网页采集器的自动识别算法是网页本身的技术指标
　　网页采集器的自动识别算法是服务器的技术指标，不是网页本身的自动识别。识别率=识别时间/网页总时间=ftp传输时间，
　　多年从事手机网页抓取，有一点个人看法:理论上是不需要人工识别的，但是当你有大量需要抓取的网页时，就需要自动识别器提供报告和自动判断，以提高抓取效率，而识别速度一般关乎到网页的速度和质量，所以一般我会抓取比较多的网页，留取精品，不抓取上不了线的网页，防止你的访问服务器和本地缓存生成海量的垃圾页面，以及一些重要的信息被误抓取这个问题。
　　楼上说到web浏览器的自动识别，我认为是不需要的，自动识别是一个服务器端的技术要求，涉及到接口采集优化和服务器端的程序设计，可操作性较强，如果某个业务涉及到xss，flash漏洞等，这个自动识别器绝对不会适用，特别在网站访问量特别大，用户行为，电商类复杂多变，获取数据（如用户信息和评论）频繁的情况下。
　　此外，要想可靠的识别某个页面，必须要有一个强的服务器端鉴权系统和第三方服务器端鉴权保护系统，一般个人网站的客户端都是第三方自行搭建的服务器端鉴权系统（比如阿里的app），这样第三方鉴权都是根据站长的浏览记录来鉴权的，鉴权比较困难，安全性也比较差。 查看全部

　　优采云采集器——信息批量抓取
　　了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
　　【智能识别数据，小白神器】
　　智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
　　自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
　　
　　【可视化点击，简单上手】
　　流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
　　可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
　　
　　【支持多种数据导出方式】
　　采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
　　
　　【功能强大，提供企业级服务】
　　优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
　　丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
　　【云端账号，方便快捷】
　　云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
　　
　　【使用教程】
　　软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
　　
　　【获取方式】
　　需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！
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　　就想写个爬虫，我到底要学多少东西啊？
　　作者|崔庆才
　　来源 |进击的Coder
　　当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段。
　　但要学习好爬虫并没有那么简单。首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起。正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结。
　　初学爬虫
　　一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
　　那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
　　代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某裔采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
　　如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
　　反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
　　到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
　　Ajax、动态渲染
　　随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
　　这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
　　所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
　　一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
　　那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
　　但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
　　多进程、多线程、协程
　　上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
　　爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
　　所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
　　异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
　　总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
　　但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
　　分布式
　　多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
　　分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
　　我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
　　现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
　　总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
　　验证码
　　爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
　　现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
　　然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
　　当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
　　当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
　　封 IP
　　封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
　　代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
　　首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站。我自己也搭建过一个代理池，现在对接了一些免费代理，定时爬、定时测，还写了个 API 来取，放在 GitHub 了：，打好了 Docker 镜像，提供了 Kubernetes 脚本，大家可以直接拿来用。
　　付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
　　有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
　　还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
　　不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
　　##封账号
　　有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
　　一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
　　还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
　　另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子，比如 Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了。
　　奇葩的反爬
　　上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
　　这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
　　JavaScript 逆向
　　说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
　　如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
　　但问题是什么？难啊。
　　Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG。
　　很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样。
　　App
　　当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
　　咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
　　如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
　　那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
　　最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
　　智能化
　　上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
　　除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
　　比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
　　比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
　　所以，一些智能解析技术也应运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
　　假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
　　总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
　　运维
　　这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
　　比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
　　比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
　　比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
　　比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
　　比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
　　比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
　　这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
　　定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
　　至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
　　数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
　　结语
　　至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
　　爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
　　然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
　　嗯，大家都懂的。
　　最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发。 查看全部

　　基于Nginx+Lua自建Web应用防火墙
　　
　　
　　读完需 8 分钟
　　速读需 4 分钟
　　
　　简介
　　对于信息类网站，总是会被各种不同目的的爬虫、采集器等不断的抓取或恶意访问，这些会让网站不堪重负，导致页面无法正常访问，极大的影响用户体验。针对此种情况，我们就需要对所有的访问来进行访问控制。
　　此时Web应用防火墙（Web Application Firewall，简称 WAF）就可以助我们一臂之力，它可以为网站提供一站式安全防护。WAF可以有效识别Web业务流量的恶意特征，在对流量进行清洗和过滤后，将正常、安全的流量返回给服务器，避免网站服务器被恶意入侵导致服务器性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。
　　Web应用防火墙主要功能如下：
　　从WAF的定义及功能看，它的位置应该处于流量入口处。如果选用商业产品，多和CDN配合使用；如果自行开发，其位置应该在负载均衡Nginx上。结合lua可以进行二次扩展，实现个性化访问控制需求。
　　分析
　　在使用Nginx+lua实现个性化需求前，我们首先需要了解我们的网站的流量组成：
　　1. 爬虫流量
　　百度、bing、谷歌、360、一搜、神马、今日头条、采集器等
　　2. 异常流量
　　单IP大流量访问、多IP大流量访问
　　3. 恶意攻击
　　DDos、CC、SQL注入、暴力破解等
　　4. 正常流量
　　5. 三方渠道大流量访问
　　以上基本概括了我们网站的主要流量来源，这些流量我们可以从基础防护和动态防护两个层面展开。
　　基础防护
　　Nginx 不仅在负载均衡层面发挥着重要作用，其内置的一些基础模块，也可以在一定程度上做一些防护。
　　1
　　安全防护
　　对于站点流量，我们可以主动分析客户端请求的特征，如user_agent、url、query_string ；结合业务特点，可以对其制定一些规则来进行主动防范，在应对异常流量时起到一定的防护作用。
　　vim x.x.cn.conf# 在站点文件添加web安全限制,返回不同的状态码include conf.d/safe.conf;<br /># 安全规则文件vim safe.conf# 禁SQL注入 Block SQL injections set $block_sql_injections 0; if ($query_string ~ "union.*select.*(.*)") { set $block_sql_injections 1; } if ($request_uri ~* "select((/\*+/)|[+ ]+|(%20)+)") {set $block_sql_injections 1;}if ($request_uri ~* "union((/\*+/)|[+ ]+|(%20)+)") {set $block_sql_injections 1;}if ($request_uri ~* "order((/\*+/)|[+ ]+|(%20)+)by") {set $block_sql_injections 1;}#匹配"group/**/by", "group+by", "group by"if ($request_uri ~* "group((/\*+/)|[+ ]+|(%20)+)by") {set $block_sql_injections 1;}if ($block_sql_injections = 1) { return 444; } <br /># 禁掉文件注入 set $block_file_injections 0; if ($query_string ~ "[a-zA-Z0-9_]=http://") { set $block_file_injections 1; } if ($query_string ~ "[a-zA-Z0-9_]=(..//?)+") { set $block_file_injections 1; } if ($query_string ~ "[a-zA-Z0-9_]=/([a-z0-9_.]//?)+") { set $block_file_injections 1; } if ($block_file_injections = 1) { return 444; } <br /># 禁掉溢出攻击 set $block_common_exploits 0; if ($query_string ~ "(|%3E)") { set $block_common_exploits 1; } if ($query_string ~ "GLOBALS(=|[|%[0-9A-Z]{0,2})") { set $block_common_exploits 1; } if ($query_string ~ "_REQUEST(=|[|%[0-9A-Z]{0,2})") { set $block_common_exploits 1; } if ($query_string ~ "proc/self/environ") { set $block_common_exploits 1; } if ($query_string ~ "mosConfig_[a-zA-Z_]{1,21}(=|%3D)") { set $block_common_exploits 1; } if ($query_string ~ "base64_(en|de)code(.*)") { set $block_common_exploits 1; } if ($block_common_exploits = 1) { return 444; } <br /># 禁spam字段 set $block_spam 0; if ($query_string ~ "b(ultram|unicauca|valium|viagra|vicodin|xanax|ypxaieo)b") { set $block_spam 1; } if ($query_string ~ "b(erections|hoodia|huronriveracres|impotence|levitra|libido)b") { set $block_spam 1; } if ($query_string ~ "b(ambien|bluespill|cialis|cocaine|ejaculation|erectile)b") { set $block_spam 1; } if ($query_string ~ "b(lipitor|phentermin|pro[sz]ac|sandyauer|tramadol|troyhamby)b") { set $block_spam 1; } if ($block_spam = 1) { return 444; } <br /># 禁掉user-agents set $block_user_agents 0; <br />#禁止agent为空#if ($http_user_agent ~ ^$) { #set $block_user_agents 1; #} <br /># Don’t disable wget if you need it to run cron jobs! if ($http_user_agent ~ "Wget") { set $block_user_agents 1; } <br /># Disable Akeeba Remote Control 2.5 and earlier if ($http_user_agent ~ "Indy Library") { set $block_user_agents 1; } <br /># Common bandwidth hoggers and hacking tools. if ($http_user_agent ~ "libwww-perl") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "GetRight") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "GetWeb!") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "Go!Zilla") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "Download Demon") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "Go-Ahead-Got-It") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "TurnitinBot") { set $block_user_agents 1; } if ($http_user_agent ~ "GrabNet") { set $block_user_agents 1; } <br />if ($block_user_agents = 1) { return 444; } <br />#spiderset $spider '2';if ( $http_user_agent ~ .+Baiduspider.+ ){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+Googlebot.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+bingbot.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+JikeSpider.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+YoudaoBot.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+Sosospider.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ Yahoo!.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ Sogou.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+msnbot.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+YandexBot.+){ set $spider '0';}if ( $http_user_agent ~ .+Spider.+){ set $spider '0';}<br />if ( $http_user_agent ~ YisouSpider){ set $spider '1';}#if ( $http_user_agent ~ LBBROWSER){# set $spider '1';#}if ($spider = '1') { return 445;}
　　通过分析客户端的user_agent、url、query_string 初步分析是否具备统一特征，并根据其行为返回不同的状态码：
　　通过状态码，我们可以快速定位请求属于哪类安全范畴。
　　2
　　连接数、频率限制
　　对于站点的访问连接数、访问频率，我们可以使用以下两个模块来做一些策略。此时可以对异常流量、恶意攻击起到一定的作用。
　　限制每个已定义的 key 的连接数量，特别是来自单个 IP 地址的连接数量。
　　限制请求的处理速率，特别是单一的IP地址的请求的处理速率。它基于漏桶算法进行限制。
　　#针对url1访问频率每分100个limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=req_limit4:10m   rate=100r/m;<br />#针对url2访问频率每秒5个,burst 5个limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=req_limit3:10m   rate=5r/s;<br />#针对url3问频率每秒50个,burst 10个limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=req_limit2:10m   rate=50r/s;<br />#针对url4访问频率每分30个,burst 10个limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=req_limit1:10m   rate=30r/m;<br />
　　对于频率的阈值需要结合站点的实际访问流量、峰值来具体设置。基于漏桶算法，可以对突发流量进行整形，避免单一IP或多IP的大流量请求压垮服务器。
　　3
　　map自定义变量
　　map 指令通过使用 nginx 的内置变量创建自定义变量, 由 ngx_http_map_module 模块提供的，默认情况下安装 nginx 都会安装该模块。通过自定义变量来匹配某些特定规则，进行访问控制。
　　我们可以通过map来设置白名单，不在白名单的IP将返回403。
　　vim map.confmap $remote_addr $clientip { # 默认为false； default fase； # 精确匹配或正则匹配IP，则返回true 1.1.1.1 true; ~*12.12.3 true;}# 如果客户端ip为false 则返回403if( $clientip = 'false'){ return 403;}
　　4
　　小结
　　基础防护在针对一些有规律的特征流量时，基于nginx基础模块做的一些工作。但对于一些动态流量的访问，这些规则就显得有些死板，无法满足需求。此时就行需要基于nginx+lua做一些个性化的需求。
　　动态防护
　　1
　　策略分析
　　基于WAF，结合日常流量的统计分析，我们主要想实现以下几方面：
　　1. 黑白名单
　　对于三方合作渠道的IP加入白名单，没有规则策略；
　　通过分析日常流量，将异常行为的IP加到黑名单，前端直接返回403；
　　2. 最大访问量
　　对于不在白名单内的IP，每个IP的每天访问量在正常情况下应该是要有上限的，为避免IP过量访问我们需要应该进行限制；
　　3. 人机验证
　　（1）对于不在白名单内的IP，每个IP在一定周期内的访问量超限，此时需要跳转至验证码页进行人机验证；
　　（2）如果验证码页验证次数超限，则认定为暴力破解，将IP进行封禁一段时间；
　　（3）暴力破解的IP封禁超时后，重新解禁，再次访问将重新认证；
　　4. 反查域名
　　对于冒充搜索引擎试图跳过访问策略的请求，我们将进行域名反查；确定是否为真正的爬虫,若为搜索引擎则加入白名单。
　　2
　　实施规划
　　1.openresty环境部署
　　组件
　　备注
　　openresty
　　nginx+lua
　　lua-resty-redis
　　lua连接redis
　　redis
　　存放客户端请求实时数据
　　人机验证功能页
　　由前端提供此页面
　　相关组件的部署如下：
　　# 0.基础依赖yum install -y GeoIP GeoIP-devel GeoIP-data libtool openssl openssl-devel # 1.创建用户groupadd openrestyuseradd -G operesty openresty -s /bin/nologin<br /># 2.准备源码包openresty-xxx.tar.gzpcre-xxx.tar.gz<br />tar -zxvf openresty-xxx.tar.gztar -zxvf pcre-xxx.tar.gz# 3.安装 LuaJITcd openresty-xxx/bundle/LuaJIT-xxxmake cleanmake make install<br /># 4.安装openrestycd openresty-xxx./configure --prefix=/usr/local/openresty --with-http_realip_module --with-pcre=../pcre-xxx --with-luajit --with-file-aio --with-http_sub_module --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-http_realip_module --with-http_gzip_static_module --without-select_module --without-poll_module --with-http_geoip_modulemakemake install<br /># 5.lua-resty-redis模块安装wget https://github.com/openresty/l ... unzip master.zipcd lua-resty-redis-master<br />#将lib拷贝到openresty安装目录下的lua文件夹内cp -rf lib /usr/local/openresty/conf/luacd /usr/local/openresty/conf/lua/libln -s redis.lua resty/redis.lua<br /># 6. 安装redisyum install redis -y/etc/init.d/redis start
　　至此openresty的基础文件已经部署完毕，下一步需要加载lua脚本实现相关的策略配置。
　　2.lua脚本规划
　　统一将lua模块及相关脚本存放在`/usr/local/openresty/conf/lua`目录下，其中：
　　lua |--lib | |-resty | | |-redis.lua | |-redis.lua #redis驱动 |--access | |-config.lua #统一配置文件 | |-access_init.lua #加载配置文件、获取客户端IP的方法 | |-access_ip.lua #黑白名单过滤 | |-access_veryfycode.lua #验证码
　　规划完成后，我们就需要在oprneresty加载即可。
　　vim nginx.conf# 在http区域内添加如下配置。<br />#加载lua配置初始化init_by_lua_file '/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/access/access_init.lua';<br />#lua-resty-redislua_package_path "/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/lib/resty/?.lua;;";<br />#黑白名单封禁ipaccess_by_lua_file '/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/access/access_ip.lua';
　　其中init_by_lua_file、access_by_lua_file 就是openresty执行流程中的不同阶段，我们根据访问流程可以在各阶段配置不同的访问策略。
　　3.openresty执行流程
　　
　　如图openresty执行流程，在相应的阶段我们的策略如下：
　　（1）init初始化阶段
　　由于init阶段是流程的第一阶段，即nginx加载全局参数阶段，因此也需要首先加载我们的配置文件：
　　# vim config.lua--waf统一配置文件<br />--ip白名单ipWhitelist={--"10.0.0.0-10.255.255.255",--神马搜索"42.156.0.0-42.156.255.255","42.120.0.0-42.120.255.255","106.11.0.0-106.11.255.255",--三方渠道"113.5.18.230-113.5.18.231","113.5.18.234",--内网"192.168.0.0-192.168.255.255",}<br />----ip黑名单ipBlocklist={"39.104.180.188","42.236.10.1-42.236.10.254",}
　　以上配置文件中的客户端单个地址和地址段，都是通过access_init.lua来加载config.lua配置文件并由相关方法进行IP解析：
　　# vim access_init.lua--此文件为需要在http段配置init_by_lua_file '/usr/local/nginx/lua/access/access_init.lua';--注意：由于连接reids无法在init阶段使用，因此验证码由单独的access_verifycode.lua文件使用;--封禁策略：--增加ip黑名单、白名单的ip段支持<br />package.path = "/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/access/?.lua;/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/lib/?.lua;"package.cpath = "/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/?.so;/usr/local/openresty/nginx/conf/lua/lib/?.so;"<br />--加载配置文件require "config"<br />--获取客户端ipfunction getClientIp() IP = ngx.var.remote_addr if IP == nil then IP = "unknown" end return IPend<br /><br />function ipToDecimal(ckip) local n = 4 local decimalNum = 0 local pos = 0 for s, e in function() return string.find(ckip, '.', pos, true) end do n = n - 1 decimalNum = decimalNum + string.sub(ckip, pos, s-1) * (256 ^ n) pos = e + 1 if n == 1 then decimalNum = decimalNum + string.sub(ckip, pos, string.len(ckip)) end end return decimalNumend<br /># 白名单过滤function whiteip() if next(ipWhitelist) ~= nil then local cIP = getClientIp() local numIP = 0 if cIP ~= "unknown" then numIP = tonumber(ipToDecimal(cIP)) end for _,ip in pairs(ipWhitelist) do local s, e = string.find(ip, '-', 0, true) if s == nil and cIP == ip then return true elseif s ~= nil then sIP = tonumber(ipToDecimal(string.sub(ip, 0, s - 1))) eIP = tonumber(ipToDecimal(string.sub(ip, e + 1, string.len(ip)))) if numIP >= sIP and numIP = sIP and numIP = max_bind_count then should_bind = bind_reaseon.limit_bind elseif tonumber(bind_count) >= 1 then should_bind = bind_reaseon.robot end<br /> if not should_bind then if check_is_reading_list() then should_bind = bind_reaseon.robot end end end<br /> if not should_bind then if is_white == nil or (is_white ~= "wx" and is_white ~= "spider") then res, err = cache:incr(key_count_perday) if res == nil then res = 0 end if res == 1 then cache:expire(key_count_perday, 86400) end if res >= max_connect_count_perday then should_bind = bind_reaseon.limit_perday end end end<br /> return 1, should_bindend<br />local function check_visit_limit()<br /> local should_bind<br /> local redis = require "resty.redis" local cache = redis:new() cache:set_timeout(300000) local ok, err = cache:connect("192.168.3.129", 10005)<br /> if ok then ok, should_bind = check_access(cache) if ok then cache:set_keepalive(60000, 200) else cache:close() end else ngx.log(ngx.INFO, "failed to connect redis" .. tostring(err)) end<br /> if should_bind == bind_reaseon.limit_bind then ngx.exit(456) elseif should_bind == bind_reaseon.limit_perday then ngx.exit(457) elseif should_bind == bind_reaseon.robot then local source = ngx.encode_base64(ngx.var.scheme .. "://" .. ngx.var.host .. ngx.var.request_uri) -- 前端提供的验证码页 local dest = "http://authcode.xxx.cn/authcode.html" .. "?fromurl=" .. source        -- 触发策略，跳转到验证码页面 ngx.redirect(dest, 302) endend<br />local function doVerify() if whiteip() then elseif blockip() then else check_visit_limit() endend<br />doVerify()
　　注意：人机验证依赖redis存储统计信息，同时也可以通过匹配客户端的IP来匹配，用于解封误封的客户端。
　　总结
　　经过长时间的流量分析、攻防实战，通过自建的WAF我们防住了大部分的恶意访问。正所谓“道高一尺，魔高一丈”，如今的盗采行为已经和常规访问无差别，通过一般的人机验证已经无法区分。过于严格的策略，则会“伤敌一千，自损八百”，因此我们还是要找到一个合适平衡点。
　　
　　
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　　教你一招 | 获取网络数据只能复制粘贴？试试网络"爬虫"！
　　
　　随着移动互联网的日益普及和广泛应用，网络上的资讯成为人们获取信息的重要来源。人们通常根据需求使用百度等搜索引擎，输入关键字，检索所需的网页内容。在浏览网络资讯信息的同时，人们还希望能够将这些信息保存下来，选择适当的方法进行数据分析，得出有效结论，为日后相关决策提供可靠依据。
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　　一般情况下，人们浏览网页时，首先要输入网站的网址；然后通过鼠标单击网页上的按钮或热点等操作，找到所要获取的相关信息；最后选中这些信息，提取出来，保存到特定格式的文件中。“优采云”数据采集工具的核心原理是通过内置Firefox内核浏览器，模拟上述人为浏览网页的行为，对网页的信息进行全自动提取。这些功能由“优采云”采集器的三个程序完成：负责任务配置及管理的主程序；任务的云采集控制和云集成数据的管理程序；数据导出程序。
　　“优采云”数据采集工具的操作
　　使用“优采云”采集器之前，我们要进入其官方网站，下载并安装“优采云”采集器客户端（本文以“优采云”8.0版软件为例）。打开客户端软件，注册登录后即可使用。
　　1.使用模板采用数据
　　“优采云”客户端中内置了很多网站的采集模板，我们可以根据需求使用这些模板，如图1所示，按照提示步骤简单快捷地全自动获取网站信息。操作过程分三步：第一，选择目标网站的模板；第二，配置数据采集参数（采集的关键字、采集的页数等），选择采集模式（本地采集或云采集）自动提取数据；第三，选择输出的文件格式，导出数据。
　　
　　图1 客户端中内置的网站采集模板
　　上述操作完成后，“优采云”客户端会将整个操作过程及提取的数据以任务的形式进行保存。通过客户端“我的任务”项，可以随时查看已提取的数据，也可以重复执行或修改当前任务。
　　2.自定义采集数据
　　当我们希望按照自己的要求获取网页上的个性化数据时，就需要使用自定义数据采集模式。首先要确定目标网站和采集需求；然后打开网页，配置采集选项，提取数据；最后导出数据到指定格式的文件中。
　　不管使用“优采云”客户端的哪种模式采集网页数据信息，整个流程都可统一为配置任务、采集数据和导出数据三个步骤。其中，配置采集选项参数是准确获取网页数据的关键。
　　“优采云”数据采集工具的应用案例
　　“优采云”数据采集工具能够采集大多数网站上的网页信息，而非只针对某类专业网站数据进行采集。下面以获取豆瓣电影Top 250 （ 250）网页数据为例，介绍“优采云”数据采集工具的具体使用方法。
　　豆瓣网站是根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影Top 250榜单。豆瓣电影前250名的数据信息分10个连续网页显示，每个网页呈现25部电影，每部电影都包括电影排名、电影海报、电影中英文名称、电影导演及主演、参评人数、豆瓣得分等相关信息。我们可以根据实际需求，使用“优采云”数据采集工具获取豆瓣电影Top 250的详细数据，具体方法如下。
　　1.获取榜单中某一部电影的信息
　　首先，查看豆瓣电影网页中关于某部电影的信息，如《霸王别姬》，确定要获取的信息内容：电影排名、电影名、导演、主要演员和剧情简介五项。其次，在“优采云”客户端的首页中，输入该部电影网页的网址，鼠标单击“开始采集”按钮，打开该网页；在显示网页的窗口中，鼠标单击 “NO2 豆瓣电影Top 250”标签；在弹出的“操作提示”窗口中选择“采集该元素文本”，在“配置采集字段”窗口中显示出“ NO2 豆瓣电影Top 250 ”选项。重复上述操作，分别选中网页中 “霸王别姬(1993)”“导演：陈凯歌”等其他标签完成采集字段的配置，并修改字段名称。再次，在 “操作提示”窗口中执行“保存并开始采集”命令，在“运行任务”窗口中启动“本地采集”选项收集数据信息。最后，将采集到的数据保存到特定格式的文件中。
　　数据信息采集完毕后，除了通过打开数据文件查看采集的信息外，还可以从“优采云”客户端首页的“我的任务”项中查看采集好的数据。
　　2.获取某个网页的全部电影信息
　　豆瓣电影榜单中每页都会显示25部电影的相关信息，每部电影展示了相同的信息项，如电影排名、海报、电影中文名称、导演及主演等。那么，“优采云”客户端提取每部电影数据的操作都是相同的。因此，我们只需完成一部电影的数据采集配置，其余电影使用循环重复操作即可。
　　首先要确定需求，在“优采云”客户端的首页输入要获取信息的网址并打开网页。其次，单击鼠标选中一部电影相关数据区域。在弹出的 “操作提示”窗口中选择“选中子元素”选项，选中该电影的电影排名、海报、电影中文名称、导演及主演等字段；然后再单击鼠标选择“选中全部”，建立循环列表，选中该网页中25部电影的相关数据项；再单击“采集数据”选项，在预览窗口中，查看修改要采集的数据字段名。最后启动 “本地采集”，获取数据信息，生成数据文件。
　　3.获取榜单中全部电影信息
　　除了上述手动选择数据采集字段外，由于豆瓣电影Top 250榜单中每部电影显示的信息都是相同的，在获取全部250部电影数据时，我们可以通过“操作提示”窗口中的提示信息，自动配置要提取的数据项，来完成电影信息的获取。
　　首先明确获取信息需求，确定网址 com/top 250，在“优采云”客户端打开网页；在“操作提示”窗口中选择“自动识别网页”。经过“优采云”算法的识别，自动完成采集字段配置，如图2所示。在“数据预览”窗口中，可以看到即将采集的字段及数据，通过“修改”和“删除”操作可以调整字段相关信息。然后选择“生成采集设置”，保存并开始采集数据。数据提取完成后，保存到特定格式的文件中。
　　
　　图2 自动完成采集字段配置
　　除了以上这些应用之外，“优采云”数据采集工具还可以针对很多采集需求和不同结构的网页进行数据采集，如获取特定网页数目的数据、使用云采集等。这些都是大家可以进一步学习研究的内容。
　　专业数据采集工具及网络爬虫技术逐渐成为获取网络信息的重要手段，但是在现实社会中，并不是所有数据都可以任意提取和使用。在数据采集时，我们要遵守有关的法律法规，负责任地、合理地使用网络技术和网络信息。
　　作者单位 | 北京市西城区教育研修学院
　　内容来源 | 《中小学信息技术教育》杂志2020年第6期《利用专业数据采集工具获取网络数据的方法》一文
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　　网页采集器的自动识别算法(如何使用好网页采集器让网站更多的被搜索引擎收录)
　　网页采集器，最近很多站长朋友问我怎么指定网站采集，市面上的网页采集工具基本都需要写采集规则，这需要站长朋友了解正则表达式和html代码基础。这对于小白站长来说是一件非常困难的事情。网页采集器可视化批次采集指定网站采集并自动伪原创发布及一键自动百度、神马、360、搜狗推送.
　　网页采集器可以被任意网页数据抓取，所见即所得的操作方法只需点击几下鼠标即可轻松获取。那么我们如何使用好的网页来采集器网站更多的搜索引擎收录并获得好的SEO排名。
　　
　　网页采集器要求我们能够清晰直观的网站定位会带来较高的客群转化率。我们的网站 目的是营销。我们的网站只有专注于一件事才能更好的展示出来，这样网站的内容搭建就会相当的简单。网页采集器基于高度智能的文本识别算法，根据关键词采集文章，无需编写采集规则。
　　页面采集器做网站SEO优化需要网站合理的结构。首先要提的是网站的结构要清晰，布局要合理，拒绝冗余代码，拒绝大量的JS脚本和FLASH动画，会影响网站 的打开速度。设置应清晰可见，便于客户导航。
　　和关键字描述信息。事实上，大多数人都知道 关键词 和描述对于一个 网站 非常重要，但是有些人忽略了这些信息。关键词 和 description 相当于一个搜索领导者提交的名片。有了这张卡片，人们就会更多地了解你的网站。
　　网页采集器可以通过长尾关键词做全网关键词文章pan采集，然后合并批量伪原创到网站 文章定期发布，让搜索引擎判断你的网站内容属于原创，更容易获得搜索引擎的青睐。还有一点要提醒大家，在网站收录之后，不要轻易改变你网站的关键词。所以一个好的关键词和描述也是一个网站的必要条件之一。网页采集器可以对文章的标题描述和内容进行相应的SEO优化设置。
　　网页采集器内置了很多网站优化方法。网页 采集器 支持自动内部链接。我们都知道网站的内链在一个网站中起着非常重要的作用，所以网站采集器内的网页会合理的安排内链。网页采集器伪原创文章也会大大提高网站SEO优化的指标。好的伪原创文章，对蜘蛛的吸引力很大。网页采集器自动全网采集，覆盖六大搜索引擎。自动过滤内容相关度和文章平滑度，只有采集高度相关和平滑度文章。
<p>当蜘蛛进入网站时，网站地图被视为很好的引导，蜘蛛可以轻松进入网站的每一个角落，网页采集器可以自动生成并更新网站的sitemap地图，让蜘蛛第一时间知道你网站的文章链接，可以方便蜘蛛抓取你 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法(科技项目（2）)
　　电子设计工程第28卷第28期2020年10月2020年10月收稿日期：2019-12-13稿件编号：201912116基金项目：科技项目（2）作者简介：何侯宇（1973—），男，福建福清人，硕士，高级工程师。研究方向：电网规划、电力营销。保护数据提供者的相关权益，保证综合共享数据的持续获取。目前综合共享数据已成为战略资源，许多国家和地区都对其进行了研究。我国已逐步进入正式运行阶段[1]，综合共享数据是连接数据持有者、数据使用者和数据中心的中心枢纽，综合共享数据由聚合多个数据。 ，如果数据被成功使用，需要对数据进行搜索、分类、组织和处理，并为共享数据的持有者提供相应的权益保护[2]。针对目前我国综合共享数据的发展阶段，本文在对基于深度学习的综合共享数据匹配算法研究的基础上，提出了一种对综合共享数据进行有效处理的匹配算法，并将参数确定为为匹配算法的有效稳定运行提供可靠保障[3]。
<p>1 综合数据匹配算法参数的确定 本文首先确定了综合共享数据匹配算法的参数 基于深度学习的综合共享数据匹配算法研究 何厚钰, 王炳鑫 ( 福建泉州 362000）摘要：针对传统匹配算法在匹配综合共享数据时存在匹配效率低、稳定性差等问题，本文研究了一种基于深度学习的新型综合共享数据匹配算法，历史研究数据具有探索性采集， 采集@采集接收到的数据经过信息参数化处理，确定匹配算法的参数，利用WRED工具实现数据的预处理，利用树干模型加速数据的计算和查询，提高计算效率，算法从数据重要性三个方面实现，设置了对比实验。结果表明，基于深度学习的综合共享数据匹配算法可以在短时间内实现匹配，匹配过程稳定性高。关键词：深度学习；全面的共享数据；数据匹配；匹配算法0.14022/j.issn1674-6236.202 查看全部

　　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很复杂的，如果不是什么特别大的项目不建议用太复杂)
　　网页采集器的自动识别算法是很复杂的，如果不是什么特别大的项目不建议用太复杂的采集器，如果你用的是一些通用的采集器可以试试陆路云采集器是收费软件，
　　是rs232接口采集。比如爱采宝、空格都是，如果你要用web方式的话，
　　自己开发的采集器，开源项目自己写也可以。公开的就云采集，免费的vsphere采集器，或者采集云都可以。
　　如果主要是想做爬虫，
　　在公司推广中，见过一些大神们用自己的采集器做成了精美的ppt版，相当精美，手机端一样可以采集新闻。我就在想用自己写采集器可以实现这些功能，就像你做一本ppt，所有新闻内容都是可以看到，不用专门找图片。然后，经过一番摸索以后，发现，基本上这些爬虫的大佬们，都有很棒的写爬虫的思路。他们也根据某类需求去写ppt，然后筛选。
　　最后，需要的内容往往可以满足采集器可以抓取的需求，当然可能还有采集器的定位不同，他的抓取器功能不同。有的人重点在抓取新闻，有的人抓取文章。个人觉得好的爬虫无非是两点：抓取有价值的数据，自动生成生产模型，可执行代码。
　　如果是在线的就用scrapy，如果是提取页面数据的，要看你是做什么地方，另外你要涉及到什么类型的数据，比如做实时数据需要引入httpdump，httpclient之类的，要全网爬的话，可以是用java对http通信包统一封装，就如果你做点简单的爬虫，普通的scrapycrawler包就够了。 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
　　一、搜索引擎为什么要重视原创
　　1.1采集洪水
　　百度的一项调查显示，80%以上的新闻信息是人工或机器复制的采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发出的提醒通知有网站在机器上工作采集。可以说，优质的原创内容是采集包围的汪洋大海中的一滴水，搜索引擎要淘海是困难和挑战。
　　1.2 改善搜索用户体验
　　数字化降低了传播成本，仪器化降低了采集成本，机器采集行为混淆了内容来源并降低了内容质量。在采集过程中，无论有意还是无意，采集网页内容不全、格式混乱或附加垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验，而这里所说的原创就是优质的原创内容。
　　1.3 鼓励 原创 作者和 文章
　　转载和采集分流优质原创网站的流量，不再有原创的作者姓名，直接影响优质原创的收入@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创用户的积极性，不利于创新，也不利于新的优质内容的产生。鼓励优质原创，鼓励创新，给予原创网站和作者合理的流量，从而促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要工作。
　　二、采集 很狡猾，识别 原创 很难
　　2.1采集冒充原创，篡改关键信息
　　目前，大量网站批次采集原创内容后，作者、发布时间、来源等关键信息被人工或机器篡改，冒充原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别和调整。
　　2.2 内容生成器，制造伪原创
　　使用自动文章generators之类的工具，“原创”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创应该具有社会共识的价值，而不是制造出一个完全没有意义的垃圾，也可以算作有价值的优质内容原创。内容虽然独特，但没有社会共识价值。这种类型的 伪原创 是搜索引擎需要重点识别和打击的。
　　2.3 网页差异化，结构化信息提取困难
　　不同站点的结构差异很大，html标签的含义和分布也不同，因此标题、作者、时间等关键信息的提取难度也有很大差异。在中国互联网目前的规模下，要做到完整、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。以更清晰的结构通知搜索引擎网页布局将允许搜索引擎有效地提取原创相关信息。
　　三、百度识别原创怎么走？
　　3.1成立原创项目组打持久战
　　面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到应有的收益，为了推动进步中国互联网，我们招聘了大量人员原创项目组：技术、产品、运营、法务等。这不是临时组织，不是一个月两个月的项目，我们已准备好进行一场持久战。
　　3.2原创识别“原点”算法
　　互联网上有数百亿或数千亿的网页。从中挖掘 原创 内容可以说是大海捞针。我们的原创识别系统是在百度大数据云计算平台上开发的，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系分析。首先，将采集和原创按内容相似度聚合，将相似的网页聚合在一起作为原创标识的候选集；、发布时间、链接指向、用户评论、作者和网站历史原创、转发轨迹等数百个因素来识别和判断原创网页；最后，通过价值分析系统来判断原创
　　目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻资讯领域的大部分问题。当然，其他领域还有更多的原创问题等着“起源”来解决，我们坚定不移的去。
　　3.3原创星火计划
　　我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在当前互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大挑战，计算数据规模巨大的。，采集的方法层出不穷，不同站点的构建方式和模板差别很大，内容提取复杂。这些因素都会影响算法原创的识别，甚至导致判断错误。这个时候，百度和站长需要共同维护互联网的生态环境。站长推荐原创内容，搜索引擎经过一定判断后优先处理原创内容，共同推动生态改善，鼓励原创 @原创 内容。@原创，这是“原创 Spark 项目”，旨在快速解决当前面临的严重问题。此外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度找到算法的不足，不断改进，使用更智能的识别算法自动识别&lt; @原创 内容。
　　目前，原创 Spark 项目也取得了初步成果。第一阶段，部分重点原创新闻网站的原创内容在百度搜索结果中被标记为原创。展示等，也实现了分拣和流量的合理提升。
　　最后，原创 是一个需要长期改进的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创 是一个环境问题，需要大家共同努力来维护它。做原创，多推荐原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和&lt; @原创 网站。流动。
　　亲爱的站长朋友：
　　大家好！
　　一直以来，我们本着为用户提供最优质、最直接的信息的原则，不断优化算法，升级系统。保护高质量页面和抑制低质量页面是一直使用的两种方法。
　　这一次，我想向所有站长和朋友们传达，我们将针对低质量页面进行一系列调整，我们称之为石榴。初期会在这样的页面上生效：有大量不良广告，阻碍用户正常浏览的页面，尤其是弹出大量低质量弹窗广告，混淆网站主要内容的垃圾页面。页。
　　从整个互联网生态环境来看，泛滥的低质量广告越来越多地被放置在大量网站的各个角落，而且无处不在，严重影响了普通用户的浏览体验. 想象一下，当您打开一个网页时，您看到的不是您感兴趣的内容，而是垃圾邮件弹出广告或大型广告，混淆并掩盖了主要内容。你感觉如何？不言自明。
　　因此，算法上线后，我们会看到高质量页面的排名有所提升，低质量广告少，无弹窗。当然，前提是主要内容有价值。相应地，弹出窗口不好的页面以及大量混淆页面主要内容的垃圾广告的排名将大大降低。
　　这是搜索引擎尊重用户的必然选择，也是净化互联网整体环境的必然趋势。
　　最后希望站长能站在用户的角度放眼长远，在不影响用户体验的前提下合理投放广告，赢得用户的长期青睐是网站发展壮大的基础.
　　衡量网站的好坏，是不是收录越多越好？过去我们个别站长对网站的收录有一个标准，就是很多站长评价质量，以收录质量为标准。不过，我们在收录网站的同时，也收到了很多惊喜，而收录尤其是百度，总会有收录不稳定的时候，但是不稳定的网站权重无疑是垃圾邮件过多的影响。因此，笔者认为网站的收录的数量并不能决定网站的权重。适当减少网站低质量页面收录有利于网站的发展。
　　一、减少网站中重复收录的数量
　　不知道大家有没有看过百度优化上的文章。如果您相信百度指南中的标准，您肯定会从不同的页面读取 URL，但不同的 URL 是基于搜索引擎的主要标准。上面区分。作为一个搜索引擎，如何选择标准的链接，重复收录相同内容的页面网站是极其不友好的。告诉蜘蛛不要让它爬进一个可以用来跳转的表单，也可以用一系列的url作为你自己设置的页面。
　　二、屏蔽对蜘蛛不友好的页面
　　由于 网站 的低质量页面对蜘蛛不友好，我们必须想办法阻止它们。一般选择的屏蔽方式是用户有不同的评价标准。这时，屏蔽搜索引擎的友好页面对于网站的未来发展也非常重要。所以，有时候网站用户之间的交流，不仅会影响网站的权重和页面的屏蔽标准，在策略上也是两全其美。
　　三、阻止网站页面中的死链接
　　网站在开发中，总会有一些死链接，这是我们无法避免的。比如我们删除了某篇文章文章，我们更改了文章的地址文章等等。这些是存在于某列的文章，以及文章已被搜索引擎抓取。被你修改后，变成另一个链接页面。将成为死链接。因此，当我们删除文章，更改文章的链接地址时，一定要记得立即屏蔽。
　　四、屏蔽 网站 背景
　　我们的网站后端可以自己访问，不想被用户看到。然后你需要阻止蜘蛛。一般使用 robots.txt 文件进行屏蔽。
　　总结：
　　其实不管是什么类型的拦截，只要能阻止蜘蛛爬取你的网站低质量页面即可。现在搜索引擎对网站页面的质量要求越来越高。如果我们的网站要长期发展，就必须做好这些重要的工作。本文由：会说话大全提供，转载请注明出处，谢谢。 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法(扫描笔在工作学习中成为我们的得力助手，扫描笔融合ocr方法)
　　扫描笔已经成为我们工作和学习的得力助手。扫描笔与ocr方式的结合，是一种可以实现多种语言互译的工具。有人称它为字典笔或语言翻译器。可以达到两国甚至多语种交流的目的。字典笔有很多品牌。其中，在中国市场，由于英语的广度，翻译人员非常受消费者欢迎。
　　目前市面上的扫描笔一般的实现原理是：“红外扫描头+OCR识别引擎+内存”等。核心技术是OCR（Optical Character Recognition）技术。说到OCR技术，应该很多人都不陌生。通过相关的OCR软件，我们可以将扫描的纸质文档转换成可编辑的电子文档。
　　厦门云脉专注于OCR领域，拥有优秀的OCR识别技术和算法，出品了多款OCR相关的识别应用软件。云脉词典笔OCR+拼图算法是云脉最新的应用技术，主要用于文本的扫描识别。它完美地结合了拼图和OCR算法来拼接和识别扫描的文本采集。算法不错，云麦词典笔OCR+拼图算法，识别速度快，识别能力超强，适应性强，深受大家的青睐。
　　云脉词典笔OCR+拼图算法是一款功能强大、适应性强的扫描识别工具。首先，它可以扫描所有纸质文件和书籍，识别中文、英文、拼音、天字集、繁体字等。它还支持混合识别，以及手写文本识别。其次，无论是简单背景还是复杂背景，都具有出色的识别能力，能够自动去除无效背景干扰字符信息。三、云脉词典笔可支持快速点扫识别功能，笔尖到笔尖精准识别功能，不同角度握笔识别，支持同时左右扫码。云脉词典笔的扫描笔SDK开发包利用云脉拼图技术和OCR算法为各种扫描笔注入灵魂，实现识别率高、速度快、适应性强的优势。它成为学生的新一代导师。 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法与否，抓取的速度是挂钩的)
　　网页采集器的自动识别算法与否，与网页采集后编写脚本的质量，即抓取的速度是挂钩的，至于为什么，
　　首先这个问题在seo中非常普遍，但是究竟是怎么识别并判断网页提交后是否有价值的呢？曾经有几个高人写过一些解决方案，其中提到过网页自动标注包含联系方式。无论这个所谓的“标注”原理如何。seo是抓住“人的需求”而不是“什么东西就该标注”。当然我也在尝试找出真正意义上的“自动标注”的原理。
　　第一，对于传统网站，这个是最基本的，抓不到价值意味着其优化维度是单一的，虽然优化从原则上讲不能有其他价值来体现，但是也有其价值体现，目前，很多的网站往往就是看这一点，你觉得你的网站有价值，你的网站抓不到，这个没用，而恰恰是抓住这个最关键的，对于这个有价值就是优化，然后当初没有和这一点结合起来，怎么做的呢？但是结合起来的价值和没有结合起来是有区别的，简单一点讲，没有结合好价值与优化，往往结果和做法是一样的，但是往往很多人陷入了这一点，这种类型的网站做不大，做不好，因为其网站作用是传递网站价值的，网站优化没有好坏之分，但是一定要结合，才会达到最理想的结果，不可否认，在seo基础上有一些方法是可以有效的提高网站质量，获得排名和价值的，但是结合以上这些，能有效提高网站质量，并且有意思的提高网站内容优化和排名，提高网站的潜在价值，意味着我们能把握住网站定位，网站的点，然后通过结合以上，使网站价值最大化，这就是网站价值，当然我讲的有点头绪，网站必须建立起结合维度，没有结合维度一切白搭，那么该如何做呢？第二，我们必须做到基于网站的定位，内容方向，价值相关性去思考，而这个思考，不是我们自己去思考，而是如果看到了一个页面，我们要去思考，人家做的到底对不对，该不该做，怎么做，能不能做，然后你会发现了，为什么很多人做不好网站或者直接做不好，主要原因就是其没有理清思路，可能理解错了。 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法(2016年网络舆情监测的重要途径智能及其分析工作智能)
　　摘要：当前，随着互联网的快速发展，网络社会与现实社会逐渐同步，线上与线下事件的关联性提高，网络舆论越来越能够反映现实中发生的事情。社会及时。因此，网络舆情监测不仅可以了解舆情，为相关决策部门制定预案提供参考，还可以通过大数据分析及时预警突发事件。以微博、贴吧、论坛、新闻评论等互联网信息为对象，以实用性为原则，研究一种基于文本自动分类的网络舆情监测方法。该方法通过网络爬虫抓取互联网上的信息，利用基于KNN算法的文本自动分类方法完成网络舆情的自动分类。最后通过实验验证了该方法的实用性。
　　关键词：文本分类；KNN算法；网络爬虫；舆情监测
　　CLC 编号：TP319 证件识别码：A 文章 编号：1672-7800 (2016）003-0133-03
　　作者简介：赵俊奇（1982-），男，上海人，硕士，上海市公安局助理工程师，研究方向为数据挖掘。
　　0 前言
　　随着互联网的飞速发展，特别是“自媒体”时代的到来，每个网民都可以对社会现象和问题发表自己的看法、意见和情感，对网络舆论产生了巨大的影响。根据中国互联网络信息中心发布的第36次统计报告，截至2015年6月，我国网民规模已达6.68亿。因此，线下发生的事情很快就会被网民传递到互联网上，线上和线下将逐渐融合。一方面，网络舆论能够真实反映公众对各种热点事件的看法，另一方面，互联网也成为了一种应急。网络舆情监测作为报警平台越来越重要[1]。但由于当前网络数据量大，人工整理舆情不仅效率低下，而且容易错过预警的最佳时机。舆情的自动分类和监测是实现网络舆情监测的重要途径。
　　目前，我国网络舆情研究方向比较薄弱，舆情分析不够智能。一个重要的原因是网络数据作为一个动态的海量数据源，每天都有成千上万的新词和新表达，这给相对困难的中文分词造成了很大的障碍[2]。本文以微博、贴吧、论坛、新闻评论等互联网信息为对象，通过网络爬虫及时获取数据信息，利用文本分类算法对获取的信息进行自动分类，监控网络舆论实时。同时，本文提出了对获取的数据信息进行结构化的思路。通过提取时间、地点、事件和事件的其他要素，采用权重设计，根据事件的影响力和重要性，设置阈值来进行应急事件。自动警告。实验表明，该分类方法在网络舆情的自动采集和监测中具有良好的效果。
　　1 相关工作
　　网络舆情监测涉及机器学习、数据挖掘、数理统计和自然语言处理等多学科领域知识，迄今已取得一系列研究成果[3]。
　　杨涛等人。[4]提出了一种网络舆情热点跟踪方法，并给出了一种基于舆情热点动态监测的算法，可以更好地捕捉当前热点事件。但由于只针对热点舆情，无法发挥综合舆情监测的作用，存在一定的局限性。黄小迪[5]等人在现有在线政问平台的基础上，结合政府部门的需求，提出了基于政府的舆情监测系统网站。系统包括综合舆情指数、政治排名指数、受众指数和互动指数4个指标，并根据重要性手动排名，有助于政府部门在实际工作中做好舆情监测工作。但由于其研究对象仅限于政府网站，无法充分反映网友的观点，也无法对突发事件及时预警。
　　美国TDT系统提出了一种舆情监测方法，用于话题监测和跟踪。该技术可以在互联网上的海洋数据中找到方向性的数据信息，并可以自动跟踪给定方向的舆情信息和相关的延伸话题。目前在定向监测领域有很好的应用，但该系统对未知突发信息的监测效果不佳[6]。
　　此外，国内以企业级搜索平台为核心的舆情管理系统提供商帮付，专门为政府研发了网络舆情监测系统。，包括紧急事件分析在内的多项功能，可以大大提高监控效率。但是，该系统基于模式匹配，需要人工根据监控目标的变化定期更改设置，智能性较差。
　　从以上分析可以看出，目前网络舆情的自动监测已经取得了一些进展，但在各种方法上也存在一定的不足。针对现有不足，以实用性为原则，研究了一种基于自动文本分类的网络舆情监测方法，以微博、贴吧、论坛、新闻评论等信息为对象。实验表明，该方法监测准确率高，随着监测信息量的扩大和分类的增加，召回率呈上升趋势，特别适用于大规模网络舆情监测。
　　2 网络舆情自动分类
　　本文以网友发布的信息为出发点，通过网络爬虫及时爬取相关信息，根据本文设定的基于KNN算法的分类方法进行自动分类，实现舆情的自动分类。分类预先根据客观要求进行划分，将每一种类型表示为一个向量模型，并根据算法自动划分新增的信息。
　　2.1 个数据采集
　　本文利用网络爬虫，及时抓取微博、贴吧、论坛、新闻评论等信息。但是由于网页内容复杂，需要采集的有效信息只是其中的一小部分，大量干扰信息影响了采集工作的有效性。因此，data采集分为两个阶段，一个是通过爬虫爬取数据，一个是对爬取的数据进行过滤。在过滤阶段，我们专门制定了基于微博、贴吧、论坛、新闻评论格式的网页内容过滤规则，确保获取高精度的源数据。
　　2.2 舆情分类
　　舆情分类的本质是文本信息的分类。本文采用基于KNN算法的分类方法。该算法的主要思想是将具有许多相同属性的信息归为一类，而网络舆情信息具有这一特点。话题的舆论信息往往具有相同的特征[7]。
　　2.2.1 训练文本和新采集文本的特征向量表示
　　在对采集好的舆论信息进行分类之前，需要用特征向量来表达客观要求的分类。首先，根据客观需求的分类，给出一定数量的训练文本，训练文本中的数据可以根据需要定期增加或减少；其次，使用分词工具对作为训练文本的信息进行分词，选择具有代表性的特征项；最后将每个类别表示为一个特征向量，如公式(1）.
　　3 网络舆情分析与预警
　　根据本文的自动分类方法，通过采集网友发布的信息并自动分类，形成不同类型的舆情模块，然后根据需要对各个模块中的信息进行汇总。同时，系统可以将采集收到的数据形式化，自动提取时间、地点、事件等要素，直接推送给相关决策部门，方便数据提取和舆情分析. 此外，监控模块中的紧急事件分类还可以提供紧急事件预警功能。根据分类数据的数量，可以设置需要报警的参数组成，实现自动预警。
　　为了分析这种网络舆情监测方法的效果，本文定义了量化指标，并通过不同的分类、不同的数据源进行了多次实验。
　　4.1 量化指标
　　为了分析和评价本次舆情分类的效果，本文提出了Precision Rate和Recall Rate两个评价指标。, 公式 (7） 显示。
　　某类准确率=正确分类到某类的新采集文本个数新分类到某类的采集文本总数(5）
　　总体准确度 = ∑ 每个类别的准确度类别总数 (6）
　　召回率 = 新 采集 文本分类新采集 文本总数 (7）
　　4.2 实验过程
　　为了进一步分析网络舆情监测方法的效果，本文依托现有的爬虫工具，通过多次随机抽取一定时间段的数据进行实验分析。全部网络舆情分为思想反应、问题倾向、工作动态、对策建议4类。得到的实验数据如表1所示。
　　根据实验数据可以发现，准确率和召回率都没有参考价值。因此，在此基础上将分类具体化，不再使用“思想反应”等抽象分类。同时增加类别，如股市证券、“十三五”规划、涉警突发事件等具体类别，并逐步增加类别。得到一组实验数据如表2所示。
　　实验发现，涉警突发事件的分类，由于该类型的特点，其数据源可以在短时间内集中，特征词比较单一，可以获得较好的实验结果，及时预警的此类事件。可以发挥更好的作用。
　　4.3 实验结论
　　通过以上实验可知，为了达到更好的舆情监测效果，应尽可能细化客观需求的分类；并且，随着分类数量的增加和覆盖范围的扩大，实验的召回率将进一步提高。.
　　5 结论
　　随着互联网的快速发展，在线数据量快速增长，难以依靠人工进行舆情监测。本文提出一种基于自动分类的网络舆情监测方法，可以有效地从海量互联网数据中监测各类舆情主体信息。在敏感舆情监测方面具有很好的实用价值。
　　参考：
　　[1] 马兰，亚历克斯。省级政府舆情监测：纽芬兰和拉布拉多开放线路广播的流行[J]. 加拿大通讯杂志，2013 (2）:384.
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