关键词文章采集源码
郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2022-05-08 06:38
郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
昨天花了点时间把郑刚SEO培训这个网站做了简单的页面调整，主要改造的是采集页。
这个网站是用WP做的，所以，如果你也是用WP建站或用来采集内容，可以收藏下这篇文章，这都是亲测有效的代码和操作方法。
主要目地是，让采集来的页面改变和原内容不一样，起码有增益，进一步提升页面收录机率。
1、自动调用随机TAG标签和自定义数量
1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
把上面这段代码放在functions.php页最底部，点保存即可。记得把这中间的网址换成你的网址。
第2步修改页面2：single.php
】，郑景承SEO培训提供在线实战SEO最新视频，优化工具，加微信611247免费领取SEO教程。<br /> 查看全部
昨天花了点时间把郑刚SEO培训这个网站做了简单的页面调整，主要改造的是采集页。
这个网站是用WP做的，所以，如果你也是用WP建站或用来采集内容，可以收藏下这篇文章，这都是亲测有效的代码和操作方法。
主要目地是，让采集来的页面改变和原内容不一样，起码有增益，进一步提升页面收录机率。
1、自动调用随机TAG标签和自定义数量
1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
把上面这段代码放在functions.php页最底部，点保存即可。记得把这中间的网址换成你的网址。
第2步修改页面2：single.php
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郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
昨天花了点时间把郑刚SEO培训这个网站做了简单的页面调整，主要改造的是采集页。
这个网站是用WP做的，所以，如果你也是用WP建站或用来采集内容，可以收藏下这篇文章，这都是亲测有效的代码和操作方法。
主要目地是，让采集来的页面改变和原内容不一样，起码有增益，进一步提升页面收录机率。
1、自动调用随机TAG标签和自定义数量
1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
把上面这段代码放在functions.php页最底部，点保存即可。记得把这中间的网址换成你的网址。
第2步修改页面2：single.php
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按键写入表格的应用（保存seo查关键词的排名）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-05-07 12:32
按键写入表格的应用（保存seo查关键词的排名）
本期文章讲两个知识点，一是把数据写入表格。二是通过api数据接口获取关键词在百度上的排名情况。
先来说如何把数据写入表格当中，用过采集软件的朋友，可能接触过这么一种文件格式（.csv），这个格式在百度百科里面描述的名字叫“逗号分隔值”，但是从文件图标上来看，和excel表格是一样的，也就是说它也是支持office办公软件打开的。
通过它名字“逗号分隔值”，我们其实可能猜测到，它是可以通过逗号进行分隔的，这个也是它的最大特点。具体来说就是当写入的内容中，有英文状态下的的逗号，就会以逗号分开，放入表格中的不同“列”中。
比如写入的内容是qwe,sdf
看到的效果就是下面这样~
当然，这个csv文件如果用记事本打开，还是显示qwe,sdf
它的用处是啥呢？
对比上面两张图，记事本显示的是一行内容，而csv通过表格工具打开以后是显示一行两列。这样如果多类数据写入的话，就可以实现分列展示。后期需要数据运算处理，直接转化成表格的xls格式，非常方便。
第二个知识点，通过api接口获取关键词在百度搜索中的排名情况。
这里用的是站长工具的api数据接口，
这个接口每天有500个的免费查询量，对于普通的网站的SEO查询是足够了。对于做网站优化，网络推广的朋友还有有一些用处的。
先看看它的API文档：
对于api对接，常见的就是get和post两种方式，本期的案例中两种都支持，那么对于都支持的我们就用相对简单的get方式。
下面我们开始具体的操作，新建一个csv文件，和新建txt一样，直接用file.write命令。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
file.Write (路径, "")
生成好csv以后，接下来是要对接api接口了，先去申请一个key，这个需要注册，这里如果你仅仅为了测试，直接用我的：
"c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
每天500的免费量，很可能用的人多，一会儿就没有了。这里建议大家自己申请，如果测试无法使用，可能就是这个原因了。
我们以在百度上搜索“按键精灵安卓版教程”这个关键词为例，看看我在简书上发文章的页面的排名情况。为了能够有数据，这里我刻意找了一个有排名的页面来做案例。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
Dim 路径1="/sdcard/pictures/未有排名.csv"
file.Write (路径, "")
file.Write (路径1, "")
Import "shanhai.lua"
Dim key="c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
Dim 域名=""
Dim 关键词="按键精灵安卓版教程"
Dim m=ShanHai.GetHttp(""&key&"&domainName="&域名&"&keyword="&关键词)
TracePrint m
Dim a=Encode.JsonToTable(m)
If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
Dim y=a["Result"]["Ranks"][1]["Title"]
TracePrint 关键词&"----"&y&"----"&"首页第"&x(1)&"位"
File.writeline(路径,1,关键词&","&y&","&"首页第"&x(1)&"位")
End If
Else
File.writeline(路径1,1,关键词)
End If
End If
有排名就可以看到如下效果：关键词+网站标题+百度排名情况
当然这里我还用另外一个csv文件，存储没有排名的关键词，留做备份之后着重优化的词语。
由于之前有多期教程讲过api对接以及返回值为json的提取方式，这里就不重新写了。
需要有几点注意的地方：
一、我在测试时候，url.get命令当网址是拼接的时候，获取不到数据，所以选用了同样功能的山海命令。
二、这个案例中我只写了一个关键词的测试，如果是多个关键词的，可以循环获取。
三、使用脚本时，不能打开csv，否则无法写入数据到csv中，导致脚本报错。
四、这个api数据接口支持批量获取数据，自行研究下吧。
好了，本期内容就这些，
如果觉得文章还不错，麻烦点一下右下角的“在看”，谢谢！ 查看全部
本期文章讲两个知识点，一是把数据写入表格。二是通过api数据接口获取关键词在百度上的排名情况。
先来说如何把数据写入表格当中，用过采集软件的朋友，可能接触过这么一种文件格式（.csv），这个格式在百度百科里面描述的名字叫“逗号分隔值”，但是从文件图标上来看，和excel表格是一样的，也就是说它也是支持office办公软件打开的。
通过它名字“逗号分隔值”，我们其实可能猜测到，它是可以通过逗号进行分隔的，这个也是它的最大特点。具体来说就是当写入的内容中，有英文状态下的的逗号，就会以逗号分开，放入表格中的不同“列”中。
比如写入的内容是qwe,sdf
看到的效果就是下面这样~
当然，这个csv文件如果用记事本打开，还是显示qwe,sdf
它的用处是啥呢？
对比上面两张图，记事本显示的是一行内容，而csv通过表格工具打开以后是显示一行两列。这样如果多类数据写入的话，就可以实现分列展示。后期需要数据运算处理，直接转化成表格的xls格式，非常方便。
第二个知识点，通过api接口获取关键词在百度搜索中的排名情况。
这里用的是站长工具的api数据接口，
这个接口每天有500个的免费查询量，对于普通的网站的SEO查询是足够了。对于做网站优化，网络推广的朋友还有有一些用处的。
先看看它的API文档：
对于api对接，常见的就是get和post两种方式，本期的案例中两种都支持，那么对于都支持的我们就用相对简单的get方式。
下面我们开始具体的操作，新建一个csv文件，和新建txt一样，直接用file.write命令。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
file.Write (路径, "")
生成好csv以后，接下来是要对接api接口了，先去申请一个key，这个需要注册，这里如果你仅仅为了测试，直接用我的：
"c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
每天500的免费量，很可能用的人多，一会儿就没有了。这里建议大家自己申请，如果测试无法使用，可能就是这个原因了。
我们以在百度上搜索“按键精灵安卓版教程”这个关键词为例，看看我在简书上发文章的页面的排名情况。为了能够有数据，这里我刻意找了一个有排名的页面来做案例。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
Dim 路径1="/sdcard/pictures/未有排名.csv"
file.Write (路径, "")
file.Write (路径1, "")
Import "shanhai.lua"
Dim key="c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
Dim 域名=""
Dim 关键词="按键精灵安卓版教程"
Dim m=ShanHai.GetHttp(""&key&"&domainName="&域名&"&keyword="&关键词)
TracePrint m
Dim a=Encode.JsonToTable(m)
If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
Dim y=a["Result"]["Ranks"][1]["Title"]
TracePrint 关键词&"----"&y&"----"&"首页第"&x(1)&"位"
File.writeline(路径,1,关键词&","&y&","&"首页第"&x(1)&"位")
End If
Else
File.writeline(路径1,1,关键词)
End If
End If
有排名就可以看到如下效果：关键词+网站标题+百度排名情况
当然这里我还用另外一个csv文件，存储没有排名的关键词，留做备份之后着重优化的词语。
由于之前有多期教程讲过api对接以及返回值为json的提取方式，这里就不重新写了。
需要有几点注意的地方：
一、我在测试时候，url.get命令当网址是拼接的时候，获取不到数据，所以选用了同样功能的山海命令。
二、这个案例中我只写了一个关键词的测试，如果是多个关键词的，可以循环获取。
三、使用脚本时，不能打开csv，否则无法写入数据到csv中，导致脚本报错。
四、这个api数据接口支持批量获取数据，自行研究下吧。
好了，本期内容就这些，
如果觉得文章还不错，麻烦点一下右下角的“在看”，谢谢！ 查看全部
按键写入表格的应用（保存seo查关键词的排名）
本期文章讲两个知识点，一是把数据写入表格。二是通过api数据接口获取关键词在百度上的排名情况。
先来说如何把数据写入表格当中，用过采集软件的朋友，可能接触过这么一种文件格式（.csv），这个格式在百度百科里面描述的名字叫“逗号分隔值”，但是从文件图标上来看，和excel表格是一样的，也就是说它也是支持office办公软件打开的。
通过它名字“逗号分隔值”，我们其实可能猜测到，它是可以通过逗号进行分隔的，这个也是它的最大特点。具体来说就是当写入的内容中，有英文状态下的的逗号，就会以逗号分开，放入表格中的不同“列”中。
比如写入的内容是qwe,sdf
看到的效果就是下面这样~
当然，这个csv文件如果用记事本打开，还是显示qwe,sdf
它的用处是啥呢？
对比上面两张图，记事本显示的是一行内容，而csv通过表格工具打开以后是显示一行两列。这样如果多类数据写入的话，就可以实现分列展示。后期需要数据运算处理，直接转化成表格的xls格式，非常方便。
第二个知识点，通过api接口获取关键词在百度搜索中的排名情况。
这里用的是站长工具的api数据接口，
这个接口每天有500个的免费查询量，对于普通的网站的SEO查询是足够了。对于做网站优化，网络推广的朋友还有有一些用处的。
先看看它的API文档：
对于api对接，常见的就是get和post两种方式，本期的案例中两种都支持，那么对于都支持的我们就用相对简单的get方式。
下面我们开始具体的操作，新建一个csv文件，和新建txt一样，直接用file.write命令。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
file.Write (路径, "")
生成好csv以后，接下来是要对接api接口了，先去申请一个key，这个需要注册，这里如果你仅仅为了测试，直接用我的：
"c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
每天500的免费量，很可能用的人多，一会儿就没有了。这里建议大家自己申请，如果测试无法使用，可能就是这个原因了。
我们以在百度上搜索“按键精灵安卓版教程”这个关键词为例，看看我在简书上发文章的页面的排名情况。为了能够有数据，这里我刻意找了一个有排名的页面来做案例。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
Dim 路径1="/sdcard/pictures/未有排名.csv"
file.Write (路径, "")
file.Write (路径1, "")
Import "shanhai.lua"
Dim key="c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
Dim 域名=""
Dim 关键词="按键精灵安卓版教程"
Dim m=ShanHai.GetHttp(""&key&"&domainName="&域名&"&keyword="&关键词)
TracePrint m
Dim a=Encode.JsonToTable(m)
If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
Dim y=a["Result"]["Ranks"][1]["Title"]
TracePrint 关键词&"----"&y&"----"&"首页第"&x(1)&"位"
File.writeline(路径,1,关键词&","&y&","&"首页第"&x(1)&"位")
End If
Else
File.writeline(路径1,1,关键词)
End If
End If
有排名就可以看到如下效果：关键词+网站标题+百度排名情况
当然这里我还用另外一个csv文件，存储没有排名的关键词，留做备份之后着重优化的词语。
由于之前有多期教程讲过api对接以及返回值为json的提取方式，这里就不重新写了。
需要有几点注意的地方：
一、我在测试时候，url.get命令当网址是拼接的时候，获取不到数据，所以选用了同样功能的山海命令。
二、这个案例中我只写了一个关键词的测试，如果是多个关键词的，可以循环获取。
三、使用脚本时，不能打开csv，否则无法写入数据到csv中，导致脚本报错。
四、这个api数据接口支持批量获取数据，自行研究下吧。
好了，本期内容就这些，
如果觉得文章还不错，麻烦点一下右下角的“在看”，谢谢！
数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-05-04 17:01
数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：
计算机基础知识
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
数据存储
(1)安装篇
(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
数据清洗数据实验室搭建Part1引言
我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
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编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
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(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
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我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
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数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：
计算机基础知识
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
数据存储
(1)安装篇
(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
数据清洗数据实验室搭建Part1引言
我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
星标⭐我们不迷路！想要文章及时到，文末“在看”少不了！
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数据Seminar
这里是大数据、分析技术与学术研究的三叉路口
文| 《大数据时代社科研究数据治理实务手册》
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-05-04 17:01
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i 查看全部
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i 查看全部
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i
数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-05-04 17:00
数据采集实战：动态网页数据采集
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 查看全部
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 查看全部
数据采集实战：动态网页数据采集
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-05-04 17:00
SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
群二维码：
人满或过期，请加我备注：进群
由于担心打扰，所以一些原本是好友的我也没一一邀请，有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了，放着让需要的人进一下，下周再一起探讨。 查看全部
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
群二维码：
人满或过期，请加我备注：进群
由于担心打扰，所以一些原本是好友的我也没一一邀请，有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了，放着让需要的人进一下，下周再一起探讨。 查看全部
SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
群二维码：
人满或过期，请加我备注：进群
由于担心打扰，所以一些原本是好友的我也没一一邀请，有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了，放着让需要的人进一下，下周再一起探讨。
phpstorm源码上的“extension”可以看到(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-05-01 23:01
phpstorm源码上的“extension”可以看到(图)
关键词文章采集源码下载-马克丁网址：-us/public/php/releases/phpstorm/wheel。html?products=en/wheel&properties=phpstorm设置位置：c:\users\用户名\appdata\local\phpstorm\local\phpstorm安装界面来源：链接：提取码：nyi0。
写一个php脚本就行啦，swoole，shiro，
通常是包括了网站的服务器上链接的所有服务器端数据，自行ssh，post，put来访问这些服务器。
开发环境首选wamp环境，上手简单，易于扩展，主流的比如javalaravel等等你想学的任何技术的首选demo。一般服务器本身都有专门的开发php脚本，直接下载即可。
用mysql都可以的.
跟源码一样的，用一个jdk包，所有的phppackage都包括在这个jdk上面，这个jdk的名字就是wheel。
可以用zendesk开发一个phpadmin就可以了
wheel就是web服务器中的一种服务，相当于云存储。
wheel的对象就是一个php服务，上面有很多数据库都可以直接进行访问。另外有phpstorm也支持这个功能。
phpstorm生成的java工程可以有wheel的例子的
买个私人服务器给你用。
现在很多小网站用不起mysql，所以使用phpstorm编写wp，很快速的。
插件不是已经有很多么？phpstorm里面的插件可以很方便的采集php文件，自行googlepython/java/ruby等语言即可。相关的在phpstorm源码上的“extension”可以看到。 查看全部
关键词文章采集源码下载-马克丁网址：-us/public/php/releases/phpstorm/wheel。html?products=en/wheel&properties=phpstorm设置位置：c:\users\用户名\appdata\local\phpstorm\local\phpstorm安装界面来源：链接：提取码：nyi0。
写一个php脚本就行啦，swoole，shiro，
通常是包括了网站的服务器上链接的所有服务器端数据，自行ssh，post，put来访问这些服务器。
开发环境首选wamp环境，上手简单，易于扩展，主流的比如javalaravel等等你想学的任何技术的首选demo。一般服务器本身都有专门的开发php脚本，直接下载即可。
用mysql都可以的.
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可以用zendesk开发一个phpadmin就可以了
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wheel的对象就是一个php服务，上面有很多数据库都可以直接进行访问。另外有phpstorm也支持这个功能。
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插件不是已经有很多么？phpstorm里面的插件可以很方便的采集php文件，自行googlepython/java/ruby等语言即可。相关的在phpstorm源码上的“extension”可以看到。 查看全部
phpstorm源码上的“extension”可以看到(图)
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写一个php脚本就行啦，swoole，shiro，
通常是包括了网站的服务器上链接的所有服务器端数据，自行ssh，post，put来访问这些服务器。
开发环境首选wamp环境，上手简单，易于扩展，主流的比如javalaravel等等你想学的任何技术的首选demo。一般服务器本身都有专门的开发php脚本，直接下载即可。
用mysql都可以的.
跟源码一样的，用一个jdk包，所有的phppackage都包括在这个jdk上面，这个jdk的名字就是wheel。
可以用zendesk开发一个phpadmin就可以了
wheel就是web服务器中的一种服务，相当于云存储。
wheel的对象就是一个php服务，上面有很多数据库都可以直接进行访问。另外有phpstorm也支持这个功能。
phpstorm生成的java工程可以有wheel的例子的
买个私人服务器给你用。
现在很多小网站用不起mysql，所以使用phpstorm编写wp，很快速的。
插件不是已经有很多么？phpstorm里面的插件可以很方便的采集php文件，自行googlepython/java/ruby等语言即可。相关的在phpstorm源码上的“extension”可以看到。
Excel教程Excel函数Excel表格制作Excel2010Excel实用技巧Excel视频教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 2022-04-28 20:45
Excel教程Excel函数Excel表格制作Excel2010Excel实用技巧Excel视频教程
关键词文章采集源码下载一般来说每篇文章和每个标签都是不同的页面，需要获取指定页面的源码然后把页面地址批量替换成对应标签地址就行了。代码已经在github开源，
/可以获取字段url链接(.shp)
python爬虫的话，scrapy，tornado都有。后面两个是基于requests库开发的，爬取数据后可以分析，可以知道url链接。
#coding=utf-8urllib2和urllib2.urlerror等是解决你需要的问题的库和方法python爬虫有三种方式：模拟浏览器：通过设置一些method、headers、cookie等来模拟浏览器。模拟写网页：通过一些方法来模拟一个写网页的过程，如newpage或者get、post，trace等等。
模拟上网，模拟登录：通过一些算法来模拟上网、登录、验证等操作。1.get请求fromurllib.requestimporturlopenhtml=urlopen('')bytes_format=''python解析网页步骤1.我们需要获取网页的url地址file_result=file_result.read()2.解析网页，看看该网页有哪些formdibheaders等等headers={'user-agent':'mozilla/5.0(x11;linuxx86_64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/67.0.3264.152safari/537.36','host':'','accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8','connection':'keep-alive','cookie':'e'}html=urlopen('')bytes_format=''3.返回所有url的地址，爬取所有网页。
foriinrange(1,count):html=urlopen('')bytes_format=''4.保存img。save_img=urlopen(url)img=bytes_format+save_img[i]returnimgif__name__=='__main__':html=get_title(html)print('html')这一步非常关键，它会返回这个网页。
找到这个网页并检查有什么url，注意它的headers等等有哪些，判断有多少。加载数据直接beatifulsoup.findall()就可以了。如果需要爬取多个网页，可以用urllib2.urlretrieve(img,path)把这些图片保存下来。有些图片需要post请求才能获取，那可以用另外一个库urllib2.urlopen('')post方法，和网页保存下来的url。
这样就可以在后面用beatifulsoup.findall()取到所有图片了。后面我会实现一个简单的爬虫，爬取51网500多套女装图片。 查看全部
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python爬虫的话，scrapy，tornado都有。后面两个是基于requests库开发的，爬取数据后可以分析，可以知道url链接。
#coding=utf-8urllib2和urllib2.urlerror等是解决你需要的问题的库和方法python爬虫有三种方式：模拟浏览器：通过设置一些method、headers、cookie等来模拟浏览器。模拟写网页：通过一些方法来模拟一个写网页的过程，如newpage或者get、post，trace等等。
模拟上网，模拟登录：通过一些算法来模拟上网、登录、验证等操作。1.get请求fromurllib.requestimporturlopenhtml=urlopen('')bytes_format=''python解析网页步骤1.我们需要获取网页的url地址file_result=file_result.read()2.解析网页，看看该网页有哪些formdibheaders等等headers={'user-agent':'mozilla/5.0(x11;linuxx86_64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/67.0.3264.152safari/537.36','host':'','accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8','connection':'keep-alive','cookie':'e'}html=urlopen('')bytes_format=''3.返回所有url的地址，爬取所有网页。
foriinrange(1,count):html=urlopen('')bytes_format=''4.保存img。save_img=urlopen(url)img=bytes_format+save_img[i]returnimgif__name__=='__main__':html=get_title(html)print('html')这一步非常关键，它会返回这个网页。
找到这个网页并检查有什么url，注意它的headers等等有哪些，判断有多少。加载数据直接beatifulsoup.findall()就可以了。如果需要爬取多个网页，可以用urllib2.urlretrieve(img,path)把这些图片保存下来。有些图片需要post请求才能获取，那可以用另外一个库urllib2.urlopen('')post方法，和网页保存下来的url。
这样就可以在后面用beatifulsoup.findall()取到所有图片了。后面我会实现一个简单的爬虫，爬取51网500多套女装图片。 查看全部
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关键词文章采集源码下载一般来说每篇文章和每个标签都是不同的页面，需要获取指定页面的源码然后把页面地址批量替换成对应标签地址就行了。代码已经在github开源，
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#coding=utf-8urllib2和urllib2.urlerror等是解决你需要的问题的库和方法python爬虫有三种方式：模拟浏览器：通过设置一些method、headers、cookie等来模拟浏览器。模拟写网页：通过一些方法来模拟一个写网页的过程，如newpage或者get、post，trace等等。
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foriinrange(1,count):html=urlopen('')bytes_format=''4.保存img。save_img=urlopen(url)img=bytes_format+save_img[i]returnimgif__name__=='__main__':html=get_title(html)print('html')这一步非常关键，它会返回这个网页。
找到这个网页并检查有什么url，注意它的headers等等有哪些，判断有多少。加载数据直接beatifulsoup.findall()就可以了。如果需要爬取多个网页，可以用urllib2.urlretrieve(img,path)把这些图片保存下来。有些图片需要post请求才能获取，那可以用另外一个库urllib2.urlopen('')post方法，和网页保存下来的url。
这样就可以在后面用beatifulsoup.findall()取到所有图片了。后面我会实现一个简单的爬虫，爬取51网500多套女装图片。
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-04-20 20:14
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
具有良好关键字布局的页面上的关键字应出现在以下位置：页面标题titleseo源代码，元标记，文章标题，文章第一个和最后一个段落，文章在内容中，图片的alt属性。
1seo网络公司源码，网站页面标题（title）标签
是否
网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
2seo网络公司源码，关键词（关键字）标签
关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
10、文章内容布局关键词
这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。 查看全部
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
具有良好关键字布局的页面上的关键字应出现在以下位置：页面标题titleseo源代码，元标记，文章标题，文章第一个和最后一个段落，文章在内容中，图片的alt属性。
1seo网络公司源码，网站页面标题（title）标签
是否
网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
2seo网络公司源码，关键词（关键字）标签
关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
10、文章内容布局关键词
这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。 查看全部
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
具有良好关键字布局的页面上的关键字应出现在以下位置：页面标题titleseo源代码，元标记，文章标题，文章第一个和最后一个段落，文章在内容中，图片的alt属性。
1seo网络公司源码，网站页面标题（title）标签
是否
网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
2seo网络公司源码，关键词（关键字）标签
关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
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这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。
关键词文章采集源码(网站优化：TAG标签好处多你的网站用了吗？ )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-20 12:35
关键词文章采集源码(网站优化：TAG标签好处多你的网站用了吗？
)
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Groupon 发表神秘声明以回应外界批评
21/6/2011 11:13:00
北京时间6月21日上午，Groupon周一在其官方博客上发表了文章，以更隐蔽的方式回应了近期的一系列负面新闻。
DeDecms文章今天发布的日期显示为红色
19/8/202006:04:37
很多人说 DeDecms 是一个非常好用的内容管理程序。这位无忧的主持人很受小编的认可。但是如果DeDecms技术工程师专注于用户体验和程序安全，相信会有更多的用户使用它
如何在博客或网站上使用标签？
28/1/201008:55:00
博客和网站 的强大但未充分利用的工具之一是标记页面或博客文章。有效地使用标签并不容易。在这篇文章中，我将通过几个例子来说明如何使用标签来充分利用它们，以及需要注意的问题和一些高级策略。
网站优化：TAG标签更有益。你用过网站吗？
15/7/2013 14:20:00
一些随处可见的大网站已经熟练使用TAG标签了，今天想和大家讨论这个话题，因为很多中小网站经常忽略TAG标签的作用和好处，我什至不知道TAG标签能给网站带来什么好处，所以今天给大家详细分享一下。
网站标签在优化中有什么用？
28/7/202018:07:22
tag标签是一种可以自行定义的关键词，比分类标签更具体准确，可以概括文章的主要内容。那么网站优化中tag标签有什么用呢？
Mac版微信支持发朋友圈
23/6/202115:44:25
Mac版微信已更新至3.1.1版本，支持直接在朋友圈发内容。点击朋友圈按钮后，右上角可以看到与手机一致的拍照按钮，点击激活发布界面。另外，右键也可以选择发布纯文本
手机直播源系统手机直播源系统app直播系统源码开发
21/5/2018 11:40:58
摘要：搭建直播平台，首要任务是找到优质的直播系统源码。直播系统源码开发原理比其他软件复杂，相对于技术等方面会有一定的要求
iQOO手机为B站账号发表不当言论致歉：员工私下行为已被解雇
31/8/202118:55:54
在不同的社交平台上操作公众号非常麻烦。不同的平台需要不同的风格，一不小心很容易走火入魔。今晚，iQOO手机B站公众号发表不当言论，官方迅速发文声明
iQOO手机为B站账号发表不当言论致歉：员工私下行为已被解雇
31/8/202118:25:51
在不同的社交平台上操作公众号非常麻烦。不同的平台需要不同的风格，一不小心很容易走火入魔。今晚，iQOO手机B站公众号发表不当言论。该官员迅速发表声明道歉并解雇了工作人员。 iQOO
SEO优化
标签标签允许网站快速收录排名！
31/10/2017 15:03:00
角色
tag标签：第一：提升用户体验和PV点击率。第二：增加内链有利于网页权重的相互传递。第三：增加百度收录，提升关键词的排名。为什么标签页的排名比 文章 页面好？原因是标签页关键词与文章页形成内部竞争，标签页接收到的内链远多于文章页，这些内链甚至是高度相关的，所以正常的
dedecms织梦TAG标签如何显示单个标签中有多少篇文章文章
15/9/202015:02:18
本站建站服务器文章主要介绍dedecms织梦TAG标签如何显示单个标签文章有多少篇文章，具有一定的参考价值，需要的朋友可以往下看。我希望你会阅读
查看全部
关键词文章采集源码(网站优化：TAG标签好处多你的网站用了吗？
)
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织梦会员发帖文章采集文章默认设置为动态浏览
2/8/2010 16:08:00
织梦会员发帖文章、采集文章默认设置为动态浏览，先找到需要修改的地方，从会员发帖开始文章，找到member/article_add.php，保存上传到空间进行覆盖。以后会员发布的文章只需要审核即可，无需一一修改。接下来是采集，同上，找到你的后端目录/co_export
一篇关于标签编写规范的文章文章
2007 年 12 月 9 日 22:02:00
标签是英文标签的中文翻译，又名“自由分类”、“重点分类”，TAG的分类功能，标签对用户体验确实有很好的享受，可以快速找到相关文章 和信息。
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21/6/2011 11:13:00
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15/7/2013 14:20:00
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23/6/202115:44:25
Mac版微信已更新至3.1.1版本，支持直接在朋友圈发内容。点击朋友圈按钮后，右上角可以看到与手机一致的拍照按钮，点击激活发布界面。另外，右键也可以选择发布纯文本
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21/5/2018 11:40:58
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dedecms织梦TAG标签如何显示单个标签中有多少篇文章文章
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关键词文章采集源码( 2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-04-18 07:26
关键词文章采集源码(
2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
2012-06-19
PlugNT cms v3.5 正式版源码
PlugNTcmsv3.5正式版源码项目介绍：PlugNTcms，一个免费开源的ASP.NET内容管理系统，PlugNT系统的组成部分之一，系统采用ASP.NET（C#）+jQuery技术，是一个功能强大、操作人性化、搜索引擎优化、高效、安全、扩展性强的Web系统。该产品的主要优点如下。1、强大的功能：Web使用的功能，包括基本功能（内容管理、无限栏目、文件管理、静态站点生成、伪静态站点范围、自定义、批量上传、用户集成界面、字段标签定义、广告、留言、评论、好友管理等）、亮点功能（多模式扩展、商城、论坛、信息等）。2、人性化操作：后台主要由“左菜单、右功能”布局组成，左侧菜单全自动化，可根据用户使用习惯自定义管理菜单。用户习惯设置。3、搜索引擎优化：系统不仅对关键词、标题等进行了优化，还增加了动态地址改写功能，增加了搜索引擎的友好度，让你的页面更容易受到搜索引擎的青睐. 4、效率：系统采用三层架构，充分利用缓存技术；优化SQL语句及相关逻辑；经过多次反复测试；大大提高了系统的响应速度。5、安全： 查看全部
2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
2012-06-19
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2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
2012-06-19
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关键词文章采集源码(思考python爬虫基础以下2点最为核心1-2)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 196 次浏览 • 2022-04-17 14:05
关键词文章采集源码(思考python爬虫基础以下2点最为核心1-2)
关键词文章采集源码源码文章采集支持很多场景一直在使用django做网站管理系统所以，以此为例做下推荐。思考python爬虫基础以下2点最为核心1、问题2、状态序列化、持久化以及权限控制使用cookie管理网站域名实现完整http请求，实现查看网站最新项目采集代码针对django自带的命令方法获取headers时，限制了最多4个字段个数，可能以后后面我会删除这个限制，或者增加项目代码中。
经过10多个小时的编译，终于把项目代码发布成功。源码地址：：本文由cao老师提供，仅供学习参考，不作为商业用途，转载请注明作者和出处。
某种意义上说，python只是为数据采集设计的一种工具，应用的场景比较广泛，什么场景都能用python来解决。目前比较常见的有两种场景：一是当后端使用mysql连接数据库时，二是数据量非常大时，很多爬虫程序做不下去，这时候用python程序进行数据采集，还能避免每次写新的爬虫代码。当然数据采集一般跟程序架构没有什么关系，一般来说后端程序都要用到多线程，然后爬虫程序通过异步io方式更新后端数据，但python里面也有很多异步的方式来进行数据采集，其中最简单的一种就是网络请求，对于数据量非常大的场景是非常实用的。
在网络请求中，常用的是get和post，而且最常用的还是post。关于并发可以看这个文章chrome中networkurls的含义及相关的问题。我知道知乎有不少大牛们也对异步这方面做了更好的总结。一般来说，如果要处理的数据量比较大，爬虫数据并发多了，性能会不够用，但是用python做数据采集就能解决。
比如需要监控后端的tomcat，利用python做个nodejs爬虫连接上采集的数据。有些爬虫，如django、webmagic、flask的程序都非常适合用python写。 查看全部
关键词文章采集源码源码文章采集支持很多场景一直在使用django做网站管理系统所以，以此为例做下推荐。思考python爬虫基础以下2点最为核心1、问题2、状态序列化、持久化以及权限控制使用cookie管理网站域名实现完整http请求，实现查看网站最新项目采集代码针对django自带的命令方法获取headers时，限制了最多4个字段个数，可能以后后面我会删除这个限制，或者增加项目代码中。
经过10多个小时的编译，终于把项目代码发布成功。源码地址：：本文由cao老师提供，仅供学习参考，不作为商业用途，转载请注明作者和出处。
某种意义上说，python只是为数据采集设计的一种工具，应用的场景比较广泛，什么场景都能用python来解决。目前比较常见的有两种场景：一是当后端使用mysql连接数据库时，二是数据量非常大时，很多爬虫程序做不下去，这时候用python程序进行数据采集，还能避免每次写新的爬虫代码。当然数据采集一般跟程序架构没有什么关系，一般来说后端程序都要用到多线程，然后爬虫程序通过异步io方式更新后端数据，但python里面也有很多异步的方式来进行数据采集，其中最简单的一种就是网络请求，对于数据量非常大的场景是非常实用的。
在网络请求中，常用的是get和post，而且最常用的还是post。关于并发可以看这个文章chrome中networkurls的含义及相关的问题。我知道知乎有不少大牛们也对异步这方面做了更好的总结。一般来说，如果要处理的数据量比较大，爬虫数据并发多了，性能会不够用，但是用python做数据采集就能解决。
比如需要监控后端的tomcat，利用python做个nodejs爬虫连接上采集的数据。有些爬虫，如django、webmagic、flask的程序都非常适合用python写。 查看全部
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关键词文章采集源码(这套飞飞源码-影视网站系统的免签约支付接口！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-04-17 09:31
关键词文章采集源码(这套飞飞源码-影视网站系统的免签约支付接口！)
2022亲测飞飞cms影视网源码下载 完全开源自带点播/自动采集/播放器+免签接口+搭建教程
飞飞的cms系统应该是很多人都知道的，在很多影视的源码中也是相当有名的cms网站！今天给大家分享的飞飞源码-电影网站系统是完全开源的版本，有用户中心，支持付费点播，一键采集，不需要买个播放器，还对接Z支付个人免签接口！总之就是一套视频网络源代码，安装后可以直接使用！
测试报告：我已经搭建了这套源代码供个人测试使用，可以顺利搭建。源码为响应式设计，可适配手机。网页url具有伪静态功能，可设置背景。自动采集没问题，源码中的前后端页面都能正常显示！视频播放也没有问题！也就是说，在我的测试过程中，没有发现任何问题！
【注意】：本套飞飞源码连接Z支付平台的免合约支付接口，下载前请务必在浏览器中运行此网址zzhifu dot com。如果能正常打开，说明支付接口没有问题。，否则要小心！如果您不需要按需付费，请随意！
另外，这套源码的后台还有很多东西需要设置。我不会一一设置。这太耗时了。当你下载学习的时候，你会慢慢自己设置体验。
源代码测试截图
下载链接
价格：29.8分
下载请点击这里立即购买【解压码：tf7p】如无特殊说明，本文资源的解压密码为： 提示：源代码采集于网络，其完整性和安全性为不保证。下载后请测试FAQ。
vip视频源代码
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关键词文章采集源码(seo采集系统SEO采集是什么意思使用一些采集工具？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 94 次浏览 • 2022-04-17 09:05
关键词文章采集源码(seo采集系统SEO采集是什么意思使用一些采集工具？)
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全自动seo采集系统，SEO采集是什么意思
SEO采集 是什么意思？使用一些采集工具，比如：优采云，或者任何cms采集工具采集下文章都可以调用bulk采集@ >，然后使用SEO工具
有趣的seo大数据url采集，大数据采集系统，有什么用？
大数据采集系统，有什么用？一是大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数据
cms自动采集逐浪cmsv8系统基于优采云等第三方软件采集解决方案
变焦！追cms从V8开始支持，完全基于dotNET核心框架开发，同时接入第三方采集支持。第一个支持是著名的优采云采集 软件。
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人工智能网络营销系统好不好？人工智能seo系统好用吗？这个问题是个好问题。目前还没有真机上市，无法通过实际实践验证。但我的经验告诉我
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优采云采集器seo，如何用 优采云采集器采集关键词 排名
优采云采集器和优采云采集器采集关键词怎么排，只能给你采集一些文章内容，但是不会给你的关键词带来排名，还是需要自己去了解
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关键词文章采集源码(python简单的发卡系统讲解初步的实现思路！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 425 次浏览 • 2022-04-16 13:01
关键词文章采集源码(python简单的发卡系统讲解初步的实现思路！)
Flask 是一个简单的 Python 网络框架。它不仅可以制作网站，还可以制作api接口。这次基于seo，可以生成一个简单的关键词排名查询界面。SEO从业者查询关键词的排名。下面主要说明初步的实现思路。
一、数据库方面
数据库方面，使用flask中的SQLAlchemy模块创建数据表，在数据表中创建需要的字段。在这里，创建了令牌字段和数量字段。
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3306/seo_tool'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
self.num = num
二、md5 加密
为了防止传入的token值相同，这里对token进行了md5加密，这样就不会出现相同的token，保证了数据的唯一性。通过组合 salt 和 md5 生成随机令牌值
def add_salt():
key = 'danmoln'
num = '123456789'
str_1 = string.ascii_letters
rand_code = random.sample(num+str_1,6)
salt = ''.join(rand_code)
token = get_md5(salt+key)
return token
def get_md5(token):
h = hashlib.md5()
h.update(token.encode('utf-8'))
return h.hexdigest()
传入数据时，会在数据库中生成不同的token值
最后通过调用接口可以查询到关键词的排名数据
现在我做的界面还在测试中，以后会稳定运行，开放给大家使用。并且最近推出了一个简单的发卡系统，并将快排的源码放到了这个系统中。需要购买的客户可以扫描支付宝进行购买。购买成功后会自动发送百度网盘信息。Vx关注：淡墨流年pyseo私信我！ 查看全部
Flask 是一个简单的 Python 网络框架。它不仅可以制作网站，还可以制作api接口。这次基于seo，可以生成一个简单的关键词排名查询界面。SEO从业者查询关键词的排名。下面主要说明初步的实现思路。
一、数据库方面
数据库方面，使用flask中的SQLAlchemy模块创建数据表，在数据表中创建需要的字段。在这里，创建了令牌字段和数量字段。
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3306/seo_tool'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
self.num = num
二、md5 加密
为了防止传入的token值相同，这里对token进行了md5加密，这样就不会出现相同的token，保证了数据的唯一性。通过组合 salt 和 md5 生成随机令牌值
def add_salt():
key = 'danmoln'
num = '123456789'
str_1 = string.ascii_letters
rand_code = random.sample(num+str_1,6)
salt = ''.join(rand_code)
token = get_md5(salt+key)
return token
def get_md5(token):
h = hashlib.md5()
h.update(token.encode('utf-8'))
return h.hexdigest()
传入数据时，会在数据库中生成不同的token值
最后通过调用接口可以查询到关键词的排名数据
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关键词文章采集源码(python简单的发卡系统讲解初步的实现思路！)
Flask 是一个简单的 Python 网络框架。它不仅可以制作网站，还可以制作api接口。这次基于seo，可以生成一个简单的关键词排名查询界面。SEO从业者查询关键词的排名。下面主要说明初步的实现思路。
一、数据库方面
数据库方面，使用flask中的SQLAlchemy模块创建数据表，在数据表中创建需要的字段。在这里，创建了令牌字段和数量字段。
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3306/seo_tool'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
self.num = num
二、md5 加密
为了防止传入的token值相同，这里对token进行了md5加密，这样就不会出现相同的token，保证了数据的唯一性。通过组合 salt 和 md5 生成随机令牌值
def add_salt():
key = 'danmoln'
num = '123456789'
str_1 = string.ascii_letters
rand_code = random.sample(num+str_1,6)
salt = ''.join(rand_code)
token = get_md5(salt+key)
return token
def get_md5(token):
h = hashlib.md5()
h.update(token.encode('utf-8'))
return h.hexdigest()
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关键词文章采集源码(本程序采用ACCESS，或直接放虚拟空间里运行也可以 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 647 次浏览 • 2022-04-15 23:38
关键词文章采集源码(本程序采用ACCESS，或直接放虚拟空间里运行也可以
)
本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
如果您想自己修改替换的同义词，请打开keyword.mdb并按照格式添加。key1 字段是替换前的单词，key2 是替换后的单词。
要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
1、本程序是我们团队在XP+IIS环境下开发的，不存在版权问题，请放心使用。
2、在使用本程序修改您的数据库之前，请备份您自己的数据。我们的团队不对数据丢失等任何问题负责。
3、请在每个数据库上只运行一次这个程序。多次运行同一个数据库可能会导致 关键词 重复。
4、如果您有更好的建议或意见，欢迎与我们共同探讨发展。
开发前言：
数字 6.22、6.28、7.18 被认为是许多网站管理员和 SEOer 头疼的问题。
哪个站没有采集指向文章？
有的网站采集已经好几年了，文章数万。实在是舍不得一次性全部删除。
不删，百度直接K你不讨论。
于是我们想到了开发一个程序，把数据库中采集的文章中的一些词替换掉，这样搜索引擎就认不出来了，就是采集。
祝大家好运。
1、demo程序中使用的mdb.mdb是科讯的数据库，请替换成自己的数据库。
2、请配置config.asp文件中的设置。
3、请务必在运行之前自行备份您的数据库。
有关更多说明，请参阅
查看全部
)
本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
如果您想自己修改替换的同义词，请打开keyword.mdb并按照格式添加。key1 字段是替换前的单词，key2 是替换后的单词。
要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
1、本程序是我们团队在XP+IIS环境下开发的，不存在版权问题，请放心使用。
2、在使用本程序修改您的数据库之前，请备份您自己的数据。我们的团队不对数据丢失等任何问题负责。
3、请在每个数据库上只运行一次这个程序。多次运行同一个数据库可能会导致 关键词 重复。
4、如果您有更好的建议或意见，欢迎与我们共同探讨发展。
开发前言：
数字 6.22、6.28、7.18 被认为是许多网站管理员和 SEOer 头疼的问题。
哪个站没有采集指向文章？
有的网站采集已经好几年了，文章数万。实在是舍不得一次性全部删除。
不删，百度直接K你不讨论。
于是我们想到了开发一个程序，把数据库中采集的文章中的一些词替换掉，这样搜索引擎就认不出来了，就是采集。
祝大家好运。
1、demo程序中使用的mdb.mdb是科讯的数据库，请替换成自己的数据库。
2、请配置config.asp文件中的设置。
3、请务必在运行之前自行备份您的数据库。
有关更多说明，请参阅
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本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
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要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
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有关更多说明，请参阅
关键词文章采集源码(网站后台管理路径你的网址/guanli.asp默认密码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-04-15 07:35
关键词文章采集源码(网站后台管理路径你的网址/guanli.asp默认密码)
综合的
更新时间
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29/64
购买源码联系客服/进群
网站所有可修改的信息和广告均可在后台更改，后台未提供的请勿随意更改。网站后台管理路径你的URL/guanli/admin.asp 默认密码1 如果你觉得后台不安全，可以直接删除guanli目录。老用户升级只需要上传文件play.asp
2010/05/03 查看图表 5719
改编自E_book，可随意修改或传播原作者：无效请自行修改，或关注我的博客，有时间我会修改
2010/05/01 刀视图图3023
功能介绍1、所有资源都保存在本地，包括图片等2、访问首页会自动更新最新软件3、自定义页面标题，关键词，描述信息< @4、自定义静态缓存时间
2010/04/30 papy 查看图 3175
将所有程序上传到空间（ASP），打开后台：你的域名/admin.asp，用户名和密码都是admin，设置好基本设置，更改广告和链接使用。使用过程中不需要自己更新内容，源网站更新，你的网站会立即显示更新，是新手站长的最佳选择。不要随意修改config.asp，这个文件中的所有项都可以在后台修改。升级：修复了内容页面部分页面显示不正确的问题，以及后台的几个小问题。
2010/04/20 查看图表 4226
优酷视频搜索——Soku()上线，可以选择在优酷搜索视频，也可以全网搜索视频，也可以根据视频时长、发布时间、分辨率等信息进行搜索。Gonten写了一个视频搜索小偷程序，文件不多，代码也很少，但是搜索还可以。文件压缩包共21KB。有兴趣的朋友可以下载看看。对于那些想学习编写小偷程序的人来说，这是一个非常好的例子。
2010/04/20 查看图表 3088
奇奇小偷单机游戏下载站，免维护，全自动更新小偷程序，有后台版！背景：/admin_qiqi/index.asp密码：qiqi
2010/04/19 查看图表 3614
《多站小偷（设置导航站/优酷视频/百度音乐/QVOD电影索引/开机小说）-免费版》是【鼎信网络】推出的免费ASP程序，版权归【鼎信网络】所有，任何单位个人不得将此程序修改为商业程序，谢谢。v1.2更新内容：新增电影下载功能，修复部分页面地址转换错误，新增一套模板布乐，详情请看演示站
2010/04/16 鼎新网络查看图5187
国产软件小偷程序MRP游戏| MRP软件APP游戏| APP软件MET游戏| Iava 游戏 AXF 游戏 | PC软件手机资讯|
2010/04/13 前沿互联-小峰查看图2474
改变之前游戏图表系统代码中隐藏的采集的限制。本系统将采集规则完全分离，放在一个xml文件中进行独立配置，方便日后的目标游戏。在网站页面调整的时候做相应的采集规则调整，完全不用改代码。
2010/04/12 查看图表 3987
网上有很多QVOD电影网站，但是QVOD搜索不多。这个程序可以在线搜索QVOD电影并列出播放页面地址！该程序是一个小偷程序，免维护和免更新。节省您的时间。请在CONFIG.ASP中修改站点的站点名称、流量统计代码等，修改为自己上传到空间，可以使用ddjsfile文件夹中的js作为广告文件，可以添加修改根据需要。bottom.asp 为底层版权等信息，可自行修改，方便实用。第一次写小偷程序，代码有点混乱，但是
2010/04/08 查看图表 5048
ZL百度搜索盗贼，包括网页盗贼和视频盗贼。主页可能类似于百度。如果您不喜欢INDEX.ASP 的风格，请删除INDEX.ASP。index.htm 的样式和百度的差不多。视频小偷的内容来自/V目录下的百度视频
2010/04/01 博客 张莉 查看地图 2688
config.php 配置简单小偷TG beta
2010/03/27 TG查看图2709
华君软件园动画我重新加了一个背景，不懂的可以轻松管理。后台地址文件Admin.Asp管理密码topzm可以在后台添加三个广告，也可以不使用后台添加。它可以添加到 Inc 目录中。在 Ad_Head.Asp 中添加广告 Ad_Top.Asp Ad_Bottom.Asp。Link.Asp是友情链接文件，请勿删除。如果您删除该程序，您将无法使用它，并且找不到该文件。管理员密码：hyuong7099
2010/03/25 查看图表 2507
小偷采集UFO的文章视频文件均小于10K，请在CONFIG.ASP中修改网站头像和地址请在LINK.ASP中修改友情链接和流量统计代码
2010/03/23 查看图表 2286
使用说明 上传所有程序到空间（ASP），打开后台：你的域名/admin.asp，设置好基本设置，修改广告和友情链接，就可以使用了。使用过程中不需要自己更新内容，源网站更新，你的网站会立即显示更新，是新手站长的最佳选择。
2010/03/23 飞兔网购导航图2239 查看全部
综合的
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关键词文章采集源码(其他插件推荐【小说阅读器采集】配置，一键采集生成整本)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-04-14 04:00
关键词文章采集源码(其他插件推荐【小说阅读器采集】配置，一键采集生成整本)
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【小说阅读器】专业图书出版、管理、阅读插件
【全书采集】无需配置，一键生成全书采集
【PDF库系统】 专业的PDF文档发布、管理、阅读插件
【在线阅读PDF附件】在线阅读帖子中的pdf附件和txt附件，支持手机
【分享帖奖励积分】可以作为常用的社交分享插件，还有打赏功能
【在线时间兑换积分】用户登录时间兑换积分奖励
【手机模板A家】 漂亮实用的手机模板
【手机模板C系列】简单好用的手机模板
=================================================
特征
后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
在前台发帖时，可以采集单微信文章，只需在插件中设置启用版块和用户组即可。
去demo站点看看采集之后发帖的效果
常见问题
主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
9、支持帖子、门户文章审核功能
指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
本插件为开源产品，按国家规定不列入退换货清单。因此，一经购买，在任何情况下均不支持以任何理由退款。安装即表示您已同意本声明。
变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
变更日志
1、通过 URL 批量加载采集
2、优化和修复
变更日志
1、优化采集失败提示
2、优化图片采集提高成功率
3、 已知错误修复
1.9.3更新日志
1、偶尔采集修复图片失败采集
2、提示需要输入验证码导致的失败
3、其他优化和修复
专业版1.9 更新日志
1、添加发布为帖子并发布到门户的评论功能。如果选择【是】，发布后必须到后台--内容--内容审核。通过后其他用户可以在前台看到
2、优化和修复bug
专业版1.8 更新日志
修复已知错误
优化采集程序
专业版1.7 更新日志
1、修复按微信采集无法使用的问题
2、取消计划任务避免ip锁
专业版1.6.2 更新日志
本版本为bug修复版，主要修复如下
1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
2、优化封面设置程序，支持jpg、gif、png
3、其他已知错误修复
专业版1.6 更新日志
1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
2、优化采集程序
3、修复一些bug
专业版1.5.1 更新日志
这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
2、采集向记录和其他页面添加全选按钮
下次更新通知
将增加自动设置帖子封面的功能
专业版1.5 更新日志
1、增加前台发帖时插入微信功能文章
2、优化和修复bug
专业版1.4 更新日志
1、按关键字添加采集
2、优化采集程序增加体验
3、错误修复
专业版1.3 更新日志
1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
2、批量发帖到论坛帖子时，可以单独设置每个帖子使用的发帖人
专业版1.2 更新日志
1、添加搜索功能，输入公众号，搜索结果点击自动填充
2、采集所有图片本地化
3、已经采集添加了一个删除链接到待处理的存储页面
4、错误修复
专业版1.1 更新日志
1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
2、修复一个小错误
运行环境：discuzX3.1 discuzX3.2
适用编码：简体中文 繁体中文 简体中文 UTF8 繁体中文 UTF8
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特征
后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
在前台发帖时，可以采集单微信文章，只需在插件中设置启用版块和用户组即可。
去demo站点看看采集之后发帖的效果
常见问题
主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
9、支持帖子、门户文章审核功能
指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
本插件为开源产品，按国家规定不列入退换货清单。因此，一经购买，在任何情况下均不支持以任何理由退款。安装即表示您已同意本声明。
变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
变更日志
1、通过 URL 批量加载采集
2、优化和修复
变更日志
1、优化采集失败提示
2、优化图片采集提高成功率
3、 已知错误修复
1.9.3更新日志
1、偶尔采集修复图片失败采集
2、提示需要输入验证码导致的失败
3、其他优化和修复
专业版1.9 更新日志
1、添加发布为帖子并发布到门户的评论功能。如果选择【是】，发布后必须到后台--内容--内容审核。通过后其他用户可以在前台看到
2、优化和修复bug
专业版1.8 更新日志
修复已知错误
优化采集程序
专业版1.7 更新日志
1、修复按微信采集无法使用的问题
2、取消计划任务避免ip锁
专业版1.6.2 更新日志
本版本为bug修复版，主要修复如下
1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
2、优化封面设置程序，支持jpg、gif、png
3、其他已知错误修复
专业版1.6 更新日志
1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
2、优化采集程序
3、修复一些bug
专业版1.5.1 更新日志
这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
2、采集向记录和其他页面添加全选按钮
下次更新通知
将增加自动设置帖子封面的功能
专业版1.5 更新日志
1、增加前台发帖时插入微信功能文章
2、优化和修复bug
专业版1.4 更新日志
1、按关键字添加采集
2、优化采集程序增加体验
3、错误修复
专业版1.3 更新日志
1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
2、批量发帖到论坛帖子时，可以单独设置每个帖子使用的发帖人
专业版1.2 更新日志
1、添加搜索功能，输入公众号，搜索结果点击自动填充
2、采集所有图片本地化
3、已经采集添加了一个删除链接到待处理的存储页面
4、错误修复
专业版1.1 更新日志
1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
2、修复一个小错误
运行环境：discuzX3.1 discuzX3.2
适用编码：简体中文 繁体中文 简体中文 UTF8 繁体中文 UTF8
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关键词文章采集源码(其他插件推荐【小说阅读器采集】配置，一键采集生成整本)
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后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
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主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
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指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
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变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
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2、优化和修复
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1、优化采集失败提示
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1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
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1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
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这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
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3、错误修复
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1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
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3、已经采集添加了一个删除链接到待处理的存储页面
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1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
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关键词文章采集源码(尖站网虚拟资源交易平台2/3/201801:30摘要:免费建站程序 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-04-13 23:17
关键词文章采集源码(尖站网虚拟资源交易平台2/3/201801:30摘要:免费建站程序
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相关话题
爱站网站长查询网站源码下载
2/3/2018 01:10:20
爱站网，对SEO稍有了解的朋友应该都知道。使用爱站网站的站长工具，可以方便快捷地查询到很多关于网站的相关信息，比如SEO基本信息，同一IP下有多少个网站，以及记录相关信息，域名年龄，网站速度，服务器等相关信息。下面笔者给大家分享一个我在网上看到的用ASP开发的伪爱站net程序的源代码。软件名称：伪爱站网站长工具软件运行环境：ASP+ACCESS软件大小：7.43MB软件语言：简体中文
笑话站源码_笑话网源码_PHP开发pc+wap+APP+采集接口
2/3/2018 01:11:42
总结：笑话站源码_笑话网源码_PHP开发pc+wap+APP+采集接口
黄宏仁：采集site网站模板对SEO的影响
2009 年 10 月 27 日 10:55:00
当我推送回复网友的问题时，发现很多站长朋友喜欢做采集站，圈出搜索引擎的流量，然后投放广告赚取一些微薄的利润。大家都知道搜索引擎对原创sex文章情有独钟，但是对于采集网站的站长来说，做原创sex文章那是不行的，甚至可能连 伪原创 都不愿意参与这种耗时费力的工作。
建展虚拟资源交易平台
2018 年 2 月 3 日 01:08:30
总结：免费建站程序凡客建站免费程序源码
如何善用博客或网站上的标签？
28/1/2010 08:55:00
用于博客和 网站 的强大但未充分利用的工具之一是标记页面或博客文章。有效地使用标签并不容易。在这篇文章中，我将通过几个例子来说明如何使用标签来充分利用它们，以及需要注意的问题和一些高级策略。
网站优化：TAG标签更有益。你用过网站吗？
15/7/2013 14:20:00
一些随处可见的大型网站已经熟练使用了TAG标签，今天想和大家讨论这个话题，因为很多中小型网站往往忽略了TAG标签的作用TAG标签我什至不知道TAG标签能给网站带来什么好处，所以今天给大家详细分享一下。
资源保护采集：如何处理产品保护采集？
2017 年 8 月 9 日 14:35:00
笔者对资源盗窃做了一定的介绍和分析，并分享了一些保护措施，希望对大家有所帮助。
说说做源码下载站的一点心得
2007 年 6 月 12 日 11:22:00
源码资源好找，我们也可以在一些更新比较快的大型源码站点采集一些资源。百度和谷歌不是用来读书的。多搜索积累自己的源码资源。如果你打算靠采集来积累，建议你不要看下面的，对你没有帮助。
如何使用免费的网站源代码
2018 年 7 月 8 日 10:16:55
如何使用免费的 网站 源代码？第一点：免费源代码的选择。第二点：免费源广告文件被删除。第三点：免费源代码的修改。免费网站源代码尽量选择网站下载站自己做测试下载，需要有一定的修改能力。
什么是标签页？如何优化标签页？
27/4/202010:57:11
什么是标签页？如何优化标签页？标签页是很常用的，如果用得好，SEO效果会很好，但是很多网站标签页使用不当，甚至可能产生负面影响，所以这是一个很好的问题。但是这个问题
何时使用标签进行 SEO
2007 年 16 月 11 日 05:47:00
SEOer 在使用标签优化甚至垃圾邮件方面有着悠久的历史。但是使用标签来优化网站真的那么容易吗？
优采云：无需编写采集规则即可轻松采集网站
19/6/2011 15:37:00
长期以来，大家一直在使用各种采集器或网站程序自带的采集功能。它们有一个共同的特点，就是需要编写采集规则。从采集到文章，这个技术问题对于初学者来说不是一件容易的事，对于资深站长来说也是一项艰巨的工作。那么，如果你做站群，每个站必须定义一个采集规则，
Tag技术在网站优化中的作用
25/8/2017 15:21:00
标签（中文称为“标签”）是一种组织和管理在线信息的新方式。它不同于传统的关键词搜索文件本身，而是一种模糊而智能的分类。标记（tag）是一种更灵活有趣的日志分类方式。您可以为每条日志添加一个或多个标签（tags），然后您就可以看到东行日志上所有与您使用相同标签的日志。日志，因此和其他
血与泪的教训：过度采集to网站by K
2009 年 2 月 12 日 16:41:00
网站成立初期，为了丰富网站的内容，采集成为站长的王牌和必杀技。如何控制采集采集的数量和过量@>的后果可能是很多站长需要学习和理解的。
爱站网络上线网站PK功能
2013 年 2 月 8 日 11:43:00
近日，爱站net推出了一个名为网站PK的功能，主要用于对比两个网站的各种SEO数据。这样方便了解我站和竞争对手站的差距。我觉得这个工具很有价值，而且是一个新功能，所以推荐给大家。
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爱站网络上线网站PK功能
2013 年 2 月 8 日 11:43:00
近日，爱站net推出了一个名为网站PK的功能，主要用于对比两个网站的各种SEO数据。这样方便了解我站和竞争对手站的差距。我觉得这个工具很有价值，而且是一个新功能，所以推荐给大家。
关键词文章采集源码( 苹果CMS采集支持自定义表单/自定义多自定义，SEO优化)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 152 次浏览 • 2022-04-13 23:10
关键词文章采集源码(
苹果CMS采集支持自定义表单/自定义多自定义，SEO优化)
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电影APP对接源码
Applecms采集，Applecms系统是网站影视管理系统，但市场很少支持Applecms文章数据采集的采集器基本需要马内，苹果cms站长免费需要关键词pan采集,伪原创@ >，发布并可以一键推送百度、神马、360、搜狗采集器，最好提供一些相关的SEO优化设置。今天，我们来聊聊苹果cms采集。
Applecms采集支持自定义表单/字段、自定义数据表、一对一和一对多自定义字段，可以处理复杂的数据内容需求。 Applecms采集器可以是多站点/多站点系统可以创建多站点。站点、后台、用户中心可以绑定独立的域名。
Applecms的高级模板设计支持母版页和本地页等公共页面，提高了复用性，让网站模板更加高效便捷。苹果cms扩展灵活，支持多终端，可拆卸插件设计，可为小程序、APP等终端提供数据接口。
苹果cms千万级负载，http缓存+后台缓存+专业数据优化，大数据大流量下也能快速响应。苹果cms企业级安全，系统从底层防止Sql注入、CSRF、暴力破解等攻击，可通过公安部三级安全考核。
选择关键词时，不要选择索引高的关键词，而是选择索引低的关键词，等待关键词的优化具有很高的指数。索引低的关键词应该收录一个索引高的关键词，比如苹果的cmsSEO优化，它收录两个索引比较高的关键词，SEO优化和苹果< @cms。先优化苹果cms，再慢慢优化SEO优化。 网站的好处之一就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
网站选择关键词的时候，不要选择索引高的关键词，一定要选择索引比较低的关键词，当优化继续进行，优化指数将高达关键词。具有低索引的 关键词 应该收录具有高索引的 关键词。例如，苹果cms SEO优化包括SEO优化和苹果cms。高关键词，先优化苹果cms，慢慢优化SEO优化。 网站一个好处就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
挖掘长尾关键词只需要在首页和栏目页使用。可以直接使用页面常用名，挖掘长尾词的工作量会比较低。因为首页和栏目页不能使用太多的长尾词，所以一栏最多可以优化3个关键词。增加页面上关键词的频率。很多做网站的人基本上没有注意到关键词频率的增加，因为他们觉得无处可加。例如，你可以在所有这些地方添加它们，你可以在底部和故事的介绍中添加它们等等。
其实很多关键词可以在我们的网站过滤页面优化，很多网站过滤页面标题一样，这是不行的。标题会根据不同的过滤器而变化。其实网站的外部优化很重要，因为网站的页面质量很低。比如首页基本都是名字和图片，其他文字很少，所以要加一些外链。这里可以到网站目录平台提交网站，这样添加的外链比购买的好。 网站 的另一个好处是，如果 网站 做得足够好，用户自然会向您发送反向链接。
需要与同行交换友好链接网站。一定要交换权重相近的网站s，如果你有足够的钱，可以购买权重6和7的大网站s的链接。这种类型的伪原创7@ >附属链接效果很好。相同的友好链接名称首先是一个小索引关键词，然后在优化时会被替换为一个大索引关键词。今天，关于苹果的cms采集的方法，我会在下一期在这里分享更多的SEO相关知识。返回搜狐，查看更多 查看全部
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Applecms采集，Applecms系统是网站影视管理系统，但市场很少支持Applecms文章数据采集的采集器基本需要马内，苹果cms站长免费需要关键词pan采集,伪原创@ >，发布并可以一键推送百度、神马、360、搜狗采集器，最好提供一些相关的SEO优化设置。今天，我们来聊聊苹果cms采集。
Applecms采集支持自定义表单/字段、自定义数据表、一对一和一对多自定义字段，可以处理复杂的数据内容需求。 Applecms采集器可以是多站点/多站点系统可以创建多站点。站点、后台、用户中心可以绑定独立的域名。
Applecms的高级模板设计支持母版页和本地页等公共页面，提高了复用性，让网站模板更加高效便捷。苹果cms扩展灵活，支持多终端，可拆卸插件设计，可为小程序、APP等终端提供数据接口。
苹果cms千万级负载，http缓存+后台缓存+专业数据优化，大数据大流量下也能快速响应。苹果cms企业级安全，系统从底层防止Sql注入、CSRF、暴力破解等攻击，可通过公安部三级安全考核。
选择关键词时，不要选择索引高的关键词，而是选择索引低的关键词，等待关键词的优化具有很高的指数。索引低的关键词应该收录一个索引高的关键词，比如苹果的cmsSEO优化，它收录两个索引比较高的关键词，SEO优化和苹果< @cms。先优化苹果cms，再慢慢优化SEO优化。 网站的好处之一就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
网站选择关键词的时候，不要选择索引高的关键词，一定要选择索引比较低的关键词，当优化继续进行，优化指数将高达关键词。具有低索引的 关键词 应该收录具有高索引的 关键词。例如，苹果cms SEO优化包括SEO优化和苹果cms。高关键词，先优化苹果cms，慢慢优化SEO优化。 网站一个好处就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
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选择关键词时，不要选择索引高的关键词，而是选择索引低的关键词，等待关键词的优化具有很高的指数。索引低的关键词应该收录一个索引高的关键词，比如苹果的cmsSEO优化，它收录两个索引比较高的关键词，SEO优化和苹果< @cms。先优化苹果cms，再慢慢优化SEO优化。 网站的好处之一就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
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郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2022-05-08 06:38
郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
昨天花了点时间把郑刚SEO培训这个网站做了简单的页面调整，主要改造的是采集页。
这个网站是用WP做的，所以，如果你也是用WP建站或用来采集内容，可以收藏下这篇文章，这都是亲测有效的代码和操作方法。
主要目地是，让采集来的页面改变和原内容不一样，起码有增益，进一步提升页面收录机率。
1、自动调用随机TAG标签和自定义数量
1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
把上面这段代码放在functions.php页最底部，点保存即可。记得把这中间的网址换成你的网址。
第2步修改页面2：single.php
】，郑景承SEO培训提供在线实战SEO最新视频，优化工具，加微信611247免费领取SEO教程。<br /> 查看全部
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这个网站是用WP做的，所以，如果你也是用WP建站或用来采集内容，可以收藏下这篇文章，这都是亲测有效的代码和操作方法。
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1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
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第2步修改页面2：single.php
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郑景承：wordpress采集页简单改造调用代码和说明，提升收录量
昨天花了点时间把郑刚SEO培训这个网站做了简单的页面调整，主要改造的是采集页。
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主要目地是，让采集来的页面改变和原内容不一样，起码有增益，进一步提升页面收录机率。
1、自动调用随机TAG标签和自定义数量
1、【修改页面：single.php】
<br />
只需要把这上面这个代码放在你的任意想放的页面或位置，就能直接调用出随机的TAG标签，后面的9就是代表调用9个，这个是每个页面调用和都不同。叫随机标签。
原因：这个动作是让每个页面调用不同随机标签，提升标签页收录机率和入口，因为WP主要排名多是TAG标签页。
2、采集内容页插入随机图片**
第1步修改页面1：functions.php
/* 文章随机插图 */<br />function catch_that_image() {<br />global $post, $posts;<br />$first_img = '';<br />ob_start();<br />ob_end_clean();<br />$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);<br />$first_img = $matches [1] [0];<br />if(empty($first_img)){ //Defines a default image<br />$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";<br />}<br />return $first_img;<br />}<br />
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第2步修改页面2：single.php
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按键写入表格的应用（保存seo查关键词的排名）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-05-07 12:32
按键写入表格的应用（保存seo查关键词的排名）
本期文章讲两个知识点，一是把数据写入表格。二是通过api数据接口获取关键词在百度上的排名情况。
先来说如何把数据写入表格当中，用过采集软件的朋友，可能接触过这么一种文件格式（.csv），这个格式在百度百科里面描述的名字叫“逗号分隔值”，但是从文件图标上来看，和excel表格是一样的，也就是说它也是支持office办公软件打开的。
通过它名字“逗号分隔值”，我们其实可能猜测到，它是可以通过逗号进行分隔的，这个也是它的最大特点。具体来说就是当写入的内容中，有英文状态下的的逗号，就会以逗号分开，放入表格中的不同“列”中。
比如写入的内容是qwe,sdf
看到的效果就是下面这样~
当然，这个csv文件如果用记事本打开，还是显示qwe,sdf
它的用处是啥呢？
对比上面两张图，记事本显示的是一行内容，而csv通过表格工具打开以后是显示一行两列。这样如果多类数据写入的话，就可以实现分列展示。后期需要数据运算处理，直接转化成表格的xls格式，非常方便。
第二个知识点，通过api接口获取关键词在百度搜索中的排名情况。
这里用的是站长工具的api数据接口，
这个接口每天有500个的免费查询量，对于普通的网站的SEO查询是足够了。对于做网站优化，网络推广的朋友还有有一些用处的。
先看看它的API文档：
对于api对接，常见的就是get和post两种方式，本期的案例中两种都支持，那么对于都支持的我们就用相对简单的get方式。
下面我们开始具体的操作，新建一个csv文件，和新建txt一样，直接用file.write命令。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
file.Write (路径, "")
生成好csv以后，接下来是要对接api接口了，先去申请一个key，这个需要注册，这里如果你仅仅为了测试，直接用我的：
"c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
每天500的免费量，很可能用的人多，一会儿就没有了。这里建议大家自己申请，如果测试无法使用，可能就是这个原因了。
我们以在百度上搜索“按键精灵安卓版教程”这个关键词为例，看看我在简书上发文章的页面的排名情况。为了能够有数据，这里我刻意找了一个有排名的页面来做案例。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
Dim 路径1="/sdcard/pictures/未有排名.csv"
file.Write (路径, "")
file.Write (路径1, "")
Import "shanhai.lua"
Dim key="c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
Dim 域名=""
Dim 关键词="按键精灵安卓版教程"
Dim m=ShanHai.GetHttp(""&key&"&domainName="&域名&"&keyword="&关键词)
TracePrint m
Dim a=Encode.JsonToTable(m)
If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
Dim y=a["Result"]["Ranks"][1]["Title"]
TracePrint 关键词&"----"&y&"----"&"首页第"&x(1)&"位"
File.writeline(路径,1,关键词&","&y&","&"首页第"&x(1)&"位")
End If
Else
File.writeline(路径1,1,关键词)
End If
End If
有排名就可以看到如下效果：关键词+网站标题+百度排名情况
当然这里我还用另外一个csv文件，存储没有排名的关键词，留做备份之后着重优化的词语。
由于之前有多期教程讲过api对接以及返回值为json的提取方式，这里就不重新写了。
需要有几点注意的地方：
一、我在测试时候，url.get命令当网址是拼接的时候，获取不到数据，所以选用了同样功能的山海命令。
二、这个案例中我只写了一个关键词的测试，如果是多个关键词的，可以循环获取。
三、使用脚本时，不能打开csv，否则无法写入数据到csv中，导致脚本报错。
四、这个api数据接口支持批量获取数据，自行研究下吧。
好了，本期内容就这些，
如果觉得文章还不错，麻烦点一下右下角的“在看”，谢谢！ 查看全部
本期文章讲两个知识点，一是把数据写入表格。二是通过api数据接口获取关键词在百度上的排名情况。
先来说如何把数据写入表格当中，用过采集软件的朋友，可能接触过这么一种文件格式（.csv），这个格式在百度百科里面描述的名字叫“逗号分隔值”，但是从文件图标上来看，和excel表格是一样的，也就是说它也是支持office办公软件打开的。
通过它名字“逗号分隔值”，我们其实可能猜测到，它是可以通过逗号进行分隔的，这个也是它的最大特点。具体来说就是当写入的内容中，有英文状态下的的逗号，就会以逗号分开，放入表格中的不同“列”中。
比如写入的内容是qwe,sdf
看到的效果就是下面这样~
当然，这个csv文件如果用记事本打开，还是显示qwe,sdf
它的用处是啥呢？
对比上面两张图，记事本显示的是一行内容，而csv通过表格工具打开以后是显示一行两列。这样如果多类数据写入的话，就可以实现分列展示。后期需要数据运算处理，直接转化成表格的xls格式，非常方便。
第二个知识点，通过api接口获取关键词在百度搜索中的排名情况。
这里用的是站长工具的api数据接口，
这个接口每天有500个的免费查询量，对于普通的网站的SEO查询是足够了。对于做网站优化，网络推广的朋友还有有一些用处的。
先看看它的API文档：
对于api对接，常见的就是get和post两种方式，本期的案例中两种都支持，那么对于都支持的我们就用相对简单的get方式。
下面我们开始具体的操作，新建一个csv文件，和新建txt一样，直接用file.write命令。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
file.Write (路径, "")
生成好csv以后，接下来是要对接api接口了，先去申请一个key，这个需要注册，这里如果你仅仅为了测试，直接用我的：
"c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
每天500的免费量，很可能用的人多，一会儿就没有了。这里建议大家自己申请，如果测试无法使用，可能就是这个原因了。
我们以在百度上搜索“按键精灵安卓版教程”这个关键词为例，看看我在简书上发文章的页面的排名情况。为了能够有数据，这里我刻意找了一个有排名的页面来做案例。
Dim 路径="/sdcard/pictures/排名.csv"
Dim 路径1="/sdcard/pictures/未有排名.csv"
file.Write (路径, "")
file.Write (路径1, "")
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Dim key="c40fa0ee91ea4e2f8fbf3"
Dim 域名=""
Dim 关键词="按键精灵安卓版教程"
Dim m=ShanHai.GetHttp(""&key&"&domainName="&域名&"&keyword="&关键词)
TracePrint m
Dim a=Encode.JsonToTable(m)
If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
Dim y=a["Result"]["Ranks"][1]["Title"]
TracePrint 关键词&"----"&y&"----"&"首页第"&x(1)&"位"
File.writeline(路径,1,关键词&","&y&","&"首页第"&x(1)&"位")
End If
Else
File.writeline(路径1,1,关键词)
End If
End If
有排名就可以看到如下效果：关键词+网站标题+百度排名情况
当然这里我还用另外一个csv文件，存储没有排名的关键词，留做备份之后着重优化的词语。
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二、这个案例中我只写了一个关键词的测试，如果是多个关键词的，可以循环获取。
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If a["Reason"] = "成功" Then
If UBOUND(a["Result"]["Ranks"]) > -1 Then
If InStr(1, a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"], "1-")>0 Then
Dim x=split(a["Result"]["Ranks"][1]["RankStr"],"-")
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数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-05-04 17:01
数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：
计算机基础知识
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
数据存储
(1)安装篇
(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
数据清洗数据实验室搭建Part1引言
我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
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我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：
计算机基础知识
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
数据存储
(1)安装篇
(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
数据清洗数据实验室搭建Part1引言
我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
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数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：
计算机基础知识
(1)
编程基础
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
数据采集
(1)
(2)
(3)本期内容：数据治理 | 数据采集实战：动态网页数据采集
数据存储
(1)安装篇
(2)管理篇
(3)数据导入
(4)
数据清洗数据实验室搭建Part1引言
我们上一篇推文 中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子： ，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为： ，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的 按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方 按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面 p 为变化的参数，每点击一次， p 就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br />import time<br /><br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br /> }<br /> print(result)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用 pandas 第三方模块来实现，需要 pip install pandas 进行安装。
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br />import time<br />import pandas as pd # 导入模块<br /><br /># 创建一个数据集,用来保存数据<br />data_set = [<br /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br />]<br />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br /> # 利用format构造URL<br /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br /> # 发送请求获取响应<br /> res = requests.get(url=url)<br /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br /> info_dic = res.json()<br /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br /> for info in info_dic['data']:<br /> result = {<br /> 'title': info['title'],<br /> 'date': info['time'],<br /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br /> }<br /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br /> info_list = list(result.values())<br /> # 添加到数据集<br /> data_set.append(info_list)<br /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br /><br /># 保存成为csv文件<br />df = pd.DataFrame(data_set)<br />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br />
星标⭐我们不迷路！想要文章及时到，文末“在看”少不了！
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数据Seminar
这里是大数据、分析技术与学术研究的三叉路口
文| 《大数据时代社科研究数据治理实务手册》
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-05-04 17:01
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i 查看全部
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i 查看全部
【爬虫实战教程】通过搜狗搜索采集微信文章
一.场景简介
1.场景描述：通过搜狗采集微信公众号的文章
2.入口网址：%E5%89%8D%E5%97%85&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=
3.采集内容：
采集搜狗微信平台中，关键词搜索出来的微信公众号文章的标题、正文、作者、公众号名称等。
二.思路分析
|配置思路概览
|配置步骤
1.新建采集任务
选择【采集配置】，点击任务列表右上方【+】号可新建采集任务，将采集入口地址填写在【采集地址】框中，【任务名称】自定义即可，点击下一步。
继续勾选普通翻页，然后点击完成，创建成功。
2.关键词配置
①在入口页搜索不同关键词，发现不同关键词搜索结果的链接，只更换了图中红框部分，而红框部分正是经过转码后的关键词，于是得出关键词链接的拼接规则为：
关键词
②得到关键词链接拼接规则后，开始配置关键词搜索：
点击屏幕右下角【高级配置】，将采集地址填写到【请求地址】中，点击【+】添加一个参数，名称可以自定义，此项配置是用于后期脚本能将关键词从关键词列表中取出，配置完成点击【确定】即可。
将参数类型选择为检索关键词，点击保存。
③由于本模板是以关键词搜索为入口，所以在【模板抽取配置】选择频道（即任务名称），选择【脚本窗口】，将关键词搜索配置在频道处即可。
④具体配置脚本如下：
文本如下：
var sear=EXTRACT.GetSearch(this); //关键词获取var k=sear.Search();while(k){ //遍历关键词url u;//定义一个urlu.urlname="https://weixin.sogou.com/weixi ... wk%3B //拼搜索关键词的地址var tit=TransFrom(u.UnEscape(k.wk),7);//将转码后的关键词转为中文u.title=tit;//将标题设置为关键词名称u.entryid=this.id;u.tmplid=1;k=sear.Search();RESULT.AddLink(u);}
添加一个或多个关键词，并保存，如下图所示。（多个关键词用英文;隔开）
⑤效果预览：
在【关键词列表】中填写关键词，点击【保存】，点击【采集预览】，即可看到配置效果。
如果采集预览异常，可打开前嗅官网，咨询技术支持。
3.翻页配置
关键词配置完成，下一步是获取关键词搜索结果中的全部翻页链接。
①同样选择【脚本窗口】，配置翻页脚本。
②对关键词搜索出的网页翻页，观察网页地址的变化。
第二页
第三页
发现翻页链接是在原地址中增加了“&_sug_type_=&s_from=hotnews&_sug_=n&type=2&page=2&ie=utf8”部分，随着页码的改变，仅有page参数的值在变化。page为页码的配置参数，其它不变部分，直接拼接在链接中即可。
③具体配置脚本如下：
文本如下：
<p>url u;for(i=1;i
数据采集实战：动态网页数据采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-05-04 17:00
数据采集实战：动态网页数据采集
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 查看全部
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 查看全部
数据采集实战：动态网页数据采集
Part1引言
我们上一篇推文中，已经讲解了静态网页的采集方法，本文我们介绍动态网页采集的方法。
本文采集的示例网站为：，我们的目标是将网页中指定的文本信息采集下来并保存。
完整的代码请见文末附件！
Part2什么是动态网页
通常情况下，我们要提取的数据并不在我们下载到的HTML源代码中。举个例子，我们在刷QQ空间或者微博评论的时候，一直往下刷，网页在不刷新的情况下会越来越长，内容也越来越多。
具体而言，当在我们浏览网站的时候，更具用户的实际操作（如鼠标滚轮下滑加载内容），不断的向服务器发起请求，并将请求回来的数据利用JavaScript技术，将新的内容添加到网页中。以百度图片为例子：，我们进入百度图片之后，搜索我们想要查找的图片进行搜索，随后不断地下滑页面，我们会看到网页中不断有图片加载出来，但是网页并没有刷新，这就动态加载页面。
Part3手动采集的操作步骤
本文采集的示例网站为：，内容如下图所示：
假设我们需要采集的内容有：文章的标题、关键词、发布日期和详情链接这4部分内容，对于标题、关键词、发布日期这3个信息我们在列表页中就可以看到。对于详情链接，我们还需要在网站上点击指定详情页之后，才能采集，如下图：
假设我们想要采集的内容有很多，光靠手动采集的操作会浪费大量的时间，所以我们可以利用Python自动化采集数据。
Part4自动采集的操作步骤（一）分析动态加载的页面
在不刷新网页的情况下，该网站是需要点击网页末尾的按钮，才会加载新的数据，如下图所示：
我们打开开发者工具（谷歌浏览器按F12），点击过滤器XHR，然后多次点击网页最下方按钮进行内容的加载，我们可以看到，每次点击按钮之后，就能抓到一个包，我们查看抓包的信息，就能发现，该请求返回的响应内容里面就有我们想要的数据，实际的操作如下图：
网页中显示的内容：
所以我们可以直接请求该接口来获取我们想要的数据，我们先将这三个不同请求的URL提取出来，如下所示：
第2页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第3页：https://www.xfz.cn/api/website ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />第4页：https://www.xfz.cn/api/website ... pe%3D
Tip：，该URL是GET请求带参数的情况，域名和参数之间用?隔开，每个参数之间用&间隔。
我们观察每一页的URL参数的变化，发现在三个参数里面p为变化的参数，每点击一次，p就自增1，所以p参数跟翻页有关，我们可以通过修改p参数，来访问不同页面的信息内容，我们也可以推断出，当p参数的值为1的时候，就是请求网站第1页的内容。
（二）代码实现1. 请求页面并解析数据
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '-'.join(info['keywords']),<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> print(result)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
{'title': '「分贝通」完成C+轮1.4亿美元融资', 'date': '2022-02-17 10:17:13', 'keywords': '分贝通-DST Global', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10415.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「塬数科技」完成近亿元A轮融资，凡卓资本担任独家财务顾问', 'date': '2022-02-15 10:17:42', 'keywords': '塬数科技-凡卓资本-晨山资本-博将资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10412.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '「BUD」获1500万美元A+轮融资', 'date': '2022-02-14 10:15:35', 'keywords': '启明创投-源码资本-GGV纪源资本-云九资本', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10411.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '以图计算引擎切入千亿级数据分析市场，它要让人人成为分析师，能否造就国内百亿级黑马', 'date': '2022-02-10 11:04:52', 'keywords': '欧拉认知智能-新一代BI', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10410.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />{'title': '前有Rivian市值千亿，后有经纬、博原频频押注，滑板底盘赛道将诞生新巨头？丨什么值得投', 'date': '2022-02-09 11:51:36', 'keywords': '什么值得投', 'href': 'https://www.xfz.cn/post/10409.html'}<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
2. 保存到本地csv
我们在原先的代码基础上，添加一点内容，将我们爬取下来的内容保存到CSV文件中，保存到CSV文件的方法有许多种，这边采用pandas第三方模块来实现，需要pip install pandas进行安装。
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
执行结果（部分）：
Part5总结
文本讲述了动态网站数据采集基本流程与方法，结合我们上一期讲的静态网页数据的采集实战，相信大家已经掌握了数据采集的基本技能。那么数据采集回来如何处理呢？敬请期待下期推文：Python数据处理基本方法。
附件：get_web_data.py
import requests<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import time<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import pandas as pd # 导入模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 创建一个数据集,用来保存数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />data_set = [<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> ('标题', '日期', '关键词', '详情链接'), # 这边先定义头部内容<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />for page in range(1, 6): # 获取5页数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 利用format构造URL<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> url = 'https://www.xfz.cn/api/website/articles/?p={}&n=20&type='.format(page)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 发送请求获取响应<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> res = requests.get(url=url)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 将响应的json格式字符串,解析成为Python字典格式<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_dic = res.json()<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 提取我们想要的数据,并格式化输出<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> for info in info_dic['data']:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> result = {<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'title': info['title'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'date': info['time'],<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'keywords': '/'.join(info['keywords']), # 关键词会含有多个,每个关键词用斜杠隔开<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> 'href': 'https://www.xfz.cn/post/' + str(info['uid']) + '.html' # 构造详情页url<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> }<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 获取字典里面的值,并转换成列表<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> info_list = list(result.values())<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> # 添加到数据集<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> data_set.append(info_list)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /> time.sleep(1) # 控制访问频率<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 保存成为csv文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df = pd.DataFrame(data_set)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />df.to_csv('xfz.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False, index=False)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-05-04 17:00
SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
群二维码：
人满或过期，请加我备注：进群
由于担心打扰，所以一些原本是好友的我也没一一邀请，有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了，放着让需要的人进一下，下周再一起探讨。 查看全部
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
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SEO采集海量文章，用倒排索引找出"类似的标题"
截止目前为止，站群的模式依然是有效的，运用站群的方式截取海量搜索流量偷偷变现再正常不过。一个人管理一批网站，内容的更新离不开采集。
本文使用倒排索引的逻辑解决SEO采集场景中"标题类似"的问题，顺便带入一个小算法，过段时间会结合这个小算法分享一个"重要热点自动推送到微信"的案例。
倒排索引是搜索引擎检索的基石，理解倒排索引有助于了解搜索引擎的排序逻辑，很多做SEO的朋友甚至不知道基本的排序规则，不能把这些规则结合到日常优化，做SEO全凭感觉。
我在文章中偶尔出现的一些技术细节、小思路，表面上看起来离赚钱很远，但实际上正是这些小东西支撑起一个人的判断力，机会来的时候才能做正确的选择。
每个SEOer都指导过或者自己干过采集这个事，因为网站内容的数量和质量对于流量的提升至关重要。在早几年PC时代，自媒体这个概念还没有盛行，一个网站的内容生产如果全靠公司编辑组的几个同学们，很可能撑不到自己被辞退的那天。那时候版权和原创的概念还很模糊，一个网站20%的内容是原创，80%的内容是采集，我觉得已经是业界良心了，网站内容互相采集是业内常态，绝大部分个人站长的网站内容从第一篇开始采起。
2016年我在看完市面上的大部分采集工具后(那时候普遍是优采云，好像现在也是)，我用自己为数不多的产品思维嫌弃了一下，索性用Python开发了一个采集工具：
时隔四年有些感慨，人越缺少什么就越爱炫耀什么，自己技术烂，特别是英语死烂，所以设计界面的时候特意要把相关字段和标题用英文表示，现在看起来眼睛很辣。
但是这个工具的功能直到现在我依然不觉得过时，我曾在曹政老师的公众号下评论过，自己是个喜欢动脑不喜欢动手的人，重复的事情让我反复操作10次8次我就得考虑能不能自动化，要不然会开始烦躁。
为什么那会嫌弃市面上的采集工具，因为我按照他们的流程走了一遍，我发现过程中很不灵活，不够全面。我希望这个工具打从它做好之后，我就不需要再考虑任何问题，只需要按部就班即可，所有可能发生的情况我都尽可能的设计到里面。这个工具可以对接主流的三大开源内容管理系统：dedecms、phpcms、ecms，接口是自己写的，整体模型是这样：
以己方网站为一级目录，目录里包含多个目标采集网站作为二级目录，每个采集网站里又包含多个栏目，每个栏目下存储各自采集规则和历史记录，常态下一天入库几万是没有问题的。
程序支持：随时切换己方运营的不同网站，自动调出事先设定的目标网站和规则。
每个目标网站的采集规则，支持增删改查、保存、导入导出。单一目标可设定多套规则方案，根据页面自动识别最优抓取规则。html格式化（保留原文段落的同时去除别人的所有HTML标签）
特定字符替换、特定规则的字符替换(正则)，图片提取及链接补全。按网站、栏目轮番采集，定时定量，自动判重，自动入库，等待审核。
说到判重，就到了我们今天的主题："类似标题"的判重问题。当你把程序打开时，它开始工作，从你为它配置的各个网站抓取内容，这相当于全网采集，目标网站自身和目标网站之间都有可能碰到文章重复的情况。
在一个网站里一样的文章除了技术或人为出现问题，一般都是一样的链接，所以只要让程序判断链接是否一模一样即可，这很简单。
和 一模一样不入库，但是在不同的网站里，由于大家都是采来采去，很可能采集一模一样的文章，将多篇标题一样正文也一样的文章一起发布在网站上，从优化的角度来说是不可取的，特别是采集情况下，长期自动化采集，没有人工干预，久而久之会积累大量重复性内容，那网站离死不远了。
因此除了初步的链接判断之外，还要加入标题的判断，不管是一个网站内部还是网站与网站直接，但凡想入库都要做判断。
标题如果完全一样，处理方式则跟链接一样，直接丢弃即可，可麻烦的问题在于：标题类似。
假设目前网站里有这样10篇文章，它们的标题分别是(拿微博热搜举个例子)：
四字弟弟把沙发借蔡国庆坐坐呗特朗普团队称出现死人票美队回应与拜登撞脸阿云嘎可以把钢琴借给蔡国庆躺李栋旭给孔刘送咖啡车应援拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬专家建议女性退休年龄延至55岁你最后网购的那个东西拥有了2万倍生育对女性职业生涯的影响日本首相菅义伟欲率先会见拜登
这个时候程序采集抓取了一篇文章，它的标题是：
拜登称特朗普拒绝承认选举结果使人尴尬
它和现有数据库里的一条标题是一个意思，阐述的是一件事情，标题几乎一模一样，文章正文则完全一样，只是编辑把标题中的"令人"换成了"使人"。
如果我们让程序自动去判断两条标题是否一样，那对于不是0就是1的计算机它给的结果就是：否。但我们显然不能让这样的文章再入库，因此要有合适的办法来处理，让程序能识别出来，同时我们网站数据库里可能有几百几千万甚至更多的标题，这个办法有效的前提还得考虑效率，不能做一次判断要几秒。
在那段时间我也是不得其所，网上的工具没有发现能处理这个问题的，都是完全一样就丢弃，一字之差也认为是不一样的文章。
过了一段时间在搜索引擎书籍里了解到了"倒排索引"的思路，真是惊为天人，当下就想到可以用来解决这个问题。
我们思考一下：百度或谷歌为什么可以在几毫秒之内搜索到我们需要的内容？
这里面其实有很多技术方案在支撑，但一切的方案都建立在"倒排索引"的前提之下，是"倒排索引"使得"搜索"这一行为极大提升检索效率的同时并附有一定的相关性。
倒排索引：
假设这是我们的数据库，文档就是一个网页或者一篇文章，我们这里用标题表示，当用户搜索：特朗普
因为没有一模一样的（一模一样的瞬间可以找到），数据库就一条条的检索，把包含特朗普的文档对应的ID拿出来，可得：2、6，这样我们就找到了用户需要的相关内容。
可如果这里面有100亿条数据，这样的方式不知道要查到猴年马月，这个时候我们多建一份这样的表：
如图，我们给单词新建另一份表，表里每个词是唯一的，每个词有哪些文档包含它，把ID都列出来。
当用户搜索：特朗普与拜登，搜索引擎分词：特朗普、拜登根据第二张表，特朗普这个关键词显示涉及到它的有：2、6，拜登这个关键词则是：3、6还记得初中学过的交集吧：2、6和3、6取交集，共同的是6，因此本次检索找出来的相关内容就是：文档6，这个文档即包含特朗普也包含拜登，满足了基本的相关性。
文章可能有千千万万，但是世界上的词汇量始终是有限的，而且只要是一模一样的，数据库可以马上搜索出来。
不管第一张表里有多少亿数据，通过第二张表我们可以瞬间找到包含目标关键词的所有文档ID，取交集后再用文档ID去第一张表里直接取，不需要一条条的查。这第二张表就是：倒排索引，又称反向索引。
至于所谓的正排索引，我感觉也没有这个概念，它只是有了倒排后相对的而已。
在当时了解到这个思维后，我是真感慨，在最开始的时候人家到底是怎么想出来的，太佩服了。
这个应用是针对文档(文章)，在我看完之后，我在想：是否可以把文章换成标题，利用这个思路来判断标题是否极度类似？如果你已经有了初步的思路，那说明倒排索引的思想已经理解了。
说一下技术细节：
会碰到这个问题并且在考虑解决方案的人，肯定是会技术的人，因此简单给一下核心代码，用Python实现，其实就是dict的设计，这个过程还会涉及到搜索结果的初步得分计算，SEO的朋友如果不会的话也一起了解看看。
刚才是为了方便理解倒排索引，所以用一个简单的例子讲解它是怎么为我们的搜索工作，实际上在搜索引擎检索数据时，并非简单的把所有文档ID拿出来取交集，这会存在有很大问题。
这块是比较专业的知识，我自己也不算深入理解，仅仅只是依靠这些思维来解决业务问题而已，有兴趣的朋友可以看这本书：《这就是搜索引擎-核心技术详解》PS：感谢SEO业内大神ZERO的各种分享，我早期在他的文章里得到很多帮助和提升！
在建立了倒排索引之后，当用户搜索时，一般会有以下几个检索逻辑：
一次一文档一次一单词结合一次一文档的跳跃指针一次一文档的本质就是取交集的逻辑，我们这里使用相对简单的一次一单词的方式。
搜索：特朗普与拜登特朗普，对应包含它的所有文档ID是：1、2、3
拜登，对应文档ID是：3，4，5
取出特朗普，1，2，3各得一分
再取出拜登，1，2，4，5各得一分，3累积得两分
因此文档3是最具相关性的，这就是一次一单词的逻辑，最终我们就得到了每个相关文档的相似性得分，从大到小罗列就是一次搜索的初步排序了。我们其实是把文档出现次数叠加计算得分，在实际的检索中，得分并非简单这样计算，每个文档要结合很多因素单独计算得分，然后再叠加，但是仅用来处理我们的问题是足够了。
核心代码：
# 存储历史入库的所有标题，相当于表1<br />seen_title ={<br /> '1':['拜登称特朗普拒绝承认选举结果令人尴尬'],<br /><p> '2':['特朗普团队称出现死人票']
}
<br />
# 把标题对应分词单独建表,方便提取(与表1同步更新)title_word ={<br /> '1':['拜登','特朗普','拒绝','承认','选举','结果','令人','尴尬'],<br />
'2':['特朗普','团队','出现','死人票']
}
<br />
# 表2，单词对应的所有包含它的标题ID(与表1同步更新)word_id ={<br /> '特朗普':set(['1','2','3']),<br />
'拜登':set(['3','4','5'])
}
<br />
# 求余弦值
defcount_cos(new_word,old_word): return cos<br /><br />
# 计算相关性得分
defget_doc_id(title):<br /> # defaultdict创建的整数型字典，存储文档得分<br /> id_count = defaultdict(int)<br /> # 存储本次新增标题的所有分词<br /> new_word =[word.encode('utf-8')for word,flag in pg.cut(title)]<br />
# 循环提取每个单词对应的所有文档ID并计算得分 for word in new_word:<br /> # 数据库里没有记录的单词忽略计算<br /> if word notin word_id:continue<br />
for ids in word_id[word]:id_count[ids]+=1
<br /> # 最终得到所有文档的最终得分，降序<br /> id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)<br /> # 取得分最高的与本次标题计算余弦值，大于目标值就算类似重复，反之其他的相似度更低，不必计算<br /> return count_cos(new_word,title_word[id_count[0][0]])>=0.8<br /><br />get_doc_id(title)</p>
在16年那时候我没有写过向量分类，最后的对比是借鉴"Shingle"算法提取文本块的方式，相对来说，向量更合适点，整体查询速度基本维持在几毫秒内。
这是基本的处理模型，实际上我们可以看到这样的计算方式随着数据的增加，计算速度会线性增长（还好不是指数增长），同时内存的开销也很可怕，所以要采取一些方式来维持稳定。
比如分段存储、文本转md5等，百万级千万级的数据没有什么压力，实在不行该增加机器就增加。
虽然我是学数据库的，不过那时根本没在上课，毕业后只知道了几个数据库的名称叫什么，显然用数据库的处理方式会更好，不过仅仅只是处理一些小问题，不需要花费太多精力，有更好的方式也欢迎指教。
运用这样一个思路去处理SEO-采集过程中-标题判重，这样的一个问题，显得有些大材小用，杀鸡用牛刀，特别是看起来离钱很远。
很多人并不愿意做，但是把一个事情做到极致往往是拉开对手距离的关键。
接下来我们来谈谈开头提到的小算法：
我们刚才也说了是为了便于理解倒排索引，实际上整个倒排索引很复杂，为了支撑它正常工作还要设计很多技术方案，比如存储方式、更新逻辑、检索方案等等，同时在数据库里并非单纯的存放我们刚才提到的内容，特别是表1：
我们这里是简单存储文档包含了哪些词，实际在一篇文章里，总有一些词是无关紧要，有它没它都可以，反过来有些词是最能代表这篇文章在写什么，是文章的主题。
当用户搜索：特朗普跟拜登一起喝茶
有一个文档里只包含"一起"这个单词，可要知道，这样一个词在不同领域的各种文章都会出现，一点都不稀奇，这个词也不重要，去除了它也不影响文章表达的主题。
所以我们不能简单的认为这篇文档也跟搜索词有一定的相关性，有鉴于此，我们就必须要计算出一篇文章里哪些词是重要的，哪些词是不重要的，为它们单独计算一个权重值，比如像这样：
每一个单词都有它在这篇文章里的权重值，在刚才提到的计算文档相关性得分时就可以加入这些权重值计算，这样的得分更有意义，相关性更高，而这个权重值的计算就是：TF-IDF算法。
我们用小明的日记来解释一下：
小明在10天里写了10篇日记，我们想知道今天的日记，小明干了什么事，正常人阅读完之后，看到反复出现的爬山的乐趣、爬山的风景、爬山的感受，我们就知道小明今天去爬山了。
可是过往的10天里小明没有爬山，所以其他日记都没有出现过爬山这个词。
反过来："今天天气晴朗，万里晴空飘着朵朵白云"几乎是全国小学生对于自己文采的初次尝试，这样一个全国统一的凑字数行为作为应付老师的手段屡试不爽。
可见，这些词在很多日记里都会出现，它们对于理解某篇文章并不起作用。
在一个分类里的某篇文章中，高度反复出现的一些词，在该分类的其他文章里很少出现，这些词是最能说明文章主题的，反过来在任何文章里总是出现的词汇不助于理解文章，这些词也不具备重要性和相关性。
这就是TF-IDF的朴质思想。
TF-IDF用来评估一个词对一篇文章的重要程度（权重），一个词的重要程度与它在文章中出现的次数成正比，与它在其他文章中出现的次数成反比。
使用TF-IDF计算出来的数值就是我们刚才提到的一个词在一篇文章里的权重，结合它计算出来的文章与搜索词的相关性得分非常有效，TF-IDF的公式和具体理解可以百度百科一下。
TF-IDF的应用比较小众，基本是应用在搜索引擎中，我利用它做了一个事情。
在互联网发达的今天，我们每天发生的各种各样的事情，都通过媒体平台推送给我们，这其中有国家大事、有娱乐八卦、有行业资讯，如何判断今天发生的哪个事情比较突出？核心的关键主题是什么？
今年年初疫情呆在家里，我还干了一个事情，写了一个热点推送的工具，自动将昨天各大平台出现的热点推送给我。
推送给我的内容是经过权重计算的，哪些热点在多个平台出现，哪些热点在过去一段时间是没有的，最终形成一个简单的报告在每天早上9点准时推送到我微信。
这里面我初步看到一个应用：
我们都知道能够火爆全网的热点总是最先出现在泛媒体，经过一系列的发酵传播后才达到全网讨论。
比如抖音或者微博往往会先出现一些热点爆料，等到这个事情开始传播开来之后，知乎相关的讨论问题也出现了，再然后公众号头条等自媒体开始跟风写内容。
我在想：对于常年蹲守热点时刻做好准备蹭的自媒体同学，如果能提早发现一些泛媒体平台普通在讨论的热点，而这些热点在知乎公众号等地方还没出现的时候，是否可以擦擦键盘开始准备蹭？
我并非职业自媒体，常年蹭热点的自媒体同学有他们专业的方式，我经常见到的一个现象是：当抖音微博刚出现一个热点的时候，知乎还没有，等后面知乎出现相关问题的时候，基本是热榜，首答一句调侃的内容都能分分钟拿到几万赞。
蹭热点截流这个逻辑的价值本身不需要验证，重点在于这种方式是否能让我们及时蹭到。
目前我还只是猜想，这个工具的其他运用我也还在思考，后续我再把相关方式写出来。
插播一个事情：
很多朋友经常会加我问一些回答过很多次的问题，包括技术上的、思路上的。
时不时有朋友会问能不能加一下评论里谁谁谁的微信，想要跟他对接或者找他买源码。
陆陆续续有些朋友利用文章的思路做出一些效果来，但终究是小部分，更多的人由于基础薄弱的原因无从下手，他们缺乏引导。
程序员普遍缺乏营销思维，而运营的人又不懂技术，双方之间互相仰望。
有鉴于此，前段时间决定开设一个读者交流群，解决上面的问题。
目前来说，自媒体方面只是我抽空去运营的事情，很多时候没办法投入太多精力，开设一个微信群就得负责管理，随时回答各种问题，这会占用很多精力，这也是我迟迟犹豫的地方。
不过考虑到上面的问题随着时间的积累是会反复出现的，而开设一个微信群可以减轻很多，利大于弊。
关于费用问题，如果进群要正式收费的话我当然不用担心精力的投入，恰恰是进群不收费所以我才要考虑要不要开。
虽然不收费，但也要有一丁点门槛，我也不希望它是一个闲聊吹水群。
先说一下群的价值或意义：
最主要的还是我的所有文章里涉及到的任何技术问题、思路问题、落地实操、应用场景等都可以提问，我在群里统一回答。
Python、seo、sem、信息流、产品、运营、数据等，涉及专业的我会解答，不是专业方面的我会给出自己的建议。
互联网创业、自由职业、副业、个人技能提升等方向上的问题，信息差、项目选择等判断性的问题，我也有一些自己的看法。
新的内容或资源我会优先在群里推送。
其他方面：
读者朋友之间有任何要对接的事情可以自己私下联系，我不参与其中，仅提供一个方便。
允许在一定频次内宣传自己或自己的业务、包括文章或社群。
还有一点在考虑中的是问答咨询，你有专业的领域正好是别人疑惑的，群里有人在提问，你也愿意提供解答，那我很乐意起到桥梁的作用，但如何保障双方的权益是个麻烦事，流程设计上要再考虑一下，知乎的付费咨询氛围没有起来，很大程度上是其流程上的简单粗暴导致的。
关于群的门槛，本质上我不打算收费，但原则上我不欢迎伸手党，这跟看文章不一样，文章发出来就是让人看的，但群是用来交换彼此的地方，我相信大家也不欢迎，因此进群门槛的逻辑是这样：
在过往有在我这里主动付出过的：付费阅读了文章、付费咨询过（不论知乎或公众号，不论多少钱）、私下给我发过红包（不论我有没有收、不论多少钱），这些朋友是在没人要求的情况下主动付出的，我很尊重你尊重别人付出的态度，请直接进群。
反之，请转账10块钱，算是对我以及其他付出过的人的尊重，没有这些朋友的正向反馈我也不可能持续产出，同时也让这些付出过的朋友知道进来的都是和他一样愿意交换付出的人，这样才能平等交流。
这个群毕竟没有正式的商业产品或服务，因此不会正式收费，10块钱仅是聊表态度，我不可能挨个去检查进群的谁有没有付出过，初衷是为了解决上面提到的问题，不能本末倒置的花费更多的精力。
相信大部分人还是诚信的人，要真有不诚信的，也请相信我：圈子不大。
之所以选择微信群的方式，目前来说我没有精力运营一个社群，再者类似的社群其实有很多优秀的了，如果这个群的价值很明显，对大家的个人提升、业务推荐、资源互换确实有很大帮助，以后再考虑专业性的问答社群，重在解决实际问题。
群二维码：
人满或过期，请加我备注：进群
由于担心打扰，所以一些原本是好友的我也没一一邀请，有需要进群请知会我一下即可。
刚好周末到了，放着让需要的人进一下，下周再一起探讨。
phpstorm源码上的“extension”可以看到(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-05-01 23:01
phpstorm源码上的“extension”可以看到(图)
关键词文章采集源码下载-马克丁网址：-us/public/php/releases/phpstorm/wheel。html?products=en/wheel&properties=phpstorm设置位置：c:\users\用户名\appdata\local\phpstorm\local\phpstorm安装界面来源：链接：提取码：nyi0。
写一个php脚本就行啦，swoole，shiro，
通常是包括了网站的服务器上链接的所有服务器端数据，自行ssh，post，put来访问这些服务器。
开发环境首选wamp环境，上手简单，易于扩展，主流的比如javalaravel等等你想学的任何技术的首选demo。一般服务器本身都有专门的开发php脚本，直接下载即可。
用mysql都可以的.
跟源码一样的，用一个jdk包，所有的phppackage都包括在这个jdk上面，这个jdk的名字就是wheel。
可以用zendesk开发一个phpadmin就可以了
wheel就是web服务器中的一种服务，相当于云存储。
wheel的对象就是一个php服务，上面有很多数据库都可以直接进行访问。另外有phpstorm也支持这个功能。
phpstorm生成的java工程可以有wheel的例子的
买个私人服务器给你用。
现在很多小网站用不起mysql，所以使用phpstorm编写wp，很快速的。
插件不是已经有很多么？phpstorm里面的插件可以很方便的采集php文件，自行googlepython/java/ruby等语言即可。相关的在phpstorm源码上的“extension”可以看到。 查看全部
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用mysql都可以的.
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通常是包括了网站的服务器上链接的所有服务器端数据，自行ssh，post，put来访问这些服务器。
开发环境首选wamp环境，上手简单，易于扩展，主流的比如javalaravel等等你想学的任何技术的首选demo。一般服务器本身都有专门的开发php脚本，直接下载即可。
用mysql都可以的.
跟源码一样的，用一个jdk包，所有的phppackage都包括在这个jdk上面，这个jdk的名字就是wheel。
可以用zendesk开发一个phpadmin就可以了
wheel就是web服务器中的一种服务，相当于云存储。
wheel的对象就是一个php服务，上面有很多数据库都可以直接进行访问。另外有phpstorm也支持这个功能。
phpstorm生成的java工程可以有wheel的例子的
买个私人服务器给你用。
现在很多小网站用不起mysql，所以使用phpstorm编写wp，很快速的。
插件不是已经有很多么？phpstorm里面的插件可以很方便的采集php文件，自行googlepython/java/ruby等语言即可。相关的在phpstorm源码上的“extension”可以看到。
Excel教程Excel函数Excel表格制作Excel2010Excel实用技巧Excel视频教程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 2022-04-28 20:45
Excel教程Excel函数Excel表格制作Excel2010Excel实用技巧Excel视频教程
关键词文章采集源码下载一般来说每篇文章和每个标签都是不同的页面，需要获取指定页面的源码然后把页面地址批量替换成对应标签地址就行了。代码已经在github开源，
/可以获取字段url链接(.shp)
python爬虫的话，scrapy，tornado都有。后面两个是基于requests库开发的，爬取数据后可以分析，可以知道url链接。
#coding=utf-8urllib2和urllib2.urlerror等是解决你需要的问题的库和方法python爬虫有三种方式：模拟浏览器：通过设置一些method、headers、cookie等来模拟浏览器。模拟写网页：通过一些方法来模拟一个写网页的过程，如newpage或者get、post，trace等等。
模拟上网，模拟登录：通过一些算法来模拟上网、登录、验证等操作。1.get请求fromurllib.requestimporturlopenhtml=urlopen('')bytes_format=''python解析网页步骤1.我们需要获取网页的url地址file_result=file_result.read()2.解析网页，看看该网页有哪些formdibheaders等等headers={'user-agent':'mozilla/5.0(x11;linuxx86_64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/67.0.3264.152safari/537.36','host':'','accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8','connection':'keep-alive','cookie':'e'}html=urlopen('')bytes_format=''3.返回所有url的地址，爬取所有网页。
foriinrange(1,count):html=urlopen('')bytes_format=''4.保存img。save_img=urlopen(url)img=bytes_format+save_img[i]returnimgif__name__=='__main__':html=get_title(html)print('html')这一步非常关键，它会返回这个网页。
找到这个网页并检查有什么url，注意它的headers等等有哪些，判断有多少。加载数据直接beatifulsoup.findall()就可以了。如果需要爬取多个网页，可以用urllib2.urlretrieve(img,path)把这些图片保存下来。有些图片需要post请求才能获取，那可以用另外一个库urllib2.urlopen('')post方法，和网页保存下来的url。
这样就可以在后面用beatifulsoup.findall()取到所有图片了。后面我会实现一个简单的爬虫，爬取51网500多套女装图片。 查看全部
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关键词文章采集源码下载一般来说每篇文章和每个标签都是不同的页面，需要获取指定页面的源码然后把页面地址批量替换成对应标签地址就行了。代码已经在github开源，
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foriinrange(1,count):html=urlopen('')bytes_format=''4.保存img。save_img=urlopen(url)img=bytes_format+save_img[i]returnimgif__name__=='__main__':html=get_title(html)print('html')这一步非常关键，它会返回这个网页。
找到这个网页并检查有什么url，注意它的headers等等有哪些，判断有多少。加载数据直接beatifulsoup.findall()就可以了。如果需要爬取多个网页，可以用urllib2.urlretrieve(img,path)把这些图片保存下来。有些图片需要post请求才能获取，那可以用另外一个库urllib2.urlopen('')post方法，和网页保存下来的url。
这样就可以在后面用beatifulsoup.findall()取到所有图片了。后面我会实现一个简单的爬虫，爬取51网500多套女装图片。
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-04-20 20:14
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
具有良好关键字布局的页面上的关键字应出现在以下位置：页面标题titleseo源代码，元标记，文章标题，文章第一个和最后一个段落，文章在内容中，图片的alt属性。
1seo网络公司源码，网站页面标题（title）标签
是否
网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
2seo网络公司源码，关键词（关键字）标签
关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
10、文章内容布局关键词
这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。 查看全部
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
具有良好关键字布局的页面上的关键字应出现在以下位置：页面标题titleseo源代码，元标记，文章标题，文章第一个和最后一个段落，文章在内容中，图片的alt属性。
1seo网络公司源码，网站页面标题（title）标签
是否
网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
2seo网络公司源码，关键词（关键字）标签
关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
10、文章内容布局关键词
这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。 查看全部
关键词文章采集源码(标签网站页面页面能否参与排名，很大程度上与title)
一般来说，一个页面的关键词布局应该是3%-5%。这里所说的百分比是指seo网络公司的源代码。如果一篇文章文章有100个字，可以超过3到5个字，但密度不要超过8%。
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网站页面能否参与排名很大程度上与title标签上的关键词匹配，这也是很多人把关键词放在title标签上的原因。但是，标题标签资源是有限的。一旦放太多关键词，就会影响搜索引擎识别，不清楚核心内容是什么。因此，大多数情况下，首页的标题标签会放在核心关键词上，内页栏页的标题会放在二级长尾关键词上，而文章的标题会放在更详细的长尾关键词上，并明确定义SEO网络公司的源代码。
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关键词标签布局关键词也是必须的。虽然搜索引擎削弱了 关键词 标签的权重，但它仍然有它的意义，就像在考试中添加考试一样。同样的问题，不做就不扣分。如果你这样做，你会得到额外的积分。因此，关键词标签的操作也不容忽视，虽然效果不如title标签。很多人用关键词标签布局关键词的时候，我总是把所有的关键词都放，有的放几十个。这种做法不但不会加分，还会扣分，有叠加关键词的嫌疑，一般关键词标签中放置的关键词标签一般在3-左右5、每个页面的关键词标签都不一样。
3、描述标签
和关键词标签类似，搜索引擎不收录在权重重叠算法中，也就是说这些地方的布局即使是满满的关键词，也不会增加整体网站的权重，很多人问，有必要增加权重吗？只能说你是为SEO做SEO。虽然不计入权重，但是description标签也可以增加网站关键词的匹配度，也可以让搜索用户一目了然，增加点击欲望，所以有必要描述标签的合理布局关键词。
4、网站页面开始布局
众所周知，搜索引擎从上到下，从左到右爬取网站，就像蝌蚪在寻找妈妈，第一眼看到的东西都会被视为重要的东西，所以，在 网站 页面的开头合理地穿插核心关键词 也是非常有用的。经常看到一些大神在网站的头上穿插一些文字。当然，越重要的本地资源越有限，穿插关键词也需要控制字数，要合理。
5、网站插入关键词
网站logo也位于网站的头部位置，非常重要。 logo上的alt属性可以合理布局关键词，logo上还应该有指向首页的超链接，甚至可以做一个title标签，但是logo上的布局关键词只能是核心词，因为它指向首页，而且每一页都重复出现，资源非常宝贵。
6、网站头部导航
导航优化一直被人们忽视，包括现在的大部分网站，都没有做好导航布局的优化。如何判断？这里我教大家一个一目了然的方法，就是看导航是否匹配相关的长尾关键词，如果不匹配关键词，那么优化难度很大.
7、面包屑
面包屑导航布局关键词也很重要。当然，我们关注的是面包屑级别和一级名称。面包屑层级不要超过4层，一般3层为宜。当用户输入网站时，他们都希望以最快的方式到达他们想看到的内容页面。太多的关卡对用户不友好。另一方面，它也适用于 SEO。层级过多会增加搜索引擎识别的难度。 , 同时，大多数面包屑的一级名称大多是“家”。对于这种类型，其实是一个可以布置心的地方关键词，可以做成“核心关键词+家”。
8、列名
每个列名都是该类别的摘要。不管是一级列还是二级列，都需要匹配对应的关键词，但是因为这些地方的列数比较多，最好匹配长尾关键词，布局关键词的一个原则就是越重要的地方放核心词，类型多的地方就布局长尾关键词。
9、图片alt中合适的布局关键词
网页通常由文字和图片组成。但是搜索引擎无法识别图片的内容，所以需要制作alt属性，并在alt属性中布局关键词，这样搜索引擎才能知道图片的大概内容。内容也给关键词的布局增加了密度，所以页面布局也应该符合页面的内容，让布局以图片内容的描述为主，而不是放置关键词 突兀，和关键词 @关键词 的布局基本图片内容相匹配。
10、文章内容布局关键词
这是很多人都知道的。在文章中合理穿插关键词，尤其是文章的首尾两段，也可以提高网站关键词的排名，但权重分配给文章的内容页不高，所以很多人会遇到频繁更新文章但是排名提升效果不明显。
关键词文章采集源码(网站优化：TAG标签好处多你的网站用了吗？ )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-20 12:35
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关键词文章采集源码( 2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-04-18 07:26
关键词文章采集源码(
2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
2012-06-19
PlugNT cms v3.5 正式版源码
PlugNTcmsv3.5正式版源码项目介绍：PlugNTcms，一个免费开源的ASP.NET内容管理系统，PlugNT系统的组成部分之一，系统采用ASP.NET（C#）+jQuery技术，是一个功能强大、操作人性化、搜索引擎优化、高效、安全、扩展性强的Web系统。该产品的主要优点如下。1、强大的功能：Web使用的功能，包括基本功能（内容管理、无限栏目、文件管理、静态站点生成、伪静态站点范围、自定义、批量上传、用户集成界面、字段标签定义、广告、留言、评论、好友管理等）、亮点功能（多模式扩展、商城、论坛、信息等）。2、人性化操作：后台主要由“左菜单、右功能”布局组成，左侧菜单全自动化，可根据用户使用习惯自定义管理菜单。用户习惯设置。3、搜索引擎优化：系统不仅对关键词、标题等进行了优化，还增加了动态地址改写功能，增加了搜索引擎的友好度，让你的页面更容易受到搜索引擎的青睐. 4、效率：系统采用三层架构，充分利用缓存技术；优化SQL语句及相关逻辑；经过多次反复测试；大大提高了系统的响应速度。5、安全： 查看全部
2012-06-19PlugNTCMSv3.5正式版源码项目介绍)
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关键词文章采集源码(思考python爬虫基础以下2点最为核心1-2)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 196 次浏览 • 2022-04-17 14:05
关键词文章采集源码(思考python爬虫基础以下2点最为核心1-2)
关键词文章采集源码源码文章采集支持很多场景一直在使用django做网站管理系统所以，以此为例做下推荐。思考python爬虫基础以下2点最为核心1、问题2、状态序列化、持久化以及权限控制使用cookie管理网站域名实现完整http请求，实现查看网站最新项目采集代码针对django自带的命令方法获取headers时，限制了最多4个字段个数，可能以后后面我会删除这个限制，或者增加项目代码中。
经过10多个小时的编译，终于把项目代码发布成功。源码地址：：本文由cao老师提供，仅供学习参考，不作为商业用途，转载请注明作者和出处。
某种意义上说，python只是为数据采集设计的一种工具，应用的场景比较广泛，什么场景都能用python来解决。目前比较常见的有两种场景：一是当后端使用mysql连接数据库时，二是数据量非常大时，很多爬虫程序做不下去，这时候用python程序进行数据采集，还能避免每次写新的爬虫代码。当然数据采集一般跟程序架构没有什么关系，一般来说后端程序都要用到多线程，然后爬虫程序通过异步io方式更新后端数据，但python里面也有很多异步的方式来进行数据采集，其中最简单的一种就是网络请求，对于数据量非常大的场景是非常实用的。
在网络请求中，常用的是get和post，而且最常用的还是post。关于并发可以看这个文章chrome中networkurls的含义及相关的问题。我知道知乎有不少大牛们也对异步这方面做了更好的总结。一般来说，如果要处理的数据量比较大，爬虫数据并发多了，性能会不够用，但是用python做数据采集就能解决。
比如需要监控后端的tomcat，利用python做个nodejs爬虫连接上采集的数据。有些爬虫，如django、webmagic、flask的程序都非常适合用python写。 查看全部
关键词文章采集源码源码文章采集支持很多场景一直在使用django做网站管理系统所以，以此为例做下推荐。思考python爬虫基础以下2点最为核心1、问题2、状态序列化、持久化以及权限控制使用cookie管理网站域名实现完整http请求，实现查看网站最新项目采集代码针对django自带的命令方法获取headers时，限制了最多4个字段个数，可能以后后面我会删除这个限制，或者增加项目代码中。
经过10多个小时的编译，终于把项目代码发布成功。源码地址：：本文由cao老师提供，仅供学习参考，不作为商业用途，转载请注明作者和出处。
某种意义上说，python只是为数据采集设计的一种工具，应用的场景比较广泛，什么场景都能用python来解决。目前比较常见的有两种场景：一是当后端使用mysql连接数据库时，二是数据量非常大时，很多爬虫程序做不下去，这时候用python程序进行数据采集，还能避免每次写新的爬虫代码。当然数据采集一般跟程序架构没有什么关系，一般来说后端程序都要用到多线程，然后爬虫程序通过异步io方式更新后端数据，但python里面也有很多异步的方式来进行数据采集，其中最简单的一种就是网络请求，对于数据量非常大的场景是非常实用的。
在网络请求中，常用的是get和post，而且最常用的还是post。关于并发可以看这个文章chrome中networkurls的含义及相关的问题。我知道知乎有不少大牛们也对异步这方面做了更好的总结。一般来说，如果要处理的数据量比较大，爬虫数据并发多了，性能会不够用，但是用python做数据采集就能解决。
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关键词文章采集源码(这套飞飞源码-影视网站系统的免签约支付接口！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-04-17 09:31
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2022亲测飞飞cms影视网源码下载 完全开源自带点播/自动采集/播放器+免签接口+搭建教程
飞飞的cms系统应该是很多人都知道的，在很多影视的源码中也是相当有名的cms网站！今天给大家分享的飞飞源码-电影网站系统是完全开源的版本，有用户中心，支持付费点播，一键采集，不需要买个播放器，还对接Z支付个人免签接口！总之就是一套视频网络源代码，安装后可以直接使用！
测试报告：我已经搭建了这套源代码供个人测试使用，可以顺利搭建。源码为响应式设计，可适配手机。网页url具有伪静态功能，可设置背景。自动采集没问题，源码中的前后端页面都能正常显示！视频播放也没有问题！也就是说，在我的测试过程中，没有发现任何问题！
【注意】：本套飞飞源码连接Z支付平台的免合约支付接口，下载前请务必在浏览器中运行此网址zzhifu dot com。如果能正常打开，说明支付接口没有问题。，否则要小心！如果您不需要按需付费，请随意！
另外，这套源码的后台还有很多东西需要设置。我不会一一设置。这太耗时了。当你下载学习的时候，你会慢慢自己设置体验。
源代码测试截图
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价格：29.8分
下载请点击这里立即购买【解压码：tf7p】如无特殊说明，本文资源的解压密码为： 提示：源代码采集于网络，其完整性和安全性为不保证。下载后请测试FAQ。
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大数据采集系统，有什么用？一是大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数据
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变焦！追cms从V8开始支持，完全基于dotNET核心框架开发，同时接入第三方采集支持。第一个支持是著名的优采云采集 软件。
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关键词文章采集源码(python简单的发卡系统讲解初步的实现思路！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 425 次浏览 • 2022-04-16 13:01
关键词文章采集源码(python简单的发卡系统讲解初步的实现思路！)
Flask 是一个简单的 Python 网络框架。它不仅可以制作网站，还可以制作api接口。这次基于seo，可以生成一个简单的关键词排名查询界面。SEO从业者查询关键词的排名。下面主要说明初步的实现思路。
一、数据库方面
数据库方面，使用flask中的SQLAlchemy模块创建数据表，在数据表中创建需要的字段。在这里，创建了令牌字段和数量字段。
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3306/seo_tool'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
self.num = num
二、md5 加密
为了防止传入的token值相同，这里对token进行了md5加密，这样就不会出现相同的token，保证了数据的唯一性。通过组合 salt 和 md5 生成随机令牌值
def add_salt():
key = 'danmoln'
num = '123456789'
str_1 = string.ascii_letters
rand_code = random.sample(num+str_1,6)
salt = ''.join(rand_code)
token = get_md5(salt+key)
return token
def get_md5(token):
h = hashlib.md5()
h.update(token.encode('utf-8'))
return h.hexdigest()
传入数据时，会在数据库中生成不同的token值
最后通过调用接口可以查询到关键词的排名数据
现在我做的界面还在测试中，以后会稳定运行，开放给大家使用。并且最近推出了一个简单的发卡系统，并将快排的源码放到了这个系统中。需要购买的客户可以扫描支付宝进行购买。购买成功后会自动发送百度网盘信息。Vx关注：淡墨流年pyseo私信我！ 查看全部
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app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
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二、md5 加密
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key = 'danmoln'
num = '123456789'
str_1 = string.ascii_letters
rand_code = random.sample(num+str_1,6)
salt = ''.join(rand_code)
token = get_md5(salt+key)
return token
def get_md5(token):
h = hashlib.md5()
h.update(token.encode('utf-8'))
return h.hexdigest()
传入数据时，会在数据库中生成不同的token值
最后通过调用接口可以查询到关键词的排名数据
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一、数据库方面
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app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3306/seo_tool'
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
db = SQLAlchemy(app)
class Token(db.Model):
__tablename__ = 'rank_token'
key = db.Column(db.String(50),doc='查询的token值',primary_key=True)
num = db.Column(db.Integer,doc='查询的次数',nullable=False,default=1000)
def __init__(self,key,num):
self.key = key
self.num = num
二、md5 加密
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def add_salt():
key = 'danmoln'
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关键词文章采集源码(本程序采用ACCESS，或直接放虚拟空间里运行也可以 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 647 次浏览 • 2022-04-15 23:38
关键词文章采集源码(本程序采用ACCESS，或直接放虚拟空间里运行也可以
)
本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
如果您想自己修改替换的同义词，请打开keyword.mdb并按照格式添加。key1 字段是替换前的单词，key2 是替换后的单词。
要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
1、本程序是我们团队在XP+IIS环境下开发的，不存在版权问题，请放心使用。
2、在使用本程序修改您的数据库之前，请备份您自己的数据。我们的团队不对数据丢失等任何问题负责。
3、请在每个数据库上只运行一次这个程序。多次运行同一个数据库可能会导致 关键词 重复。
4、如果您有更好的建议或意见，欢迎与我们共同探讨发展。
开发前言：
数字 6.22、6.28、7.18 被认为是许多网站管理员和 SEOer 头疼的问题。
哪个站没有采集指向文章？
有的网站采集已经好几年了，文章数万。实在是舍不得一次性全部删除。
不删，百度直接K你不讨论。
于是我们想到了开发一个程序，把数据库中采集的文章中的一些词替换掉，这样搜索引擎就认不出来了，就是采集。
祝大家好运。
1、demo程序中使用的mdb.mdb是科讯的数据库，请替换成自己的数据库。
2、请配置config.asp文件中的设置。
3、请务必在运行之前自行备份您的数据库。
有关更多说明，请参阅
查看全部
)
本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
如果您想自己修改替换的同义词，请打开keyword.mdb并按照格式添加。key1 字段是替换前的单词，key2 是替换后的单词。
要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
1、本程序是我们团队在XP+IIS环境下开发的，不存在版权问题，请放心使用。
2、在使用本程序修改您的数据库之前，请备份您自己的数据。我们的团队不对数据丢失等任何问题负责。
3、请在每个数据库上只运行一次这个程序。多次运行同一个数据库可能会导致 关键词 重复。
4、如果您有更好的建议或意见，欢迎与我们共同探讨发展。
开发前言：
数字 6.22、6.28、7.18 被认为是许多网站管理员和 SEOer 头疼的问题。
哪个站没有采集指向文章？
有的网站采集已经好几年了，文章数万。实在是舍不得一次性全部删除。
不删，百度直接K你不讨论。
于是我们想到了开发一个程序，把数据库中采集的文章中的一些词替换掉，这样搜索引擎就认不出来了，就是采集。
祝大家好运。
1、demo程序中使用的mdb.mdb是科讯的数据库，请替换成自己的数据库。
2、请配置config.asp文件中的设置。
3、请务必在运行之前自行备份您的数据库。
有关更多说明，请参阅
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本程序使用ACCESS，请自行运行IIS，也可以直接在虚拟空间运行。
请将需要替换的数据库重命名为mdb.mdb，并在程序中替换mdb.mdb，然后运行index.asp。
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要使用该程序，有必要详细说明以下几点：
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关键词文章采集源码(网站后台管理路径你的网址/guanli.asp默认密码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-04-15 07:35
关键词文章采集源码(网站后台管理路径你的网址/guanli.asp默认密码)
综合的
更新时间
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29/64
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网站所有可修改的信息和广告均可在后台更改，后台未提供的请勿随意更改。网站后台管理路径你的URL/guanli/admin.asp 默认密码1 如果你觉得后台不安全，可以直接删除guanli目录。老用户升级只需要上传文件play.asp
2010/05/03 查看图表 5719
改编自E_book，可随意修改或传播原作者：无效请自行修改，或关注我的博客，有时间我会修改
2010/05/01 刀视图图3023
功能介绍1、所有资源都保存在本地，包括图片等2、访问首页会自动更新最新软件3、自定义页面标题，关键词，描述信息< @4、自定义静态缓存时间
2010/04/30 papy 查看图 3175
将所有程序上传到空间（ASP），打开后台：你的域名/admin.asp，用户名和密码都是admin，设置好基本设置，更改广告和链接使用。使用过程中不需要自己更新内容，源网站更新，你的网站会立即显示更新，是新手站长的最佳选择。不要随意修改config.asp，这个文件中的所有项都可以在后台修改。升级：修复了内容页面部分页面显示不正确的问题，以及后台的几个小问题。
2010/04/20 查看图表 4226
优酷视频搜索——Soku()上线，可以选择在优酷搜索视频，也可以全网搜索视频，也可以根据视频时长、发布时间、分辨率等信息进行搜索。Gonten写了一个视频搜索小偷程序，文件不多，代码也很少，但是搜索还可以。文件压缩包共21KB。有兴趣的朋友可以下载看看。对于那些想学习编写小偷程序的人来说，这是一个非常好的例子。
2010/04/20 查看图表 3088
奇奇小偷单机游戏下载站，免维护，全自动更新小偷程序，有后台版！背景：/admin_qiqi/index.asp密码：qiqi
2010/04/19 查看图表 3614
《多站小偷（设置导航站/优酷视频/百度音乐/QVOD电影索引/开机小说）-免费版》是【鼎信网络】推出的免费ASP程序，版权归【鼎信网络】所有，任何单位个人不得将此程序修改为商业程序，谢谢。v1.2更新内容：新增电影下载功能，修复部分页面地址转换错误，新增一套模板布乐，详情请看演示站
2010/04/16 鼎新网络查看图5187
国产软件小偷程序MRP游戏| MRP软件APP游戏| APP软件MET游戏| Iava 游戏 AXF 游戏 | PC软件手机资讯|
2010/04/13 前沿互联-小峰查看图2474
改变之前游戏图表系统代码中隐藏的采集的限制。本系统将采集规则完全分离，放在一个xml文件中进行独立配置，方便日后的目标游戏。在网站页面调整的时候做相应的采集规则调整，完全不用改代码。
2010/04/12 查看图表 3987
网上有很多QVOD电影网站，但是QVOD搜索不多。这个程序可以在线搜索QVOD电影并列出播放页面地址！该程序是一个小偷程序，免维护和免更新。节省您的时间。请在CONFIG.ASP中修改站点的站点名称、流量统计代码等，修改为自己上传到空间，可以使用ddjsfile文件夹中的js作为广告文件，可以添加修改根据需要。bottom.asp 为底层版权等信息，可自行修改，方便实用。第一次写小偷程序，代码有点混乱，但是
2010/04/08 查看图表 5048
ZL百度搜索盗贼，包括网页盗贼和视频盗贼。主页可能类似于百度。如果您不喜欢INDEX.ASP 的风格，请删除INDEX.ASP。index.htm 的样式和百度的差不多。视频小偷的内容来自/V目录下的百度视频
2010/04/01 博客 张莉 查看地图 2688
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2010/03/27 TG查看图2709
华君软件园动画我重新加了一个背景，不懂的可以轻松管理。后台地址文件Admin.Asp管理密码topzm可以在后台添加三个广告，也可以不使用后台添加。它可以添加到 Inc 目录中。在 Ad_Head.Asp 中添加广告 Ad_Top.Asp Ad_Bottom.Asp。Link.Asp是友情链接文件，请勿删除。如果您删除该程序，您将无法使用它，并且找不到该文件。管理员密码：hyuong7099
2010/03/25 查看图表 2507
小偷采集UFO的文章视频文件均小于10K，请在CONFIG.ASP中修改网站头像和地址请在LINK.ASP中修改友情链接和流量统计代码
2010/03/23 查看图表 2286
使用说明 上传所有程序到空间（ASP），打开后台：你的域名/admin.asp，设置好基本设置，修改广告和友情链接，就可以使用了。使用过程中不需要自己更新内容，源网站更新，你的网站会立即显示更新，是新手站长的最佳选择。
2010/03/23 飞兔网购导航图2239 查看全部
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2010/03/27 TG查看图2709
华君软件园动画我重新加了一个背景，不懂的可以轻松管理。后台地址文件Admin.Asp管理密码topzm可以在后台添加三个广告，也可以不使用后台添加。它可以添加到 Inc 目录中。在 Ad_Head.Asp 中添加广告 Ad_Top.Asp Ad_Bottom.Asp。Link.Asp是友情链接文件，请勿删除。如果您删除该程序，您将无法使用它，并且找不到该文件。管理员密码：hyuong7099
2010/03/25 查看图表 2507
小偷采集UFO的文章视频文件均小于10K，请在CONFIG.ASP中修改网站头像和地址请在LINK.ASP中修改友情链接和流量统计代码
2010/03/23 查看图表 2286
使用说明 上传所有程序到空间（ASP），打开后台：你的域名/admin.asp，设置好基本设置，修改广告和友情链接，就可以使用了。使用过程中不需要自己更新内容，源网站更新，你的网站会立即显示更新，是新手站长的最佳选择。
2010/03/23 飞兔网购导航图2239
关键词文章采集源码(其他插件推荐【小说阅读器采集】配置，一键采集生成整本)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-04-14 04:00
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【小说阅读器】专业图书出版、管理、阅读插件
【全书采集】无需配置，一键生成全书采集
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【分享帖奖励积分】可以作为常用的社交分享插件，还有打赏功能
【在线时间兑换积分】用户登录时间兑换积分奖励
【手机模板A家】 漂亮实用的手机模板
【手机模板C系列】简单好用的手机模板
=================================================
特征
后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
在前台发帖时，可以采集单微信文章，只需在插件中设置启用版块和用户组即可。
去demo站点看看采集之后发帖的效果
常见问题
主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
9、支持帖子、门户文章审核功能
指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
本插件为开源产品，按国家规定不列入退换货清单。因此，一经购买，在任何情况下均不支持以任何理由退款。安装即表示您已同意本声明。
变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
变更日志
1、通过 URL 批量加载采集
2、优化和修复
变更日志
1、优化采集失败提示
2、优化图片采集提高成功率
3、 已知错误修复
1.9.3更新日志
1、偶尔采集修复图片失败采集
2、提示需要输入验证码导致的失败
3、其他优化和修复
专业版1.9 更新日志
1、添加发布为帖子并发布到门户的评论功能。如果选择【是】，发布后必须到后台--内容--内容审核。通过后其他用户可以在前台看到
2、优化和修复bug
专业版1.8 更新日志
修复已知错误
优化采集程序
专业版1.7 更新日志
1、修复按微信采集无法使用的问题
2、取消计划任务避免ip锁
专业版1.6.2 更新日志
本版本为bug修复版，主要修复如下
1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
2、优化封面设置程序，支持jpg、gif、png
3、其他已知错误修复
专业版1.6 更新日志
1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
2、优化采集程序
3、修复一些bug
专业版1.5.1 更新日志
这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
2、采集向记录和其他页面添加全选按钮
下次更新通知
将增加自动设置帖子封面的功能
专业版1.5 更新日志
1、增加前台发帖时插入微信功能文章
2、优化和修复bug
专业版1.4 更新日志
1、按关键字添加采集
2、优化采集程序增加体验
3、错误修复
专业版1.3 更新日志
1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
2、批量发帖到论坛帖子时，可以单独设置每个帖子使用的发帖人
专业版1.2 更新日志
1、添加搜索功能，输入公众号，搜索结果点击自动填充
2、采集所有图片本地化
3、已经采集添加了一个删除链接到待处理的存储页面
4、错误修复
专业版1.1 更新日志
1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
2、修复一个小错误
运行环境：discuzX3.1 discuzX3.2
适用编码：简体中文 繁体中文 简体中文 UTF8 繁体中文 UTF8
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特征
后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
在前台发帖时，可以采集单微信文章，只需在插件中设置启用版块和用户组即可。
去demo站点看看采集之后发帖的效果
常见问题
主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
9、支持帖子、门户文章审核功能
指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
本插件为开源产品，按国家规定不列入退换货清单。因此，一经购买，在任何情况下均不支持以任何理由退款。安装即表示您已同意本声明。
变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
变更日志
1、通过 URL 批量加载采集
2、优化和修复
变更日志
1、优化采集失败提示
2、优化图片采集提高成功率
3、 已知错误修复
1.9.3更新日志
1、偶尔采集修复图片失败采集
2、提示需要输入验证码导致的失败
3、其他优化和修复
专业版1.9 更新日志
1、添加发布为帖子并发布到门户的评论功能。如果选择【是】，发布后必须到后台--内容--内容审核。通过后其他用户可以在前台看到
2、优化和修复bug
专业版1.8 更新日志
修复已知错误
优化采集程序
专业版1.7 更新日志
1、修复按微信采集无法使用的问题
2、取消计划任务避免ip锁
专业版1.6.2 更新日志
本版本为bug修复版，主要修复如下
1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
2、优化封面设置程序，支持jpg、gif、png
3、其他已知错误修复
专业版1.6 更新日志
1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
2、优化采集程序
3、修复一些bug
专业版1.5.1 更新日志
这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
2、采集向记录和其他页面添加全选按钮
下次更新通知
将增加自动设置帖子封面的功能
专业版1.5 更新日志
1、增加前台发帖时插入微信功能文章
2、优化和修复bug
专业版1.4 更新日志
1、按关键字添加采集
2、优化采集程序增加体验
3、错误修复
专业版1.3 更新日志
1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
2、批量发帖到论坛帖子时，可以单独设置每个帖子使用的发帖人
专业版1.2 更新日志
1、添加搜索功能，输入公众号，搜索结果点击自动填充
2、采集所有图片本地化
3、已经采集添加了一个删除链接到待处理的存储页面
4、错误修复
专业版1.1 更新日志
1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
2、修复一个小错误
运行环境：discuzX3.1 discuzX3.2
适用编码：简体中文 繁体中文 简体中文 UTF8 繁体中文 UTF8
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特征
后台可以通过微信和关键字批量搜索采集公众号文章，无需任何配置，支持批量发布为帖子和门户文章，可以选择每批批量发布时。文章 文章将发布到的论坛。
在前台发帖时，可以采集单微信文章，只需在插件中设置启用版块和用户组即可。
去demo站点看看采集之后发帖的效果
常见问题
主要特征
1、您可以将图片、视频和微信文章保留为采集文章的原创格式
2、无需配置，通过微信账号和关键字批量搜索采集
3、可以设置发帖时使用的会员
4、批量发布为帖子时，除了发到默认论坛外，还可以设置每个帖子文章单独发布到任意论坛，并且可以单独设置每个帖子使用的会员
5、可以批量发布为门户文章，发布时可以单独设置每个文章发布到的门户频道
6、采集的文字状态有提醒。如果采集的文本由于某种原因失败，可以重复采集
8、前台发帖时，编辑器会显示微信图标。点击插入微信文章网址自动插入微信文章
9、支持帖子、门户文章审核功能
指示
1、安装激活后，可以在插件后台设置页面更改默认会员uid和发布的论坛
2、点击开始采集，按微信号或关键字采集
3、采集最新的文章列表成功后，可以全选或单选采集文字的文章（比如去掉一个不需要的一个文章)，开始采集文本
4、文本采集完成后，可以选择单独发布到每个文章的论坛或者全部发布到默认论坛，点击发布完成
7、在采集的记录中，可以批量发布为门户文章，可以设置每个文章发布的门户频道（必须有成为可用的门户频道）
8、设置允许使用微信的用户群和论坛插入文章在前台发帖的功能
采集进程
按微信采集：
1、点击搜索微信账号或直接填写微信账号和昵称点击开始采集
2、将最近10-30篇文章的标题显示为采集文章，点击标题旁边的复选框，确认哪些为采集
3、然后点击下面的采集文字
4、采集采集结果后，可以选择立即发布到版块或者重新采集文字
按关键字采集
1、输入关键字，点击搜索
2、显示获得的文章标题列表，单击标题旁边的复选框以确认哪个采集
3、点击下方采集并发布按钮，完成发布
如果发布后文章的列表没有显示在前台，请点击后台-工具-更新统计中的第一个【提交】按钮
防范措施
1、由于微信的防范措施采集，请不要太频繁采集，否则可能导致你的ip地址被微信锁定无法继续采集
2、如果你想采集图片、视频并保持微信文章原版格式，必须在相应栏目允许html，允许图片解析，允许多媒体--post options
3、由于微信可能随时更改预防采集措施，本插件可能失效。如果您发现无效，请联系我们，我们将尽快完成维修升级，但不退款
本插件为开源产品，按国家规定不列入退换货清单。因此，一经购买，在任何情况下均不支持以任何理由退款。安装即表示您已同意本声明。
变更日志
1、修复微信公众号修改代码导致的无法操作采集问题文章
2、一些优化调整
变更日志
1、通过 URL 批量加载采集
2、优化和修复
变更日志
1、优化采集失败提示
2、优化图片采集提高成功率
3、 已知错误修复
1.9.3更新日志
1、偶尔采集修复图片失败采集
2、提示需要输入验证码导致的失败
3、其他优化和修复
专业版1.9 更新日志
1、添加发布为帖子并发布到门户的评论功能。如果选择【是】，发布后必须到后台--内容--内容审核。通过后其他用户可以在前台看到
2、优化和修复bug
专业版1.8 更新日志
修复已知错误
优化采集程序
专业版1.7 更新日志
1、修复按微信采集无法使用的问题
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专业版1.6.2 更新日志
本版本为bug修复版，主要修复如下
1、前台发微信采集新增图片展示和删除功能
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3、其他已知错误修复
专业版1.6 更新日志
1、增加了自动设置帖子列表封面的功能
2、优化采集程序
3、修复一些bug
专业版1.5.1 更新日志
这个版本是一个错误修复版本
1、修复发帖页面微信采集框可能无法关闭的BUG
2、采集向记录和其他页面添加全选按钮
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1、增加前台发帖时插入微信功能文章
2、优化和修复bug
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1、按关键字添加采集
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专业版1.3 更新日志
1、设置中增加选项，可以自由选择是否采集图片、视频，保持微信原格式
2、批量发帖到论坛帖子时，可以单独设置每个帖子使用的发帖人
专业版1.2 更新日志
1、添加搜索功能，输入公众号，搜索结果点击自动填充
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4、错误修复
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1、增加了发布到门户的功能，在采集记录中选择采集的文章，每个文章可以发布到不同的门户频道分别
2、修复一个小错误
运行环境：discuzX3.1 discuzX3.2
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关键词文章采集源码(尖站网虚拟资源交易平台2/3/201801:30摘要:免费建站程序 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-04-13 23:17
关键词文章采集源码(尖站网虚拟资源交易平台2/3/201801:30摘要:免费建站程序
)
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爱站网站长查询网站源码下载
2/3/2018 01:10:20
爱站网，对SEO稍有了解的朋友应该都知道。使用爱站网站的站长工具，可以方便快捷地查询到很多关于网站的相关信息，比如SEO基本信息，同一IP下有多少个网站，以及记录相关信息，域名年龄，网站速度，服务器等相关信息。下面笔者给大家分享一个我在网上看到的用ASP开发的伪爱站net程序的源代码。软件名称：伪爱站网站长工具软件运行环境：ASP+ACCESS软件大小：7.43MB软件语言：简体中文
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2/3/2018 01:11:42
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黄宏仁：采集site网站模板对SEO的影响
2009 年 10 月 27 日 10:55:00
当我推送回复网友的问题时，发现很多站长朋友喜欢做采集站，圈出搜索引擎的流量，然后投放广告赚取一些微薄的利润。大家都知道搜索引擎对原创sex文章情有独钟，但是对于采集网站的站长来说，做原创sex文章那是不行的，甚至可能连 伪原创 都不愿意参与这种耗时费力的工作。
建展虚拟资源交易平台
2018 年 2 月 3 日 01:08:30
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如何善用博客或网站上的标签？
28/1/2010 08:55:00
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网站优化：TAG标签更有益。你用过网站吗？
15/7/2013 14:20:00
一些随处可见的大型网站已经熟练使用了TAG标签，今天想和大家讨论这个话题，因为很多中小型网站往往忽略了TAG标签的作用TAG标签我什至不知道TAG标签能给网站带来什么好处，所以今天给大家详细分享一下。
资源保护采集：如何处理产品保护采集？
2017 年 8 月 9 日 14:35:00
笔者对资源盗窃做了一定的介绍和分析，并分享了一些保护措施，希望对大家有所帮助。
说说做源码下载站的一点心得
2007 年 6 月 12 日 11:22:00
源码资源好找，我们也可以在一些更新比较快的大型源码站点采集一些资源。百度和谷歌不是用来读书的。多搜索积累自己的源码资源。如果你打算靠采集来积累，建议你不要看下面的，对你没有帮助。
如何使用免费的网站源代码
2018 年 7 月 8 日 10:16:55
如何使用免费的 网站 源代码？第一点：免费源代码的选择。第二点：免费源广告文件被删除。第三点：免费源代码的修改。免费网站源代码尽量选择网站下载站自己做测试下载，需要有一定的修改能力。
什么是标签页？如何优化标签页？
27/4/202010:57:11
什么是标签页？如何优化标签页？标签页是很常用的，如果用得好，SEO效果会很好，但是很多网站标签页使用不当，甚至可能产生负面影响，所以这是一个很好的问题。但是这个问题
何时使用标签进行 SEO
2007 年 16 月 11 日 05:47:00
SEOer 在使用标签优化甚至垃圾邮件方面有着悠久的历史。但是使用标签来优化网站真的那么容易吗？
优采云：无需编写采集规则即可轻松采集网站
19/6/2011 15:37:00
长期以来，大家一直在使用各种采集器或网站程序自带的采集功能。它们有一个共同的特点，就是需要编写采集规则。从采集到文章，这个技术问题对于初学者来说不是一件容易的事，对于资深站长来说也是一项艰巨的工作。那么，如果你做站群，每个站必须定义一个采集规则，
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25/8/2017 15:21:00
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2009 年 2 月 12 日 16:41:00
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爱站网站长查询网站源码下载
2/3/2018 01:10:20
爱站网，对SEO稍有了解的朋友应该都知道。使用爱站网站的站长工具，可以方便快捷地查询到很多关于网站的相关信息，比如SEO基本信息，同一IP下有多少个网站，以及记录相关信息，域名年龄，网站速度，服务器等相关信息。下面笔者给大家分享一个我在网上看到的用ASP开发的伪爱站net程序的源代码。软件名称：伪爱站网站长工具软件运行环境：ASP+ACCESS软件大小：7.43MB软件语言：简体中文
笑话站源码_笑话网源码_PHP开发pc+wap+APP+采集接口
2/3/2018 01:11:42
总结：笑话站源码_笑话网源码_PHP开发pc+wap+APP+采集接口
黄宏仁：采集site网站模板对SEO的影响
2009 年 10 月 27 日 10:55:00
当我推送回复网友的问题时，发现很多站长朋友喜欢做采集站，圈出搜索引擎的流量，然后投放广告赚取一些微薄的利润。大家都知道搜索引擎对原创sex文章情有独钟，但是对于采集网站的站长来说，做原创sex文章那是不行的，甚至可能连 伪原创 都不愿意参与这种耗时费力的工作。
建展虚拟资源交易平台
2018 年 2 月 3 日 01:08:30
总结：免费建站程序凡客建站免费程序源码
如何善用博客或网站上的标签？
28/1/2010 08:55:00
用于博客和 网站 的强大但未充分利用的工具之一是标记页面或博客文章。有效地使用标签并不容易。在这篇文章中，我将通过几个例子来说明如何使用标签来充分利用它们，以及需要注意的问题和一些高级策略。
网站优化：TAG标签更有益。你用过网站吗？
15/7/2013 14:20:00
一些随处可见的大型网站已经熟练使用了TAG标签，今天想和大家讨论这个话题，因为很多中小型网站往往忽略了TAG标签的作用TAG标签我什至不知道TAG标签能给网站带来什么好处，所以今天给大家详细分享一下。
资源保护采集：如何处理产品保护采集？
2017 年 8 月 9 日 14:35:00
笔者对资源盗窃做了一定的介绍和分析，并分享了一些保护措施，希望对大家有所帮助。
说说做源码下载站的一点心得
2007 年 6 月 12 日 11:22:00
源码资源好找，我们也可以在一些更新比较快的大型源码站点采集一些资源。百度和谷歌不是用来读书的。多搜索积累自己的源码资源。如果你打算靠采集来积累，建议你不要看下面的，对你没有帮助。
如何使用免费的网站源代码
2018 年 7 月 8 日 10:16:55
如何使用免费的 网站 源代码？第一点：免费源代码的选择。第二点：免费源广告文件被删除。第三点：免费源代码的修改。免费网站源代码尽量选择网站下载站自己做测试下载，需要有一定的修改能力。
什么是标签页？如何优化标签页？
27/4/202010:57:11
什么是标签页？如何优化标签页？标签页是很常用的，如果用得好，SEO效果会很好，但是很多网站标签页使用不当，甚至可能产生负面影响，所以这是一个很好的问题。但是这个问题
何时使用标签进行 SEO
2007 年 16 月 11 日 05:47:00
SEOer 在使用标签优化甚至垃圾邮件方面有着悠久的历史。但是使用标签来优化网站真的那么容易吗？
优采云：无需编写采集规则即可轻松采集网站
19/6/2011 15:37:00
长期以来，大家一直在使用各种采集器或网站程序自带的采集功能。它们有一个共同的特点，就是需要编写采集规则。从采集到文章，这个技术问题对于初学者来说不是一件容易的事，对于资深站长来说也是一项艰巨的工作。那么，如果你做站群，每个站必须定义一个采集规则，
Tag技术在网站优化中的作用
25/8/2017 15:21:00
标签（中文称为“标签”）是一种组织和管理在线信息的新方式。它不同于传统的关键词搜索文件本身，而是一种模糊而智能的分类。标记（tag）是一种更灵活有趣的日志分类方式。您可以为每条日志添加一个或多个标签（tags），然后您就可以看到东行日志上所有与您使用相同标签的日志。日志，因此和其他
血与泪的教训：过度采集to网站by K
2009 年 2 月 12 日 16:41:00
网站成立初期，为了丰富网站的内容，采集成为站长的王牌和必杀技。如何控制采集采集的数量和过量@>的后果可能是很多站长需要学习和理解的。
爱站网络上线网站PK功能
2013 年 2 月 8 日 11:43:00
近日，爱站net推出了一个名为网站PK的功能，主要用于对比两个网站的各种SEO数据。这样方便了解我站和竞争对手站的差距。我觉得这个工具很有价值，而且是一个新功能，所以推荐给大家。
关键词文章采集源码( 苹果CMS采集支持自定义表单/自定义多自定义，SEO优化)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 152 次浏览 • 2022-04-13 23:10
关键词文章采集源码(
苹果CMS采集支持自定义表单/自定义多自定义，SEO优化)
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Applecms采集，Applecms系统是网站影视管理系统，但市场很少支持Applecms文章数据采集的采集器基本需要马内，苹果cms站长免费需要关键词pan采集,伪原创@ >，发布并可以一键推送百度、神马、360、搜狗采集器，最好提供一些相关的SEO优化设置。今天，我们来聊聊苹果cms采集。
Applecms采集支持自定义表单/字段、自定义数据表、一对一和一对多自定义字段，可以处理复杂的数据内容需求。 Applecms采集器可以是多站点/多站点系统可以创建多站点。站点、后台、用户中心可以绑定独立的域名。
Applecms的高级模板设计支持母版页和本地页等公共页面，提高了复用性，让网站模板更加高效便捷。苹果cms扩展灵活，支持多终端，可拆卸插件设计，可为小程序、APP等终端提供数据接口。
苹果cms千万级负载，http缓存+后台缓存+专业数据优化，大数据大流量下也能快速响应。苹果cms企业级安全，系统从底层防止Sql注入、CSRF、暴力破解等攻击，可通过公安部三级安全考核。
选择关键词时，不要选择索引高的关键词，而是选择索引低的关键词，等待关键词的优化具有很高的指数。索引低的关键词应该收录一个索引高的关键词，比如苹果的cmsSEO优化，它收录两个索引比较高的关键词，SEO优化和苹果< @cms。先优化苹果cms，再慢慢优化SEO优化。 网站的好处之一就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
网站选择关键词的时候，不要选择索引高的关键词，一定要选择索引比较低的关键词，当优化继续进行，优化指数将高达关键词。具有低索引的 关键词 应该收录具有高索引的 关键词。例如，苹果cms SEO优化包括SEO优化和苹果cms。高关键词，先优化苹果cms，慢慢优化SEO优化。 网站一个好处就是不用挖太多长尾词，内容页直接使用通用名。
挖掘长尾关键词只需要在首页和栏目页使用。可以直接使用页面常用名，挖掘长尾词的工作量会比较低。因为首页和栏目页不能使用太多的长尾词，所以一栏最多可以优化3个关键词。增加页面上关键词的频率。很多做网站的人基本上没有注意到关键词频率的增加，因为他们觉得无处可加。例如，你可以在所有这些地方添加它们，你可以在底部和故事的介绍中添加它们等等。
其实很多关键词可以在我们的网站过滤页面优化，很多网站过滤页面标题一样，这是不行的。标题会根据不同的过滤器而变化。其实网站的外部优化很重要，因为网站的页面质量很低。比如首页基本都是名字和图片，其他文字很少，所以要加一些外链。这里可以到网站目录平台提交网站，这样添加的外链比购买的好。 网站 的另一个好处是，如果 网站 做得足够好，用户自然会向您发送反向链接。
需要与同行交换友好链接网站。一定要交换权重相近的网站s，如果你有足够的钱，可以购买权重6和7的大网站s的链接。这种类型的伪原创7@ >附属链接效果很好。相同的友好链接名称首先是一个小索引关键词，然后在优化时会被替换为一个大索引关键词。今天，关于苹果的cms采集的方法，我会在下一期在这里分享更多的SEO相关知识。返回搜狐，查看更多 查看全部
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Applecms的高级模板设计支持母版页和本地页等公共页面，提高了复用性，让网站模板更加高效便捷。苹果cms扩展灵活，支持多终端，可拆卸插件设计，可为小程序、APP等终端提供数据接口。
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