自动采集数据(【干货】一下数据采集的重要性、数据划分、采集方式)
　　前言
　　相信业务团队对这样的场景不会太陌生：
　　这个数据很重要。下面从数据采集的重要性、数据的划分、采集的方法、微信小程序的埋点方案等方面详细说说数据。 采集。
　　一、数据采集的重要性
　　在本文中，我们将重点关注数据采集。我们不会详细讨论数据的作用。首先，我们将总结和总结数据在性能优化、业务增长和在线故障排除中的重要作用。这就是为什么我们需要埋藏一些要点。 .
　　数据在在线故障排除中的作用：
　　数据在性能优化中的作用：
　　数据对业务增长的作用：
　　二、采集数据划分与排序
　　从第一点开始，我们总结了数据的重要性。不同的业务项目对数据的重要性有不同的重视。 data采集需要采集什么样的数据？
　　一、闭环数据包括：
　　用户行为用户信息、CRM（客户关系）交易数据、服务器日志数据
　　以上三项数据可以看作是一个完整的数据流闭环。当然，不同业务场景下的数据可以进一步细分为更多的细节，一般的关键点基本不超过这三项。对于前端数据采集，闭环数据的前两项主要由客户端上报，第三点主要由服务器记录并由客户端辅助，因为事务请求实际上到达服务器完成处理。一个闭环。用户行为数据还包括时间（when）、地点（where）、人物（who）、互动（how）、互动内容（what）五个要素，类似于新闻的五个要素；一些与用户信息相关的业务 用户敏感信息和隐私需要经过授权，所以用户信息由业务场景决定。最基本的数据需求是唯一标识用户； CRM、交易数据和用户信息类似，具体需要的数据细节由业务场景决定。 CRM 的基本数据要求是登录信息和会员相关信息。交易数据包括交易时间、交易对象、交易内容、交易金额、交易状态。
　　三、数据上报方式
　　说完数据，下一步就是要知道如何获取我们真正需要的数据。数据上报方式大致可以分为三类：
　　重点是非埋点。可视化的埋点实际上可以看作是非埋点的衍生。这里不讨论视觉掩埋点。主要比较代码埋点和非埋点。
　　3.1 代码埋点或Capture模式埋点的弊端
　　对于数据产品：
　　依靠人类经验和直觉判断。
　　业务相关的埋地需要数据产品或业务产品的主观判断，技术相关的埋地需要技术人员的主观判断。通信成本高
　　确定数据产品所需要的数据，需要提出需求并与开发沟通，数据人员对技术不是特别熟悉，需要与开发人员明确是否相关信息可报告可行性。有数据清理成本
　　随着业务的变化和变化，之前主观判断所需的数据也会发生变化。这时候之前管理的数据需要人工清洗，清洗工作量不小。
　　用于开发：
　　开发者能耗
　　对于业务团队来说，经常受到相关开发者的诟病。开发和技术人员不仅要专注于技术，还需要分散精力去做埋点等高重复性和机械性的任务。嵌入式代码具有很强的侵入性，对系统设计和代码可维护性产生负面影响
　　大部分业务相关的数据点都需要人工进行埋点，埋点的代码必须与业务代码强耦合。即便业界没有sdk，数据产品专注的特殊业务点也逃不过人工埋葬。
　　由于业务不断变化下数据需求的变化，embedding的相关代码也需要做相应的改变。进一步增加开发和代码维护成本。容易出错和遗漏
　　由于人工管理的主观差异，放置位置的准确度难以控制，易泄露数据在管理过程中存在成本
　　当数据丢失或错误采集时，必须重新经历开发过程和在线过程，效率低下。 3.2无埋藏优势
　　与人工埋点相比，无埋点的优势无需说明。
　　提高效率，数据更全面，按需抽取减少代码入侵四、微信小程序无埋点sdk解决方案4.1无埋点数据需求
　　
　　双向监控逻辑图
　　清晰图片地址戳
　　由于applet和web服务不同，没有js/css资源加载这样的东西，所以我比较关注applet初始化状态和执行的记录、捕获和上报。图中资源完整性检查对应初始化完成。检查的。在线小程序中请求的域名必须是https协议，所以DNS劫持的概率大大降低甚至不太可能发生，从客户端监控DNS劫持的可行性低（存在悖论），所以DNS劫持暂时不考虑捕获条件。
　　4.2 开发微信小程序非嵌入式sdk的难点和要点
　　微信请求通过微信API统一完成，请求模块已经被微信方封装，小程序的运行环境不是浏览器对象，所以不容易像web应用那样重写封装.
　　无法直接监控用户行为。强大的可扩展性需要适合多种架构设计场景（小程序）。 SDK 需要轻量级。每个小程序有2M的限制，小程序不支持引入代码。 npm 包，所以 sdk 本身会占用 2M 大小限制。小程序虽然分包了内测，但是这个功能还没有完全发布，作为一个SDK过大也是不合理的。海量数据采集，在不影响业务的前提下最大限度降低性能损失（基本要求）
　　4.3 微信小程序无埋点sdk设计
　　数据层设计：
　　
　　数据层设计
　　清晰的数据层设计图地址戳
　　数据流向设计：
　　
　　数据流向图片的清晰地址戳
　　采集方法设计：
　　
　　采集设计图片清晰地址戳
　　访问方式：
　　在小程序初始化代码之前介绍sdk npm包代码。小程序打包代码时，将sdk代码导入到项目中，初始化后自动采集数据。初始化示例如下：
　　import Prajna from './lib/prajna-wxapp-sdk.js';
Prajna.init({
channel: 'channel',
env: config.IS_PRODUCION ? 'product': 'beta',
project: 'yourProjectName',
methodConfg: {} // 业务特殊关注的方法执行和自定义打点名称
})
　　无埋点结合埋点：
　　小程序的非嵌入方式可以获得大量数据，基本可以实现对用户使用场景的高度还原。 SDK管理的粒度是某种方法的执行。当特殊业务关注的粒度小于SDK的粒度时，没有埋点，SDK无法完全解决。可以使用无埋点和埋点的组合，所以我们的小程序并没有埋点SDK也提供了手动埋点的API接口，以提高数据的完整性，解决更多的问题（复习中提到的作用数据的重要性）。
　　五、无埋点SDK小程序遇到的问题
　　除了解决了前面提到的微信小程序非嵌入式sdk开发的难点和关键问题，也遇到了一些新的问题。
　　SDK 本身会对业务表现产生一定的影响。数据暂存在小程序的localstorage中，当业务本身对性能的消耗较大时，会暴露出频繁存储和检索的小程序的localstorage。操作卡住了。减少本地存储的存储/检索操作。只有关闭页面时没有上传的数据才会存储在localstorage中。没有埋点的全量数据是巨大的。灰度上线时，遇到了服务器过载、服务器可用性降低的问题。后续控制上报数据量，仅自动上报关键节点数据，其他业务重点节点可在访问初始化时通过针对性配置上报，避免上报过多冗余数据。此外，应特别注意报告数据结构的设计。结构目标是清晰、简洁、便于数据检索（区分）。初期想对是否使用SDK进行灰度在线做一个“切换”，避免小程序回滚过程。由于“开关”依赖于服务器接口控制，并且请求是异步的，意味着初始化过程和小程序的启动必须等到控制开关的接口返回，否则“开关”就相当于失败考虑到SDK不会影响业务性能，舍弃“开关”，做好SDK内部的try-catch，避免影响业务可用性。
　　有了不埋点上报得到的数据，以后可以用这些数据解决很多问题。关于数据的使用，敬请期待下一节——数据应用。
　　参考文献：
　　[1] [美国] 裴骥，译者姚军等，《深入理解网站optimization》，出版社：机械工业出版社，出版时间：2013-08
　　[2] 张希萌，“首席成长官”，出版社：机械工业出版社，出版日期：第1版（2017年11月6日） 查看全部

　　自动采集数据(本文介绍使用优采云采集百度地图商家（以上海-火锅商家为例）)
　　本文介绍优采云采集百度地图商户的使用方法（以上海火锅商户为例）采集网站:/适用版本：版本8请参考官网初学者教程制作
　　版本8新手入门教程：用优采云-优采云采集器抓取网页数据的基本操作
　　使用功能点：
　　l 列表及详细信息采集
　　l 文字循环教程
　　l AJAX 点击和翻页
　　第一步：创建采集task
　　1）进入主界面，选择“自定义采集”
　　
　　2）将采集的网站URL复制粘贴到输入框中，点击“保存URL”
　　
　　步骤二：输入采集information
　　1）点击页面上的城市选择框
　　2）选择“点击此链接”进入城市选择页面
　　
　　3）选择你想要的城市采集，这里以上海为例。首先选择“上海”，然后在操作提示框中选择“点击此链接”进入上海地图
　　
　　4）首先点击地图上的输入框，然后在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
　　
　　5）在操作提示框中输入要查询的文字。在这里输入“火锅”。输入后点击“确定”
　　
　　6） 我们可以看到“火锅”自动填入了输入框。首先点击“搜索”按钮，然后在右侧的操作提示框中选择“点击此按钮”
　　
　　第 3 步：创建翻页循环
　　1） 我们可以看到页面上出现了火锅商家的搜索结果。将结果页面下拉到底部，然后单击“下一页”按钮。在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”，创建翻页循环
　　
　　第 4 步：创建一个列表循环
　　1）首先在搜索结果页面选择火锅商家的第一个链接，系统会自动识别相似元素，在操作提示框中选择“全选”
　　
　　2）在操作提示框中选择“点击循环中的每个链接”创建列表循环
　　
　　第 5 步：提取业务信息
　　1）列表周期创建完成后，系统会自动点击第一个火锅商户链接，进入商户详情页面。首先点击你想要采集的字段（这里点击商家名称），然后在操作提示框中选择“采集this element's text”
　　
　　2） 继续点击你想要采集的字段，选择“采集元素的文本”。 采集 的字段会自动添加到上面的数据编辑框中。选择对应的字段，可以自定义字段的命名。自定义命名完成后，点击“保存并启动采集”
　　3）经过以上操作，整个流程图就建立好了。在保存和启动任务之前，我们还需要设置一些高级选项。首先选择第一个“点击元素”步骤，然后打开“高级选项”，勾选“Ajax加载数据”，时间设置为“2秒”
　　
　　4）第二个“点击元素”步骤，第三个“点击元素”步骤，第四个“点击元素”步骤，以及“点击翻页”步骤（如下图红框所示）都是必须的勾选“Ajax加载数据”并将时间设置为“2秒”
　　注：AJAX 是一种延迟加载和异步更新的脚本技术。通过后台与服务器的少量数据交换，无需重新加载整个网页即可更新网页的某一部分。
　　性能特点：当你点击网页上的一个选项时，网站的大部分网址不会改变；湾网页未完全加载，只是部分加载了数据并发生了更改。
　　验证方法：点击操作后，URL输入栏在浏览器中不会出现加载状态或转动状态。
　　5）点击左上角“保存并启动”，选择“启动本地采集”
　　
　　第六步：数据采集并导出
　　1）采集 完成后会弹出提示，选择“导出数据”。选择“合适的导出方式”导出采集好数据
　　2）这里我们选择excel作为导出格式，导出数据如下图
　　
　　希望本文档的介绍能让您掌握百度地图信息网页data采集，您可以尝试下载优采云官网优采云最新版客户端，或关注优采云官方微信了解更多教程案例。
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　　自动采集数据(机票采价需求分析获取明确的需求是高效、准确开展工作)
　　随着大数据时代的蓬勃发展和大数据技术的深入应用，在互联网上自动采集票价成为可能。本文结合工作实践，重现了从需求分析到技术选择再到设计完成的工作过程。
　　机票采购需求分析
　　获得明确的需求是高效准确工作的先决条件。在票价工作中，一是有特殊的时间要求，必须在特定日期采集特定日期出票；第二个不是通过携程、飞猪等第三方平台，而是通过飞行官网采集实第三个是保证价格采集，需要在订单上保存价格区域截图页面。
　　相关技术选择
　　经过需求分析研究，发现有两个关键技术点：一是采集的实际价格，二是价格区截图。您需要选择一个合适的程序。通过搜索相关资料，发现Python的Selenium库可以满足价格获取和截图的需求。 Selenium 可以模拟用户在浏览器中的所有操作，甚至无需打开浏览器（后台无界面操作）。这个结果完全符合技术要求，可以抓取价格，实现截图。
　　东方航空价格设计与实施
　　东航网站的价格购买中，最头疼的有两个问题：一是登录验证，二是网页数据加载不出来，中途弹出验证问题。
　　登录验证和中途验证。通过相关资料找到了更成熟的解决方案。通过对比验证图片和原图的RGB信息，找到缺口坐标轴，计算出水平移动距离，以“前3后1”的方式移动到缺口位置，验证通过.
　　刷新网页，直到数据加载完毕。由于无法加载数据的问题，查询结果页面增加了元素判断，通过Xpath获取一个key元素。如果存在，继续执行操作，如果不存在，刷新网页重新判断。
　　按购买日计算。本文的思路是获取当前日期，并根据价格日期的要求计算价格的日期范围。然后使用 Pandas 库的 Series 方法生成查询机票的价格日期周期。不同的网站有不同的日期格式，日期格式参数在格式化日期的日期计算方法中设置。
　　价格区域的屏幕截图。在下单页面，使用F12工具定位价格区域的Xpath，应用Selenium方法获取Xpath的坐标、长、宽。操作截图时，先截图整个网页，然后根据价格区域的坐标、长、宽进行截图。
　　国航价格收购的设计与实现
　　查机票。对于出发城市和到达城市的输入框，国航网站有输入提示。这篇文章的思路是用中文发送出发和输入地点，获取提示框的Xpath地址，然后调用click方法实现提示框输入。出发日期直接在输入框中输入日期。
　　识别弹出窗口。实际操作中，成都有弹窗提示注册窗口。这时候调用Selenium方法切换到Alert窗口。如果切换成功，点击弹窗确认。如果切换失败，则无需任何操作。
　　滑动到订单页面底部。在实际开发过程中，并没有找到具体的Selenium滑动页面方法，可以通过编写Javascript代码发送到浏览器执行。具体代码如下：
　　相关经历
　　首先，技术选择很重要，使用合适的技术可以促进更好的工作。二是程序可以进一步完善，可以抽象为公共工具。出发地和到达地可根据用户指定选择。 查看全部

　　自动采集数据(如何最大程度满足稳定性工作需求，各种运维平台的复杂程度也在成倍增加)
　　随着互联网的发展，运维复杂度成倍增加；随之而来的，各种运维平台的复杂性也呈指数级增长。
　　在这个场景中，我们一直在追求和讨论如何最大程度满足稳定工作的需求，保证我们的系统相对干净和解耦。
　　监控系统的话题很大。
　　本文文章是作者监控系列文章的第一篇，只介绍监控系统的采集链接。
　　前言
　　监控系统的话题很大，随着业务的复杂化，会衍生出各种形式。但总的来说，不能绕过的部分有三部分：采集、存储、告警。
　　本文将和大家聊聊第一部分：data采集。
　　哪些数据需要采集
　　说到采集，首先要明白采集需要什么数据。
　　监控系统可用于实时数据查看，可用于历史状态查看，或用于异常报警。这些需要采集准确的数据。
　　数据采集其实就是采集足够的数据来满足各种业务需求。
　　数据模型
　　要谈采集方法，必须从监控数据模型说起。
　　监控到的数据其实是最纯粹的时间序列数据。那么，在构建监控系统时，抽象出统一的数据模型应该是设计和架构的第一步。
　　一般时间序列数据包括四部分：
　　
　　开放猎鹰数据模型
　　如上图所示，是open-falcon数据模型。此数据模型在基本时间序列模型上进行了自定义，增加了两个字段，endpoint 和 counterType。
　　这两个字段与open-falcon的形式和存储细节有关。但如果更宏观地看，你可以把这两个字段看作是两个标签，只是分别取出来。 采集的方式
　　采集 的方法根据我们监控数据的来源而有所不同。主要分为默认采集、插件、检测、日志、埋点。
　　所有运维标准的制定，没有相应的工具和平台支持，都是空谈。因此，监控系统还应提供多种语言的业务嵌入SDK和快速简单的数据采集平台。
　　大多数开发团队都有自己的一套开发框架。如果能深入业务，还可以考虑进一步将埋点SDK直接集成到业务线的统一开发框架中。
　　日志监控
　　从稳定性的角度来看，在大多数情况下，日志监控和业务埋点获取的数据是相同的。
　　只是日志监控更加灵活。当我们的服务是一个闭源项目，或者在短时间内无法快速修改使用的开源组件时，日志监控可以快速生效。
　　一般来说，日志监控分为在线日志采集和离线日志采集。
　　在线日志采集一般比较灵活。通过各种自定义操作，可以很好的过滤和计算日志的时间、内容、大小，只需要少量的配置成本。就是这样。但是采集这种日志侵入性较大，需要在机器上安装代理，实时分析日志会占用CPU资源，容易影响在线服务的稳定性，因此资源必须进行限制。
　　离线日志采集是统一采集日志并在中心处理计算。这个采集的好处是不会占用太多CPU资源，日志量也没有瓶颈。但同时，也会占用大量的网络资源。在时效性方面，与实时分析相比，会有一些延迟；而对于大批量日志的集中处理，日志的格式必须标准化，灵活性可能会差一些。
　　插件采集
　　有基础指标，还有埋点、日志、检测。其他人呢？
　　如果用户有自己的采集方法，但是需要将数据上报给监控系统，这个场景可以通过插件采集来实现。
　　插件采集提供了一种由监控系统控制的采集循环。用户只需实现一个采集逻辑的循环即可完成数据采集能力。
　　插件采集更加灵活，可以提供用户自定义的采集方法，比如特定的集合命令，比如jum。插件只需要上报监控系统开发的标准化数据即可。
　　插件采集需要定期在机器上执行插件脚本。因此，必须检查此脚本的审计。无论是有害行为还是资源消耗，都可能成为影响在线稳定性的隐患。
　　报告自定义指标
　　监控系统除了上面提到的几个采集方法外，还应该支持自定义上报的功能。
　　自定义时间序列都希望利用监控系统实现数据可视化和报警功能。
　　此时可以提供自定义的数据上报接口，无论是由本地代理采集还是单独的中央采集器。
　　通过自定义指标上报，监控系统真正成为一个稳定的基础设施。
　　open-falcon 的采集agent 提供了这样的接口。
　　但支持自定义，但无法很好地规范用户的举报行为。在生产环境中，经常会出现数据上报错误或使用不规范的情况，导致监控系统的存储成为瓶颈。这部分我们将在“运维监控系统（二)：脏数据治理”）的主题中讨论。
　　如何采集数据
　　一般有两种采集方式：
　　
　　拉取数据采集
　　中心端主动拉取，即一个中心端周期性的按需从采集端拉取数据。这种模式的优点是可以按需拉取而不浪费。但在这个模型中，中心承受了太大的压力。理论上，性能会有很大的瓶颈。
　　
　　报告数据采集
　　客户端会自动上报，即所有数据均等上报。一般会用统一的代理来采集，然后再考虑多级组件，或者加一层MQ，都是可以考虑的设计。
　　综合来看，如果监测数据量估计比较大。还是建议采用采集集中上报的模式。
　　Open-falcon 的数据采集是一种非常好的客户端自动上报模式。传输可以无状态扩展并支持级联。
　　后记
　　本文文章为《运维监控系统专题》第一篇，后续会持续更新。名单如下： 查看全部

　　自动采集数据(Web数据自动采集与挖掘是一种特殊的数据挖掘到目前为止还没有)
　　1.网络数据自动采集理论基础
　　Web 可以说是目前最大的信息系统，其数据具有海量、多样、异构、动态变化的特点。因此，人们越来越难以准确、快速地获取所需的数据。虽然搜索引擎种类繁多，搜索引擎考虑的数据召回率较多，但准确率不足，难以进一步挖掘。深度数据。因此，人们开始研究如何进一步获取互联网上一定范围的数据，从信息搜索到知识发现。
　　1.1 相关概念
　　Web数据自动化采集具有非常广泛的内涵和外延，目前还没有明确的定义。 Web 数据自动化采集 涉及 Web 数据挖掘、Web 信息复兴、信息提取和搜索引擎等概念和技术。 Web 数据挖掘与这些概念密切相关，但也存在差异。
　　(1)网络数据自动采集和挖掘
　　Web 挖掘是一种特殊的数据挖掘。目前还没有统一的概念。我们可以借鉴数据挖掘的概念来给出网络挖掘的定义。所谓网络挖掘，是指大量非结构化、异构的、发现有效的、新颖的、潜在可用的和最终可理解的知识（包括概念、模式、规则、规律、约束和可视化等）的非平凡过程。在Web信息资源中。包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘1.
　　(2)网络数据自动采集和搜索引擎
　　Web Data Auto采集 与搜索引擎有很多相似之处，例如都使用信息检索技术。但是，两者的侧重点不同。搜索引擎主要由三部分组成：Web Scraper、索引数据库和查询服务。爬虫在互联网上的漫游是无目的的，而是尝试寻找更多的内容。查询服务返回尽可能多的结果，并不关心结果是否符合用户习惯的专业背景。而Web Data Auto采集主要为特定行业提供面向领域、个性化的信息挖掘服务。
　　Web 数据自动采集 和信息提取：信息提取是近年来新兴的概念。信息抽取是面向不断增长变化的，特定领域文献中的特定查询，此类查询是长期的或连续的（IE问题在面对不断增长和变化的语料库时被指定为长期存在或持续的查询2). 与传统搜索引擎基于关键字查询不同，信息提取是基于查询的，不仅收录关键字，还匹配实体之间的关系。信息提取是一个技术概念，网络数据自动采集很大程度上取决于信息提取技术实现长期动态跟踪。
　　(3)网络数据自动采集和网络信息检索
　　信息检索是从大量 Web 文档集合 C 中找到与给定查询 q 相关的相当数量的文档子集 S。如果把q当作输入，把S当作输出，那么Web信息检索的过程就是输出图像的输入：
　　ξ: (C: q)-->S3
　　虽然Web Data Auto采集不会直接将Web文档集合的一个子集输出给用户，但它需要进一步的分析和处理、重复检查和去噪以及数据集成。尝试将半结构化甚至非结构化数据转化为结构化数据，然后以统一的格式呈现给用户。
　　因此，网络数据自动采集是网络数据挖掘的重要组成部分。它采用网页数据检索和信息提取技术，弥补了搜索引擎针对性和专业性的不足，无法实现动态数据跟踪。由于监控的不足，这是一个非常有前景的领域。
　　1.2 研究意义
　　(1)解决信息冗余下的信息悲剧
　　随着互联网信息的快速增长，互联网上越来越多的对用户毫无价值的冗余信息，使得人们无法及时准确地捕捉到自己需要的信息，以及信息的效率和有效性利用率大大降低。互联网上的信息冗余主要体现在信息的过载和信息的无关性。选择的复杂性和许多其他方面。
　　因此，在当今高度信息化的社会中，信息冗余和信息过载已成为互联网上亟待解决的问题。网页数据采集可以通过一系列方法，根据用户兴趣自动搜索互联网上特定类型的信息，去除无关数据和垃圾数据，过滤虚假数据和延迟数据，过滤重复数据。用户无需处理复杂的网页结构和各种超链接，直接根据用户需求将信息呈现给用户。可以大大减少用户的信息过载和信息丢失。
　　(2)解决搜索引擎智能低的问题
　　虽然互联网上信息量巨大，但对于特定的个人或群体而言，获得相关信息或服务以及关注的范围只是一小部分。目前，人们主要通过谷歌、雅虎等搜索引擎查找在线信息，但这些搜索引擎规模大、范围广，检索智能不高，查准率和查全率问题日益突出此外，搜索引擎很难根据不同用户的不同需求提供个性化服务。
　　(3)节省人力物力成本
　　与传统手工采集数据相比，自动采集可以减少大量重复性工作，大大缩短采集时间，节省人力物力，提高效率。并且人工数据不会有任何遗漏、偏差和错误采集
　　2.网络数据自动采集应用研究
　　2.1 应用功能
　　从上面的讨论可以看出，网络数据自动化采集是面向特定领域或特定需求的。因此，其应用的最大特点就是基于领域，基于需求。没有有效的采集 模型可以用于所有领域。 web数据自动化采集的原理研究是一样的，但是具体的应用和实现必须是领域驱动的。例如，科研人员可以通过跟踪研究机构和期刊网站中某个学科的文章来跟踪相关学科的最新进展；政府可以对某一主题的舆论发展和人口地域分布进行监测；猎头公司监控部分企业网站招聘，获取人才需求变化；零售商可以监控供应商在线产品目录和价格等方面的变化。房地产中介可以自动采集在线房地产价格信息，判断房地产行业的变化趋势，获取客户信息进行营销。
　　2.2应用产品
　　Web Data Auto采集Web Data Auto采集 应运而生。除个人信息采集服务外，还可广泛应用于科研、政治、军事、商业等领域。例如应用于信息采集子系统。根据企业各级信息需求，构建企业信息资源目录，构建企业信息库、信息库、知识库，通过互联网、企业内部网、数据库、文件系统、信息系统等。信息资源全面整合，实时采集，监控各企业所需的情报信息。 4、协助企业建立外部环境监测和采集系统，构建企业信息资源架构，有效监测行业环境、市场需求、相关政策、突发事件、竞争对手，帮助企业把握市场先机。
　　因此，一些相关的产品和服务已经开始在市场上销售。比如美国Velocityscape的Web Scraper Plus+软件5，加拿大提供量身定制的采集服务6。除了这些在市场上公开销售的商业产品外，一些公司也有自己内部使用的自动采集系统。所有这些应用都基于特定行业。
　　3.Web 数据自动采集模型
　　虽然Web Data Auto采集是面向特定领域的，但采集的原理和流程是相似的。因此，本节将设计一个Web数据自动采集系统模型。
　　3.1 采集模型架
　　系统根据功能不同可分为三个模块：数据预处理模块、数据过滤模块和数据输出模块。
　　3.2 数据预处理模块
　　数据预处理是采集流程的重要组成部分。如果数据预处理工作做好，数据质量高，数据采集过程会更快更简单，最终的模型和规则会更有效和适用，结果也会更成功。由于数据源种类繁多，各种数据的特征属性可能不能满足主体的需要，因此数据预处理模块的主要功能是在Web上定义数据源，格式化数据源并初步过滤数据源。该模块需要将网页中的结构化、半结构化和非结构化数据和类型映射到目标数据库。所以数据预处理是数据采集的基础和基础。
　　3.3 数据过滤模块
　　数据过滤模块负责对来自采集的本地数据进行进一步的过滤处理，并存储到数据库中。可以考虑网页建模、数理统计、机器学习等方法对数据进行过滤清理7。
　　网页主要由标签标记和显示内容两部分组成。数据过滤模块通过建立网页模型，解析Tag标签，构建网页的标签树，分析显示内容的结构。
　　获取网页的结构后，以内容块为单位保留和删除数据。最后，获得的数据在放入数据库并建立索引之前必须进行重复数据删除。
　　3.4 数据输出模块
　　数据输出模块将目标数据库中的数据经过处理后呈现给用户。本模块属于数据采集的后续工作，可根据用户需求确定模块的责任程度。基本功能是将数据以结构化的方式呈现给用户。此外，还可以添加报表图标等统计功能。当数据量达到一定程度时，可以进行数据建模、时间序列分析和相关性分析，发现各种概念规则之间的规律和关系，从而最大限度地利用数据。
　　4.Automatic 采集基于房地产行业的系统设计
　　如前所述，Web 数据采集 必须是域驱动的或数据驱动的。因此，本节在第3章的理论基础上，设计了一个基于房地产行业的Web自动化采集系统。
　　4.1.研究目标
　　房地产是当今最活跃的行业之一，拥有众多信息供应商和需求商。无论是政府、房地产开发商、购房者、投资者还是银行信贷部门，都想了解最新的房地产价格走势。互联网上有大量的信息提供者，但用户没有时间浏览所有这些网页。即使是房地产信息也具有地域和时间特征。
　　房产中介经常在一些比较大的房产网站采集房产价格和客户数据。通常的做法是手动浏览网站查看最新更新的信息。然后将其复制并粘贴到数据库中。这种方式不仅费时费力，而且在搜索过程中也有可能遗漏，在数据传输过程中可能会出现错误。针对这种情况，本节将设计一个自动采集房产信息的系统。实现数据采集的高效化和自动化。
　　4.2.系统原理
　　自动化采集系统基于第3节采集模型框架。作者设计的数据自动化采集系统采用B/S模式，开发平台为Microsoft Visual .Net 2003，运行于window 2000 Professional 系统下编译，开发语言为C#+，数据库服务器为SQL SERVER 2000。
　　(1)系统架构分析
　　采集模型以组件的形式放置在组件目录下，类的方法和功能以面向对象的方式进行封装以供调用。后缀为 aspx 和 htm 的文件是直接与用户交互的文件。此类文件不关心采集模型的具体实现，只需要声明调用即可。
　　这种结构的优点是不需要安装特定的软件，升级维护方便，可以通过浏览器直接调用服务器后台的组件。一旦需要更改采集模型，可以直接修改组件下的CS文件。
　　(2)用户交互分析
　　用户服务结构主要由规划任务、查看数据和分析数据组成。在定时任务中设置监控计划的名称、URL、执行时间等。在查看数据时，首先可以看到特定监控计划下网站的新挖矿项目数和最后采集的时间。您可以立即开始执行采集 任务。进入详细页面后，可以看到采集的内容，采集的时间以及是否已阅读的标记。检查所有记录后，是否已读取标记自动变为是。对数据进行分析，对数据进行二次处理，发现新知识等，可以进一步深化。
　　(3)操作模式分析
　　系统可以采用多种操作模式。比如用户操作。用户可以随时监控网页的最新变化。但是，如果数据量大且网络繁忙，则需要更长的等待时间。同时，数据采集在数据量较大的情况下，会给采集所针对的服务器带来更大的压力。因此，我们应该尽量让系统在对方服务器空闲时自动运行。比如可以在Windows控制面板中添加定时任务，让采集系统每天早上开始搜索最新的网页更新，执行数据采集任务。在 Windows 2000 Professional 和更高版本中，组件也可以作为 Windows 服务和应用程序启动。 采集 系统会像 Windows Update 一样自动开启并执行。总之，采集系统可以根据实际需要选择多种灵活的运行模式，兼顾采集器和采集的情况。
　　4.3.限性
　　网页数据自动采集主要完成采集功能。它不是万能药，它只是一种工具。无法自动理解用户的业务，理解数据的含义。它只是通过一系列技术手段来帮助人们更有效、更深入地获取他们需要的数据。它只对采集数据负责，至于为什么要做，需要考虑。
　　其次，为了保证采集results数据的价值，用户必须在准确性和适用范围之间寻求平衡。一般来说，采集模型的范围越广，采集冗余数据到异常的可能性就越大。反之，数据采集模型的精度越高，应用范围就会相对缩小。因此，用户必须了解自己的数据。虽然有些算法可以考虑到数据异常的处理，但让算法自己做所有这些决定是不明智的。
　　Data采集 不会在没有指导的情况下自动发现模型。 data采集系统需要在用户的帮助和指导下指定一个模型。并需要用户反馈采集结果进行进一步优化改进工作。由于现实生活中的变化，最终模型也可能需要更改。
　　5、结论
　　在研究领域，Web Data Automation采集是一个极具潜力的新兴研究领域。它与数据挖掘、信息检索和搜索引擎技术相辅相成，各有侧重。但随着数据挖掘技术的发展和智能搜索引擎的出现，它们相互促进，并有进一步融合的趋势。
　　在实际应用中，Web Data Auto采集解决了当前互联网信息过载无法有效利用的现状，提高了信息使用效率，提高了人们的工作效率，减轻了工作负担。经济和军事都有很大的使用价值，越来越多的厂商会涉足相关的服务和应用。但另一方面，对于一些不想被采集的信息，比如商品价格、公司产品、个人隐私等，如何反自动采集也是一个重要的问题。
　　在知识经济时代，谁能有效地获取和使用知识，谁就有赢得竞争的武器和工具。 Web数据自动化采集作为一种获取和使用知识的有效手段，越来越受到人们的关注和关注。只有从数据中提取信息，从信息中发现知识，才能更好地服务于个人、企业和国家的思维和战略发展。 查看全部

　　自动采集数据(自动采集数据可以参考app数据采集接口开发也有本地部署代码)
　　自动采集数据可以参考app数据采集接口开发也有本地部署代码，只不过数据是保存在本地的，需要自己再二次封装，
　　目前已知的数据采集api是百度统计——百度站长平台wap版以及googleanalyticswap版。楼主可以针对不同的api进行适配，提供自定义接口的服务。
　　可以先找几个市面上的api服务商，像金采网，弄一些免费的，有些也可以做收费的，然后使用他们的api，自己慢慢去慢慢摸索。
　　百度站长wap版，比如爱采购，
　　我想，你不该问这样的问题吧，直接想着怎么挣钱不就行了么。
　　ga，searchapi。谷歌analytics。
　　目前我正在做一个app数据采集的app。目前正在进行公司内测。可以跟你分享一下我的看法：app公司主要有下面几类：1，电商型电商型app可以通过分析商品销量的情况来分析用户消费的结构，如果销量大，用户一般都在这个价格里面产生，那么针对这个用户群的广告投放就会很准确。2，广告型app广告型app只能通过广告赚钱，也就是点击广告商品的人越多，广告商品就可以卖出去越多的钱。
　　但是这个还是需要联合广告主。3，教育型app教育型app目前可以通过收费来购买受众的注册用户。除了收取用户注册费用外，app还需要考虑的是如何影响用户的使用习惯，来提高营收4，视频app视频app，其实就是听视频。app从获取用户再到产生购买行为，这个产生的过程主要还是由广告平台负责，然后推给营销平台，但是根据app的功能不同，需要做的商品也不一样。
　　一般来说，这类平台会提供给他们影响用户购买行为的工具，但是如果app的功能强大，也会产生很多商品。所以作为app开发者，需要对整个产品的形态有很好的把握。当然app开发者一般也可以通过ga来做好推广和数据分析，把握整个产品的营收状况。不过想做好app数据分析需要对app有较深入的了解，并且对传统app数据采集还是要有所了解。 查看全部

　　自动采集数据(有货APP开发一套数据采集的SDK(一)_)
　　随着有货APP的不断迭代开发，数据和业务部门对客户用户行为数据的要求越来越高；为了更好的监控APP的使用状态，客户端团队有APP本身的运行数据。需求越来越迫切。急需一套针对客户数据采集、自动完整采集用户行为数据的工具，以满足各部门的数据需求。
　　有火APP团队为此开发了一套数据采集SDK。主要功能如下：
　　页面访问流程。用户在使用APP时浏览了哪些页面。
　　浏览数据公开。用户在某个页面上查看了哪些产品。
　　业务数据自动为采集。用户在应用期间点击了哪些位置以及触发了哪些操作。
　　性能数据自动为采集。用户在使用APP的过程中，页面加载时间多长，图片加载时间多长，网络请求时间多长等
　　另外采集的所有数据都应该是自动化的、非侵入性的，即不需要人工埋葬，可以集成SDK，尽量不要改动或改动原代码。
　　基于以上需求，AOP是技术方案的最佳选择，而在iOS上实现AOP需要实现Objective-C中运行时的黑魔法Method Swizzle。踏坑填坑的漫漫征程从这里开始，让我们一一领略实现的思路和方法。
　　页面访问流程
　　用户访问页面统计需要解决两个问题：
　　统计事件的入口点，即何时统计。
　　统计数据字段，即统计哪些数据。
　　整体流程如下：
　　
　　统计事件的入口点
　　用户访问页面统计的大致思路是在View Controller生命周期方法中：
　　可以获得用户访问页面的路径，两个事件时间戳的差值就是用户在页面停留的时间。
　　通常，我们APP中的View Controller继承自某个基类。我们可以在基类的相应方法中进行统计。但是，对于不继承自基类的视图控制器，我们无能为力。
　　借助AOP，我们可以更优雅地做到这一点：在UIViewController的load方法中混用viewDidAppear和viewDidDisappear方法，原代码无需改动。
　　统计字段
　　根据数据要求，设置如下统计字段：
　　页面进入和退出的事件报告在上述数据结构中。
　　还有几个问题需要考虑：
　　如何定义1.PAGE_ID 和 SOURCE_ID
　　因为要统一iOS和Android的PAGE_ID，所以需要配置下发。 iOS端得到的是一个plist文件，文件的key是View Controller类名的字符串表示，值为PAGE_ID。
　　如何获取2.PAGE_ID和SOURCE_ID
　　PAGE_ID 可以根据当前View Controller的class直接获取。 SOURCE_ID 稍微复杂一些。具体的获取方式需要根据APP页面的嵌套栈结构来确定。通常，前一个View Controller的页面是取自UINavigationController的导航栈。 id 没问题。
　　至此，页面访问流量统计基本完成。根据页面进入和退出的PAGE_ID和SOURCE_ID，串出一个完整的用户浏览路径，获取用户在每个页面的停留时间。
　　浏览数据暴露
　　采集到用户的浏览路径，在每个页面停留的时间之后，在某些页面，比如首页和产品列表页面，我们也想知道用户在页面上刷了多少屏查看选择了哪些活动和产品，以便更好地为用户推荐喜欢的产品。
　　用户看到的屏幕区域被认为是一个资源位，所以用户看到的内容是由资源位组成的。那么曝光的含义如下：
　　我们知道iOS中页面元素的基本单位是视图，所以我们只需要判断视图是否在可见区域，就可以知道当前视图上的资源位置是否需要暴露，然后进行相应的曝光操作，采集data，上报接口等
　　从上面的分析可以看出，主要有两个问题需要解决：
　　查看可见性判断
　　查看曝光数据采集
　　查看可见性判断
　　查询UIView Class Reference可以看到setFrame:和layoutSubivews方法，可以用来设置subview的frame。每次更新视图名望时都会调用此方法。因此，我们可以通过runtime swizzle来实现这个方法，并添加一些数据采集相关的操作。
　　我们为 UIView 添加了以下属性：
　　首先明确以下术语的定义和规则：
　　1.view的子视图可以同时看到3个需要满足的条件：
　　相反，只要不满足上述任一条件，我们认为该子视图当前不可见。
　　2.设置视图可见
　　3.设置视图不可见
　　Swzzile setFrame:，执行以下操作：
　　
　　Swzzile layoutSubivews，调用yh_updateVisibleSubViews方法，执行如下操作：
　　
　　经过以上操作，我们可以知道某个视图及其子视图是否可见。
　　查看曝光数据采集
　　为了获取view对应的数据，UIView还添加了如下属性：
　　那么还有两个问题：
　　查看曝光数据的粒度
　　视图及其子视图节点曝光数据的组装时序
　　查看曝光数据的粒度
　　根据项目中的实践经验，一般使用UITableViewCell或者UI采集ViewCell作为最小粒度。同时，在最后一个节点的yh_exposureData字典中，添加一个key：isEnd来标识是否是最后一个节点。
　　视图及其子视图的曝光数据的组装时序
　　一般来说，当最后一个节点的可见性发生变化时，从下到上遍历最后一个节点的superview，将所有数据组装起来。
　　所以我们覆盖了setYh_viewVisible:方法，也就是yh_viewVisible的set方法。执行以下操作：
　　到此为止，我们已经解决了视图可见性判断和曝光数据采集的问题。此处不再重复数据报告和策略。
　　这个方案有几个缺点
　　您需要手动设置曝光数据。
　　需要在合适的时候手动调用view.yh_viewVisible来触发数据采集，比如viewdidappear。
　　视觉区域计算和曝光数据采集需要消耗一定的资源。
　　还有两个问题值得注意：
　　UITableView在setBounds:时会改变视图框架，所以需要调配setBounds:方法，需要调用[self yh_updateVisibleSubViews];
　　UIScrollView在setContentInset:时会影响view的可见区域，所以需要调配setContentInset:方法，需要调用self.yh_viewVisibleRect = UIEdgeInsetsInsetRect(self.frame, contentInset);
　　业务数据自动采集
　　业务数据自动采集是业界热门数据，无埋点采集。
　　传统客户端用户点击数据采集是基于人工埋点。如果您对任何位置的数据感兴趣，只需单击此处。用户操作后，立即触发数据报表。人工掩埋的缺点很明显：错掩埋、漏掩。新版本发布后，经常有数据部的小伙伴反映某个点的问题没有报，某个点的问题报错了，开发同事也是惨了。
　　非埋点数据采集带来了新的变化。首先，基本避免人工埋葬，个别情况需要特殊处理。其次，选择性的采集数据变成了采集用户所有点击和触摸数据的全量。
　　新的变化也会带来新的挑战。没有隐藏数据采集成为现实的可能性仍然基于Objective-C的运行时特性。在实践过程中借鉴了iOS非埋点数据SDK的整体设计和技术实现，在实现中借鉴了Sensors Analytics iOS SDK和Mixpanel iPhone。接下来结合具体实践，介绍一下我们的实现思路和遇到的一些问题。主要分为以下三个方面：
　　如何保证自动采集的点的唯一性。
　　不同的点类型，swizzle需要哪些方法。
　　在混水过程中踩到了坑。
　　如何保证自动采集点的唯一性
　　自动采集与手动埋点分离开，所以点没有唯一标识。那么我们如何唯一定位自动采集的点呢？一种容易想到的解决方案是：基于页面视图的树状结构。这个解决方案可以分解为两个问题：
　　如何定义视图的唯一标识符。
　　视图如何唯一标识如何生成它。
　　视图唯一标识符（视图路径）的定义
　　我们规定一个典型的视图路径如下：
　　ViewController[0]/UIView[0]/UITableView[0]/UITableViewCell[0:2]/UIButton[0]
　　其中：
　　这个元素可以通过这个标识符在当前页面的视图树结构中唯一标识。
　　每个项目由
　　标识
　　由两部分组成：一是当前元素的class的字符串表示，二是当前元素在同级元素中的序号，从0开始计数。比如当前第二个UIImageView是UIImageView1.
　　标识不同项目之间的联系。
　　标识的顶层是当前视图所在的 ViewController。
　　对于UITableViewCell、UI采集ViewCell等类似的自定义组件，序号部分由section和row两部分组成，拼接在一起。
　　标签的最后是当前被点击或触摸的元素。
　　如何生成视图唯一标识符
　　视图路径生成过程：从触发操作的最末端元素向上查询，直到找到ViewController。假设当前点击的视图是A_View，从当前A_View开始，遍历视图树。每一层的数据存储在P_Array中。流程如下：
　　
　　如果A_View是UI采集ViewCell类型，获取A_View所在UI采集View的indexPath，P_Array推送路径信息[NSString stringWithFormat:@"%@[%ld:%ld]",[NSString stringWithFormat:@"%@", NSStringFromClass( [A_View class])],(long)indexPath.section, (long)indexPath.row];
　　如果A_View是UITableViewCell类型，获取A_View所在UITableView的indexPath，P_Array推送路径信息[NSString stringWithFormat:@"%@[%ld:%ld]",[NSString stringWithFormat:@"%@", NSStringFromClass( [A_View class])],(long)indexPath.section, (long)indexPath.row];
　　遍历A_View.superview的所有子视图，得到A_View同层，同类型（[A_View类]）的编号（索引），P_Array推送路径信息[NSString stringWithFormat:@"%@[%d ] ",NSStringFromClass([A_View class]),index];
　　获取A_View所在的控制器A_VC。如果 A_View 是 A_VC.view，则遍历结束。如果 A_View 不等于 A_VC.view，A_View = A_View.superview，重复步骤 1-4，直到 A_View 等于 A_VC.view。
　　遍历P_Array拼接A_View的完整路径。
　　各种类型的点需要swizzle方法
　　我们将APP中的用户操作分为四类：
　　UI采集View 和 UITableView 的单元格点击事件。
　　UIControl（UISwitch、UIStepper、UISegmentedControl、UINavigationButton、UISlider、UIButton）控件的点击事件。
　　UIImageView 和 UILabel 上的 UITapGestureRecognizer 触摸事件。
　　UITabBar、UIAlertView、UIActionSheet等点击事件
　　这四类操作需要用到的swizzle方法如下表所示：
　　
　　UI采集View、UITableView、UITabBar、UIAlertView、UIActionSheet的实现类似。它们都是 load 方法中的 swizzle setDelegate 方法。 setDelegate 后，执行代理回调方法的 swizzle 操作。在回调方法中，先执行原来的逻辑。 ,然后得到对应的viewPath。
　　UIControl组件回调目标时，会被UIApplication的sendAction:to:from:forEvent:调用，所以我们选择swizzle方法。实际中，先获取对应的视图路径，再执行原逻辑。原因是如果先执行原来的逻辑，页面可能会发生变化，得到的View Controller就会出错。
<p>UITapGestureRecognizer 事件仅在 UIImageView 和 UILabel 上处理。 swizzle addGestureRecognizer: 方法，先执行原来的逻辑，然后给view添加一个自定义的回调方法，这样在触发手势的时候也会调用自定义的回调，这个时候我们就得到了view的路径。 查看全部

　　自动采集数据(数据采集渠道很多，可以使用爬虫，不需要自己爬取)
　　1 data采集的重要性
　　Data采集 是数据挖掘的基础。没有数据，挖掘毫无意义。在很多情况下，我们拥有多少数据源、多少数据以及数据的质量将决定我们挖掘的结果
　　2 四种采集方法
　　
　　3 如何使用 Open 是一个数据源
　　
　　
　　4 爬取方法
　　(1) 使用请求抓取内容。
　　(2)使用xpath解析内容，可以通过元素属性进行位置索引
　　(3)使用panda保存数据，最后使用panda写入XLS或者mysql数据
　　(3)scapy
　　5 种常用爬虫工具
　　(1)优采云采集器
　　它不仅可以用作爬虫工具，还可以用于数据清洗、数据分析、数据挖掘和可视化。数据源适用于大部分网页，网页上能看到的所有内容都可以通过采集rules进行爬取
　　(2)优采云
　　免费采集电商、生活服务等
　　云采集配置采集任务，共5000台服务器，通过云节点采集，自动切换多个IP等
　　(3)集搜客
　　没有cloud采集功能，所有爬虫都是在自己的电脑上进行的
　　6 如何使用 log采集tools
　　（1)最大的作用是通过分析用户访问来提高系统的性能。
　　（2)记录的内容一般包括访问的渠道、进行的操作、用户IP等。
　　
　　(3)沉点是什么的
　　购买积分是您需要统计数据的统计代码。有萌谷歌分析talkdata是常用的掩埋工具。
　　7 总结
　　有很多采集 数据通道。您可以自己使用爬虫，也可以使用开源数据源和线程工具。
　　可以直接从 Kaggle 下载，不需要自己爬取。
　　另一方面，根据我们的需求，采集所需的数据也是不同的。例如，在交通行业，数据采集 将与摄像头或车速表相关。对于运维人员，日志采集和分析相关 查看全部

　　自动采集数据(监控网站可以设置不同的监控频率吗？-八维教育)
　　如果您需要监控采集bidding和采购信息；或需要关注采集金融新闻；或需要监控采集培训招生内容；或需要监控采集众情内容。请继续往下看。目标是及时发现网站的更新内容，并在很短的时间内自动完成采集的数据。
　　由于每个网站内容格式不同，需要有针对性的定制数据采集方案。
　　1、实时监控更新和采集content原理：首先在监控主机上运行网站资讯管理软件，添加需要监控的网址，主要监控网站homepage或者栏目列表页。当发现更新时，更新后的新闻标题和链接将立即发送到采集host。 采集主机收到新闻链接后，会自动用木头浏览器打开网页，采集新闻标题和正文内容，然后保存到数据库或导出Excel文件，或填写表格并提交给其他系统。其中，监控主机和采集主机可以部署在不同的计算机上，也可以部署在同一台计算机上，通过网络接口实现数据传输。
　　
　　2、首先在监控主机上部署网站信息监控软件，添加需要监控的网址，可以选择监控网站首页或栏目页。只要可以直接监控超链接列表格式的网页，其他特殊格式的页面需要添加相应的监控程序。每个监控网站可以设置不同的监控频率，对于实时性要求高的网站可以设置高频监控。多个 URL 和独立线程以各自的频率同时被监控。您还可以通过关键词 过滤无效内容。具体参数设置请参考软件手册和案例教程。
　　
　　3、在监控告警选项卡中勾选“发送链接到外网接口”，并设置接收端的ip地址和端口号，这里是采集host 127.@的ip地址0.@0.1，监听8888端口，监听网站更新时，会发送更新的内容和链接。
　　
　　4、在采集主机上打开一个木制浏览器，选择“自动控制”菜单，打开“外部界面”。在弹出的对外接口窗口中，设置监听端口号为8888，设置为接收到数据时执行指定的自控工程文件。如果同时接收到多条数据，软件还可以按照设定的时间间隔依次处理每条数据。勾选“程序启动时自动开始监听”，这样只要启动浏览器就可以在不打开外部界面窗口的情况下接收数据。
　　
　　5、打开浏览器的项目管理器，创建一个自动控制项目。首先新建一个打开网页的步骤，在URL输入控件中点击鼠标右键，选择外部变量@link，它是从监控主机接收到的数据中的链接参数。执行项目时会自动打开此内容 URL。
　　
　　6、 创建一个元素监控步骤来监控内容页面的标题。通过title内容可以判断该内容来自哪个网站，然后跳转执行对应的数据采集步骤。这相当于编程中的多个条件语句。其中，选择跳转步骤需要先完成本文第7步，然后返回修改。
　　
　　7、 创建一个信息抓取步骤，从网页上抓取标题和正文内容。会以变量的形式保存在软件中。创建每个网站数据捕获步骤并以相同的方式捕获内容参数。在这里，您还可以增加对信息内容的分析和过滤，确定不必要的无关内容，终止采集并保存。
　　
　　8、如果要将采集的内容保存到数据库中，可以新建“执行SQL”步骤，设置数据库连接参数，支持mssql、mysql、oracle、sqlite等数据库。输入insert拼接sql语句，通过鼠标右键菜单将title和body变量插入到sql语句中。项目执行时，替换变量，内容直接保存到数据库中。
　　
　　9、如何将采集的数据保存到Excel电子表格文件，创建“保存数据”步骤，选择保存为Excel格式，输入保存路径和文件名，点击设置内容按钮，可以选择需要保存的变量，这里选择标题和文字。
　　
　　10、如果需要添加采集的内容，则填写表单添加到其他系统，新建页面打开步骤，添加本系统的URL（此处省略登录step)，打开系统添加数据表单。
　　
　　11、创建填写内容的步骤，在表单对应的输入框中填写内容。首先获取输入框元素，填写内容框，点击鼠标右键选择需要输入的变量。
　　
　　12、 填写完表单后，再添加一个点击提交按钮的步骤，这样采集到达的内容就会被添加到新系统中。
　　
　　从监控数据更新到采集数据，保存到数据库或添加到其他系统，整个过程可以在很短的时间内自动快速完成，无需值守。并且可以把监控和采集软件放在后台运行，不影响电脑正常使用做其他任务。 查看全部

　　自动采集数据 黄网,网站,小说网站效果评价(组图)
　　自动采集数据网站，互联网公司每天都会有大量的信息需要从互联网上采集。
　　名字叫网页大全的，挺好用，
　　太多了，
　　;wd=%e7%a5%91%e7%ab%a8%e5%ad%a6%e5%8d%95%e6%88%89%e5%ad%95&biz=mzi4w==&sku=343451103&gpid=452864262&pp=&biz_transparent=2
　　eget==中国版的sdweb，
　　网页之家
　　这个是目前市面上做的比较大的，且效果很好的免费网页采集工具，通过简单地一个网页爬虫抓取，让你快速发现自己感兴趣的网站。不用再花钱下载第三方的第三方工具，爬虫跟网站的内容相同，将省下不少钱，同时非常简单好用，看图说话哈，一切从简！推荐理由：免费方便全面功能强大覆盖面广支持多种平台、数百万网站抓取爬虫效果评价：第一排第三个，最高的数量是3万左右，其它的都是千这样！。
　　微鲤：你想看的网站，基本上都可以采集，并且是可以无限制的，重点是都是高清原图，
　　xx虫抓取器，只要复制网址，就可以收到网页数据，一条几毛钱，可以免费试用。
　　黄网,av网站,小说网站基本都有， 查看全部

　　平台数据采集趋于稳定的技术介绍及技术设计
　　这段时间一直在处理data采集的问题。目前平台data采集趋于稳定。可以花点时间整理一下最近的成果，顺便介绍一些最近用到的技术。本文文章biased技术需要读者有一定的技术基础，主要介绍了采集数据处理过程中用到的神器mitmproxy，以及平台的一些技术设计。以下是数据采集的整体设计。客户在左边。不同的采集器 放在里面。 采集器发起请求后，通过mitmproxy访问抖音。数据返回后，经过中间解析器。数据经过解析，最终以不同的类别存储在数据库中。为了提高性能，中间添加了一个缓存，将采集器与解析器分开。两个模块之间的工作互不影响，数据可以最大化在库中，下图为第一代架构设计，后面会有文章介绍三代进化史平台架构设计。
　　
　　准备工作
　　开始准备data采集，第一步自然是搭建环境。这次我们在windows环境下使用python3.6.6，抓包代理工具是mitmproxy。使用Fiddler抓包，使用夜神模拟器模拟Android运行环境（也可以使用真机）。这一次，您将主要使用手动滑动应用程序来捕获数据。下次我们会介绍Appium自动化工具，实现全数据采集自动（解放双手）。
　　1、install python3.6.6 环境，安装过程可以自行百度，需要注意的是centos7自带python2.7，需要升级到python3.6.6环境，升级前安装ssl模块，否则升级后的版本无法访问https请求。
　　2、安装 mitmproxy。安装好python环境后，在命令行执行pip install mitmproxy安装mitmproxy。注意：windows下只能使用mitmdump和mitmweb。安装好后在命令行输入mitmdump启动，默认会启动。代理端口为8080。
　　3、安装夜神模拟器，可以到官网下载安装包，安装教程可以百度，基本上下一步。安装夜神模拟器后，需要配置夜神模拟器。首先需要将模拟器的网络设置为手动代理，IP地址为windows的IP，端口为mitmproxy的代理端口。
　　
　　4、 接下来就是安装证书了。在模拟器中打开浏览器，输入地址mitm.it，选择对应版本的证书。安装完成后就可以抓包了。
　　
　　5、安装app，app安装包可以从官网下载，然后拖入模拟器安装，或者在应用市场安装。
　　到此，本次的采集环境已经全部搭建完毕。
　　数据接口分析与抓包
　　环境搭建好后，我们就开始抓抖音app的数据包，分析各个函数使用的接口。本次以采集视频数据接口为例进行介绍。
　　关闭之前打开的mitmdump，重新打开mitmweb工具，mitmweb是图形版的，不用找黑框，如下图：
　　
　　启动后打开模拟器的抖音app，可以看到已经有数据包解析出来了，然后进入用户主页，开始向下滑动视频，可以找到/aweme/v1请求的界面数据包列表中的视频数据/aweme/post/
　　
　　右侧可以看到接口的请求数据和响应数据。我们复制响应数据，进入下一步分析。
　　
　　数据分析
　　通过mitmproxy和python代码的结合，我们可以在代码中获取mitmproxy中的数据包，然后根据需要进行处理。创建一个新的 test.py 文件并在其中放入两个方法：
　　def request(flow):
pass
def response(flow):
pass
　　顾名思义，这两种方法，一种在请求时执行，一种在响应时执行，数据包存在于流中。请求url可以通过flow.request.url获取，请求头信息可以通过flow.request.headers获取，flow.response.text中的数据为响应数据。
　　def response(flow):
if str(flow.request.url).startswith("https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/aweme/post/"):
index_response_dict = json.loads(flow.response.text)
aweme_list = index_response_dict.get(&#39;aweme_list&#39;)
if aweme_list:
for aweme in aweme_list:
print(aweme)
　　这个aweme是一个完整的视频资料，你可以根据自己的需要提取其中的信息，这里提取一些信息做介绍。
　　 "statistics":{
"aweme_id":"6765058962225204493",
"comment_count":24,
"digg_count":1465,
"download_count":1,
"play_count":0,
"share_count":3,
"forward_count":0,
"lose_count":0,
"lose_comment_count":0
}
　　统计信息是该视频的点赞、评论、下载、转发等数据。
　　share_url 是视频的分享地址。通过这个地址可以在PC端观看抖音分享的视频，也可以通过这个链接解析无水印视频。
　　play_addr 是视频的播放信息。 url_list 是没有水印的地址。但是，官方处理已经完成。这个地址不能直接播放，而且有时间限制。超时后链接失效。
　　有了这个aweme，你可以把里面的信息解析出来保存到自己的数据库中，也可以下载无水印的视频保存到电脑上。
　　写完代码，保存test.py文件，cmd进入命令行，进入保存test.py文件的目录，在命令行输入mitmdump -s test.py，mitmdump就会启动，然后然后打开app，开始滑动模拟器，进入用户主页：
　　
　　开始持续下降，test.py文件可以解析所有捕获的视频数据。以下是我截取的部分数据信息：
　　视频信息：
　　
　　视频统计：
　　 查看全部

　　MicrosoftOfficeExcel重复复制数据，复制操作不仅耗时而且更容易出错
　　Microsoft Office Excel 连接外部数据的主要优点是可以在 Excel 中定期分析这些数据，而无需复制数据。复制操作不仅耗时而且容易出错。连接到外部数据后，您还可以从原创数据源自动刷新（或更新）Excel 工作簿，无论数据源是否使用新信息进行更新。安全 您的计算机可能会禁用与外部数据的连接。要在打开工作簿时连接到数据，您必须通过使用“信任中心”栏或将工作簿放置在受信任的位置来启用数据连接。在数据选项卡上的获取外部数据组中，单击现有连接。显示“现有连接”对话框。在对话框顶部的“显示”下拉列表中，执行以下操作之一： 要显示所有连接，请单击“所有连接”。这是默认选项。要仅显示最近使用的连接列表，请单击此工作簿中的连接。此列表是从以下连接创建的：已定义的连接、使用数据连接向导的“选择数据源”对话框创建的连接或先前在此对话框中选择的连接。要仅显示计算机上可用的连接，请单击“此计算机的连接文件”。此列表是从通常存储在“我的文档”中的“我的数据源”文件夹中创建的。要仅显示网络上可以访问连接文件的可用连接，请单击“网络连接文件”。此列表是从 MicrosoftOfficeSharePointServer2007网站 上的 ExcelServices 数据连接库 (DCL) 创建的。
　　DCL 是 MicrosoftOfficeSharePointServices2007网站 上的文档库，其中收录 Office 数据连接 (ODC) 文件 (.odc) 的集合。 DCL 通常由网站administrators 设置，网站administrators 也可以配置SharePoint网站 在“外部连接”对话框中显示此DCL 中的ODC 文件。有关详细信息，请参阅 OfficeSharePointServer2007 管理中心帮助。如果没有看到需要的连接，可以点击“浏览更多”显示“选择数据源”对话框，然后点击“新建源”启动数据连接向导来创建连接。注意 如果您从“网络连接文件”或“此计算机上的连接文件”类别中选择一个连接，该连接文件将作为新的工作簿连接复制到工作簿中，然后将用作新的连接信息。选择所需的连接并单击“打开”。显示“导入数据”对话框。在“请选择此数据在工作簿中的显示方式”下，执行以下操作之一： 若要创建用于简单排序和筛选的表格，请单击“表格”。要创建数据透视表以通过聚合和汇总数据来汇总大量数据，请单击数据透视表。若要创建数据透视表和数据透视图以直观地汇总数据，请单击数据透视图和数据透视表。要将选定的连接存储在工作簿中供以后使用，请单击“仅创建连接”。
　　使用此选项将选定的连接存储在工作簿中以备后用。例如，如果要连接到联机分析处理 (OLAP) 多维数据集数据源，并且计划使用“转换为公式”命令（在“选项”选项卡上的“工具”组中，单击“OLAP 工具” ") 您可以使用此选项将数据透视表单元格转换为工作表公式，因为您不必保存数据透视表。请注意，这些选项并非适用于所有类型的数据连接（包括文本、Web 查询和 XML）。在“放置数据的位置”下，执行以下操作之一： 若要将数据透视表或数据透视图放置在现有工作表中，请选择“现有工作表”并在要放置的数据透视表中键入单元格范围中的第一个单元格。您也可以单击“压缩对话框”暂时隐藏对话框，然后在工作表上选择一个单元格后按“对话框”。要将数据透视表放在新工作表中，以单元格 A1 作为起始位置，单击“新建工作表”。或者，您可以通过单击“属性”，在“连接属性”、“外部数据区”或“XML 映射属性”对话框中进行更改，然后单击“确定”来更改连接属性。 查看全部

　　本文如何采集东方财富网行情中心新三板股票数据采集工具
　　本文介绍如何使用采集器的智能模式，实时采集东方财网市场情中心新三板股票数据
　　采集工具介绍：
　　优采云采集器是一个基于人工智能技术采集器的网页，只需要输入URL自动识别网页数据，无需配置采集即可完成数据，是国内首创业界支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
　　本软件是一款真正免费的data采集软件，对采集结果的导出没有限制，没有编程基础的新手用户也可以轻松实现data采集要求。
　　官网：
　　采集对象介绍：
　　东方财富网是中国访问量最大、影响力最大的金融和证券门户网站网站之一。东方财富网致力于打造专业、权威、用户至上的财经媒体。东方财富网一直秉承网站内容的权威性和专业性，打造中国金融航母。 网站 内容涉及金融、股票、基金、期货、债券、外汇、银行、保险等众多金融资讯和金融资讯，全面覆盖金融领域，数以万计的最新数据和资讯每日更新，方便用户查询。
　　官网网址：
　　采集Field：
　　代码，标题链接，成交量，名称，昨天收盘，成交量，变化，今天开盘，最高，最低价，最新价格，变化，采集时间
　　功能点目录：
　　什么是时间采集
　　什么是自动存储
　　采集结果预览：
　　东方财富网络市场中心的股票数据导出到Excel
　　
　　将东方财富网络市场中心的股票数据导出到数据库
　　
　　下面详细介绍采集东方财网市场情中心如何获取新三板股票数据，具体步骤如下：
　　第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
　　1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
　　2、点击注册登录，注册新账号，登录优采云采集器
　　
　　【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换到注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。 优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
　　第 2 步：创建一个新的采集task
　　1、复制东方财富网的网址（需要搜索结果页的网址，不是首页的网址）
　　点击此处了解如何正确输入网址。
　　
　　2、新智能模式采集task
　　可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
　　单击此处了解如何导入和导出采集 规则。
　　
　　第三步：配置采集规则
　　1、设置提取数据字段
　　在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个采集 字段。我们可以右键该字段进行相关设置，包括修改字段名称、增加或减少字段、处理数据等。
　　点击此处了解如何配置采集 字段。
　　
　　2、添加特殊字段
　　由于我们需要实时采集数据，我们可以在字段中添加一个特殊的字段“采集时间”。
　　
　　第四步：设置并启动采集task
　　1、Settings采集Task
　　添加采集字段后，我们就可以启动采集任务了。在启动之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
　　点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面我们可以设置运行设置和防拦截设置，这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒请求等待时间，勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将按照系统默认设置，然后点击保存。
　　单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
　　
　　
　　2、START采集task
　　(1）Set Timing采集
　　我们需要实时的采集stock 信息。专业版及以上用户可以设置定时采集功能实时采集。我们每隔一小时自动采集设置一次数据。
　　
　　普通用户可以设置固定时间点运行采集任务。
　　
　　(2）自动存储
　　个人专业版及以上用户可以使用定时采集自动入库，采集收到的数据可以实时发送到数据库，方便用户使用数据。 查看全部

　　数据孤岛林立，对接业务软件或者获取软件中的数据存在较大困难
　　目前数据孤岛较多，连接业务软件或获取软件中的数据较为困难，尤其是CS软件的数据爬取。
　　系统对接最常用的方法是接口方法。运气好是可以对接成功的，但是接口对接的方式往往需要很多时间去和各个软件厂商协调。
　　除了软件界面，还有其他方式吗？小编总结了常用数据采集techniques供大家参考，主要分为以下几类：
　　一、CS 软件数据采集技术。
　　C/S架构软件属于较老的架构，能采集这种软件数据的产品相对较少。
　　最常见的是博威的小邦软件机器人，基于“所见即所得”的做法采集界面上的数据，没有软件厂商的配合。输出结果为结构化数据库或Excel表格。如果你只需要业务数据，或者厂家破产，数据库分析困难，这个工具可以采集data，尤其是详情页数据的采集功能更有特色。
　　值得一提的是，这款产品的使用门槛非常低，没有IT背景的商科学生也可以使用，大大扩大了受众。
　　二、网络数据采集API。通过网络爬虫和网站平台提供的一些公共API（如Twitter和新浪微博API）从网站获取数据。这样就可以从网页中提取非结构化数据和半结构化数据的网页数据。
　　网页大数据采集和在互联网上处理的整体流程包括四个主要模块：网络爬虫（Spider）、数据处理（DataProcess）、爬取URL队列（URL Queue）和数据。
　　三、数据库方法
　　两个系统都有自己的数据库，同类型的数据库更方便：
　　1） 如果两个数据库在同一台服务器上，只要用户名设置没有问题，就可以直接互相访问。您需要在 from 之后带上数据库名称和表架构所有者。从 DATABASE1.dbo.table1 中选择 *
　　2） 如果两个系统的数据库不在同一台服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource。这需要为数据库访问配置外围服务器。
　　不同类型数据库之间的连接比较麻烦，需要很多设置才能生效。此处不再赘述。
　　开放数据库方式需要协调各个软件厂商的开放数据库，难度很大；如果一个平台要同时连接多个软件厂商的数据库，实时获取数据，这对平台本身的性能也是一个巨大的挑战。 .
　　欢迎一起讨论。小邦软件机器人平台是一种软件自动化技术，专注于极简软件，辅助减少工作和生活
　　重复性工作，互联网软件机器人平台。
　　官网地址： 查看全部

　　自动采集数据进入通用高级别控制中心该怎么转出？
　　自动采集数据进入通用高级别控制中心，再采集进自己的数据库再转出。总之，转出跟原来一样方便就好，别的不是大的问题。缺点的话就是，时间稍微长一点，预定时间过长或是有节假日，就要延时了。
　　一般找到合适的方式会不停的这样做，后面操作有问题的时候是根据需要来连接。采集的时候，有时候遇到时间或者其他的问题。这样做比较好，毕竟是连接自己已有的通用高级别控制中心。
　　这个也是可以采集，如果要去传数据的话，那肯定是需要新增账号的，
　　今天学习了一下这个，大概还是两点，第一点就是很多内容需要登录，
　　注册账号，然后添加到网页或者其他程序中，使用账号去访问采集数据，前提是提交数据需要用手机扫描，采集网站的需要用手机号查询验证。然后有账号的话可以转到网页版或者公众号数据中心去抓取数据。
　　账号登录，直接抓取并同步到手机，
　　需要填写登录网址以及自己的名字信息。
　　技术上已经不需要自己在服务器端操作，还有就是数据转出方便快捷。
　　这边已经有个插件，
　　不知道有没有注册账号可以使用的
　　带有采集功能的数据批量转出到两个网站：第一个：，国外网站，通过购买会员和连接，可以控制所有网站的流量；第二个：，国内网站。可以控制每个网站的流量。 查看全部

　　爬虫对数据的处理方式多种多样模拟登录算不算
　　自动采集数据有两种，采集平台+爬虫采集平台很多，比如数据来源的可视化效果，说到爬虫，就像爬虫crawler似的，他们都是同一个东西了，爬虫通过浏览器、或者云端服务器的方式，抓取新闻、小程序、文章之类的，用get、post等方式实现，
　　楼上的回答都太专业了，爬虫对数据的处理方式多种多样，模拟登录算不算？例如抓取其他网站的新闻，特征库就包含这方面的。
　　可以采集，但要建立一个api接口或者找第三方公司，如优采云，
　　确实可以，比如找优采云这样的爬虫公司，不过优采云爬虫交易，优采云会收取你20%的手续费。如果真想长期做爬虫，不如把重点放在找热点、产品分析，这些领域。
　　只要抓取到想要的部分数据即可。技术到，无所谓赚不赚钱。我有几千份指定时间段里新闻文章，每条文章上面都有我需要爬取的内容。微信公众号链接、新闻联播链接、文库链接哪里来的？只要能爬，并且能运行在自己公司服务器上，那么都可以。如果没有实力单独建服务器的话，那么就委托给专业的。都能满足你的要求。
　　关键在于动手能力，做的好的话几千条的数据量都不是问题。目前的问题是，你要懂业务，你才能知道要数据都去哪里，去哪里爬，爬了有什么用。你想要解决什么问题，能解决什么问题。 查看全部

　　SQLServerManagementStudio2008新报表来查看数据采集器积累的数据
　　运行向导后，data采集 将启动。积累有意义的数据需要时间，因此您可能需要等待一两个小时才能看到报告。 SQL Server Management Studio 2008 现在新增了三个报表来查看采集器 积累的数据。这三个报告是：服务器活动历史记录、磁盘利用率摘要和查询统计历史记录。您可以查看这些报告。右键单击 data采集 节点并选择“Reports”（在“Managed Data Warehouse”旁边）以查看这些报告。 SQL Server Management Studio 2008 还将识别您用于存储数据的数据库，因此当您右键单击该数据库时，将有一个选项可以选择“托管数据仓库摘要”报告。如下图所示：
　　
　　此报告显示了采集 函数在哪些服务器上运行。您可以单击每个链接查看每个服务器的详细信息。下面的屏幕截图显示了服务器活动四小时后“服务器活动历史报告”的上半部分。
　　
　　如您所见，data采集器 报表上方显示了一个导航工具栏。您可以滚动浏览捕获的快照，或选择要查看的数据的时间范围。当您点击上图中的某些图表时，您可以深入到子报表中查看更详细的信息。下图是“SQL Server 等待状态”子报表的示例。
　　
　　我建议您点击进入所有这些报告，选择不同的时间段等，以便您熟悉它们可以提供的内容。例如，您可以在“查询统计历史报告”中查看单个查询的详细信息，包括图形化的执行计划。
　　Data采集器在生成data采集的服务器上会产生2%-5%的性能开销，使用的主要资源是CPU。存储空间要求仅为每天 300MB，这意味着您每周每台服务器需要 2GB 的存储空间。您计划将数据保留多长时间？答案完全取决于您的需求和存储容量，但您可以对大多数参数使用默认值。默认配置为“查询统计”和“服务器活动历史数据采集保留14天，“磁盘利用率汇总”采集保留两年。
　　如果您想将性能数据保留更长时间，但又不想保存快速累积的数百万行，您可以编写自己的查询，并为您想要的重要数据生成每日或每周报告保持很长时间。全部的。 SQL Server 在线书籍有关于使用数据采集 表的优秀文档。它们可以更轻松地自定义对采集 收到的数据的查询。
　　以上是对采集器数据的一个非常简单的概述，并描述了如何配置您的服务器以启用采集并分析SQL Server 2008性能数据。在下面的文章 中，我将深入挖掘其内部机制，并向您展示如何编写自定义查询来提取您想要长时间保留的数据的快照，以及如何创建自定义报告来显示这些数据。 查看全部

　　zabbix的trigger数据采集规则及解决办法（一）！
　　一、zabbix 的 item data采集
　　1、数据采集是zabbix的基础，也是监控的基础。目前，它可以支持主动和被动采集 模式。主动模式定义为：客户端主动上报数据给服务器，被动模式定义为：服务器给客户端采集data。
　　2、大家经常使用主动采集模式。除了zabbix自带的常见采集items外，还可以通过自定义采集items来扩展active采集方法。例如，如果需要对系统的全过程做语义监控功能，可以编写脚本，自定义采集项，获取脚本执行结果。
　　3、 有时候部署代理比较麻烦，可以直接使用zabbix trapper方法：被监控主机主动向zabbix server发送数据，通常可以应用于程序内部的异常消息采集 例如，如果程序内部出现异常，抛出的异常消息可以通过trap方式直接发送到zabbix-server，通过trigger产生事件，通过action发送告警。
　　总结：总体来说zabbix对采集类型的数据支持还是比较丰富的，但是配置比较复杂。
　　二、zabbix 的触发监控规则
　　1、Monitoring 规则是监控系统的核心。阈值被配置为触发异常并生成事件。 Zabbix 有很多内置规则。
　　2、 通过trigger的Dependencies配置，可以实现简单的事件关联依赖。例如：触发监控有两个，1是监控站点是否可以访问，2是监控主机nginx的80端口是否可达。对于trigger1，可以增加对trigger2的依赖，这样当nginx 80端口不可达时，站点也无法访问，但不会触发站点无法访问的异​​常事件。
　　3、 基于以上设置，虽然可以实现简单的事件关联依赖合并，但是监控系统内部屏蔽了异常事件的发生。如果报警涉及到多组运维人员，大家就想看看自己的监控是否可用异常。所以，最好的办法是所有的异常事件都正常产生，在告警通知的时候进行相关性分析。比如上面的例子，运维组A负责trigger1告警，运维组B负责trigger2告警。当trigger2异常时，通知运维组A【不可访问，因为nginx 80端口不可达】，通知运维组B【nginx端口80不可达，导致不可访问】。
　　总结：Zabbix有更全面的监控规则匹配表达式，但不够灵活，无法配置更复杂的关联监控。
　　三、zabbix 的动作触发一个动作
　　根据triiger触发的异常事件，可以触发相应的动作。通常的操作是根据配置的媒体发送警报。 Zabbix报警配置部分，每个报警发送方式需要配置1个媒体，每个用户需要配置相应的发送媒体。
　　如果把zabbix告警交给灵曦管理，对于用户配置，只需要在zabbix上配置1个用户和1个媒体，会省很多麻烦。
　　四、灵豹与zabbix的融合：
　　灵溪云告警是一款专注于告警优化管理的SAAS软件，提供多通道及时准确传输、多人智能分层传输、告警处理协同、故障数据多维统计等功能。
　　对于zabbix监控系统（2.0、3.0都支持），如果需要使用灵曦的报警优化功能，只需要进行以下步骤：
　　1、灵豹产品配置：
　　我还没有灵曦账号。完成引导页面后，进入工作台，点击右下方的开始报警优化之旅，完成页面配置并复制token。
　　2、zabbix 监控系统配置：
　　依次增加媒体、用户、动作，完成灵曦对zabbix的告警优化。具体的图形操作请参考：#/access-zabbix。 查看全部

　　四组数据转换成图表，广告一斤石斛几千上万？
　　数据可视化是指将相对晦涩的数据以可视化、交互化的方式展示出来，以直观、直观的方式表达数据中收录的信息和规律。大数据时代，各行各业都越来越重视数据。随之而来的是对数据的一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化也展现出越来越多的生命力。
　　图文传播内容更有效
　　为什么人们更喜欢图形内容显示？主要原因是视觉是人类输入信息的最强方式，也是人类感知周围世界的最强方式。在《大脑规则》一书中，发育分子生物学家约翰麦地那写道：“视觉是迄今为止我们最重要的感觉器官，占据了我们大脑资源的一半。” Infographics提供了Method的语境（Language of Context），通过多维度的展示和对比，为观众提供语境，让我们更有效地将内容反映到大脑。
　　先看一组简单的数据，对比一下图和数据在人脑感知上的差异：
　　
　　每磅石斛几千？别被骗了，它根本没有那么贵！当地的沪农只卖这个价！
　　图中收录四组数据，数据很简单，但是从数据的角度，你能看出这四组数据的区别吗？
　　答案是从数据上很难看出差异，因为每组数据看起来都非常相似。让我们将这四组数据转换成图表进行比较。
　　
　　广告：长白山农民直接买灵芝孢子粉多少钱？买便宜50%！ ！
　　通过对比图表，我们可以很容易地发现这四组数据之间的差异。第 I 组数据呈现离散性总体上升趋势。第二组数据呈弧形先增大后减小的趋势。第三组数据呈线性上升趋势，但有一点很突出。 IV组数据呈现Y坐标不变、X上升的趋势，但略显突出。
　　将数据绘制成图形后，大脑会自然地对图形的不同点做出反应，从而更有效地理解数据的含义。
　　让我们看看其他例子：
　　
　　以可视化的方式向用户展示当前QQ在线人数。将数据放在可视化的控件中，让用户可以直观的了解当前QQ在中国的人口分布情况，哪里人多，哪里人少。
　　这种以图形方式描述和设计数据的过程通常称为数据可视化。有时，可视化的结果可能只是一个条形图，但大多数时候可视化的过程会非常复杂，因为数据本身可能非常复杂。如此复杂的数据可视化过程，代码检测智能采集系统是如何完成的？
　　检测码智能采集系统中数据可视化的步骤：
　　实现数据可视化最重要的是采集和对数据的分析。 Probing Smart采集系统通过数据采集、数据处理分析实现数据可视化，从抽象的原创数据到可视化的图像。
　　一：Data采集
　　明确数据需求：因为客户在不同的行业，他们的需求也不同。因此，首先要明确客户对数据的最终用途，确定客户的需求。根据客户采集的数据与客户沟通后，总结需要采集的字段。
　　
　　研究数据来源：根据客户需求确定数据采集的范围。然后锁定采集范围，估算采集的数据量。细化客户需求，研究采集的方向。确定存储方式：根据采集数量的大小划分数据存储方式。对于比较小的数据，一般使用excel表格存储；千万级大数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，必须使用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术，才能实现更好的管理和计算。选择正确的数据存储方式，可以让客户更加方便的使用和管理数据。二：数据处理与分析
　　数据处理：
　　数据池中的数据经过数据清洗、数据合并、任务调度、搜索引擎系统和ETL构建处理。数据清洗：实现Web前端展示，展示爬虫程序抓取的数据，方便清洗。
　　数据合并：数据清洗后，数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据，通过熟人评分关联可能的熟人数据。任务调度：通过任务调度系统，可以动态开启和关闭，定时启动爬虫程序。搜索引擎系统：通过ElasticSearch集群实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端的检索系统，可以快速从大数据集群中检索数据。 ETL：从源端到目的端提取、转置、加载数据，整合分散、杂乱、不一致的数据，为企业决策提供分析依据。数据分析
　　利用采集的数据，通过一系列分析选项，发现复杂的联系，探索数据中的各种关系，包括图形可视化、全文多面搜索、动态直方图、建立算法模型——实现大数据智能，精准分析挖掘出所需数据。
　　三：视觉设计
　　
　　代码检测数据可视化的设计目标和制作原则是忠实的、有表现力的、优雅的，一是要准确展示数据的差异、趋势和规律，二是要准确传达核心思想第三，必须简洁美观，不携带冗余信息。 结合人的视觉特征，总结戴森数据可视化作品的基本特征：
　　让用户的眼睛专注于可视化结果中最重要的部分；对于有对比度要求的数据，最好使用亮度、大小、形状来编码数据；使用尽可能少的视觉通道来编码数据以避免干扰信息。总结
　　天马科技自主研发的智能采集系统是一个强大的大数据采集分析可视化平台。采用天马科技自主研发的TMF框架为主体架构，支持可操作的智能数据应用开发。系统。探索Smart采集系统，让数据可视化更简单。
　　文章From: 探码科技 查看全部

　　如何利用Python3基本语法，splinter库和xpath基本知识
　　【新手任务】
　　Boss：我们在海外市场，获得投资者非常重要。去抄所有海外投资企业（机构）给我。
　　
　　任务.png
　　一共2606页，点下一页，然后ctrl+C，然后Ctrl+V，准备复制到天亮。一眼望去，新来的实习生都回学校做毕业论文了。
　　[解决方案]
　　知识点：Python 3基础语法，splinter库和xpath基础知识
　　案例 1：
　　Python 使用 splinter 库来控制 Chrome 浏览器、打开网页和获取数据。掌握境外投资企业（机构）名单。
　　分析思路：
　　第一步：安装splinter
　　百度splinter安装，建议先安装anaconda（python常用库基本都有），然后安装splinter
　　第 2 步：使用 splinter 打开 chrome 并访问链接
　　from splinter import Browser
browser = Browser('chrome') #打开谷歌浏览器
browser.visit('http://femhzs.mofcom.gov.cn/fecpmvc/pages/fem/CorpJWList.html') #访问链接
　　
　　打开谷歌浏览器并访问link.png
　　第 3 步：获取信息
　　# 通过谷歌浏览器的检查功能，可以很迅速地获取所需元素的地址。
# find_by_xpath(XPath地址） 返回值是储存在列表中的
# 这里是只有一个元素的列表，所以要选择列表第一个元素的值
r1c1=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[1]').first.value # 取得1行1列的值
r1c2=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[2]').first.value # 取得1行2列的值
r1c3=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[3]').first.value# 取得1行3列的值
browser.find_by_xpath('//*[@id="pageNoLink_0"]').first.click() # 点击下一页
# 打印数据，并退出浏览器
print(r1c1,r1c2,r1c3)
browser.quit()
　　[结论]
　　本文简单介绍如何使用python splinter库操作谷歌浏览器，然后定位需要的元素，然后获取元素的值。获取后，打印数据并退出浏览器。关于数据的存储，请参考插上翅膀，让Excel飞-xlwings(一）。获取完整的数百页数据只是为了给代码添加一个循环。如果需要，我会详细说明下一次就完成了，代码如下：
　　from splinter import Browser
browser = Browser('chrome')
browser.visit('http://femhzs.mofcom.gov.cn/fecpmvc/pages/fem/CorpJWList.html')
r1c1=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[1]').first.value
r1c2=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[2]').first.value
r1c3=browser.find_by_xpath('//*[@id="foreach"]/td[3]').first.value
browser.find_by_xpath('//*[@id="pageNoLink_0"]').first.click()
# 打印数据，并退出浏览器
print(r1c1,r1c2,r1c3)
browser.quit()
　　参考资料
　　Xpath 实例
　　官方分裂文件 查看全部