优化的解决方案:yum搭建ELFK日志采集系统
　　构建 ELFK 日志采集系统
　　最近的工作涉及使用业界经过验证的ELFK解决方案构建一个日志采集系统，并在此处记录了施工过程。环境准备操作系统信息
　　系统： 7.2
　　三台服务器：10.211.55.11/12/13
　　整个 ELFK 的部署体系结构关系图大致如下：
　　首先，记录采集系统构建和安装弹性搜索集群
　　如文章教您构建弹性搜索集群中所述，弹性搜索集群中有几种类型的节点：
　　主节点：即 Master 节点。主节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。
数据节点：即 Data 节点。数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对 CPU、内存、IO 要求较高，在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。
负载均衡节点：也称作 Client 节点，也称作客户端节点。当一个节点既不配置为主节点，也不配置为数据节点时，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。
预处理节点：也称作 Ingest 节点，在索引数据之前可以先对数据做预处理操作，所有节点其实默认都是支持 Ingest 操作的，也可以专门将某个节点配置为 Ingest 节点。
以上就是节点几种类型，一个节点其实可以对应不同的类型，如一个节点可以同时成为主节点和数据节点和预处理节点，但如果一个节点既不是主节点也不是数据节点，那么它就是负载均衡节点。具体的类型可以通过具体的配置文件来设置。
　　我部署的环境服务器较少，只有三个，因此部署在每个节点上的弹性搜索实例必须扮演主节点、数据和客户端的角色。
　　在所有三台服务器上执行以下命令以关闭 selinux：
　　setenforce 0
sed -i -e 's/^SELINUX=.*$/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config
　　在所有三台服务器上安装 java：
　　yum install -y java
　　在所有三台服务器上安装用于弹性搜索的 rpm 包：
　　yum install -y https://artifacts.elastic.co/d ... 2.rpm
　　在三台服务器上修改弹性搜索的配置文件：
　　cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: DemoESCluster
# 注意不同节点的node.name要设置得不一样
node.name: demo-es-node-1
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.211.55.11", "10.211.55.12", "10.211.55.13"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
gateway.recover_after_nodes: 2
EOF
　　在三台服务器上启动弹性搜索：
　　systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch
systemctl start elasticsearch
　　检查任何服务器上的群集中的节点列表：
　　
　　yum install -y jq
curl --silent -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/state?pretty'|jq '.nodes'
　　在输出的
　　以上命令，您可以看到集群的信息，节点字段收录每个节点的详细信息，以便部署基本的弹性搜索集群。
　　安装奇巴纳
　　接下来，我们需要安装一个 Kibana 来帮助直观地管理 Elasticsearch，在 host12 上安装 kibana：
　　yum install -y https://artifacts.elastic.co/d ... 4.rpm
　　修改 kibana 的配置文件：
　　cat /etc/kibana/kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
EOF
　　请注意，这里配置的 elasticsearch.url 是原生 es 实例，所以实际上存在单点故障，官方建议是在本地部署一个 Elasticsearch 协调（仅协调节点）节点，该节点配置为协调节点的地址。
　　启动基巴纳：
　　systemctl daemon-reload
systemctl enable kibana
systemctl start kibana
　　配置认证需要升级许可证，我在这里在内网使用，不做这个配置。如果需要配置访问身份验证，可以在此处参考。
　　您还可以启用 SSL，可以通过参考此处进行配置。
　　为了避免单点故障，kibana 可以部署多个，然后让 nginx 充当反向代理，以实现对 kibana 服务的负载平衡访问。安装日志
　　安装日志：在每台服务器上
　　yum install -y https://artifacts.elastic.co/d ... 2.rpm
　　修改日志的配置文件：
　　cat /etc/logstash/logstash.yml
path.data: /var/lib/logstash
path.logs: /var/log/logstash
xpack.monitoring.enabled: true
xpack.monitoring.elasticsearch.url: ["http://10.211.55.11:9200", "http://10.211.55.12:9200", "http://10.211.55.13:9200"]
EOF
cat /etc/logstash/conf.d/beat-elasticsearch.conf
input {
beats {
port => 5044
ssl => false
}
}
filter {
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["10.211.55.11:9200","10.211.55.12:9200","10.211.55.13:9200"]
index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{[@metadata][type]}"
<p>
}
}
EOF
</p>
　　为了从原创日志中解析一些有意义的字段字段，可以启用一些筛选器，可用筛选器的列表位于此处。
　　启动日志：
　　systemctl daemon-reload
systemctl enable logstash
systemctl start logstash
　　安装文件节拍
　　安装文件节拍：在每台服务器上
　　yum install -y https://artifacts.elastic.co/d ... 4.rpm
curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... 4.rpm
sudo rpm -vi filebeat-7.5.0-x86_64.rpm
　　修改每台服务器上的文件节拍配置文件：
　　# 这里根据在采集的日志路径，编写合适的inputs规则
cat /etc/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/*.log
filebeat.config.modules:
path: ${path.config}/modules.d/*.yml
reload.enabled: false
output.logstash:
hosts: ["10.211.55.11:5044", "10.211.55.12:5044", "10.211.55.13:5044"]
ssl.enabled: false
index: 'var_log'
EOF
　　有许多 filebeat 配置文件选项，可以在此处找到完整的参考。
　　启动文件节拍：在每台服务器上
　　systemctl daemon-reload
systemctl enable filebeat
systemctl start filebeat
　　其他安全设置
　　为了确保数据安全，文件抖动和日志缓存，文件优化和弹性搜索，日志转储和弹性搜索，
　　kibana和弹性搜索之间的通信和 kibana 本身可以启用 SSL 加密，具体启用方式就是在配置文件中匹配一个 SSL 证书，这个比较简单，不再赘述。
　　Kibana 登录认证需要升级许可证，这更令人不快，如果考虑到成本，或者在前机nginx上用HTTP基本认证来处理。
　　部署测试
　　此时，一个更完整的ELFK日志采集系统设置好了，使用浏览器访问：5601/，在 kibana 界面中简单的设置就可以查看到抓取日志：
　　图片-240706
　　总结
　　分布式日志采集，ELFK这个集比较成熟，部署也很方便，但是部署还是有点麻烦。幸运的是，还有一些自动部署的脚本：一个可跳的、一个可跳的、一个可的-角色-logstash、一个可识别的-角色-kibana，所以如果你必须经常部署这个集合，请使用这些可识别的脚本来形成一个自动化的部署工具集。
　　解决方法:C#.NET实现网页自动登录的方法
　　C#.NET实现网页自动登录的方法
　　更新时间：2015-09-28 17:02:30 作者：青青飞扬
　　本文文章主要介绍了C#.NET实现网页自动登录的方法，并以实例的形式分析了C#实现点击自动登录的相关技巧。具有一定的参考价值。有需要的朋友可以参考以下
　　本文的例子介绍了C#.NET实现网页自动登录的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
　　用 C# 编写一个 Windows 窗体应用程序以自动登录到特定页面。
　　下面以自动登录为例，说明如何模拟手动输入用户名和密码，点击登录实现自动登录。
　　创建一个新的 C# 应用程序，为应用程序命名，例如 AutoLogin，向窗体添加一个 TextBox、Button 和 WebBrowser 控件，并为 WebBrowser 控件添加 webBrowser1_DocumentCompleted 事件。
　　按钮的点击事件和webBrowser1_DocumentCompleted的代码如下：
　　
private void btn_Add_Click(object sender, EventArgs e)
{
string sUrl = txb_Url.Text.Trim();
if (sUrl.Length > 0)
{
webBrowser1.Navigate(sUrl);
}
<p>
}
private void webBrowser1_DocumentCompleted(object sender, WebBrowserDocumentCompletedEventArgs e)
{
HtmlElement ClickBtn = null;
if (e.Url.ToString().ToLower().IndexOf("login.aspx") > 0)
{
HtmlDocument doc = webBrowser1.Document;
for (int i = 0; i < doc.All.Count; i++)
{
if(doc.All[i].TagName.ToUpper().Equals("INPUT"))
{
switch(doc.All[i].Name)
{
case "txtUserName":
doc.All[i].InnerText = "xxxx@yy.com"; // 用户名
break;
　　
case "txtPassword":
doc.All[i].InnerText = "zzzzzz"; // 密码
break;
case "btnSubmit":
ClickBtn = doc.All[i];
break;
}
}
}
ClickBtn.InvokeMember("Click"); // 点击“登录”按钮
}
}
</p>
　　在TextBox中输入并点击按钮，即可实现页面的自动登录。
　　我希望这篇文章对你的 C# 编程有所帮助。 查看全部

　　完美:采集文章系统又变成了纯word版本就当产品更新吧
　　采集文章系统又变成了纯word版本就当产品更新吧，开发组有两个，剩下的仨凑合凑合吧问题3基本上再无解，至少目前无解。
　　微信后台有权限，用几个ga-web这种测试对象很容易能发现，而且上架一定要在主域名下，要不然服务器会爆炸。既然这是个软件，微信文章分析也可以写成python脚本，在开发微信后台的人眼中就是个python脚本而已。
　　实现不了。因为会被微信拒绝，你的需求没有技术条件支持。淘宝上曾经有写文章助手的业务，目前已经做不下去了。
　　
　　重新抓取一下所有h5页面的二维码即可。
　　1、如果是分析企业公众号文章的话，同样的服务器，可以用php来进行抓取，php做api接口。2、flash文件属于web页面对象，用php抓取文章后端提取数据是没问题的，前提是前端接口需要php去调用。
　　api的话可以分析到企业公众号的文章数据，要收费。抓取文章就靠事件驱动，如果没有接入专门的程序的话，php一般是没有办法抓取文章的。每个企业公众号要更新都可以安排人去做这件事情。
　　
　　谁告诉你php可以抓取的
　　php根本抓不到，
　　可以抓取个人公众号文章
　　看了下微信公众号现在只有服务号能抓取文章资料，订阅号文章只能抓取图片资料。另外还有个问题，每个企业企业公众号要更新文章都需要安排人去做这件事， 查看全部

　　总结:采集文章系统太厚了，一下子就让人记不住
　　采集文章系统太厚了，一下子就让人记不住。具体可以看下五个文章采集引擎和五个排序引擎。
　　自己开发一个，三个人就够了。
　　博客园，
　　你要是数据库做得好，
　　
　　短平快，java可以用deloitteehr的文章采集服务，deloitteehr_crawler.jar(配置简单，
　　站长好的话直接转走
　　别人写的框架？如果博客园还是很深厚的话，试试其官方的文章采集，省去不少事。
　　最快的？首先，你得了解，博客园的文章主要来源于什么？其次，可以通过blogger采集，但是非常耗费内存。其次，你可以找其他博客软件。再次，
　　看看有没有安卓的采集器，
　　
　　我们公司就是做博客园网站上的内容采集的，只要您购买几块钱的开发服务就可以了。
　　你可以试试群晖自己的平台，其实自己搞定比较好，什么框架都没有。
　　华为云博客园
　　好像只能用开源的
　　oneblog，免费版有些压力，但有免费版五台电脑五人开发，也可以看文章，不限制内存，云服务器采访引擎支持，自己找去百度一下吧。 查看全部

　　技术文章:Filebeat+Kafka+ELK日志采集(二)——Filebeat
　　一、Filebeat概述
　　日志采集使用filebeat，采集的日志经过简单处理（多行合并）发送到Kafka、Logstash、Elasticsearch等。
　　2. 快速上手
　　让我们从最简单的模型快速开始，然后谈谈原理和细节。
　　2.1。下载、安装、配置、启动：
　　1. 下载
　　curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
　　2.减压
　　tar xzvf filebeat-8.3.2-linux-x86_64.tar.gz
　　3.配置
　　进入filebeat解压目录，编辑filebean.yml
　　#输入配置
filebeat.inputs:
#输入类型
- type: log
#开启输入
enabled: true
#日志文件路径
paths:
- /usr/share/filebeat/log/test.log
#输出到控制台
output.console:
pretty: true
enable: true
　　4.开始：
　　./filebeat -e -c filebeat.yml
　　五、成功案例
　　启动成功后，将信息写入配置中的日志文件（/usr/share/filebeat/log/test.log），控制台会打印日志采集，如图1-1以下：
　　如上图所示，最简单的Filebeat日志采集已经构建成功（指定文件路径，直接输出到控制台）。message字段是日志文件中的日志信息，其他数据是Filebeat附加的信息，包括采集time@TimeStamp、日志文件路径路径等。
　　6. 实际工作开发
　　Filebeat的工作原理，采集发送到Kafka/Logstash/Elasticsearch的数据，日志格式和字段处理等详细介绍如下。
　　三、什么是Filebeat 3.1，Filebeat和Beats的关系
　　首先filebeat是Beats的一员。
　　Beats 是一个轻量级的日志采集器。事实上，Beats 家族有 6 个成员。在早期的 ELK 架构中，Logstash 用于采集和解析日志，但 Logstash 消耗的内存、cpu、io 等资源较多。与 Logstash 相比，Beats 占用的系统 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
　　Beats 目前包括六种工具：
　　3.2. 什么是文件节拍
　　Filebeat 是一个用于转发和集中日志数据的轻量级交付工具。Filebeat 监控您指定的日志文件或位置，采集日志事件，并将它们转发到 Elasticsearch 或 Logstash 进行索引。
　　Filebeat 的工作原理是这样的：当您启动 Filebeat 时，它会启动一个或多个输入，并在为日志数据指定的位置中查找这些输入。对于 Filebeat 找到的每个日志，Filebeat 都会启动一个采集器。每个采集器读取单个日志以获取新内容并将新日志数据发送到 libbeat，libbeat 将聚合事件并将聚合数据发送到为 Filebeat 配置的输出。
　　工作流程图3-1如下：
　　4.filebeat的原理是什么 4.1、filebeat的组成
　　filebeat 结构：由两个组件组成，输入（输入）和收割机（采集器），它们一起工作以跟踪文件并将事件数据发送到您指定的输出。收割机负责读取单个文件的内容。收割机逐行读取每个文件并将内容发送到输出。为每个文件启动一个收割机。收割机负责打开和关闭文件，这意味着文件描述符在收割机运行时保持打开状态。如果文件在采集过程中被删除或重命名，Filebeat 将继续读取该文件。这样做的一个副作用是磁盘上的空间被保留，直到收割机关闭。默认情况下，Filebeat 会保持文件打开，直到达到 close_inactive。
　　关闭收割机可以产生结果：
　　文件处理程序关闭，如果收割机仍在读取文件，则将其删除，则释放底层资源。
　　只有在 scan_frequency 过期后，才会重新开始采集文件。
　　如果在收割机关闭时移动或删除文件，则不会继续采集文件。
　　输入负责管理收割机并查找所有要读取的资源。如果输入类型是日志，输入将查找驱动器上与定义的路径匹配的所有文件，并为每个文件启动收割机。每个输入都运行在自己的 Go 进程中，Filebeat 目前支持多种输入类型。每种输入类型都可以定义多次。日志输入检查每个文件以查看是否需要启动收割机，收割机是否已在运行，或者该文件是否可以忽略
　　4.2、filebeat如何保存文件的状态
　　Filebeat 会保存每个文件的状态，并经常将状态刷新到磁盘上的注册表文件中。此状态用于记住收割机读取的最后一个偏移量，并确保发送所有日志行。如果输出不可访问（如 Elasticsearch 或 Logstash），Filebeat 将跟踪发送的最后一行，并在输出再次可用时继续读取文件。当 Filebeat 运行时，每个输入的状态信息也保存在内存中。当 Filebeat 重新启动时，来自注册表文件的数据用于重建状态，并且 Filebeat 在最后一个已知位置继续每个收割机。对于每个输入，Filebeat 都会保留它找到的每个文件的状态。由于文件可以重命名或移动，因此文件名和路径不足以识别文件。对于每个文件，
　　4.3. filebeat如何保证至少有一次数据消费
　　Filebeat 保证事件将至少传递到配置的输出一次，并且不会丢失任何数据。因为它将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。在定义的输出被阻塞并且所有事件都未被确认的情况下，Filebeat 将继续尝试发送事件，直到输出确认已接收到事件。如果 Filebeat 在发送事件的过程中关闭，它不会在关闭之前等待输出确认所有事件。当 Filebeat 重新启动时，在 Filebeat 关闭之前未确认的所有事件都会再次发送到输出。这可确保每个事件至少发送一次，但您最终可能会将重复的事件发送到输出。
　　
　　5. Filebeat使用详细说明
　　本节将介绍Filebeat采集多数据源（多输入）、原创日志处理、字段过滤、搭配输出到Kafka/Logstash/Elasticsearch等功能。
　　完整的配置如下。后续对输入、输出、过滤等功能的分析将根据完整的配置进行。
　　# ====================== Inputs =====================
#日志采集类型及路径（可配置多个）
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
#每次采集缓冲大小，默认16k（16384），可手动调大，提供吞吐量
#harvester_buffer_size: 1638400
#每条日志最大字节数，默认10M，超过该设置将丢弃剩余信息。
# max_bytes: 10485760
#日志文件路径
paths:
#采集该具体日志文件
- /var/log/test.log
#添加新字段可发送至不同topic
fields:
kafka_topic: firstTopic

#第二个采集配置
- type: log
enabled: true
paths:
#采集该目录下所有.log文件
- /var/log/*.log
#添加新字段可发送至不同topic
fields:
kafka_topic: secondTopic

#多行合并规则，以时间开头的为一条完整日志，否则合并到上一行（java、python日志都以日期开头）
multiline.type: pattern
#中括号日期开头：[2015-08-24 11:49:14,389]
#multiline.pattern: &#39;^\[[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}&#39;
#日期开头：2015-08-24 11:49:14,389
multiline.pattern: &#39;^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}&#39;
multiline.negate: true
multiline.match: after
#合并最大条数，默认500
mutiline.max_lines: 1000
# 这个文件记录日志读取的位置，如果容器重启，可以从记录的位置开始取日志
# registry_file: /usr/soft/filebeat/data/registry
# ============= Filebeat modules ====================
filebeat.config.modules:
# Glob pattern for configuration loading
path: ${path.config}/modules.d/*.yml
# Set to true to enable config reloading
reload.enabled: false
# ==================== Outputs =========================
#kafka地址，可配置多个用逗号隔开
output.kafka:
enabled: true
hosts: ["192.168.154.128:9092","192.168.154.129:9092"]
<p>
#根据上面添加字段发送不同topic
topic: &#39;%{[fields.kafka_topic]}&#39;
#控制台输出
#output.console:
# pretty: true
# enable: true
# ===================== Processors ===========================
processors:
- add_host_metadata:
when.not.contains.tags: forwarded
- add_cloud_metadata: ~
- add_docker_metadata: ~
- add_kubernetes_metadata: ~
#设置忽略字段，以下字段不显示在日志中
- drop_fields:
fields: ["host","input","agent","ecs","log","@version","flags"]
ignore_missing: false
</p>
　　5.1。输入配置
　　Filebeat输入类型包括：log/filestream（日志文件）、Kafka、Redis、UDP、TCP、HTTP等20多种输入类型，具体请参考官方文档：输入配置。
　　本文以多个日志输入的形式进行说明，如下配置所示，采集两个不同文件地址的日志信息。
　　# ====================== Inputs =====================
#日志采集类型及路径（可配置多个）
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
#日志文件路径
paths:
#采集该具体日志文件
- /var/log/test.log
#添加新字段可发送至不同topic
fields:
kafka_topic: firstTopic

#第二个采集配置
- type: log
enabled: true
paths:
#采集该目录下所有.log文件
- /var/log/*.log
#添加新字段可发送至不同topic
fields:
kafka_topic: secondTopic
　　如上代码所示，第一个采集source采集具体文件/var/log/test.log；
　　第二个采集sources采集 /var/log/ 目录下的所有.log 文件。
　　将fields.kafka_topic 字段添加到每个采集 源中，然后可以根据该字段动态发送到不同的主题。
　　5.2. 多行日志合并
　　实际项目中完整的日志可能收录多行信息，比如下面的Java错误日志。
　　2022-01-07 14:21:31.616 [main] [org.springframework.boot.SpringApplication]
ERROR: Application run failed
org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name &#39;scopedTarget.Config&#39;: Injection of autowired dependencies failed；
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder at org.springframework.util.PropertyPlaceholderHelper.parseStringValue(PropertyPlaceholderHelper.java:178)
　　因为Filebeat采集每次都是以行为单位，默认每一行都被认为是一条消息，所以需要将多行日志组合成一个完整的日志。
　　操作方法:信息收集之 操作系统识别
　　《作者主页》：志别三天wyx
　　《作者简介》：CSDN top100、阿里云博客专家、华为云分享专家、网络安全领域优质创造者
　　《专栏介绍》：此文章已收录在《网络安全快速入门》专栏
　　为什么要识别操作系统？
　　不同的操作系统，同一操作系统的不同版本，默认开放的服务和开放的漏洞都是不同的。
　　操作系统识别
　　1.人工识别
　　通过改变路径和Ping命令的大小写，可以大致区分操作系统。
　　1.更改案例
　　Windows 系统不区分大小写，Linux 系统区分大小写。
　　根据这个特性，改变地址栏中路径的大小写，如果页面不受影响，则为Windows系统；如果没有找到该页面，则为Linux系统。
　　1) 例如这个 网站：
　　将地址栏中的路径由小写改为大写，页面不受影响，说明网站不区分大小写，是Windows系统。
　　2）看下面的网站：
　　
　　将地址栏中的路径由大写改为小写，页面变为404，说明网站区分大小写，是Linux系统。
　　2. TTL
　　TTL（Time To Live）是IPv4请求包的一个字段，用来表示一个IP数据包在网络中可以转发的最大跳数（最大255）。
　　Windows系统默认TTL为128，Linux系统默认TTL为64。我们可以通过TTL来判断目标操作系统。
　　1）直接ping目标网站，如果TTL在65~128之间，则表示Windows系统。
　　以下是我ping通的该网段的Windows系统。由于没有网络，所以ttl没有减少，是128。
　　2）如果TTL在1到64之间，说明是Linux系统。
　　下面是我ping这个网段的Linux系统。由于没有网络，所以ttl没有减少，是64。
　　TTL只能粗略判断操作系统，不能判断操作系统的版本。
　　由于TTL的默认值是可以修改的，所以根据TTL值判断的操作系统类型只能作为参考。
　　二、工具识别 1. Nmap
　　Nmap（Network Mapper）是一个网络检测和嗅探工具，可以根据特征行为指纹匹配特征库判断操作系统和版本；
　　-O 参数扫描目标 网站 的操作系统。
　　
　　语法：nmap -O IP
　　1）我们去网上找一个网站来测试一下。从下图中的扫描结果可以看出，目标网站是Linux系统，版本大概在2.4或2.6之间。
　　值得一提的是，我们使用ping命令来测试这个网站的操作系统。根据TTL（128），是Windows系统，如下图所示：
　　很明显，目标主机修改了TTL的默认值，这也说明操作系统很容易根据TTL进行欺骗。
　　2）我们拿自己的虚拟机来测试一下。从下图中我们可以发现nmap扫描的结果是win XP、win 7或者win2012：
　　其实我的虚拟机是win 10：
　　可以看出，Nmap的扫描结果并不是100%正确，但是参考度还是比较高的。
　　2.p0f
　　p0f 是一种被动指纹识别工具，可捕获通过的流量并根据数据包确定操作系统。
　　在命令行输入p0f回车，进入被动检测状态，然后使用浏览器访问目标网站。
　　如下图，os栏显示p0f识别的操作系统。
　　p0f工具不能保证100%的准确率，大多数识别工具的结果只能提供一定的参考价值。 查看全部

　　直观:【电商数仓】日志采集架构设计原理、系统表结构解析、数仓分层相关概念、范式理论详解
　　文章目录
　　一日志采集架构设计原则
　　数据仓库存储企业使用的所有数据，数据集中存储，指标统一分析。不涉及后续的复杂分析，但可以为后续的复杂分析做准备，比如公司内部的机器学习部门，机器学习中用到的所有数据都会来自数据仓库。
　　MySql中存储的数据是结构化数据，也可以称为业务数据。传统的 JavaEE 项目只有这种数据。大数据时代到来后，有用户画像等需求，因此产生了用户行为数据。
　　那么此时需要考虑一个问题，如何将公司的业务数据导入大数据存储系统，即HDFS。对于采集和业务数据的存储，JavaEE有自己成熟的体系。这里不需要考虑。
　　对于用户行为数据，需要考虑
　　1 为什么要使用 Flume 将数据生成到 kafka 中
　　Taildir Source 用于生产 Flume。这个 Source Flume 以可控的速率自动将数据写入 HDFS。Sink 写入慢，Flume采集 慢，所以加入kafka 并不是为了提高Flume 的采集 log 的速度。
　　作为消息队列，kafka最大的特点就是可以一对多。如果 logFile 直接放在 HDFS 中，其他想使用数据的人只能从 HDFS 中读取。HDFS的吞吐量没有kafka高。加入kafka不仅可以用于线下项目，还可以进行实时指标分析直接从kafka读取数据，真正形成流批一体。在线分析和离线分析都使用相同的数据源。
　　放在kafka中的数据仍然需要写入HDFS进行后续分析。
　　2 为什么你还需要一个消费的 Flume
　　Kafka 是一个消息队列。核心任务是在中间存储消息。以下是临时存储为临时消息队列。
　　Flume 的根本目的是将消息从 A 移动到 B，核心任务是 采集 从头到尾。
　　如果不使用Flume，也可以在kafka中存储数据，打开一个文件流，逐行放入kafka中。
　　Flume的优势在于它有很多插件，无论哪种Source和Sink都可以使用Flume进行连接，非常方便。
　　3 深入细节
　　产生Flume的结构：Taildir Source – kafka Channel
　　消费Flume的结构：kafka Channel - File Channel - HDFS Sink
　　上游的Flume结构也可以使用Taildir Source - File Channel - kafka Sink，但是多了一层File Channel，复杂度会增加，效率会降低，所以使用Taildir Source - kafka Channel。这个结构的上游采集速度非常快，因为kafka Channel非常高效，可以完全覆盖Taildir Source的读取速度。
　　下游 Flume 直接使用 kafka Channel - HDFS Sink 不起作用，因为下游有拦截器。上游还有一个拦截器，ETL拦截器，数据格式为json，所有不是json格式的数据都通过ETL过滤掉。下游拦截器称为TimeStamp，为了解决“零漂”，即昨天的日志需要昨天采集。生成日志的时间为23.59分钟，采集后日志到达系统的时间为0.01分钟。系统需要将此日志视为昨天的日志，以生成时间为准。. 下游 Flume 消费来自 kafka 的数据，并将其转化为 Event，为 Event 添加 TimeStamp 时间戳。写入HDFS时，可以写入昨天'
　　如果不使用 TimeStamp 时间戳，则可以省略 File Channel。时间戳可以放在上游。TimeStamp 的作用是在 Event 的头部部分添加一个时间戳 KV 对。如果放在上游，上游Flume产生的所有数据事件都有headers，所以写入kafka的时候需要收录Header，但是Header会有问题。上游采集为json格式数据，为通用数据。在上游的 Flume 后面加一个 kafka 的作用是方便数据仓库中的其他结构使用这个数据。Others 使用数据，当然希望这个数据是通用类型的，方便处理，而event是Flume的私有数据格式。因此，TimeStamp 放在下游，方便数据处理。kafka中的数据必须是通用格式，
　　改进方案：也可以不使用Flume的拦截器，可以使用kafka的拦截器来实现TimeStamp时间戳，但是kafka拦截器的代码非常复杂，在执行过程中会申请大量对象，在数据高峰期，可能会导致大量垃圾回收，性能可能不会比使用 File Channel 高。使用kafka Channel - File Channel - HDFS Sink的结构，代码更少，更方便。代价是系统的性能会有所降低，但是足够了，稳定性还可以。
　　4 业务日志采集
　　业务日志是公司内部成熟的业务系统中的数据，大部分存储在MySQL中。关键问题是如何将 MySQL 中的数据存储在 HDFS 上并使用 Sqoop。Sqoop的数据采集一天一次，采集完成后直接放入HDFS。
　　这时候数据仓库的其他结构也可能会用到业务数据，比如实时平台，这样可以将MySQL中的数据暂时存储在kafka中，然后通过下游的Flume写入HDFS。
　　二 电子商务系统 表1 后台管理系统
　　2 电子商务业务表
　　
　　三个仓库分为多少层？
　　2 为什么分层
　　不同的数据仓库可能有不同的层次，但无论怎么分层，主要原因都是以上三点。
　　3 数据集市和数据仓库的区别
　　数据市场（Data Market），市场上的公司和书籍现在对数据市场有不同的概念。
　　数据集市是一个微型数据仓库，通常数据少，学科领域少，历史数据少，属于部门级，一般只能在本地范围内进行管理。员工服务。
　　数据仓库是企业级的，可以为整个企业各个部门的运作提供决策支持手段。
　　4 数据仓库命名约定
　　如果没有统一的数据命名规范，那么在hive join的时候，join的字段不一致会造成严重的问题，排查起来非常困难。例如，字符串类型的数据无法与表面区分开来。由于不一致的数据类型，连接可能会出现问题，从而阻碍开发。
　　(1）表名(2）脚本名(3）表字段类型四数仓论1范式论
　　范式：数据库建模需要遵循的规范。
　　（1）范式概念的缺点：范式的缺点是在获取数据时，需要通过Join拼接出最终的数据。分类：目前行业范式有：第一范式（1NF），第二范式范式 (2NF), 第三范式 (2NF) 范式 (3NF), Bath-Corder 范式 (BCNF), 第四范式 (4NF), 第五范式 (5NF)。(2）函数依赖
　　要理解范式，您需要了解什么是函数依赖。
　　全功能依赖
　　设X，Y为关系R的两组属性，X'是X的真子集，存在X→Y，但对于每一个X'都有X'!→Y，则称Y完全函数依赖在 X 上。记得做：
　　通俗理解：比如及格，（学号，课程）推导出分数，但是单凭学号不能推断分数，那么可以说：分数
　　完全取决于（学生人数，课程）。即：C可以从AB派生，但C单独不能从AB派生，则C完全依赖于AB。
　　部分函数依赖
　　如果 Y 在功能上依赖于 X，但 Y 在功能上不完全依赖于 X，则称 Y 部分依赖于 X，表示为：
　　通俗理解：比如通过，(学号，课程)可以介绍姓名，因为其实可以直接传，学号可以介绍姓名，所以：姓名部分取决于(学号，课程) ）。即：C可以从AB得出，C也可以从A得出，或者C也可以从B得出，那么C部分依赖于AB。
　　传递函数依赖
　　传递函数依赖：设X、Y、Z为关系R中不同的属性集。如果存在X→Y(Y !→X)，Y→Z，则称Z的传递函数依赖于X。记得做：
　　常见理解：例如：学号介绍系名，系名介绍系主任，但系主任不能放学号，系主任主要看系名。在这种情况下，可以说系主任的调动取决于学生证。通过 A 得到 B，通过 B 得到 C，但 C 不能得到 A，则 C 传递依赖于 A。
　　(3）三个范式区分第一个范式
　　第一范式 1NF 的核心原理是：属性不可分割
　　不是按照第一范式设计的表格
　　
　　ID 产品商户 ID 用户 ID
　　001
　　3 台电脑
　　100
　　010
　　商品栏的数据不是原子数据项（3台电脑），是可以划分的。因此，修改表格，使表格符合第一范式的要求。修改结果如下：
　　ID 项目 数量 商户 ID 用户 ID
　　001
　　计算机
　　3
　　100
　　010
　　其实1NF是所有关系型数据库最基本的要求，在SQL等关系型数据库管理系统（RDBMS）中
　　在Server、Oracle、MySQL中创建数据表时，如果数据表的设计不符合最基本的要求，就一定不能操作成功。也就是说，只要数据表已经存在于RDBMS中，就必须符合1NF。
　　第二范式
　　第二范式2NF核心原则：不能有部分函数依赖
　　上表有明显的部分依赖。比如这张表的主键是（学号，班级名），分数确实完全依赖（学号，班级名），但是名字不完全依赖（学号，班级名）
　　将上表除以满足第二范式原理
　　以上符合第二范式，去掉了一些函数依赖
　　第三范式
　　第三范式 3NF 核心原理：不能有传递函数依赖
　　下表中存在传递函数依赖：学号-&gt;系名-&gt;系主任，但系主任不能推导出学号。
　　上表需要再次拆解，使其符合第三范式原理
　　范式越高，数据越简单清晰，数据一致性越高，冗余度越低。永恒的真理。
　　早期的计算机存储非常紧张，范式的设计理论主要是为了减少数据的冗余，从而可以存储更多的数据。
　　目前HDFS相对解决了数据存储的问题，但是查询更要注意效率问题，join越少越好，越能容忍数据冗余不足的问题，所以在数据仓库项目中，表似乎没有关系。在数据库中，严格遵守关系建模和三范式表。数据仓库中的表范式并不高，一般只遵循一种范式。
　　汇总:从5118备案内参发现百度SEO批量建站优化拆解！
　　什么是发现机会？
　　我从事 SEO 业务已有十多年，一直对 SEO 研究情有独钟。尽管大家都说SEO，尤其是百度SEO没用，但我还是坚持它是有价值的。
　　因为不是技术出身（大学是中文教育专业，数理逻辑不是很好），特别佩服懂SEO和技术的朋友，尤其是半路学技术的朋友。
　　另外，我在四级路上，和小伙子斗不过，所以会深入研究各种现成的工具。刚学SEO的时候，用chinaz站长工具和爱站工具很好用，很快就长大了。后来接触到5118这个工具，又被迷住了。
　　搜索实战训练营时，一个童靴问，5118工具什么时候可以详细讲解？我回答说一是5118功能太多，二是很多功能只有付费会员才能看到。建议去官网看看，即使我还没有全部探索完。
　　正好清明节还好，就想着把5118站长工具全通了一遍。我去SEO排名其他内参的时候就点了，记录内参。
　　其实我就是想看看，一个公司能记录多少个网站？想想他为什么要提交这么多网站？事实上，找到了两个“主角”。一位是厦门一家互联网公司的软件开发人员。注册域名506个，域名内容基本一致。
　　于是我放弃了研究，当我点击第三页的时候，我找到了我们今天研究的真正主角（如下图），也就是一家传统仪器2B企业的145个域名！
　　为什么要深入挖掘？
　　我找到了这家传统公司网站，因为我公司做过仪器产品，我也做过这个产品类型的SEO网站，后来又为其他公司做了SEO顾问，所以我只想看看， 2022年，他们有没有最新的百度SEO玩法。
　　实际 SEO 效果示例
　　我随便搜了三四个他备案的网站，发现都是百度的收录。重点不仅是收录，还有他所在行业的精准度关键词，百度首页前10都有，截图如下（为了防止侵权或者广告，尽量涂抹）
　　上图随便引用了他归档的四个网站。你看见了吗？不管是百度竞价广告，百度爱布，还是1688网站，垂直网站，都有网站。@网站 排名！
　　你是不是也好奇，他到底用了什么神奇的SEO操作，这么牛逼？百度快排？旧域名？买外链还是什么？这个交易员的SEO也一定是个人才。因此，如果您想知道答案，请继续阅读。
　　拆解批量建设的SEO游戏（干货）
　　上面写了一千多个字，相信引起了你的兴趣。当然，在某些人看来，如果没用的话，我会从8:00开始拆解下一个干货。
　　SEO玩法拆解一：关键词拼音全匹配域名
　　做过百度网站SEO的都知道网站域名如果能拼音最好。如果你是做谷歌SEO的，做国外工作的时候最好用英文拼写。
　　我们今天这个仪器批站的研究对象是全拼音，和他业务的关键词拼音是一致的。先用一般的.com，如果没有COM就用.cn，如下图。
　　
　　SEO玩法拆解二：网站域名几乎都是老域名
　　因为100多个网站太多了，我就随便截几张域名截图给大家看看，如下图：
　　公司对这些域名的注册不是临时注册，而且还在不断增加。在2020年最新一次注册中，所有产品中文名域名均已注册，如：。
　　SEO玩法拆解三：所有网站已被企业记录
　　SEO玩法拆解四：所有网站域名尽量不要在同一个服务器上
　　看这100多个域名，独立的服务器很多，有的和其他的网站（非本公司备案），但自己的域名很少在一起。为什么？因为它避免了被检测到站群或者减重互相影响。
　　SEO玩法拆解五：所有网站统一模板，但产品不同
　　网站是一个统一的模板，除了产品中心、新闻、XX应用和首页产品的内容不同，其他都一样，但是这个内容的重复率也低于50%。
　　SEO玩法拆解六：所有网站TDK和网页都刻意为SEO优化关键词
　　我们知道百度搜索关键词排名，网站TDK，尤其是网站T（title）收录了关键词的重要性（如下图）。在我们的SEO中，我们也提到过关键词的密度是2%-8%，所以关键词也应该布局在首页布局上。
　　那么我们以随机三个元素为例：
　　标题：XXX仪器_XXXXX度仪_XXXXX测量仪_XXXXX测量仪_厂家直销
　　关键词：XXX仪器,XXXX仪器,XXXX仪器,XXXXXX仪器,XXXXXX仪器,XXX仪器,XXXXXX仪器
　　说明：XXX仪器厂家为您详细介绍XXX仪器的相关知识，包括XXX仪器的原理、使用方法、操作注意事项等，让您更好的了解和使用XXX仪器0XX0 -30XXXX8
　　当你在做 网站SEO 时，你应该明白。别人的关键词布局合理，描述写的自然，产品你也应该懂哈哈哈。
　　看网页上刻意的关键词锚文本内链布局如图：
　　SEO玩法拆解七：所有网站信息页面均针对SEO进行站内优化
　　
　　这里的信息页在两个方面符合SEO站内优化，一是指文章页面布局（如相关产品、相关文章、咨询推荐）符号SEO站内优化，如图：
　　另一个是指网站文章的标题的关键词，网站文章里加关键词的内部链接是特意优化的对于SEO，如图：
　　当然，也有一个不足，那就是百度最新的极光算法，要求文章发布时间以分秒为单位。而这个网站主要是两年前更新的，时间只显示年月日。如上图，发布时间到了。
　　SEO玩法拆解八：垂直行业资讯站，网站目录外链互导
　　如果不检查这些网站是否有外部链接（友情链接和外推链接），你不会发现这家公司居然有百度权重四目录站和垂直B2B信息站，这提醒了白洋SEO . 从 2011 年到 2014 年，这就是我们在前俱乐部 Vyku 的比赛方式。
　　我们来看看这几批外链是如何搭建的，友情链是相互关联的，外链发布自己的信息站，如图：
　　其实除了以上八种SEO方法的拆解，其实比如网站打开速度、页面代码缩减、PC端和移动端自适应优化，移动端也有排名，体验不怎么样不好，如图。还有品牌知名度，图片有水印。
　　做网站SEO百度排名灵感
　　上面写了近三千字。我们已经完成了这个案子的拆解。用网站做百度SEO排名给我们什么启示？
　　启示一：百度现在对旧域名备案排名还不错，但对新站点备案可能不太友好！是新站，没有记录，以后可能就拿不到百度SEO流量了。
　　那么，灵感就是，如果你还想通过建站为百度SEO排名获得搜索流量，你应该花钱买一个有建站历史的老域名，备案可能至少要三个月比您的新网站更快！同时，之前未在国外服务器注册过的网站也将开始变化。
　　启示二：这种情况下，除了右四资源站，其实所有的业务站只有一个权重，很多网站只有收录一页，也就是网站 主页。但这并不影响他的主要 关键词 排名。
　　那么，灵感就是，如果你想去百度获得准确的关键词搜索流量，那么如果你是企业网站，尽量做到垂直精准。如果你的业务很多，就多注册网站，如果你发现哪个网站模板排名不错，你可以换一个，一直用。
　　启示三：白帽SEO的这些方法虽然基本，10年前用过，5年前用过。即使现在使用它们，它们仍然可以使用。只是很多SEO新手没有详细了解，无法全面了解，所以觉得白帽SEO没用。
　　虽然百度的流量被微信、抖音等平台分散，但搜索流量，尤其是2B业务，如机械、仪器、CRM系统等，在百度上的搜索量还是比较大的。
　　启示4：不要以为现在没有Quick Ranking就不能做网站SEO。别人的网站排名肯定是做了快速排名。其实我开始的文章文章教你如何区分。
　　另外，如果你真的对SEO感兴趣，即使你不懂技术，但有钻研的心，有实战精神，敢吃苦，善于学习，你的SEO技术会迟早会很棒。你要明白，如果只懂技术，不懂逻辑，其实也没多大用处。技术是为了产品或营销。
　　好了，今天写了这么多，希望看到这里对你有所帮助或启发。记住，要想学好，一定要静下心来好好学习，不要贪多快，这样你就永远长不大！ 查看全部

　　解决方案:为什么区块链这么火？投资有风险，请务必选择真正的项目！
　　
　　采集文章系统回顾去年年底，丁磊搞了个创业项目搞区块链，一时间神乎其神。近期在网易云音乐登场，以音乐为平台，所有人都能参与建模，歌曲不用担心版权，谁听过谁就赚钱。之前我也这么想过，也搞过音乐平台，在我看来人人都是歌手，让所有人都成为歌手就可以了。但是，当我真正投入工作的时候，才发现做区块链是一个大胆的举动，真的想让开发者安心，得到百姓真正的认可，是一个必须实现的理想。
　　
　　今天，我是来讲讲为什么区块链这么火？投资有风险，请务必选择真正的区块链项目！从数字货币说起尽管诞生之初就没有相关法律保障用户的权益，但仍被许多人视为信仰。各个领域都缺乏可靠的监管形势下，信息透明化是大势所趋。区块链技术作为备受关注的底层技术，在许多领域和场景得到广泛应用。区块链拥有自己的特性，链、分、入、出、共、出4层结构，它是比特币的底层技术，被广泛应用于各行各业的融资协议、资产交易、数字记账、权证交易等各个领域。
　　区块链入门教程基础篇|via网站，系统学习区块链具体部分应用例子▼~区块链btc/btcx比特币交易平台-6.eth/ethx比特币交易平台-3.hex比特币交易平台-2.ruff比特币交易平台-1.支付通证数字积分omni期权分布式应用平台-2.现金生态下的区块链支付stateexchange前端http服务器（bt种子）可选基础教程：/+教程bitcoinbitcoin的二维码转换javascript+css+jquery入门级框架：：myhomedecou/bitcoin-resource基础篇|via网站，系统学习区块链btcbtc的二维码转换javascript+css+jquery入门级框架：/+教程比特币btc/btcbtc比特币的二维码转换javascript+css+jquery入门级框架：/+教程via网站，系统学习区块链btcotc/btcvx比特币在线交易平台：：9.jsbitcoins比特币在线交易平台-5.9.6.7.js#基础篇|via网站，系统学习区块链btczcoin社区uuo/zcoinfly/zcoinfly.xml区块链接入平台：：257433477/btczenoma企业级开发者网站（bre-monotone）：-x.init.ma，/#基础篇|via网站，系统学习区块链poloniex/zen数字货币交易平台（poloniex）：/#基础篇|via网站，系统学习区块链litecoinlitecoin交易平台：：：17.init.malitecoin数字货币社区：：17.init.malitecoin数字货币数字经济网站：，点击“关注”免费加入微信群和知识星球，获取更多区块链干货（长按识别二维码进群）quora知识星球长按识别二维码进群微信公众号：币圈李硕官方号：otcbtc。 查看全部

　　解决方案:“一抓抓全网大数据”之采集文章系统信息
　　采集文章系统信息全部抓取，传统app抓取一抓抓全面开花，非小程序就要抓包精确定位，目前来说是最安全的。小程序开发门槛低，随时都可以搭建，抓包精确，自己生成二维码直接扫码测试登录或跳转，会有更加多自主信息可以把控。
　　推荐公众号“一抓抓全网大数据”，可以到里面看看开发者们抓取的项目上传文件在qq群里面很容易看到有些项目不放上来会不会很丢人。
　　
　　windows系统本身就可以抓包，而且没有什么繁琐的逻辑和硬件要求，是可以直接抓包获取到一个网页里所有真实地址段的数据的。这个思路是绝对安全的。想要获取文件，可以从手机的应用商店进入开发者中心，从手机本身抓包就可以了。
　　360防火墙，360通行证，反编译工具等手段。如果是tor我就直接把本地文件夹以tor域名发过去。
　　
　　目前来看只要别被写code，基本没问题。具体做法打开开发者工具，在看到网站地址的前缀加上tor对应首字母，就可以抓出来。别人怎么干我也干，为了给后续的开发者不用web地址采集，功能都集成在了一起。
　　ieee,apache,urllib2可以抓包实时转发。如果只能抓静态内容，可以建立一个tcp长连接，同一个域名，tcp还是http，服务器端发送的shellcode会先转发给到客户端。具体可以看现在比较热门的这几个框架的实现，免费的只有proxywalk了。不过flash和html5这种的需要注意发包的技巧。
　　threadlocal之类的东西threadlocal-howtoconvertnothttpfiletothreadlocalstorage-threadlocallayouts另外，除了selenium这种chrome的标准api，想一劳永逸的抓包是远远不够的，还是要慢慢掌握网络编程的。 查看全部

　　官方发布:采集文章系统抓取，开通广告联盟账号，全网抓取
　　采集文章系统抓取，开通广告联盟账号，全网抓取，都是最新动态最快的广告联盟发布。百度，360，搜狗，谷歌发布信息。机器人整合，收集分析动态，最新广告联盟信息发布。新媒体计划，自媒体培训，有兴趣了解一下。百度：，
　　
　　一起交流专注新媒体，微信公众号运营。a5站长平台新媒体平台学习交流社，帮助企业及个人及社会化媒体参与者快速搭建属于自己的新媒体平台，实现企业与社会化媒体人的无缝对接。a5集团是腾讯、阿里巴巴、百度、网易、凤凰网、新浪、搜狐等多家巨头的战略合作伙伴。a5集团以公司及个人微信号“a5095”，“a5165”命名。
　　
　　a5集团拥有一支专业的团队和平台专用的账号管理系统，拥有新媒体发布类的众多资源，和与众多知名企业、孵化器、创业辅导基地、孵化器、孵化基地，以及行业协会建立的良好合作关系。实现个人ip产出最大化。a5集团在资讯产品的运营方面，已经聚集了一批资深的编辑和运营团队。a5站长平台是腾讯旗下的生态平台，拥有着稳定的资讯产品输出能力。
　　a5站长平台将聚合资讯行业权威信息源和全网优质站长资源，整合自媒体、各大自媒体平台、新闻机构、广告联盟、行业媒体、传统广告公司、知名新媒体平台站长、运营者、内容原创者、其他创业者、项目方、广告主、其他团队的权威内容平台进行深度整合。同时，a5站长平台提供纯干货分享和社群活动资源发布服务。a5站长平台为资深的内容创业者、媒体入驻平台，围绕资讯产品输出以及互联网资源整合方面共同打造。 查看全部

　　基于对称加密算法的爬虫路径一般是爬取各种文件
　　采集文章系统已经非常成熟，我们在做文本分析时可以使用爬虫技术，不过在爬虫的代码中要将爬虫路径配置成你所使用的电脑系统所支持的可执行程序。爬虫算法爬虫是指从互联网上抓取数据的程序。爬虫方法主要分为三种：普通爬虫、工具型爬虫、基于对称加密算法的爬虫。工具型爬虫的首要任务是抓取url，其他事情通过循环不断执行抽取的url来达到初步获取数据的目的。
　　例如：工具型爬虫使用记事本、谷歌浏览器、火狐浏览器、chrome等平台。基于对称加密算法的爬虫路径一般是爬取各种文件，这些可以有许多办法实现。普通爬虫获取的url内容一般在不同的url中由1、2或3分别对应。工具型爬虫通过抓取链接中的title(标题)、author(作者)和href(链接地址)三部分内容来获取url中的内容。
　　
　　一个真正的工具型爬虫要有足够的代码量来执行爬取指定的url。对于普通爬虫来说，爬取任何数据最有效率的方法是使用requests工具，我们在前面的博客中已经详细介绍了如何使用requests来爬取wordlist或类似网站中的所有数据。工具型爬虫一般是lxml或xmlhttprequest库的使用，虽然requests是我们的工具，但却不一定适合每一种数据爬取程序。
　　对于每一种爬虫语言，requests都有自己强大的支持功能。requests目前已经支持：xmlhttprequest、postmessage以及packages页面post方法支持dom加载、headers、文件扩展名、服务器一次连接连接多个页面或实现多个登录方式、并发安全问题安全问题的解决方法等（这里就不多说了）。
　　
　　工具型爬虫在实际开发中会遇到一些问题，比如使用requests库时，每次都需要重新进行配置。工具型爬虫接口名称通常会隐藏，获取方式有两种：分页查询和文档列表的链接查询。使用这两种方式获取的url并不是我们想要的url。爬虫算法采用工具型爬虫获取的url，最终会存放在excel表中，在使用httppost时需要验证这个表，对于工具型爬虫来说难以解决。
　　爬虫技术包括两类：基于http协议抓取网页中的信息的方法，称为爬虫方法，如requests、selenium、fiddler等方法，通过http协议对网页的内容进行抓取的方法，称为爬虫程序，如tesseract这类程序。基于https协议抓取网页中的信息的方法，称为加密方法，selenium、fiddler等方法。
　　爬虫工具爬虫工具往往是工具型爬虫的扩展，很多spider、webrunner等工具也支持爬虫的增加功能，爬虫工具中的爬虫包括为数不多的几个，最常用的如xpath、htmldom编程、正则匹配等方法。我们可以通过教程来快速了解基于http协议抓取网页中的信息的各种抓取方法。 查看全部

　　采集文章系统教程~教你手机端文章文章标题操作教程
　　
　　采集文章系统教程~教你手机端文章文章标题文章标题操作教程~超级实用！按【shift+ctrl+a】这个方法可以搜索某个话题比如【装修】【孩子教育】等，在话题搜索里输入【装修家居】【孩子教育家长操作教程】这三个关键词，你的话题里面的文章就全部都出来了~如下图：多试几次，总能找到的~~~这个是最快捷的找文章标题的方法，因为搜索过程不受任何内容限制，在您的喜欢话题里面随时更新，跟百度关键词查询是一样的效果！。
　　
　　可以把这篇文章，发到你关注的公众号，然后后台会给你推送相关的文章，很简单，搜索的时候，关注一下就好了！百度是个好东西，平时有事没事的可以搜一下，
<p>原文同公众号：keheikao感谢阅读！已经申请的话，点击『菜单』－『编辑』－『我的文章』－『每日/每周/每月阅读总量』，中间是『一周/一月』的日期，就可以查看在此时段，收到的文章列表了。每天会发布限量的5000篇文章。截图是我08年的文章列表，最近的文章也收录了。包括文章标题，如下，供参考:kef;keqo;ki_wei;;;;；#;kiw;kiq;kizi;kij;kija;kij;kiw;kiz;kij;kiz;kiq;kiz;kiz;kiz;kizi;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij;kij 查看全部

　　采集文章系统全面统计新闻资讯，资讯分发特色功能介绍
　　采集文章系统全面统计新闻资讯，资讯分发包括：门户、网站自营资讯页、本地门户资讯页、其他单独站长平台等；手机新闻app，下载量达10亿，覆盖人群全面，用户使用时长大于5分钟；历史数据时效性高、新闻规范统一，无论是第三方经过筛选选取的资讯，还是网站平台自身生产的资讯均可以分发到收录源，对新闻的来源、详情页、来源等等可以一目了然，时效性强，且高质量、有价值。
　　
　　利用海量的文章库统计所有时间段内的新闻资讯，并统计来源流量、阅读量、地域用户、评论数以及评论数量等等指标，推荐新闻内容，平台根据排序，选择流量高的文章提升阅读量，并根据阅读量及位置给予权重分配流量，提升文章的推荐机制。特色功能：最受欢迎的阅读体验主要体现在：阅读图文更流畅；页面停留时间长，舒适；每日排行单篇分排行，多篇文章一起排行；一文多看，随时随地看文章。
　　搜索订阅资讯推荐、本地图片、网页资讯站长资讯系统是采用的百度网站分析平台来实现，同时结合了优采云采集器，算法精确完美匹配上百度自有新闻源，每日推荐新闻更精准，全面挖掘更多有价值的资讯！收录速度：收录速度中等偏上，可更快速找到需要的新闻信息。搜索功能：收录速度中等偏上，支持对文章、关键词进行搜索，也可以提取百度app内图片、网页内联系方式、通过地区显示可以通过邮箱、微信、网址等方式授权。
　　
　　多个站长资讯系统站长资讯系统集成各大门户网站、网站自营资讯页、本地门户资讯页、全国性网站自营资讯页和其他单独站长站长平台等站点自营资讯页面，文章收录并统计来源，用户可进行自查，自主搜索，搜索效果及数据统计。本地化资讯系统是将全国各地主要市级或区县网站收录到的文章抓取入系统，进行系统复制资讯自查。以往，每篇文章通过手工收录是效率极低的，目前利用优采云采集器，就可以采集全国各地主要门户网站、市级或区县网站内的文章，通过复制粘贴，找到需要的新闻页面，推荐给用户，高效率。
　　历史文章统计：历史文章统计包括：历史图文、历史新闻、历史标题、历史文章数量等等。新闻详情展示：新闻详情页页面展示一篇新闻大概内容，包括时间、作者、文章名称、作者简介、时间线索、链接。搜索列表展示：在历史新闻的新闻详情页，添加关键词，具体到城市，输入地名及邮编，即可获取当地网友对这件事的观点和评论。历史文章直达收录源：平台整合了百度新闻源、搜狐新闻源、凤凰新闻源、百家号、今日头条、新浪新闻源、各大网站自有新闻源，可以在系统中直接进行查看下载，整合各网站新闻源，查找到自己需要的资讯，并。 查看全部

　　区块链eth和其他主流币的区别在哪？（深度好文）
　　采集文章系统导读：一周就能升级到三级页面，3-6周就可以升级二级。区块链持续暴跌，低至25%。从目前趋势看，熊市格局初步形成。币友们都在在区块链市场寻找下一个万亿市场，但是有没有机会呢？目前国内和国外市场有没有机会呢？我们在这里主要聊下区块链eth和一些其他主流币。理论基础和架构体系币友们在市场已经体验过无数的技术，但是你们知道区块链eth的机制吗？一般我们在谈到ieo的时候，所谓的ieo，大家首先想到的是core代码，其实根本上就和币安平台去中心化是一样的。
　　
　　也就是eth是去中心化交易所。去中心化交易所并不是去中心化，中心化的交易所是需要中心来进行存储交易数据的，而我们所提到的去中心化交易所，他的存储成本低。因为这种交易所是真正的去中心化，eth的作用就是把交易所的所有数据转化为区块，这样的话，我们在进行交易的时候不需要中心化，在购买eth的时候，直接将地址设置为转账即可，我们购买的交易就直接流入了区块链，交易已经进入区块链的智能合约中，无需中心化存储。
　　区块链eth真正的做到了去中心化，所有资产的转移都是直接流向区块链底层中的算法构建，一旦确认了就会流入链中。如果说不提供托管服务的情况下，我们获取的所有交易都会进入链中，即使我们现在链中出现钱包的问题，那么我们可以通过搭建私有链，需要一系列的工作量，其实这样做的好处是我们现在通过搭建私有链的方式获取交易的匿名性，可以避免很多不必要的问题。
　　
　　除此之外，币民们经常有购买时间比较长，而且币价下跌，可以通过换证券化，通过换证券后的手续费比较低，那么我们是不是要购买证券化来说明币价的下跌，因为币价下跌，eth链中交易所把出问题的交易消灭在区块链里面，我们持有的资产就不会出现在这个链上面。币民们问我eth是怎么去中心化和矿工，如果是g币机制，比特币挖矿的矿工会出现，但是别的算法不会出现。
　　挖矿应该要有清算发币的地方，而这个地方是需要机构来搭建的，比如说每一个使用比特币的app需要购买机构提供的地址和私钥，当然你有钱的话也可以兑换成btc,eth,usdt.手续费也是有一些不同的。所以作为投资者，大家要在投资中有一个评估的一个标准。事实上，除了币价下跌的的时候，我们在下跌的过程中，我们是很难购买到eth的，如果你是通过币币交易，那么你在这个过程中购买的eth可能价格下跌，你也可以用币币交易兑换。
　　但是eth回本周期较长，而且回本周期越短的币种价格也会下跌得越厉害。eth一般需要等到熊市结束，牛市到来的时候才可以购买。哪些币有机。 查看全部

　　采集文章系统写作是否开发加入加入富文本采集工具？
　　
　　采集文章系统写作是否开发加入富文本采集工具，首先你得能采集一些数据，你可以点击进入我的主页栏，找到这个模块进行对接：1.让网站主动下载：2.自动采集新网站数据并提取：3.自动采集网站文章，存放于系统文件：4.集中式管理采集数据。下面讲一下富文本采集的具体思路。1.你可以通过网站已有爬虫规则来进行采集，选择你自己常用的爬虫规则，在页面或者文章内下载链接。
　　
　　爬虫采集到的数据可以保存在模块即可，每天爬虫都有可能更新爬取规则，让网站主动下载采集。2.如果你想自己编写爬虫规则，你也可以定义一个爬虫规则集合，再利用现有一些比较容易下载的文本采集工具来集中操作，完成大规模采集。爬虫规则其实挺多的，你可以去爬虫社区找找相关资料：2.1、是一个非常好用的富文本采集器，你可以直接通过拖放形式进行上传搜索，把用户采集的文章作为特定字段集合，存放在你的工作目录。
　　你也可以直接定义一个搜索规则进行搜索，和这个富文本采集器很相似，不过相对而言，这个功能有点弱。2.2小兔子下载器是一个非常好用的自动下载选段、拼接qq群、微信公众号等文章的工具，你只需要粘贴一次爬虫规则进去，你就可以采集到相关内容作为数据。如果对你有帮助，记得给我点个赞哦~。 查看全部

　　采集文章系统和评论系统使用者/评论人(组图)
　　采集文章系统和评论系统使用者/评论人up主评论系统参与人up主评论系统使用者/up主评论使用者up主文章系统评论系统使用者up主评论使用者up主知乎评论系统使用者up主评论使用者up主知乎评论使用者
　　
　　功能不相同，知乎是文章，知乎评论系统是评论。公众号是读者，知乎是答主。文章编辑器是文章，回答是评论。
　　文章评论，对，就是《新华字典》里的。
　　
　　以前知乎评论和评论系统，现在是文章和文章评论了，这两个应该是很多人都没有察觉到的吧。有意思的是，评论系统被取消之后，知乎打开都要先注册一下。要是过去很多年还是那一群不懂运营管理的管理员现在知乎评论也会被取消的话，应该确实体现到了公众号的评论就变成了话题/评论不能发文章中的评论了。如果想改变的话，应该是统一管理公众号的文章，删除评论，发放专栏内不会出现的评论，吸引读者读文章，应该类似于有一些网站，刚注册完就上传图片，所有人只能上传一张图片，就像oicq那样，每人上传一张图片。
　　我也正在想办法完善公众号评论系统，但是有没有人管理和统一管理公众号的评论系统，暂时没有想过这个问题。这么说吧，如果还是让wp管理用户的评论，貌似可以等同于绕过ms了。毕竟wp做起来难度比ms小多了，而ms貌似也不会给评论系统管理员太多权限，如果我不是在校的话，应该也不会注册wp的一些网站。还是保留wp评论的原因，1，网易云音乐那样；2，评论本身也是wp里面一种优势吧，还是那句话，需求决定需求；3，因为和语言有关吧。
　　有多少公众号写的，有多少文章本身就是由后期公众号运营者写，除了干广告的个别作者，怎么也算评论中的一种；又或者公众号的文章风格和语言偏向于某种网站的风格，也算一种评论中的一种吧，也算是双重作用吧。总结下来就是，公众号有篇文章能够发布到网站，但要取消文章评论需要设置两个页面的文章。只是暂时想到的，欢迎补充。 查看全部

　　kaggle机器学习、scikit-learn数据预测竞赛你做得怎么样？
　　采集文章系统：google机器学习、scikit-learn机器学习框架：python人工智能框架：python本文共1016字，阅读约需要2分钟gpa是大部分人大学毕业找工作时的门槛，首先，你得基础知识过关，然后才能达到一个研究生研究生水平。（研究生不需要证明你知识的高端，学历就是最高的门槛，只有研究生毕业才能拿到全奖留学，除非大牛）其次，研究生阶段都会很枯燥的在做数据预处理，数据挖掘，特征工程等工作，包括问卷调查，销售额预测，调查问卷，这些会让你很熟悉这种枯燥的过程。
　　但如果你对数据有一个高层次的思考，能开发出一些图片，视频等文本特征，可以对一些非常简单的案例和问题进行一些基本的预测。大学时间是很紧迫的，那么，为了保持你的耐心，花个几天时间对知识进行一个总结复习，这样不仅事半功倍，而且肯定会受益匪浅。文章来源于：kaggle数据探索与优化导读：7月的kaggle和driveeyma的数据预测竞赛你做得怎么样？--从tmdb获取视频变换数据，基于中本聪的比特币电子货币coinbase挖掘样本，从各大全球电视台广告、汽车之家广告，和淘宝广告获取的所有变换的视频数据，然后进行优化。
　　问题描述：电视台自媒体广告监测检测--识别每集电视剧的广告监测结果1分钟内一共有100个广告，其中一个的平均广告时间为20秒。广告的图片如下图所示：3.问题描述：一个关于电视剧cbs/nbc/abc/showtime、hbo/thenorthface、cbs的视频目标是在100秒内识别出3个以上对人的视觉无吸引力的视频。
　　如果是广告目标，则需要对每个视频的所有广告的信息进行收集，存入elasticsearch，待后续分析。2.问题描述：广告变换探索与特征工程--收集几百个广告，并针对这些广告的大量特征进行建模，可视化，以确定rank=1的变换。结果反馈1.变换效果对不同品牌广告的点击效果有明显提升2.广告变换，总是比较容易发现能带来注意力提升的变换，例如说拼接字幕。
　　1.全集320次广告视频的变换，特征提取，推理方法：ml.tiles()#一个空的kerneloptimizer:libsvmv2#kerneloptimizer#placeholderkernels=np.array([[4,4,3,3,4],[4,4,2,2,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,3,1],[4,4,2,2,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,。 查看全部

　　wordpress如何来收集知乎的博客文章内容为什么会简单说明
　　采集文章系统核心关键词-访问人群的角度，用于搜索引擎的内容推荐。wordpress搭建博客收集热门关键词-用于知乎答案的内容推荐系统，或者内容推荐的类似场景。
　　利用rss订阅系统收集网站内容，基于高度分类化的目标用户进行数据挖掘和分析。
　　学校关键词最先被搜集。公司内容也是初步被搜集，学校内容的好处，百度与谷歌相关搜索权重很大，或许会获得早期收益。
　　提供一个类似工具：社交新闻采集
　　我这里以简单说明一下wordpress如何来收集知乎的博客文章内容为什么会简单说明，
　　1、我们知道在学校学习时间有限，
　　2、如果我们仔细挖掘，一个简单的wordpress订阅工具就可以满足，我这里用的是wordpress的插件，专门用来收集知乎的个人主页内容，
　　3、收集知乎这些内容，主要是在生产和输出时可以引用到学校的教学、讲义，及其他知识当中，当你做项目或做其他工作时，需要知道很多知识需要用到这些网站的知识内容当中；。
　　这个好像很难，不过有一些方法可以提高这方面的收益。1.通过其他如一键创建个人站点的插件2.通过作者or论坛发帖收集（我所知道的有米读、观察者网）3.通过人人或facebook博客的文章发布及讨论得到。 查看全部

　　采集文章系统软件（googlereader）网页抓取系统（wordpress）
　　采集文章系统软件（googlereader）网页抓取系统软件（wordpress）网页内容搜索系统软件（bing）文章类：rss订阅提供每天的国内外外文网站，采集了25万篇文章，分为新闻、健康、财经、教育、金融、社科人文、体育、娱乐、新闻等门类；采集了文章的标题、标签、摘要和作者等重要信息；也能采集国内外微信公众号文章及摘要、知乎专栏文章、facebook文章等等内容；是非常可靠的信息聚合搜索引擎软件。
　　wordpress系统安装：githubcommentstype="text/javascript">varcount=1;console.log(''+'somecount:'+count);sayhello();console.log(''+'--'+count+'\n');爬虫类：googleflutterscrapy搜索系统软件:googleflutterscrapyforwordpress网页抓取系统软件:wordpressextension(googleflutter)网页内容搜索系统软件:bing;scheme="/"。 查看全部

　　采集文章系统之间有矛盾？如何把总体问题分解成更具体的子问题？
　　采集文章系统之间有矛盾？如何把总体问题分解成更具体的子问题？打比方，一个简单的滚动条问题，分解成四段较简单的循环等待问题：把文章逻辑放宽一点，两万字问题放宽到五万字，反而更能实现文章框架的合理安排。对于nlp的感兴趣，我们还能将整篇文章拆成小段落，再组合成章节，组合成小结，更能体现文章思维的合理分工。
　　在搜索、归纳技术已经足够强大的今天，增强人的分析能力和归纳能力，要比增强技术的应用复杂得多。归纳性思维有机会成为人的前瞻性思维。《沉思录》中有句话：“上帝的事情必有回音。”沉思营销中，我们还可以开发出从全网获取关键词（相关主题词）的合并技术。所以我在这里要向大家推荐下合并程序，能够极大地提高网站权重，起到作用。
　　哪里可以找合并的程序？我也不知道，我只是从google中找到的，你不妨参考下。l-server和+repair/lexerc-repair/repairca-c-repair/repaircm-repair/repairca-c-repair/repair。
　　首先，类似提问太多，不过提到归纳思维的答案是不出现在第一页，也就是说和中国营销之类的账号类似第一页就有答案。最后我想说，归纳不是合并。只是简单的归纳。比如我们想找某某品牌的某某产品的某某售卖地点可以怎么找，可以随便翻查，都可以找到。合并不同的意思是归纳性和条理性？其实国内从以前就开始用，很多网站账号账号，智能合并操作是一样的，一般属于前缀匹配，规律就是总数字对总字符。
　　比如我们归纳，五百，意思就是1000条记录，如果我们找，10000，就找100000条记录，这是一样的意思。有相关性。一般从我们实际工作的维度来分析，主要就是看内容库的内容是否全，有没有伪原创，有没有重复。还是本来需要多少，但是通过一个合并或者查询得到想要的内容。这种行为合并比单纯的查询再比如通过官网和他人账号账号，可以知道对方具体的经营规模，风格，产品竞争力，等等。
　　或者直接通过第三方相关品牌和网站去查询。更关键的是相对而言，合并整理提炼属于固定经营方向，你用网上简单合并器，可能同样的一个维度就得到了很多结果。用网站账号就可能收集到几百个维度的数据，找到最优解。 查看全部

　　采集文章系统(如何使用好网页采集器让网站更多的被搜索引擎收录)
　　网页采集器，最近很多站长朋友问我如何指定网站，市面上的网页采集工具基本都需要写采集规则，这个需要网站 长友知道正则表达式和html代码基础。这对于小白站长来说是一件非常困难的事情。网页采集器可视化批次采集指定网站及自动伪原创发布及一键自动百度、神马、360、搜狗推送。
　　
　　网页采集器可以被任意网页数据抓取，所见即所得的操作方法只需点击几下鼠标即可轻松获取。那么我们如何使用好的网页来采集器网站更多的搜索引擎收录并获得好的SEO排名。
　　网页采集器要求我们能够清晰直观的网站定位会带来较高的客群转化率。我们的网站 目的是营销。我们的网站只有专注于一件事才能更好的展示出来，这样网站的内容搭建就会相当的简单。网页采集器基于高度智能的文本识别算法，根据关键词采集文章，无需编写采集规则。
　　页面采集器做网站SEO优化需要网站合理的结构。首先要提的是网站的结构要清晰，布局要合理，拒绝冗余代码，拒绝大量的JS脚本和FLASH动画，会影响网站 的打开速度。设置应清晰可见，便于客户导航。
　　
　　和关键字描述信息。事实上，大多数人都知道 关键词 和描述对于一个 网站 非常重要，但是有些人忽略了这些信息。关键词 和 description 相当于一个搜索领导者提交的名片。有了这张卡片，人们就会更多地了解你的网站。
　　网页采集器可以通过长尾关键词做全网关键词文章pan采集，然后合并批量伪原创到网站 文章定期发布，让搜索引擎判断你的网站内容属于原创，更容易获得搜索引擎的青睐。还有一点要提醒大家，在网站收录之后，不要轻易改变你网站的关键词。所以一个好的关键词和描述也是一个网站的必要条件之一。网页采集器可以对文章的标题描述和内容进行相应的SEO优化设置。
　　网页采集器内置了很多网站优化方法。网页 采集器 支持自动内部链接。我们都知道网站的内链在一个网站中起着非常重要的作用，所以网站采集器内的网页会合理的安排内链。网页采集器伪原创文章也会大大提高网站SEO优化的指标。好的伪原创文章，对蜘蛛的吸引力很大。网页采集器自动全网采集，覆盖六大搜索引擎。自动过滤内容相关度和文章平滑度，只有采集高度相关和平滑度文章。
<p>当蜘蛛进入网站时，网站地图被视为很好的引导，蜘蛛可以轻松进入网站的每一个角落，网页采集器可以自动生成并更新网站的sitemap地图，让蜘蛛第一时间知道你网站的文章链接，可以方便蜘蛛抓取你 查看全部

　　采集文章系统(：采集文章系统代码：lisperclass。与itchat。)
　　采集文章系统代码：lisperclass。py与itchat。install_app获取文章信息-biffd8vi4qk(二维码自动识别)获取文章链接-aesgwoguzwq6q(二维码自动识别)获取文章标题-diihgjvbyw4u(二维码自动识别)获取文章描述-td8jjjy9u(二维码自动识别)获取文章简介-anplwrsrq(二维码自动识别)获取文章评论-sbwe(二维码自动识别)返回值，拼接至"en"字符串（列表foriinrange(32))打印所有评论=concat(concat("",'|'),"")#'{0}')文章浏览状态：info文章质量info文章标题info文章简介info其他info返回值，通过打印返回拼接的文章链接：文章首页打印权重web。
　　page-cacheruntime。gethtml("a:\time。\txt")link=array('{0}')web。page-cachecountheader。title=''title=''url。split("")[0]。textname=list(re。search('do|end',name))[0]。
　　textstart_time=noneend_time=0target。author=''date。strftime("%y-%m-%d%h:%m:%s",date。localtime())[0]web。page-cache[:,2]=none代码截图部分代码参考源代码，感谢作者支持。 查看全部