汇总:红队信息收集，超干货！
　　扫码获取信息
　　赢得黑客教程
　　免费加入群组
　　使用 WAF 产品
　　前段时间一直在做java，渗透工具都快生锈了。项目又来了，赶紧磨砺我的武士刀吧。总结打点的思路，总结一些自动化工具。
　　当我们得到一个目标后，有时我们会做安全渗透项目，但大多数时候我们会直接给到特定的网站或APP。
　　但是我们做红队的时候，更多的时候可能是给你一个公司名之类的。此时，信息采集
不仅限于网站。可能需要从头开始采集
。下面说一下信息采集
的方法。
　　企业信息采集
　　无需考虑钓鱼即可获得目标。如果您正常从网络开始，您至少需要采集
以下信息。
　　一：公司层面
　　（一）公司域名
　　(2) 公司子域名
　　（三）全资子公司（可以从下级单位取得，但是否只计入下级单位要看裁判和规则如何评价）
　　（4）公司的ip信息（大公司可以直接跑C段）
　　一般经过上面的采集，我们就可以得到一系列的ip和域名信息。这时候需要排除这些（比如资产在云端或者有CDN的资产，CDN需要找真实IP绕过云端waf，云端很可能会触发告警，所以要小心).
　　二：ip等级
　　当我们获得了一系列的ip和域名后，我们需要为确定的ip采集
至少一个信息
　　(1)ip是否为真实ip
　　（2）ip打开了哪些端口，可能存在哪些漏洞（有时候在外网看到很多redis，但是在真实情况下遇到的真的不多，而且大部分时候其实是web和网络钓鱼破洞）
　　(3)对于web，至少需要采集
框架、路径、登录界面、js中的敏感信息、网站中间件、服务器操作系统等。很多时候其实是文件上传，直接rce或者发现敏感信息等。之前有团队遇到供应链下载源码审核是异常情况，我们暂且不讨论。
　　三：用户层
　　(1)用户层主要是获取部分用户的用户名。易于暴力破解。这种说的少是因为太多了，github，google grammar，官网，看官网邮件格式，根据公司名，还有公告泄露的人名来猜，还有一些常见的比如公司首字母+数字。
　　下面详细介绍一些采集
方法。
　　公司层面
　　获取目标域名
　　(1)直接去百度公司看看有没有官网。官网一般都是主域名
　　（2）查询天眼查、企查查、域名备案等获取主域名
　　(3)利用whois查询、whois反向查询获取域名相关信息
　　(4) 使用app查询公司域名。
　　（5）使用股权穿孔图查看公司子公司域名
　　//whois查询
　　// 域名备案查询
　　//企业查询
　　//启信宝
　　//站长工具
　　//天眼检查
　　//爱奇查
　　一个小提示，这里没有提到搜索引擎，你可以在fofa或者zoomeye shodan上查看公司名称
　　
　　因为更新，有时可能会出现域名无法访问或更改，但ip段还在的情况。如果找到了ip，也可以运行C段。也许你可以获得主域名。之所以拿到主域名是为了运行一下子域名。
　　当我们得到域名时。不要急于运行子域名。你可以看看ip信息。
　　这个其实说起来容易，ping world看有没有CDN，搜IP看是不是属于某个云。
　　//全局ping
　　//全局ping
　　获取目标子域
　　拿到主域名后，还要运行子域名。
　　以上是先获取ip，因为我们可以结合真实ip的C段更准确的判断域名的相关信息，尽量少漏掉。
　　这里我比较喜欢使用以下工具
　　//相对于自动化来说，采集
的比较齐全，使用方便
　　//自动化，完成采集
　　//易于使用、自动化、集成的工具
　　如果有机会，请获取应用程序等的域名信息。
　　自定义字典爆破的一些特例就不说了，这里只说常用的。
　　获取目标ip
　　搜集到此为止，不出意外的话，我们手头应该有一堆域名资料了。
　　一个一个判断有点麻烦。这里已经有高手给我们做了一个域名转ip的工具，同时可以把C段整理出来。
　　既然都到齐了，大家可以试试扫描c段，因为直接用ehole整理重点资产更方便。推荐的扫描工具
　　//内网可用，外网也可以用
　　这里可能有一些cdn，可能需要真实ip。
　　一般我平时用的就是找子域名、图标、ssl证书等，感觉历史记录不多，还是搜索fofa Dafa比较好。
　　或者直接分域名然后扫描C段等等。方法有很多，我就不秀丑了。
　　获取目标网页信息
　　通过最后两步，我们基本得到了目标ip段和域名，现在我们要尝试判断网站。
　　建议先使用ehole识别关键资产。然后判断。
　　//web生存判断
　　(1) 采集
web frame信息，一般我用以下几种方法
　　“1”识别URL框架：
　　https://scan.dyboy.cn/web/http ... /%23/火狐插件wappalyzer其他
　　使用web的js可能会泄露web框架的相关信息，或者根据网站图标、错误页面、下面的开发公司等来判断网站可能使用的是什么框架。
　　《二》路径合集
　　//目录搜索
　　
　　dirbuster //kali自带
　　Burp blasts custom dictionaries//需要在github上采集
或者查找词典（主要是有些网站可能有自己的路径格式，工具可能跑不出来）
　　“三”敏感信息采集
　　js中的敏感文件
　　JS查找器：
　　查看开发者工具中的js，然后搜索一些js文件的密码用户名等关键字（这个需要直接，js可能会泄露一些用户名，工具无法运行）
　　网站内容的敏感数据
　　这对某些 ZF 很有用。经常遇到邮箱账号密码写在首页的情况。所以对于一些文章，你可以浏览一些。
　　也许我们也可以看到一些收购计划之类的来扩大我们的攻击面。如果有很多路，总有一条可以通过。这里说端口也没用，因为前面我们已经采集
过了。
　　顺便可以看看一些中间件，操作系统也是拿了shell之后才能考虑的东西。当然，你还需要熟悉一些shiro等，这才是HW的大杀器。
　　《四》背景合集
　　这里特意说一下后台集合，因为后台不代表扫完路径就没有了。有可能字典里没有。在这种情况下，您可以尝试以下方法。
　　(1)可以搜索同框架文档看后台地址。
　　(2)根据他网站文件的命名格式，看是否有重名的可能。
　　(3)查看网页是否有后台暴露接口
　　（4）在js中搜索admin、system等关键字，看能不能拼接后台地址。
　　(5)根据url地址，直接把用户改成admin等。
　　当达到这一步时，我们基本上有很多管理和资产来实现我们的目标。对了，APP我没说。我做APP渗透的不多，所以在这里找了几个搜索APP信息的工具。
　　应用敏感信息采集
　　百度一下网盘，找几个进去看看（源码泄露可以看看，不过你没遇到过这种情况，适合想直接getshell的情况，失败。）
　　对于可能需要爆破的用户名集合，我一般直接从字典中爆破。采集
一下，我的想法如下。如有补充和更正，还望指教：
　　（1）直接在网页上查找用户名（因为一般都有email地址之类的，这里可以获取到用户名，根据公司名或编号生成对应的字典）
　　（2）用google语法搜索xlsx等，或直接搜索与本公司相关的信息，可能会出现用户名
　　（3）在github上找这家公司看看有没有leak
　　(4) 看招聘网站。采访者等可能会透露电话号码和用户名。根据电话号码查询用户名
　　(5) 查找公司架构图，有leader记下
　　（6）使用公众号、微博等社交软件搜索公司信息。
　　(7)百度图片（这个要看运气，有时候网搜太多，看百度图片，可能有用户名可以快速筛选，因为之前攻防需要找个号想过，但是代码太模糊看不清楚）
　　(8)找一本常用用户名的字典采集
。
　　大概能想到的就这些了，剩下的等我实战遇到再说吧。
　　常规的思维方式其实就够了，再风骚的思维方式都在走投无路的情况下被扒光了，所以不管是什么情况，还是多动动你的小脑袋吧。多做信息采集
，救国打击供应链确实不够。去掉源代码也不错（不过这种代码比较适合地方政府用的小供应商的代码，比较大的你这么短的时间审计难度太大了。大。）
　　免责声明：本公众号分享的内容仅用于网络安全爱好者技术交流，禁止非法使用，所有渗透均需授权！否则需自行承担，公众号及原作者不承担相应后果。
　　@学习更多渗透技巧！体验射击场练习
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　　看到这里，点“赞”，“再看”
　　汇总:一键收集几百份文件，还能自动分类存档！马上学习 2 个小技巧
　　在平时的工作中，我们经常需要采集
各种信息，比如老师采集
作业，老板采集
工作报告等等。
　　但是在使用普通的微信/QQ/邮箱/采集
时，会出现以下问题：
　　1）采集100个文件，需要打开对话框100次，保存文件为100次
　　2）微信聊天中的文件经常面临3天后过期自动清理的风险
　　3）大家提交的文件命名不能保证完全一致，后续分类管理不便
　　今天给大家带来2个神仙功能，帮你快速收发文件并分类，一起来了解一下吧~
　　01
　　WPS文件助手小程序帮你批量采集
多个文件
　　最初采集
文件时，每个副本都必须手动另存为，然后分类到文件夹中。
　　现在，使用“WPS文件助手”小程序，一键生成采集
链接并提醒大家在线提交，轻松批量采集
多个文件。
　　如何发起征集？
　　微信搜索“WPS文件助手”，打开下图小程序：
　　那么只需要3个步骤，就可以帮助老师、项目经理、管理员、组织者等小伙伴高效地采集
和分类文件。
　　具体操作过程如下：
　　① 选择文件采集类型，点击“发起采集”
　　② 增加需要采集
的内容和信息，例如采集
头脑风暴计划需要提交姓名；您还可以设置提交的截止日期
　　③ 点击“邀请微信好友提交”，发送到微信提醒大家填写提交
　　
　　左右滑动查看具体步骤&gt;&gt;&gt;&gt;
　　如果需要采集其他类型的文件，采集步骤同上~
　　如何让别人快速提交文件？
　　转发给微信好友后，对方只需点击小程序或链接即可进入提交界面：
　　左右滑动查看具体步骤&gt;&gt;&gt;&gt;
　　具体操作过程如下：
　　①点击“选择文件提交”，可以选择云文件、微信聊天文件、微信图片、相册文件，根据需要选择
　　②示例 点击“选择云端文件”，选择文件后，点击“选择文件上传”
　　③填写收款人设置的信息，点击“确认提交”
　　如何查看采集结果
　　发起文件请求后，只有接收者可以查看文件采集
结果。有3种查看方式：
　　① 小程序：进入小程序首页，点击“查看采集
记录”
　　② WPS手机版：点击下方“文档”，找到以提交内容命名的文件夹
　　
　　③ WPS电脑版：点击我的电脑中的“WPS网盘”，找到以提交内容命名的文件夹
　　值得强调的是，采集结果会实时更新，会自动汇总到同一个文件夹中。
　　02
　　使用“共享文件夹”告别重复通讯，一次收发文件
　　解决了多文档采集
难的问题后，经常会遇到文档需要重复发送，文档有更新需要重复通知的问题。
　　WPS“共享文件夹”功能，让您一次发送文件给多人，文件更新后无需重复通知。
　　例如，教师可以预先将课件、试卷、作业提交要求等文件放在一个文件夹中，然后将该文件夹设置为“共享文件夹”，邀请学生加入。
　　添加文件夹成功后，学生可以看到老师准备的学习资料，然后将作业直接上传到文件夹，形成班级作业库。
　　运营流程
　　① WPS手机版：
　　点击下方“文档”，选择现有文件夹或新建文件夹，将需要采集
的文档内容和要求写成文档，然后通过微信、QQ等方式邀请会员。
　　② WPS电脑版：
　　点击首页左侧“文档-我的云文档”，新建文件夹或选择已有文件夹，选择“分享-立即分享”。
　　以上就是今天介绍的内容啦！希望这个“WPS文件助手”小程序和“共享文件夹”功能可以帮助大家快速解决收发文件的问题~ 查看全部

　　操作方法:手把手教你使用 Btrace 定位应用热点
　　前言
　　前段时间笔者在一个Java类型的项目上做了性能测试，发现应用的CPU占用率非常高，TPS达不到需求。获取方法调用的平均耗时和单个事务的唯一方法是使用 Btrace，这是一个定位性能问题的强大工具。执行次数，定位热点方法，快速定位问题。下面介绍一些在实践中使用Btrace的方法和注意事项，希望能给大家带来一些有价值的参考。
　　当然，使用前必须先安装 Btrace。具体方法请参考相关说明，这里不再赘述。由于Btrace不是可视化监控工具，其采集结果以文本信息的形式输出，因此我们需要对结果进行必要的统计分析，找出应用的热点。在实际使用中，笔者通常会按照以下步骤来获取热点方法：
　　① 编写采集脚本；
　　② 运行采集脚本；
　　③行刑现场；
　　④ 停止现场；
　　⑤ 停止征稿；
　　⑥ 获取方法列表；
　　⑦ 分析结果，得​​到方法的平均耗时和执行次数。
　　下面详细介绍各个步骤的操作要点。
　　编写采集脚本
　　首先写一个脚本，定义要抓取的热点方法。脚本的大致结构如图1所示，下面对脚本进行简单介绍。
　　图1 监控脚本
　　先导入Btrace自带的两个包，然后像普通Java类一样写一个简单的类。类名只要符合Java规范即可。
　　@OnMethod 注解中的内容是定义触发条件。当程序执行满足注解中的条件时，就会执行下面的test-trace（这个方法可以随意命名）方法。
　　变量clazz是要捕获的方法的作用域，也就是类。这个变量指定的路径越详细，捕获的方法就越少，输出的也就越少。通常我们只捕获项目本身定义的类中的所有方法。是的，可以过滤掉调用的第三方和使用的框架类。
　　
　　method的作用是定义要监控的方法，可以用正则表达式匹配。
　　location变量的作用是定义方法的拦截位置。我们需要使用Kind.RETURN来获取方法的执行时间，这样我们就可以在方法执行完成后获取返回执行时间@Duration。
　　脚本中的test-trace方法是我们想要输出捕获结果的一些代码，当满足@OnMethod触发条件时就会执行。
　　再看几个参数，
　　@ProbeClassName 是当前执行的类的名称，包括完整的包路径；
　　@ProbeMethodName 为当前正在执行的方法名；
　　@Duration是当前方法执行所消耗的时间，单位是纳秒，所以在输出这个耗时的时候，我们需要将纳秒转换成毫秒，以增加可读性。
　　最后，我们只需要使用一个print方法将这些参数输出即可，输出格式类似于“com.yeepay.*.*.queryList:100”。
　　整个脚本的结构非常简洁，易于学习和掌握。当然，Btrace不仅仅提供这么简单的功能，如果你有更复杂的需求，请参考相关资料。这里需要说明的是，过滤的范围要尽量压缩，排除其他无关类的影响。如果抓取结果中没有hot method，我们可以尝试改变抓取类的作用域。
　　执行获取脚本
　　脚本一旦写好，无需特别编译即可执行。如果在执行过程中报错，那么我们可以回去修改脚本。在执行之前，我们需要获取被测应用的PID，并将抓取结果保存到文件中。命令格式如下：
　　btrace PID ./Test.java &gt;&gt; trace-res.txt
　　命令运行后，如果没有报错，说明Btrace已经开始工作了。只要执行了程序相关的方法，满足采集条件，采集结果就会输出到trace-res.txt文件中。
　　执行测试场景
　　采集脚本启动后，会进行测试场景的执行。根据笔者的经验，建议压力不要太大或者时间不要太长，否则采集到的结果文件会非常大，后续分析会比较费力。经过一定时间的压力，采集
到的数据就足够我们分析了。这个时候应该停止加压，然后杀掉Btrace的进程。
　　获取应用程序的方法列表
　　有了采集
到的结果，下一步就是对结果进行统计分析。首先我们需要获取方法列表，当然这一步在整个测试过程中只需要做一次，除非应用增加了新的方法或者修改了一些方法的名称。方法列表是我们对采集结果进行分析的依据，接下来我们需要根据方法列表中的方法名，对采集结果逐个方法进行统计计算。下面的命令是作者对采集结果的方法列表提取操作：
　　猫跟踪res.txt | awk -F ':' '{print $1}' | awk '!a[$0]++' &gt;&gt; function-list.txt
　　执行完成后，将function-list.txt文件中的方法列表复制到Excel表格中，作为分析的第一列。笔者Excel统计分析的格式如图2所示。
　　
　　图2 热点法采集结果分析表
　　输出采集结果
　　接下来，需要根据方法列表获取每个方法的平均执行时间和获取次数。同样，我们也使用shell命令来实现，具体命令类似这样：
　　猫踪迹.txt | grep -a “com.yeepay.g3.utils.*” | awk -F ':' '{print $2}' | awk '{sum+=$1} END {if (NR==0) print "0 0";else if (NR&gt;0) print sum/NR,NR}'
　　该命令的最后一个流水线对输出结果进行判断，避免变量NR（行号）出现0时命令报错。
　　一般情况下，可以应用的方法比较多。手动写命令，每次都执行，也是体力活。这个时候我们把这个命令统一写成一个脚本，在分析的时候执行这个脚本。笔者写完后的整体效果如图3，有强烈恐惧症的读者请忽略此图。
　　图3 自动解析输出方法平均耗时和执行次数的shell脚本
　　执行该脚本后，输出结果收录
两列，第一列为“平均耗时”，第二列为“采集次数”。将这两列的结果直接复制到Excel中分析结果。我们可以对“平均花费时间”和“每笔交易的执行次数”进行排序，找出耗时最高和平均执行次数最高的方法。
　　笔者的分析结果如图2所示，其中“原子法”栏目状态是在与开发沟通后确定的。所谓原子方法是指这个方法是否调用其他方法。如果没有调用其他方法，那么我们认为它是一个原子方法。如果一个方法是原子方法，平均耗时比较长，那一定是热点方法，也是需要重点优化的地方。
　　另外一栏“Number of Executions per Transaction”需要大家注意。该列的值是作者在另一个场景中将响应时间阈值设置为0时得到的结果。并不是直接用图2中的“采集次数”除以请求次数得到的结果。
　　通过图2中的表格可以清晰的识别出当前的热点方法，开发者可以重点优化这些方法。使用Btrace工具，可以大大缩短定位热点的时间，快速有效。根据图2的结果，作者对应用进行了优化，发现应用的同步处理能力可以提升3倍，异步处理能力可以提升10倍。
　　影响分析
　　最后需要注意的是使用Btrace会对应用产生影响。根据笔者的实践，如果监控阈值为0（采集脚本中的if语句if duration &gt;= 0），对应用的影响是致命的，可能会导致TPS严重下降，因为大量将输出监控结果并阻塞磁盘IO。玩满。在我做的项目中，实测200笔交易总共输出了2.5GB的采集信息，真是太神奇了！当采集
阈值为 10 毫秒时，对应用程序的性能影响约为 25%。因此，采集门槛越大，影响越小；过滤方式越多，对应用的影响越小。因此，在使用 Btrace 时，
　　此外，建议您执行单独的场景以获取方法列表和单个事务的执行次数。比如将阈值设置为0，连续发起10次请求，然后分析结果得到方法列表和单次事务的执行次数。我们只能这样做一次。
　　好消息
　　易宝CTO陈斌翻译的新书《架构经》已登陆京东、亚马逊！
　　《架构经》：《架构即未来》姊妹篇，呈现硅谷大咖干货，互联网架构50条军规。唐斌、向江旭、叶亚明、段年、吴华鹏、张瑞海、韩俊、程炳浩、张云泉、于晨、李大学、霍太文共同推荐。
　　核心方法:SEO工具
　　哈哈看到好多人分享经验，我也来说说我的感受吧！
　　至于通过群发获取外链，大家听了总有一些鄙视的念头！对此我有些郁闷！前几天还看到有人说：“真正的seo master是不会用工具的，想做seo master就不要用工具，他更喜欢手工劳斯莱斯！” 听他这么一说，真的觉得人的思维太不一样了，其实很多seo高手都是用外链工具群发的，只是有些人不知道而已，是不是seo高手，不区分靠外链工具，靠seo的思想和经验！劳斯莱斯不是纯手工的，现在是工业社会，如果还想靠手工，那是浪费时间。当然，如果你有资源或由数百个外部链接组成的强大团队，那么'
　　如果是一个人或者几个人的团队，想要提高速度，就得用工具，但是用工具也是需要动脑筋的。不要以为只要会用群发工具就是低级的做法，群发也是需要技巧的。如果你用好群发工具，一个工具可以和几十个人一样好。当然你的群发工具也应该是比较好的群发工具，那我说
　　
　　以下群发注意事项：
　　1 每次群发文章的时间不要太规律，太规律的话搜索引擎很难不认为你是群发！
　　2 群发的文章，最好不要重复太多，或者每隔一定的时间就发同样的文章！
　　3.发表的文章必须是伪原创。如果你发表的文章让搜索引擎认为这些文章是原创的，我真的想不出搜索引擎惩罚你的理由！
　　
　　4 最好上网搜集几万篇与你网站相关的文章关键词，然后批量制作伪原创文章，尽可能保证原创文章的可读性。想想各大门户网站发布的数以万计的伪原创文章，其威力可想而知！
　　5 还有就是注意群发一步步来，别一上来就发几万条！没人喜欢做QJ！
　　只要你吃透了搜索引擎，群发工具就是你的机械手，可以合理的群发消息，超越人工智能！ 查看全部

　　解决方案:自动采集编写器，简单，实用，易操作！能方便多平台同步和部署！
　　自动采集编写器，简单，实用，易操作！能方便多平台同步和部署！以前用前端界面写代码，之前都是php写的，文件写的不方便，改起来麻烦！现在自动化采集非常的方便，遇到的问题也多了！有人说互联网编程简单，真实情况是对个人开发者，到时也没资金，压力小，每天打开新窗口，一上午完成，熟悉几次就会用了！平时也没事打打游戏，还能遇到好多新的东西！。
　　
　　谢邀。web采集器现在做的很多的，简单来说无非有两个流派：1、scrapy框架流派，利用scrapy框架提供的scheduler机制，和原生urllib库搭建采集器框架，可以采集并分析数据，scheduler封装了gzip(providingbyurlschedulertoacompressedimage)api和封装了sitemesh(fromschedulertothedjangoapplication)api。
　　startup_task模块定义scheduler运行流程。2、celery流派，利用celery这个tornado(tornado.nio.namespaces)框架，它定义了scheduler，但是没有定义scheduler运行流程。
　　
　　最基本的还是scrapy框架来做。你也可以用pycaffe。等等的框架都可以做。方法也是在scrapy框架里写，然后转换为url映射，最后转换为html进行其他处理即可。
　　adaptwebscrapy
　　scrapytornado了解一下.. 查看全部

　　汇总:如何编写一个网络数据收集器？
　　Microsoft Office Access（原Microsoft Access）是微软公司发布的关系型数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine和图形用户界面两大特点，是Microsoft Office的成员之一。
　　Access 可以访问 Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle（甲骨文）或任何与 ODBC 兼容的数据库中的数据。熟练的软件设计人员和数据分析人员用它来开发应用软件，而一些不熟练的程序员和非程序员的“高级用户”则可以用它来开发简单的应用软件。虽然它支持一些面向对象（OO）技术，但它未能成为一个完整的面向对象开发工具。
　　事实上，Access 也是微软公司的另一个通信程序的名称，它想与 ProComm 和其他类似程序竞争。不过，微软后来证实这是一个失败的计划，并暂停了它。几年后，他们将名称重命名为数据库软件。
　　[编辑本段] 概述
　　Access是微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统（RDBMS），是Office系列应用软件之一。它为用于构建数据库系统的七类对象提供表、查询、表单、报告、页面、宏和模块；提供多种向导、生成器、模板，集数据存储、数据查询、界面设计、报表生成于一体为建立功能齐全的数据库管理系统提供便利，使普通用户无需编写即可完成大部分数据管理任务代码。
　　access，交换机的中继模式。两台交换机的两个端口之间能否建立中继连接取决于两种端口模式的组合。常见的
　　（正常）访问
　　（主干道）主干道
　　（自适应）动态自动
　　（期望）动态期望
　　[编辑本段] 历史
　　Microsoft Access 1.0 版于 1992 年 11 月发布。
　　Microsoft 指定其最低系统要求是具有 4 兆字节 RAM 的 Windows 3.0。6MB 内存和至少 8MB 硬盘空间（建议 14MB 硬盘空间）是推荐的系统要求。当时，该软件在 7 张 1.44 兆字节的软盘上发布。
　　该软件能够有效地处理大量记录，但测试表明，在某些情况下，它可能会导致数据损坏。例如，大于 700MB 的文件通常会出现问题。（值得注意的是，当 1.0 版广泛可用时，大多数硬盘驱动器都小于 700MB。）该软件的使用指南指出，过时的设备驱动程序和错误的配置可能会导致数据丢失。
　　Access 的原创
名称是 Cirrus。它是在 Visual Basic 之前开发的，当时窗口引擎被称为 Ruby。在看到 Ruby 的雏形后，比尔·盖茨决定将这种基于 Basic 语言的组件与 Access 结合开发为一个独立的可扩展应用程序。该项目称为迅雷。这两个项目是作为底层窗口引擎相互独立开发的，并且彼此不兼容。然而，在 VBA 出现后，它们被合并在一起。
　　1995年底，access 95发布，这是世界上第一个32位的关系型数据库管理系统，使access的应用得到普及并不断发展。
　　1997年，access 97发布。它最大的特点是在access数据库中开始支持web技术。这一技术的发展，开启了access数据库从桌面到网络的发展。
　　21世纪初，微软发布了Access2000，它是微软强大的桌面数据库管理系统的第六代产品，也是32位Access的第三个版本。至此，Access在桌面关系数据库领域的流行程度跃上了一个新的台阶。
　　2003年，微软正式发布了Access 2003，这是2002年之后发布的最新版本，除了继承了之前的一些版本外，还增加了一些新的功能。
　　[编辑本段] 目的
　　Microsoft Access在很多地方都有广泛的应用，比如小企业、大公司的部门，以及热爱编程的开发者用它制作桌面系统来处理数据。也常用于开发简单的WEB应用。这些应用程序都使用 ASP 技术在 Internet Information Services 上运行。更复杂的 WEB 应用程序使用 PHP/MySQL 或 ASP/Microsoft SQL Server。
　　它的易用性和强大的设计工具为初学者提供了许多功能。然而，这种易用性可能会产生误导。这些开发人员是没有接受过应用程序或数据设计培训的上班族。所以很多人认为这样的开发人员可以创建可用的系统，但很多人认为工具本身的局限性产生了这样的误导。
　　一些专业的应用程序开发人员使用 Access 进行快速应用程序开发，尤其是作为为街头推销员制作原型或独立应用程序的工具。但是，如果通过网络访问数据，Access的可扩展性就不高了。因此，当该程序被许多用户使用时，他们的选择会倾向于一些基于客户端-服务器的解决方案，例如 Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Windows SharePoint Services、PostgreSQL、MySQL、Alpha Five、MaxDB 或 Filemaker . 但是，许多 Access 功能（窗体、报表、序列和 VB 代码）可以用作其他数据库的后期应用程序，包括 JET（Access 默认使用的基于文件的数据库引擎）、Microsoft SQL Server、Oracle 和任何其他与 ODBC 兼容的产品。这种方法允许开发人员移动一个成熟的应用程序'
　　许多使用 Microsoft Access 的开发人员都使用 Leszynski 命名约定，尽管这并不常见；它是一种编程约定，而不是 DBMS 实施的规定。
　　[编辑本段] 特点
　　一个好处来自程序员的观点，它与可以作为 SQL 语句查看和编辑的 SQL 问题的兼容性，并且可以直接在 Macrovision 和 VBA 模块中使用 SQL 语句来操作表格。用户可以混合使用 VBA 和“宏”编程形式和逻辑，两者都不提供面向对象的可能性。
　　进出口报告生成器虽然能够胜任创建复杂报告的任务，但不如另一个流行的数据库报告程序 - Crystal Reports 的生成器功能丰富和强大。MSDE (Microsoft SQL Server Desktop Engine) 2000，MSSQL Server 2000 的袖珍版，收录
在 Office XP 开发版中，用于进入 JET 数据库引擎的可能替代品。（一旦*版本的 MSDE 和 Microsoft Exchange Server 实际上使用此喷气引擎来处理大量数据，并在这些应用程序的应用程序层中在其之上放置一个“假”。由于缺乏对这一事实的了解/out 导致对家庭软件产品的不尊重，尤其是在“大”项目方面。）
　　对拆分和粘贴功能的访问使其成为在其他数据库（例如，数据或数据库转换期间的 Oracle 和 Microsoft SQL Server）之间进行链接的有用工具。Access 带有各种导入和退出门功能，这些功能与 Windows 和其他平台应用程序一起提供了信誉，其中一些可以从应用程序内按需执行或由用户手动执行。例如，非常接近的 SNP 已完全格式化，无需所有人都进入软件即可与报告人员共享。它还可以轻松升级到 Microsoft SQL Server。
　　完全不同于一般的RDBMS，它没有数据库触发器和存储过程。从MS Access 2000（Jet 4.0）开始，开发人员可以在查询中设置参数，这与存储过程非常相似，但这些“存储过程”只能处理一个过程。它确实允许表单收录
当表中的数据发生变化时调用的代码，使用 RDBMS 对这些代码的支持在通过查询和其他技术访问操作存储过程方面很常见。
　　[编辑本段]发展
　　输入可用的编程语言，当时在 Microsoft Office 的另一个产品中是 Visual Basic for Microsoft Applications。提供了两个数据库条目 COM 组件：仅提供 ActiveX 数据对象 (DAO) 的旧数据访问对象 (DAO) 和新的 ActiveX 数据对象 (DAO)。
　　Microsoft Access 很容易用于小型项目，但如果应用程序设计不当，则无法有效扩展大型项目。
　　所有数据库查询、表格和报告都存储在数据库中，并与相关模型完美协调，不可能与它们建立物理组织层次结构。
　　一种设计技术是在数据和计划之间分配传入的应用程序。一个数据库应该只收录
表格和关系，而另一个数据库将收录
所有时间表、表格、报告和查询以及到第一个数据库表格的链接。不幸的是，链接时，没有相关路径允许，所以那些开发环境和生产环境应该有相同的路径（虽然你可以在VBA中编写自己的“动态链接器”例程，可以找到必须结束文件返回搜索目录树，如果它找不到当前路径）。
　　这种技术还允许开发人员将应用程序拆分到不同的文件中，因此可以有多种架构。
　　
　　访问的优势
　　(1) 单一存储方式
　　Access 管理的对象包括表、查询、窗体、报表、页面、宏和模块。以上对象均保存在后缀为（.mdb）的数据库文件中，方便用户操作和管理。
　　(2) 面向对象
　　Access 是一种面向对象的开发工具。它采用面向对象的方法，将数据库系统中的各种功能对象化，将数据库管理的各种功能封装在各种对象中。它将一个应用系统看作是由一系列对象组成的，对于每一个对象，定义了一组方法和属性来定义对象的行为和属性，用户也可以根据需要对对象扩展方法和属性。通过对象的方法和属性来完成对数据库的操作和管理，大大简化了用户的开发工作。同时，这种面向对象的开发方式使得应用程序的开发变得更加容易。
　　(3) 界面友好，操作简单
　　Access是一个可视化工具，其风格与Windows完全一致。如果用户想要生成对象并应用，只需要用鼠标拖放即可，非常直观方便。系统还提供了表格生成器、查询生成器、报表设计器、数据库向导、表格向导、查询向导、表单向导、报表向导等工具，使操作简单、易用、易掌握。
　　(4) 整合环境，处理各种数据信息
　　Access是基于Windows操作系统下的集成开发环境。该环境集成了各种向导和生成器工具，大大提高了开发人员的工作效率，使建立数据库、创建表格、设计用户界面、设计数据查询和打印报表成为可能。等可以方便有序的进行。
　　(5)Access支持ODBC(Open Data Base Connectivity)，利用Access强大的DDE(Dynamic Data Exchange)和OLE(Object Linking and Embedding)特性，可以在数据表、Excel表格、Word文档中嵌入位图和声音，还可以建立动态数据库报表和表格。Access还可以将程序应用到网络上，与网络上的动态数据进行链接。使用数据库访问页面对象生成 HTML 文件，轻松构建 Internet/Intranet 应用程序。
　　访问的缺点
　　ACCESS 是一个小型数据库。由于它很小，它有其基本的局限性。数据库基本会在以下几种情况下不堪重负：
　　1、数据库太大。一般当ACCESS数据库达到50M左右时，性能会急剧下降！
　　2、网站访问频繁，经常达到100人左右在线。
　　3、记录太多。一般当记录数达到10万条左右时，性能会急剧下降！
　　C函数
　　函数名称：访问
　　作用：判断文件的访问权限
　　用法：int access(const char *filename, int amode);
　　[编辑本段] 访问
　　概要
　　＃包括
　　int _access(const char *path, int 模式) ;
　　描述
　　access 函数，当与文件一起使用时，确定指定的文件是否存在以及是否可以按照 mode 的值指定的方式进行访问。与目录一起使用时，_access 仅确定指定目录是否存在；因为在 Windows 下，所有目录都具有读写权限。
　　模式参数可以是以下之一：
　　00 仅存在
　　02 写权限
　　04 读取权限
　　06 读写权限
　　回报
　　如果文件具有给定模式则为零，如果发生错误则为 -1。
　　可移植性：
　　视窗。在 Unix 下也存在类似的功能。
　　请注意，lcc-win32 接受 _access（Microsoft 约定）和 access。
　　程序示例：
　　
　　＃包括
　　＃包括
　　int file_exists(char *文件名);
　　int 主要（无效）
　　{
　　printf("NOTEXIST.FIL 是否存在: %s\n",
　　文件存在（“NOTEXISTS.FIL”）？“是”：“否”）；
　　返回 0；
　　}
　　int file_exists(char *文件名)
　　{
　　返回（访问（文件名，0）==0）；
　　}
　　Access数据库安全方法
　　1. 密码
　　给数据库起一个随机且复杂的名字，避免被猜到和下载。这种方法在过去很流行，因为每个人都对自己的代码很有信心。但是，由于错误提示泄露了数据库地址，数据库被非法下载，使用这种方法的人越来越少。
　　二、“#”公式
　　将# 添加到数据库名称。从URL请求时，#是请求地址和请求参数之间的分隔符。如果直接知道数据库名和请求，比如：，WEB服务器会认为请求是access而不是access#.mdb，所以会提示找不到文件，但是很遗憾，会有一个特殊的这些特殊字符在URL中的表示，例如#的特殊表示是%23，那么就会下载access#.mdb。另外，如果你使用网际快车等下载工具，也可以直接下载。
　　三、ASP类型
　　这种方法比较专业也很安全，也是现在比较流行的一种方法，但是现在很多人只做了一半，把数据名称改成ASP就行了。这种情况下可以直接使用FlashGet等下载工具，这种方式正确下载数据库有两步：
　　第一步：在数据库中创建一个字段，名称任意，类型为OLE对象，内容设置为单字节类型”
　　这段代码运行后，会在数据库中生成一张nodownload表，表中的字段为notdown。如果数据库中已经有同名的数据表，请将代码中的nodownload改为你想要的数据表名。
　　四、asa风格
　　这种方法的本质是利用IIS对ASA文件进行保护，使数据库文件无法直接通过URL下载，但这种方法被误解为只是将文件后缀改为ASA。要知道IIS只是对文件名global.asa请求保护，所以这种方法只能将数据库名设置为global.asa，需要注意的是设置为后最好不要放在主机上global.asa 还是在虚拟目录的根目录下，否则IIS当然会尝试运行正常的global.asa文件。
　　[编辑本段]开放存取信息交换新模式
　　Open Access（简称OA）是在网络环境下发展起来的一种传播信息和出版学术信息的新模式。它的兴起对信息交流和利用方式产生了重大影响，引起了国际学术界、出版界、图书馆学界的广泛关注。
　　Open Access 通常译为开放存取、开放存取。本文采用“开放存取”的翻译方式，主要基于两方面的考虑。第一，与“获取”相比，“获取”不仅包括用户的“获取”，还包括作者的“存储”，因此“获取”能够更全面地涵盖OA的内涵；在科学和信息科学领域，将access一词翻译成“access”已经成为一种习惯。
　　目前被广泛接受的OA定义来自布达佩斯开放获取倡议（BOAI），即：OA是指用户可以通过公共互联网自由阅读、下载、复制、传播、打印和检索论文全文，或链接到获取论文的全文、索引论文、将论文作为材料合并到软件中，或将论文用于合法目的的任何其他用途，不受任何经济、法律或技术限制，除非网络本身造成障碍到数据采集。对复制和分发的唯一限制，以及版权在这里发挥的唯一作用，应该是确保作者有权保护其作品的完整性，并要求其他人在使用其作品时正确承认和引用他们的作品。
　　推动开放获取运动的重要力量
　　开放获取满足了作者和读者的非营利动机和利用需求。近年来蓬勃发展，主要推动力量有：①政府部门和科研资助机构。一方面，通过政策推动开放获取运动。近年来，欧美一些国家政府和科研资助机构积极倡导，公共投资支持的科研成果应由全社会自由使用和共享，并通过制定政策予以保障。例如世界上最大的医学研究资助机构美国国立卫生研究院 (NIH) 的公共准入政策。另一方面，提供资金支持。随着开放获取运动的发展，越来越多的政府部门，科研资助机构、基金会愿意为科研成果的开放获取提供资金支持。②学术研究人员。科研工作者是科研成果的创造者、审阅者和消费者。基于目前学术出版被商业出版商垄断，学术研究人员作为科研成果的创造者无法自由享受科研成果，科学家们强烈呼吁将学术出版的主导权和控制权还给学术界。研究人员的手。③大学。大学是开放获取运动的重要实践者和支持者。近年来，一些知名大学纷纷推出机构知识库，如加州大学、麻省理工学院、哈佛大学和斯坦福大学根据学校开放获取政策的要求，保存教职工的研究成果，免费向公众开放并在互联网上获取。④图书馆。图书馆界是开放获取运动的积极参与者。通过建立联盟推动开放运动，大力推广网站开放资源，建立机构图书馆，致力于促进和创造基于服务于科学研究的网络环境的学术研究。通讯系统。⑤互联网。从技术角度看，开放获取的重要推动力是互联网。
　　开放获取的主要影响
　　开放获取是学术交流的一场革命。开放获取文献是数字化的、在线的、免费的，几乎没有版权和授权的限制，因此世界上每个人都有机会获取和分享研究成果，从而加快学术信息的传播，促进科学的快速发展研究，增加科学研究的公众可用性。它对读者、作者、研究机构、图书馆和出版单位产生不同的影响。
　　①对作者来说，扩大了读者群，扩大了学术成果的传播范围，增加了学术成果参与交流和被引用的机会，提高了成果的影响力和知名度。②对于读者来说，无需面对合理使用纠纷或可能存在的侵权顾虑，可以方便快捷地免费获取同行的研究成果，也提高了获取资料的及时性。③对于研究机构，一方面，随着机构学术成果的广泛传播，展示了机构的科研实力，提高了机构的知名度。另一方面，作为学术成果的使用者，减少了费用，避免了发表学术成果和取得学术成果的重复付费。④对资助机构而言，其资助的研究工作更加开放，影响更大，科研成果传播更广，使投资产生更大的社会效益。⑤对于图书馆来说，在一定程度上缓解了图书馆的资金紧张，采集
整理了互联网上的开放存取资源，扩大了数字馆藏，增强了图书馆的信息安全保障能力。此外，它分散了图书馆用户的注意力，削弱了图书馆信息中介的作用。⑥对于出版商来说，OA是一个挑战。一方面扩大了期刊论文的使用率和影响力，直接作用是提高论文的引用频率；另一方面在一定程度上影响了稿件的流通量和质量。资源，减少利润和缩小市场份额。
　　开放获取的主要问题
　　尽管开放获取运动蓬勃发展，但在运营成本、质量控制和知识产权方面还不成熟。①运营资金问题。开放获取期刊和开放获取知识库的运营需要成本，包括审稿费、硬件投资和资源维护。目前，尚未建立合理有效的资金支持模式。主要有作者付费、科研机构付费、各类资助等。经济运行机制是核心问题。②知识产权保护问题。作为一种网络出版模式，知识产权的形式是什么，如何制定相应的管理策略，如何保护产权人的利益，如何控制读者与作者之间的权利平衡，成为亟待解决的问题。③质量控制问题。开放存取存储库应该没有同行评审，这意味着没有客观的方法来衡量论文的质量，只有读者自己评估内容，这可能会使那些已经处于知识体系顶端的人受益。例如，哈佛大学的开放获取网站可能因其世界级的声誉而吸引读者，而发展中国家不知名的学校或不知名的学者发表的论文可能不会受到那么多的关注。如何制定质量控制策略，尤其是如何建立有效的、机构间的审评联盟体系尤为重要。④技术问题。将先进技术应用于开放获取，将有助于用户更好地获取免费资源。
　　开放获取作为学术出版和信息交流的新模式，本质上是自由、平等、公平、无障碍地获取学术信息。开放获取运动的蓬勃发展，使得开放获取资源越来越多，其数量、质量和学术影响力与日俱增，相关问题的解决方案也在实践中不断探索和研究。随着“知识共享就是力量”理念的深入人心，开放获取运动将得到越来越多的关注和支持。[
　　解决方案:智能文章采集伪原创工具免费「2022文章采集」
　　文章采集
站是怎么做的？如何分批管理文章采集
站？文章采集
网站内部链接对权重的影响也是蜘蛛抓取网站的合理依据。此外，网站的内部链接经过权衡后很容易修改，因此网站的合理内部链接是新网站上线前需要考虑的关键问题。在链接的设置上，不仅要做好导航栏、栏目页面、列表页、内容页的布局，还要将它们聚合成一个有利于抓取和抓取的大型网络。除了祖先的扁平化设计外，网站的内部链接也要在相关性的基础上寻求广度。同时，对于一张小图片或者flash外部链接，合理添加alt属性，这样蜘蛛就能更好的识别。
　　1、有句话叫“内容为王”，所以文章在网站要实现持续、定期更新，一般一天要更新
　　30-50篇文章是最好的，因为搜索引擎每天都需要快照更新，所以要培养搜索引擎每天抓取网站的习惯，那么最吸引人的就是文章，文章尽可能原创，伪原创实现大范围的改变，用自己的表达来表达。
　　网站更新的频率越高，搜索引擎蜘蛛就越频繁地出现。因此，我们可以通过文章采集
来实现自动采集
、伪原创发布和主动推送搜索引擎，从而提高搜索引擎抓取的频率，提高网站收录率和关键词排名。
　　1. 免费文章采集
工具
　　免费文章采集
功能：
　　1、仅导入关键词采集相关关键词文章，同时创建数十、上百个采集任务（一个任务可支持上传1000关键词），支持过滤关键词。
　　2.支持多种新闻来源：问答和各种新闻来源（可设置多个采集源同时采集/后续采集源将添加）。
　　3. 过滤其他促销信息
　　4. 图片本地化/图片水印/图片第三方存储
　　5、文章互译+翻译（简体英文繁体互译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+翻译）。
　　6、自动批量挂挂收款，与各大CMS发布商无缝对接，催收后自动放行——实现催收放自动挂机。
　　2. 在所有平台上发布插件
　　全平台 CMS 发布商功能：
　　1. CMS发布：目前市面上唯一支持帝国CMS、易友、ZBLOG、dedeCMS、WordPress、PBoot、苹果CMS、迅瑞CMS、PHPCMS、苹果CMS、人人网CMS、米拓CMS、云游CMS、小旋风站组、THINKCMF、网站ABC、方科CMS、易奇CMS、海洋CMS、飞飞CMS、本地出版、搜索等各大CMS， 并且可以同时批量管理和发布工具
　　2、全网推送（百度/360/搜狗/神马）。
　　
　　3.伪原创（标题+内容）。
　　4.替换图片，防止侵权
　　5.强大的SEO功能（自动分配图片/插入内外部链接/标题和前后插入文章内容/标题关键词与内容一致关键词随机插入图片/随机属性，增加页面原创性）。6.对应栏目：对应栏目
　　可发表对应文章/支持多栏目发布
　　7.定时发布：可以控制发布间隔/单日发布总数8、监控
　　数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、URL、程序、发布时间等
　　2、关键词和描述
　　在一般的SEO优化中会复制关键词和描述的内容触摸，这不是
　　对了，如果你把内容设置为同样的触摸，那么蜘蛛（搜索引擎机器人）就会认为这个信息重复不会包括在内，那就是两个地方实现一个地方的作用，这样就毫无意义了，因此，关键字和描述中的内容不应该设置为相同， 将关键字中的所有关键字添加在一起，写一句话将关键字嵌入其中，根据搜索引擎爬虫的规律，成功地将有效信息带入服务器。
　　3.在正文下添加h1标签，为每个标签嵌入一个关键字，然后添加超链接，切记不要将所有关键字嵌入到一个标签中。
　　4、有
　　正文下面会是图片，如果有图片就加到alt，再加关键词，每个alt都可以加一个关键词，不容易加多。
　　5.每个页面应添加到辅助导航中，以及辅助导航的连接地址
　　应该连接到网站的首页，因为二级导航是搜索引擎网站优化中不可缺少的重要部分，这将有效提高网站的权威性。
　　6.在标题中添加关键词，做百度搜索引擎排名时用“_”分隔关键词，有助于关键词快速有效的提升排名。7、实现实时交换友情链接，友情链接
　　的交流直接影响网站的排名，如果友情链接
　　做得更好，有时即使你的网站是K也可能复活回来，所以交换朋友链接是必不可少的。
　　做SEO的重要一点是，它需要长期持续，不仅到现在，还必须考虑网站的未来，稳步改进是一个大计划。每天做以上几点，再加上给网站补充新鲜血液，网站排名就会大大提高。当然，站内优化在以上几点上也不是很难，只要站内优化按照搜索引擎的规则进行修改和添加就行了，一般来说，排名做不到的原因可能是因为你网站的权重分散，所以站内优化对SEO影响很大， 如果你遵循规则，那么做SEO优化很容易，如果你不遵循，那么你想要做排名就很难了。
　　
　　域名是我们大多数业务最重要的资产之一。基本上，网站内容和流量与域名有关。选择一个好的域名对企业SEO网站优化和网站推广运营有很大的影响。
　　一、旧域名对SEO优化有优势
　　旧域名拥有
　　更多的排名优势，一般企业都知道使用旧域名作为网站，相当于拥有了先天优势。对于旧域名来说，它本身对网站优化和网站排名有一定的好处。因此，在选择域名时，最好有一定的年龄段，至少年龄在一年以上，这样在做网站优化的时候，可以节省很多精力。老域名做站，
　　只要坚持一段时间，自然排名权重就会突然上升，而在同样的两个新站里，老域名的排名肯定会在新域名的排名中更好，
　　这就使得很多公司经常使用旧域名，而不是注册新域名，或者看域名在哪里过期而抢先注册，因为旧域名的优势在网站优化中得到了强烈的体现，所以才会如此火爆，而旧域名也不容易进入审核期。
　　旧域名有
　　一共才上线11天，100以内的关键词已经达到了72，而且还呈现出增长的趋势，域名是五位数的纯数字组合，相信了解域名的人都知道，这个域名早就注册了，而且已经建成了， 有了一定的外部链接基础（当然前提是不是非法网站），所以域名的信任度会比较高，稍微文案的文章就能得到不错的排名。PS：如果新手不懂，不要挖旧域名，SEO优化只适合质量比较高的老域名。
　　二、短域名对SEO的影响
　　短域名是
　　更受用户欢迎，拥有短域名就是发财，就像一些两三个数字域名价值几万一样。而且短域名还具有方便用户记忆的优势，尤其是一些导航站，超级喜欢用短域名来建网站。
　　如此短的域名可以让新用户在第一次访问时快速记住 URL。从而形成有效的回头客。因此，短域名的主要优点是体验是在用户内存方面。
　　一旦你手里有一个短域名，即使你不建网站，采集
价值也非常高。而且因为短域名方便用户记忆，自然会给网站优化带来一定的好处，不代表用户体验对网站优化最大的帮助吗？当用户记住域名时，输入 URL 而不搜索每次访问不是更好吗？因此，短域名流行的原因是它们很容易记住。
　　三、拼音域名对SEO的影响拼
　　音域名将成为流行趋势，拼音域名的流行是因为中国搜索最火爆。目前，使用拼音域名的趋势是直截了当的，无论域名使用拼音多长时间，拼音域名对于网站优化可以说是越来越重要了，正如第一点所说，域名有关键词，那么排名也会有一定的优势， 所以，拼音域名也很受欢迎。
　　简而言之，使用拼音域名优化
　　网站比不使用拼音域名优化要省力得多，原因是域名有关键词，就像风车抱风不让人推，这就是拼音域名的优势。而拼音域名在中国比较流行，因为它是在拼音中使用汉字，让用户可以很好地了解网站的性质，然后结合网站名称很容易记住网站。
　　当然，从用户的角度来看，进入.com是比较习惯的，所以建议选择一个域名，尽量选择.com域名。如果你有条件能够用一定的资源使用旧域名，那么优先考虑旧域名，因为使用旧域名进行SEO可以大大提高关键词排名的进度。 查看全部

　　干货教程:新手入门采集微信大号内容及数据，月薪轻松破万
　　自动采集编写脚本然后将采集的数据自动存放到log_mongo文件中配置方面不懂的话可以去我博客看看，
　　有两篇文章可以参考一下：1.新手入门采集微信大号内容及数据-天天自媒体，自媒体_新浪博客2.中级采集爆文同行内容及数据，月薪轻松破万-天天自媒体，
　　有同学做过微信公众号！当时他很惨，根本找不到方法！他是其他方面一塌糊涂，小本赚不到钱！没有目标，遇到困难想逃避！废话不多说，我有三个方法。
　　1、开号，
　　2、买大号，
　　3、自己搭服务器，注册、上传、发出去一句话，搞定。
　　
　　我原来也是一样也是非常难受，后来遇到了一个叫大工伟爷的教我先采购大小刊源以及分析，大刊源要好好读一下，写文章必须要有统计，让他去给你分析下不需要读的有哪些稿件，到手之后采集文章是否违规非常不错，用了之后才发现这个世界还是很美好的。这是我第一次发布文章，我觉得还是要有一个努力的心吧，不然靠自己一个人难以坚持下去。
　　微信公众号运营技巧一：怎么积累好友到粉丝在网上的技巧一，
　　1、根据网站任务和服务器规定让程序员做
　　2、你就给钱让她们做
　　3、他们做不好也无所谓你得给钱一般都是按照标准价格结算如果按照公司正常价格结算就扣三点就可以了。
　　
　　一）网站任务指所谓正常的项目-比如你是公司的网站建设者，你接到的任务就是：用cad制图，给你10000元。
　　二）网站服务器选择提起服务器，最常见的回答莫过于：主要看用量还有性价比这里要补充一下：根据我多年前淘宝采购服务器的经验，服务器从买的好的和买便宜的。买贵的价格的服务器给你的好处：用户以后根本不用你来维护，你直接可以收取月租费，以后也不用管了用户以后是用自己的ip还是用你的ip你都是不知道的。特别是公司很多人，没有必要为了一个部门而在一台服务器上重复发布请求，而且把一个模块大面积的发布请求但是便宜的，比如某宝的劣质服务器，老是折腾你，显示死机，服务器死机，每次都是你们部门的人去做多，导致你们公司服务器老是莫名其妙的死机！！！用便宜的也是这样到期后客服还不停催大家使用时也就几十万下去了但是不好意思，他肯定没把你当做成年人来服务！（。
　　三）如何加到好友
　　1、你可以去当地和外地发传单
　　2、你可以叫几个人一起来你们城市做地推
　　3、你可以在很多社交软件下发你们公司的广告等等我举的都是好事坏事没有
　　4、找人代发你的广 查看全部

　　最佳实践:php采集数据源码_知识php源码自动采集
　　作为一个用了3年3个月经验的php采集数据源代码的半吊子前爬虫程序员，难免会有在使用&lt;时不想写代码的时候采集 数据。毕竟轮子天天造，requestsget写php采集数据源码写腻了；200401131html对于做过data采集的人来说，cURL一定不陌生，虽然PHP中有一个file_get_contents函数可以获取远程链接。
　　云掌金融php源码自动化采集
　　1. 大家好，我是三分钟学校公众号郭丽媛。今天为大家带来的分享数据采集源码。本期以采集豆瓣排名数据为例，分析其中的一个采集。
　　
　　2、这几天一直在关注PHP的采集程序，才发现用PHP采集的内容竟然这么方便。这里总结了常用的采集函数，方便以后使用php采集数据源码！获得。
　　三、脚本思路 脚本大致分为两部分获取网页上的信息，并将信息填写到EXCEL表格中 1.打开浏览器输入目标网站 2.提取网页的信息,分析需要的标题链接作者时间等信息3打开EXCEL表格填写相应信息插件命令这个时候需要用到两个插件神盟填表优采云Office插件即可原文下载 1 神盟填表插件用于IEChrome浏览器 本次要用到的命令插件中有很多方法。详细的命令使用方法和示例可以下载插件在帮助文件中查看。2优采云Office插件 说到读写EXCEL命令，相关命令可以参考之前的教程脚本。首先在下层界面获取一些配置信息。
　　知识php源码自动采集
　　
　　两者刚好搭配成一张完整的壁纸网站，这两个源码页面风格简洁，数据自动采集，不需要后台管理数据，也不需要需要数据库，刚需。
　　Network Miner网站data采集软件 Network Miner采集器原soukey picking Soukey picking网站data采集软件是一款基于Net平台的开源软件。
　　最佳实践:Python爬虫/青岛解放SCM数据采集
　　对于使用SRM的供应商，经常登录SRM系统不方便，SRM数据无法与自身公司信息系统对接，导致业务沟通不畅。
　　业务痛点分析 1.3 业务需求
　　对于供应商，希望将采集SAP-SRM数据入库，建立业务模型，实现客户计划、生产计划、库存占用的数据联动，从而提高效率并降低成本。
　　数据诉求 1.4 采集 方法
　　大家都问：最合适的数据获取方式是什么？
　　工程师回答：网站数据可以通过模拟人工（或数据接口）的方式获取。
　　方案定制：选择接口获取数据，缩短数据采集时间。
　　2.程序功能
　　爬虫定制程序5大功能
　　网络爬虫，数据采集程序，不仅仅是采集数据，还有数据清洗、数据处理、数据对比分析、数据存储。Data采集程序可以按需运行或以指定频率运行。新业务数据可通过企业微信进行提醒。
　　三、方案框架
　　3.1 项目目录
　　项目目录
　　1、文件夹P10-P50：用于存放采集程序运行过程中产生的文件；P90-logs：用于存放程序运行时的运行日志
　　2、DataSyn_xxx.py采集程序入口文件，定义了数据处理需要经过的步骤（后面附上详细代码）
　　3.Logger.py程序日志模块
　　4.企业微信_xxx.py，企业微信模块，用于发送消息提醒和文件附件
　　5.数据库ORM_xxx.py，对象实体映射，用于保存数据到数据库
　　6.文件P10-P50，数据处理模块，用于各阶段数据的分段处理，会被主程序DataSyn_xxx.py调用执行，完成各项功能
　　7. sysconfig.ini，存放WEB/DB配置信息，服务器地址，用户名，密码
　　3.2 程序代码
<p>import os
from P10数据采集_qdfaw import GetWebData
from P20数据清洗_qdfaw import DataCleaning
from P30差异分析_qdfaw import DataDis
from P50业务提醒_qdfaw import SendMsg
from SpiderManager.AppList import *
from 企业微信_qdfaw import wx
from Logger import Logging
import time
class qdfaw:
def __init__(self, msg_url=None):
# 程序名称
appCode = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[0].split("\\")[-1] # 上级目录名称
self.AppName = applist[appCode]
self.logger = Logging().log(level=&#39;INFO&#39;)
if not (app_run_start_time 查看全部

　　解决方案:框架构建以及如何爬取数据做了系统化的整理
　　自动采集编写csgo相关的爬虫或一些游戏页面，我们直接抓取，然后转化为数据，利用一些开源的ocr模块，甚至是python等编程语言，可以对这些数据进行内容挖掘和分析，最后可以转化为可以作为外挂的数据，那么怎么构建这样的框架呢？本文，对于框架构建以及如何爬取数据做了系统化的整理。概要数据准备有什么数据？显然这些数据都有一个共同的特点，就是排行榜和数据内容字符串结合的非常接近。
　　
　　为什么要爬取uzi排行榜数据内容？由于一些特殊原因，各大游戏直播平台和国服外服代理服务器可能遭受某些攻击而无法访问国内服务器内容，这可能导致部分“玩家”的数据无法被正常访问到，而爬取到这些数据对于寻找这些玩家，提取游戏服务器和游戏数据等是十分有必要的。数据如何爬取？写一个程序，可以实现一系列的功能，抓取某些游戏的相关数据，最后提取出数据字符串进行分析。
　　主要技术分析网页采集搜索框爬取相关联网页爬取列表页爬取多个数据页爬取获取的大部分数据存储解析数据数据处理爬取好数据后，怎么分析数据呢？其实爬取的数据分析，都能够基于html协议实现。要分析数据，我们首先要理解uzi玩家和其他玩家是怎么进行交互的，这些交互过程可以分为四步：用户登录，加载游戏内容，比赛，结束等。
　　
　　用户登录用户登录的流程为用户注册---验证玩家---绑定手机或邮箱--填写账号。不同类型的玩家，登录方式不同，各个阶段所用操作指令不同。比如“988863694”登录，主要对应填写信息，比如昵称、年龄、学校等。登录完成后，游戏用户和外服用户登录的操作步骤是一样的。加载游戏内容爬取uzi比赛页面，有两种方式来获取portal中的数据，首先可以爬取游戏用户页面，使用谷歌浏览器，然后切换到美服，来爬取相应内容。
　　要抓取uzi比赛数据，获取用户账号登录后进入其账号页面，然后爬取相应内容。一般来说，国服的账号密码是不给用户选择的，只能用自己的。然后需要进行密码验证，在这一步我们不需要切换浏览器。完成以上两步，抓取uzi比赛页面就很简单了。点击“registernewusernetworks”->点击“browse”-->点击“start”，start后会跳转到首页，输入steam的账号和密码。
　　首页中有很多minecraft的玩家，可以爬取其用户列表，然后从其用户列表中抽取uzi的用户列表，大约在20000个。从里面抽取的用户列表中，我们可以看到uzi的玩家服务器信息。这里我们并不要求uzi账号是uzi账号，因为以上三步可以根据用户绑定邮箱/。 查看全部

　　汇总:对180+的SRC收集约300w相关资产后的简单分析
　　资产分析
　　前言
　　这是对之前的 X 射线分析的后续分析。本来想写很多内容的。整理期间，我用的bug notes连续两次出问题。很多笔记乱七八糟，我的心态爆炸了。终于把比较直观的内容拿走了。编写了现有结果的简单分析统计数据 文章。
　　自动化扫描平台搭建完成后，首先手动录入189个src，自动采集5808个主要域名。然后，基于这些资产开始了一个完全自动化的采集和扫描测试循环。目前单个子域每天扫描约200-400个主域名，单个漏洞扫描约1500-4500个节点网站。
　　body src 采集源
　　在后续的采集整理过程中，有的src网站已经好几年没有维护了，有的src采集了太多的漏洞和限制，后来取消了一些src的关注。
　　设置好目标src后，大部分主域名和各种资产都会被自动采集识别，所以会出现采集到非src资产的情况，整体识别逻辑和规则还在根据结果进行优化。
　　资产采集方式
　　资产采集无非就是子域名采集、web信息采集、端口扫描、服务识别。
　　简述目前的鉴别方法：
　　目前还有162个，4000+个主域名，累计收录280w个子域名，48w+个web，23w+个服务资产。
　　网络资产
　　
　　网络资源来源
　　这里可以看到子域名资产是280w，而web资产只有43w。由于子域名不一定对应web资产，存在大量泛解析等无效资产，仅靠dns查询的信息无法进行更高精度的过滤，所以数量真正的网页比子域名的数量要少得多。
　　在43w个web资产中，虽然做了进一步的处理，但是还是有一些无效的资产。主要有以下三个原因：
　　虽然在oneforall上做了一定的识别和过滤，理论上可以解决通用域名的问题，但是在大量使用的时候还是无法进行稳定的识别。一旦出现漏报，就会产生大量的无效域名。似乎没有人提到过这一点。这种情况在单一场景下可能问题不大，但是会浪费大量的资源用于自动化扫描，而且这个区域比一般分析更难自动识别。目前，已经实施了一些识别策略，但仍有改进的空间。
　　有一些网站的主域名属于对应公司，但内容其实是其他的网站。
　　基于以上情况，统计目前采集到的资产后，排名前20的资产如下：
　　在这些资产中识别出1127个不同的指纹，top20指纹类别为：
　　由于使用了复杂的指纹库，内置了nginx、jQuery等识别，导致统计top fingerprints被此类指纹占用...
　　指纹可以做重量识别，开源库基本不会做这个，但是自己整理太麻烦了。
　　另外，我统计了一下指纹库的数据。指纹库收录命中各类指纹10416枚，命中指纹2373枚，即src场景指纹库有效指纹约占25%。
　　服务资产
　　服务识别的前提是端口识别。端口识别的IP来源主要是子域名和web解析的IP地址。由于目标中可能存在大量非真实IP，这里是经过一定的去重和真实IP验证后的资产结果。
　　
　　xnmap工具的规则体虽然是基于nmap的，但是其设计的识别思路与nmap不同，不会以命中一条规则而告终。
　　在24w+个服务资产中，一共识别出881个不同的服务，2467个默认服务（nmap规则），top20服务如下：
　　共识别出14987个不同端口，top20端口如下
　　可惜目前只有src相关的公司参与，并不具有普遍性。如果范围足够广，可以利用这些高频端口进行快速端口识别。
　　在统计nmap规则时发现，虽然有11786条服务识别规则，但实际上命中的规则有535条。从这点来看，nmap中的垃圾指纹其实还是挺多的。
　　后记
　　本来打算在发这个文章的时候开放一些查询接口，但是看了自己的土豆网服务器，估计改成多用户的工作量，emmmmm……
　　所以先看一篇文章文章，有兴趣的人多了，以后继续折腾吧。
　　根据目前的经验，单个场景下优秀的工具很多，但在资源有限的情况下，很难采集和扫描大规模的自动化信息。该工具修改和适配较多，具体细节可能会在以后整理分享。如果各位高手对相关内容感兴趣，欢迎各位高手与我交流！
　　师傅师傅注意
　　过去的问题 文章
　　解决方案:亚马逊数据采集工具有哪些？亚马逊数据采集工具推荐
　　放开眼睛，戴上耳机，听~！
　　如何批量处理 采集 亚马逊产品数据？今天小鱼君就为大家带来亚马逊数据采集工具推荐，需要的朋友一起来看看吧~
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　　1. 优采云
　　优采云数据采集器，实现亚马逊关键词搜索排名的自动监控。可自动监测亚马逊关键词搜索排名，完全替代人工查询。
　　在 优采云采集器 中，打开完成的 [Amazon-关键词Search Results采集] 模板。
　　输入运送区域的邮政编码和 关键词
　　启动优采云并让它自动采集数据。
　　
　　稍等片刻后，我们就得到了关键词搜索到的item数据。等待采集完成后，就可以结束采集并导出数据了。
　　采集 完成后，需要分析时，可一键导出历史数据，用于排名搜索分析。
　　例如，我想在搜索无线充电器关键词时查看asin B089RHFSSR在3/30和3/31的排名变化。然后一键导出3/30和3/31的数据。通过搜索B089RHFSSR发现：3/30在第1页排名第18位，3/31在第1页排名第23位，排名下降了5位。警报。
　　以上过程总共只需要2分钟。这里只是以一个关键词和一个asin的监控为例。当需要监控的关键词和asin较多时，优采云会为我们节省大量的时间和精力。
　　2.米京通跨境
　　米京通跨境电商erp系统可以批量采集亚马逊商品，一键将其他平台的商品数据批量复制到自家亚马逊店铺。主要功能如下：
　　1.一键复制批量上传
　　亚马逊批量listing工具可以复制任意平台商品数据，也可以是自己的，支持所有商品、商品分类、单品、搜索地址的复制和移动。
　　2.完美复制快速高效
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　　当蜘蛛爬到我们的网站内页时，它会认为锚文本指向的链接就是锚文本的解释。当我们在文章中添加太多锚文本时，直接给蜘蛛One意识：你的文章文章内容太多，无法解释。文章，添加的链接越少 收录，您的排名就会越快越好。
　　2.锚文本对排名的影响
　　
　　关于在文章中添加锚文本的问题，不同的公司有不同的要求。具体加多少锚文本也以每次SEO的安排为准，因为不同的公司要求不一样，都说很合理，所以才实施。这里，我们不妨做个对比：
　　1、第一段和最后一段，关键词各加一个首页链接，然后文章在末尾写一个文章来源，加一个网站 URL，相当于说一篇文章&lt;Add 3 to 文章。
　　2、文章不要加锚文本，内链已经做好了，什么时候加要根据文章的具体情况而定，但是这个网站的排名一直不高不跌倒就起不来，虽然文章每天都是100%尽可能原创。
　　3.第一段出现的第一个关键词链接到首页，然后第二段出现另一个不同的关键词添加链接，然后在底部添加锚文本，然后添加到其他段落的链接 添加1-2 个单独的文章 主题并添加指向此文章 的链接，相当于说这样一篇文章文章 中有3-5 个链接。
　　3、文章内容添加锚文本的原理
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　　既然我们知道了锚文本的链接就是锚文本的解释，那么同一个关键词，肯定不会出现两个不同的链接，因为这样会让蜘蛛无法判断是哪个链接是真实的解释；如果蜘蛛无法判断，那么蜘蛛也只能无视。
　　2.同一个页面的同一个链接不能出现不同关键词
　　同理，不同的关键词不能出现在同一个链接中。我们不可能用一个链接解释两个关键词。很多朋友为了增加首页的权重，在同一个页面上用不同的词来指出首页没有效果的原因。
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　　自动采集编写 本月最新:GB/T 26227
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　　解决方案:【发明公布】网页信息自动采集方法及系统_山谷网安科技股份有限公司_2022108
　　申请/专利持有人：谷网安全科技有限公司
　　申请日期：2022-07-08
　　公开（公告）日期：2022-11-01
　　公（公告）号：CN115269951A
　　
　　主要分类号：G06F16/951
　　分类号：G06F16/951；G06F16/955；G06F16/958
　　优先：
　　专利状态代码：pending-public
　　法律状态：2022.11.01#public
　　
　　摘要：本发明属于互联网数据处理技术领域，具体涉及一种网页信息自动采集方法及系统。其中，爬取规则根据网页信息设置要匹配的内容，网页信息至少包括页面层次、网页源代码、DOM结构和分页规则；根据网页采集请求分析目标网站，提取目标网站采集请求的数据对象；将提取的数据对象与网站模板库中的网站模板对应的爬取规则匹配，再将提取的数据对象与网站中的网站模板对应的爬取规则匹配&gt; 模板库，根据匹配结果采集 登陆页面数据。本发明根据目标网站和DOM结构配置抓取规则，实现目标网页信息采集的全自动化，解放人力资源，提高网页采集的工作效率，可以保证抓取结果的完整性。, 爬取过程的稳定性和爬取内容的及时性有很好的应用前景。
　　主项： 1、一种网页信息自动采集方法，其特征在于包括以下内容：采集不同行业的网页信息，构建网站模板库用于设置爬取规则，其中爬取规则根据网页信息设置要匹配的内容，网页信息至少包括页面层级、网页源代码、DOM结构和分页规则；根据网页采集请求分析目标网站，提取目标网站采集请求的数据对象；将提取的数据对象与网站模板库中网站模板对应的爬取规则进行匹配，并根据匹配结果采集登陆页面数据。
　　全文数据：
　　权利要求：
　　百度查询：谷网安全科技有限公司采集网页信息自动获取方法及系统 查看全部

　　汇总:自动采集编写第二个实例中的自动爬取数据
　　自动采集编写第二个实例中的自动爬取数据的程序，大概是有个网站的数据拿去改一下，怎么改的有点麻烦怎么自动通过excel读取的？加个按钮点一下操作一下把navicat好的数据时有不保存的问题怎么办，要导出就要改源码，
　　到网上找一下教程就知道了，很简单的。
　　给你说一个万能的方法，很多现成的开源代码中都包含有整个数据库的关联表，接入qlikview就可以通过简单的query.excellink来获取数据。数据库导入phpmyadmin，配置json格式数据表，自己写点excel筛选的函数就可以了。差不多就可以通过sql注入获取自己需要的数据了。具体写法搜一下就可以了。最好配置些自己的属性。
　　
　　一般现成的php中也会有网页关联表的话，做为后端就好好研究一下query.excellink就可以知道数据怎么变化了。
　　有啊，phpmyadmin都有很多表关联，可以注入数据。
　　phpmyadmin
　　bookcache设置-phpmyadmin/
　　
　　注入也要不了多少
　　-phpmyadmin.php首页和源码注入web开发常用的php开发工具phpmyadmin安装phpmyadmin的环境jdk配置jdk环境变量-phpmyadmin.php注入代码前端后端都要注入phpmyadmin-phpmyadmin.php就可以了
　　phpmyadmin.php
　　有啊， 查看全部

　　自动采集编写 最新发布:GB/T 23704
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　　最新版:亿奇SEO工具免费版 v3.3下载
　　Yiqi SEO工具是一款综合性的seo白帽软件。它的概念是整合所有关键的 SEO 软件应用程序。目前一骑SEO工具（标准版）包括百度关键词助手（关键词优化软件，主要功能是超长尾关键词挖矿）外链构建器（外链分析、管理，扩展）和伪原创软件（优采云采集，数据库发布，多规则伪原创）等诸多功能。在下一个版本中，它将增加更多特殊功能，如朋友链站群发帖、百度权重查询、伪原创cms发帖、博客群发帖等。
　　一汽SEO工具六大特点：
　　1.多站点SEO监控和管理
　　批量查询各个搜索引擎中的多个网站SEO参数，管理自己或竞争对手的多个网站。
　　批量网站管理是一汽SEO工具的核心功能。它最大的特点是可以按类别管理你的N多个网站，每个网站都可以方便的查询其SEO索引、查看网站友情链接的安全性、查看网站的关键词在主流搜索引擎中的排名，每个功能都有历史记录，可以方便的查询过滤seo索引、好友链检测、关键词历史数据等。该功能特别适合大批量网站的用户，批量查询分析，查看历史记录，得心应手。
　　
　　2.网站SEO体检功能
　　分为基础体检和高级体检。SEO基础体检：可同时检测网站及其所在服务器的基本信息，网站首页元信息分析，网站排名及其页面评分信息，网站各大搜索引擎中的基本的 SEO 信息，例如指定日期的 收录 反向链接和 收录。SEO进阶体检：可自动获取网站在百度和谷歌两大搜索引擎的网站主关键词排名，并自动分析网站上友情链接的基本情况网站首页和本站链接是否正确，可以分析其他所有网站的基本收录情况
　　3. 关键词 挖掘和分析函数
　　它分为三个部分：关键词 挖掘、关键词 工具和关键词 数据库。关键词挖矿又分为：多线程挖矿、批量挖矿、手动挖矿、常规挖矿、云挖矿；关键词工具包括：关键词指数查询、竞争分析、关键词排名查询、关键词比较分析和百度热门关键词；关键词数据库包括管理和备份，可以在关键词数据库中添加需要长期关注的关键词，以后可以更新这些关键词的相关属性随时进行研究比较等。
　　四、链接分析和扩展功能
　　分为外链工具和外链扩展两部分。外链工具可以根据您选择或输入的网址，快速分析所有友情链接的相关参数，包括网站友情链接分析、外链分析、死链接检测和全站链接结构分析；外链分析；外链拓展共包括中英文网站七大类，共计10000余条网站资源可以获得外链。站长可以根据自己的网站特点，选择合适的资源快速增加外链。
　　
　　5. 内容伪原创工具
　　分为伪原创规则设置、智能文章采集、批量伪原创和数据库发布。伪原创规则可以设置多个不同的伪原创规则，每条规则由一系列伪原创设置组成；文章采集智能采集和规则采集满足不同需求；batch伪原创分为本地数据库批处理、本地文本文件批处理、数据库字段批处理；数据库发布，直接设置数据库字段发布内容，适用于ACCESS/MYSQL/MSSQL库。
　　6.站长SEO查询工具
　　分为SEO综合工具、域名/IP工具和代码转换工具。SEO综合工具包括关键词密度查询、网页信噪比查询和网页META信息检测；域名/IP工具包括域名WHOIS查询、IP地址定位和同IP站点查询；全能的代码转换工具包括简繁转换、代码加密、代码转换等实用功能。
　　标签：SEO工具百度关键词工具 查看全部

　　技巧:爬虫0060：scrapy快速入门爬虫高级操作：Scrapy framework
　　爬虫进阶操作：Scrapy框架章节内容Scrapy概述scrapy安装快速入门程序核心APIscrapy shell深度爬虫请求响应中间件-下载中间件常用设置与操作课程内容1.scrapy概述
　　官方网站：打开官方网站，可以看到scrapy的描述
　　An open source and collaborative framework for extracting the data you need from websites.
In a fast, simple, yet extensible way.
Scrapy is an application framework for crawling web sites and
extracting structured data which can be used for a wide range
of useful applications, like data mining, information processing
or historical archival.
Even though Scrapy was originally designed for web scraping,
it can also be used to extract data using APIs (such as Amazon
Associates Web Services) or as a general purpose web crawler.
　　复制
　　Scrapy 是一个应用程序框架，用于抓取 网站 数据并提取结构化数据。它可以用于一系列程序，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。
　　它最初是为网页抓取（更准确地说，网页抓取）而设计的，但也可用于获取 API（例如 Amazon Associates Web 服务）或通用网络爬虫返回的数据。
　　2.scrapy安装
　　首先，确保我们的电脑上已经安装了以下程序：
　　运行命令执行安装
　　pip install scrapy
　　复制
　　windows下需要单独安装调用win32的模块，执行如下命令安装
　　pip install pypiwin32
　　复制
　　2.scrapy启动程序
　　本部分主要内容如下
　　创建scrapy项目定义数据提取数据Item写入采集数据的爬虫程序定义Pipline存储提取的数据
　　(1) 创建scrapy项目
　　执行以下命令创建第一个基于scrapy框架的爬虫项目
　　scrapy startproject myspider
　　复制
　　此命令将在当前目录中创建以下文件结构
　　|-- myspider
|-- scrapy.cfg
|-- myspider/
|-- __init__.py
|-- items.py
|-- pipeline.py
|-- settings.py
|-- spiders/
|-- __init__.py
...
　　复制
　　文件详情：
　　(2)定义采集数据对象：Item
　　Item 是用来保存爬取数据的容器。它是一个类似字典的对象。它的使用方式与 python 中的字典相同。Scrapy 提供了额外的保护机制来避免由拼写错误导致的字段未定义异常。
　　可以基于scrapy.Item构造Item类型的创建，然后通过scrapy.Field()构造类型的属性，完成对采集的数据的描述
　　首先根据从指定的网站[兆品招聘]获取的数据创建itemzhilianItem，然后通过scrapy.Field( ）。属性，编辑 myspider/items.py 如下：
　　# coding:utf-8
import scrapy
class ZhilianItem(scrapy.Item):
&#x27;&#x27;&#x27;
基于scrapy.Item类型定义存储智联招聘数据的模型类
&#x27;&#x27;&#x27;

# 定义采集数据的属性字段
job_name = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
company = scrapy.Field()
　　复制
　　采集 的数据是按类型封装的。入门就像学习面向对象的定义类型，感觉会比较复杂，但是通过类型封装，可以统一数据管理，scrapy提供了更多的功能，可以通过Item类型直接操作，爬虫操作更简单又方便！
　　(3)写第一个爬虫zhilianSpider
　　蜘蛛是开发人员编写的用于从指定的 网站 中提取数据的类型
　　爬虫类会收录一个用于爬取数据的初始url地址，以及网页中超链接深度提取的规则，以分析网页中的内容，并定义提取和生成Items的方法
　　通过继承scrapy.Spider，可以很方便的构建一个爬虫处理类。该类型应收录以下三个属性：
　　创建【智联招聘】爬虫程序：myspider/spiders/zhilianspider.py
　　# coding:utf-8
# 引入scrapy模块
import scrapy
class ZhilianSpider(scrapy.Spider):
&#x27;&#x27;&#x27;
智联招聘爬虫程序
&#x27;&#x27;&#x27;
# 定义属性
name = "zlspider"
# 定义域名限制
allowed_domains = [&#x27;zhaopin.com&#x27;]
# 定义起始url地址
start_urls = [
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
&#x27;http://sou.zhaopin.com/jobs/se ... 27%3B,
]
# 定义采集数据的函数
def parse(self, response):
# 保存数据
filename = response.url.split("&")[-1] + ".html"
<p>
with open(filename, "w") as f:
f.write(response.body)</p>
　　复制
　　接下来进入爬虫根目录，执行如下命令运行爬虫程序
　　scrapy crawl zlspider
　　复制
　　出现以下信息
　　(python2_lib) D:\resp_work\py_1709\back_cursor\S-scrapy\myspider>scrapy crawl zlspider
# 程序开始启动~Scrapy 1.5.0 started
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.5.0 started (bot: myspider)
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.1.1.0, libxml2 2.9.5, cssselect 1.0.3, parsel 1.3.1, w3lib 1.18.0, Twisted
17.9.0, Python 2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 17.5.0 (OpenSSL 1.1.0g 2 No
v 2017), cryptography 2.1.4, Platform Windows-10-10.0.16299
# 加载配置操作
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings: {&#x27;NEWSPIDER_MODULE&#x27;: &#x27;myspider.spiders&#x27;, &#x27;SPIDER_MODULES&#x27;: [&#x27;myspider.sp
iders&#x27;], &#x27;ROBOTSTXT_OBEY&#x27;: True, &#x27;BOT_NAME&#x27;: &#x27;myspider&#x27;}
2018-01-15 18:09:15 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:
[&#x27;scrapy.extensions.logstats.LogStats&#x27;,
&#x27;scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole&#x27;,
&#x27;scrapy.extensions.corestats.CoreStats&#x27;]

# 启用下载中间件内置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:
[&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats&#x27;]

# 启用爬虫中间件内置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:
[&#x27;scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware&#x27;,
&#x27;scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware&#x27;]

# 启用Pipeline内置功能
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:
[]
# 爬虫程序启动
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (302)
# 开始采集数据
to fr
om
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:16 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
# 回显采集状态
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{&#x27;downloader/request_bytes&#x27;: 2019,
&#x27;downloader/request_count&#x27;: 7,
&#x27;downloader/request_method_count/GET&#x27;: 7,
&#x27;downloader/response_bytes&#x27;: 241042,
&#x27;downloader/response_count&#x27;: 7,
&#x27;downloader/response_status_count/200&#x27;: 6,
&#x27;downloader/response_status_count/302&#x27;: 1,
&#x27;finish_reason&#x27;: &#x27;finished&#x27;,
&#x27;finish_time&#x27;: datetime.datetime(2018, 1, 15, 10, 9, 17, 674000),
&#x27;log_count/DEBUG&#x27;: 8,
&#x27;log_count/INFO&#x27;: 7,
&#x27;response_received_count&#x27;: 6,
&#x27;scheduler/dequeued&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/dequeued/memory&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/enqueued&#x27;: 5,
&#x27;scheduler/enqueued/memory&#x27;: 5,
&#x27;start_time&#x27;: datetime.datetime(2018, 1, 15, 10, 9, 16, 319000)}
2018-01-15 18:09:17 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)
　　复制
　　另外，在爬虫程序所在的目录中，我们还看到所有对应的收录start_urls中收录的url地址的网页都被爬虫采集定位到本地。
　　然后，下一步就是按照指定的方式对数据进行过滤，并将数据封装在Item中以供后续处理。Scrapy 提供了各种选择器来轻松地从 response.data 中提取数据。官方的推荐也经常出现在项目中。选择器如下
　　注意：CSS 与 XPath：您可以只使用 CSS 选择器从网页中提取数据。但是，XPath 提供了更强大的功能。它不仅指示数据所在的路径，还可以查看数据：例如，您可以选择：带有“下一页”文本的链接。因此，即使您已经知道如何使用 CSS 选择器，我们也建议您使用 XPath。
　　
　　接下来我们修改myspider/spiders.py/ZhilianSpider爬虫程序，通过xpath提取Item中需要的数据
　　def parse(self, response):
# 定义保存数据的列表
items = []

for each in response.xpath("//div[@class=&#x27;zhaopin&#x27;]"):
# 将我们得到的数据封装到一个 `ZhaopinItem` 对象
item = ZhaopinItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
job_name = each.xpath("p[1]/text()").extract()
salary = each.xpath("p[2]/text()").extract()
company = each.xpath("p[3]/text()").extract()
#xpath返回的是包含一个元素的列表
item[&#x27;job_name&#x27;] = job_name[0]
item[&#x27;salary&#x27;] = salary[0]
item[&#x27;company&#x27;] = company[0]
items.append(item)
# 直接返回最后的所有数据
return items
　　复制
　　可以随时使用以下命令将数据导出为所需的结果：
　　# json格式，默认为Unicode编码
scrapy crawl zlspider -o job.json
# json lines格式，默认为Unicode编码
scrapy crawl zlspider -o job.jsonl
# csv 逗号表达式，可用Excel打开
scrapy crawl zlspider -o job.csv
# xml格式
scrapy crawl zlspider -o job.xml
　　复制
　　同时可以通过协程将数据直接交给管道进行后续的数据过滤、验证或数据存储操作
　　from items import ZhaopinItem
..
def parse(self, response):
for each in response.xpath("//div[@class=&#x27;zhaopin&#x27;]"):
# 将我们得到的数据封装到一个 `ZhaopinItem` 对象
item = ZhaopinItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
job_name = each.xpath("p[1]/text()").extract()
salary = each.xpath("p[2]/text()").extract()
company = each.xpath("p[3]/text()").extract()
#xpath返回的是包含一个元素的列表
item[&#x27;job_name&#x27;] = job_name[0]
item[&#x27;salary&#x27;] = salary[0]
item[&#x27;company&#x27;] = company[0]
items.append(item)
# yield数据给pipeline进行处理
yield item
　　复制
　　(4) pipelines 处理数据
　　当数据被spider采集完成后，封装在Item对象中，通过yield数据传递给管道进行处理。在管道中，Item 对象的处理是根据定义的顺序执行的。每个Pipelines在python中都是一个类型，可以进行后续的数据过滤、验证、存储等操作
　　在实际开发过程中，参考官方文档，在Item类型中默认定义了以下方法：
　　如下：
　　# coding:utf-8
class SomePipeline():

def __init__(self)：
# 可选：主要进行程序中数据初始化操作使用

def open_spider(self, spider):
# 可选，当爬虫启动时调用

def process_item(self, item, spider):
# 必须，当爬虫程序yield item数据时调用

def close_spider(self, spider):
# 可选，当爬虫程序关闭时调用
　　复制
　　处理完成后，需要修改爬虫设置文件settings.py中的PIPELINES配置项启用Pipeline，通过0~1000之间的整数定义执行优先级【数值越小优先级越高】
　　ITEM_PIPELINES = {
&#x27;myspider.pipelines.SomePipeline&#x27;: 200
}
　　复制
　　重新设计了我们的招聘爬虫的管道处理模块
　　# coding：utf-8
class ZhaopinPipeline(object):

def process_item(self, item, spider)：
# 这里可以执行item中数据的验证、存储等工作
print(item)
return item
　　复制
　　那么，请想一想，如何将数据 采集 存储到数据库中以便在管道中记录？
　　解决方案:自定义字段和选项WordPress主题开发插件MyBox 2.4.8
　　MyBox是一个自定义字段和选项WordPress主题开发插件，它提供了一个完整而强大的框架，用于创建美观，专业和灵活的MetaBox以及管理页面或主题选项。
　　
　　MyBox 框架插件提供了多种类型的字段供您使用，以便为您的项目（插件或主题）构建任何选项面板。
　　MyBox 框架插件包括导入和导出选项的高级功能。构建元框和管理页面从未如此简单。
　　导入/导出选项
　　
　　大量字段类型 查看全部

　　解密:prometheus学习系列十一： Prometheus 采集器的编写
　　几个官方exporter的使用已经写在前面的文章中了。在实际使用环境中，我们可能需要采集一些自定义数据。这时候一般需要我们自己写采集器。
　　快速入门编写介绍性demo写代码
　　from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server
# need install prometheus_client
if __name__ == '__main__':
c = Counter('cc', 'A counter')
c.inc()
g = Gauge('gg', 'A gauge')
g.set(17)
s = Summary('ss', 'A summary', ['a', 'b'])
s.labels('c', 'd').observe(17)
h = Histogram('hh', 'A histogram')
h.observe(.6)
start_http_server(8000)
import time
while True:
time.sleep(1)
　　只需要一个py文件，运行时会监听8000端口，访问127.0.0.1:8000端口。
　　效果图
　　其实已经写好了一个exporter，就这么简单，我们只需要在prometheus中配置相应的exporter即可。但是，我们导出的数据是没有意义的。
　　
　　数据类型简介
　　Counter Accumulation类型，只能增加，比如记录http请求的总数或者网络上收发包的累计值。
　　Gauge：仪表盘类型，适用于上升下降、一般网络流量、磁盘读写等，使用该数据类型会有波动和变化。
　　总结：基于抽样，在服务器端进行统计。我们在计算平均值的时候，可能会认为某个值不正常，从而计算出的平均值不能准确反映实际值，需要具体的点位。
　　直方图：基于抽样，在客户端进行统计。我们在计算平均值的时候，可能会认为某个值不正常，从而计算出的平均值不能准确反映实际值，需要具体的点位。
　　采集内存使用数据写入采集类代码
　　from prometheus_client.core import GaugeMetricFamily, REGISTRY
from prometheus_client import start_http_server
import psutil
class CustomMemoryUsaggeCollector():
def format_metric_name(self):
return 'custom_memory_'
def collect(self):
vm = psutil.virtual_memory()
#sub_metric_list = ["free", "available", "buffers", "cached", "used", "total"]
sub_metric_list = ["free", "available", "used", "total"]
for sub_metric in sub_metric_list:
gauge = GaugeMetricFamily(self.format_metric_name() + sub_metric, '')
gauge.add_metric(labels=[], value=getattr(vm, sub_metric))
yield gauge
if __name__ == "__main__":
collector = CustomMemoryUsaggeCollector()
REGISTRY.register(collector)
<p>
start_http_server(8001)
import time
while True:
time.sleep(1)</p>
　　公开数据以部署代码并集成 prometheus
　　# 准备python3 环境 参考： https://virtualenvwrapper.read ... test/
yum install python36 -y
pip3 install virtualenvwrapper
vim /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 文件最前面添加如下行
# Locate the global Python where virtualenvwrapper is installed.
VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON="/usr/bin/python3"
# 文件生效
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 配置workon
[root@node01 ~]# echo "export WORKON_HOME=~/Envs" >>~/.bashrc
[root@node01 ~]# mkvirtualenv custom_memory_exporter
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# pip install prometheus_client psutil
yum install python36-devel
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# chmod a+x custom_memory_exporter.py
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# ./custom_memory_exporter.py
# 测试是否有结果数据
[root@node00 ~]# curl http://192.168.100.11:8001/<br /><br />prometheus.yml 加入如下片段<br />  - job_name: "custom-memory-exporter"<br />    static_configs:<br />    - targets: ["192.168.100.11:8001"]<br /><br />[root@node00 prometheus]# systemctl restart prometheus <br />[root@node00 prometheus]# systemctl status prometheu
　　查询效果图
　　解读:谷歌SEO：网址太相似，会被认定为重复页面，不予收录！
　　最近很多客户朋友都在问：如果网站里面有重复的页面，会不会对谷歌SEO不好？
　　首先，我们需要明确什么是重复页面，也就是类似重复的网站页面内容出现在一个网站中。判断一个页面是否重复的标准是谷歌搜索引擎，而不是人。虽然谷歌并未正式表示重复内容会带来任何处罚或负面信号，但已经明确表示不会索引收录重复内容（网站没有收录会错过排名机会，还有更多忘记流量）
　　在 SEO 行业中也有一个共识，即 URL 是页面的唯一标识符。与身份证类似，一个人只能拥有一个身份证ID。如果太多，这个人很可能是个问题。同样，在搜索引擎中，搜索引擎更喜欢具有明确且唯一标识符的页面。这样搜索引擎可以更好地理解你的网站。
　　为避免不必要的抓取和索引工作，Google 会尝试根据 网站 网址预测网页可能收录相似或重复的内容。当谷歌抓取具有相似URL的页面，发现它们收录相同的内容时，它就可以确定具有该URL结构的所有其他页面也具有相同的内容，然后将这些页面判断为重复页面而不是对其进行抓取 收录。
　　01 为什么谷歌不喜欢重复页面？
　　无法索引
　　搜索引擎不能索引，因为搜索引擎不知道你的页面是否需要被索引。
　　无法判断
　　搜索引擎无法确定哪个页面优先排名。试想一下，内容相同，但 URL 不同。搜索引擎应该如何选择？也许你甚至别无选择，是吗？
　　不利于用户体验
　　
　　当用户选择分享你的链接（发布外部链接）时，他们应该选择哪一个？
　　包括知名的阿里巴巴国际站平台，也很强调产品的重复检查。其实也是为了满足谷歌搜索引擎不喜欢重复内容的“偏好”。
　　02哪些操作会导致出现重复页面？
　　具有许多参数的页面
　　许多市场的产品页面 URL 网站 可能有多个参数。例如，一个产品有尺寸参数、颜色参数和型号参数。当您选择不同的产品时，URL 中的参数可能会有所不同。
　　不同的 URL 被搜索引擎视为不同的页面。但是，内容（产品图片、产品描述或评论部分）完全相同。很容易导致出现重复页面。
　　有和没有 3W 的页面
　　大多数网站都会将WWW域名和没有WWW的域名解析为同一个网站。也就是说，搜索引擎中出现了 2 个不同的 URL（带 www 和不带 www）但内容相同。你是一个搜索引擎，你应该对 网站 进行排名吗？谁先来？
　　域名后缀
　　很多人的网站主域名都会有后缀（index.html、index.php等）
　　像这样：其实这个地址和页面的内容是一模一样的。但是，对于一些搜索引擎来说，它会被视为两个页面，这也会导致重复内容的出现。
　　
　　03有什么办法可以解决这个问题？
　　查找重复页面
　　有必要找到重复的页面。可以使用Siteliner、Copyscape等工具对网站进行系统诊断，找到重复度高的页面，先做出选择，然后让谷歌搜索引擎爬取，收录，秩。
　　301跳
　　如果你有 4 组不同的 URL 但内容相同，从 URL 中选择一个标准的，并将剩余的 3 组链接 301 重定向到第一页 URL。因为301跳转是加权跳转，所以可以统一4组URL的权重。这样，搜索引擎不仅可以识别独特的页面，同时独特的页面也可以获得更好的排名。
　　规范限制
　　处理重复内容的另一种选择是使用规范标签对其进行标记。这实际上告诉搜索引擎，虽然有多个相同的页面，但真正需要参与排名的只有我选择的具体页面。
　　概括：
　　谷歌总是想出一条规则，不会告诉任何人他们的算法排名，其实这与谷歌的使命是分不开的…… 让用户最大限度地检索到最相关和最可靠的信息。
　　编译：赛琳娜
　　全球搜索——外贸营销一站式解决方案：
　　通过109个多语言建站系统、领先的搜索引擎SEO技术、多渠道营销推广技术、AI智能获客系统、社交营销和自动化营销系统，为企业提供多元化、高效、高转化的外贸营销解决方案。企业可以快速获得大量海外精准询盘，转化更多订单。 查看全部

　　汇总:自动采集编写采集代码采集的具体实现一介绍？
　　自动采集编写采集代码，很多人想要采集，但是又不会采集，有一个明确的目标，然后去采集，这样避免了不知道具体操作的痛苦，比如想要采集湖南方言，网络广告，请假通知，高仿文库等等，方法很多种，但是要有目标，
　　谢邀。看到楼上都在推荐爬虫，这些都是很基础的东西，不过我还是想从比较高端的地方来谈下，谈下信息采集的具体实现。
　　
　　一、信息获取首先，理解信息采集这个词，是指网站自己去收集有价值的信息，这点对于熟悉txt文本编辑的同学不难做到，利用搜索引擎自带的搜索工具及时获取网站网页上所有的数据就可以了。然后，我们看看网站是如何在网页上留下我们访问者的信息的，其实就是几种方式，比如保存到统计代码里，比如用xpath去爬数据，总之，就是保存信息。关于爬虫，我觉得这种东西推荐看看一些资料应该对你有所帮助。
　　如何成为爬虫
　　一）？
　　
　　二、信息审核由于互联网的迅速发展，各种信息数据快速积累，如果说上面的那两步“获取”是一种主动性的行为，而信息审核的过程则更多的依赖于网站主的制度和方法。在这个过程中，我们就可以看出“审核”是网站主不可或缺的一部分，我们以某语言架构之上建站来说明。首先，在某语言的前端，我们看到很多人都在尽量保证自己的网站不会涉及到医疗、健康等敏感的内容，要么就是从各大搜索引擎去追踪内容。
　　接着，在网站的后端，我们很清楚的看到，每个爬虫都要定期审核网站的的站点，是否遵守了响应式，文章是否为原创等等。如果后端有完善的权限机制，或者权限够高，那么前端爬虫同样可以爬得过来。但我想绝大多数的网站都没有这样的机制，更多的情况是前端尽量保证所有的功能和自动采集功能正常，但是后端想尽量做到更严谨，比如关键词的定义是否正确，标题内容是否属于不同的内容，一行一行爬一些高质量内容还可以，但是如果网站提倡过度的高效率，尽量抓取大量的正则表达式，文本一大段文字一大段文字的同时采集，是不是有点太累了？。
　　三、如何避免爬虫同时采集大量网站内容当获取了网站的大量内容后，如何审核内容是否属于不同内容是一个很难避免的问题。爬虫有规律的去抓取某些url，但是内容必然有重复，如果爬虫实现了一个分布式爬虫，再加上后端给予的短连接爬取系统，那么问题就有一些变复杂了。首先，前端尽量采用http的方式。这样有利于信息抓取的效率提高，而且还不容易爬虫无规律进行抓取造成乱码。
　　第二，技术上面，短连接爬虫中，爬虫要去采集网站搜索引擎收录的文章，并不仅仅只是原创的文章，中文资源里面很。 查看全部

　　事实:自动采集编写爬虫的第一个案例，你知道吗？
　　自动采集编写爬虫的案例对于爬虫的第一个案例，可以说也算是一个案例了，可以说自动采集是点点滴滴都是一个案例，不过这个案例没有更换专栏的名字，大家可以更改名字的喔，说起来也是各有千秋，写的事如果完全从一个案例出发，基本很难注意到其他的事情，知乎这样的平台，如果要突出文章的重点，那么就尽量把文章作为对某一方面的描述，把其他的东西全部去掉，才能让读者去学习到这一方面的知识。
　　这个案例，原本是做了一个淘宝图片搜索的项目，搜索商品信息，搜索商品图片，测试了一下前端代码，直接写是可以实现一个简单的页面，后面发现为了达到这个目的，后端还是用了nodejs来写的，有需要的话，我就重新开始重写。lxml读取数据这个是爬虫的第一步，我在开始新项目前，就把spider用的erhttpd写了一遍，主要是因为以后不需要再用到。
　　
　　在erhttpd中，需要使用到urllib,fromurllibimportrequest,urllib2,re,fromurllib2importerror,pathfromchrome.executorimportengineresponse=request(url='',user-agent='mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x6。
　　4)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/55.0.2787.105safari/537.36')headers={'user-agent':urllib2.urlopen(response.read(),'gzip')}foriinrange(1,
　　6):print('lxml:\xde1','%d.xde1\xde1'%i)headers['user-agent']='mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x6
　　
　　4)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/55.0.2787.105safari/537.36'所以下次就可以直接用lxml的urllib2来读取erhttpd的数据，lxml我在后面都用到了'http'模块里面的函数。
　　对于xpath用法，我在后面用过str-xpath直接读取网页数据，这里要注意的是，
　　1)之后的字符，我做的时候写成了'1\x':((..))'x'。lxml的xpath模块也是以[\x](x)开头，xpath实际就是一个x标签在不在x-href标签的后面[\x]，\x的含义很简单，只有在x-href标签的后面才能匹配上xml里面的这个标签，即xml里面x-href标签后面也能匹配上yml里面的标签(这里不写xhtml的同学不要生气)，这样就能匹配上了。
　　其实'http'模块里面还有其他的有用的函数，比如说[\x],selector,lxml,path_to。 查看全部

　　汇总:阿里巴巴自动采集编写爬虫脚本，阿里巴巴可以看看脚本！
　　自动采集编写爬虫脚本，阿里巴巴可以看看阿里巴巴的登录参数一般是214字符编码或字符编码。编写个python脚本可以先验证python能不能进行双花屏，再让脚本进行refr或monkey(whichpython)之类的攻击。自动下载工具的话可以去百度或者google都有现成的的下载。知道的就这么多，全是爬虫经验。
　　
　　来点干货:微信公众号的搜索功能，爬虫的基础应该包括爬取数据，抓取post数据，解析post数据等。可以先了解一下web的知识，无非就是postget之类，通过post去获取相关的内容，解析post返回的数据去获取相关内容等。
　　楼上那么多人貌似都不知道爬虫的详细方法，我是专门研究这个的，数据是来自一家爬虫公司的云项目，来源，渠道，对方是怎么做到的，希望对大家有用，keeplooking===数据分析：可以获取非官方api提供的相关数据，大致有抓取下来的，自己爬来的，如淘宝，微博，微信等，有朋友说他们提供web端的接口，公开的api都是以xml格式提供给免费用户的，非官方收费的是按照表单提交的id，requestheader,responseheader来处理数据，而xml格式还需要将xml转化成json，现在很多爬虫都是基于json和xml进行数据的采集和解析。
　　
　　需要特别说明的是，爬虫可以是免费的，抓取数据需要支付相应费用，一般这个费用是按照场景算法来收取，手机和电脑这种数据传输量比较大的可以是免费的，其他的，比如酒店，景点，经纪人这种的都是要收费的。你可以提交简单的爬虫算法，比如怎么把useragent获取，怎么把gmail爬虫送下去，获取真实会员的数据。爬虫也是要涉及到异步这块的，如果没有根据实际请求来配置异步也是会返回数据丢失。
　　一句话：免费的数据抓取主要就是靠爬虫，一般这种数据是web接口，只有一些newslist之类的接口，可以先去爬一下，但是你没抓取前，是没办法对接别人的服务器，对接别人的数据也是非常有难度的。交流群：610208128。 查看全部

　　技巧:freemagic浏览器自带的爬虫脚本如何请求等等
　　自动采集编写爬虫，然后在爬虫中请求，获取你需要的数据即可，我之前写过几个。按需获取网页指定格式数据，格式是随机的。freemagic浏览器自带的爬虫脚本如何请求tomcat等。
　　1.先安装基础mysql2.安装nmap，sqlmap，msf等.3.看xml相关的文档4.练习爬取比如各大购物网站，
　　你的问题应该是针对多线程的，java为例，你可以先安装，java环境，然后创建一个会话，会话将reader输出进行解析即可。因为时间关系，不详细写了，
　　
　　你需要poc网站打包工具,网上有，不多说。
　　有很多，
　　googlejsonparser
　　
　　先了解什么是json，它在哪里。然后，看看stringpost，看看你想得到什么样的结果。或者，直接看源码。
　　贴张图（转来的）
　　很多是可以直接拿到数据的，tomcat内置的就有，除此之外还可以通过el表达式来获取json数据，mysql的innodb存储引擎里面的information_schema可以得到具体json数据，还有就是看看能不能通过mysql的odbc读取。oracle是支持odbc的。
　　按需抓取的话，可以直接拿数据库的json数据，和其他文件的url。直接读取的话，这些东西都是可以自己开发的，从数据库获取到需要的信息数据，或者通过直接读取别人json数据。 查看全部

　　安全解决方案:五、Zabbix自动化监控
　　文章目录
　　一、自动监控概述 1.1 自动添加主机
　　假设我们现在有 100 台主机需要添加。如果手动添加，工作量非常大。如何解决？我们可以通过zabbix提供的自动注册或者自动发现来实现批量添加主机。
　　1.2 自动添加主机
　　网络发现
　　活动代理自动注册
　　2. 网络发现概念 2.1 发现原理 2.2 规则示例
　　配置zabbix的网络发现主机：
　　2.3 网络发现实践 2.3.1 场景需求
　　比如我们设置IP段为192.168.20.1-192.168.20.254的网络发现规则，我们需要做的是：
　　2.3.2 发现场景 - 步骤 1
　　2.3.3 发现场景 - 步骤 2
　　单击配置 → 操作 → 发现操作
　　该操作将执行以下操作：
　　2.3.4 发现场景——步骤 3
　　定义删除丢失主机的操作
　　2.3.5 网络发现结果检查 2.4 网络发现总结
　　虽然网络发现可以发现和添加主机，但仍然存在一些问题：
　　3. 自动注册的概念 3.1 注册的原理
　　自动注册（agent auto-registration）功能主要用于代理主动向服务器注册。它和网络发现功能一样，但是这个功能更适合云环境，因为云环境中的IP地址是随机的，很难使用网络发现。实现方式；
　　1.注册时间短
　　2.适用于复杂的云环境，IP地址不规则
　　3.关联不同的模板
　　4.提高服务器性能
　　3.2 注册配置
　　自动注册主要分为两步：
　　1.自动注册，客户端对冲开启主动模式，并设置主机名
　　2.在zabbix web中配置一个自动注册动作
　　3.3 自动注册实践-1 3.3.1 场景需求 3.3.2 配置ZabbixAgent
　　每当活动代理刷新主动检查服务器的请求时，都会进行自动注册尝试。
　　请求的延迟在代理的 RefreshActiveChecks 参数中指定，代理重启后立即发送第一个请求
　　[root@localhost ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.conf
Server=192.168.20.46
ServerActive=192.168.20.46 #设置主动模式
Hostname=web02 #指定主机名，如不指定则服务器将使用agent的系统主机名命名主机
[root@localhost ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　3.3.3 配置ZabbixServer
　　点击Configuration→Action→Autoregistration actions，添加两个action，一个给web组，一个给db组；
　　3.3.4 自动注册结果检查
　　3.4 自动注册实践-2 3.4.1 场景需求 3.4.2 配置Ansible
　　#1.安装
#2.配置
server
serverActive
Hostname
#2.所有的脚本，所有的UserParameter全部导入到对应
的目录中；
#3.启动
# 脚本参考： roles_zbx.tar.gz
1.agent适用ansible来运行； （serverActive
Hostname ）
2.所有的agent都需要有脚本，conf配置文件，其次，服
务必须都是启用了对应的状态（Ansible）；
3.给server导入所有的模板；
3.配置server，配置自动注册的动作，根据不同主机名
称，关联不同的模板
　　3.4.3 配置ZabbixServer
　　点击Configuration→Action→Autoregistration actions，添加两个action，一个给web组，一个给db组
　　3.4.4 自动注册结果检查 3.5 自动注册实践-3 3.5.1 场景需求 3.5.2 配置ZabbixAgent
　　1、在配置文件中增加一行HostMetadataItem：
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.conf
Server=192.168.20.46
ServerActive=192.168.20.46
Hostname=web01
HostMetadataItem=system.uname
　　2. 这确保主机元数据将收录“Linux”或“Windows”，主机元数据的示例如下：
　　#Linux主机获取的元数据信息
#Linux: Linux server3 3.2.0-4-686-pae #1
SMP Debian 3.2.41-2 i686 GNU/Linux
#Windows主机获取的元数据信息
#Windows: Windows WIN-0PXGGSTYNHO 5.0.6001
Windows Server 2008 Service Pack 1 Intel
IA-32
　　3.5.3 配置ZabbixServer
　　第二个动作：
　　4. 主动模式和被动模式的概念 4.1 主动模式和被动模式的基本概念
　　默认情况下，zabbix server 会直接从各个代理中抓取数据。对于代理来说，它是一种被动模式，也是获取数据的默认方式。但是当zabbix server监控的主机数量过多时，zabbix server端抓取agent上的数据时，zabbix server就会出现严重的性能问她，主要表现如下：
　　如何解决？可以使用主动模式，代理端主动将自己采集到的数据上报给Zabbix Server，这样Zabbix Server就会空闲很多。
　　4.2 主动模式和被动模式的功能区别
　　被动和主动模式针对的是代理；
　　被动模式：服务器轮询检测代理
　　主动模式：Agent主动向Server报告
　　4.3 主被动模式与发现的关系
　　自动发现是一种效率低下的被动模式。如果扫描的主机太多，很容易漏掉一个主机。
　　自动注册是一种高效的主动模式，可以根据主机名、元数据等关联不同的主机模板。
　　4.4 主控模式与监控项的关系
　　Zabbix 默认使用被动模式监控。当需要获取 100 个监控项的值时，Server 需要训练 Agent 100 次。
　　如果Zabbix主动模式需要获取100个监控项的值，Server会生成一个需要获取的监控项的值列表给Agent，Agent采集会发送所有完成后一次性将数据发送到服务器。
　　4.5 何时使用主动模式
　　1.队列有大量延迟监控项时
　　2.当监控主机超过500台时
　　4.6 如何切换到主动模式 4.6.1 修改代理配置
　　注：agent2目前不支持active模式，测试：推荐zabbix-agent
　　1.修改zabbix_agentd.conf配置文件
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
ServerActive=192.168.20.46
Hostname=web01 #要与zabbixweb中添加主机对应，否则会找不到主机
　　2、当agent主动发送数据模式开启时，zabbix server端需要修改两个参数以保证性能。
　　[root@zabbix-server ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_server.conf
StartPollers=10 #zabbix server主动采集数据进程减少一些
StartTrappers=200 #负责处理Agent推送过来数据的进程开大一些
　　4.6.2 修改模式为active
　　1、克隆被动模式监控项模板
　　2.点击克隆模板→选择所有监控项→批量修改→zabbix客户端（活动）
　　3.选择主机取消并清理被动模板，然后重新关联新的“主动”模板
　　4.6.3 总结
　　当active模式切换完成后，可以继续观察zabbix server的负载，应该会下降很多。其次，运行不卡顿，图不破解，zabbix性能大幅提升。
　　5. 低级发现 LLD 5.1 什么是 LLD
　　自动发现：用于自动添加主机
　　低级自动发现：用于自动添加监控项
　　5.2 为什么需要 LLD
　　场景一：监控所有主机的端口，但是不同主机启动的端口不一样，怎么办？
　　场景二：监控所有主机的分区。不同的主机有不同的分区。我应该怎么办？
　　场景三：监控所有主机的网络，不同的主机有不同的配置，怎么办？
　　5.3 LLD快速体验
　　在现有自动发现规则的基础上，添加监控原型，监控所有网卡的MAC地址
　　5.3.1 编写网卡采集命令
　　[root@localhost ~]# ifconfig eth0 | awk &#39;/eth0/ {print $NF}&#39;
00:0C:29:1F:D3:72
[root@localhost ~]# ifconfig eth1 | awk &#39;/eth1/ {print $NF}&#39;
00:0C:29:1F:D3:7C
<p>
</p>
　　5.3.2 创建自定义监控项
　　[root@localhost ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/system.conf
UserParameter=net.mac[*],ifconfig "$1" | awk &#39;/$1/ {print $$NF}&#39;
[root@localhost ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.3.3 服务器端测试值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.mac[eth0]
00:0C:29:1F:D3:72
[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.mac[eth1]
00:0C:29:1F:D3:7C
　　5.3.4 Web 添加监控原型
　　点击配置→主机→自动发现规则→网络接口发现→监控项原型→创建监控项原型
　　5.4 LLD原理分析
　　为什么可以自动创建和监控eth0和eth1的mac地址？事实上，它依赖于“自动发现规则\监控原型”
　　5.4.1 发现规则
　　当我们查看“自动发现规则”时，发现它定义了一个特殊的键，net.if.discovery，可以提取主机上所有网卡的名称
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.49 -k net.if.discovery
[{"{#IFNAME}":"lo"},{"{#IFNAME}":"eth0"},{"{#IFNAME}":"eth1"}]
　　5.4.2 监控原型
　　然后通过“监控原型”将“自动发现规则”提取的网卡名称依次传递给监控项，完成自动创建。
　　如果后面添加了eth2网卡，会自动添加相应的监控项，但是移除eth2网卡不会自动移除该网卡对应的监控项；
　　5.5 LLD监控主机端口示例
　　特殊监控项：提取每台主机的端口
　　系统：listen.tcp[{#TCP_PORT}]
　　脚本：监控项（一定要预留一个可以传参数的地方）
　　# 编写脚本，用来获取主机所有端口，效果如下
{
"data:[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.1 脚本发现规则
　　[root@web01 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
#!/bin/bash
port_array=($(ss -tnlp | awk &#39;{print $4}&#39; |awk -F ":" &#39;{print $NF}&#39; | egrep "^[0-9]+$" | sort | uniq | xargs))
length=${#port_array[@]}
printf "{\n"
printf &#39;\t&#39;"\"data\":["
index=0
for i in ${port_array[@]}
do
index=$[ $index +1 ]
printf &#39;\n\t\t{&#39;
if [ $index -eq ${length} ];then
printf "\"{#TCP_PORT}\":\"${i}\"}"
else
printf "\"{#TCP_PORT}\":\"${i}\"},"
fi
done
printf "\n\t]\n"
printf "}\n"
#执行脚本
[root@web01 ~]# sh /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
{
"data":[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.2 创建专项监控项
　　#定义一个特殊的zabbix监控项
[root@web01 tmp]# vim /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.conf
UserParameter=port.discovery,/bin/bash /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/discovery_port.sh
#重启agent
[root@web01 zabbix_agent2.d]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.5.3 服务器测试值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k port.discovery
{
"data":[
{"{#TCP_PORT}":"10050"},
{"{#TCP_PORT}":"12345"},
{"{#TCP_PORT}":"22"},
{"{#TCP_PORT}":"25"},
{"{#TCP_PORT}":"3306"},
{"{#TCP_PORT}":"35934"},
{"{#TCP_PORT}":"35986"},
{"{#TCP_PORT}":"6379"},
{"{#TCP_PORT}":"80"},
{"{#TCP_PORT}":"8005"},
{"{#TCP_PORT}":"8080"}
]
}
　　5.5.4 Web创建自动发现规则
　　名称：端口发现
　　键值：端口发现 #获取所有端口号
　　5.5.5 监控项原型的Web创建
　　名称：检查端口 {#TCP_PORT}
　　键值：net.tcp.listen[{#TCP_PORT}]，将端口号传递给监控项
　　5.5.6 网页创建触发器
　　5.5.7 网页结果验证
　　5.6 LLD监控Redis多实例实践 5.6.1 场景需求说明
　　redis 7001 client_connected,user,max,
　　redis 7002 客户端连接，用户，最大，
　　特殊脚本：提取redis端口；7001 7002
　　脚本：自定义项（端口，clients_connected）
　　
　　5.6.2 Redis监控配置
　　1.提取监控项（预留两个参数位置，port，key）
　　2、发现规则、脚本、提取数据、封装特殊监控项
　　5.6.2.1 搭建场景环境
　　1.安装redis服务
　　[root@web01 tmp]# yum install redis -y
　　2.准备配置文件
　　[root@web01 redis.conf.d]# cat redis-7001.conf
bind 127.0.0.1
port 7001
daemonize yes
[root@web01 redis.conf.d]# cat redis-7002.conf
bind 127.0.0.1
port 7002
daemonize yes
　　3.启动服务
　　[root@web01 redis.conf.d]# redis-server ./redis-7001.conf
[root@web01 redis.conf.d]# redis-server ./redis-7002.conf
[root@web01 redis.conf.d]# netstat -tnlp | grep redis
tcp 0 0 127.0.0.1:7001 0.0.0.0:* LISTEN 13898/redis-server
tcp 0 0 127.0.0.1:7002 0.0.0.0:* LISTEN 13902/redis-server
　　5.6.2.2 编写 采集 数据脚本
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat redis_mutil_status.sh
#!/bin/bash
port=$1
key=$2
redis-cli -p ${port} info | grep "\" | awk -F &#39;:&#39; &#39;{print $NF}&#39;
#测试脚本
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_status.sh 7001 connected_clients
1
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_status.sh 7002 connected_clients
2
　　5.6.2.3 创建自定义监控项
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat redis_mutil_status.conf
UserParameter=rds.status[*],/etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_status.sh "$1" "$2"
#重启agent2
[root@web01 zabbix_agent2.d]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.6.2.4 服务器测试值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k rds.status[7001,connected_clients]
1
[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k rds.status[7002,connected_clients]
2
　　5.6.3 配置自动发现 LLD 5.6.3.1 编写发现规则脚本
　　[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_discovery.sh
{
"data":[
{"{#PORT}":"6379"},
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
[root@web01 zabbix_agent2.d]# cat ./redis_mutil_discovery.sh
#!/bin/bash
rds_port=($(netstat -lntp |grep redis | awk &#39;{print $4}&#39; | awk -F &#39;:&#39; &#39;{print $NF}&#39; | xargs))
length=${#rds_port[@]}
printf "{\n"
printf &#39;\t&#39;"\"data\":["
index=0
for i in ${rds_port[@]}
do
index=$[ $index + 1 ]
printf &#39;\n\t\t{&#39;
if [ $index -eq ${length} ];then
printf "\"{#PORT}\":\"${i}\"}"
else
printf "\"{#PORT}\":\"${i}\"},"
fi
done
printf "\n\t]\n"
printf "}\n"
#执行脚本
[root@web01 zabbix_agent2.d]# ./redis_mutil_discovery.sh
{
"data":[
{"{#PORT}":"6379"},
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
　　5.6.3.2 创建发现规则监控项
　　[root@web01 ~]# cat /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_discovery.conf
UserParameter=redis.discovery,sudo /bin/bash /etc/zabbix/zabbix_agent2.d/redis_mutil_discovery.sh
[root@web01 ~]# /etc/init.d/zabbix-agent2 restart
　　5.6.3.3 服务器测试值
　　[root@zabbix-server ~]# zabbix_get -s 192.168.20.47 -k redis.discovery
{
"data":[
{"{#PORT}":"7001"},
{"{#PORT}":"7002"}
]
}
　　5.6.4 配置zabbix web 5.6.4.1 web创建自动发现规则
　　创建模板→自动发现→创建自动发现规则
　　5.6.4.2 监控项目原型的Web创建
　　5.6.4.3 Web 创建触发器原型
　　名称： Redis {#PORT} 内存利用达70%
#故障表达式原型
{Template Redis Status panpancar:rds.status[{#PORT},used_memory].last()}/{Template Redis Status panpancar:redis.status[{#PORT}, total_system_memory].last()}*100>=70
#恢复表达式原型
{Template Redis Status panpancar:rds.status[{#PORT},used_memory].last()}/{Template Redis Status panpancar:redis.status[{#PORT}, total_system_memory].last()}*100 debug populate 20000000
[root@web01 ~]# redis-cli -p 7001
127.0.0.1:7001> FLUSHALL
　　行之有效的方法:如何有效收集资料？
　　要有效采集数据，做好知识管理，我认为有两大前提要掌握：
　　任何人都有采集信息的需求，比如采集大量的新闻事件、评论、分析报告，作为编写新文章或项目的素材。比如学习手冲咖啡的学习者，需要采集设备欣赏、冲泡方法教学，以及自己的学习心得，方便自己的学习和复习。
　　为了让采集到的数据在未来有用，首先我们“不能只采集死数据”，而是让自己“参与到数据中”，包括：标注数据、绘制关键点、整合相关数据，并根据目的对其进行分类等等。
　　而且，对于知识工作者和学习者来说，采集数据“不应该是偶然的行为”，而是一种“长期的习惯”，不断采集数据以备不时之需，内化整理自己的数据库，让你第一时间找到信息在自己的数据库中遇到问题时（需要写一篇文章文章，需要教别人煮咖啡）完成动作。
　　这就是所谓的“有效数据采集”，怎么做呢？以下是我作为一名长期知识工作者和学习者的建议，分享一个对我个人有用的过程。
　　1. 让数据源“个性化”和“自动化”，随着时间的推移开始积累
　　首先，我将创建自己独特的信息源，并将这条信息管道自动化，每天将我可能需要的信息发送到我的手中，并且我可以在一个统一简洁的界面中处理和分发这些信息，而无需额外的干扰。
　　这里最好的工具仍然是所谓的“
　　我利用了我每天早上花大约 30 分钟快速筛选信息这一事实。如果当天还有其他的空档，我也会打开Feedly看看，积累各种未来可能用到的信息。
　　我从不喜欢使用普通媒体 网站 作为我的主要信息来源，因为这就像让媒体决定我看什么。我也不相信像 Facebook 这样的社区能给我提供垂直和深入的学科知识，我害怕社区里的噪音太大。所以，我们必须自己做！
　　因此，这个“个性化”和“自动化”的过程非常重要。我把它当作我自己的“
　　如果你想进一步研究个性化和自动化的数据采集，还有更高级的方法，我将在此处跳过。有兴趣的朋友可以参考我写的另外两篇文章：
　　••
　　
　　2.如何让数据源保持活跃？“别人的观点”和“世界的观点”
　　我根本没有从社区采集数据吗？当然不是，我也看社区，但那是我采集数据的第二步。而对于“
　　(1.) 打造个性化的自动化信息渠道：你自己的观点
　　上面采集的数据三部曲缺一不可，我认为它们的“使用顺序”很重要。我称之为：“自己的观点、他人的观点、世界的观点”的三层扩展。
　　《我的意见》：用Feedly采集你最认同网站、最钦佩、最信任的信息源，搭建渠道，每天稳步扩展你的见识，让你和这些作者一起成长，这是建立自己观点的步骤。
　　“别人的看法”：但我们不能只局限于自己的看法。这个时候，“社区”确实是一个很好的方式来保持数据的活力，通过不断的吸收和碰撞别人的观点来更新自己的观点。所以阅读社区，
　　但这里的社区不仅限于 Facebook。例如，我写了一个博客来和你讨论。它也是一个征求他人意见的社区。
　　《世界观》：但是，朋友圈有朋友圈的局限性，国民社会有国民社会的有限视野。如果你想能够看到更大世界的数据并找到矛盾的数据，你必须依靠谷歌搜索来跳出你习惯的信息。框架，试图找到世界的不同方面。
　　我的习惯是，当我看到一些来自 Feedly 的论点，或者社区的一些信息时，我不会马上做出最终的判断，而是会使用谷歌搜索来查找更多内容，尤其是试图找到相反的内容。争论，让自己的视野可以更加开阔。(
　　3.跳过80%的信息
　　在前面的方法中，我想我应该尽可能使用最好的方法来获取在线数据采集的来源。当然，我这里跳过了书中的数据通道。看书的时候，我觉得是一样的。”、“其他”和“世界”来思考如何选择你想读的书。
　　然而，仅有信息来源是不够的。下一步是如何高效、高质量地采集信息？
　　面对海量的信息，我将掌握以下原则。
　　
　　首先是可以跳过80%的信息。就算是我自己的收录到Feedly信息，我也可能跳过80%的信息不看，还有哪些信息是不能跳过的？那我得回去问问自己，我现在最关心的话题是什么？我在寻找什么样的信息？
　　或者，如果我们想换个角度考虑一下上网，我们是不是把它当作休闲来随便看？还是因为您在网上花费的时间相同，所以将这些时间花在有目的的阅读上会更好吗？同时带来更多价值，也同样有趣。
　　我很久以前写了一个文章：“
　　4.边读边记，加强材料参与
　　当我看到某个文章似乎很励志的时候，我会努力尽快读完这个文章，因为此时的灵感是最大的！
　　而且最好能边看书，边画重点，边做笔记。这就是我一开始说的“参与”。
　　所以如果你不把它写下来是一种耻辱，你下次阅读这个材料时就会忘记它。
　　就像我看书的时候：“
　　这也是我喜欢使用 Evernote 的原因，它可以让我在阅读任何在线资料的同时做笔记，并最终快速保存：“（
　　5.采集数据是为了激发自己的想法，所以优先采集想法
　　为什么我们需要建立高效有效的信息渠道？我们为什么要采集数据？虽然有些数据确实是可以参考的，比如某某说的话，某某事件的数据，但其实还有很多数据是用来“激发自己的想法”的。
　　从这个角度来看，我应该寻找哪些信息？我要读什么书？我需要采集哪些数据？这将有更大的机会建立一个有效的数据库。
　　因为我应该追求我的想法笔记的完整性而不是我的数据采集的完整性。没有想法的数据，采集时间长，大多是无用的，反而造成数据库的负担。 查看全部

　　效果惊人:剑网3插件：优采云的福音 草药+矿自动采集插件
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