全自动采集最新行业文章
全自动采集最新行业文章(如何利用免费帝国CMS全自动SEO工具打造一批高权重精准流量网站 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-01-09 12:13
全自动采集最新行业文章(如何利用免费帝国CMS全自动SEO工具打造一批高权重精准流量网站
)
如何使用免费帝国cms自动SEO工具创建一批高权重精准流量网站，高权重精准流量网站比较好优化，但是批量高权重网站完成难度会增加很多倍，很容易让站长手忙脚乱，但是一旦掌握了这个方法，还是很容易做到的。无论你有几十个 网站 还是几百个 网站 都相当于一个 网站 来管理。一个行业要想垄断大量用户，就必须有自己的来源，而搜索引擎带来的用户都是优质用户。要成为行业的佼佼者，你一定会抢到这些用户。
搜索引擎分为两部分：SEO/SEM
SEM：企业通过搜索引擎付费推广，让用户可以直接与公司客服沟通了解，实现交易。
SEO：利用搜索引擎规则提高网站在搜索引擎中的自然排名。目的是使其在行业中占据领先地位，获得品牌效益。
今天小编就教大家如何做一批高权重精准流量网站
一、如何批量创建内容网站
一批高权重精准流量网站的内容一定是跟行业相关的，跟垃圾站不一样。网站各种内容，不仅没有用户体验感，还特别容易被搜索引擎攻击！所以我们选择批处理采集工具一定要以关键词采集的文章为基础，这样才能保证采集的内容100%与网站相关，该工具还配备了关键词采集关键词，是用户真正的长期搜索，自动过滤关键词和< @文章 与行业无关。采集的内容是新闻提要更有利于网站收录排名！文章 新闻来源符合搜索引擎标准收录，版面精美，信息真实，具有一定的公信力和权威性！我们在新闻源的基础上执行伪原创或者增加页面的度数原创，因为搜索引擎抓取页面是抓取网页的所有信息，我们可以提高度数页面 原创 通过一些方法！例如：标题插入关键词（标题插入关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加网站的原创度@>内容，间接提升网站关键词的排名），内容插入关键词（内容可插入公司信息或品牌信息或关键词
二、如何批处理收录网站
首先，SEO工具内置的搜索引擎推送功能，可以缩短搜索引擎爬虫寻找站点新链接的时间，使站点新发布的页面可以快速发送到搜狗收录@ >，我们还可以利用一些SEO功能来帮助我们改进收录，例如：定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期爬取网页的习惯，从而提高收录 @网站的收录）自动内链（高质量的内链布局可以让搜索引擎蜘蛛更深入地抓取收录网页内容）
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如何使用免费帝国cms自动SEO工具创建一批高权重精准流量网站，高权重精准流量网站比较好优化，但是批量高权重网站完成难度会增加很多倍，很容易让站长手忙脚乱，但是一旦掌握了这个方法，还是很容易做到的。无论你有几十个 网站 还是几百个 网站 都相当于一个 网站 来管理。一个行业要想垄断大量用户，就必须有自己的来源，而搜索引擎带来的用户都是优质用户。要成为行业的佼佼者，你一定会抢到这些用户。
搜索引擎分为两部分：SEO/SEM
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今天小编就教大家如何做一批高权重精准流量网站
一、如何批量创建内容网站
一批高权重精准流量网站的内容一定是跟行业相关的，跟垃圾站不一样。网站各种内容，不仅没有用户体验感，还特别容易被搜索引擎攻击！所以我们选择批处理采集工具一定要以关键词采集的文章为基础，这样才能保证采集的内容100%与网站相关，该工具还配备了关键词采集关键词，是用户真正的长期搜索，自动过滤关键词和< @文章 与行业无关。采集的内容是新闻提要更有利于网站收录排名！文章 新闻来源符合搜索引擎标准收录，版面精美，信息真实，具有一定的公信力和权威性！我们在新闻源的基础上执行伪原创或者增加页面的度数原创，因为搜索引擎抓取页面是抓取网页的所有信息，我们可以提高度数页面 原创 通过一些方法！例如：标题插入关键词（标题插入关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加网站的原创度@>内容，间接提升网站关键词的排名），内容插入关键词（内容可插入公司信息或品牌信息或关键词
二、如何批处理收录网站
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全自动采集最新行业文章(如何利用免费帝国CMS全自动SEO工具打造一批高权重精准流量网站
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搜索引擎分为两部分：SEO/SEM
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SEO：利用搜索引擎规则提高网站在搜索引擎中的自然排名。目的是使其在行业中占据领先地位，获得品牌效益。
今天小编就教大家如何做一批高权重精准流量网站
一、如何批量创建内容网站
一批高权重精准流量网站的内容一定是跟行业相关的，跟垃圾站不一样。网站各种内容，不仅没有用户体验感，还特别容易被搜索引擎攻击！所以我们选择批处理采集工具一定要以关键词采集的文章为基础，这样才能保证采集的内容100%与网站相关，该工具还配备了关键词采集关键词，是用户真正的长期搜索，自动过滤关键词和< @文章 与行业无关。采集的内容是新闻提要更有利于网站收录排名！文章 新闻来源符合搜索引擎标准收录，版面精美，信息真实，具有一定的公信力和权威性！我们在新闻源的基础上执行伪原创或者增加页面的度数原创，因为搜索引擎抓取页面是抓取网页的所有信息，我们可以提高度数页面 原创 通过一些方法！例如：标题插入关键词（标题插入关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加网站的原创度@>内容，间接提升网站关键词的排名），内容插入关键词（内容可插入公司信息或品牌信息或关键词
二、如何批处理收录网站
首先，SEO工具内置的搜索引擎推送功能，可以缩短搜索引擎爬虫寻找站点新链接的时间，使站点新发布的页面可以快速发送到搜狗收录@ >，我们还可以利用一些SEO功能来帮助我们改进收录，例如：定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期爬取网页的习惯，从而提高收录 @网站的收录）自动内链（高质量的内链布局可以让搜索引擎蜘蛛更深入地抓取收录网页内容）
全自动采集最新行业文章(phpcmsv9发布管理工具，所有CMS通用全自动采集发布)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2022-01-09 12:12
全自动采集最新行业文章(phpcmsv9发布管理工具，所有CMS通用全自动采集发布)
phpcms v9发布管理工具，所有cms通用自动采集发布管理工具，随着互联网的发展，越来越多的用户依赖互联网，企业想要做大做大做强，必须抢占互联网流量入口。搜索引擎的流量相当准确，流量相当大，SEO是成本最低的获客渠道，效果相当稳定，受到很多企业的青睐。因此，企业希望通过网站优化来增加网站流量，促进品牌营销。
很多公司为了抢占搜索流量，通常会有几个甚至几十个入口。使用一组网站进行优化，采集通过长尾关键词大量的行业相关内容，大面积增加搜索引擎排名的占有率，从而获得大量搜索流量和稳定获客。
一、 如何批量管理一批phpcms v9 网站？
1、批量监控不同的cms网站数据
2、设置批量发布数量
3、不同文章发表不同的专栏
4、自动推送搜索引擎
5、查看网站数据详情
SEO优化功能设置：
1、标题前缀和后缀设置（标题的区别更好收录）
2、内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3、随机图片插入（增加用户体验）
4、搜索引擎推送（添加网站收录）
5、随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度数原创）
6、内容与标题一致（合理增加关键词的密度）
二、 如何将 采集 内容批处理到 phpcms v9网站
1、只要进入核心关键词，软件会自动生成关键词实现文章采集，可以创建几十或几百个采集任务同时（一个任务可以支持上传1000个关键词），支持过滤不相关的关键词。
2、支持全网采集：自媒体采集，资讯采集，问答采集，论坛采集，社交平台< @采集、博客站、资源站、下载站等（可同时设置多个采集来源采集） 查看全部
phpcms v9发布管理工具，所有cms通用自动采集发布管理工具，随着互联网的发展，越来越多的用户依赖互联网，企业想要做大做大做强，必须抢占互联网流量入口。搜索引擎的流量相当准确，流量相当大，SEO是成本最低的获客渠道，效果相当稳定，受到很多企业的青睐。因此，企业希望通过网站优化来增加网站流量，促进品牌营销。
很多公司为了抢占搜索流量，通常会有几个甚至几十个入口。使用一组网站进行优化，采集通过长尾关键词大量的行业相关内容，大面积增加搜索引擎排名的占有率，从而获得大量搜索流量和稳定获客。
一、 如何批量管理一批phpcms v9 网站？
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5、查看网站数据详情
SEO优化功能设置：
1、标题前缀和后缀设置（标题的区别更好收录）
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二、 如何将 采集 内容批处理到 phpcms v9网站
1、只要进入核心关键词，软件会自动生成关键词实现文章采集，可以创建几十或几百个采集任务同时（一个任务可以支持上传1000个关键词），支持过滤不相关的关键词。
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全自动采集最新行业文章(phpcmsv9发布管理工具，所有CMS通用全自动采集发布)
phpcms v9发布管理工具，所有cms通用自动采集发布管理工具，随着互联网的发展，越来越多的用户依赖互联网，企业想要做大做大做强，必须抢占互联网流量入口。搜索引擎的流量相当准确，流量相当大，SEO是成本最低的获客渠道，效果相当稳定，受到很多企业的青睐。因此，企业希望通过网站优化来增加网站流量，促进品牌营销。
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一、 如何批量管理一批phpcms v9 网站？
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2、设置批量发布数量
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SEO优化功能设置：
1、标题前缀和后缀设置（标题的区别更好收录）
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4、搜索引擎推送（添加网站收录）
5、随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度数原创）
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二、 如何将 采集 内容批处理到 phpcms v9网站
1、只要进入核心关键词，软件会自动生成关键词实现文章采集，可以创建几十或几百个采集任务同时（一个任务可以支持上传1000个关键词），支持过滤不相关的关键词。
2、支持全网采集：自媒体采集，资讯采集，问答采集，论坛采集，社交平台< @采集、博客站、资源站、下载站等（可同时设置多个采集来源采集）
全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2022-01-09 00:18
全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
在测试平台点击“关联项目”
开发与测试一键协同
借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。” 查看全部
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
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借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。” 查看全部
全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
在测试平台点击“关联项目”
开发与测试一键协同
借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。”
全自动采集最新行业文章(2分钟快速入门优采云采集器这类工具工具)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-01-08 07:15
全自动采集最新行业文章(2分钟快速入门优采云采集器这类工具工具)
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软件特点
操作简单，图形化操作完全可视化，无需专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都能轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集 过程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图像和文本识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
特征
简而言之，使用 优采云 可以轻松采集从任何网页中精确获取所需的数据，并生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集系统可以做的包括但不限于以下内容：
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2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新和上传最新消息；
3. 监控最新的竞争对手信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 监测各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要汽车网站具体新车和二手车信息；
8. 发现并采集有关潜在客户的信息；
9. 采集行业网站 产品目录和产品信息；
10.在各大电商平台之间同步商品信息，做到在一个平台发布，在其他平台自动更新。
指示
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-->打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环中-->选择打开网页的步骤-->勾选使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环中选择的URL对应的网页。
至此，循环打开网页的流程就配置好了。进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置 采集 数据步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
更新日志
数据导出功能大幅改进，修复大批量数据无法导出的问题。
大批量数据可以导出到多个文件，超过Excel文件上限的数据可以导出。
支持覆盖安装，无需卸载旧版本即可直接安装新版本，系统会自动升级安装并保留旧版本数据。
优化采集步骤下拉列表切换功能。
单机采集意外终止或关闭后不保存数据，改进自动数据恢复功能，增加进度条，界面更友好。 查看全部
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全自动采集最新行业文章(服务等级高服务地区各个地区服务类型网络列举自动发布软件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-01-07 11:11
全自动采集最新行业文章(服务等级高服务地区各个地区服务类型网络列举自动发布软件)
服务水平高 服务区域 服务类型 网络推广 各区域创新网络
列出自动发布软件-你可以先
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特点：自动发布软件、产品推广软件、自动发布软件、自动发布设备、发布软件b2b自动发布软件完全模拟人工b2b自动发布软件
软件支持自动随机生成标题、自动插入国家城市名称和任意结尾词、免费自动发布标题对应的内容、自动上传图片。无数的句子可以组合成不同的原创内容
文章采集，处理，发布的产品标题和内容的重复率几乎为0。对于处理过B2B站费的会员，他们每天可以发布数千个站点。是寄给你的吗？现在你可以用它来实现全自动释放了！
现在是互联网时代，可以点击阅读说明书，也很重视推广。现在有很多网络模式。小编整理了一些主流的推广方式，帮大家分析一些不足，供大家选择。详情可来电或加微信交流，互相学习。
目前的各种推广模式有：
1.爱心代购，平台，流量大
2.百万字：集成多站，包管运营，实惠
3. 博时企业会议、云商报：集成20多个站点，覆盖面广，自带自动发布工具，操作简单
4.各大平台会员，优惠价格，免费软件发布（例如：化工产品、盛丰建材、88、51search等）
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5.B2B平台发布软件等
全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 146 次浏览 • 2022-01-07 08:04
全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
对于很多行业来说，采集 数据是一项非常重要的工作。它可以通过精确的数据指导您的工作。这里给大家带来的优采云采集器是一款采集网络数据智能软件。完全基于自主研发的分布式云计算平台，可以轻松抓取来自不同网站和网页的大量标准化数据内容，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑、标准化，摆脱对人工搜索和数据采集的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。
优采云微信文章如何使用爬虫规则
微信文章采集有很多效果。比如你可以采集下载最近一个月内你所在行业发表的内容，然后分析文章标题和内容的走向和趋势。
所以这次我们将介绍优采云简单采集模式下“搜狗公众号”的使用教程和主要注意事项。
步骤一、下载优采云软件并登录
1、打开/download，这是优采云软件的官方下载页面，点击图中的下载按钮。
2、软件下载后双击安装，安装完成后打开软件，输入优采云的用户名和密码，然后点击登录
步骤二、设置微信文章爬虫规则任务
1、进入登录界面后，可以在首页看到网站Simple采集，选择立即使用即可。
2、 进入后，可以看到当前网页简单模式下内置的所有主流网站。如果您需要微信公众号的内容，请在此处选择搜狗。
3、 搜狗爬虫规则内置了很多与搜狗搜索相关的采集规则。您可以根据需要找到搜狗公众号的爬虫规则，点击使用。
4、搜狗公众号简单采集模式任务界面介绍
任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
任务组：将任务分成一组保存任务，如果不设置，会有一个默认组
公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
迭代函数
更新自定义模式布局，调整界面各部分大小，调整步骤高级选项位置；
调整高级选项的层次关系，统一XPath的配置。
错误修复
修复部分收录下拉框的任务无法采集完成的问题。
优采云采集器V8.1.6（官方）
解决自定义配置中拖动步骤判断条件异常的问题
解决自定义配置中多次复制字段后字段丢失的问题
解决自定义配置中数据预览中操作字段相关问题
解决自定义配置中有时不同网页内容重叠的问题
解决本地采集错误提示时部分任务需要补充的问题
解决自定义配置中编辑任务后修改未保存的logo不显示的问题
解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
解决自定义配置中流程图循环项显示不正确的问题
解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
错误修复 查看全部
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任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
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公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
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错误修复
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解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
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解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
错误修复 查看全部
全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
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1、进入登录界面后，可以在首页看到网站Simple采集，选择立即使用即可。
2、 进入后，可以看到当前网页简单模式下内置的所有主流网站。如果您需要微信公众号的内容，请在此处选择搜狗。
3、 搜狗爬虫规则内置了很多与搜狗搜索相关的采集规则。您可以根据需要找到搜狗公众号的爬虫规则，点击使用。
4、搜狗公众号简单采集模式任务界面介绍
任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
任务组：将任务分成一组保存任务，如果不设置，会有一个默认组
公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
迭代函数
更新自定义模式布局，调整界面各部分大小，调整步骤高级选项位置；
调整高级选项的层次关系，统一XPath的配置。
错误修复
修复部分收录下拉框的任务无法采集完成的问题。
优采云采集器V8.1.6（官方）
解决自定义配置中拖动步骤判断条件异常的问题
解决自定义配置中多次复制字段后字段丢失的问题
解决自定义配置中数据预览中操作字段相关问题
解决自定义配置中有时不同网页内容重叠的问题
解决本地采集错误提示时部分任务需要补充的问题
解决自定义配置中编辑任务后修改未保存的logo不显示的问题
解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
解决自定义配置中流程图循环项显示不正确的问题
解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
错误修复
全自动采集最新行业文章(怎么利用免费迅睿CMS发布工具快速拥有几十万收录和大量的流量 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-01-07 01:03
全自动采集最新行业文章(怎么利用免费迅睿CMS发布工具快速拥有几十万收录和大量的流量
)
如何使用免费的迅睿cms发布工具快速拥有数十万收录和海量流量。很多站长因为缺少网站收录而感到头疼。 网站内容输出跟不上。我看我的同行网站收录几十万，而我自己的网站只有几十个收录，看到同行有大量的行业流量和用户一直在吃醋，今天教你如何快速实现几十万收录，让流量和用户暴涨！
一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
迅锐cms百万文章飞速增长原创度
大家都知道搜索引擎喜欢原创的内容，短时间内原创几十篇W文章是不可能的！
所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
迅睿cms百万文章快收录
主动向搜索引擎提交网站链接，可以缩短搜索引擎爬虫寻找网站新链接的时间，让网站更快被搜索引擎收录，以及我们也可以利用一些SEO技巧来帮助我们提高收录，比如：定期发布（定期发布网站内容让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提高网站@ >的收录)自动内容链（自动内链允许搜索引擎蜘蛛抓取收录网站内容）以上功能可以由迅睿cms发布管理自动完成工具
以上编辑器采用全自动采集发布和推送，所有内容均与主题相关！ 网站从未发生过降级！看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集起来，或者送给需要的朋友同事！你的一举一动都会成为编辑源源不断的动力！
查看全部
)
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一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
迅锐cms百万文章飞速增长原创度
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所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
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如何使用免费的迅睿cms发布工具快速拥有数十万收录和海量流量。很多站长因为缺少网站收录而感到头疼。 网站内容输出跟不上。我看我的同行网站收录几十万，而我自己的网站只有几十个收录，看到同行有大量的行业流量和用户一直在吃醋，今天教你如何快速实现几十万收录，让流量和用户暴涨！
一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
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所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
迅睿cms百万文章快收录
主动向搜索引擎提交网站链接，可以缩短搜索引擎爬虫寻找网站新链接的时间，让网站更快被搜索引擎收录，以及我们也可以利用一些SEO技巧来帮助我们提高收录，比如：定期发布（定期发布网站内容让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提高网站@ >的收录)自动内容链（自动内链允许搜索引擎蜘蛛抓取收录网站内容）以上功能可以由迅睿cms发布管理自动完成工具
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全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 150 次浏览 • 2022-01-06 15:07
全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
【Python】纯干货，5000字博文教你采集整站小说（附源码）
【Python】绕过X调_signature签名，完善采集全站视频，个人视频
好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
目标网址
搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
post请求，那么有3个参数：
不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
代码
``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
如果你在学习Python时不明白，建议加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的朋友，互相帮助，群里有很好的视频学习教程和PDF！
有大牛解答！
``
import requests
import time
import sys
cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
'path': '/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false',
'scheme': 'https',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'content-length': '63',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'cookie': cookies,
'origin': 'https://www.lagou.com',
'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
# 'traceparent': '00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36',
'x-anit-forge-code': '0',
'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
'sid': sid
}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
time.sleep(5)
if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding='utf-8') as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
print("爬取完成")
影响
来源： 查看全部
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
【Python】纯干货，5000字博文教你采集整站小说（附源码）
【Python】绕过X调_signature签名，完善采集全站视频，个人视频
好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
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搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
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不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
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``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
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群里有志同道合的朋友，互相帮助，群里有很好的视频学习教程和PDF！
有大牛解答！
``
import requests
import time
import sys
cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
'path': '/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false',
'scheme': 'https',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'content-length': '63',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'cookie': cookies,
'origin': 'https://www.lagou.com',
'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
# 'traceparent': '00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36',
'x-anit-forge-code': '0',
'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
'sid': sid
}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
time.sleep(5)
if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding='utf-8') as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
print("爬取完成")
影响
来源： 查看全部
全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
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好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
目标网址
搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
post请求，那么有3个参数：
不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
代码
``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
如果你在学习Python时不明白，建议加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的朋友，互相帮助，群里有很好的视频学习教程和PDF！
有大牛解答！
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import requests
import time
import sys
cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
'path': '/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false',
'scheme': 'https',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
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'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
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'sec-fetch-site': 'same-origin',
# 'traceparent': '00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36',
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'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
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}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
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if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding='utf-8') as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
print("爬取完成")
影响
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全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-01-04 01:04
全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况)
全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况，各大论坛(比如老鸟们论坛，影行者论坛，快钱论坛，趋势论坛，)上的自己公司的新闻信息(报价单，产品库存，各行业采购趋势分析，精准推送行业关键词，内部超级联系人等等)，各大数据平台(talkingdata，易观，大麦，百度关键词，谷歌趋势，环球，百度指数，aol，新浪，wifi万能钥匙等等)搜索各个行业和公司情况和细分领域，同样可以看最新的产品及产品信息，超过自己之前了解到的和公司产品的差距或更好的产品情况，持续更新自己的行业知识库，了解行业最新趋势和潜力。
泻药你需要一个合格的领路人，适当的方式与你的产品相结合，看准方向，用一定的领域优势互相弥补。
对比竞争对手的产品，解剖对手产品，总结出主要的差异点在哪里，然后去做差异化。我在深圳做网络推广的朋友跟我说过互联网的产品设计，一定要注意互补性，不能说一个卖东西，一个卖服务，要注意相互补充，相互来冲击，
我们一般建议从三个方面入手：1.竞争对手分析：和竞争对手产品做对比分析，找出他们的共同点，他们拥有哪些资源和他们产品怎么做，才能实现成功，他们有没有动机，他们有哪些付费做的是尝试一些新的产品，去争取先机和引爆市场的机会。2.自身产品分析：你的产品适合做哪些同行或者市场上的渠道，如果同行和市场上已经有做得比较好的产品，而且暂时市场需求量比较大，那你就可以去和同行或者是同行的创始人合作！因为在这个行业里面，竞争者很多，包括多方面，下面就来讲讲一般去操作第一点的一些核心参考：1.确认自己的客户群体，你的客户群体是谁？你适合做哪些产品？2.说到这个问题，我们还是可以去查看一下你要做的产品和服务大概是为哪些人服务？他们真正的痛点是什么？3.你的客户群体里面有哪些是既是你的竞争对手也是你的潜在客户，这些客户是否愿意付费去传播和宣传你的产品，愿意为你的产品设计开发和服务去做好他们愿意去做的事情，让他们能够快速的知道和认可你的产品和服务，知道能够愿意为你开发投放广告，或者是某些市场活动这些事情？4.那么你自己是否足够优秀，你可以尽量的把你竞争对手的产品介绍得够通俗易懂的去让他们去买单，有没有办法更好的去销售和推广，你们彼此都愿意用差不多的这些产品，那么你们的利润能否覆盖掉这些成本；5.可以去搜索竞争对手的产品和服务信息，然后去总结如何去提升他们的成本！找出自己的优势，然后去为自己创造利润！更多相关咨询请移步至：孙明展-互联网推广实战。 查看全部
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全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，免费的，拿不到offer)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-01-03 15:06
全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，免费的，拿不到offer)
全自动采集最新行业文章，翻译最新技术论文，高质量ppt，后端机器学习框架等，全部免费，需要的留邮箱如有价格敏感，交易敏感等问题，请联系本人，
一千人计划，完了之后会发邮件给你是有什么真正能力非常牛逼的朋友可以参加一下。
该学习的都要学习，太多了，要学校官网去学，每个学校会找很多实习的公司，我们团队现在有好几家公司的实习岗位。
复旦大学计算机系前院长，网易的一个实习生（talkischeap.showmethecode）就已经说过他们来过清华开的java课。
欢迎！这种免费的，拿不到offer，拿到了，不赚钱的活动，去拿不就得了，实践才是最有价值的。
需要看岗位要求的
里面的信息我经常看，
今年清华的计算机专业夏令营中，我们组负责组长是一位中国人民大学的博士生，他们曾经开展过类似的调研活动。他们调研了中国比较厉害的2-3所高校，然后挨个发邮件，询问有没有机会去他们实验室工作或者科研。
上交、同济、西交、南开、厦大、四川大学、复旦大学、南京大学等学校都有。去年央视的招聘节目中还提到过中国人民大学。其中中国人民大学一般有team，只要你给人大发邮件就可以联系。
国内当然就是人大、北邮和清华了。 查看全部
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全自动采集最新行业文章(如何利用2020最新泛目录程序快速轻松实现百度霸屏以及秒收录秒排名效果)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-12-27 09:07
全自动采集最新行业文章(如何利用2020最新泛目录程序快速轻松实现百度霸屏以及秒收录秒排名效果)
如何利用2020年最新的泛目录程序，快速轻松的实现百度的霸气屏和秒到秒的排名效果，相信是很多朋友的需求。目前，互联网上有各种程序。估计大家都下不了手了。诸如担心被骗子、节目效果不佳等顾虑，都是正常现象，所以在此真诚的劝告各位朋友，睁大眼睛。
今天强烈推荐一个泛目录程序，这个泛目录程序叫做小强泛目录站群系统，废话不多说，来看看实战效果图吧。
效果强不强，你说了算！下面介绍一下这个小强泛目录站群系统。如果你有朋友，可以到小强泛目录站群系统官网和客服小姐姐聊一聊！
杀不死的小强，是一个舍不得丢弃的程序。该程序具有小强顽强不朽的精神，不断升级和突破搜索引擎最新的核心算法。2020年，最新的小强泛目录站群系统登场，效果彻底杀戮市场，让小白也能体验秒采集
、秒排的快感、流量的刺激！
拥有专业的程序开发工程师，资深的SEO技术研发人员，技术实力雄厚！小强的泛目录站群系统已经完全成熟。技术、功能和效果完全扼杀了市场。让实力说话，让效果说话，让使用者说话。如果程序没有效果，我们无法维护这么久，也不可能不断更新升级。，对！给小强一份信任，小强绝对不会让你失望！
值得信赖，只因为我们的系统有更好的性能、更好的服务和更专业的服务。多位顶级SEO专家联手打造最强泛目录站群系统，不断升级突破最新搜索引擎算法，快速达到秒到秒的排名效果，持久稳定！
一套智能泛目录程序，集成了多项SEO功能，直击泛目录程序（站点组）痛点。
小强的泛目录程序是一个自动采集+独特的伪原创技术的泛目录站群系统。不断更新和破解搜索引擎最新算法，彻底解决收录慢、不排名的痛点！该程序操作简单，新手可以快速完全掌握。只需简单配置系统，即可轻松实现关键词页面秒的排名效果！适合各行业经营关键词霸气、低投入、见效快、升级快、服务好、实力强、功能全...
完整的功能体验（以下只是部分程序的功能介绍）
框架结构清晰，扩展性好，性能稳定，维护方便！以下仅为部分功能展示，更多核心功能请联系客服。
绕过最新的百度算法：完全有效避开所有百度算法，如：飓风算法、信标、强风、打雷、毛毛雨算法等。
小强不死精神：一批资深SEO技术项目负责不断升级，突破最新的搜索引擎算法，得到用户的坚强后盾。
本地缓存页面：一旦程序被蜘蛛触发，就会在本地生成缓存页面，页面刷新不会改变内容。百度更喜欢它。
合理的SEO结构：程序模板每个html代码的布局完全按照正规SEO优化的最佳方式，更适合搜索引擎的胃口。
多达一百个功能标签：功能强大，功能强大，系统内置100多个功能标签，行业程序功能绝对是必备。
时间因子技术：对于关键词页面布局，采用了不同的时间因子方案，效果极佳。
桥梁高权重技术：有效利用高权重网站杠杆技术，时间越长，排名效果越强。
规范维权：良好的页面规范，有效传递关键词页面的优质权重，更好的排名。
模板混淆布局：通过SEO大数据云算法智能在网页的适当位置插入各种干扰代码。
URL复制变异：支持URL变异和无限复制，灵活的DIY统一修改管理，更独特。
小强伪原创系统：独家研发独特的内容伪原创系统，具有页面布局的SEO思维效果。
蜘蛛触发繁殖：蜘蛛触发程序任意页面，程序自动生成独立页面，引导蜘蛛无限繁殖。
蜘蛛笼地图：圈养蜘蛛地图模式，实现内页虚拟蜘蛛池模式，更容易收录。
蜘蛛判断劫持：程序自动判断访问的页面是蜘蛛还是用户，然后给出不同的页面内容。
关键词、标题、内容等信息转码处理：可以轻松有效地绕过某些被屏蔽的词，更有利于搜索引擎排名。
URL自动推送：程序根据用户设置自动推送关键词页面，然后直接挂断，促进快速收录。
Sitemap地图：多种Sitemap地图模式，可直接提交至站长平台，让网站页面收录推广更轻松、更快捷。
全自动挂机实时采集：可直接在全自动挂机上实时采集标题、内容等相关数据，数据采用伪原创自动处理，让用户更省心——自由。
自动更新最新数据：为了方便用户省去各种麻烦，彻底解放双手，程序可以直接自动更新最新数据。
内容支持多种展示模式：内容支持普通句子拼接模式、句子转码模式、整篇伪原创帖子展示模式等。 查看全部
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蜘蛛触发繁殖：蜘蛛触发程序任意页面，程序自动生成独立页面，引导蜘蛛无限繁殖。
蜘蛛笼地图：圈养蜘蛛地图模式，实现内页虚拟蜘蛛池模式，更容易收录。
蜘蛛判断劫持：程序自动判断访问的页面是蜘蛛还是用户，然后给出不同的页面内容。
关键词、标题、内容等信息转码处理：可以轻松有效地绕过某些被屏蔽的词，更有利于搜索引擎排名。
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Sitemap地图：多种Sitemap地图模式，可直接提交至站长平台，让网站页面收录推广更轻松、更快捷。
全自动挂机实时采集：可直接在全自动挂机上实时采集标题、内容等相关数据，数据采用伪原创自动处理，让用户更省心——自由。
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内容支持多种展示模式：内容支持普通句子拼接模式、句子转码模式、整篇伪原创帖子展示模式等。 查看全部
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全自动采集最新行业文章(国外文献综述及机器新闻发展现状(一)Jung)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2021-12-27 03:06
全自动采集最新行业文章(国外文献综述及机器新闻发展现状(一)Jung)
四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
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六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
机器推送消息的个性化一直是大数据的一大利用。通过数据分析对新闻受众进行画像，然后为用户匹配最合适的新闻。
此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
2、道德和监管考虑
机器新闻在道德使用和数据披露方面面临各种道德和法律基础问题。
首先，对于用户来说，如何采集
、存储、使用、分析和分享用户信息非常重要。在大数据时代，用户的任何网络足迹都将成为其个人信息的一部分，因此对用户个人信息的抓取程度是合理的，需要有明确的法律法规来规范。
其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。 查看全部
四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
<IMG alt="" src="/uploadfile/article/uploadfile/202001/20200126035117543.png" width=500 height=509>
六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
机器推送消息的个性化一直是大数据的一大利用。通过数据分析对新闻受众进行画像，然后为用户匹配最合适的新闻。
此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
2、道德和监管考虑
机器新闻在道德使用和数据披露方面面临各种道德和法律基础问题。
首先，对于用户来说，如何采集
、存储、使用、分析和分享用户信息非常重要。在大数据时代，用户的任何网络足迹都将成为其个人信息的一部分，因此对用户个人信息的抓取程度是合理的，需要有明确的法律法规来规范。
其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。 查看全部
全自动采集最新行业文章(国外文献综述及机器新闻发展现状(一)Jung)
四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
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六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
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此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
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其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。
全自动采集最新行业文章(解析SKYCC组合营销软件值得使用的十四大亮点(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2021-12-26 18:22
全自动采集最新行业文章(解析SKYCC组合营销软件值得使用的十四大亮点(组图))
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全自动采集最新行业文章( 讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一） )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 125 次浏览 • 2021-12-26 18:21
全自动采集最新行业文章(
讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
)
埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
标签管理器非常强大，可以避免代码嵌入，可以通过DataLayer获取页面中的变量，如不同的用户ID、用户级别、登录状态、购买产品的名称和价格等；只有当这些变量达到一定水平时，触发器才能触发事件上报。是不是很赞！
目前最著名的标签管理器是谷歌推出的Google Tag manager，简称GTM，占据了83%的市场份额。个人版是免费的，但还是提供了极其强大的功能，一般团队使用已经足够了。如果想进一步了解GTM的功能，可以阅读它的官网，里面有非常丰富的讲解和案例。
综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能才能看到，但是后来出现了所见即所得的编辑器，让编辑文字变得非常高效和愉快。目前开源社区中流行的 Markdown 格式仍然采用这种方式。在许多流行的 Markdown 编辑器中，它仍然是在一侧编辑，在另一侧预览，或者直接以最终格式进行编辑。
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
更多标准的用户行为，对于需要计算的、或需要在特定条件下生效的非标准、强业务意义，可以交给可视化埋点完成。但现阶段，恐怕最好的组合还是GTM结合visual embedding。
▌方舟可视化的发展方向
方舟可视化目前正在稳步发展中，已经能够支持界面间交互相关的埋点，但非界面交互相关的场景目前还做不到。这也是未来方舟可视化研究的一个重要方向；除了支持更多交互场景，更多适配多设备和系统，更全面的事件和属性覆盖，不断丰富SDK采集的数据，满足更多的业务场景，方舟可视化将在这些领域继续发力.
为推动行业发展，方舟视觉于近日正式宣布开源，以社区的形式推动可视化SDK的不断演进，并通过开放接口协同创新，方舟愿与社区共同努力在快速闭环实践中发展并真正实现企业的精益成长。并且通过埋点可视化技术，降低数据门槛，真正实现数据价值的普及，让数据真正实现普及化、普化。
开源地址：
1.Java 脚本开源 SDK
2.ios开源SDK
网页链接
3.Android 的开源 SDK
网页链接
查看全部
讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
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埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
标签管理器非常强大，可以避免代码嵌入，可以通过DataLayer获取页面中的变量，如不同的用户ID、用户级别、登录状态、购买产品的名称和价格等；只有当这些变量达到一定水平时，触发器才能触发事件上报。是不是很赞！
目前最著名的标签管理器是谷歌推出的Google Tag manager，简称GTM，占据了83%的市场份额。个人版是免费的，但还是提供了极其强大的功能，一般团队使用已经足够了。如果想进一步了解GTM的功能，可以阅读它的官网，里面有非常丰富的讲解和案例。
综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能才能看到，但是后来出现了所见即所得的编辑器，让编辑文字变得非常高效和愉快。目前开源社区中流行的 Markdown 格式仍然采用这种方式。在许多流行的 Markdown 编辑器中，它仍然是在一侧编辑，在另一侧预览，或者直接以最终格式进行编辑。
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
更多标准的用户行为，对于需要计算的、或需要在特定条件下生效的非标准、强业务意义，可以交给可视化埋点完成。但现阶段，恐怕最好的组合还是GTM结合visual embedding。
▌方舟可视化的发展方向
方舟可视化目前正在稳步发展中，已经能够支持界面间交互相关的埋点，但非界面交互相关的场景目前还做不到。这也是未来方舟可视化研究的一个重要方向；除了支持更多交互场景，更多适配多设备和系统，更全面的事件和属性覆盖，不断丰富SDK采集的数据，满足更多的业务场景，方舟可视化将在这些领域继续发力.
为推动行业发展，方舟视觉于近日正式宣布开源，以社区的形式推动可视化SDK的不断演进，并通过开放接口协同创新，方舟愿与社区共同努力在快速闭环实践中发展并真正实现企业的精益成长。并且通过埋点可视化技术，降低数据门槛，真正实现数据价值的普及，让数据真正实现普及化、普化。
开源地址：
1.Java 脚本开源 SDK
2.ios开源SDK
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3.Android 的开源 SDK
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全自动采集最新行业文章(
讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
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埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
标签管理器非常强大，可以避免代码嵌入，可以通过DataLayer获取页面中的变量，如不同的用户ID、用户级别、登录状态、购买产品的名称和价格等；只有当这些变量达到一定水平时，触发器才能触发事件上报。是不是很赞！
目前最著名的标签管理器是谷歌推出的Google Tag manager，简称GTM，占据了83%的市场份额。个人版是免费的，但还是提供了极其强大的功能，一般团队使用已经足够了。如果想进一步了解GTM的功能，可以阅读它的官网，里面有非常丰富的讲解和案例。
综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能才能看到，但是后来出现了所见即所得的编辑器，让编辑文字变得非常高效和愉快。目前开源社区中流行的 Markdown 格式仍然采用这种方式。在许多流行的 Markdown 编辑器中，它仍然是在一侧编辑，在另一侧预览，或者直接以最终格式进行编辑。
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
更多标准的用户行为，对于需要计算的、或需要在特定条件下生效的非标准、强业务意义，可以交给可视化埋点完成。但现阶段，恐怕最好的组合还是GTM结合visual embedding。
▌方舟可视化的发展方向
方舟可视化目前正在稳步发展中，已经能够支持界面间交互相关的埋点，但非界面交互相关的场景目前还做不到。这也是未来方舟可视化研究的一个重要方向；除了支持更多交互场景，更多适配多设备和系统，更全面的事件和属性覆盖，不断丰富SDK采集的数据，满足更多的业务场景，方舟可视化将在这些领域继续发力.
为推动行业发展，方舟视觉于近日正式宣布开源，以社区的形式推动可视化SDK的不断演进，并通过开放接口协同创新，方舟愿与社区共同努力在快速闭环实践中发展并真正实现企业的精益成长。并且通过埋点可视化技术，降低数据门槛，真正实现数据价值的普及，让数据真正实现普及化、普化。
开源地址：
1.Java 脚本开源 SDK
2.ios开源SDK
网页链接
3.Android 的开源 SDK
网页链接
全自动采集最新行业文章(PHP新闻小偷采集站开源版本源码分享，解放您的双手)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 185 次浏览 • 2021-12-26 18:20
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全自动采集最新行业文章(QueryList构造函数原型：QueryList(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2021-12-26 18:19
全自动采集最新行业文章(QueryList构造函数原型：QueryList(图))
QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
工具。采集
任何复杂的页面基本上可以用一句话完成。
查询列表使用
//实例化一个采集对象
$hj = new QueryList('http://www.baidu.com/s?wd=jaekj',array('title'=>array('h3','text')));
//输出结果：二维关联数组
print_r($hj->jsonArr);
//输出结果：JSON数据
echo $hj->getJSON();
上述代码实现的功能是采集
百度搜索结果页面上所有搜索结果的标题，然后分别以数组和JSON格式输出。
QueryList 构造函数原型：
查询列表($page,$regArr,$regRange='',$getHtmlWay="curl",$output_encoding=false)
一共有五个参数，最后三个参数是可选的
QueryList 属性 QueryList 方法 QueryList 依赖库
phpQuery
phpQuery 项目主页：
其他说明
内置的QueryList只是一个简单的源码爬取方法。当您遇到更复杂的爬取情况时，例如：当您需要登录认证时，请配合其他PHP HTTP类使用，并使用辅助HTTP类来爬取网页。源代码可以传递给QueryList。
演示站
微动态：
本演示站点实现的功能相当于一个轻量级的微博站点。内容会自动采集
和更新。任何站点的信息都可以按照自定义的时间间隔采集
并自动更新到该站点。只需要在后台规则库中添加即可。一个规则可以实现自动采集
。可以进入后台自行尝试，体验QueryList的魅力！ 查看全部
QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
工具。采集
任何复杂的页面基本上可以用一句话完成。
查询列表使用
//实例化一个采集对象
$hj = new QueryList('http://www.baidu.com/s?wd=jaekj',array('title'=>array('h3','text')));
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QueryList 构造函数原型：
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QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
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上述代码实现的功能是采集
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一共有五个参数，最后三个参数是可选的
QueryList 属性 QueryList 方法 QueryList 依赖库
phpQuery
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内置的QueryList只是一个简单的源码爬取方法。当您遇到更复杂的爬取情况时，例如：当您需要登录认证时，请配合其他PHP HTTP类使用，并使用辅助HTTP类来爬取网页。源代码可以传递给QueryList。
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全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-12-25 05:20
全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
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Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setOnTabChangedListener(new TabHost.OnTabChangeListener() {
@Override
public void onTabChanged(String tabName) {
//do something
}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
ratingBar.setOnRatingBarChangeListener(newRatingBar.OnRatingBarChangeListener(){
@Override
public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
//do something
}
});
□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
checkBox.setOnCheckedChangeListener(newCompoundButton.OnCheckedChangeListener(){
@Override
public void onCheckedChanged(CompoundButton compoundButton, boolean isChecked) {
//do something
}
});
□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
spinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() {
@Override
public void onItemSelected(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
@Override
public void onNothingSelected(AdapterView parent) {
}
});
□菜单项
监听器主要是通过覆盖Activity的相关方法（onOptionsItemSelected、onContextItemSelected）来设置的，比如：
//选项菜单
@覆盖
公共布尔 onOptionsItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
由于整点的重点是解决控件的点击行为数据，了解控件可以设置哪些监听器，以及设置或绑定监听器的不同方式，对我们学习或选择会有很大帮助全点的解决方案。. 查看全部
点击查看第二章
点击查看第三章
Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setOnTabChangedListener(new TabHost.OnTabChangeListener() {
@Override
public void onTabChanged(String tabName) {
//do something
}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
ratingBar.setOnRatingBarChangeListener(newRatingBar.OnRatingBarChangeListener(){
@Override
public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
//do something
}
});
□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
checkBox.setOnCheckedChangeListener(newCompoundButton.OnCheckedChangeListener(){
@Override
public void onCheckedChanged(CompoundButton compoundButton, boolean isChecked) {
//do something
}
});
□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
spinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() {
@Override
public void onItemSelected(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
@Override
public void onNothingSelected(AdapterView parent) {
}
});
□菜单项
监听器主要是通过覆盖Activity的相关方法（onOptionsItemSelected、onContextItemSelected）来设置的，比如：
//选项菜单
@覆盖
公共布尔 onOptionsItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
由于整点的重点是解决控件的点击行为数据，了解控件可以设置哪些监听器，以及设置或绑定监听器的不同方式，对我们学习或选择会有很大帮助全点的解决方案。. 查看全部
全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
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Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setOnTabChangedListener(new TabHost.OnTabChangeListener() {
@Override
public void onTabChanged(String tabName) {
//do something
}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
ratingBar.setOnRatingBarChangeListener(newRatingBar.OnRatingBarChangeListener(){
@Override
public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
//do something
}
});
□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
checkBox.setOnCheckedChangeListener(newCompoundButton.OnCheckedChangeListener(){
@Override
public void onCheckedChanged(CompoundButton compoundButton, boolean isChecked) {
//do something
}
});
□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
spinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() {
@Override
public void onItemSelected(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
@Override
public void onNothingSelected(AdapterView parent) {
}
});
□菜单项
监听器主要是通过覆盖Activity的相关方法（onOptionsItemSelected、onContextItemSelected）来设置的，比如：
//选项菜单
@覆盖
公共布尔 onOptionsItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
由于整点的重点是解决控件的点击行为数据，了解控件可以设置哪些监听器，以及设置或绑定监听器的不同方式，对我们学习或选择会有很大帮助全点的解决方案。.
全自动采集最新行业文章(发布产品信息的软件节省时间人力自动发布软件(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-24 22:03
全自动采集最新行业文章(发布产品信息的软件节省时间人力自动发布软件(组图))
支持企业实施以绿色设计平台建设、绿色关键技术攻关、绿色供应链体系建设为重点的绿色制造系统集成工程。对列入国家绿色制造系统集成项目计划的项目，对已完成并通过评审验收的项目实施，按照国家配套补贴资金不超过50%，最高补贴为500万元。
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3、软件可实现大规模B2B网站；包括门户博客和大型论坛、文章投递、分类信息、贴吧问它、维基百科、相册、新闻评论，以及各种中小型博客 自动注册高价值和高权重网站，自动发布文章信息，如论坛等。
4.可以设置固定数量的网站帖子然后跳转到另一个网站继续发帖，或者添加无数个账号自动切换发帖。
5、软件可以设置完成任务后自动关机，可以让电脑在晚上无人值班的情况下自动发布，发布速度可以根据自己的网络设置。自动海报
6、收录多项智能功能，如：一键采集关键词、一键采集图片、自动生成标题、自动生成内容、随机智能选择插入指定词等。 ;
7、产品推广软件、信息发布软件、自动发布设备、B2B发布软件、自动发布软件、自动发布信息软件。
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在经历了2015年和2016年的深度洗牌后，LED行业将迎来一个爆发点。在照明、小间距显示等新应用的推动下，行业有望开启新一轮增长。从目前来看，LED照明渗透率不断提升、LED联网、小间距显示屏加速爆发正在成为引领新一轮LED行业需求的主要驱动力。
中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
业内人士指出，2017年将实施农业供给侧结构性改革，农业信息化、高端农业装备等农业现代化领域值得关注。迎来利好 业内人士认为，农机行业的蓬勃发展和转型升级将带来利好。从目前情况来看，农业机械化率的提升和高端装备进口替代的幅度都比较大。一拓、星光农机、吉丰农机值得关注。
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中新网拉萨11月4日电(蒋飞波)记者4日从西藏自治区应急办获悉，11月3日，在西藏昌都江达县与四川甘孜州白玉县交界处省“10.11”滑坡点发生次生滑坡，导致金沙江断流，水位上升，再次形成堰塞湖。险情发生后，西藏和四川对地势低洼的临江地区受威胁群众进行了连夜搬迁安置。截至4日晚，西藏已撤离金沙江沿岸8300余人。 查看全部
支持企业实施以绿色设计平台建设、绿色关键技术攻关、绿色供应链体系建设为重点的绿色制造系统集成工程。对列入国家绿色制造系统集成项目计划的项目，对已完成并通过评审验收的项目实施，按照国家配套补贴资金不超过50%，最高补贴为500万元。
此外，行业本身涉及医药、机械、电子、塑料等诸多领域。它是一个多学科、知识密集型和资本密集型的技术型产业。同时在研发、学术推广、售后服务等各个领域都有较大的跨度。上游行业对发展产生制约作用，下游分销渠道无序竞争加大了行业监管风险。
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中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
业内人士指出，2017年将实施农业供给侧结构性改革，农业信息化、高端农业装备等农业现代化领域值得关注。迎来利好 业内人士认为，农机行业的蓬勃发展和转型升级将带来利好。从目前情况来看，农业机械化率的提升和高端装备进口替代的幅度都比较大。一拓、星光农机、吉丰农机值得关注。
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全自动采集最新行业文章(发布产品信息的软件节省时间人力自动发布软件(组图))
支持企业实施以绿色设计平台建设、绿色关键技术攻关、绿色供应链体系建设为重点的绿色制造系统集成工程。对列入国家绿色制造系统集成项目计划的项目，对已完成并通过评审验收的项目实施，按照国家配套补贴资金不超过50%，最高补贴为500万元。
此外，行业本身涉及医药、机械、电子、塑料等诸多领域。它是一个多学科、知识密集型和资本密集型的技术型产业。同时在研发、学术推广、售后服务等各个领域都有较大的跨度。上游行业对发展产生制约作用，下游分销渠道无序竞争加大了行业监管风险。
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中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
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全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2021-12-24 02:02
全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
影响
目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。 查看全部
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
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目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。 查看全部
全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
影响
目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。
全自动采集最新行业文章(优采云采集器软件特色操作简单2分钟快速入门(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-12-21 01:07
全自动采集最新行业文章(优采云采集器软件特色操作简单2分钟快速入门(组图))
优采云采集器 是任何需要从网页获取信息的孩子的必备神器。这是一个可以让你的信息采集变得非常简单的工具。优采云改变了互联网上传统的数据思维方式，让用户在互联网上抓取和编译数据变得越来越容易
优采云采集器软件特点
操作简单，完全可视化的图形操作，不需要专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都可以轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集流程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图形识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2 分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
优采云采集器功能介绍
简单来说，使用优采云可以很容易的从任何网页中准确的采集你需要的数据，生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集 系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财报，自动包括最新的每日净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新并上传最新消息；
3. 监控竞争对手的最新信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 关注各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要车型网站 具体新车和二手车信息；
8. 发现和采集潜在客户信息；
9. 采集行业网站产品目录及产品信息；
10. 同步各大电商平台的商品信息，做到一个平台发布，其他平台自动更新。
优采云采集器使用方法
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->给流程添加一个循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-- > 打开 URL 列表文本框--> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环--> 选择打开网页的步骤--> 选中使用当前循环中的URL 作为导航地址的框--> 点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环选择的URL对应的网页
至此，打开网页循环的配置就完成了。当进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置采集 数据步骤，这里不再赘述。可以参考系列一：采集单个网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
优采云采集器更新日志
V8.1.4（官方）2020-03-18
主要体验改进
优化网页列表数据自动识别，识别率提升至90%以上
错误修复
解决自定义配置中循环输入文本重复循环项的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中多出一列空数据的问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集进程有时不正确的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中拖拽改变字段顺序后字段名称修改错误的问题
解决本地采集部分网页cookie不生效问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集字段有空格的问题
解决本地采集部分网站无法滚动加载数据的问题
解决本地采集部分情况下数据格式不正确的问题
解决自定义配置提取数据配置中修改字段无需申请即可生效的问题
解决自定义配置中部分网页自动识别有时卡住的问题
解决自定义配置自动识别的数据预览中修改字段名称时有时字段名称为空的问题
解决主界面左侧显示账号过期时间的问题
解决自定义配置中某些操作会导致流程图混乱的问题
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全自动采集最新行业文章(如何利用免费帝国CMS全自动SEO工具打造一批高权重精准流量网站 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-01-09 12:13
全自动采集最新行业文章(如何利用免费帝国CMS全自动SEO工具打造一批高权重精准流量网站
)
如何使用免费帝国cms自动SEO工具创建一批高权重精准流量网站，高权重精准流量网站比较好优化，但是批量高权重网站完成难度会增加很多倍，很容易让站长手忙脚乱，但是一旦掌握了这个方法，还是很容易做到的。无论你有几十个 网站 还是几百个 网站 都相当于一个 网站 来管理。一个行业要想垄断大量用户，就必须有自己的来源，而搜索引擎带来的用户都是优质用户。要成为行业的佼佼者，你一定会抢到这些用户。
搜索引擎分为两部分：SEO/SEM
SEM：企业通过搜索引擎付费推广，让用户可以直接与公司客服沟通了解，实现交易。
SEO：利用搜索引擎规则提高网站在搜索引擎中的自然排名。目的是使其在行业中占据领先地位，获得品牌效益。
今天小编就教大家如何做一批高权重精准流量网站
一、如何批量创建内容网站
一批高权重精准流量网站的内容一定是跟行业相关的，跟垃圾站不一样。网站各种内容，不仅没有用户体验感，还特别容易被搜索引擎攻击！所以我们选择批处理采集工具一定要以关键词采集的文章为基础，这样才能保证采集的内容100%与网站相关，该工具还配备了关键词采集关键词，是用户真正的长期搜索，自动过滤关键词和< @文章 与行业无关。采集的内容是新闻提要更有利于网站收录排名！文章 新闻来源符合搜索引擎标准收录，版面精美，信息真实，具有一定的公信力和权威性！我们在新闻源的基础上执行伪原创或者增加页面的度数原创，因为搜索引擎抓取页面是抓取网页的所有信息，我们可以提高度数页面 原创 通过一些方法！例如：标题插入关键词（标题插入关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加网站的原创度@>内容，间接提升网站关键词的排名），内容插入关键词（内容可插入公司信息或品牌信息或关键词
二、如何批处理收录网站
首先，SEO工具内置的搜索引擎推送功能，可以缩短搜索引擎爬虫寻找站点新链接的时间，使站点新发布的页面可以快速发送到搜狗收录@ >，我们还可以利用一些SEO功能来帮助我们改进收录，例如：定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期爬取网页的习惯，从而提高收录 @网站的收录）自动内链（高质量的内链布局可以让搜索引擎蜘蛛更深入地抓取收录网页内容）
查看全部
)
如何使用免费帝国cms自动SEO工具创建一批高权重精准流量网站，高权重精准流量网站比较好优化，但是批量高权重网站完成难度会增加很多倍，很容易让站长手忙脚乱，但是一旦掌握了这个方法，还是很容易做到的。无论你有几十个 网站 还是几百个 网站 都相当于一个 网站 来管理。一个行业要想垄断大量用户，就必须有自己的来源，而搜索引擎带来的用户都是优质用户。要成为行业的佼佼者，你一定会抢到这些用户。
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全自动采集最新行业文章(phpcmsv9发布管理工具，所有CMS通用全自动采集发布)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2022-01-09 12:12
全自动采集最新行业文章(phpcmsv9发布管理工具，所有CMS通用全自动采集发布)
phpcms v9发布管理工具，所有cms通用自动采集发布管理工具，随着互联网的发展，越来越多的用户依赖互联网，企业想要做大做大做强，必须抢占互联网流量入口。搜索引擎的流量相当准确，流量相当大，SEO是成本最低的获客渠道，效果相当稳定，受到很多企业的青睐。因此，企业希望通过网站优化来增加网站流量，促进品牌营销。
很多公司为了抢占搜索流量，通常会有几个甚至几十个入口。使用一组网站进行优化，采集通过长尾关键词大量的行业相关内容，大面积增加搜索引擎排名的占有率，从而获得大量搜索流量和稳定获客。
一、 如何批量管理一批phpcms v9 网站？
1、批量监控不同的cms网站数据
2、设置批量发布数量
3、不同文章发表不同的专栏
4、自动推送搜索引擎
5、查看网站数据详情
SEO优化功能设置：
1、标题前缀和后缀设置（标题的区别更好收录）
2、内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
3、随机图片插入（增加用户体验）
4、搜索引擎推送（添加网站收录）
5、随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度数原创）
6、内容与标题一致（合理增加关键词的密度）
二、 如何将 采集 内容批处理到 phpcms v9网站
1、只要进入核心关键词，软件会自动生成关键词实现文章采集，可以创建几十或几百个采集任务同时（一个任务可以支持上传1000个关键词），支持过滤不相关的关键词。
2、支持全网采集：自媒体采集，资讯采集，问答采集，论坛采集，社交平台< @采集、博客站、资源站、下载站等（可同时设置多个采集来源采集） 查看全部
phpcms v9发布管理工具，所有cms通用自动采集发布管理工具，随着互联网的发展，越来越多的用户依赖互联网，企业想要做大做大做强，必须抢占互联网流量入口。搜索引擎的流量相当准确，流量相当大，SEO是成本最低的获客渠道，效果相当稳定，受到很多企业的青睐。因此，企业希望通过网站优化来增加网站流量，促进品牌营销。
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全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2022-01-09 00:18
全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
在测试平台点击“关联项目”
开发与测试一键协同
借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。” 查看全部
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
在测试平台点击“关联项目”
开发与测试一键协同
借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。” 查看全部
全自动采集最新行业文章(为什么建立独立的测试组？微软的秘密是这样的)
软件思想家 Gerald Weinberg 曾经说过：“如果建筑师按照程序员编写程序的方式建造建筑物，那么第一只飞翔的啄木鸟将摧毁整个文明。”
这句话告诉我们：第一，程序员写的程序不是很可靠；第二，软件测试的重要性。
软件测试独立
以前，软件行业没有软件测试的地方。后来随着这个行业的发展，软件的复杂度不断增加，分工越来越细，测试和开发分离，软件测试逐渐成为一个独立的岗位，公司开始招聘软件测试工程师。
以微软为例，由于软件质量问题造成多起事故，1984年微软在各个部门建立了独立的测试组，并将测试组与开发部门分开。
为什么要创建一个独立的测试组？根据《微软的秘密》一书，测试本身存在的三个原因：
软件测试的独立性意味着它的重要性大大增加。
软件测试保证了软件产品的质量，实现了成功的软件交付，保证了大多数用户或客户的满意。可以说，软件测试对软件质量起着至关重要的作用。
软件测试行业的真相
如今，对于软件测试，很多人都有一些印象，比如，测试是“入门门槛低，没有技术含量”，“对公司不重要”，“操作简单，工作枯燥”等等。 . 虽然这些印象不一定完全准确，但它们或多或少反映了该行业存在的一些条件。
山西太原的一位开发人员说：“公司忙于测试时，连产品和管理人员都会参与进来，作为初级测试人员参与其中。”
另一位来自上海的资深开发者表示，“我们只做功能测试，也就是手动点击按钮，没有自动化测试和性能测试。像UI这样的自动化测试很难实现，因为一旦UI改变了，你就得改变它。”脚本，并且还花费大量时间和精力来维护脚本。”
另一位来自北京的开发者说：“公司的测试部门人多，和业务有很多差距。公司的很多测试主要针对历史生产系统，有些系统变化，我们会处理测试，有问题大家一起来推卸责任。我们团队有四五个开发，一个测试，测试水平低，纯手工测试。”
即使是同一个行业，不同公司的情况也大不相同。
以谷歌为代表的互联网巨头正在逐步推行“去QE，自己做测试”的新模式。
大公司已经从“自动化测试为辅”转变为“自动化测试为主”，而中小企业使用人工测试最多。但是，人工测试存在很多问题，不仅效率低下，而且也不尽如人意。
在这个行业，我们观察到：一方面，自动化测试越来越受到重视，企业对测试人员的要求已经从低端的功能测试转向更高级的自动化测试。另一方面，对非功能测试的需求也在增加，包括性能测试、安全测试等。此外，软件行业盛行的DevOps理念强调开发、测试和运营的一致性。
有测试人员直言，“我个人感觉，从最初的黑盒测试到后来的灰盒和白盒测试，测试开始侧重于性能测试和安全测试。同时，UI和界面自动化测试已经成为“规范。而且，软件对测试的影响很大。对人员和测试平台开发能力都有很高的要求。”
从传统模式到互联网模式
为什么会有这些变化？因为今天软件测试所处的行业已经发生了变化——从传统模式到互联网模式。
什么是传统模式？该软件最初主要供企业内部使用，只要具备一定的功能，可以使用，不太注重用户体验。
据飞栓云智副董事长兼总裁陈定伟介绍，“过去软件主要是功能的实现，环境不是很复杂，也不会有很多高并发，没必要玩大量的数据。因此，只要满足功能要求就可以了。”
互联网模式是，在互联网发展之后，软件变得越来越重要，甚至软件定义了一切。而且，越来越多的软件开始向C端扩展，不得不面对大量用户，导致高并发、安全等问题。因此，企业对软件质量的要求非常高。
这就迫使软件发生变化，从开发、测试到运维都应该有相应的变化。然而，实际上，这一切都没有太大变化。
目前的软件生产方式仍与传统模式相同。企业需要招聘大量的工程师来开发软件。开发完成后，测试人员将对其进行测试。从某种意义上说，软件质量主要由经验丰富的工程师来保证。在陈定伟看来，“这变得不可控，因为每个人对每一件事都有不同的理解。”
更重要的是，如今越来越多的企业开始引入敏捷开发或DevOps模式，软件交付周期越来越短。而且，随着大数据、人工智能、云原生等技术的应用，软件的复杂性不断增加。相应地，企业对测试人员的要求也越来越高。
随之而来的问题是企业招人难，因为企业招不到很多经验丰富的工程师。即使招聘了高级技术人员，一旦他们离开公司，公司也可能面临挑战。一方面，工作交接困难；另一方面，高级技术人员的工作经验不能传授给公司，知识也不能存入公司。
“以前，我们公司有一句话：只要开发，就需要测试。如果开发三个月，测试就需要三个月。这样一来，半年过去了。所以，整个成本非常高，而且产品、开发者和测试者的思维方式和视角不同，沟通不方便，最终让大家吐槽。”
关键是每个人对需求的理解不同。开发人员对需求有一种理解，而测试对需求有另一种理解。这导致产品经理、研发和测试之间经常发生“争吵”。
其实，测试人员最头疼的就是“需求不明确，或者需求临时变更，需求变更时只同步开发人员，不通知测试人员”。
软件测试人员的“福音”：全自动测试平台
一个能够解决上述问题的工具，可能就是全自动测试平台。据了解，它是飞栓SoFlu全自动软件工程平台的组成部分。飞栓SoFlu全自动软件工程平台是2020年发布的新一代JAVA开发工具，已为百家机构等8大行业的百家机构提供技术服务，已被数千名专业人士使用和体验。
令人印象深刻的是该平台为某大型国企开发的“万人电商平台”项目。此前，公司组建的数十人团队耗时一年完成开发，但上线后，在功能、稳定性、安全性等方面不断出现问题，短时间内无法修复。使用SoFlu的全自动软件工程平台后，公司仅投入6名研发人员在45天内高效完成了开发、测试、联调、上线的全流程。
飞行自动测试平台
本次发布的全自动测试平台，全自动开发平台和全自动运维平台共同组成SoFlu全自动软件工程平台，实现软件工程开发、测试、运维全流程自动化，与平台联动开发自动化测试平台，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试，一个人即可完成开发测试全过程。
在测试平台点击“关联项目”
开发与测试一键协同
借助全自动测试平台，一方面可以通过工具、流程和管理来保证软件质量，而不是依赖经验丰富的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提高沟通效率。
以工具为核心，制定管理流程，采用科学的管理方法，让测试人员在操作工具时遵守规则。按照步骤避免错误，从而降低整体管理风险和沟通风险。
而且，它还可以解决企业招聘的难题。全自动测试平台降低了行业门槛。不仅普通测试人员可以操作，即使是刚毕业的大学毕业生也可以轻松上手。这样，企业招人就比较容易了。
依托平台的自动测试用例生成功能，用户通过记录工具记录操作过程，平台自动识别相关接口并创建相应的测试用例场景。这样，测试人员就不需要编写脚本了。
此外，全自动测试平台还有几大特点：一是测试生命周期管理。提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。二是测试数据管理。全自动测试平台基于测试脚本和测试数据分离的思想，方便研发测试协作，方便测试数据在自动化测试中的使用，支持在UI、界面等自动化工具中快速可重复使用. 第三是准确的回归测试。在项目测试过程中，可以自动识别所有变化的接口，自动查找与接口相关的所有测试用例，并进行准确的回归测试。
一位软件测试人员说，“我最期待的是准确的回归测试，如果能做到准确的回归测试，可以大大提高我的工作效率，节省时间。”
无论功能或特性如何，其目的都是为了使软件测试更容易。陈定伟总结了它的五个价值点：一是统一测试规范；二是无需人工操作即可控制测试过程，使用工具、流程和管理来执行；第三，实现测试自动化；第四，可以量化测试成本；第五，可以建立测试用例库，实现知识和经验的积累。他说：“一切都回归到一个点，就是降本增效。整个产品除了满足所有测试的场景和功能外，最核心的一点是对整个产品进行管理，建立统一的标准。”
当然，仅仅解决测试问题是不够的。“无论是测试还是运维，所有的问题都源于开发。因为开发是根本，是源头，所以必须解决源头问题。”
陈定伟说，“我们先推出开发平台，再推出测试平台。只有先规范开发动作，后面的测试才真正有用。真正的核心点是开发。所以，在开发过程中，问题是发现和解决，以及行动 前端，比如在开发中埋没运维相关的技术，比如链接跟踪、服务发现等，在开发中介入，而不是在运维环境中发现和解决问题。 ”
从某种意义上说，SoFlu 全自动软件工程平台的核心是一个自动化的开发平台。提供基于界面设计的可视化配置能力，通过组件可视化窗口界面拖拽开发界面。并且门槛低，配置灵活，普通开发者也能轻松上手。
此外，平台提供了大量的组件库，如SQL组件、事务组件、上传组件、下载组件等，支持用户根据自身需求开发自定义组件，丰富组件库，提高开发效率。
目前，许多公司都在使用 SoFlu 全自动软件工程平台。
写在最后
从多家企业多个项目的反馈可以看出，SoFlu全自动软件工程平台有两大价值。首先，它可以降低进入门槛。其次，让技术变得更容易，减少对人的依赖，从而降低劳动力成本和沟通成本。基于这个平台，企业可以快速开发一个东西，大大提高效率。针对业务的快速变化和提出的新需求，可以快速迭代软件，降低试错成本，大胆创新业务。“过去，开发人员使用的软件或系统需要将近一年的时间才能开发出来。现在，使用这个平台可能只需要两个月。” 此外，它不需要非常有经验的开发人员，普通开发者培训后即可上手。“我们现在非常重视顶层设计。设计越好，对需求的理解越好，开发过程就越好。同时，出现bug的机会也越低。”
全自动采集最新行业文章(2分钟快速入门优采云采集器这类工具工具)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-01-08 07:15
全自动采集最新行业文章(2分钟快速入门优采云采集器这类工具工具)
在浏览网页的过程中，我们会发现很多有用的资源，但大多只是试用，需要付费。优采云采集器是任何需要从网页获取信息的孩子的必备工具，这个工具可以让你的信息采集变得非常简单。优采云它改变了人们对互联网上数据的传统思维方式，让用户在互联网上抓取数据变得更加简单和容易。
软件特点
操作简单，图形化操作完全可视化，无需专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都能轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集 过程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图像和文本识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
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免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
特征
简而言之，使用 优采云 可以轻松采集从任何网页中精确获取所需的数据，并生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财务报告，自动包括每日最新净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新和上传最新消息；
3. 监控最新的竞争对手信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 监测各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要汽车网站具体新车和二手车信息；
8. 发现并采集有关潜在客户的信息；
9. 采集行业网站 产品目录和产品信息；
10.在各大电商平台之间同步商品信息，做到在一个平台发布，在其他平台自动更新。
指示
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-->打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环中-->选择打开网页的步骤-->勾选使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环中选择的URL对应的网页。
至此，循环打开网页的流程就配置好了。进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置 采集 数据步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
更新日志
数据导出功能大幅改进，修复大批量数据无法导出的问题。
大批量数据可以导出到多个文件，超过Excel文件上限的数据可以导出。
支持覆盖安装，无需卸载旧版本即可直接安装新版本，系统会自动升级安装并保留旧版本数据。
优化采集步骤下拉列表切换功能。
单机采集意外终止或关闭后不保存数据，改进自动数据恢复功能，增加进度条，界面更友好。 查看全部
在浏览网页的过程中，我们会发现很多有用的资源，但大多只是试用，需要付费。优采云采集器是任何需要从网页获取信息的孩子的必备工具，这个工具可以让你的信息采集变得非常简单。优采云它改变了人们对互联网上数据的传统思维方式，让用户在互联网上抓取数据变得更加简单和容易。
软件特点
操作简单，图形化操作完全可视化，无需专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都能轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集 过程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图像和文本识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
特征
简而言之，使用 优采云 可以轻松采集从任何网页中精确获取所需的数据，并生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财务报告，自动包括每日最新净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新和上传最新消息；
3. 监控最新的竞争对手信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 监测各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要汽车网站具体新车和二手车信息；
8. 发现并采集有关潜在客户的信息；
9. 采集行业网站 产品目录和产品信息；
10.在各大电商平台之间同步商品信息，做到在一个平台发布，在其他平台自动更新。
指示
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-->打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环中-->选择打开网页的步骤-->勾选使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环中选择的URL对应的网页。
至此，循环打开网页的流程就配置好了。进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置 采集 数据步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
更新日志
数据导出功能大幅改进，修复大批量数据无法导出的问题。
大批量数据可以导出到多个文件，超过Excel文件上限的数据可以导出。
支持覆盖安装，无需卸载旧版本即可直接安装新版本，系统会自动升级安装并保留旧版本数据。
优化采集步骤下拉列表切换功能。
单机采集意外终止或关闭后不保存数据，改进自动数据恢复功能，增加进度条，界面更友好。 查看全部
全自动采集最新行业文章(2分钟快速入门优采云采集器这类工具工具)
在浏览网页的过程中，我们会发现很多有用的资源，但大多只是试用，需要付费。优采云采集器是任何需要从网页获取信息的孩子的必备工具，这个工具可以让你的信息采集变得非常简单。优采云它改变了人们对互联网上数据的传统思维方式，让用户在互联网上抓取数据变得更加简单和容易。
软件特点
操作简单，图形化操作完全可视化，无需专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都能轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集 过程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图像和文本识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
特征
简而言之，使用 优采云 可以轻松采集从任何网页中精确获取所需的数据，并生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财务报告，自动包括每日最新净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新和上传最新消息；
3. 监控最新的竞争对手信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 监测各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要汽车网站具体新车和二手车信息；
8. 发现并采集有关潜在客户的信息；
9. 采集行业网站 产品目录和产品信息；
10.在各大电商平台之间同步商品信息，做到在一个平台发布，在其他平台自动更新。
指示
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-->打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环中-->选择打开网页的步骤-->勾选使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环中选择的URL对应的网页。
至此，循环打开网页的流程就配置好了。进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置 采集 数据步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
更新日志
数据导出功能大幅改进，修复大批量数据无法导出的问题。
大批量数据可以导出到多个文件，超过Excel文件上限的数据可以导出。
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全自动采集最新行业文章(服务等级高服务地区各个地区服务类型网络列举自动发布软件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-01-07 11:11
全自动采集最新行业文章(服务等级高服务地区各个地区服务类型网络列举自动发布软件)
服务水平高 服务区域 服务类型 网络推广 各区域创新网络
列出自动发布软件-你可以先
欢迎来电或扫码私聊，帮您详细解答！
一款完全替代人工，实现自动发布的软件！自动切换标题、内容、图片等，保证每天发布的文章不一样。原创被独高、360、搜狗等各大搜索引擎抓取！转到主页！
特点：自动发布软件、产品推广软件、自动发布软件、自动发布设备、发布软件b2b自动发布软件完全模拟人工b2b自动发布软件
软件支持自动随机生成标题、自动插入国家城市名称和任意结尾词、免费自动发布标题对应的内容、自动上传图片。无数的句子可以组合成不同的原创内容
文章采集，处理，发布的产品标题和内容的重复率几乎为0。对于处理过B2B站费的会员，他们每天可以发布数千个站点。是寄给你的吗？现在你可以用它来实现全自动释放了！
现在是互联网时代，可以点击阅读说明书，也很重视推广。现在有很多网络模式。小编整理了一些主流的推广方式，帮大家分析一些不足，供大家选择。详情可来电或加微信交流，互相学习。
目前的各种推广模式有：
1.爱心代购，平台，流量大
2.百万字：集成多站，包管运营，实惠
3. 博时企业会议、云商报：集成20多个站点，覆盖面广，自带自动发布工具，操作简单
4.各大平台会员，优惠价格，免费软件发布（例如：化工产品、盛丰建材、88、51search等）
5.B2B平台发布软件等 查看全部
服务水平高 服务区域 服务类型 网络推广 各区域创新网络
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4.各大平台会员，优惠价格，免费软件发布（例如：化工产品、盛丰建材、88、51search等）
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全自动采集最新行业文章(服务等级高服务地区各个地区服务类型网络列举自动发布软件)
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文章采集，处理，发布的产品标题和内容的重复率几乎为0。对于处理过B2B站费的会员，他们每天可以发布数千个站点。是寄给你的吗？现在你可以用它来实现全自动释放了！
现在是互联网时代，可以点击阅读说明书，也很重视推广。现在有很多网络模式。小编整理了一些主流的推广方式，帮大家分析一些不足，供大家选择。详情可来电或加微信交流，互相学习。
目前的各种推广模式有：
1.爱心代购，平台，流量大
2.百万字：集成多站，包管运营，实惠
3. 博时企业会议、云商报：集成20多个站点，覆盖面广，自带自动发布工具，操作简单
4.各大平台会员，优惠价格，免费软件发布（例如：化工产品、盛丰建材、88、51search等）
5.B2B平台发布软件等
全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 146 次浏览 • 2022-01-07 08:04
全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
对于很多行业来说，采集 数据是一项非常重要的工作。它可以通过精确的数据指导您的工作。这里给大家带来的优采云采集器是一款采集网络数据智能软件。完全基于自主研发的分布式云计算平台，可以轻松抓取来自不同网站和网页的大量标准化数据内容，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑、标准化，摆脱对人工搜索和数据采集的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。
优采云微信文章如何使用爬虫规则
微信文章采集有很多效果。比如你可以采集下载最近一个月内你所在行业发表的内容，然后分析文章标题和内容的走向和趋势。
所以这次我们将介绍优采云简单采集模式下“搜狗公众号”的使用教程和主要注意事项。
步骤一、下载优采云软件并登录
1、打开/download，这是优采云软件的官方下载页面，点击图中的下载按钮。
2、软件下载后双击安装，安装完成后打开软件，输入优采云的用户名和密码，然后点击登录
步骤二、设置微信文章爬虫规则任务
1、进入登录界面后，可以在首页看到网站Simple采集，选择立即使用即可。
2、 进入后，可以看到当前网页简单模式下内置的所有主流网站。如果您需要微信公众号的内容，请在此处选择搜狗。
3、 搜狗爬虫规则内置了很多与搜狗搜索相关的采集规则。您可以根据需要找到搜狗公众号的爬虫规则，点击使用。
4、搜狗公众号简单采集模式任务界面介绍
任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
任务组：将任务分成一组保存任务，如果不设置，会有一个默认组
公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
迭代函数
更新自定义模式布局，调整界面各部分大小，调整步骤高级选项位置；
调整高级选项的层次关系，统一XPath的配置。
错误修复
修复部分收录下拉框的任务无法采集完成的问题。
优采云采集器V8.1.6（官方）
解决自定义配置中拖动步骤判断条件异常的问题
解决自定义配置中多次复制字段后字段丢失的问题
解决自定义配置中数据预览中操作字段相关问题
解决自定义配置中有时不同网页内容重叠的问题
解决本地采集错误提示时部分任务需要补充的问题
解决自定义配置中编辑任务后修改未保存的logo不显示的问题
解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
解决自定义配置中流程图循环项显示不正确的问题
解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
错误修复 查看全部
对于很多行业来说，采集 数据是一项非常重要的工作。它可以通过精确的数据指导您的工作。这里给大家带来的优采云采集器是一款采集网络数据智能软件。完全基于自主研发的分布式云计算平台，可以轻松抓取来自不同网站和网页的大量标准化数据内容，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑、标准化，摆脱对人工搜索和数据采集的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。
优采云微信文章如何使用爬虫规则
微信文章采集有很多效果。比如你可以采集下载最近一个月内你所在行业发表的内容，然后分析文章标题和内容的走向和趋势。
所以这次我们将介绍优采云简单采集模式下“搜狗公众号”的使用教程和主要注意事项。
步骤一、下载优采云软件并登录
1、打开/download，这是优采云软件的官方下载页面，点击图中的下载按钮。
2、软件下载后双击安装，安装完成后打开软件，输入优采云的用户名和密码，然后点击登录
步骤二、设置微信文章爬虫规则任务
1、进入登录界面后，可以在首页看到网站Simple采集，选择立即使用即可。
2、 进入后，可以看到当前网页简单模式下内置的所有主流网站。如果您需要微信公众号的内容，请在此处选择搜狗。
3、 搜狗爬虫规则内置了很多与搜狗搜索相关的采集规则。您可以根据需要找到搜狗公众号的爬虫规则，点击使用。
4、搜狗公众号简单采集模式任务界面介绍
任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
任务组：将任务分成一组保存任务，如果不设置，会有一个默认组
公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
迭代函数
更新自定义模式布局，调整界面各部分大小，调整步骤高级选项位置；
调整高级选项的层次关系，统一XPath的配置。
错误修复
修复部分收录下拉框的任务无法采集完成的问题。
优采云采集器V8.1.6（官方）
解决自定义配置中拖动步骤判断条件异常的问题
解决自定义配置中多次复制字段后字段丢失的问题
解决自定义配置中数据预览中操作字段相关问题
解决自定义配置中有时不同网页内容重叠的问题
解决本地采集错误提示时部分任务需要补充的问题
解决自定义配置中编辑任务后修改未保存的logo不显示的问题
解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
解决自定义配置中流程图循环项显示不正确的问题
解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
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全自动采集最新行业文章(优采云微信文章爬虫规则使用教程及注意要点)
对于很多行业来说，采集 数据是一项非常重要的工作。它可以通过精确的数据指导您的工作。这里给大家带来的优采云采集器是一款采集网络数据智能软件。完全基于自主研发的分布式云计算平台，可以轻松抓取来自不同网站和网页的大量标准化数据内容，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑、标准化，摆脱对人工搜索和数据采集的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。
优采云微信文章如何使用爬虫规则
微信文章采集有很多效果。比如你可以采集下载最近一个月内你所在行业发表的内容，然后分析文章标题和内容的走向和趋势。
所以这次我们将介绍优采云简单采集模式下“搜狗公众号”的使用教程和主要注意事项。
步骤一、下载优采云软件并登录
1、打开/download，这是优采云软件的官方下载页面，点击图中的下载按钮。
2、软件下载后双击安装，安装完成后打开软件，输入优采云的用户名和密码，然后点击登录
步骤二、设置微信文章爬虫规则任务
1、进入登录界面后，可以在首页看到网站Simple采集，选择立即使用即可。
2、 进入后，可以看到当前网页简单模式下内置的所有主流网站。如果您需要微信公众号的内容，请在此处选择搜狗。
3、 搜狗爬虫规则内置了很多与搜狗搜索相关的采集规则。您可以根据需要找到搜狗公众号的爬虫规则，点击使用。
4、搜狗公众号简单采集模式任务界面介绍
任务名称：自定义任务名称，默认为搜狗公众号
任务组：将任务分成一组保存任务，如果不设置，会有一个默认组
公众号网址列表填写注意事项：提供采集的网页网址，即搜狗微信中相关公众号的链接。多个公众号输入多个网址。
采集 数量：输入要采集的数据数量
示例数据：该规则采集的所有字段信息。
更新日志
优采云采集器8.2.6 2021-01-06
迭代函数
更新自定义模式布局，调整界面各部分大小，调整步骤高级选项位置；
调整高级选项的层次关系，统一XPath的配置。
错误修复
修复部分收录下拉框的任务无法采集完成的问题。
优采云采集器V8.1.6（官方）
解决自定义配置中拖动步骤判断条件异常的问题
解决自定义配置中多次复制字段后字段丢失的问题
解决自定义配置中数据预览中操作字段相关问题
解决自定义配置中有时不同网页内容重叠的问题
解决本地采集错误提示时部分任务需要补充的问题
解决自定义配置中编辑任务后修改未保存的logo不显示的问题
解决采集模板中模板详情信息有时不全的问题
解决自定义配置中流程图添加采集的步骤菜单显示不完整的问题
解决自定义配置中流程图循环项显示不正确的问题
解决点击侧边菜单栏最近编辑的任务打开任务时网页不显示的问题
错误修复
全自动采集最新行业文章(怎么利用免费迅睿CMS发布工具快速拥有几十万收录和大量的流量 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-01-07 01:03
全自动采集最新行业文章(怎么利用免费迅睿CMS发布工具快速拥有几十万收录和大量的流量
)
如何使用免费的迅睿cms发布工具快速拥有数十万收录和海量流量。很多站长因为缺少网站收录而感到头疼。 网站内容输出跟不上。我看我的同行网站收录几十万，而我自己的网站只有几十个收录，看到同行有大量的行业流量和用户一直在吃醋，今天教你如何快速实现几十万收录，让流量和用户暴涨！
一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
迅锐cms百万文章飞速增长原创度
大家都知道搜索引擎喜欢原创的内容，短时间内原创几十篇W文章是不可能的！
所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
迅睿cms百万文章快收录
主动向搜索引擎提交网站链接，可以缩短搜索引擎爬虫寻找网站新链接的时间，让网站更快被搜索引擎收录，以及我们也可以利用一些SEO技巧来帮助我们提高收录，比如：定期发布（定期发布网站内容让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提高网站@ >的收录)自动内容链（自动内链允许搜索引擎蜘蛛抓取收录网站内容）以上功能可以由迅睿cms发布管理自动完成工具
以上编辑器采用全自动采集发布和推送，所有内容均与主题相关！ 网站从未发生过降级！看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集起来，或者送给需要的朋友同事！你的一举一动都会成为编辑源源不断的动力！
查看全部
)
如何使用免费的迅睿cms发布工具快速拥有数十万收录和海量流量。很多站长因为缺少网站收录而感到头疼。 网站内容输出跟不上。我看我的同行网站收录几十万，而我自己的网站只有几十个收录，看到同行有大量的行业流量和用户一直在吃醋，今天教你如何快速实现几十万收录，让流量和用户暴涨！
一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
迅锐cms百万文章飞速增长原创度
大家都知道搜索引擎喜欢原创的内容，短时间内原创几十篇W文章是不可能的！
所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
迅睿cms百万文章快收录
主动向搜索引擎提交网站链接，可以缩短搜索引擎爬虫寻找网站新链接的时间，让网站更快被搜索引擎收录，以及我们也可以利用一些SEO技巧来帮助我们提高收录，比如：定期发布（定期发布网站内容让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提高网站@ >的收录)自动内容链（自动内链允许搜索引擎蜘蛛抓取收录网站内容）以上功能可以由迅睿cms发布管理自动完成工具
以上编辑器采用全自动采集发布和推送，所有内容均与主题相关！ 网站从未发生过降级！看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集起来，或者送给需要的朋友同事！你的一举一动都会成为编辑源源不断的动力！
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全自动采集最新行业文章(怎么利用免费迅睿CMS发布工具快速拥有几十万收录和大量的流量
)
如何使用免费的迅睿cms发布工具快速拥有数十万收录和海量流量。很多站长因为缺少网站收录而感到头疼。 网站内容输出跟不上。我看我的同行网站收录几十万，而我自己的网站只有几十个收录，看到同行有大量的行业流量和用户一直在吃醋，今天教你如何快速实现几十万收录，让流量和用户暴涨！
一、迅锐cms精密行业百万内容采集
1、要做一个收录几十万的网站，肯定有很多网站的内容。而且网站的内容要完全符合网站的主题，不能像垃圾站。虽然里面的内容很多，但是很容易被搜索引擎算法攻击！做一个高质量的网站不被搜索引擎攻击，内容必须与主题相关，这里我们选择的内容采集必须基于关键词采集文章，这将确保它与主题 100% 相关。工具自带关键词采集工具（采集中的关键词是用户经常搜索的词），还支持不相关的无效关键词过滤给行业所有的词都过滤掉了。如此精准的行业网站内容是可用的。
2、采集全网自带的源选择工具采集，这里我们选择新闻源采集！为什么选择新闻源？因为网站的消息源质量相当高！新闻源相当于搜索引擎的“种子源”，收录快速、可信、权威。新闻来源特别符合搜索引擎新闻收录标准。因此，采集的内容是我们首选的新闻来源！
迅锐cms百万文章飞速增长原创度
大家都知道搜索引擎喜欢原创的内容，短时间内原创几十篇W文章是不可能的！
所以我们只有两种选择。
1、改进内容原创度（利用伪原创功能对原创的文章的一篇文章进行再处理，让搜索引擎认为是一篇文章原创文章，从而提高网站收录)
2、改进网页原创度
Title Insertion关键词（Title Insertion关键词是合理增加网站关键词的密度，同时增加原创度网站的内容，间接提升网站内容页面排名），内容插入关键词（内容可以插入网站信息或品牌信息增加网页原创度）、随机作者、随机阅读数（不同随机作者或随机阅读数可增加网站内容或网页原创度）等工具自带强大的内容处理功能（去水印、添加水印、去除无关信息、去除手机号码等) )
迅睿cms百万文章快收录
主动向搜索引擎提交网站链接，可以缩短搜索引擎爬虫寻找网站新链接的时间，让网站更快被搜索引擎收录，以及我们也可以利用一些SEO技巧来帮助我们提高收录，比如：定期发布（定期发布网站内容让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提高网站@ >的收录)自动内容链（自动内链允许搜索引擎蜘蛛抓取收录网站内容）以上功能可以由迅睿cms发布管理自动完成工具
以上编辑器采用全自动采集发布和推送，所有内容均与主题相关！ 网站从未发生过降级！看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集起来，或者送给需要的朋友同事！你的一举一动都会成为编辑源源不断的动力！
全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 150 次浏览 • 2022-01-06 15:07
全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
【Python】纯干货，5000字博文教你采集整站小说（附源码）
【Python】绕过X调_signature签名，完善采集全站视频，个人视频
好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
目标网址
搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
post请求，那么有3个参数：
不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
代码
``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
如果你在学习Python时不明白，建议加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的朋友，互相帮助，群里有很好的视频学习教程和PDF！
有大牛解答！
``
import requests
import time
import sys
cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
'path': '/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false',
'scheme': 'https',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'content-length': '63',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'cookie': cookies,
'origin': 'https://www.lagou.com',
'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
# 'traceparent': '00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36',
'x-anit-forge-code': '0',
'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
'sid': sid
}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
time.sleep(5)
if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding='utf-8') as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
print("爬取完成")
影响
来源： 查看全部
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
【Python】纯干货，5000字博文教你采集整站小说（附源码）
【Python】绕过X调_signature签名，完善采集全站视频，个人视频
好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
目标网址
搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
post请求，那么有3个参数：
不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
代码
``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
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import requests
import time
import sys
cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
'path': '/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false',
'scheme': 'https',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'content-length': '63',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'cookie': cookies,
'origin': 'https://www.lagou.com',
'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
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'sec-fetch-site': 'same-origin',
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'x-anit-forge-code': '0',
'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
'sid': sid
}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
time.sleep(5)
if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding='utf-8') as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
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影响
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全自动采集最新行业文章(【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，实现完美采集)
前言
emmmmmm，大家好，我叫山年。基本上我每天更新一个实际的Python爬虫文章，但是反应好像不是很好，看了几百篇，我觉得我对每篇文章文章解释的很仔细，大家觉得兴趣可以被评估：
[Python]绕过防爬，开发音乐爬虫，完美采集
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【Python】绕过X调_signature签名，完善采集全站视频，个人视频
好坏都能接受，勤奋是我们一直在做的
开始
目标网址
搜索与 Python 相关的工作
嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
分析 (x0）
这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码中是否有我们需要的数据：
显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
但它是在我们的元素网页元素中，这也是我反复强调的：网页的源代码是服务器向浏览器传输的原创数据，网页元素是网页源代码在由浏览器渲染（可能是浏览源代码中一些JavaScript脚本实现的效果）
分析 (x1）
既然不是在网页源码中，而是在元素中，那么我们可以使用selenium来执行一个数据采集，因为selenium采集的数据是元素中的数据，但是缺点是采集的速度慢。
不想慢，继续分析，我们抓包看看浏览器是否执行了网页源代码中的JavaScript脚本，调用了某个接口的api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
哎，可以看到禁止调试了，如果开发者写了一个javascript语句阻止我们调试怎么办？
单击右箭头打开忽略断点，然后单击运行。
emmmmm 查看捕获的数据
已经确认就是这个包了，接下来我们来分析一下这个请求
post请求，那么有3个参数：
不知道first是什么意思，pn是1（这是第一页）kd是Python（搜索到关键词是Python）。
说明 说明？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
这里请注意，服务器会检测cookies，即我们必须在请求头中携带cookies！自己测试一下吧。
分析 (x2）
然后我们开心的采集下来第一页，就用提取规则提取想要的数据。
然后分析X1中的一个点，再重复一遍，服务端会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
并且cookies是有时间敏感性的（比如你登录XX网站，短时间内不需要重新登录，十天半后可能需要重新登录。 这就是为什么）
然后说明：在采集数据之前，我们先自动获取网页的cookies，然后通过cookies获取采集的数据。这样就可以实现完全自动化，而不是手动复制cookie
那么思路就清晰了：先白化用户（不带cookies），请求访问网站首页获取服务器返回的cookies，然后利用这个cookie去post界面获取我们需要的数据
到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，如果我们需要采集的所有数据怎么办？
我们继续分析。如果你想要采集的所有页码的数据，我经常告诉你一个思路：先看看我们的网站翻页后的变化。显然我们不会在这里工作，因为数据是由接口api生成的。那么，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看它和第一页的api有什么不同。
可以看出有几个变化的点和没有变化的点。首先，post地址没变，只是参数变了。
first变为false，pn为页码变为2，关键词与Python保持一致，并添加sid参数。
分析 (x3）
看第三页，是first还是FALSE，sid的值也是不变的，如果不改变就好办了（就是第一页和后面页码的参数不一样），如果它不断地无限变化，我们需要找到变化的规律。
阅读第三页上的包裹后，我知道事情变得更容易了。
规则总结：参数frist第一页为ture，其他页均为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，下一页页码是一个固定值（这里想给大家解释一下，其实第一页传入sid参数也是可以访问的。不要问为什么，这是资深爬虫的直觉） .
当我们翻到第一页时，它确实带有 sid ……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
神奇的点在哪里？之前我们在首页抓包的时候，可以看到first是TRUE，sid没有这个参数。也就是访问第一页后生成sid参数，然后将sid传入到第二页码中。其中接口的参数。
如果我们直接把页码界面的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，sid是固定的，可行吗？
不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页的数据后产生的...
如果看不懂，就看看这段神奇的地方在哪里。
综上所述，我们现在需要做的就是弄清楚sid值是从哪里来的。
分析 (x4）
可以直接ctrl+f搜索，可以知道sid确实是帖子第一页获取数据。
所以大体思路是先访问首页获取cookies，然后获取帖子首页的sid。第一页的参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页发布后得到的值。
...当我手动翻页时
醉了，网站的版本已经改版了。如果没有登录的用户操作太多，他们会直接让你登录...也就是说，cookies只能手动登录后才能复制，因为这个登录也有那个特殊的我不能去通过验证码。找个编码台不划算……
没办法，我被手动cookies委屈了。
代码
``
当然，学习Python会很困难。没有好的学习资料，如何学习？
如果你在学习Python时不明白，建议加入交流Q群号：928946953
群里有志同道合的朋友，互相帮助，群里有很好的视频学习教程和PDF！
有大牛解答！
``
import requests
import time
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cookies = '手动copy'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
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'authority': 'www.lagou.com',
'method': 'POST',
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'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
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'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'content-length': '63',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'cookie': cookies,
'origin': 'https://www.lagou.com',
'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
# 'traceparent': '00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36',
'x-anit-forge-code': '0',
'x-anit-forge-token': 'None',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
'first': flag,
'pn': page,
'kd': 'python',
'sid': sid
}
return data
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time.sleep(5)
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flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"]['showId']
text = response.json()['content']['positionResult']['result']
print(text)
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for cp in text:
cp_msg = f"{cp['city']},{cp['companyFullName']},{cp['companySize']},{cp['education']},{cp['positionName']},{cp['salary']},{cp['workYear']}\n"
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全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-01-04 01:04
全自动采集最新行业文章(全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况)
全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况，各大论坛(比如老鸟们论坛，影行者论坛，快钱论坛，趋势论坛，)上的自己公司的新闻信息(报价单，产品库存，各行业采购趋势分析，精准推送行业关键词，内部超级联系人等等)，各大数据平台(talkingdata，易观，大麦，百度关键词，谷歌趋势，环球，百度指数，aol，新浪，wifi万能钥匙等等)搜索各个行业和公司情况和细分领域，同样可以看最新的产品及产品信息，超过自己之前了解到的和公司产品的差距或更好的产品情况，持续更新自己的行业知识库，了解行业最新趋势和潜力。
泻药你需要一个合格的领路人，适当的方式与你的产品相结合，看准方向，用一定的领域优势互相弥补。
对比竞争对手的产品，解剖对手产品，总结出主要的差异点在哪里，然后去做差异化。我在深圳做网络推广的朋友跟我说过互联网的产品设计，一定要注意互补性，不能说一个卖东西，一个卖服务，要注意相互补充，相互来冲击，
我们一般建议从三个方面入手：1.竞争对手分析：和竞争对手产品做对比分析，找出他们的共同点，他们拥有哪些资源和他们产品怎么做，才能实现成功，他们有没有动机，他们有哪些付费做的是尝试一些新的产品，去争取先机和引爆市场的机会。2.自身产品分析：你的产品适合做哪些同行或者市场上的渠道，如果同行和市场上已经有做得比较好的产品，而且暂时市场需求量比较大，那你就可以去和同行或者是同行的创始人合作！因为在这个行业里面，竞争者很多，包括多方面，下面就来讲讲一般去操作第一点的一些核心参考：1.确认自己的客户群体，你的客户群体是谁？你适合做哪些产品？2.说到这个问题，我们还是可以去查看一下你要做的产品和服务大概是为哪些人服务？他们真正的痛点是什么？3.你的客户群体里面有哪些是既是你的竞争对手也是你的潜在客户，这些客户是否愿意付费去传播和宣传你的产品，愿意为你的产品设计开发和服务去做好他们愿意去做的事情，让他们能够快速的知道和认可你的产品和服务，知道能够愿意为你开发投放广告，或者是某些市场活动这些事情？4.那么你自己是否足够优秀，你可以尽量的把你竞争对手的产品介绍得够通俗易懂的去让他们去买单，有没有办法更好的去销售和推广，你们彼此都愿意用差不多的这些产品，那么你们的利润能否覆盖掉这些成本；5.可以去搜索竞争对手的产品和服务信息，然后去总结如何去提升他们的成本！找出自己的优势，然后去为自己创造利润！更多相关咨询请移步至：孙明展-互联网推广实战。 查看全部
全自动采集最新行业文章，直观看各个软件和渠道实时情况，各大论坛(比如老鸟们论坛，影行者论坛，快钱论坛，趋势论坛，)上的自己公司的新闻信息(报价单，产品库存，各行业采购趋势分析，精准推送行业关键词，内部超级联系人等等)，各大数据平台(talkingdata，易观，大麦，百度关键词，谷歌趋势，环球，百度指数，aol，新浪，wifi万能钥匙等等)搜索各个行业和公司情况和细分领域，同样可以看最新的产品及产品信息，超过自己之前了解到的和公司产品的差距或更好的产品情况，持续更新自己的行业知识库，了解行业最新趋势和潜力。
泻药你需要一个合格的领路人，适当的方式与你的产品相结合，看准方向，用一定的领域优势互相弥补。
对比竞争对手的产品，解剖对手产品，总结出主要的差异点在哪里，然后去做差异化。我在深圳做网络推广的朋友跟我说过互联网的产品设计，一定要注意互补性，不能说一个卖东西，一个卖服务，要注意相互补充，相互来冲击，
我们一般建议从三个方面入手：1.竞争对手分析：和竞争对手产品做对比分析，找出他们的共同点，他们拥有哪些资源和他们产品怎么做，才能实现成功，他们有没有动机，他们有哪些付费做的是尝试一些新的产品，去争取先机和引爆市场的机会。2.自身产品分析：你的产品适合做哪些同行或者市场上的渠道，如果同行和市场上已经有做得比较好的产品，而且暂时市场需求量比较大，那你就可以去和同行或者是同行的创始人合作！因为在这个行业里面，竞争者很多，包括多方面，下面就来讲讲一般去操作第一点的一些核心参考：1.确认自己的客户群体，你的客户群体是谁？你适合做哪些产品？2.说到这个问题，我们还是可以去查看一下你要做的产品和服务大概是为哪些人服务？他们真正的痛点是什么？3.你的客户群体里面有哪些是既是你的竞争对手也是你的潜在客户，这些客户是否愿意付费去传播和宣传你的产品，愿意为你的产品设计开发和服务去做好他们愿意去做的事情，让他们能够快速的知道和认可你的产品和服务，知道能够愿意为你开发投放广告，或者是某些市场活动这些事情？4.那么你自己是否足够优秀，你可以尽量的把你竞争对手的产品介绍得够通俗易懂的去让他们去买单，有没有办法更好的去销售和推广，你们彼此都愿意用差不多的这些产品，那么你们的利润能否覆盖掉这些成本；5.可以去搜索竞争对手的产品和服务信息，然后去总结如何去提升他们的成本！找出自己的优势，然后去为自己创造利润！更多相关咨询请移步至：孙明展-互联网推广实战。 查看全部
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泻药你需要一个合格的领路人，适当的方式与你的产品相结合，看准方向，用一定的领域优势互相弥补。
对比竞争对手的产品，解剖对手产品，总结出主要的差异点在哪里，然后去做差异化。我在深圳做网络推广的朋友跟我说过互联网的产品设计，一定要注意互补性，不能说一个卖东西，一个卖服务，要注意相互补充，相互来冲击，
我们一般建议从三个方面入手：1.竞争对手分析：和竞争对手产品做对比分析，找出他们的共同点，他们拥有哪些资源和他们产品怎么做，才能实现成功，他们有没有动机，他们有哪些付费做的是尝试一些新的产品，去争取先机和引爆市场的机会。2.自身产品分析：你的产品适合做哪些同行或者市场上的渠道，如果同行和市场上已经有做得比较好的产品，而且暂时市场需求量比较大，那你就可以去和同行或者是同行的创始人合作！因为在这个行业里面，竞争者很多，包括多方面，下面就来讲讲一般去操作第一点的一些核心参考：1.确认自己的客户群体，你的客户群体是谁？你适合做哪些产品？2.说到这个问题，我们还是可以去查看一下你要做的产品和服务大概是为哪些人服务？他们真正的痛点是什么？3.你的客户群体里面有哪些是既是你的竞争对手也是你的潜在客户，这些客户是否愿意付费去传播和宣传你的产品，愿意为你的产品设计开发和服务去做好他们愿意去做的事情，让他们能够快速的知道和认可你的产品和服务，知道能够愿意为你开发投放广告，或者是某些市场活动这些事情？4.那么你自己是否足够优秀，你可以尽量的把你竞争对手的产品介绍得够通俗易懂的去让他们去买单，有没有办法更好的去销售和推广，你们彼此都愿意用差不多的这些产品，那么你们的利润能否覆盖掉这些成本；5.可以去搜索竞争对手的产品和服务信息，然后去总结如何去提升他们的成本！找出自己的优势，然后去为自己创造利润！更多相关咨询请移步至：孙明展-互联网推广实战。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-01-03 15:06
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全自动采集最新行业文章，翻译最新技术论文，高质量ppt，后端机器学习框架等，全部免费，需要的留邮箱如有价格敏感，交易敏感等问题，请联系本人，
一千人计划，完了之后会发邮件给你是有什么真正能力非常牛逼的朋友可以参加一下。
该学习的都要学习，太多了，要学校官网去学，每个学校会找很多实习的公司，我们团队现在有好几家公司的实习岗位。
复旦大学计算机系前院长，网易的一个实习生（talkischeap.showmethecode）就已经说过他们来过清华开的java课。
欢迎！这种免费的，拿不到offer，拿到了，不赚钱的活动，去拿不就得了，实践才是最有价值的。
需要看岗位要求的
里面的信息我经常看，
今年清华的计算机专业夏令营中，我们组负责组长是一位中国人民大学的博士生，他们曾经开展过类似的调研活动。他们调研了中国比较厉害的2-3所高校，然后挨个发邮件，询问有没有机会去他们实验室工作或者科研。
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全自动采集最新行业文章(如何利用2020最新泛目录程序快速轻松实现百度霸屏以及秒收录秒排名效果)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-12-27 09:07
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全自动采集最新行业文章(国外文献综述及机器新闻发展现状(一)Jung)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2021-12-27 03:06
全自动采集最新行业文章(国外文献综述及机器新闻发展现状(一)Jung)
四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
<IMG alt="" src="/uploadfile/article/uploadfile/202001/20200126035117543.png" width=500 height=509>
六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
机器推送消息的个性化一直是大数据的一大利用。通过数据分析对新闻受众进行画像，然后为用户匹配最合适的新闻。
此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
2、道德和监管考虑
机器新闻在道德使用和数据披露方面面临各种道德和法律基础问题。
首先，对于用户来说，如何采集
、存储、使用、分析和分享用户信息非常重要。在大数据时代，用户的任何网络足迹都将成为其个人信息的一部分，因此对用户个人信息的抓取程度是合理的，需要有明确的法律法规来规范。
其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。 查看全部
四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
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六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
机器推送消息的个性化一直是大数据的一大利用。通过数据分析对新闻受众进行画像，然后为用户匹配最合适的新闻。
此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
2、道德和监管考虑
机器新闻在道德使用和数据披露方面面临各种道德和法律基础问题。
首先，对于用户来说，如何采集
、存储、使用、分析和分享用户信息非常重要。在大数据时代，用户的任何网络足迹都将成为其个人信息的一部分，因此对用户个人信息的抓取程度是合理的，需要有明确的法律法规来规范。
其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。 查看全部
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四、国外文献综述及机器新闻发展现状
(一)外国文学评论
机器新闻写作起源于美国。因此，西方媒体在相关实践上有着更丰富的经验。依托实践优势，国外研究人员的相关研究也较为全面，形成了较为完整的理论研究体系。纵观他们的研究课题，他们主要集中在以下两个方面：
一是基于技术原理的相关研究。在技术研究中，有学者提出计算机程序设计是基础，算法是辅助。两者同等重要。在两者的保护下，机器最终完成了信息采集和文本转换的工作，实现了新闻写作。从本质上讲，机器新闻应该被视为一种技术，是借助基于算法的技术将数据转化为文本信息的过程。它是一个程序实现的过程。最前沿的研究表明，目前的技术可以是叙事性描述，机器孜孜不倦，不会遗漏信息，不会带有个人偏见。
二、机器新闻写作影响研究：2018年，Yair Galily指出，科技引领新闻业进入新时代。2017年，皮尤指出，算法将成为未来生活中不可或缺的一部分，必然会为人们的生活和社会发展做出更大的贡献。他明确指出，今后应加强对算法使用的控制。这是确保其发挥积极作用的前提。2014年，美国学者亚当·韦茨认为，即使未来的机器写作再完善，也无法独立完成现有记者的全部工作。换句话说，人类仍然是主要的作家，而机器只是提供一些辅助工作。这是未来的发展方向。Jaemin Jung 等人的研究结果。
作者最有启发性的研究是美国学者克里斯特·克莱沃尔（Christer Clerwall）的作品，他比较了人类和机器编写新闻，总结了两者之间的差异。研究发现，机器新闻可能看起来很无聊，但更符合事实。在此基础上，他分析了普通人对这两种新闻的评价，结果表明，人类往往很难区分机器新闻和人工新闻。
从现有的国内外研究文献来看，目前还没有国内外知名媒体对具体话题的全面报道。对于机器新闻和人工新闻，基于统一的评价标准，比较它们的写作特点、叙事逻辑，以及新闻的可读性、专业性和准确性。性等相关文献，这是本文的重点研究方向。
(二)国外机报发展状况
机器人记者于 2006 年 3 月首次出现。美国信息提供商汤姆森使用计算机程序取代了人类记者。该公司宣布该程序可以自动生成经济和体育新闻，机器记者可以在新闻事件发生后的0.3秒内获取有用的数据，并将其分析并整合成完整的新闻报道。
2013年，美联社使用Automated Insights算法自动生成3亿条新闻，这是全球所有新闻媒体生产的新闻总和。
2014年3月18日，洛杉矶时报网站的Quakebot记者在地震发生三分钟后发布了地震消息。
2014年下半年，美联社开始与科技公司Automated Insights合作，利用公司的智能平台Wordsmith制作季度财务报告。随后，美联社、雅虎、英国《卫报》等多家媒体巨头纷纷表示，他们曾尝试用机器撰写大量日常新闻。
截至2014年底，美联社通过“机器记者”完成财经新闻报道4400篇。美国《福布斯》杂志也实现了自动稿件写作的大规模应用。2015年法国大选，《世界报》与科技公司合作，利用机器人记者成功报道了数千场选举的实时状态。
2015年5月，美国NPR商业记者斯科特霍斯利与NarrativeScience的新闻软件Wordsmith竞争。他们每个人都写了一篇关于同一主题的新闻稿，记者用了 7 分钟，Wordsmith 用了 2 分钟。
Mapping the Field of Algorithmic Journalism记录了截至2016年国外主要机器新闻写作软件开发公司及其应用。 最新的机器新闻相关新闻显示，国外机器新闻表现突出：例如美联社机器新闻写作已开启中立和真实的时代，许多经济新闻和体育新闻稿可以直接使用。再比如，日本仿生机器人已经能够在电视上直播，与人类进行简单的交流。
综合比较，国外机报应用起步比国内早，算法技术比国内先进，发稿量远大于国内机报。
五、研究方法和新闻评价体系的建立
(一)研究方法——文本分析方法
笔者选取机器写的运动机器新闻全文，找到对应的人工新闻进行对比。选择国内的腾讯Dreamwriter和国外的Wordsmith，各有3条机器新闻和3条对应的人工新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，它拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出竞技体育的报道，以满足这一群体的需求。除了财经新闻在机器人新闻中占比较大之外，还有体育新闻。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
(二)新闻评价标准
笔者综合国内外对机器新闻和人工新闻的比较研究，整理出以下4篇参考文献：
2014 年，Christer Clerwall 首次给出了文本可信度和文本质量检查的指标，并建立了李克特量表进行问卷调查。研究的不足之处在于，选取的受众较少，仅限于新闻专业的研究生和博士生，而且对于选取的样本，文章分类不明确，代表性不够。
Caswell, David & Dorr, Konstantin 在 2018 年首次使用盲品测试，即观众在评价前不知道哪篇文章是机器做的，哪篇文章是人做的。本研究的不足在于没有建立客观的新闻评价体系。
早在2005年，于建华就提出了一套网络新闻价值评价指标和标准，对本研究的文本分析起到了指导作用。评测内容涉及新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果，非常全面。本研究的不足之处在于，文章仅建立了评价体系，并未应用该体系，也没有相应的使用评价，无法衡量该体系对新闻的评价效果。
2017年，贾晨燕、姚远、王忠结合Word软件的Flesch可读性分析工具，针对2017年汉语的特点，建立了包括阅读速度、理解力、文字清晰度在内的李克特量表。对金融、地震和体育报道文本进行了人机比较。本研究的不足之处在于不涉及语言专业性和新闻准确性的判断。
笔者基于上述文献和新闻评价标准的优势和价值，创新建立了一套较为全面的新闻评价标准，并将其应用于问卷调查、访谈和文本分析。
（三）建立新闻评价体系
根据余建华的文章《网络新闻价值评价指标体系构建研究》，新闻价值评价应涉及以下几个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源、文本层次、技术因素和传播效果。笔者认为文本层面可以归类为新闻内容，本文技术因素指的是机器新闻写作技术。因此，为了本研究的方便，笔者将新闻评价体系分为以下四个方面：新闻话题、新闻内容、新闻来源和传播效果。
1.新闻话题
于建华认为，新闻选题要考虑题材的真实性、客观性、及时性、新颖性和实质性。由于新闻内容要考虑真实性和客观性，作者确定的新闻选题考察包括四个方面：新颖性、选题意义、时效性、新闻标题质量。其中最重要的是新闻标题，它是对新闻内容的高度提炼和概括，是衡量新闻优劣的主要尺度，也是吸引受众的关键。
2.新闻内容
在贾晨燕、姚远、王钟的《自动化新闻可读性研究》中，作者在文末指出，判断新闻内容的好坏，要看其可读性、专业性和准确性。本文结合Christer Clerwall，Enter the Robot Journalist作品中对文本内容的一系列可信度和质量评价维度，梳理出新闻内容的评价维度：可读性、专业性、准确性。
其中，可读性包括文本易读性（文本清晰度、文本可理解性、语言流畅性）、语言标准（语言简洁、语言准确）、阅读体验（阅读速度、阅读舒适度、阅读欲望）。
专业基础陈学平和朱金宇的文章《突发事件中的媒体微博新闻专业研究》应该考虑真实性、客观性和一些伦理问题。笔者认为，《走进机器人记者》中对文字质量的描述，可以概括为对语言艺术的考虑，这也是专业性的一个方面。它包括以下指标：语言吸引力、兴趣、连贯性和创新性。
准确度，根据张艳丽的文章《新闻报道准确度第一》，新闻准确度应该包括三个方面：准确的事实、准确的观点和准确的表达。笔者认为，事实的准确性与上述真实性验证一致，表达的准确性与上述语言准确性验证一致。因此，对于准确性，重点是意见的准确性。
3.沟通效果
关于传播效果的衡量，于建华认为应该包括点击率、信息复制率、受众反应三个方面。但笔者认为，这种评价体系只适用于网络新闻或微博新闻。对于本研究采集
的少数机器新闻和人工新闻，并非每篇报道都能得到清晰的点击、转发和观众评论数据，因此不适合作为本研究的衡量指标。
新闻评价标准见表1。
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六、腾讯Dreamwriter机器新闻与人工新闻对比分析
机器新闻的生成过程经历了五个步骤：获取数据、分析数据、识别洞察、结构&格式、发布。因此，它的内容制作是结构化的，甚至可能有模板化的迹象。
(一)新闻话题
研究对象均为体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和高度情绪化的性质，他们拥有大量的观众。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。
1.机器新闻
篮球比赛的名称大致由球员得分、球员所在球队和球队胜负组成。他们都把观众最关注的游戏过程和结果放在了标题上进行输出和传播，做到了时效性、真实性和吸引力。整体提升。从组织架构上看，其逻辑是先从某位球员的表现开始，再以最终比分介绍球队的胜负，具有一定的格局痕迹。
机器新闻的语言也比较灵活，表达胜负情况的方式有很多种，比如“败者不敌胜者”、“胜者离败者较近”等。令人欣慰的是，机器新闻的标题已经可以恰当地使用标点符号，比如“109-102！詹姆斯35分帮助骑士队击败猛龙”，感叹号突出了比赛的精彩结果。
2.人工新闻
与机器新闻相比，人工新闻标题最显着的特点是信息量更大。例如，可以添加主客场比赛的描述，球员的比分不限于球员的姓名。用词也更加丰富，比如“扫”、“出”的视觉表达。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，机器新闻完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”的结构特征，用词也符合体育新闻报道的专业术语。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。文章也会根据目前的情况进行简单的描述性分析，比如“打出流畅的配合”、“出色的篮板优势”等。写作的逻辑很直接，就是根据分数对比赛过程的现场叙述。
在多媒体的运用上，机器新闻通过插入游戏视频满足了观众对更多信息的需求，新闻发布兼顾了网络平台和移动平台。
2.人工新闻
整体来看，机报在内容报道上与手工报没有太大区别，都是对游戏过程的叙述。
在可读性方面，文章语言清晰流畅。介绍了整个比赛和参赛队伍的基本情况。表述没有错误，易于读者理解。
就专业性而言，文章真实客观。新闻内容严格呈现时间、地点、人物、事件等关键新闻要素，为读者提供丰富的信息。用词更加多样化和灵活，如“三巨头”、“握手与和谐”等详细描述。另外，文中使用了比喻性的修辞手法，如“保罗如闪电般划过”，这是机器新闻中没有出现的描述。
在多媒体的运用上，人工新闻更加灵活，通过插入图片或视频来丰富文本中的信息，并且可以为读者提供超文本链接，将丰富的阅读内容扩展到NBA秘闻、技术统计等。读者。这也反映出人类对背景信息的掌握更加多样化。
七、美联社词匠机新闻与人工新闻对比分析
(一)新闻话题
同样，研究对象都是体育新闻。由于体育比赛的激烈、悬疑和情感性质，他们拥有庞大的观众群。体育新闻媒体突出对竞技体育的报道，以满足这一受众的需求。体育新闻要求记者第一时间向观众呈现赛事情况，对时效性要求极高。这就是机器新闻的优势所在。重点比较标题。
1.机器新闻
机器新闻的标题同样注重对评分结果的描述，但标题的模板不明显，表现形式更加多样化。值得注意的是，Machine News 可以缩写更长的球队名称，例如“North Carolina”缩写为“UNC”。
2.人工新闻
人工新闻的标题句比较灵活。句子切分方法不限于主语、谓语和宾语。它还使用标点符号、逗号和同位词，并大胆使用俚语表达，例如“last-gasp”和“Spikes down Cyclones”。更具吸引力。
(二)新闻内容
1.机器新闻
在可读性方面，英机报也完成了对现有比赛结果数据的提炼，将其转化为易于阅读的文本形式。这种转变是全面的，向读者展示了每个团队在每个部分的表现，并且没有任何表达错误。语言简洁、流畅，以短句为主。句子成分可以识别“主、谓、宾”结构，所附动名词结构表也是其常用句型。每段句数为2-3句，阅读节奏感强，不易疲劳。
在专业性方面，其内容真实、客观、可信。用词符合体育新闻报道的专业术语。句子之间有比较简单的逻辑联系。可以使用“However”、“While”等连词，也可以使用“similarly”等简单副词。写作逻辑简单明了。每一段以球员姓名开头，根据得分情况和球员表现再现比赛过程。
在多媒体的运用上，机器新闻通过提供游戏的详细数据作为链接，丰富了文章的内容，同时还可以进行简单的图片展示。
2.人工新闻
在可读性方面，人工新闻最突出的特点是长短句相结合。不仅有成分丰富的长句，还穿插着短小精悍的短句，使阅读充满韵律感。同样，每个句子不会超过3个句子，容易阅读，但篇幅较长。此外，部分文章对关键名词或名称进行了粗体设计，突出重点，互动性强。
在专业性上，可以保证内容的真实、客观。在用词上，除了体育比赛专用语言外，还加入了更丰富的描述性词语或俚语，如“定位球好球”、“爆破”等。人工新闻更大的特点是增加了对球员的采访和直接引述，在比赛的关键时期增加了球员对自己或对手的评价，更有趣，让文章的内容更加充实，且不易引起读者阅读疲劳。写作逻辑以游戏过程的先后顺序为基础，辅以游戏的细节或人物的直接引述。
在多媒体的使用中，插入图片和视频已经成为一种固定的搭配。部分文章会在文末增加更多相关新闻的超链接，方便读者扩大阅读，增强用户粘性。
八、总结与讨论
(一)中英文机器新闻报道的区别
首先，比较美国和中国媒体的新闻写作。美联社的机报更成熟、更长；新华社的机器新闻，句子简单，数字单调。由于美国的机器新闻技术兴起较早，投入巨资，发展迅速，美国媒体的机器新闻在更大程度上能够满足读者对信息的需求。中国的机器新闻发展较晚，所以目前呈现的新闻文本还有很大的改进空间。
值得注意的是，由于中英文的差异，中文的机器化输出会比较困难。因为中文的句子结构比英文复杂，而且中文的表达涉及成语、诗句等文学表达，这使得中文机器学习难度更大，所以中文机器新闻和人工新闻的区别就更加显着。另外，在新闻评论方面，机器没有语言生成机制来提出创新建议，而人工新闻评论则犹如水中鱼。从这一点来看，机器新闻，尤其是中文领域，短时间内未必能超越人工新闻。
（二)如何让机器新闻文本更能媲美人类
1、新闻话题
目前，机器新闻在新闻话题的选择上相对有限，而机器新闻更适合气象、体育、健康、金融等领域的报道。但从观众的评价来看，即使仅限于这些领域的报道，机器新闻的话题也可以是有意义的。同样，希望机器能在话题的新颖性上有所突破，努力写出更多创新的报告。至于新闻标题，如何做到短小精悍，激发读者的阅读兴趣，而不是简单的罗列信息，这需要更多的技术投入。
2、新闻内容
新闻内容的优化主要有两个方面，一是语言优化，二是多媒体新闻呈现。在语言优化方面，要丰富句子结构，加强句子之间的逻辑联系，多学习文学表达，使文本内容更有趣、更有创意，更能吸引读者。在多媒体呈现方面，机器新闻应涉及更丰富的新闻呈现形式，如大数据新闻的可视化、视频新闻的创建、新闻直播的应用等。
3、沟通效果
除了完善文字，新闻发布平台的应用也很重要。无论在国内还是国外，目前都没有专门从事机器新闻的出版机构，这意味着机器新闻没有独立的宣传窗口和渠道。为适应新媒体时代的新闻宣传环境，建议机器新闻开设自己的专属发布页面，如开设脸书、微博、微信等。除了扩大宣传，也有助于机器新闻传播效果的量化衡量。研究人员可以从点击量、信息复制率、受众评论等维度判断新闻质量。
（三）机器新闻如何更好地服务受众
1、优化读者阅读体验
只有好的阅读体验才能满足观众的需求。优秀的新闻作品首先要引起人们的注意，其次在阅读过程中不会给读者带来压力。语言清晰生动，丰富多样，表达技巧运用娴熟。另外，为了迎合现代人的阅读习惯，适当减少文字量，加入更丰富的图片、视频等新闻表达方式可能会更好。这些要求对机器新闻提出了更高的期望。
总的来说，未来是人机融合的未来。通过机器，读者将获得更多的数据采集和处理结果；通过主流价值观引导的手工保证，丰富语言表达，增加线下事实的补充，拓展新闻评论和深度报道。
2、机器新闻和用户交互
机器推送消息的个性化一直是大数据的一大利用。通过数据分析对新闻受众进行画像，然后为用户匹配最合适的新闻。
此外，新闻发布形式也越来越多样化，不仅是文字新闻，还有图片新闻、视频新闻、直播新闻。那么，在未来，用户或许可以为自己预订新闻，选择观看特定时间特定地点发生的新闻，而这个过程将由一台机器来实现。
个性化的用户交互体验非常重要。只有最人性化的服务才能带来卓越的用户体验。这也是做广告的必须，其带来的经济效益也不容小觑。
(四)其他讨论
1、机器新闻与新闻教育
业内人士指出，设计人工智能的技术人员与使用它的记者之间的知识鸿沟和沟通鸿沟可能会导致新闻输出的弊端。除了较高的写作能力要求外，社会对记者的期望不仅是写出优秀的稿件，而且在图片、视频、数据新闻可视化等方面的制作更加专业化要求。
此外，在机器的辅助下，所有程序化和事务性的任务都可以交给机器处理，记者将成为更高端的职业，需要全面提升人文情怀和技术素养。这些都对新一代记者的教育提出了更高的标准。他们不仅需要学习基本的新闻和传播课程，还需要学习编程。
2、道德和监管考虑
机器新闻在道德使用和数据披露方面面临各种道德和法律基础问题。
首先，对于用户来说，如何采集
、存储、使用、分析和分享用户信息非常重要。在大数据时代，用户的任何网络足迹都将成为其个人信息的一部分，因此对用户个人信息的抓取程度是合理的，需要有明确的法律法规来规范。
其次，写机新闻过程中网络资源的引用是否会涉及侵犯知识产权也是一个值得探讨的话题；使用数据进行新闻报道时使用的算法应该如何透明；读者是否应该得到一个透明的方法论﹔应该建立什么样的合理的问责制度来造成不良后果也值得讨论。
全自动采集最新行业文章(解析SKYCC组合营销软件值得使用的十四大亮点(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2021-12-26 18:22
全自动采集最新行业文章(解析SKYCC组合营销软件值得使用的十四大亮点(组图))
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全自动采集最新行业文章( 讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一） )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 125 次浏览 • 2021-12-26 18:21
全自动采集最新行业文章(
讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
)
埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
标签管理器非常强大，可以避免代码嵌入，可以通过DataLayer获取页面中的变量，如不同的用户ID、用户级别、登录状态、购买产品的名称和价格等；只有当这些变量达到一定水平时，触发器才能触发事件上报。是不是很赞！
目前最著名的标签管理器是谷歌推出的Google Tag manager，简称GTM，占据了83%的市场份额。个人版是免费的，但还是提供了极其强大的功能，一般团队使用已经足够了。如果想进一步了解GTM的功能，可以阅读它的官网，里面有非常丰富的讲解和案例。
综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能才能看到，但是后来出现了所见即所得的编辑器，让编辑文字变得非常高效和愉快。目前开源社区中流行的 Markdown 格式仍然采用这种方式。在许多流行的 Markdown 编辑器中，它仍然是在一侧编辑，在另一侧预览，或者直接以最终格式进行编辑。
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
更多标准的用户行为，对于需要计算的、或需要在特定条件下生效的非标准、强业务意义，可以交给可视化埋点完成。但现阶段，恐怕最好的组合还是GTM结合visual embedding。
▌方舟可视化的发展方向
方舟可视化目前正在稳步发展中，已经能够支持界面间交互相关的埋点，但非界面交互相关的场景目前还做不到。这也是未来方舟可视化研究的一个重要方向；除了支持更多交互场景，更多适配多设备和系统，更全面的事件和属性覆盖，不断丰富SDK采集的数据，满足更多的业务场景，方舟可视化将在这些领域继续发力.
为推动行业发展，方舟视觉于近日正式宣布开源，以社区的形式推动可视化SDK的不断演进，并通过开放接口协同创新，方舟愿与社区共同努力在快速闭环实践中发展并真正实现企业的精益成长。并且通过埋点可视化技术，降低数据门槛，真正实现数据价值的普及，让数据真正实现普及化、普化。
开源地址：
1.Java 脚本开源 SDK
2.ios开源SDK
网页链接
3.Android 的开源 SDK
网页链接
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讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
)
埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
标签管理器非常强大，可以避免代码嵌入，可以通过DataLayer获取页面中的变量，如不同的用户ID、用户级别、登录状态、购买产品的名称和价格等；只有当这些变量达到一定水平时，触发器才能触发事件上报。是不是很赞！
目前最著名的标签管理器是谷歌推出的Google Tag manager，简称GTM，占据了83%的市场份额。个人版是免费的，但还是提供了极其强大的功能，一般团队使用已经足够了。如果想进一步了解GTM的功能，可以阅读它的官网，里面有非常丰富的讲解和案例。
综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
就像早期论坛的编辑框一样，帖子的效果只能通过发布或预览功能才能看到，但是后来出现了所见即所得的编辑器，让编辑文字变得非常高效和愉快。目前开源社区中流行的 Markdown 格式仍然采用这种方式。在许多流行的 Markdown 编辑器中，它仍然是在一侧编辑，在另一侧预览，或者直接以最终格式进行编辑。
随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
更多标准的用户行为，对于需要计算的、或需要在特定条件下生效的非标准、强业务意义，可以交给可视化埋点完成。但现阶段，恐怕最好的组合还是GTM结合visual embedding。
▌方舟可视化的发展方向
方舟可视化目前正在稳步发展中，已经能够支持界面间交互相关的埋点，但非界面交互相关的场景目前还做不到。这也是未来方舟可视化研究的一个重要方向；除了支持更多交互场景，更多适配多设备和系统，更全面的事件和属性覆盖，不断丰富SDK采集的数据，满足更多的业务场景，方舟可视化将在这些领域继续发力.
为推动行业发展，方舟视觉于近日正式宣布开源，以社区的形式推动可视化SDK的不断演进，并通过开放接口协同创新，方舟愿与社区共同努力在快速闭环实践中发展并真正实现企业的精益成长。并且通过埋点可视化技术，降低数据门槛，真正实现数据价值的普及，让数据真正实现普及化、普化。
开源地址：
1.Java 脚本开源 SDK
2.ios开源SDK
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3.Android 的开源 SDK
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全自动采集最新行业文章(
讲埋点的那么多，我们为什么还要写它？（一）
)
埋点的文章那么多，为什么要写呢？首先，这不是纯技术文章，而是站在一个非技术人员的角度，希望通过简单的语言描述，让大家能够快速的了解这些技术概念。另外，目前市面上讲埋点的文章要么没有系统梳理知识，要么不够客观，存在偏见。但是，我们希望大家通过表象，通过系统的讲解和梳理，来了解埋点。真正的意义。
埋葬方法总结
▌为什么我们需要埋一些点？
互联网应用（网站、APP）在开发过程中往往没有专门记录用户身份和行为数据，也不具备专业的数据分析功能。但有时为了分析用户产生某些动作或不产生某些动作的深层原因，需要详细的用户数据进行分析。这时候就需要使用专业的用户分析工具和埋点。
数据采集是任何数据平台的初始动作。对于互联网应用来说，用户行为的捕捉和获取是重中之重。如果没有准确全面的用户身份和行为数据作为输入，在后续分析中获得准确洞察的可能性存在不确定性，闭环营销也会缺乏流程数据的基础，难度会更大开展精细化经营。
▌埋点原理
对于基于用户行为的数据平台来说，用户界面上发生的、能够获取用户信息的接触点是用户数据的直接来源，而建立这些接触点的方式就是埋点。这些联系人获取用户行为和身份数据后，会通过网络传输到服务器进行后续处理。
从准确性的角度来看，埋点分为客户端埋点和服务器端埋点。客户端埋点，即在客户操作界面，记录客户产生动作时的用户行为。这些行为只会发生在客户端，不会传输到服务器端；而服务器端的埋点通常在程序和数据库的交互界面中进行埋点。这时，埋点会更加准确地记录数据变化，同时会降低由于网络传输等原因造成的不确定性风险。
从分析的角度来看，数据越准确和全面，就越能达到理想状态；但在实际生产过程中，必须考虑数据采集的可行性等问题。因为数据分析工具的最终用户可能是企业内部的各种角色，比如工程师、产品运营、营销甚至其他业务人员；每个人都会在不同的时间、不同的产品模块中以不同的规则将自己注入到产品中。关注获取码。按照传统方法，常见的工作流程如下：
团队也会用一个表格采集
每个团队的埋葬要求，然后交给工程师。如下所示：
事实上，即使是知名的数据分析服务商Mixpanel，也只能在很长一段时间内将这个工作流作为其推荐的最佳实践，甚至不得不在文档中心腾出一些空间来提供几个不同Style的文档来帮助大家熟悉此工作流程。
▌传统埋点的缺点
反复迭代，行为采集和埋点管理这两个动作构成了这个工作流的一个闭环，但是这个闭环有几个明显的弊端。因此，他们在实际工作中也让大家非常心疼。地方：
增加人工成本，即需要投资具有一定业务和技术专业水平的人
增加沟通成本，即前期需要多方协作
犯错误的成本增加，即发现错误和遗漏，事后无法迅速纠正
管理成本增加，即跨版本后，浪费点会造成代码垃圾，影响性能
在实际工作过程中，有的公司一方面强调了数据采集的重要性，但另一方面却还没有真正把重点放在这上面。
对于行业从业者来说，数据的获取和管理从来都不是一个足以达到一定水平的问题，但只要数据业务还在发展，他们就必须不断地迭代自己，探索更好的获取和管理。路的问题。时至今日，Mixpanel等国外知名厂商仍在努力提供更高效、更准确的埋点方法；国内厂商也有很大的提升空间。
说完“埋点”这个大概念，马上就会出现它的细分概念，比如“无埋点”、“全埋点”、“无标记埋点”、“未编码埋点”、“可视化埋点”点”等。等等。从用户的角度来看，如果你还不了解这些概念，就很难结合自己的业务做好数据采集工作，也无法选择适合自己的埋点方法。您的团队和业务...
下面我将整理出所有可能的埋点方式及其名称，并简要说明一下，希望对大家的工作有所帮助。
▌代码埋点：最可控的埋点方式
代码嵌入是最经典的嵌入方法，可以帮助工程师了解用户如何使用产品。因为工程师手动将埋点集成到代码逻辑中，理论上只要是客户端操作，再复杂的都可以采集。常见的包括：页面停留时间、页面浏览深度、视频播放时间、用户鼠标轨迹、表单项停留和终止等，尤其是一些非点击和不可见的行为，需要埋下代码来实现。所以如果我们需要对嵌入点有更精确的控制，那么代码嵌入点是最好的选择。
可能你还是分不清融合点和埋点。为了埋点，厂商通常会提供一个代码包，可以理解为一个工具包，里面收录
了常用的工具。如果要埋点，首先得有这个工具包，也就是集成的SDK。然后用这个工具包按照里面的说明制作各种东西，也就是埋点。
当然，缺点也很明显。上面描述的苦恼几乎都与代码埋点有关。为了使掩埋过程更加高效，制造商付出了很多努力。
▌买全积分：让我开心，让我担心
全埋点，国内有的车队也称“无埋点”、“无痕埋点”、“自动埋点”。是对全自动埋地方式的探索，从名字上看似乎是一劳永逸的解决方案，接下来我们来看看什么是“全埋”。
客户端埋点一般分为访问级别、页面级别、页面内行为级别。当用户访问网站或启动移动应用程序时，几乎所有厂商都会自动采集
并报告用户的访问；当用户访问不同的页面时，有些厂商会选择默认不自动采集，而是作为选项提供给用户；对于用户在某个页面的详细操作行为，只有少数厂商支持自动采集和上报。实现了后两种自动采集的厂家通常会说是全埋了。但是，页面内的行为级集合还可以进一步探索其集合的范围。
交互元素包括：链接、表单项（如按钮、输入框等）、HTML对象级元素等。非交互元素太多了，大部分页面元素都属于这一类。事实上，大家在网页和手机应用中看到的很多界面都不是标准元素，所以实际上界面上很多看似交互的元素是无法自动采集和上报的。这是一个遗憾。
但是让我们来看看优点。
首先，全埋点确实会自动采集很多数据，以后在使用数据的时候，可以直接从数据库中查询，不会遇到拿不到的情况因为我想看的时候没有埋点采集
。这是分析师非常流行的方法，所以经常听到“尽可能多的采集
，随时可以进行后续分析”的说法。其次，埋点是一项比较耗时的工作，需要业务方提供解决方案，埋点工程师，以及测试团队进行测试。但由于实际工作中埋点较多，每次发布新功能或新活动时，都需要新的埋点。因此，埋点不仅费时，但错误率也难以控制。对于全埋点，无论使用与否，都会首先检索数据。因为程序是自动完成的，业务人员要A，工程师埋B的错误几乎不存在。
然而，任何企业都有其两个方面。
首先，整个点的“全部”并不是真正的全部。在基本的计算机浏览器和移动应用程序中，用户对页面的常见操作包括鼠标行为、键盘行为和手指行为。例如，常见的鼠标点击、鼠标滑动、屏幕滚动、键盘输入、光标选择，甚至网页上的静态。移动终端除了有点击式按压外，还有多指开合、拉动、用力按压。然而，这些操作并不都是“埋点”。可以被埋没的通常只有点击或按下。这显然还远远不够，我们甚至不能称它们为全埋点。
其次，所有埋点的“满”是以采集和上报的数据量为代价的，随着数据量的增加，客户端崩溃的概率增加。尤其是在移动端，更多的数据量意味着更多的功耗、流量和内存消耗。从这个角度来说，现阶段也很难做到真正的“丰满”。
第三，即使能把所有的行为数据都收回来，具体分析时的二次整理和处理也不可避免，甚至是痛苦的。因为机器在采集
时不能按照我们想要的方式有意义地命名所有事件，它甚至不能保证采集
到的事件完全正确。所以前期埋点省下来的人工费，这次加了。
第四，现阶段，全埋点对于用户身份信息和行为附加的属性信息几乎无能为力。
那么这个功能正是我需要的吗？这其实是个度的问题。关于这个问题，只能结合你的实际情况了。如果你需要随机探索过去点击行为的趋势，那么这个功能还是合适的，否则有更好的选择。
▌Visualized embedding：一种所见即所得的嵌入方法
代码埋点和全埋点没有在易用性和准确性之间取得平衡。可视化埋点在很多情况下也称为“未编码埋点”。正如前面提到的，代码嵌入的缺点对网站来说是好事，但对于移动应用来说无疑是极其低效的。为了解决这个问题，在一些厂家选择全埋点的同时，大量厂家也选择了WYSIWYG的埋点路，即可视化的埋点。
可视化埋点的优点是可以直接在网站或手机应用的真实界面上操作埋点，埋点后可以立即验证埋点是否正确。这还没有结束，埋点部署到所有客户端几乎是实时有效的。由于可视化埋点的好处，分析的需求方、业务人员、没有权限接触代码或不会编程的人，可以以很低的门槛获取数据进行分析。可以说是向前迈进了一大步。
可视化埋点部署原理
支持可视化埋点的SDK会在被监控的网站或手机应用访问时向服务器检查是否有新的埋点。如果发现更新的埋点，将从服务器下载并立即生效。这样就可以保证服务器收到最新的埋点后，下次访问时可以部署所有客户端。
可视化埋点和全埋点对于埋点和分析的追求完全不同。可视化埋点的思路是为了提高原有工作流程的效率——还需要梳理需求，设计埋点；全埋点就是简化工作流程——反正数据会被采集，这两个步骤的必要性很容易被忽略。这里不能说哪个是最好的策略，因为事先的严谨计划和事后的探索是不同的分析角度。而且，这两种埋点根本不排斥，可以同时使用。
可视化埋点也有很多局限性。
首先，视觉埋点只是针对可见元素的点击，最常见的可见元素就是点击行为。点击操作的埋点确实是当前可视化埋点的主要攻击点。但从实际情况来看，复杂页面、非标准页面、动态页面都增加了视觉埋点不可用的风险。一旦遇到，代码只能埋点。
其次，对于点击操作附带的业务属性，虽然也可以通过进一步选择属性所在的元素来获取属性信息，但国内厂商支持的比较少。
第三，为了保证埋点的准确性，视觉埋点逐渐集成了更复杂的高级设置，比如：“同页”、“同版本”、“同级别”、“同文本”……，加上这些复杂设置的视觉埋点是否也是效率的视觉埋点？
▌标签管理器：低调大师
您可能不熟悉标签，但您熟悉用于采集
网页数据的 SDK。这些嵌入在网页中，可以从网页、移动应用程序或视频中采集
数据，这些数据是监控标签。但标签的用途远不止于此。通过在网站中嵌入代码，工程师可以为网站提供很多额外的功能。除了刚才提到的数据监控之外，它还可能为网站提供一些额外的功能。最常见的就是推送个性化的内容，比如：A/B测试、消息推送、个性化广告等等。
如果一个网站或移动应用程序在标签的帮助下实现了很多功能，那么就需要大量的标签，并且可能还需要经常更新或更改标签。网页也是如此。上网很容易，但移动应用就难了。如果有错误或遗漏，更正将有一个很长的修正周期。在这种情况下，标签管理器就派上用场了。
标签管理器提供了一个容器。工程师只需将该容器正确嵌入到网页或移动应用程序中即可。之后，不懂技术的团队可以通过在线管理将后续标签发布到网页或移动应用程序中。这样，技术人员和业务人员独立工作。听起来是不是和视觉埋点很相似？是的，它们的原理几乎完全相同。只是视觉埋点更倾向于为用户在客户端的点击行为提供直观的方法，而标签管理器在代码层面，可以做的更多。
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综上所述，目前在客户端获取用户数据还没有简单通用的方案。您应该在合适的场景中选择相应的嵌入方法来平衡成本和收益。好在现在厂商基本都支持以上多种客户端行为采集方式。未来，对于客户端埋点，集成标签管理器某些特性的可视化埋点必将取代更多的代码埋点，解决工作中所有常见的客户端行为采集需求。
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随着物联网时代的到来，越来越多的用户界面会出现在电脑和手机之外，越来越多的内容会因人而异。届时，未来越来越多的SDK集成，会自动采集
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 185 次浏览 • 2021-12-26 18:20
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全自动采集最新行业文章(QueryList构造函数原型：QueryList(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2021-12-26 18:19
全自动采集最新行业文章(QueryList构造函数原型：QueryList(图))
QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
工具。采集
任何复杂的页面基本上可以用一句话完成。
查询列表使用
//实例化一个采集对象
$hj = new QueryList('http://www.baidu.com/s?wd=jaekj',array('title'=>array('h3','text')));
//输出结果：二维关联数组
print_r($hj->jsonArr);
//输出结果：JSON数据
echo $hj->getJSON();
上述代码实现的功能是采集
百度搜索结果页面上所有搜索结果的标题，然后分别以数组和JSON格式输出。
QueryList 构造函数原型：
查询列表($page,$regArr,$regRange='',$getHtmlWay="curl",$output_encoding=false)
一共有五个参数，最后三个参数是可选的
QueryList 属性 QueryList 方法 QueryList 依赖库
phpQuery
phpQuery 项目主页：
其他说明
内置的QueryList只是一个简单的源码爬取方法。当您遇到更复杂的爬取情况时，例如：当您需要登录认证时，请配合其他PHP HTTP类使用，并使用辅助HTTP类来爬取网页。源代码可以传递给QueryList。
演示站
微动态：
本演示站点实现的功能相当于一个轻量级的微博站点。内容会自动采集
和更新。任何站点的信息都可以按照自定义的时间间隔采集
并自动更新到该站点。只需要在后台规则库中添加即可。一个规则可以实现自动采集
。可以进入后台自行尝试，体验QueryList的魅力！ 查看全部
QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
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查询列表使用
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$hj = new QueryList('http://www.baidu.com/s?wd=jaekj',array('title'=>array('h3','text')));
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全自动采集最新行业文章(QueryList构造函数原型：QueryList(图))
QueryList 是一个基于 phpQuery 的通用列表集合类。它是一个简单、灵活且功能强大的采集
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任何复杂的页面基本上可以用一句话完成。
查询列表使用
//实例化一个采集对象
$hj = new QueryList('http://www.baidu.com/s?wd=jaekj',array('title'=>array('h3','text')));
//输出结果：二维关联数组
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全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-12-25 05:20
全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
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Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setOnTabChangedListener(new TabHost.OnTabChangeListener() {
@Override
public void onTabChanged(String tabName) {
//do something
}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
ratingBar.setOnRatingBarChangeListener(newRatingBar.OnRatingBarChangeListener(){
@Override
public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
//do something
}
});
□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
checkBox.setOnCheckedChangeListener(newCompoundButton.OnCheckedChangeListener(){
@Override
public void onCheckedChanged(CompoundButton compoundButton, boolean isChecked) {
//do something
}
});
□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
spinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() {
@Override
public void onItemSelected(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
@Override
public void onNothingSelected(AdapterView parent) {
}
});
□菜单项
监听器主要是通过覆盖Activity的相关方法（onOptionsItemSelected、onContextItemSelected）来设置的，比如：
//选项菜单
@覆盖
公共布尔 onOptionsItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
由于整点的重点是解决控件的点击行为数据，了解控件可以设置哪些监听器，以及设置或绑定监听器的不同方式，对我们学习或选择会有很大帮助全点的解决方案。. 查看全部
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Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
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public void onTabChanged(String tabName) {
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}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
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public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
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}
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□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
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@Override
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//do something
}
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□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
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@Override
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}
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}
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□菜单项
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//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
由于整点的重点是解决控件的点击行为数据，了解控件可以设置哪些监听器，以及设置或绑定监听器的不同方式，对我们学习或选择会有很大帮助全点的解决方案。. 查看全部
全自动采集最新行业文章(Android全埋点解决方案王灼洲著第1章全埋点著概述)
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Android全埋点解决方案
王卓舟第一章
所有埋点概览
全埋点，又称无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用开发工程师编写代码或只编写少量代码，即可提前自动采集所有用户行为数据，然后根据实际业务分析过滤分析所需的行为数据要求 。
所有埋点采集的事件目前主要包括以下四种（事件名称前面的$符号表示该事件为预设事件，对应的事件为自定义事件）。
□$AppStart 事件
指应用启动，包括冷启动和热启动两种场景。热启动是指应用程序从后台恢复的情况。
□$AppEnd 事件
指应用退出，包括应用正常退出、按Home键进入后台、应用被强杀、应用崩溃等场景。
□$AppViewScreen 事件
指应用页面浏览。对于安卓应用，是指切换Activity或者Fragment。
□$AppClick 事件
指应用控件点击，即View被点击，比如点击Button、ListView等。
采集的四个事件中，最重要和采集的难点是$AppClick事件。因此，整点的解决方案基本上是围绕如何采集 $AppClick 事件。
对于$AppClick事件全埋点的整体解决方案，归根结底就是自动找到被点击控件的处理逻辑（以下统称原创处理逻辑），然后利用一定的技术原理来“拦截”原来的处理逻辑。, 或者在原处理逻辑执行前或者执行器后面“插入”相应的埋藏代码逻辑，从而达到自动埋藏的效果。
至于如何自动“拦截”控件的原创处理逻辑，一般参考Android系统的事件处理机制来进行。关于Android系统的事件处理机制，限于篇幅，本书不再详述。
至于如何自动“插入”嵌入的代码逻辑，基本上是指编译器对Java代码的整体处理流程，即：
JavaCode --> .java --> .class --> .dex
选择在不同的处理阶段“插入”嵌入点代码，使用的技术或原理不尽相同，因此对于全嵌入点有多种解决方案。
面对这么多全嵌入式解决方案，我们应该如何选择？
在选择全埋点方案时，需要从效率、兼容性、扩展性等方面综合考虑。
□效率
全埋点的基本原理，如上所说，其实就是利用某种技术拦截（或调用代理）某些方法（控件点击时的处理逻辑）或“插入”相关埋点代码。比如按钮Button，如果要为其设置点击处理逻辑，则需要设置android.view.View.OnClickListener并覆盖其onClick(android.view.View)方法。如果要实现$AppClick事件的全埋，可以“拦截”onClick(android.view.View)方法，或者在onClick(android.view.View)前后“插入”相应的埋藏逻辑方法代码。根据“什么时候去代理或插入代码”的条件来区分，
□静态代理
所谓静态代理，是指通过Gradle Plugin在应用编译过程中“插入”代码或修改代码（.class文件）。如AspectJ、ASM、Javassist、AST等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
有关这些方法的时序，请参见图 1-1。
□动态代理
所谓动态代理是指代码运行时的代理（Runtime）。比如我们比较常见的代理View.OnClickListener、Window.Callback、View.AccessibilityDelegate等程序都属于这种方式。后面我们会一一介绍这几种方案。
不同的解决方案具有不同的处理能力和运行效率，同时对应用程序的入侵程度和对应用程序整体性能的影响也不同。一般来说，静态代理明显优于动态代理。这是因为静态代理的“动作”是在应用程序的编译阶段处理的，不会对应用程序的整体性能产生太大影响。“动作”发生在应用程序的运行阶段（即Runtime），因此会对应用程序的整体性能产生一定的影响。
□兼容性
随着Android生态系统的快速发展，无论是Android系统本身，还是Android应用开发相关的组件和技术都在快速发展、迭代迅速，这也给我们开发全埋解决方案带来了一定的困难。例如，不同的Android应用可以有不同的开发语言（Java、Kotlin）、不同的Java版本（Java7、Java8）、不同的开发IDE（eclipse、Android Studio）等等。方法（原生开发，H5、混合开发），使用不同的第三方开发框架（React Native，APICloud，Weex），不同的Gradle版本，以及Lambda，D8、Instant Run，
□可扩展性
随着业务的快速发展和数据分析需求的不断提高，对数据的全埋点使用提出了更高的要求采集。一方面，它需要全自动化的采集（采集的范围），同时它需要更精细的采集控制粒度（采集可以是定制）。例如，如何向控件添加自定义属性？如果不想采集怎么控制某个控件的点击事件？如果不想采集某类控件（ImageView）点击事件，如何处理？如果某个页面（Activity）上所有控件的点击事件都不要采集，如何处理等。
任何一种全埋点技术方案都有利有弊，没有普遍的完美方案。我们只需要针对不同的应用场景选择最适合的数据解决方案。能够满足采集实际数据需求的方案就是最好的方案。
1.1Android 视图类型
在Android系统中，控件（View）的种类非常丰富。分类方法也多种多样。根据控件设置的不同监听器，我们大致可以将控件分为以下几类。
□Button、CheckedTextView、TextView、ImageButton、ImageView等。
为这些控件设置的侦听器是 android.view.View.OnClickListener。
以按钮为例：
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
□搜索栏
SeekBar设置的监听器为android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener，如：
SeekBar seekBar = findViewById(R.id.seekBar);
seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int i, boolean b) {
// do something
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
// do something
}
});
□TabHost
TabHost设置的监听器为android.widget.TabHost.OnTabChangeListener，如：
TabHost tabHost = findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setOnTabChangedListener(new TabHost.OnTabChangeListener() {
@Override
public void onTabChanged(String tabName) {
//do something
}
});
□评级栏
RatingBar设置的listerner为android.widget.RatingBar.OnRatingBarChangeListener，如：
RatingBar ratingBar = findViewById(R.id.ratingBar);
ratingBar.setOnRatingBarChangeListener(newRatingBar.OnRatingBarChangeListener(){
@Override
public void onRatingChanged(RatingBar ratingBar, float rating, boolean fromUser) {
//do something
}
});
□CheckBox、SwitchCompat、RadioButton、ToggleButton、RadioGroup等。
这些View属于同一种类型，都是有“状态”的按钮，它们设置的监听器是CompoundButton.OnCheckedChangeListener。
以 CheckBox 为例：
CheckBox checkBox = findViewById(R.id.checkbox);
checkBox.setOnCheckedChangeListener(newCompoundButton.OnCheckedChangeListener(){
@Override
public void onCheckedChanged(CompoundButton compoundButton, boolean isChecked) {
//do something
}
});
□纺纱机
Spinner设置的监听器为android.widget.AdapterView.OnItemSelectedListener，如：
Spinner spinner = findViewById(R.id.spinner);
spinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() {
@Override
public void onItemSelected(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
@Override
public void onNothingSelected(AdapterView parent) {
}
});
□菜单项
监听器主要是通过覆盖Activity的相关方法（onOptionsItemSelected、onContextItemSelected）来设置的，比如：
//选项菜单
@覆盖
公共布尔 onOptionsItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
//上下文菜单
@覆盖
公共布尔 onContextItemSelected(android.view.MenuItem) {
//do something
}
□ListView、GridView
ListView和GridView都是AdapterView的子类，显示的内容是一个“集合”。他们设置的监听器是android.widget.AdapterView.OnItemClickListener，比如：
ListView listView = findViewById(R.id.listView);
listView.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener(){
@Override
public void onItemClick(AdapterView parent, View view, int position, long id) {
//do something
}
});
□可扩展列表视图
ExpandableListView 也是 AdapterView 的子类和 ListView 的子类。它的点击分为两种情况，ChildClick和GroupClick，所以它设置的监听器也分为两种情况，即：android.widget.ExpandableListView.OnChildClickListener和android.widget.ExpandableList-View.OnGroupClickListener，如：
ExpandableListView listview = findViewById(R.id.expandablelistview);
//子点击
listview.setOnChildClickListener(new ExpandableListView.OnChildClickListener() {
@Override
public boolean onChildClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int groupPosition, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
//组点击
listview.setOnGroupClickListener(new ExpandableListView.OnGroupClickListener() {
@Override
public boolean onGroupClick(ExpandableListView expandableListView,
View view, int childPosition, long id) {
//do something
return true;
}
});
□对话
Dialog设置的监听器分为两种情况。对于普通的普通Dialog，设置的监听器是android。content.DialogInterface.OnClickListener，如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
builder.setPositiveButton("OK", new DialogInterface.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
//do something
}
});
还有一个显示列表的对话框。它设置的监听器是android.content.DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener，比如：
AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(context);
DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener mutiListener =
new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener() {
@Override
public void onClick(DialogInterface dialogInterface, int which, boolean isChecked) {
//do something
}
};
1.2View绑定监听方法
随着Android相关技术的不断更新和迭代，将监听器绑定到View的方式有很多种。下面以Button为例介绍一下日常开发中几种常见的绑定监听器的方式。
□通过代码设置监听器
按钮按钮 = findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
//do something
}
});
这种方法是目前开发中最常用的方法，也是我们全埋点解决方案需要重点关注和支持的方法。
□通过android:onClick属性绑定监听器
首先在布局文件中声明Button的android:onClick属性，如：
android:id="@+id/xmlOnClick"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:onClick="xmlOnClick"
android:text="android:onClick 绑定OnClickListener"/>
我们将android:onClick的属性值设置为“xmlOnClick”，此时“xmlOnClick”代表点击处理逻辑对应的方法名。然后在对应的Activity文件中声明android:onClick属性指定的方法xmlOnClick：
公共无效xmlOnClick（查看视图）{
//do something
}
注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法在一些新项目中不是很常见，在一些老的Android项目中可能会有如此大量的使用。
□通过注解绑定监听器
目前，很多第三方库都提供了类似的功能。以 ButterKnife 为例：
@OnClick({R2.id.butterknife})
public void butterKnifeButtonOnClick(View view) {
//do something
}
首先定义一个方法，该方法只有一个View类型参数，然后在方法上使用ButterKnife的@OnClick注解声明，其中参数表示控件的android:id。
这种方法也是比较流行的使用方法之一。
ButterKnife 更详细的使用方法请参考其官网：。
□listener 收录 Lambda 语法
Java 8 支持 Lambda，例如：
AppCompatButton 按钮 = findViewById(R.id.lamdbaButton);
button.setOnClickListener(view ->Log.i("MainActivity", "Lambda OnClick"));
这种方式也是目前比较流行的一种使用方式。
其实这根本就不是绑定监听器的方式，而是绑定的监听器收录了Lambda语法。之所以在这里提到，是因为这种方法在我们选择全埋点方案时会产生一定的影响。比如后面要介绍的AspectJ全埋点方案就不能支持这种使用Lambda语法的点击。事件。
Lambda 的详细信息请参考：。
□ 通过 DataBinding 绑定监听器
首先在布局文件中声明 android:onClick 属性：
android:onClick属性值为“@{handlers::dataBindingOnClick}”，表示按钮的点击处理逻辑是handlers对象的dataBindingOnClick方法，其中handlers对象是MainActivity的一个实例。
然后在对应的Java文件中声明android:onClick属性指定的方法dataBindingOnClick：
公共无效数据绑定OnClick（查看视图）{
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注意：此方法必须有一个且只有一个 View 类型的参数。
这种方法也是一种新的流行的使用方式。
DataBinding更详细的使用方法请参考官网：data-binding/index.html。
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全自动采集最新行业文章(发布产品信息的软件节省时间人力自动发布软件(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-24 22:03
全自动采集最新行业文章(发布产品信息的软件节省时间人力自动发布软件(组图))
支持企业实施以绿色设计平台建设、绿色关键技术攻关、绿色供应链体系建设为重点的绿色制造系统集成工程。对列入国家绿色制造系统集成项目计划的项目，对已完成并通过评审验收的项目实施，按照国家配套补贴资金不超过50%，最高补贴为500万元。
此外，行业本身涉及医药、机械、电子、塑料等诸多领域。它是一个多学科、知识密集型和资本密集型的技术型产业。同时在研发、学术推广、售后服务等各个领域都有较大的跨度。上游行业对发展产生制约作用，下游分销渠道无序竞争加大了行业监管风险。
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自动发布装置、自动发布软件、产品推广软件、信息发布软件、自动发布信息软件、
在经历了2015年和2016年的深度洗牌后，LED行业将迎来一个爆发点。在照明、小间距显示等新应用的推动下，行业有望开启新一轮增长。从目前来看，LED照明渗透率不断提升、LED联网、小间距显示屏加速爆发正在成为引领新一轮LED行业需求的主要驱动力。
中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
业内人士指出，2017年将实施农业供给侧结构性改革，农业信息化、高端农业装备等农业现代化领域值得关注。迎来利好 业内人士认为，农机行业的蓬勃发展和转型升级将带来利好。从目前情况来看，农业机械化率的提升和高端装备进口替代的幅度都比较大。一拓、星光农机、吉丰农机值得关注。
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中新网拉萨11月4日电(蒋飞波)记者4日从西藏自治区应急办获悉，11月3日，在西藏昌都江达县与四川甘孜州白玉县交界处省“10.11”滑坡点发生次生滑坡，导致金沙江断流，水位上升，再次形成堰塞湖。险情发生后，西藏和四川对地势低洼的临江地区受威胁群众进行了连夜搬迁安置。截至4日晚，西藏已撤离金沙江沿岸8300余人。 查看全部
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中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
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中新网拉萨11月4日电(蒋飞波)记者4日从西藏自治区应急办获悉，11月3日，在西藏昌都江达县与四川甘孜州白玉县交界处省“10.11”滑坡点发生次生滑坡，导致金沙江断流，水位上升，再次形成堰塞湖。险情发生后，西藏和四川对地势低洼的临江地区受威胁群众进行了连夜搬迁安置。截至4日晚，西藏已撤离金沙江沿岸8300余人。 查看全部
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中新网武汉11月4日电 (记者 梁婷)由湖北河流生态保护基金会（CCF）等发起并资助的“辅助巡逻”项目已扩大至11个长江江豚辅助巡逻示范点，2018年106人当年协助发展护林员。11月4日，记者从长江生物资源保护论坛水生野生动物保护分论坛获悉。
业内人士指出，2017年将实施农业供给侧结构性改革，农业信息化、高端农业装备等农业现代化领域值得关注。迎来利好 业内人士认为，农机行业的蓬勃发展和转型升级将带来利好。从目前情况来看，农业机械化率的提升和高端装备进口替代的幅度都比较大。一拓、星光农机、吉丰农机值得关注。
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中新网拉萨11月4日电(蒋飞波)记者4日从西藏自治区应急办获悉，11月3日，在西藏昌都江达县与四川甘孜州白玉县交界处省“10.11”滑坡点发生次生滑坡，导致金沙江断流，水位上升，再次形成堰塞湖。险情发生后，西藏和四川对地势低洼的临江地区受威胁群众进行了连夜搬迁安置。截至4日晚，西藏已撤离金沙江沿岸8300余人。
全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 132 次浏览 • 2021-12-24 02:02
全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
影响
目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。 查看全部
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
影响
目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。 查看全部
全自动采集最新行业文章(思路分析标准数据集纳米镜的功能和背后的分析算法)
背景
在前面的文章中，我们介绍了Nanomirror的功能及其背后的分析算法，而闲鱼目前业务线众多且复杂，如何搭建一个可扩展的系统，让每条业务线都能方便的接入成为首要任务关心。
思维分析标准数据集
Nanomirror的分析算法，输入输出是固定的，要求输入是固定的标准ODPS数据集。字段包括userid/bucket id/crowd section 1/crowd section 2/indicator 1/indicator 2等，但是在实际的业务场景中，每个业务关注的截面和数据指标有很大的不同。为了在约束中找到灵活性，我们必须对 Nanomirrors 的标准数据集进行一些更改。
由于纳米镜对数据集的依赖性，如预测算法和方面显着性算法，需要依赖特定的表做二次计算。更好的解决方案是让业务方按照数据集规范，在标准数据集中间表插入数据。
自动数据集生成
各商家只要按照标准数据集的规范，将自己的数据插入到nanomirror中间表中，就可以开始使用nanomirror功能了。但是在实际场景中，业务输出数据集的开发成本非常高，这种方式对用户的开放权限很大。如果用户不按照规范插入数据，就会污染源数据，使其无法插入。控制。能否自动生成数据集，让用户无需关注数据采集过程？
可以看到，在通常的业务开发过程中，生成ODPS数据源的工作流程是：
这整个过程一般至少需要2天时间（1天埋点整理开发，1天写SQL生成报表），很多时候会出现埋点漏点的问题，需要通过再次开发和发布过程。，造成大量人力浪费。
方案设计标准数据源开发
数据集中的数据类型是固定的，数据类型下的字段名和值可以灵活变化。
在数据集上，我设计了这种数据格式，参考：
用户 ID：用户用户 ID
bucket_id：bucket_A
索引：index_visit=1,index_ipv=2
标签： tag_sex=F,tag_age=19
业务数据集自动生成成熟的行业解决方案及不足
自动数据生成是指直接删除上述常规的数据开发过程。无需关注嵌入式点开发，跨专业领域无需编写SQL。只要页面在线，活动数据就会自动存储在Nanomirror中。标准数据源。为了实现无埋点，业界有一个类似的方案，也叫“全埋点”，自动采集坑位曝光点击，但是这个方案的缺点很明显：
1、 上传的数据是dom节点的位置信息，清理起来比较麻烦，也摆脱不了写SQL的工作
2、增加带宽和服务器压力（无论是否需要都会上传每个坑位的曝光点击）
3、业务侵入性太强（weex需要监控坑暴露事件，模块开发时需要引入自定义组件）
4、不能携带trackparam信息（实际业务场景也会关注更多的业务信息比如product id/bucket/red封装金额）
提取用户行为的最大公约数
本质上，业务关注的是用户行为。我对历史埋点开发的数据进行了统计，梳理了商家关注的用户行为类型，包括点击跳转页面、红包曝光、红包收款、红包金额、桶id ，渠道等。并且发现所有这些用户行为，底层都经历了页面跳转/HTTP接口请求/url参数传递的API调用。如果把API调用的输入输出都固化了，那么理解用户行为的业务语义和采集Report，就有可能！
最终计划
做出一个适用于所有商家（闲鱼/首淘/天猫）的用户行为采集解决方案，在技术上是不可能的。原因是每个企业自身的工程实施方案完全不同，不能保持一致。但是对于闲鱼来说，工程基础设施已经基本成熟稳定，并且已经固化了具有业务语义的用户行为的API输入输出，使得实现一套只适用于闲鱼的自动化用户行为成为可能采集@ > 技术解决方案。. 总体技术方案如下：
图中下半部分虚线部分：本文产品展示端没有做太多扩展，本文主要讲上半部分，从端侧用户行为采集到产生纳米镜标准数据源。
与全埋点相比，其特点是：
1、 灵活配置
2、降低带宽和服务器计算压力
3、无业务入侵
4、可以携带trackparam信息
登陆钩子API
闲鱼前端封装了一个util，将页面跳转（navigator）和http请求（mtop）暴露给开发。具体调用方法是navigator.push()和mtop.request()。使用 Proxy 钩住这两个 API。这里以导航器为例。
navigator['push'] = new Proxy(navigator['push'], {
get(target, propKey) {
return target[propKey];
},
set(target, propKey, value) {
target[propKey] = value;
return target[propKey];
},
apply(target, thisArg, args) {
// 先执行原逻辑
const result = target.apply(this, args);
// 是否指定忽略纳米镜分析
const ignoreNanoAnaly = args && args[0] && args[0].api && args[0].ignoreNanoAnaly;
if (ignoreNanoAnaly) {
return result;
}
if (result instanceof Promise && result.then) {
result.then(d => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.resolve(d);
}).catch(e => {
// 这里写入监听逻辑
// ...
return Promise.reject(e);
});
}
return result;
}
});
用户行为采集 通用配置和可定制配置
闲鱼积累了一套成熟的用户行为采集通用配置，满足了业务端数据分析中各种数据指标的需求，同时我们也支持针对性的扩展，可以针对具体情况定制自己的个性page spmId 自定义用户行为指标，具体配置参数及含义请参考以下demo。
{
"spms": [{
"spm": "common", // 用户行为通用配置 会对所有页面产生的用户行为进行匹配
"tasks": [{
"indexType": 0, // 0代表指标 1代表bucket_id 2代表infos 3代表扩展信息 默认0 这里主要是需要与纳米镜的标准数据源建立映射关系
"index": "index__ipv", // 指标名称 IPV
"behavior": [
{
"type": 0, // 用户行为类型 0代表navigator 1代表mtop 2代表location.href
"condition": "fleamarket://item", // 正则匹配是否目标行为 type=navigator匹配下跳url；type=mtop匹配接口返回值 不校验填true
"valueType": "1" // 指标数值类型 0代表boolean 1代表count 字符串属性链代表对应取对应值
}
]
}]
}, {
"spm": "spma.spmb",
"match_uv": true, // 是否采集页面uv 默认指标名称是 index__visit
"tasks": [{
"indexType": 0,
"index": "index__gold_copper", // 金宝箱是否打开
"behavior": [{
"type": 1, // mtop接口请求的行为类型
"api": "mtop.api.lottery.draw", // 抽奖接口api名称
"condition": "d.data.status===5", // mtop返回值符合该正则匹配 则认为符合采集记录条件 status==5代表用户成功打开了金宝箱
"valueType": "0" // 是否领取成功 0/1
}]
}]
}]
}
行为聚合和报告
为了减少带宽和服务器计算压力，采集 到达的每个用户行为不会立即上报，而是会聚合整个页面实例生命周期的用户行为，直到页面被销毁或应用切换从前台到后台 15 秒统一报告。
在上面的demo中，假设用户点击spmId为spma.spmb的页面跳转到商品详情页10次，打开金宝箱，最后上报到服务器日志的数据是这样的：
{
"page": "spma.spmb",
"indexes": "index__visit=1,index__ipv=10,index__gold_copper=1"
}
影响
目前，已经有很多企业通过这种方式灵活方便地接入Nanomirrors，例如。购物赚钱，谈刀，报价，322免费鱼促销等，从原来的开发至少需要2个人天只要活动上线，就可以入手纳米镜查看活动的智能分析结论。整体的纳米镜体验和使用效率有了很大的提升。
未来
目前Nanomirror设计的服务接入模式已经能够满足服务的零成本接入。如果有更多的自定义数据索引需求，还可以支持低成本的动态配置。
未来，纳米镜将在数据科学的道路上深挖。在这个阶段，我们更多的是了解人，我们也在尝试从浩瀚的历史活动中抽象出知识库，开始尝试去理解商品，理解人与商品的关系。偏好关系，建立人与货的匹配关系。
全自动采集最新行业文章(优采云采集器软件特色操作简单2分钟快速入门(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-12-21 01:07
全自动采集最新行业文章(优采云采集器软件特色操作简单2分钟快速入门(组图))
优采云采集器 是任何需要从网页获取信息的孩子的必备神器。这是一个可以让你的信息采集变得非常简单的工具。优采云改变了互联网上传统的数据思维方式，让用户在互联网上抓取和编译数据变得越来越容易
优采云采集器软件特点
操作简单，完全可视化的图形操作，不需要专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都可以轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集流程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图形识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2 分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
优采云采集器功能介绍
简单来说，使用优采云可以很容易的从任何网页中准确的采集你需要的数据，生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集 系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财报，自动包括最新的每日净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新并上传最新消息；
3. 监控竞争对手的最新信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 关注各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要车型网站 具体新车和二手车信息；
8. 发现和采集潜在客户信息；
9. 采集行业网站产品目录及产品信息；
10. 同步各大电商平台的商品信息，做到一个平台发布，其他平台自动更新。
优采云采集器使用方法
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->给流程添加一个循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-- > 打开 URL 列表文本框--> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环--> 选择打开网页的步骤--> 选中使用当前循环中的URL 作为导航地址的框--> 点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环选择的URL对应的网页
至此，打开网页循环的配置就完成了。当进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置采集 数据步骤，这里不再赘述。可以参考系列一：采集单个网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
优采云采集器更新日志
V8.1.4（官方）2020-03-18
主要体验改进
优化网页列表数据自动识别，识别率提升至90%以上
错误修复
解决自定义配置中循环输入文本重复循环项的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中多出一列空数据的问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集进程有时不正确的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中拖拽改变字段顺序后字段名称修改错误的问题
解决本地采集部分网页cookie不生效问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集字段有空格的问题
解决本地采集部分网站无法滚动加载数据的问题
解决本地采集部分情况下数据格式不正确的问题
解决自定义配置提取数据配置中修改字段无需申请即可生效的问题
解决自定义配置中部分网页自动识别有时卡住的问题
解决自定义配置自动识别的数据预览中修改字段名称时有时字段名称为空的问题
解决主界面左侧显示账号过期时间的问题
解决自定义配置中某些操作会导致流程图混乱的问题
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优采云采集器 是任何需要从网页获取信息的孩子的必备神器。这是一个可以让你的信息采集变得非常简单的工具。优采云改变了互联网上传统的数据思维方式，让用户在互联网上抓取和编译数据变得越来越容易
优采云采集器软件特点
操作简单，完全可视化的图形操作，不需要专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都可以轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集流程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图形识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2 分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
优采云采集器功能介绍
简单来说，使用优采云可以很容易的从任何网页中准确的采集你需要的数据，生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集 系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财报，自动包括最新的每日净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新并上传最新消息；
3. 监控竞争对手的最新信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 关注各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要车型网站 具体新车和二手车信息；
8. 发现和采集潜在客户信息；
9. 采集行业网站产品目录及产品信息；
10. 同步各大电商平台的商品信息，做到一个平台发布，其他平台自动更新。
优采云采集器使用方法
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->给流程添加一个循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-- > 打开 URL 列表文本框--> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环--> 选择打开网页的步骤--> 选中使用当前循环中的URL 作为导航地址的框--> 点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环选择的URL对应的网页
至此，打开网页循环的配置就完成了。当进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置采集 数据步骤，这里不再赘述。可以参考系列一：采集单个网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
优采云采集器更新日志
V8.1.4（官方）2020-03-18
主要体验改进
优化网页列表数据自动识别，识别率提升至90%以上
错误修复
解决自定义配置中循环输入文本重复循环项的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中多出一列空数据的问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集进程有时不正确的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中拖拽改变字段顺序后字段名称修改错误的问题
解决本地采集部分网页cookie不生效问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集字段有空格的问题
解决本地采集部分网站无法滚动加载数据的问题
解决本地采集部分情况下数据格式不正确的问题
解决自定义配置提取数据配置中修改字段无需申请即可生效的问题
解决自定义配置中部分网页自动识别有时卡住的问题
解决自定义配置自动识别的数据预览中修改字段名称时有时字段名称为空的问题
解决主界面左侧显示账号过期时间的问题
解决自定义配置中某些操作会导致流程图混乱的问题
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全自动采集最新行业文章(优采云采集器软件特色操作简单2分钟快速入门(组图))
优采云采集器 是任何需要从网页获取信息的孩子的必备神器。这是一个可以让你的信息采集变得非常简单的工具。优采云改变了互联网上传统的数据思维方式，让用户在互联网上抓取和编译数据变得越来越容易
优采云采集器软件特点
操作简单，完全可视化的图形操作，不需要专业的IT人员，任何会用电脑上网的人都可以轻松掌握。
云采集
采集 任务自动分发到云端多台服务器同时执行，提高了采集的效率，短时间内可以获得数千条消息。
拖放采集流程
模拟人的操作思维模式，可以登录、输入数据、点击链接、按钮等，也可以针对不同的情况采用不同的采集流程。
图形识别
内置可扩展的OCR界面，支持对图片中的文字进行分析，可以提取图片上的文字。
定时自动采集
采集 任务自动运行，可以在指定时间段内自动采集，也支持实时采集，速度快到一分钟一次。
2 分钟快速启动
内置从入门到精通的视频教程，2分钟即可上手，还有文档、论坛、qq群等。
免费使用
它是免费的，免费版没有功能限制。您可以立即试用，下载并立即安装。
优采云采集器功能介绍
简单来说，使用优采云可以很容易的从任何网页中准确的采集你需要的数据，生成自定义的常规数据格式。优采云数据采集 系统可以做的包括但不限于以下内容：
1. 财务数据，如季报、年报、财报，自动包括最新的每日净值采集；
2.各大新闻门户网站实时监控，自动更新并上传最新消息；
3. 监控竞争对手的最新信息，包括商品价格和库存；
4. 监控各大社交网络网站、博客，自动抓取企业产品相关评论；
5. 采集最新最全的招聘信息；
6. 关注各大地产相关网站、采集新房、二手房的最新行情；
7. 采集主要车型网站 具体新车和二手车信息；
8. 发现和采集潜在客户信息；
9. 采集行业网站产品目录及产品信息；
10. 同步各大电商平台的商品信息，做到一个平台发布，其他平台自动更新。
优采云采集器使用方法
首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->给流程添加一个循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-- > 打开 URL 列表文本框--> 将准备好的 URL 列表填入文本框
接下来，将打开网页的步骤拖入循环--> 选择打开网页的步骤--> 选中使用当前循环中的URL 作为导航地址的框--> 点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环选择的URL对应的网页
至此，打开网页循环的配置就完成了。当进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置采集 数据步骤，这里不再赘述。可以参考系列一：采集单个网页文章。下图是最终和过程
以下是该过程的最终运行结果
优采云采集器更新日志
V8.1.4（官方）2020-03-18
主要体验改进
优化网页列表数据自动识别，识别率提升至90%以上
错误修复
解决自定义配置中循环输入文本重复循环项的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中多出一列空数据的问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集进程有时不正确的问题
解决自定义配置当前页面数据预览中拖拽改变字段顺序后字段名称修改错误的问题
解决本地采集部分网页cookie不生效问题
解决自定义配置中自动识别生成的采集字段有空格的问题
解决本地采集部分网站无法滚动加载数据的问题
解决本地采集部分情况下数据格式不正确的问题
解决自定义配置提取数据配置中修改字段无需申请即可生效的问题
解决自定义配置中部分网页自动识别有时卡住的问题
解决自定义配置自动识别的数据预览中修改字段名称时有时字段名称为空的问题
解决主界面左侧显示账号过期时间的问题
解决自定义配置中某些操作会导致流程图混乱的问题
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