算法 自动采集列表(如何抓包获取Cookie，并且并且手动设置？(组图))
　　优采云采集器是新一代智能网页采集工具，智能分析，可视化界面，一键采集无需编程，支持自动生成采集脚本可以是采集99%的互联网网站。软件简单易学，通过智能算法+可视化界面，随心所欲抓取数据。只需点击鼠标即可采集网页上的数据。
　　
　　【软件特色】
　　一键提取数据
　　简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据
　　快速高效
　　内置一套高速浏览器内核，加上HTTP引擎模式，实现快速采集数据
　　适用于各种网站
　　能够采集99%的互联网网站，包括单页应用Ajax加载等动态类型网站
　　【特征】
　　向导模式
　　简单易用，轻松通过鼠标点击自动生成
　　脚本定期运行
　　可按计划定时运行，无需人工
　　原装高速核心
　　自主研发的浏览器内核速度快，远超对手
　　智能识别
　　可智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）
　　广告拦截
　　自定义广告拦截模块，兼容AdblockPlus语法，可添加自定义规则
　　各种数据导出
　　支持 Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站 等。
　　
　　【手动的】
　　输入 采集 网址
　　打开软件，新建一个任务，输入需要采集的网站地址。
　　智能分析，全程自动提取数据
　　进入第二步后，优采云采集器自动对网页进行智能分析，从中提取列表数据。
　　导出数据到表、数据库、网站等
　　运行任务，将采集中的数据导出到Csv、Excel及各种数据库，支持api导出。
　　
　　【常见问题】
　　Q：如何过滤列表中的前N个数据？
　　1、有时我们需要过滤采集收到的列表，比如过滤掉第一组数据（以采集的形式，过滤掉表列名）
　　2、在列表模式菜单中点击设置列表xpath
　　Q：如何抓取cookies获取cookies并手动设置？
　　1、首先用谷歌浏览器打开你要采集的网站，然后登录。
　　2、 然后按F12，会出现开发者工具，选择Network
　　3、然后按F5刷新下一页并选择其中一个请求。
　　4、复制完成后，在优采云采集器中编辑任务，进入第三步指定HTTP Header。
　　【更新日志】
　　V2.1.8.0
　　1、添加插件功能
　　2、添加export txt（一个文件另存为一个文件）
　　3、多值连接器支持换行
　　4、修改数据处理的文本映射（支持查找替换）
　　5、修复登录时DNS问题
　　6、修复图片下载问题
　　7、修复json中的一些问题 查看全部

　　算法 自动采集列表(本文深度挖掘商场内长尾商品，提高推荐系统的意义)
　　本文从构建推荐系统的意义出发，分析总结了推荐系统设计和过程中需要注意的问题，供大家参考学习。
　　
　　一、构建推荐系统的意义1. 减少商品信息过载问题，帮助用户快速找到喜欢的商品
　　目前，商场内门店众多，商品排列密集，在一定程度上干扰了用户的选择。在用户面前，缩短进货路径，增加订货量。
　　2. 深入挖掘商城长尾产品提升GMV
　　经过一系列的商品数据采集、分析、标注操作，实现商品的统一管理，深度挖掘长尾商品，将这些商品推送给目标客户，增加曝光率，减少商品的接触容器，依赖于商店的位置，从而增加营业额。
　　3. 针对漫无目的的顾客，推荐打折产品和营销活动，激发他们的购买欲望
　　对于没有购物目的的人群，推荐系统自动推荐低价好商品、热门活动、限量商品，吸引顾客注意力，达到营销和店铺导流的目的，激发顾客的购买欲望，并增加订单数量。
　　4. 通过购物车分析，向客户推荐更多相关产品，提高用户的惊喜和满意度
　　针对老客户，通过购物车分析，向客户推荐性价比更高的同类产品，提升用户购物体验的惊喜和满意度。
　　二、数据采集和数据准备
　　针对上述需求，我们的最终目标是匹配人、货、市场。为此，我们需要采集有关用户、商场和产品的数据。包括：
　　
　　商城信息：
　　
　　物品信息：
　　
　　三、推荐算法实现
　　整个推荐算法主要利用商场的用户行为数据，采用基于邻域的用户协同过滤和物品协同过滤。
　　1. 基于商场用户的协同过滤算法
　　基于用户的协同过滤算法基本上分为2个步骤：
　　通过分析商场用户的历史订单信息，计算用户的行为向量，寻找相似的用户群体。从相似组的所有已购买商品列表中筛选出已购买商品后，将未触及的商品同时推送给用户。
　　首先计算用户相似度，找到相似的人群，比较用户对，得到用户对的相似度。具体算法如下：
　　假设有2个用户A和B，用户A购买了{a,b,d}，用户B购买了{a,c}，我们同意：
　　然后根据余弦相似度公式：
　　
　　假设现在有一组这样的用户购买记录数据，如下图所示：
　　用户 A 购买了 {a, b, d}，用户 B 购买了 {a, c}，用户 C 购买了 {b, e}，用户 D 购买了 {c, d, e}，
　　
　　我们可以得到：
　　W(AB)=0.409;
　　W(AC)=0.409;
　　W(AD)=0.333;
　　根据用户A与其他所有用户的相似度值，从高到低排序，依次为B、C、D。一般情况下，我们会选择与用户A最相似的K个用户进行推荐。假设此时我们取k=3，那么用户B、C、D的所有商品都减去A已经购买的商品，得到一个推荐列表，即{c,e}。
　　此时，推荐列表为无序列表。为了提高推荐的准确率，我们需要计算A对上面列表中每个item的喜欢程度，然后推荐最符合A兴趣的item。
　　分别计算用户A对c和A的物品e的偏好程度：
　　根据公式：
　　
　　w(uv)指的是用户u和用户v的相似度，r(vi)指的是用户v对item i的偏好程度，这里默认=1得到：
　　p(A,c)=W(AB) +W(AD)=0.409+0.333=0.742；
　　P(A,e)=W(AC)+W(AD)= 0.409+0.333=0.742；
　　2. 基于Item的协同过滤算法
　　基于item的协同过滤算法基本上分为2个步骤：
　　计算商场内商品/店铺的相似商品/店铺集合；根据产品/店铺的相似度和用户对此类产品/店铺的偏好，将权重最高的产品/店铺推送给用户。
　　这里我们约定：产品/店铺相似度的计算是基于喜欢该商品的用户数。我们默认：喜欢item a和item b的人越多，这两个item的相似度就越大。
　　我们同意：
　　然后也使用余弦相似度：
　　
　　假设，在数据采集中，有这样一组用户数据：
　　答：{a,b,d}
　　B:{b,c,e}
　　C:{c,d}
　　D:{b,c,d}
　　E:{a,d}
　　我们通过构造矩阵得到物品相似度矩阵：
　　
　　那么物品a和b的相似度为：
　　W(ab)=0.409;
　　W(交流)=0；
　　W(广告)=0.707;
　　W(ae)=0；
　　W(bc)=0.667;
　　W(bd)=0.333;
　　W(be)=0.578;
　　W(ce)=0；
　　W(de)=0;
　　使用公式，计算用户 u 对商品 j 的兴趣：
　　
　　当K=3时，选择与a最相似的item为b、c、d；最接近 b 的项目是 c、d 和 e；
　　3. 其他混合推荐算法
　　使用基于用户标签、基于上下文的信息和基于社交数据的扩展推荐作为用户兴趣来丰富推荐系统的结果。
　　四、冷启动问题处理
　　当系统刚刚发布，数据还没有完全准备好时，做精细化的个性化推荐是非常具有挑战性的。这时候就需要找到合适的方法来解决系统上线后没有推荐数据的问题。一般来说，我们可以从几个方面着手解决这些问题：
　　五、推荐系统评估与迭代
　　对商业推荐系统的评价一般从用户满意度、预测准确度、覆盖率、多样性、新颖性、惊喜性、信任度、实时性、鲁棒性、商业目标等维度来考虑。
　　1. 用户满意度
　　用户是推荐系统的重要参与者，用户满意是推荐系统优化所追求的目标。判断用户是否满意，我们可以从以下几个方面着手：
　　用户问卷调查通过问卷形式直接获取用户感受；数据统计，我们可以统计用户购买推荐产品的比例，如果用户购买了推荐产品，就说明用户对产品有一定的满意。2. 预测精度
　　推荐系统的准确率是通过离线实验计算来衡量的。在计算该指标时，需要一个离线数据集，其中收录用户的历史行为记录，然后将该数据集划分为训练集和测试集。最后将训练集的模型计算结果与测试集进行比较，以预测行为与测试集行为的一致程度作为预测精度。
　　比如在TopN推荐中，一般用准确率和召回率来衡量。令 R(u) 表示训练集中用户的推荐列表；T(u) 是测试集上的行为列表。
　　那么召回率（Recall）=
　　
　　和准确度（Precision）=
　　
　　3. 覆盖范围
　　覆盖率是评估推荐系统发现项目长尾的能力。即推荐项目集占总项目集的比例。或者更详细的是统计不同物品推荐次数的分布。如果所有项目都出现在推荐列表中，并且出现次数相近，那么系统的覆盖率就比较高。
　　4. 多样性
　　多样性要求推荐列表需要覆盖用户不同的兴趣领域，兼顾用户的主要兴趣点，同时兼顾用户的其他兴趣，从而扩大用户浏览量，增加订单量。
　　5. 新奇
　　一般来说，推荐结果的平均流行度是对新颖性的粗略衡量。如果要提高新颖性的准确性，则需要进行用户调查。
　　6. 惊喜
　　惊喜度是对推荐系统的更高要求。基本上是指如果推荐结果与用户的历史兴趣不相似，但用户满意。
　　7. 信任
　　如果推荐结果的可解释性增加了用户的信任度，例如提示用户您的xx朋友购买了该产品，这将使用户对推荐产品更感兴趣。
　　8. 实时
　　如果推荐结果能够根据用户的行为实时变化，则说明系统具有更好的实时性。目前，许多公司使用流计算来提高系统的实时响应能力。
　　9. 健壮性
　　众所周知，大多数推荐系统通过分析用户行为来实现推荐算法。如果有人恶意注入行为攻击，很容易造成推荐结果不准确。因此，一个好的推荐系统需要对噪声数据有很强的抵抗力。能力。
　　10. 商业目标
　　推荐系统的结果必须时刻关注是否与业务目标一致。技术的驱动离不开业务的支持。只有能给公司带来利润的制度才能更长久。
　　本文由@alentin原创发布给大家都是产品经理。未经许可禁止转载。
　　标题图片来自Unsplash，基于CC0协议。
　　给作者一个奖励，鼓励他努力！
　　称赞 查看全部

　　算法 自动采集列表(算法自动采集列表页内容进行过滤等设置(图))
　　算法自动采集列表页内容进行过滤等设置。如果采用智能算法，进行检索过滤等设置。另外，如果你需要按时间排序，那么就要用到相关性计算了。
　　你可以尝试人工操作，不是说算法自动，而是需要你设置需要哪种自动，比如自动过滤评论，自动过滤seo规则等等，但都不是采用机器学习来的，
　　短时间内改变不了的就把它对所有用户自动。
　　从ue设计角度说明不能。互联网产品刚开始时是根据习惯思维模式来思考用户需求的，完全可以用机器模拟手工行为来完成重要操作。但随着互联网的快速发展，计算机资源、网络带宽等制约限制，完全依靠机器模拟下单的真实操作必然让机器过拟合现象出现。
　　也没啥不可以，看腾讯的大数据反作弊了，给哪个卖家总会做上的价格，给哪个百度做上百度的价格，甚至你去报名参加一些高端培训班，他给你搞一个培训名额，就是随机的。只要有时间限制，卖家上传相关信息一样进来。和百度在做了1个月后你就会发现一天同一个账号会收到1批甚至是更多的请求，并且请求频率对应账号越来越精准。
　　只要你允许每个用户都可以注册，你就可以每个人都给一个价格，你就可以收每个人的钱。你的主要目的是获取更多用户，其次才是发现真实的交易价格。这和进入游戏是一样的道理，一个月你不会看到100万人在一个游戏里，一年不会看到1000万人在一个游戏里。 查看全部

　　算法 自动采集列表(用以下代码取百度搜索页面，保证采集到的所有文字能被正确识别)
　　算法自动采集列表文字，同时自动加载百度搜索页面，从而保证采集到的所有文字能被正确识别。可以使用看雪开发者工具实现，有详细的代码。有需要可以看我的github源码，存放于github上，请大家star。
　　今天刚搞懂，加油！首先上一张截图：其实大部分的内容都已经说的很清楚了，找了个改名软件，实现的。代码如下：publicstaticvoidmain(string[]args){string[]sql=newstring[]{"主机名","端口","用户名","密码"};djangoreq=newdjangoreq;//第一步，注册账号django.conf.user={username:"注册用户名",password:"注册密码"};django.conf.port=8000;//第二步，创建mysql连接端口8000proxytable={"default_session_uri":"localhost:8000/","port":8000};//第三步，注册proxytable,编写相应的代码，配置https连接django.conf.urlpatterns=[url(req,url_proxy),];//mysql用户配置注册sql={"stu":{"user":"123456","password":"123456"}};//mysql相关配置connections={"user_user":{"password":"password"}};//mysql相关配置current_user={"user":"123456"};//-db_name={"name":"proxytable","test":{"user_user":"123456"}};}然后，找百度/网页。用以下代码取百度搜索页面。 查看全部

　　算法 自动采集列表(微软Bing团队开发出一种数据生成方法，可实时纠正错误)
　　Microsoft Bing 团队的研究人员开发了一种用于训练机器学习模型的高质量数据生成方法。在 CVPR 会议之前发表的博客 文章 和论文中，他们描述了一个系统，可以以准确的一致性区分准确标记的数据和不准确标记的数据。
　　研究人员写道：“获得足够高质量的训练数据通常是构建基于人工智能的服务最具挑战性的部分。一般来说，人工标注的数据质量高（错误相对较少），但成本高，无论是金钱还是时间。此外，自动化方法允许生成大量低成本数据，但带有更多错误标志。”
　　正如必应团队解释的那样，训练算法需要采集数十万甚至数百万个数据样本并手动对这些样本进行分类，这对于数据科学家来说无疑是一项艰巨的任务。一个常用的快捷方式是通过将类别列表放在一起来从搜索引擎采集数据，对列表中的每个项目执行网络搜索并采集结果（例如，在构建可以区分不同类型的计算机视觉算法语料库时）食物在此过程中，您可以执行图像搜索“寿司”）。
　　Bing 团队的模型从语料库中清除了噪声数据。
　　但并非每个结果都与搜索类别相关，训练数据中的错误可能会导致机器学习模型出现偏差和不准确。减少错误标记问题的一种方法是训练第二个算法以找到不匹配的数据并纠正它们，但这是一个处理密集型的解决方案；必须为每个类别训练一个模型。
　　Bing 团队的方法使用 AI 模型实时纠正错误。在训练过程中，作为系统的一部分，类嵌入向量学习选择最能代表每个类的图像。同时，模型的另一部分，查询嵌入向量学习将样本图像嵌入到同一个向量中。随着训练的进行，系统的设计方式是，如果图像是类别的一部分，则类别嵌入向量和查询图像向量会越来越相似，如果它们不属于类别，则它们是进一步分离。
　　系统最终识别出它用于为每个类别查找具有高度代表性的图像的模式。该团队表示，它甚至可以在不手动确认标记的情况下工作。
　　该团队写道，“这种方法对于清理图像相关任务的训练数据非常有效，我们相信它同样适用于视频、文本或演讲。”
　　本次研究的博客文章及论文网址如下：
　　/search-quality-insights/2018-06/Artificial-intelligence-human-intelligence-Training-data-breakthrough 查看全部

　　算法 自动采集列表(网络爬虫系统的原理和工作流程及注意事项介绍-乐题库)
　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。这种方法可以从网页中提取非结构化数据，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。支持采集的图片、音频、视频等文件或附件，可以自动关联附件和文字。
　　在互联网时代，网络爬虫主要为搜索引擎提供最全面、最新的数据。
　　在大数据时代，网络爬虫对于采集来自互联网的数据来说更是一种优势工具。已知的各种网络爬虫工具有数百种，网络爬虫工具基本上可以分为三类。
　　本节首先简要介绍网络爬虫的原理和工作流程，然后讨论网络爬虫的爬取策略，最后介绍典型的网络工具。
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫是根据一定的规则自动抓取网络信息的程序或脚本。
　　网络爬虫可以自动采集所有可以访问的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据源。就功能而言，爬虫一般具有数据采集、处理和存储三个功能，如图1所示。
　　图1 网络爬虫示意图
　　除了供用户阅读的文本信息外，网页还收录一些超链接信息。
　　网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取互联网上的其他网页。网络爬虫从一个或几个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在抓取网页的过程中，它不断地从当前页面中提取新的 URL 并将它们放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。
　　网络爬虫系统一般会选择一些外展度（网页中超链接的数量）较高的比较重要的网址作为种子网址集合。
　　网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 开始数据爬取。由于网页收录链接信息，因此可以通过现有网页的网址获取一些新的网址。
　　网页之间的指向结构可以看成是一片森林，每个种子URL对应的网页就是森林中一棵树的根节点，这样网络爬虫系统就可以按照广度优先搜索算法遍历所有或深度优先搜索算法页面。
　　由于深度优先搜索算法可能会导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索离网站首页较近的网页信息，所以广度优先搜索算法一般为用于 采集 网页。
　　网络爬虫系统首先将种子网址放入下载队列，简单地从队列头部取一个网址下载对应的网页，获取网页内容并存储，解析网页中的链接信息后，可以获得一些新的网址。
　　其次，根据一定的网页分析算法过滤掉与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待抓取。
　　最后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，如此循环往复，直到遍历全网或满足某个条件，才会停止。
　　网络爬虫工作流程
　　如图2所示，一个网络爬虫的基本工作流程如下。
　　1）首先选择种子URL的一部分。
　　2）将这些URL放入URL队列进行爬取。
　　3） 从待爬取的URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS获取主机的IP地址，下载该URL对应的网页并存储在下载的网页中图书馆。另外，将这些 URL 放入爬取的 URL 队列中。
　　4）对抓取到的URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，将这些URL放入待抓取的URL队列中，从而进入下一个循环。
　　图2 网络爬虫的基本工作流程
　　网络爬虫抓取策略
　　谷歌、百度等通用搜索引擎抓取的网页数量通常以亿为单位计算。那么，面对如此多的网页，网络爬虫如何才能尽可能的遍历所有网页，从而尽可能扩大网页信息的覆盖范围呢？这是网络爬虫系统面临的一个非常关键的问题。在网络爬虫系统中，爬取策略决定了爬取网页的顺序。
　　本节首先简单介绍一下网络爬虫的爬取策略中用到的基本概念。
　　1）网页之间的关系模型
　　从互联网的结构来看，网页通过数量不等的超链接相互连接，形成一个庞大而复杂的相互关联的有向图。
　　如图 3 所示，如果将该网页视为图中的某个节点，将网页中其他网页的链接视为该节点到其他节点的边，那么我们很容易查看整个Internet 网页被建模为有向图。
　　理论上，通过遍历算法遍历图，几乎可以访问互联网上的所有网页。
　　图3 网页关系模型图
　　2）网页分类
　　从爬虫的角度来划分互联网，互联网的所有页面可以分为5个部分：已下载和未过期网页、已下载和已过期网页、已下载网页、已知网页和不可知网页，如图4所示。
　　获取的本地网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态变化的。当互联网上的部分内容发生变化时，抓取到的本地网页就会失效。因此，下载的网页分为两种：下载的未过期网页和下载的过期网页。
　　图4 网页分类
　　待下载的页面指的是URL队列中待抓取的页面。
　　可以看出，网页指的是尚未被抓取的网页，不在待抓取的URL队列中，但可以通过分析抓取的页面或待抓取的URL对应的页面来获取。
　　还有一些网页是网络爬虫不能直接抓取下载的，称为不可知网页。
　　下面重点介绍几种常见的爬取策略。
　　1. 通用网络爬虫
　　一般的网络爬虫也称为全网爬虫。爬取对象从一些种子网址扩展到整个Web，主要是门户搜索引擎和大型Web服务商采集数据。
　　为了提高工作效率，一般的网络爬虫都会采用一定的爬取策略。常用的爬取策略包括深度优先策略和广度优先策略。
　　1）深度优先策略
　　深度优先策略意味着网络爬虫会从起始页开始，逐个链接地跟随它，直到无法再深入为止。
　　爬行完成一个分支后，网络爬虫返回上一个链接节点，进一步搜索其他链接。当所有链接都遍历完后，爬取任务结束。
　　这种策略更适合垂直搜索或站内搜索，但在抓取页面内容更深层次的网站时会造成资源的巨大浪费。
　　以图3为例，遍历的路径为1→2→5→6→3→7→4→8。
　　在深度优先策略中，当搜索到某个节点时，该节点的子节点和子节点的后继节点都优先于该节点的兄弟节点。深度优先策略是在搜索空间中。那个时候，它会尽量走，只有在找不到一个节点的后继节点时才考虑它的兄弟节点。
　　这样的策略决定了深度优先策略可能无法找到最优解，甚至由于深度的限制而无法找到解。
　　如果没有限制，它会沿着一条路径无限扩展，从而“陷入”海量数据。一般情况下，使用深度优先策略会选择一个合适的深度，然后反复搜索直到找到一个解，这样就降低了搜索的效率。因此，一般在搜索数据量较小时采用深度优先策略。
　　2）广度优先策略
　　广度优先策略根据网页内容目录级别的深度抓取页面，优先抓取较浅目录级别的页面。当同一级别的页面被爬取时，爬虫会进入下一层继续爬取。
　　仍以图3为例，遍历的路径为1→2→3→4→5→6→7→8
　　由于广度优先策略是在第N层节点扩展完成后进入第N+1层，所以可以保证最短路径找到解。
　　该策略可以有效控制页面的爬取深度，避免遇到无限深分支爬取无法结束的问题，实现方便，无需存储大量中间节点。缺点是爬到更深的目录层次需要很长时间。页。
　　如果搜索过程中分支过多，即该节点的后续节点过多，算法就会耗尽资源，在可用空间中找不到解。
　　2. 专注于网络爬虫
　　聚焦网络爬虫，也称为主题网络爬虫，是指有选择地抓取与​​预定义主题相关的页面的网络爬虫。
　　1） 基于内容评价的爬取策略
　　DeBra在网络爬虫中引入了文本相似度的计算方法，提出了Fish Search算法。
　　该算法以用户输入的查询词为主题，将收录查询词的页面视为与该主题相关的页面。它的局限性在于它无法评估页面与主题的相关性。
　　Herseovic 改进了 Fish Search 算法，提出了 Shark Search 算法，该算法使用空间向量模型来计算页面与主题之间的相关性。
　　使用基于连续值计算链接值的方法，不仅可以计算出哪些抓取的链接与主题相关，还可以量化相关性的大小。
　　2） 基于链接结构评估的爬行策略
　　网页不同于一般文本。它是一种收录大量结构化信息的半结构化文档。
　　网页不是单独存在的。页面中的链接表示页面之间的相互关系。基于链接结构的搜索策略模型利用这些结构特征来评估页面和链接的重要性来确定搜索顺序。其中，PageRank算法是这类搜索策略模型的代表。
　　PageRank算法的基本原理是，如果一个网页被多次引用，它可能是一个非常重要的网页。如果一个网页没有被多次引用，而是被一个重要的网页引用，那么它也可能是一个重要的网页。一个网页的重要性均匀地传递给它所指的网页。
　　将某个页面的PageRank除以该页面存在的前向链接，将得到的值与前向链接指向的页面的PageRank相加，即得到链接页面的PageRank。
　　如图 5 所示，PageRank 值为 100 的网页将其重要性平均传递给它引用的两个页面，每个页面获得 50。同样，PageRank 值为 9 的网页将其重要性传递给三个引用的页面. 为页面的每一页传递的值为 3。
　　PageRank 值为 53 的页面的值来自引用它的两个页面传递的值。
　　, 图5 PageRank算法示例
　　3） 基于强化学习的爬行策略
　　Rennie 和 McCallum 将增强学习引入聚焦爬虫，使用贝叶斯分类器根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，并计算每个链接的重要性，从而确定链接访问的顺序。
　　4） 基于上下文映射的爬取策略
　　勤奋等。提出了一种爬行策略，通过建立上下文映射来学习网页之间的相关性。该策略可以训练机器学习系统，通过该系统可以计算从当前页面到相关网页的距离。优先访问中的链接。
　　3. 增量网络爬虫
　　增量式网络爬虫是指对下载的网页进行增量更新，只抓取新生成或变化的网页的爬虫。可以在一定程度上保证爬取的页面尽可能的新鲜。
　　增量网络爬虫有两个目标：
　　为了实现第一个目标，增量网络爬虫需要重新访问网页以更新本地页面集中页面的内容。常用的方法有统一更新法、个体更新法和基于分类的更新法。
　　为了实现第二个目标，增量网络爬虫需要对网页的重要性进行排名。常用的策略包括广度优先策略、PageRank 优先策略等。
　　4. 深度网络爬虫
　　根据存在的方式，网页可以分为表面网页和深层网页。
　　深度网络爬虫架构包括六个基本功能模块（爬虫控制器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS控制器）和两个爬虫内部数据结构（URL列表和LVS表）。
　　其中，LVS（LabelValueSet）表示标签和值的集合，用于表示填写表单的数据源。在爬虫过程中，最重要的部分是表单填写，包括基于领域知识的表单填写和基于网页结构分析的表单填写。 查看全部

　　算法 自动采集列表(如下图设置在“添加多级网址采集规则”的第四步
)
　　列表页附加参数获取函数是内容页地址为采集时通过设置采集规则获取的值，即获取列表页的值，该值将添加到每个记录。
　　如下图，在第四步“添加多级URL采集规则”中设置：
　　
　　我们以采集腾讯新闻为例来说明如何使用该功能。
　　
　　例如，当我们采集腾讯新闻时，我们需要在每条消息中添加“时事新闻”这个类别。
　　就像第二步创建标签一样，在源码中找到前后字符，然后我们创建一个标签【标签：分类】，如下图，还有一个地方可以创建标签
　　所以标签不仅仅建立在第二步采集内容规则中，大家应该明白了，看下图：
　　
　　设置好后，我们点击保存，测试一下。
　　因为这个标签的值是在列表页面获取的，如果直接进入第二步采集，测试为采集没有任何值如下图：
　　
　　如上图所示，分类标签为灰色，表示标签是在采集的地址获取的，也就是通过第一步：采集 URL规则，如果你第二步不要直接通过第一步
　　没有价值。
　　必须通过如下所示的测试 URL：
　　
　　然后点击测试地址采集进入第二步。
　　
　　选择地址，列表页上创建的标签和采集的值会看到上图。
　　然后双击地址跳转到第二步：采集内容规则和测试，可以显示列表页采集的标签如下图：
　　 查看全部

　　算法 自动采集列表(
【专利说明】一种仰力数据自动采集的方法和方法)
　　一种网页数据自动采集的方法
　　[专利摘要] 本发明公开了一种网页数据自动化采集的方法，包括以下步骤：网页机器人技术和网页数据提取技术；网络机器人技术包括设计网络机器人工作流程和制定网络机器人设计原则、深度优先搜索策略和广度优先搜索策略、网络陷阱、平衡访问和超链接提取；网页数据提取技术包括网页纯文本的提取和文本中特殊字符的分析处理。本发明提供一种Web数据自动采集方法，充分利用网络机器人技术和网页数据提取技术，形成Web自动采集方法，从海量信息中采集有价值的数据并进行分析和研究，形成公司的各种决策依据，解决了数据采集人员和市场研究人员面临的问题，同时扩展了Web的可用性. 对数据采集的发展很重要，尤其是自动化数据采集做出了一定的贡献。
　　[专利说明] 一种自动采集杨利数据的方法
　　【技术领域】
　　[0001] 本发明涉及数据采集技术，尤其涉及一种数据自动采集的方法。
　　【背景技术】
　　[0002] 随着网络资源的不断丰富和网络信息量的不断扩大，人们对网络的依赖程度越来越高，但也带来了服务对象从广阔的互联网中快速找到自己需要的特定资源资源。不便; 自古以来，信息的价值是无限的。随着时代的不断发展，人类在不知不觉中进入了信息时代，各行各业都充斥着无数的信息，信息的价值在于数据的流通。只有能够及时传播和传递，才能真正发挥出信息无可比拟的价值；在市场经济条件下，采集数据已经成为重要的工具和方法。
　　[0003] 如何从海量信息中采集有价值的数据并进行分析研究，为企业的各种决策提供依据，是数据人员和市场研究人员面临的问题；需要大量数据 快速查找和获取您需要的信息和服务变得越来越困难。服务对象在查询信息时往往会失去目标或得到一些有偏差的结果；必须对数据进行汇总、整合和分析。产生价值，分散的信息只能是新闻，不能体现真正的商业价值；对于企业和信息分析师来说，一方面需要从大量信息中筛选出有效的价值点，
　　[0004] 互联网的普及和信息技术的发展，形成了大量的信息资源；从海量信息中提取有用资源是当前亟待解决的问题，1613页面表达的主要信息通常隐藏在海量信息中。不相关的结构和文本阻碍了用户快速获取主题信息，从而限制了166的可用性。自动采集帮助解决了这个问题。自动采集省时省力，信息覆盖面广，但信息提取质量不高，会影响准确率；因此，大部分数据采集工作现在使用自动采集方法；自动采集
　　[发明概要]
　　[0005] 针对上述问题，本发明通过网络机器人技术和网页数据提取技术的应用，开发了一种166位数据自动采集的方法。
　　[0006] 本发明的技术手段如下：
　　[0007] 一种自动数据采集的方法，其特征在于包括以下步骤：
　　[0008]八、网络机器人技术：
　　[0009] 八1、设计网络机器人的工作流程：机器人以一张或一组嘴为起点浏览访问对应的胃文档，胃文档为文档；
　　[0010] 8个2、制定了网络机器人的设计原则；
　　[0011]纟21、制定机器人未收录的项目标准：在服务器上创建机器人文本文件，文本文件声明网站不可访问链接和网站拒绝访问Robot；[0012]A22、指定robot META标签：即用户给页面添加META标签，META标签允许页面所有者指定是否允许机器人程序索引该页面或从页面中提取链接；
　　[0013] A3、深度优先搜索策略和广度优先搜索策略；
　　[0014] Α31、 深度优先搜索策略是从起始节点开始，分析第一个文档，检索第一个链接指向的页面，分析该页面后检索。重复执行第一个链接所指向的文档，直到找到一个不收录任何超链接的文档，并将其定义为一个完整的链，然后返回某个文档，文档中其余的超链接为继续被选中，搜索结束 标志是所有的超链接都被搜索过了；
　　[0015] Α32、 广度优先搜索策略是分析第一个文档，搜索网页中的所有超链接，然后继续下一层搜索，直到底层搜索完成；
　　[0016]Α4、网络陷阱；
　　[0017] Α41、与待搜索的URL对列表中的URL进行比较，在访问新的URL之前进行搜索。这个比较是URL对象之间的比较，将不在URL对列表中的URL加入到要搜索的URL列表中，避免落入网络陷阱；
　　[0018] Α42、 提取Web文档的超链接时，忽略所有带参数的URL；
　　[0019] Α43、限制机器人搜索深度；当达到阈值搜索深度时，停止向下搜索，每进入下一层子链接都表示达到了新的搜索深度；或设置访问Web服务器 当机器人访问Web服务器的第一个网页时，它开始计数。最长时间后，在服务器上爬取的机器人程序会立即断开与服务器的所有链接；
　　[0020] Α5、平衡接入；设置访问Web服务器的最大线程数，并使用等待方式将机器人程序或进程的访问频率限制在特定的服务器和网段；每当从 Web 服务器访问机器人程序或进程 站点获取文档后，机器人程序或进程将等待一定的时间间隔，然后再重新访问该 Web 站点。等待时间的长短根据站点处理能力和网络通信能力确定。下次访问该网站的时间Tl为当前时间T2加上访问该网站所需的时间，访问该网站所需的时间取网络传输时间T3乘以设定系数;
　　[0021] Α6、超链接提取；机器人程序在获取URL链接的同时，不断对获取到的链接对应的Web源文档进行数据采集，将Web源文档转换为字符流形式。
　　[0022] B.网页数据提取技术；
　　[0023] B1、网页纯文本提取；对获取的HTML源文件进行过滤，删除标签控制字符提取文本信息，对网页数据进行过滤后统一网页数据的字符格式；
　　[0024] B2、分析处理文本中的特殊字符。
　　[0025] 由于采用了上述技术方案，本发明提供了一种Web数据自动采集方法，充分利用网络机器人技术和网页数据提取技术，形成Web自动采集 @采集方法，可以从大量的信息中采集有价值的数据并进行分析研究，形成企业各种决策的依据，解决数据采集人员和市场研究人员，并扩展 Web 的可用性。采集，特别是自动数据采集的开发做出了一定的贡献。
　　【专利图】
　　【图纸说明】
　　[0026] 图 附图说明图1为本发明网络机器人的流程图；
　　[0027] 图 图2为本发明HTML网页纯文本提取的工作流程图。; 为自己的页面添加腿钉巴标记；标尺 01301：标尺 01301 程序以索引您自己的页面或从此页面
　　战略;
　　出发，解析第一个文档后，检索第一个链接指向的第一个文档，重复执行，直到是一个完整的链，然后返回某个结束标志，即没有其他的超链接可以搜索到
　　分析后，首先在胃613页面中搜索所有3层；：确​​定设计者采用的优先级策略；因为机器实现的关键问题是我们从末尾添加要搜索的队列，从头取出就构成了广度优先遍历；构成深度优先遍历；1：描述该过程，直到文档中的“<8”标记全部处理完毕：连接时，需要不断检查获取的链接对应的II连接和数据；为了更正确的执行显示
　　确定信息的效率和质量采集；
　　我的肌肉 11 源文件被过滤以删除它们。一切 ”？” 标记和“？” 将源文件上的标记放在模具后相邻“>”标记的位置，然后去掉两个书写位置。旁边是“<”标记的位置，然后是Ji描述的文本的特征，所以在提取文本的时候要进行注释，如果遇到开始标签，可以分析一下；另一种排除方法是暂时将其视为3。如果是脚本，则不会采集；网页中的分隔符；在实际处理文本时，需要根据标签的含义。
　　凡熟悉本发明技术范围内的【技术领域】的技术人员根据本发明的技术方案和发明构思，作出等同替换或变更，该等标识均受本发明保护。 .
　　【权利要求】
　　1.一种网络数据自动化采集的方法，其特点包括以下步骤： A.网络机器人：Al．网络机器人工作流程设计：以一个或一组URL为起点，浏览机器人访问对应的WWW文档，WWW文档为HTML文档；A2、 制定网络机器人的设计原则；A21、 制定机器人不收录的项目标准：在服务器上创建机器人文本文件，文本文件声明网站不可访问链接和网站拒绝访问机器人；A22、指定robot META标签：即用户给页面添加META标签，META标签允许页面所有者指定是否允许robot对页面进行索引或从页面中提取链接; A3、 深度优先搜索策略和广度优先搜索策略；A31、 深度优先搜索策略从起点开始，分析第一个文档，检索第一个链接指向的页面。页面解析后，检索第一个链接指向的文档，重复执行，直到搜索不收录任何超链接文档，定义为完整链，然后返回某个文档，继续选择文档中剩余的超链接，搜索结束的标志是所有的超链接都被搜索过了；A32、 广度优先搜索策略是分析第一个文档，搜索网页中的所有超链接，然后继续下一级搜索，直到底部搜索完成；A4、 网络陷阱；A41、 在访问新的URL之前，将要搜索和搜索的URL列表中的URL进行比较。这个比较是 URL 对象之间的比较。将未收录在 URL 对列表中的 URL 添加到要搜索的 URL 列表中。避免落入网络陷阱的网址列表；A42、从Web文档中提取超链接时，忽略所有带参数的URL；A43、限制机器人的搜索深度；当达到阈值搜索深度时停止向下搜索，每进入下一级子链接都表示达到了新的搜索深度；或者设置访问web服务器的最长时间，当机器人访问Web服务器的第一个网页时，时间开始计时。最长时间过后，在服务器上爬行的机器人程序立即断开与服务器的所有链接；A5、 平衡访问；设置对Web服务器的访问 最大线程数和等待方式，用于限制机器人程序或进程对特定服务器和网段的访问频率；每次机器人程序或进程从网站获取文档时，机器人程序或进程都会等待一定的时间间隔，然后再响应。对于网站的新访问，等待时间的长短取决于网站的处理能力和网络通信能力。下次访问网站的时间 T1 是当前时间 T2 加上访问网站所需的时间。所需时间为网络传输时间T3乘以设定系数；A6、 超链接提取；机器人程序在获取到URL链接的同时，继续对获取到的链接对应的Web源文档进行数据处理。采集，将Web源文档转换为字符流；B、网页数据提取技术；B1、 网页纯文本提取；过滤获取的HTML源文件并删除标签控制字符提取文本信息，并在过滤网页数据后统一网页数据的字符格式；B2、 分析处理文本中的特殊字符。平衡访问；设置访问Web服务器的最大线程数，并使用等待方式限制机器人程序或进程访问特定服务器和网段的频率；机器人程序或进程每次从网站获取文档时，机器人程序或进程会等待一定的时间间隔，才会再次访问该网站，并根据站点处理情况确定等待时间的长短能力和网络通信能力。下次访问该网站的时间Tl为当前时间T2加上访问该网站的时间。访问该网站所需的时间为网络传输时间T3乘以设定系数；A6、 超链接提取；机器人程序在获取URL链接的同时，继续检查获取到的链接对应的Web源文档进行数据采集，将Web源文档转换为字符流的形式；B、网页数据提取技术；乙1、 网页纯文本提取；对得到的HTML源文件进行过滤和删除标签控制字符提取文本信息，过滤网页数据后统一网页数据字符格式；B2、 分析处理文本中的特殊字符。平衡访问；设置访问Web服务器的最大线程数，并使用等待方式限制机器人程序或进程访问特定服务器和网段的频率；机器人程序或进程每次从网站获取文档时，机器人程序或进程会等待一定的时间间隔，才会再次访问该网站，并根据站点处理情况确定等待时间的长短能力和网络通信能力。下次访问该网站的时间Tl为当前时间T2加上访问该网站的时间。访问该网站所需的时间为网络传输时间T3乘以设定系数；A6、 超链接提取；机器人程序在获取URL链接的同时，继续检查获取到的链接对应的Web源文档进行数据采集，将Web源文档转换为字符流的形式；B、网页数据提取技术；B1、 网页纯文本提取；对得到的HTML源文件进行过滤和删除标签控制字符提取文本信息，过滤网页数据后统一网页数据字符格式；B2、 分析处理文本中的特殊字符。
　　【文件编号】G06F17/30GK103838786SQ2
　　【出版日期】2014年6月4日申请日期：2012年11月27日优先权日期：2012年11月27日
　　【发明人】苏晓华、李勇申请人： 查看全部

　　算法 自动采集列表(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
　　优采云采集器是一个简单易用的数据采集工具。通过该软件，用户可以轻松地在主要搜索平台捕获数据；该软件具有直观的操作界面，只需点击几下鼠标即可进行数据采集采集. 该软件对用户要求不高，因为该软件不需要使用代码控制，也不需要用户编写采集代码，该软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花一点时间掌握该工具；软件采用自行开发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件的识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面
　　
　　软件功能
　　自动导出数据
　　数据可以自动导出和发布。它支持多种格式，如TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite和API
　　高速采集
　　内置高效的浏览器引擎、HTTP引擎和JSON引擎，具有极其优化的内核和多线程的采集，速度非常快
　　批处理文件下载
　　可自动下载图片、PDF、docx等文件，并支持自定义保存目录和自定义文件名
　　增量更新
　　通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标网站以实现同步更新
　　软件特性
　　1、很容易学习。通过可视化界面单击鼠标可以采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础。输入URL并单击以提取数据并对小白福音进行编码
　　2、通过自主开发的智能识别算法，可自动识别列表数据和页面，准确率达95%。它可以深度采集多级页面，快速准确地获取数据
　　3、新一代智能爬虫软件易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需设置并单击即可采集数据
　　4、通用且灵活。它可以采集99%的网站，捕获静态网页、动态网页、单页应用程序和移动应用程序，并采集、获取和发布信息
　　5、拥有大量内置的网站采集模板，涵盖多个行业。单击模板以加载数据。通过简单的配置，您可以快速准确地获取数据，以满足各种采集需求
　　使用方法
　　软件接口
　　以下介绍了优采云（爬山虎）采集器软件的主要接口功能
　　打开软件，主界面收录三个区域：
　　任务列表收录所有组和创建的任务。您可以在此处管理任务
　　工具栏，一些常见的任务操作按钮，选项，登录
　　起始页收录简单的集合项和自定义集合项，以及文档和客户服务链接
　　
　　任务列表的右键菜单
　　您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据
　　
　　运行状态窗口
　　此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下一次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量
　　
　　任务编辑器-自定义模式
　　任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
　　第一步是输入起始URL
　　第二步是获取数据的详细配置
　　步骤3：设置（包括浏览器和任务参数设置）
　　
　　简单采集
　　优采云harvester内置了数百条简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字网站addresses）即可开始采集
　　征收市场和政府维持着几种类型的征收规则。在创建用户定义的任务之前，可以在此处搜索以查看是否有现成的规则
　　
　　单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始采集
　　
　　创建第一个采集任务
　　首先，打开优采云（爬山虎）收割机，然后单击主界面中的新建任务按钮
　　选择起始地址
　　当您想从网站采集数据时，首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步至关重要。起始URL确定采集的数据量和类型
　　以公众意见为例，我们希望捕捉当前城市的食品业务信息，包括店名、地址、等级等
　　浏览网站，我们可以找到所有食品企业的列表地址：
　　然后在优采云harvester V2-&gt；中创建一个新任务；步骤1-&gt；输入网页地址
　　然后单击下一步
　　获取数据
　　进入第二步后，优采云harvester将智能分析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
　　
　　目前，我们已经对数据进行了分析，以便进行排序和修改，例如删除无用字段
　　单击列中的下拉按钮并选择删除字段
　　
　　当然，还有其他操作，例如名称修改、数据处理等。我们将在以下文档中描述它
　　整理好修改后的字段后，我们将采集并处理页面
　　选择分页设置&gt；自动识别页面，程序将自动查找下一个页面元素
　　
　　完成后，单击“下一步”
　　设置
　　这包括浏览器配置，例如禁用图像、禁用JS、禁用flash、阻止广告和其他操作。您可以使用这些配置来加速浏览器加载
　　计划任务的配置，通过该配置，计划任务可以自动运行
　　
　　单击“完成”保存任务
　　完成，运行任务
　　创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击主界面工具栏上的开始按钮
　　任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息
　　
　　“采集的数据”窗口实时显示采集的数据 查看全部

　　算法 自动采集列表(
这篇采集数据导出教程，10个节点相当于10台电脑分配任务)
　　
　　步骤3：商户信息采集
　　L选择所需的采集字段信息，创建采集列表
　　L编辑采集字段名
　　1）移动鼠标，选择页面上第一个门店内容框（注意选择收录门店所有信息的区域块），如下图绿色框所示，在橙色操作提示框中选择“选择子元素”
　　
　　2）然后点击右侧操作提示框中的“全选”
　　
　　3）然后点击右侧操作提示框中的“采集data”
　　
　　注意：当鼠标放置在场地上时，将出现三个点。单击后，将显示删除选项。单击以删除该字段
　　
　　4）若要修改采集字段名，请将鼠标放在该字段上，此时会出现一个钢笔图标。单击以修改字段名
　　注：下图中，采集的评论数和人均消费量为方框格式，因为公众评论对这些数字进行了加密，采集找不到这些数字，这不是软件问题
　　
　　注：点击右上角的“流程图”按钮，显示可视化流程图
　　
　　@修改5）字段名后，单击右上角的“保存”，然后单击“采集”启动采集@
　　
　　6）根据采集的情况选择合适的采集模式，并在此处选择“启动本地采集”
　　
　　注意：本地采集使用当前计算机资源执行采集。如果有采集时间要求或当前计算机无法长时间执行采集操作，您可以使用cloud采集功能。Cloud采集在云服务器中执行采集操作，而不受当前计算机的支持。可以关闭计算机，并设置多个云节点以分配任务。10个节点相当于10台计算机来分配任务以帮助您采集，速度大约是原来采集的十倍。数据可以在云上保存三个月。在此期间，它可以随时导出。它支持API接口以导出数据并与自己的系统深度集成
　　步骤4：数据采集和导出
　　1）采集完成后，将弹出提示，选择导出数据，然后选择适当的导出方法导出采集良好数据
　　
　　我希望本文档的介绍能让您掌握的信息页面data采集。您可以尝试在优采云官网上下载优采云客户端的最新版本，也可以关注优采云官方微信了解更多教程案例
　　优采云·web data采集软件在三分钟内启动，它是自由软件
　　点击链接进入官方网站
　　优采云采集器-最佳网页数据采集器 查看全部

　　算法 自动采集列表(优采云中该如何实现翻页？循环点击下一页的步骤
)
　　单击页面上的[下一步]按钮翻页，这是最常见的翻页方式。这是网站是：/information/Info/news/news.shtml
　　
　　将鼠标放在图片上，右键单击并选择[在新选项卡中打开图片]以查看大型高清图片
　　下面的其他图片也是如此
　　如何在优采云中翻页？以下是具体操作步骤
　　步骤一、首先创建一个任务
　　在学习了前面的课程之后，我们学习了如何在单个页面上采集list、form和单击链接来输入详细数据。根据需要，先配置一个采集1页面数据任务
　　这里，我以采集list数据为例。首先，创建一个[循环-提取数据]步骤
　　
　　现在第1页上的列表数据是采集down。接下来，我们要使优采云自动翻页，并从第2页、第3页采集数据。。。到最后一页。这需要建立一个翻页周期
　　步骤二、建立翻页循环
　　在页面中找到并点击【下一页】按钮，在自动弹出的【黄色操作提示框】中点击【循环点击下一页】。这样，使用[下一步]按钮创建[循环翻页]的步骤就完成了。您可以在流程图中看到翻页周期步骤，这表明我们已经成功创建了翻页周期，优采云可以自动完成翻页
　　为什么反复点击下一页？就是让优采云反复点击【下一页】翻页，从而实现采集第二页、第三页。。。直到数据的最后一页。这与单击[下一步]按钮在浏览器中翻页的逻辑相同
　　
　　特别说明：
　　a。如果不是在一个周期中单击下一页，而是在一个周期中单击单个XXX，会怎么样？【反复点击下一页】的实质是反复点击页面上的按钮翻页。用于在不同网页上翻页的按钮可能以不同的方式显示。常见的有：下一页[&gt；][下一页&gt；]。对应的优采云操作提示框可能是[循环点击下一页][循环点击单个链接][循环点击单个元素][循环点击单个图片]。它们基本相同，用于创建循环翻页
　　
　　步骤三、开始采集
　　1、单击保存并启动，然后选择启动本地采集. 启动后，优采云start全自动采集data。（本地采集为采集使用自己的计算机，云采集使用优采云提供的云服务器采集获取详细信息）
　　
　　2、采集完成后，选择适当的导出方法导出数据。支持导出到excel、CSV和HTML。在此处导出为excel
　　
　　样本数据：
　　 查看全部

　　算法 自动采集列表(算法自动采集列表页的class_list_index元素使用的插件)
　　算法自动采集列表页的class_list_index元素,使用xpath实现-poweredbyphpstrom使用的chrome插件：requestclient
　　说点不同的，我没有走过这个流程。是怎么获取到，
　　猜测应该是爬虫加入了各种规则处理，例如网页加载状态下规避抓取手段？可能本身爬虫处理这块没有考虑，而如果想深入分析一个网站应该能定位找到可利用的关键规则，这些规则对该网站的相关页面可能都适用，也可能单个页面不合理，
　　没爬过想必是没有这些设置espfileid
　　是通过机器人的方式爬取的
　　网页有存储esp页面的功能
　　爬虫处理啊，这种也算html处理，自己写个小爬虫爬取一下。
　　你知道http协议每个交互步骤都有哪些，相关设置。除了这个工具，有没有后门工具进行这种操作。
　　esp元素是html页面附件中存储在cookie的“待处理元素”
　　应该是有类似这样的网站...在页面中加入esp元素...
　　建议你去看看python的爬虫分析库requests
　　第一次看到说网页附件存储的。不过不管从规则上还是从爬虫方面都是可以实现的，不过可能需要爬虫配合，可以先考虑机器人抓取的方式。
　　所有页面都不会有那种不规则的宽度下宽度就那么点，没有那种要求，而且附件压缩了之后也还没变化。看见画板了么， 查看全部

　　算法 自动采集列表(算法自动采集列表最底下的内容是什么？怎么做？)
　　算法自动采集列表最底下的内容。创建一个option:action'extract';target:{name:'demo',page:{offset:'1',commentcount:1}}这时候，你只要按一下action，他就自动采集你点的其他链接的内容！如果你想按一下action，它会自动创建一个浏览器菜单，自动给你推荐你可能感兴趣的内容，如下图以下是自动采集到的内容和报错信息：。
　　我现在一般都是手动把地址发给flash，然后flash读到内容后手动替换成自己网页的地址。或者用个工具，然后导入自己的网站或者flash文件，做一个ajax，把指定网址的html中所有的href和link都请求一遍，返回不重复数据的那个就是匹配到的。
　　如果用用网站有没有具体案例和经验？做一个简单的社交类网站给你看看
　　简单理解,就是通过不断迭代的方式达到"快速","被动"抓取网页的目的.就酱.
　　同一个url返回n条，这里前半部分到后半部分全是html；就像被强奸一样；而不同的url返回某一条的html，
　　起码我在抓取网页时，都是一个一个文件一个文件从源文件爬过去，没有手动去匹配（因为手动匹配会导致系统全部加载完后，某个文件的所有内容都会被覆盖掉），这样应该就能避免很多冗余数据了。手动匹配的话有个问题，都是同一段代码，用多了看着感觉就一样， 查看全部

　　算法 自动采集列表(【网站采集工具-超级采集】的搜索和采集引擎)
　　[网站采集工具- Super采集]是一款智能的采集软件。 Super采集最大的特点就是不需要定义任何采集规则，只要选择你感兴趣的关键词，super采集会自动搜索你和采集相关信息然后直接发布通过WEB发布模块发送给你的网站。 Super采集目前支持大部分主流cms、通用博客和论坛系统，包括织梦Dede、东易、Discuz、Phpwind、Phpcms、Php168、SuperSite、Empire Ecms、Verycms、Hbcms、风讯、科讯、Wordpress、Z-blog、Joomla等。如果现有的发布模块不能支持你的网站，我们还可以提供标准版和专业版用户免费定制的发布模块来支持你的网站出版。 1、傻瓜式的使用方式超级采集的使用极其简单，不需要任何关于网站采集的专业知识和经验。超级采集的核心是智能搜索和采集引擎，它会根据你对采集感兴趣的信息自动发布到你的网站。 2、超级强的关键词挖矿工具选择合适的关键词可以为你的网站带来更高的流量和更大的广告价值，而super采集提供的关键词挖矿工具可以帮助你提供日常每个关键词的搜索量，谷歌广告的每次点击预估价格，以及关键词的广告热度信息，可以root 查看全部

　　算法 自动采集列表(算法自动采集列表列表分析，找第三方靠谱的网站收集工具)
　　算法自动采集列表列表分析现在普遍用anti-spam功能，这里不谈站内，anti-spam接入很容易，网上公开资料很多，
　　多站联动，第三方软件能部署到dsp商用平台，
　　找第三方靠谱的网站收集工具就可以了！
　　建议，
　　方法一，你把效果页面拿出来，让工作人员来评估。方法二，提供一个表单，填写网站名称，职位及联系方式，就可以填写效果页，经过不同的关键词排名变化情况，评估一下带来的收益。方法三，购买蜘蛛采集服务。
　　像这样就能自动发现了
　　有个招，类似百度搜索推广。发现你的竞争对手，然后锁定关键词，有转化的就锁定，差一些的做分析告诉客户哪些词有转化，然后把排名做上去。
　　你可以先从站长平台查询下有没有相关的做竞价推广的网站，如果有，用正常的关键词采集来也是可以采集出来的，如果发现没有，那就是dsp服务提供商做这个功能，不过可能是收费的，有一家是免费的，你可以搜下，
　　用代码采集：百度联盟点站宝，但你得有工具有人采集，否则seo一下没抓住，那你的结果就没效果了；方法一：在dsp应用找到你的关键词，点击报告看关键词排名就能知道哪些样本给的效果比较好；方法二：找工具抓取网页；方法三：使用其他用不到的方法， 查看全部

　　算法 自动采集列表(如何使用GPT2框架实现代码自动补全的功能？（上）)
　　作者：魏雄、黄飞、腾讯PCG/QQ研发中心/简历应用研究组
　　如果AI真的会写代码，程序员会去哪里？近年来，NLP领域的生成任务有了明显的提升。能否通过AI让代码自动完成后续补全？本文主要介绍如何使用GPT2框架实现代码补全功能。
　　如果人工智能真的可以自己写代码，程序员会去哪里？
　　我去年做了一个小代码补全功能，打包成androidStudio插件，效果如下：
　　
　　代码补全模型预测的结果有时候确实能吓到我，这也能学~？那么如果给它洞察世界上优秀的代码，再给它足够的幅度参数和优秀的模型框架，真的可以实现需求作为输入直接输出代码吗？
　　“我的要求已经结束，你的代码呢？”我希望看到这一天。
　　代码补全功能也已经被其他优秀的插件实现了，比如tabnine、Kite和国内的aixcoder。本文主要介绍代码补全功能需要实现的全过程。主要包括数据、算法和工程。
　　数据
　　众所周知，算法工程师大部分时间都花在处理数据上。
　　深度学习是一个利用大数据训练模型的过程，数据是一个非常重要的模块。人累了，休息不好会导致记忆力差。 AI 意味着它可以存储和接收尽可能多的数据。如果你没有学习这些信息，那是人为的错。给定的数据不好或算法设计不好。所以我们首先准备尽可能多的训练数据。
　　1、数据采集
　　本文的目的是代码补全，训练数据是代码段。考虑到每种语言风格和语法不一致，单一模型只针对一种代码语言。
　　我使用的训练数据主要来自GitHub。我写了一个简单的爬虫代码。指定语言后，我按照星星的顺序下载项目。
　　Github 搜索 API 官方地址：/v3/search/
　　2、数据清理
　　直接下载的数据不能直接使用。我们还需要清理数据。
　　首先，我们的训练数据只需要项目中的代码文件。以java项目为例，我们只保留.java结尾的文件，其他文件可以去掉。
　　其次，我的代码补全的目标是代码段，而不是注释功能。而对于代码补全训练，我们会给出一定范围的上述内容，如果有注释部分，会占用有效的代码信息。另外，除了英文字符的注释不在我的训练词汇范围内，所以代码中的注释和日志需要清理。
　　1.删除代码行中除符号和英文以外的字符的存在
　　2.删除日志行
　　3.删除注释行，主要针对以下格式
　　/* 注释文本*/
/**
注释段落
*/
// 注释文本
code //注释
　　经过以上数据清洗，得到纯代码数据。
　　3、数据编码
　　得到训练数据后，需要对代码文本进行编码。本文使用bpe（byte pair encoding）字节对编码，主要用于数据压缩。 Bpe 简单理解为将一个单词拆分为多个字母组合。例如，腾讯拆分为十美分。这些组合基于大量数据和统计频率。由于我们期望的代码补全功能是在行首输入几个字母，所以这一行的内容是按照上面的来期望的。
　　假设token tensorflow被编码为对应一个id，那么我希望输入十，输出tensorflow是不可能的。所以在训练过程中，我会随机打断token，比如打断tensorflow到t-en-sor-flow进行编码。打断的原则是被分割的部分必须在词汇表中。数据编码后，将编码的每个token编码成1~N个id。模型预测的id可以反向编码为token。回车符被认为是预测的终止符。经过上面的处理，我们已经准备好了训练数据，接下来就可以进入算法部分了。
　　模型算法
　　众所周知，算法工程师大部分时间都在研究算法。
　　在腾讯文档的错别字和纠错要求中，我们使用了基于LSTM的seq2seq和facebook的基于CNN的seq2seq，可以得到很好的纠错效果。直到NLP出现了“网红”-BERT，采用后准确率直接提升了8分左右，而且是google。下面简单介绍一下bert和gpt2。
　　BERT 和 GPT2
　　2017 年年中，google 提出了 Transformer 结构。不需要rnn，不需要cnn，引起关注就是你所需要的。 2018年openAI采用transformers结构，2018年发布GPT。同年google AI Language发布bert论文，提出的BERT模型在11个NLP任务上创下新纪录。 2019 年，openAI 推出了 GPT-2 模型。 .
　　BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）基于transformers框架的encoder部分，自编码语言模型，适用于N-1（如句子分类）、NN（如词性标注）任务，但不适合生成Task。
　　GPT（Generative Pre-Training）基于transformers的解码器部分，一种自回归语言模型，适用于生成任务。
　　
　　
　　代码补全功能基于GPT2框架。 OPenAI官方提供多套GPT2预训练模型：
　　
　　作为经常将模型部署到移动端的CVer，看到这个参数级别，我选择了最小的模型进行finetune。
　　对于GPT算法，/p/137350403这个文章很不错，有兴趣的同学可以看看。
　　
　　本文在训练中使用了512个文本，预测回车符结束。模型网络使用超参数：12 层、768 个隐藏节点和 12 个头。它使用 uber 的 Horovod 分布式框架进行训练。
　　infer阶段使用beam-search会导致整个预测过程特别耗时，所以参考/abs/1904.09751论文，使用top-k采样，并且每次将top3预测的结果通过概率阈值过滤作为最终候选输出。
　　最终推断效果：
　　
　　输入代码，预测后续代码，以回车结束。
　　工程
　　众所周知，算法工程师大部分时间都花在工程上。
　　模型训练好后，需要应用模型，所以需要实现一些工程工作。代码补全功能最适合的应用场景是使用IDE。 nlp模型不适合本地部署，最后选择在GPU机器上部署模型，然后终端通过http请求获得预测文本显示的解决方案。
　　后台部署
　　Flask 是一个 Web 应用程序框架，灵活、轻便且易于使用。本文简单介绍了如何使用flask启动一个web服务，以及如何访问和调用我们的功能接口。首先我们创建一个 conda 环境：
　　conda create -n flask python=3.6
source activate flask
pip install flask
　　在代码中添加一个接口函数：
　　from flask import Flask
from flask import request
app = Flask()
# route把一个函数绑定到对应的 url 上
@app.route("/plugin",methods=['GET',])
def send():
data = request.args.get('data')
# 模型预测逻辑
out = model_infer(data)
return out
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0',port=8080, debug=False)
　　执行run.py代码，后台服务启动并运行：
　　
　　客户请求：
　　url = http://ip:8080/plugin?data="输入"
　　model_infer函数需要实现模型的infer前向计算逻辑。从请求中获取数据字段作为输入，将infer预测的结果列表作为输出返回给调用者。
　　经过上述工作，我们提供了一个服务接口，用于返回我们代码完成的预测结​​果。
　　插件编写
　　最后一步是如何使用IDE上的功能。如果我们要开发AS插件，需要用到IntelliJ，首先我们需要在本机上安装配置IntelliJ IDEA
　　下载地址：/idea/download/
　　社区版源码：/JetBrains/intellij-community
　　一个简单易用的插件可以为程序员节省大量时间。插件实现的时候，我还加了一个小的git-blame功能，可以实时查看指定行的git committer。对于手机QQ等多人协同工作，更实用。也可以通过 IntelliJ 自己开发一些常用功能。
　　
　　gitBlame 的主要代码：
　　public class GitBlame extends AnAction {
private void showPopupBalloon(final Editor editor, final String result) {
ApplicationManager.getApplication().invokeLater(new Runnable() {
public void run() {
JBPopupFactory factory = JBPopupFactory.getInstance();
factory.createHtmlTextBalloonBuilder(result, null, new JBColor(new Color(186, 238, 186), new Color(73, 117, 73)), null)
.setFadeoutTime(5000)
.createBalloon()
.show(factory.guessBestPopupLocation(editor), Balloon.Position.below);
}
});
}
@Override
public void actionPerformed(AnActionEvent e) {
// TODO: insert action logic here
//获得当前本地代码根目录
String base_path = e.getProject().getBasePath();
String file_path = e.getProject().getProjectFilePath();
//获取编辑mEditor
final Editor mEditor = e.getData(PlatformDataKeys.EDITOR);
if (null == mEditor) {
return;
}
SelectionModel model = mEditor.getSelectionModel();
final String selectedText = model.getSelectedText();
if (TextUtils.isEmpty(selectedText)) {
return;
}
//获取当前编辑文档的目录
PsiFile mPsifile = e.getData(PlatformDataKeys.PSI_FILE);
VirtualFile file = mPsifile.getContainingFile().getOriginalFile().getVirtualFile();
if (file != null && file.isInLocalFileSystem()) {
file_path = file.getCanonicalPath();
}
//gitkit工具
JGitUtil gitKit = new JGitUtil();
String filename = file_path.replace(base_path+"/","");
//得到blame信息
int line_index = mEditor.getSelectionModel().getSelectionStartPosition().getLine();
String blame_log = gitKit.git_blame(base_path,filename,line_index);
//展示
if (!blame_log.isEmpty()){
showPopupBalloon(mEditor, blame_log);
}
}
}
　　本文代码补全插件的主要代码逻辑是调用上一步后台部署的请求。
　　// 请求url格式（和flask接口一致）
String baseUrl = "http://ip:8080/plugin?data=";
// 获取当前编辑位置文本
PsiFile str = position.getContainingFile();
// 根据模型上文限制获取代码端
String data = getContentCode();
String url = baseUrl+data;
// 发送请求
String result = HttpUtils.doGet(url);
// 后处理逻辑，在提示框显示预测结果
show()
　　最终呈现形式：
　　
　　可以看出模型的预测结果还是不错的~
　　以上就是代码补全功能的实现和应用，可以看作是AI自动编写代码的一小步。
　　AI自己写代码有可能在嫌疑人追踪上达到TM的水平吗？我不敢说不可能，但以我目前的认知，是不可能实现的。毕竟，是程序员编写代码并将数据提供给算法。是程序员，算法设计师是程序员，AI连帮助人类解决bug的功能都没有！ \
　　参考资料：
　　[1] /abs/1706.03762
　　[2] /abs/1810.04805
　　[3] /openai/gpt-2
　　[4] /abs/1904.09751 查看全部

　　算法 自动采集列表([算法自动采集列表]-百度ai实验室更新算法)
　　算法自动采集列表-百度ai实验室本文内容不断更新。部分知识点仅供参考，不作为购买r语言实战入门材料。（ide或者开发环境使用和具体开发环境使用不同，
<p>1、列表判断，选择能从网页中提取内容并存放在内容列表后面的列表。检查列表是否为文本文件，语句如下：conf('baidu。list'),[ 查看全部

　　算法 自动采集列表(政府网站算是骗流量怎么坑用户的钱_e操盘)
　　不，现在的公务员几乎不可能赋予一个项目机器学习的功能。一方面，内容的偏差会对自己的政治前途产生影响。另一方面，成本相对较高。最后，通常会有专人负责这件事。
　　甚至，这个项目可能根本不是公务员来做的，也不属于政府。查看whois信息发现这个网站开启了隐私保护，并没有发现有价值的信息，但是一般政府网站应该没有开启隐私保护。域名所有者虽然找不到，但绝对不会是政府网站。打开一看，是网站一家医院。
　　
　　与公务员无关。
　　其实我觉得是这样的：
　　1.这个网站用于SEO，提高网站的排名。他们在新闻子域下设立了“邱县新闻资讯站”，在这个网站下发布一些内容，增加网站的权重，进而达到搜索引擎优化的目的。
　　2.题主注意到这个网站的内容基本不可读。这是因为搜索引擎更喜欢收录原创内容的网站。如果他们发现这个页面的内容没有在其他地方出现过，那么这个页面的权重就比较高了。如果网站的原创内容比较大，整个网站的权重会比较高。
　　3.对于用户来说，他们搜索内容的顺序会受到网站权重的影响。这个网站的权重受“原创”的内容影响，排名会比较高。同时，因为这个网站也收录了一些网上的内容，有的用户在搜索的时候可能会得到这个网站的结果，输入这个网站，会给网站带来一定的流量，搜索的引擎也会进行统计，用户点击的次数会在一定程度上增加其权重。
　　4.至于如何骗用户去医院，入院后如何骗用户的钱，请参考魏则西事件。
　　所以，这个网站被认为是一个流量骗局，但是因为医院在做SEO，它不仅骗流量，还骗人的生命。
　　至于内容是怎么生成的，我们不妨找个软件看看他的说明：
　　首先搜索搜索引擎：
　　
　　很容易找到，点击进入
　　
　　我们来看看他的描述：
　　全新【马赛克】原创文章代软件正式上线，引爆站群伪原创新革命！可自动生成纯原创内容，不依赖采集限制；支持各种SEO软件，站群software导入使用，通过该工具可以实现各种站群software高版本伪原创功能，如插入关键词、插入链接、链轮、段落互换、使用词库生成高原创文章等功能。现在完美支持原创文章快速导入优采云站群软件数据库，导入1000个文章仅需3秒。
　　让我们细化关键点：
　　1.它生成的内容叫做“伪原创content”。
　　2.用于SEO。
　　3.这类SEO软件已经覆盖采集、制作、发布，自动化程度高。
　　4. 有很多类似的软件。他们的软件生成的主要方法是： a) 插入关键词 b) 插入链接 c) 段落互换 d) 同义词生成 e) 随机句子作为标题。请注意，最后有一个“等待”。
　　在介绍他自己的软件特点的时候，可以看到他们的内容是怎么来的：
　　
　　1.长尾词表：关键词不是目标但能带来流量。详情请百度。
　　2.短网址：可能是采集短网址链接，然后跟着链接到对应页面采集内容。
　　3.论坛，Portal采集：这个不用说了。
　　4.Wiki：这个不用说了。
　　5.随机字符串插入：可以插入一些长尾词，其他网站内容从采集到文章。
　　6.随机生成时间：喵~
　　7.关键词替换，文字替换：王~
　　8.List文本合并：比如excel等形式吧？不确定。
　　9.Sequence text generation：可以生成正则字符串。下面截图应该是网站这样的数字，方便管理。
　　10.简繁互传：不要在大中华区运行任何内容！
　　文字可能无法表达，过几天我下载给大家制作。
　　至于内容如何盈利，我稍后会更新。
　　去评论。 查看全部

　　算法 自动采集列表(政府网站算是骗流量怎么坑用户的钱_e操盘)
　　不，现在的公务员几乎不可能赋予一个项目机器学习的功能。一方面，内容的偏差会对自己的政治前途产生影响。另一方面，成本相对较高。最后，通常会有专人负责这件事。
　　甚至，这个项目可能根本不是公务员来做的，也不属于政府。查看whois信息发现这个网站开启了隐私保护，并没有发现有价值的信息，但是一般政府网站应该没有开启隐私保护。域名所有者虽然找不到，但绝对不会是政府网站。打开一看，是网站一家医院。
　　
　　与公务员无关。
　　其实我觉得是这样的：
　　1.这个网站用于SEO，提高网站的排名。他们在新闻子域下设立了“邱县新闻资讯站”，在这个网站下发布一些内容，增加网站的权重，进而达到搜索引擎优化的目的。
　　2.题主注意到这个网站的内容基本不可读。这是因为搜索引擎更喜欢收录原创内容的网站。如果他们发现这个页面的内容没有在其他地方出现过，那么这个页面的权重就比较高了。如果网站的原创内容比较大，整个网站的权重会比较高。
　　3.对于用户来说，他们搜索内容的顺序会受到网站权重的影响。这个网站的权重受“原创”的内容影响，排名会比较高。同时，因为这个网站也收录了一些网上的内容，有的用户在搜索的时候可能会得到这个网站的结果，输入这个网站，会给网站带来一定的流量，搜索的引擎也会进行统计，用户点击的次数会在一定程度上增加其权重。
　　4.至于如何骗用户去医院，入院后如何骗用户的钱，请参考魏则西事件。
　　所以，这个网站被认为是一个流量骗局，但是因为医院在做SEO，它不仅骗流量，还骗人的生命。
　　至于内容是怎么生成的，我们不妨找个软件看看他的说明：
　　首先搜索搜索引擎：
　　
　　很容易找到，点击进入
　　
　　我们来看看他的描述：
　　全新【马赛克】原创文章代软件正式上线，引爆站群伪原创新革命！可自动生成纯原创内容，不依赖采集限制；支持各种SEO软件，站群software导入使用，通过该工具可以实现各种站群software高版本伪原创功能，如插入关键词、插入链接、链轮、段落互换、使用词库生成高原创文章等功能。现在完美支持原创文章快速导入优采云站群软件数据库，导入1000个文章仅需3秒。
　　让我们细化关键点：
　　1.它生成的内容叫做“伪原创content”。
　　2.用于SEO。
　　3.这类SEO软件已经覆盖采集、制作、发布，自动化程度高。
　　4. 有很多类似的软件。他们的软件生成的主要方法是： a) 插入关键词 b) 插入链接 c) 段落互换 d) 同义词生成 e) 随机句子作为标题。请注意，最后有一个“等待”。
　　在介绍他自己的软件特点的时候，可以看到他们的内容是怎么来的：
　　
　　1.长尾词表：关键词不是目标但能带来流量。详情请百度。
　　2.短网址：可能是采集短网址链接，然后跟着链接到对应页面采集内容。
　　3.论坛，Portal采集：这个不用说了。
　　4.Wiki：这个不用说了。
　　5.随机字符串插入：可以插入一些长尾词，其他网站内容从采集到文章。
　　6.随机生成时间：喵~
　　7.关键词替换，文字替换：王~
　　8.List文本合并：比如excel等形式吧？不确定。
　　9.Sequence text generation：可以生成正则字符串。下面截图应该是网站这样的数字，方便管理。
　　10.简繁互传：不要在大中华区运行任何内容！
　　文字可能无法表达，过几天我下载给大家制作。
　　至于内容如何盈利，我稍后会更新。
　　去评论。 查看全部

　　算法 自动采集列表(算法自动采集列表、需要细分好每个tab的太单一了)
　　算法自动采集列表、需要人工采集的条目尽量少并细分好每个tab的title，另外过滤掉需要访问网站等需求。自动搜索链接这个技术不错，但是太单一了。有一个页面js，搜索url附近就会出现一个蓝色图标并推荐提示相关的内容，用来实现个性化并作为评分、排序等很有用。
　　用javascript自动采集需要爬取的站点。
　　为什么就不能是提供站内搜索功能，爬虫时请用搜索引擎自带的，或者阿里巴巴站内搜索！！！以下正文。同第一个问题，开放的采集站点不足三成。我可以贡献一个搜索返回链接的例子：。他提供了本站前后的所有html内容（部分css，js引入链接）的搜索返回。另外同问题（问题修改意见）一样，用什么采集方法，也是一个重要问题。
　　无非是对seo的影响。我只以最严格的考虑，跳到url上搜一下，就会发现baidu是没有对url排序的，而google的话，你跳上去他是按照url的pagelevel来排序的。我的解决方案是为这个站上的返回链接返回一个表头。第二个问题，个人认为本质问题是爬虫的设计。提供一个入口应该不是太难，难的是判断来路。
　　有过爬虫经验的人，也许会认为下面这个例子很简单。右键另存为就可以了。但是对于个人的爬虫来说，他首先需要判断爬虫是google（他不会说是baidu，googlesearch）还是baidu（他不会说是360，搜狗，百度）。如果返回一个未知的url，有太多可能，他根本不知道爬虫怎么搞。这个情况，百度爬虫非常理想，他返回一个可控的网址列表。
　　但是对于分布式爬虫来说，每台google爬虫都可能会执行反爬，要判断来路，google很可能就告诉你，反正你要爬我的数据，所以你就到我的网站去爬。这个时候无论你爬上去，下来，爬远处，搞不好还抓到一些垃圾，那就不好了。另外，也提供个独立爬虫访问网页的例子，我给出我提供这个站的代码，大家自己改改，其实百度也是可以的。
　　代码1.方法代码2.分布式爬虫相关回答：tyler：如何通过工具让多个网站共享同一个javascript？mike：如何通过搜索网站的链接，遍历高亮站内链接？123.谷歌搜索比百度好在哪些方面？该继续保持使用百度还是谷歌？单纯用urllib2爬虫,,mike：python爬虫,,mike：如何伪装自己是一个python程序员?。 查看全部