自动采集编写
最新版本:使用C# CefSharp Python采集某网站简历并且自动发送
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-12-24 22:21
最新版本:使用C# CefSharp Python采集某网站简历并且自动发送
前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
前言
过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
整个解决方案并不复杂：C#编写WinForm窗体进行数据分析和采集。 一开始不想用Python，后来找不到C#下Woff字体转Xml的方案。 网上有很多Python的，所以我加了一个Python工程，虽然只有一个脚本。
1.几个步骤：
首先，您需要模拟登录。 登录后进入简历采集，然后模拟下载。 下载完成后，可以看到求职者的电话号码。
此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('R12.woff')
font.saveXML('R12.xml')
这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
下载或者下载到本地，或者在VS2017 Python环境中搜索PyInstaller直接安装。
右键单击并使用“在此处打开命令提示符”； 输入pyinstaller /path/to/yourscript.py 打包成exe文件。 当 Winform 应用程序调用时，应复制整个文件夹。
3、XML文件有了之后，准备根据上面的Woff文件存为数据字典（这个地方有点乱，先找个网站把Woff显示成文字和代码，然后在里面搜索它的字体XML根据代码定位点，我取X和Y组成一个唯一值（X，Y代表一个词），当然你也可以取更多；
internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
2.使用场景
下班后开启采集服务后，就不用再操心了。 系统会定时自动下载简历并自动推送面试邀请短信。 新人只要发布相应的求职信息，系统就会立即向他发出邀请，真是抢人利器。
BTW：网页模拟运行使用的CEFSharp另开一章。
总结
以上就是文章的全部内容。 希望本文的内容对您的学习或工作有一定的参考价值。 感谢您对易盾网络的支持。
汇总:新浪滚动新闻的json数据获取页面
新浪新闻采集程序天语版本更新日志：v1.21，修复首页和文章页错误！ 新浪滚动新闻采集程序天语版介绍 新浪新闻采集程序天语版是用php开发的，可以自动采集新浪新闻。 占用空间小，建站成本低。 无需等待，即刻拥有海量网站数据； 免更新免维护，易管理，易操作，实现全站后台管理自动采集； 实现内容页面URL路径伪静态功能，让各大搜索引擎的收录更加友好； 新浪滚动新闻采集程序天语版特点： 1.关键词内链VIP2。 内容过滤VIP3。 伪原创词汇VIP4。 模板独立性（支持自己写模板） 5.支持自定义路径伪静态（更好的搜索引擎亲和力）【无组件支持伪静态】 6.增加强大的缓存功能（大大减少UPU资源占用） 7.增加蜘蛛访问记录（实时查看各大搜索引擎蜘蛛对网站的抓取动态） 8.增加免费评论功能 9.增加手机版VIP（自动识别手机和PC访问切换） 10.自动采集百度搜索相关关键词（非常有利于SEO）后台登录admin/账号密码为admin upload 后请及时更改后台登录路径（重命名admin文件夹）。 请期待后续更新。 . .广告不是一成不变的。 客户也可以直接在模板中添加广告代码。 模板位置：/ 采集 /default/带m的为移动版新浪滚动新闻采集程序天宇版首页模板admin/账号密码均为admin后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
前言
过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
整个解决方案并不复杂：C#编写WinForm窗体进行数据分析和采集。 一开始不想用Python，后来找不到C#下Woff字体转Xml的方案。 网上有很多Python的，所以我加了一个Python工程，虽然只有一个脚本。
1.几个步骤：
首先，您需要模拟登录。 登录后进入简历采集，然后模拟下载。 下载完成后，可以看到求职者的电话号码。
此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('R12.woff')
font.saveXML('R12.xml')
这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
下载或者下载到本地，或者在VS2017 Python环境中搜索PyInstaller直接安装。
右键单击并使用“在此处打开命令提示符”； 输入pyinstaller /path/to/yourscript.py 打包成exe文件。 当 Winform 应用程序调用时，应复制整个文件夹。
3、XML文件有了之后，准备根据上面的Woff文件存为数据字典（这个地方有点乱，先找个网站把Woff显示成文字和代码，然后在里面搜索它的字体XML根据代码定位点，我取X和Y组成一个唯一值（X，Y代表一个词），当然你也可以取更多；
internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
2.使用场景
下班后开启采集服务后，就不用再操心了。 系统会定时自动下载简历并自动推送面试邀请短信。 新人只要发布相应的求职信息，系统就会立即向他发出邀请，真是抢人利器。
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总结
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前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
前言
过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
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1.几个步骤：
首先，您需要模拟登录。 登录后进入简历采集，然后模拟下载。 下载完成后，可以看到求职者的电话号码。
此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('R12.woff')
font.saveXML('R12.xml')
这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
下载或者下载到本地，或者在VS2017 Python环境中搜索PyInstaller直接安装。
右键单击并使用“在此处打开命令提示符”； 输入pyinstaller /path/to/yourscript.py 打包成exe文件。 当 Winform 应用程序调用时，应复制整个文件夹。
3、XML文件有了之后，准备根据上面的Woff文件存为数据字典（这个地方有点乱，先找个网站把Woff显示成文字和代码，然后在里面搜索它的字体XML根据代码定位点，我取X和Y组成一个唯一值（X，Y代表一个词），当然你也可以取更多；
internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
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解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-12-23 17:28
解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。 查看全部
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。 查看全部
解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-12-21 22:13
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。 查看全部
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。 查看全部
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。
解决方案:Delphi实现网页采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-12-17 15:44
解决方案:Delphi实现网页采集
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束- 查看全部
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束- 查看全部
解决方案:Delphi实现网页采集
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束-
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-12-15 14:15
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
下载说明：
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7. 更多问题请见：
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技术资料网 » 气动测量仪表自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
常问问题
核心方法:SEO最强的营销分析工具—Ahrefs 详解
◎……
这个工具很强大，可惜价格很贵，有99美元、179美元、399美元、999美元（包月）价格区间，如下图
我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
在头部的导航栏中，可以找到以下按钮（红框）
让我们一一分析
改变这是监控
监控什么？
◎blacklink（一旦检测到与您的网站相关的外部链接，系统会通知您）
◎关键字（一旦检测到与您的网站相关的关键词，系统会通知您）
◎ment（根据集合关键词，可以找到与此关键词相关的内容）
站点浏览器 网站 分析
site explorer是用来分析网站的各种指标的，也是我们最常用的地方，后面会详细讲解
内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
关键字浏览器 关键词 挖掘
这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
排名追踪器 排名追踪器
跟踪 网站 在 Google 搜索引擎上的排名
现场审计 网站 监控
进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
你也可以将ahrefs的代码放到robot文件中，让ahrefs为你的网站做深度分析
接下来，让我们关注站点资源管理器
这个模块是我们经常用到的，举个例子：
页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
例如
有10000个外链，但是其中一个网站贡献了5k个外链给我（可能这个网站把我的网站放到了他的主页上），然后把这些外链数量统一起来5k，在Referring Domain中我们只统计一个相关的域名
橙色关键字（关键词 用于自然搜索）：Ahrefs 根据您提供的 网站 链接将出现在 Google 前 100 名的所有 关键词 放在一起。而且这个关键词在不同国家的排名会重复计算
例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
让我们来看看破碎
断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
broken的用法是给我们找一个外部链接，然后发现对方指向的网站挂了，然后你给他写信告诉他“嘿，同志，我找到链接了在你的网站下了，我给你找到了，你的链接内容和我现在写的文章差不多，你可以换成我的。”
这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
接下来Organic search（自然搜索），如下图：
您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
移动指的是关键词的历史排名
Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
我们看Pages区域，如下图
第一个最佳链接
以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
Best by link's growth 可以查看哪些页面的增长率最大（根据外链数量判断）
Top content 可以看到页面中哪些内容表现最好
接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
热门广告
检查竞争对手如何在谷歌上写他们的副本，以及特定链接链接到哪个页面，所有这些都可以清楚地分析
热门着陆页
这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要 查看全部
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常问问题
核心方法:SEO最强的营销分析工具—Ahrefs 详解
◎……
这个工具很强大，可惜价格很贵，有99美元、179美元、399美元、999美元（包月）价格区间，如下图
我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
在头部的导航栏中，可以找到以下按钮（红框）
让我们一一分析
改变这是监控
监控什么？
◎blacklink（一旦检测到与您的网站相关的外部链接，系统会通知您）
◎关键字（一旦检测到与您的网站相关的关键词，系统会通知您）
◎ment（根据集合关键词，可以找到与此关键词相关的内容）
站点浏览器 网站 分析
site explorer是用来分析网站的各种指标的，也是我们最常用的地方，后面会详细讲解
内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
关键字浏览器 关键词 挖掘
这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
排名追踪器 排名追踪器
跟踪 网站 在 Google 搜索引擎上的排名
现场审计 网站 监控
进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
你也可以将ahrefs的代码放到robot文件中，让ahrefs为你的网站做深度分析
接下来，让我们关注站点资源管理器
这个模块是我们经常用到的，举个例子：
页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
例如
有10000个外链，但是其中一个网站贡献了5k个外链给我（可能这个网站把我的网站放到了他的主页上），然后把这些外链数量统一起来5k，在Referring Domain中我们只统计一个相关的域名
橙色关键字（关键词 用于自然搜索）：Ahrefs 根据您提供的 网站 链接将出现在 Google 前 100 名的所有 关键词 放在一起。而且这个关键词在不同国家的排名会重复计算
例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
让我们来看看破碎
断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
broken的用法是给我们找一个外部链接，然后发现对方指向的网站挂了，然后你给他写信告诉他“嘿，同志，我找到链接了在你的网站下了，我给你找到了，你的链接内容和我现在写的文章差不多，你可以换成我的。”
这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
接下来Organic search（自然搜索），如下图：
您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
移动指的是关键词的历史排名
Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
我们看Pages区域，如下图
第一个最佳链接
以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
Best by link's growth 可以查看哪些页面的增长率最大（根据外链数量判断）
Top content 可以看到页面中哪些内容表现最好
接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
热门广告
检查竞争对手如何在谷歌上写他们的副本，以及特定链接链接到哪个页面，所有这些都可以清楚地分析
热门着陆页
这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要 查看全部
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
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技术资料网 » 气动测量仪表自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
常问问题
核心方法:SEO最强的营销分析工具—Ahrefs 详解
◎……
这个工具很强大，可惜价格很贵，有99美元、179美元、399美元、999美元（包月）价格区间，如下图
我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
在头部的导航栏中，可以找到以下按钮（红框）
让我们一一分析
改变这是监控
监控什么？
◎blacklink（一旦检测到与您的网站相关的外部链接，系统会通知您）
◎关键字（一旦检测到与您的网站相关的关键词，系统会通知您）
◎ment（根据集合关键词，可以找到与此关键词相关的内容）
站点浏览器 网站 分析
site explorer是用来分析网站的各种指标的，也是我们最常用的地方，后面会详细讲解
内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
关键字浏览器 关键词 挖掘
这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
排名追踪器 排名追踪器
跟踪 网站 在 Google 搜索引擎上的排名
现场审计 网站 监控
进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
你也可以将ahrefs的代码放到robot文件中，让ahrefs为你的网站做深度分析
接下来，让我们关注站点资源管理器
这个模块是我们经常用到的，举个例子：
页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
例如
有10000个外链，但是其中一个网站贡献了5k个外链给我（可能这个网站把我的网站放到了他的主页上），然后把这些外链数量统一起来5k，在Referring Domain中我们只统计一个相关的域名
橙色关键字（关键词 用于自然搜索）：Ahrefs 根据您提供的 网站 链接将出现在 Google 前 100 名的所有 关键词 放在一起。而且这个关键词在不同国家的排名会重复计算
例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
让我们来看看破碎
断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
broken的用法是给我们找一个外部链接，然后发现对方指向的网站挂了，然后你给他写信告诉他“嘿，同志，我找到链接了在你的网站下了，我给你找到了，你的链接内容和我现在写的文章差不多，你可以换成我的。”
这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
接下来Organic search（自然搜索），如下图：
您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
移动指的是关键词的历史排名
Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
我们看Pages区域，如下图
第一个最佳链接
以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
Best by link's growth 可以查看哪些页面的增长率最大（根据外链数量判断）
Top content 可以看到页面中哪些内容表现最好
接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
热门广告
检查竞争对手如何在谷歌上写他们的副本，以及特定链接链接到哪个页面，所有这些都可以清楚地分析
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这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-12-12 23:51
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下： 查看全部
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下： 查看全部
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下：
技术文章:自动采集影视PHP源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-12-12 03:34
技术文章:自动采集影视PHP源码
自动采集视频源码免升级版，只要上传到服务器即可直接使用，界面会自动获取最新的视频资源，无需手动升级操作，是一个很有用的视频网站源码，如果需要自己搭建影视网站的朋友可以自己试试。
PHP源码是用php开发的自动采集视频网站源码。采用自动采集和升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题。本系统无后门，完全开源，适合二次开发。有些页面不完整，需要自己写。
源代码详情
1、本源码是php开发的自动采集视频网站源码；
2、采用自动采集升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题；
3、本系统无后门，完全开源，完全免费，适合二次开发；
4.有些页面不完整，需要自己写。
使用说明
ftp上传需要使用二进制上传方式，方法请自行百度；
数据文件夹需要读写权限。对于vps，win系统给予用户读写权限，linux给予766或777权限；
首次使用程序时，请到后台进行相关设置，否则会出现错位、空白等；
默认后台：网站地址/admin 默认账号密码：admin；
程序使用环境php5.2-php5.5直接上传使用。
预告：
不提供任何帮助和说明。
本程序需要有建站经验，保证100%正常运行，功能齐全。
不懂网站构造的请绕行，
本程序不提供技术支持，不接受中差评，不提供免费技术支持和使用指导，技术服务直接联系卖家计算工作量费用
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网站文章采集器，前六个小规则
1. 在标题中收录 关键词
2. 关键词密度
3. 关键词出现的次数
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6. 关键词 标签
7. 关键词密度
8. 关键词 的相关性
9. 关键词 与 文章 的相关性
1.标题为关键词
2.标题为关键词
3.优化文章标题
1. 关键词密度
关键词 的密度是 关键词 在 文章 中出现的百分比。不要刻意增加关键词密度，只要每个关键词页面收录4到5个，客户体验就可以了。不要频繁出现关键词，以免搜索引擎蜘蛛认为你作弊而不喜欢。符合 SEO 标准 文章
2. 关键词整合
文章的开头和结尾，可以合并多个关键词，不要频繁出现，尽量保持句子流畅，语义清晰。
3、从受众角度，结合用户搜索习惯，填写相应的关键词（见百度下拉框或相关搜索）。
4.长尾关键词记录
文章描述 规格
1、文章的描述必须收录页面关键词，比如一个文章有多个页面，那么关键词最好出现在描述中；
2、关键词最好在描述中多次出现。一般一个关键词出现三次；重复关键词是有一定技巧的。例如，“文君营销”不必每次都与“文君”、“营销”密切相关，可以分开；
3、文章的描述没有严格的字数要求，一般两三行，最好80-100个汉字；
4、文章的描述不是关键词的叠加或列表，而是对文章内容的概括，引导用户点击继续浏览；
文章 的内容布局要求
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自动采集视频源码免升级版，只要上传到服务器即可直接使用，界面会自动获取最新的视频资源，无需手动升级操作，是一个很有用的视频网站源码，如果需要自己搭建影视网站的朋友可以自己试试。
PHP源码是用php开发的自动采集视频网站源码。采用自动采集和升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题。本系统无后门，完全开源，适合二次开发。有些页面不完整，需要自己写。
源代码详情
1、本源码是php开发的自动采集视频网站源码；
2、采用自动采集升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题；
3、本系统无后门，完全开源，完全免费，适合二次开发；
4.有些页面不完整，需要自己写。
使用说明
ftp上传需要使用二进制上传方式，方法请自行百度；
数据文件夹需要读写权限。对于vps，win系统给予用户读写权限，linux给予766或777权限；
首次使用程序时，请到后台进行相关设置，否则会出现错位、空白等；
默认后台：网站地址/admin 默认账号密码：admin；
程序使用环境php5.2-php5.5直接上传使用。
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本程序需要有建站经验，保证100%正常运行，功能齐全。
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9. 关键词 与 文章 的相关性
1.标题为关键词
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4.长尾关键词记录
文章描述 规格
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2、关键词最好在描述中多次出现。一般一个关键词出现三次；重复关键词是有一定技巧的。例如，“文君营销”不必每次都与“文君”、“营销”密切相关，可以分开；
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使用说明
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2、关键词最好在描述中多次出现。一般一个关键词出现三次；重复关键词是有一定技巧的。例如，“文君营销”不必每次都与“文君”、“营销”密切相关，可以分开；
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解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-12-11 00:46
解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
目录
写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
近年来，数据可视化大屏的出现掀起波澜。很多企业老板都想为霸道总裁打造属于自己的“炫酷爆款”大屏座舱。今天给大家分享的是【行业搜索指数排行-数据可视化大屏解决方案】。
之前有小伙伴建议我制作一些学习Echarts的视频课程，这样可以更快的上手，于是我就跟星爷录制了《Echart-0基础入门》系列课程（共14课）。希望大家多多学习支持。
❤️效果展示❤️ 1.先看动态效果图
2.丰富的主题样式
一、确定需求方案 1、确定产品部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，全屏后F11占满全屏无滚动条；可以自适应显示其他分辨率屏幕。
2. 功能模块 3. 部署方式 2. 总体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本例采用python请求采集实时数据方式。在实际开发需求中，支持自定义HTTP API接口或其他各类数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表等。 数据更新方式：本例中，为了显示数据，采用时序拉取方式。实际开发需求中，后台数据实时更新，实时推送到前端展示；三、爬虫的关键编码实现 采集 1.
采集这次的目标是百度行业排名。打开URL页面如图：
2.确认各个模块的url请求和参数
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
官方数据:如何最大限度地提高你在谷歌的搜索引擎排名
第 1 步：重新优化现有内容
首先是确保您当前的页面是 100% SEO 优化的，尤其是那些已经在第一或第二页上排名的页面。
为什么这很重要？因为 Google 已经认为您的 网站 与您的目标 关键词 相关。
（否则你不会出现在搜索结果的第一页附近）
因此，您需要做的就是对该页面进行一些页面搜索引擎优化和用户体验改进。这样你可以获得更高的排名。
Search Console 是查找需要提升的页面的最佳方式。
首先，登录并转到 网站 的效果部分。
按排名对 关键词 进行排序。然后，向下滚动，直到您看到 关键词 的平均位置约为 8。您必须先处理这些页面。
如果您不确定 网站 上的哪些页面在这些 关键词 上排名，请单击该 关键词，然后单击“页面”选项卡。
现在您已经找到了正确的页面，下一步是什么？
这在很大程度上取决于页面。如果您认为它的 关键词 优化得不是很好，那么您可能希望专注于页面优化。
或者您的内容有点过时，那么您希望使该内容保持最新。
换句话说，您的内容的用户体验不是很好。那么，您可以提高网页速度。并使用小标题和大字体使您的内容更易于阅读。
对您要改进的每个页面重复此过程。
第 2 步：使用内部链接
现在您的页面明显看起来更好了，是时候创建指向它的内部链接了。
具体来说，您将内部链接添加到您的 网站 权威页面，并将这些链接定向到需要更好排名的页面。
您可能已经知道 网站 上的哪些页面具有最高的链接权限。
如果没有，您可以使用像 Ahrefs 这样的 SEO 工具来识别您的高权限页面。
这里唯一要记住的是，您要在内部链接中使用丰富的 关键词 锚文本。
这是因为您使用的锚文本有助于 Google 了解您的网页是关于您的目标 关键词。
例如，我确保将此内部链接的锚文本设为“On Page SEO”，这是我在该页面上的目标 关键词。第 3 步：针对自然点击率进行优化
Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
核心页面指标是 Google Search Console 中的一份报告，它告诉您“您的页面如何根据实际使用数据执行”。
核心页面指标不是直接的排名信号……还不是。
即便如此，它还是完全值得优化的。
为什么？
那么，糟糕的用户体验会直接或间接地影响您的搜索引擎排名。
例如，假设您的页面加载缓慢。而且您的内容很难阅读。
那么，当 Google 用户登陆您的页面时，他们会做什么？尽快点击他们的“后退”按钮。
这将大大提高您的跳出率。并损害页面的整体停留时间。
根据我们所做的排名因素研究，停留时间较短的 网站 在 Google 结果中的排名往往较低。
但这只是冰山一角，糟糕的用户体验也会间接损害您的搜索引擎排名。
假设一位博主访问了您的页面，您的内容很棒，而且您的核心页面指标也很强大。
好吧，博主很有可能在未来的 文章 中链接到您，但是如果您的 网站 的用户体验很糟糕怎么办？那个博主可能不会花太多时间看你写的东西。
因此，我建议定期检查您的核心页面指标并尽可能改进它们。
第 5 步：获取相同 关键词 的多个搜索结果
这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
有两种主要方法可以在多个位置上排名。
首先，你可以让你的 网站 排成连续的位置，就像这样。
有这样一个连续排名的时候，真的很棒，但是很难具体优化。
我看到的唯一优化想法是：收录相似主题的两个页面之间的链接。 查看全部
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写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
近年来，数据可视化大屏的出现掀起波澜。很多企业老板都想为霸道总裁打造属于自己的“炫酷爆款”大屏座舱。今天给大家分享的是【行业搜索指数排行-数据可视化大屏解决方案】。
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2.丰富的主题样式
一、确定需求方案 1、确定产品部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，全屏后F11占满全屏无滚动条；可以自适应显示其他分辨率屏幕。
2. 功能模块 3. 部署方式 2. 总体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本例采用python请求采集实时数据方式。在实际开发需求中，支持自定义HTTP API接口或其他各类数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表等。 数据更新方式：本例中，为了显示数据，采用时序拉取方式。实际开发需求中，后台数据实时更新，实时推送到前端展示；三、爬虫的关键编码实现 采集 1.
采集这次的目标是百度行业排名。打开URL页面如图：
2.确认各个模块的url请求和参数
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
官方数据:如何最大限度地提高你在谷歌的搜索引擎排名
第 1 步：重新优化现有内容
首先是确保您当前的页面是 100% SEO 优化的，尤其是那些已经在第一或第二页上排名的页面。
为什么这很重要？因为 Google 已经认为您的 网站 与您的目标 关键词 相关。
（否则你不会出现在搜索结果的第一页附近）
因此，您需要做的就是对该页面进行一些页面搜索引擎优化和用户体验改进。这样你可以获得更高的排名。
Search Console 是查找需要提升的页面的最佳方式。
首先，登录并转到 网站 的效果部分。
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如果您不确定 网站 上的哪些页面在这些 关键词 上排名，请单击该 关键词，然后单击“页面”选项卡。
现在您已经找到了正确的页面，下一步是什么？
这在很大程度上取决于页面。如果您认为它的 关键词 优化得不是很好，那么您可能希望专注于页面优化。
或者您的内容有点过时，那么您希望使该内容保持最新。
换句话说，您的内容的用户体验不是很好。那么，您可以提高网页速度。并使用小标题和大字体使您的内容更易于阅读。
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第 2 步：使用内部链接
现在您的页面明显看起来更好了，是时候创建指向它的内部链接了。
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这是因为您使用的锚文本有助于 Google 了解您的网页是关于您的目标 关键词。
例如，我确保将此内部链接的锚文本设为“On Page SEO”，这是我在该页面上的目标 关键词。第 3 步：针对自然点击率进行优化
Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
核心页面指标是 Google Search Console 中的一份报告，它告诉您“您的页面如何根据实际使用数据执行”。
核心页面指标不是直接的排名信号……还不是。
即便如此，它还是完全值得优化的。
为什么？
那么，糟糕的用户体验会直接或间接地影响您的搜索引擎排名。
例如，假设您的页面加载缓慢。而且您的内容很难阅读。
那么，当 Google 用户登陆您的页面时，他们会做什么？尽快点击他们的“后退”按钮。
这将大大提高您的跳出率。并损害页面的整体停留时间。
根据我们所做的排名因素研究，停留时间较短的 网站 在 Google 结果中的排名往往较低。
但这只是冰山一角，糟糕的用户体验也会间接损害您的搜索引擎排名。
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这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
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解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
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写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
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3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
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第 1 步：重新优化现有内容
首先是确保您当前的页面是 100% SEO 优化的，尤其是那些已经在第一或第二页上排名的页面。
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Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
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好吧，博主很有可能在未来的 文章 中链接到您，但是如果您的 网站 的用户体验很糟糕怎么办？那个博主可能不会花太多时间看你写的东西。
因此，我建议定期检查您的核心页面指标并尽可能改进它们。
第 5 步：获取相同 关键词 的多个搜索结果
这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
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分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-12-09 00:59
分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。 查看全部
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。 查看全部
分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-12-06 20:46
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
一季知识分享社区趣味分享知识课堂
第10期《全面掌握SEO优化策略与技巧》
时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
背景截图↓↓
-结尾- 查看全部
写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
一季知识分享社区趣味分享知识课堂
第10期《全面掌握SEO优化策略与技巧》
时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
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-结尾- 查看全部
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
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时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
背景截图↓↓
-结尾-
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 53 次浏览 • 2022-12-02 00:24
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py 查看全部
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py 查看全部
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 31 次浏览 • 2022-11-30 23:27
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug() 查看全部
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug() 查看全部
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug()
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-11-29 10:43
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
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⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
filename_2=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\2\',int2str(m),'.jpg');
filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
filename_4=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\4\',int2str(m),'.jpg');
filename_5=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\5\',int2str(m),'.jpg');
filename_6=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\6\',int2str(m),'.jpg');
filename_7=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\7\',int2str(m),'.jpg');
filename_8=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\8\',int2str(m),'.jpg');
filename_9=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\9\',int2str(m),'.jpg');
filename_10=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\A\',int2str(m),'.jpg');
filename_11=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\C\',int2str(m),'.jpg');
filename_12=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\E\',int2str(m),'.jpg');
filename_13=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\G\',int2str(m),'.jpg');
filename_14=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\K\',int2str(m),'.jpg');
filename_15=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\L\',int2str(m),'.jpg');
filename_16=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\N\',int2str(m),'.jpg');
filename_17=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\T\',int2str(m),'.jpg');
filename_18=strcat('D:\graduation\bp神经网络车牌识别\字符样本\Gui\',int2str(m),'.jpg');
filename_19=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Yu\',int2str(m),'.jpg');
filename_20=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Su\',int2str(m),'.jpg');
filename_21=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\陕西\陕西-',int2str(m),'.jpg');
P_0(:,m)=预处理(imread(filename_0));
P_1(:,m)=预处理(imread(filename_1));
P_2(:,m)=预处理(imread(filename_2));
P_3(:,m)=预处理(imread(filename_3));
P_4(:,m)=预处理(imread(filename_4));
P_5(:,m)=预处理(imread(filename_5));
P_6(:,m)=预处理(imread(filename_6));
P_7(:,m)=预处理(imread(filename_7));
P_8(:,m)=预处理(imread(filename_8));
P_9(:,m)=预处理(imread(filename_9));
P_10(:,m)=预处理(imread(filename_10));
P_11(:,m)=预处理(imread(filename_11));
P_12(:,m)=预处理(imread(filename_12));
P_13(:,m)=预处理(imread(filename_13));
P_14(:,m)=预处理(imread(filename_14));
P_15(:,m)=预处理(imread(filename_15));
P_16(:,m)=预处理(imread(filename_16));
P_17(:,m)=预处理(imread(filename_17));
P_18(:,m)=预处理(imread(filename_18));
P_19(:,m)=预处理(imread(filename_19));
P_20(:,m)=预处理(imread(filename_20));
P_21(:,m)=预处理(imread(filename_21));
结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
⛄ matlab代码关注❤️部分理论引用网络文献，如有侵权联系博主删除❤️关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 查看全部
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
点击查看更多Matlab仿真内容
⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
filename_2=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\2\',int2str(m),'.jpg');
filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
filename_4=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\4\',int2str(m),'.jpg');
filename_5=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\5\',int2str(m),'.jpg');
filename_6=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\6\',int2str(m),'.jpg');
filename_7=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\7\',int2str(m),'.jpg');
filename_8=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\8\',int2str(m),'.jpg');
filename_9=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\9\',int2str(m),'.jpg');
filename_10=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\A\',int2str(m),'.jpg');
filename_11=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\C\',int2str(m),'.jpg');
filename_12=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\E\',int2str(m),'.jpg');
filename_13=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\G\',int2str(m),'.jpg');
filename_14=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\K\',int2str(m),'.jpg');
filename_15=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\L\',int2str(m),'.jpg');
filename_16=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\N\',int2str(m),'.jpg');
filename_17=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\T\',int2str(m),'.jpg');
filename_18=strcat('D:\graduation\bp神经网络车牌识别\字符样本\Gui\',int2str(m),'.jpg');
filename_19=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Yu\',int2str(m),'.jpg');
filename_20=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Su\',int2str(m),'.jpg');
filename_21=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\陕西\陕西-',int2str(m),'.jpg');
P_0(:,m)=预处理(imread(filename_0));
P_1(:,m)=预处理(imread(filename_1));
P_2(:,m)=预处理(imread(filename_2));
P_3(:,m)=预处理(imread(filename_3));
P_4(:,m)=预处理(imread(filename_4));
P_5(:,m)=预处理(imread(filename_5));
P_6(:,m)=预处理(imread(filename_6));
P_7(:,m)=预处理(imread(filename_7));
P_8(:,m)=预处理(imread(filename_8));
P_9(:,m)=预处理(imread(filename_9));
P_10(:,m)=预处理(imread(filename_10));
P_11(:,m)=预处理(imread(filename_11));
P_12(:,m)=预处理(imread(filename_12));
P_13(:,m)=预处理(imread(filename_13));
P_14(:,m)=预处理(imread(filename_14));
P_15(:,m)=预处理(imread(filename_15));
P_16(:,m)=预处理(imread(filename_16));
P_17(:,m)=预处理(imread(filename_17));
P_18(:,m)=预处理(imread(filename_18));
P_19(:,m)=预处理(imread(filename_19));
P_20(:,m)=预处理(imread(filename_20));
P_21(:,m)=预处理(imread(filename_21));
结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
⛄ matlab代码关注❤️部分理论引用网络文献，如有侵权联系博主删除❤️关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 查看全部
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
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⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
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filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
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结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
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解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-11-28 04:20
解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
和排名关键词？本文分两部分讲解，一是网站程序的标准化，二是网站的快速收录和排名。我想大部分人都会遇到公司网站有程序问题、url优化需求等问题，但是程序部的小伙伴们却不配合！或者网站聘请了第三方公司！如果你硬要去做seo，那你的工作基本上就开展不下去了！基本上以上都是因为公司的程序部和我们seo网站优化部没有协调好或者根本没有严格的规定！要知道seo是一个非常复杂的行业和职位，涉及的内容包罗万象，并且该程序对于网站的支持非常重要！如果合作不好，seo这边是没有效果的。会更麻烦！网站程序需要满足哪些规范才能适合SEO？
一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
6.利用PHP收录+SEO功能快速收录网站 查看全部
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
和排名关键词？本文分两部分讲解，一是网站程序的标准化，二是网站的快速收录和排名。我想大部分人都会遇到公司网站有程序问题、url优化需求等问题，但是程序部的小伙伴们却不配合！或者网站聘请了第三方公司！如果你硬要去做seo，那你的工作基本上就开展不下去了！基本上以上都是因为公司的程序部和我们seo网站优化部没有协调好或者根本没有严格的规定！要知道seo是一个非常复杂的行业和职位，涉及的内容包罗万象，并且该程序对于网站的支持非常重要！如果合作不好，seo这边是没有效果的。会更麻烦！网站程序需要满足哪些规范才能适合SEO？
一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
6.利用PHP收录+SEO功能快速收录网站 查看全部
解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
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一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
6.利用PHP收录+SEO功能快速收录网站
解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 72 次浏览 • 2022-11-27 13:16
解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
大多数场景下，使用随机查询关键词获取的包可以支持当前数据包长度L次的上下文页面翻转，从而提高查询性能，大大减少后台服务的随机IO次数。
核心方法:网站SEO优化当天收录最有效的方法是什么？
（文/监护人 袁坤） 作为网站运营者，都希望自己的网站权重高，网站收录快，关键词排名好，网站流量高。网站权重慢慢提升，关键词也是水到渠成的结果。但是可以快速实现网站收录速度快，网站流量高的问题。当天收网站最快的方法是什么？
守护者袁坤发现，很多朋友比较关心的是网站的采集
和快照。最好当天给自己的网站拍一张快照，最好能秒收网站内容。其实解决这样的问题并不太难。我们一起来分析一下：
首先是网站服务器（主机）的打开速度。
网站的打开速度非常关键。在PC互联网时代，搜索引擎建议网站在3秒内打开首页。在如今的移动互联网时代，搜索引擎推荐网站在1.5秒内打开网站首屏。
网站最好选择国内空间（主要指大陆空间，网站需要备案），相对来说打开速度更快。即使选择港台空间或国外空间不备案，也一定要选择知名空间服务商。守护者袁坤建议，企业保证网站的稳定性和打开页面的速度非常重要。
其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
最后，网站一定要做好内外链。
网站一定要做好链接，无论是内链还是外链，都有很好的效果。当然，在外部链接越来越难的时候，内部链接是基础。事实上，友情链接是一种很好的外部链接形式。
解决最基本的问题，我们的网站如何实现当天的快照和采集
（甚至二次采集
）？其实解决方法很简单：只要在百度搜索资源平台的移动专区提交链接即可（之前的雄掌账号功能），守护者袁坤发现一般的网站链接提交（网站支持）效果是非常慢。当然新站6个月的保护效果也不错！
如果你的网站想要当天甚至秒收录，那么按照上面介绍的方法肯定会取得显着的效果，网站SEO优化人员可以试试。如何快速获得高网站流量的结果？其实原因很简单：就是借助第三方平台进行推广。
第三方平台的营销推广难度越来越大（主要是硬广告）。很多企业更注重官网的营销和运营。但是，如何优化官网的SEO呢？欢迎与守护者元坤交流！ 查看全部
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
大多数场景下，使用随机查询关键词获取的包可以支持当前数据包长度L次的上下文页面翻转，从而提高查询性能，大大减少后台服务的随机IO次数。
核心方法:网站SEO优化当天收录最有效的方法是什么？
（文/监护人 袁坤） 作为网站运营者，都希望自己的网站权重高，网站收录快，关键词排名好，网站流量高。网站权重慢慢提升，关键词也是水到渠成的结果。但是可以快速实现网站收录速度快，网站流量高的问题。当天收网站最快的方法是什么？
守护者袁坤发现，很多朋友比较关心的是网站的采集
和快照。最好当天给自己的网站拍一张快照，最好能秒收网站内容。其实解决这样的问题并不太难。我们一起来分析一下：
首先是网站服务器（主机）的打开速度。
网站的打开速度非常关键。在PC互联网时代，搜索引擎建议网站在3秒内打开首页。在如今的移动互联网时代，搜索引擎推荐网站在1.5秒内打开网站首屏。
网站最好选择国内空间（主要指大陆空间，网站需要备案），相对来说打开速度更快。即使选择港台空间或国外空间不备案，也一定要选择知名空间服务商。守护者袁坤建议，企业保证网站的稳定性和打开页面的速度非常重要。
其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
最后，网站一定要做好内外链。
网站一定要做好链接，无论是内链还是外链，都有很好的效果。当然，在外部链接越来越难的时候，内部链接是基础。事实上，友情链接是一种很好的外部链接形式。
解决最基本的问题，我们的网站如何实现当天的快照和采集
（甚至二次采集
）？其实解决方法很简单：只要在百度搜索资源平台的移动专区提交链接即可（之前的雄掌账号功能），守护者袁坤发现一般的网站链接提交（网站支持）效果是非常慢。当然新站6个月的保护效果也不错！
如果你的网站想要当天甚至秒收录，那么按照上面介绍的方法肯定会取得显着的效果，网站SEO优化人员可以试试。如何快速获得高网站流量的结果？其实原因很简单：就是借助第三方平台进行推广。
第三方平台的营销推广难度越来越大（主要是硬广告）。很多企业更注重官网的营销和运营。但是，如何优化官网的SEO呢？欢迎与守护者元坤交流！ 查看全部
解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
大多数场景下，使用随机查询关键词获取的包可以支持当前数据包长度L次的上下文页面翻转，从而提高查询性能，大大减少后台服务的随机IO次数。
核心方法:网站SEO优化当天收录最有效的方法是什么？
（文/监护人 袁坤） 作为网站运营者，都希望自己的网站权重高，网站收录快，关键词排名好，网站流量高。网站权重慢慢提升，关键词也是水到渠成的结果。但是可以快速实现网站收录速度快，网站流量高的问题。当天收网站最快的方法是什么？
守护者袁坤发现，很多朋友比较关心的是网站的采集
和快照。最好当天给自己的网站拍一张快照，最好能秒收网站内容。其实解决这样的问题并不太难。我们一起来分析一下：
首先是网站服务器（主机）的打开速度。
网站的打开速度非常关键。在PC互联网时代，搜索引擎建议网站在3秒内打开首页。在如今的移动互联网时代，搜索引擎推荐网站在1.5秒内打开网站首屏。
网站最好选择国内空间（主要指大陆空间，网站需要备案），相对来说打开速度更快。即使选择港台空间或国外空间不备案，也一定要选择知名空间服务商。守护者袁坤建议，企业保证网站的稳定性和打开页面的速度非常重要。
其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
最后，网站一定要做好内外链。
网站一定要做好链接，无论是内链还是外链，都有很好的效果。当然，在外部链接越来越难的时候，内部链接是基础。事实上，友情链接是一种很好的外部链接形式。
解决最基本的问题，我们的网站如何实现当天的快照和采集
（甚至二次采集
）？其实解决方法很简单：只要在百度搜索资源平台的移动专区提交链接即可（之前的雄掌账号功能），守护者袁坤发现一般的网站链接提交（网站支持）效果是非常慢。当然新站6个月的保护效果也不错！
如果你的网站想要当天甚至秒收录，那么按照上面介绍的方法肯定会取得显着的效果，网站SEO优化人员可以试试。如何快速获得高网站流量的结果？其实原因很简单：就是借助第三方平台进行推广。
第三方平台的营销推广难度越来越大（主要是硬广告）。很多企业更注重官网的营销和运营。但是，如何优化官网的SEO呢？欢迎与守护者元坤交流！
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-11-27 01:36
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采集器是一款网站采集器，根据用户提供的关键词自动采集云端相关文章发布到用户网站。可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可进行全网采集。采集
内容后，会自动计算内容与集合关键词的关联度，只向用户推送相关文章。支持标题前缀，关键词自动加粗，插入固定链接，自动提取Tag...
教程:SEO伪原创软件与手动混合内容的区别
网上伪原创工具和自动优化软件，长期以来一直被一些人夸大。马会SEO强烈建议立即放弃！
今天小小课堂奉劝大家放弃一些专门生产网络垃圾的伪原创工具，同时为大家提供一些真实有效的优化方案。我希望能有所帮助。
1.放弃在线伪原创工具
为什么要放弃伪原创工具？在人工智能还不够成熟的今天，造假真的是让人无法接受，尤其是那些网上的造假工具。
马辉提出以下几点，大家可以考虑要不要放弃线上伪原创工具。
1、伪原创不是原创，用心写的原创不一定被搜索引擎认为是原创
伪原创，归根结底不是原创，也不会忽悠搜索引擎变成原创。
比如昨天马辉SEO写了一篇文章《rss feed是什么意思？对SEO有用吗？SEO咨询_小课堂网》，其中一小部分摘自百度百科，大部分都是一个字一个字打出来的。百度雄掌账号没有给出原文标签。
昨天发布的其他4篇文章，1篇转载自百度资源平台，1篇未收录，只有一篇带原标识《【重庆SEO排行榜】SEO是关键词排名吗？SEO排名教程_小课堂网”。
2.只有没有被搜索引擎收录的文章才可能是原创的
如果某站的一篇文章没有被搜索引擎收录，而是被高权重的网站抄袭成功收录，就可以判定为原创文章。不过这种情况一般不会出现在加入了百度雄掌账号的网站上，因为一小时内收录，抓取时间精确到秒。
但这样的话，就不需要所谓的【在线伪原创工具】了。
3、被搜索引擎收录的文章是否包装有假冒原创？转载毁文而已，吃亏的是自己
对于已经被搜索引擎收录的文章，仅仅改变几个词、改变段落顺序、删除一些内容等，是否可以成为一篇新的原创文章？你在开玩笑吧！如今人工智能技术如此强大，搜索引擎变得更加智能。
文章被编辑得胡说八道，竟然被搜索引擎收录，还洋洋得意地认为大量收录会增加网站权重。嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。
马辉SEO尝试了几个网上的伪原创软件，发现那些在笑笑课堂上做伪原创文章的网站，基本都是基于这个软件进行伪原创操作。
让马辉以一篇文章为例。句子不清晰，意思不明确，这样的文章谁看得懂？用户？还是搜索引擎蜘蛛？我一边看一边生气。
“说说”改成“汇报”，这是什么鬼？“小课堂”改成“小讲堂”，也不是问题。
“招聘”改为“就业”，有道理。“今日”改成了“今天”，并没有多少违和感。
“大家介绍”改成了“大家介绍”，这是什么？谁能明白？最后，我“希望”得到一些“帮助”！万马奔腾在马辉的心中。
在科技智能如此发达的今天，我不相信搜索引擎蜘蛛能看懂这篇文章？
4、为什么有人说网络假原创超级好用？文章都收录了，效果很好！
真好笑！嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。为什么要收录这篇文章？因为被搜索引擎蜘蛛抓取爬取，搜索引擎不仅收录了高质量的原创内容，还收录了一些低质量的转载文章。但包容并不意味着排名。这些页面的收录不一定会带来网站权重的增加。相反，由于这种不良采集
和伪原创行为，可能会导致权限大大降低，甚至K站。
你为什么这么说？就上述伪原创案例而言，网站结构没有变化，只是文字有所改动，大部分原创内容依然保留。一看就是抄袭，搜索引擎肯定能查出这样的文章不是原创的。
5.优质原创内容必须通过伪原创修改完成！
即使你找到了优质的原创内容，你用伪原创工具修改了，一篇好文章改成这个，搜索引擎不一定收录，收录了也不一定给一些关键词 即使一开始给你一个核心的关键词排名，后期也会因为用户行为而降低排名，因为用户根本看不到这种文章，他们会直接关闭页面。难怪排名没有下降。
2.放弃自动优化软件
这种自动优化软件的水平比网上假冒的要高很多。一些自动优化软件不再像垃圾在线假冒原创
工具那样做那些事情，并且可能包括其他功能。不过目前还是建议放弃这款软件。
1.文章关键词锚链接优化
一些自动优化软件，除了自己采集文章，进行伪原创操作外，还可以利用文章中出现的关键词作为锚文本链接，指向首页或专栏页等。
但小课堂网认为，这种形式过于简单，不能满足网站内链优化的需要。一般来说，马会SEO建议文章页面出现的关键词不要指向首页，否则可能被认为作弊。它应该更多地指向内容页面，真正为用户提供他们需要知道的知识。文章页的权重相互传递，比首页和专栏页的总链接好很多。因为首页和专栏页链接的是大部分网站的所有页面，为什么一定要一直指向文章页呢？
2、网站内链应该是网络而不是链接
马辉认为，内链的最终结果应该像蜘蛛织网一样，文章页链接到文章页，文章页链接到首页，文章页链接到栏目页，文章页链接到文章页到标签页。自动优化软件应该达不到这个水平。
3. 长尾 关键词 准确率
由于是文集，无法判断关键词与文章的相关程度。另外，即使有一定的相关性，还有一个问题就是搜索引擎会惩罚故意的关键词。
2017年12月，谷歌搜索引擎优化算法更新——马卡比更新（Maccabees Update）。
受影响的站点故意为各种关键词组合创建大量着陆页，例如“石家庄SEO”、“河北SEO”、“保定SEO”，通常为这些关键词创建大量低质量页面。关键词。这也导致了被“自动优化软件”处罚的风险。
马辉不知道未来会怎样，至少现在，它还达不到那种搜索引擎的要求。
3、马辉SEO对这些人群的一些建议
小课堂网认为，这些人要么是对SEO不太了解的公司员工，要么是听别人夸大伪原创作用的个别站长。简而言之，该人群有两个特点：一是对SEO优化理解错误，二是懒惰或不会写出高质量的原创文章。
马会SEO在观察了其他抄袭者或转载者所做的一些有益和有害的案例后，在此与大家分享。
一、有害转载案例
案例一：文章中无缘无故出现很多普通链接，丑陋且收效甚微！最有效的是用 关键词 作为锚文本的链接，为什么不把这些链接放在 关键词 上呢？
案例二：文章中多次出现“天津XX医院”的无厘头与文章有关？就算是为了推广，相关性也太差了。即使用作锚文本链接，这也是无效的外部链接。
2.受益案例
案例一：在文章描述中写上你要推广的信息，以吸引人，提高点击率，但内容必须具有高度相关性。
案例二：改标题，为什么改标题？因为原创内容会排名靠前，改标题争取其他关键词排名。比如本站抄袭文章后，做了关键词《SEO企业优化》，与原来的《SEO自学》完全不同。而且还换了图。
案例三：标题也改了，不过这次换成了某个行业的名人或者网站。
3.转载文章首末内容均为原创
文章开头写引言，文章结尾写评论和感想。这些要原创，转载文章合集也很好。因此，没有必要使用在线伪原创工具。
4.还是需要写一些原创的内容
网络转载是正常行为，只要不是恶意大量采集即可。但是，网站还是需要有一些属于自己的原创内容。对于企业网站来说，即使是一些关于企业的新闻也应该是原创的，力求与网站的主题相关。
以上就是为什么要放弃笑笑课堂介绍的伪原创工具和优化方案的原因。感谢您的观看。网站优化seo培训找小课堂！
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4、为什么有人说网络假原创超级好用？文章都收录了，效果很好！
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2.受益案例
案例一：在文章描述中写上你要推广的信息，以吸引人，提高点击率，但内容必须具有高度相关性。
案例二：改标题，为什么改标题？因为原创内容会排名靠前，改标题争取其他关键词排名。比如本站抄袭文章后，做了关键词《SEO企业优化》，与原来的《SEO自学》完全不同。而且还换了图。
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解决方案:优采云采集器 助手 v1.1.1 网络辅助
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-11-27 01:32
解决方案:优采云采集器
助手 v1.1.1 网络辅助
优财云采集器
助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
6.仿浏览器动态cookie对话。在很多场合，网站都是利用cookies的对话功能来实现对敏感数据的加密操作，避免数据被批量下载。这种情况下，就需要使用UC彩云采集器
软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
采集器(数据采集器) for Mac v8.5.7 苹果电脑版
优采云
Collector Mac客户端是一款适用于苹果电脑的数据采集软件，可以帮助用户在互联网上更加轻松便捷的抓取数据，满足各种业务场景，适用于产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业人员、学术研究等职业。有兴趣的朋友快来下载使用吧。
软件特色
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
支持网站登录后领取
优采云
内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
cookies的功能。首次登录后，可以自动记住cookies，免去多次输入密码的繁琐，支持更多网站的采集
。
软件亮点
满足各种业务场景
适合产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业者、学术研究等职业
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
更新日志
V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
）
操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》 查看全部
助手 v1.1.1 网络辅助
优财云采集器
助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
6.仿浏览器动态cookie对话。在很多场合，网站都是利用cookies的对话功能来实现对敏感数据的加密操作，避免数据被批量下载。这种情况下，就需要使用UC彩云采集器
软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
采集器(数据采集器) for Mac v8.5.7 苹果电脑版
优采云
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软件特色
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
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风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
支持网站登录后领取
优采云
内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
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。
软件亮点
满足各种业务场景
适合产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业者、学术研究等职业
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全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
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获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
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风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
更新日志
V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
）
操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》 查看全部
解决方案:优采云采集器
助手 v1.1.1 网络辅助
优财云采集器
助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
6.仿浏览器动态cookie对话。在很多场合，网站都是利用cookies的对话功能来实现对敏感数据的加密操作，避免数据被批量下载。这种情况下，就需要使用UC彩云采集器
软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
采集器(数据采集器) for Mac v8.5.7 苹果电脑版
优采云
Collector Mac客户端是一款适用于苹果电脑的数据采集软件，可以帮助用户在互联网上更加轻松便捷的抓取数据，满足各种业务场景，适用于产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业人员、学术研究等职业。有兴趣的朋友快来下载使用吧。
软件特色
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
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获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
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强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
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软件亮点
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全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
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获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
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强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
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V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
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操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-11-26 02:22
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。 查看全部
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。 查看全部
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-11-26 01:27
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
可以使用:varimgurl=url.match('/#/?s=&f=a&q=&c=&ref=yesterday&dt=&sg=&kl=&m=&size=&sig=&type=&bad=&absolute=&vc=&seed=&rtload=&srp=&spec=&type=web&fullscreen=&clicklist=&page=').get('extra/__imgs__.jpg');或者直接print(imgurl)也能得到图片的url，不过会是jpg格式的。其实跟exif传图片参数是一个道理。
selenium
基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
搜索文章：程序员怎么可以没有良心-文章索引
以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。 查看全部
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
可以使用:varimgurl=url.match('/#/?s=&f=a&q=&c=&ref=yesterday&dt=&sg=&kl=&m=&size=&sig=&type=&bad=&absolute=&vc=&seed=&rtload=&srp=&spec=&type=web&fullscreen=&clicklist=&page=').get('extra/__imgs__.jpg');或者直接print(imgurl)也能得到图片的url，不过会是jpg格式的。其实跟exif传图片参数是一个道理。
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基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
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以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。 查看全部
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
可以使用:varimgurl=url.match('/#/?s=&f=a&q=&c=&ref=yesterday&dt=&sg=&kl=&m=&size=&sig=&type=&bad=&absolute=&vc=&seed=&rtload=&srp=&spec=&type=web&fullscreen=&clicklist=&page=').get('extra/__imgs__.jpg');或者直接print(imgurl)也能得到图片的url，不过会是jpg格式的。其实跟exif传图片参数是一个道理。
selenium
基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
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以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-11-24 15:34
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。 查看全部
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。 查看全部
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。
最新版本:使用C# CefSharp Python采集某网站简历并且自动发送
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-12-24 22:21
最新版本:使用C# CefSharp Python采集某网站简历并且自动发送
前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
前言
过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
整个解决方案并不复杂：C#编写WinForm窗体进行数据分析和采集。 一开始不想用Python，后来找不到C#下Woff字体转Xml的方案。 网上有很多Python的，所以我加了一个Python工程，虽然只有一个脚本。
1.几个步骤：
首先，您需要模拟登录。 登录后进入简历采集，然后模拟下载。 下载完成后，可以看到求职者的电话号码。
此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('R12.woff')
font.saveXML('R12.xml')
这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
下载或者下载到本地，或者在VS2017 Python环境中搜索PyInstaller直接安装。
右键单击并使用“在此处打开命令提示符”； 输入pyinstaller /path/to/yourscript.py 打包成exe文件。 当 Winform 应用程序调用时，应复制整个文件夹。
3、XML文件有了之后，准备根据上面的Woff文件存为数据字典（这个地方有点乱，先找个网站把Woff显示成文字和代码，然后在里面搜索它的字体XML根据代码定位点，我取X和Y组成一个唯一值（X，Y代表一个词），当然你也可以取更多；
internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
2.使用场景
下班后开启采集服务后，就不用再操心了。 系统会定时自动下载简历并自动推送面试邀请短信。 新人只要发布相应的求职信息，系统就会立即向他发出邀请，真是抢人利器。
BTW：网页模拟运行使用的CEFSharp另开一章。
总结
以上就是文章的全部内容。 希望本文的内容对您的学习或工作有一定的参考价值。 感谢您对易盾网络的支持。
汇总:新浪滚动新闻的json数据获取页面
新浪新闻采集程序天语版本更新日志：v1.21，修复首页和文章页错误！ 新浪滚动新闻采集程序天语版介绍 新浪新闻采集程序天语版是用php开发的，可以自动采集新浪新闻。 占用空间小，建站成本低。 无需等待，即刻拥有海量网站数据； 免更新免维护，易管理，易操作，实现全站后台管理自动采集； 实现内容页面URL路径伪静态功能，让各大搜索引擎的收录更加友好； 新浪滚动新闻采集程序天语版特点： 1.关键词内链VIP2。 内容过滤VIP3。 伪原创词汇VIP4。 模板独立性（支持自己写模板） 5.支持自定义路径伪静态（更好的搜索引擎亲和力）【无组件支持伪静态】 6.增加强大的缓存功能（大大减少UPU资源占用） 7.增加蜘蛛访问记录（实时查看各大搜索引擎蜘蛛对网站的抓取动态） 8.增加免费评论功能 9.增加手机版VIP（自动识别手机和PC访问切换） 10.自动采集百度搜索相关关键词（非常有利于SEO）后台登录admin/账号密码为admin upload 后请及时更改后台登录路径（重命名admin文件夹）。 请期待后续更新。 . .广告不是一成不变的。 客户也可以直接在模板中添加广告代码。 模板位置：/ 采集 /default/带m的为移动版新浪滚动新闻采集程序天宇版首页模板admin/账号密码均为admin后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
前言
过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
整个解决方案并不复杂：C#编写WinForm窗体进行数据分析和采集。 一开始不想用Python，后来找不到C#下Woff字体转Xml的方案。 网上有很多Python的，所以我加了一个Python工程，虽然只有一个脚本。
1.几个步骤：
首先，您需要模拟登录。 登录后进入简历采集，然后模拟下载。 下载完成后，可以看到求职者的电话号码。
此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('R12.woff')
font.saveXML('R12.xml')
这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
下载或者下载到本地，或者在VS2017 Python环境中搜索PyInstaller直接安装。
右键单击并使用“在此处打开命令提示符”； 输入pyinstaller /path/to/yourscript.py 打包成exe文件。 当 Winform 应用程序调用时，应复制整个文件夹。
3、XML文件有了之后，准备根据上面的Woff文件存为数据字典（这个地方有点乱，先找个网站把Woff显示成文字和代码，然后在里面搜索它的字体XML根据代码定位点，我取X和Y组成一个唯一值（X，Y代表一个词），当然你也可以取更多；
internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
2.使用场景
下班后开启采集服务后，就不用再操心了。 系统会定时自动下载简历并自动推送面试邀请短信。 新人只要发布相应的求职信息，系统就会立即向他发出邀请，真是抢人利器。
BTW：网页模拟运行使用的CEFSharp另开一章。
总结
以上就是文章的全部内容。 希望本文的内容对您的学习或工作有一定的参考价值。 感谢您对易盾网络的支持。
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新浪新闻采集程序天语版本更新日志：v1.21，修复首页和文章页错误！ 新浪滚动新闻采集程序天语版介绍 新浪新闻采集程序天语版是用php开发的，可以自动采集新浪新闻。 占用空间小，建站成本低。 无需等待，即刻拥有海量网站数据； 免更新免维护，易管理，易操作，实现全站后台管理自动采集； 实现内容页面URL路径伪静态功能，让各大搜索引擎的收录更加友好； 新浪滚动新闻采集程序天语版特点： 1.关键词内链VIP2。 内容过滤VIP3。 伪原创词汇VIP4。 模板独立性（支持自己写模板） 5.支持自定义路径伪静态（更好的搜索引擎亲和力）【无组件支持伪静态】 6.增加强大的缓存功能（大大减少UPU资源占用） 7.增加蜘蛛访问记录（实时查看各大搜索引擎蜘蛛对网站的抓取动态） 8.增加免费评论功能 9.增加手机版VIP（自动识别手机和PC访问切换） 10.自动采集百度搜索相关关键词（非常有利于SEO）后台登录admin/账号密码为admin upload 后请及时更改后台登录路径（重命名admin文件夹）。 请期待后续更新。 . .广告不是一成不变的。 客户也可以直接在模板中添加广告代码。 模板位置：/ 采集 /default/带m的为移动版新浪滚动新闻采集程序天宇版首页模板admin/账号密码均为admin后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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前言 过去对爬虫的研究不多。 最近需要采集某网站的敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。整个解决方案并不复杂：C#写WinForm窗体，执行
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过去我没有对爬虫做过太多研究。 最近，我有一个需要从某个网站采集敏感信息。 稍微考虑一下，我决定用C#Winform和Python来解决这个事件。
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1.几个步骤：
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此电话号码使用动态生成的 Base64 字体，因此无法直接提取文本。
1、先把Base64转成Woff字体，用C#就可以完成（iso-8859-1编码是个坑，一般用Default会有惊喜）：
SetMainStatus("正在生成WOFF...");
byte[] fontBytes = Convert.FromBase64String(CurFont);
string fontStr = Encoding.GetEncoding("iso-8859-1").GetString(fontBytes).TrimEnd('\0');
StreamWriter sw2 = new StreamWriter(@"R58.woff", false, Encoding.GetEncoding("iso-8859-1"));
sw2.Write(fontStr);
sw2.Close();
2.然后将生成的Woff转成XML（WoffDec.exe是我用Python打包的一个Exe，其实有点小题大做，我专门为这个转换做了一个包，有时间的话还是用下面的整个 C#）
//调用python exe 生成xml文件
ProcessStartInfo info = new ProcessStartInfo
{
FileName = "WoffDec.exe",
WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden
};
Process.Start(info).WaitForExit(2000);//在2秒内等待返回
整个 WoffDec.py 的代码只有 3 行：
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font = TTFont('R12.woff')
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这个包装有点意思。 我先尝试了py2exe，但是没有成功。 我改成pyinstaller，成功了。 连EXE也有11M，不算大。
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internal static readonly Dictionary DicChar = new Dictionary()
{
{"91,744","0" },
{"570,0","1"},
{"853,1143","2" },
{"143,259","3" },
。。。。。。
};
4.以上步骤需要一些时间。 基准词典可用后，您可以根据每次生成的XML文件匹配真实文本。
5、很容易把真文拿出来，直接采集到数据库，然后连接短信发送服务，就可以自动分组发送了。
2.使用场景
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以上就是文章的全部内容。 希望本文的内容对您的学习或工作有一定的参考价值。 感谢您对易盾网络的支持。
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解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-12-23 17:28
解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。 查看全部
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。 查看全部
解决方案:主流前沿的开源监控和报警系统Prometheus+Grafana入门之旅
随着容器化的成熟，Prometheus+grafana作为主流监控告警系统越来越受到企业青睐； 本文了解Prometheus的特点，熟悉其架构和组件，并简要说明其常用概念。 易于部署使其更稳定、更高效，通过docker和binary部署方式搭建Prometheus server，熟悉其控制台常用功能； 穿插监控的基础理论，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应的采集实例进行演示，通过一对CPU监控采集和图形展示的实例了解Prometheus强大的数学支持，最终实现通过部署grafana抓取TCP waiting_connection的精美可视化展示。
解决方案:怎么便捷查询文章原创度，文章原创检测工具在线可以实现
由于写文章费时费力，很多会自己写或者文笔不好的朋友往往转而使用伪原创工具来生成文章，但是这里会有一个问题，大家都知道搜索引擎喜欢的菜都是原创文章的内容，但是大家喜欢的伪原创文章你喜欢吗？ 答案当然是否定的。 只要伪原创文章的原创度足够高，就和原创文章没有区别。 那么，我们如何知道这篇文章的真实性呢？ 原创性如何？ 这里需要使用文章原创性检测工具进行查询。
伪原创文章很早就开始兴起。 那时候，大家只知道如何制作伪原创文章，却不知道伪原创文章的质量是否过关。 随着搜索引擎算法的不断更新，低质量的伪原创文章 可以被识别，甚至文章为采集。 结果是搜索引擎不会收录此类文章。 要想蒙蔽搜索引擎，只能文章到网络，原创性高。 我们之前的操作方法是把伪原创的文章一句一句放到搜索引擎框里检测，这样检测整篇文章很浪费时间，工作效率极低。
如今，随着互联网技术的发展，文章原创性检测工具可以帮助我们更快地完成文章原创性检测工作，告别以往低效的检测方式。
文章原创检测工具，只要你在网上搜索一下，就会有很多，今天要给大家分享的这篇文章原创检测工具（智媒ai伪原创工具，这不仅仅是一个伪原创工具而且上面还有原创文章检测功能）可以说是一款非常不错的文章检测工具。 本工具是一款无需下载安装的文章原创性检测工具。 可以直接在线使用。 使用起来也很方便。 它还支持所有人免费使用。 但是，您需要使用此功能来检测伪原创文章。 文章工具官网（智媒ai伪原创工具）登录或评论即可免费使用，获取积分。
文章原创性检测工具是一键自动检测。 只要选择检测方式，就可以快速完成对文章原创性的检测。 有两种方法可以检测文章的原创性。
他们是：
1.字符拆分检测，字符拆分检测就是将文章段落中的文字按照编号进行拆分，然后进行检测。 字符数根据自己设置。
2.符号拆分检测，顾名思义是根据文章内容中的标点符号进行拆分检测。
这里还有一点值得一提的是，这款文章原创检测工具可以在检测文章原创原创文章原创
好了，说到这里，我分享的方便查看文章原创性的方法介绍完了。 如果你在工作中需要测试文章的原创性，可以试试我上面分享的这个工具。 使用后，您一定会觉得这是一个很棒的小帮手。
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-12-21 22:13
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。 查看全部
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。 查看全部
汇总:自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品的数据分析和数据挖掘
自动采集编写代码采集淘宝和天猫商品，按商品类型进行采集或者采集到本地电脑数据库后经过数据修改、过滤、下载保存下来做进一步的数据分析和数据挖掘。
一、自动采集注意事项：
1、有效商品。支持商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
2、搜索商品。支持搜索商品名、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手动手动修改。
3、智能分类。支持商品标题、商品描述、标题、颜色、价格、图片、属性、链接等信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
4、购物小票。支持卖家店铺信息、支付宝账号信息、店铺地址信息、运费模板、定位地址信息自动化采集，不可人工手工手动修改。
二、爬虫技术爬取规则（正则表达式）：
1、分享商品的链接、支付宝账号信息和购物小票的链接放到一起。正则表达式匹配所有内容，包括正则表达式匹配不到的链接。
2、根据搜索商品名在商品详情页查看是否有网页图片并添加到正则表达式中。
3、根据搜索商品描述添加到正则表达式中。
4、分享商品到淘宝bot后台查看是否有商品图片并添加到正则表达式中。
5、找到对应的商品关键词（商品list中）
三、应用场景：
1、评论爬取。
2、照片、视频爬取。图片信息采集可以用于打印照片、视频采集可以做网页投票、录屏教程等。
3、requests库使用
1）可选。可以用来爬天猫。
2）可选。可以用来爬京东、淘宝、拼多多等所有网站。
解决方案:Delphi实现网页采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-12-17 15:44
解决方案:Delphi实现网页采集
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束- 查看全部
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束- 查看全部
解决方案:Delphi实现网页采集
提到网页采集，人们通常认为他们上网窃取数据，然后将采集到的数据发布到自己的网站上。其实你也可以将采集获取的数据作为公司的参考，或者将采集到的数据与自己公司的业务进行对比等等。
现在的网页采集大多是3P代码（3P表示ASP、PHP、JSP）。东一科技BBS中最具代表性的新闻采集系统和网上流传的新浪新闻采集系统都是用的ASP程序，但是理论上速度不是很好. 如果我尝试使用其他软件的多线程 采集 会更快吗？答案是肯定的。DELPHI、VC、VB、JB都可以，但是PB好像比较难做。下面用DELPHI解释采集网页数据。
1. 简单新闻 采集
新闻 采集 最简单，只需标明标题、副标题、作者、来源、日期、新闻主题和页码即可。在采集之前，必须获取网页内容，所以在DELPHI中添加idHTTP控件（在indy Clients面板中），然后使用idHTTP1.GET方法获取网页内容，语句为如下：
函数 Get(AURL: 字符串): 字符串; 超载;
AURL参数为字符串类型，指定一个URL地址字符串。函数返回也是字符串类型，返回网页的HTML源文件。例如，我们可以这样称呼它：
tmpStr:= idHTTP1。得到（''）;
调用成功后，将网易首页的代码存入tmpstr变量中。
接下来说说数据拦截。在这里，我定义了这样一个函数：
函数 TForm1.GetStr(StrSource,StrBegin,StrEnd:string):string;
变量
in_star, in_end: 整数；
开始
in_star:=AnsiPos(strbegin,strsource)+length(strbegin);
in_end:=AnsiPos(strend,strsource);
结果：=复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）；
结尾;
StrSource：字符串类型，代表HTML源文件。
StrBegin：字符串类型，表示截取的开始标志。
StrEnd：字符串，表示截取结束的标志。
该函数在字符串 StrSource 中返回一段从 StrSource 到 StrBegin 的文本。
例如：
strtmp:=TForm1.GetStr('A123BCD','A','BC');
运行后strtmp的值为：'123'。
函数中使用的AnsiPos和copy是系统定义的，可以在delphi的帮助文件中找到相关说明。我将在这里简要说明：
function AnsiPos(const Substr, S: string): 整数
返回 Substr 在 S 中第一次出现的位置。
函数复制（strsource，in_sta，in_end-in_star）：字符串；
返回字符串 strsource 中从 in_sta（整数数据）到 in_end-in_star（整数数据）的字符串。
有了以上功能，我们就可以通过设置各种标签来拦截想要的文章内容了。在程序中，比较麻烦的是我们需要设置很多标签。要定位某个内容，我们必须设置它的开始和结束标签。比如获取网页的文章的标题，就必须提前查看网页的代码，查看文章标题前后的一些特征码，并使用这些特征码拦截 文章 的标题。
让我们在实践中演示一下，假设 采集 的 文章 地址是
代码是：
文章标题
作者
资源
这是 文章 内容文本。
在第一步中，我们使用 StrSource:= idHTTP1.Get(' '); 将网页代码保存在 strsource 变量中。
然后定义strTitle、strAuthor、strCopyFrom、strContent：
strTitle:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strAuthor:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strCopyFrom:= GetStr(StrSource,'
','
'):
strContent:= GetStr(StrSource,'
,'
'):
这样，文章的标题、副标题、作者、出处、日期、内容、分页就可以分别存储在上述变量中。
第二步是使用循环方法打开下一页，获取内容，并将其添加到 strContent 变量中。
StrSource:= idHTTP1。Get('new_ne.asp');
strContent:= strContent +GetStr(StrSource,'
,'
'):
然后判断是否有下一页，如果有，则获取下一页的内容。
这样就完成了一个简单的拦截过程。从上面的程序代码可以看出，我们使用的拦截方式是找到拦截内容的头部和尾部。如果有多个头和尾怎么办？好像没有办法，只能找到第一个，所以在找之前，先验证截取的内容是否只有前后两部分。
以上内容未经程序验证，仅供参考。如果觉得有用，可以试试。
解决方案:排名和用户双收的关键词布局
我们以前都是做关键词布局，特意在导航栏和模块的title前加上main 关键词来提高关键词的密度和排名，完全没有考虑用户体验. 随着搜索引擎的智能化，这种优化方式已经落伍了。但还是看到了很多这样的网站。科学地进行 SEO 从四个基本优化开始。
1. 重新发现关键词密度
关键词 密度是 关键词seo 在 文章 中出现的次数。
只是为了优化而优化，可以在第一段插入两三个关键词，并加粗，后面的段落可以适当加上关键词，不用管的连贯性文章 、可读性、可重复性等。
为了增加用户体验，把重点放在文章的内容上，不要刻意添加关键词，写文章的时候，可以围绕一个关键词的主题开始写，在标题中添加 关键词 或 关键词 变体、缩写等就可以了。书面的文章应该是流畅的、可读的和实用的。对比一下就知道哪个更好了。前者，由于内容的可读性和重复性，即使开始获得稍微好一点的排名，因为内容不适合传播，点击转发的人也会变少。根据 click 原则，这样的排名会下降。
文章 流畅、实用、可读性强，传播性更好。就算一开始排名不好，点击的人多了，排名自然就上去了。这个假设是基于搜索引擎早期的关键词识别技术，更何况现在的搜索引擎早就认识到了关键词堆叠的不良行为。
2.适度堆叠关键词
现在很多cms管理系统会自动提取文章的开头作为文章的概览、指南和总结。而搜索引擎蜘蛛最先阅读的内容也是文章开头的，如果在文章前面堆一些关键词，就有可能骗过百度。但如果你关键词效果不好，cms会自动抽取另一段，重复开头，重复关键词。这是作弊。
为用户优化内容，一般情况下，遵循关键词自然出现的原则，即关键词恰好出现在文章中，能够引起读者的共鸣。大多数 文章 在末尾总结了整个 文章，因此 文章 末尾的 关键词 也是使 文章 更相关的一种方式。
只是为了加关键词而写的结尾，肯定很难兼顾总结的任务。只为总结而写的结尾，自然会将文章的重点和要点写在最后。不送出去，一不小心就会插柳柳成荫。”这是实话。
3. 永远不要盲目依赖文章伪原创软件
现在很多伪原创软件都用所谓的关键词来代替伪原创文章，其实没什么用。没有官方网站会原创用这个方法来做文章。关键词替换最大的缺点在于文章的可读性。很多词被替换后，就无法流利地阅读了。这样的文章，就算是收录，别人看了我肯定不会看第二遍，当然也不会转载。
如果我们在写文章的时候把读者放在心上，那么关键词中就会出现各种形式的关键词、别名、常用名等等，其实就是关键词的不同的表达方式，因为用得自然，自然会被读者认可，从而获得点击或转载。把读者放在心上，换位思考，为他们写出实用的文章，自然就能获得好的排名、转载和传播。
4、网站定位从关键词组合开始
许多SEOer都有这样的经历。在撰写文章 文章 时，他们希望插入尽可能多的 关键词。就这样，他们总以为这么多词组合起来，所有的词都能得到更好的排名，其实是一种错觉。当一个页面的权重为5的时候，如果把它分成5个词，每个词的权重就会小于5。如果master做一个词，那么他就会接近5，所以这会导致权重分散，以致达不到想要的排名。
当网站的权重比较低的时候，做好一个词往往比多个词要容易的多。一个词起来了，再做其他词就容易多了。关键词不要太贪心，做大做全，以用户为中心，为用户写文章，而不是为关键词写文章。
从细节做SEO，不要为了优化而优化。记住用户就是上帝，排名优化和用户优化才是科学优化之道！
-结束-
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-12-15 14:15
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
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核心方法:SEO最强的营销分析工具—Ahrefs 详解
◎……
这个工具很强大，可惜价格很贵，有99美元、179美元、399美元、999美元（包月）价格区间，如下图
我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
在头部的导航栏中，可以找到以下按钮（红框）
让我们一一分析
改变这是监控
监控什么？
◎blacklink（一旦检测到与您的网站相关的外部链接，系统会通知您）
◎关键字（一旦检测到与您的网站相关的关键词，系统会通知您）
◎ment（根据集合关键词，可以找到与此关键词相关的内容）
站点浏览器 网站 分析
site explorer是用来分析网站的各种指标的，也是我们最常用的地方，后面会详细讲解
内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
关键字浏览器 关键词 挖掘
这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
排名追踪器 排名追踪器
跟踪 网站 在 Google 搜索引擎上的排名
现场审计 网站 监控
进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
你也可以将ahrefs的代码放到robot文件中，让ahrefs为你的网站做深度分析
接下来，让我们关注站点资源管理器
这个模块是我们经常用到的，举个例子：
页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
例如
有10000个外链，但是其中一个网站贡献了5k个外链给我（可能这个网站把我的网站放到了他的主页上），然后把这些外链数量统一起来5k，在Referring Domain中我们只统计一个相关的域名
橙色关键字（关键词 用于自然搜索）：Ahrefs 根据您提供的 网站 链接将出现在 Google 前 100 名的所有 关键词 放在一起。而且这个关键词在不同国家的排名会重复计算
例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
让我们来看看破碎
断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
broken的用法是给我们找一个外部链接，然后发现对方指向的网站挂了，然后你给他写信告诉他“嘿，同志，我找到链接了在你的网站下了，我给你找到了，你的链接内容和我现在写的文章差不多，你可以换成我的。”
这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
接下来Organic search（自然搜索），如下图：
您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
移动指的是关键词的历史排名
Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
我们看Pages区域，如下图
第一个最佳链接
以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
Best by link's growth 可以查看哪些页面的增长率最大（根据外链数量判断）
Top content 可以看到页面中哪些内容表现最好
接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
热门广告
检查竞争对手如何在谷歌上写他们的副本，以及特定链接链接到哪个页面，所有这些都可以清楚地分析
热门着陆页
这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要 查看全部
下载说明：
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2、点击【支付下载】后，会跳转到百度网盘分享链接，输入提取码，即可提取文件；
3、本站所有资源统一提取码为：JSZL（输入时不区分大小写，也可在付费下载按钮旁边一键复制）；
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5、本站提供的技术信息均采集自互联网。如相关信息侵犯了您的版权权益，请及时联系我们删除；
6、本站积分可通过每天登录获得，在网站右侧的悬浮条上有签到按钮；
7. 更多问题请见：
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技术资料网 » 气动测量仪表自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
常问问题
核心方法:SEO最强的营销分析工具—Ahrefs 详解
◎……
这个工具很强大，可惜价格很贵，有99美元、179美元、399美元、999美元（包月）价格区间，如下图
我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
在头部的导航栏中，可以找到以下按钮（红框）
让我们一一分析
改变这是监控
监控什么？
◎blacklink（一旦检测到与您的网站相关的外部链接，系统会通知您）
◎关键字（一旦检测到与您的网站相关的关键词，系统会通知您）
◎ment（根据集合关键词，可以找到与此关键词相关的内容）
站点浏览器 网站 分析
site explorer是用来分析网站的各种指标的，也是我们最常用的地方，后面会详细讲解
内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
关键字浏览器 关键词 挖掘
这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
排名追踪器 排名追踪器
跟踪 网站 在 Google 搜索引擎上的排名
现场审计 网站 监控
进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
你也可以将ahrefs的代码放到robot文件中，让ahrefs为你的网站做深度分析
接下来，让我们关注站点资源管理器
这个模块是我们经常用到的，举个例子：
页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
例如
有10000个外链，但是其中一个网站贡献了5k个外链给我（可能这个网站把我的网站放到了他的主页上），然后把这些外链数量统一起来5k，在Referring Domain中我们只统计一个相关的域名
橙色关键字（关键词 用于自然搜索）：Ahrefs 根据您提供的 网站 链接将出现在 Google 前 100 名的所有 关键词 放在一起。而且这个关键词在不同国家的排名会重复计算
例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
让我们来看看破碎
断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
broken的用法是给我们找一个外部链接，然后发现对方指向的网站挂了，然后你给他写信告诉他“嘿，同志，我找到链接了在你的网站下了，我给你找到了，你的链接内容和我现在写的文章差不多，你可以换成我的。”
这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
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您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
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Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
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第一个最佳链接
以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
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接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
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这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要 查看全部
解决方案:气动量仪自动数据采集及处理系统的设计与实现.pdf
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7. 更多问题请见：
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我们自己的是 $399/月
当然，有些人可能会去某宝购买，如果能找到合适的，也是可以的
好了，现在我们来分析一下Ahrefs的一些用法和功能点，首先进入首页
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站点浏览器 网站 分析
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内容浏览器
内容挖掘和分享，这个功能和 的功能很相似，就是分析一个话题，哪些内容最热，最受欢迎
例如，如果我搜索 关键词 led 灯，
我们可以分析关于 led 灯的 关键词，他们在不同社交网络上的分享量，谁分享了这个帖子，以及这个页面的数据表现（UR，DR ...）
这个主题和内容挖掘模块还是很有用的
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这很容易理解。输入一个关键词，系统会帮你挖掘出相关的关键词建议，以及对这个关键词的每一项进行维度分析，比如：
关键词难度、CPC价格、搜索量、点击率
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进入网站，可以查看网站的套路，分析网站哪里有问题，需要改进的地方
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页面中间有查询网站的数据概览，如下图：
让我们一一分析
Ahrefs Rank（Ahrefs 排名）：这个指标是根据你查询的外部链接数量来排名的。您拥有的外部链接越多，您在 Ahrefs 中的排名就越高。
UR（page rating）：URL索引，指网站页面的链接索引。请记住，该指标的得分越高，他在 Google 上的排名就越高。高的。
DR（网站评级）：指的是整个网站的实力。指标越强，这个网站的权重越高，或者说这个网站的综合指数越强
注：UR 和 DR 的评分范围为 1 到 100。
其实这里的UR和DR和我之前在《一个文章理解：DA和PA是什么？详细了解
Backlinks（外链数）：指向你要查询的网站的所有外链的总和，外链数越多，指数越高
引用域（与 网站 相关）：这与反向链接不同。backlink指的是所有外部链接的数量，reference是统计相关的网站（去重）
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例如
一个这个关键词，在美国排名第10，在日本排名第15，在香港排名第30，那么这个值会被算作3并叠加
自然流量：此值是 Ahrefs 对 网站 每月指标的估计值。它是基于 关键词 每月搜索量和 网站 在 Google 上的链接排名的综合指标。
流量值（traffic estimate）：这个值是Ahrefs对他在一个月内可能带来的所有关键词流量的估算成一个量，或者说预估值。
下面是一些值的直观分析
这方面我主要看竞争对手，外链增减（哪个国家对他的贡献最大），月度搜索（流量变化），付费搜索（对方用什么样的CPC文案），竞争对手的内容布局
接下来我们分析一下左栏的几个重要指标
首先，让我们看一下黑链接。在这里 ahrefs 会告诉你哪个 网站 为你建立了外部链接。
并且我们可以通过blacklink分析这个网站使用了哪个锚文本（关键词），这个关键词的链接指向什么（对方在推广哪些页面），甚至这个网站他的网站是不是wordpress，是不是英文……可以做很详细的指标判断
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断区就是对方给你的网站链接断了，那这个区有什么用呢？我们应该如何使用
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这就是 Broken link 的用处。具体使用方法，或许你可以看看这篇文章《外链构建进阶方法-404详解指南》
因为反向链接很多，一个一个去分析会累死的。我建议使用引用域进行分析，这样会更快
Top reference content也是我比较喜欢的一个功能，如下图所示：
利用这个功能，我们可以很容易的知道对方的网站在哪里推广，谁推广了他，关键词用的是什么，指向了哪些页面。
假设你现在写了一篇不错的 文章，那么你可以准确地看到这个 文章 在不同的社交渠道上被分享给了多少人
接下来Organic search（自然搜索），如下图：
您可以查看所有竞争对手关键词的搜索量、关键词难度、关键词排名和CPC价格，如下图所示
移动指的是关键词的历史排名
Top page是指哪些页面带来的流量最多，一个网页有多少关键词在Google上排名，以及这些top页面在Google上的排名
竞争领域
根据你给的网站地址，你可以在Google上列出前十名网站
内容差距
在content gap中输入竞争对手的网站，Ahrefs就可以挑出竞争对手有而你没有的关键词，如下图：
我们看Pages区域，如下图
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以上是Best by links，就是找出竞争对手网站哪些页面表现最好（根据外链数量）
Best by link's growth 可以查看哪些页面的增长率最大（根据外链数量判断）
Top content 可以看到页面中哪些内容表现最好
接下来是传出链接区域
第一个是Linked domain，就是查看哪些网站链接指向了你的网站，如下图，我们可以分析出哪些网站指向你，他们怎么样他们网站的权重，他们的外部链接数量如何
链接域是指您的竞争对手的 网站 在他们的 网站 中的位置，他们的链接指向
失效链接，与之前的失效链接不同，这里的失效链接是指你的竞争对手在他们的页面上有哪些链接是无效的
你可以清楚的分析你的竞争对手的网站有哪些页面宕机了（当然你也可以分析你自己的）
最后一个模块
付费搜索
PPC关键字：这个很容易理解，他们是竞争对手，关键词是他们用来在谷歌上做广告的
你可以清楚地看到关键词的展示形式是什么样的，搜索量是多少，关键词的难度有多大，还有CPC价格和深圳的流量增长情况。可以做很好的数据观察
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检查竞争对手如何在谷歌上写他们的副本，以及特定链接链接到哪个页面，所有这些都可以清楚地分析
热门着陆页
这个功能是通过广告告诉你竞争对手的哪个页面流量最多
通过这个数据，我们可以清楚的知道竞争对手，每个页面获得的流量是多少，这个页面有多少种形式的广告文案，甚至是这个页面最流行的关键词，所有这些可以通过数据追查搞清楚！
我认为 Ahrefs 非常强大。这个工具几乎囊括了所有你能想到的关于独立站的数据。更重要的是，Ahrefs 几乎是公认的 SEO 行业强大的营销工具。
最后，我想强调：
第一：分析竞争对手的数据是一个非常非常重要的工作，一定要多花时间去研究竞争对手的推广策略（你会有感觉的）
第二：工具终究只是工具。给你一个判断，你不能给出一个很准确的数据。您无法获得真正准确的数据，所以不要依赖工具。
第三：还是要做好产品和内容，这是一切的根本
第四：对数据的分析一定要敏感，知道策略的重要性，流量策略的重点
第五：你必须知道每个数据之间的逻辑。我觉得系统思考真的很重要
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-12-12 23:51
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下： 查看全部
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下： 查看全部
汇总:Qt编写控件属性设计器9-数据库采集
1 简介
数据库作为数据源，在很多组态软件中被广泛使用，指定数据库类型，填写数据库链接信息，指定对应的数据库表和字段，采集区间，程序如下采集每隔一段时间自动采集数据库数据，只需绑定到界面上的控件即可赋值显示。使用数据库作为数据源有一个非常大的优势就是不需要额外编写通信代码，而且与对方的语言和平台无关。不会有乱七八糟的，比如不规范的通讯协议，不准确的分析。事实并非如此，因此可以支持任何语言和平台。毕竟有数据库作为中间载体过渡，并且任何语言和任何平台都会有一个数据库，它是兼容的。因此，使用数据库作为数据源是一个很好的解决方案。能够专注于软件功能的持续集成。数据库
体验地址： 提取码：877p 文件：可执行文件.ziplinux
2.实现的功能自动加载插件文件中所有控件生成列表，默认内置控件超过120个，拖拽到画布自动生成对应控件，所见即所得. 在右侧的中文属性栏中，更改相应的属性会立即应用到相应的选中控件上，直观简洁，非常适合初学者。首创的属性栏文本翻译映射机制，效率极高，扩展其他语言的属性栏非常方便。所有控件的属性自动提取出来显示在右侧的属性栏中，包括枚举值下拉框等。支持手动选择插件文件和外部导入插件文件。可以将当前画布的所有控件配置信息导出到一个xml文件中。可以手动选择xml文件打开控件布局，根据xml文件自动加载控件。可以拉动滑杆，勾选模拟数据复选框，输入文本框。可以通过三种方式生成数据并应用所有控件。该控件支持八个方向的拖动和缩放，适配任意分辨率，可以微调键盘上下左右的位置。打开串口采集、网络采集、数据库采集进行数据设置。代码极其简洁，注释非常详细，可以作为配置的原型，自行扩展更多的功能。纯Qt编写，支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。3.渲染
4.核心代码
void frmData::initServer()
{
//实例化串口类,绑定信号槽
com = new QextSerialPort(QextSerialPort::EventDriven, this);
connect(com, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataCom()));
//实例化网络通讯客户端类,绑定信号槽
tcpClient = new QTcpSocket(this);
connect(tcpClient, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readDataClient()));
//实例化网络通讯服务端类,绑定信号槽
tcpSocket = NULL;
tcpServer = new QTcpServer(this);
connect(tcpServer, SIGNAL(newConnection()), this, SLOT(newConnection()));
//开启定时器读取数据库采集数据
timer = new QTimer(this);
connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readDataDb()));
timer->setInterval(1000);
}
void frmData::on_btnOpenDb_clicked()
{
if (ui->btnOpenDb->text() == "打开") {
<p>
if (App::DbType == "sqlite") {
//先检查数据库文件是否存在
QString dbPath = qApp->applicationDirPath() + "/" + App::DbPath;
QFile file(dbPath);
if (file.size() == 0) {
return;
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
dbConn.setDatabaseName(dbPath);
} else if (App::DbType == "mysql") {
//先检查数据库服务器IP是否通,不检查直接链接,不存在的IP会卡好久
QTcpSocket socket;
socket.connectToHost(App::DbPath, App::DbPort);
if (!socket.waitForConnected(2000)) {
return;
} else {
socket.disconnectFromHost();
}
dbConn = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL");
dbConn.setHostName(App::DbPath);
dbConn.setPort(App::DbPort);
dbConn.setDatabaseName(App::DbName);
dbConn.setUserName(App::DbUser);
dbConn.setPassword(App::DbPwd);
} else {
//暂未支持其余数据库,能够自行加入
return;
}
bool ok = dbConn.open();
if (ok) {
setEnable(ui->btnOpenDb, false);
ui->btnOpenDb->setText("关闭");
timer->start();
}
} else {
if (dbConn.isOpen()) {
dbConn.close();
}
setEnable(ui->btnOpenDb, true);
ui->btnOpenDb->setText("打开");
timer->stop();
}
}
void frmData::readDataDb()
{
QString sql = QString("select %1 from %2").arg(App::DbColumn).arg(App::DbTable);
QSqlQuery query;
if (query.exec(sql)) {
if (query.next()) {
double value = query.value(0).toDouble();
ui->txtValue->setText(QString::number(value));
append(4, QString("当前值: %1").arg(value));
}
}
}</p>
5.控件介绍 150多个精美控件，涵盖各种仪表盘、进度条、进度球、指南针、图表、尺子、温度计、导航栏、导航栏、flatui、高亮按钮、滑动选择器、农历等。远远超过qwt集成的控件数量。每个类都可以独立成一个单独的控件，零耦合，每个控件都有头文件和实现文件，不依赖其他文件，方便单个控件以源码的形式集成到项目中代码，代码量小。qwt的控制类环环相扣，高度耦合。如果要使用其中一个控件，则必须收录所有代码。全纯Qt编写，QWidget+QPainter绘图，支持Qt4.6到Qt5.12任意Qt版本，支持mingw，msvc、gcc等编译器，支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。支持windows+linux+mac+embedded linux等任意操作系统，无乱码可直接集成到Qt Creator中，与内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。no乱码可以直接集成到Qt Creator中，和内置控件一样使用。大多数效果只需要设置几个属性，非常方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。这很方便。每个控件都有对应的单独DEMO，收录控件的源代码，方便参考。同时还提供了所有控件使用的集成DEMO。每个控件的源代码都有详细的中文注释，按照统一的设计规范编写，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。都是按照统一的设计规范编写的，方便学习自定义控件的编写。每个控件的默认配色和demo对应的配色都非常精美。
超过 130 个可见控件，6 个不可见控件。一些控件提供多种样式选项和指示器样式。所有控件都适应表格拉伸变化。集成自定义控件属性设计器，支持拖拽式设计，所见即所得，支持xml格式导入导出。自带activex控件demo，所有控件都可以在IE浏览器中直接运行。整合fontawesome图形字体+阿里巴巴iconfont采集的上百种图形字体，享受图形字体的乐趣。所有控件最终都会生成一个动态库文件（dll或so等），可以直接集成到qtcreator中进行拖拽设计。目前已经有qml版本，后面会考虑pyqt版本，如果用户需求量大的话。自定义控件插件作为动态库开放使用（永久免费），无任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 没有任何后门和限制，请放心使用。目前提供了26个版本的dll，包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p 包括qt5.12.3 msvc2017 32+64 mingw 32+64。控件的不定期增长和完善，SDK的不定期更新，欢迎大家指教，谢谢！Qt入门书籍推荐霍亚飞的《Qt Creator快速入门》和《Qt5编程入门》，Qt进阶书籍推荐官方的《C++ GUI Qt4编程》。强烈推荐程序员修身规划系列书籍《大话程序员》《程序员的成长课》《程序员无忧》，受益匪浅，受益终生！SDK下载链接： 提取码：877p
汇总:「从零开始学爬虫」采集天堂图片网图片数据
l 思路分析
配置思路概述：
l 配置步骤
1.新建一个采集任务
选择【采集Configuration】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task name]可以自定义，点击Next。
2.获取分类列表链接
①点击采集预览，观察页面链接，发现分类链接规则为：字符串
②使用地址过滤的方法过滤掉分类链接。
\c 代表一串小写字母，因此设置地址过滤器包括：\c/
3.获取翻页&列表链接
①新建模板02，然后在其下新建链接提取。您可以将名称更改为翻页链接。
② 提取模板01中的链接，与模板02关联起来。
③采集预览、观察翻页链接全部包括：
字母串/索引
④ 如下图设置过滤页地址。其中\c表是一串小写字母
⑤ 翻页链接与自己的模板关联，这里做如下设置。
⑥新建一个链接提取并重命名为提取图片列表链接。
采集预览，打开图片列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串小写字母_一串小写字母_v一串数字/
⑦该定律可表示为：\c_\c_v\d/
\c：代表小写
4.提取图片列表链接
①新建模板03，在该模板下新建数据提取。
关联数据表
②采集预览，打开新建列表链接预览界面，观察图片列表链接规则，发现规则为：
一串字母_一串字母_v一串数字/pic_一串数字.html
③上述规则可以表示为：\c_\c_v\d/pic_\d.html，如下图进行地址过滤。
5.数据提取
①新建模板04，在其下新建数据提取链接。
②将模板03的链接提取关联到模板04。
③新建一个数据表单，具体步骤和字段属性如下：
④协会形式
⑤采集预览，选择任意图片页面链接，在浏览器中打开。
⑥在页面空白处，右击选择View Source Files。
⑦ 找到下图显示的链接就是图片的链接，点击进入图片页面
⑧ 编写提取图像数据的脚本，具体操作如下：
具体脚本文本如下：
var st= DOM.GetSource().ToStr();//获取页面源码，并转化为字符串格式
var b="https:"+st.Middle("\"imgis\" src='","'");//取源码中图片链接
var doc = EXTRACT.OpenDoc(CHANN, b, "");//打开图片链接
var pic=doc.GetDom().GetSource( b);//取图片链接页面的源码，即图片
record re;//定义一个返回
re.tit=st.Middle("arctitle='","'");//取页面源码中的图片名称，并返回
re.ex=".jpg";//定义ex为jpg
re.pic=pic;//返回图片
RESULT.AddRec(re,this.schemaid);//结束
⑨采集预览，双击进入最终数据页，如下图，采集已经到图了。
l 采集步骤
模板配置完成，采集预览没问题后，数据就可以采集了。
① 首先创建一个采集数据表：
选择【建立数据表】，在【表单列表】中点击模板的表单，在【关联数据表】中选择【创建】，自定义表名，这里命名为【tiantang】（注意数字和特殊符号不能用于命名），点击【确定】。创建完成后，勾选数据表，点击右上角的保存按钮。
②选择【Data采集】，勾选任务名称，点击【Start采集】即可正式启动采集。
③采集及导出数据如下：
技术文章:自动采集影视PHP源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-12-12 03:34
技术文章:自动采集影视PHP源码
自动采集视频源码免升级版，只要上传到服务器即可直接使用，界面会自动获取最新的视频资源，无需手动升级操作，是一个很有用的视频网站源码，如果需要自己搭建影视网站的朋友可以自己试试。
PHP源码是用php开发的自动采集视频网站源码。采用自动采集和升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题。本系统无后门，完全开源，适合二次开发。有些页面不完整，需要自己写。
源代码详情
1、本源码是php开发的自动采集视频网站源码；
2、采用自动采集升级，确保分析界面可以正常使用，没有任何问题；
3、本系统无后门，完全开源，完全免费，适合二次开发；
4.有些页面不完整，需要自己写。
使用说明
ftp上传需要使用二进制上传方式，方法请自行百度；
数据文件夹需要读写权限。对于vps，win系统给予用户读写权限，linux给予766或777权限；
首次使用程序时，请到后台进行相关设置，否则会出现错位、空白等；
默认后台：网站地址/admin 默认账号密码：admin；
程序使用环境php5.2-php5.5直接上传使用。
预告：
不提供任何帮助和说明。
本程序需要有建站经验，保证100%正常运行，功能齐全。
不懂网站构造的请绕行，
本程序不提供技术支持，不接受中差评，不提供免费技术支持和使用指导，技术服务直接联系卖家计算工作量费用
技术文章:php文章采集 伪原创工具.rar(php采集源码)
阅读本文提示词：php采集源码、自动采集网站php源码、文章采集生成伪原创软件
php文章采集 伪原创tools.rarx
在线项目，不过都是伪原创工具，不是原创工具，只能算真正的人工智能生成，而且生成都是人工review，稍微修改一下就可以叫Robot审查。
网站文章采集器，不过主要是把网站关键词卷起来写成文章，比如文章采集器是分批下载的，没有采集，是拿不到排名的。
网站文章采集器，前六个小规则
1. 在标题中收录 关键词
2. 关键词密度
3. 关键词出现的次数
4. 关键词 的目标
5. 文章 图片alt属性
6. 关键词 标签
7. 关键词密度
8. 关键词 的相关性
9. 关键词 与 文章 的相关性
1.标题为关键词
2.标题为关键词
3.优化文章标题
1. 关键词密度
关键词 的密度是 关键词 在 文章 中出现的百分比。不要刻意增加关键词密度，只要每个关键词页面收录4到5个，客户体验就可以了。不要频繁出现关键词，以免搜索引擎蜘蛛认为你作弊而不喜欢。符合 SEO 标准 文章
2. 关键词整合
文章的开头和结尾，可以合并多个关键词，不要频繁出现，尽量保持句子流畅，语义清晰。
3、从受众角度，结合用户搜索习惯，填写相应的关键词（见百度下拉框或相关搜索）。
4.长尾关键词记录
文章描述 规格
1、文章的描述必须收录页面关键词，比如一个文章有多个页面，那么关键词最好出现在描述中；
2、关键词最好在描述中多次出现。一般一个关键词出现三次；重复关键词是有一定技巧的。例如，“文君营销”不必每次都与“文君”、“营销”密切相关，可以分开；
3、文章的描述没有严格的字数要求，一般两三行，最好80-100个汉字；
4、文章的描述不是关键词的叠加或列表，而是对文章内容的概括，引导用户点击继续浏览；
文章 的内容布局要求
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自动采集视频源码免升级版，只要上传到服务器即可直接使用，界面会自动获取最新的视频资源，无需手动升级操作，是一个很有用的视频网站源码，如果需要自己搭建影视网站的朋友可以自己试试。
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使用说明
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1. 在标题中收录 关键词
2. 关键词密度
3. 关键词出现的次数
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7. 关键词密度
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1.标题为关键词
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1. 关键词密度
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3、文章的描述没有严格的字数要求，一般两三行，最好80-100个汉字；
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7. 关键词密度
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1.标题为关键词
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1. 关键词密度
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3、文章的描述没有严格的字数要求，一般两三行，最好80-100个汉字；
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解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-12-11 00:46
解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
目录
写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
近年来，数据可视化大屏的出现掀起波澜。很多企业老板都想为霸道总裁打造属于自己的“炫酷爆款”大屏座舱。今天给大家分享的是【行业搜索指数排行-数据可视化大屏解决方案】。
之前有小伙伴建议我制作一些学习Echarts的视频课程，这样可以更快的上手，于是我就跟星爷录制了《Echart-0基础入门》系列课程（共14课）。希望大家多多学习支持。
❤️效果展示❤️ 1.先看动态效果图
2.丰富的主题样式
一、确定需求方案 1、确定产品部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，全屏后F11占满全屏无滚动条；可以自适应显示其他分辨率屏幕。
2. 功能模块 3. 部署方式 2. 总体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本例采用python请求采集实时数据方式。在实际开发需求中，支持自定义HTTP API接口或其他各类数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表等。 数据更新方式：本例中，为了显示数据，采用时序拉取方式。实际开发需求中，后台数据实时更新，实时推送到前端展示；三、爬虫的关键编码实现 采集 1.
采集这次的目标是百度行业排名。打开URL页面如图：
2.确认各个模块的url请求和参数
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
官方数据:如何最大限度地提高你在谷歌的搜索引擎排名
第 1 步：重新优化现有内容
首先是确保您当前的页面是 100% SEO 优化的，尤其是那些已经在第一或第二页上排名的页面。
为什么这很重要？因为 Google 已经认为您的 网站 与您的目标 关键词 相关。
（否则你不会出现在搜索结果的第一页附近）
因此，您需要做的就是对该页面进行一些页面搜索引擎优化和用户体验改进。这样你可以获得更高的排名。
Search Console 是查找需要提升的页面的最佳方式。
首先，登录并转到 网站 的效果部分。
按排名对 关键词 进行排序。然后，向下滚动，直到您看到 关键词 的平均位置约为 8。您必须先处理这些页面。
如果您不确定 网站 上的哪些页面在这些 关键词 上排名，请单击该 关键词，然后单击“页面”选项卡。
现在您已经找到了正确的页面，下一步是什么？
这在很大程度上取决于页面。如果您认为它的 关键词 优化得不是很好，那么您可能希望专注于页面优化。
或者您的内容有点过时，那么您希望使该内容保持最新。
换句话说，您的内容的用户体验不是很好。那么，您可以提高网页速度。并使用小标题和大字体使您的内容更易于阅读。
对您要改进的每个页面重复此过程。
第 2 步：使用内部链接
现在您的页面明显看起来更好了，是时候创建指向它的内部链接了。
具体来说，您将内部链接添加到您的 网站 权威页面，并将这些链接定向到需要更好排名的页面。
您可能已经知道 网站 上的哪些页面具有最高的链接权限。
如果没有，您可以使用像 Ahrefs 这样的 SEO 工具来识别您的高权限页面。
这里唯一要记住的是，您要在内部链接中使用丰富的 关键词 锚文本。
这是因为您使用的锚文本有助于 Google 了解您的网页是关于您的目标 关键词。
例如，我确保将此内部链接的锚文本设为“On Page SEO”，这是我在该页面上的目标 关键词。第 3 步：针对自然点击率进行优化
Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
核心页面指标是 Google Search Console 中的一份报告，它告诉您“您的页面如何根据实际使用数据执行”。
核心页面指标不是直接的排名信号……还不是。
即便如此，它还是完全值得优化的。
为什么？
那么，糟糕的用户体验会直接或间接地影响您的搜索引擎排名。
例如，假设您的页面加载缓慢。而且您的内容很难阅读。
那么，当 Google 用户登陆您的页面时，他们会做什么？尽快点击他们的“后退”按钮。
这将大大提高您的跳出率。并损害页面的整体停留时间。
根据我们所做的排名因素研究，停留时间较短的 网站 在 Google 结果中的排名往往较低。
但这只是冰山一角，糟糕的用户体验也会间接损害您的搜索引擎排名。
假设一位博主访问了您的页面，您的内容很棒，而且您的核心页面指标也很强大。
好吧，博主很有可能在未来的 文章 中链接到您，但是如果您的 网站 的用户体验很糟糕怎么办？那个博主可能不会花太多时间看你写的东西。
因此，我建议定期检查您的核心页面指标并尽可能改进它们。
第 5 步：获取相同 关键词 的多个搜索结果
这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
有两种主要方法可以在多个位置上排名。
首先，你可以让你的 网站 排成连续的位置，就像这样。
有这样一个连续排名的时候，真的很棒，但是很难具体优化。
我看到的唯一优化想法是：收录相似主题的两个页面之间的链接。 查看全部
目录
写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
近年来，数据可视化大屏的出现掀起波澜。很多企业老板都想为霸道总裁打造属于自己的“炫酷爆款”大屏座舱。今天给大家分享的是【行业搜索指数排行-数据可视化大屏解决方案】。
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2.丰富的主题样式
一、确定需求方案 1、确定产品部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，全屏后F11占满全屏无滚动条；可以自适应显示其他分辨率屏幕。
2. 功能模块 3. 部署方式 2. 总体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本例采用python请求采集实时数据方式。在实际开发需求中，支持自定义HTTP API接口或其他各类数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表等。 数据更新方式：本例中，为了显示数据，采用时序拉取方式。实际开发需求中，后台数据实时更新，实时推送到前端展示；三、爬虫的关键编码实现 采集 1.
采集这次的目标是百度行业排名。打开URL页面如图：
2.确认各个模块的url请求和参数
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
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第 1 步：重新优化现有内容
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为什么这很重要？因为 Google 已经认为您的 网站 与您的目标 关键词 相关。
（否则你不会出现在搜索结果的第一页附近）
因此，您需要做的就是对该页面进行一些页面搜索引擎优化和用户体验改进。这样你可以获得更高的排名。
Search Console 是查找需要提升的页面的最佳方式。
首先，登录并转到 网站 的效果部分。
按排名对 关键词 进行排序。然后，向下滚动，直到您看到 关键词 的平均位置约为 8。您必须先处理这些页面。
如果您不确定 网站 上的哪些页面在这些 关键词 上排名，请单击该 关键词，然后单击“页面”选项卡。
现在您已经找到了正确的页面，下一步是什么？
这在很大程度上取决于页面。如果您认为它的 关键词 优化得不是很好，那么您可能希望专注于页面优化。
或者您的内容有点过时，那么您希望使该内容保持最新。
换句话说，您的内容的用户体验不是很好。那么，您可以提高网页速度。并使用小标题和大字体使您的内容更易于阅读。
对您要改进的每个页面重复此过程。
第 2 步：使用内部链接
现在您的页面明显看起来更好了，是时候创建指向它的内部链接了。
具体来说，您将内部链接添加到您的 网站 权威页面，并将这些链接定向到需要更好排名的页面。
您可能已经知道 网站 上的哪些页面具有最高的链接权限。
如果没有，您可以使用像 Ahrefs 这样的 SEO 工具来识别您的高权限页面。
这里唯一要记住的是，您要在内部链接中使用丰富的 关键词 锚文本。
这是因为您使用的锚文本有助于 Google 了解您的网页是关于您的目标 关键词。
例如，我确保将此内部链接的锚文本设为“On Page SEO”，这是我在该页面上的目标 关键词。第 3 步：针对自然点击率进行优化
Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
核心页面指标是 Google Search Console 中的一份报告，它告诉您“您的页面如何根据实际使用数据执行”。
核心页面指标不是直接的排名信号……还不是。
即便如此，它还是完全值得优化的。
为什么？
那么，糟糕的用户体验会直接或间接地影响您的搜索引擎排名。
例如，假设您的页面加载缓慢。而且您的内容很难阅读。
那么，当 Google 用户登陆您的页面时，他们会做什么？尽快点击他们的“后退”按钮。
这将大大提高您的跳出率。并损害页面的整体停留时间。
根据我们所做的排名因素研究，停留时间较短的 网站 在 Google 结果中的排名往往较低。
但这只是冰山一角，糟糕的用户体验也会间接损害您的搜索引擎排名。
假设一位博主访问了您的页面，您的内容很棒，而且您的核心页面指标也很强大。
好吧，博主很有可能在未来的 文章 中链接到您，但是如果您的 网站 的用户体验很糟糕怎么办？那个博主可能不会花太多时间看你写的东西。
因此，我建议定期检查您的核心页面指标并尽可能改进它们。
第 5 步：获取相同 关键词 的多个搜索结果
这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
有两种主要方法可以在多个位置上排名。
首先，你可以让你的 网站 排成连续的位置，就像这样。
有这样一个连续排名的时候，真的很棒，但是很难具体优化。
我看到的唯一优化想法是：收录相似主题的两个页面之间的链接。 查看全部
解决方案:【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时
目录
写在前面，最近收到很多小伙伴的建议。如果大屏显示的数据采用真实的数据分析计算，会更贴近小伙伴们的实际工作场景，可以快速应用到工作中。因此，小伙伴们应需求，这个数据可视化+爬虫就诞生了。
近年来，数据可视化大屏的出现掀起波澜。很多企业老板都想为霸道总裁打造属于自己的“炫酷爆款”大屏座舱。今天给大家分享的是【行业搜索指数排行-数据可视化大屏解决方案】。
之前有小伙伴建议我制作一些学习Echarts的视频课程，这样可以更快的上手，于是我就跟星爷录制了《Echart-0基础入门》系列课程（共14课）。希望大家多多学习支持。
❤️效果展示❤️ 1.先看动态效果图
2.丰富的主题样式
一、确定需求方案 1、确定产品部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，全屏后F11占满全屏无滚动条；可以自适应显示其他分辨率屏幕。
2. 功能模块 3. 部署方式 2. 总体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本例采用python请求采集实时数据方式。在实际开发需求中，支持自定义HTTP API接口或其他各类数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表等。 数据更新方式：本例中，为了显示数据，采用时序拉取方式。实际开发需求中，后台数据实时更新，实时推送到前端展示；三、爬虫的关键编码实现 采集 1.
采集这次的目标是百度行业排名。打开URL页面如图：
2.确认各个模块的url请求和参数
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
3.写入爬虫采集数据
def scrapy(url, cookie):
headers = {
"Content-Type": 'application/json;charset=utf-8',
"cookie": cookie,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
<p>
}
result_obj = {}
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
result_obj = json.loads(response.text)
except Exception as e:
print(e)
if 0 == result_obj['status']:
return result_obj["data"]["results"]["current"]
else:
result_obj['status'] = 'error'
return result_obj</p>
这里需要用到cookie，而且只是一次性测试，从浏览器中取出来一样简单。如果是大型的功能开发，那么就需要自动登录，自动获取cookies。本文采用第一种方法进行测试。
官方数据:如何最大限度地提高你在谷歌的搜索引擎排名
第 1 步：重新优化现有内容
首先是确保您当前的页面是 100% SEO 优化的，尤其是那些已经在第一或第二页上排名的页面。
为什么这很重要？因为 Google 已经认为您的 网站 与您的目标 关键词 相关。
（否则你不会出现在搜索结果的第一页附近）
因此，您需要做的就是对该页面进行一些页面搜索引擎优化和用户体验改进。这样你可以获得更高的排名。
Search Console 是查找需要提升的页面的最佳方式。
首先，登录并转到 网站 的效果部分。
按排名对 关键词 进行排序。然后，向下滚动，直到您看到 关键词 的平均位置约为 8。您必须先处理这些页面。
如果您不确定 网站 上的哪些页面在这些 关键词 上排名，请单击该 关键词，然后单击“页面”选项卡。
现在您已经找到了正确的页面，下一步是什么？
这在很大程度上取决于页面。如果您认为它的 关键词 优化得不是很好，那么您可能希望专注于页面优化。
或者您的内容有点过时，那么您希望使该内容保持最新。
换句话说，您的内容的用户体验不是很好。那么，您可以提高网页速度。并使用小标题和大字体使您的内容更易于阅读。
对您要改进的每个页面重复此过程。
第 2 步：使用内部链接
现在您的页面明显看起来更好了，是时候创建指向它的内部链接了。
具体来说，您将内部链接添加到您的 网站 权威页面，并将这些链接定向到需要更好排名的页面。
您可能已经知道 网站 上的哪些页面具有最高的链接权限。
如果没有，您可以使用像 Ahrefs 这样的 SEO 工具来识别您的高权限页面。
这里唯一要记住的是，您要在内部链接中使用丰富的 关键词 锚文本。
这是因为您使用的锚文本有助于 Google 了解您的网页是关于您的目标 关键词。
例如，我确保将此内部链接的锚文本设为“On Page SEO”，这是我在该页面上的目标 关键词。第 3 步：针对自然点击率进行优化
Google 使用有机点击率 (CTR) 来确定哪些结果是超级相关的，哪些不是 关键词。
（需要注意的是，并不是每个 SEO 专家都同意这个观点）
例如：
根据 Google Search Console，我的 网站 上的这个页面在 Google 中排名第 8，点击率约为 3%。
如果我能将点击率提高到 5% 甚至 7%，它就会向 Google 发出一个强烈的信号，表明人们真的很想看到我的 网站。他们很可能会把我提高几个位置。
但是，如果我的点击率下降到 1%，这将发出相反的信息。它会告诉谷歌。“人们不想在这个 关键词 的结果中看到这个 网站”。所以他们可能会把我放在第二页或第三页。
第 4 步：提高您的核心页面指标得分
核心页面指标是 Google Search Console 中的一份报告，它告诉您“您的页面如何根据实际使用数据执行”。
核心页面指标不是直接的排名信号……还不是。
即便如此，它还是完全值得优化的。
为什么？
那么，糟糕的用户体验会直接或间接地影响您的搜索引擎排名。
例如，假设您的页面加载缓慢。而且您的内容很难阅读。
那么，当 Google 用户登陆您的页面时，他们会做什么？尽快点击他们的“后退”按钮。
这将大大提高您的跳出率。并损害页面的整体停留时间。
根据我们所做的排名因素研究，停留时间较短的 网站 在 Google 结果中的排名往往较低。
但这只是冰山一角，糟糕的用户体验也会间接损害您的搜索引擎排名。
假设一位博主访问了您的页面，您的内容很棒，而且您的核心页面指标也很强大。
好吧，博主很有可能在未来的 文章 中链接到您，但是如果您的 网站 的用户体验很糟糕怎么办？那个博主可能不会花太多时间看你写的东西。
因此，我建议定期检查您的核心页面指标并尽可能改进它们。
第 5 步：获取相同 关键词 的多个搜索结果
这绝对是一种先进的 SEO 策略。因此，如果您是 SEO 新手，我会更加注意上面的步骤 1-4。
在同一个 关键词 搜索结果页面上的多个位置排名是值得做的，特别是如果它对业务 关键词 非常重要。
有两种主要方法可以在多个位置上排名。
首先，你可以让你的 网站 排成连续的位置，就像这样。
有这样一个连续排名的时候，真的很棒，但是很难具体优化。
我看到的唯一优化想法是：收录相似主题的两个页面之间的链接。
分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-12-09 00:59
分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。 查看全部
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。 查看全部
分享:50行代码，编写QQ 聊天机器人，每天一句知心话自动发！
转到 Cool Q 的 data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/ 目录，有一个 .json 文件，其中 user-id 是你刚刚登录的号码。修改此文件的以下配置
{
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
"use_ws_reverse": true
}
开始历史性对话
先给出nonebot的官方文档地址：，有兴趣的同学也可以到官网查看。
我们先在官网运行基本示例
import nonebot
if __name__ == "__main__":
nonebot.init()
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run(host='127.0.0.1', port=8080)
运行该程序，我们可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Succeeded to import "nonebot.plugins.base"
[2019-04-05 19:31:18,281 nonebot] INFO: Running on 127.0.0.1:8080
Running on https://127.0.0.1:8080 (CTRL + C to quit)
[2019-04-05 19:31:18,282] ASGI Framework Lifespan error, continuing without Lifespan support
[2019-04-05 19:31:18,283 nonebot] INFO: Scheduler started
[2019-04-05 19:31:20,490] 127.0.0.1:6568 GET /ws/api/ 1.1 101 - 2987
[2019-04-05 19:31:20,493] 127.0.0.1:6569 GET /ws/event/ 1.1 101 - 1154
可以看到程序现在运行在本地端口 8080 上，本地端口 6568 和 6569 也连接了这个服务，这是我们在 HTTP API 插件的配置文件中所做的配置
"ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/api/",
"ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:8080/ws/event/",
现在让我们向机器人帐户发送消息
/echo 你好
您可以在控制台中看到以下日志：
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] INFO: Self: 3412355667, Message 56 from 736552883: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Parsing command: /echo 你好
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Matched command start: /
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Split command name: ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: Command ('echo',) found, function:
<p>
[2019-04-05 19:37:59,614 nonebot] DEBUG: New session of command ('echo',) created
[2019-04-05 19:37:59,615 nonebot] DEBUG: Running command ('echo',)
[2019-04-05 19:37:59,738 nonebot] DEBUG: Session of command ('echo',) finished
[2019-04-05 19:37:59,739 nonebot] INFO: Message 56 is handled as a command</p>
同时，我们的机器人账号也自动回复我们“你好”。
真正的“历史性”时刻！！
增强机器人功能的配置文件
添加 config.py 文件，输入以下内容：
from nonebot.default_config import *
SUPERUSERS = {123456}
COMMAND_START = {'', '/', '!', '／', '！'}
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8080超级用户
：就是配置一个超级用户，我们可以为这个超级用户配置一些特殊的动作;
COMMAND_START：要配置命令起始字符，
我们添加了一个空字符串，因此您不需要任何开始字符来调用命令;
此外，还配置了主机和端口端口。
然后我们可以将原创文件更改为：
import nonebot
import config
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_builtin_plugins()
nonebot.run()
现在我们可以编写自己的命令了。
编写增强机器人功能的命令
这里需要注意的是，所有的语法都是异步异步编程，需要知道介绍，可以在这里查看。
获取当天的句子
我们使用金山Wordba的API来获取当天的内容
def get_content():
url = 'http://open.iciba.com/dsapi/'
res = requests.get(url)
<p>
content_e = res.json()['content']
content_c = res.json()['note']
return [content_c, content_e]</p>
这为您提供了“当天的句子”列表。
编写自己的插件创建一个
插件文件夹，在其中创建一个 daily.py 文件，并编写以下代码
from nonebot import on_command, CommandSession
from utils import getdata
@on_command('daily', aliases=('每日一句',))
async def daily(session: CommandSession):
daily_send = await get_daily()
await session.send(daily_send[0])
await session.send(daily_send[1])
async def get_daily():
daily_sentence = getdata.get_content()
return daily_sentence
使用on_command装饰器声明一个命令处理器，声明两个命令，即“daily”和”
每日句子“，当用户向机器人发送这两个命令时，会自动调用 daily函数，并发送相应的消息。
get_daily函数是调用金山Word的API函数来获取内容。
最后，修改主文件内容并加载您编写的插件
import nonebot
import config
from os import path
if __name__ == "__main__":
nonebot.init(config)
nonebot.load_plugins(path.join(path.dirname(__file__), 'plugins'), 'plugins')
nonebot.run()
让我们测试一下这个简单的机器人工作得如何
看来效果还不错，哈哈哈，以后我们慢慢加更强大的功能吧。
分享文章:php文章采集自动伪原创
php 文章采集工具自动伪原创有什么用？
一、木布毛法
在任何网站的发展过程中，都会有这样一个问题，那就是把最近的文章当成自己的网站，
窗帘作为自己网站的使用记录，久而久之，搜索引擎会非常熟悉，认为这样的文章会很有价值，会赋予网站更高的权重，从而增加网站的权重。
2.窗帘定律
《窗帘法》是中国第一部拥有十代字体的文章。这个文章有原创，但我们上面提到的原创有以下内容：
首先，它原创高，符合百度搜索引擎对网站的抓取习惯，网站收录更方便;
其次，网站图的设计是
同样非常重要的，因为所有页面之间的通信网站是由网站地图决定的，蜘蛛访问了多少访客网站，以及蜘蛛根据网站图访问了哪些信息网站，这有助于网站优化;
三、网站地图的策略
一方面，网站地图的好处
都体现在整个网站地图的好处上，使得搜索引擎爬网站文章更方便，另一方面网站地图有辅助作用，方便搜索引擎蜘蛛抓取网站内容。
四、网站内链建设
如果网站
上线后修改一些页面，会影响网站的收录和排名，或者网站的结构比较复杂，经常会出现各种死链接;
第五，要建立网站地图。
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-12-06 20:46
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
一季知识分享社区趣味分享知识课堂
第10期《全面掌握SEO优化策略与技巧》
时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
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写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
一季知识分享社区趣味分享知识课堂
第10期《全面掌握SEO优化策略与技巧》
时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
背景截图↓↓
-结尾- 查看全部
自动采集编写 学习心得:Nodejs学习笔记（十一）
写在之前
很多人都有做数据采集的需求，可以用不同的语言，不同的方式来实现。之前用C#写过，但是发送各种请求和定期的数据分析比较麻烦。总的来说，没什么不好的，就是效率差了点。
用nodejs写采集程序效率更高（可能只是相对于C#而言）。今天主要用一个例子来谈谈使用nodejs实现数据采集器，主要使用request和cheerio。
request ：用于http请求
cheerio：用于提取请求返回的html中需要的信息（与jquery用法一致）
例子
单单讲API的使用是没有意思的，没必要记住所有的API。让我们开始这个例子
或者八卦：
nodejs开发工具还是很多的。之前也推荐过sublime。自从微软推出了Visual Studio Code，我就转用它来做nodejs开发。
用它开发还是比较舒服的，免配置，启动快，自动完成，查看定义和引用，快速搜索等等，和VS一贯的风格，应该会越来越好，所以推荐^_ ^！
索取样品
从中获取文章的“标题”、“地址”、“发布时间”、“封面图”
采集器
1.创建项目文件夹sampleDAU
2.创建一个package.json文件
{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
3.在终端使用npm安装引用
cd 项目根目录
npm install
4.创建app.js并编写采集器代码
首先用浏览器打开你要的网址采集，使用开发者工具查看HTML结构，然后根据结构编写解析代码
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 开启数据采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
<p>
dataParse36Kr(body);
break;
}
});
}
/* 36kr 数据解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);
var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}
var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//处理时间
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('标题：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('时间：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();</p>
试验结果
这 采集器 完成了。其实就是一个get请求的请求。body，也就是HTML代码，会在请求回调中返回，和jquery库语法一样解析cheerio库，取出想要的数据！
加入代理
制作一个采集器DEMO，以上基本完成。如果需要长时间使用防止网站被屏蔽，还是需要添加代理列表
举个例子，我推荐一些网上免费代理的例子做成proxylist.js，里面提供了一个随机选择代理的功能
var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];
module.exports.GetProxy = function () {
var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
对 app.js 代码进行以下更改
/*
* 功能: 数据采集
* 创建人: Wilson
* 时间: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 数据请求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
这样就完成了改造，添加代码，添加setInterval定时执行！
教程:2招，掌握SEO优化技巧丨25份SEO技巧笔记及工具下载
这是一个令人耳目一新的笔记
本笔记来源：
一季知识分享社区趣味分享知识课堂
第10期《全面掌握SEO优化策略与技巧》
时间：6 月 26 日星期二晚上 8 点
主讲人：ICER，易记知识社区成员，甲方负责人
课程大纲
PART1 SEO优化的重要性和必要性
PART2 SEO优化前的七个必要步骤
PART3 网站SEO优化的两个关键步骤
PART4 SEO优化人员的职业道德
学习资料
14个SEO技巧笔记（展示部分）
11 个 SEO 工具（显示部分）
请滚动到文章末尾领取SEO技巧笔记和工具（共25份）。
- 文本 -
图1 骨架图
那我就直接开始了，大家晚上好。
今天跟大家分享的是SEO优化，也就是我们所说的搜索引擎优化。
第1部分
SEO优化的重要性和必要性
首先我们要明确，我们为什么要做网站SEO优化？
首先是SEO优化相对于竞价广告来说，对于点击是免费的，所以我们不用担心恶意点击和高昂的日常费用。
二是只要我们通过正常手段而不是作弊手段进行SEO优化，其效果是可以长期有效维持的。
图 2
那么SEO优化能给我们带来什么呢？
首先，SEO可以增加网站页面的整体曝光率，从而增加我们网站的整体流量。
对于业务网站，SEO可以整体提升我们整个网站页面的曝光度和流量，进而可以增加我们业务网站的一些转化。
第2部分
SEO优化前必须具备的七个步骤
我们如何优化 SEO？
首先，让我们做一些SEO优化前的准备工作。
图 3
上图（图3）是截取的部分思维导图。
首先，第一项是301重定向
301 重定向是将网页中的一个 URL 永久转移到另一个 URL。我们可以通过301重定向的设置，将我们网站中所有带www的域名转为不带www的网址。
这样做有两个好处：
对于搜索引擎，这有效地减少了整个网站页面的重复收录。因为这两个网站页面是相同的两个URL。
对于用户来说，可以直接进入我的页面，不用输入www。这样更方便快捷，从而提升用户的整体体验。
图 4
301重定向还有一个作用就是当域名发生变化时，我们可以通过301重定向的设置，将原来的网站的权重转移到另一个新的域名上。这样可以保证我们的网站权限不会发生变化，也不会因为我们的网站域名的变化而导致我们的网站权限丢失。
第二项是死链接的优化
我们的网站难免会有一些时不时打不开的死链接。所以我们要定期检查和优化它。
图 5
对于死链接的查询方法，我们可以在站长工具中进行查询。如图（图5）
第三项是目录文件结构
图 6
我们规范地显示网站 页面结构。这样更有利于搜索引擎抓取我们整个网站页面。这里所说的标准化，是指我们整个目录结构的组织和层次比较清晰。
第四项是404页面的优化
访问者在浏览我们的网站时，有一些死链接打不开，此时出现的页面就是我们网站的404页面。(图7)
图 7
我们对自己的网站错误页面进行了优化，更加完善，更贴近用户体验，从而减少用户的流失，从而降低网站的整体跳出率。
图 8
如图（图8）所示是我在制作网站错误页面时需要注意的一些关键点。
第五项是Robots文件的设置
Robots 文件是搜索引擎在抓取和访问 网站 时首先访问的文件。
我们可以在这个文件上设置一个搜索引擎。设置哪些页面可以被搜索引擎抓取，哪些页面不可以被搜索引擎抓取。
如果是个人网站，涉及个人隐私的部分可以设置不被搜索引擎抓取。这样它就不会在 网站 中被搜索和检查。如果是一般业务网站，我们会设置为抓取所有页面。
图 9
如图（图9）所示，这是写文件时常用的一些写法。其中的*表示全部，如果后面是空格，不写则表示无。
第六项是伪静态设置
网站的页面通常分为静态页面和动态页面。
对于搜索引擎来说，更倾向于抓取静态页面。但是我们现在的网站中的大部分页面都是动态的，所以为了让搜索引擎更好的抓取我们的页面，我们将我们的页面设置为伪静态的。
最基本和最简单的方法之一是使指向页面的链接以 .html 结尾。
当然，我只提到了其中一种，伪静态的设置方法还有很多。
这样做的目的是让我们 网站 更容易被搜索引擎抓取。
第七项是网站地图的设置
我们设置了网站的地图，它的作用是让我们的用户和我们的搜索引擎更直观、更清晰的找到对应的栏目、对应的内容以及我们对应的网站的分类。
图 10
网站 地图制作（图10）
推荐大家使用第一种和第二种，即一些建站系统自带的地图制作工具。
不建议大家使用第三种，程序员写的，因为这里面涉及到一些网站的代码，非专业的人可能看不懂。
前两个是直接在后台生成和设置的。
最后一项是关键词的设置
通常，一个网站会被分为三级页面：
第一级页面是我们的 网站 主页。
第二级页面是我们的 网站 部分页面。
第三层是部分页面下面的文章页面。
我们将为 网站 中的每个页面设置 关键词。
关键词设置原则如下：
首先，将每页的 关键词 数量设置在 3 到 5 之间。
二级和二级页面，即栏目页，将一级关键词设置为扩展关键词，二级关键词作为栏目关键词。
三三级页面是文章页面设置长尾关键词和文章关键词
完成这些准备工作后，我们将对我们的网站进行整体SEO优化。
第 3 部分
SEO优化的两个关键步骤
整体优化操作分为两步：
第一步是优化网站。
第二步是站外优化。
首先说说站内优化。
先说说搜索引擎爬取我们的页面，被用户看到的过程。
首先，我们的页面 文章 已被抓取并被搜索 收录。那么在我们的文章中就会有一些关键词，也就是我们设置的文章的关键词，或者说其他层级页面的关键词。当用户搜索 关键词 时，会显示我们页面的一部分。这样，当用户单击时，它将转到我的 网站 页面。
图 11
举个例子（图11）。比如北京美味学院。
当用户在百度PC搜索引擎上搜索Delicious Academy时，会出现很多带有关键词的Delicious Academy页面。
我们可以看到当美味学院的关键词和我们北京美味学院关键词重合的时候，它的关键词会变成红色，也就是变成红色字体。
这些都可以在我们的页面上找到。
让我们谈谈如何设置这些。
图 12
其实刚才我们看到的页面就是设置我们整个页面的TDK（如图12所示），也就是简写三个字。
T是Title，页面的标题。
D是Discription，页面的描述。
K是关键字，页面的关键词。
图 13
我们设置的方式在我发的截图上（如图13）。您可以看到我们的标题、描述和关键字在子代码中的位置。
对应的例子就是刚才在百度搜索到的美味学院。
搜索到的Delicious Academy这四个字就是我们的Keywords关键词。那么出现的北京美味学院六个字就是我们页面的标题。下面的小字是北京美味学院、手工美味、生活学院等，是我们整个页面的描述。
设置的方法就是在我们的代码中设置。
然后在思维导图中可以看到TDK的一些设置规范和原理。(图12)
关键词的个数，或者其他核心关键词的设置等等，这些我之前都提到过。
接下来重点说一下，不要恶意堆砌关键词这道题。
通常，我们将关键词密度控制在每页 3% 到 8% 之间。
当我们的关键词密度没有达到这个3%到8%的时候，需要注意的一点是，我们一定不要重复恶意积累关键词，也就是一直写我们的关键词。这对用户体验和搜索引擎抓取都是非常不友好的。
那么当我们的 关键词 密度不够时我们该怎么办？
其实我们可以在很多地方加上关键词。
以下是我们可以添加的几个地方：
1.整个页面首页的上半部分
2.页面底部标签
3.轮播（横幅）
4.标志
5.首页图片
在这些地方添加关键词可以防止恶意积累。
我们还可以在页面中添加一篇文章文章，让文章增加其关键词的密度。
图 14
关键词密度查询方法可以通过站长工具实现。
当我们输入网站域名进行SEO综合查询时，该查询结果会显示关键词密度的数据。
建议的 关键词 密度介于 2% 和 8% 之间。
我的建议是最佳选择在3%到8%之间。
说个题外话。
为什么不恶意堆积关键词。
SEO技术可分为白帽和黑帽。
以上我教给大家的方法都是SEO白帽技术，也就是不违反搜索引擎的合规技术。那么黑帽技术则相反，是非法的，比如恶意积累关键词，积累链接。这些方法确实可以在短时间内提高网站的排名，但是一旦搜索引擎发现这些恶意方法，就会对网站进行惩罚。惩罚手段有很多种。其中最主要的是 网站 不会被抓取。
网站的二级页面、子栏目页面和三级页面文章页面，它们的TDK设置方法与首页大致相同。
让我关注 文章 页面。
图 15
文章 页面，我们发布 文章 最好是 原创文章。
使用原创度数检测工具时，原创度数应该在50%左右。
如果 文章原创 太低，搜索引擎会认为我们的 文章 是抄袭，可能不会抓取我们的页面。
文章中关键词的设置原则就是我们到处调用的。
1、网页标题、Discripiton、Keywords、页面正文必须同时出现关键词。
2、页面文字中关键词的密度最好控制在3-5。第一个关键词要加粗，提醒用户
3、关键词也应该出现在其他页面的锚文本中，实现两个文章之间的相互链接，让我们的用户访问更多的页面，提升整体的用户体验。
最后说一下文章中的内部链接。
文章和首页，文章和栏目，文章和url标签，只需要互相链接一部分，自己合理设置，实现一些相互跳转在 文章 改变。
以上就是页面关键词的优化方法和每一级的优化原则。我们每增加一个页面，都要按照这个方法来设置。
第二步是站外优化。
第一项是友情链接。
图 16
我从新东方官网的一个页面截取了这张截图（如图16所示）。
友情链接是指其他网站中的友情链接可以链接到我们的网站。
一般设置在首页底部，会有专门的友情链接栏目。
我们在选择友情链接时有两个原则：
第一个就是对方的网站肯定和我们的网站内容有一定的关联。
确保通过友情链接进入的访问者对我的网站具有相同或相似的浏览或访问目的。
二是对方的权限比这个网站高。
与权重高于我们的网站的友情链接可以有效增加我们网站的整体权重。
有两种类型的链接：
一种是纯友情链接。通过一些朋友或您认识的人交换纯友谊链接。
另一种是定期购买友情链接。那么对方的网站权重一定要高于我们的才有价值。
友情链接也是我们整体SEO优化中非常重要的一部分。因此，我们要定期查看友情链接。
图 17
让我们谈谈nofollow属性。
图 18
nofollow 是 网站 代码中 a 标签的一个属性。
nofollow的作用是在这个链接中，所有的内容都不会占据网站的整体权重。
所以我们必须定期检查链接。需要检查四件事：
1、对方是否与我们交换过友情链接。
2、我方友情链接部分，对方是否添加了nofollow属性。如果添加它们，它们的网站权重不会分配给我们，也就是说，它们不会带动我们的网站整体权重上升。
3.观察对方网站是否有违规内容。
4. 网站历史是否被K。
如果以上四项出现问题，及时与对方网站沟通。
二是外部链接的优化。
外链优化是指向第三方平台发送链接，如百度知乎、天涯、豆瓣、搜搜、Ask，以及博客、微博、知乎等。
通过第三方平台点击的链接可以有效地为我们的网站带来流量。
当我们在第三方平台上发布我们的外部链接时，我们需要设置我们的跟踪标签。在统计上，我们可以区分出引流效果好的平台。
我们可以通过 网站 中安装的一些统计工具来查看哪些平台为我们吸引了更多流量。
一些常用的网站流量监控工具，比如cmcc、51、百度统计。通过百度统计安装我们的统计代码，可以检测到我们的网站和网站中的一些页面。
综上所述，SEO骨架大体分为四个部分：
优化前分析定位
网站结构
网站诊断
关键词策略
第 4 部分
SEO优化人员的职业道德
SEO优化是一个长期的过程。
如果要做SEO优化，就需要根据SEO骨架进行长期不间断的维护和优化。
最后送大家一份SEO优化人员应该遵守的行业准则。
SEO行业近两年发展迅速，产业化趋势大。然而，目前SEO行业从业者水平参差不齐，整个行业乱象丛生、乱象丛生。《SEO行业标准》是很有必要的。
SEO行业标准的建立有利于SEO之间的公平竞争，同时可以保障SEO客户的权益：
1、SEO优化人员一定不能对不同的客户区别对待，每个客户的利益都是一样的，平均的。所有客户享有同等待遇，获得相同或可比的搜索引擎优化权利。
2、SEO从业人员不得冒用他人成果，包括将他人成果，如SEO案例、文案等，视为自己的作品，擅自使用他人资料等。
3、SEO从业者不得在宣传中夸大或虚构其能力、学历、培训、业绩、认证、合作伙伴、技术实力和经验，禁止对同行业SEO从业者进行恶意攻击和侮辱。与行为。
4、在接受SEO业务时，SEO从业人员应采取相应的分析措施，看客户的网站是否存在欺骗行为。一旦发现，他们可以与客户协调解决问题。如果欺骗没有结束，SEO从业者有权无条件拒绝。
5、SEO优化人员应对客户负责，确保客户信息权益。未经客户同意，SEO服务案例不得向他人公开，对客户要求保密的信息，严守纪律，诚信待人，确保客户信息不被泄露。
6、SEO优化人员不得故意误导、伤害来访用户。合理、正确地向搜索引擎提供相关内容，不得使用桥接页面、欺骗页面、诱饵页面等方式欺骗搜索引擎和用户。
7、SEO优化人员不得故意违反搜索引擎禁止规则。搜索引擎算法排名规则调整时，SEO从业人员应及时修复客户网站存在的问题。网站修改前，SEO从业人员应及时向客户反馈，征得客户同意后合理调整网页。
8、SEO优化人员不得违反任何法律法规，禁止接受制作、推广马克六、淫秽、盗版等违法网站的网站优化。
九、SEO优化人员应尽最大努力为客户做推广网站，客户为SEO优化人员的服务付费，SEO优化人员使用适当合理的搜索引擎规则来改善或保证客户网站的在搜索引擎中的相应位置。
10. SEO优化人员不允许给用户不切实际的承诺，包括关键词排名位置的确定，关键词排名的确切数量，搜索引擎算法日新月异，还有包括不诚实行为，例如保证固定的排名承诺。SEO优化人员应为客户提供明确的优化修改方法，包括网站内容、构建、美化、增加用户体验、合理的推广建议，并与客户协商后获得相应的权限。网站输入合理修改，不得擅自窃取客户源代码和内容。
问答
问：网站体重是什么意思？
A：网站权重是搜索引擎给我们网站的权威评价。一般来说，一个网站的权重越高，它在搜索引擎中的权重和比例就越大，那么通过我们的搜索引擎自然排名就会越好。一般来说，网站的权重分为十级，从零到十。通常我们个人的 网站，我们构建的第一个 网站 从头开始。而有的与教育或政府相关，即以.结尾的网站，其网站权重自然会高于其他网站。
Q：比如我是甲方，公司官网是外包给第三方的。如果我要做SEO，是不是要找乙方要网站源码，然后自己在源码里加代码？
A：外包公司是第三方，会给你网站管理背景。如果他们不专业，他们会在网站后台的管理页面给你一个SEO设置。比如首页，SEO优化就是关键词设置，有单独的后台设置功能。如果没有，说明第三方公司不重视SEO，或者没有给你这个权限。您可能需要修改此代码。
Q：没有SEO，搜索引擎能找到网站吗？
A：这不是搜索引擎能不能找到的问题。
当我们的页面被搜索引擎抓取时。当用户搜索时，我们的搜索引擎自然会进行分类。如果我们的 关键词 被触发，我们的页面就会显示出来。这不是不做SEO。我们的SEO就是让整个网站坐的更好，也就是更好的优化。有可能被收录找到，但是我们的收录机会比较小，所以我们的页面被搜索到的机会也比较小。
这是页面没有特别注意SEO优化的时候。其实它也有SEO，只是优化的比较少。所以我们展示和搜索的机会比较小。当然，搜索引擎 收录 还可以找到很多其他的方法。比如找到我们的方式可以是通过一些竞价的方式，通过一些广告等等，当然这些都是有偿的。
Q：如何评估SEO的效果？你在看热门歌曲吗？
A：这取决于你内部如何评价。点击次数也可以作为衡量标准。
首先，我觉得最基本的是我们所有页面整体有一个收录的情况。当我们保证页面可以被搜索到收入时，我们只能通过搜索关键词来搜索到我们的页面。第二个就是我们刚才说的整体的原则，就是网站的整体结构。同样是 关键词 的整体密度。取决于选择的一些原则和品质关键词。
我可以看到我们的一些 网站 总体流量。比如外链进入的流量，PV，每天的点击量，这些都可以衡量我SEO的整体优化效果。
最后的评价肯定会落到我们的网站访客点击了多少，有没有增加，增加的转化率是多少，有没有购买我们的产品。
学习资料获取方式
关注本公众号，微信后台回复20180628，
可以获得本次分享的学习资料
背景截图↓↓
-结尾-
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 53 次浏览 • 2022-12-02 00:24
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py 查看全部
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py 查看全部
直观:模拟线上环境自动采集编写爬虫(-)
<p>自动采集编写爬虫首先要确定抓取内容，正文文字采集不外乎正则表达式，代码很简单。相关代码：importrequestsresponse=requests.get("t_date")sourceurl=response.json()sourceurl["text"]="2017-12-01"extracturl获取目标网站采集目标网站：开源代码github-fuzhang/testhelper:模拟线上环境自动抓取网页内容:index.py
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 31 次浏览 • 2022-11-30 23:27
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug() 查看全部
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug() 查看全部
解决方案:Qt编写物联网管理平台48-特色功能设计
一、简介
物联网管理平台在实际现场应用过程中，遇到了大大小小的几十个改进需求点。这些需求点都是实际用户提出来的。从整体上提高整个系统的完整性，甚至有些需求是骗人的，比如硬件设备精度不够，会短时间围绕某个值上下波动，但是客户端采集数据后，如果这个值恰好在报警值附近的波动不能称为报警，因为也有可能是干扰引起的。这不是严格意义上的警报。只有当报警值持续超过报警值时，才算真正报警。因此，需要设计报警延时参数。,
存储周期很好理解，就是多久存储一次这个设备的记录值，有些设备很重要，可以把存储周期设置小一些，比如5s存储一个值，有些是不重要，可以设置一个大的one值，这样可以因地制宜，节省大量的存储空间。报警类型也是一个很好的参数规则。对于我们来说，通常的规则是大于上限的值是多报，低于下限的值是少报，比如温度。对于某些气体，如果该值高于最小值，则为漏报，如果高于最大值，则为高报，这意味着必须低于最小值才能是正常的。有毒气体一般属于此类。在一些特定的环境中，要求气体的浓度超过最大值是正常的。例如，氧气需要超过最大值才算正常。最大值和最小值之间的中间值是低报，小于最小值是高报，因为氧气太少是最紧急的事件。
字段说明
Number：节点的编号，从1开始。 Tag：探测器的位置编号，用于唯一标识一个探测器。Controller：对应要挂载的主设备的名称。Detector：探测器的名称，方便记忆，可以填写地理位置。地址：探头对应控制器上的编号索引。型号：探测器的型号，从下拉框中选择。气体类型：检测器采集的气体类型。气体型号：检测器对应采集气体的型号。上限值：报警的上限值。下限值：报警的下限值 最大值：最大报警值，超过该值则显示为该值。零抑制：最小警告值，如果小于这个值，会显示0，大于这个值就显示真实值。量程：假设量程为0.25，则实际个数=模拟值/4000x量程模拟值即为采集值。状态：默认开启，未连接探测器时可选择关闭。声音：报警后对应的声音文件。map：探针所在的map文件。存储：探测器记录的存储周期，以分钟为单位。即记录在本地存储的频率。小数点：计算解析数据的数据位对应的小数位数。告警延时：告警后，延时多长时间进行处理，以过滤数据抖动偏差引起的误报。默认值为 0。 报警类型：HH LL HL。X坐标：探测器在地图上的X坐标。Y 坐标：探头在地图上所处的Y 坐标。2. 功能特点 2.1 软件模块 设备监控模块，包括数据监控（表格形式展示）、设备面板（面板形式展示）、地图监控（地图形式展示）、曲线监控（曲线形式展示）。
数据查询模块，包括报警记录、运行记录、操作记录。系统设置模块，包括基本设置、端口管理、控制器管理、探测器管理、报警联动、类型设置等。 其他设置模块，包括用户管理、地图管理、位置调整、组态设计、设备调试等。 2.2 基本功能设备数据采集，支持串口、网络，串口可设置串口号、波特率，网络可设置IP地址、通讯端口。每个端口都支持采集周期时间，默认为一台设备1秒。支持设置通讯超时次数，默认3次。支持重新读取离线设备的最大重连时间。控制器信息，可以添加控制器名称，选择控制器地址，控制器型号，并设置控制器下的探测器数量。探测器信息，可添加位数、探测器型号、气体类型、气体符号、高报值、低报值、缓冲值、清零值、启用或禁用、报警声音、背景图、存储期限、小数点数值转换数、报警延迟时间、报警类型（HH、LL、HL）等。类型管理可以配置控制器型号、探测器型号、气体类型、气体符号等。地图支持导入和删除，所有探测器的位置在地图可以自由拖动和保存。端口信息、控制器信息、探测器信息、型号信息、用户信息等，均支持导入、导出、导出excel、打印。操作记录、报警记录、操作记录均支持多条件组合查询，
操作记录、告警记录、操作记录可以删除指定时间范围内的数据。系统设置可以选择对应表保存的最大记录数，自动清除前期数据，留出足够的空间存放重要数据。报警短信转发支持多个接收手机号码，发送间隔可设置，如即时发送或每6小时发送一次所有报警短信。如果短信内容过长，会自动拆分多条短信。报警邮件转发，支持多个接收邮箱，可设置发送时间间隔，如立即发送或每6小时发送一次所有报警信息，并支持发送附件。设置中文标题、英文标题、标识路径、版权等。的软件。开关机可设置开机运行、报警音、自动登录、记住密码等。报警音播放次数可设置，界面风格提供18套皮肤文件选项。用户管理，包括用户权限配置，不同的用户可以有不同的模块权限。用户登录和用户退出，可以记住密码并自动登录，三种以上错误提示并关闭程序。设备面板监控、地图监控、表格数据监控、曲线数据监控四种监控模式自由切换。四种模式实时显示采集数据，报警闪烁等。报警继电器联动，一个位号可以跨串口链接多个模块和继电器号，支持多对多。2. 3 特点 通讯协议支持modbus_com、modbus_tcp_rtu，以及后来扩展的mqtt等协议。数据源除了真正的硬件设备采集外，还可以通过数据库采集数据源，这样用户就可以安排java程序员等其他程序员把前端采集的数据放到数据库中，系统可以直接从数据库中采集
。
数据库获取方式可作为通用系统使用，更适合多人、多系统协作。智能跳过超时设备，加快在线设备的采集
速度，尤其适用于设备数量较多的情况。对于智能跳过的超时设备，会在设置的重连时间自动采集一次，以检测设备是否再次上线。无论启用与否，每个检测器都是可控的。如果不启用，则不会被采集，也不会显示在界面上，相当于在运行阶段暂时关闭。探测器可以设置缓冲值和报警延迟时间。围绕该值波动产生的告警不算告警。只有持续处于报警值并超过报警延迟时间，才算真正报警。这样可以避免很多由波动引起的误报。报告。检测仪可设置存储周期，并根据设置的时间存储运行记录。存储周期可以根据重要程度设置的越短，设置的越高，不重要的设置的越长，可以节省大量的存储空间。，也保证了重要数据的及时存储。检测器可以设置为清除该值。一些高精度、高灵敏度的设备在出厂时可能默认值不为0，需要设置清零值来表示初始值。检测仪可设置小数点，用于控制计算出的真实数据的小数点显示，相当于除以10、100、1000，这样大部分探测器数据可以直接通过小数点设置来控制。需要特殊转换的值，很少可以在通信协议中约定。检测器警报有多种类型。有些设备高于某个值就报高，低于某个值就报低。高于最大值是正常的。
这允许个案处理以涵盖各种警报类型。独创数据导入、导出、打印机制，跨平台不依赖任何组件，即时导出数据。导出excel的记录支持所有excel、wps等表格文件版本，不依赖excel等软件。可以自由设置高报表颜色、低报表颜色、普通颜色、默认值颜色等。支持云端数据同步，将本地采集的数据实时同步到云端。支持网络转发和网络接收，开启网络接收后，软件从udp接收数据进行分析。网络转发支持多目标IP，实现软件本地采集，数据自由传输至客户端，并且可以随时查看采集
到的数据。自动记住用户上次使用的界面等配置信息，重启后自动应用。报警自动切换到相应地图，探测器按钮闪烁，表格数据以相应颜色显示。双击探测器图标，会弹出对应探测器的详细信息，您可以根据需要自定义控制返回操作。支持各种数据库，包括sqlite、mysql、sqlserver、postgresql、oracle、人大金仓等，本地设备采集的数据实时上传到云端，方便通过手机APP等其他方式提取或网络。自带设备模拟工具，支持不同机型的多台设备数据模拟，也有数据库数据模拟，可以在没有设备的情况下测试数据。标准modbus协议，各种控制器类型、探测器类型、类型、符号等都是定制的，非常灵活和强大，通讯协议示例数据非常齐全，通用于各种modbus协议系统，适合各种应用场景接入。
同时集成了串口通讯、网络通讯、数据库通讯、数据导入导出打印、通讯协议解析、界面UI、全局换肤等诸多组件和知识点，非常适合初学者和高级用户。支持xp、win7、win10、win11、linux、mac、各种国产系统（UOS、致胜麒麟、银河麒麟等）、嵌入式linux等系统。注释齐全，项目结构清晰，超详尽的用户开发手册准确到每个代码文件的功能描述，版本不断迭代。3.体验地址 国内站： 国际站： 个人主页：知乎主页： 产品主页： 在线文档： 体验地址： 提取码：o05q 文件名：bin_iotsystem.zip。文章导航：4.效果图
5.相关代码
void DeviceServer::doReceiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values)
{
//找到设备名称
QString deviceName = DbQuery::getDeviceName(portName, addr);
//找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址
//如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续
quint16 nodeMinAddr = DbQuery::getNodeMinAddr(portName, addr);
//根据不同的探测器对应的小数点,换算值
QList datas;
foreach (quint16 value, values) {
datas = datas.count()) {
continue;
}
<p>
QString positionID = DbData::NodeInfo_PositionID.at(i);
float nodeMax = DbData::NodeInfo_NodeMax.at(i);
float nodeMin = DbData::NodeInfo_NodeMin.at(i);
float nodeRange = DbData::NodeInfo_NodeRange.at(i);
int dotCount = DbData::NodeInfo_DotCount.at(i);
//目前收到的值需要经过几层过滤计算才是真实的值
//第一层是小数点(默认0),比如收到的值是1000,如果小数点设定的1则真实的是100
//第二层是量程(默认0),比如收到998,如果设定的量程0.25则运算后 998/4000*0.25=0.062375
//第三层是最大值(默认1000),假设设定的最大值1000,如果收到的值>1000则取1000,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很大的不准确的值
//第四层是清零值(默认0),假设设定的是50,则低于50都认为是0,因为某些设备损坏或者误报采集到的是一个很小的不准确的值
//根据设定的小数点来重新计算真实的值
float nodeValue = (float)values.at(startIndex);
if (dotCount > 0) {
nodeValue = nodeValue / qPow(10, dotCount);
}
//4218按照新的规则计算值 实际数=模拟量/4000*量程 模拟量就是采集的值
if (nodeRange > 0) {
nodeValue = (float)values.at(startIndex) / 4000 * nodeRange;
}
//如果收到的值大于最大值则取最大值作为当前的值
nodeValue = nodeValue > nodeMax ? nodeMax : nodeValue;
//如果设置了消零阀值,在未达到消零阀值时显示都是零,只有超过消零阀值才是显示真实值
if (nodeRange == 0) {
nodeValue = nodeValue < nodeMin ? 0 : nodeValue;
}
//精度过滤,避免精度过大显示太长
nodeValue = QString::number(nodeValue, 'f', AppConfig::Precision).toFloat();
//找到当前探测器处理探测器报警
//如果当前值小于最小值而且当前不处于下限报警则触发报警
//如果当前值大于最大值而且当前不处于上限报警则触发报警
//0-低报 1-低报恢复 2-高报 3-高报恢复
quint8 nodeStatus = 100;
//根据设定的不同的报警类型处理,假定上限值100,下限值25
//HH表示超过25是低报,超过100是高报
//HL表示低于25是低报,超过100是高报
//LL表示低于25是高报,低于100是低报
QString alarmType = DbData::NodeInfo_AlarmType.at(i);
if (alarmType == "HH") {
doAlarmHH(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "HL") {
doAlarmHL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
} else if (alarmType == "LL") {
doAlarmLL(nodeStatus, positionID, nodeValue, i);
}
//处理报警
//qDebug()
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-11-29 10:43
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
点击查看更多Matlab仿真内容
⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
filename_2=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\2\',int2str(m),'.jpg');
filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
filename_4=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\4\',int2str(m),'.jpg');
filename_5=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\5\',int2str(m),'.jpg');
filename_6=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\6\',int2str(m),'.jpg');
filename_7=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\7\',int2str(m),'.jpg');
filename_8=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\8\',int2str(m),'.jpg');
filename_9=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\9\',int2str(m),'.jpg');
filename_10=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\A\',int2str(m),'.jpg');
filename_11=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\C\',int2str(m),'.jpg');
filename_12=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\E\',int2str(m),'.jpg');
filename_13=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\G\',int2str(m),'.jpg');
filename_14=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\K\',int2str(m),'.jpg');
filename_15=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\L\',int2str(m),'.jpg');
filename_16=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\N\',int2str(m),'.jpg');
filename_17=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\T\',int2str(m),'.jpg');
filename_18=strcat('D:\graduation\bp神经网络车牌识别\字符样本\Gui\',int2str(m),'.jpg');
filename_19=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Yu\',int2str(m),'.jpg');
filename_20=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Su\',int2str(m),'.jpg');
filename_21=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\陕西\陕西-',int2str(m),'.jpg');
P_0(:,m)=预处理(imread(filename_0));
P_1(:,m)=预处理(imread(filename_1));
P_2(:,m)=预处理(imread(filename_2));
P_3(:,m)=预处理(imread(filename_3));
P_4(:,m)=预处理(imread(filename_4));
P_5(:,m)=预处理(imread(filename_5));
P_6(:,m)=预处理(imread(filename_6));
P_7(:,m)=预处理(imread(filename_7));
P_8(:,m)=预处理(imread(filename_8));
P_9(:,m)=预处理(imread(filename_9));
P_10(:,m)=预处理(imread(filename_10));
P_11(:,m)=预处理(imread(filename_11));
P_12(:,m)=预处理(imread(filename_12));
P_13(:,m)=预处理(imread(filename_13));
P_14(:,m)=预处理(imread(filename_14));
P_15(:,m)=预处理(imread(filename_15));
P_16(:,m)=预处理(imread(filename_16));
P_17(:,m)=预处理(imread(filename_17));
P_18(:,m)=预处理(imread(filename_18));
P_19(:,m)=预处理(imread(filename_19));
P_20(:,m)=预处理(imread(filename_20));
P_21(:,m)=预处理(imread(filename_21));
结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
⛄ matlab代码关注❤️部分理论引用网络文献，如有侵权联系博主删除❤️关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 查看全部
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
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⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
filename_2=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\2\',int2str(m),'.jpg');
filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
filename_4=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\4\',int2str(m),'.jpg');
filename_5=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\5\',int2str(m),'.jpg');
filename_6=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\6\',int2str(m),'.jpg');
filename_7=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\7\',int2str(m),'.jpg');
filename_8=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\8\',int2str(m),'.jpg');
filename_9=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\9\',int2str(m),'.jpg');
filename_10=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\A\',int2str(m),'.jpg');
filename_11=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\C\',int2str(m),'.jpg');
filename_12=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\E\',int2str(m),'.jpg');
filename_13=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\G\',int2str(m),'.jpg');
filename_14=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\K\',int2str(m),'.jpg');
filename_15=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\L\',int2str(m),'.jpg');
filename_16=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\N\',int2str(m),'.jpg');
filename_17=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\T\',int2str(m),'.jpg');
filename_18=strcat('D:\graduation\bp神经网络车牌识别\字符样本\Gui\',int2str(m),'.jpg');
filename_19=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Yu\',int2str(m),'.jpg');
filename_20=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Su\',int2str(m),'.jpg');
filename_21=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\陕西\陕西-',int2str(m),'.jpg');
P_0(:,m)=预处理(imread(filename_0));
P_1(:,m)=预处理(imread(filename_1));
P_2(:,m)=预处理(imread(filename_2));
P_3(:,m)=预处理(imread(filename_3));
P_4(:,m)=预处理(imread(filename_4));
P_5(:,m)=预处理(imread(filename_5));
P_6(:,m)=预处理(imread(filename_6));
P_7(:,m)=预处理(imread(filename_7));
P_8(:,m)=预处理(imread(filename_8));
P_9(:,m)=预处理(imread(filename_9));
P_10(:,m)=预处理(imread(filename_10));
P_11(:,m)=预处理(imread(filename_11));
P_12(:,m)=预处理(imread(filename_12));
P_13(:,m)=预处理(imread(filename_13));
P_14(:,m)=预处理(imread(filename_14));
P_15(:,m)=预处理(imread(filename_15));
P_16(:,m)=预处理(imread(filename_16));
P_17(:,m)=预处理(imread(filename_17));
P_18(:,m)=预处理(imread(filename_18));
P_19(:,m)=预处理(imread(filename_19));
P_20(:,m)=预处理(imread(filename_20));
P_21(:,m)=预处理(imread(filename_21));
结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
⛄ matlab代码关注❤️部分理论引用网络文献，如有侵权联系博主删除❤️关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 查看全部
解决方案:[日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式
这次，我们来谈谈 Graylog 是如何主动采集
Nginx 日志的，分为两部分：
首先，让我们介绍一下灰日志采集
器挎斗Graylog
Collector Sidecar是一个轻量级的日志采集
器，通过访问Graylog进行集中管理，支持Linux和Windows系统。
边车
守护进程定期访问 graylog 的 REST API 接口，获取挎斗配置文件中定义的标签，挎斗从 graylog 服务器配置文件中提取指定标签的配置信息，在首次运行时在本地同步。
目前Sidecar支持NXLog，Filebeat和Winlogbeat。它们都是通过 graylog 中的 Web 界面统一配置的，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。
Graylog 最强大的一点就是可以在配置文件中指定 sidecar 将日志发送到哪个 graylog 集群，并对 graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，这样当日志量非常大时，graylog 也可以轻松应对。
配置灰日志采集
器挎斗以采集
nginx 日志
1. 灰日志服务器端配置：
（1） 导航栏 系统/采集
器 -> 采集
器 -> 管理配置 -> 创建配置以创建我们的第一个配置文件 linux
（2）在输入字段中写下配置文件linux的名称，表明这是用于采集
Linux主机日志的配置文件，点击保存保存
（3） 创建节拍输出，
我们在配置 Beats 输出中点击创建输出，输出主要定义日志的类型以及它将流向的目标服务器（graylog），这就像你派一个快递员写下要接收的包裹的地址。
（4）Beats输出中需要填写的内容是输出的名称（Name）：对于Linux，类型（Type）我们选择Filebeat，主机中填写了graylog日志服务器的地址和端口（假设我们是三个灰日志192.168.252.10-12的集群，5044是beats类型的默认端口）， 然后把 负载均衡 （负载均衡） 选中，这样日志采集
完毕后，日志会轮询到三台主机，最后点击保存保存
（5） 创建 Beats 输出后，我们还创建一个输入，然后单击 创建输入 下 配置 节拍输入 创建它。 input 相当于属于 ForLinux 配置的标签，用于定义源日志的信息。同样以发送快递为例，这个输入相当于填写了发送方的地址信息，告诉对方发送并发送给ForLinux，ForLinux的配置是写入收件人的地址信息，可以定义多个输入来区分不同的发送者，即源日志的类型。
（6）Beats 输入填写名称（谁发送）、转发给（发送给谁）、类型（linux 或 windows）、日志文件路径（相当于发件人的详细地址）、输入文件类型（类型字段中的 ES 分析日志，易于区分日志类型），最后点击保存保存
（7）保存Beats输入后，不要忘记更新创建的标签，否则客户端将找不到标签。上述灰色日志服务器端配置已完成。
（8） 灰日志创建用于日志接收的输入 5044 端口，导航栏系统/输入 ->输入，在复选框中选择 Beats，然后单击启动新输入
（9）如果是garylog集群，选择全局，即在每个节点上启动端口5044，命名Beats输入，保持端口静默tcp 5044，最后点击保存保存
（10）我们开始安装客户端，我们以 Ubuntu 16.04 为例，假设 graylog 服务器 IP 为 192.168.252.10，nginx 服务器主机名为 nginx1：
在 nginx1 服务器上下载并安装 collector-sidecar
wget https://github.com/Graylog2/co ... 4.deb
sudo /usr/bin/dpkg -i collector-sidecar_0.1.8-1_amd64.deb
sudo /usr/bin/graylog-collector-sidecar -service install sudo systemctl enable collector-sidecar.service
2. 编辑采集
器边体配置文件
vi /etc/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.yml
server_url: http://192.168.252.10:9000/api/
node_id: nginx1
update_interval: 10
tls_skip_verify: false
send_status: true
<p>
list_log_files:
collector_id: file:/etc/graylog/collector-sidecar/collector-id
cache_path: /var/cache/graylog/collector-sidecar
log_path: /var/log/graylog/collector-sidecar
log_rotation_time: 86400
log_max_age: 604800
tags:
- nginx_beats_input
backends:
- name: nxlog
enabled: false
binary_path: /usr/bin/nxlog
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/nxlog.conf
- name: filebeat
enabled: true
binary_path: /usr/bin/filebeat
configuration_path: /etc/graylog/collector-sidecar/generated/filebeat.yml
service collector-sidecar restart</p>
3. 检查采集
器边车日志
tail -f /var/log/graylog/collector-sidecar/collector_sidecar.log
知乎：酒局晚餐
解决方案:【图像识别-车牌识别】基于BP神经网络求解车牌识别问题含GUI界面和报告
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者。他一边修心，一边修技术。matlab项目合作可以私信我们。
个人主页：Matlab研究室
个人信条：调查事物才能知道。
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⛄ 简介 进入21世纪，经济飞速发展，人们生活水平显着提高，汽车逐渐成为家庭的主要代步工具。汽车产量快速增长，车辆流动越来越频繁，给交通带来了严重的问题，如交通拥堵、交通事故等。智能交通系统（Intelligent Transportation System）的出现是为了从根本上解决交通问题。车牌识别技术在智能交通系统中占有重要地位。车牌识别技术的推广和普及，对于加强道路管理、城市交通事故、违章停车，查处车辆盗窃案件，维护社会稳定。本设计主要研究基于MATLAB软件的车牌识别系统的设计。该系统主要包括五个核心部分：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。系统的图像预处理模块是通过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化将图像转换为便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘和形状，结合Roberts Operator边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符分割的方法是在车牌的二值化部分搜索带有文本的连续块，如果长度大于设定的阈值，则切割。以完成字符的分割；字符识别是使用模板匹配算法完成的。以上各功能模块均由MATLAB软件实现。
一、总体设计
车牌识别系统技术是从车辆图像中准确定位车牌区域，然后通过字符切割和字符识别实现车辆车牌的自动识别。主要流程图如下：
图 1.1
2. 整体功能模块
基于MATLAB的车牌识别系统主要包括五个关键环节：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别[11]。其基本工作如下：
(1) 图像采集：使用相机采集图像。
(2)图像预处理：将图像转化为易于定位的二值化图像，需要经过图像灰度化、图像
增强、边缘提取、二值化操作。
(3)车牌定位：利用车牌的边缘、形状等特征，结合Roberts算子边缘检测，数字化
图像、形态学等技术定位车牌。
(4) 字符分割：利用车牌的二值化部分，搜索文本连续的块，如果长度大于设定
阈值被切割以完成字符分割。
(5) 字符识别：使用模板匹配算法对分割后的字符进行二值化，将其大小缩放到模板中
然后将板库中的字符大小与所有模板匹配，准确识别车牌。输出识别
结果并存储数据。
由于车牌灰度图的边缘、图像水平方向的方差、水平方向的梯度都比较稳定，容易提取，所以在本系统的车牌定位算法。在汽车车牌字符识别中，由于汉字的复杂性，本设计模板库中的字符包括5个汉字、26个大写英文字母和10个阿拉伯数字。第一个字符为汉字，第二至第六个字符为英文字母或数字。本系统采用边缘检测的方法实现车牌的定位，用文本搜索连续块的方法实现字符分割，
三、具体设计
下面图 3.1 中的流程图简要概述了基本步骤：
⛄ 零件代码
%bp神经网络训练
M=2；
P_0=零（800，M）；
P_1=零（800，M）；
P_2=零（800，M）；
P_3=零（800，M）；
P_4=零（800，M）；
P_5=零（800，M）；
P_6=零（800，M）；
P_7=零（800，M）；
P_8=零（800，M）；
P_9=零（800，M）；
P_10=零（800，M）；
P_11=零（800，M）；
P_12=零点（800，M）；
P_13=零（800，M）；
P_14=零（800，M）；
P_15=零（800，M）；
P_16=零（800，M）；
P_17=零（800，M）；
P_18=零（800，M）；
P_19=零（800，M）；
P_20=零（800，M）；
P_21=零（800，M）；
对于 m=1:M
filename_0=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\0\',int2str(m),'.jpg');
filename_1=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\1\',int2str(m),'.jpg');
filename_2=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\2\',int2str(m),'.jpg');
filename_3=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\3\',int2str(m),'.jpg');
filename_4=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\4\',int2str(m),'.jpg');
filename_5=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\5\',int2str(m),'.jpg');
filename_6=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\6\',int2str(m),'.jpg');
filename_7=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\7\',int2str(m),'.jpg');
filename_8=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\8\',int2str(m),'.jpg');
filename_9=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\9\',int2str(m),'.jpg');
filename_10=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\A\',int2str(m),'.jpg');
filename_11=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\C\',int2str(m),'.jpg');
filename_12=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\E\',int2str(m),'.jpg');
filename_13=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\G\',int2str(m),'.jpg');
filename_14=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\K\',int2str(m),'.jpg');
filename_15=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\L\',int2str(m),'.jpg');
filename_16=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\N\',int2str(m),'.jpg');
filename_17=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\T\',int2str(m),'.jpg');
filename_18=strcat('D:\graduation\bp神经网络车牌识别\字符样本\Gui\',int2str(m),'.jpg');
filename_19=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Yu\',int2str(m),'.jpg');
filename_20=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\Su\',int2str(m),'.jpg');
filename_21=strcat('D:\毕业\bp神经网络车牌识别\字符样本\陕西\陕西-',int2str(m),'.jpg');
P_0(:,m)=预处理(imread(filename_0));
P_1(:,m)=预处理(imread(filename_1));
P_2(:,m)=预处理(imread(filename_2));
P_3(:,m)=预处理(imread(filename_3));
P_4(:,m)=预处理(imread(filename_4));
P_5(:,m)=预处理(imread(filename_5));
P_6(:,m)=预处理(imread(filename_6));
P_7(:,m)=预处理(imread(filename_7));
P_8(:,m)=预处理(imread(filename_8));
P_9(:,m)=预处理(imread(filename_9));
P_10(:,m)=预处理(imread(filename_10));
P_11(:,m)=预处理(imread(filename_11));
P_12(:,m)=预处理(imread(filename_12));
P_13(:,m)=预处理(imread(filename_13));
P_14(:,m)=预处理(imread(filename_14));
P_15(:,m)=预处理(imread(filename_15));
P_16(:,m)=预处理(imread(filename_16));
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P_18(:,m)=预处理(imread(filename_18));
P_19(:,m)=预处理(imread(filename_19));
P_20(:,m)=预处理(imread(filename_20));
P_21(:,m)=预处理(imread(filename_21));
结尾
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严友成，陈铭贤，周子田，等．基于GUI的BP神经网络车牌识别系统[J]．信息通信, 2018(5):2.
⛄ matlab代码关注❤️部分理论引用网络文献，如有侵权联系博主删除❤️关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-11-28 04:20
解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
和排名关键词？本文分两部分讲解，一是网站程序的标准化，二是网站的快速收录和排名。我想大部分人都会遇到公司网站有程序问题、url优化需求等问题，但是程序部的小伙伴们却不配合！或者网站聘请了第三方公司！如果你硬要去做seo，那你的工作基本上就开展不下去了！基本上以上都是因为公司的程序部和我们seo网站优化部没有协调好或者根本没有严格的规定！要知道seo是一个非常复杂的行业和职位，涉及的内容包罗万象，并且该程序对于网站的支持非常重要！如果合作不好，seo这边是没有效果的。会更麻烦！网站程序需要满足哪些规范才能适合SEO？
一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
6.利用PHP收录+SEO功能快速收录网站 查看全部
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
和排名关键词？本文分两部分讲解，一是网站程序的标准化，二是网站的快速收录和排名。我想大部分人都会遇到公司网站有程序问题、url优化需求等问题，但是程序部的小伙伴们却不配合！或者网站聘请了第三方公司！如果你硬要去做seo，那你的工作基本上就开展不下去了！基本上以上都是因为公司的程序部和我们seo网站优化部没有协调好或者根本没有严格的规定！要知道seo是一个非常复杂的行业和职位，涉及的内容包罗万象，并且该程序对于网站的支持非常重要！如果合作不好，seo这边是没有效果的。会更麻烦！网站程序需要满足哪些规范才能适合SEO？
一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
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解读:一文读懂代码埋点、全埋点、可视化埋点 | 5000字浅显易懂解析
上一篇文章如何建立完整的指标体系？在“2模型+1原理”中，我们系统地介绍了构建指标体系的方法论，从而完成了我们闭环数据运营中的“推理”环节。数据经过提前整理和规划后，我们就可以有条不紊地进入“采集”环节了。
说到“采集
数据”就离不开数据采集，说到数据采集就离不开埋点。
埋点的文章那么多，为什么还要写呢？首先，这不是一篇纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让运维同学能够快速理解概念。
另外，目前市面上的埋地文章，要么没有系统梳理知识，要么不够客观，有失偏颇。并且希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，了解埋点的真正含义。
1.认识埋点
埋点是指在应用的具体过程中，通过技术手段采集用户行为信息，通过后续分析还原用户场景，从而指导产品功能的改进，验证客服质量。
对于当前移动互联网时代的应用，从用户行为的形式来看，常见的有：浏览页面、点击按钮、手势滑动、长按等；或者从功能上划分，常见的有：验证行为、交易行为、加入列表、搜索等功能行为。
对于不同行为的埋点集合，埋点在应用中的位置也可以分为客户端埋点、服务端埋点等，从实现方式上可以分为：代码埋点，可视化埋点，全方位埋点等。
也许您仍然分不清集成和嵌入之间的区别。为了埋点，易观方舟通常会提供代码包，可以理解为工具包，里面收录
了常用的工具。要想埋起来，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后根据里面的说明，用这个工具包做各种东西，也就是埋点。
1.1 为什么要埋点？
互联网产品在研发时往往不会专门记录用户身份和行为数据，也不收录
专业的数据分析功能。然而，有时为了分析用户执行某些动作或不产生某些动作的深层次原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要借助专业的用户分析工具和埋点。
数据获取是任何数据平台的初始动作。对于互联网产品来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，后续分析获得准确洞察的可能性存在不确定性，营销闭环也将缺乏流程数据基础，精细化开展难度加大操作。
1.2 埋点原理
对于一个基于用户行为的数据平台，发生在用户界面上的、能够获取用户信息的触点是用户数据的直接来源，建立这些触点的方式就是埋点。
当这些联系人获取到用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从精度的角度，埋点分为客户端埋点和服务端埋点。
从分析的角度来看，数据越准确、越全面，越能达到理想状态；但在实际生产过程中，还需考虑数据采集的可行性等问题。
由于数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、市场营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间在产品的不同模块中以不同的规则注入自己的产品 关注获取代码。按照传统的方式，常见的工作流程如下：
团队也会用Excel表格采集
每个团队的嵌入式需求，然后交给工程师。
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能将这个工作流作为其推荐的最佳实践，长期使用，甚至不得不花大量时间在文档中心提供几种不同风格的文档帮助大家熟悉这个工作流程。
2、传统埋点的不足
周而复始，行为采集和埋点管理这两个动作构成了上图中的工作流闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。所以在实际工作中，传统的埋点有很多地方让大家很苦恼，比如：
在实际的工作过程中，一些企业一方面强调数据采集的重要性，另一方面却还没有真正把重心放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的采集和管理从来都不是一个够到一定程度就够了的问题，但只要数据业务还在发展，就需要自身不断迭代，探索更好的采集和管理的问题方式。
3.3主流埋点方式
说完“埋点”这个大概念，其细分概念随即出现，如“无埋点”、“全埋点”、“无痕埋点”、“无码埋点”、“可视化埋点” 》等等等。
站在用户的角度，如果还没有很好地理解这些概念，那么就很难结合业务进行数据采集，也就无法选择适合自己团队和业务的埋点方式。 ..
接下来，我们将系统地介绍在数据采集工作中可能遇到的各种埋点方法，重点介绍代码埋点、全埋点、可视化埋点的优缺点和适用场景。
3.1 代码埋没
代码埋点是帮助工程师了解用户如何使用产品的最经典的埋点方法。因为工程师手动将埋点整合到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，不管多复杂都可以采集到。
常见的如：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等。尤其是一些非点击和不可见的行为，如果不进行代码埋点是无法实现的。
所以如果我们需要对嵌入点进行更精确的控制，代码嵌入是最好的选择。
当然，缺点也很明显。上面说的这些麻烦，几乎都和代码埋点有关。比如数据采集周期长，人工成本高。
3.2 全埋点
全埋，国内部分车队也称“无埋”、“无痕埋”、“自动埋”。是对全自动埋线方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，那么我们先来看看什么是全埋线。
客户端埋点一般分为访问层、页面层、页内行为层：
实现了后两种自动采集的厂家一般都说是全埋式。然而，页内行为级别的采集
还可以进一步探索其采集
范围。最常见的是自动采集
交互元素和自动采集
所有元素的区别：
其实大家在网页和手机应用中看到的界面很多都不是标准元素，所以界面上很多看似可以交互的元素实际上是无法自动采集上报的。这不能不说是一种遗憾。
但是我们来看看全埋的优势。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后使用这些数据的时候直接从数据库中查询就可以了，不会因为有想看的时候没有埋点采集
。这是一个很受分析师欢迎的方法，所以经常听到“能采集
多少就采集
多少，后面的分析随时可以用到”。
其次，埋点是一个比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，工程师埋点，测试团队测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动都需要新的埋点，埋点不仅耗时长，而且错误率也难以控制。
对于全埋点，数据不需要时先取回。由于都是程序自动完成的，所以几乎不会出现业务人员要A，工程师埋B的错误。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，所有埋点的“全部”并不是真正的全部。基本计算机浏览器和移动应用程序页面内的常见用户操作包括鼠标操作、键盘操作和手指操作。比如常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静止；在移动端，除了类似点击的按压，还有多指开合、拉动、用力按压。
但是这些操作不会全部被“埋”，能埋的通常仅限于点击或者按下，这显然是不够的，我们甚至不能称之为全埋。
第二，所有埋点的“满”是以采集
和报告的数据量为代价的。随着数据量的增加，客户端崩溃的概率也会增加。尤其是在移动端，更多的数据意味着更多的电量、流量和内存消耗。由此看来，现阶段很难做到真正的“圆满”。
第三，即使所有的行为数据都可以接收回来，具体分析时的二次整理和处理也是不可避免的，甚至是痛苦的。因为机器在采集
的时候不能按照我们想要的方式有意义地命名所有的事件，甚至不能保证采集
到的事件是完全正确的。所以，前期埋点省下来的人工成本，这时候都算进去了。
第四，现阶段全埋点对于用户身份信息和行为附带的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是一个程度的问题。关于这个问题，需要结合实际情况。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能很合适，否则还有更好的选择。
3.3 视觉埋点
代码埋点的缺点对于网站来说还好，但是对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在部分厂商选择全埋点的同时，大量厂商也选择了所见即所得的埋点之路，即可视化埋点。
视觉追踪的好处是可以直接在网站或手机应用程序的真实界面上操作追踪点，追踪后可以立即验证追踪点是否正确。此外，向所有客户端部署埋点几乎是实时生效的。
因为可视化埋点的这些好处，分析需求方、业务人员、没有权限接触代码或者不懂编程的人，都可以以非常低的门槛获取数据进行分析。可以说是埋葬的一大进步。
可视埋点的部署原理也很简单。
支持可视化埋点的SDK会在访问被监控的网站或手机应用时，向服务器检查是否有新的埋点。如果发现有更新的埋点，会从服务器下载并立即生效。这样可以保证服务端收到最新的埋点后，所有的客户端都可以在下次访问时进行部署。
易观方舟视觉埋点技术不仅可以感知事件，即在定位埋点目标时，可以利用位置、属性等准确定位事件触发元素；它还可以获取事件属性，即可以灵活获取与事件相关的信息；还可以支持多种环境，如Android/IOS/JS等平台，原生页面/Hybrid模式（App内嵌网页），mPaaS/React Native等架构。
视觉埋点和全埋点对于埋点和分析有着完全不同的追求：
这里不能说哪个更好，因为事先的严密规划和事后的发散探索是分析的不同角度。而且，这两个埋点根本就不是独占的，可以同时使用。
但不可否认的是，视觉埋点有很多局限性：
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是目前视觉埋点的主攻点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了可视化嵌入点不可用的风险，一旦遇到只能是代码嵌入点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但除了易观方舟，国内其他厂商都支持得不好。
三、为了保证埋点的准确性，视觉埋点中逐渐融入了更复杂的高级设置，如：“同页”、“同版”、“同级别”、“同文”……但是加入了这些复杂的设置，是否还是提升效率的视觉嵌入点呢？
4、如何选择不同类型的埋点
综上所述，我们系统地介绍了三种主流的埋点方式。至于如何选择不同类型的埋点，易观数据总结了一张“埋点对比表”，通过比较这三种埋点的优缺点，根据自身业务需求，选择最合适的埋点方法。
比如当业务对精度要求特别高，不容许出错，但对时间要求不是很严格时，可以使用代码埋点。
比如数据采集需求，不需要特别高的精度。比如有10000条数据，我们可以容忍1%或者2%的误差，如果我们还想知道历史数据，可以采用全埋。
比如我想知道更多的属性，更多的信息，但是又不想通过代码埋点，希望马上生效。然后就可以使用视觉埋点了。
通过我们总结的“买点对照表”，可以帮助您更快地根据您企业的具体需求采用更适合的埋设方式。结合易观方舟的数据采集能力，可以更方便、更快速、更准确地获取数据。
易观方舟免费体验，一键开启全场景私域运营
总结:快速seo排名怎么做（解读seo如何快速排名）
如何用PHP快速采集
和排名关键词？本文分两部分讲解，一是网站程序的标准化，二是网站的快速收录和排名。我想大部分人都会遇到公司网站有程序问题、url优化需求等问题，但是程序部的小伙伴们却不配合！或者网站聘请了第三方公司！如果你硬要去做seo，那你的工作基本上就开展不下去了！基本上以上都是因为公司的程序部和我们seo网站优化部没有协调好或者根本没有严格的规定！要知道seo是一个非常复杂的行业和职位，涉及的内容包罗万象，并且该程序对于网站的支持非常重要！如果合作不好，seo这边是没有效果的。会更麻烦！网站程序需要满足哪些规范才能适合SEO？
一、域名和服务器
1、如果页面不存在，则返回404错误码；
2、4XX、5XX服务器头信息异常增加，应及时通知SEO部门进一步检查。
3.域名不使用泛解析。当需要使用二级域名时，需要提前与SEO部门沟通后再进行分析；
3. URL规范化，URL启用301
4、网站不能有多个域名打开同一个页面；
5、如果有子域名开通测试，使用robots文件禁止搜索引擎抓取；
6、服务器启用gzip压缩，提高浏览速度；
7、在新栏目上线前完成内容填写；未完成内容的网站和栏目不得上线。
2.网站结构和URL相关
1、除计划禁止被搜索引擎抓取收录的内容外，本站所有URL均为静态。
2、网址一经确认上线，不得随意更改。特殊情况需要调整并与SEO部门沟通；
3、网站栏目和网址目录必须一一对应，一级分类对应一级目录，二级分类对应二级目录。最多可归为二级目录。如果产品/页面的数量需要分三层或更多层级分类，这时候就需要注意了。
4、整个站点目录的URL以斜杠结尾，URL不显示index.php等文件名；
5. URL中的列名、文件名等字母全部小写。
6、本站所有页面增加面包屑导航；
7. URL中统一使用破折号或下划线，不添加其他特殊字符；
8. URL目录名优先使用对应的英文单词，不要使用中文和拼音，可以使用数字或字母；
9、当URL改变时，旧的URL应该被301重定向到新的URL地址；
3、与页面打开速度有关
1、在不影响视觉效果的前提下，前端页面的所有图片都要进行压缩；
2、删除不用的CSS代码，尝试将页面样式代码合并到CSS文件中；
3、谨慎少用JS，测试JS是否拖慢页面访问速度；
4、禁止使用session ID、Frame、Flash；
5、页面纯文本代码（包括HTML、JS、CSS）不超过500K。主页等特殊页面可适当放宽。
6、使用主流浏览器实际测试页面打开速度，不要超过3秒。有条件的，多考省市。
4.TDK相关页面
1、页面Title标签、Description标签、H1文本会根据格式自动生成默认版本，但系统需要为SEO人员预留填写功能。
2、栏目页Title默认格式：二级栏目名称-一级栏目名称-网站名称；
3、产品页面Title默认格式：产品名称-网站名称；
4、文章页面Title默认格式：文章标题-网站名称；
5、搜索页面Title默认格式：搜索关键词-网站名称；；
6、每页Title默认格式：栏目名称-第X页-网站名称；
7、除特殊要求外，网站使用HTML代码链接，不使用JS生成链接；
8.除好友链接外的所有导出链接都添加nofollow属性；
9.在栏目、产品/文章页面的主图片上添加ALT文字。后台编辑器上传图片时，预留输入框填写ATL文本；
10. 在一个页面上只使用一次 H1。
五、函数使用及代码
1、除非另有要求，确保本网站所有页面上线时均已添加流量统计代码。
2、所有网站都开通了百度资源平台账号。
3、对于已经上线的网站，除SEO或运营部门另有要求外，robots文件开放所有网址和文件（包括图片、CSS、JS）的爬取。
4、后台实时或周期性生成并更新XML版本的Sitemap，包括首页、栏目、翻页、产品/文章页。是否收录
过滤条件页面将在与SEO部门协调后确定。
5. 所有新站均采用响应式设计，不使用独立的手机站或手机版子域名。已经用移动子域名优化过的旧站暂时保持现状，与SEO部门沟通后改用响应式设计。
6、英文网站的HTML代码中不得出现汉字，包括注释。
7、当由于各种原因需要更改URL时，旧的URL会被301重定向到新的URL，不要使用其他的转向方式。
8、当因各种原因更改URL时，导航和内页链接更新为新的URL。导航中禁止需要重定向的 URL。
6.利用PHP收录+SEO功能快速收录网站
解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 72 次浏览 • 2022-11-27 13:16
解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
大多数场景下，使用随机查询关键词获取的包可以支持当前数据包长度L次的上下文页面翻转，从而提高查询性能，大大减少后台服务的随机IO次数。
核心方法:网站SEO优化当天收录最有效的方法是什么？
（文/监护人 袁坤） 作为网站运营者，都希望自己的网站权重高，网站收录快，关键词排名好，网站流量高。网站权重慢慢提升，关键词也是水到渠成的结果。但是可以快速实现网站收录速度快，网站流量高的问题。当天收网站最快的方法是什么？
守护者袁坤发现，很多朋友比较关心的是网站的采集
和快照。最好当天给自己的网站拍一张快照，最好能秒收网站内容。其实解决这样的问题并不太难。我们一起来分析一下：
首先是网站服务器（主机）的打开速度。
网站的打开速度非常关键。在PC互联网时代，搜索引擎建议网站在3秒内打开首页。在如今的移动互联网时代，搜索引擎推荐网站在1.5秒内打开网站首屏。
网站最好选择国内空间（主要指大陆空间，网站需要备案），相对来说打开速度更快。即使选择港台空间或国外空间不备案，也一定要选择知名空间服务商。守护者袁坤建议，企业保证网站的稳定性和打开页面的速度非常重要。
其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
最后，网站一定要做好内外链。
网站一定要做好链接，无论是内链还是外链，都有很好的效果。当然，在外部链接越来越难的时候，内部链接是基础。事实上，友情链接是一种很好的外部链接形式。
解决最基本的问题，我们的网站如何实现当天的快照和采集
（甚至二次采集
）？其实解决方法很简单：只要在百度搜索资源平台的移动专区提交链接即可（之前的雄掌账号功能），守护者袁坤发现一般的网站链接提交（网站支持）效果是非常慢。当然新站6个月的保护效果也不错！
如果你的网站想要当天甚至秒收录，那么按照上面介绍的方法肯定会取得显着的效果，网站SEO优化人员可以试试。如何快速获得高网站流量的结果？其实原因很简单：就是借助第三方平台进行推广。
第三方平台的营销推广难度越来越大（主要是硬广告）。很多企业更注重官网的营销和运营。但是，如何优化官网的SEO呢？欢迎与守护者元坤交流！ 查看全部
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
大多数场景下，使用随机查询关键词获取的包可以支持当前数据包长度L次的上下文页面翻转，从而提高查询性能，大大减少后台服务的随机IO次数。
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首先是网站服务器（主机）的打开速度。
网站的打开速度非常关键。在PC互联网时代，搜索引擎建议网站在3秒内打开首页。在如今的移动互联网时代，搜索引擎推荐网站在1.5秒内打开网站首屏。
网站最好选择国内空间（主要指大陆空间，网站需要备案），相对来说打开速度更快。即使选择港台空间或国外空间不备案，也一定要选择知名空间服务商。守护者袁坤建议，企业保证网站的稳定性和打开页面的速度非常重要。
其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
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解决方案:Kubernetes 下日志采集、存储与处理技术实践
在 Kubernetes 服务化、实时日志处理、集中式日志存储的趋势下，Kubernetes 日志处理也遇到了新的挑战，包括动态容器采集
、大流量性能瓶颈、日志路由管理等。
本文介绍“Logtail +
日志服务+生态“架构，并介绍了Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景中的优势。作为基础设施，日志服务是满足实时读写和HTAP日志记录的强大日志记录需求的一站式解决方案。日志服务数据的开放性，结合云产品和开源社区，为用户提供了丰富的实时计算、可视化和采集选择。Kubernetes
日志处理的趋势和挑战：Kubernetes 无服务化
Kubernetes 容器技术促进了技术栈的解耦，通过引入栈层分层，让开发者更加关注自己的应用和业务场景。从 Kubernetes 本身的角度来看，这种技术解耦也在走得更远，容器化的一个趋势是这些容器都将在无服务器基础设施上运行。说到基础设施，首先想到的是云，
它目前在AWS，阿里云和Azure上提供无服务器Kubernetes服务。在无服务器 Kubernetes 上，我们将不再关心集群和机器，只需要声明容器的镜像、CPU、内存和外部服务模式即可启动应用。
如上图所示，左右两侧是经典 Kubernetes 和无服务器 Kubernetes 的形式。日志采集
在从左到右的过程中也会变得复杂：
对实时日志的需求正在增加
首先需要强调的是，并不是所有的日志都需要实时处理，目前很多“T+1”时间日志下发还是很重要的，比如：BI可能有一天级的延迟就够了，CTR估计有1小时的日志也可以。
然而，在
部分场景下，秒级或更高时效日志是前提，下图中横坐标从左到右对比，可见实时数据对决策的重要性。
让我们谈谈关于实时日志对决策的重要性的两个场景：
集中存储日志日志
的来源很多，常见的有：文件、数据库审计日志、网络数据包等。此外，对于同一数据，日志数据可以针对不同的用户（如开发、运维、运营等）和不同的目的（如告警、数据清洗、实时检索、批量计算等）以多种方式重复消费。
在日志数据的系统集成中，从数据源到存储节点再到计算节点，都可以定义为流水线。如下图所示，从上到下的变化是：日志处理正在从 O（N^2） 管道演变为 O（N） 管道。
过去，各种日志都是以特定的方式存储的，采集到计算环节没有通用和复用的条件，流水线非常复杂，数据存储可能是重复和冗余的。在当前日志数据集成方面，依托集线器简化了日志架构的复杂性，优化了存储利用率。这个基础设施级中心非常重要，需要支持实时发布/订阅，能够处理高并发的写入和读取请求，并提供海量存储空间。
Kubernetes 日志采集
解决方案的演变
上一节总结了 Kubernetes 日志处理的趋势，因此我将盘点 Kubernetes 上的几种常见日志采集
实践。
命令行工具
查看日志
一个 Kubernetes 集群，最基本的方式就是登录机器，运行 kubectl 日志查看容器写入的 stdout/stderr。
基本解决方案不能满足更多需求：
显示节点日志文件
要在
Kubernetes 节点维度，docker 引擎将容器的 stdout/stderr 重定向到 logdriver，并且可以在 logdriver 上配置各种形式的去持久化日志，比如将 JSON 格式的文件保存到本地存储。
与 kubectl 命令行相比，它进一步本地化了日志的存储。像grep/awk这样的Linux工具可以用来分析日志文件的内容。
这个方案相当于回到了物理机时代，但还有很多问题没有解决：
基于此解决方案的进化版本是在 Node 上部署日志采集
客户端，并将日志上传到集中式日志存储设施。这是目前推荐的模式，将在下一节中介绍。
客户端采集
的挎斗模式日志
一个配套模式，在 Pod 内部，除了业务容器之外，还有一个日志客户端容器。此日志客户端容器负责采集
Pod 内容的标准输出、文件和指标数据，并将其上报给服务器。
该解决方案解决了日志持久存储等基本功能需求，但有两个方面需要改进：
如果一个节点上运行 N 个 Pod，则 N 个日志客户端同时运行，导致 CPU、内存、端口等资源浪费。
在 Kubernetes 下，需要单独采集
和配置每个 pod（采集
日志目录、采集
规则、存储目标等），维护起来并不容易。
日志直写
直写方案一般是通过修改应用本身，在程序内部组织多个日志，然后调用类似HTTP的API将数据发送到日志存储后端来实现的。
好处是：日志格式可以按需DIY，日志源和目标的路由可以任意配置。
您还可以看到使用限制：
入侵代码会直接依赖于业务转型，推动业务转型一般较长。
当应用程序在向远端发送数据时遇到异常（如网络抖动或服务器上收到内部错误）时，需要将数据缓存在有限的内存中重试，最终可能导致数据丢失。
Kubernetes 日志处理架构
来自社区的架构
在今天看到的架构中，采集
工作是通过在每个 Kubernetes 节点上安装日志客户端来完成的：
日志客户端格式化数据，使用指定的协议上传到存储终端，常见的选择是Kafka。Kafka 支持实时订阅、重复消费，后期根据业务需求将数据同步到其他系统，如：业务日志转弹性搜索进行关键词查询，结合 Kibana 进行日志可视化分析;要在财务场景中长期保留日志，您可以选择将 Kafka 数据交付到经济高效的存储，例如 AWS S3。
这种架构看起来简单有效，但在 Kubernetes 中有一些细节需要解决：
日志服务的 Kubernetes 日志架构实践
我们提出一种基于阿里云日志服务的 Kubernetes 日志处理架构，作为社区解决方案的补充，解决 Kubernetes 场景下日志处理的一些详细体验问题。这种架构可以概括为：“Logtail + 日志服务 + 生态”。
首先，Logtail 是日志服务的数据采集
客户端，针对 Kubernetes 场景中的一些痛点而设计。这也符合 Kubernetes 官方的建议，每个节点上只部署一个 Logtail 客户端，负责该节点上的所有 Pod 日志采集
。
其次，对于关键词搜索和SQL统计这两个基本的日志需求：日志服务提供了基本的LogHub功能，支持实时数据写入和订阅。基于LogHub存储，您可以选择启用数据索引分析功能，该功能在启用索引后可以支持日志关键词查询和SQL语法分析。
最后，开放日志服务数据。索引数据可以通过JDBC协议与第三方系统连接，SQL查询结果可以轻松与阿里云DataV等Grafana系统和开源社区集成。日志服务的高通量实时读写能力支持与流计算系统的互联互通，Spark Streaming、Blink、Jstorm等流计算系统上的连接器支持。
您还可以通过全托管交付功能将数据写入阿里云的对象存储（OSS），该功能支持行存储（CSV，JSON）和列存储（parquet）格式，可以作为长期低成本备份，或者通过“OSS存储+E-MapReduce计算”架构将数据仓库。
日志服务的优势
从四个角度描述日志服务的特点：
回顾第一节提到的 Kubernetes 日志处理的趋势和挑战，以下是日志服务的三大优势：
日志服务结合社区力量进行 Kubernetes 日志分析
Kubernetes
源于社区，使用开源软件进行 Kubernetes 日志处理在某些场景下也是一个不错的选择。
日志服务保证数据的开放性，在采集、计算、可视化等方面与开源社区对接，帮助用户享受社区的技术成果。
如下图所示，举一个简单的例子：使用流计算引擎flink实时消费日志服务日志数据库数据，对源日志数据库和flink任务的分片并发进行动态负载均衡，用MySQL完成数据连接处理后，再将连接器流式传输到另一个日志服务日志数据库进行可视化查询。
Logtail在Kubernetes日志采集
场景中的设计
在本文的第二部分，我们回顾了 Kubernetes 日志采集解决方案演进过程中遇到的问题，第三部分介绍了基于阿里云日志服务的功能和生态系统。
本节将重点介绍 Logtail 采集
端的设计和优化，以及 Logtail 如何解决 Kubernetes 日志采集
的痛点。
收购 Kubernetes 的难点
Container stdout/stderr
容器应用日志
主机日志
开放协议：系统日志，HTTP等
在性能方面，既要满足单节点上的大规模流量日志场景，又要兼顾实时采集
解决容器日志波动性问题
在所有情况下，都尽可能保证所采集
数据的完整性
自动发现用于扩展和缩减的容器的要求
降低 Kubernetes 部署的复杂性
如何部署和管理集合配置
不同用途的 Pod 日志需要存储在不同的类别中，以及如何管理数据路由
Logtail 非常可靠
Logtail支持至少一次采集的语义保证，通过文件和内存两级的检查点机制，保证容器重启场景下的断点传输。
在日志采集过程中，我们可能会遇到来自系统或用户配置的各种错误，例如日志格式化和解析错误，我们需要及时调整解析规则。Logtail提供采集和监控功能，可以向日志库上报异常和统计，支持查询告警。
Logtail优化计算性能，解决单节点大规模日志采集问题，在不格式化日志字段的情况下，实现每CPU核心约100MB/s的处理性能（单行模式）。对于通过网络发送的慢速 IO 操作，客户端批处理会将多个日志提交到服务器以实现持久性，同时考虑实时采集
和高吞吐量能力。
在阿里巴巴集团内部，Logtail目前拥有数百万个客户端部署，稳定性不错。
丰富的数据源支持
为了应对 Kubernetes 环境中复杂多样的采集需求，Logtail 可以支持 stdout/stderr、容器、主机日志文件、syslog、lumberjack 等开放协议数据采集
。根据
语义将一个日志划分为多个字段，可以获得多个键值对，从而将一个日志映射到表模型，这使得下一个日志分析过程的效率提高一倍。Logtail支持以下一些日志格式：
多行解析。例如，Java 堆栈跟踪日志由多个自然行组成，通过在行首设置正则表达式来按逻辑行划分日志。
自我描述解析。支持CSV、JSON等格式自动提取日志字段。
通过常规的自定义插件满足更具体的需求。
对于一些典型的日志，提供了内置的解析规则。例如，用户只需要在 Web 控制台选择日志类别作为 Nginx 访问日志，Logtail 就可以根据 Nginx 的日志格式配置client_ip、uri 等字段自动提取访问日志。
应寻求节点级容器的动态扩展
容器本质上
是规范化扩缩的，新扩容的容器日志需要及时采集
，否则会丢失，这就要求客户端具备动态感知采集源的能力，部署配置需要简单易用。Logtail从两个维度解决了数据采集
的完整性问题：
通过DaemonSet快速将Logtail部署到一个Kubernetes节点，一条指令即可完成，方便与K8S应用版本集成。
Logtail 客户端部署到节点后，通过域套接字与 docker 引擎通信，处理节点上容器的动态集合。增量扫描可以及时发现节点上的容器变更，再加上定期全扫描机制，确保不会丢失任何容器变更事件，这种双重保障设计使得在客户端及时、完整地发现候选监控目标成为可能。
从设计之初，Logtail就选择了服务端的集中式集合配置管理，以保证采集
指令可以更高效地从服务端传递到客户端。这种配置管理可以抽象为“机器组+采集配置”的模型，对于一个集合配置，机器组中的Logtail实例可以立即获取与机器组关联的采集配置，启动采集任务。
针对 Kubernetes 场景，Logtail 设计了一种自定义识别方法来管理机器。一种类型的 Pod 可以声明一个固定的机器 ID，Logtail 使用该 ID 向服务器报告心跳，一组机器使用此自定义 ID 来管理 Logtail 实例。当
Kubernetes 节点扩容时，Logtail 会将 Pod 对应的自定义机器 ID 上报给服务端，服务端将机器组挂载的集合配置发送给 Logtail。
目前在开源集合客户端上，常见的做法是使用机器 IP 或主机名来
识别客户端，这样在容器扩容时，需要及时添加或删除机器组中的机器IP或主机名，否则会导致数据采集
不足，需要复杂的扩展过程来保证。
解决采集
配置管理问题
Logtail提供了两种管理采集配置的方式，用户可以根据自己的喜好进行操作：
CRD。与 Kubernetes 生态深度融合，可通过客户端上的事件监听器在日志服务上创建日志存储库、集合配置、机器组等资源。
网络控制台。快速使用，直观配置日志格式和解析规则，使用向导完成集合配置与机器组的关联。用户只需要按照习惯设置容器的日志目录，当主机上开启采集时，Logtail 会自动呈现主机上的实际日志目录。
我们将从源到目标（日志库）的日志定义为摄取路由。使用传统方案实现个性化采集
路由功能非常麻烦，需要在客户端本地配置，每个 Pod 容器写入此采集
路由，对容器部署和管理会有很强的依赖性。
Logtail解决这个问题的突破点是环境变量的应用，Kubernetes的env由多个键值组成，可以在部署容器时设置。
Logtail的采集配置设计有IncludeEnv和ExcludeEnv配置项，用于添加或排除采集
源。
在下图中，Pod 服务容器在启动时设置为环境变量log_type，并在 Logtail 集合配置中定义了 IncludeEnv： log_type=nginx_access_log，用于将用于 nginx 类目的的 pod 日志集合指定到特定的日志库。
所有采集
的数据都在 Kubernetes 上，Logtail 自动标注了 pod/nameapce/contanier/image 维度，方便后续数据分析。
日志上下文查询的设计
上下文查询是指：给定一个日志，查看该日志在原创
机器上的上一个或下一个日志和文件位置，类似于 Linux 上的 grep -A -B。
在某些场景比如 DevOps 中，逻辑异常需要这个时序来辅助定位，配合上下文查看功能，事半功倍。那么在分布式系统下，很难保证源和目标的原创
日志顺序：
在传统的上下文查询解决方案中，日志根据到达服务器的时间和日志服务时间字段进行两次排序。这存在于大数据场景中：排序性能问题，时间精度不足，无法真正还原事件的实时序列。
Logtail 与日志服务（关键词查询功能）相结合，解决了这个问题：
当日志的
容器文件被采集
并上传，数据包由多个日志批量组成，多个日志对应一个特定文件的块，例如 512KB。
此数据包中的多个日志按源文件的日志顺序排列，这意味着一个日志的下一个条目可能位于同一数据包中，也可能在下一个数据包中。
Logtail 会在采集时为该报文设置唯一的日志源源 ID，并在上传的报文中设置报文自递 ID，称为 packageID。在每个包中，任何日志在包中都有一个偏移量。
虽然报文可能不按顺序存储在服务器后面，但日志服务有一个索引，可以精确地查找具有指定源 ID 和包 ID 的报文。
当我们指定容器 A 的序列号 2 日志（source_id：A、package_id：N、偏移量：M）查看以下内容时，首先判断当前报文的偏移量是否为报文末尾（报文中的日志数定义为L，末尾的偏移量为L-1）：
如果偏移量 M 小于 （L-1），则其下一个对数位置为：source_id：A， package_id：N， 偏移量：M+1，
如果当前日志是最后一个数据包条目，则下一个日志位置为：source_id：A，package_id：N+1，偏移量：0。
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其次，网站的内容必须是高质量的。
相对来说，原创内容更加稀缺，但大多数朋友可能不会坚持输出原创内容。即使是伪原创或编辑整合，也需要花费大量时间整理，尽量让网站内容更好更丰富。如果要使用伪原创工具，还需要人工二次编辑。
每个网站都有不同的主题，所以网站的内容一定要围绕这个主题来展开。只有解决了用户问题的内容才是真正有价值的内容，才有可能让你的网站更具有权威性。
最后，网站一定要做好内外链。
网站一定要做好链接，无论是内链还是外链，都有很好的效果。当然，在外部链接越来越难的时候，内部链接是基础。事实上，友情链接是一种很好的外部链接形式。
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自动文章采集
优采云
采集器是一款网站采集器，根据用户提供的关键词自动采集云端相关文章发布到用户网站。可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可进行全网采集。采集
内容后，会自动计算内容与集合关键词的关联度，只向用户推送相关文章。支持标题前缀，关键词自动加粗，插入固定链接，自动提取Tag...
教程:SEO伪原创软件与手动混合内容的区别
网上伪原创工具和自动优化软件，长期以来一直被一些人夸大。马会SEO强烈建议立即放弃！
今天小小课堂奉劝大家放弃一些专门生产网络垃圾的伪原创工具，同时为大家提供一些真实有效的优化方案。我希望能有所帮助。
1.放弃在线伪原创工具
为什么要放弃伪原创工具？在人工智能还不够成熟的今天，造假真的是让人无法接受，尤其是那些网上的造假工具。
马辉提出以下几点，大家可以考虑要不要放弃线上伪原创工具。
1、伪原创不是原创，用心写的原创不一定被搜索引擎认为是原创
伪原创，归根结底不是原创，也不会忽悠搜索引擎变成原创。
比如昨天马辉SEO写了一篇文章《rss feed是什么意思？对SEO有用吗？SEO咨询_小课堂网》，其中一小部分摘自百度百科，大部分都是一个字一个字打出来的。百度雄掌账号没有给出原文标签。
昨天发布的其他4篇文章，1篇转载自百度资源平台，1篇未收录，只有一篇带原标识《【重庆SEO排行榜】SEO是关键词排名吗？SEO排名教程_小课堂网”。
2.只有没有被搜索引擎收录的文章才可能是原创的
如果某站的一篇文章没有被搜索引擎收录，而是被高权重的网站抄袭成功收录，就可以判定为原创文章。不过这种情况一般不会出现在加入了百度雄掌账号的网站上，因为一小时内收录，抓取时间精确到秒。
但这样的话，就不需要所谓的【在线伪原创工具】了。
3、被搜索引擎收录的文章是否包装有假冒原创？转载毁文而已，吃亏的是自己
对于已经被搜索引擎收录的文章，仅仅改变几个词、改变段落顺序、删除一些内容等，是否可以成为一篇新的原创文章？你在开玩笑吧！如今人工智能技术如此强大，搜索引擎变得更加智能。
文章被编辑得胡说八道，竟然被搜索引擎收录，还洋洋得意地认为大量收录会增加网站权重。嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。
马辉SEO尝试了几个网上的伪原创软件，发现那些在笑笑课堂上做伪原创文章的网站，基本都是基于这个软件进行伪原创操作。
让马辉以一篇文章为例。句子不清晰，意思不明确，这样的文章谁看得懂？用户？还是搜索引擎蜘蛛？我一边看一边生气。
“说说”改成“汇报”，这是什么鬼？“小课堂”改成“小讲堂”，也不是问题。
“招聘”改为“就业”，有道理。“今日”改成了“今天”，并没有多少违和感。
“大家介绍”改成了“大家介绍”，这是什么？谁能明白？最后，我“希望”得到一些“帮助”！万马奔腾在马辉的心中。
在科技智能如此发达的今天，我不相信搜索引擎蜘蛛能看懂这篇文章？
4、为什么有人说网络假原创超级好用？文章都收录了，效果很好！
真好笑！嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。为什么要收录这篇文章？因为被搜索引擎蜘蛛抓取爬取，搜索引擎不仅收录了高质量的原创内容，还收录了一些低质量的转载文章。但包容并不意味着排名。这些页面的收录不一定会带来网站权重的增加。相反，由于这种不良采集
和伪原创行为，可能会导致权限大大降低，甚至K站。
你为什么这么说？就上述伪原创案例而言，网站结构没有变化，只是文字有所改动，大部分原创内容依然保留。一看就是抄袭，搜索引擎肯定能查出这样的文章不是原创的。
5.优质原创内容必须通过伪原创修改完成！
即使你找到了优质的原创内容，你用伪原创工具修改了，一篇好文章改成这个，搜索引擎不一定收录，收录了也不一定给一些关键词 即使一开始给你一个核心的关键词排名，后期也会因为用户行为而降低排名，因为用户根本看不到这种文章，他们会直接关闭页面。难怪排名没有下降。
2.放弃自动优化软件
这种自动优化软件的水平比网上假冒的要高很多。一些自动优化软件不再像垃圾在线假冒原创
工具那样做那些事情，并且可能包括其他功能。不过目前还是建议放弃这款软件。
1.文章关键词锚链接优化
一些自动优化软件，除了自己采集文章，进行伪原创操作外，还可以利用文章中出现的关键词作为锚文本链接，指向首页或专栏页等。
但小课堂网认为，这种形式过于简单，不能满足网站内链优化的需要。一般来说，马会SEO建议文章页面出现的关键词不要指向首页，否则可能被认为作弊。它应该更多地指向内容页面，真正为用户提供他们需要知道的知识。文章页的权重相互传递，比首页和专栏页的总链接好很多。因为首页和专栏页链接的是大部分网站的所有页面，为什么一定要一直指向文章页呢？
2、网站内链应该是网络而不是链接
马辉认为，内链的最终结果应该像蜘蛛织网一样，文章页链接到文章页，文章页链接到首页，文章页链接到栏目页，文章页链接到文章页到标签页。自动优化软件应该达不到这个水平。
3. 长尾 关键词 准确率
由于是文集，无法判断关键词与文章的相关程度。另外，即使有一定的相关性，还有一个问题就是搜索引擎会惩罚故意的关键词。
2017年12月，谷歌搜索引擎优化算法更新——马卡比更新（Maccabees Update）。
受影响的站点故意为各种关键词组合创建大量着陆页，例如“石家庄SEO”、“河北SEO”、“保定SEO”，通常为这些关键词创建大量低质量页面。关键词。这也导致了被“自动优化软件”处罚的风险。
马辉不知道未来会怎样，至少现在，它还达不到那种搜索引擎的要求。
3、马辉SEO对这些人群的一些建议
小课堂网认为，这些人要么是对SEO不太了解的公司员工，要么是听别人夸大伪原创作用的个别站长。简而言之，该人群有两个特点：一是对SEO优化理解错误，二是懒惰或不会写出高质量的原创文章。
马会SEO在观察了其他抄袭者或转载者所做的一些有益和有害的案例后，在此与大家分享。
一、有害转载案例
案例一：文章中无缘无故出现很多普通链接，丑陋且收效甚微！最有效的是用 关键词 作为锚文本的链接，为什么不把这些链接放在 关键词 上呢？
案例二：文章中多次出现“天津XX医院”的无厘头与文章有关？就算是为了推广，相关性也太差了。即使用作锚文本链接，这也是无效的外部链接。
2.受益案例
案例一：在文章描述中写上你要推广的信息，以吸引人，提高点击率，但内容必须具有高度相关性。
案例二：改标题，为什么改标题？因为原创内容会排名靠前，改标题争取其他关键词排名。比如本站抄袭文章后，做了关键词《SEO企业优化》，与原来的《SEO自学》完全不同。而且还换了图。
案例三：标题也改了，不过这次换成了某个行业的名人或者网站。
3.转载文章首末内容均为原创
文章开头写引言，文章结尾写评论和感想。这些要原创，转载文章合集也很好。因此，没有必要使用在线伪原创工具。
4.还是需要写一些原创的内容
网络转载是正常行为，只要不是恶意大量采集即可。但是，网站还是需要有一些属于自己的原创内容。对于企业网站来说，即使是一些关于企业的新闻也应该是原创的，力求与网站的主题相关。
以上就是为什么要放弃笑笑课堂介绍的伪原创工具和优化方案的原因。感谢您的观看。网站优化seo培训找小课堂！
相关推荐 为什么大型综合网站权重高 如何分析关键词的排名难度 seo行业好不好？如何提高网站权威
系统推荐网站内链在SEO优化中的作用和作用。结合社会现象，简单分析一下SEO优化过程中的操作思路。SEO总结：百度算法揭晓及最新算法调整。写有 SEO 想法的文章并对其进行排名。企业主题 XSnamu
热门关键词,seo分享,seo分享,seo站点,快照,alt,域名,seo,关键词,蜘蛛,关键词 查看全部
自动文章采集
优采云
采集器是一款网站采集器，根据用户提供的关键词自动采集云端相关文章发布到用户网站。可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可进行全网采集。采集
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1.放弃在线伪原创工具
为什么要放弃伪原创工具？在人工智能还不够成熟的今天，造假真的是让人无法接受，尤其是那些网上的造假工具。
马辉提出以下几点，大家可以考虑要不要放弃线上伪原创工具。
1、伪原创不是原创，用心写的原创不一定被搜索引擎认为是原创
伪原创，归根结底不是原创，也不会忽悠搜索引擎变成原创。
比如昨天马辉SEO写了一篇文章《rss feed是什么意思？对SEO有用吗？SEO咨询_小课堂网》，其中一小部分摘自百度百科，大部分都是一个字一个字打出来的。百度雄掌账号没有给出原文标签。
昨天发布的其他4篇文章，1篇转载自百度资源平台，1篇未收录，只有一篇带原标识《【重庆SEO排行榜】SEO是关键词排名吗？SEO排名教程_小课堂网”。
2.只有没有被搜索引擎收录的文章才可能是原创的
如果某站的一篇文章没有被搜索引擎收录，而是被高权重的网站抄袭成功收录，就可以判定为原创文章。不过这种情况一般不会出现在加入了百度雄掌账号的网站上，因为一小时内收录，抓取时间精确到秒。
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在科技智能如此发达的今天，我不相信搜索引擎蜘蛛能看懂这篇文章？
4、为什么有人说网络假原创超级好用？文章都收录了，效果很好！
真好笑！嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。为什么要收录这篇文章？因为被搜索引擎蜘蛛抓取爬取，搜索引擎不仅收录了高质量的原创内容，还收录了一些低质量的转载文章。但包容并不意味着排名。这些页面的收录不一定会带来网站权重的增加。相反，由于这种不良采集
和伪原创行为，可能会导致权限大大降低，甚至K站。
你为什么这么说？就上述伪原创案例而言，网站结构没有变化，只是文字有所改动，大部分原创内容依然保留。一看就是抄袭，搜索引擎肯定能查出这样的文章不是原创的。
5.优质原创内容必须通过伪原创修改完成！
即使你找到了优质的原创内容，你用伪原创工具修改了，一篇好文章改成这个，搜索引擎不一定收录，收录了也不一定给一些关键词 即使一开始给你一个核心的关键词排名，后期也会因为用户行为而降低排名，因为用户根本看不到这种文章，他们会直接关闭页面。难怪排名没有下降。
2.放弃自动优化软件
这种自动优化软件的水平比网上假冒的要高很多。一些自动优化软件不再像垃圾在线假冒原创
工具那样做那些事情，并且可能包括其他功能。不过目前还是建议放弃这款软件。
1.文章关键词锚链接优化
一些自动优化软件，除了自己采集文章，进行伪原创操作外，还可以利用文章中出现的关键词作为锚文本链接，指向首页或专栏页等。
但小课堂网认为，这种形式过于简单，不能满足网站内链优化的需要。一般来说，马会SEO建议文章页面出现的关键词不要指向首页，否则可能被认为作弊。它应该更多地指向内容页面，真正为用户提供他们需要知道的知识。文章页的权重相互传递，比首页和专栏页的总链接好很多。因为首页和专栏页链接的是大部分网站的所有页面，为什么一定要一直指向文章页呢？
2、网站内链应该是网络而不是链接
马辉认为，内链的最终结果应该像蜘蛛织网一样，文章页链接到文章页，文章页链接到首页，文章页链接到栏目页，文章页链接到文章页到标签页。自动优化软件应该达不到这个水平。
3. 长尾 关键词 准确率
由于是文集，无法判断关键词与文章的相关程度。另外，即使有一定的相关性，还有一个问题就是搜索引擎会惩罚故意的关键词。
2017年12月，谷歌搜索引擎优化算法更新——马卡比更新（Maccabees Update）。
受影响的站点故意为各种关键词组合创建大量着陆页，例如“石家庄SEO”、“河北SEO”、“保定SEO”，通常为这些关键词创建大量低质量页面。关键词。这也导致了被“自动优化软件”处罚的风险。
马辉不知道未来会怎样，至少现在，它还达不到那种搜索引擎的要求。
3、马辉SEO对这些人群的一些建议
小课堂网认为，这些人要么是对SEO不太了解的公司员工，要么是听别人夸大伪原创作用的个别站长。简而言之，该人群有两个特点：一是对SEO优化理解错误，二是懒惰或不会写出高质量的原创文章。
马会SEO在观察了其他抄袭者或转载者所做的一些有益和有害的案例后，在此与大家分享。
一、有害转载案例
案例一：文章中无缘无故出现很多普通链接，丑陋且收效甚微！最有效的是用 关键词 作为锚文本的链接，为什么不把这些链接放在 关键词 上呢？
案例二：文章中多次出现“天津XX医院”的无厘头与文章有关？就算是为了推广，相关性也太差了。即使用作锚文本链接，这也是无效的外部链接。
2.受益案例
案例一：在文章描述中写上你要推广的信息，以吸引人，提高点击率，但内容必须具有高度相关性。
案例二：改标题，为什么改标题？因为原创内容会排名靠前，改标题争取其他关键词排名。比如本站抄袭文章后，做了关键词《SEO企业优化》，与原来的《SEO自学》完全不同。而且还换了图。
案例三：标题也改了，不过这次换成了某个行业的名人或者网站。
3.转载文章首末内容均为原创
文章开头写引言，文章结尾写评论和感想。这些要原创，转载文章合集也很好。因此，没有必要使用在线伪原创工具。
4.还是需要写一些原创的内容
网络转载是正常行为，只要不是恶意大量采集即可。但是，网站还是需要有一些属于自己的原创内容。对于企业网站来说，即使是一些关于企业的新闻也应该是原创的，力求与网站的主题相关。
以上就是为什么要放弃笑笑课堂介绍的伪原创工具和优化方案的原因。感谢您的观看。网站优化seo培训找小课堂！
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热门关键词,seo分享,seo分享,seo站点,快照,alt,域名,seo,关键词,蜘蛛,关键词 查看全部
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自动文章采集
优采云
采集器是一款网站采集器，根据用户提供的关键词自动采集云端相关文章发布到用户网站。可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可进行全网采集。采集
内容后，会自动计算内容与集合关键词的关联度，只向用户推送相关文章。支持标题前缀，关键词自动加粗，插入固定链接，自动提取Tag...
教程:SEO伪原创软件与手动混合内容的区别
网上伪原创工具和自动优化软件，长期以来一直被一些人夸大。马会SEO强烈建议立即放弃！
今天小小课堂奉劝大家放弃一些专门生产网络垃圾的伪原创工具，同时为大家提供一些真实有效的优化方案。我希望能有所帮助。
1.放弃在线伪原创工具
为什么要放弃伪原创工具？在人工智能还不够成熟的今天，造假真的是让人无法接受，尤其是那些网上的造假工具。
马辉提出以下几点，大家可以考虑要不要放弃线上伪原创工具。
1、伪原创不是原创，用心写的原创不一定被搜索引擎认为是原创
伪原创，归根结底不是原创，也不会忽悠搜索引擎变成原创。
比如昨天马辉SEO写了一篇文章《rss feed是什么意思？对SEO有用吗？SEO咨询_小课堂网》，其中一小部分摘自百度百科，大部分都是一个字一个字打出来的。百度雄掌账号没有给出原文标签。
昨天发布的其他4篇文章，1篇转载自百度资源平台，1篇未收录，只有一篇带原标识《【重庆SEO排行榜】SEO是关键词排名吗？SEO排名教程_小课堂网”。
2.只有没有被搜索引擎收录的文章才可能是原创的
如果某站的一篇文章没有被搜索引擎收录，而是被高权重的网站抄袭成功收录，就可以判定为原创文章。不过这种情况一般不会出现在加入了百度雄掌账号的网站上，因为一小时内收录，抓取时间精确到秒。
但这样的话，就不需要所谓的【在线伪原创工具】了。
3、被搜索引擎收录的文章是否包装有假冒原创？转载毁文而已，吃亏的是自己
对于已经被搜索引擎收录的文章，仅仅改变几个词、改变段落顺序、删除一些内容等，是否可以成为一篇新的原创文章？你在开玩笑吧！如今人工智能技术如此强大，搜索引擎变得更加智能。
文章被编辑得胡说八道，竟然被搜索引擎收录，还洋洋得意地认为大量收录会增加网站权重。嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。
马辉SEO尝试了几个网上的伪原创软件，发现那些在笑笑课堂上做伪原创文章的网站，基本都是基于这个软件进行伪原创操作。
让马辉以一篇文章为例。句子不清晰，意思不明确，这样的文章谁看得懂？用户？还是搜索引擎蜘蛛？我一边看一边生气。
“说说”改成“汇报”，这是什么鬼？“小课堂”改成“小讲堂”，也不是问题。
“招聘”改为“就业”，有道理。“今日”改成了“今天”，并没有多少违和感。
“大家介绍”改成了“大家介绍”，这是什么？谁能明白？最后，我“希望”得到一些“帮助”！万马奔腾在马辉的心中。
在科技智能如此发达的今天，我不相信搜索引擎蜘蛛能看懂这篇文章？
4、为什么有人说网络假原创超级好用？文章都收录了，效果很好！
真好笑！嘿。转载的优质文章也会收录！醒来。为什么要收录这篇文章？因为被搜索引擎蜘蛛抓取爬取，搜索引擎不仅收录了高质量的原创内容，还收录了一些低质量的转载文章。但包容并不意味着排名。这些页面的收录不一定会带来网站权重的增加。相反，由于这种不良采集
和伪原创行为，可能会导致权限大大降低，甚至K站。
你为什么这么说？就上述伪原创案例而言，网站结构没有变化，只是文字有所改动，大部分原创内容依然保留。一看就是抄袭，搜索引擎肯定能查出这样的文章不是原创的。
5.优质原创内容必须通过伪原创修改完成！
即使你找到了优质的原创内容，你用伪原创工具修改了，一篇好文章改成这个，搜索引擎不一定收录，收录了也不一定给一些关键词 即使一开始给你一个核心的关键词排名，后期也会因为用户行为而降低排名，因为用户根本看不到这种文章，他们会直接关闭页面。难怪排名没有下降。
2.放弃自动优化软件
这种自动优化软件的水平比网上假冒的要高很多。一些自动优化软件不再像垃圾在线假冒原创
工具那样做那些事情，并且可能包括其他功能。不过目前还是建议放弃这款软件。
1.文章关键词锚链接优化
一些自动优化软件，除了自己采集文章，进行伪原创操作外，还可以利用文章中出现的关键词作为锚文本链接，指向首页或专栏页等。
但小课堂网认为，这种形式过于简单，不能满足网站内链优化的需要。一般来说，马会SEO建议文章页面出现的关键词不要指向首页，否则可能被认为作弊。它应该更多地指向内容页面，真正为用户提供他们需要知道的知识。文章页的权重相互传递，比首页和专栏页的总链接好很多。因为首页和专栏页链接的是大部分网站的所有页面，为什么一定要一直指向文章页呢？
2、网站内链应该是网络而不是链接
马辉认为，内链的最终结果应该像蜘蛛织网一样，文章页链接到文章页，文章页链接到首页，文章页链接到栏目页，文章页链接到文章页到标签页。自动优化软件应该达不到这个水平。
3. 长尾 关键词 准确率
由于是文集，无法判断关键词与文章的相关程度。另外，即使有一定的相关性，还有一个问题就是搜索引擎会惩罚故意的关键词。
2017年12月，谷歌搜索引擎优化算法更新——马卡比更新（Maccabees Update）。
受影响的站点故意为各种关键词组合创建大量着陆页，例如“石家庄SEO”、“河北SEO”、“保定SEO”，通常为这些关键词创建大量低质量页面。关键词。这也导致了被“自动优化软件”处罚的风险。
马辉不知道未来会怎样，至少现在，它还达不到那种搜索引擎的要求。
3、马辉SEO对这些人群的一些建议
小课堂网认为，这些人要么是对SEO不太了解的公司员工，要么是听别人夸大伪原创作用的个别站长。简而言之，该人群有两个特点：一是对SEO优化理解错误，二是懒惰或不会写出高质量的原创文章。
马会SEO在观察了其他抄袭者或转载者所做的一些有益和有害的案例后，在此与大家分享。
一、有害转载案例
案例一：文章中无缘无故出现很多普通链接，丑陋且收效甚微！最有效的是用 关键词 作为锚文本的链接，为什么不把这些链接放在 关键词 上呢？
案例二：文章中多次出现“天津XX医院”的无厘头与文章有关？就算是为了推广，相关性也太差了。即使用作锚文本链接，这也是无效的外部链接。
2.受益案例
案例一：在文章描述中写上你要推广的信息，以吸引人，提高点击率，但内容必须具有高度相关性。
案例二：改标题，为什么改标题？因为原创内容会排名靠前，改标题争取其他关键词排名。比如本站抄袭文章后，做了关键词《SEO企业优化》，与原来的《SEO自学》完全不同。而且还换了图。
案例三：标题也改了，不过这次换成了某个行业的名人或者网站。
3.转载文章首末内容均为原创
文章开头写引言，文章结尾写评论和感想。这些要原创，转载文章合集也很好。因此，没有必要使用在线伪原创工具。
4.还是需要写一些原创的内容
网络转载是正常行为，只要不是恶意大量采集即可。但是，网站还是需要有一些属于自己的原创内容。对于企业网站来说，即使是一些关于企业的新闻也应该是原创的，力求与网站的主题相关。
以上就是为什么要放弃笑笑课堂介绍的伪原创工具和优化方案的原因。感谢您的观看。网站优化seo培训找小课堂！
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系统推荐网站内链在SEO优化中的作用和作用。结合社会现象，简单分析一下SEO优化过程中的操作思路。SEO总结：百度算法揭晓及最新算法调整。写有 SEO 想法的文章并对其进行排名。企业主题 XSnamu
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解决方案:优采云采集器 助手 v1.1.1 网络辅助
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-11-27 01:32
解决方案:优采云采集器
助手 v1.1.1 网络辅助
优财云采集器
助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
6.仿浏览器动态cookie对话。在很多场合，网站都是利用cookies的对话功能来实现对敏感数据的加密操作，避免数据被批量下载。这种情况下，就需要使用UC彩云采集器
软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
采集器(数据采集器) for Mac v8.5.7 苹果电脑版
优采云
Collector Mac客户端是一款适用于苹果电脑的数据采集软件，可以帮助用户在互联网上更加轻松便捷的抓取数据，满足各种业务场景，适用于产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业人员、学术研究等职业。有兴趣的朋友快来下载使用吧。
软件特色
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
支持网站登录后领取
优采云
内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
cookies的功能。首次登录后，可以自动记住cookies，免去多次输入密码的繁琐，支持更多网站的采集
。
软件亮点
满足各种业务场景
适合产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业者、学术研究等职业
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
更新日志
V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
）
操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》 查看全部
助手 v1.1.1 网络辅助
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助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
6.仿浏览器动态cookie对话。在很多场合，网站都是利用cookies的对话功能来实现对敏感数据的加密操作，避免数据被批量下载。这种情况下，就需要使用UC彩云采集器
软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
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市场分析
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产品开发
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风险预测
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模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
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自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
支持网站登录后领取
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内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
cookies的功能。首次登录后，可以自动记住cookies，免去多次输入密码的繁琐，支持更多网站的采集
。
软件亮点
满足各种业务场景
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舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
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风险预测
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更新日志
V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
）
操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》 查看全部
解决方案:优采云采集器
助手 v1.1.1 网络辅助
优财云采集器
助手是新一代采集软件，全程可视化窗口鼠标操作，用户无需关心网页源代码，无需编写采集规则，无需使用正则表达式技术，全程智能辅助，是采集软件行业的更新换代产品。同时也是一款通用的采集软件，可以应用在各个行业，满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备之选，也是新手使用采集软件的首选。
有财云采集器
助手的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎。借助熊猫分词索引搜索引擎，用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎，如招聘、房地产、购物、医疗健康、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、体验、知识、软件等。在这个过程中，用户不需要非常专业的技术基础，就可以搭建自己的行业垂直搜索引擎。
有财云采集器
助手功能强大，复杂采集
需求必备。除了传统捕获工具软件中的独特功能外，还包括：
1.面向对象的集合。一个集合对象的子项内容可能分散在几个不同的页面中，页面可能需要通过多个链接访问，数据之间可能存在复杂的逻辑关系。
二、复杂结构对象的集合。支持使用多个数据库表共同存储采集结果。
3. 正文和回复一起采集
，新闻和评论一起采集
，企业信息和企业多产品系列一起采集
等，采集
的结果联合存储在多个表中，采集
的数据可以直接作为网站后台数据库。
4、分页内容自动智能合并。Panda系统具有强大的自动分析判断能力，无需用户过多干预，智能完成各种情况下分页内容的自动合并。
5、可以为每个采集页面定义多个模板。系统会自动使用匹配度更高的模板。传统采集工具无法有效解决多模板问题，难以完成采集结果。
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软件的动态cookie对话功能。
7.图文混合对象的组合采集
。对于混合了文本内容的非文本内容（如图片、动画、视频、音乐、文件等），熊猫也会进行智能处理，自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器，并妥善处理process the results 处理，使采集结果的图文混合对象能够保持采集前的原创
状态，方便用户直接使用采集结果。
8. 精细化采集结果。优财云采集器
软件采用类浏览器解析技术，采集结果从网页可视化内容进行匹配，而不是在网页源代码中使用正则表达式技术进行一般匹配，因此采集结果为非常精炼，不会夹杂任何不相关的网页源代码内容。
九、全程智能辅助操作。软件尽可能自动为用户实现自动设置操作，只留给用户一些必要的操作。同时，帮助内容随着用户的操作而动态显示。
10、其他采集工具软件常用功能（模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、筛选筛选）采集
结果、多线程、多任务等）。
有财云采集器
助手还推出了全功能免费版，只限制采集
许可总数，但用户可以通过各种渠道（如反馈使用意见、友情链接、协助软件推广等），积极参与的用户可以轻松获得无限制的总授权。
最新版本:优采云
采集器(数据采集器) for Mac v8.5.7 苹果电脑版
优采云
Collector Mac客户端是一款适用于苹果电脑的数据采集软件，可以帮助用户在互联网上更加轻松便捷的抓取数据，满足各种业务场景，适用于产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业人员、学术研究等职业。有兴趣的朋友快来下载使用吧。
软件特色
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
模板集合
模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
智能采集
优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
云采集
5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
API接口
通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
自定义集合
优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
方便的定时功能
只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
全自动数据格式化
优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
多层次集合
很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
支持网站登录后领取
优采云
内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
cookies的功能。首次登录后，可以自动记住cookies，免去多次输入密码的繁琐，支持更多网站的采集
。
软件亮点
满足各种业务场景
适合产品、运营、销售、数据分析、电子商务从业者、学术研究等职业
舆情监测
全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
市场分析
获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
产品开发
强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
风险预测
高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
更新日志
V8.5.2 2022-04-08
新增边采集
边下载文件的功能（暂时支持本地采集
）
操作提示系统增加文件URL识别和下载提取设置
数据预览的字段选项增加“下载文件”选项，自动为下载的文件生成“保存位置”字段
任务设置面板新增文件下载路径和启动项设置
本地采集
面板新增下载信息模块
预防措施
macOS Catalina（macOS 10.15）损坏无法打开解决方法：
打开终端（“Launcher”-“Others”），输入以下命令，回车：
sudo xattr -d com.apple.quarantine /Applications/xxxx.app
注意：将/Applications/xxxx.app替换为你的App路径，或者输入sudo xattr -d com.apple.quarantine后将软件拖入终端，重启App即可。
在MacOS 10.15系统下，如果提示“无法启动”，请进入系统偏好设置-安全和隐私-选择【仍然打开】即可使用。
对于下载了应用程序后显示“无法打开或显示应用程序已损坏”的用户，可参考此处“Mac打开应用程序提示应用程序已损坏怎么办”解决方法。10.12系统之后的新Mac系统限制了来自非Mac App Store的应用程序，所以出现“应用程序损坏或无法打开”的情况。
如果用户下载软件（请确保下载的.dmg文件完整，否则文件会损坏，打开文件时无法打开），打开.dmg文件时提示“来自不受信任的开发者”如果您无法打开软件，请在“系统偏好设置-安全和隐私-通用-允许从以下位置下载的应用程序”中选择“任何来源”。新系统OS X 10.13及以上用户开启“任意源”，请参考《macOS 10.13允许任意源，macOS 10.13允许任意源怎么办，如何开启》
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-11-26 02:22
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。 查看全部
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。 查看全部
总结:自动采集编写sql语句不易，分析数据也要慎重
自动采集编写sql语句不易，分析数据时也要慎重。你可以考虑采用selenium+webdriver框架来采集数据。比如scrapy或phantomjs。对于爬虫，我们经常希望爬取的数据能够长久有效，那么技术上来说，还是要坚持采用requests。对于你的场景，推荐使用爬虫框架去完成抓取，再用requests实现数据存储。比如bs4，py2exe，采用一下简单的框架能够大大提高你的工作效率，不一定非要用requests。
可以看看fiddler反编译工具。不过fiddler对爬虫支持的比较少，对多线程支持也不够友好，而且他不只支持爬虫，还有其他方面支持。所以你用来做多线程爬虫也比较麻烦。推荐使用python自带的反编译工具fiddler+phantomjs。fiddler可以抓取正常手机端网页的js，json，可以用phantomjs抓取js。
或者你自己做个爬虫，然后使用fiddler反编译。而且有个好处是如果手机浏览器可以读取requests数据的话，直接抓取很方便，比如抓取淘宝、美团、百度等网站的浏览器dom。这些网站甚至会给你返回一个response对象，你就可以直接写入数据库。这对于常年在网上爬数据的爬虫而言非常方便。
爬虫和requests库相当好用，顺便推荐python的相关开发者社区（pandas，numpy,matplotlib...）对于python开发爬虫，最为突出的问题就是想要实现什么功能就使用什么库，而且有的库你还不想用：比如es库或re库，其实主要问题不是python的库，而是python项目经常忽略python本身的部分功能，把自己的东西，特别是面向对象，多线程相关的烂活给扔给开发者做，有的时候这些烂活对于爬虫开发来说就是个坑，所以你不妨根据自己的需求规划，不用依赖所有库，实在不行，有一两个实用的库即可。
最好选择那些开发者多而且兼容性好的库（当然你要用得着也可以re库目前也兼容python版本中2.6,2.7版本）比如faker和requests比如elk比如scrapy比如docker再比如fastdebug，karma等。
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-11-26 01:27
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
可以使用:varimgurl=url.match('/#/?s=&f=a&q=&c=&ref=yesterday&dt=&sg=&kl=&m=&size=&sig=&type=&bad=&absolute=&vc=&seed=&rtload=&srp=&spec=&type=web&fullscreen=&clicklist=&page=').get('extra/__imgs__.jpg');或者直接print(imgurl)也能得到图片的url，不过会是jpg格式的。其实跟exif传图片参数是一个道理。
selenium
基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
搜索文章：程序员怎么可以没有良心-文章索引
以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。 查看全部
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
可以使用:varimgurl=url.match('/#/?s=&f=a&q=&c=&ref=yesterday&dt=&sg=&kl=&m=&size=&sig=&type=&bad=&absolute=&vc=&seed=&rtload=&srp=&spec=&type=web&fullscreen=&clicklist=&page=').get('extra/__imgs__.jpg');或者直接print(imgurl)也能得到图片的url，不过会是jpg格式的。其实跟exif传图片参数是一个道理。
selenium
基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
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以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。 查看全部
教程:自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数beautifulsoup源码详解(图)
自动采集编写爬虫--beautifulsoup库代码生成图片尺寸的函数代码python中使用图片的函数beautifulsoup源码详解已经成功进行网站推广操作，精心制作了一篇爬虫教程，有兴趣的朋友可以进行关注。
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selenium
基于chromeapi开发的requestsapi就可以完成获取。这里以openxr首页为例演示一下代码：/#/openxr/weather.html获取方式：openxr文档中有：链接：-2-and-2279-11/microsoft-studio-guide.items/sort.pyatmaster·repo-machines/openxr_symbol-api-openxr.items·github。
搜索文章：程序员怎么可以没有良心-文章索引
以autoit为例子。你把想获取的内容页地址粘贴进去，就可以像excel表格一样画出所需的列表，然后会出现列表中每一列对应的autoit对应的框架的链接。复制出来，用浏览器打开就可以了。
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-11-24 15:34
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。 查看全部
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。 查看全部
解决方案:自动采集脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件
自动采集编写脚本设置代理，网页抓取时检查源代码页面是否有js文件如果只是普通页面自动采集还能用webdriver，但抓网页就没那么方便了，
如果是一般的小网站，比如新浪的门户网站之类的，可以用mysql的monitor监控浏览器，对浏览器进行监控。一旦浏览器有更新，就用monitor推送更新结果给程序，程序根据相应抓取到的数据分页。但如果你是开发web的应用，估计这样做抓取效率不高，一是数据库服务器不好搞，二是这样会导致cookie类的东西被很多人浏览了。
为了兼容需要的人，可以增加一些连接池，每个页面轮询。对于大型网站，可以把一个mysqldb放多台，一定要控制好访问速度。
原理很简单了呀，
如果不需要手动更新数据，那就多线程去抓呗，比如看视频有的时候还要看一下缓存，那就用线程抓咯..反正你是一般站，
开放ip抓取
抓蜘蛛还要像线程那样分页你确定要实现？1.分页的实现：服务器端自己定ip和端口做抓取，带上抓取规则给客户端。2.大量数据库查询写成代码，框架定页面分页规则。以上是性能问题，如果没有性能问题，服务器端一定要自己实现分页（对客户端数据和页面做分页的代码是可以在php写的）。代码可以很简单，比如for循环显示一页等等我觉得没有必要把复杂代码放到mail里，那是人力资源的问题，而且php本身并不复杂。
抓取有一个难点是如何“高效"抓取，复杂的页面通常不会有那么多可抓的机会。当然你要是钱多人傻想自己做，那就好办。
