干货内容:分享一个牛逼的Python项目：公众号文章爬虫
　　我有
　　订阅了近100个公众号，有时候想找之前看过的文章，却觉得特别难找，如果忘了采集，估计要找半个小时，更无语的是文章被发布者删掉了，或者文章违规删掉了。那么有没有这样的爬虫，可以将公众号的所有文章抓取到本地，并提供方便的搜索功能，这样在我想找到某类文章的时候会非常方便，同时文章都是本地的，不用担心被删。
　　最近，我偶然看到一个很棒的Python爬虫项目，就是微信公众号的爬文章，看了功能介绍，我真的很想看晚了，作者的水平真的很厉害，我奉献了我的崇拜，特意分享一下，大家可以使用它的功能，也可以研究它的技术， 请不用谢。访问项目地址并相信您能够独立部署。
　　项目地址：
　　特征显示
　　用户界面主界面
　　爬虫的主界面.gif添加公众号
　　抓取任务和已爬网的公众号列表
　　公众号.png
　　爬虫界面
　　设置界面
　　设置.png
　　官方账号历史文章列表
　　历史文章 .gif列表
　　报告
　　报告.gif
　　搜索
　　搜索.gif
　　
　　介绍
　　weixin_crawler是一个微信公众号文章爬虫，使用Scrapy、Flask、Echarts、Elasticsearch等，具有自己的分析报告和全文搜索功能，可以即时搜索数百万份文档。weixin_crawler设计的初衷是尽可能快地抓取尽可能多的历史帖子。
　　weixin_crawler仍在维护中，该计划有效，请随时尝试。
　　无需部署即可体验公众号数据采集
　　使用免安装的可执行文件WCplus.exe您可以立即体验weixin_crawler数据采集并导出Excel和PDF功能。
　　主要特点是它是用Python 3编写的Python3 用于 Scrapy
　　的爬虫框架，实际上使用了 Scrapy 的许多功能，这是一个很好的开源项目，用于深入学习 Scrapy
　　充分利用了scrapy，如果你正在为scrapy而苦苦挣扎，这个存储库有助于Sparks通过Flask，Flask-socketio和Vue实现高可用性UI界面。功能强大实用，是新媒体运营等岗位的良好数据助手
　　瓶
　　Flask-socketio，Vue用于构建全栈项目爬虫 由于使用了Scrapy，MongoDB和Elasticsearch，数据爬取，存储和索引变得简单高效
　　感谢刮擦的mongodb elasticsearch weixin_crawler不仅是爬虫，还是搜索引擎，支持微信公众号所有历史帖子的抓取
　　可抓取任意微信公众号的所有历史文章，支持微信公众号文章浏览量、点赞、点赞、评论数等数据进行抓取
　　能够抓取读取数据附带单个公共帐户的数据分析报告发布
　　基于sigle公众号的报告模块，利用Elasticsearch进行全文搜索，支持多种搜索和模式和排序模式，并为搜索结果提供趋势分析图表
　　也是支持对公众号进行分组的搜索引擎，分组数据可以用来限制搜索范围
　　可分组公众号，可用于定义搜索范围原创手机自动化操作方法，可实现爬虫无人监督
　　借助adb，weixin_crawler能够自动操作Android手机，这意味着它可以在没有任何人工监控的情况下工作，支持多个微信APP同时采集，理论上采集速度可以线性提高
　　支持多个微信应用程序线性提高爬行速度
　　使用的主要工具
　　语言： Python 3.6 前端 Web 框架 Flask / Flask-socketio / gevent js/css 库 Vue / Jquery / W3css / Echarts / 前端 awsome 后端 爬虫 刮板存储 Mongodb / Redis Index 弹性搜索
　　运行方法
　　weixin_crawler已经在Win/Mac/Linux系统下成功运行，建议尝试weixin_crawler可以在win/mac/Linux上运行，尽管建议先在win操作系统上尝试。
　　Insatall mongodb / redis / elasticsearch并在后台运行它们
　　Downlaod MongoDB / Redis / Elasticsearch从他们的官方网站安装它们
　　在默认配置下同时运行它们。在这种情况下，mongodb 是 localhost：27017 redis 是 localhost：6379（或者你必须在 weixin_crawler/project/configs/auth.py 中进行配置）
　　
　　为了标记中文，必须为Elasticsearch安装elasticsearch-analysis-ik。
　　安装代理服务器并运行代理.js安装
　　nodeJS，然后 npm 在 weixin_crawler/proxy 中安装 anyproxy 和 Redis
　　CD 到 weixin_crawler/代理并运行节点代理.js
　　在计算机和电话端安装任何代理 https CA
　　如果您不确定如何使用任何代理，这里是文档
　　安装所需的 python 包
　　注意：您不能简单地键入pip install -r要求.txt要安装每个软件包，扭曲是Scrapy需要的其中之一。当您遇到有关安装python包（例如扭曲）的问题时，这里总有一个解决方案-将正确的版本包下载到您的驱动器并运行$ pip安装package_name
　　我不确定您的python环境是否会抛出其他软件包未找到错误，只需安装所需的任何软件包
　　有些源代码需要修改（也许不合理）
　　scrapy Python36\Lib\site-packages\scrapy\http\request\ _init_.py --> weixin_crawler\source_code\request\_init_.py
　　scrapy Python36\Lib\site-packages\scrapy\http\response\ _init_.py --> weixin_crawler\source_code\response\_init_.py
　　pyecharts Python36\Lib\site-packages\pyecharts\base.py --> weixin_crawler\source_code\base.py.在这种情况下，函数get_echarts_options在第 106 行添加
　　如果您希望自动工作weixin_crawler这些步骤是必要的，或者您应该操作电话以获取将由 Anyproxy 手册检测到的请求数据
　　安装 adb 并将其添加到您的路径中（例如窗口）
　　安装安卓模拟器（建议使用NOX）或插入手机，并确保您可以从命令行工具使用abd操作它们
　　如果多部手机连接到您的计算机，您必须找出它们的adb端口，这些端口将用于添加爬虫
　　亚行不支持中文输入，这对微信公众号搜索来说是个坏消息。为了输入中文，adb键盘必须安装在您的Android手机中并将其设置为默认输入法，更多在这里
　　为什么weixin_crawler可以自动工作？原因如下：
　　如果要抓取微信公众号，则必须在手机中搜索该帐户并单击其“所有消息”，然后您将获得一个消息列表，如果向下滚动将加载更多列表。如果您想抓取此帐户的阅读数据，可以录制列表中的任何消息 如果给出了微信公众号的昵称，那么wexin_crawler操作安装在手机中的微信应用程序，同时任何代理都在“收听背景”......无论如何，weixin_crawler获取微信应用程序要求的所有请求数据，那么就是抓取时间了 正如您所推测的那样，为了让weixin_crawler操作微信应用程序，我们必须告诉adb在哪里点击交换和输入，其中大多数是在weixin_crawler/project/phone_operate/config.py中定义的。顺便说一句，phone_operate像人类一样负责微信运营，它的眼睛是百度OCR API和预定义的位置点击区域，它的手指是adb运行 main.py
　　$ CD weixin_crawler/项目/
　　$ python（3） ./main.py
　　现在打开浏览器，您想要的所有内容都将在 localhost：5000 中。
　　在这个长步骤列表中，您可能会陷入困境，加入我们的社区寻求帮助，告诉我们您做了什么以及您发现了什么样的错误。
　　一起去探索世界吧：5000
　　分享文章:seo自动增加外链
　　
　　自然会迅速增加。查找外部链接有两种方法，第一种是使用英文雅虎外部链接工具查找竞争对手的外部链接资源；二是利用百度的域名命令分析竞争对手的外链资源。越熟练，越能有效增加外链，主要还是积累经验！. 不要将此类论坛添加到您的采集夹。第三：如果只做论坛博客的外链，是远远不够的。合理使用工具，比如现在做好外链，就是网道SEO优化工具，它提供了专门的外链平台。这是一个致力于独立网站外部链接的平台。第四：发帖，一个高质量的软文往往受到很多人的青睐。如果你的 软文 被转发很多，说明别人给你发了很多外链。这种增加网站外链的自然方法是非常稳定和快速的方法。2.友情链接交换 友情链接交换也是我们快速增加外链的一种方式。. xyz域名第一年便宜，所以很多人大量做非法站。最近，搜索引擎的算法也在不断更新。具有此域名后缀的站点是 mass-k 站点或已降级。推荐使用顶级域名来做网站吧。网站基本的SEO优化我就不提了，但是如何增加外链呢？加入网站目录，提高。不建议使用它。下面来分析一下优缺点： 优点：外链和排名会迅速增加，流量也会增加；缺点：一段时间后，BD发现作弊，降级，K个外链，K个站 个人建议：做个网站要
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　　解决方案:多API接口集成TXT批量翻译工具
　　TXT批量翻译工具可以让我们批量翻译一个TXT文档和一个文件夹中的所有TXT文档。TXT批量翻译工具对接百度、有道、谷歌，自带翻译接口，无需多个软件或网页跳转到批量翻译。
　　TXT批量翻译工具支持全球数十种主流语言。只需轻点鼠标，我们就可以在不同语言之间进行翻译，甚至进行反向翻译。反向翻译功能允许我们将文章翻译成其他语言，然后再反向翻译成原创语言，这样一个文章可以拆分成多个文章，在网站 和 自媒体 实现了 文章 的高质量 原创。
　　TXT 批量翻译工具 批量内容处理使我们能够采集 文章我们想要的材料。只需要输入关键词即可查看全网文章采集，也可以输入目标网址，鼠标点击相应元素编辑英文、日文、泰文、韩文和其他语言网站做采集。文章批量翻译采集后，保留原文格式标签，去除原文敏感信息。实现 文章 整洁。
　　TXT批量翻译工具可用于网站 SEO优化和自媒体文章批量编辑。在 软文 和高权重 网站 中建立外部链接是我们的日常推广工作，TXT 批量翻译工具是一个很棒的链接构建工具，但重要的是要记住我们不能保证反向链接。确保我们的演讲对记者来说是相关且有趣的。如果是这样，那么我们很有可能会出现在他们的 文章 中。社交媒体是与目标受众建立联系和互动并建立有意义关系的好方法。这有助于我们建立信任和信誉，随着时间的推移会产生自然的反向链接。
　　要充分利用社交媒体，请确保我们活跃在最有可能接触到我们理想受众的平台上。与其他用户互动，分享我们的内容，关注我们行业的人。这些活动不仅可以帮助我们建立联系，还可以提高品牌知名度和销量。
　　每个人都喜欢信息图表。它以一种易于理解的格式呈现复杂的数据，这种格式具有视觉吸引力、吸引力和令人难忘。这有助于我们获得曝光率并与其他 网站 建立关系。另一种获得曝光率和链接的好方法是创建其他“可链接”资产，例如电子书、备忘单和模板。通常由其他 网站 共享，这些资产帮助我们自然地建立联系。
　　创建信息图表和可连接资产显着增加了我们的内容创建工作流程，但这是值得的，因为它们非常有效。要获得出色的结果，请确保您： 与设计师合作创造高质量的视觉效果；在创建这些资产时留出额外的时间；并确保内容有价值并且与我们的目标受众相关。
　　import json, requests
def main(query):
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate'
data = {
<p>
"i": query, # 待翻译的字符串
"from": "AUTO",
"to": "AUTO",
"smartresult": "dict",
"client": "fanyideskweb",
"salt": "16081210430989",
"doctype": "json",
"version": "2.1",
"keyfrom": "fanyi.web",
"action": "FY_BY_CLICKBUTTION"
}
res = requests.post(url, data=data).json()
print(json.dumps(res, indent=2, ensure_ascii=False))
main(&#39;hello&#39;)</p>
　　按照我们分享的提示开始建立链接并帮助我们实现营销和业务目标。实施白帽 SEO 链接构建策略可能需要比其他策略更多的时间和精力，但这是值得的，因为我们会看到长期的结果。然后使用一些与我们的业务最相关和适用的白帽 SEO 链接构建策略。
　　import requests
def main(query):
<p>
url = &#39;http://fanyi.youdao.com/translate&#39;
data = {
"i": query, # 待翻译的字符串
"from": "AUTO",
"to": "AUTO",
"smartresult": "dict",
"client": "fanyideskweb",
"salt": "16081210430989",
"doctype": "json",
"version": "2.1",
"keyfrom": "fanyi.web",
"action": "FY_BY_CLICKBUTTION"
}
res = requests.post(url, data=data).json()
print(res[&#39;translateResult&#39;][0][0][&#39;tgt&#39;]) # 打印翻译后的结果
main(&#39;你好&#39;) # 输出: hello</p>
　　TXT批量翻译工具的分享到此结束。该工具可以替代手动批量和重复的工作，让我们更多地思考工作和生活中的规律和趋势，然后使用TXT批量翻译工具来达到更多意想不到的效果。每个人对此都有不同的看法，请在下面的评论中告诉我们。
　　解决方案:功能1.音频提取一键式批量提取2.音频剪辑毫秒精密切削
　　音频提取工件可以应用于许多不同的场景。您可以打开和导入音频资源以进行在线编辑。收录的服务非常详细，还支持不同的格式。编辑和操作并不困难。视频提取音频软件，在页面中 功能和信息齐全。视频链接也可以提取音频，也可以批量提取。毫秒级精准裁剪，让用户达到想要的效果。
　　音频提取器介绍
　　一款视频提取音频软件apk，强大的音频编辑工具。非常简单易用。为用户提供简单易用的编辑功能和非常专业的转码转换功能。
　　专业的手机音频提取软件，支持音频编辑、格式转换、音量放大等功能，轻松提取音频文件，享受更便捷的音频提取服务，让音频处理更简单。
　　也是一款功能强大的音频处理APP，支持音频格式转换、音量速度调节、音频合并、音频编辑等功能。音频提取软件不仅可以从各种格式的视频中提取各种格式的音频，
　　操作极其简单，支持码率、采样率、通道、转码等参数设置。音频提取和转换软件操作简单，功能强大，转换速度快，可以轻松编辑您的音频文件。
　　音频提取神器功能
　　1. 音频提取
　　一键批量提取音频
　　2.音频剪辑
　　毫秒级精准切割，包括原创质量、高质量、中等质量和低质量，
　　3.格式转换
　　可以使用各种音频格式。
　　4.视频链接提取
　　
　　复制一键式链接以提取音频。另外，有多种格式可供选择，使用方法也很简单
　　音频提取神器的特点
　　1.从音频或视频中提取需要的音频片段，您可以预先自由选择质量选择，
　　2.自由选择和转换各种音频格式，可以帮助用户一键从视频中提取音频文件，
　　3.采集喜欢的音频或视频，小白也能轻松上手，还可以转换音频文件格式
　　4.智能切割提取音乐内容，本软件功能强大，操作简单，
　　音频提取神器的优势
　　1. 本地视频提取音频：选择一个或多个本地视频，一键提取音频。
　　2.音频剪辑：精确剪辑毫秒级音频，放大音量、速度和音调调节。
　　3、视频链接提取音频：复制视频链接视频提取音频软件，一键提取视频中的音频。
　　4、格式转换：支持mp3、AAC、M4A、FLAC、WAV等格式。
　　音频提取工件细节
　　[视频转音频]
　　
　　* 可以从本地文件导入视频；
　　* 音频转换器将视频转换为音乐。
　　* 音频提取：从音频或视频中提取需要的音频；
　　* 无格式损坏提取：视频格式的音频文件是无损音乐；
　　*支持多种视频格式：3GP、FLV、MP4、MOV、MXF、MKV、AVI、MPG、MPEG等。
　　* 支持从视频中提取各种类型的音频、MP3、AAC、M4A、M4R、WAV、OPUS等格式；
　　* 音频提取过程快速且省时。
　　[音乐剪辑]
　　* 轻松编辑提取的音频；
　　* 个性化剪裁，哪里听剪裁；
　　* 可用作音频播放器。
　　*支持用其他应用打开；
　　* 支持音频编辑器的音频文件重命名。
　　*支持分享 查看全部

　　教程:利用 Python 爬取网站的新手指南 | Linux 中国
　　关于合法性，访问大量有价值的信息可能令人兴奋，但仅仅因为它可能并不意味着应该这样做。
　　值得庆幸的是，有一些公共信息可以指导我们的道德准则和网络抓取工具。大多数 网站 都有一个与那个 网站 相关联的 robots.txt 文件，指示哪些爬行活动是允许的，哪些是不允许的。它主要用于与搜索引擎交互（网络抓取的最终形式）。但是，网站 上的大部分信息都被视为公共信息。出于这个原因，有些人将 robots.txt 文件视为一组建议，而不是具有法律约束力的文件。robots.txt 文件不涉及诸如合乎道德的数据采集和使用等主题。
　　在开始爬取项目之前，请问自己以下问题：
　　当我抓取 网站 时，请确保您可以对所有这些问题回答“否”。
　　要深入了解这些法律问题，请参阅 Krotov 和 Silva 撰写的网络抓取的合法性和道德规范以及 Sellars 撰写的二十年网络抓取和计算机欺诈和滥用法案，均于 2018 年出版。
　　现在开始爬行 网站
　　经过上面的评估，我想出了一个项目。我的目标是抓取爱达荷州所有 Family Dollar 商店的地址。这些商店在农村地区都很大，所以我想知道有多少家。
　　起点是 Family Dollar 位置页面
　　爱达荷家庭美元位置页面
　　首先，让我们在 Python 虚拟环境中加载先决条件。此处的代码将添加到 Python 文件（如果需要名称，则为 scraper.py）或在 JupyterLab 的单元格中运行。
　　import requests # for making standard html requests
from bs4 import BeautifulSoup # magical tool for parsing html data
import json # for parsing data
from pandas import DataFrame as df # premier library for data organization
　　接下来，我们从目标 URL 请求数据。
　　page = requests.get("https://locations.familydollar.com/id/")
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
　　BeautifulSoup 将 HTML 或 XML 内容转换为复杂的树对象。以下是我们将使用的一些常见对象类型。
　　当我们查看 requests.get() 输出时，需要考虑更多内容。我只是使用 page.text() 将请求的页面转换为可读的内容，但还有其他输出类型：
　　我只使用拉丁字母对简单的英语 网站 进行操作。请求中的默认编码设置对此很有效。然而，除了简单的英语 网站 之外，还有更大的互联网世界。为确保请求正确解析内容，您可以设置文本的编码：
　　page = requests.get(URL)
page.encoding = &#39;ISO-885901&#39;
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
　　仔细观察 BeautifulSoup 标签，我们看到：
　　确定如何获取内容
　　警告：此过程可能令人沮丧。
　　网站 抓取过程中的提取可能是一个充满陷阱的艰巨过程。我认为解决这个问题的最好方法是从一个有代表性的例子开始，然后扩展（这个原则适用于任何编程任务）。查看页面的 HTML 源代码至关重要。有很多方法可以做到这一点。
　　可以在终端使用Python查看页面的全部源码（不推荐）。运行此代码需要您自担风险：
　　print(soup.prettify())
　　虽然打印出页面的整个源代码可能适用于某些教程中显示的玩具示例，但大多数现代 网站 页面上都有很多东西。即使是 404 页面也可以填充页眉、页脚等代码。
　　通常，在您最喜欢的浏览器中通过“查看页面源代码”浏览源代码最简单（右键单击，然后选择“查看页面源代码”）。这是查找所需内容的最可靠方法（稍后我将解释原因）。
　　Family Dollar页面源代码
　　在这种情况下，我需要在这个巨大的 HTML 海洋中找到我的目标内容——地址、城市、州和邮政编码。通常只需简单搜索页面源 (ctrl+F) 即可为您提供目标位置所在的位置。一旦我真正看到我的目标内容示例（至少一家商店的地址），我就会找到一个属性或标签来区分该内容与其他内容。
　　首先，我需要采集爱达荷州 Family Dollar 商店中不同城市的 URL，并访问这些 网站 以获取地址信息。这些 url 似乎收录在 href 标签中。惊人的！我将尝试使用 find_all 命令进行搜索：
　　dollar_tree_list = soup.find_all(&#39;href&#39;)
dollar_tree_list
　　搜索 href 没有结果，该死的。这可能会失败，因为 href 嵌套在 itemlist 类中。下次尝试时，搜索 item_list。由于 class 是 Python 中的保留字，因此请改用 class_。soup.find_all() 原来是 bs4 函数的瑞士军刀。
　　dollar_tree_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
for i in dollar_tree_list[:2]:
  print(i)
　　有趣的是，我发现搜索特定类的方法通常是一种成功的方法。通过找出对象的类型和长度，我们可以了解更多有关该对象的信息。
　　type(dollar_tree_list)
len(dollar_tree_list)
　　您可以使用 .contents 从 BeautifulSoup“结果集”中提取内容。这也是创建单个代表性示例的好时机。
　　example = dollar_tree_list[2] # a representative example
example_content = example.contents
print(example_content)
　　使用 .attr 查找对象内容中存在的属性。注意：.contents 通常会返回一个精确的项目列表，因此第一步是使用括号符号对项目进行索引。
　　example_content = example.contents[0]
example_content.attrs
　　现在，我可以看到 href 是一个属性，它可以像字典项一样被提取：
　　example_href = example_content[&#39;href&#39;]
print(example_href)
　　集成 网站 爬虫
　　所有这些探索都为我们提供了前进的道路。这是一个清理版本，以阐明上述逻辑。
　　city_hrefs = [] # initialise empty list
for i in dollar_tree_list:
    cont = i.contents[0]
    href = cont[&#39;href&#39;]
    city_hrefs.append(href)
#  check to be sure all went well
<p>
for i in city_hrefs[:2]:
  print(i)
</p>
　　输出是用于抓取爱达荷州 Family Dollar 商店的 URL 列表。
　　也就是说，我仍然没有得到地址信息！现在需要爬取每个城市的URL来获取这些信息。所以我们从一个有代表性的例子开始。
　　page2 = requests.get(city_hrefs[2]) # again establish a representative example
soup2 = BeautifulSoup(page2.text, &#39;html.parser&#39;)
　　家庭美元地图和代码
　　地址信息嵌套在type="application/ld+json"中。在进行了大量的地理定位抓取之后，我开始意识到这是存储地址信息的通用结构。幸运的是， soup.find_all() 打开了按类型搜索。
　　arco = soup2.find_all(type="application/ld+json")
print(arco[1])
　　地址信息在第二个列表成员中！我懂了！
　　使用 .contents 提取内容（从第二个列表项）（这是过滤后合适的默认操作）。同样，由于输出是一个列表，我索引了列表项：
　　arco_contents = arco[1].contents[0]
arco_contents
　　哦，那看起来不错。此处提供的格式与 JSON 格式一致（并且该类型的名称中确实有“json”）。JSON 对象的行为类似于具有嵌套字典的字典。一旦您习惯了使用它，它实际上是一种很好的格式（当然，它比一长串正则表达式命令更容易编程）。虽然在结构上它看起来像一个 JSON 对象，但它仍然是一个 bs4 对象，需要以编程方式转换为 JSON 对象才能访问它：
　　arco_json =  json.loads(arco_contents)
　　type(arco_json)
print(arco_json)
　　在该内容中，有一个名为 address 的键，它需要一个相对较小的嵌套字典中的地址信息。它可以像这样检索：
　　arco_address = arco_json[&#39;address&#39;]
arco_address
　　嗯，请注意。现在我可以遍历存储爱达荷州 URL 的列表：
　　locs_dict = [] # initialise empty list
for link in city_hrefs:
  locpage = requests.get(link)   # request page info
  locsoup = BeautifulSoup(locpage.text, &#39;html.parser&#39;)
      # parse the page&#39;s content
  locinfo = locsoup.find_all(type="application/ld+json")
      # extract specific element
  loccont = locinfo[1].contents[0]  
      # get contents from the bs4 element set
  locjson = json.loads(loccont)  # convert to json
  locaddr = locjson[&#39;address&#39;] # get address
  locs_dict.append(locaddr) # add address to list
　　使用 Pandas 组织我们的 网站 抓取结果
　　我们已经用大量数据加载了字典，但是还有一些额外的无用项目使得数据的重用变得比需要的更复杂。为了执行最终的数据组织，我们需要将其转换为 Pandas 数据框，删除不需要的列@type 和 country，并检查前五行以确保一切正常。
　　locs_df = df.from_records(locs_dict)
locs_df.drop([&#39;@type&#39;, &#39;addressCountry&#39;], axis = 1, inplace = True)
locs_df.head(n = 5)
　　一定要保存结果！！
　　df.to_csv(locs_df, "family_dollar_ID_locations.csv", sep = ",", index = False)
　　我们做到了！Idaho Family Dollar 商店有一个逗号分隔的列表。多么激动人心。
　　关于 Selenium 和数据抓取的一些说明
　　Selenium 是一种用于自动与网页交互的常用工具。为了解释为什么它有时是必要的，让我们看一个使用 Walgreens 网站 的例子。“Inspect Element”提供浏览器显示内容的代码：
　　虽然“查看页面源代码”提供了有关将获得哪些请求的代码：
　　如果这两者不匹配，则有修改源代码的插件——因此应该在浏览器加载页面后访问它。requests 不能做到这一点，但 Selenium 可以。
　　Selenium 需要网络驱动程序来检索内容。实际上，它打开一个网络浏览器并采集该页面的内容。Selenium 功能强大 - 它可以通过多种方式与加载的内容进行交互（阅读文档）。使用 Selenium 获取数据后，继续像以前一样使用 BeautifulSoup：
　　url = "https://www.walgreens.com/stor ... ot%3B
driver = webdriver.Firefox(executable_path = &#39;mypath/geckodriver.exe&#39;)
driver.get(url)
soup_ID = BeautifulSoup(driver.page_source, &#39;html.parser&#39;)
store_link_soup = soup_ID.find_all(class_ = &#39;col-xl-4 col-lg-4 col-md-4&#39;)
　　对于 Family Dollar 案例，我不需要 Selenium，但当呈现的内容与源代码不同时，我会继续使用 Selenium。
　　概括
　　综上所述，在使用网站爬取完成有意义的任务时：
　　如果您对答案感到好奇：
　　家庭美元位置图
　　美国有很多 Family Dollar 商店。
　　完整的源代码是：
　　
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
from pandas import DataFrame as df
page = requests.get("https://www.familydollar.com/locations/")
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
# find all state links
state_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
state_links = []
for i in state_list:
    cont = i.contents[0]
    attr = cont.attrs
    hrefs = attr[&#39;href&#39;]
    state_links.append(hrefs)
# find all city links
city_links = []
for link in state_links:
    page = requests.get(link)
    soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
    familydollar_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
    for store in familydollar_list:
        cont = store.contents[0]
        attr = cont.attrs
        city_hrefs = attr[&#39;href&#39;]
        city_links.append(city_hrefs)
# to get individual store links
store_links = []
for link in city_links:
    locpage = requests.get(link)
    locsoup = BeautifulSoup(locpage.text, &#39;html.parser&#39;)
    locinfo = locsoup.find_all(type="application/ld+json")
    for i in locinfo:
        loccont = i.contents[0]
        locjson = json.loads(loccont)
        try:
            store_url = locjson[&#39;url&#39;]
            store_links.append(store_url)
        except:
            pass
# get address and geolocation information
stores = []
for store in store_links:
    storepage = requests.get(store)
    storesoup = BeautifulSoup(storepage.text, &#39;html.parser&#39;)
    storeinfo = storesoup.find_all(type="application/ld+json")
    for i in storeinfo:
        storecont = i.contents[0]
        storejson = json.loads(storecont)
        try:
            store_addr = storejson[&#39;address&#39;]
            store_addr.update(storejson[&#39;geo&#39;])
            stores.append(store_addr)
        except:
            pass
# final data parsing
stores_df = df.from_records(stores)
stores_df.drop([&#39;@type&#39;, &#39;addressCountry&#39;], axis = 1, inplace = True)
stores_df[&#39;Store&#39;] = "Family Dollar"
df.to_csv(stores_df, "family_dollar_locations.csv", sep = ",", index = False)
　　作者注：本文改编自我于 2020 年 2 月 9 日在俄勒冈州波特兰的 PyCascades 上的演讲。
　　通过：
　　作者：Julia Piaskowski 题目：lujun9972 译者：stevenzdg988 校对：wxy
　　本文由LCTT原创编译，Linux中国荣幸推出
　　教程:站长工具网怎么样 站长工具网介绍
　　网站站长工具怎么样？当然很受欢迎！他可以说是一款非常流行的SEO工具。这在百度搜索引擎中对SEO关键词的排名就可以看出来。一个没有太多内容支持的简单工具页面就可以做SEO，关键词，百度搜索引擎搜索结果的自然排名。其次，可以看出 SEO 人员使用此工具的频率。
　　
　　它还为我们的 SEO 流程带来了新想法，网站 最终的成功在于对用户有价值。下面杭州seo就为大家介绍一下站长工具，让我们看看它们为什么受到网站站长的青睐。
　　可以看出这个工具的使用非常简单，用户只需要输入网址查询，然后点击即可！
　　 还提供丰富的数据和信息。查询主要包括：网站基本信息、百度相关、网站反链、历史收录、网站标题、关键词、描述信息、关键词排名信息、服务器信息等。
　　
　　还有一个很实用的功能，长尾词推荐，系统会推荐一些可以根据我们的网站关键词优化的长尾关键词。在后续的优化中加入这些长尾关键词会大大增加网站的权重。
　　SEO站长工具可以根据需要对各种信息进行分类查询，可以查询到的信息比较完整、全面、准确度高。友情链接查询也比较完善。用户体验，速度和设计都不错，唯一就是广告太多。
　　但缺点并不能掩盖优点。这也是为什么有3000多种SEO工具，站长们却偏偏偏爱他的原因！哎~妈的，站长工具的魅力无处安放！ 查看全部

　　解决方案:一种基于影视素材本体的关键词查询扩展方法研究
　　沉毅1，赵琳2
　　(1.上海大学计算机中心 上海 200444；2.上海大学计算机工程与科学学院 上海 200444)
　　: 在语义搜索引擎系统中，为了在不限制用户输入的情况下使检索内容更贴近用户需求，提出了一种基于视频素材本体的查询扩展方法。根据本体模型对用户检索文本中的关键词进行推理，并根据相似语义进行扩展，旨在得到更符合用户检索需求的扩展关键词集，并在以此为基础来检索视频素材，从而提高搜索引擎的召回率。
　　：语义搜索；本体；查询扩展；视频片段
　　基于关键词的搜索引擎的查询扩展通常以检索文本中的关键词为中心，与这些关键词相关的语义概念很少被收录在扩展集中。在这种情况下，当用户输入的搜索内容较少时，系统根据扩展集搜索得到的结果准确率和召回率较低，不能满足用户的需求。因此，基于关键词的搜索引擎无法消除用户需求与检索结果之间的不一致。基于本体的关键词查询扩展弥补了这一不足。该技术结合了本体、搜索引擎、计算机语言学等技术，将用户输入的搜索文本中的关键词提取出来，并与这些关键词相关的词一起，形成一个新的、更长、扩展的 关键词 集，可以更准确地表达用户的搜索需求。根据这个集合，我们可以尽可能全面地了解用户的搜索意图。在[1]的基础上对信息资源进行检索，从而在一定程度上弥补了用户检索信息的不足，同时提高了搜索引擎的召回率。
　　1 相关研究
　　本体论起源于哲学，又称本体论、本体论或本体论。GRUBER TR [2] 对本体的定义“本体是共享概念模型的清晰和形式化的规范”得到了最广泛的认可。自2000年本体概念被引入人工智能领域以来，本体引起了各个学科的极大兴趣。
　　目前，本体描述语言有很多种。由于Web Ontology Language (OWL)格式在所有本体语言中具有最强的描述能力，能够清晰地表达词表中术语的含义和术语之间的关系，使其在Web内容的可理解性上更胜一筹到其他几种本体语言，所以本文选择OWL作为本文的本体描述语言。
　　1.2 本体推理
　　除了本体中直接定义的知识外，还有很多隐含的其他知识，需要借助推理工具进行关键词推理和查询，从而获得隐含的知识。本文选择Jena[3]作为影视领域的本体推理引擎。Jena 是惠普开发的 Java 开源工具包。其推理API以其强大的推理功能可以操作OWL描述的本体。它已广泛用于语义 Web 应用程序中。
　　在本文中，Jena推理需要实现以下内容： (1) 实现将本体持久化到数据库的操作；(2)推理类间关系，对视频素材本体模型进行分析，生成一组描述概念上下关系的三元组，用于后续计算本体模型中的概念相似度。
　　1.3 查询扩展
　　为了提高检索的命中率，需要利用查询扩展技术[4]，在不限制检索文本内容的情况下，根据用户输入的检索信息中的关键词进行语义扩展由用户输入。基于本体的查询扩展技术的引入在信息检索过程中取得了一定的效果。该技术基于领域本体推理得到的知识，通过计算本体概念的相似度，将本体中与检索关键词相关的概念作为查询扩展的一部分。这种通过量化得到的query expansion set，不仅降低了search bias，而且限制了检索关键词扩展的范围，从而大大提高了召回率。
　　2 基于视频素材本体的查询扩展
　　2.1 视频素材本体建模
　　基于影视素材本体的关键词查询扩展采用语义技术对本体中的概念进行推理扩展，推理扩展基于影视素材本体模型。
　　本文采用Protégé，采用图解建模的方法构建影视本体模型。您可以在Protégé中点击相应的项，添加或编辑类、子类、属性、实例等。建模完成后，保存为OWL格式文件，Protégé自动将本体转换为OWL格式语言。视频素材本体建模后的部分效果如图1所示。
　　2.2 查询推理规则
　　Jena自带的通用规则[5]不会限定具体领域，主要检查本体中基于实例、公理和规则的层次关系、传递性、类间不相交性等概念和约束的可满足性，因此实现查询隐式。收录信息并扩展隐性知识。当Jena自带的规则不能满足系统的推理需求时，可以自定义规则来满足系统的个性化需求。本文借助SPARQL[6]查询语言，建立自定义查询规则，以获得更准确的查询结果。
　　SPARQL 由 W3C 发起。它根据定义匹配的三元组模板查询RDF，可以将RDF中满足一定条件的三元组以集合或RDF图的形式作为查询结果返回。SPARQL提供了四种不同的查询形式[7]：SELECT、ASK、CONSTRUCT、DESCRIBE，其中SELECT是最常用的查询类型，本文也采用这种查询形式。SPARQL的查询语法是四元组(GP, DS, SM, R)，其中DS和R可以根据查询需要省略。查询语句的格式如表1所示。
　　2.3 相似度值和查询扩展阈值的确定
　　
　　本文不讨论相似度和查询扩展阈值的详细计算过程，仅给出简要的处理方法。
　　影响概念语义相似度的因素很多，常见的有：字面相似度、语义重合度、距离相似度、层次差异和层次深度、属性匹配等，需要结合本体的结构和属性模型，将相关因素带入相似度计算方法，综合各种影响因素，得到概念相似度计算公式。
　　得到本体中概念的相似度后，在查询扩展的过程中，需要确定一个阈值，过滤相似度不满足阈值的概念，将满足阈值的概念加入到查询扩展集中。通常的阈值确定方式是：根据本体中小规模测试概念的相似度值和暂定阈值，人工评估相似度满足阈值的概念是否满足系统要求，通过不断实验调整阈值，最后确定阈值。
　　3 语义扩展
　　3.1关键词查询扩展过程
　　本节结合本体模型和推理规则，在参考文献[1]和[8]的基础上，总结了扩展视频素材检索文本中关键词的语义相似度的过程，如图2所示. 其中，sim1(A,B)和sim2(A,B)表示根据关键词是否为影视素材本体中的概念来判断不同情况下的相似度计算公式，综合影响影响概念相似度的各种因素；而a和b是用来过滤相似度概念的阈值。经过实验和不断调整参数，最终将a设为0.51，b设为0.63。
　　关键词语义相似度扩展过程如下：首先将检索文本预处理后得到的关键词集中的关键词添加到扩展的关键词集中，然后依次添加关键词集中的每一个关键词判断它是否是视频素材本体中的一个概念。如果当前关键词不是本体中的概念，则需要找到本体中根据公式sim1(A,B)计算的相似度大于阈值a的概念，将这些概念添加到扩展的 关键词 集；如果当前关键词是影视素材本体中的概念，则检查本体中是否存在与当前关键词等价的关键词，如果有，则添加&lt; 中扩展名的等效词
　　3.2 查询扩展实现
　　在关键词查询扩展实现部分，本文使用MySQL数据库存储数据。以下是查询扩展实现计算中用到的数据表：
　　searchText：用于存储预处理后得到的检索到的关键词；
　　classCon：存放Jena解析本体文件后得到的概念信息，包括（节点ID，节点名称，节点层级，父节点ID）；
　　classInOnt：存储本体中满足阈值b的节点对及其相似度信息，包括（节点AID，节点BID，相似度）；
　　classDouble：存储预处理得到的关键词，而不是本体中的节点，以及本体中与这个关键词相似度达到阈值b的节点信息，以及两者信息的相似度. 包括(关键词, 节点ID, 节点名称, 相似度);
　　expandKeywords：存储展开的关键词，包括（节点ID，节点名称，相似度）。
　　下面给出基于视频素材本体的关键词查询扩展的实现：
　　(1) 获取领域本体文件；
　　(2)利用Jena解析本体文件，生成一组描述上下关系概念的三元组，以文件的形式存入内存；
　　(3) 对于步骤(2)中文件中的三元组，从根节点开始，依次遍历每个节点，将节点信息保存到表classCon中；
　　(4)从表classCon中读取节点并组成所有节点对，以(节点1，节点2，相似度)的形式写入到表classInOnt中，其中相似度值设置为0；
　　(5)将表classInOnt中未处理的记录一一取出，根据取出的记录和本体模型计算影响两个概念相似度的不同因素的值；
　　(6)根据公式sim2(A,B)根据步骤(5)中计算出的决定语义相似度的因子的值计算概念对的相似度，修改表classInOnt中对应的相似度值；
　　(7)检查表classInOnt中是否有未处理的记录，如果有，转步骤(5)；否则转步骤(8)；
　　(8)删除表classInOnt中相似度小于阈值b的节点对，完成本体中节点对相似度值的更新；
　　
　　(9) 根据步骤(4)~(8)，可以完成表classDouble中关键词和节点对的更新。不同的是概念相似度需要根据公式sim1(A,B)计算，保留的关键词与节点对的相似度需要满足阈值a；
　　(10) 从表searchText中取出一个未处理的关键词，判断是否是本体中的概念，如果是则将其相似度设为1，将关键词和相似度值相加给extension中的关键词设置expandKeywords，判断本体中是否有与当前关键词等价的概念，如果有，则在expandKeywords中加入等价词，并设置对应的相似度值与 1 等价的词，转步骤(11)，否则转步骤(12)；
　　(11) 从表classInOnt中找到与当前关键词的节点对的关键词，将这些关键词和节点对的相似度添加到expandKeywords；
　　(12) 从表classDouble中找到与当前关键词组成的节点对的节点，将这些节点及其相似度添加到expandKeywords；
　　(13)检查searchText中是否有未处理的关键词，如果有则转步骤(10)，否则转步骤(14)；
　　(14) 输出存储扩展后的关键词的表expandKeywords，算法结束。
　　通过上述算法得到扩展的关键词集合。
　　3.3 查询扩展实验
　　为了验证关键词相似度查询扩展算法的有效性，用视频素材本体模型对该算法进行了验证。选择搜索文本“两个孩子在路上骑自行车”。"、"Bicycle"，根据3.2节的扩展实现算法查询扩展这些关键词，得到扩展后的关键词和对应的相似度，如表2所示。
　　从表2可以看出，对检索到的文本“两个孩子骑自行车”进行预处理和语义相似度扩展后，得到扩展的关键词集合，计算集合的相似度值从大到小排序, 如表 3 所示。
　　由表2和表3可知，根据本文的研究，检索关键词基于影视素材本体模型进行了扩展，扩展集中的概念能够反映用户的检索意图更完整，从而验证了本文。所提出的关键词 查询扩展方法的有效性。
　　4。结论
　　本文基于影视领域的本体模型，研究了关键词在素材检索过程中的查询扩展，提出了关键词根据相似度进行扩展的实现方案，即在搜索文本中搜索关键词，对影视素材本体模型中的概念进行推理，得到相似度满足阈值的查询扩展集。实验结果表明，扩展后的关键词集能够充分收录用户的检索需求。本文的下一步是对根据扩展关键词集关键词中的相似关系对检索结果进行排序进行深入研究。
　　参考
　　[1] 干建侯, 蒋悦．本体方法及其应用[M]．北京：科学出版社，2011．
　　［2］GRUBER T R. 用于知识共享的本体设计原则［J］．国际人机研究杂志, 1995, 43(56): 907928.
　　［3］Apache Jena入门［EB/OL］.(2015××××)［20160130］.
　　[4]李帅．基于语义相似度的查询扩展优化[D]．杭州: 杭州电子科技大学, 2011.
　　［5］李冰．基于领域本体的专利语义检索研究［D］．北京：北京理工大学，2015.
　　[6] W3C.SPARQL Query Language for RDF [EB/OL].(2013-03-21)[2016-01-20]. /TR/2013/REC-sparql11-query-20130321/.
　　［7］岳晓璐．语义Web中RDF数据关联规则挖掘方法研究［D］．大连: 大连海事大学, 2015.
　　[8] 陆靖．基于语义网的语义搜索研究与应用[D]．北京：北京工业大学，2013.
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　　解决方案:Google优化-如何精准分析页面高转化关键词？
　　1.具有一定的商业价值（Business Value）
　　我们一般在必应、谷歌等搜索引擎中搜索这个词。观察搜索引擎结果的顶部或底部是否会有搜索引擎竞价广告。如果有竞价广告，则说明该词具有一定的商业价值。
　　通过自己对行业的了解，推测当前词汇的商业价值。例如，当通用词汇中有price（价格）、manufacturer（制造商）、China（中国）等词时，大部分词是可以转化的，具有一定的商业价值。当然，这种做法因行业而异，所以只是备选方案。
　　2.具有一定的搜索量（Search Volume）
　　关于关键词的搜索量，搜索引擎不会准确的告诉你准确的数值。但是我们可以通过多套工具来判断。
　　
　　Chrome 浏览器的 Keywords Everywhere 插件。下载安装后，验证API，即可查看任意词的搜索量。
　　用于 Google Adwords 的关键字规划器 (关键词planner) 工具。关键词 规划工具可以检查关键词 在最高 CPC 下的曝光率。基本上可以理解为：最大CPC曝光量≈搜索量。
　　3、有一定的衍生词储备（Expandable）
　　1.什么是衍生词
　　
　　简单的说，就是你选择的词汇能否进一步推导出来。因为一个页面不会只参与一个词的排名，而是多个词。通常是您的目标 关键词 的派生物。同时，这意味着您可以获得多组词的有机搜索流量。
　　2. 如何判断关键词是否可以导出？
　　很简单，打开谷歌搜索首页，把关键词放进去，看下拉框里出现了多少个词，就知道一个词的出处。
　　如果一个词汇表没有任何下拉框，基本上就意味着这个词汇表已经用完了。那么这个关键词可能不是一个好的目标关键词，因为没有下拉意味着这个关键词可能没有太大的音量。同时没有足够的衍生词来支撑流量，这个页面带来的价值可能比较低。
　　我们希望我们的页面能够排在谷歌的第一页，以实现高转化和表单查询。我们首先需要做好前期分析的关键词，然后加入更多有吸引力的原创优质内容，进行精准布局。
　　核心方法:如何进行SEO关键词研究（入门指南） –
　　内容
　　第 1 章关键词研究基础
　　在深入研究复杂的 关键词 研究以及如何为您的业务找到最好的 关键词 之前，先了解一些基础知识。
　　什么是关键词研究？
　　关键词 研究是在搜索引擎中寻找 关键词 进行排名的过程。目标是了解客户搜索的潜在意图，以及如何进行搜索。
　　它还涉及分析和比较 关键词 以找到最好的 关键词 机会。
　　为什么 关键词 研究很重要？
　　关键词研究是了解人们在搜索引擎中输入的内容的唯一方法。您需要了解它以避免创建关于没有人搜索的主题的内容。然而，许多网站都犯了这个错误，这可能是 90.63% 的页面没有从 Google 获得流量的一个重要原因。
　　关键词研究还可以帮助您解决以下问题：
　　了解这些问题的答案将帮助您更好地定位自己。
　　第 2 章如何找到 关键词 建议
　　关键词研究首先考虑潜在客户如何搜索您的企业或网站。然后，您可以使用 关键词 研究工具来扩展这些想法并找到更多 关键词。
　　这是一个简单的过程，但要做好，必须做两件事：
　　你需要对你的行业有很好的了解。您需要了解 关键词 研究工具的工作原理以及如何充分利用它们。
　　下面我们将介绍一些可行的方法来提高您在这两个领域的知识，并在此过程中发现您网站的潜在质量 关键词。
　　想想你的“种子”关键词 查看竞争对手的排名 关键词 使用 关键词 工具研究你的利基市场 1. 想想你的“种子”关键词
　　种子 关键词 是 关键词 研究过程的基础。他们定义了你的利基并帮助你识别你的竞争对手。您还可以将 关键词 播种到 关键词 工具中以查找数以千计的 关键词 建议（稍后会详细介绍）。
　　如果您已经有想要在线推广的产品或业务，则寻找种子 关键词 很容易。想想人们将如何在 Google 中搜索以找到您提供的产品。
　　例如，如果您销售咖啡机和设备，则种子 关键词 可能是：
　　请注意，种子 关键词 本身不一定值得在您的网站上定位。毕竟，您只需要将它们作为“种子”来使用即可。所以不要太依赖你的种子关键词。只需几分钟即可找到它们。找到与网站主题相关的种子词后，您可以继续下一步。
　　2. 查看竞争对手的排名 关键词
　　查看哪些 关键词 正在为您的竞争对手带来流量通常是进行 关键词 研究的最佳方式。但首先，您需要确定您的竞争对手是谁。这就是您的头脑风暴 关键词 列表派上用场的地方。只需用谷歌搜索你的一个种子 关键词，看看谁排在第一页上。
　　如果您的种子文件中排名靠前的 关键词 站点均不匹配您的站点（或您计划使用的站点），请尝试通过选择 Google 自动完成功能提供的 关键词 建议再次搜索。
　　例如，如果您销售咖啡设备，您会在“卡布奇诺咖啡机”的搜索结果中发现比“卡布奇诺咖啡”更多的实际竞争对手。那是因为大部分商城网站排名第一，博客内容排名靠后。
　　无论哪种方式，您在识别竞争站点时仍然需要使用判断力。如果您看到像亚马逊或纽约时报这样的大品牌在您的种子 关键词 上排名，不一定要将它们视为竞争对手。始终寻找与您自己的网站（或您计划创建的网站）相似的网站。
　　然后你可以将这些站点依次放入 AhrefsSite Explorer（网站分析）并查看 Top Pages（热门页面）报告。这将显示他们从中获得最多流量的页面。它还显示 关键词 这些页面从哪些页面获得最多流量。
　　我们使用 Site Explorer 分析了一个竞争网站，并为我们假设的咖啡店找到了一些有趣的 关键词：
　　如您所见，即使您非常熟悉这个行业，通过研究您的竞争对手，您仍然可以找到很多您自己无法找到的独特的 关键词 金阿姨。
　　如果您已经检查了搜索结果中的所有竞争对手并且仍然需要更多 关键词 建议，您可以在 Site Explorer 的竞争域报告中找到更多的竞争对手。只要插入一个你已知的竞争对手，它就会根据站点参与排名的关键词来匹配对应的竞争对手网站。
　　您可以针对几乎无限数量的 关键词 建议一遍又一遍地重复上述过程。
　　您是否看到了很多您已经涵盖的主题？
　　如果您正在关键词研究您所在行业的成熟网站，您可能会发现您已经关键词涵盖了您的大部分竞争对手。在这种情况下，您可以试试我们的内容差距工具。它会找到一个或多个 关键词 正在排名但您没有排名的竞争对手。只需将一些竞争对手的域名放在顶部，将您的网站放在底部，然后点击“显示 关键词”。
　　以下是 Homegrounds 和 Roasty Coffee 排名的数千个 关键词 中的几个 关键词，关键词 没有参与排名：
　　在此视频中了解有关使用 Content Gap 的更多信息。
　　3. 使用关键词研究工具
　　竞争对手可以成为关键词建议的重要来源。但是，您的竞争对手可能仍然没有涵盖很多 关键词，您可以使用 关键词 研究工具找到 关键词。
　　关键词研究工具的工作方式大致相同。您输入种子 关键词，它们会生成 关键词 建议。
　　Google 的 关键词 规划器可能是最著名的 关键词 工具。它是免费使用的。虽然它主要针对 Google Ads 客户，但您也可以使用它来查找 关键词 以进行 SEO。
　　让我们输入一些种子 关键词 并查看它提供的数据：
　　您会注意到其中一些建议收录
种子 关键词。这些称为部分匹配 关键词。然而，并非所有 关键词 都是如此。比如“k杯”这个词，除非你是咖啡鉴赏家，否则你可能不知道这个词和咖啡有关。
　　暗示。
　　您在 Google 的 关键词 规划器中看到的“竞争”指标与 SEO 无关。它指的是有多少广告商愿意为那个关键词投放付费广告。所以你不需要关注它。
　　除了 关键词 规划器，还有许多免费的 关键词 研究工具。如果您的预算紧张，使用这些工具也是个好主意。但是你也会发现这些工具有些问题。毕竟，这些工具的目的是将您转化为它们的用户。
　　如果您想认真对待 关键词 研究，不妨跳过免费工具，开始使用专业的 关键词 研究工具，例如 Ahrefs Keywords Explorer（关键词分析）。
　　让我们输入一些种子 关键词 并查看它生成了多少 关键词 建议。
　　370 万条建议，这仅来自短语匹配（部分匹配）报告，其他报告也以不同方式提供关键词建议。
　　以下是关键字资源管理器（关键词分析）中的报告如何匹配 关键词：
　　现在，您可能会收到大量关键词建议，但不要担心，您将在下一节中学习如何缩小建议范围。
　　暗示。
　　Keywords Explorer (关键词analytics) 还为其他搜索提供大量关键词建议，其中一些搜索包括 Bing、YouTube、Amazon、百度等。
　　4.研究你的利基
　　到目前为止我们所讨论的一切都足以产生几乎无限数量的关键词建议。但与此同时，该过程会让您“陷入困境”。因为结果将受到 关键词 种子的限制，这意味着您几乎肯定会错过一些很棒的 关键词 建议。
　　您可以通过更详细地研究细分市场来解决这个问题。从浏览行业论坛和问答网站开始。这将帮助您找到潜在客户遇到的问题，这些问题未收录
在 关键词 工具中。
　　例如，这是 /r/coffee subreddit 上的一篇热门帖子：
　　这个人问的是关于 Aeropress 咖啡机的问题。如果我们将该术语放入关键字资源管理器（关键词分析），我们会发现它在美国的平均每月搜索量为 61,000 次。
　　这样的主题可能无法用关键词研究工具发现，因为它不收录
任何种子关键词。
　　以下是该目录中值得我们关注的其他一些有趣主题：
　　如果您发现一个热门话题，您可以为它添加新种子 关键词 并将其放入关键字资源管理器（关键词分析）以找到更多建议。例如，如果我们用“aeropress”作为种子 关键词 并检查“短语匹配”报告，我们可以看到成千上万的 关键词 建议。
　　除了浏览论坛等，您的客户也可以成为 关键词 创意的重要来源。请记住，这些是您已经与之有业务往来的人。您想要的是吸引更多像他们一样的人访问您的网站。
　　以下是从客户那里提取主题的几种方法：
　　执行此操作时，请务必注意它们使用的语句。它通常与您使用的声明不同。例如，如果您在线销售咖啡机，您的客户可能会搜索之前对特定咖啡机的比较。
　　第 3 章如何分析 关键词
　　
　　有很多关键词建议很好。但是你怎么知道哪个是最好的呢？毕竟，手工梳理如此多的数据几乎是不可能的。
　　解决方案很简单：在创建有关这些主题的内容之前，使用 SEO 指标和数据缩小范围并将它们分开。
　　您可以使用以下五个 关键词 指标来执行此操作。
　　知名度
　　搜索量告诉您每月 关键词 搜索的平均次数。例如，在美国每月约有 40,000 次搜索“摩卡壶”。
　　这个值需要注意三点：
　　是搜索次数，而不是搜索人数。在某些情况下，某人可能会在一个月内多次搜索 关键词，例如“新加坡的天气”。这些都会增加搜索量，甚至可能是同一个人搜索。它不会告诉您通过排名会获得多少流量。即使您排名第一，关键词 也很少会超过该数字的 30%。如果它超过了，那么你真的很幸运。这是一年中的月平均值。如果在 12 月有 120,000 次 关键词 搜索，而在剩余的 11 个月中没有 关键词 搜索，则每月搜索量为 10,000（120,000/12 个月）
　　在关键字资源管理器（关键词 分析）的任何报告中，您都会看到搜索量过滤器：
　　此过滤器主要用于两个方面：
　　过滤掉多余的 关键词。如果您的站点是新站点，您可能不想过滤每月搜索量超过 100,000 次的 关键词，因为它们可能非常有竞争力。专门针对小批量 关键词 进行过滤。也许你想找竞争少、流量小的关键词，这样你就可以轻松地用短文吸引更多流量。我们称之为长尾 关键词。
　　你知道大多数 关键词 都是长尾巴 关键词 吗？
　　长尾 关键词 指的是搜索量较低的 关键词。之所以这样称呼它们，是因为它们位于所谓的“搜索需求曲线”的最末端：
　　如您所见，在曲线的顶部，我们有少量非常受欢迎的搜索词，例如：
　　这些我们称之为头词。
　　曲线的尾端由数亿个搜索量非常低的关键词组成，例如：
　　如果您想了解更多关于处理不同类型的长尾 关键词 的信息，请查看我们的完整指南。
　　如果您需要查看美国以外国家/地区的搜索量，关键字资源管理器 (关键词analytics) 中有 171 个国家/地区可供选择。您还可以查看全球搜索量（所有国家/地区的搜索总和）。如果您的业务是全球性的，以下两条建议对您很重要：
　　你不应该将自己局限于一个国家。如果您在全球范围内销售产品，美国可能只占您市场的一小部分。如果人们正在寻找您在其他地区提供的产品，您需要及时了解。您应该考虑具有搜索量的国家/地区的“购买力”。也许你看到一个有前途的 关键词 每月有 100,000 次搜索，但其中 90% 来自一个 GDP 较低的国家。在这种情况下，这个 关键词 可能不是一个好的目标，因为搜索者的“购买力”可能很低。
　　例如，看看 关键词 “反向链接生成器”。它有 13,000 次全球搜索，但其中超过 70% 的搜索来自印度、印度尼西亚、孟加拉国和巴基斯坦等人均 GDP 较低的低收入国家。因此，即使您可能为此 关键词 获得很多流量排名，但与 关键词 相比，该流量的“商业价值”可能仍然很低，关键词 超过 70% 的搜索来自美国。
　　关于搜索量要记住的另一件重要事情是它因工具而异。因为每个工具计算和更新此指标的方式不同。您可以在此处和此处了解搜索量估算的复杂性以及为什么有时 Google 的数字并不真正“准确”。
　　注意 关键词 趋势
　　由于搜索量是每年的月平均值，因此通常可以在关键字资源管理器（关键词 分析）中查看 关键词 的趋势图。如果 关键词 是季节性或骤降，则搜索量可能会发生变化。
　　与圣诞节相关的搜索词就是一个很好的例子。它们都在 12 月达到峰值并在 2 月降至零，但搜索量并未反映出这一点。
　　阅读我们的 Google 趋势指南，了解有关研究趋势 关键词 的更多有用提示。
　　点击
　　很多人可能会在 Google 上搜索某些内容，但这并不意味着他们都会点击搜索结果并访问排名靠前的页面。这就是关键字资源管理器（关键词分析）中的点击指示器派上用场的地方。它告诉您 关键词 搜索结果的平均每月点击次数。
　　例如，“咖啡中含有多少咖啡因”这个词
　　尽管每月有 48,000 次搜索，但它只获得了 8,600 次点击。
　　发生这种情况是因为谷歌会直接在搜索结果中显示问题的灾难性。人们无需点击即可找到所需的信息。
　　谷歌将在搜索结果中为越来越多的搜索词提供答案。因此，您需要使用 Keywords Explorer 中的 Clicks 过滤器（关键词 分析）。您可以使用它来过滤掉具有潜在搜索流量的关键词建议。
　　您还应注意，付费广告可能会“窃取”大量关键词点击次数。例如，“braun coffee maker”的点击次数中有 32% 转到了付费广告，因此 关键词 可能更适合投放广告。
　　交通潜力
　　假设您正在考虑 关键词 诸如“咖啡的副作用”之类的东西。根据 Keywords Explorer 的估计（关键词 分析），该术语每月有 1,000 次搜索和 800 次点击。
　　但是，请记住，如果您为这个 关键词 排名，您的页面也可能为所有相关的 关键词 和同义词排名，例如：
　　由于所有这些搜索词的意思大致相同，因此仅根据一个搜索词来估计您的潜在搜索流量是错误的。查看当前排名靠前的页面获得的流量是个好主意，使用关键字浏览器（关键词分析）很容易做到这一点。
　　在这里，我们看到“咖啡的副作用”排名靠前的页面估计每月有大约 3,500 次访问，并参与了 930 多个 关键词 排名：
　　像这样对多个 关键词 进行排名是正常的。我们研究了 300 万个搜索词，排名前 10 的页面平均每页超过 1,000 个其他 关键词 页面。
　　所以不要仅根据搜索量（或点击量）来判断 关键词。查看顶部结果以估计该主题的总搜索流量潜力。在大多数情况下，关键词 的搜索量确实与该主题的整体“流量潜力”相关。但是注意这个细节将帮助您确定 关键词 的优先级并找到您的竞争对手忽略的 关键词 机会。
　　关键词难度
　　SEO 专业人员经常手动测量 关键词 排名难度。也就是说，通过查看其目标 关键词 的排名靠前的页面。他们考虑了许多不同的因素来判断排名的难易程度：
　　反向链接的数量和质量；域名评级；内容长度、相关性、及时性；目标 关键词，同义词的使用；搜索意图；牌; 等等
　　这个过程因人而异，因为对于究竟什么是重要的，什么是不重要的，这里没有达成共识。一个人可能会争辩说修复错误很重要，而另一个人可能会争辩说依赖关系起着更大的作用。关键词 研究工具的创建者都在努力将 关键词 排名难度设置为客观可靠的分数，因为缺乏共识。
　　在与许多专业 SEO 讨论 关键词 难度分数应该考虑的因素后，我们意识到每个人都至少同意一件事：反向链接对排名至关重要。所以最后，我们决定根据链接到前 10 个页面的唯一站点的数量来计算关键字难度 (关键词难度) 分数。
　　正如您在上图中所见，KD 分数与排名前十的搜索结果中的网站获得的链接域数量相关。
　　暗示。
　　请注意，这是“前 10 名”参考。Ahrefs 的 KD 分数并不能说明特定 关键词 #1 排名的绝对数字。它只是为您提供进入前 10 名的建议。
　　了解 KD 的工作原理后，许多人通过将过滤器设置为 0 到 30 来仅关注低难度词。他们没有涵盖站点上的高 KD 关键词，这是一个很大的错误，原因有二：
　　你应该尽早放置高 KD 关键词。由于您将进行大量链接建设，因此创建您的页面并尽快开始推广它是有意义的。拖延的时间越长，你给竞争对手的领先优势就越大，将来更难超越他们。您应该将高 KD 关键词 视为获取链接的机会。排名靠前的页面有很多反向链接的事实表明这些是“值得链接”的主题。换句话说，如果您确保精心设计该主题，它可能会吸引很多反向链接。
　　重点是：KD 不会阻止您针对特定的 关键词。它可以帮助您了解如何对给定主题进行排名以及该主题的“链接价值”。
　　在评估之前，您应该始终手动评估 关键词，而不是仅仅依靠工具的关键字难度 (关键词difficulty) 分数来做出最终决定。没有 关键词 工具可以将 Google 排名算法的复杂性提炼为一个数字。所以你需要时刻注意一些工具的提示。
　　如果您想了解有关关键字难度（关键词难度）的更多信息，请查看我们的关键字难度（关键词难度）指南。
　　每次点击费用 (CPC)
　　每次点击费用 (CPC) 显示广告商愿意为每次 关键词 点击他们的广告支付多少钱。对于广告商来说，它比 SEO 更像是一个指标。但它间接地衡量了 关键词 对我们的价值。
　　例如，关键词“office coffee”的 CPC 相对较高，为 12 美元。那是因为大多数搜索者都希望为办公室购买一台咖啡机，这可能要花费数百或数千美元。相反，“how to make good espresso”的点击价格非常低，因为大多数搜索者都不愿意买东西。他们正在寻找有关如何冲泡浓缩咖啡的信息。
　　一件重要的事情是 CPC 比搜索量更不稳定。虽然大多数 关键词 的搜索需求每个月都大致保持不变，但他们的 CPC 会随着时间的推移而变化。这意味着你在第三方关键词工具中看到的CPC值是特定时间的快照。如果您需要实时数据，则必须使用 AdWords。
　　第 4 章 如何分组 关键词
　　对于列表中的每个 关键词，您都需要有正确的页面和内容。知道如何做到这一点是 关键词 研究过程的核心步骤。幸运的是，您可以通过两个简单的步骤完成此操作：
　　定位父主题 定位搜索意图 1. 定位父主题
　　假设您的列表收录
以下 关键词：
　　您可能想知道，您应该为每个 关键词 构建不同的页面还是将它们全部放在一个页面上？
　　答案在很大程度上取决于谷歌如何看待这些 关键词。它是否将它们视为同一主题的一部分（例如如何制作生咖啡）？还是将它们都视为单独的主题？你可以通过查看谷歌的搜索结果来了解这一点。
　　
　　例如，我们在“如何制作生咖啡”和“什么是生咖啡”中看到一些相同的结果页面。
　　这似乎表明 Google 认为 关键词 是同一个线程的一部分。
　　我们还看到，这两个搜索的大部分结果都是关于制作奶油咖啡的文章。这告诉我们“hat is whipped coffee”是如何制作奶油咖啡主题的一个副主题。
　　因此，将这两个 关键词 放在一个页面上比创建两个单独的页面更有意义。
　　然而，如果我们看一下“不加糖的鲜奶咖啡”，我们会发现相反的情况：
　　结果证明，几乎所有这些都是完全无糖、健康的生咖啡，而不是普通的生咖啡。这告诉我们“不加糖的搅打咖啡”不是制作奶油咖啡的副题（尽管不加糖的奶油咖啡实际上仍然是奶油咖啡）
　　这种方法的问题是它主要是手动的并且速度慢，所以如果你有很多 关键词 需要分析，可能需要一些时间。
　　在关键字资源管理器（关键词 分析）中，我们解决这个问题的方法是为每个 关键词 显示一个“父主题”。它告诉您这些子主题是否可以收录
在父主题中。
　　为了确定“父主题”，我们分析了每个 关键词 排名第一的页面，并找到向该页面发送最多流量的 关键词。
　　让我们把之前的关键词放到Keywords Explorer（关键词分析）中，查看它的“parent topic”：
　　我们在这里看到的内容反映了我们在搜索结果中看到的内容。我们的大多数 关键词 都属于同一主题。唯一的例外是“不加糖的搅打咖啡”，因此这需要一个单独的页面。
　　然而，我们的父主题的功能并不是绝对完美的。在关键词分组方面，没办法每次都给你最准确的建议（这一步在SEO中也叫“关键词聚合”），毕竟谷歌搜索结果不是固定的.
　　例如，在发布本指南后不久，当我在 关键词 报告中查看上述 关键词 的父主题时，我得到了不同的结果：
　　在这里你最好使用关键字资源管理器中的“流量份额&gt;按页面”报告（关键词分析）。通过这种方式，您可以很容易地找出同一页面是否参与了这些 关键词 排名。
　　2. 目标搜索意图
　　假设您的列表中有以下 关键词：
　　如果你通过博客经营在线商店，你需要知道你的博客和你的产品针对的是什么词。
　　对于某些 关键词 来说，这是显而易见的。您不会为“如何冲泡冷萃咖啡”创建产品页面，因为那没有意义。搜索者想知道如何制作冷萃咖啡，而不是购买冲泡设备。
　　但是 关键词 像“手动毛刺咖啡研磨机”呢？您使用的是博客文章还是显示您销售的研磨机的产品列表页面？
　　鉴于您的目标可能是销售更多咖啡研磨机，您的直觉很可能会创建一个类别页面，其中收录
您要销售的所有咖啡研磨机。其实这是错误的举动，因为这种内容不符合搜索者想看到的，也就是搜索意图。
　　我们怎么知道？如果您在 Google 中查看此 关键词 的首页，它们都是关于最好的咖啡研磨机的博客文章。
　　Google 比任何人都更了解用户意图，因此排名靠前的 关键词 结果通常意味着它们更符合用户意图。如果你想获得最高的排名机会，你应该创建与排名靠前的页面相同类型的内容。
　　您可以在关键字资源管理器（关键词 分析）中查看排名靠前的结果，只需单击“SERP”下拉按钮即可。
　　从这里，您可以分析我们所说的搜索意图 3C，以了解如何最好地定位 关键词：
　　内容类型（content type） 内容格式（content format） 内容角度（content angle） 1.内容类型（content type）
　　内容类型通常属于以下五个类别之一：博客、产品、类别、登录页面或视频。
　　2. 内容格式
　　内容格式主要适用于“信息”内容。典型的例子是操作指南、清单、新闻文章、评论等。
　　3.内容角度
　　内容角度是内容的主要卖点。例如，搜索“如何制作拿铁”的任何人似乎都想知道如何在没有机器或任何特殊设备的情况下制作。
　　您只需要知道将您的内容与搜索者的期望保持一致，但您不必效仿或将搜索者困在期望泡沫中。如果你确信你可以用不同的内容类型、格式和角度来吸引搜索者的注意力，那就试试吧。
　　第 5 章如何确定 关键词 优先级
　　关键词确定优先级并不是关键词研究过程的最后一步。相反，这是在您准备好做任何其他事情之前需要完成的事情。当您搜索、分析、分组 关键词 时，问问自己：
　　最后一点尤为重要。虽然搜索量、流量潜力、关键词 难度和搜索意图都是重要的考虑因素，但您还需要考虑哪些 关键词 量对您的业务有价值。.
　　如何衡量关键词的“商业潜力”
　　许多内容营销人员和 SEO 通过将 关键词 映射到用户购买渠道（人们在购买前经历的过程）来判断 关键词 的“价值”。传统观点认为，渠道越高，您购买的可能性就越小。
　　怎么做？最流行的方法是将 关键词 提案分为三类：TOFU、MOFU、BOFU。
　　以下是 Ahrefs 的一些 TOFU、MOFU、BOFU关键词 示例：
　　一般来说，TOFU关键词 具有最高的点击潜力，但访问者还不想购买任何东西。而 MOFU 和 BOFU 关键词 会给你带来更少的流量，但这些人更接近成为你的客户。
　　在 Ahrefs，我们认为这种方法是有限的并且可能会产生误导。
　　以下是三个原因：
　　首先，它没有考虑到你实际上可以引导一个没有“腿部意识”的用户在一个页面上完成从理解到购买的整个阶段。事实上，这就是登陆页面上的许多内容编辑器所做的。他们不会根据 TOFU / MOFU / BOFU 制作广告页面。在大多数情况下，他们会制作一个广告登陆页面，让用户自发地产生问题，了解问题，并提供问题的解决方案。
　　其次，要确认每个关键词到底是TOFU、MOFU还是BOFU其实很难。因为很多话不是那么清楚。例如，对于 Ahrefs，“链接构建工具”可能是我们的 MOFU 或 BOFU 关键词，这完全取决于您如何看待它。
　　第三，一些营销人员将 TOFU 的范围扩大到这样一种程度，以至于他们最终涵盖了很多不相关的话题。例如 Hubspot：
　　鉴于他们的业务是销售营销软件，您如何看待他们的流量来源内容：
　　为了解决这个问题，我们创建了一个简单而客观的“业务评分”来确定 关键词 的价值。这主要基于我们将产品放置在内容中的能力。
　　以下是我们用于博客主题的评分标准：
　　分数定义示例
　　3个
　　我们的产品是解决这个问题的不可替代的解决方案。
　　“如何在 Google 中获得更好的排名”——因为没有领导像 Ahrefs 这样的工具集是很难做到的。
　　2个
　　我们的产品有很大帮助，但不是解决问题所必需的。
　　“SEO 技巧”——因为有些技巧适用于我们的产品，有些则不然。
　　1个
　　我们的产品只能简要提及。
　　“营销理念”- 因为 SEO 是众多营销理念中的一种，但 Ahrefs 可以提供帮助。
　　绝对没有办法提及我们的产品。
　　《社交媒体营销》——因为在这些方面，Ahrefs 没有办法提供帮助。
　　通过将此分数与主题的估计搜索流量潜力配对，我们可以很好地了解哪些主题对我们的业务最有价值。您会注意到我们的博客上几乎没有任何商业评级为零的文章（无法接触我们的产品）。
　　最后，在完成此过程时，请记住，您不仅在寻找“易于排名”的 关键词，而且还在寻找具有最高投资回报率的 关键词。
　　许多网站所有者错误地只关注简单、低难度的 关键词。你应该始终有短期、中期和长期的排名目标。如果你只关注短期目标，你永远不会参加最赚钱的关键词排名。如果只着眼于中长期目标，获取流量需要很长时间。
　　可以这样想：采摘较低的果实很容易，但通常树顶的果实会多汁。但这是否意味着不值得采摘低价水果？不，您仍然应该选择它们。但是，您还应该提前计划并准备好您的梯子，以便稍后采摘更高的水果。
　　总结
　　以上应该足以帮助您了解关键词研究的基本概念并开始规划您的内容策略。
　　如果您想了解更多信息并深入研究 关键词 研究，请查看散布在本指南中的推荐阅读链接。这些将使您更深入地了解各种指标和工具以及如何使用它们。 查看全部

　　解决方案:面向容器日志的技术实践
　　摘要：本文以Docker为例，结合阿里云日志服务团队在日志领域多年积累的丰富经验，介绍容器日志处理的通用方法和最佳实践。
　　背景
　　自2013年dotCloud开源Docker以来，以Docker为代表的容器产品以其隔离性好、可移植性高、资源占用低、启动快等特点迅速风靡全球。下图显示了自 2013 年以来 Docker 和 OpenStack 的搜索趋势。
　　容器技术在部署和交付方面给人们带来了很多便利，但也给日志处理领域带来了很多新的挑战，包括：
　　如果日志保存在容器内，当容器被销毁时，日志将被删除。由于容器的生命周期比虚拟机短很多，创建和销毁是很正常的，所以需要一种持久化保存日志的方法；
　　进入容器时代后，需要管理的目标对象远多于虚拟机或物理机，登录目标容器排查问题会变得更加复杂和不经济；
　　容器的出现让微服务更容易落地。它引入了更多组件，同时为我们的系统带来了松耦合。因此，我们需要一种技术，既能帮助我们全局了解系统的运行情况，又能快速定位问题点，还原上下文。
　　日志处理流程
　　本文以Docker为例，依托阿里云日志服务团队在日志领域多年积累的丰富经验，介绍容器日志处理的通用方法和最佳实践，包括：
　　实时采集
容器日志；
　　查询分析和可视化；
　　日志上下文分析；
　　LiveTail - 云上的 tail -f。
　　实时采集
容器日志
　　容器日志分类
　　要采集
日志，您必须首先找到日志所在的位置。这里我们以Nginx和Tomcat这两个常用的容器为例进行分析。
　　Nginx产生的日志包括access.log和error.log。根据 nginx Dockerfile，access.log 和 error.log 分别重定向到 STDOUT 和 STDERR。
　　Tomcat会产生很多日志，包括catalina.log、access.log、manager.log、host-manager.log等。Tomcat Dockerfile不会将这些日志重定向到标准输出，它们存在于容器内部。
　　容器产生的大部分日志都可以归结为以上几种情况。在这里，我们不妨将容器日志分为以下两类。
　　标准输出
　　使用日志记录驱动程序
　　容器的标准输出将由日志驱动统一处理。如下图所示，不同的日志记录驱动程序会将标准输出写入不同的目的地。
　　通过logging driver采集
容器的标准输出的好处是使用方便，例如：
　　缺点
　　使用除 json-file 和 journald 之外的其他日志记录驱动程序将使 docker logs API 无法使用。例如，当你在宿主机上使用portainer管理容器，使用除上述两种之外的日志驱动时，你会发现无法通过UI界面观察到容器的标准输出。
　　使用 docker 日志 API
　　对于那些使用默认日志驱动的容器，我们可以通过向 docker 守护进程发送 docker logs 命令来获取容器的标准输出。使用这种方式采集
日志的工具有logspout、sematext-agent-docker等。以下示例中的命令表示获取容器自2018-01-01T15:00:00以来的最新5条日志。
　　缺点
　　当日志量较大时，这种方式会给docker daemon带来很大的压力，导致docker daemon无法及时响应创建容器、销毁容器等命令。
　　采集
json-file 文件
　　默认的logging driver会将日志以json格式写入host文件，文件路径为/var/lib/docker/containers//-json.log。这样就可以通过直接采集宿主机文件来达到采集容器标准输出的目的。
　　推荐这个方案，因为既不会导致docker logs API不可用，也不会影响docker daemon，而且现在很多工具都原生支持采集
host文件，比如filebeat、logtail等。
　　文本日志
　　挂载主机目录
　　在容器中采集
文本日志，最简单的方式是在启动容器时，通过bind mount或volumes将宿主机目录挂载到容器日志所在的目录，如下图所示。
　　
　　tomcat容器的access log，使用命令docker run -it -v /tmp/app/vol1:/usr/local/tomcat/logs tomcat挂载host目录/tmp/app/vol1到access log in容器在/usr/local/tomcat/logs目录下，通过采集
host目录/tmp/app/vol1下的日志来达到采集
tomcat访问日志的目的。
　　计算容器rootfs挂载点
　　使用挂载宿主机目录的方式采集
日志会对应用程序造成侵入，因为它要求容器在启动时收录
挂载命令。如果捕获过程可以对用户透明，那就太好了。其实这可以通过计算容器的rootfs挂载点来实现。
　　容器rootfs挂载点离不开的一个概念就是存储驱动。在实际使用中，用户往往会根据Linux版本、文件系统类型、容器读写情况等因素选择合适的存储驱动。在不同的存储驱动下，容器的rootfs挂载点遵循一定的规则，所以我们可以根据存储驱动的类型推断出容器的rootfs挂载点，然后采集
容器的内部日志。下表是一些存储驱动的rootfs挂载点及其计算方法。
　　Logtail解决方案
　　日志服务团队在充分对比各种容器日志采集
方式，综合梳理用户的反馈和诉求后，推出了容器日志一站式解决方案。
　　特征
　　logtail解决方案包括以下功能：
　　支持采集
主机上容器的主机文件和日志（包括标准输出和日志文件）；
　　支持容器自动发现，即在你配置好采集目标后，只要有符合条件的容器被创建，就会自动采集该容器上的目标日志；
　　支持通过docker标签和环境变量过滤指定容器，支持白名单和黑名单机制；
　　自动标记采集到的数据，即在采集到的日志中自动添加容器名称、容器IP、文件路径等标识数据来源的信息；
　　支持采集
K8s容器日志。
　　核心优势
　　通过检查点机制和额外监控进程的部署确保至少一次语义；
　　经过多次双十一、双十二的测试，以及阿里集团内部百万级别的部署规模，稳定性和性能都非常有保障。
　　k8s容器日志采集
　　与K8s生态深度融合，能够便捷采集K8s容器日志是日志服务logtail方案的另一大特色。
　　采集配置管理：
　　支持通过WEB控制台进行采集和配置管理；
　　支持通过CRD（CustomResourceDefinition）进行采集和配置管理（这种方式更容易与K8s的部署发布流程结合）。
　　采集方式：
　　支持通过DaemonSet方式采集
K8s容器日志，即在每个节点运行一个采集
客户端logtail，适用于单功能集群；
　　支持通过Sidecar方式采集
K8s容器日志，即每个Pod以容器的形式运行一个采集
客户端logtail，适用于大型、混合、PaaS集群。
　　关于Logtail方案的详细描述，请参考文章整体提升，阿里云Docker/Kubernetes(K8S)日志方案及选型对比。
　　查询分析和可视化
　　日志采集完成后，下一步就是对这些日志进行查询、分析和可视化。这里以Tomcat访问日志为例，介绍日志服务提供的强大的查询、分析、可视化功能。
　　快速搜索
　　采集
容器日志时会携带容器名称、容器IP、目标文件路径等信息，查询时可以利用这些信息快速定位目标容器和文件。关于查询功能的详细介绍，请参考文档查询语法。
　　实时分析
　　日志服务实时分析功能兼容SQL语法，提供200多种聚合函数。如果您有使用SQL的经验，您可以轻松编写出符合业务需求的分析语句。例如：
　　统计访问次数最多的前 10 个 URI。
　　统计当前15分钟内网络流量相对于前一小时的变化情况。
　　该语句使用 YoY 函数计算不同时间段的网络流量。
　　可视化
　　为了让数据更加生动，您可以使用日志服务内置的各种图表将SQL计算结果可视化，并将图表组合成仪表盘。
　　下图是一个基于Tomcat访问日志的dashboard，展示了错误请求率、网络流量、状态码随时间变化的趋势等信息。仪表板显示多个 Tomcat 容器的聚合数据。您可以使用dashboard filter功能，通过指定容器名称查看单个容器的数据。
　　
　　日志上下文分析
　　查询分析、仪表盘等功能可以帮助我们把握整体信息，了解系统的整体运行情况，但定位具体问题往往需要借助上下文信息。
　　上下文定义
　　上下文是指围绕问题的线索，例如日志中错误的上下文。上下文由两个元素组成：
　　下表显示了不同数据源的最小粒度。
　　上下文查询的挑战
　　在日志集中存储的场景下，采集器和服务器都很难保证日志的原创
顺序：
　　在客户端层面，一台主机上运行着多个容器，每个容器都有多个目标文件需要采集
。日志采集软件需要利用机器的多个CPU核对日志进行解析和预处理，通过多线程并发或单线程异步回调处理网络发送的慢IO问题。这可以防止日志数据按照在机器上生成事件的顺序到达服务器。
　　在服务器层面，由于横向扩展的多机负载均衡架构，同一台客户端机器的日志会分散在多个存储节点上。很难根据分布式日志恢复原来的顺序。
　　原则
　　日志服务通过在每条日志中附加一些附加信息和服务端的关键词查询能力，巧妙地解决了上述问题。原理如下图所示。
　　采集日志时，会自动添加用于标识日志来源的信息（即上面提到的最小区分粒度），作为source_id。对于容器场景，该信息包括容器名称、文件路径等；
　　日志服务的各种采集客户端一般会选择批量上传日志，几条日志组成一个数据包。客户端会在这些数据包中写入一个单调递增的package_id，包中的每条日志在包内都有一个偏移量；
　　服务器会将source_id、package_id和offset组合成一个字段，并为其建立索引。这样即使各种日志混杂存放在服务器端，我们也可以根据source_id、package_id、offset准确定位到一条日志。
　　了解更多上下文分析功能，请参考文章上下文查询，分布式系统日志上下文查询功能。
　　LiveTail - 云端尾巴 -f
　　除了查看日志的上下文信息，有时我们还希望能够持续观察容器的输出。
　　传统方式
　　传统模式下实时监控容器日志的方法如下表所示。
　　痛点
　　传统方式监控容器日志存在以下痛点：
　　当容器较多时，定位目标容器费时费力；
　　不同类型的容器日志需要不同的观察方式，增加了使用成本；
　　关键信息查询展示不够简洁直观。
　　功能与原理
　　为了解决这些问题，日志服务推出了LiveTail功能。与传统模式相比，具有以下优点：
　　可根据单条日志或日志服务的查询分析功能快速定位目标容器；
　　不进入目标容器，统一观察不同类型的容器日志；
　　支持关键词过滤；
　　支持设置键列。
　　在实现上，LiveTail主要是利用上一章提到的上下文查询原理，快速定位到目标容器和目标文件。然后客户端周期性的向服务端发送请求拉取最新的数据。
　　视频样本
　　您也可以观看视频进一步了解容器日志的采集、查询、分析和可视化。
　　参考
　　结尾
　　更令人兴奋的
　　解决方案:网站首页设计需要注意的问题
　　首页是我们网站中最重要的页面，所以有才华的设计师花最多的时间和精力来思考首页的设计。那么在设计主页时主要要注意哪些事项呢？
　　页面内容要新颖
　　突出一个“新”字，这个原则要求我们在设计网站内容时不能抄袭别人的内容，而是要结合自己的实际情况，打造一个独一无二的网站。所以，在设计网页的时候，一定要在选材上下功夫。选材尽量“少”“精”，要突出“新”
　　网站 关键词
　　
　　关键词是用户在寻找我们想要的信息时在搜索引擎上输入的字符，所以关键词对于网站优化来说是极其重要的，它几乎决定了网站的排名和流量，而关键词可以在首页设置，首页的关键词是优化网站最重要的方式。关键词的设计形式主要是关键词加长尾关键词，而关键词的布局形式首页采用一级关键词，内页采用二级关键词。
　　网站布局
　　网站的布局也是设计首页时需要注意的，因为首页的布局风格与用户的浏览习惯有关。一种排版模式。但现在用户普遍能够接受新颖的排版方式。不同的设计布局可能会给用户带来亮点，增加用户浏览网站的时间。
　　使用较少的特殊字体
　　
　　尽管您可以在 HTML 中使用特殊字体，但无法预测访问者将在他们的计算机上看到什么。在您的计算机上看起来不错的页面在不同的平台上可能看起来很糟糕。一些网页设计师喜欢使用定义属性，这允许您使用特殊字体，但仍然需要一些解决方法，以防您选择的字体不显示在访问者的计算机上。
　　联亚网络科技有限公司是一家以战略、创意、设计、技术和服务为核心的互联网公司。核心技术自主研发，拥有众多网页设计行业知名设计师，经过12年的发展，与数百家上市公司的成功合作经验，数万家企业放心选择的服务商，让我们成长为一家互联网精英公司——一家集策划思维、设计执行、服务意识为一体的深圳网站建设公司。
　　联亚产品一定要生产高品质的产品，这是我们的核心理念。
　　联亚愿与客户共同成长，携手前行。咨询热线：0755-82940957 查看全部

　　解决方案:基于情境感知的智慧课堂动态生成性数据采集方法与模型
　　汪冬青1、韩厚2、邱美玲1、凌海燕1
　　(1. 华南师范大学教育信息技术学院, 广东 广州 510631;
　　2. 华南师范大学艺术学院, 广东广州 510631)
　　[摘要] 智慧教学过程中动态生成的数据具有多源异构、不完备、关联性强等特点。数据已成为当前智慧教育研究亟待解决的问题。本文提出了一种基于情境感知技术的智慧教学数据采集模型，使用用户、任务、位置、时间、设备、基础设施六类信息来表征智慧教学情境。定义动态生成数据描述框架和云数据交换机制，解决云环境下基于教学情境的多源异构数据采集问题，为教育大数据模型的建立和提供新的思路和方法。发展教育大数据云服务。
　　[关键词] 情境意识；智能教室；动态生成数据；数据采集
　　一、简介
　　随着云计算、移动互联网、人机交互等新一代信息技术融入教育教学全过程，智慧教育逐渐兴起，受到国内外学者的广泛关注。与传统教育相比，智慧教育能够带来更简单、更高效、智能化和个性化的教学体验，是教育信息化发展的必然阶段[1]。
　　教育部印发的《“十三五”教育信息化规划》明确提出“要依托信息技术，打造信息化教学环境”。智慧教育被认为是下一代信息化教学环境的发展方向，各地不断加大投入，掀起建设智慧校园的热潮。以广东省为例，《广东省教育发展“十三五”规划（2016-2020年）》提出，到2020年，全省建设100所“智慧校园”、300所“未来课堂”，培育500所A智慧教育示范工程。
　　本文所关注的智慧教学环境是指智慧教育的基础设施和保障条件，能够为师生提供一个带有移动终端的课堂教育场所或活动空间。智慧教学支持系统是智慧教学环境的核心组成部分。能够提供适合的学习资源和便捷的交互工具，开展教学互动和学习评价活动，有效支持个性化学习全过程，让各类用户在学校和课堂上都能学习。和家庭等环境随时随地访问教育教学云平台。
　　2. 问题的呈现
　　知识的生成和共享是智慧教学环境的典型特征。现代教育观认为教学是一种具有生成性内容的主观活动[2]。学生掌握知识的过程本质上是一个探究、分析、选择和创造的动态过程。在传统的教学环境中，由于缺乏信息技术手段或软件平台支持，无法科学准确地记录、分析和呈现教学过程中隐含的、转瞬即逝的动态内容。而在“云+终端”的智慧教学环境中，基于云计算和大数据服务，可以对动态生成的内容进行采集、记录和分析。
　　动态生成数据的采集与分析是智慧教学研究的关键问题。采集
和分析动态生成数据可以促进学生更好地掌握知识[3]。动态生成数据主要是指师生在教学活动中产生的过程性数据，包括教师的教学行为数据和学生的学习体验数据（如学生的学习行为、学习活动、学习进度等，与学生互动的数据）。与学习环境的数据、学生操作各种资源产生的数据、上述各种因素之间的关系数据等）。智慧教学环境中动态生成的数据的数据结构更加多样化。常规的结构化数据仍然很重要，是数据采集
和分析的基础，但非结构化数据（如图片、视频、教案、课堂作业、作品、音频、教学软件等）越来越占主导地位，显示出增长势头迅猛，但对它们的采集还处于起步阶段，远不能满足蓬勃发展的智慧课堂教学应用需求。此外，教学活动组织实施的主观性和不确定性等因素进一步增加了过程数据采集的复杂性。但对它们的采集
还处于起步阶段，远远不能满足蓬勃发展的智慧课堂教学应用需求。此外，教学活动组织实施的主观性和不确定性等因素进一步增加了过程数据采集的复杂性。但对它们的采集
还处于起步阶段，远远不能满足蓬勃发展的智慧课堂教学应用需求。此外，教学活动组织实施的主观性和不确定性等因素进一步增加了过程数据采集的复杂性。
　　目前各种跨终端的智慧教学支撑系统功能大同小异，更能满足智慧课堂的教学需求，但在数据采集方面还有很大的发展空间。一方面，大多停留在简单记录零散的学习成绩数据层面，较少涉及过程性数据和非结构化数据，数据与真实教学情境紧密结合，难以全面、科学地反映教学的动态过程而学习方面，各类智慧教学支持系统具有独立的数据存储格式和传输方式，采集的数据相互分离，互操作性不强，难以提取和挖掘有价值的信息[ 4].
　　因此，在自然状态下不确定的教学环境中，数据采集方法和技术是智慧教学研究面临的重大挑战，成为困扰教育大数据研究的突出问题。目前已有的研究主要集中在如何记录和分析单个教学系统或MOOC平台（如coursera、edx等）的教学管理数据或用户行为数据。对于一人一机的智慧教学环境，对于多源异构教学系统中动态产生的数据，目前还没有形成有效的采集方法。
　　为了解决上述问题，本文针对智慧教学过程中数据来源多样、结构复杂、采集标准规范不一致等问题，构建了基于情境感知技术的数据采集模型，定义了一个遵循xAPI规范和Caliper框架的数据描述规范，设计与数据类型及其应用上下文相匹配的数据存储方式，以规范和标准实现数据的跨平台互操作，为教育建设提供新的思路和方法大数据模型和发展教育大数据服务。
　　三、研究现状
　　智慧课堂教学过程中的动态生成数据与教学情境密切相关。建立基于态势感知的动态生成数据采集模型和描述规范是当前研究的关键问题之一。关键在于教学情境感知和动态生成数据。采集技术。
　　(1) 情境意识教学
　　情境是构建学习模型的重要因素，也是教育数据的重要特征。目前，态势感知广泛应用于灾害监测、动态资源分配、服务推荐等领域。在教育领域，主要关注情境意识在学习资源检索、自适应学习路径推荐等泛在学习中的应用。绪方等人。构建了一个情境感知的英语泛在学习系统[5]，通过GPS定位学习者的位置，为学习者提供合适的英语词汇；程等。构建自学习室系统，监测学习者是否在指定时间出现在指定地点，进而推断学习者是否参与了学习活动[6]；Tan利用普适计算、嵌入式系统、无线网络和RFID技术开发了EULER系统[7]，可以为他们提供合适的教材；Hwang和Chang将这些技术应用到小学生的户外学习活动中，引导学生通过移动设备进行探究性学习[8]。上述研究表明，与情境感知相关的技术正逐渐应用于单一教学活动的数据采集，但缺乏系统、深入的面向丰富应用场景的全教学过程数据采集解决方案. Hwang和Chang将这些技术应用到小学生的户外学习活动中，引导学生通过移动设备进行探究性学习[8]。上述研究表明，与情境感知相关的技术正逐渐应用于单一教学活动的数据采集，但缺乏系统、深入的面向丰富应用场景的全教学过程数据采集解决方案. Hwang和Chang将这些技术应用到小学生的户外学习活动中，引导学生通过移动设备进行探究性学习[8]。上述研究表明，与情境感知相关的技术正逐渐应用于单一教学活动的数据采集，但缺乏系统、深入的面向丰富应用场景的全教学过程数据采集解决方案.
　　一、情况分类
　　要实现情境感知的数字化学习，首先需要准确感知和采集
情境信息。先前的研究已经提出了多种上下文分类方法。Korhonen将情境分为八种类型：环境情境、用户情境、任务情境、社会情境、时空情境、设备情境、服务情境和网络连接情境[9]。体现在时间和空间两个最基本的上下文的结合上，设备、服务、网络连接这三个上下文没有明显区别；Jumisko-Pyykk？Jumisko-Pyykk？这五种类型对用户使用移动终端的情况进行了分类[10]。分类数量少，使用过程中会增加分类级别，不利于后期处理。在确定情境分类标准的过程中，需要考虑分类之间的完整性、差异性、同质性、适度性、符合习惯等因素，关注用户活动中的任务和任务执行场景. 情境分类是构建智慧教学情境本体的关键，为建立情境推理规则库提供了处理方法。并关注用户活动中的任务和任务执行场景。情境分类是构建智慧教学情境本体的关键，为建立情境推理规则库提供了处理方法。并关注用户活动中的任务和任务执行场景。情境分类是构建智慧教学情境本体的关键，为建立情境推理规则库提供了处理方法。
　　2. 情况表示
　　在情境分类的基础上，需要使用理论模型或方法将获得的情境表示为有意义的线索。目前，常用的上下文表示模型有：键值模型、标签模型、对象角色模型、空间模型和本体模型[11]。本体建立的模型具有表达能力强、可理解性、可重用性和可共享性等优点，适用于描述和定义情境以及情境之间的关系，也便于计算机进行推理。使用基于本体的方法来定义和构建情境模型也是目前主要的发展方向和趋势。
　　3. 情境处理
　　在上下文处理环节，通常直接上下文不能描述用户当前的完整上下文。为了进一步获取用户的完整上下文，需要使用上下文推理对获取的上下文进行处理。在推理方法上，可分为基于本体的推理和基于规则的推理。在实际应用中，需要在分析其优缺点的基础上做出选择。
　　(2)教学数据采集技术
　　教育领域具有产生大量数据的能力[12]。为了提高数据采集
和存储的性能，需要考虑采集
哪些数据可以提供最有用的信息。此外，数据来源多样、结构复杂、相关性高[13]也是数据采集
过程中需要考虑的问题。数据采集​​是数据生命周期的第一阶段[14]，是数据分析和应用的基础。数据采集​​技术主要包括数据采集方法、模型、规范和方法。
　　一、数据采集方式
　　现有教育领域的研究更关注学习者数据，其采集
方式包括以下三类：一是从在线学习环境中获取学习者数据，包括学习日志数据、学习行为和结果数据等。研究较多的方法；二是基于摄像头、传感器等设备感知学习者的生理特征，推断学生在学习活动中的参与情况，了解学习者是否认同教师的观点[12]等；三是采用问卷或量表等方法采集
学习者的具体信息。丰富的应用场景需要进行动态生成数据的采集，
　　2.数据采集模型
　　针对采集
到的不同类型的数据，Edu-graph 从五个方面对教育数据进行建模：学习内容、学习活动、操作行为、职业以及学习者或教师参数数据[15]；Koch提出在课堂教学数据采集框架中，不仅包括学习者在教学环境中的操作行为数据，还包括学习者的绩效评价数据[16]；此外，为了满足学生的个性化学习需求，Jeong 等人。认为智慧教育系统应该关注学习者参数和学习者特征等信息[17]；Raghuveer 提出构建基于学习者参数和学习对象元数据的学习体验模型框架[18]，顾晓青等人。
　　3. 数据采集标准
　　数据采集​​标准是实现不同厂商软硬件产品数据互通的基础。随着基于新技术的新产品的普及和学习内容形式的日益丰富，研究人员在学习系统的技术标准和规范方面开展了大量的前期工作，提出了学习工具的互操作性、学习信息服务和问题和测试互操作性等标准规范来封装学习活动、标签应用场景等。大数据和数据科学的快速发展催生了新的标准和规范，包括Experience API（简称xAPI）、IMS Caliper等。 研究人员基于xAPI规范进行了大量研究，
　　4.数据采集方式
　　教学由一系列具有时间顺序的活动或事件组成 [27]。活动过程的记录是智慧教学过程分析的基础和前提。一些研究者从工作流、学习流、学习活动流等不同角度研究记录（描述）活动过程的方式。例如，王将课堂活动分为三个不同的层次：学习流程、学习事件和学习功能[28]。
　　目前，教育数据采集技术主要面向具体应用，采集往往是在非自然状态下分阶段进行的（在用户不知情的情况下，如使用问卷或量表等），而过程中产生的智慧教学环境数据具有更强的实时性、连贯性、综合性和自然性，引入态势感知技术研究此类数据采集逐渐成为一种趋势和方向。
　　
　　综上所述，本文探索将xAPI规范和Caliper框架引入上下文感知动态生成数据采集，并结合数据类型和教学情境，提出一种调用数据采集模型和存储机制的方法。这是一种动态、开放的情境感知数据方法，更好地适应智慧教学环境复杂应用场景和高系统异构性的需求，能够有效支撑教育大数据情境下的实时、大规模应用。研究。微教与学习过程数据的持续采集，需要实现智慧教学动态生成数据采集与分析的服务生态。
　　4. 基于情境感知的智慧教学动态生成数据采集模型
　　智慧教学通常由一系列复杂的教学活动和环节组成。每个活动中产生的动态数据具有与情境紧密结合的特点。分析与活动相关的情境数据，并基于情境数据构建采集模型，可以确保准确的感知上下文，在正确的时间采集
正确的数据。
　　(1) 智慧教学情境的表示与处理
　　智慧教学的动态生成数据具有来源多、异构、不完整、不一致等特点。本文引入态势感知技术，对教育专家的态势感知过程进行建模，如图1所示。具体工作包括情境获取、情境处理和服务调用三个阶段[29]。
　　图1 上下文感知过程
　　上下文获取是上下文数据建模的关键。研究智慧教学活动的特征和内涵，细化教学情境数据分类框架，从直接情境和间接情境两个方面对智慧教学情境数据进行分类并筛选其具体指标，重点关注智慧教学情境中交互性强的任务和任务执行。教学活动场景。本文将动态生成数据采集涉及的智慧教学情境分为用户、任务、地点、时间、设备、基础设施六类；将智慧教学的具体活动分解为不同的阶段；将每个阶段分解为具体的行为；以教师或学生的具体行为或与具体行为相关的情境为触发契机，获取智慧教学动态生成数据的生成情况，用本体模型表示获取的情况，如图2所示。直接子类和直接上下文可以通过终端或其他方式直接获取；间接子类和间接上下文需要通过推理获得。
　　图2 态势表征模型
　　在情境推理阶段，根据智慧教学情境模型，设计了基于本体和规则的推理方法对情境进行推理。一方面通过直接情境得到当前完整的情境教化，另一方面检测情境的一致性，排除冲突情境。
　　在服务调用阶段，设计数据采集方法调用规则，结合教学过程中师生任务行为序列，推断数据采集情况，实现当特定的智慧教学情境或情境组合出现时，调用相应的数据采集​​方法获取动态生成的数据，同时针对不同场景下的结构化和非结构化数据的采集和存储，选择高效的存储机制和合适的分析方法。
　　(2) 智慧教学动态生成数据采集规范
　　数据只是用来描述事物的符号记录，不提供判断或意义解释。数据的含义需要与具体的业务相关联。因此，数据描述是数据采集的基础和前提。智慧教学的生成数据具有明显的非结构化、层次化和相关性特征。其中，相关性表现在知识概念之间、知识概念与学习资源之间、教学前后环节之间、教师行为与学生行为之间等诸多方面。借鉴国内外对学习过程的形式化描述方法和xAPI规范中学习经验的分解过程（即“经验-事件-陈述”），从目标、活动、事件和行为，从抽象到具体。在教学过程中，构建了智慧教学动态生成数据的层次化描述框架，如图3所示。教学目标，再将教学活动细化为教师或学生与资源、工具或服务进行交互的具体事件，最后用交互行为描述学习事件。
　　图3 智慧教学动态生成数据采集层级框架
　　一、行为数据说明
　　"Participant(Actor)+action(Verb)+object包括教师、学生或个体群体；Verb是行为动词，指教师或学生进行的外显行为；Object是动作实施的对象，包括soft、Hardware设备还包括教学内容和数据，xAPI规范在发布时就定义了一套常用词汇，用于记录学习者的学习体验。屏幕）和学习者行为（如做笔记），参考xAPI动词创建方法创建。
　　2.事件数据说明
　　学习事件以“参与者（Actor）+动作（Verb）+客体（Object）+情境（Context）”的形式描述，其中情境信息包括学习情境和活动情境。学习情境包括课程、教师、学生、学习平台、项目、组织等基本信息；活动情境包括阅读、看视频、测试、讨论等。xAPI规范公布了常用的活动类型，Caliper框架给出了每类活动的测量参数。以考试活动为例，其参数包括分数、尝试次数、批改次数等，这部分数据由系统自动记录。
　　三、活动数据说明
　　本文从可操作性和分类的角度将智慧课堂教学活动归纳为以下几类：课前准备、复习、介绍、讲授、学习、实践、成果展示和总结提高。活动信息通过人工设置或自动判断获得。手动设置，即教师在备课过程中预先设定教学活动，安排好要使用的内容和工具，或教师在课后查看课堂记录时手动标注；自动判断，即根据学生行为和教师行为的先后顺序和行为发生的时间等信息推断出教学活动，如“教师打开本地资源-教师锁定学生”
　　4.目标数据说明
　　在教学目标集合方面，本文基于布卢姆的教学目标分类理论[30]，从知识和认知过程两个维度描述了云交互课堂的教学目标。在智慧课堂中，教学目标数据的获取可以由教师在备课阶段手动设置。为了能够做到深入分析，教师在备课过程中还需要建立教学目标与教学活动之间的关系。
　　(3) 动态生成数据的存储和交换机制
　　1、动态生成数据的存储
　　在存储机制层面，基于xAPI规范中的LRS（Learning Record Store）数据存储模块[31]获取和共享学习经验数据，支持学习者的学习数据在任意系统和系统中离线和在线存储支持 xAPI 规范。在设备中，针对不同场景和格式的数据提供了差异化的存储机制。例如，课堂教学过程中有大量的数据输入输出操作和各种数据类型。为了节省设备能耗，提高应用效率，课堂教学应用中的数据暂存于本地服务器（具有简单的统计分析功能）。结束后系统自动将数据推送到云端，
　　图 4 数据存储和管理框架
　　对于智慧课堂动态生成的教学视频、学生作品等非结构化文件，具体存储过程包括：首先，根据小文件的分类关联，结合上下文数据，将小文件上传到分布式文件之前系统，基于数据分类层框架和情境聚类算法，为分类数据建立关联，并生成关联小文件。二是针对教学资源视频等大文件的处理，采用大文件分割处理技术，分解成小文件，实现断点续传，保证良好的用户体验；对于图片、音频等小文件的处理，使用小文件合并为大文件的技术提高了分布式存储的性能。三是创建索引文件，为大文件创建数据结构，记录大文件中收录
的小文件的长度和起始偏移量，用来解决小文件的快速访问问题。四是建立基于上下文的元数据缓存和关联小文件预取策略，在智慧教学环境中使用移动智能终端缓存元数据，实现基于终端缓存的小文件快速预取，减少与相关数据节点的不必要通信. 相互作用。并用它们来解决快速访问小文件的问题。四是建立基于上下文的元数据缓存和关联小文件预取策略，在智慧教学环境中使用移动智能终端缓存元数据，实现基于终端缓存的小文件快速预取，减少与相关数据节点的不必要通信. 相互作用。并用它们来解决快速访问小文件的问题。四是建立基于上下文的元数据缓存和关联小文件预取策略，在智慧教学环境中使用移动智能终端缓存元数据，实现基于终端缓存的小文件快速预取，减少与相关数据节点的不必要通信. 相互作用。
　　2.动态生成数据的交换
　　基于动态生成数据采集模型，形成智慧教学终端应用与云公共服务平台的数据交互接口，实现不同来源的智慧教学动态生成数据的采集和统一呈现，支持更高层次的非结构化数据的分析应用。通过在智慧教学支撑系统之间设置xAPI配置文件，即云公共服务平台的数据采集标准遵循相同的动词使用、活动跟踪、排序规则、应用场景等约定，经过数据合并、去重、以及结构处理，将以JSON或XML格式描述的教学数据源同步到云端公共服务平台；同时，
　　五、总结
　　数据采集​​是大数据应用于教育的前提和基础。目前，在智慧教学环境下的数据采集模型和方法研究中，基础理论研究滞后于实际应用，已成为困扰教育大数据研究的前沿问题。当前，我国正面临新一轮教学环境建设与应用改革，而“智慧”是教学环境发展的最高追求。率先在教学动态生成数据采集方面取得进展，提升新一轮教学环境的智慧化。本文提出了一种面向智慧教学的情境感知模型，一种基于情境感知的动态生成数据采集模型，以及规范和存储机制，对大规模跨系统数据采集和分析具有指导价值和参考意义。下一步的研究将着重构建云端结合的教育大数据分析生态系统。在数据采集
的基础上，需要考虑如何对采集
到的数据进行解读，使这些数据转化为知识服务于教学，提高教学决策质量。
　　本文发表于2018年第5期《电子教育研究》，转载请联系电化教育研究杂志社编辑部（官方邮箱：）
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　　智慧课堂中基于情境感知的动态生成数据获取方法与模型
　　王冬青1、韩厚2、邱美玲1、凌海燕1
　　(1.华南师范大学教育信息技术学院，广东广州510631；2.华南师范大学文学院，广东广州510631)
　　[摘要] 智能学习中动态生成的数据具有异构性、不完整性和强相关性的特点。由于传统方法难以对这些数据进行有效的采集和存储，建立统一的数据采集规范和存储机制，有效采集和分析过程数据成为智慧教育亟待解决的问题。本文构建了一个基于情境感知技术的智能学习数据获取模型，采用用户、任务、位置、时间、设备和基础设施六类信息来表示智能学习的情境。
　　本文基于xAPI规范和Caliper框架，采用四层定义动态生成数据描述框架和云数据交换机制，以解决云环境下基于教学场景的多源异构数据获取问题，为建立教育大数据模型、开发教育大数据云服务提供新的思路和方法。
　　[关键词] 情境意识；智慧教室；动态生成的数据；数据采集
　　【作者简介】王冬青（1978—），女，山东烟台人。副教授，博士，主要从事智慧课堂学习环境的设计与应用，以及基于教学大数据的学习分析研究。电子邮件： 。
　　[基金项目] 国家自然科学基金青年科学基金项目“基于情境感知的智慧教学动态生成数据采集模型及交互式可视化分析机制研究”（项目编号：71701071）；教育部人文社会科学研究青年基金项目“‘互联网+’模式下儿童数字阅读行为数据分析、设计与应用”（项目编号：17YJC880032）
　　技巧:关键词优化大师：最好的关键词排名优化工具
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　　总结:用 R 收集和映射推特数据的初学者向导
　　学习使用 R 的 twitteR 和 leaflet 包，您可以映射任何主题的推文位置。——多里斯·斯科特
　　文章导航
　　学习使用 R 的 twitteR 和 leaflet 包，您可以映射任何主题的推文位置。
　　当我开始学习 R 时，我还需要学习如何采集
推特数据并将其映射以用于研究目的。尽管网上有很多关于此主题的信息，但我发现很难理解与采集
和映射 Twitter 数据相关的内容。我不仅是 R 的新手，而且对各种教程中的技术术语也不熟悉。但是，尽管困难重重，我还是做到了！在本教程中，我将介绍如何采集
Twitter 数据并将其以新手程序员可以理解的方式显示在地图上。
　　创建应用程序
　　如果您没有 Twitter 帐户，首先您需要注册一个[1]。然后，转至 [2] 创建一个允许您采集
Twitter 数据的应用程序。别担心，创建应用程序非常简单。您创建的应用程序将与 Twitter 应用程序编程接口 (API) 连接。Imagine API 是一个多功能电子个人助理。您可以使用 API 让其他程序为您做事。通过这种方式，您可以访问 Twitter API 来采集
数据。请确保不要请求太多，因为推文数据请求的数量是有限的 [3]。
　　有两个 API 可用于采集
推文。如果您想一次性采集
推文，请使用 REST API。如果您想在特定时间段内连续采集
，可以使用流式 API。在本教程中，我主要使用 REST API。
　　创建应用程序后，转到密钥和访问令牌选项卡。您需要 Consumer Key (API key)、Consumer Secret (API secret)、Access Token 和 Access Token Secret 来访问您在 R 中的应用程序。
　　采集
推特数据
　　接下来就是打开R，准备写代码了。对于初学者，我推荐 RStudio [4]，它是 R 的集成开发环境 (IDE)。我发现 RStudio 在解决问题和测试代码时非常有用。R 有一个用于访问此 REST API 的包，称为 twitteR[5]。
　　打开 RStudio 并创建一个新的 RScript。这样做之后，您需要安装并加载 twitteR 包：
　　<p>install.packages("twitteR")
　　#安装 TwitteR
　　library (twitteR)
　　#载入 TwitteR</p>
　　安装并加载 twitteR 包后，您必须输入上述应用程序的 API 信息：
<p><p>api_key 查看全部

　　内容分享:通过关键词采集文章采集api接口_网易云音乐歌单榜单_知乎文章列表
　　通过关键词采集文章采集api接口_网易云音乐歌单榜单_知乎文章列表的数据是不是听起来非常熟悉，下面跟大家介绍一下这几个api的用法。一、关键词采集api接口网易云音乐的歌单列表数据是通过关键词和链接来获取。需要注意，关键词除了像我们通常会用到的"歌曲"、"歌单"、"歌曲列表"、"小众"这样的名词以外，还可以是"餐厅"、"门店"等介词组成的长字符串。
　　
　　下面我们来介绍一下接口的使用方法，登录网易云音乐app，搜索"歌单"这个关键词，点击"关键词采集"按钮，首页就会出现相应的采集列表，选择自己需要的数据，点击"采集"按钮，就会自动跳转到网易云音乐的采集服务器，根据指令进行文件采集，然后点击提交即可。搜索"小众"歌单，一般就会出现本地的歌单列表列表页面。
　　可以在列表右侧有"下载"、"保存"、"去重"、"分享"的选项，选择需要的文件下载即可。百度网盘链接二、关键词爬虫api接口采集小众音乐列表列表页面打开后，下方"采集小众列表页"的选项，选择"小众列表"这个关键词，里面有五个链接，分别是"小众列表"-bin/miantiao-api?aid=61465&aid=61465"和"小众列表-api&aid=61465"，我们从"小众列表-api&aid=61465"这个连接开始。
　　
　　具体怎么采集呢？登录百度网盘，打开"文件"，点击"添加文件"，选择下载至网盘，这里直接是"api"里面关键词"小众"点击打开分享链接，就会自动跳转到百度网盘的api接口，选择"baidumapi"这个连接开始爬取歌单数据。可以看到歌单列表数据每条数据都是".txt"格式，就是一个文本文件。下面继续对列表进行爬取。
　　我们点击"搜索"，搜索"歌曲"，这里会自动跳转到网易云音乐的用户数据，点击"保存"，还有保存至本地的选项，而这里就是"%20"关键词列表里面的歌曲名。需要注意的是，网易云音乐给这个关键词添加了"百度云"的标识，大家可以点击"保存至百度云"选项，把"百度云"的数据也保存进去。具体用法是，百度网盘打开"文件"里面的"保存至网盘"，选择"从百度云"，这里会自动跳转到网易云音乐的接口界面，这时就可以把保存至本地的百度云数据，点击"保存"，就会保存网易云音乐的数据了。
　　需要注意的是，如果"小众列表"-bin/miantiao-api?aid=61465"这个关键词被搜索过，然后没有保存下来数据，就直接不要再重复搜索了。而一般来说，使用百度云接口爬取的数据，就不会有这个问题。twoys4.github.io，我们找到了一个网站叫做"bandwidthread"。 查看全部

　　专业知识:一篇文章带你从0到1掌握用户画像知识体系
　　这里推荐：
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　　4. 组织标签对于组织标签，需要基于对业务和政策的理解，站在用户的角度进行分类管理。这是一个参考框架：
　　（1）用户属性标签：性别、年龄、省份、城市、注册日期、手机号等。
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　　2.2.2输出标签要求文档
　　经过前面的需求采集
和分析，明确了业务方的标签需求。为了研发顺利交付，下一步是：编写标注系统文档——根据标注规则确定埋点——编写数据需求文档。
　　1.编写标签系统文档
　　在这个环节，数据产品经理需要根据前期与业务方的沟通内容，制作出具体的标签体系文档：
　　(1)Tag ID：例如ATTRITUBE_U_01_001，其中“ATTRITUBE”为人口属性主体，“_”后的“U”为userid维度，“_”后的“01”为一级分类，“001” "末尾为该一级标签下的标签详情
　　(2)标签名称：英文格式名称，例如famale
　　(3) 标注中文：女
　　(4)标签主题：描述标签所属的主题，例如用户属性维度标签、用户行为维度标签、用户消费维度标签 (5)标签级别ID：标签所属的级别，一般分为2 levels (6) Name : ID对应的名称
　　(7) 标签类型：统计标签、规则标签、机器学习算法标签
　　（8）更新频率：实时更新，离线T+1更新，单次计算（9）标签算法规则：
　　一个。需要描述选择哪个数据表中的哪个具体字段。如果需要关联多张表，还需要说明join是用哪个字段
　　b. 具体的算法逻辑和统计周期，比如“最近7天的支付次数”，需要统计最近7天的支付总数。
　　（十）使用场景说明
　　(11) 调度
　　(12) 开发商
　　（十三）需求方
　　(14)优先权
　　2.根据标注规则确定埋点
　　上面已经阐明了标签的算法规则。接下来，还需要进一步确定应该埋哪些点来采集需要的数据。下面是具体的
　　案子：
　　对于标签“Purchase Product Category Preference”，会用到点击下单按钮的事件数据，以及产品名称、产品类别等事件属性数据，所以需要埋掉点击下单按钮的事件。
　　3.编写数据需求文档
　　确定好埋哪些数据后，需要制作具体的数据需求文档，交付给负责埋的开发同事埋。在数据需求文件中，应规定以下内容：
　　(1) 墓葬名称：click_order
　　(2)埋点显示名称：点击订购按钮
　　(3)上报时间：根据实际情况，选择上报时间。比如点击下单事件，可以选择点击下单按钮时上报
　　(4)埋点类型：根据实际情况，选择埋点在客户端还是服务端。比如“购买商品类别偏好”标签上的订购按钮的点击事件，因为它只是判断用户对购买商品的偏好。用户点击按钮后，已经可以提示是否有偏好，无需等待服务器返回是否成功的提示。因此，适合客户端埋点
　　(5) 属性名称：事件属性的名称，如点击下单按钮事件的商品名称属性
　　(6) 属性值：比如衬衫
　　（七）备注
　　在实际工作中，编写标签系统文档、根据标签规则确定埋点、编写数据需求文档将是一个相互完善、相辅相成的过程。
　　2.2.3 标签开发
　　在整个工程方案中，系统所依赖的基础设施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch。除了基础设施，系统主体还包括三个重要的组成部分：ETL操作、用户画像主题建模、应用端标签结果数据的存储。如图所示是用户画像数据仓库的架构图，下面简单介绍一下。
　　1、Hive数据仓库ETL作业
　　下图虚线框展示了常见的数仓ETL处理流程，即日常业务数据、日志数据、埋点数据等通过处理进入数仓对应的ODS层、DW层、DM层ETL 过程。
　　2、Hive数仓用户画像主题建模
　　中间的虚线框是用户画像建模的主要环节，会基于数据仓库的ODS层、DW层、DM层对用户相关数据进行二次建模和处理。
　　3、应用端标签结果数据的存储
　　在用户画像的主题建模过程中，会将用户标签的计算结果写入Hive。由于不同的数据库有不同的应用场景，下面分别介绍：
　　(1) MySQL
　　作为关系型数据库，可用于元数据管理、监控预警数据、用户画像中的结果集存储等应用。下面详细介绍这三种应用场景：
　　一个。元数据管理：MySQL读写速度更快。平台标签视图（Web端产品）中的标签元数据可以维护在MySQL关系数据库中，方便标签的编辑、查询和管理。
　　b. 监控预警数据：在画像的数据监控中，调度流每跑过相应的模块，都会将该模块的监控数据插入MySQL，当验证任务判断达到触发告警阈值时，告警将被触发。
　　C。结果集存储：存储多维视角分析的标签，圈人服务的用户标签，记录当天每个标签的数量等。
　　（二）HBase
　　与Hive不同，HBase可以在数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务，适用于大数据的实时查询。下面以案例介绍HBase在画像系统中的应用场景及工程实现：某渠道商拟通过App首页弹窗发放红包或优惠券，以促进其注册下单。未注册的新安装用户启动。每天画像系统ETL调度完成后，会推送相应的人群数据到广告系统（存储在HBase数据库中）。当满足条件的新用户访问App时，在线接口读取HBase数据库，在查询用户时向用户推送弹窗。
　　(3) 弹性搜索
　　它是一个开源分布式全文搜索引擎，可以近乎实时地存储和检索数据。对于响应时间要求高的场景，比如用户标签查询、用户人口统计、用户群体多维度透视分析等，也可以考虑使用Elasticsearch进行存储。
　　2.2.4 标签发布及效果跟踪
　　经过开发测试，上线后需要持续跟踪标签应用的效果和业务方的反馈，调整优化模型和相关权重配置。
　　03.用户画像产品化
　　在商业价值上，标签和画像类似于一个中间层的系统模块，为前端服务提供数据支持。开发出人像标签数据后，如果只是“躺在”数据仓库中，将无法发挥更大的商业价值。只有将人像数据商业化后，数据处理环节上各个环节的效率才能得到标准化的提升，同时也更加方便业务方使用。下面从标签生产架构和产品化后覆盖的功能模块两个角度进行总结：
　　3.1 用户画像产品体系架构
　　下图是一个用户画像产品体系的结构图。数据从左到右，主要包括数据采集、数据接入、数据集成/标签计算、标签应用四个层次。让我们尝试简要描述一下：
　　3.1.1 数据采集
　　
　　在数据采集模块中，主要通过客户端/服务端SDK、导入、与第三方应用对接等方式采集日志数据、业务数据、第三方数据。
　　1.开发工具包
　　（1）客户端SDK：通过嵌入客户端SDK，可以采集iOS、Android、小程序、网站等各类客户端的用户行为数据和用户属性信息。
　　(2) 服务端SDK：如果数据已经存在于数据库或者数据仓库中，比如订单信息，可以使用开发语言对应的服务端SDK来采集数据。
　　2.进口商
　　根据运行环境、源数据格式、导入数据大小等因素，可选择不同的大导入方式，将历史文件数据导入用户画像产品系统。
　　3、领克根据不同第三方产品OpenAPI的特点，采用接收事件消息推送或主动轮询的方式采集
用户在不同第三方应用系统中的个人属性和行为事件数据。
　　3.1.2 数据访问
　　埋点数据先大量进入Kafka，然后慢慢消费访问后续的数据集成存储系统。
　　3.1.3 数据整合/标签计算
　　在用户画像系统中，Hive主要作为数据仓库进行ETL处理，开发相应的用户属性表和用户行为表，计算标签。
　　1、数据整合
　　从各个渠道接收到的数据存在隔离、空值、格式不匹配、超出限制范围等数据质量问题。因此，需要进行脏数据清洗、格式转换、用户识别和合并等集成工作：
　　(1) 清理/改造
　　a.Clean：比如用户的出生日期是未来的某个日期，所以需要过滤掉这种脏数据
　　b.Transform：例如通过第三方应用API获取的所有用户的地域信息，采用IPB标准编码形式。为了和其他渠道的信息一起分析，需要按照IPB标准编码转换成标准的省、省、省。城市格式
　　(2) ID映射
　　一个。从各个通道接收到的用户属性数据和行为事件数据是相互隔离的。为了计算用户的全面综合标签，需要对用户进行识别和合并。比如通过unionID，识别并合并同一个微信公众号、小程序、开放平台网站的同一个用户的信息。
　　经过数据整合处理后，数据将进入如下数据模型：
　　2.标签计算
　　在用户画像系统中，将构建批量离线标签处理引擎，依托于相对稳定的底层数据结构。标签引擎同时读取事件数据和用户属性数据，然后按照特定的标签规则进行批量计算，最终生成用户标签。
　　3.1.4 标签申请
　　标签的应用主要分为前端画像展示和通过API访问其他系统两种应用方式，在后面的“3.2用户画像产品化功能模块”一章中有详细介绍。
　　3.2 用户画像产品功能模块
　　3.2.1 系统看板
　　通常，用户画像系统的数据仪表盘以可视化的形式展示企业的核心用户数据资产或关注人群的数据。旨在建立和统一用户对企业数据资产或核心人口数据的基本认识，主要分为以下几类：
　　1、用户量级及变化趋势：不同设备类型ID量级，不同类型用户量级（如注册用户与非注册用户、付费用户与非付费用户等）；
　　2. 标签资产：按主要类别统计标签数量等；
　　3、核心用户标签：展示固有或自定义群体的关键标签画像数据等；
　　3.2.2 标签管理
　　供业务人员对标签进行增删改查，包括：标签分类、新建标签、标签审核、标签下架、标签覆盖率监控等。
　　根据用户行为数据和用户属性数据设置标签规则创建标签：
　　3.2.3 单用户画像
　　主要能力包括通过输入用户ID查看单个用户画像的详细数据，如用户属性信息、用户行为等数据。
　　3.2.4 用户分群及用户群画像
　　1、用户分组
　　用户分组功能主要面向业务人员。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅查看某个标签对应的群体情况，可能需要组合多个标签来满足他们对群体的业务定义。例如：结合“近7天多次领取优惠券”、“活跃度等于高和极高”、“女性”用户3个标签定义目标人群，查看覆盖用户数这个组。
　　2、用户群体画像
　　与用户分组功能类似，用户群画像功能首先需要结合标签来圈定用户群体。不同的是，用户群画像功能支持从多维度分析所圈定的用户群体的特征，而用户分群功能则侧重于筛选出用户群体，推送到各个业务系统，提供服务支持。
　　3.2.5 BI分析
　　BI平台与这些数据打通后，可以丰富数据的维度，通过各种分析模型支持更丰富、更深入的分析对比。
　　3.2.6 开放API
　　OpenAPI可以保证画像系统数据与推送系统、营销系统、广告系统、推荐系统、BI等各个平台的连接，保证各个系统数据的实时更新，避免来自同一来源的不同数字的问题。
　　04.用户画像应用
　　前面提到，用户画像主要包括三个应用：业务分析、精准营销、个性化推荐与服务。具体可以分为：
　　4.1 经营分析
　　用户画像系统的标签数据通过API进入分析系统后，可以丰富分析数据的维度，支持对各类业务对象的业务分析。下面总结了一些市场、运营、产品人员分析时会关注的指标：
　　4.1.1 流量分析
　　一、流量来源
　　2、流量：UV、PV
　　3、流量质量：浏览深度（UV、PV）、停留时长、来源转化、ROI（投资回报率）
　　4.1.2 用户分析
　　1. 用户数：新用户数、老用户数、新老用户比
　　2、用户质量：新用户数（app启动）、活跃用户数（app启动）、用户留存（app启动-app启动）、用户参与度、睡意、客单价
　　4.1.3 产品分析
　　1、商品销量：GMV、客单价、下单人数、退购人数、退货人数、各终端复购率、购买频率分布、经营岗位购买转化
　　2、商品类：支付订单状态（次数、人数、趋势、复购）、访问购买状态、申请退货状态、订单取消状态、关注状态
　　4.1.4 顺序分析
　　1、订单指标：总订单量、退款订单量、订单应付金额、订单实际支付金额、下单人数
　　2、转化率指标：新订单/访问UV、有效订单/访问UV
　　4.1.5 渠道分析
　　1.活跃用户
　　(1)活跃用户：UV、PV
　　
　　（二）新增用户：注册量、注册量同比比较
　　2、用户质量
　　(1)留存率：次日留存率/7天/30天
　　3、渠道收入
　　(1)订单：订单量、日均订单量、同比订单量
　　（2）收入：支付金额、日均支付金额、同比金额（3）用户：人均订单量、人均订单金额
　　4.1.6 产品分析
　　1、搜索功能：搜索人数/次，搜索功能渗透率，search关键词
　　2.关键路径漏斗等产品功能设计分析
　　4.2 精准营销
　　4.2.1 短信/邮件/推送营销
　　在日常生活中，我们经常会从很多渠道收到营销信息。红包到账的短信推送可能会提示用户打开很久没有访问的应用，心愿单中图书降价的邮件推送可能会刺激用户打开推送链接直接下单。营销有哪些类型？大致可以分为以下4类：
　　1、行为营销：商品浏览、加入购物车、店铺扫码、取消订单、退货等。
　　2. 位置营销：周边门店、周边活动、常去区域等 3. 节日营销：生日、春节、双十一、双十二、圣诞节等。
　　4、会员营销：欢迎加入、优惠券提醒、积分变化、等级变化、会员福利等。
　　4.2.2客服语音技巧
　　当我们向某平台客服部门投诉、咨询或反馈时，客服人员可以准确地告诉我们我们在该平台的购买情况、上次咨询问题的结果等信息，并及时提出解决方案有针对性的方式。为价值用户提供VIP客服通道等特色服务。
　　4.3 个性化推荐和服务
　　应用运营方可以通过在用户画像中推送性别、年龄段、兴趣爱好、浏览和购买行为等标签，向用户推荐不同的内容。例如今日头条的个性化文章内容推荐，抖音基于用户画像的个性化视频内容推荐，淘宝基于用户浏览行为等画像数据的个性化商品推荐。
　　05.用户画像实践案例
　　基于画像系统做多方位的数据分析和用户可触达的运营方案，标签数据可以快速应用到服务层（T+1，实时应用），通过效果分析得到用户反馈后，它有助于迭代营销策略或产品设计。下面通过一些实际案例，场景化地复现用户画像的应用要点和应用方法。
　　5.1 A/B人群效应测试
　　5.1.1 案例背景
　　为了在大促期间获得更好的销量，某快消产品计划通过新闻推送的方式，对新上架的产品和产品的保健功能进行系列文章植入，为大促造势，刺激销量。销售转化。为了准确定位目标人群流量，渠道运营商现计划进行两次A/B人群效应测试：
　　1、不同内容标题对流量的影响；
　　2、与普通推送相比，精准推送带来更多流量。
　　5.1.2 用户画像入口
　　在整个项目中，需要梳理AB组流量如何划分，AB组人群规则如何设计以及效果监控。下面分步介绍人像系统在AB人群测试中的使用方法。
　　1. 对AB组用户进行细分要想做A/B组测试，首先要做好流量的细分。您可以使用A/B分布和随机分布的形式将用户划分为A/B组。
　　2. 文案对流量影响测试方案 某平台渠道商为了在大促期间召回更多用户访问APP，计划抽取少量用户进行AB效果测试。在活动预热期间复制标题。
　　本次测试方案中，控制组A选择路径A的用户组，在过去x天访问过，在过去x天浏览/采集
/购买过零食，将零售文案A推送给这些用户; 控制组B选择对于走过路径B，在过去x天访问过，并且在过去x天浏览/采集
/购买过零食的用户群，将零食文案B推送给该组用户。control group和control group的用户数是一样的，但是文案不同。跟进监测两组人的点击率，然后分析不同文案对用户点击的影响。例如通过用户分组功能选择A组中的用户，如下图：
　　3、精准推送相比普通推送带来的流量提升测试方案
　　在使用画像系统精细推送人之前，某平台以乱推送消息的形式推送用户。为了测试精细化运营组相比无差异化运营带来的流量提升，渠道运营人员决定在目前重点运营的零食营销场馆进行AB效果测试。
　　在本次测试计划中，控制组A选择了路径A，在过去x天内访问过，并在过去x天内浏览/采集
/购买了零食；对照组B选择路径B，在过去x天访问过，A用户组没有类别偏好。将同样的文字推送给A组和B组的用户群，然后监控两组人的点击率，进而分析精准营销推送带来的增长点。
　　5.1.3 效果分析
　　AB群消息推送上线后，需要构建监控报表，监控控制组和测试组的流量和转化情况，重点关注下表指标：
　　例如，使用事件分析模型构建的AB人群的GMV对比报告如下图所示：
　　5.2 女神节精准营销
　　5.2.1 案例背景
　　某主打女性产品的品牌商计划在女神节期间针对不同品类偏好的女神进行针对性营销。营销信息会推送两次，第一次是在当天10:00推送促销信息，第二次是在当晚10:00发送一波促销提醒。最后，通过跟踪目标受众支付订单的当天完成率来评估营销效果。
　　5.2.2 实现逻辑
　　首先根据用户性别标签和年龄标签圈选择18-40岁的女性用户。然后延迟到2020-03-08上午10点，根据用户的品类偏好标签推送不同的营销内容。第二波推送延迟至2020-03-08晚上10点，推送信息为统一促销提醒。
　　5.3 新装未注册用户实时营销
　　5.3.1 案例背景
　　某小吃商城App运营方为促进未注册新装用户注册下单，制定了运营规则：新装未注册用户打开App时，通过App弹窗推送优惠券进行营销. 例如，如果用户安装APP后没有注册，改天用户打开后会第一时间推送APP弹窗优惠券，更好的引导用户完成注册下单。
　　5.3.2 用户画像入口
　　渠道运营商通过组合用户标签（如“未注册用户”、“今日安装量”小于××天）筛选出相应的用户群体，然后选择将相应的群体推送至“广告系统”。这样每天画像系统的ETL调度完成后，就会将对应的人群数据推送到HBase数据库中存储。当满足条件的新用户访问App时，在线接口读取HBase数据库，在查询用户时向用户推送弹窗。
　　5.4 电子商务再营销广告
　　5.4.1 案例背景
　　某电商APP产品运营团队希望提高老客户对电子产品的复购率和新客户的下单率，选择与今日头条合作投放再营销广告。例如，某用户在电商APP中看到了一款vivo手机，第二天查看今日头条时，看到了对应手机的广告信息。
　　5.4.2 实现逻辑
　　首先需要保证电商APP和今日头条的API已经开放，然后根据用户在APP中的行为（浏览、采集
、追加、搜索等）进行算法挖掘。生成用户产品偏好的标签。今日头条在抓取用户的设备信息后，会向电商发送请求，询问是否需要向用户展示广告。这时电商平台会判断该用户是否是自己的用户。如果是自己的用户，会返回一个推荐结果给今日头条，用户会看到自己之前在今日头条浏览过的商品信息。您现在可以跳转到电子商务应用程序中的产品详细信息页面。
　　06.总结
　　1、首先，描述了用户画像、用户标签、用户群体的认知概念；
　　2.然后，对标签系统的分类、标签构建的过程和方法进行了说明；
　　3、为了说明如何让数据仓库中“躺着”的画像标签数据发挥更大的商业价值，从系统架构和应用层功能两个角度对用户画像系统的构建进行简要总结；
　　4.最后从业务分析、精准营销、个性化推荐三个角度总结了用户画像的应用，并在实战案例部分列举了几个用户画像的实际应用案例。
　　参考：
　　[1] 赵红天，《用户画像：方法论与工程化解决方案》
　　[2] 晓峰老师，21天训练营
　　[3] 草帽小子，如何从0-1搭建用户画像系统
　　[4] 酒仙桥@道明前辈，从0开始构建用户画像系统的系列文章
　　[5]秦璐，什么是用户画像，一般用户画像的作用是什么
　　[6] 蔡青青，如何打造有效的用户画像（Persona）
　　[7] 赵红天，《数据化运营：系统方法与实战案例》 [8] 刘振华，《电商数据分析与数据化运营》
　　分享文章:百度到底是喜欢原创文章还是采集文章的网站（自媒体网站如何采集文章优化)
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　　第二点是网页内链的锚文本。由于我们选择采集文章进行优化，所以每天都有大量的文章发布。这时候可能会有更多的百度蜘蛛来抓取网站内容。
　　而我们就是想利用好这样一个特性，让百度蜘蛛继续深入爬取。通过设置网站文章的内部链接，它会在我们的网站中不断爬取和抓取。这将有助于增加我们网站的整体权重。
　　第三点是关于网站内部的评论模块。虽然前期可能会说没有人会在我们的网站上发表评论，但是我们可以自己发表评论。其实百度蜘蛛也会抓取评论模块，那我们应该怎么使用呢？好评呢？
　　我的拙见是我们可以使用注释来增加关键词的密度。百度也评估了页面上关键词的密度。我们在站长工具中看到推荐的密度在2%到8%之间。之间，
　　至于是真是假，我不知道，但不管是真是假，还是建议大家好好利用评论模块。如果有效怎么办？没错，这些都是不准确的。 查看全部

　　详细数据:精通日志查询：如何翻页获取日志和计算结果
　　摘要： 精通日志查询：如何翻页获取日志和计算结果 日志服务提供一站式的日志采集、存储、查询、计算功能。交互式日志采集体验，释放用户运维压力，解放用户双手；交互式查询分析体验，让用户自由构建数据模型，探索性分析，深入挖掘数据。
　　精通日志查询：如何翻页获取日志和计算结果
　　日志服务提供一站式的日志采集、存储、查询、计算功能。交互式日志采集体验，释放用户运维压力，解放用户双手；交互式查询分析体验，让用户自由构建数据模型，探索性分析，深入挖掘数据。
　　用户可以利用日志服务的查询分析能力，不仅可以在控制台进行交互查询，还可以通过SDK在程序中使用查询分析。当计算结果比较大时，如何在本地读取全量结果是一个比较麻烦的问题。好在日志服务提供了翻页功能，不仅可以翻页阅读原创
日志内容，还可以翻页阅读本地的SQL计算结果。开发者可以使用日志服务提供的SDK，或者CLI，通过读取数据接口读取日志。
　　查询和分析使用不同的分页方式
　　日志服务提供统一的查询日志入口：GetLogstoreLogs，可以根据关键字查询日志原创
内容，也可以提交SQL计算获取计算结果。
　　查询翻页用例
　　在GetLogStoreLogs api中，有offset和lines两个参数
　　阅读页面时，不断增加偏移量。读取到某个偏移量后，得到的结果行数为0，结果进度为完成状态。认为所有的数据都读完了，可以结束了。.
　　翻页代码示​​例
　　翻页伪代码：
　　
　　Python翻页阅读示例
　　更详细的案例参考文档：
　　Java翻页阅读示例
　　更详细的案例参考文档
　　翻页读取SQL分析结果
　　SQL分析中，GetLogStoreLogs API参数中的offset和lines是无效的，补上。也就是说，如果按照上面翻页的方法遍历offset翻页，读取原来的内容，那么每条SQL执行的结果都是一样的。理论上我们可以一次调用得到所有的计算结果，但是如果结果集过大，可能会出现以下问题：
　　为了解决SQL翻页问题，我们提供了标准的SQL限制翻页语法
　　一个典型的案例，如果下面的SQL一共产生了2000条日志
　　
　　然后可以翻页，每次阅读500行，共完成4次阅读：
　　SQL翻页示例
　　在程序中，SQL翻页的伪代码是这样写的：
　　示例 Python 程序：
　　示例 Java 程序：
　　扩展信息
　　日志服务使用手册，最全资料
　　日志服务器分析demo，Nginx日志，CDN日志，DDOS日志，SLB日志demo，grafana，Datav大屏demo
　　5分钟搭建实时分析网站：Grafana+日志服务实战
　　汇总:02数据采集、清洗处理及质量检查流程汇编v1 0.pdf 30页
　　旅游局旅游基础数据库建设项目数据采集、清洗处理及质量检测过程编制版本控制信息版本日期起草及修改说明V1.0版本2014年12月华胜天成V1.1版本2015年8月华胜天成所有内容为用户所有，专有. 未经用户明确书面许可，任何组织和个人不得为任何目的、以任何形式、以任何方式传播本文的部分或全部内容。华胜天成科技二目录 1. 概述 2 2. 总体设计 22.1 总体架构 22.2 数据集成流程 32.3 数据交换流程设计 42.3.
　　云源数据既包括景区、旅行社、酒店等重要的结构化旅游要素，也包括博客、新闻、贴吧、微博等非结构化旅游衍生数据。这两类数据不仅相互关联，而且形成一个系统。因此，尤其需要对相关数据的采集、同步、处理、清洗等进行梳理，使各环节环环相扣、有序执行。行业系统数据源包括景区管理系统、导游数据管理系统、旅行社报备系统和国家重点景区客流系统。2. 总体设计 2.1 总体框架 总体框架图 华盛天成科技 2 2.2 数据集成流程 根据总体设计思路，数据集成的实现按照处理过程可以分解为数据采集、数据同步、数据清洗（包括自动处理和人工审核处理）。以及数据质检等环节，最终实现数据入库工作。云基础数据（包括景区、酒店、旅行社等基础数据）的采集、存储、审核、清洗、归并。总体流程图如下： 数据集成流程图。增量数据同步到云数据镜像库（V1）库。Reiking数据交换平台是整个数据清洗和转换检查的核心。定时触发自动程序进行数据清洗处理，生成大数据平台需要的Json格式信息。他终于意识到：1、将处理后的基础数据推送到基础数据库（Oracle）；2. 将处理后的动态数据（Json）推送到大数据平台。
　　3、将基础数据库（Oracle）中的导游、景点等基础数据推送给华盛天成科技 3 2.3 数据交换流程设计 2.3.1 数据交换流程标准化 数据库接口名称标准化权限，避免对数据库的操作。数据库接口名根据对应的数据库类型和数据库所在的IP地址来命名。比如11中的MySql数据库中的Test数据库可以按照MySql-111-Test命名。对于其他类型的数据库，以上命名规则通用，特殊情况具体考虑，命名一定要规范。目录名称标准化目录采用分级格式排列，各级目录均以中文标注。总目录名称为：旅游局基础数据库嫉妒数据处理。子节点大致可分为：01采集库与镜像库同步、02镜像库到大数据平台、03镜像库到PDA数据仓库、04镜像库到信息网（DB2）、05镜像库到基础库, 06 从业务数据库到基础数据库，07业务数据库到PDA数仓，08 PDA数仓到大数据平台的八类数据交换处理服务。各种名称是根据不同的目的和数据处理顺序来命名的。其中，01采集库与镜像库的同步还包括：基本信息同步、评论信息同步、路线\策略同步、图片库同步、
　　
　　02 到大数据平台的镜像库包括：推送到第一平台、推送到第二平台、推送到第三平台等样式名称。华胜天成科技 4 服务名称标准化 服务名称多样化，可以根据不同的类型、不同的数据库表名、源IP和目标IP地址等进行命名，例如基础信息同步的服务名称为：Travel__71，即就是，表名是把Travel表从数据库同步到71数据库。其他需要特殊处理的，按特殊处理。运行菜单格式规范了运行菜单需要和服务目录创建对应的运行菜单，目录结构遵循服务目录结构。如下图所示：华胜天成科技 5 2.4 业务代码标准化 2.4.1 行政区划代码标准化 根据国家标准统一行政区划代码，代码标准根据每年发布的数据进行更新。2.4.2 新建行政区划代码表 参照已发布的行政区划代码表，创建行政区划代码标准表。来源：MySQL数据库 服务器：26 数据库：weibo_info_2:city_code 目的：MySQL数据库 服务器：1(192.168.102.) 数据库：pom_ct_data 新建_：sta_city_code 华盛天成科技 6 2.4.3 更新采集数据库elint_dest_city中的行政区划代码表采集
database 在表中增加一个标准的行政区划代码字段，
　　添加字段SQL语句：alter elint_dest_city add(`sta_city_code` int(6) DEFAULT NULL COMMENT '标准行政区划代码') 匹配过程程序代码： 主类名：MatchCode 注：此项已实现，不用动，如果你需要打电话直接上桌就行了。2.5 数据采集与同步 2.5.1 云数据采集 1. 基础数据采集 基础数据采集渠道主要是基于全国31个省市旅游信息网站发布的景区、旅行社、酒店等基本信息。2.电商点评数据采集 电商点评数据采集渠道主要为国内各大电商，包括旅游、驴妈妈、同程旅行、马蜂窝等。3、微博数据采集（微博热词、热词等处理）) 抓取微博数据的方式有以下三种： 1) 单独使用爬虫，使用类似的元词搜索方式。2）编写程序调用API接口采集关注度视角的微博数据。3）爬虫与API的结合。针对新浪微博越来越严格的限制，通过爬虫和API相结合的方式进行数据采集。微博先找转发，再找评论。接下来，找到转发器的详细信息。（微博采集
深入了解） 华盛天成科技7条微博建议：少采集
转发。采集
是顺序的。4、贴吧数据主要以贴吧、天涯论坛等帖子数据为主。2）编写程序调用API接口采集关注度视角的微博数据。3）爬虫与API的结合。针对新浪微博越来越严格的限制，通过爬虫和API相结合的方式进行数据采集。微博先找转发，再找评论。接下来，找到转发器的详细信息。（微博采集
深入了解） 华盛天成科技7条微博建议：少采集
转发。采集
是顺序的。4、贴吧数据主要以贴吧、天涯论坛等帖子数据为主。2）编写程序调用API接口采集关注度视角的微博数据。3）爬虫与API的结合。针对新浪微博越来越严格的限制，通过爬虫和API相结合的方式进行数据采集。微博先找转发，再找评论。接下来，找到转发器的详细信息。（微博采集
深入了解） 华盛天成科技7条微博建议：少采集
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是顺序的。4、贴吧数据主要以贴吧、天涯论坛等帖子数据为主。微博先找转发，再找评论。接下来，找到转发器的详细信息。（微博采集
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转发。采集
是顺序的。4、贴吧数据主要以贴吧、天涯论坛等帖子数据为主。微博先找转发，再找评论。接下来，找到转发器的详细信息。（微博采集
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转发。采集
是顺序的。4、贴吧数据主要以贴吧、天涯论坛等帖子数据为主。
　　5、新闻博客数据 新闻博客数据主要来源于国内门户网站旅游频道，包括人民网旅游频道和新华网旅游频道。博客主要是新浪博客和搜狐博客。2.5.2 云数据同步 实现云采集数据库与云采集数据库镜像数据库的同步，将实时数据第一时间同步到镜像数据库中使用。数据同步分为基础数据同步和动态数据同步。其中，基础数据与更新的时间间隔比较长，周期为一个月。由于动态数据更新快，每小时新增数据量在万条级别。下面是具体配置。1. 基础数据同步 基础数据采集后会略有增加，大部分是更新操作，所以基础数据同步是基于时间戳的。同步周期：一周 2、动态数据同步 动态数据包括实时添加的数据，如电商评论、旅游路线、新闻信息等，该类数据量增长迅速。同步间隔很短。同步周期：1小时 2.6业务系统数据抽取 2.6.1国家重点景区客流系统数据增量抽取并输出结果。通过ReiKing工具实现客流系统数据库和PDA数据仓库的增量数据提取，并将增量数据实时推送到PDA数据仓库。对Oracle数据性能影响不大。
　　
　　国家重点景区客流数据库：Oracle 抽取目的地：PDA数据仓库 华盛天成科技 8 抽取周期： 2.6.2 A级景区管理系统增量数据抽取 A级景区管理系统采用MySql数据库，同样采用ETL该工具建立连接，将A级景区管理系统的数据提取到PDA数据仓库进行数据处理。A级景区管理系统数据库：MySql数据库 提取目的地：PDA数据仓库 提取时间：1个月 2.6.3导游系统数据提取 导游系统使用Sybase数据库，用户未提供数据库级账号暂且。ETL的提取暂时没有实现。旅游局提供导游数据库导出的TXT文件，约150M，共约80万条导游信息。以及导游一寸证件照734797张。导游资料中各字段含义：、导游编号、姓名、性别、资格证书编号、等级证书编号、地区、年审有效期、发卡时间、语言、等级、旅行社、国籍、电话、教育、出生日期、专业兼职。导游数据处理流程如下： 导游基本信息入库：将旅游局提供的导游信息150M TXT文件导入基础数据库。导入底层数据库中字段属性对应的文本文件的字段属性，
　　保持图片字段类型为CLOB，为下一步导入图片做准备。1、导游图片信息导入 [1] 旅游局赠送的图片包内含导游1寸照片734797张，图片类型为jpg格式，以导游编号命名。例如：.jpg。【2】图片存储中间表。由于图片是以指南编号命名的，所以编号作为唯一匹配的关系字段。为了导入方便，先把图片导入到中间表中，包括三个字段：ID、NAME、PICTURE。该表的作用是将本地jpg格式的图片导入到该表中，天成科技9的NAME字段为图片文件名。方便之后，导游的图片信息通过与导游基本信息中的编号匹配存储。[3] 将所有jpg格式的图片存入中间表后，按编号匹配存入。即中间表的NAME字段与基础库中导游表的字段匹配。最后将图片导入基础数据库。【4】导入过程中的问题。问题一：导出的734797张图片中，有52张图片名称不规则。导出时有中文“（”和“）”，导致Linux系统下出现乱名，找不到本地文件。个别文件的乱码只有重命名后才能入库。问题2：指南数据中有14条重复数据。导游和年检日期不一样，其他领域的信息是一样的。2、巡查员信息存储 2、业务系统数据及大数据平台接口定义（待补充） A级景区管理系统、重点景区客流系统数据结构字段见附件。
　　如何将这些数据推送到大数据平台，利用虚拟数据访问来支持临时策略，从长远考虑是否需要补充长效机制。3、云端数据处理 云端采集的数据具有互联网数据的共同特点，如：数据量大、数据类型多样、数据来源广泛。云端采集
的处理过的数据一定是杂乱无章的，这就不可避免地需要对数据进行人工处理。我们需要使用 ETL 工具和其他数据处理工具来提取、处理和转置在云端采集
的数据。经过深度处理的数据就是我们需要的可用数据。3.1 基础数据处理 3.1.1 核心基础数据 基础数据包括景区、酒店、旅行社、导游等。1. 景区基础数据处理 华盛天成科技10个景区基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道。待处理数据包括五星级景区、四星级景区、三星级景区、二星级景区、一星级景区等，待处理数据量为180个5星和 2000 为 4 星。景区基础数据的业务系统来源包括A级景区管理系统。2、酒店基础数据处理酒店基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道，需要处理的数据包 待处理数据包括五星级景区、四星级景区、三星级景区、二星级景区、一星级景区等，待处理数据量为180个5星和 2000 为 4 星。景区基础数据的业务系统来源包括A级景区管理系统。2、酒店基础数据处理酒店基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道，需要处理的数据包 待处理数据包括五星级景区、四星级景区、三星级景区、二星级景区、一星级景区等，待处理数据量为180个5星和 2000 为 4 星。景区基础数据的业务系统来源包括A级景区管理系统。2、酒店基础数据处理酒店基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道，需要处理的数据包 景区基础数据的业务系统来源包括A级景区管理系统。2、酒店基础数据处理酒店基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道，需要处理的数据包 景区基础数据的业务系统来源包括A级景区管理系统。2、酒店基础数据处理酒店基础数据云源包括各省旅游信息网站、电商渠道、景区官网渠道，需要处理的数据包 查看全部

　　技巧:seo必备工具脚本，批量挖掘采集关键词到EXCEL表
　　下午收到朋友反馈无效。为什么经常失败？因为现在是付费时代，什么都需要充值，不然什么都得不到，而且有限制，所以需要的话还是选择付费吧。时间把文章里的代码改成了A站的api，感觉一劳永逸，本帖不再更新。
　　下午收到朋友反馈无效。我花了几分钟来修复它。代码更新于2020年12月1日，最新下载地址在文末：
　　想知道为什么我能第一时间收到好友的反馈吗？点击进入这篇文章：
　　我还记得我是在疫情期间的情人节注册的。期间也学习了很多大佬分享的教程和源码，收获颇丰。
　　这不，昨天逛论坛的时候发现了一个python写的seo关键词采集挖掘脚本（原帖：%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D29&amp;page=1），因为我也做了一个小自己做网站，虽然平时不太关注seo，但是还是很喜欢这种可以解放双手的工具，所以立马复制试了一下，发现代码报错，于是入手看了帖子的评论，发现很多人和我报同样的错误，比如下面这位，和我一样是新手，求助。
　　几年前，我自学了一段时间的python。另外，我有一点编程语言基础，擅长使用百度搜索。终于，功夫不负有心人。我修复了这个脚本，至少我可以运行它。，现分享给大家，回馈论坛，对你我都有帮助。先贴代码。大佬们不会笑
　　【Python】纯文本查看复制代码
　　#爱站网长尾关键词挖掘
#2021-5-11更新
# -*- coding=utf-8 -*-
import requests
import xlwt
import json
#secrect_Id 登录爱站后获取
secrect_Id ='805422c95131161b845661eb7afe14c5'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
"Connection": "keep-alive",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
#获取关键词数据
def get_keyword_datas(keyword):
<p>
data={
'word': keyword,
}
url = "https://apistore.aizhan.com/word/related/{0}".format(secrect_Id)
print(url)
html=requests.post(url,data=data,headers=headers).text
res = json.loads(html)
# print(res)
data_list = []
if res['code'] == 200000:
if res['data']['count'] > 0 :
print('已采集到{0}关键词，正在保存中...'.format(res['data']['count']))
for value in res['data']['list']:
item = []
for k,v in value.items():
item.append(v)
data_list.append(item)
elif res['code'] == 100003:
print("接口维护")
elif res['code'] == 200002:
print("非法关键词")
elif res['code'] == 100005:
print("余额不足,请充值")
else:
print("系统错误")
return data_list
#保存关键词数据为excel格式
　　
def bcsj(keyword,data):
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True)
title = [['长尾关键词', '全网指数', 'pc指数', '移动指数']]
title.extend(data)
#print(title)
for i, row in enumerate(title):
for j, col in enumerate(row):
booksheet.write(i, j, col)
workbook.save(f'{keyword}.xls')
print(f"保存数据为 {keyword}.xls 成功！")
if __name__ == '__main__':
keyword = input('请输入关键词>>')
print('正在采集长尾关键词数据，请稍后...')
datas_list=get_keyword_datas(keyword)
if datas_list:
print('========================采集结束========================\n')
bcsj(keyword, datas_list)
else:
print('采集失败\n')</p>
　　附上采集部分的流程图：
　　部分结果图：
　　我的exe文件是用pyinstaller打包的。包有点大，有需要的可以下载。
　　2021-5-11更新下载：
　　如果觉得有用，能不能给我打个分鼓励一下，谢谢大家！
　　技巧:用金花站主工具挖掘长尾关键词
　　金花网站大师工具也是如此，搜索引擎优化
　　在SEO行业有名的工具，如何在工作中使用金花网站大师工具？
　　批量查询网站关键词排名
　　我们只需要输入域名，然后在查询底部输入关键字
　　然后点击底部开始查询，我们可以查询关键词在主要搜索引擎中的排名。具体来说，我们还可以观察关键词的相关指数和平均指数！
　　
　　使用金花站大师工具挖掘长尾关键词
　　我们也可以使用金花站长工具挖掘长尾关键词，因为之前用过其他工具，但长尾扩展效果不佳。比如词重SEO，我可以在百度扩展不超过20个关键词，丰超和5118，但用金华站长工具扩展400个左右的长尾关键词，免费版的长尾模式可以扩展。 显示 500 个长尾关键字。如果您需要更强大的功能，可以选择升级 VIP。
　　/
　　d/file/titlepic/20220430/l2ua31fhq0a.jpg' title='' alt=''>
　　使用黄金网站站长工具查询网站收录内容
　　点击顶部数据分析，查询网站PC查询机和手机收录率。有些人可能会说使用网站是可以的。是的，网站确实是可以的，但金华网站的主要工具还有其他几个功能，比如是否有死链接、入口链、退出链。我觉得没关系！
　　
　　关键词密度分析
　　您可以分析页面的关键字密度，直接进入对应的页面，单击OKURL，如下图所示：
　　我们可以直观地分析我们写的文章的频率和密度。
　　网络日志分析
　　我认为这个功能还可以。我自己分析高壳网站日志，不过小白也不难，我们可以直接用金华站长工具分析网站日志，感觉很实用，哈哈！ 查看全部

　　解决方案:程序日志处理挑战与方案
　　本文作者：简志，阿里云计算资深专家，擅长领域日志分析处理。
　　程序日志（AppLog）有什么特点？
　　内容最全：程序日志由程序员给出，重要的位置、变量值、异常都会被记录下来。可以说90%以上的线上bug都是通过程序日志输出来定位的
　　格式比较随意：代码往往由不同的人开发，每个程序员都有自己喜欢的格式，一般很难统一，引入的一些第三方库的日志样式也不同
　　具有一定的共性：虽然格式是任意的，但一般都有一些共性。例如，对于 Log4J 日志，需要以下字段：
　　时间
　　等级
　　在文件或类（file or class）
　　电话号码
　　线程号（ThreadId）
　　处理程序日志的挑战是什么？
　　1、数据量大
　　程序日志一般比访问日志大一个数量级：假设一个网站一天有100万次独立访问，每次访问大约有20个逻辑模块，每个逻辑模块中有10个主要逻辑点需要记录.
　　那么日志总数为：
　　每个长度为200字节，则存储大小为
　　随着业务系统的复杂化，这个数据会越来越大。一个中型网站每天登录 100-200GB 是很常见的。
　　2. 多台分布式服务器
　　大多数应用程序都是无状态的，运行在不同的框架中，例如：
　　服务器
　　码头工人（容器）
　　函数计算（容器服务）
　　对应的实例数会从几到几千不等，需要跨服务器的日志采集方案
　　3、运行环境复杂
　　程序落在不同的环境中，例如：
　　应用相关的都会在容器中
　　API相关日志会在FunctionCompute中
　　传统 IDC 中的遗留系统日志
　　与移动相关的日志位于用户站点
　　浏览器中的网页（M站）
　　为了获得全貌，我们必须统一和存储所有数据。
　　如何解决程序日志记录需求
　　1.统一存储
　　目标：将各个渠道的数据采集
到一个中心化的中心，这样后续的工作只有在它们连接起来的时候才能完成。
　　我们可以在日志服务中创建一个项目来存放应用日志。日志服务提供了30多种日志采集方式：无论是埋在硬件服务器中，还是网页上的JS，还是服务器上输出的日志，都可以实时采集。在列表中找到。
　　在服务端日志上，日志服务除了使用SDK直接写入外，还提供了一个方便、稳定、高性能的Agent——Logtail。logtail提供windows，
　　
　　linux有两个版本。在控制台定义机器组并配置日志采集后，即可实时采集业务日志。这是一个 5 分钟的视频。
　　创建好日志采集配置后，我们就可以对项目中的各种日志进行操作了。
　　可能有人会问，日志采集代理有很多，有Logstash、Flume、FluentD、Beats等，那么Logtash和这些相比有什么特点呢？
　　简单易用：提供API、远程管理和监控功能，集成阿里巴巴集团百万级服务器日志采集和管理经验，配置一个采集点到几十万台设备只需几秒
　　适应各种环境：无论是公网、VPC、自定义IDC等均可支持，https和断点续传功能，轻松访问公网数据
　　性能强，资源消耗极小：经过多年磨练，性能和资源消耗均优于开源，详见对比测试
　　2.快速搜索定位
　　目标：无论数据量如何增长，服务器如何部署，都能保证定位问题的时间是恒定的
　　例如，订单错误和长时间延迟。如何在一周的几TB数据日志中快速定位问题。它还将涉及各种条件过滤和故障排除。
　　比如程序中记录延迟的日志，我们排查延迟大于1秒，方法以Post开头的请求数据：
　　对于收录
error关键词 但不收录
merge关键词 的日志
　　当天的结果
　　本周结果
　　更长的结果
　　这些查询在 1 秒内返回
　　3.关联分析
　　有两种类型的关联，进程内关联和跨进程关联。我们先来看看两者的区别：
　　进程内关联：一般比较简单，因为同一个函数前后的日志都在一个文件里。在多线程链接中，我们只需要根据线程Id进行过滤即可
　　跨进程关联：跨进程请求一般没有明确的线索，一般通过RPC中传递TracerId来关联
　　3.1 上下文关联
　　点击上下文查询后，会跳转到前后N个上下文
　　显示框可以通过“早期”和“更新”等按钮加载更多上下文
　　也可以点击“返回正常搜索模式”，通过过滤框进一步调查过滤ThreadID，精准上下文过滤
　　更多上下文查询文档请参考文档索引查询下的上下文查询
　　3.2 跨进程关联
　　跨进程关联也称为 Tracing。最早的作品是谷歌在2010年大名鼎鼎的《Dapper，一个大型分布式系统跟踪基础设施》，后来开源社区借鉴了谷歌的思想，做出了各种已经平民化的Tracer版本。比较有名的有：
　　Dapper (Google)：每个追踪器的基础
　　StackDriver Trace (Google)，现在兼容 ZipKin
　　Zipkin：twitter 开源 Tracing 系统
　　Appdash：golang 版本
　　
　　鹰眼：阿里巴巴集团中间件技术部研发
　　X 射线：AWS 在 Re:Invent 2016 上推出技术
　　从头开始使用 Tracer 相对容易，但在现有系统中使用它成本高且具有挑战性。
　　今天我们可以基于日志服务实现一个基本的Tracing功能：在各个模块的日志中输出Request_id、OrderId等相关的标志字段，通过在不同的日志库中查找得到所有相关的日志。
　　比如我们可以通过SDK查询前端机、后端机、支付系统、订单系统等日志，得到结果后做一个前端页面关联跨进程调用
　　综上所述，下面是基于日志服务快速搭建的追溯系统。
　　4、统计分析
　　找到特征日志后，我们有时希望做一些分析，比如网上有多少种不同类型的错误日志？
　　我们先查询“__level__”的日志级别字段，得知一天有2720条错误：
　　接下来我们可以根据file和line这两个字段进行统计聚合（确定唯一的日志类型）
　　可以得到所有错误的类型和位置的分布
　　其他包括基于错误代码和高延迟等条件的 IP 定位和分析。更多信息请参考访问日志分析案例。
　　5.其他
　　1.备份日志审计
　　日志可以备份到存储成本较低的OSS或IA，也可以直接备份到MaxCompute。详见日志投递
　　2. 关键词闹钟
　　目前报警方式有以下几种
　　1.将日志查询保存为日志服务中的定时任务，并对结果进行告警，见文档
　　2.通过云监控日志告警功能，见文档
　　3、日志查询权限分配管理
　　开发、PE等权限可以通过子账号+授权组的方式进行隔离，见文档
　　最后，让我们谈谈价格和成本。程序日志主要使用日志服务LogHub + LogSearch功能。这是与开源解决方案的比较。查询成本是开源方案的25%。使用起来非常方便，让您的开发工作更有效率。
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　　云栖社区
　　ID：云栖
　　云计算丨互联网架构丨大数据丨机器学习丨运维
　　解决方案:《自适应-体育新闻》帝国CMS模板(自适应
　　源码名称：（自适应-体育新闻）帝国CMS模板足球篮球资讯门户源码带多站采集
　　关键词：首页NBA 英超 西甲 德甲 意甲 欧冠 法甲 亚冠 CBA
　　说明：主要为您提供国内足球、国际足球、NBA、CBA、综合体育、奥运会、直播、彩票、竞猜等栏目，各项指标均处于绝对领先地位。
　　整站模板采用自适应结构制作，抱歉MIP端是真正的三合一帝国cms源码，自适应模板方便管理权重也集中，网站打开速度快，用户体验好，栏目和子栏目可以下拉 全自动按顺序调用，网站结构简洁明了，程序仿帝皇cms7.5内核，开源无任何限制，模板按标签分类，可以使用多批次构建和MIP专用网站，内容由优采云
采集
和更新，生成和维护也很方便。
　　《自适应体育新闻》帝国CMS模板开发环境：
　　
　　帝国cms 7.5
　　安装环境：
　　php+mysql
　　采集规则：
　　收录
优采云
采集规则和模块，采集目标站和多站采集。包年获取规则更新
　　
　　《自适应体育新闻》帝国CMS模板的优势：
　　1、更新快，包更新，包安装，包技术指导，经济方便。
　　2、《自适应-体育新闻》帝国CMS模板价格实惠，源码在同行业中质优价廉。本站源码采集后，经过D盾、云锁、天鹅绒扫描。
　　3、一站式包安装服务，从程序上传到环境搭建所有包，自行安装免费提供专业技术支持。所有模板都有至少一年的技术服务支持！
　　《自适应-体育新闻》帝国CMS源码安装不了，《自适应-体育新闻》帝国CMS源码优采云
采集规则无效，《自适应-体育新闻》帝国CMS源码最新版，找站长来解决 不用担心，小白站长真的可以上手了！
　　另：如有需要，可联系站长。本站还提供网站定制、自适应改造、数据生成更新、优采云
高级伪原创API插件，可读性强，采集
效果好。 查看全部

　　核心方法:通过关键词采集文章采集api，利用正则表达式实现方法相同
　　
　　通过关键词采集文章采集api，利用正则表达式进行关键词筛选，保存、检索、复制到wordview文件实现。通过函数可以获取文章列表、定向、关键词采集。reeder中实现方法相同。reeder也通过关键词检索文章。但通过正则表达式可以实现采集关键词，通过wordview这个文件，复制到html后实现效果。
　　
　　功能中需要注意下：1.采集关键词不能泄露。2.文件的读写权限做好设置，权限越小，性能越慢，如权限设置为g，在分享给对应用户时文件读写权限为g，会造成权限泄露，权限泄露代码就可能被修改。而且正则表达式效率非常低。下面做一个二次开发：1.写入列表。reeder首先通过正则表达式遍历关键词列表，具体的一些写法：正则表达式s[0]=‘/’[1]="/"[2]="/"[3]="/"[4]="/"[5]="/"[6]="/"[7]="/"//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$//$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$/$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$/$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$/$//$//$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$/$/$/$//$//$//$//$//^([1-9]+)([0-9]+)$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/$/。 查看全部

　　操作方法:实战运行手册——爬虫工具之三：ParseHub
　　任何项目的开展都需要数据的支持，数据采集的准确性直接关系到数据分析结果的价值，而从各个网站采集数据（web scraping）是一项非常繁琐的工作。
　　由于工作原因，我会继续尝试一些爬虫工具，后面会出一系列的“爬虫工具”，尽量找那些比较简单易用高效的小工具，说说它们的特点，以及用截图做实战演示。
　　本期为ParseHub，主要用于爬取Web上各类数据。
　　地址：
　　下面是操作步骤的简单演示
　　第一步：点击下载安装地址
　　（选择对应的系统版本）
　　第二步：注册账号
　　
　　第三步：下载安装完成，登录ParseHub 第四步：开始使用
　　点击新建项目
　　进入后如下图，右侧是抓取网页的缩略图展示，左侧是被缩略的页面元素列表，可以点击左侧的列表项进行关注向上操作
　　比如这个看电影的网站可以选择电影名称、电影播放时间和海报进行抓取
　　下面你可以选择你要爬取的数据的格式
　　单击获取数据按钮
　　点击运行开始爬取数据
　　
　　数据爬取
　　抓取完成
　　选择需要的数据类型，这里选择json，将数据保存到本地
　　打开可以看到爬取的数据
　　以上是我个人用ParseHub制作的数据爬取截图示例，希望对大家有所帮助。
　　我个人对这款产品的技术特点的理解总结如下：
　　ParseHub是一款强大免费的网络爬虫工具，类似于国内的优采云
采集器等，它使用机器学习关系引擎过滤页面，理解元素的层次结构，秒查看它爬取数百万的数据确保我们拥有成千上万的链接和关键字全景的网页；不懂网络技术也能轻松采集数据，一键获取数据；本工具可以支持对采集到的数据进行实时预览，还可以设置爬取时间，保证采集到最新的数据；ParseHub 最大的优势是可以爬取一些相对复杂的页面和元素，例如，你可以用它来检索表单、菜单、登陆页面，甚至可以点击图片或地图来获取它们背后的更多数据；有时，待抓取的目标页面技术太落后，别着急！无论是JS还是AJAX编写的页面，都可以使用ParseHub来采集
和存储数据；我们还可以使用 REST API 以 JSON 或 CSV 格式下载提取的数据，或者将采集
的数据导出到 Google Sheet、Tableau 等。
　　操作方法:优采云
采集规则基本步骤介绍：循环
　　循环
　　1）该步骤用于重复一系列步骤，根据不同的配置支持多种模式。
　　循环固定单个元素，比如循环点击每一页的下一页按钮；
　　1）循环固定列表，比如循环遍历页面中指定的多个元素；
　　2）循环变量列表，当需要循环多个页面，但每页处理的元素个数不固定时使用；
　　3）循环URL列表，主要用于循环打开一批指定URL的网页，然后执行相同的处理步骤。
　　循环步骤注意事项
　　
　　1）元素在IFRAME中
　　如果循环中设置的元素在IFRAME中，请勾选此选项，并在后面的IFAMEXPah中填写IFRAME的XPATH
　　4) IFAMEX路径
　　元素所在的IFRAME的路径，只有勾选'Element in IFRAME'时该设置才会生效。
　　5) 修复了一个元素
　　循环对某个元素进行特定的操作，比如循环点击下一页，向下滚动下拉列表等，当翻到最后一页或下拉列表到达最后一项时，当前循环自动结束.
　　6) 固定元素列表
　　对列表中的元素一一进行具体操作，如循环点击、提取数据、将鼠标悬停在元素上等。当所有元素循环完毕后，本次循环自动结束。
　　
　　7）动态元素列表
　　当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即可以根据这个路径定位多个元素），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行“固定”路径 Element List' 做同样的事情。
　　8) 网址列表
　　结合打开网页的操作，指定一个URL列表，并确保在循环打开网页的操作中勾选当前循环项标志的使用，从而打开URL列表中的连接一个。
　　9) 循环执行次数等于
　　执行指定次数后退出循环。
　　更多 优采云
采集
步骤 查看全部

　　解决方案:第五期百度大脑开放日：EasyDL让每人都能用起AI
　　8月22日，第五届百度大脑开放日EasyDL专场在北京中关村创业大街百度大脑创新体验中心举行。本期开放日，百度大脑AI开放平台发布并更新了多项技术能力，包括深度学习框架、一站式内容审核平台、OCR识别等。
　　其中，作为本次开放日的重点内容，“硬核”能力爆棚的EasyDL让开发者大呼过瘾。同时，中国专利信息中心、茅台博物馆、农信互联等合作伙伴的技术负责人也在现场分享了使用EasyDL的实际案例，向开发者和行业人士展示了百度大脑领先的AI技术能力和AI产业。加速成果落地。
　　百度大脑EasyDL：零算法基础获得高精度AI模型，Everyone Can AI
　　AI在各个行业和场景的应用中，往往需要定制AI能力。但是，要训练出高精度、符合业务需求的AI模型，首先需要学习专业知识和相关经验。其次，传统训练需要大量的标注数据。从数据采集到数据标注周期长，模型往往需要部署到实际业务中。为了真正反馈业务效果，模型迭代可以从一个月到几个月不等。
　　百度大脑推出的EasyDL平台是一个基于零算法的高精度AI模型定制化训练和服务平台。用户根据可视化页面的提示，分四步创建模型-上传并标注数据-训练模型-发布模型。您可以获得公有云API、端计算离线SDK、软硬件一体化解决方案，快速融入业务场景。百度AI技术生态部高级产品经理李静秋分享了EasyDL的一系列经典案例，并演示了如何快速训练一个常见的物体识别模型，并集成到EdgeBoard中进行离线计算，充分展示了EasyDL的产品功能，参与者和优势。
　　据李静秋在会上介绍，EasyDL是百度大脑于2017年底推出的一站式模型训练与服务平台。目前EasyDL通用版支持图像分类、物体检测等模型类型的定制化训练。 、文本分类、声音分类、视频分类，而EasyDL零售行业版可以解决特定的行业问题。洞察数据、算法、工具、预制技能等一系列服务，让AI模型生产更高效。EasyDL产品和服务因其零算法基础即可上手的超低门槛特性，已广泛应用于工业、安防、互联网、零售、物流、智能硬件、教育、医疗、电子商务等，成为众多企业的首选。首选。
　　例如，杭州市气象局使用EasyDL训练打造智能“看云”气象观测系统。通过训练云量、云形、霜露等多个模型，有效提高了气象观测的密度和效率，识别准确率普遍超过85%。以上; 北京新桥结合历史积累的道路和病害图像（塌方、裂缝等），分别使用百度EasyDL图像分类和目标检测算法，训练路桥类型、路桥病害类型等多个模型，用于日常全国道路桥梁养护检查；而爱宝花饰使用百度EasyDL物体检测算法辅助人工检测针头，箱包X光照片中遗留的金属等零件，让箱包生产线质检人员告别“放大镜”“老花眼”。EasyDL 是真正在用技术一次又一次地帮助工作者降低工作的复杂性和负担。
　　
　　李静秋还预告了EasyDL即将推出的图像分割模型以及即将支持的服务器本地化部署。其中，EasyDL新的图像分割模型类型支持非矩形（圆、直线、多边形）标注，支持目标形状不规则、不方便用矩形框标注的业务场景。可应用于工业缺陷检测、道路检测等场景。EasyDL图像分类和目标检测云服务高性能模型即将支持服务端本地部署预测服务。
　　使用 EasyDL 加速企业 AI 转型
　　活动当天，百度大脑的合作伙伴通过实际案例与大家分享了不同领域的企业如何通过百度EasyDL的赋能，实现业务智能化创新升级。
　　（从左至右：中国专利信息中心软件设计师崔亚坤、猫友公社APP负责人张瑞祥、农信互联网高级工程师孙凌军）
　　中国专利信息中心软件设计师崔亚坤现场分享道：“在知识产权保护方面，鉴于互联网信息量大、更新快，知识产权侵权假冒的认定具有很强的专业性，而人工发现线索的方法需要大量投入和效率，低、不及时、权利人成本高，EasyDL可以根据专利保护领域训练定制的解决方案，有效解决图像分类、图像中物体检测、等等，结合百度大脑的文字识别、图片搜索、NLP语义处理等能力，有效提升了自动化审稿流程的效率。”
　　茅友公社APP负责人张瑞祥介绍，茅友公社APP是一款集茅台知识在线交流、茅台酒及其配套产品购买于一体的应用。为了更好地挖掘中国酒文化和茅台文化的历史脉络，借助EasyDL平台，仅用三周时间就完成了模型的多次迭代，快速实现了AI酒类识别的定制化图像识别模型。每种酒种只用不到100张瓶身图片就可以训练出高达99%的模型效果。
　　农信互联网高级工程师孙凌军也在会上肯定了百度EasyDL的行业价值。他说：“自主研发AI技术的投入成本比较高，实施的不确定性也很大。EasyDL平台可用率高，无需运维。成本低，只需少量数据即可用于训练猪舍场景定制模型，基于百度大脑EasyDL物体检测，减少猪场管理人力，减少人猪接触频率，降低疾病风险，方便远程管理，以及有效改善目前养殖业生产效率低下的现状。
　　不断创新升级百度大脑，迈向全民“AI”时代
　　“百度大脑自2016年底开放，是目前最大的AI开放平台，超过130万开发者在使用，开放了210多项核心技术能力，面向广大企业和开发者开放正在不断降低AI应用落地的门槛。” 百度AI技术生态部高级产品经理楼双双在活动中表示。本次开放日除了重点介绍EasyDL的内容外，一如既往地介绍了百度大脑8月份的最新开放升级能力。
　　
　　深度平台方面，全新发布Paddle Lite，重点加强多平台、多硬件的支持能力，新增70种各类硬件Kernel，易用性和性能大幅提升。值得一提的是，新增了对华为海思NPU的深度支持，成为首个支持华为NPU在线编译的框架。
　　为帮助开发者更好地学习和应用深度学习技术，百度大脑为AI Studio制定了亿元算力扶持计划，AI Studio深受开发者认可，可免费提供海量算力资源。深度学习在线训练营PaddleCamp也全新准备了实战课程，只需4-6周时间，帮助开发者从入门到精通深度学习。百度大脑还建立了国内最完善的深度学习企业培训体系：包括企业深度学习实战营AI快车道和黄埔学院“首席AI架构师培养计划”；国内最活跃的深度学习研发精英俱乐部：包括“博士生协会”等“飞桨活动” 而《飞桨领航团》也在继续。与此同时，每年举办10余场比赛的Baidu AI Studio人工智能大赛也在如火如荼地进行，总奖金超百万元。
　　在今年的百度AI开发者大会上，全面升级为软硬件一体的AI生产平台的百度大脑5.0拥有最全面的AI开放能力，并不断丰富升级。本次开放日，在OCR文字识别方面，进行了三项产品升级，包括名片识别的识别率和识别速度；二维码/条码识别的识别率和手写识别的识别率。截至目前，OCR文字识别全系列已有35款产品，可满足各种文档结构应用场景。人体分析方面，升级人数统计（动态版）能力，准确率提升至92%以上。在图像处理方面，
　　第五次开放日，全面、灵活、实时的百度大脑内容审核平台，一站式满足所有AI审核需求。这一次，它还带来了新的功能升级。两大核心升级是：通过EasyDL，支持审计模型定制，分钟级策略更新更及时。百度大脑的内容审核平台集成了百度大脑的视觉、语音、语义能力。专业的内容审核服务，可以帮助更多平台提升内容质量。
　　语音自训练平台增加了搜索模型和输入法模型的API调用方法。调用方式简单，适用于多平台、多场景。据现场介绍，平台上线以来，已有医疗、金融、农业、教育、餐饮、物流、建筑、地产等多个行业的客户。在语音助手、呼叫中心等多种语音识别场景下，专业领域词汇识别率可有效提升5-25%。
　　在百度大脑的开放生态中，开发者始终是最重要的一环。百度大脑持续为AI开发者提供最新的AI产品和案例分享，真正实现平等开放的赋能。因此，在第五期的活动现场，百度大脑还发布了感恩回馈活动，100万话费免费赠送，还有更多商品限时优惠低至40%。
　　百度大脑一直贯彻“Everyone Can AI”的理念，无论是因操作简单、智能化程度高、覆盖面广、可定制而深受用户和开发者喜爱的EasyDL平台，还是每月定期更新升级的EasyDL平台。百度大脑开放日活动，百度大脑从未停止前行的脚步，充分体现了其希望在解决行业痛点的同时，为有需求的企业提供更多服务，真正用领先的AI技术助力企业智能化转型，迈向智能化转型。一起AI时代。
　　解决方案:常用的三款APP和网站数据分析工具，运营者必备
　　我们都知道，网站和APP上线后，需要进行数据分析。如何借助一些外部数据分析工具来评估自己网站和APP的用户体验和运营质量是非常重要的。
　　下面我们将介绍三款在国内应用广泛的非常好用的数据分析工具，可用于网站统计、APP分析、小程序数据分析等用户行为分析。
　　1. 极客数
　　官方网站：
　　
　　数记客是国内新一代大数据用户行为分析平台。支持无追点、前端追点、后端追点、API导入四种混合数据采集方式。自动监测分析网站推广、APP推广、小程序推广。它是增长黑客必备的数据分析工具。支持APP数据分析、网站统计、网站分析、用户画像等应用场景。国内首创提高转化率的数据分析模型。是用户行为分析领域首款应用定量和定性分析方法的数据分析产品。客户用户行为录屏系统以视频的形式回放用户行为，帮助企业快速提升用户体验。
　　数记客的优势在于支持非常丰富的数据分析模型。由于采用了最新的实时OLAP分析技术，保证了数据的实时性。它还支持在线版本和私有化部署版本。对于要求高的企业来说是不错的选择。缺点是目前只有商业付费版本。
　　2.百度统计
　　官方网站：
　　百度统计是百度推出的免费专业网站流量分析工具，可以告诉用户访问者是如何找到和浏览用户网站的，以及他们在网站上做了什么。网站的用户体验不断提高网站的投资回报率。
　　
　　百度统计的好处是可以统计百度搜索关键词的数据（毕竟是百度自己的产品，只为自己打开搜索关键词接口）。缺点是数据量大时，数据查询速度慢。此外，支持的分析模型相对较少。数据分割也不够。
　　3.友盟统计
　　友盟是阿里巴巴旗下的一款APP分析工具。该工具最大的优点是免费，并提供安装、激活、留存等基本统计功能。就需求而言，还是基本能够满足的。友盟统计目前只支持APP分析，不支持网站分析。友盟有独立的网站分析工具，但是网站和APP的数据无法打通。
　　友盟是国内较早的APP分析工具。因为使用的技术是上一代，它的主要缺点是数据不能细分，实时性弱。一般只能查看几个小时前的数据。
　　以上就是我在工作中遇到和使用的三种数据分析工具。你有你想要的吗？欢迎给我留言。 查看全部

　　最佳实践:python 通过k8s API采集k8s 集群信息
　　用于在 K8s 中获取部署的 curl 模式
　　curl \
--header "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJSUzI1NiIs_OVpAqcsnBZeqwwiwfkFWiykIobYEMgbMzbXa27r02Q_mGnqGzA6PiUq1SKDTq_SlBhAO_dCdnaZ6eOJ71ew" \
--insecure \
-X GET https://10.20.12.13:6443/apis/ ... ments
　　Python 获取 K8S API
　　import requests
<p>
headers = {
&#39;Authorization&#39;: &#39;Bearer eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IERVlsdjlVMWxNd3dIOHJEMUVBV1phMEhuUkFaNUt1Z1EifQ.eyJpc3MiOiJrdWJlcmw&#39;,
}
response = requests.get(&#39;https://10.20.12.13:6443:6443/ ... 39%3B, headers=headers, verify=False)
print(response.json())
　　
</p>
　　获取 K8S Pod 日志接口
　　GET /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/log
　　获取 k8s 集群信息的更多方法 kube/config
　　神奇的网站屈服于蟒蛇的请求
　　Curl to Python 请求
　　更多接口参考
　　Python 3.5 通过 API 管理 k8s - 创建和删除部署、服务
　　解决方案:快播资源采集易语言源码
　　(71)数据采集
关键词
　　数据采集​​软件排行榜下载，辅助采集工具是一款采集辅助工具，用于采集特定数据信息并归档，数据采集工具可以适合很多人，比如销售是企业和客户的信息采集，视频剪辑。首先是视频数据等的采集
。采集
器工具是帮助用户采集
特定的信息，让人们不需要花费大量的时间和精力去搜索或者下载。辅助采集器工具是人们处理简单任务的好帮手。更多&gt;&gt;
　　(112)易语言编程关键词
　　Easy Language 5.6完美破解版，免费中文编程平台，无需使用破解补丁，安装完成后为企业版注册授权；Easy Language 5.11完美破解版简化了知识库和多媒体教程，节省了安装文件大小。Easy Language是自主研发的适合国情、不同层次、不同专业人士易学易用的中文编程语言。Easy语言降低了广大计算机用户的编程门槛，尤其是那些完全不懂英语或英语水平很低的人，使用该语言可以极快地进入Windows程序编写的大门。更多&gt;&gt;
　　VS2010 中文终极版是一个集成环境，可简化与创建、调试和部署应用程序相关的基本任务。使用 Visual Studio 2010 专业版，您可以尽情发挥您的想象力，轻松实现您的目标。借助强大的设计界面以及使设计人员和开发人员能够协同工作的能力，释放您的创造力并实现您的梦想。在越来越多的平台（包括 Silverlight、SharePoint 和云应用程序）的个性化环境中工作，使用现有技术加快编码过程。对测试先行开发和新调试工具的集成支持让您可以快速找到并修复所有错误，并帮助确保高质量的解决方案。
　　支持的操作系统：
　　Windows 7的; Windows Server 2003 R2（32 位 x86）；Windows Server 2003 R2 x64 版本；Windows Server 2003 服务包 2；Windows 服务器 2008 R2；3个
　　Windows XP (x86) Service Pack 3 – 除 Starter Edition 之外的所有版本
　　Windows Vista（x86 和 x64）Service Pack 2 - 除 Starter Edition 之外的所有版本
　　Windows 7（x86 和 x64）
　　Windows Server 2003（x86 和 x64）Service Pack 2 – 所有版本
　　如果 MSXML6 不存在，用户需要安装它
　　Windows Server 2003 R2（x86 和 x64）- 所有版本
　　Windows Server 2008（x86 和 x64）Service Pack 2 – 所有版本
　　Windows Server 2008 R2 (x64) - 所有版本
　　Visual Studio 2010 中的新增功能
　　它将是一个经典版本，相当于当年的6.0版本。
　　新功能还包括：
　　(1) C#4.0中的动态类型和动态规划；
　　(2) 多显示器支持；
　　
　　(3)利用Visual Studio 2010的特性支持TDD；
　　（四）后勤办公室；
　　(5) 快速搜索功能；
　　(6) C++0x的新特性；
　　(7) IDE增强；
　　(8) 使用Visual C++ 2010创建Ribbon界面；
　　(9) 基于.NET平台的新语言
　　根据微软发布的一份官方文件，Visual Studio 2010 和.NET Framework 4.0 将在以下五个方面进行创新： ·民主化的应用程序生命周期管理 在一个组织中，应用程序生命周期管理（ALM）将涉及多个角色。但并非流程中的每个角色在传统意义上都是平等的。Visual Studio Team System 2010 将继续为组织内的应用程序生命周期管理流程创建一个功能相同的共享平台。·紧跟新技术潮流 每一年，行业内的新技术、新趋势层出不穷。借助 Visual Studio 2010，微软将为开发人员提供合适的工具和框架，以支持软件开发中的最新架构、开发和部署。· 给开发者惊喜 从第一个版本的 Visual Studio 开始，微软就将提高开发者的生产力和灵活性作为其目标。Visual Studio 2010 将继续关注并显着改善核心开发人员体验。·下一代平台浪潮的引领者 微软将继续投入市场领先的操作系统、工具软件和服务器平台，为客户创造更高的价值。使用 Visual Studio 2010，您将能够在下一代应用程序平台上为您的客户创建出色的解决方案。· 跨部门应用程序 客户将在各种规模的组织内创建应用程序，从单个部门到整个企业。Visual Studio 2010 将继续关注并显着改善核心开发人员体验。·下一代平台浪潮的引领者 微软将继续投入市场领先的操作系统、工具软件和服务器平台，为客户创造更高的价值。使用 Visual Studio 2010，您将能够在下一代应用程序平台上为您的客户创建出色的解决方案。· 跨部门应用程序 客户将在各种规模的组织内创建应用程序，从单个部门到整个企业。Visual Studio 2010 将继续关注并显着改善核心开发人员体验。·下一代平台浪潮的引领者 微软将继续投入市场领先的操作系统、工具软件和服务器平台，为客户创造更高的价值。使用 Visual Studio 2010，您将能够在下一代应用程序平台上为您的客户创建出色的解决方案。· 跨部门应用程序 客户将在各种规模的组织内创建应用程序，从单个部门到整个企业。工具软件和服务器平台，为客户创造更高的价值。使用 Visual Studio 2010，您将能够在下一代应用程序平台上为您的客户创建出色的解决方案。· 跨部门应用程序 客户将在各种规模的组织内创建应用程序，从单个部门到整个企业。工具软件和服务器平台，为客户创造更高的价值。使用 Visual Studio 2010，您将能够在下一代应用程序平台上为您的客户创建出色的解决方案。· 跨部门应用程序 客户将在各种规模的组织内创建应用程序，从单个部门到整个企业。
　　Visual Studio 2010 将确保支持如此广泛的应用程序开发。
　　指示：
　　创建您的第一个 C 项目
　　运行vs10，点击【新建项目】，会弹出如下新建项目框，选择【Visual c++】-&gt;【win32控制台应用程序】，输入项目名称和位置，或者选择默认，然后点击【确定】。
　　弹出如下应用向导框，点击【下一步】
　　选择【空项目】，点击【完成】
　　然后，在项目的左边一栏，可以看到新建的项目（我创建的是test），然后，右击【源文件】-&gt;【添加】-&gt;【新建项】，如下：
　　然后会弹出Add New Item框，如下，选择【c++文件】，输入文件名，点击【Add】。
　　此时在左边的源文件下可以看到新建的文件，比如我创建的main.c文件，然后进入程序按【Ctrl+F5】运行。示例如下：
　　
　　按【F5】调试。
　　Visual Studio Community 2015 是免费的，具有用于为 Windows、iOS、Android 设备或云服务器开发桌面、移动和 Web 应用程序的全套功能。该版本面向小型公司、初创企业、学生和开源软件开发人员开发的非企业软件。提供统一的客户端和服务端开发平台，支持移动端跨平台开发，具有可扩展性，具有先进高效的编程功能。
　　软件介绍：
　　VS2015版本新增多平台开发工具，支持开发全平台Win10通用应用，包括Windows10手机、Win10 PC、Xbox和HoloLens增强现实等。此外，通过VS2015，开发者还可以使用语言或 Apache Cordova、Xamarin 或 C++ 等技术，为 iOS 和 Android 平台开发应用程序。对于WEB 和服务器开发，您可以使用Python、Node.js 技术以及C#、Visual Basic 或F# 语言。
　　Visual Studio 2015今天如期发布了正式版。Visual Studio 2015 包括许多新功能和更新，例如通用 Windows 应用程序开发工具、适用于 iOS、Android、Windows 的跨平台移动开发工具（包括 Xamarin、Apache Cordova、Unity）、可移植 C++ 库、本机 Active C++ 模板等。 ，对Cordova、Xamarin、C++的跨平台支持都很好。它可以让您通过一个工具完成iOS、Android、Windows平台的应用。绝对是Windows 10乃至跨平台开发的首选。
　　跨平台支持已经成为VS2015最新的DNA。在智能手机APP的开发中，无论是针对什么样的智能设备，无论是支持Native应用还是基于HTML5的混合应用，都可以借助VS2015强大的编码、调试、调试等功能帮助程序员快速开发。和智能提示。特别是VS2015已经集成了Xamarin的安装包，Visual Studio也可以为Apple Watch开发应用了！
　　本次发布的Visual Studio 2015正式版收录
32/64位安装镜像和相关工具。有标准版、企业版、专业版、测试专业版、精简版等多种版本。它支持简体中文和其他语言。MSDN 开发人员现在可以下载并使用它。
　　同时，Visual Studio 2013 Update 5和.NET Framework 4.6正式版也已经发布，但Team Foundation Server 2015还没有发布，只给出了一个Team Foundation Server 2013 Update 5。
　　整个 Visual Studio 2015 包括 Visual Studio、Visual Studio Online 和 Visual Studio Code。Visual Studio Online 提供完整、轻量级、基于 Microsoft 云平台的软件生命周期支持。Online版本和TFS2015为开发团队提供了基于DevOps理念的完整解决方案。帮助开发者完成应用管理、工作、开发、联调、测试、发布的全生命周期，提供高效工具完成应用使用状态和使用监控。
　　Visual Code 提供了微软第一个跨平台开发工具，支持开发者在windows、linux、Mac 上开发ASP.NET 或NodeJS 应用程序。
　　微软的其他公告包括：
　　Visual Studio Community 2013 – 新的、免费的、全功能的 Visual Studio 版本，可用于开发桌面、移动、Web 和云应用程序，只允许开发非企业应用程序。
　　Visual Studio 2015 预览版和 .NET 2015 预览版 – Visual Studio 2015 支持 Windows、iOS 和 Android 应用程序的跨平台开发，内置对 Apache Cordova 的支持。微软和 Xamarin 宣布将简化在 Visual Studio 中安装 Xamarin 的过程，并宣布将在今年年底发布的免费版 Xamarin Starter Edition 中增加对 Visual Studio 的支持。
　　Visual Studio 2013 Update 4 已发布，具有大量改进和多项新功能。
　　Visual Studio Online DevOps：发布管理服务和云部署项目。
　　微软还回顾了过去的一些成就。目前，微软拥有 18 亿个 .NET 安装量、700 万次 Visual Studio 2013 下载量和 170 万个 Visual Studio Online 注册帐户。
　　vs2015各版本价格：
　　价格方面，Visual Studio Enterprise 2015首年年费为5999美元，续订价格为2569美元。这个价格明显低于 Visual Studio Ultimate 的 $13299/$4249，也低于 Visual Studio Premium 的 $6119/2569。
　　对于参与微软开源项目的客户，Visual Studio Enterprise 2015最终官方售价为每人每年4466美元，续费1640美元。注册该计划的客户可以以 7,793 美元的新用户价格和 2,861 美元的续订价格购买 Visual Studio Ultimate 2013。Visual Studio Premium 2013 的官方价格为新用户 3,573 美元，续订用户 1,312 美元。
　　微软表示，对于批量许可，Visual Studio 2015 Enterprise 的成本将比 VS 2013 Ultimate 低 43%，而对于零售，VS 2015 Enterprise 实际上将比 VS 2013 便宜 55%。
　　Visual Studio 2015 正式发布后，现有的 Visual Studio Ultimate 和 Visual Studio Premium 用户将通过 MSDN 自动升级到 Visual Studio Enterprise。 查看全部

　　汇总:数据收集的方法有哪些，数据收集的10个方法？
　　00 基本概念
　　数据集，也称为数据集、数据集合或数据集合，是由数据组成的集合。
　　数据集（或数据集）是数据的集合，通常以表格形式存在。每列代表一个特定的变量。每行对应于成员数据集的一个问题。它列出了每个变量的值，例如对象的高度和重量或随机数的值。每个值称为一个数据配置文件。该数据集的数据可能包括一个或多个与行数相对应的成员。
　　数据采集​​（Data Acquisition，简称DAQ）是指自动采集传感器等被测器件等模拟和数字被测单元的非电信号或电信号，并传送给上位机进行分析处理。数据采集​​系统是以计算机或其他专用测试平台为基础，结合测量软硬件产品的灵活的、用户自定义的测量系统。
　　在计算机广泛使用的今天，数据采集的重要性非常显着。它是连接计算机与外部物理世界的桥梁。获取各种类型信号的难易程度差异很大。在实际采集中，噪声也可能造成一些麻烦。在采集
数据的时候，有一些基本原则需要注意，需要解决的实际问题也比较多。
　　根据网络和个人学习，提供十种数据采集方式，顺序如下：
　　01 公共数据集
　　开放数据，开放数据，大数据新词。
　　2020年7月，大数据战略重点实验室全国科学技术术语审定研究基地收录审定的第一批108个大数据新词报送国家审定委科学技术术语报批并向社会公开试行。
　　定义：开放数据是一种理念和实践，它要求任何人都可以自由访问某些数据，而不受版权、专利或其他机制的限制。
　　网上有各种开发数据集。我们只需要找到对应的网站获取下载链接，就可以得到不同领域的数据集。一般来说，这些数据集是为了帮助学习者或者数据分析人员，也有一些是为了举办各种比赛，为了找到更好的数据分析方案和结果。
　　关于公开资料，我在这里整理了一份，
　　互联网上有哪些公开的数据源可以用来做数据分析？– PurStar – 博客园
　　当然还不够全面，所以我们可以通过百度、bing搜索等找到各种整理好的博客或者导航，找到我们想要的数据集，方便下一步的数据分析。
　　02 数据报采集
　　要了解数据报集合，首先要了解什么是数据报？数据报的定义如下：
　　从上面的定义不难看出数据报是计算机网络中的一个概念，所以我们可以使用一些抓包工具来获取数据报的相关数据，比如常见的Wireshark，简单介绍如下：
　　除了Wireshark，类似的工具还有fiddler、Charles、Firebug、httpwatch、SmartSniff、……等，对网络原理或者网络安全感兴趣的朋友可以试试这些工具！
　　03 网络爬虫
　　网络爬虫的定义如下：
　　通过网络爬虫，我们可以爬取存在于网络中的各种数据，并将爬取到的数据按照一定的格式存储在指定的数据存储文件系统或数据库中，以方便下一步的数据整理或数据采集
. 分析。
　　根据系统结构和实现技术，网络爬虫大致可以分为以下几种类型：
　　实际的网络爬虫系统通常是由多种爬虫技术组合实现的。
　　3.1 通用网络爬虫
　　通用网络爬虫也称为可扩展网络爬虫。其爬取对象从一些种子URL扩展到整个Web，主要为门户网站搜索引擎和大型Web服务商采集
数据。由于商业原因，他们的技术细节很少公布。这类网络爬虫的爬取范围和数量巨大，对爬取速度和存储空间要求高，对爬取页面的顺序要求相对较低。同时，由于需要刷新的页面太多，通常采用并行工作的方式，但耗时较长。刷新页面需要时间。虽然存在一定的缺陷，但一般的网络爬虫适用于搜索引擎搜索范围广泛的主题，具有很强的应用价值。
　　3.2 关注网络爬虫
　　Focused Crawler，也称为Topical Crawler，是指一种网络爬虫，它有选择地爬取与预先定义的主题相关的页面。与通用网络爬虫相比，专注爬虫只需要爬取与主题相关的页面，大大节省了硬件和网络资源。存页数也因为数量少更新快，也能满足特定领域的一些特定人群。信息需求。
　　3.3 增量网络爬虫
　　增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是指增量更新下载的网页，只爬取新生成或变化的网页的爬虫。可以在一定程度上保证爬取的页面尽可能的新。页。与周期性爬取和刷新页面的网络爬虫相比，增量爬虫只在需要时爬取新生成或更新的页面，不会重新下载没有变化的页面，可以有效减少数据下载量并及时更新爬取的网页pages 减少了时间和空间的消耗，但是增加了爬取算法的复杂度和实现难度。增量网络爬虫架构[包括爬取模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬URL集、本地页面URL集。
　　3.4 深网爬虫
　　网页按其存在方式可分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，又称Invisible Web Pages或Hidden Web）。表面网页是指可以被传统搜索引擎收录的页面，主要由可以通过超链接到达的静态网页组成。深网是那些大部分内容无法通过静态链接获得的网页，隐藏在搜索表单后面，并且只有在用户提交一些 关键词 时才可用。例如，那些内容只有在用户注册后才能看到的网页就属于深网。2000年，光明星球指出，Deep Web的可访问信息容量是Surface Web的数百倍，是互联网上规模最大、发展最快的新信息资源。
　　3.5 学习资料推荐
　　其实我们只要打开一些网购平台，搜索爬虫，就会发现弹出来很多关于爬虫的书籍，基本上都是python的，毫不夸张的说，很多书籍的内容都会涉及到一个Python网络爬虫——Scrapy。
　　相应的书籍我这里就不介绍了。网购平台的销量和知名度已经告诉你，你应该学习那些资料。另外，这里为一些没有编程基础的朋友提供一些傻瓜式的爬虫。它们的功能非常强大。对于没有编程基础又想体验和使用爬虫的朋友来说非常方便。参考链接如下：
　　不会编程也能用的几款数据爬取工具！– PurStar – 博客园
　　04 日志采集
　　日志采集
也是一个比较常见的场景。采集
的数据可用于监控硬件设备或软件系统的运行状态。当出现问题时，这些数据可以为运维工程师提供一些告警和关键信息，有助于故障排除。
　　对于一些大中型企业，机房管理的设备较多，可以采用相关的日志采集方案，方便后续的数据分析和问题解决。关于日志采集
的概念我就不多介绍了。几种常见的日志采集
工具包括 Logstash、Filebeat、Flume、Fluentd、Logagent、rsyslog 和 syslog-ng。
　　这里仅提供三个模型进行比较：
　　4.1 水槽
　　Flume 是一种分布式、高可靠、高可用的服务，用于高效采集
、聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的架构。具有可调的可靠性机制、故障转移和恢复机制，容错能力强。它使用允许在线分析应用程序的简单可扩展数据模型。
　　Flume旨在将基于事件的海量数据批量导入Hadoop集群。系统中的核心角色是agent，Flume采集系统由各个agent连接而成。每个代理相当于一个数据传输器，内部收录
三个组件：
　　source：采集源，用于连接数据源获取数据
　　sink：传输数据的目的地，用于将数据传输到下一级代理或最终存储系统
　　channel：agent内部的数据传输通道，用于将数据从source传输到sink
　　4.2 日志存储
　　Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个源获取数据、转换数据并将数据发送到存储库。当数据从源传输到存储库时，Logstash 过滤器会解析单个事件，识别命名字段以构建结构，并将它们转换为通用格式，以便更轻松、更快速地进行分析并实现业务价值。
　　Logstash是基于管道的方式进行数据处理的，管道可以理解为对数据处理过程的抽象。在管道中，数据通过上游数据源汇聚到消息队列中，然后经过多个工作线程转换处理，最后输出到下游组件。一个 logstash 可以收录
多个管道。
　　Logstash 管道有两个必需的元素，输入和输出，以及一个可选的元素过滤器：
　　Input：数据输入组件，用于连接各种数据源，访问数据，支持解码器，允许对数据进行编解码操作；所需组件；
　　output：数据输出组件，用于连接下游组件，发送处理后的数据，支持解码器，允许对数据进行编解码操作；必需的组件；
　　filter：数据过滤组件，负责处理输入数据；可选组件；Logstash安装部署
　　管道：数据处理流程的逻辑抽象，类似于管道，数据从一端流入，处理后从另一端流出；一个管道包括输入、过滤和输出三部分，其中输入和输出部分是必选组件，过滤是可选组件；
　　instance：一个Logstash实例，可以收录
多个数据处理进程，即多个pipeline；
　　事件：管道中的数据是基于事件的，一个事件可以看作是数据流中的一条数据或者一条消息；
　　4.3 文件拍
　　Filebeat 是一个日志文件传输工具。在服务端安装客户端后，Filebeat会监控日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件（track file changes，连续读取），并将信息转发到ElasticSearch或Logstarsh中存储。
　　
　　当您启动 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于探针找到的每一个日志文件，Filebeat 都会启动收割进程（harvester），每一个收割进程都会读取一个日志文件的新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会聚合这些事件，最后 filebeat 会将汇总的数据发送到您指定的位置。
　　Filebeat 简介
　　Filebeat 由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这些组件协同工作以读取文件并将事件数据发送到指定的输出。
　　Harvesters：负责读取单个文件的内容。收割机逐行读取每个文件并将内容发送到输出。每个文件都会启动一个收割机。收割机负责打开和关闭文件，这意味着文件在收割机运行时保持打开状态。如果在采集过程中，即使文件被删除或重命名，Filebeat 也会继续读取文件。此时会一直占用该文件对应的磁盘空间，直到Harvester关闭。默认情况下，Filebeat 将保持文件打开，直到超过配置的 close_inactive 参数，然后 Filebeat 将关闭 Harvester。
　　Prospector：负责管理Harvsters，找到所有需要读取的数据源。如果输入类型配置为日志类型，Prospector会在配置路径中搜索所有匹配的文件，然后为每个文件创建一个Harvster。每个 Prospector 都在自己的 Go 例程中运行。
　　Filebeat 目前支持两种 Prospector 类型：日志和标准输入。可以在配置文件中定义多个 Prospector 类型。日志Prospector会检查每个文件是否需要启动Harvster，启动的Harvster是否还在运行，或者文件是否被忽略（配置ignore_order可以忽略文件）。如果是Filebeat运行过程中新创建的文件，只有关闭Harvster后文件大小发生变化，Prospector才会选择新文件。
　　4.4 比较：
　　水槽
　　日志存储
　　文件拍
　　记忆
　　大的
　　大的
　　小的
　　中央处理器
　　大的
　　小的
　　背压敏感协议
　　不
　　不
　　是的
　　插入
　　需要一些API
　　许多
　　许多
　　功能
　　从各种输入和输出到各种输出获取数据
　　从各种输入中获取数据，实时解析数据并将其转换为各种输出
　　传播
　　严重程度
　　比较重
　　比较重
　　轻量级二进制文件
　　过滤能力
　　自带分区和拦截器功能
　　强大的过滤能力
　　有过滤能力但弱
　　过程
　　一台服务器可以有多个进程，挂掉后需要手动拉起
　　一台服务器只允许一个logstash进程，挂掉后需要手动拉起
　　非常稳定
　　原则
　　当源接收到事件时，它会将其存储在一个或多个通道中。通道是一个被动存储，它保存事件直到它们被 Flume 消费。sink 从通道中移除事件并将其放入外部存储库（例如 HDFS）或将其转发到流中下一个 Flume 代理的源。代理中的源和接收器与通道中分段的事件异步运行。
　　Logstash使用管道采集
和输出日志，分为输入input -&gt; processing filter（非必须） -&gt; output输出，每个阶段都有不同的备选方案
　　启动进程后，会启动一个或多个探测器（prospectors）来探测指定的日志目录或文件。对于探针找到的每一个日志文件，filebeat都会启动采集进程（harvester），每一个采集进程都会读取一个日志文件的新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集
这些事件，最后filebeat会将采集
到的数据发送到你指定的位置。
　　书写语言
　　爪哇
　　朱比
　　去语言
　　簇
　　分散式
　　单节点
　　单节点
　　输出到多个接收器
　　支持
　　支持
　　6.0之前支持
　　
　　二次开发或扩展开发
　　一般来说
　　灾难
　　简单的
　　4.5 总结
　　Flume更注重数据的传输，对数据的预处理不如Logstash。Flume在传输方面比Logstash更可靠，因为数据会持久化在通道中。只有当数据存储在接收器中时，数据才会从通道中删除。这个过程由事物来控制，以保证数据的可靠性。Logstash 是 ELK 组件之一。一般与其他ELK组件一起使用，更侧重于数据预处理。Logstash的插件比Flume多，所以在扩展功能上比Flume更全面。但是Logstash内部没有持久化队列，所以在异常情况下可能会出现数据丢失的情况。Filebeat 是一个轻量级的日志采集
工具。因为 Filebeat 是 Elastic Stack 的一部分，它可以与 ELK 组件无缝协作。Filebeat 比 Logstash 占用内存少很多。性能比较稳定，很少停机。
　　参考链接：
　　流式数据采集与计算（三）：Flume、Logstash、Filebeat研究报告_叶叶来-CSDN博客_filebeat与flume
　　05 社会调查
　　我们先来看看什么是社会调查？社会调查是社会“调查”、“研究”的简称。社会调查是指人们为了达到一定的目的，通过对社会现象的调查、了解、分析和研究，有意识地了解社会的真实情况的一种有意识的认识活动。它收录
以下四层含义：（1）社会调查是一种自觉的意识活动。(2)社会调查的对象是社会现象。（三）社会调查必须采用一定的方法。(4)社会调查具有一定的目的性。社会调查的上述定义适用于所有社会调查，包括科学社会调查。
　　可能这个定义不太好理解，但是比如说我们做的问卷其实就是一种社会调查的方法。由于我们讨论的是数据采集
，因此我们将只关注数据社会调查的常用方法。一般有九种。详细内容如下：
　　参考链接如下：
　　调查研究中常用的九种方法
　　5.1. 野外观察法
　　侦查人员通过实地观察，获得直接、生动的感性认识和真实可靠的第一手资料。但由于该方法观察的往往是事物的表面现象或外在联系，具有一定的偶然性，受调查者主观因素的影响较大，故不能大样本观察，必须采用结合其他调查方法。通常适用于无法、不希望或不希望进行口头交流的情况调查。
　　5.2. 访谈调查法
　　这种方法是比野外观察法更深入的调查方法。它可以获得越来越多有价值的信息。地点不易接近等。包括个人面试法、小组面试法、电话面试法等。但由于访谈标准不同，难以对结果进行量化研究，且访谈过程耗时、成本高、隐蔽性差、受周围环境影响大，难以进行大数据分析。规模采访。
　　5.3. 会议调查法
　　这种方法是访谈调查法的扩展和延伸，由于其简单易用，在调查研究工作中更为常用。通过邀请几位调查受访者参加研讨会来采集
数据、分析和研究社会问题。最突出的优点是工作效率高，可以快速了解更详细可靠的社会信息，节省人力和时间。但由于这种方法不能完全排除被调查者社会心理因素的影响，调查结论往往难以充分反映真实的客观情况。且受时间条件限制，难以进行深入细致的交谈，
　　5.4. 问卷调查法
　　即间接笔试。这种方法的最大优点是可以突破时间和空间的限制，在大范围内同时对大量调查对象进行调查。、受访者应具备一定的写作理解能力和表达能力。如某地区农村党员教育培训情况调查、中小学教师科研状况调查等。由于问卷调查法只能获取书面社会信息，无法形象地了解和特定的社会条件，这种方法不能代替实地调查，特别是对于那些新事物、新情况、新问题。方法一起。
　　5.5. 专家调查法
　　这是一种预测方法，即以专家为索取信息的对象，依靠他们的知识和经验，通过调查研究对问题作出判断和评价。最大的优点是简单直观，特别适用于缺乏信息资料和历史数据，受社会、政治和人为因素影响较大的信息分析和预测题材。广泛用于对某个方案进行评价，或评价多个备选方案的相对排名，选出最佳方案；估计实现某一目标的条件、途径、手段及其相对重要性等。
　　5.6. 抽样调查法
　　是指以一定的方式从被调查人群中抽取部分样本进行调查，并用所获得的结果来说明总体情况。其最大的优点是节省了人力、物力和财力，可以在较短的时间内获得相对准确的调查结果，时效性强。组织全面调查范围广、时间长、难度大，多采用抽样调查的方法进行检查核实。如在全省开展党风廉政建设社会调查、流动党员现状社会调查等。局限性在于当样本数量不足时，会影响调查结果的准确性。
　　5.7. 典型调查方法
　　是指在一定范围内选取具有代表性的特定对象进行调查研究，以了解同类事物的发展变化规律和本质的一种方法。当调查样本过大时可以采用这种方法。但在对象的选择上一定要注意，一定要准确地选择比较熟悉全局的有代表性的对象。例如，地级市对区县市农村党员情况进行调查，应选择经济发展较快、农村党员致富能力强的县市作为典型调查对象。 .
　　5.8. 统计调查法
　　通过分析固定统计报表的形式来反映下列情况的一种调查方法。由于统计报表的内容比较固定，适合分析某事物的发展轨迹和未来趋势。例如，通过党员统计年报，可以分析某地全年党员发展、转移、流动情况，与上年同期相比增减情况。年，并预测下一个趋势。使用统计调查方法时，要特别注意统一统计口径，以统计部门的数字为准，报表分析要结合实际调查，报表不能简单分析。例如，某项数据大幅增加或减少的原因很难在报表中反映出来，只有通过实际调查才能形成一个完整的概念。
　　5.9. 文献调查法
　　通过采集
和提取文件来获取有关调查对象信息的方法。适用于研究调查对象在一段时间内的发展变化。研究的角度往往是探索一种趋势或阐明一种演变过程。这种方法可以突破时间和空间的限制，进行大范围的调查，而且调查数据易于采集
和分析。同时，它还具有数据可靠、人力物力少、效果大等优点。但它往往是一种先进的侦查手段，一般只能作为侦查的先导，不能作为侦查结论的现实依据。
　　06 业务数据集
　　相信在很多公司都会有相应的日常运营和业务部门，各种相关的数据都会记录在某些文件或系统中，比如常见的Excel文件，各种办公系统的数据库系统等，一般公司DBA人员可能会向数据分析师开放一定的查询权限，供数据分析师提取对应的业务数据集，提取时也可能涉及一些数据脱敏问题。
　　什么是数据脱敏？
　　说白了，数据脱敏的意义在于保护客户的重要隐私信息，但在保护的同时，不能让数据分析变得毫无意义。
　　相对于这个领域来说，学好数据库的相关语言SQL就很重要了。只有足够好地掌握SQL，才能在提取和分析数据时快速、准确地完成相应的任务！
　　07 埋点采集
　　埋点分析是应用系统分析常用的数据采集方法。数据嵌入点分为初级、中级和高级三种方式。数据埋点是为私有化部署采集
数据的好方法。
　　数据嵌入点分为初级、中级、高级三种方式，即： 初级：在产品和服务转化的关键点植入统计代码，根据其独立的ID（如点击）保证数据采集不重复购买按钮的费率）；中间：插入多段代码跟踪用户在平台各个界面的一系列行为，事件相互独立（如打开商品详情页-选择商品型号-加入购物车-下单订单 - 完成购买）；进阶：配合公司工程及ETL，对用户行为进行全量采集分析，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析和优化的依据。毫无疑问，数据埋点是为私有化部署采集
数据的好方法。精准的数据采集满足企业去其糟粕和取其精华的需求，实现产品和服务的快速优化和迭代。埋藏数据采集
的方法广泛存在于网站和移动应用程序中。网站埋点一般存在于网站的按钮或访问记录中。系统前端会有相应的代码记录用户的操作行为，并将这些数据传递给后台，最终可能以日志或者数据库表数据的形式记录下来。事实上，它可以理解最终会成为业务数据集的一部分，以便数据分析师可以利用这些用户数据建立用户画像，做分层模型进行精准营销等等！大同小异，网站的框架技术不同但原理相似，扩展到App应用也是一样的。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。扩展到App应用也是一样。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。扩展到App应用也是一样。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。
　　08 传感器采集
　　传感器（英文名称：transducer/sensor）是一种检测装置，它能感知被测量的信息，并将感知到的信息按照一定的规则转换成电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息要求。传输、处理、存储、显示、记录和控制要求。
　　传感器的特点包括：小型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的第一个环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉、嗅觉等感官，让物体慢慢活了过来。通常按其基本感知功能可分为热传感器、光传感器、气体传感器、力传感器、磁传感器、湿度传感器、声音传感器、辐射传感器、颜色传感器和味觉传感器等十大类。.
　　通过配备各种传感器的软硬件结合，我们可以很容易地获取现实物理世界中的各种相关数据。例如，我们使用摄像头、录音设备、体温检测、气候检测等设备。一般这类设备都会内置很多不同款式的传感器。其实对于数据分析师来说，没有必要对传感器的原理了解太多。更重要的是要了解数据从哪里来，以及传感器本身采集的数据的一些特性，比如误差、灵敏度、使用环境等，这些都会影响数据采集效果。所以我不会在这里详细介绍。
　　09 数据交易平台
　　大家常说的数据交易平台，正式名称为大数据交易所，定义如下：
　　全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所于2015年4月15日正式挂牌，并与深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院完成合作。买家是京东云平台和中金数据系统有限公司的第一笔数据交易。首批数据交易的完成，标志着国内首家大数据交易所正式运营。同时，在交流平台的基础上，大数据领域的相关专家、学者、企业共同成立了大数据交易商（贵阳）联盟。企业。
　　当然，现在已经有很多大数据交易所了。关于数据交易平台的更多信息，您可以参考此链接：
　　国内有哪些好的“数据交易”平台，比如淘宝之类的平台？- 知乎
　　10 个人资料采集
　　最后，让我们谈谈个人数据。其实网上都在讲这种数据管理。其实更多的是用在企业或者相关组织中。但是让我们仔细想想。如果对自己要求严格的话，其实也可以在个人管理方面采集
数据，然后分析个人数据，最终引导自己的人生方向。
　　例如，对于我们个人的财务状况，我们可以使用Excel进行基本的财务分析，然后根据自己的财务状况进行财务规划。
　　再比如，我们可以数自己的时间。这就是著名的时间统计方法。有兴趣的朋友可以了解一下。《奇异人生》一书讲的是柳比雪夫的时间统计方法。.
　　再比如，我们可以统计自己每天做的任务，从而得到每个时间点的工作效率，从而总结出自己的生物钟规律。关于生物钟的内容，强烈推荐《神奇的人体生物钟》和《时间管理》。对于这类书籍，可以通过数据统计分析的结果来判断内容是否正确。
　　...
　　生活的方方面面太多了，我们都可以通过采集
采集
来记录自己。当我们想要在某一方面做出决策时，数据分析就成为了一个强有力的切入点。比如我们要买房子，我们可以通过分析房价数据来选择合适的房子，同样的例子还包括基金，我们可以分别研究基金和基金经理数据的一些特征，从而筛选合适的投资基金...
　　例子太多，这里就不赘述了。当我们开始以各种方式采集
自己的数据时，其实就是开始了一种新的生活模式，量化生活。相信这样的生活会给你带来不一样的精彩，
　　好了，书川这篇文章的内容就分享到这里了！
　　核心方法:SEO： 亚马逊关键词研究工具！这个插件你用上了吗？
　　Amazon 搜索引擎是世界上最大的产品查找引擎，为商业目的提供 关键词“基本见解”。
　　但亚马逊并未透露广告数量或按点击付费的广告信息。因此，卖家只能自己发现消费者搜索 关键词。下面我们将介绍几个关键词工具来帮助卖家优化他们在亚马逊上的排名。
　　Amazon autosuggest 会在搜索者输入时显示单词和短语。AutoSuggest 类似于 Google Suggest。用户在搜索框中键入的内容越多，给出的建议就越少。因此，所有这些建议都是潜在的关键字。
　　亚马逊没有说明这些 关键词 是如何订购的。我们只能假设更受欢迎的 关键词 排在第一位。
　　亚马逊会针对用户之前的搜索做出个性化的建议，所以建议先退出账户再查看亚马逊给出的“自动建议”关键词。
　　Amazon autosuggest 会在用户键入时显示单词和短语。用户在搜索框中键入的信息越多，给出的建议就越少，例如这个“洗衣机洗涤剂”示例。
　　亚马逊搜索建议扩展
　　这个免费的 Chrome 扩展程序值得卖家下载。
　　只需在搜索栏中输入关键词，它会很快拉出大量亚马逊推荐搜索关键词，您可以将其下载为Excel文件。
　　“Before”关键词，即在查询前添加词生成的建议。“附加”建议，在输入较长的句子时也会显示建议 关键词。
　　
　　搜索建议扩展
　　以下是亚马逊对“甲板清洁剂”的推荐。
　　亚马逊对“deckcleaner”的自动建议
　　这就是 Amazon Search Suggestion 扩展：您可以将建议下载到 Excel 文件中。
　　来自搜索建议扩展的“deckcleaner”建议
　　这个工具最好的地方是研究基于类别的关键词来探索购买过程。例如，您可以键入“washing”并选择“Baby”类别作为关键字建议，例如“washingBabyhairshield”和“awashingmachinetoy”
　　Keywordtool.io 将亚马逊的自动提示 关键词 与 Google Ads 的数据进行比较。最初的关键词“洗涤”显示在这里
　　该工具有助于产生更多的产品创意。在类别中输入 关键词，该工具将提供实际的、相关的亚马逊搜索词。您还可以过滤常用修饰符以对 关键词 进行分组。Keywordtool.io 是每月 69 美元。
　　MerchantWords 是唯一专为亚马逊卖家提供的 关键词 工具。因此，该工具可以提供：
　　Amazon 的搜索量，MerchantWords 使用自己的算法计算量。下面列出了与这些搜索相匹配的主要产品类别。季节性 关键词（如果存在）。过去几个月的搜索趋势，关键词。
　　MerchantWords 的起价为每月 79 美元。
　　
　　MerchantWords 是唯一专用于亚马逊卖家的主要 关键词 工具，提供 关键词 搜索量、主要类别和趋势。例如“高尔夫球”关键词
　　与谷歌搜索一样，亚马逊搜索提供了很多关于消费者如何查询你的核心主题的线索。作为卖家，您需要密切关注亚马逊上的产品列表、相关搜索和“部门”。
　　当产品是新产品时，查看产品列表以深入了解 关键词 和修饰符。例如，搜索“甲板清洁剂”会出现诸如“防滑”、“多用途”、“户外清洁剂”、“去污剂”和“保护剂”等修饰语。
　　查看产品列表以深入了解 关键词 和修饰符。例如，关键字“deckcleaner”会产生诸如“防滑”和“多用途”之类的修饰语
　　相关搜索。在原创
搜索结果下方，亚马逊会生成一个“相关搜索”列表，这些搜索可能来自类似购买过程中的实际搜索。在产品名称和类别中收录
相关术语。
　　亚马逊根据类似购买旅程的实际搜索生成“相关搜索”列表。此示例显示“deckcleaner”的相关搜索词：“deckcleanerforpressurewasher”、“deckbrush”等。
　　部门：留意亚马逊上收录
使用 关键词 的产品的“部门”。考虑以类似的方式构建您自己的网站，因为“部门”可以等同于一个类别。
　　亚马逊内部的“部门”相当于分类，为卖家提供建站思路。例如，与“deckcleaner”相关的产品部门。
　　亚马逊不会细分搜索量或点击费用。因此，卖家需要善用亚马逊的工具和第三方工具，让消费者能够轻松找到我们销售的商品。 查看全部