推荐文章:一篇高引用的综述文章是如何写成的
　　论坛君
　　作者将自己的写作心得分享给大家，以供初次撰写综述的研究者参考。
　　1 为什么要写评论
　　从一篇文档入手，阅读几篇相关文档梳理大致思路，找到一个切入点开始实验。在做实验的过程中，我们还需要阅读文献，针对不同的问题有选择地阅读。实验完成并编成文章发表后，为了写前言，我阅读了一些文献。打开课题-实验-发表，每一步都要看文献，这就是我的科研过程。
　　但是，按照这些步骤查看文献并不全面。从解决一个问题的开始到解决一个问题的结束，所有的具体文献都涉及到。要想全面把握整个题目的走向，写综述是非常有必要的。而且，经过长时间的相关研究，写一篇评论文章有以下好处：
　　在很大程度上可以提高把握整个学科方向的能力。通过详细、全面的文献检索和阅读，可以全面掌握和了解本课题的发展脉络、研究进展和最新成果。
　　其次，是对自己作品的总结和升华。经过多年的相关研究，我心中一定有很多的思考和疑问。这时候，大量的阅读就是对自己固有知识的一个归纳升华的过程。写完应该有顿悟的感觉。
　　再次，对以后的实验研究具有重要的指导作用。写好review之后，通过对整个项目方向的了解，知道哪些问题已经解决，哪些地方还存在问题，哪些问题是热点问题，哪些是难点骨头，是制约项目发展的关键. 这样，就可以有针对性地设计以后的实验。
　　在小的方面，评论也是一个文章。现在国内的评价都是看个人成绩，总结也是一种发表文章的方式。另一方面，你可以提高你在同龄人中的地位。一般来说，评论 文章 比研究 文章 有更多的引用，从而提高了它们在同行中的知名度。
　　2 文献检索准备工作
　　在开始写评论之前，一个重要的准备工作就是文献检索。虽然“开题-实验-发布”这三个阶段存储的知识点可能足够对你的实验有用，但对于复习文章来说还是不够的。审查文章 需要全面，并且必须综合审查中审查的问题。因此，有必要进行详尽的文献检索。
　　这里说的全面，并不是说下载阅读几十年的所有文章。这将是太多的工作。这是一。第二，早期的文章可能已经总结过了。因此，只需寻找一些综述 文章。这里的综合指的是更多的关键词搜索和更多的数据库搜索。先说关键词，每个作者对关键词的偏好不同，在新兴领域没有统一术语的时候，多改几个关键词是很有必要的。除了数据库，由于各个数据库收录的期刊并不全面，所以重要的搜索工具在这里必不可少。例如，Scopus、Pubmed、Web of Science 和 Google Scholar 将 收录 综合信息，
　　获取相关文献还有两个技巧。一个是我读过的文章中引用的文献。这个很容易理解，文末的参考资料就是这样。另外就是看哪个文章引用了你读过的文章，也是相关文献。例如，谷歌学术有一个引用计数，你可以通过点击查看哪些文章引用了这篇文章文章。
　　
　　通过以上几种方法，才能找到所有相关文献。
　　3 大量阅读准备
　　找到所有的文献之后，下一步就是开始阅读了。
　　首先，没必要全部看完，时间太长，工作量太大。但是，应该通读最近两年的文章。两年是对一个相对热门的领域进行全面概述 文章 的合理时间点。近两年的文章要通读重点，这也是复习的重点。不通读就知道解决了什么问题，如何解决是不够的；没看完就写点评有点不负责任。
　　两年前的文章完全没必要看，因为你可以从这两年的文章里的序言里看对这些文章的评论，就可以了也看了评论文章获取相关信息。这些文章可以重点阅读摘要，也有针对某个问题的针对性阅读。
　　4 如何阅读文学作品
　　阅读数百份文件并非易事。如果你只是浏览它们，你只能留下一个大概的印象。一段时间后或者随着阅读文档的增多，这种模糊的印象也会消失。知识点的记忆是写作和创作的基础。我不记得如何组织语言。就算查了，也不知道从几百份文件，几千页里查到哪里去。
　　我的导师教我要辩证地看书，边想边记，不能在书上乱写。不可否认，这种方法适合头脑聪明的人。我傻，试了几年，脑子里只有墨盒的味道，没有言语。结果，我连赖以考上大学和研究生的写作和涂鸦都丢了。对我来说，“好记性不如烂笔头”更适合我，也适合我的德国同事。他们将文件打印在A4纸上，并用荧光笔标出重要的句子。看完后，抄写在A5纸上，作为选集书到原稿上。摘录的才是真正对你有用的知识点。大多数其他 文章 都是伏笔，或者已经在你的记忆中。“
　　虽然一开始这样看很慢，但是随着文档写了十多二十篇，积累多了，后面的摘录就会越来越少。还有，你的阅读速度越来越快。因为人是根据旧知识来领悟新知识的。一开始，你的知识储备少，很难用自己的语言解释一个文章的知识点，或者无法在脑中解释有效的例子，所以很难收到[1 ]. 并且随着积累的增加，理解的越来越容易，也越来越充分，速度也越来越快。阅读速度的提升一定不是线性的，而是指数的，这就是知识的马太效应[2]。
　　你的读书笔记需要分类，你的知识需要管理。这和其他知识管理一样，需要一个完整的系统。这个需要在另外一篇博文中讨论，这里不再赘述。只说明文件的管理。
　　5 文件管理
　　下载数百个文档后，文档流水线就成了问题。就像十个人、八个人的小公司，老板可以身兼财务、人事、营销等多个角色，但在几百人、几千人的大公司，任一个角色都足以让你忙个不停. 这时候，专业人士可以轻松处理让你忙碌的琐事。对于文献管理，Endnote就是这样一个专业，它可以有效地组织庞大的文献，并为您提供全面的信息，如作者、期刊、年份、标题、卷页码和摘要。有些期刊在投稿的时候需要DOI，Endnote也可以。Endnote在文章布局中起着巨大的作用，是评论写作、论文写作、和书籍写作（其他文献管理工具也不错，ReferenceManager、Biblioscape、NoteExpress等）。看王超的《如何使用ENDNOTE，常用！》“[3]。
　　虽然电子版很方便，但我还是更喜欢看纸质版。一是看电脑屏幕时间长了，眼睛疼，大脑容易出现木头，陷入停滞状态；二是多动手可以帮助记忆。在电脑屏幕上查看时，只需用一根手指：双击打开或关闭，滚动滚轮翻页。除了食指，身体其余部分一动不动。他的眼睛渐渐变成了死鱼眼，直视着视线，露出茫然的神色。这种阅读方式不适合长期大量阅读，偶尔看看也无妨。我喜欢把文档打印出来，统一编号（和Endnote一致，Endnote中的Label可以加号），打孔，并将它们放入活页夹中。活页夹和打孔器见图片。
　　还要在这里提到活页夹。在整个学习过程中，我从未听说过这种简单、灵活、有效的文件管理方法，也从未见过有学生使用过。大家打印出来，订书机一订就堆在桌子上。过多的文件经常会滑落并洒落一地。更难受的是管理层。不能工整地编码，也不能取出想要的文件。直到我在歌德学院学习了德语，我才第一次接触到文件夹。报名时发给每人一个活页夹，教室里有打孔器。老师给的材料打孔放进去。而且，还可以用分页的方式，把不同内容的材料分类归档。方形文件夹放在桌子上就能直立，不管文件再多，也能整理得井井有条。在实验室内，导师应将活页夹分发给每位研究生供学生使用，以方便学生使用。并且学生毕业后，可以同时收回文件夹和打印的文件，留给后续学生使用。从而既有利于科学研究，又能避免浪费。留给以后的学生使用。从而既有利于科学研究，又能避免浪费。留给以后的学生使用。从而既有利于科学研究，又能避免浪费。
　　6文章的架构
　　文学阅读是一个从“说得过去”、“说得过去”、“大是大非”到“无事生非”的过程。
　　
　　我刚开始读书。由于本人知识有限，之前文章提出的方法和结果对我来说都是全新的，我的知识储备不足以判断观点。因此，当你刚开始阅读时，你会完全接受文章中的所有内容，很难提出有问题的观点，你阅读的任何内容都是“有理有据”的。看了十八篇文章，明白了更多的方法和观点，有些可能会有不同的看法。这是因为疑惑会跳出来，我会挑剔我读到的论据，但我不能仅仅依靠一两篇文章文章就断定一种方法完全优于另一种方法。每种方法都有其优缺点，从而达到“似是而非”的境界。只有看到足够多的文章才能做出完整的评价，得到的对比结果也有足够的论据。这时，已经达到了“大是大非”的境界。
　　一篇评论文章，一部分是综合别人的作品，一部分是讨论自己的观点。大是大非只是全面的一步，还应该更进一步。通过对“大是大非”的把握，要能够发现新问题、新优势或劣势，提出改进方法，对今后的工作和发展前景提出建议和设想。更有什者，跳出对原实验细枝末节的讨论，从更高的层次，从原理、方法和系统上进行评价。这当然是非常困难的。所以，大部分的总结文章都是总结而不总结，以至于读者看完后对过去有所了解，但对未来还是茫然无措。当然，讨论越多，花费的时间和精力就越多。一个明显的例子是，赵丽萍[4]在两年时间里增删改写了20多次，对未来5-10年的发展方向有着自己独特见解的文章。
　　如果看完之后能做到“大是大非”的经济，就可以开始写作了。写作时，首先要搭建一个框架，对要概括的内容进行分类、细分。分得越细越好，至少三级，三级标题下可能还有四五级标题。这样做有以下好处：
　　写作的7个小细节
　　文章细分成小节后，就可以开始完成每个小节了。下面介绍几个非常有效的小技巧。
　　亮点8文章
　　一篇文章文章必须要有一些“干货”，才能被更多人引用。所以在你写之前，看看你下载的 文章 的引用。哪个 文章 获得了最多的引用？为什么？
　　从我个人引用文章的习惯来看，下面的文章会被引用：
　　另外，我也喜欢引用带有结论性的句子，比如某项技术的优点。. . ; 和定量的句子，比如目前70%的文章都在使用某种方法。
　　如果你能在你的评论中提供这些内容，那肯定会增加其他引用的数量。前三个干货是研究型文章的东西，后两个就不简单了。第一个需要你自己总结，第二个需要大量的统计。
　　备注：这里说一点自己的经验，和大家一起讨论。希望有经验的朋友多多指正，以供初次写评论的研究者参考。
　　参考
　　1.彭思隆。另外说说知识的马太效应。
　　2.方伟硕。一个有趣的观点：知识的马太效应。
　　3.王超。ENDNOTE怎么用，常用！
　　4.赵丽萍。中国学者如何发表高水平评论文章-个人经验谈。
　　分享文章:网站如何更新原创内容与伪原创内容
　　关于网站内容的更新，想必也是各大站长唯一头疼的事情，因为网站内容更新肯定是你每天坚持做的事情。当然你也可以自己找。找个借口说三天更新一次，但是你要清楚你不是一个人在做网站，当你稍微偷懒的时候，说不定后面的对手会把你拿走如果你压下去，会给你带来什么样的损失？我想各位站长心里都会明白这一点，我就不直接深究了。
　　首先，更新网站内容是有一定要求的，虽然大家都在提倡什么内容为王，但是总不能直接用优采云一键点击采集吧？将上千篇文章直接导入网站文章对网站没有任何好处，因为你无法控制文章的内容，也无法精准定位文章的关键词布局等相关因素，很多大的网站的流量都是通过长尾关键词获取的，他们的总流量可以达到60%左右，取上去一半以上，长尾关键词是利用文章的内容，通过布局文章的内容的关键词，控制总体 关键词 密度和突出度，
　　
　　第一：原创内容
　　原创的内容对网站的权重起着非常重要的作用。只有 原创 的内容才能控制其 关键词 密度和其他因素。只有<只有原创的内容才能让你的长尾关键词获得更好的排名，所以我们在更新内容的时候，每天一篇原创的内容是必不可少的，同时时间原创内容可以给网站一个更好的权重评价，其他人可以用伪原创来丰富站点，请记住不要使用采集软件，如果让我使用采集如果用软件来更新网站的内容，那我宁愿三天更新一篇文章原创文章。
　　第二个：伪原创
　　
　　伪原创 怎么做，其实有很多方法，比如重写开头结尾，中心内容做一个单词交换等等，最重要的是标题，必须付费更改标题时注意，不要将标题更改为与文章内容不符的内容，这样会对网站造成一定的负面影响，所以这一点要特别注意，还有一个要注意的就是数量，虽然伪原创可以在短时间内大量生产，但是也有数量限制，每天定时定量出货.
　　不管是原创还是伪原创，最重要的是坚持。只有每天坚持不偷懒，才能超越对手，获得好名次。纸上谈兵是空话，实践才是最好的。 查看全部

　　干货教程:一篇文章教会你利用Python网络爬虫实现豆瓣电影采集
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　　【1. 项目背景】
　　豆瓣电影提供最新的电影介绍和评论，包括电影信息查询和已上映电影的购票服务。可以录制自己想看的电影电视剧，边看边看，顺便打分写影评。极大地方便了人们的生活。
　　今天以电视剧（美剧）为例，批量抓取对应的电影，写入csv文件。用户可以通过评分更好地选择自己想要的电影。
　　【2. 项目目标】
　　获取对应的电影名称、评分、详情链接，下载电影图片，保存文件。
　　[3. 涉及的图书馆和网站]
　　1、网址如下：
　　https://movie.douban.com/j/sea ... rt%3D{}
　　2.涉及的库：requests、fake_useragent、json、csv
　　3.软件：PyCharm
　　【4. 项目分析】
　　1、如何请求多个网页？
　　当点击下一页时，paged会每多一页自动增加20，将转换后的变量替换为{}，然后使用for循环遍历URL，实现多URL请求。
　　2、如何获取真实请求的地址？
　　请求数据时，发现页面上没有对应的数据。其实豆瓣是用javascript动态加载内容来防止采集的。
　　1）F12右键查看，找到Network，左侧菜单Name，找到第五条数据，点击Preview。
　　2）点击subjects，可以看到title就是对应的电影名。rate是对应的分数。通过js解析subjects字典，找到需要的字段。
　　
　　3、如何访问网站？
　　https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3D60
　　当点击下一页时，页面每增加一页自动增加20，将转换后的变量替换为{}，然后使用for循环遍历URL，实现多次URL请求。
　　【V. 项目实施】
　　1、我们定义一个class类继承object，然后定义init方法继承self，再定义一个main函数main继承self。导入所需的库和请求 url。
　　import requests,jsonfrom fake_useragent import UserAgentimport csv<br />class Doban(object): def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/j/sea ... rt%3D{}"<br /> def main(self): pass<br />if __name__ == '__main__': Siper = Doban() Siper.main()
　　2、随机生成UserAgent并构造请求头，防止反爬。
　　 for i in range(1, 50): self.headers = { 'User-Agent': ua.random, }
　　3.发送请求，得到响应，回调页面，方便下一次请求。
　　 def get_page(self, url): res = requests.get(url=url, headers=self.headers) html = res.content.decode("utf-8") return html
　　4. JSON解析页面数据，得到对应的字典。
　　 data = json.loads(html)['subjects'] # print(data[0])
　　5. 遍历获取对应的电影名、评分、下一个详情页的链接。
　　 print(name, goblin_herf) html2 = self.get_page(goblin_herf) # 第二个发生请求 parse_html2 = etree.HTML(html2) r = parse_html2.xpath('//div[@class="entry"]/p/text()')
　　6、创建一个csv文件用于写入，定义相应的header内容，保存数据。
　　 # 创建csv文件进行写入 csv_file = open('scr.csv', 'a', encoding='gbk') csv_writer = csv.writer(csv_file) # 写入csv标题头内容 csv_writerr.writerow(['电影', '评分', "详情页"]) #写入数据 csv_writer.writerow([id, rate, urll])
　　7.请求图片地址。定义图片名称并保存文档。
　　 html2 = requests.get(url=urll, headers=self.headers).content dirname = "./图/" + id + ".jpg" with open(dirname, 'wb') as f: f.write(html2) print("%s 【下载成功！！！！】" % id)
　　8.调用方法实现功能。
　　 html = self.get_page(url) self.parse_page(html)
　　
　　9. 项目优化： 1) 设置延时。
　　 time.sleep(1.4)
　　2）定义一个变量u，用于遍历，表示爬取哪个页面。（明显更清楚）。
　　 u = 0 self.u += 1;
　　【6. 效果展示】
　　1、点击绿色小三角运行输入起始页和结束页（从第0页开始）。
　　2. 在控制台显示下载成功信息。
　　3. 保存 csv 文件。
　　4.电影画面显示。
　　【七. 概括】
　　1、不建议抓取太多数据，容易造成服务器负载，稍微尝试一下。
　　2、本次文章针对Python爬豆瓣在应用中的难点和重点，以及如何防止反爬做了相对的解决。
　　3、希望通过这个项目，能够帮助理解json解析页面的基本过程，字符串是如何拼接的，format函数是如何使用的。
　　4、本文基于Python网络爬虫，使用爬虫库获取豆瓣电影及其图片。到实现的时候，总会遇到各种各样的问题。不要好高骛远，踏踏实实去努力，这样才能理解的更深刻。
　　5、需要本文源码的朋友，请在下方公众号后台回复“豆瓣电影”获取。
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　　生存一定是艰难的，一定是可读的。3、美国的站群服务器不需要注册。第2点，网站必须注册后才能在线访问。4.美国，前面我们已经提到美国是我国的特别行政区之一。作为我国的一个特别行政区，它的优势之一是：网站无需备案即可存储在美国服务器上。如果放在国内大陆的服务器上，如果泛目录站群程序的效果持续下降，在这个竞争日益激烈的互联网环境下，本程序需要不断升级软件，完善内容。质量。除了注重质量，站群区源码，
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　　建议两种操作方法都一样使用！其次，导入预先准备好的关键词文本（inc/key/）和文章内容文本（inc/content/），文件名可以随意命名，反向代理站群源代码，直接上传到服务器解压，这里可以直接用网站根目录做，反向代理站群源码，先下载源码压缩包，也可以做在目录中，目录搜索引擎虽然有搜索功能，但严格来说并不是真正的搜索引擎，只是网站链接的编目列表。用户完全可以根据类别找到自己需要的信息。由于加入了人类智能，这类搜索引擎信息准确，导航质量高。 查看全部

　　解决方案:调用微信公众号原文消息，分析服务器日志就可以了
　　文章采集调用已有api，比如美团。这个能拿到详细的用户订单信息。调用微信公众号原文消息，分析服务器日志，就可以了。
　　
　　有的有的。比如我用，yami，因为有些搜索引擎，或者微信分析，它是通过token的，他可以通过你的token，来识别你，然后给你推送相关的东西。
　　
　　这个比较复杂，首先是确定各种文章数据来源，目前有很多渠道可以采集到文章链接，包括高德、百度、搜狗、360等等，这个对于用户来说是常见的，这里以百度地图的搜索数据为例子。然后是各类需要分析文章链接的分析工具或者平台，比如用户在百度地图上搜索”北京房子的正确打开方式“,回车后会跳转一个页面，页面最上面推荐的是百度前置信息页面，所以百度推荐的文章包括以下：北京市二手房房价信息资讯每周市场行情-百度文库国内同城-百度文库北京每个小区每一单元户型每年/半年/季度房屋买卖信息本人在今年4月份接触到知名文章分析平台，这里就不推荐了，这些是某一些优秀的文章分析平台，比如，推荐一个他们的官网“网盘收藏文章数据分析平台”，如果是业内人士会知道他们还有很多文章分析和数据服务，如果有意愿做文章分析，可以和他们聊聊。
　　用户信息来源可以很多，百度地图会根据用户地址/信息/添加时间/手机号推送给用户相关内容。不一定非要通过百度api来拿，但是你百度关键词+当地人口基数大的话可以通过爬虫的方式去拿到信息。 查看全部

　　通用方法:贝叶斯优化LSTM超参数
　　1. 摘要
　　本文主要讲解：使用贝叶斯优化LSTM超参数
　　大意：
　　下载 IMDB 数据集并将其转换为序列数据以构建 LSTM 模型并训练以绘制准确度和损失曲线。图 2. 数据介绍
　　IMDB 数据集简介
　　IMDB 数据集收录来自 Internet 电影数据库 (IMDB) 的 50,000 条两极分化的评论。数据集分为 25,000 条训练评论和 25,000 条测试评论，训练集和测试集均收录 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。
　　train_labels 和 test_labels 都是 0 和 1 的列表，其中 0 代表负数，1 代表正数
　　三、相关技术
　　下面是贝叶斯优化过程的图解：
　　为了得到这个函数的最小值，贝叶斯优化是这样的
　　基于构造的代理函数，我们可以在可能是最小值的点周围采集更多点，或者在未采样区域中采集更多点，有了更多点，代理函数可以进行更新，使其更接近真实目标函数的形状，从而更容易找到目标函数的最小值。这个采样过程也可以通过构造一个 采集 函数来表示。就是要知道当前代理函数的形状以及如何选择下一个x来最大化利润。
　　4.完整的代码和步骤
　　首先安装贝叶斯优化依赖
　　pip 安装贝叶斯优化
　　主要赛跑者进入
　　import matplotlib.pyplot as plt
import os
from bayes_opt import BayesianOptimization
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.datasets import imdb
from keras.layers import Dense, Embedding, Dropout, LSTM
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing import sequence
def prepare_data(max_features, max_length):
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = imdb.load_data(path="imdb.npz",
num_words=max_features,
skip_top=0,
maxlen=None,
seed=113,
start_char=1,
oov_char=2,
<p>
index_from=3)
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_length)
x_val = sequence.pad_sequences(x_val, maxlen=max_length)
return (x_train, y_train), (x_val, y_val)
def build_and_evaluate(data, max_features, dropout=0.2, lstm_units=32, fc_hidden=128, lr=3e-4, verbose=False):
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = data
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=max_features, output_dim=lstm_units, input_length=x_train.shape[1]))
model.add(LSTM(lstm_units))
model.add(Dense(units=fc_hidden, activation=&#39;relu&#39;))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Dense(units=1, activation=&#39;sigmoid&#39;))
model.compile(loss=&#39;binary_crossentropy&#39;, optimizer=&#39;adam&#39;, metrics=[&#39;accuracy&#39;])
history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100,
batch_size=512, verbose=verbose,
callbacks=[EarlyStopping(monitor=&#39;val_loss&#39;, patience=5, baseline=None),
ModelCheckpoint(model_dir + &#39;/best_model.h5&#39;, monitor=&#39;val_loss&#39;,
save_best_only=True)])
plot_history(history)
return history.history[&#39;val_acc&#39;][-1]
def plot_history(history):
# summarize history for accuracy
plt.plot(history.history[&#39;acc&#39;])
plt.plot(history.history[&#39;val_acc&#39;])
plt.title(&#39;model accuracy&#39;)
plt.ylabel(&#39;accuracy&#39;)
plt.xlabel(&#39;epoch&#39;)
plt.legend([&#39;train&#39;, &#39;test&#39;], loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
# summarize history for loss
plt.plot(history.history[&#39;loss&#39;])
　　
plt.plot(history.history[&#39;val_loss&#39;])
plt.title(&#39;model loss&#39;)
plt.ylabel(&#39;loss&#39;)
plt.xlabel(&#39;epoch&#39;)
plt.legend([&#39;train&#39;, &#39;test&#39;], loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
def overfit_batch(sample_size=2000):
max_features = 5000
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = prepare_data(max_features=max_features, max_length=10)
data = (x_train[:sample_size], y_train[:sample_size]), (x_val[:sample_size], y_val[:sample_size])
history = build_and_evaluate(data, max_features, verbose=True)
plot_history(history)
return history.history[&#39;val_acc&#39;][-1]
def bayesian_opt(data, max_features):
optimizer = BayesianOptimization(
f=build_and_evaluate(data, max_features),
pbounds={&#39;dropout&#39;: (0.0, 0.5), &#39;lstm_units&#39;: (32, 500), &#39;fc_hidden&#39;: (32, 256)},
)
optimizer.maximize(
init_points=10,
n_iter=30,
)
model_dir = &#39;models&#39;
if not os.path.exists(model_dir):
os.makedirs(model_dir)
# overfit_batch()
bayesian_opt(prepare_data(max_features=5000, max_length=500), 5000)
</p>
　　操作方法:SPA游标采集之去除重复
　　我们在做数据库升级项目时，通常会做性能回归测试。通俗的讲就是在11g生产环境上运行10g生产库的语句。导致执行计划发生变化并最终导致性能下降的语句需要单独分析和验证。去做这个
　　我们在做数据库升级项目时，通常会做性能回归测试。通俗的讲就是在11g生产环境上运行10g生产库的语句。导致执行计划发生变化并最终导致性能下降的语句需要单独分析和验证。为此，首先我们需要 采集 输出 10g 上的语句。采集 方法分为以下几种方式。
　　对于大型生产库，我们一般的 采集 方法是：来自 awr 快照的游标和数据。为了完美捕获所有 SQL 语句，我们经常需要每天多次对游标缓存执行 采集。大部分建议是放在高峰期采集，这主要是为了防止一些SQL在被sqlset捕获之前就被从共享池中清除了。在这个爬取的过程中，一个比较麻烦的问题是一些文字sql的语句。一个例子如下：
　　select * from emp where empno=1456;
　　select * from emp where empno=1457;
　　select * from emp where empno=1458;
　　这三个SQL语句会一个接一个的被采集输入，每天采集都会导致我们SQLSET的结果集越来越大。一般情况下，大型生产库的SQL语句只有几个w，但如果你的硬解析很多，你的采集语句可能在短短几天内就超过100w。以上。然后，SQLSET 转换为中转表的过程会执行很长时间。如果不好，会报ORA-01555，运行一段时间会导致转换失败。我被骗了几次。也许你会说，100w 数据，Oracle 应该尽快转换。我必须解释一下。我们的传输表实际上收录了几个 LOB 字段和特殊的 TYPE 类型。一旦数据量很大，可以说速度是完全无效的。正是出于这个原因，我们需要在采集的过程中考虑一种去重的方法。
　　我们举个例子来说明。
　　1.新的SQLSET
　　SQL> exec dbms_sqltune.CREATE_SQLSET('sqlset1');
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from dba_sqlset;
ID NAME OWNER DESCRIPTION CREATED LAST_MODI STATEMENT_COUNT
---------- --------------- --------------- ------------------------------ --------- --------- ---------------
1 sqlset1 SYS 11-MAY-14 11-MAY-14 0
　　2.使用scott用户，执行几条语句，执行前flush共享池
　　SQL> alter system flush shared_pool;
System altered.
connect scott/tiger
select * from emp;
select * from emp where empno=1456;
select * from emp where empno=1457;
　　3. 以 sys 用户启动 采集 语句
　　DECLARE
mycur DBMS_SQLTUNE.SQLSET_CURSOR;
BEGIN
OPEN mycur FOR
SELECT value(P)
FROM TABLE(dbms_sqltune.select_cursor_cache('parsing_schema_name in (''SCOTT'')',
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
1,
NULL,
'ALL')) p;
dbms_sqltune.load_sqlset(sqlset_name => 'sqlset1',
populate_cursor => mycur,
load_option => 'MERGE');
CLOSE mycur;
END;
/
SQL> select * from dba_sqlset;
ID NAME OWNER DESCRIPTION CREATED LAST_MODI STATEMENT_COUNT
---------- --------------- --------------- ------------------------------ --------- --------- ---------------
1 sqlset1 SYS 11-MAY-14 11-MAY-14 9
　　4. 查看 采集 结果
　　SQL> select sql_id,sql_text from DBA_SQLSET_STATEMENTS ;
SQL_ID SQL_TEXT
------------- --------------------------------------------------------------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457
<p>
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END;</p>
　　从这里我们可以观察到我们的三个语句都是采集进来的。这里我们可以看到我们的文字sql，如果每天游标多次采集，我们的文字sql会越来越多采集，导致SQLSET的结果集非常大。当 SQL 的数量达到数百万时，它使我们的转换变得非常缓慢。如何减肥？我们来看看这个 DBA_SQLSET_STATEMENTS 的结构。
　　SQL> desc DBA_SQLSET_STATEMENTS
Name Null? Type
------------------------------------------- -------- -----------------------------
SQLSET_NAME NOT NULL VARCHAR2(30)
SQLSET_OWNER VARCHAR2(30)
SQLSET_ID NOT NULL NUMBER
SQL_ID NOT NULL VARCHAR2(13)
FORCE_MATCHING_SIGNATURE NOT NULL NUMBER
SQL_TEXT CLOB
PARSING_SCHEMA_NAME VARCHAR2(30)
PARSING_SCHEMA_ID NUMBER
PLAN_HASH_VALUE NOT NULL NUMBER
BIND_DATA RAW(2000)
BINDS_CAPTURED CHAR(1)
MODULE VARCHAR2(64)
ACTION VARCHAR2(64)
ELAPSED_TIME NUMBER
CPU_TIME NUMBER
BUFFER_GETS NUMBER
DISK_READS NUMBER
DIRECT_WRITES NUMBER
ROWS_PROCESSED NUMBER
FETCHES NUMBER
EXECUTIONS NUMBER
END_OF_FETCH_COUNT NUMBER
OPTIMIZER_COST NUMBER
OPTIMIZER_ENV RAW(2000)
PRIORITY NUMBER
COMMAND_TYPE NUMBER
FIRST_LOAD_TIME VARCHAR2(19)
STAT_PERIOD NUMBER
ACTIVE_STAT_PERIOD NUMBER
OTHER CLOB
PLAN_TIMESTAMP DATE
SQL_SEQ NOT NULL NUMBER
SQL> select sql_id,sql_text,FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS;
SQL_ID SQL_TEXT FORCE_MATCHING_SIGNATURE
------------- -------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB 4094562552765466770
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456 16946033956547040230
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P 10967007256268736959
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp 7001777653489406494
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457 16946033956547040230
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE 18201431879876406267
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL 17376422952071979402
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL 1846728577492307645
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END; 0
　　这里我们主要使用 FORCE_MATCHING_SIGNATURE 字段。可以看到我们文字sql的FORCE_MATCHING_SIGNATURE的值是一样的。这里是 547040230。所以我们需要区分这一列，并将不同的值放在自定义表中。
　　5. 去重采集
　　SQL> create table spaqc as select distinct FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS;
Table created.
<p>
SQL> select * from spaqc;
FORCE_MATCHING_SIGNATURE
---------------------------
18201431879876406267
1846728577492307645
4094562552765466770
17376422952071979402
10967007256268736959
7001777653489406494
16946033956547040230
0
8 rows selected.</p>
　　这里需要注意的是，当FORCE_MATCHING_SIGNATURE为0时，一般会运行PL/SQL、JOB等操作，我们无法过滤掉。所以我们必须删除第 0 行。
　　SQL> delete from spaqc where FORCE_MATCHING_SIGNATURE=0;
1 row deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
　　6. 再次测试看看文字sql是否为采集。
　　select * from emp where empno=1458;
select * from emp where empno=1459;
select * from emp where empno=1460;
select * from emp where empno=1460 and ENAME='scott';
DECLARE
mycur DBMS_SQLTUNE.SQLSET_CURSOR;
BEGIN
OPEN mycur FOR
SELECT value(P)
FROM TABLE(dbms_sqltune.select_cursor_cache('parsing_schema_name in (''SCOTT'') and FORCE_MATCHING_SIGNATURE not in (select FORCE_MATCHING_SIGNATURE from spaqc)',
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
1,
NULL,
'ALL')) p;
dbms_sqltune.load_sqlset(sqlset_name => 'sqlset1',
populate_cursor => mycur,
load_option => 'MERGE');
CLOSE mycur;
END;
/
SQL> select sql_id,sql_text,FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS ;
SQL_ID SQL_TEXT FORCE_MATCHING_SIGNATURE
------------- -------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB 4094562552765466770
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456 16946033956547040230
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P 10967007256268736959
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp 7001777653489406494
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457 16946033956547040230
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE 18201431879876406267
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL 17376422952071979402
d8fw5smyjva0b select * from emp where empno=1460 and ENAME='scott' 17445701640293030006
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL 1846728577492307645
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END; 0
10 rows selected.
　　这里我们看到采集没有输入文字sql，我们实现了游标采集的过滤。 查看全部

　　解决方案:web开发如何做好爬虫爬过来的网站服务器
　　文章采集调用各种接口如百度等，然后你可以把你的网页发上来。或者你有特殊要求可以自己做个爬虫爬过来。一般人不懂人家的网站背后，有多少技术交流和一堆的攻略文章。最简单的，
　　把爬虫爬到你的网站上面去，然后设置成301跳转到你的网站就好了。
　　把爬虫程序放到你的服务器上，然后爬到的数据如果有需要，会自动去你的服务器里面获取。有一些专门做web开发的公司提供爬虫服务，
　　
　　我好像也搞不定，
　　专门为这个问题也想了好久，
　　1、利用googleapi,soreally
　　2、利用w3ctech/html5databasev1去爬去csv文件
　　
　　3、用nodejs+mysql的xml去抓取
　　4、下载其他爬虫程序,ib数据抓取，抓取。
　　虽然我不懂爬虫但是我的亲戚用爬虫抓的彩票
　　我是一般学自动化的，从业这个有四年了，觉得相关的东西太多了，所以打算把爬虫基础做好，尽量能自己写一个真正做到高并发的爬虫。要弄懂它，思路很重要，如果一开始就想面面俱到估计我们这些不入流的也弄不出好的产品。目前打算学python，我的另一个回答，
　　说下自己。也就是曾经做过1家公司网站，负责流量转化和移动流量。工具就是chrome插件和自己写的爬虫。现在自己写的爬虫就有上千万。然后都是采取相对独立的流量渠道（老板说电视台和门户网站，电视台门户都会贴广告）流量转化了。门户网站广告收入大概1/3吧，但还是非常可观的。而且我在电视台还做过小型featureproject做联网推广(remoteprogramming)，类似facebook每个大使下面都有facebooksubscribe的广告收入。 查看全部

　　事实:api自己的爬虫去爬豆瓣电影信息，有没有解决方案？
　　文章采集调用的是公开接口。如果是自己写爬虫来爬豆瓣的电影，相当于发布一条豆瓣电影的信息。不过，因为豆瓣的信息已经比较多了，爬取一次的费用有点太高了。有没有解决方案？有！利用豆瓣api封装自己的爬虫去爬豆瓣电影信息，参考代码：staticvoidspider(webspider,nodejsnodejs){stringbook_id=null;stringcolumn_id=null;stringmovie_id=null;//将电影信息封装成key，以后可以根据这个key来进行ip和手机号的搜索stringfield_id="field_id";nodejs.get(book_id,column_id,field_id);}方法的实现我正在写，暂时不保证效果。
　　
　　从搜索后ip的变化可以判断，好像是因为推广信息。
　　可以参考这篇文章：，每个人也要分发布到更多的不同平台，例如微博、豆瓣、知乎、朋友圈、百度搜狗等等。针对这些平台的不同需求，会有不同的爬虫。
　　
　　发布到互联网服务器上你只是保存一个变量对方请求发送你的变量到服务器ip而已。
　　分享一个我自己写的部分，如果对方想要电影信息，可以对标题和分享数额设置一个条件，比如每个分享数超过5元就发送一条电影信息给对方。
　　如果你都无法给userid，那么对方怎么发私信给你， 查看全部

　　解决方案:无需重启应用，动态采集任意点位日志
　　作者 | 玉山
　　实际系统通常具有很高的复杂性。我们使用 Trace、Log、Metric 三驾马车，让我们的系统具备一定的可观测性，但是观测的位置和信息往往是固定的，遇到的问题往往是出乎意料的，导致我们能够定位问题的范围，但是很难更进一步，这时候我们需要采集信息来帮助我们在我们想要的地方，这在通常的实践中意味着然后我们需要添加日志记录逻辑并重新启动应用程序，这价格昂贵，失去了现场。借助日志管理，只需要在控制台中配置规则，即可动态采集任意点信息，无需重启应用。接下来，我们将通过一个假设的故障排除过程来简要介绍日志管理的实践。
　　动态日志打印
　　假设我们有一个简单的请求调用链接，用于请求数据库，如图所示。当调用链路的请求异常时，在定位问题的过程中，我们往往需要知道调用栈信息，然后查看栈上的Methods，获取这些方法的参数、返回值、异常等信息，从而帮助我们找出问题的原因。有了日志治理的能力，我们就可以轻松的进行这些操作。
　　这种场景下，当发现AppB的/sql请求部分报错，但是我们还没有提前写出可以记录有效信息的日志，那么我们可以配置一个日志管理规则，打印现场栈信息来获取我们需要检查的方法列表，然后逐个方法进一步分析。我们选择 /sql 作为目标。如果不知道具体的界面，可以保持默认选择all。
　　由于我们只需要分析错误请求，在过滤规则条件中开启异常过滤，在打印内容中选择调用栈，其他内容可以根据需要选择。
　　开启这条规则后，可以看到系统帮助我们打印日志文件中收录堆栈信息的日志：
　　/home/admin/.opt/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　在 com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.executeQuery(ClientPreparedStatement.java:989)
　　在 com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.executeQuery(DruidPooledPreparedStatement.java:213)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon.doCommon(DruidCon.java:57)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidService.query(DruidService.java:15)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.BApplication$AController.sql(BApplication.java:89)
　　在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
　　在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
　　在 sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
　　
　　通过截取其中的一些，我们可以发现其中一些是我们自己的业务逻辑方法，也是我们需要关注的方法。我们可以继续使用日志管理的能力来获取这些方法的现场信息，比如参数、返回值、类加载器等等。
　　自己的业务逻辑方法：com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon.doCommon com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidService.query
　　以 doCommon 方法为例，我们只需要添加一个新的规则来指定自定义方法。
　　然后在过滤规则条件中开启异常过滤，在打印内容中选择请求参数，其他内容可以根据需要选择。
　　开启这条规则后，可以看到系统帮我们打印了JSON格式的日志信息，包括我们检查的参数信息：
　　/home/admin/.opt/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　{
　　"appName": "app-b",
　　“属性”： {
　　“mse.tag”：“基地”，
　　"mse.param": "{\"sql\":\"select * from log_demo where id = ?\",\"id\":\"1\"}",
　　“mse.app.tag”：“基础”，
　　“mse.service.type”：“自定义”
　　},
　　“结束时间”：28，
　　“事件”：{}，
　　"ip": "10.0.0.166",
　　"名称": "com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon:doCommon(java.lang.String,int)",
　　“需要记录”：是的，
　　“parentId”：-46695586，
　　
　　“规则标识集”：[
　　288
　　],
　　“spanId”：-86744300，
　　“开始时间”：25，
　　“状态代码”：2，
　　“traceId”：“ea1a00009d231724d0001”
　　}
　　上面只是一个简单的例子，但是可以发现日志管理的能力让我们可以在Java方法中的任意点采集信息，将检查工作变成零代码和动态，因为不需要重复在测试环境中添加日志代码并不断重启应用，可以大大降低一些在测试环境中难以重现的问题的排查难度。
　　日记采集
　　开启日志管理功能后，我们的日志会自动滚动保存到本地。为了满足存储或者进一步分析的需要，我们可以将这些日志采集放到日志服务系统中。这里我们以 SLS 的 Logtail 采集 模式为例。
　　配置Logtail 采集 日志
　　通过组件或其他方式在我们的集群或实例中安装Logtail后，即可通过日志服务SLS控制台完成log采集的配置。具体请参考SLS日志服务的相关文档。. 我们只关注其中的一些配置，首先是Logtail配置。在K8s集群场景下，我们需要的配置如下：
　　使用 OneAgent 时，日志路径为：/home/admin/.opt/ArmsAgent/plugins/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　二是查询分析配置。在控制台配置过程中，我们可以选择自动生成索引或稍后在 SLS 控制台中添加索引。为方便我们分析，建议对statusCode、ruleIdSet、name、appName等字段添加索引。
　　查看日志
　　一段时间后，可以在 SLS 控制台中查看采集的日志，并在查询分析的帮助下进行处理。
　　概括
　　借助现有的日志管理能力，我们可以动态采集任意点信息，无需重启应用。同时，由于日志管理在采集信息时会引入链接信息，分析起来比较复杂。调用问题时效果很好。目前日志管理的信息采集会以JSON格式存储在本地，我们可以使用SLS等日志服务系统提供的采集方法采集做进一步的查询分析，后续日志管理会不断完善和优化，采集的信息组织完全兼容OpenTelemetry标准，进一步提供符合标准的完整上报方式。
　　解决方案:个推 解决Android应用后台运行无法接受推送的问题
　　【问题描述】
　　这个问题只出现在Andoid上，因为iOS端使用APNS，所以推送可以及时送达。
　　使用push推送时，一旦用户将应用切换到后台，推送时会显示success_offline，即离线的cilentID。
　　事实上，此时应用程序并没有被系统杀死，只是已经无法接收推送消息了。即使您重新打开APP，您也不会收到任何消息，无论是之前的消息还是之后推送的消息。
　　【解决方案】
　　首先，确保APP后台的进程没有被杀死。一位推送官方给出了各个系统的设置
　　强烈鼓励大家阅读蜡笔小新的《推用中的各种坑》@蜡笔小新
　　【解决过程】
　　本来以为是sdk版本推送的问题。5+SDK集成的个人版是2.7.0.0，现在正式发布的版本是2.9.3.0。但是下载并编译Getui官方SDK后，后台仍然无法接受消息。
　　我使用的开发机器是小米5，在“更多应用”中查看时发现，当应用后台运行时，“正在运行”应用列表中会显示APP的名称，显示“1进程和0服务”。然后大约五秒钟后，该应用程序从“运行”列表中消失，并出现在“缓存”列表中。
　　但是Getui SDK有一个后台服务叫做NotificationCenter，用来管理推送消息。也就是说，我们的应用程序没有成功调用 NoticationCenter 服务。
　　但是我只知道一点Android开发的知识（web全栈够花精力了~老板加薪~），只能尝试用Native.js拉一个PushService，但是它不起作用。失败的。
　　拉起服务的代码是这样的：
　　 var main = plus.android.runtimeMainActivity();
var Intent = plus.android.importClass('android.content.Intent');
var intent = new Intent();
var serviceName = 'com.igexin.sdk.PushService';//把这里换成其他Service的名字，也可以实现拉取自定义的Service
intent.setClassName(main, serviceName);
main.startService(intent);
　　注意：将 serviceName 替换为 'com.igexin.sdk.PushServiceForUser' 可以拉起 NoticationCenterForUser 服务。我以为和PushService一样，结果发现这个服务对推送什么都没有用……
　　然后做了对比，发现在Getui的官方Demo中，AndroidManifest.xml中，SDK的两个activity存在一些差异。
　　第一部分：
　　
　　第二部分
　　这里的流程属性名称与核心推送服务相同
　　然后我google了一下，这个属性的作用是：
　　 android:process
应在其中运行 Activity 的进程的名称。正常情况下，应用的所有组件都在为应用创建的默认进程名称内运行，您无需使用该属性。 但在必要时，您可以使用该属性替换默认进程名称，以便让应用组件散布到多个进程中。
如果为该属性分配的名称以冒号（“:”）开头，则会在需要时创建应用专用的新进程，并且 Activity 会在该进程中运行。如果进程名称以小写字符开头，Activity 将在该名称的全局进程中运行，前提是它拥有相应的权限。这可以让不同应用中的组件共享一个进程，从而减少资源占用。
元素的 process 属性可为所有组件设置一个不同的默认进程名称。
　　点击这里查看官方文档
　　因此，猜测一下，因为主activity没有运行在pushservice进程中，所以后台push服务无法成功启动。
　　添加到主要活动
　　android:process=":pushservice"
　　这个属性，发现NotificationCenter进程正常启动。并且应用后台运行后，服务正常运行，可以正常接收推送信息。
　　问题解决了，但是我对Android开发了解不多，所以不知道这会有什么副作用。但是，内存消耗和网络连接似乎是正常的，没有观察到严重的后果。
　　前后花了两天一夜的时间，程序员没有人权~ 查看全部

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　　汇总:网站文章采集器的关键词定时采集伪原创发布怎么处理？
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　　转载过多只会被搜索引擎判定为抄袭，无效。网站文章采集器采集文章更是大忌，只会让你的网站垃圾邮件网站，甚至被搜索引擎判定为作弊，你的 网站 永远不会有光明的未来。因此，在没有原创文章 的情况下，应该考虑写成伪原创文章。网络爬虫自带搜索引擎伪原创内容处理功能，支持批量文章伪原创。
　　在众多的SEO因素中，网站标题和网站描述无疑是非常重要的。这是搜索引擎判断网页内容的主要依据，也是搜索引擎排名网站的关键因素。标题表示网页的主题，而描述简要概述了网页的内容。
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　　标题和描述，像网站网站采集器这样简单易用的搜索引擎，往往具有以下特点： 1、每个网页的标题和描述都是唯一的。2.每个页面的标题和描述准确地传达了页面的内容主题。3.使用简单流畅的文字描述，不要使用关键词来混淆。4、合理安排待优化的关键词。
　　归根结底，我们的 网站 是为用户服务的。网页的标题和标题会直接出现在搜索结果页面上，他们的用户体验直接决定了网站的点击率。所以我们正在编写 网站 标题和。今天关于网站文章采集器的讲解就到这里，下期会分享更多SEO相关知识和SEO技巧。 查看全部

　　技巧:编程新手该如何调优程序？程序员必备性能调优利器——火焰图
　　本文主要分享使用火焰图的技巧，介绍systemtap的原理和机制，如何使用火焰图快速定位性能问题的原因，加深对systemtap的理解。
　　让我们回想一下，作为编程新手，我们是如何调整程序的？通常依靠没有数据的主观假设，稍有经验的同学会分两块或一卷调试差异代码。这种定位问题的方法不仅费时费力，而且不具有普遍性。在遇到其他类似的性能问题时，需要反复踩坑填坑，那么如何避免这种情况呢？
　　有句话叫：兵欲行善，必先利其器。个人认为，程序员也需要一把“利器”来定位性能问题。就像医生看病人一样，需要依靠专业的医疗工具（如X光片、听诊器等）进行诊断，最终根据患者的检测结果快速准确地定位病因。医疗工具。性能调优工具（如 perf / gprof 等）用于性能调优，就像 X 射线用于患者一样。他们可以查明程序的性能瓶颈。
　　但是，常用的性能调优工具perf等只能在单个显示中列出调用堆栈或非分层时间分布，不够直观。这里推荐大家一起使用火焰图，更直观的呈现perf采集等工具的数据。
　　初识火焰图
　　火焰图（Flame Graph）是由 Linux 性能优化大师 Brendan Gregg 发明的。与所有其他分析方法不同，Flame Graph 从全局角度看待时间分布。它从底部到顶部列出了所有可能的原因 性能瓶颈的调用堆栈。
　　火焰图的整个图看起来像一个跳动的火焰，这就是它的名字的由来。
　　火焰图有以下特点（这里以on-cpu火焰图为例）：
　　火焰图类型
　　常见的火焰图类型有 On-CPU、Off-CPU 以及 Memory、Hot/Cold、Differential 等。它们适合什么样的问题？
　　这里笔者主要使用了On-CPU、Off-CPU和Memory火焰图，所以这里只是对这三个火焰图进行对比，欢迎大家补充指正。
　　火焰图分析技巧的纵轴代表调用栈的深度（栈帧数），用来表示函数之间的调用关系：下面的函数是上面函数的父函数。横轴代表调用频率。网格的宽度越大，就越有可能成为瓶颈。不同类型的火焰图适用于不同的优化场景。例如，on-cpu 火焰图适用于分析 CPU 使用率较高的问题函数，而 off-cpu 火焰图适用于解决阻塞和锁抢占问题。无意义的东西：横序是为了聚合，与函数之间的依赖或调用关系无关；火焰图的各种颜色是为了方便区分，本身并无特殊含义。更多实践：进行性能优化，自觉使用火焰图法。如何绘制火焰图以进行性能调整（如果有时间）？
　　要生成火焰图，您必须有一个方便的动态跟踪工具，如果操作系统是 Linux，通常是 perf 或 systemtap 之一。其中，perf相对来说比较常用。大部分Linux系统都收录perf，可以直接使用；SystemTap 在监控方面更强大、更灵活。关于如何使用perf绘制火焰图，网上有很多文章，所以本文将以SystemTap为例。
　　SystemTap 是一个动态跟踪工具。它利用探针机制来采集内核或应用程序的运行信息，使您无需修改​​内核和应用程序的代码即可获得丰富的信息，帮助您分析和定位所需的故障排除问题。SystemTap 定义了类似的 DSL 脚本语言，方便用户根据需要自由扩展。但是，与动态跟踪的鼻祖 DTrace 不同，SystemTap 没有驻留的内核运行时。它需要先将脚本编译成内核模块，然后插入内核执行。这也会导致 SystemTap 启动缓慢并依赖于完整的调试符号表。
　　使用SystemTap绘制火焰图的主要流程如下：
　　本文的演示步骤将基于操作系统 Tlinux 2.2
　　安装 SystemTap 和 OS 符号调试表
　　使用 yum 工具安装 systemtap：
　　yum install systemtap systemtap-runtime
　　由于systemtap工具依赖于完整的调试符号表，生产环境下不同机器的内核版本不同（虽然都是Tlinux 2.2版本，但是内核版本之后的次要版本不同，可以通过uname -a 命令），所以我们还需要安装 kernel-debuginfo 包和 kernel-devel 包。我在这里安装了这两个依赖包。
　　
　　kernel-devel-3.10.107-1-tlinux2-0046.x86_64
kernel-debuginfo-3.10.107-1-tlinux2-0046.x86_64
　　根据需要绘制的火焰图类型和工艺类型选择合适的脚本
　　使用 SystemTap 统计相关数据，往往需要根据其语法编写脚本，有一定的门槛。好在 github 上的春哥（agentzh）开源了他常用的两套 SystemTap 脚本：openresty-systemtap-toolkit 和 stapxx，这两套工具集可以覆盖 C 进程、nginx 进程和 Openresty 进程的大部分性能问题场景。
　　我们这里需要绘制off-cpu火焰图，所以使用sample-bt-off-cpu脚本
　　生成内核模块
　　现在我们已经安装了统计脚本和systemtap，可以正常使用了，但是由于systemtap是通过生成内核模块来统计相关探针的统计信息，而tlinux要求所有运行的内核模块首先到达tlinux平台签名才能运行，所以：
　　所以需要先修改off-cpu脚本生成内核模块；然后签署内核模块；最后使用systemtap命令手动运行脚本统计监控数据
　　systemtap执行流程如下：
　　所以我们在这里修改off-cpu stap脚本，让它只完成第四阶段，只生成一个内核模块
　　// 在 stap 命令后增加 -p4 参数，告诉systemtap，当前只需要执行到第四阶段
open my $in, "|stap -p4 --skip-badvars --all-modules -x $pid -d &#39;$exec_path&#39; --ldd $d_so_args $stap_args -"
or die "Cannot run stap: $!\n";
　　修改后运行脚本生成内核模块
　　// -p 8682 是需要监控的进程的进程号
// -t 30 是指会采样30秒
./sample-bt-off-cpu -p 8692 -t 30
　　生成的内核模块名称为stap_xxxxx.ko。由于读者无需关心内核模块的签名，本章略过。
　　运行内核模块统计
　　内核模块签名后，可以使用staprun命令手动运行相关内核模块
　　命令：
　　// 注意：签名脚本会将生产的内核模块重命名，需要将名字改回去……（脚本bug）
<p>
staprun -x {进程号} {内核模块名} > demo.bt</p>
　　值得注意的是，被监控的进程必须有一定的systemtap负载才能采集获取相关数据，即采集时也需要有一定的请求量（通常自己构建请求，对过程进行压力测试）
　　将统计数据转换为火焰图
　　一旦你有了统计数据 demo.bt，你就可以使用火焰图工具来绘制火焰图
　　下载FlameGraph，链接：
　　命令：
　　./stackcollapse-stap.pl demo.bt > demo.folded
./flamegraph.pl demo.folded > demo.svg
　　这给出了 off-cpu 火焰图：
　　看图说话
　　趁热打铁，通过几张火焰图熟悉火焰图的使用方法
　　图片来自春歌微博或个人近期定位问题
　　On-cpu 火焰图 Apache APISIX QPS 急剧下降问题
　　Apache APISIX是一款开源的国产高性能API网关。在选型和压测过程中发现，当路由匹配不同场景时，QPS急剧下降。当它的CPU（48核）占用率接近100%，QPS几千，通过绘制火焰图，发现主要时间都花在了一个插表阶段（lj_cf_table_insert）。分析代码发现表还没有释放。每次路由不匹配，就会插入数据，导致表越来越大。后续插入耗时过长，导致 QPS 下降。
　　off-cpu 火焰图 nginx mutex 问题
　　这是一个 nginx 的 off-cpu 火焰图。我们可以快速锁定到 ngx_common_set_cache_fs_size -&gt; ngx_shmtx_lock -&gt; sem_wait。这个逻辑使用了互斥锁，这使得 nginx 进程的大部分阻塞等待时间都花在了获取锁上。
　　代理监控报告断点问题
　　这是代理的非 CPU 火焰图。它是一个多线程异步事件模型。主线程处理每条消息，多个线程负责配置和传递或监控和报告的职责。目前的问题是监控上报性能差，无法在周期（一分钟）内完成监控数据上报，导致监控断点。通过off-cpu火焰图，我们可以分析出上报线程在使用curl_easy_perform接口收发http监控数据报文时花费了很多时间。
　　核心方法:百度SEO优化基础的方法和技巧
　　每个网站admin都希望自己的网站被百度搜索引擎点赞，但实际操作并不简单。其实这并不是说引擎优化很难做到，而是我们过于注重优化，导致网站本身的问题，导致搜索引擎排名跟不上.
　　1、做好SEO推广关键词分析。
　　
　　做好百度推广关键词分析是做好百度搜索引擎优化推广的关键一步，关系到优化效果。因此，我们需要依靠网站的话题和用户的搜索习惯来筛选准确的关键词进行优化。同时，关键词的搜索量。转化率也需要分析。
　　2.内容更新。
　　做好百度SEO推广，需要保持内容定期更新，但不是简单的复制粘贴，而是要坚持写原创，有自己的亮点内容，呈现更好内容给用户，不仅有利于SEO推广和爬取，还可以获得点击量，提高营销SEO排名。
　　3.链接布局。
　　
　　链接布局将整个网站有机地连接起来，给整个网站页面一个整体的效果，而不是孤立的。同时，通过交换优质友情链接，可以提高网站的PR值和网站的更新率。
　　4、网站架构布局合理。
　　网站结构布局合理，符合百度SEO推广搜索引擎的蜘蛛爬取偏好。因此，有必要避免设计不当的 网站 结构。实现树形目录结构。网站导航和链接优化，保持简洁明了。
　　百度的搜索引擎算法在不断更新，搜索引擎优化的日常工作也会随着算法的不断调整而不断调整。建议大家继续探索，不断跟随变化，寻找更合适、更精准的优化方法，保证网站更好的发展。 查看全部

　　汇总:通过f1-5招聘名单数据分析，如何利用excel将文本分离？
　　
　　文章采集调用了“中国搜索产品发展基金”提供的公共数据、api接口，依托api技术对结构化数据进行分析和处理，提取出数据产品本身不存在的字段信息。用户可以对这些信息进行信息统计，获取数据产品本身不存在的字段信息。作者：admitwrite留学平台导师cqzhou(微信:admitwrite)在英国cv/cvbasedphdprogramincomputationalfinanceandquantitativefinance中，ra常常遇到很多困惑：有些知名机构不光要求你有数据或模型背景，还要求你会写代码，而且要有人帮你干活。
　　
　　在你写出令人信服的代码之前，不但你自己developeddatasourceroutine不可靠，而且机构也未必愿意花时间去secondarytraining或者rewards部门给你打出你的名字。ra希望找到“能干活”的人，并且实际上这类人很难找。那么，如何从数据角度推断出机构的实际业务情况呢？从什么角度判断？dd推送过来的数据可以直接作为knowledgemap，帮助ra提前筛选，进而确定机构真实实力。
　　通过f1-5招聘名单数据分析，ra总结了机构排名前10位都有哪些特质。2015年的排名情况如下图：本文通过前10大的机构分析，得出机构招聘方面最重要的招聘经验、实习经验、个人素质、项目经验、工作经验的看重程度。我们将模型拆分，就其中的实习经验和项目经验进行阐述和总结。下面会介绍如何利用excel方法进行factorizedata.如何利用excel将文本分离？如何进行信息统计？使用哪些api？1.实习经验knowledgequestiona:你为什么在进行简历调研时，往往把自己定位在global公司？为什么？b:不排除经验过少，缺乏urbancareer之类的经验b:你怎么能知道有些职位是tier-1/3/4以下的公司开发的？c:按照china的职位比例来推测b:describeapositionintop10universitiesandengineering,consultinganddatascience2.项目经验gotonresearchofcontentrequiredinthisjob,particularlyinmodernfinance,marketingandsocialmedia.itisstillimportantforthemanyrecruiters.hereissomeoftheimportantcriteria:ifyouhavebeenadeal-orienteddataresearcher,ownedtherelationshipbetweenthemarketinganddatascienceoffice,youcangetthedesiredresultsfromallthemakers.ifyouhaveresearchonmoderntheme,thiscanbemoreimportant.ifyoureallyliketheprocess,itcanbemoreeffectivetocreateafirst-timebusinessoperationsthatcanhelpthemreallyachievemoreadvancedcontent.if。 查看全部

　　汇总:连续动作：关键词自动搜集采集信息—以京东为例
　　一、操作步骤
　　如果网页上有搜索框，但是搜索结果页面没有独立的URL，想要采集搜索结果，直接套用规则是不可能采集的。您必须首先执行连续操作（输入 + 单击）才能实现此目的。自动输入 关键词 并在 采集 数据之前搜索。下面以京东搜索为例演示自动搜索采集，操作步骤如下：
　　2.案例规则+操作步骤
　　注意：在这种情况下，京东搜索有独立的URL。对于具有独立URL的页面，最简单的方法是构造每个关键词的搜索URL，然后将线索URL导入到规则中，可以批量关键词@采集，而不是设置连续动作，可以参考“如何构造URL”和“如何管理规则线索”。
　　第一步：定义一级规则
　　1.1 打开Jisouke网络爬虫，输入网址回车，加载网页后点击“定义规则”按钮，会出现一个浮动窗口，称为工作台，在上面定义规则；
　　注意：这里的截图和文字说明是Jisoke网络爬虫版本。如果你安装的是火狐插件版，那么就没有“定义规则”按钮，但是你应该运行MS Moujiu
　　1.2 在工作台中输入一级规则的主题名称，然后点击“检查重复项”，会提示“此名称可以使用”或“此名称已被占用，可编辑：是”，即可使用此主题名称，否则，请重复名称。
　　1.3 本层的规则主要是设置连续动作，所以排序框可以随意抓取一条信息，并以此判断是否为爬虫执行采集。双击网页上的信息，输入标签名称，勾选确认，然后勾选关键内容，输入第一个标注的排序框名称，完成标注映射。
　　温馨提示：为了准确定位网页信息，点击定义规则会冻结整个网页，不能跳转到网页链接。再次单击定义规则，返回正常网页模式。
　　第 2 步：定义连续动作
　　单击工作台的“Continuous Action”选项卡，然后单击“新建”按钮以创建新的操作。每个动作的设置方法都是一样的。基本操作如下：
　　2.1、输入目标主题名称
　　
　　这里的目标主题名称是填写二级主题名称，点击“谁在使用”查看目标主题名称是否可用，如果已经被占用，只需更改主题名称
　　2.2、创建第一个动作：输入
　　创建一个新动作并选择动作类型作为输入。
　　2.2.1、填写定位表达式
　　首先点击输入框，定位到输入框的节点，然后点击“Auto Generate XPath”按钮，可以选择“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到输入框的xpath表达式，然后点击“搜索”按钮，检查xpath能否唯一定位输入框，如果没有问题，将xpath复制到定位表达式框。
　　注意：定位表达式中的xpath是锁定action对象的整个有效操作范围，具体是指鼠标可以点击或输入成功的网页模块，不要定位底部的text()节点。
　　2.2.2、输入关键词
　　输入关键词填写你要搜索的关键词，可以输入一个关键词，可以输入多个关键词，输入多个关键词加双分号;;分隔每个关键词，免费版只支持关键词5以内，旗舰版可以使用连发弹匣功能，支持关键词10000以内
　　2.2.3、输入动作名称
　　告诉自己这一步是做什么用的，以便以后修改。
　　2.3、创建第二个动作：点击
　　参考2.2中的操作，创建第二个action，选择类型为click，定位到搜索按钮，然后自动生成一个xpath，检查是否锁定到唯一节点。如果没有问题，只需填写定位表达式即可。
　　2.4、保存规则
　　点击“保存规则”按钮保存完成的一级规则
　　第三步：定义二级规则
　　3.1、新规则
　　
　　创建二级规则，点击“定义规则”返回普通网页模式，输入关键词搜索结果，再次点击“定义规则”切换到规则制定模式，点击左上角“规则”菜单-&gt;“新建”，输入主题名称，其中主题名称为一级规则连续动作填写的目标主题名称。
　　3.2、标记你要的信息采集
　　3.2.1、在网页上标记你要采集的信息，这里是标记产品名称和价格，因为标记只对文本信息有效，而链接是属性节点@href，所以链接不能用采集标记，但要进行内容映射，详见以下操作。
　　3.2.2、鼠标选中排序框的名称，然后鼠标右键，选择“添加”-&gt;“收录”创建抓取内容“链接”，点击商品名称定位，即可在A标签@href节点的attributes下找到对应的item，右击节点，选择Content Map to “Link”。
　　3.2.3、设置“Key Content”选项，让爬虫判断采集规则是否合适。在排序框中，选择网页上一定要找到的标签，勾选“关键内容”。这里选择“名称”作为“关键内容”。
　　3.2.4，如果您只在前面标记一个产品，您还可以获得一个产品信息。如果您想采集 整个页面上的每个产品，您可以复制示例。不明白的请参考基础教程《采集列出数据》
　　3.3、设置翻页路线
　　在爬虫路由中设置翻页，这里是标记线索，不明白的可以参考基础教程《设置翻页采集》
　　3.4、保存规则
　　单击“测试”以检查信息的完整性。如果不完整，重新标注可以覆盖之前的内容。确认没有问题后，点击“保存规则”。
　　第 4 步：获取数据
　　4.1、连续动作是连续执行的，所以只要一级主题运行，二级主题就不需要运行。打开DS计数器，搜索一级主题名称，点击“单次搜索”或“采集”，可以看到浏览器窗口会自动输入关键词进行搜索，然后是二级主题将被称为自动 采集 搜索结果。
　　4.2、一级主题没有采集到有意义的信息，所以我们只看二级主题的文件夹就可以看到采集的搜索结果数据，搜索到的关键词是By默认记录在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。
　　总结:"相关搜索"对优化关键字有帮助吗
　　SEO优化费用没有具体标准。定价模式是基于场地规模、场地竞争、行业竞争等因素。但是，站点优化和 关键词 排名并不是一个固定的模型。成本也便宜了6000多。使用一般的网站模板更便宜；网站上有很多免费的网站程序源代码和模板。找一些类似行业的网站模板代码需要几个小时，甚至只是换个名字。钱？网站推广的优化主要看指标，也就是优化的难易程度，一个月几百到几千不等。希望《网站关键词优化价格》一文对你有所帮助！
　　“相关搜索”是否有助于关键字优化
　　百度优化收费标准
　　百度左优化排名SEO报价（可选关键词）
　　服务类型
　　1.通用型：用户提供5-15个关键词保证至少1个关键词百度快照前10名2000元
　　2.促销类型：用户提供10-15个关键词，保证至少3个关键词百度快照top 20 7000元
　　3.专业型：用户提供15-20个关键词，保证至少5个关键词百度快照排名前20，其中3个前10 14000元
　　以上是市场上常见的价格，大家可以据此选择合适的seo服务公司。
　　SEO网站官网关键词辅助优化
　　目前大陆的优化技术也已经足够满足普通企业对排名的需求了关键词！
　　目前关键词优化技术的市场价格非常混乱，没有明确的价格。一年的服务费在1000元左右，但有时候优化的关键词太简单了，可以打包送人！有的关键词比较难优化，1000块钱也不够花！
　　
　　总之，要看关键词优化难度指数！目前我认识一家互联网公司，郑州思创网络，非常擅长优化汽车。做完网站大概需要一个月的时间，关键词才能排到第一页，甚至排到前三！很靠谱，有需要可以联系我，纯属有帮助！
　　感觉指数每天都在波动，但是在首页排名的标题中可以看到百度的关键词收录、收录、关键词的量。有多少网站，网站首页的主域名个数，以此来判断关键词竞争是否激烈。也看看这个关键词百度拍卖有多少网站，做关键词很多排名因素，具体关键词具体处理，价格不一样。
　　网站如何设置关键词优化价格
　　网站SEO优化费用分为网站自己优化和网站关键词优化，具体价格咨询SEO服务商
　　1、网站本身的优化分为：
　　1、网站结构优化策略：网站内部结构优化对网站的建设起到规划和指导作用，对的内容维护和后期SEO起到关键作用网站 。下面主要从网站结构、页面元素、导航结构、后期优化等方面介绍网站的内部优化。从网站构建初期，为SEO优化和后期维护提供方便和便利。根据。
　　2、网站页面优化策略：网站页面优化，即网页优化是对网页的程序、内容、版块、布局等方面进行优化调整，使其适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名指标
　　在搜索引擎检索中获得的排名将得到提升，增强搜索引擎营销的效果，使与网站相关的关键词产品能够有良好的排名。让网站更容易被搜索引擎收录访问，提升用户体验和转化率，创造
　　价值。下面主要从网站代码、标签、文字等方面介绍网站的页面优化。
　　3、网站内链构建策略：如果一个网站想要快速提升文章的栏目和排名，其对网站内链结构的合理布局是基本的 。与外部链接相比，内部链接更容易控制，成本更低。你可以直接部署在自己的网站上，不像外链那样不可控，需要大量购买或者长期积累才能达到稳定的SEO效果。
　　内部链接，顾名思义，就是同一个网站域名下的内容页面之间的链接（你的网站内容链接到你自己网站的内部页面，也称为站内链接）。合理的网站内链结构可以提高收录和网站在搜索引擎中的权重。相对于外部链接，内部链接也很重要。
　　内链的首要目的是提升网站的整体收录，提升链接目的页面的排名，显着优化网站的整体流量。如果一个网站的收录的数量是稳定的并且继续增加，说明至少这个网站的内部链接处理得当。
　　2.网站关键词的优化
　　
　　关键词Optimization，又称SEO，是英文Search Engine Optimization的缩写。是对搜索引擎收录和排名规则的长期总结，对网站的程序、内容、版块、布局等进行了调整，让网站更容易被搜索引擎收录排名，在相关关键词搜索引擎排名中占据有利位置。在国外，SEO已经是一个比较成熟的行业，而在国内还处于起步和发展阶段。可以从狭义和广义两个方面来解释。狭义的网站优化技术，即搜索引擎优化，就是使网站的设计适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名的指标，以便它可以在搜索引擎中使用。获得引擎搜索排名第一，提升搜索引擎营销效果。广义上的网站优化，考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求和特点，清晰的网站导航，完整的在线帮助。在此基础上，网站 功能和信息最有效。即以企业网站为基础，与网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求和特点，清晰的网站导航，完整的在线帮助。在此基础上，网站 功能和信息最有效。即以企业网站为基础，与网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。考虑的因素不仅仅是搜索引擎，还要充分满足用户的需求和特点，清晰的网站导航，完整的在线帮助。在此基础上，网站 功能和信息最有效。即以企业网站为基础，与网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、销售商等网络营销环境中的各种因素建立良好的关系。
　　seo关键词优化价格查询
　　很多公司都会选择外包公司进行优化，那么关键词优化费用如何确定呢？市场上的优化费用参差不齐。收取高额费用可以吗？今天我们将从这个问题中了解哪些标准用于优化某些 关键词 价格。
　　一、行业竞争力
　　关键词优化报价的主要评估中的一个关键点是行业内的激烈竞争。一般来说，行业竞争越激烈，关键词 花费的时间就越多。
　　2. 关键词性价比
　　对于许多企业来说，当网站对网站进行优化时，他们购买的是服务，而不是廉价劳动力。互联网公司也仔细评估优化后的关键词。
　　3.优化时间长度
　　当一家网络公司进行优化时，首先要考虑的是网站优化所需的时间长度。优化 网站 所需的时间取决于许多因素。比如网站的大小，网站是静态的还是动态的，还是基于数据库的？现有 网站 的结构设计是否合适，网站 上的文字内容是什么，网站 的基本修改等。所有这些都导致花费不同的时间网站。事实上，网站优化非常严格，需要很多时间。优化价格的主要评估标准关键词优化价格的主要评估标准。我们需要做市场调查，分析所有主要竞争对手的网站，调整网站结构，手动检查和优化每个页面，改写或编写页面内容、查找链接、观察优化结果、分析流量、调整优化策略等。这些网络公司会进行成本核算。一般网站问题不会太大，网站优化成本也不会太高，但是如果网站问题比较大，可以建议网站 重制，否则以后的优化也会带来很多麻烦。
　　4.网站排名
　　如果一个网站core关键词列在搜索引擎的首页，自然网站肯定会带来好处。这种潜在的好处也是决定价格的一个因素。比如一个行业的前五名网站一年内可以从搜索引擎排名中赚取100元的利润，如果网站进入前三名，所产生的利润肯定会超过100元, 网站费用肯定会更高。
　　一些网站推广者或SEO工作者会以低价为卖点，但此时企业需要注意关键词优化价格，SEO的主要评价标准网站优化. 优化每个 关键词 时都有固定成本。如果报价太低，则需要考虑网络公司是否会提供服务折扣。现在钱花完了，你需要把它还回来。每一分钱都很重要，这是事实。
　　网站优化与关键词的密度密切相关，关键词的策略主要是挖掘分析判断。关键词优化后的价格仅供参考，了解公司实力和网站排名至关重要。 查看全部

　　事实:国内主流的seo统计软件都是什么特点？怎么做？
　　文章采集调用的最多的是googleanalytics，非常方便，还支持丰富的网页，可以从网页直接提取图片信息。第二个是百度统计，用于统计页面的访问量，收藏量等。也不错。第三个是百度统计的在线报表，根据你的需求，还可以做可视化分析等。基本上用各大的统计工具都可以的。好用推荐一下自己的大百网大百数据_关注百度统计搜索这个，可以查到非常丰富的网页访问收藏以及记录。
　　1.drillandhunt;gallery=newyork2.button/store/cooperation/ecommerce/infamous-content/
　　
　　建议先了解一下国内主流的seo统计软件都是什么特点？主要目的是怎么针对我们的问题去做出解决方案。这样能少走弯路。对于seo新手可以了解一下seo大象网【】。
　　zacdiveintowebmasters
　　
　　很高兴回答题主的问题。推荐市面上各类主流的搜索引擎统计工具，前不久我有写过一篇分析过原因的文章：我为什么要用这些统计工具？-匿名用户的回答主要针对了站长所使用的googleanalytics：googleanalyticsonsite...googleanalytics是按照site地址来采集上传网站内容的一个站点的流量统计功能，需要google账号来登录网站，每隔一段时间(通常在24小时之内)，给自己新上线的网站推送一条googleanalytics的网站访问量统计报告。
　　googleanalytics每天的访问量超过一定的指数(10^15至10^150)，系统就会给你推送下一天的统计报告，所以说，每天上新网站的时候都要用上googleanalytics。除了googleanalytics，seopermial、seoulgacookiebook、yahooanalytics、inmail、loop-zaker等这些主流网站统计工具也是非常可靠的，答主可以在知乎查看这些主流统计工具的简介，做出合理的选择。
　　以下是近一个月内部网站统计工具的收集，可以参考：站长平台一般用哪些主流的搜索引擎统计工具？另外，有兴趣可以了解一下百度统计(baiduspider)：百度统计的站内、站外应用详细介绍！站长平台相关的百度搜索指数分析工具，答主可以参考以下文章：seo站长工具总结—百度搜索指数分析工具！更多关于网站权重、站内站外优化、站长工具大全，答主可以看看以下文章：seo被k被秒秒杀的博客--有哪些有关于网站优化的小工具值得推荐？从2016年起，seo的重心其实已经转向移动端，但是一方面对移动端的收录管控一直让广大站长们挠头，另一方面也有不少站长不在意搜索排名，即使投入大量精力也没有效果，为了解决这个问题，答主参考了业内大牛对站内外优化工具的精心总结，为大家推荐：站内优化工具集合2—blink、w3csitemap、adblockplus...站外优化。 查看全部

　　解决方法:文章采集，请勿使用别的办法自行调用(图)
　　文章采集调用百度相关服务本文只介绍文章采集，请勿使用别的办法自行调用。自定义问题1.你知道百度知道问题集吗？qa/多图问题或问题集在哪里取？获取数据不能少了数据收集和转存2.百度问题收集端在哪里？网站获取收集端和服务端登录百度搜索config能看到如下页面服务端有两个post方法start和stop可以对接上下文消息提示函数用于status.post&notpageformparams存储登录状态等3.收集端请求服务端时post请求比较特殊要先经过https之后再返回网站assert原理https加密过程4.收集端string为主，sendto为辅比如，url中要带上xxx;yyy;zzz但是输入input也要登录然后get请求这里面method可以模糊匹配也可以直接https5.获取用户登录时的密码公钥存储在哪里的数据库？可以在本地存储然后自己拿过来改生成公钥6.返回每个页面的cookieaccesskey登录状态绑定的用户私钥存储服务端。
　　
　　先获取本地web端sampled页面的一些基本信息，比如需要抓取哪些页面、问题总量、问题加载时间等等。然后登录百度，注册相关账号，开始抓取。我也是刚开始接触爬虫，刚接触，
　　
　　百度api-百度站长平台即可先抓取再注册别人账号获取问题集
　　如何获取百度知道上的问题集？答：如果问题加载时间很久，还可以从baiduspider中抓取url过来，也有baiduspider.proxy的，两个协议的话都能抓。然后不通过浏览器，自己抓数据，我用的是openinstall，它可以抓取淘宝的数据，访问的时候跳转到那个页面就抓取哪个，不依赖任何浏览器。主要是想知道内容，百度知道挺长的。至于在哪儿抓取我不知道，我还没上手，所以不好回答。 查看全部

　　事实:如何规避微信程序主动获取数据的问题？(图)
　　文章采集调用的initialization，能从任何页面被获取数据，即使您把所有的页面在此服务器上先download下来，initialization依然存在。例如：facebook先将图片数据存储到云端，后端的数据管理如新浪微博、腾讯微博等。pythondjango中也可以通过在template里写入initialization代码来实现该功能。
　　
　　不能一概而论的，不同app或者应用有不同的处理方式。比如我们家的app，你只要提供一个明确的title，我就可以把所有的图片图标数据都提供出来。至于具体有多少数据，这个就没办法告诉你了，毕竟每个app不一样。
　　除了微信之外，基本上每个app都有自己的一套开发框架，这些框架（包括多设备的客户端）通过url匹配来匹配数据来源。例如，qq开发者工具里，有个“*.*”的数据，可以搜索微信的图片信息。paddress和portal的数据都是加密储存在一个mongodb服务器里，而且由程序里写入。这些服务器是没有连接到互联网的，只是把这些文件固定储存到本地。
　　
　　同时，使用api，也可以设置固定时间段搜索一次微信app相关图片。每次限制只搜索10张。这样做，可以规避微信程序主动获取数据的问题。
　　微信是被客户端每时每刻实时接收并传送到服务器，后端是用了一些http协议加密验证之类的服务，用于传输数据， 查看全部

　　内容分享:EMLOG网易云音乐调用插件（emlog文章内添加音乐）
　　1、本站所有源码资源（包括源码、软件、学习资料等）仅供研究、参考等合法使用，不得用于商业目的和非法使用。如果本网站无意中侵犯了您的版权，请联系我们，我们会及时处理并删除相关内容！
　　
　　2、访问本站的用户必须明白，本站对提供下载的软件和程序代码不享有任何权利，其版权属于软件和程序代码的合法所有者，请在下载使用前详细阅读并遵守软件作者的《许可协议》，本网站只是一个学习交流的平台。
　　3.如果下载的压缩包需要解压密码，如果没有特殊说明，则文件的解压密码为：
　　
　　4、小蚂蚁资源网是一个免费专业的平台，提供网站源码、PHP源码、高端模板、游戏源码、网站插件、精品教程等站长资源共享。
　　小蚂蚁资源网 emlog插件 EMLOG网易云音乐通话插件（在emlog文章中添加音乐）。
　　分享文章:seo群发工具(发布外链)
　　摘要：seo群发工具（发布外链）的网站公司的关键点关键词需要别人去搜索，和网站的具体内容比较相关。网站既然标题2有污点，更别说标题1了，最多2-3个关键词。网站关键站点绝对是伪静态的。了解网站原创写作的具体内容。具体内容需要及时更新。网站站内链接应该在搜搜网状布局中相互链接。完善和推广相关的网站外部链接。你无法连接到被杜娘惩罚的网站。不要为 关键词 排名和 关键词 排名为 SEO 优化 SEO，网站 是针对使用它进行搜索的人。不可能
　　seo群工具（发布外链）
　　公司的网站重点关键词需要有人去搜索，另一个是相对网站具体的内容。网站既然标题2有污点，更别说标题1了，最多2-3个关键词。网站关键站点绝对是伪静态的。了解网站原创写作的具体内容。具体内容需要及时更新。网站站内链接应该在搜搜网状布局中相互链接。完善和推广相关的网站外部链接。你无法连接到被杜娘惩罚的网站。不要为 关键词 排名和 关键词 排名为 SEO 优化 SEO，网站 是针对使用它进行搜索的人。你不能作弊，百度比朋友聪明。，做SEO推广的新手一般都会有这样的疑问，网站需要每天更新吗？这个问题需要分两种情况，一种是网站promotion收录已经稳定，不需要每天更新；另一个是网站促销收录不稳定，需要每天更新。因此，我们网站SEO优化的主要目的是为搜索用户提供更好的信息。因此，网站内容的质量对于百度排名SEO优化和增加网站效果的权重非常重要。.收录 不稳定，需要每天更新。因此，我们网站SEO优化的主要目的是为搜索用户提供更好的信息。因此，网站内容的质量对于百度排名SEO优化和增加网站效果的权重非常重要。.收录 不稳定，需要每天更新。因此，我们网站SEO优化的主要目的是为搜索用户提供更好的信息。因此，网站内容的质量对于百度排名SEO优化和增加网站效果的权重非常重要。.
　　
　　以下是seo群发工具（发布外链）的详细说明：
　　(1)、关键词排名是最早给出SEO优化工作的主要诉求。通过在搜索引擎中获得关键词高排名，可以快速、低成本地从搜索引擎中获得优质的潜在用户和客户。佛山的SEO优化效率高。关键词优化的一般意义是在完成网站的基本SEO设置后，通过合理的关键词和长尾关键词布局，在网站 在结构、代码和标签上进行优化，实现对搜索引擎的友好，从而通过常规、高质量的相关内容原创或伪原创组成搜索引擎爬虫有效爬取和收录，所以认为通过时间的积累，关键词的排名可以提高，
　　(2)、有些公司会问为什么网站做搜索引擎优化，也就是seo推广？准度科技小编认为，公司拥有独立官方网站，是开始自主品牌发展的一步，seo推广是变现的重要手段之一。
　　（3）互联网公司问大家网站公司如何优化SEO？在优化公司网站的时候，经常会出现一些对SEO技术不太了解的人的一些忌讳。比如一堆关键词、网站内容完全抄在标题里等等。众所周知，这种行为会给企业带来严重的后果网站…… seo群发工具（发布外链）
　　(4) 现在是信息爆炸的时代。人们现在担心的不是信息太少，而是信息太多。如何在海量信息中找到自己需要的信息，已经成为人们的刚需。因此，搜索引擎可以乘势而上，成为人们离不开的工具之一。那么SEO就是根据关键词优化公司在搜索引擎中的排名，让用户更快的找到自己的信息。只有了解了这些，你才能知道SEO对你的业务的用处。
　　(5)现在很多SEO优化者选择在各大博客、BBS、搜搜问答上发帖，有外链，不评价网站的质量水平，也不做随机频繁的交流链接，不关注网站 本身的训练！有可能在短期内，你的网站会上升得更快，但从长远来看，你的网站可能会被搜索引擎处理为K-网站。随着搜索引擎不断改进他们的算法，他们将识别那些真正有价值的网站，那些被搜索引擎认为毫无价值的低质量网站！在一定程度上，我们没有优化网站，而是搜索引擎选择了有价值的网站，并给出了搜索引擎排名。seo群工具（发布外链）
　　
　　（6）我们例行通过搜索引擎或者应用商店搜索某个关键词，找到某个网站或者APP应用，也就是离我们最近的一个用SEO优化的应用。还有很多人做直播或者写自媒体，填标题关键词，直播或者写关键词等等。
　　扎实做好网站内容和外链的SEO优化，极客思维小编提醒大家避免那些不正规的外链发送方式，否则即使短时间内排名上升，不会持续很长时间。网站也可能被列入黑名单。网站运营之初，作为专业的SEO优化师，我们需要每天对网站的整体SEO优化效果进行分析评估，效果的数据可以清楚的了解网站趋势和不足，定期完善网站的不足；但是现在网上的SEO教程都是几年前的技术，当时搜索引擎还处于外链分析阶段，写成文章 , 发送外部链接是当时主流的SEO优化策略。这个级别的SEO人员没有接触过SEO网站优化策略，不能排名，会认为自己的文章和外链有错，或者数量不够高，Don不要认为你的操作行为已经过时了。
　　，都是基于自己的产品，所以网站的排名怎么可能好，但是有些公司在建网站的时候很聪明，招人建自己的网站，然后找一些了解SEO的人一起做。一些网站营销公司在宣传自己的产品时会花很多钱，不懂优化的公司很少做自然排名。如果公司选择Pay-per-day SEO优化，那么一般关键词优化次数不是很大，关键词优化次数少，网站整体权重提升不是特别大。对于一个新的 网站 来说，很难在搜索引擎中有一个好的。但是选择seo包年优化就不一样了。seo 将帮助你做很多长尾 关键词 覆盖。做过网络推广的都知道，真正能给网站关键词带来流量的是长尾，首页上有多个长尾关键词网页，那么自然公司网站流量较多，公司产品销售业绩特别高。
　　以上就是seo群发工具（发布外链）的介绍，大家可以关注下方导航右侧或者其他相关内容 查看全部

　　解密:文章采集调用的是cookie获取http请求头中有cookie
　　文章采集调用的是cookie获取session_id
　　http请求头中有cookie字段是指被请求对象携带的一个指向该请求的cookie，以便下次请求时获取它，从而访问到相应的资源。cookie的内容可以用html标签来编码，比如.txt或者.css。ff编辑器中你可以选择forceencoding,如果要求文件的gzip,jpeg等格式需要从其他格式转换过来。
　　直接参考dig4000这篇文章好了。
　　
　　通常网站会为每个httprequest编写一个request.session(request.cookie).这里编写的args就是将cookie传递给相应浏览器的函数。
　　auto-shared-session
　　不好说，
　　编写python脚本来读取浏览器访问cookie
　　
　　试着来试着来先把cookie设置成是str类型，然后每次都用urllib.request对象的response对象中的session.cookie方法传递，请求时，发送urlencode类型的字符串，
　　这个问题相当普遍：编程从来都是脱裤子放屁，pythoncookie传递是用javascript实现的，
　　也许你真的没听说过开发者工具
　　@李aa那位说的很对，python提供的request.cookie，比较像python的处理请求的语言（大致相同，仅供参考），比起java的urllib模块效率还是比较低，而且有丢失情况，在大多数情况下可以靠谱；另外，貌似你应该想要安装flask-python这种异步框架，它可以让程序中的request对象使用异步列表(实例化的就可以)，这样有可能避免丢失cookie，但是这一点不确定；要定位元素，你需要找到request对象，然后进行搜索，并进行处理，最终返回给浏览器显示，网上一大把。
　　要说细节，可以看pythoncookie的使用方法。不过我想这个需求，估计题主可能更熟悉goroutine。 查看全部

　　解决方案:文章采集调用pythonpandassqlmatplotlib等第三方库，其实是个很简单的demo
　　文章采集调用pythonpandassqlmatplotlib等第三方库。其实是个很简单的demo，只有7种颜色，来源于淘宝天猫以及京东。原理就是抽取图片的每个边缘部分，解析出每个子节点的色值，利用crop函数将图片切割出8个区域。但是实际上，实现起来非常繁琐。这么一个demo，耗费了我两天的时间，见识了多种方法，最后还没算好我抽取的信息，sql就出错了，droptable啊，dropindex啊，非常麻烦。
　　
　　所以给自己写了一个脚本，以后估计会重复很多次写脚本，这个demo，我都写了第二版了，虽然没实现高效的抽取信息，但是至少能减少一个工作日的工作量，哈哈哈，已经第三次试图使用unicode转化颜色了，所以还是比较满意的。这是我在另一个回答写的教程。给知乎点赞！python爬取图片上多色信息？。
　　谢邀请@daveshan，
　　
　　获取图片的边缘区域名称,通过imageio可以直接读取img_path
　　问题描述似乎是想问没有边缘颜色数据？那么这样解决：用requests读取json并转换（通过设置头文件与尾文件相同的路径）；或者在处理得到json数据时直接一次性转换成stringlist。defutils(data):withopen(img_path,'r')asf:forfilenameinf:img=f.read()imglist=[]list=[]whilelen(imglist)>1:list.append(img_path['x']+img['y']+img['z']+requests.read_json(filename)+","+requests.text(filename)+":"+str(str(imglist)+"_"+img_path['data'])+"-"+str(str(list)+"-"+img_path['data'])+".jpg")printimglist然后调用读取图片数据的api-open-image-api用到对象方法，可以自己尝试。 查看全部

　　解决方案:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖,该怎么处理
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　　只是截面更小了。
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　　做得好
　　想知道楼主开发的思路，能说说吗？
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　　好的，
　　能提供源代码就好了
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　　新闻窃贼会涉及版权问题吗？如果没有，最好做 网站 填充。
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　　学习。
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　　UP 是否提供源代码？
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　　你们提供源代码吗？
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　　谢谢，比较关心采集的功能，想问一下：不同的网站格式不同，如何控制程序捕捉不同的网站？
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　　采集主要应用的是正则表达式，不知道楼主是不是这样的；
　　从功能上来说，你的系统不仅仅是一个采集系统，还应该收录一部分内容管理功能，属于cms的范畴
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　　问：什么是cms？
　　
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　　强大的！
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　　是的，如果你能提供采集的源代码就好了
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　　一些cms（内容管理系统）也提供了采集的功能，或多或少不是太强大。它们作为附加组件提供。您可以改进程序的功能。它可以作为 cms 产品出售；
　　另外：也有由单独的采集系统做成的产品，比如极速通用信息采集系统，它只提供采集的功能，不提供内容管理。该产品在功能上存在一些不足。需要改进的地方；不确定您的 采集 功能与此相比如何？
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　　趁人气推荐自己的cms
　　刚刚内置采集功能，后台windows服务自动采集
　　//独立采集工具
　　完全支持 IE/Firefox，客户端支持 Web/Wap，部分模块尚未完成/测试。.
　　解决方案:seo诊断分析工具，seo诊断分析工具seo诊断_SEO优化
　　
　　求一个顽固的 SEO关键词地址分析工具！楼主去狗下载站看看吧！正好是石狮SEO关键词Analysis Tool 1.7：有没有自动seo工具啊老哥，seo是一种搜索引擎优化的方法。包括关键字、外部链接等。这是非常具体的学习内容。如何使用工具一次性完成。网站 SEO 优化是长期的！外贸SEO的外贸工具有哪些？外贸SEO的外贸工具：Yoast的高级服务不是免费的，但该公司确实提供一些免费的增值服务，包括免费版的SEO工具。您可以使用 Yoast 来最大化您的业务 网站。从提供 SEO 软件到帮助您编写元描述，Yoast 将为您提供改进 网站 的工具。
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　　解决方案:c++配置java访问路由可以不注意访问端口号（默认是8080）
　　文章采集调用storm服务的方式可以分为：java访问路由+c++请求组合方式c++配置java访问路由可以不注意访问端口号（默认是808
　　0）。这样服务端只要有合适的ip，就可以访问到数据。如果开启xxscala-book-core，mybatis等第三方数据访问方式，xx解释器会要求ip端口。多数情况下都可以忽略。但是如果将xx解释器换成解释erlang或java会出现诸如sql-analysis返回的java命令不是基于tcp的格式之类的问题。
　　同理，c++请求组合方式中，无法避免sql放在路由那边造成的问题。--java请求是多少？shiro对此可以做出standard抽象定义（可以参考官方文档）：classshiro{#logging=anyautocommit=truecriticalport=8080#shutil=truedefault_accept_request=falsedefault_accept_response=false}spring的路由规则放到了@responsebody中。
　　
　　每个http请求必须绑定到一个标识符，即@responsebody()可以访问the“wrapper”的实例：可以是.json、jsonrpc、json、jsoncontext。也可以是外部设备，比如接收器httpurlrequest。如果是c++请求，还需要设置request-source和response-source。
　　每个request-source和response-source都要参考配置文件@request(value=‘@request(test=。
　　1)’)。
　　
　　request-source中如果设置了url（网址地址），那么每个请求必须继承map的wrapper，并且让它的request-source和response-source也都继承org。apache。spring。context。pathhandler类：#definerequest_sourcemap--@request(value=‘@request(test=。
　　1)’)在类或对象中增加@request()的回调方法，这样可以保证@request方法不是一个无意义的方法，在请求路由检查时，对于无意义的方法，它的路由将抛弃。
　　#defineresponse_sourcemap--@request(request=“@request(test=
　　1)”)在方法中增加@request()的回调方法，这样可以保证@request()方法不是一个无意义的方法，在请求路由检查时，对于无意义的方法，它的路由将抛弃。 查看全部

　　事实:python和java中最基本的反序列化方法是什么？
　　文章采集调用了requests库，scrapy是爬虫框架，两者的相似度我认为如下。作为反爬虫，两者具有相似性。anti-payload：最大的应该是anti-payload问题，一个java写的爬虫可以能识别python的payload，但不能识别python的anti-payload，但又无法识别nodejs,erlang等的payload，所以一般作为反爬虫的一个gap。
　　
　　anti-payload的一般特征：像scrapy.py爬取的postaction需要的一切object类型。postactions:postactions可以是json、xml、tag，binary等的方式,需要自己修改字段，如果你爬取的是微信公众号文章，那么应该是一个jsontag也是可以的，但是通常是不建议这么做的，原因就是因为看上去像伪造。
　　爬取数据比如电商的文章时，会返回一些“选xxx颜色比选xxx价格合适”，之类的tag，这个时候scrapy的anti-payload应该有这么一个selector，而不是每次打包都生成file，item之类的。改为固定tagxxx或者xxx之类的item，python避免不了处理这类问题。如果你爬取的东西名字是敏感信息，那么你也一定要记得的保护自己的信息。所以反爬虫效果如何要有所心理准备，因为有些爬虫的爬取效果还是很好的，有些，让人无语。
　　
　　anti-payload在python中有一个叫scrapy的框架，上面有官方文档，所以不再多说。anti-payload的意思是anti-protocol-oriented（反序列化/反协议），在json和xml中的意思是反序列化，在java/c/c++中也是一个意思。python和java中最基本的反序列化方法就是序列化string类型。
　　比如fromscrapy.formsimportforms,spiderfromscrapy.webimportformsimportfilter,match,from.itemsimportitemsfrom.itemsimportitemmatch=forms.match_item("example")filter=forms.filter_item("real")forms.forms=formsmatch.html=pagespi.where(match.document,match.document.origin).get("href")。 查看全部