链接可能是正常的垃圾邮件链接。正常的垃圾邮件链接总是自然发生。
　　我相信垃圾邮件发送者认为链接到高级 网站 会让 Google 相信他们是权威中心并忽略他们的垃圾邮件链接。但是，当然，这是行不通的。
　　链接到排名靠前的 网站 将有助于您的 网站 排名更高。
　　“至于拒绝这些链接，我怀疑这些只是普通的垃圾邮件链接，只是因为你的 网站 弹出我不会太在意它们。也许我们已经弄清楚了。”
　　谷歌的 Moller 建议在你真的很担心时使用拒绝工具来平息你的神经。
　　“如果你担心它们，无论是你不确定的事情，你都会因为这些链接而失眠，你只想确保谷歌正确处理它们，然后使用拒绝工具。
　　拒绝工具不是承认有罪或类似的东西。你基本上只是告诉我们的系统我的 网站 不应该考虑这些链接。也有
　　出于多种原因，您可能不想在链接中被考虑。这不是我们的算法试图判断您的 网站 的东西。"
　　现在，我有一种感觉，有些人可能试图从最后一句中做出重大贡献，“这不是我们的算法将试图判断你的 网站”并开始阅读它。人们必须将这一声明放回约翰·穆勒（John Mueller）认为谷歌可以自动捕获垃圾邮件链接的背景下。
　　任何在最后一句话中做出重大贡献的人都会将其脱离上下文并将其变成其他东西。
　　企业seo优化过程中常见seo错误及seo调整建议网站seo优化
　　哪些 SEO 错误会对 网站 的搜索排名产生很大的负面影响？元标签是非标准的吗？还是页面加载缓慢？或者服务器上是否有常见的错误代码？
　　
　　让我们来看看常见且相对容易的 SEO 错误。
　　URL 规范化一直是 网站 管理员和搜索引擎的挑战。如果内容相同，但URL不同，就会造成很多问题。
　　例如：
　　如果多个页面的内容过于重复，搜索引擎将难以决定在排名中向用户展示哪个页面；
　　· 即使搜索引擎推荐了其中一个，但这个节目毕竟只是一个节目，被选中的不一定是我们想要展示的；
　　多个url的存在会分散页面的权重和链接，对排名非常不利。
　　通过良好的 URL 规范化和搜索引擎可访问性，我们可以确定哪些页面更适合索引并避免这些问题。
　　以下建议：
　　B尽量使用静态URL地址，即使不能使用静态地址，尽量减少动态地址的参数；
　　如果不是真的需要，则不应轻易更改 C URL 结构。更改后，必须永久重定向旧 URL。
　　Google于2015年推出AMP，使用AMP可以提高网页在移动端的加载速度，有利于网站的排名。
　　目前大部分网页已经使用了amp，但是在使用amp的时候还是会出现一些常见的错误
　　amp文档中有过时的标记，CSS样式表错误，JavaScript代码中的一些样式代码不符合amp规则，都会影响搜索引擎对这些页面的索引。因此，有必要不时检查和修复这些错误。
　　网页具有三个元标记：标题、描述和关键字。
　　标题标签是网页向搜索引擎发出的核心信号，帮助搜索引擎蜘蛛了解网页内容。没有它，Google 将无法读取网页信息，并会从收录搜索 关键词 的网页文本中提取片段，但这往往会提取无序信息，不利于用户排名和浏览.
　　一般来说，标题标签中的字数不应超过 11 个英文单词（约 65 个字符，收录 空格）。
　　至于描述，尽量详细。搜索引擎爬取页面后，搜索者更容易看到信息，然后点击跳转到该页面。一般以 100-320 个字符为宜。
　　Meta标签太短，不好。即使精炼了，如果蜘蛛抓不到有用的信息，就会觉得页面没有推荐价值，不利于排名。
　　H 标签是 HTML 中强调文本标题的标签。标签 H1、H2、H3 到 H6 的重要性依次递减。主要意思是告诉搜索引擎这是一段文字的标题，起到强调的作用。
　　
　　企业seo优化过程中常见seo错误及seo调整建议网站seo优化
　　HTTP状态码-服务器错误是为浏览器无法连接服务器添加的错误信息，它引导并告诉浏览器页面有什么问题。
　　如果服务器上出现 401 或 403 错误码，会严重影响蜘蛛在你的 网站 上的抓取时间，因为它没有得到它应该返回的有用内容，错误页面会对页面产生负面影响排名。
　　500-509 错误表示内部服务器错误，请求无法完成。显然，这样的页面并没有提供有用的信息，所以它的排名不会很高。我们应该立即移除或修复它们。
　　HTTP 用于在 Web 浏览器和 Web 服务器之间传输信息，并在没有数据加密的情况下以明文形式发送内容。如果攻击者截获浏览器和服务器之间的消息，他可以直接读取消息。因此，该协议不适用于信用卡号和密码等敏感信息的传输。
　　HTTPS 的安全基础是 SSL 证书。加密的详细信息需要 SSL。它是一个urischeme（抽象标识符系统）。简单地说，HTTPS 是用于安全数据传输的 HTTP 的安全版本。
　　在HTTPS协议下，当访问站点外的HTTP资源时，浏览器会认为是不安全的，默认会拦截并提示错误。因此，在大多数情况下，它将无法在非 HTTPS 协议下在非 HTTPS 协议下显示 CDN 加速的图像、CSS 样式和 JS。
　　当访问者遇到这种情况时，他们如何对网站有好感，他们的排名如何上升？
　　如果反向链接指向高质量的 网站 并且对用户有用，那么这些反向链接没有任何问题。
　　但是，拥有太多低质量或垃圾邮件的 网站 链接可能会让 Google 产生怀疑。
　　即使页面加载稍有延迟也会减少 网站 流量，因此检查页面访问的速度和性能很重要。
　　加载缓慢的原因有很多，比如图片优化不佳、JS 和 CSS 代码有问题等。
　　如果有多种语言网站，必须使用hflang属性。
　　主要内容是一样的。使用 hflang 标签，我们可以避免被搜索引擎视为重复内容，并避免一种语言的页面被很好地收录在另一种语言中的情况。
　　为了避免这些问题，我们应该检查 hflang 标签属性是否使用了正确的语言代码和国家代码。
　　上述抽样调查虽然是基于对全球部分网站网页的分析，但仍显示出一些站长应注意并尽量避免的常见SEO错误。
　　①全球地图精准获客工具，精准定位国家/城市/街道，快速采集50公里买家信息（姓名/网站/email/call/LinkedIn/Facebook/INS等.社会信息），从而深入挖掘决策者关键人物的联系方式。
　　② 通过LinkedIn开发客户，快速找到目标***，找到客户准确的LinkedIn账号和个人邮箱，通过平台渠道开发客户 查看全部

　　横空出世:多平台 精品 资源爬取！完美爆款！
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　　不仅提供网页数据自动采集、数据批处理、定时采集、定时定量自动导出发布等基础功能，还具备通用、智能、智能三大模块。网页采集器。集成强大的SEO工具，不再需要编写规则和开发，全智能识别还可以自动生成规则，一键采集功能提高采集效率。
　　【软件功能介绍】
　　1.支持WIN、MAC和LINUX版本。
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　　9. 高效网页采集器、采集和发布导出更加简化。
　　10、关键词泛采集通过搜索引擎，智能算法，简单高效采集数据。
　　11、通过关键词采集采集信息，进行监控、产品分析，实时掌握数据和信息动向。
　　12. 无需编辑网站源代码和规则编写，智能识别采集规则就这么简单。
　　13.在线可视化采集功能，智能识别，轻松导出编辑。
　　14. 数据采集器在线配置和云端采集，功能强大且操作非常简单，配置快速高效。
　　15.数据采集，存储、编辑、发布，一键打开，无需手动操作，暂停即可。
　　16、简洁和智能更贴近用户需求，快速获取想要的网站数据，灵活处理。
　　17、提供自动内链和翻译等辅助工具，自动过滤无用内容和广告。
　　18、支持自定义采集网站数据，对企业、个人、工作室进行各种数据分析采集。
　　19、随时随地一键采集文章，浏览器书签也可以是采集。
　　20.图片存储方式多样，简单配置即可自动下载图片和替换链接。
　　
　　21、自动识别列表、表格、链接、图片、价格等数据，可视化操作。
　　22.流程图模式：根据软件提示点击页面，完全符合
　　23.个性化网页操作，简单步骤生成复杂采集规则。
　　24.结合智能识别算法，轻松采集任意网页数据。
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　　1. 下载并安装本文底部的文件。
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　　完美:百度关键词快速截流，一劳永逸坐躺被动加精准粉
　　之前写过一篇关于百度屏幕的文章文章：百度新闻截图。
　　今天就用一个案例来讲解如何布局和拦截别人的关键词流量。
　　在标题文章的评论中，我采集到了一个关键词：曲山之脆弱的爱情。
　　这个关键词布局背后的经营者主要是做男性壮阳产品。
　　百度关键词可以看到以下页面，只能找到一个新浪博客文章。
　　点击查看这篇文章，这是一篇关于壮阳药的真实文章软文。
　　文章浏览量非常大，超过6万浏览量。
　　布局器的操作流程：
　　新浪博客在各种自媒体平台发布软文脚本自动回复评论，引导用户百度搜索软文引导加微信，成交
　　
　　这样做的好处：
　　很多平台不能直接留下微信ID。百度留下广告引导用户主动搜索，避免平台屏蔽。通过百度的信任背书，很多用户对自己在百度搜索上看到的广告有了一定的信任。软文洗脑，认真阅读软文的人都会被无形洗脑。添加微信后，很容易转化为交易。
　　根据我之前操作其他关键词的经验，通过这种方式，转化率高达60%。
　　新浪博客发布了一些软文的提示：
　　帐户昵称是 关键词
　　2. 文章标题加关键词
　　3. 文章内容加关键词
　　4. 将 关键词 添加到 文章 标记中。（本文文章不加）
　　只需在上面四个地方加上关键词，这个技巧也适用于其他平台。
　　
　　如果有 文章 类别，也将类别标题更改为 关键词。
　　拦截
　　截取关键词《曲善志的脆弱恋情》流量，让这个策划师免费为你工作。
　　根据上面提到的软文发表技巧，以关键词的身份发表一篇文章文章，上面写着“曲山之的脆弱的爱情”。
　　新浪博客账号有等级，等级越高文章收录越好。
　　拦截成本：几乎是零成本，只要你有新浪博客账号，你也可以自己注册一个。
　　这个关键词指的是男性粉丝，可以在布局的时候卖男性产品，也可以利用流量来运营其他产品，比如cpa、cps。
　　采集多个关键词，布局，每天的流量会很大。
　　前端布局好，后期躺着赚钱！！！
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　　汇总:易搜网页数据采集器 v2.0.2.0
　　数据可以导出为 TXT 和 html 文件
　　出口
　　数据：不支持导出
　　软件功能
　　
　　简单易用
　　简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据，向导模式，用户不需要任何技术基础，输入URL，一键提取数据。代码白色的福音。
　　大量的采集模板
　　内置大量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速准确的获取数据，满足各种采集需求。
　　
　　自主研发智能算法
　　通过自主研发的智能识别算法，可自动识别列表数据识别页面，准确率达到95%，可深入采集的多级页面，快速准确地获取数据。
　　自动导出数据
　　数据可以自动导出和发布，支持多种格式的导出，TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite以及发布到网站接口（API）。
　　汇总:黑客入侵系统第一步“信息收集”过程详解
　　记住一个黑客大牛的资料采集，不要后悔！！！一、操作系统采集方法
　　操作系统：Windows 和 Linux
　　区分大小写 Windows是不区分大小写的：如果一个文件以大写和小写形式存在并且同名，那么它在Windows上就是一个文件，也就是说，无论你是大写还是小写，你的文件都是一个文件
　　我们Windows搭建网站，如果我们把网站的脚本格式asp和php改成大学的php或者asp，如果恢复正常就是windows，如果返回异常就是Linux
　　Linux Sensitive：但是，当涉及到 Linux 时，有两个文件
　　Linux把下面的php改成大写，返回错误，说明这是Linux操作系统，，，
　　所以这就是敏感和不敏感的意思
　　另外，我们可以使用 wappalyzer 查看基本中间件和常用cms，这个插件可以在谷歌网上商店找到并安装
　　2. 数据库类型的集合
　　常用数据库有：access、mysql、mssql（sql server）、oracle、postsql、db2
　　根据软件的扫描可以看到这个网站的端口，1433可以看成sql server
　　那么如果别人改变了端口，这个时候我们应该怎么做呢？我们可以使用nmap，即使对方端口被修改，也能探测到对应的服务
　　(2) 也有构造组合计算
　　基于 网站 脚本和操作系统，
　　我们都知道，在 Windows 上，有些数据库可能无法运行，Linux 上也是如此。在Linux上是不可能有access database和mssql的，因为这两个是Windows Microsoft生产的，所以在Linux上是没有的。兼容，如果我们知道对方是什么操作系统，是Linux，可以排除access和mssql，Windows操作系统可以排除Linux操作系统上的数据库，同理。我们也可以根据网站的脚本类型来判断数据库。我们知道php一般是mysql，asp一般是access和mssql（sql sever）
　　另外可以根据常见的网站进行匹配
　　asp网站：常用的数据库是access，中间件iis，操作系统：Windows
　　aspx网站：常用的数据库是mssql数据库中间件iis操作系统Linux
　　php网站：常用的数据库有mysql中间件Apache（Windows系统）、Nginx（Linux系统）
　　jsp网站：常用的数据库是oracle中间件Apache Tomcat操作系统Linux
　　3.搭建平台，采集脚本类型
　　搭建平台 iis, Apache, uginx Tomcat
　　脚本类型php、asp、aspx、jsp、cgi、py等。
　　审查元素
　　通过查看元素或查看元素，请求数据包，一般有三部分，第一是访问信息，第二是回复信息（回复信息是服务器对你访问的回复），和第三个是请求信息（也就是我们自己当前正在访问的数据包）
　　我们可以看到。回复消息中对应Apache和win32位，同时泄露了一个PHP5.2.17版本。从这里，我们可以看到一个构建平台和脚本类型。
　　, 第三方查询平台, 搜索引擎
　　4.子目录网站集
　　再看上面的两个站点，都是子目录站点
　　
　　实战的意义
　　网站可能由多个cms或者框架组成，那么对于渗透来说，就相当于多个渗透目标（一个cms一个思路）
　　如果主站点是php的cms，那么可能在它的子目录站点下建立了其他的cms，比如phptink，那么我们就可以发现他的cms有什么漏洞, 就是这样
　　毕竟，他是一个人。为什么？在他建造 网站 的时候。只有一个目录不同，他目录下的站点被入侵了。或者hack主站点，这些可以操作其他目录，我hack了它的其他子目录
　　网站，那么，太。主站点也会受到影响，因为主站点和子目录站点只有一个子目录匹配。一般情况下，如果我们获得了子目录站点的权限，就可以获得主站点的权限。
　　(2) 分港现场
　　:80
　　:8080
　　实战的意义
　　网站可能由多个cms或者框架组成，那么对于渗透来说，就相当于多个渗透目标（一个cms一个思路）
　　工具：nmap（其他也可以）
　　5.子域信息采集
　　子域也称为：子域站点和子域
　　子域网站和移动网站分析
　　子域名和主站点可以是同一台服务器，也可以是同一网段。子域名穿透，可以直接联系主站
　　例如移动网站
　　很多手机网站都是这样的。通常它以 m 或其他东西开头。
　　它使用主站点的情况。移动站点可能是不同的程序。子域是以 wap 或 m 开头的移动站点。
　　移动站点： 1. 一套不同主站的移动框架程序 2. 直接调用主站程序
　　如果是第一个。他是两种不同的程序，其实就是两种网站，也就是说，一种是主站的程序，一种是移动框架的程序。移动端的穿透方式还是和我们一般的穿透方式一样。
　　如何采集子域
　　字典爆破使用工具：subdomainbrute、layer
　　在线网站：
　　搜索引擎
　　检查谁是
　　工具：网站管理员工具
　　1 查询whois
　　2 反向whois @&amp;ddlSearchMode=1
　　获取关联域信息
　　6. 网站后台采集
　　一般来说，我们在进行前端穿透挖矿的时候，可以把目标地址看到后端地址，说不定会有一些意想不到的收获，因为后端
　　经常存在一些安全漏洞，例如sql注入和未经授权的访问。在这里，我将分享查找背景的方法。
　　
　　(1) 通过搜索引擎
　　站点：域管理
　　站点：域名后台管理
　　站点：域名标题：管理
　　(2) 目录扫描 一方面，在目录扫描中。常见的 网站 地址有 login/admin 等。
　　相关工具：Edgeworth、wfuzz
　　这是一个推荐的工具 7kbstorm
　　（3）子域：对于二级域名，一般网站的背景会在二级或三级域名中。采集子域时可以注意。
　　(4)采集已知的cms后台地址，如织梦，默认地址为
　　（5）侧站端口查询：将其他端口放在后台页面，扫描网站获取端口信息进行访问
　　(6)C-segment扫描：后台放到同一个c-segment下的其他ip地址。
　　在线侧站c段扫描地址：
　　(7) 查看网站底部的管理入口和版权信息。一般来说，这种情况有很多学校和政府机构，因为这些网站往往有不止一个管理员。在前台留下入口
　　7. 目录信息的采集
　　目录扫描后，根据目录的一些路径，我可能会发现更多漏洞，例如：一些上传点，编辑器，或者一些我们不知道的API接口
　　这是一个推荐的工具 7kbstorm
　　403、404之类的页面一定不能关闭，在目录中扫描就可以了
　　谷歌语法采集敏感文件
　　最常见的就是用搜索引擎~
　　site: filetype:xls
　　这主要是采集网站敏感文件。有可能通过搜索引擎搜索到一些敏感信息。同时，目录扫描可以在后台扫描出地址，也可以进行一方面的操作，比如sql注入、Dictionary凭证填充等。
　　（3）敏感文件：一般情况下，phpinfo文件、备份信息泄露“git、SVN、swp、bak、xml”、robots.txt等文件中可能存在一些敏感信息（一个是ascii编码的文件）放在网站的根目录下，一般可以防止搜索引擎爬取敏感目录和文件）
　　8.端口扫描
　　这些端口都代表了一些协议，所以每一个都有突破的方法，可以暴力破解，任何字典都可以暴力破解，
　　我们经常说抓鸡和港口抓鸡。其实它的原理就是猜测你的弱密码来进行集群操作。
　　然后我们入侵一样，我们也去扫描你的弱密码
　　还有很多工具，比如
　　hscan、hydra、x-scan、streamer等工具可以去端口猜密码。如果我们想这样做，我们需要丰富字典等。另一方面，常用的端口扫描工具是nmap
　　以下是常用端口对应的漏洞 查看全部

　　干货教程:智动网页内容采集器
　　智能博客助手 v2.94.zip
　　
　　智能博客助手是一款专业的博客推广软件。软件帮助站长和博主快速发送blog文章到blog网站，可以方便管理博客数据，支持数据自动备份恢复，博客库自动更新，发送文章时间动态伪原创功能等多项功能帮助用户优化网站排名，是用户实现博客推广功能的好帮手。智能博客助手功能 1、智能博客助手使用HTTP底层协议发送文章，与IE无关，无需打开网站发送文章，效率高，资源消耗低；2.支持多线程同时发布多篇文章文章到多个博客网站；3. 支持发送文章时动态伪原创功能，有利于文章发送后发送。搜索引擎收录；4、具有缓存登录cookies功能，自动删除无效cookies，无需用户干预；5. 软件扩展性好，支持的博客数量不断增加，无需额外付费即可欣赏更多博客 6. 博客库自动更新，新博客自动检测更新，让您省心省心努力; 7、文章采用文件系统管理，不仅方便而且扩展性强；博客账号也可以分类管理 8.支持外部软件文章采集，推荐使用：知东网页内容采集器
　　智能博客助手安装完成后，点击【智能博客助手】快捷方式进入智能博客助手软件。如图，这是软件的主界面。用户可以通过点击界面上的各种按钮来实现自己需要的各种功能。如图，这是软件的伪原创界面。在这里用户可以编辑和修改伪原创文章。如图，这是软件的采集界面。用户可以使用本软件自动完成所需内容的采集。软件的功能这里大致介绍了下，软件的其他具体功能大家可以自行探索。
　　
　　现在下载
　　干货教程:SEO采集工具-SEO采集站怎么玩？
　　SEO应该做什么？SEO采集 仍然有效吗？很多从事网站优化的人都有过这样的经历。当我们的优化工作做好的时候，我们的网站在百度也获得了不错的排名。网站的内容更新工作比较松懈，内容更新频率降低。最终导致网站的排名骤降。直到那时我才意识到 网站 更新的重要性。.
　　只有当我们不断向 网站 添加新鲜内容时，我们才能使 网站 保持活跃。网站的结构相当于人的骨架，新鲜的内容就是血液。如果血液不流动，它就不能继续跳跃。
　　搜索引擎蜘蛛定期抓取 网站。一般对于最初的网站，搜索引擎会给出比较好的印象和排名，那么这时候我们需要做的就是及时更新网站的内容，形成规则在特定时间发布优质内容。内容，从而引起蜘蛛的青睐。
　　一般来说，百度会在一开始就给新站点更好的印象排名。这时候就要做好内容更新，制定内在规律，吸引百度蜘蛛爬网站，让网站的排名越来越稳定。
　　
　　网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以利用SEO采集工具实现采集伪原创自动发布，主动推送给搜索引擎，提高搜索引擎的抓取频率，从而提高网站收录 和 关键词 排名。
　　5. 强大的SEO功能（带图片/内外链接/后缀插入/文章相关性提升/图片随机插入/聚合/TAG标签）
　　搜索引擎诞生于互联网爆炸的前夜。当有互联网时，就有了网站。每天在互联网上产生大量的信息。如果没有搜索引擎对信息进行索引和过滤，那么我们对各类信息的需求就无法解决。搜索引擎是解决这个问题的最佳方法。任何网站都想在搜索引擎上获得大量的流量，大量的排名曝光。但是SEO并不是一件容易的事。SEO还需要网站有必要的基础，公司对SEO项目的决心，以及团队对SEO需求实施的支持。此外，还需要可靠的整体SEO策略，以确保方向和技术可行性。
　　一个网站的SEO空间主要面临两个方面的竞争：搜索引擎的PPC排名和同行网站的排名。PPC是搜索引擎的商业模式，这是无法改变的。Peer 网站 的排名取决于每个 网站 的 SEO 策略。但是，当一个网站通过SEO取得成功时，如果停止SEO，仍然会被同行竞争，最终导致成功的SEO结果无法挽回。
　　大部分使用搜索竞价服务的关键词公司都是一些核心行业名称和行业产品术语。只有当某些行业的竞争非常激烈时，才会从行业词、产品词扩大到这个行业的长尾词。当这个行业的 SEO 竞争扩展到长尾关键词时。基本上，这个行业的SEO空间已经很小了。新进入者如果没有很大的优势，很难在竞争中脱颖而出。
　　
　　同样的，如果一些同行网站的SEO策略比较浅，他们的SEO策略可能会更侧重于一些行业词和产品词。但从另一个角度来看，搜索引擎索引了整个互联网的信息。任何行业的信息量都非常庞大。如果你没有足够的信息，你很难在这个行业获得相应比例的流量。
　　所以现在很多SEO项目负责人都在关注如何挖掘更多的内容，而不是过于关注一些关键词的排名。这是一个真正在搜索引擎上取得巨大成功的网站。无一例外，大部分都是收录非常大量的内容网站。更多能够满足用户长尾需求的内容是网站获得搜索流量的关键。因此，如果一个企业的网站 SEO 策略只是优化一些关键词 的排名，基本上这种SEO 方法会失败。
　　SEO项目的关键是增量优化，而不是库存优化。如果对现有内容进行优化，基本上很难真正发挥SEO的作用。他们中的大多数使用一些独特的策略来保持网站添加大量更高质量的内容，以满足搜索引擎和用户的需求。
　　网站 的内容策略是 网站seo 成功的基石。无论是企业类型网站还是行业类型网站。行业网站天生就需要大量的内容。主要是公司网站，如果不愿意投入时间和精力去生成内容，基本上很难改变网站在搜索引擎上的局面。 查看全部

　　解决方案:网站用于识别网络抓取机器人的常用方法
　　今天网站会设置一系列的反爬策略，一般都是通过代理来解决的。本文将重点介绍网站如何识别您的机器人并将其与真实用户区分开来。
　　网站识别网络爬虫的常用方法如下：
　　
　　1.当大量请求从单个IP发送到一个URL时，就认为是来自bot。
　　2、如果网站的服务器检测到你的真实IP地址，网站可以检测到机器人的使用。
　　3.当发送到网站服务器的请求有不同的不相关的属性时。
　　4.当检测到可疑的浏览器配置时，网站可以将其链接到bot使用并阻止IP。
　　
　　5. 在没有 cookie 的情况下连接到 网站 是可疑的，并且指向 bot 的使用。
　　6. 网站还要注意网页上的非人类行为。机器人难以模拟鼠标和键盘动作，并且很容易被检测到。
　　识别网络抓取中的机器人活动是 网站 对您的第一反应。在他们怀疑您的活动后，他们可以通过多种方式做出回应，包括跟踪您、向您显示错误页面或向您提供虚假数据。您最终可能会被阻止访问该网站。
　　通用解决方案:网页抽取技术和算法
　　基于机器学习的网页提取
　　基于常规或 CSS 选择器（或 xpath）的网页提取是基于基于包装器的网页提取。这种提取算法的共同问题是必须针对不同结构的网页制定不同的提取规则。如果一个舆情系统需要监控10000个异构网站s，它需要编写和维护10000组抽取规则。大约从 2000 年开始，人们一直在研究如何使用机器学习来让程序从网页中提取所需的信息，而无需手动规则。
　　从目前的科研成果来看，基于机器学习的网页提取重点偏向于新闻网页内容的自动提取，即当输入一个新闻网页时，程序可以自动输出新闻标题，文字、时间等信息。新闻、博客、百科网站收录比较简单的结构化数据，基本满足{title,time,text}的结构，提取目标很明确，机器学习算法设计的很好。但是，电子商务、求职等各类网页所收录的结构化数据非常复杂，有的存在嵌套，没有统一的提取目标。很难为此类页面设计机器学习提取算法。
　　本节主要介绍如何设计一种机器学习算法，从新闻、博客、百科全书等中提取文本信息。网站，以下简称网页内容提取（Content Extraction）。
　　基于机器学习的网页提取算法大致可以分为以下几类：
　　基于启发式规则和无监督学习的网页提取算法
　　基于分类器的网页提取算法
　　基于网页模板自动生成的网页提取算法
　　三类算法中，第一类算法实现最好，效果最好。
　　下面简单介绍一下这三种算法。如果你只是想在你的工程中使用这些算法，你只需要了解第一类算法。
　　下面会提到一些论文，但是请不要根据论文中自己的实验数据来判断算法的好坏。很多算法都是面向早期网页设计的（即以表格为框架的网页），有些算法有实验数据集，覆盖范围更广。狭窄。有条件的话最好自己评估一下这些算法。
　　1. 基于启发式规则和无监督学习的网页提取算法
　　基于启发式规则和无监督学习的网页提取算法（第一类算法）是目前最简单、最有效的方法。并且通用性高，即该算法往往对不同语言、不同结构的网页有效。
　　这些早期的算法大多没有将网页解析成DOM树，而是将网页解析成一系列token，例如下面的html源码：
　　广告...（8个字符）
　　身体...（500字）
　　页脚...（6个字）
　　该程序将其转换为一系列标记：
　　label(body), label(div), text, text....(8 次), label(/div), label(div), text, text...(500 次), label(/div), label(div), text, text...(6 次), label(/div), label(/body)
　　早期有基于token序列的MSS算法（Maximum Subsequence Segmentation）。该算法有多个版本。一个版本为令牌序列中的每个令牌分配了一个分数。评分规则如下：
　　
　　一个标签给出-3.25分
　　1分文字
　　根据评分规则和上面的token序列，我们可以得到一个评分序列：
　　-3.25,-3.25,1,1,1...(8 次),-3.25,-3.25,1,1,1...(500 次),-3.25,-3.25,1,1,1。..(6 次),-3.25,-3.25
　　MSS算法认为，如果在token序列中找到一个子序列，使得该子序列中token对应的score之和达到最大值，那么这个子序列就是网页的文本。换个角度理解这个规则，就是从html源字符串中找一个子序列。这个子序列应该收录尽可能多的文本和尽可能少的标签，因为该算法会为标签分配更大的绝对值。负分 (-3.25)，给文本一个小的正分 (1)。
　　如何从分数序列中找到和最大的子序列可以通过动态规划很好地解决。详细的算法这里就不给出了。有兴趣的可以参考论文《Extracting Article Text from the Web with Maximum Subsequence Segmentation》，MSS 算法效果不好，但是这篇论文认为它是很多早期算法的代表。
　　还有其他版本的 MSS，我们上面说过算法分别给标签和文本分配 -3.25 和 1 点，它们是固定值，并且有一个版本的 MSS（也在论文中）使用朴素贝叶斯作为标签和文本。文本计算分数。虽然这个版本的MSS效果有了一定程度的提升，但还是不够理想。
　　无监督学习在第一类算法中也扮演着重要的角色。许多算法使用聚类方法将网页的文本和非文本自动分为两类。例如，在“CETR - Content Extraction via Tag Ratios”算法中，网页被分成多行文本，算法为每行文本计算2个特征，分别是下图中的横轴和纵轴，以及红色椭圆中的单元格。（行），其中大部分是网页，绿色椭圆中收录的大部分单元（行）是非文本。使用 k-means 等聚类方法，可以很好地将文本和非文本分为两类。然后设计一些启发式算法来区分这两种类型中哪些是文本，哪些是非文本。
　　早期的算法经常使用记号序列和字符序列作为计算特征的单位。从某种意义上说，这破坏了网页的结构，没有充分利用网页的特性。在后来的算法中，很多使用 DOM 树节点作为特征计算的基本单元，例如“通过路径比率提取 Web 新闻”、“通过文本密度提取基于 Dom 的内容”，这些算法仍然使用启发式规则和无监督学习，因为DOM树的节点作为特征计算的基本单元，算法可以获得更好更多的特征，因此可以设计出更好的启发式规则和无监督学习算法。通常比前面描述的算法要高得多。由于提取时以DOM树的Node为单位，
　　我们在WebCollector（1.12版本开始）中实现了一流的算法，可以直接从官网下载源代码使用。
　　2.基于分类器的网页抽取算法（第二类机器学习抽取算法）
　　实现基于分类器的网页提取算法（第二种算法），一般流程如下：
　　找到数千个网页作为训练集，手动标注文本和非文本（即需要提取的部分和不需要提取的部分）。
　　设计特点。例如，一些算法将 DOM 树的标签类型（div、p、body 等）作为特征之一（当然这是一个已弃用的特征）。
　　选择合适的分类器并使用这些特征进行训练。
　　对于网页提取来说，特征设计是第一要务，使用什么分类器有时并不那么重要。在使用相同特征的情况下，使用决策树、SVM、神经网络等不同的分类器，不一定对提取效果有太大影响。
　　从工程的角度来看，该过程的第一步和第二步都比较困难。训练集的选择也很讲究，保证所选数据集中网页结构的多样性。比如现在比较流行的文本结构是：
　　xxxx
　　xxxxxxxx
　　xxx
　　
　　xxxxx
　　xxxx
　　如果训练集中只有五六个网站页面，很有可能这些网站的文本都是上面的结构，而仅仅在特征设计上，有两个特征：
　　节点标签类型（div、p、body 等）
　　子节点标签类型的频率（即子节点中有多少个div，多少个p...）
　　假设使用决策树作为分类器，最终训练出来的模型很可能是：
　　如果一个节点的标签类型为div，且其子节点中标签为p的节点超过3个，则该节点对应网页的body
　　虽然这个模型可以在训练数据集上取得更好的提取效果，但是很明显有很多网站不符合这个规则。因此，训练集的选择对提取算法的效果影响很大。
　　网页设计的风格在不断变化。早期的网页经常使用表格来构建整个网页的框架。现在的网页都喜欢用div来搭建网页的框架。如果希望提取算法覆盖较长的时间，那么在设计特征时应该尽量使用那些不易改变的特征。标签类型是一个很容易改变的特征，并且随着网页设计风格的变化而变化，所以如前所述，强烈不建议使用标签类型作为训练特征。
　　上面提到的基于分类器的网页提取算法属于急切学习，即算法通过训练集生成模型（如决策树模型、神经网络模型等）。对应的惰性学习，也就是不预先使用训练集就生成模型的算法，比较有名的KNN属于惰性学习。
　　有些提取算法使用KNN来选择提取算法，听上去可能有点混乱，这里解释一下。假设有2个提取算法A和B，有3个网站site1,site2,site3。2种算法对3个网站的提取效果（这里使用0%到100%之间的数字表示，越大越好）如下：
　　网站 算法A的提取效果 算法B的提取效果
　　站点 1 90% 70%
　　站点 2 80% 85%
　　站点 3 60% 87%
　　可以看出，在site1上，算法A的提取效果优于B，在site2和site3上，算法B的提取效果更好。在实践中，这种情况非常普遍。所以有人想设计一个分类器，这个分类器不是用来对文本和非文本进行分类，而是帮助选择提取算法。例如，在这个例子中，当我们提取site1中的网页时，分类器应该告诉我们使用A算法以获得更好的结果。
　　举个直观的例子，算法A对政府网站的提取效果更好，算法B对网络新闻网站的提取效果更好。那么当我提取政府类网站时，分类器应该会帮我选择A算法。
　　这个分类器的实现可以使用KNN算法。需要提前准备一个数据集。数据集中有多个站点的网页，需要同时维护一个表。哪种算法提取最好的结果）。当遇到要提取的网页时，我们将该网页与数据集中的所有网页进行比较（效率低下），找到最相似的K个网页，然后查看K个网页中哪个站点的网页最多（例如k= 7，其中6个来自CSDN News），那么我们选择本站最好的算法来提取这个未知网页。
　　3.基于网页模板自动生成的网页提取算法
　　基于网页模板自动生成的网页提取算法（第三类算法）有很多种。这是一个例子。在“URL Tree: Efficient Unsupervised Content Extraction from Streams of Web Documents”中，比较相同结构的多个页面（以URL判断），找出异同。页面之间的共同部分是非文本的，页面之间的差异很大。部分可能是文本。这很容易理解。例如，在某些网站 页面中，所有页脚都相同，即归档信息或版权声明。这是页面之间的共性，所以算法认为这部分是非文本的。不同网页的文本往往是不同的，因此算法更容易识别文本页面。该算法往往不会从单个网页中提取文本，而是在采集大量同构网页后同时提取多个网页。也就是说，不需要实时输入网页并提取。 查看全部

　　分享文章:红叶文章采集器与若快万能验证码识别下载评论软件详情对比
　　
　　若快验证码识别特点 1、坐标方式 1 使用物理键盘和鼠标操作代码生成软件。在执行过程中，代码生成软件不能被阻塞或最小化。用户的任何鼠标和键盘操作都可能干扰识别器，导致 2. 坐标模式 2 使用后台消息操作乱码软件，只要不对乱码软件进行屏蔽或最小化，不影响用户的其他操作。3. 手柄模式也使用后台消息来操作乱码软件，除了不能最小化代码生成软件外，用户可以进行任何操作。但大多数代码生成软件不支持句柄模式。概括：除了代码生成软件不能最小化用户的任何操作外，句柄模式不会影响通用识别器。坐标 模式2和手柄模式没有太大区别，只是输出区域不能被封锁。当前两者都不能正常工作时，选择坐标模式1。
　　
　　内容分享:自动赚取envato佣金的采集引流站测试操作小结
　　hisstats 统计
　　看来用户逗留了好一阵子
　　说起这个面板，我真的不习惯，想改一下CNZZ的统计。
　　游客国家统计
　　你觉得印度的访问量更多吗？阿三经常建网站？
　　以下是本站的一些操作
　　1 我用的是一个全新的域名，只想着破解php代码，免费wordpress插件，等一个类似相关短语的域名被使用。
　　2 我在构建程序中使用 WORDPRESS
　　
　　3 采集 与我之前提到的擦伤
　　有教程，正式版，我会上传到论坛，有破解的可以破解，比较简单。
　　您也可以直接从以下地址购买：
　　这个插件的教程可以看我之前的推送。功能很强大，可视化采集，自动定时执行。
　　具体插件如下
　　网站完成后要做什么
　　第一步一定要提交google站长，这样google就会抓取你的网站，一般提交后第二天自动收录，根本不需要做外链。
　　当然，这两天我也做了GSA的安排。
　　对比服务器开这么多小鸡，idle就是idle
　　这个 GSA 搜索引擎排名器的 sprocket 模板有 5 层。第一层直接发主站外链，然后第二层、第三层、第四层、第五层展开。
　　当然，你为什么不稍后添加一个新的主站点链接呢？
　　因为GSA Search Engine ranker可以根据网站的RSS获取链接
　　
　　只要你的RSS经常更新，最新的文章的URL就会对应过去。
　　也省了搬家。
　　就是这样，让它自己运行。偶尔登录看看小鸡是否挂断。
　　基本流程如上
　　反正就是自动采集，自动发送外部链接，sprocket就设置好了。我的想法是不需要发送很多。一天发几个主站的外链就够了，让其慢慢进步。
　　反正我们拼的是一堆长尾词。只要长尾词散开，流量就可以了。
　　这里是
　　我为老农做的事情比较复杂，但是基本安排好之后，我就放到服务器上运行了。
　　还有很多闲置的机器，我得想办法让它们忙起来。
　　另外，另一个YOUTUBE账号已经开始封号了，贴下图，不是为什么，只是装作。
　　13.jpg
　　码字不易，你的转发和赞赏是我很大的动力之一。 查看全部

　　终极:最好能检测权限验证的方法是什么？如何识别网页采集器的自动识别算法
　　网页采集器的自动识别算法是一个复杂的系统，所以我很怀疑那些号称用一键采集工具就能得到精确答案的网页制作者就是想收智商税。正常来说，至少需要权限验证，特殊关键词提取，爬虫，然后你才能知道和搜集一份搜索请求的数据是否真实，网页制作方是否在撒谎，如果你在知乎搜索“网页采集器教程”那就不是选题制造问题那么简单了。最好能检测权限验证的方法是看看这个请求发给爬虫了没有。
　　说好的满屏幕爬虫自动采集呢？
　　切换发件人和用户名
　　
　　由于当前面临一个竞争方式，大搜索引擎自身有一些屏蔽不怎么好用的采集工具的情况下，首先需要了解影响爬虫爬取的关键点如果你连这个也搞不定的话，那也没有必要反爬虫了爬虫的基本工作流程爬虫的工作流程是这样的：爬虫从数据源从左到右依次获取请求，然后从设置好的响应从服务器端向客户端返回一份完整的数据。内容中主要包括：请求的服务器返回的数据及当前网页的内容；内容源返回的html文本（文本不属于json数据）；请求服务器的报文头信息，例如响应的useragent,profile/tags等等；根据响应响应时分配给爬虫的内容是否正确，爬虫会去已抓取数据库里找到正确的内容，如果有过长、或者过密的内容将不会显示，或者直接从分配给自己的内容池继续抓取有点像正则匹配一样，爬虫需要通过几轮反爬虫来完成对数据源的抓取。如何识别搜索引擎抓取：。
　　1、安全连接
　　2、内容外流
　　3、ajax返回
　　
　　4、seo
　　1）、cookie：cookie，可以缓存http请求请求状态并为客户端返回是否是否成功、真实的http结果。请求成功时，连接受到重定向；爬虫的连接基本都请求成功；爬虫不会大量访问数据源，一般也不会重定向，总体成本较低。
　　2）、session：和cookie类似，在web浏览器中，浏览器启动后会在http请求发出后以独立url开启cookie,服务器再进行响应时，才会将浏览器指定的url作为服务器的路径。浏览器重定向到用户下次访问时，会将下次访问的url作为服务器的路径。服务器响应时，会把url作为服务器的路径返回。这个功能优点在于，可以对一个用户访问一个网站前，在浏览器中保存sessionid。
　　简单来说，每次爬虫通过get请求会在服务器设置session_id，爬虫发送ajax请求时会根据sessionid查询返回的内容（得到用户浏览器可见页面）是否是本地存在的。
　　3）、ajax，ajax是asynchronouslyjavascriptandxml的缩写，即异步的javascript和xml。简单理解，就是爬虫会实时的进行网站请求，并返回一个加载完毕的结果。在网页还未加载完毕前， 查看全部

　　免费的:优采云采集器 3.1.6 免费版
　　优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集网站数据。数据采集 从未如此简单！
　　软件功能
　　软件操作简单，鼠标点击即可轻松选择要抓拍的内容；
　　支持三种高速引擎：浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，内置优化的火狐浏览器，加上原有的内存优化，浏览器采集也能高速运行，甚至可以快速转成HTTP模式运行并享受更高的采集速度！抓取JSON数据时，也可以使用浏览器可视化的方式，用鼠标点击要抓取的内容，无需分析JSON数据结构，非专业网页设计人员也能轻松抓取所需内容数据;
　　
　　无需分析网页请求和源代码，但支持更多网页采集；
　　先进的智能算法可以一键生成目标元素XPATH，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮...
　　支持丰富的数据导出方式，可以导出为txt文件、html文件、csv文件、excel文件，也可以导出到已有的数据库，如sqlite数据库、access数据库、sqlserver数据库、mysql数据库，通过wizards字段进行简单映射轻松导出到目标网站数据库。
　　软件优势
　　可视化向导：所有采集元素，自动生成采集数据。
　　
　　定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
　　多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　智能识别：可自动识别网页列表、采集字段和分页等。
　　拦截请求：自定义拦截域名，方便过滤站外广告，提高采集的速度。
　　多种数据导出：可导出到Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　最新版:优采云浏览器
　　可视化操作
　　操作简单，图形化操作全可视化，无需专业IT人员。操作的内容就是浏览器处理的内容。采集比如jax和falling flow非常简单，一些js加密的数据也可以轻松获取，不需要抓包分析。
　　定制流程
　　
　　完全自定义 采集 进程。打开网页，输入数据，提取数据，点击网页元素，操作数据库，识别验证码，捕获循环记录，流程列表，条件判断，完全自定义流程，采集就像积木一样，功能免费组合。
　　自动编码
　　采集速度快，程序注重采集效率，页面解析速度快，可以直接屏蔽不需要访问的页面或广告，加快访问速度。
　　生成EXE
　　
　　不仅仅是一个 采集器，而是一个营销工具。不仅可以将采集数据保存到数据库或其他地方，还可以将组发现的数据发送到每个网站。可以做自动登录，自动识别验证码，是一款万能浏览器。
　　项目管理
　　可以直接从解决方案构建单个应用程序。单个程序可以在没有 优采云 浏览器的情况下运行。官方提供软件管理平台，用户可以进行授权等管理。每个用户都是开发者，每个人都可以从平台中获利。 查看全部

　　整套解决方案:网页采集器的自动识别算法主要由算法识别手段、匹配手段
　　网页采集器的自动识别算法主要由算法识别手段、匹配手段两大类1.视觉识别由于移动设备的优化以及设备内部对网络的优化，很多网页的的内容都会通过广告等方式大幅降低传输时间。因此，在识别网页标题和描述后，再匹配页面内容是有非常好的性能优势的。除此之外，移动设备可以通过内容识别出时间，就像抓取（抓取）flash视频会通过播放器记录视频中的缓存来完成视频的抓取，拿到的视频都是按时间顺序抓取的，如果在数据抓取的时候控制那些只能看得见时间的图片之类的内容，基本也是可以得到正确的数据数据抓取后匹配可见的图片地址，再进行图片的数据抓取2.图像识别图像识别无非就是在图片识别过程中对细节区域进行模糊进行抠图，再用一种叫做hyper-point/ndfiltering的算法进行点云的运算。
　　
　　由于如果进行抠图进行手工化操作，代价极高，因此想省时省力就是比较简单的方法。至于识别速度就要具体评估了。
　　毫无疑问，高端产品，都是有深度学习训练的，即使没有训练，ai只要掌握好工具，也可以获得较好的识别率。
　　
　　单机识别精度理论上不需要，但因为每个网页的分辨率是有变化的，人为设置合适的精度也是必要的。
　　简单来说，是使用的分类（svm）。通过特征提取得到分类结果。最主要应该是对图片的分类技术，计算机视觉的发展历史非常久远，现在有近10年的研究时间。之所以做视觉研究这么久，一方面是学科的划分的早，进展较快；另一方面，在重大问题上做研究的人少，团队也较小，非常容易凝聚力量。 查看全部

　　教程:优采云采集器 V3.1 免安装无限制版
　　优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，软件具有“可视化配置、轻松创建、无需编程、智能生成”等特点，用户可以自由设置采集器@采集资料，一键快速帮你采集相关内容，操作简单，能满足广大用户的需求！
　　特征
　　1. 零门槛：如果你不知道爬虫怎么采集，遇到网络就会采集网站数据。
　　2.多引擎，高速无乱：内置高速浏览器引擎，也可切换为HTTP引擎模式运行，采集数据更高效。还有一个内置的 JSON 引擎，可以直观地提取 JSON 内容，无需分析 JSON 数据结构。
　　3、各种网站可以一起使用：可以采集到网上99%的网站，包括单页ajax加载网站等静态例子。
　　
　　软件功能
　　1、软件操作复杂，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容；
　　2.支持三种高速引擎：浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，内置优化的火狐浏览器，加上首创的内存优化，让浏览器集合也能高速运行，甚至可以快速转换为HTTP模式操作，享受更高的采集率！抓取JSON数据时，也可以使用浏览器可视化方式，鼠标点击需要抓取的内容，无需解析JSON数据结构，非web专业设计人员也能轻松实现捕获必要的数据；
　　3、无需分析网页请求和源代码，支持更多网页采集；
　　4.先进的智能算法可以一键生成目标元素XPATH，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮...
　　5.支持丰富的数据导出方式，可以导出为txt文件、html文件、csv文件、excel文件，也可以导出到已有的数据库，如sqlite数据库、access数据库、sqlserver数据库、mysql数据库，通过指导方法 复杂的映射字段可以很容易地导出到目标网站数据库。
　　
　　软件亮点
　　可视化指南：采集所有元素，自动生成数据。
　　1、设计任务：操作时间定义天真，操作全自动。
　　2.多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　3.智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、分页等。
　　4、拦截请求：自定义拦截域名，方便过滤站外广告，提高采集率。
　　5、多种数据导出：可导出到Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　解密:优采云万能文章采集器破解版2.16.0.0
　　优采云万能文章采集器是一个强大的关键字采集软件，支持新闻和网页还支持采集指定&lt;下的所有文章网站 专栏。它是网站管理员和朋友的首选软件。
　　实用的多功能文章采集工具
　　优采云万能文章采集器知识兔简介
　　本软件是一款只需输入关键词即可采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎新闻源和泛页互联网文章的软件（更多介绍..）。听
　　优采云软件独家首创的智能算法，可以精准提取网页文本部分，保存为文章。听
　　支持删除标签、链接和邮箱等格式。还有插入关键词的功能，可以识别标签或标点旁边的插入，可以识别英文空格间距的插入。听
　　还有一个文章翻译功能，即可以将文章从一种语言如中文转成另一种语言如英文或日文，再由英文或日文转回中文，即一个翻译周期，可以设置翻译周期为循环多次（翻译次数）。听
　　
　　采集文章+翻译伪原创可以满足各领域站长朋友的文章需求。听
　　一些公关处理和信息调查公司所需的专业公司开发的信息采集系统往往花费数万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息采集系统功能与市面上昂贵的软件差不多，但价格只有几百元，大家可以试试看。
　　优采云通用文章采集器功能特性知识兔
　　1、依托优采云软件独有的通用文本识别智能算法，可自动提取任意网页文本，准确率达95%以上。
　　2、输入关键词，即可采集到百度新闻和网页、搜狗新闻和网页、360新闻和网页、谷歌新闻和网页、Bing新闻和网页、雅虎；批处理关键词全自动采集。
　　3、网站列列表下的所有文章都可以通过定位采集来指定，智能匹配，无需编写复杂规则。
　　四、文章翻译功能，可以将采集好的文章翻译成英文再翻译回中文，实现伪原创的翻译，支持谷歌和有道翻译。
　　5.史上最简单最聪明的文章采集器，支持全功能试用，你懂的！
　　优采云通用文章采集器说明知识兔
　　
　　1.选择关键词收听
　　2、设置搜索间隔、采集类型、时间语言、排序方式、采集目标等参数
　　3.编辑网站的黑名单和白名单
　　4.设置翻译选项、过滤选项、感叹词选项听
　　5. 点击“开始采集”按钮
　　点击下载
　　下载体验
　　点击下载 查看全部

　　解密:优采云采集器
　　
　　优采云采集器观看人数已达991.5K。如需查询本站相关重量信息，可点击“爱站数据”“Chinaz数据”进入；以目前的网站数据参考，建议大家参考爱站的数据，更多网站价值评价因素如：优采云采集器访问速度、搜索引擎收录和索引量、用户体验等；当然，要评价一个网站的价值，最重要的是满足自己的需求和需要。一些确切的数据需要找优采云采集器的站长协商提供。比如站内IP、PV、跳出率等！
　　
　　总结归纳:浅谈云原生系统日志收集在数栈的实践
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　　1.经常玩ELK
　　说到日志采集，估计大家首先想到的就是ELK，一个比较成熟的方案。如果是专门针对云原生的，那就把采集器改成Fluentd，组成EFK。其实以上两种方案没有本质区别，采集器只是一个变化。最终的存储、查询等还是elasticsearch。
　　Elasticsearch 确实功能丰富，功能非常强大，但也非常昂贵。Elasticsearch使用全文索引，对存储和内存的要求比较高，这些代价得到的功能在日常日志管理中并不常用。这些缺点在主机模式下其实是可以容忍的，但在云原生模式下就显得臃肿了。
　　二、不谈武德PLG
　　PLG是promtail+loki+grafana的统称，是一个非常适合云原生日志的采集方案。您将熟悉 grafana，这是一个支持多种数据源的出色可视化框架。最常见的是将prometheus的数据可视化。而洛基就是我们今天要讲的主角。这也是grafana的产物，promtail是loki 采集器的官方log。
　　与elk相比，这套解决方案非常轻量级，功能强大且易于使用。另外，在显示上使用grafana，减少视觉框架的引入，在显示终端上的统一也有利于用户。
　　(1) 登录新贵loki
　　Loki 是一个受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用的多租户日志聚合系统。它被设计成具有成本效益且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。
　　与其他日志聚合系统相比，Loki
　　没有日志的全文索引。通过存储压缩的非结构化日志和仅索引元数据，Loki 更易于操作且运行成本更低。
　　使用与 Prometheus 相同的标签对日志流进行索引和分组，使您能够使用与 Prometheus 相同的标签在指标和日志之间无缝切换。
　　特别适合存储 Kubernetes Pod 日志。Pod 标签等元数据会被自动爬取和索引。
　　Grafana 原生支持（需要 Grafana v6.0 及更高版本）。
　　这是GitHub上对loki的介绍。可以看出这是一个为云原生构建的轻量级日志聚合系统。社区目前非常活跃。而且它采用了类prometheus标签的思路，与grafana连接，进行可视化展示。无论是想法还是使用都非常“云原生”。
　　(2) ‍♂️ Promtail Promtail 是 loki 采集器 的官方日志，它自己的代码在 loki 项目中。本机支持日志、系统日志、文件和 docker 类型日志。采集器的本质是根据模式找到要为采集的文件，然后像tail一样监听一个文件，然后将写入文件的内容发送到存储端promtail。上述情况也是如此。类型的本质也是文件，但这些类型文件的格式是开放且稳定的规范，promtail可以提前对其进行更深入的解析和封装。
　　(3) Promtail 服务发现 1. 找一个文件作为采集器，首先要找出文件在哪里，然后做如下采集、标签推送等功能。普通静态类型的日志很容易找到。你可以直接匹配你在配置文件中写的路径信息。例如promtail中的路径是“/var/log/*.log”，表示/var/log目录下的所有文件，以.log结尾的后缀文件可以作为采集的对象&gt;。采集 k8s 模式登录稍微麻烦一些。
　　首先我们想一想k8s上运行的服务的日志在哪里？
　　所以我们需要在 k8s 容器内挂载 /var/log/pods 作为主机路径，以便 promtail 可以访问这些日志。
　　2. 标记的日志可以通过promtail访问，但是如何区分这些日志还是一个问题。Loki 使用类似普罗米修斯的想法来标记数据。也就是说，如果日志是用 pod 打标签的，那么仅仅依靠这条路径自然是无法知道 pod 上的标签信息是什么。这就是服务发现的用武之地。
　　promtail的服务发现直接由prometheus的服务发现来完成。熟悉prometheus的同学一定配置过prometheus的服务发现配置，kubernetes_sd_configs和relabel_configs。
　　这里promtail直接介绍prometheus的代码。与prometheus不同，prometheus向对象请求更多的资源，比如node、ingress、pod、deployment等。最后拼接的是metric的请求url，promtail请求的对象是pod，过滤掉不在那个上面的pod主持人。
　　获取到宿主机的pod信息后，根据namespace和pod的id拼接路径。由于这个目录已经挂载到容器中，promtail可以将容器的标签和容器的日志关联起来。剩下的就是监控和推送。
　　
　　（4）PLG最佳实践loki官方推荐的最佳实践是使用DamonSet部署promtail，将节点的/var/lib/pods目录挂载到容器中，利用prometheus的服务发现机制动态添加日志。标签在资源占用和部署维护难度方面非常低。这也是主流的云原生日志采集范式。
　　3.数据栈日志实践
　　(1) 数据栈日志要求
　　(2)️主机模式栈的主机模式日志聚合采用类似于PLG DameonSet的模式。每个主机部署一个promtail，然后将一组服务器端loki和视觉端grafana部署到整个集群。
　　promtail 使用 static_configs 来定义 采集 日志。不过promtail毕竟还太年轻，而且定位偏向云原生，所以对于宿主机的功能并不完善，所以我们做了一些二次开发来满足我们的需求：
　　1.logtail模式
　　本机 promtail 不支持从文件末尾采集。promtail启动时会推送所有被监控文件的内容，这在云原生中问题不大。
　　在host模式下，如果要监控的日志已经存在并且内容量很大，promtail会从头开始推送文件的内容，这样会导致大量日志被推送到loki中短时间。失败。
　　所以最好的办法就是有一个类似filebeat的logtail模式，只在服务启动后推送文件写入的日志。
　　在这个地方，我们进行了二次开发，增加了logtail模式的开关。如果开关为true，则第一次启动promtail时不会从头开始推送日志。
　　2、路径支持多路径
　　原生promtail不支持多路径路径参数，只能写一个表达式，但实际需求可能是同时看业务日志和gc日志。
　　但它们又是属于同一类别的标签。单一路径的匹配不能同时涵盖两者。不更改代码的解决方案是为其编写另一个目标。
　　这既乏味又不利于维护。所以我们在这里也对其进行了二次开发。
　　（3）云原生模型传统的云原生模型采用PLG的主流模型，但数据栈作为一个完整的系统交付给企业时存在诸多限制，导致demoset模型无法使用。最大的挑战是权限，只有一个命名空间权限，不能挂载/var/lib/pods
　　在这种情况下如何使用 PLG？
　　其实主要的变化就是promtail的使用。这里首先要声明的是，数据栈服务的日志全部输出到文件中。
　　首先是选择是部署在damonset模式还是sidecar模式。演示模式的优点是节省资源，缺点是需要权限。与sidecar模式相比，为了应用更严格的交付条件，我们为采集选择使用sidecar模式。
　　sidecar 模式是在每个服务部署的时候自动添加一个日志容器。容器和服务容器共同挂载一个共同的空数据卷。服务容器将日志写入数据卷，日志容器采集数据卷下的日志
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　　‍1. ⛳ promtail 如何动态配置数据栈中的标签
　　通过sidecar模式，我们让logContainer和Master Container共享一个日志目录，这样就可以在promtail容器中获取日志文件，但是promtail还是不知道哪些日志到采集，它们的什么标签是。
　　因为你可能只想要采集.log的日志，也可能只想要采集.json的日志，或者两个服务的配置可能不一样，所以不能写死，那么如何解决这个问题呢？
　　Promtail 在 v2.10 中增加了一个新特性，即可以在配置文件中引用环境变量。通过这个特性，我们可以将promtail的path参数写成${LOG_PATH}，然后将服务的logpath设置为环境变量。例如 LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
　　由于我们可以在服务创建时通过环境变量设置路径，所以也可以动态设置标签。那么我们都需要什么维度标签呢？这家不同的公司肯定有不同的维度，但必须遵循的一个原则是可以唯一标识吊舱。大体维度有deployment、podid、node等，这些标签在创建的时候是通过环境变量注入的，而这些环境变量podid是使用k8s的向下api注入的。
　　注意：这里不能使用promtail的服务发现机制来配置标签，因为promtail的服务发现原理是请求APIServer获取所有pod的标签。然后使用路径匹配将标签与日志相关联。主机/var/log/pods目录未挂载到promtail时，即使获取到标签，也无法与日志关联。
　　2. ⏰如何在数据栈中部署promtail
　　为每个服务添加一个Log Container，手动做起来太麻烦，也不利于维护。最好的方法是将原创服务抽象为注册一个CRD，然后编写k8s算子来list &amp; watch该类型的对象。创建对象时，动态注入一个LogContainer，以及对应的环境变量并挂载。公共目录。
　　因此，当创建 CR 时，promtail 作为 sidecar 注入。并且读取的环境变量是操作者动态设置的环境变量，非常灵活。
　　4.总结
　　（一）数据栈日志采集的优势
　　(2) ✈️ 未来规划
　　最后跟大家分享一下数据栈当前日志模块的可视化效果。是不是超级酷？
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　　终极:03 搜索引擎的分类
　　一、索引​​ 1.1、索引的定义及优缺点
　　索引的定义：索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。使用索引，您可以快速访问数据表中的特定信息。
　　通俗地说，索引是数据库表的目录。通过索引，我们可以快速找到数据库中的数据，并进行相应的增删改查等操作。
　　索引的使用大大加快了数据检索的速度，将随机I/O变成了顺序I/O（因为B+树的叶子节点是连在一起的），并且加快了表之间的连接，让我们查询数据更加方便. 方便，所以我们在进行数据库查询的时候，基本离不开索引，但同时它也有一定的不足。从空间的角度来说，索引的建立需要占用物理空间，会占用计算机的内存，所以我们对数据库进行优化。创建索引时，会尽量减少索引的建立；从时间上看，创建和维护索引需要时间。例如，在添加、删除和修改数据时需要维护索引。因此，在创建索引时，我们应该注意不要创建太多索引。.
　　1.2 索引的数据结构
　　索引的数据结构主要包括B+树和哈希表，对应的索引分别是B+树索引和哈希索引。InnoDB 引擎的索引类型包括 B+ 树索引和哈希索引。默认索引类型为 B+ 树索引。一般来说，我们在查询的时候多使用B+数，因为它的搜索效率很高，而且支持排序和范围搜索；哈希索引通常用于精确的等效搜索。
　　MySQL的主要索引类型有FULLTEXT、HASH、BTREE、RTREE。
　　FULLTEXT：FULLTEXT 是全文索引。MyISAM 存储引擎和 InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 及以上版本支持全文索引。一般用于在文本中查找关键字，而不是直接比较是否相等，多在CHAR、VARCHAR、TAXT等数据类型上建立全文索引。全文索引主要用于解决WHERE name LIKE "%zhang%"等文本模糊查询效率低的问题。
　　HASH：HASH 是哈希索引。哈希索引主要用于等价查询。时间复杂度为O(1)，效率很高，但不支持排序、范围查询、模糊查询。
　　BTREE：BTREE是B+树索引，INnoDB存储引擎的默认索引，支持排序、分组、范围查询、模糊查询等，性能稳定。
　　RTREE：RTREE是空间数据索引，主要用于地理数据的存储。与其他索引相比，空间数据索引的优势在于范围搜索
　　1.1.3。指标分类
　　1、唯一索引：是表上的一个或多个字段组合建立的索引。这个或这些字段的值的组合不能在表中重复。
　　2、非唯一索引：是表上的一个或多个字段组合建立的索引。这个或这些字段的值的组合在表中可以重复，不需要唯一。
　　3、主键索引（primary index）：它是一种特定类型的唯一索引。在表中创建主键时会自动创建索引。一张表只能建立一个主索引。
　　4、聚集索引（clustered index，Innodb）：表中记录的物理顺序与键值的索引顺序相同。因为真实数据只有一个物理顺序，所以一张表只能有一个聚集索引。叶节点（B+树）存放的是实际的数据行，没有其他单独的数据页。
　　5、非聚集索引（Mylsam）：表中记录的物理顺序与键值的索引顺序不同。这也是非聚集索引和聚集索引的根本区别。叶节点不是数据节点，而是每个指向真实数据行的指针。
　　聚集索引和非聚集索引的主要区别在于数据和索引是否分开存储。
　　2 数据库引擎 2.1 数据库引擎的定义和理解
　　数据库引擎只是一个“数据库引擎”。访问数据库时，无论是手动访问还是程序访问，都不是直接读写数据库文件，而是通过数据库引擎访问数据库文件。以关系数据库为例，你向数据库引擎发送 SQL 语句，数据库引擎对 SQL 语句进行解释，提取你需要的数据并返回给你。因此，对于访问者来说，数据库引擎就是 SQL 语句的解释器。官方称，数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。数据库引擎可以快速控制访问权限和处理事务，以满足企业中大多数需要处理大量数据的应用程序的需求。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据的数据库对象。（例如索引、视图和存储过程）
　　见博客：（176条）数据库引擎学习总结_gentelyang的博客-CSDN博客_数据库引擎
　　2.2. 数据库引擎的任务
　　1：设计并创建一个数据库来保存系统所需的关系或xml文档
　　2：实现系统来访问或更改存储在数据库中的数据，实现网站或使用数据的应用程序，包括使用SOL Server工具和使用工具已经使用的数据的过程。
　　3：为单位或用户部署实施的系统
　　
　　4：提供日常管理支持，优化数据库性能。
　　2.3、发动机的类别
　　常见的数据库引擎类别包括ISAM、MYISAM、HEAP和INNODB，它们是mysql数据库的组成部分，在数据查询中起着非常重要的作用。其详情如下：
　　是
　　ISAM 是一种定义明确且经过时间考验的数据表管理方法，其设计目的是查询数据库的频率远高于更新数据库的频率。因此，ISAM 执行读取操作的速度非常快，并且不会消耗大量内存和存储资源。ISAM 的两个主要缺点是它不支持事务，并且它不是容错的：如果您的硬盘驱动器崩溃，则无法恢复数据文件。如果您在关键任务应用程序中使用 ISAM，您必须经常备份所有实时数据，通过其复制功能，MySQL 可以支持这样的备份应用程序。
　　MyISAM
　　MyISAM 是 MySQL 的 ISAM 扩展格式和默认数据库引擎。除了提供 ISAM 中没有的广泛的索引和字段管理功能外，MyISAM 还使用表锁定机制来优化多个并发读写操作。代价是您需要经常运行 OPTIMIZETABLE 命令来恢复更新机制浪费的空间。MyISAM 还有一些有用的扩展，例如修复数据库文件的 MyISAMChk 工具和恢复浪费空间的 MyISAMPack 工具。
　　堆
　　HEAP 允许仅驻留在内存中的临时表。在内存中使 HEAP 比 ISAM 和 MyISAM 更快，但它管理的数据是易失的，如果在关机前没有保存，所有数据都会丢失。删除行时，HEAP 也不会浪费大量空间。当您需要使用 SELECT 表达式来选择和操作数据时，HEAP 表很有用。请记住在使用完表单后将其删除。让我再重复一遍：不要忘记在使用完表单后将其删除。
　　InnoDB 和 BerkleyDB
　　InnoDB 和 BerkleyDB (BDB) 数据库引擎都是支持 MySQL 灵活性的技术 MySQL++ API 的直接产品。您在使用 MySQL 时面临的几乎所有挑战都源于 ISAM 和 MyISAM 数据库引擎不支持事务或外键这一事实。尽管比 ISAM 和 MyISAM 引擎慢得多，但 InnoDB 和 BDB 包括对事务处理和外键的支持，而前两个引擎都没有。如前所述，如果您的设计需要这些功能中的一项或两项，您将不得不使用后两种引擎中的一种。
　　2.4. InnoDB引擎和MyISAM引擎的区别
　　在 InnoDB 存储引擎中，默认索引是 B+ 树索引。使用主键创建的索引是主索引，也是聚集索引，在主索引上创建的索引是二级索引，也是非聚集索引。为什么要在主索引之上创建二级索引，因为二级索引中的叶子节点存储的是主键。
　　在MyISAM存储引擎中，默认索引也是B+树索引，但是主索引和二级索引都是非聚集索引，也就是说索引结构的叶子节点存储了一个指向数据行的地址。并使用二级索引来检索不需要访问主键的索引。
　　3 数据库事务 3.1、事务的四个特征
　　原子性：事务是执行的最小单位，要么全部要么没有
　　一致性：事务执行前后数据一致，多个事务读取的结果相同
　　隔离：并发访问数据时，一个用户事务不会被其他事务干扰
　　持久化：事务完成后，该事务对数据库所做的更改被持久化在数据库中，不会回滚。
　　3.2 事务的隔离级别
　　事务有四种隔离级别，包括未提交读、已提交读、可重复读和可序列化。从低到高分别是未提交读、已提交读、可重复读和可序列化。这四个级别可以一一解决脏问题。阅读、不可重复阅读和幻读。
　　Read uncommitted Read uncommitted：事务B已经读取了事务A尚未提交的数据，可能会发生脏读
　　读已提交：事务A提前读取数据，事务B立即更新数据，并提交事务，而当事务A再次读取数据时，数据已经改变，避免脏读，但可能是不可重复读
　　可重复读 可重复读：，避免不可重复读，但仍有可能出现幻读。注意：MySQL 的默认隔离级别是可重复读。
　　
　　Serializable 序列化：Serializable 是最高的事务隔离级别，但成本最高，性能低。一般很少使用。在这个级别，事务是顺序执行的，既可以避免脏读和不可重复读，又可以避免幻读。
　　1.3.3. 重复阅读和幻读
　　重复读取是为了保证在一个事务中，相同查询条件下读取的数据值不变，但不能保证在下一次相同条件下查询结果记录数不会增加。
　　幻读的存在就是为了解决这个问题。他锁定了查询范围，因此您不能再将数据插入此范围。这就是 SERIALIZABLE 隔离级别的作用。
　　4.索引、引擎和事务的关系 4.1 三者的关系
　　通俗的讲，索引是数据库查询，是写入数据的目录，引擎可以说是数据库与外界交互的工具，事务是决定各系统之间业务交付的最小单位。数据库和外部世界。通过数据库索引、引擎和事务的知识，我们可以更好的理解和掌握数据库是如何使用的。也可以借此了解和掌握mysql和mysqls数据库相关的事务，也可以了解更多关于如何优化sql语句和优化数据库表的知识。
　　4.2. mysql中的数据库索引和引擎
　　MySQL的主要索引类型有FULLTEXT、HASH、BTREE、RTREE。它们是全文索引、哈希索引、B+树索引和空间数据索引。它们共同构成了数据库的INnoDB、MYISAM、HEAP等基础存储引擎和搜索引擎，也使数据库具备了很多功能，可以支持排序和分组。、范围查询、模糊查询等操作，让数据发挥其生产力。
　　它与外界交互的sql语句形成一个事务，将数据的操作变成一个完整的事件，从而通过组合体现我们世界的变化，从而帮助我们生活的方方面面，发挥它的作用。独特的功能。比如通过mysql中表数据的不同查询条件，我们可以得到并过滤掉不同人的分数，从而
　　4.3 其他数据库的设计与思考 4.3.1 Oracle数据库引擎
　　oracle中没有引擎的概念，数据处理大致可以分为两类：OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）。OLTP 是传统关系型数据库的主要应用，主要用于基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，注重决策支持，提供直观易懂的查询结果。
　　OLTP 和 OLAP 的区别
　　OLTP系统强调数据库内存效率，强调各种内存指标的指挥率，强调绑定变量，强调并发操作；
　　OLAP系统强调数据分析、强调SQL执行市场、强调磁盘I/O、强调分区等。
　　见博客：
　　4.3.2 Sqlite 数据库设计
　　sqlite数据库设计零配置生效，兼容。
　　4.3.3 redis数据库
　　4.3.4 MongoDB
　　4.3.5 hBase 数据库
　　5.数据库优化策略
　　1.索引优化
　　2.分库分表
　　3. 其他
　　参考：
　　解读:简、繁、火星文、英汉等转换工具免费，让你的网站快速收录排名
　　简繁转换工具，为什么要使用简繁转换工具？有很多繁体字显示的网站。他们的文章原创作品都是用简体字写的。今天给大家分享一个简体繁体火星英文中文转换工具。还支持：自动采集+自动转换+伪原创+自动发布+主动推送到搜索引擎收录。接下来，我们将以图片的形式为大家展示。请注意图片1、2、3和4
　　不要忘记 SEO 的基本细节。SEO优化常识有很多基础细节，同样值得关注。它通常是网站快速增长的基石。有时候我们经常向SEO新手重复这些问题，这就是所谓的SEO，知道了就知道了，这代表了一定的SEO基本素质。
　　在 网站 构建过程中，我们试图让 网站 架构对搜索引擎友好，但实际上，在实践中，我们应该同时满足以下两个方面：
　　1、百度蜘蛛偏好：网站结构简单，网站类别清晰，有利于其准确定位网站的相关性和垂直度。
　　
　　2. 用户阅读体验：需要符合潜在精准用户阅读习惯和页面相关应用流畅度的用户界面设计。
　　对于新的网站，尤其是企业级垂直电商网站，数据信息量大，SKU数量多，需要重点关注URL标准化和标准标签的合理使用. 防止过多的重复内容，从而限制 网站 爬取的频率，从而允许内部权重被非理性且有效地分配。
　　关于网站图片，根据SEO优化的常识，我们知道它可以有效减少竞争，获取相关流量，提高页面点击率，比如：
　　1、基于图片搜索引擎的优化，可能需要使用ALT标签，合理使用图片名称，注意不同平台的图片大小，图片的清晰度。
　　2.结构化数据，将搜索结果展示在地图上，在提高页面点击率的同时具有重要的参考意义，尤其是移动端展示的三张图片，效果非常明显。
　　
　　3.防止镜像链，有效防止站外调用镜像，可有效节省站内资源，提高站内运行速度。
　　关于百度索引工具，一定要好好应用。百度索引其实很有用。百度索引可以查看我们关键词的搜索量。
　　当然，这个搜索量是估计的，并不是很精确的估计搜索量。它的索引代表他估计的搜索量。对于多个关键词，我们可以用中英文逗号分隔，完成数据查询，比较结果。重点是什么？百度索引功能。比如选择了两个相似的长尾词，两个词的意思也差不多，但是不知道用哪个比较好。这时候我们可以打开百度索引，我们把两个词放在上面。, 然后用中英文逗号隔开。分开，然后点击查询，查询会有这两个词的对比结果，你就知道了。
　　我们可以清楚地看到哪个搜索量比你的高，这样我们就可以停止选择。这是如何使用的？然后还有一个百度索引，就是用加号连接多个关键词，可以完成数据的加法查询结果。这两个，这两个关键词的总搜索量，百度指数是多少？在这种情况下，这两种搜索技术在 SEO 工作中起到了很大的作用，例如，比较我们自己和我们的竞争对手对手的品牌存在差距。
　　应用程序工具停止查询。当然，这是比较先进的。这两种方法都是比较高级的应用。与低级应用相比，我们直接写一个词来停止查询。这个词的搜索量是多少？这三种是百度指数的应用方式。 查看全部