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　　16058322王超
　　首先，讓我們了解用戶(hù)行為分析
　　1. 為什么要進(jìn)行用戶(hù)行為分析？
　　僅通過(guò)進(jìn)行用戶(hù)行為分析，您才能了解用戶(hù)畫(huà)像并了解網(wǎng)站上各種瀏覽，單擊和購買(mǎi)背后的商業(yè)真相.
　　簡(jiǎn)而言之，分析的主要方式是關(guān)注客戶(hù)流失，尤其是對于那些需要轉化的網(wǎng)站. 我們希望用戶(hù)上來(lái)后不會(huì )迷路，也不會(huì )離開(kāi). 與許多O2O產(chǎn)品一樣，用戶(hù)在購買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)也會(huì )獲得大量補貼. 一旦錢(qián)花光了，用戶(hù)就走了. 此類(lèi)產(chǎn)品或商業(yè)模式不好. 我們希望用戶(hù)能夠真正找到該平臺的價(jià)值，并不斷進(jìn)取并不會(huì )失去它.
　　2. 用戶(hù)行為分析有助于分析用戶(hù)流失的方式，原因及流失的地方
　　例如，最簡(jiǎn)單的搜索行為: 當某個(gè)ID搜索關(guān)鍵字，查看哪個(gè)頁(yè)面，結果以及購買(mǎi)ID時(shí)，整個(gè)行為非常重要. 如果他對中間的搜索結果不滿(mǎn)意，他肯定會(huì )再次搜索，然后在找到結果之前將關(guān)鍵字更改為其他關(guān)鍵字.
　　3. 用戶(hù)行為分析還能做什么？
　　擁有大量用戶(hù)行為數據并定義事件后，可以將用戶(hù)數據劃分為按小時(shí)，天，用戶(hù)級別或事件級別劃分的表. 該表用于什么用途？一種是了解用戶(hù)最簡(jiǎn)單的事件，例如登錄或購買(mǎi)，還知道哪些是高質(zhì)量用戶(hù)，哪些將失去客戶(hù). 每天或每小時(shí)都可以查看此類(lèi)數據. ，
　　第二，掩埋點(diǎn)的作用
　　1. 大數據，從復雜數據的背后挖掘和分析用戶(hù)的行為習慣和偏好，找到更符合用戶(hù)“品味”的產(chǎn)品和服務(wù)，并根據用戶(hù)需求進(jìn)行調整和優(yōu)化. 這是大數據的價(jià)值. 而且對這些信息的采集和分析無(wú)法避免“埋伏點(diǎn)”
　　2. 隱蔽點(diǎn)是在需要的位置采集相應的信息，就像高速公路上的攝像頭一樣，它可以采集車(chē)輛的屬性，例如: 顏色，車(chē)牌號，型號等，并且還可以采集車(chē)輛的行為例如: 您是否闖紅燈，按下了線(xiàn)路，汽車(chē)的速度，駕駛員在開(kāi)車(chē)時(shí)接聽(tīng)電話(huà)等，每個(gè)掩埋點(diǎn)都像一個(gè)攝像頭，采集用戶(hù)行為數據并進(jìn)行數據的多維交叉分析，可以真正地還原開(kāi)發(fā)用戶(hù)使用場(chǎng)景和挖掘用戶(hù)需求，從而提高用戶(hù)整個(gè)生命周期的價(jià)值.
　　
　　三，埋點(diǎn)的類(lèi)型
　　新聞埋藏工具: 代碼埋藏點(diǎn)，視覺(jué)埋藏點(diǎn)，“無(wú)埋藏點(diǎn)”
　　根據掩埋點(diǎn)的位置: 前端/客戶(hù)端掩埋點(diǎn)，后端/服務(wù)器端掩埋點(diǎn)
　　1. 完全埋入點(diǎn)（也稱(chēng)為無(wú)埋入點(diǎn)）: 通過(guò)SDK采集頁(yè)面上的所有控制操作數據，并通過(guò)“統計數據屏幕”配置要處理的數據的特征.
　　示例·應用場(chǎng)景
　　它主要應用于簡(jiǎn)單頁(yè)面，例如短期事件中的登錄頁(yè)面/主題頁(yè)面，并且有必要快速測量點(diǎn)擊分配的效果等.
　　2. 可視化的隱埋點(diǎn): 嵌入式SDK，可視化的圓選擇以定義事件
　　為了方便產(chǎn)品和操作，學(xué)生可以直接在頁(yè)面上直接盤(pán)旋以跟蹤用戶(hù)行為（定義事件），并且僅采集點(diǎn)擊操作即可節省開(kāi)發(fā)時(shí)間. 就像衛星航空攝影一樣，不需要安裝攝像頭，數據量很小，并且它支持在本地獲取信息. 因此，JS可視化掩埋點(diǎn)更適合以下情況:
　　示例·應用場(chǎng)景
　　2.1. 短而平坦且快速的數據采集方法: 活動(dòng)/ H5等簡(jiǎn)單頁(yè)面，業(yè)務(wù)人員可以直接盤(pán)旋，操作沒(méi)有門(mén)檻，減少了技術(shù)人員的干預（從今以后世界和平），這種數據采集方法便于業(yè)務(wù)人員盡快掌握頁(yè)面上關(guān)鍵節點(diǎn)的轉換，但用戶(hù)行為數據的應用相對較淺，無(wú)法支持更深入的分析；
　　2.2. 如果頁(yè)面是臨時(shí)調整的，則可以靈活地將其添加到埋入點(diǎn)，可以用作代碼埋入點(diǎn)的補充以及時(shí)增加采集的數據
　　3. 代碼嵌入點(diǎn): 嵌入式SDK，定義事件和添加事件代碼，按需采集，業(yè)務(wù)信息更加完整，數據分析更加集中，因此代碼嵌入是基于業(yè)務(wù)價(jià)值的行為分析.
　　示例·應用場(chǎng)景
　　3.1. 如果您不想在采集數據時(shí)降低用戶(hù)體驗
　　3.2. 如果您不想采集大量無(wú)用的數據
　　3.3. 如果您想采集數據: 更細的粒度，更大的維度以及更高的數據分析準確性
　　然后，考慮到業(yè)務(wù)增長(cháng)的長(cháng)期價(jià)值，請選擇代碼掩埋點(diǎn)
　　4. 服務(wù)器端埋入點(diǎn): 它可以通過(guò)接口調用來(lái)構造數據，從而支持其他業(yè)務(wù)數據的采集和集成，例如CRM和其他用戶(hù)數據，因為它是直接從服務(wù)器端采集的，因此數據更加準確和適合本身具有采集功能的客戶(hù)可以將采集與客戶(hù)采集相結合.
　　示例·應用場(chǎng)景
　　4.1. 通過(guò)調用API接口將CRM和其他數據與用戶(hù)行為數據集成，以從多個(gè)角度全面分析用戶(hù)；
　　4.2. 如果公司已經(jīng)擁有自己的掩埋系統，那么它可以通過(guò)服務(wù)器端集合直接上載用戶(hù)行為數據以進(jìn)行數據分析，而無(wú)需維護兩個(gè)掩埋系統；
　　4.3. 連接歷史數據（埋入點(diǎn)之前的數據）和新數據（埋入點(diǎn)之后的數據）以提高數據準確性. 例如，在訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)以采集客戶(hù)之后，在導入原創(chuàng )歷史數據之后，先前訪(fǎng)問(wèn)該平臺的現有用戶(hù)將不會(huì )被標記為新用戶(hù)，從而減少了數據錯誤.
　　四，如何選擇掩埋點(diǎn)
　　
　　數據采集只是數據分析的第一步. 數據分析的目的是深入了解用戶(hù)行為，挖掘用戶(hù)價(jià)值并促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng). 因此，最理想的掩埋解決方案是基于不同的業(yè)務(wù)，場(chǎng)景和行業(yè)特征，并根據自己的實(shí)際需求，以互補的方式組合掩埋點(diǎn)，例如:
　　1. 代碼掩埋點(diǎn)+完全掩埋點(diǎn): 當需要對目標頁(yè)面進(jìn)行整體點(diǎn)擊分析時(shí)，在細節中一一掩埋這些點(diǎn)的工作量相對較大，并且在經(jīng)常優(yōu)化和調整目標頁(yè)面時(shí)，更新埋藏點(diǎn)不應低估數量，但是復雜頁(yè)面中存在盲點(diǎn)，無(wú)法用所有埋藏點(diǎn)采集. 因此，代碼掩埋點(diǎn)可以用作采集用戶(hù)核心行為的輔助工具，以實(shí)現準確且跨領(lǐng)域的用戶(hù)行為分析；
　　2. 代碼埋入點(diǎn)+服務(wù)器端埋入點(diǎn): 以電子商務(wù)平臺為例，用戶(hù)在支付過(guò)程中將跳至第三方支付平臺，需要通過(guò)交易數據來(lái)驗證支付是否成功在服務(wù)器上. 此時(shí)，通過(guò)將代碼埋入點(diǎn)和服務(wù)器端埋入點(diǎn)結合起來(lái)，可以提高數據的準確性；
　　3. 代碼嵌入點(diǎn)+可視嵌入點(diǎn): 由于代碼嵌入點(diǎn)的工作量很大，因此可以通過(guò)核心事件代碼嵌入這些點(diǎn)，并且可視化的嵌入點(diǎn)可以用于采集其他方法和補充方法.

　　I. 背景介紹
　　最近，有必要在微信小程序中捕獲數據分析. 與一般的Web爬網(wǎng)程序類(lèi)似，主要目標是獲取用于數據爬網(wǎng)的主要URL地址，而問(wèn)題的關(guān)鍵是在移動(dòng)終端請求后如何獲取https. 加密參數. 在本文中，我們將從初始數據包捕獲到URL獲取，解析參數，數據分析和存儲，逐步抓取微信小程序.
　　此爬網(wǎng)的目標是微信小程序“財富股票”中公認的科技公司列表，如下所示:
　　
　　注意: 數據包捕獲，分析和爬網(wǎng)的整個(gè)過(guò)程幾乎在微信小程序中普遍使用，并且可以使用類(lèi)似的原理類(lèi)似地對其他小程序進(jìn)行爬網(wǎng)進(jìn)行測試.
　　二，環(huán)境配置
　　特定環(huán)境配置參考: Python爬行微信小程序（查爾斯）
　　移動(dòng)終端: iPhone；
　　PC端: Windows 10；
　　軟件: Charles
　　注意: 對網(wǎng)絡(luò )的要求很高，請確保網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)不受限制.
　　三，查爾斯捕獲了包裹
<p>在上一篇文章（Python爬行微信小程序（Charles））中詳細描述了與查爾斯有關(guān)的配置和說(shuō)明，因此在此我不再贅述，但要點(diǎn)是，移動(dòng)證書(shū)始終是受信任的:

　　1簡(jiǎn)介
　　我將在一段時(shí)間內開(kāi)始尋找新工作，因此讓我們抓取一些工作信息進(jìn)行分析. 當前的主流招聘網(wǎng)站包括51job，直聯(lián)，BOSS直接招聘，拉狗等. 我有一段時(shí)間沒(méi)有抓取移動(dòng)應用程序了. 這次，我將編寫(xiě)一個(gè)采集器來(lái)搜尋51job.com移動(dòng)應用程序的工作信息. 其他招聘網(wǎng)站將在以后更新...
　　使用的工具（技術(shù)）:
　　IDE: pycharm
　　數據庫: MySQL
　　包裹捕獲工具: Fiddler
　　采集器框架: scrapy == 1.5.0
　　信息捕獲: 選擇器內置scrapy
　　Python學(xué)習資料或需要代碼，視頻和Python學(xué)習小組: 960410445
　　2 APP捕獲分析
　　讓我們第一次體驗51job的應用. 當我們在首頁(yè)上輸入搜索關(guān)鍵字并單擊搜索時(shí)，該應用程序將跳至新頁(yè)面. 我們將此頁(yè)面稱(chēng)為第一級頁(yè)面. 第一級頁(yè)面顯示了我們正在尋找的所有職位的列表.
　　
　　當我們單擊某個(gè)帖子信息時(shí)，APP將跳至新頁(yè)面. 我稱(chēng)此頁(yè)面為輔助頁(yè)面. 第二頁(yè)收錄我們需要的所有作業(yè)信息，也是我們主頁(yè)的當前采集頁(yè).
　　
　　分析頁(yè)面后，您可以分析51job應用程序的請求和響應. 本文中使用的數據包捕獲工具是Fiddler.
　　本文的目的是捕獲在51job應用上搜索某個(gè)關(guān)鍵字時(shí)返回的所有招聘信息. 本文以“ Python”為例. APP上的操作如下圖所示. 輸入“ Python”關(guān)鍵字后，單擊“搜索”，然后Fiddler抓取4個(gè)數據包，如下所示:
　　
　　實(shí)際上，當我們看到第二和第四數據包的圖標時(shí)，我們應該笑一個(gè). 這兩個(gè)圖標分別表示以json和xml格式傳輸的數據，許多Web界面以這兩種格式傳輸數據，并且未列出移動(dòng)應用程序. 選擇第二個(gè)數據包，然后在右側的主窗口中檢查，發(fā)現第二個(gè)數據包不收錄我們想要的數據. 查看第四個(gè)數據包后，選擇后可以在右側窗口中看到以下內容:
　　
　　右下角的內容不只是您在手機上看到的工作信息嗎？它仍然以XML格式傳輸. 我們復制此數據包的鏈接:
　　keyword = Python＆keywordtype = 2＆jobarea = 000000＆searchid =＆famoustype =＆pageno = 1＆pagesize = 30＆accountid =＆key =＆productname = 51job＆partner = 8785419449a858b3314197b60d54d9c6＆uuid = 6b21f77c7af3aa83a5c26369792>
　　當我們爬網(wǎng)時(shí)，我們肯定不僅會(huì )爬網(wǎng)一頁(yè)的信息. 我們在A(yíng)PP上向下滑動(dòng)頁(yè)面，以查看Fiddler將抓取哪些數據包. 看下面的圖片:
　　
　　滑下電話(huà)屏幕后，Fiddler抓取了另外兩個(gè)數據包，然后選擇了第二個(gè)數據包，并再次發(fā)現它是APP上新刷新的招聘信息，然后復制此數據包的url鏈接: </p
ppageno = 2＆pagesize = 30＆accountid =＆key =＆productname = 51job＆partner = 8785419449a858b3314197b60d54d9c6＆uuid = 6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087c2＆version = 845＆guid = bbb37e8f266b9de3e2a9/p
p接下來(lái)，讓我們比較一下之前和之后的兩個(gè)鏈接，以分析異同. 可以看出，除了屬性“ pageno”外，其他所有內容都是相同的. 沒(méi)錯，以紅色標記. 第一個(gè)數據包鏈接中的pageno值為1，第二個(gè)pageno值為2，因此翻頁(yè)的規則一目了然./p
p現在我們已經(jīng)找到了APP翻頁(yè)的請求鏈接規則，我們可以通過(guò)采集器循環(huán)將pageno分配給pageno，以實(shí)現模擬翻頁(yè)的功能./p
p讓我們再次嘗試更改搜索關(guān)鍵字，以查看鏈接中的變化，以“ java”作為關(guān)鍵字，捕獲的數據包為:/p
pkeyword = java＆keywordtype = 2＆jobarea = 000000＆searchid =＆famoustype =＆pageno = 1＆pagesize = 30＆accountid =＆key =＆productname = 51job＆partner = 8785419449a858b3314197b60d54d9c6＆uuid = 6b21f77c7af3aa83a5c26369845>
　　經(jīng)過(guò)比較，發(fā)現只有鏈接中的keyword值不同，并且該值是我們自己輸入的關(guān)鍵字. 因此，在爬蟲(chóng)中，我們可以通過(guò)字符串拼接來(lái)完全實(shí)現輸入關(guān)鍵字模擬，以采集不同類(lèi)型的招聘信息. 同樣，您可以搜索諸如工作地點(diǎn)之類(lèi)的信息規則，而本文將不對其進(jìn)行描述.
　　解決翻頁(yè)功能后，讓我們探索數據包中XML的內容. 我們復制上面的第一個(gè)鏈接，然后在瀏覽器中將其打開(kāi). 打開(kāi)后，屏幕如下:
　　
　　以這種方式觀(guān)看要舒服得多. 通過(guò)仔細觀(guān)察，我們會(huì )發(fā)現APP上的每個(gè)職位發(fā)布都對應一個(gè)標簽，每個(gè)職位中都有一個(gè)標簽，并且有一個(gè)ID來(lái)標識職位. 例如，上面的第一篇文章是109384390，第二篇文章是109381483. 請記住該ID，稍后再使用.
　　實(shí)際上，接下來(lái)，我們單擊第一個(gè)職位發(fā)布以進(jìn)入第二頁(yè). 這時(shí)，Fiddler將采集APP剛發(fā)送的數據包，單擊xml數據包，然后發(fā)現它是剛剛在A(yíng)PP上刷新的頁(yè)面信息. 我們復制數據包的url鏈接:
　　jobid = 109384390＆accountid =＆key =＆from = searchjoblist＆jobtype = 0100＆productname = 51job＆partner = 8785419449a858b3314197b60d54d9c6＆uuid = 6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087c2＆version = 0845＆guid = 9bf37e8f
　　根據該方法，在第一級頁(yè)面上的列表中單擊第二個(gè)作業(yè)，然后從Fiddler復制相應數據包的url鏈接:
　　jobid = 109381483＆accountid =＆key =＆from = searchjoblist＆jobtype = 0100＆productname = 51job＆partner = 8785419449a858b3314197b60d54d9c6＆uuid = 6b21f77c7af3aa83a5c636792ba087c2＆version = 0845＆guid = 9bf37e8f
　　比較以上兩個(gè)鏈接，您是否找到了模式？是的，jobid不同，其他都一樣. 此Jobid是我們在第一頁(yè)xml中找到的jobid. 由此，我們可以從第一級頁(yè)面獲取Jobid來(lái)構造第二級頁(yè)面的url鏈接，然后采集我們需要的所有信息. 整個(gè)采集器邏輯很明確:
　　構造第一級頁(yè)面的初始URL->采集jobid->構造第二級頁(yè)面的URL->獲取工作信息->通過(guò)循環(huán)模擬獲取下一頁(yè)的URL.
　　好的，分析工作已經(jīng)完成，我開(kāi)始編寫(xiě)采集器.
　　3編寫(xiě)采集器
　　本文使用的是無(wú)憂(yōu)移動(dòng)APP網(wǎng)絡(luò )采集器的Scrapy框架. 在下載了草率的第三方軟件包之后，通過(guò)命令行創(chuàng )建一個(gè)爬蟲(chóng)項目:
　　scrapy startproject job_spider.
　　job_spider是我們的檢索器項目的項目名稱(chēng). 有一個(gè)“. ”在項目名稱(chēng)之后. 這一點(diǎn)是可選的. 區別在于在當前文件之間創(chuàng )建一個(gè)項目，或者創(chuàng )建一個(gè)與項目名稱(chēng)相同的文件. 在文件中創(chuàng )建一個(gè)項目.
　　創(chuàng )建項目后，繼續創(chuàng )建一個(gè)采集器，專(zhuān)用于搜尋51job發(fā)布的招聘信息. 創(chuàng )建一個(gè)名稱(chēng)如下的采集器:
　　scrapy genspider qcwySpider
　　注意: 如果未添加“. ”. 創(chuàng )建爬網(wǎng)程序項目時(shí)，將其更改為項目名稱(chēng)，請在運行命令以創(chuàng )建爬網(wǎng)程序之前進(jìn)入項目文件夾.
　　打開(kāi)剛剛通過(guò)pycharm創(chuàng )建的爬蟲(chóng)項目，左側??的目錄樹(shù)結構如下:
　　
　　在開(kāi)始所有采集器工作之前，請先打開(kāi)settings.py文件，然后取消注釋“ ROBOTSTXT_OBEY = False”行并將其值更改為False.
　　#遵守robots.txt規則ROBOTSTXT_OBEY = False
　　完成以上修改后，在spiders包下打開(kāi)qcwySpider.py. 初始代碼如下:
　　
　　這是scrapy為我們建立的框架. 我們只需要在此基礎上改進(jìn)爬蟲(chóng).
　　首先，我們需要向類(lèi)添加一些屬性，例如search關(guān)鍵字keyword，起始頁(yè)，要進(jìn)行爬網(wǎng)以獲得最大頁(yè)面數，還需要設置標頭以進(jìn)行簡(jiǎn)單的反爬網(wǎng). 此外，starturl也需要重置為第一頁(yè)的URL. 更改后的代碼如下:
　　
　　然后開(kāi)始編寫(xiě)parse方法來(lái)對第一級頁(yè)面進(jìn)行爬網(wǎng). 在第一頁(yè)中，我們的主要邏輯是通過(guò)循環(huán)在A(yíng)PP中實(shí)現屏幕幻燈片的更新. 我們在上面的代碼中使用current_page來(lái)標識當前頁(yè)碼，在每個(gè)循環(huán)之后，將1添加到current_page中，然后構造一個(gè)新的url，并通過(guò)回調解析方法抓取下一頁(yè). 另外，我們還需要在parse方法中從第一級頁(yè)面采集jobid，并構造第二級頁(yè)面，然后回調實(shí)現第二級頁(yè)面信息采集的parse_job方法. 解析方法代碼如下:
　　
　　為了便于調試，我們在項目的jobSpider目錄中創(chuàng )建一個(gè)main.py文件來(lái)啟動(dòng)采集器，并在每次啟動(dòng)采集器時(shí)運行該文件. 內容如下:
　　
　　輔助頁(yè)面信息采集功能是在parse_job方法中實(shí)現的，因為我們需要獲取的所有信息都在xml中，所以我們可以使用scrapy附帶的選擇器直接提取它，但是在提取之前，我們需要先定義用于存儲我們采集的數據的項目. 打開(kāi)items.py文件，編寫(xiě)一個(gè)Item類(lèi)，然后輸入以下代碼:
　　
　　上面的每個(gè)項目都對應一個(gè)xml標記，該標記用于存儲一條信息. 在qcwyJobsItem類(lèi)的末尾，定義了一個(gè)do_insert方法，該方法用于生成插入語(yǔ)句，該語(yǔ)句將所有信息存儲在數據庫中的項目中. 之所以在items塊中生成此insert語(yǔ)句，是因為如果將來(lái)有多個(gè)采集器，則在管道模塊中可以有多個(gè)項目類(lèi)之后，可以為不同的項目插入數據庫，以使該項目更具可伸縮性. 您還可以編寫(xiě)所有與在管道中插入數據庫有關(guān)的代碼.
　　然后編寫(xiě)parse_job方法:
　　
　　完成上述代碼后，信息采集部分完成. 接下來(lái)，繼續編寫(xiě)信息存儲功能，該功能在pipelines.py中完成.
　　
　　在編寫(xiě)pipeline.py之后，打開(kāi)settings.py文件并配置剛剛寫(xiě)入項目設置文件的MysqlTwistedPipline類(lèi):
　　
　　另外，還要配置數據庫:
　　
　　您還可以將數據庫配置嵌入MysqlTwistedPipline類(lèi)中，但是我習慣于將這些專(zhuān)有數據庫信息寫(xiě)入配置文件中.
　　最后，僅需一步即可建立數據庫和數據表. 表結構的一部分如下所示:
　　
　　完成上述所有操作后，您可以運行采集器以開(kāi)始采集數據. 采集的數據如下圖所示:
　　
　　4摘要
　　經(jīng)過(guò)整個(gè)過(guò)程，我覺(jué)得51job.com APP的爬取比Web爬取更容易（似乎很多網(wǎng)站都是這樣）. 回顧整個(gè)過(guò)程，實(shí)際上代碼中有許多細節可以改進(jìn)和完善，例如，在構建鏈接時(shí)可以添加職位搜索位置. 這篇博客文章側重于整個(gè)爬網(wǎng)程序過(guò)程的邏輯分析，并介紹了APP的基本爬網(wǎng)方法. 博客文章中省略了部分代碼. 如果您需要完整的代碼，請從我的github獲得. 將來(lái)，我們將繼續更新其他招聘網(wǎng)站的抓取工具. 返回搜狐查看更多

　　1. 首先，讓我們看一下獲得的最終結果，是否是您想知道的東西，然后決定是否繼續讀下去.
　　
　　我主要抓取了大約4天的數據. 該圖顯示大約有360萬(wàn)個(gè)數據. 由于我在自己的計算機上爬網(wǎng)以獲取數據，因此有時(shí)晚上網(wǎng)絡(luò )會(huì )中斷. 因此，大約一天之內就可以抓取大約一百萬(wàn)個(gè)最新的微博數據（因為我將其稱(chēng)為最新的微博API public_timeline）
　　API文檔中定義了很多返回類(lèi)型（以json數據格式返回，我選擇了一些我認為要抓住它的重要信息，如圖所示）: 可能是ID號，位置，粉絲數，微博內容，發(fā)布時(shí)間等. 當然，這些數據可以根據您的需要進(jìn)行自定義. ）
　　可能是內容，如果您認為對您有所幫助，請繼續閱讀...第一次寫(xiě)博客有點(diǎn)冗長(cháng)
　　2. 初步準備
　　我們需要什么:
　　數據庫: mongodb（您可以使用客戶(hù)端MongoBooster）
　　開(kāi)發(fā)環(huán)境: Python2.7（我使用的IDE是Pycharm）
　　新浪開(kāi)發(fā)者帳戶(hù): 只需注冊您自己的新浪微博帳戶(hù)（我們稍后會(huì )討論）
　　所需的庫: 請求和pymongo（可在Pycharm中下載）
　　2.1Mongodb安裝
　　MongoDB是高性能，開(kāi)源，無(wú)模式的基于文檔的數據庫，并且是最受歡迎的NoSql數據庫之一. 在許多情況下，它可以用來(lái)代替傳統的關(guān)系數據庫或鍵/值存儲. Mongo用C ++開(kāi)發(fā). Mongo的官方網(wǎng)站地址是: 讀者可以在這里獲取更多詳細信息.
　　2.2如何注冊新浪開(kāi)發(fā)者帳戶(hù)
　　注冊一個(gè)新浪微博帳戶(hù)（163郵箱，手機號碼）
　　
　　創(chuàng )建后，您需要填寫(xiě)手機號碼驗證
　　進(jìn)入Sina Opener平臺:
　　
　　
　　
　　點(diǎn)擊以繼續創(chuàng )建
　　第一次創(chuàng )建應用程序時(shí)，需要填寫(xiě)以下信息:
　　
　　代碼實(shí)現
　　有了令牌，捕獲數據非常簡(jiǎn)單.
　　可以抓取多少數據取決于您的令牌權限
　　下一步是使用API??獲取數據: 創(chuàng )建一個(gè)新文件weibo_run.py

　　保留所有權利WordPress集合插件WPRobot_2.12破解版并使用教程Wprobot3.12破解版下載地址: / space / file / liuzhilei121 / share / 2010/11/26 / WPRo bot3.1-6700-65b0-7834 -89e3-7248.rar / .page WPRobot一直是WP英語(yǔ)垃圾站的必備插件，尤其是對于像我這樣英語(yǔ)水平較低的人而言. 它是WordPress博客的集合插件. 上面是WPRobot 3.12地址最新破解版的下載，有需要的兄弟可以自己下載，這里繼續關(guān)注最新破解版，當您開(kāi)始使用WPRobot插件時(shí)，您會(huì )意識到它有多聰明. 它是從多個(gè)來(lái)源生成的. 您是在自動(dòng)駕駛儀Wor Dpress博客上創(chuàng )建的. 在設計WPRobot時(shí)，負責人認為最好將其分成模塊，以允許客戶(hù)定制其特殊需求的插件. 例如，Amazon和YouTube附加組件允許您添加主目錄和注釋. 該系統的優(yōu)點(diǎn)是所有模塊均可由選定模塊單獨購買(mǎi). 模塊智能化可以滿(mǎn)足所有用戶(hù)需求. WPRobot是自動(dòng)博客的超級插件. 考慮一下您喜歡的所有主題，它將使您發(fā)布目錄而不是編寫(xiě)目錄.
　　根據您選擇的預設設置，使工作自動(dòng)更新您的博客. 帶有新信息的流行站點(diǎn)，例如相關(guān)目錄的抓取，可能是獲取目錄的好地方. WpRobot是一個(gè)插件，可以自動(dòng)生成Wordpress Blog文章，該文章可以自動(dòng)采集網(wǎng)站上的文章，視頻，圖片，產(chǎn)品信息，例如yahoo news，yahoo Answer，youtube，flickr，amazon，ebay，Clickbank，Cj等. 根據設置的關(guān)鍵字等等，與自動(dòng)重寫(xiě)插件配合使用以制作偽原創(chuàng )，而不再擔心建立英語(yǔ)網(wǎng)站. WpRobot的功能?創(chuàng )建具有所需內容的任何文章并將其發(fā)布到WordPress博客中，您只需要設置相關(guān)的關(guān)鍵字即可. ?創(chuàng )建任何不同類(lèi)別的文章，例如使用不同關(guān)鍵字的不同類(lèi)別； ?自定義兩篇文章的發(fā)布時(shí)間間隔，最小間隔為一小時(shí)，當然，您也可以設置為一或幾天的間隔； ?精確控制文章內容的生成，通過(guò)關(guān)鍵字匹配創(chuàng )建不同的任務(wù)，并避免重復文章；保留所有權利?自動(dòng)獲取文章標簽. 標簽是Wordpress的更好功能之一. 訪(fǎng)客可以通過(guò)某些標簽搜索具有相同標簽的文章； ?自定義模板. 如果您對模板不滿(mǎn)意，可以修改模板；實(shí)際上，WpRobot絕對不具有這些功能，但我還沒(méi)有想到. 您會(huì )發(fā)現它在使用過(guò)程中是如此強大且易于使用. 建立一個(gè)英文博客不再是障礙.
　　以下是WpRobot的基本用法教程. 第1步: 上傳WpRobot插件并在后臺激活它. 步驟2: 設置關(guān)鍵字以輸入WP背景，找到WpRobot3選項，然后單擊create campaign（創(chuàng )建采集組）. 有三種采集方法. 一種是關(guān)鍵字活動(dòng)（按鍵），Word），Rss活動(dòng)（博客帖子RSS），BrowseNode campaig n（亞馬遜產(chǎn)品節點(diǎn)）. 首先是按關(guān)鍵字采集. 單擊右側的快速模板設置. 當然，您也可以選擇“隨機”模板來(lái)查看兩者之間的區別. 在“為廣告系列命名”中填寫(xiě)您的名稱(chēng). 對于關(guān)鍵字組的名稱(chēng)（例如IPad），在關(guān)鍵字下方的框中填寫(xiě)關(guān)鍵字，每行一個(gè)關(guān)鍵字，然后設置類(lèi)別. 在下面的左側（例如一小時(shí)，一天等）設置采集頻率，并在右側設置是否自動(dòng)建立分類(lèi)（不建議這樣做，因為效果確實(shí)很差）. 以下是關(guān)鍵模板設置，共有8個(gè)（請注意，單擊“快速模板設置”時(shí)將顯示8）.
　　文章，亞馬遜產(chǎn)品，雅虎問(wèn)答，雅虎新聞，CB，YouTube視頻，eBay和Flickr依次排列. 建議不要在這里全部使用它們. 保留要使用的任何一個(gè)，然后添加每個(gè)模板的采集率. 不需要時(shí)，單擊相應模板下的刪除模板. 后者的設置如下圖所示，基本上沒(méi)有變化，主要用于替換關(guān)鍵字，刪除關(guān)鍵字，設置翻譯等. 所有權利均已設置，請單擊下面的“創(chuàng )建廣告系列”以完成廣告組的創(chuàng )建. 第三步: WP Robot Options選項設置許可證選項許可選項，填寫(xiě)您購買(mǎi)了正版WpRobot插件的PayPal電子郵件地址，然后可以隨意輸入破解版本. 此選項會(huì )自動(dòng)顯示，并且在啟用WpRobot時(shí)可以使用它. 系統將要求您輸入此電子郵件地址. 常規選項常規選項設置啟用簡(jiǎn)單模式，是否允許簡(jiǎn)單模式，如果允許，請打勾；新職位狀態(tài)，新職位狀態(tài)，有三種類(lèi)型的狀態(tài): 已發(fā)布和草稿，通常選擇發(fā)布；重置過(guò)帳計數器: 文章數返回零，否或是；啟用幫助工具提示，是否啟用幫助工具提示；啟用舊重復檢查，是否啟用舊版本重復檢查；此處沒(méi)有一一說(shuō)明隨機化Tim Times，隨機文章發(fā)表時(shí)間以及此處的其他一些選項，使用翻譯工具將了解翻譯的含義.
　　保留所有權利的Amazon Options選項設置Amazon Affiliate ID，填寫(xiě)Amazon會(huì )員ID號； API密鑰（訪(fǎng)問(wèn)密鑰ID），填寫(xiě)Amazon API；應用;秘密訪(fǎng)問(wèn)密鑰，將在申請API后提供給您；搜索方法，搜索方法: 完全匹配（嚴格匹配），廣泛匹配（廣泛匹配）；跳過(guò)產(chǎn)品如果不跳過(guò)（生死不跳過(guò)）或找不到描述（沒(méi)有描述）或找不到縮略圖（沒(méi)有縮略圖））或沒(méi)有描述或沒(méi)有縮略圖（沒(méi)有描述或縮略圖），請跳過(guò)此產(chǎn)品產(chǎn)品; Amazon Description長(cháng)度，描述長(cháng)度；亞馬遜網(wǎng)站，選擇；標題中的方括號，是（默認）；將評論發(fā)布為評論？選擇是；發(fā)布模板: 默認模板或修改后的模板.
　　煙臺SEO /整理，重印并注明出處. 謝謝. 保留所有權利. 文章選項“文章”選項設置“文章語(yǔ)言”，選擇“英語(yǔ)”和“頁(yè)面”作為文章的語(yǔ)言，如果您將其選中，則將一個(gè)長(cháng)文章分成N個(gè)字符的幾頁(yè)；從...中刪除所有鏈接. 刪除所有鏈接. Clickbank選項設置Clickbank會(huì )員ID，填寫(xiě)Clickbank會(huì )員ID；過(guò)濾廣告？過(guò)濾廣告. eBay選項設置了所有權利. eBay會(huì )員ID（CampID），eBay會(huì )員ID；國家，國家選擇美國；語(yǔ)言，語(yǔ)言選擇英文；對結果進(jìn)行排序，傳遞什么排序. Flickr選項設置Flickr API密鑰，Flickr API應用程序密鑰；許可，許可方式；圖像尺寸，圖像尺寸. Yahoo Answers Options和Yahoo News Options設置Yahoo Application ID，兩者的ID相同，請單擊此處應用；保留所有權利Youtube選項和RSS選項設置查看圖片并將其翻譯，您應該知道如何設置它.
　　翻譯選項使用代理來(lái)使用代理，是的，隨機選擇以下一項，請是，隨機選擇以下代理地址；如果翻譯失敗...如果翻譯失敗，請創(chuàng )建未翻譯的文章或跳過(guò)該文章. 保留所有權利Twitter Options設置Commission Junction Options設置如果您有做過(guò)CJ的朋友，這些設置應該很容易獲得，如果您沒(méi)有做過(guò)CJ，請跳過(guò)它. 這里省略了一些設置，這些設置是最不常用的，默認設置為OK，最后按Save Options保存設置. 步驟4: 修改模板. 修改模板也是一個(gè)更關(guān)鍵的步驟. 如果您對現有模板不滿(mǎn)意，可以自己修改它. 有時(shí)會(huì )產(chǎn)生很好的效果. 例如，有些人采集eBay信息并將標題更改為“產(chǎn)品名稱(chēng)+拍賣(mài)組合模板”的效果是顯而易見(jiàn)的，并且添加了很多Sale. 步驟5: 發(fā)布文章. 發(fā)布文章是最后一步. 添加關(guān)鍵字后，單擊WpRobot的第一個(gè)選項Campaigns. 您將在此處找到剛剛填寫(xiě)的采集的關(guān)鍵字. 將鼠標移到某個(gè)關(guān)鍵字上. 單擊“立即發(fā)布”，您會(huì )驚訝地發(fā)現WpRobot已開(kāi)始采集和發(fā)布文章.
　　保留所有權利當然，還有更強大的功能，它們可以同時(shí)發(fā)布N篇文章. 選擇您要采集的組，然后如下圖所示在“ Nuber of Posts”中填寫(xiě)文章數，例如，50篇文章，在Backdate？前面打勾，文章發(fā)表日期從2008-09-24開(kāi)始，并且兩篇文章的發(fā)布時(shí)間為1到2天. 單擊立即發(fā)布，WpRobot將開(kāi)始采集文章. 采集到的50篇文章將于2008年9月24日發(fā)表. 兩篇文章之間的時(shí)間為一到兩天. WP全自動(dòng)外部鏈接插件在這里，向您推薦WP全自動(dòng)外部鏈接插件: 自動(dòng)Backlink Creator插件. 我本人已經(jīng)使用過(guò)該軟件，效果非常好，所以今天推薦在這里，希望它可以節省每個(gè)人的時(shí)間和精力進(jìn)行外部鏈接！自動(dòng)反向鏈接創(chuàng )建器主要用于由wordpress程序構建的網(wǎng)站. 熱衷WP的網(wǎng)站管理員和朋友，特別是對于那些從事外貿業(yè)務(wù)（主要是Google和Yahoo搜索引擎SEO）的人，這應該是一個(gè)好消息！該軟件類(lèi)似于WP插件，是WP網(wǎng)站外部鏈的完美解決方案！您只需要在網(wǎng)站的后臺輕松安裝它，即可為搜索引擎提供一種很好的方法，以自動(dòng)向WP網(wǎng)站添加高權重的外部鏈接.
　　最近，在此軟件的官方網(wǎng)站上，Automatic Backlink Creator的價(jià)格僅為37美元. 您可以用信用卡或貝寶付款. 在國外很受歡迎！在購買(mǎi)的同時(shí)，還贈送了MetaSnatcher插件作為禮物. 該插件可以自動(dòng)跟蹤Google頂級競爭對手的核心要點(diǎn)，并自動(dòng)返回到該軟件，從而節省了大量的關(guān)鍵字分析時(shí)間. Spin Master Pro插件. 該插件等效于WP脫機偽原創(chuàng )和發(fā)布插件. 安裝此插件后，您可以在計算機上制作偽原創(chuàng )內容并脫機發(fā)布，從而節省大量時(shí)間. 同時(shí)，該軟件提供60天不令人滿(mǎn)意的退款保證. 點(diǎn)擊查看此軟件的開(kāi)發(fā)人員是一組SEO大師，他們結合了Google和Yahoo的外鏈算法來(lái)開(kāi)發(fā)此功能強大且出色的外鏈軟件，同時(shí)考慮了外鏈PR，OBL，FLAG等極端方面方面. 并且通過(guò)該系統，可以生成穩定且持續增長(cháng)的高質(zhì)量反鏈，例如指向.edu，.gov等網(wǎng)站的外部鏈接. 下載: 最經(jīng)典的SEO鏈輪解決方案

　　文章目錄
　　一個(gè). API
　　定義
　　API（應用程序編程接口，應用程序編程接口）是一些預定義的功能，或指軟件系統不同組件之間的協(xié)議. 目的是使應用程序和開(kāi)發(fā)人員能夠訪(fǎng)問(wèn)基于某些軟件或硬件的一組例程，而不必訪(fǎng)問(wèn)原創(chuàng )代碼或了解內部工作機制的細節.
　　使用方法
　　API使用一組非常標準的規則來(lái)生成數據，并且生成的數據以非常標準的方式進(jìn)行組織. 由于這些規則非常標準，因此一些簡(jiǎn)單的基本規則易于學(xué)習，因此您可以快速掌握API的用法. 但并非所有API都易于使用. 有些API有很多規則，而且非常復雜，因此您可以在使用前查看API的相關(guān)幫助文檔
　　API驗證
　　1）有些簡(jiǎn)單的操作不需要驗證. 是免費的API
　　2）大多數API都需要用戶(hù)提交和驗證. 提交驗證的主要目的是計算API調用的費用，這是一種常見(jiàn)的付費API. 例如: 圖靈的聊天機器人
　　2. 拖動(dòng)網(wǎng)項目案例數據采集（一）需求分析
　　通過(guò)數據采集，獲取對拉溝發(fā)布的專(zhuān)業(yè)職位的需求分析.
　?。?）數據分析和實(shí)驗結果首先分析網(wǎng)站的詳細信息頁(yè)面（此時(shí)關(guān)鍵字使用python）. 在真實(shí)的請求URL中，網(wǎng)頁(yè)將返回一個(gè)JSON字符串，我們需要解析該JSON字符串. 在頁(yè)面上獲取信息. 通過(guò)更改表單數據中pn的值來(lái)控制翻頁(yè). 從頁(yè)面的詳細信息頁(yè)面，我們需要獲取諸如“職務(wù)”，“職務(wù)說(shuō)明”，“職務(wù)要求”等信息.
　　1）首先，我們請求標頭信息
　　我們需要構造請求標頭的標頭信息. 如果未在此處構建，則很容易被網(wǎng)站識別為爬蟲(chóng)，因此拒絕了我們的請求
　　
　　2）表單信息
　　發(fā)送POST請求時(shí)需要包括的表單信息（表單數據），需要解析的頁(yè)碼和搜索關(guān)鍵字
　　3）返回JSON數據
　　我們可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)找到需要的信息，這些信息隨時(shí)都在-> positionResult->結果中，其中收錄工作地點(diǎn)，職位信息，公司名稱(chēng)等. 這些正是我們所需要的數據.
　　
　　相關(guān)代碼:
　　在配置文件中: （此文件的作用是: 當您以后要爬網(wǎng)其他類(lèi)別或修改相關(guān)參數時(shí)，可以直接在文件中對其進(jìn)行修改）
　　from fake_useragent import UserAgent
import requests
Host = 'www.lagou.com'
Origin = 'https://www.lagou.com'
Refer = 'https://www.lagou.com/jobs/list_python'
Connection = 'keep-alive'
Accept = 'application/json,text/javascript,*/*; q=0.01'
ua = UserAgent(verify_ssl=False)
ThreadCount = 50
csv_filename = 'filename.csv'
pages = 20
keyword = "python"
　　分析頁(yè)面的核心代碼:
　　 #需要導入的模塊
import time
import pandas as pd
import requests
from config import *
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import pprint
# 靈活配置日志級別，日志格式，輸出位置
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='lagou.log',
filemode='w')
# 獲取PositionID所在的頁(yè)面，返回的是json數據
def getPositionIDPage(url_start, url_parse, page=1, kd='python'):
# 構造請求頭（headers）
headers = {'User-Agent': ua.random,
'Host': Host,
'Origin': Origin,
'Referer': Refer,
'Connection': Connection,
'Accept': Accept,
'proxies': proxy}
# 構造表單
data = {
'first': False,
'pn': str(page),
'kd': kd
}
try:
# requests庫里面的session對象能夠幫助我們跨請求保持某些參數
# 也會(huì )在同一個(gè)session實(shí)例發(fā)出的所有請求之間保持cookies
# 創(chuàng )建一個(gè)session對象
session = requests.Session()
# 用session對象發(fā)出get 請求，設置cookies
session.get(url_start, headers=headers, timeout=3)
cookie = session.cookies
# 用session對象發(fā)出另一個(gè)請求post，獲取cookies，返回響應信息
response = session.post(url=url_parse,
headers=headers,
data=data)
time.sleep(1)
# 響應狀態(tài)碼是4XX客戶(hù)端錯誤，5XX 服務(wù)端響應錯誤，拋出異常
response.raise_for_status()
response.encoding = response.apparent_encoding
except Exception as e:
logging.error("頁(yè)面" + url_parse + "爬取失敗:", e)
else:
logging.info("頁(yè)面" + url_parse + "爬取成功" + str(response.status_code))
return response.json()
　　運行測試:
　　if __name__ == '__main__':
url_start = 'https://www.lagou.com/jobs/list_%s' % (keyword)
url_parse = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&needAddtionalResult=false'
content = getPositionIDPage(url_start, url_parse, page=page, kd=keyword)
pprint(content)
　　達到的效果:
　　
　　3. 抓取相關(guān)的職位信息
　　獲取所需職位的標簽，招聘信息的每一頁(yè)上都會(huì )有一個(gè)標簽
　　 positions = html['content']['positionResult']['result']
pprint.pprint(html)
df = pd.DataFrame(positions)
　　4. 商店信息
　　當我們找到所需的頁(yè)面信息并對其進(jìn)行爬網(wǎng)時(shí)，我們會(huì )將爬網(wǎng)的職位信息存儲在一個(gè)csv文件中
　　 def save_as_csv():
#開(kāi)啟進(jìn)程池
with ThreadPoolExecutor(ThreadCount) as pool:
#map方法： 可迭代對象傳入函數是從前到后逐個(gè)提取元素，并且將結果依次保存在results中。

results = pool.map(task, range(1, pages + 1))
# total_df：拼接所有的信息，（axis=0，代表列拼接）
total_df = pd.concat(results, axis=0)
total_df.to_csv(csv_filename, sep=',', header=True, index=False)
logging.info("文件%s 存儲成功" % (csv_filename))
return total_df
　　注意: 這里使用線(xiàn)程池方法來(lái)解析和保存
　　達到的效果:
　　
　　數據分析
　　成功抓取后，我們可以分析所擁有的數據并查看每個(gè)位置的統計信息
　　 import pandas as pd
from config import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 修改配置中文字字體和大小的修改
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 12

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_csv(csv_filename, encoding='utf-8')


def show_seconfd_type():
# 獲取職位類(lèi)別分類(lèi)，并分組統計
secondType_Series = df['secondType'].value_counts()
print(secondType_Series)
# 設置圖形大小
plt.figure(figsize=(10, 5))
secondType_Series.plot.bar()
plt.show()

#實(shí)習和全職的統計
def show_job_nature():
jobNature_Series = df['jobNature'].value_counts()
print(jobNature_Series)
plt.figure(figsize=(10, 5))
jobNature_Series.plot.pie()
plt.show()


# 獲取招聘公司
def show_company():
companyShortName_Series = df['companyShortName'].value_counts()
companyShortName_Series_gt5 = companyShortName_Series[companyShortName_Series > 2]
plt.figure(figsize=(10, 5))
companyShortName_Series_gt5.plot.bar()
plt.show()


if __name__ == '__main__':
show_seconfd_type()
show_job_nature()
show_company()
　　達到的效果:
　　
　　

　　在線(xiàn)工具地址: 百度地圖POI邊界數據采集工具
　　因為之前我已經(jīng)研究過(guò)AutoNavi地圖的POI數據邊界坐標的采集，其后面的界面過(guò)于不穩定，因此很難成功地采集數據. 此功能已被擱置一段時(shí)間. 最近，它在@entropy的幫助下完成. 使用百度地圖界面采集POI邊界函數. 但是，在此預先聲明下，無(wú)論是百度還是AutoNavi，每個(gè)都使用POI的ID來(lái)完成邊界坐標的采集. 相同的POI數據在A(yíng)utoNavi和百度上具有不同的ID. 因此，如果要使用百度采集邊界界面，則必須確?，F有的POI數據是通過(guò)百度POI界面采集的，并且具有ID字段. （總結: 不要使用AutoNavi界面采集的POI數據調用百度界面來(lái)爬坡邊界數據. ）
　　確定POI邊界數據采集的接口地址
　　https://map.baidu.com/%3Fnewma ... Bb%3D(12679382.095,2565580.38;12679884.095,2565907.38)&t=1573133634785
　　接口非常簡(jiǎn)單，不需要密鑰，可以通過(guò)GET請求調用它. 在參數中，您需要使用自己的POI ID替換uid =之后的字符串. 因此，打開(kāi)瀏覽器后可以看到結果，數據結構如下:
　　{
"content": {
"geo": "4|12674567.8667,2556549.714;12674700.0816,2556667.07656|1-12674700.0816,2556615.59082,12674663.0912,2556549.714,12674567.8667,2556601.53877,12674605.8561,2556667.07656,12674700.0816,2556615.59082;",
"uid": "207119787bb3c5c95d17c334"
},
"current_city": {
"code": 340,
"geo": "1|12697919.69,2560977.31;12697919.69,2560977.31|12697919.69,2560977.31;",
"level": 12,
"name": "深圳市",
"sup": 1,
"sup_bus": 1,
"sup_business_area": 1,
"sup_lukuang": 1,
"sup_subway": 1,
"type": 2,
"up_province_name": "廣東省"
},
"err_msg": "",
"hot_city": [
"北京市|131",
"上海市|289",
"廣州市|257",
"深圳市|340",
"成都市|75",
"天津市|332",
"南京市|315",
"杭州市|179",
"武漢市|218",
"重慶市|132"
],
"result": {
"data_security_filt_res": 0,
"error": 0,
"illegal": 0,
"login_debug": 1,
"qid": "",
"region": "0",
"type": 10,
"uii_qt": "poi_profile",
"uii_type": "china_main"
},
"uii_err": 0
}
　　current_city的地理位置是我們需要查找的POI數據的邊界坐標，其余就是如何解析此數據. 但應注意，此坐標系是bd09mc（百度墨卡托公制坐標）. 坐標系描述可以參考
　　http://lbs.baidu.com/index.php ... trans
　　因此數據需要稍后轉換為百度經(jīng)緯度坐標.
　　用于基于UID獲取邊界數據并進(jìn)行簡(jiǎn)單分析的代碼參考:
　　def get_boundary_by_uid(uid):
bmap_boundary_url = 'https://map.baidu.com/?newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=direct&pcevaname=pc4.1&qt=ext&uid=' + uid + '&c=340&ext_ver=new&tn=B_NORMAL_MAP&nn=0&auth=fw9wVDQUyKS7%3DQ5eWeb5A21KZOG0NadNuxHNBxBBLBHtxjhNwzWWvy1uVt1GgvPUDZYOYIZuEt2gz4yYxGccZcuVtPWv3GuxNt%3DkVJ0IUvhgMZSguxzBEHLNRTVtlEeLZNz1%40Db17dDFC8zv7u%40ZPuxtfvSulnDjnCENTHEHH%40NXBvzXX3M%40J2mmiJ4Y&ie=utf-8&l=19&b=(12679382.095,2565580.38;12679884.095,2565907.38)&t=1573133634785'
s = requests.Session()
s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3))
s.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3))
data = s.get(url=bmap_boundary_url, timeout=5, headers={"Connection": "close"})
data = data.text
data = json.loads(data)
content = data['content']
if not 'geo' in content:
return None
geo = content['geo']
i = 0
strsss = ''
for jj in str(geo).split('|')[2].split('-')[1].split(','):
jj = str(jj).strip(';')
if i % 2 == 0:
strsss = strsss + str(jj) + ','
else:
strsss = strsss + str(jj) + ';'
i = i + 1
return strsss.strip(";")
　　調用百度Map API進(jìn)行坐標轉換
　　http://lbsyun.baidu.com/index. ... ition
　　需要注意的是，該界面只能將其他坐標系中的數據轉換為百度的公制坐標系和百度的經(jīng)緯度坐標系，而不能反轉.
　　http://api.map.baidu.com/geoco ... 2.343,232.34&from=6&to=5&ak=百度密鑰
　　其中from = 6＆to = 5表示從百度度量坐標系轉換為百度經(jīng)緯度坐標系. 有關(guān)詳細信息，請參閱官方文檔.
　　def transform_coordinate_batch(coordinates):
req_url = 'http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/?coords='+coordinates+'&from=6&to=5&ak=' + bmap_key
s = requests.Session()
s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3))
s.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3))
data = s.get(req_url, timeout=5, headers={"Connection": "close"}) # , proxies=proxies
data = data.text
data = json.loads(data)
coords = ''
if data['status'] == 0:
result = data['result']
if len(result) > 0:
for res in result:
lng = res['x']
lat = res['y']
coords = coords + ";" + str(lng) + "," + str(lat)
return coords.strip(";")
　　最終數據
　　當前獲得的邊界數據格式如下:
　　113.85752917167422,22.512113353880437;113.85719688487298,22.51156349239119;113.8563414779429,22.51199606423422;113.8566827388162,22.512543094177662;113.85752917167422,22.512113353880437
　　現在您有了數據，其余的操作很簡(jiǎn)單. 這主要取決于您自己的需求. 如果需要在A(yíng)RCGIS中顯示區域數據，則需要再次進(jìn)行處理. 結果示例:
　　
　　在分析之下: uid是POI的ID，數字是自增的，暫時(shí)無(wú)用，一個(gè)uid對應于多個(gè)x，y對，一個(gè)x，y是一個(gè)點(diǎn)坐標，并且連接了多個(gè)點(diǎn)坐標形成多邊形表面數據.
　　file_name = 'data/boundary_result_wgs84 - polygon.csv'
csv_file = pd.read_csv(file_name, encoding='gbk')
a_col = []
data_csv = {}
numbers, xs, ys, uids = [], [], [], []
index = 1
for i in range(len(csv_file)):
boundary = str(csv_file['boundary'][i])
uid = str(uuid.uuid4()).replace('-', '')
if boundary is not '':
for point in boundary.split(";"):
lng = point.split(",")[0]
lat = point.split(",")[1]
xs.append(lng)
ys.append(lat)
numbers.append(index)
uids.append(uid)
index = index + 1
data_csv['number'] = numbers
data_csv['x'] = xs
data_csv['y'] = ys
data_csv['uid'] = uids
df = pd.DataFrame(data_csv)
df.to_csv(os.getcwd() + os.sep + 'data/polygon-shape.csv', index=False, encoding='gbk')
　　請務(wù)必閱讀
　　目前，POI邊界坐標的采集已成為在線(xiàn)工具. 如果您有興趣，可以嘗試一下. 地址: 百度地圖POI邊界采集工具
　　上傳需要采集的POI ID的CSV文件并申請了百度地圖密鑰后，即可采集到相應的邊界數據！請注意，最好不要在一次上傳中上傳太多數據.

　　由于該實(shí)驗室項目需要上海的POI數據，因此百度沒(méi)有在一個(gè)圓圈內找到任何下載資源. 因此，我引用了此博客并親自對其進(jìn)行了爬網(wǎng).
　　我對Python很熟悉，因此我將分享在此編寫(xiě)的Python版本的實(shí)現過(guò)程.
　　獲取百度POI數據的方法是構造一個(gè)關(guān)鍵字搜索網(wǎng)址，并請求該網(wǎng)址獲取返回的json數據.
　　人民廣場(chǎng)＆c = 289＆pn = 0
　　wd: 搜索關(guān)鍵字
　　c: 城市代碼
　　pn: 頁(yè)碼（返回結果可能有多個(gè)頁(yè)面）
　　這種請求數據的方法的優(yōu)點(diǎn)在于似乎沒(méi)有次數限制.
　　兩個(gè)步驟:
　　1. 準備搜索關(guān)鍵字
　　關(guān)鍵字源網(wǎng)站:
　　1）選擇城市: 上海
　　2）POI有很多類(lèi)別:
　　
　　我的目標是獲取詳細的POI關(guān)鍵字.
　　首先獲取每個(gè)類(lèi)別的URL，并將其保存在keyword-1.txt文件中:
　　import urllib2
import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import json
def write2txt(data,filepath):
with open(filepath,'a') as f:
for d in data:
f.write(d.encode('gbk'))
def example3_bs4():
request = urllib2.Request('http://poi.mapbar.com/shanghai/')
page = urllib2.urlopen(request)
data = page.read()
data = data.decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(data,'html.parser')
tags = soup.select('a')
res = [ t['href']+'|'+t.get_text()+'\n' for t in tags]
#print res
write2txt(res,'keyword-1.txt')
　　3）獲取每個(gè)類(lèi)別下的詳細POI關(guān)鍵字
　　每個(gè)類(lèi)別下都有更詳細的POI數據:
　　
　　關(guān)鍵字保存在keyword-2.txt文件中
　　def getKeyWords():
with open('keyword-1.txt') as f:
for line in f:
url,wd=line.decode('gbk').split('|')
print url,wd
request = urllib2.Request(url)
page = urllib2.urlopen(request)
data = page.read().decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(data,'html.parser')
tags = soup.select('dd a')
res = [wd[:-1]+'|'+t['href']+'|'+t.get_text()+'\n' for t in tags]
print len(res)
write2txt(res,'keyword-2.txt')
　　2，模擬關(guān)鍵字搜索
　　結構類(lèi)似于此:
　　人民廣場(chǎng)＆c = 289＆pn = 0
　　網(wǎng)址.
　　您可以在瀏覽器中查看此url返回的結果，并使用它來(lái)查看json字符串的結構:
　　
　　我需要的信息是內容. 您可以看到內容中有一個(gè)數組. 其中的每個(gè)對象都是一個(gè)poi信息，而10個(gè)對象是1頁(yè). 如果需要多個(gè)頁(yè)面，可以在url中設置pn =頁(yè)面編號.
　　我只在這里使用第一頁(yè).
　　def getPOI():
with open('keyword-2.txt') as f:
for line in f:
data = []
Type,url,wd = line[:-1].split(',')
#print Type,url,wd
url = 'http://map.baidu.com/?newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=direct&pcevaname=pc4.1&qt=s&da_src=searchBox.button&wd=%s&c=289&pn=0'%urllib.quote(wd)
request = urllib2.Request(url)
try:
page = urllib2.urlopen(request)
res = json.load(page)
if 'content' in res:
contents = res['content']
if 'acc_flag' in contents[0]:
for d in contents:
x, y = float(d['diPointX']), float(d['diPointY'])
ss = "http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/?coords=%s,%s&from=6&to=5&ak=你的開(kāi)發(fā)者秘鑰"%(x/100.0,y/100.0)
pos = json.load(urllib2.urlopen(ss))
if pos['status']==0:
x, y = pos['result'][0]['x'], pos['result'][0]['y']
tel = ''
if 'tel' in d:
tel = d['tel']
data.append(d['addr']+'|'+d['area_name']+'|'+d['di_tag']+'|'+d['std_tag']+'|'+tel+'|'+d['name']+'|'+str(x)+'|'+str(y)+'\n')
if data:
write2txt(data,'poi_info.txt')
except:
print 'http error'
　　請注意，此處的坐標轉換api需要申請百度開(kāi)發(fā)者密鑰，每天的轉換限制為100,000.
　　最后，我僅抓取了18萬(wàn)個(gè)POI數據，足夠用于該項目.
　　參考博客:
　　獲取百度地圖POI數據:

　　黑帽SEO的主要方法是什么？
　　1. 內容作弊內容作弊的目的是仔細修改或調整網(wǎng)頁(yè)的內容，以便網(wǎng)頁(yè)可以獲得與搜索引擎排名中與其網(wǎng)頁(yè)不相稱(chēng)的排名. 搜索引擎排名算法通常包括內容相似度計算和鏈接重要性計算. 內容欺騙是通過(guò)增加內容相似度計算的分數來(lái)獲得最終的高排名. 實(shí)質(zhì)是故意增加目標詞的頻率. 常見(jiàn)的內容作弊方法如下: 1.關(guān)鍵字重復對于作弊者關(guān)注的目標關(guān)鍵字，頁(yè)面內容中設置了大量的重復項. 由于單詞頻率是搜索引擎相似度計算中必須考慮的因素，因此關(guān)鍵字重復本質(zhì)上會(huì )通過(guò)增加目標關(guān)鍵字的單詞頻率來(lái)影響搜索引擎內容相似度排名. 2.使用不相關(guān)的查詢(xún)詞作弊為了吸引盡可能多的搜索流量，作弊者在頁(yè)面內容中添加了許多與頁(yè)面主題無(wú)關(guān)的關(guān)鍵字. 這本質(zhì)上是一種單詞頻率作弊，即原創(chuàng )關(guān)鍵字頻率為0. 對于非0.3，圖像替代標簽文本作弊替代標簽最初用作圖片的描述信息，通常不會(huì )顯示在HTML頁(yè)面，除非用戶(hù)將鼠標放在圖片上. 但是搜索引擎將使用此信息，因此一些作弊者會(huì )用作弊詞匯填充alt標簽的內容，以達到吸引更多搜索流量的目的. 4.網(wǎng)站標題作弊. Web標題作為描述網(wǎng)頁(yè)內容的摘要信息，是判斷網(wǎng)頁(yè)主題的非常重要的啟發(fā)式因素. 因此，搜索引擎在計算相似性分數時(shí)往往會(huì )增加標題詞的權重. 作弊者利用這一優(yōu)勢，將與頁(yè)面主題無(wú)關(guān)的目標詞重復放置在標題位置，以獲得更高的排名. 5.網(wǎng)頁(yè)上的重要標簽作弊網(wǎng)頁(yè)與普通的文本格式不同，它們具有HTML標簽，并且一些標簽表示強調內容重要性的重要性，例如使用API??和RSS的粗體標記第6段，內容標記1. 和其他方式，是指通過(guò)采集他人博客內容而生成的內容，并放置在您自己的網(wǎng)站或博客上； 2.使用段落拼接，關(guān)鍵字和普通文章（主要是小說(shuō)）被截取以形成片段. 沒(méi)有實(shí)際意義的文章； 3.工具自動(dòng)生成的大量劣質(zhì)重復信息內容； 4.只需將他人的原創(chuàng )內容復制到您自己的網(wǎng)站或博客中即可.
　　什么是黑帽SEO？
　　常用的黑帽SEO如下: 關(guān)鍵字填充，這是人們最常用的技術(shù)之一
　　優(yōu)化關(guān)鍵字時(shí)，許多人僅出于一種目的累積關(guān)鍵字，只是為了增加關(guān)鍵字的頻率并增加關(guān)鍵字的密度. 在網(wǎng)頁(yè)代碼中，元標記，標題（尤其是This），注釋和圖片ALT重復了一個(gè)特定的關(guān)鍵字，這使關(guān)鍵字的密度非常高，但是如果不發(fā)現它，將會(huì )有很好的效果.
　　重定向
　　此方法是在網(wǎng)頁(yè)代碼中使用刷新標簽，metarefresh，java和js技術(shù). 用戶(hù)進(jìn)入頁(yè)面時(shí)，使用這些功能可以使他快速跳至其他頁(yè)面. 這樣，重定向使搜索引擎和用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面不一致. 必須注意這一點(diǎn). 由于這個(gè)作者曾經(jīng)有一個(gè)網(wǎng)站. 斷電已經(jīng)很長(cháng)時(shí)間了.
　　轟炸
　　剛開(kāi)始seo的新手經(jīng)常會(huì )認為注冊多個(gè)域名并同時(shí)連接到主要網(wǎng)站可以提高主要網(wǎng)站的PR！如果這些域名擁有自己的網(wǎng)站，那就沒(méi)有問(wèn)題！但是，如果這些域名只有幾個(gè)內容，或者指向主站點(diǎn)的某個(gè)頁(yè)面，那么搜索引擎就會(huì )認為這是一種欺騙！
　　假冒關(guān)鍵字太多
　　許多網(wǎng)站會(huì )將許多與此網(wǎng)站無(wú)關(guān)的關(guān)鍵字添加到自己的網(wǎng)站中. 通過(guò)在meta中設置與網(wǎng)站內容不相關(guān)的關(guān)鍵字，它們可以欺騙搜索引擎進(jìn)行收錄和用戶(hù)點(diǎn)擊. 這是一種不太正式的優(yōu)化方法，但是作者談?wù)摰氖清e誤的關(guān)鍵字太多，并且經(jīng)常更改頁(yè)面標題來(lái)增加此關(guān)鍵字，因此這兩種方法都極有可能受到懲罰并降低排名（后者更為嚴重）
　　重復注冊
　　這是一種相對卑鄙的作弊方法，違反了網(wǎng)站提交紀律. 他打破了時(shí)限，并在短時(shí)間內反復向同一搜索引擎提交了網(wǎng)頁(yè).
　　不可見(jiàn)的文字和鏈接
　　為了增加關(guān)鍵字的出現頻率，在網(wǎng)頁(yè)上特意放置了一部分收錄與背景顏色相同的密集關(guān)鍵字的文本. 訪(fǎng)客看不到它，但是搜索引擎可以找到它. 類(lèi)似的方法還包括超小文本，文本隱藏層等手段. 這也是網(wǎng)站降級的常見(jiàn)原因. 實(shí)際上，其中許多都不是自己提供的，但是一些出售黑鏈的人會(huì )暗中加價(jià). 這是為了增強網(wǎng)站管理員的預防意識.
　　垃圾鏈接
　　添加大量鏈接機制，這意味著(zhù)由大量網(wǎng)頁(yè)交叉鏈接組成的網(wǎng)絡(luò )系統. 一旦被搜索引擎發(fā)現，這些作弊方法將立即成為K個(gè)站點(diǎn). 我希望seoers會(huì )在平時(shí)進(jìn)行優(yōu)化. 有意或無(wú)意地，您必須注意您是否違反了這些作弊方法. 為了提高搜索排名，吸引人們點(diǎn)擊，重復關(guān)鍵字，在博客和論壇中發(fā)布大量指向不相關(guān)內容的鏈接，這些鏈接也稱(chēng)為垃圾郵件鏈接.
　　掃描網(wǎng)頁(yè)
　　誘騙行為也是SEO中使用的一種欺騙性技術(shù). 指創(chuàng )建兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)（一個(gè)優(yōu)化頁(yè)面和一個(gè)普通頁(yè)面），然后將優(yōu)化頁(yè)面提交給搜索引擎，然后當該優(yōu)化頁(yè)面被搜索引擎索引時(shí)，普通頁(yè)面將替換該網(wǎng)頁(yè). 考慮長(cháng)期利益，不要嘗試.
　　橋梁頁(yè)面或門(mén)口頁(yè)面
　　大多數橋接頁(yè)面是由軟件生成的. 可以想象，生成的文本很雜亂，一無(wú)所有. 如果它是由某人撰寫(xiě)的實(shí)際上收錄關(guān)鍵字的文章，則它不是過(guò)渡頁(yè).
　　當前常用的方法:
　　01，站組02，關(guān)鍵字填充
　　來(lái)吧03，隱藏文本源
　　04. 交易鏈接
　　05. 鏈接農場(chǎng)
　　Zhi 06，鏈輪
　　07，大量發(fā)布
　　08、301批處理重定向
　　09. 橋接頁(yè)面，跳轉
　　10. 隱藏頁(yè)面
　　11. 批量采集
　　12，PR劫持
　　等等（仍然有很多大師在學(xué)習或使用...）
　　黑帽SEO怎么做？
　　1）網(wǎng)站遭到攻擊
　　我們必須高度重視網(wǎng)站的健康狀況，并定期備份網(wǎng)站內容，以防止網(wǎng)站受到特洛伊木馬等的攻擊或黑客攻擊. 如果網(wǎng)站受到攻擊，搜索引擎將迅速識別它，同時(shí)會(huì )降低您的網(wǎng)站得分，這可能會(huì )導致您將權限降級為k個(gè)電臺.
　?。?）刷流
　　如果您的網(wǎng)站被搜索引擎降級，則必須回憶一下您最近是否使用某些軟件來(lái)減少流量，從而導致欺騙搜索引擎的行為. 通常，有些網(wǎng)站管理員會(huì )使用流量寶藏和向導之類(lèi)的工具來(lái)掃描網(wǎng)站流量，以便用戶(hù)或搜索引擎認為您的站點(diǎn)有大量訪(fǎng)問(wèn)并引起關(guān)注. 但是，這些都是SEO中的黑帽技術(shù)，因此不理想. 刷牙是短期的. 如果突然停止，您的流量將直線(xiàn)下降，引起很大的反應.
　?。?）大量購買(mǎi)黑鏈子
　　您的網(wǎng)站上有黑鏈接，搜索引擎不會(huì )立即懲罰您，因為搜索引擎無(wú)法知道誰(shuí)是真正的罪魁禍首. 但是，如果您購買(mǎi)了大量黑鏈，但這些網(wǎng)站與您的網(wǎng)站之間的關(guān)聯(lián)性也很差，那么搜索引擎將迅速識別您，并立即將您的權限減少到k個(gè)網(wǎng)站.
　?。?）在鏈外批量發(fā)布
　　實(shí)際上，許多人使用黑帽技術(shù)來(lái)優(yōu)化其網(wǎng)站，并且他們將使用大量發(fā)布的方式. 使用某些軟件瘋狂地將內容分發(fā)到各個(gè)地方，很容易引起較低的內容相關(guān)性，并且發(fā)布時(shí)間和內容非常接近. 這也是搜索引擎經(jīng)常通過(guò)降低功耗來(lái)進(jìn)行攻擊的現象.
　?。?）多種作弊技巧
　　為了進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)站，很多人會(huì )故意向網(wǎng)站添加一些隱藏鏈接，或者通過(guò)減小字體大小來(lái)作弊等. 這也很容易導致搜索引擎將您的權限降低到k. 站.
　　實(shí)際上沒(méi)有辦法回答這個(gè)問(wèn)題.
　　禁止戴黑帽子，搜索引擎不建議戴黑帽子.
　　我戴了一頂黑帽子，我想知道它是否會(huì )被搜索引擎發(fā)現. 這只能由智者和仁者看到. 內部
　　此外，有一件事是，影響排名的所有因素都是由黑帽子造成的. 戴黑帽子不一定會(huì )發(fā)生什么事情.
　　例如，外部鏈接，到處購買(mǎi)各種外部鏈接是一種非常清晰的黑帽技巧. 但是，購買(mǎi)不出售鏈接和優(yōu)質(zhì)內部鏈接的網(wǎng)站是外部鏈接的黑帽技術(shù).
　　黑帽seo需要具備哪些技術(shù)？黑帽seo技術(shù)在2017年排名快速
　　首先，黑帽SEO和白帽SEO之間的區別
　　黑帽SEO: 所有不符合搜索引擎優(yōu)化規范的作弊方法均屬于黑帽SEO；
　　白帽SEO: 所有符合用戶(hù)體驗和搜索引擎規范的優(yōu)化方法均屬于白帽SEO；
　　第二，黑帽SEO技術(shù)的特征
　　1. 錨定文字轟炸
　　頁(yè)面沒(méi)有相關(guān)內容，但是有很多指向該頁(yè)面的錨文本. 例如，著(zhù)名的“ Google炸彈”，大量美國公民使用“ miserablefailure”（失?。?，并在白宮網(wǎng)站上可以控制的頁(yè)面上鏈接到布什個(gè)人主頁(yè)的超鏈接. 兩個(gè)月后，當在白宮的Google布什個(gè)人主頁(yè)上搜索“ miserablefailure”時(shí)，其搜索量上升到了頂部. 實(shí)際上，布什的個(gè)人主頁(yè)上沒(méi)有任何有關(guān)“嚴重失敗”的信息.
　　2. 網(wǎng)站內容采集
　　使用某些程序自動(dòng)采集Internet上的某些文本，然后在自動(dòng)處理一個(gè)簡(jiǎn)單的程序后將其發(fā)布到網(wǎng)站（采集站）上. 用戶(hù)體驗極差，但是由于頁(yè)面數量眾多，并且搜索引擎算法不是特別完美，因此經(jīng)常會(huì )有頁(yè)面具有排名，這反過(guò)來(lái)又帶來(lái)了訪(fǎng)問(wèn)量，然后用戶(hù)點(diǎn)擊了他們放置的廣告獲得利益. 實(shí)際上，它并沒(méi)有為用戶(hù)帶來(lái)有用的價(jià)值.
　　3，集體作弊
　　使用軟件將您自己的鏈接發(fā)布到某些網(wǎng)站，并在短時(shí)間內獲得大量外部鏈接. 如今，外部鏈接在SEO中的作用越來(lái)越小，這種方法在當今的SEO中將不會(huì )發(fā)揮太大作用.
　　4，掛馬
　　為了達到某種目的，請通過(guò)某種方式進(jìn)入網(wǎng)站并在該網(wǎng)站上安裝特洛伊木馬程序. 不僅網(wǎng)站鏈接到馬，而且更重要的是，該網(wǎng)站的用戶(hù)還存在中毒計算機的風(fēng)險，從而導致該網(wǎng)站的用戶(hù)體驗極差.
　　5. 網(wǎng)站黑鏈
　　簡(jiǎn)單的理解是不正確的鏈接，該鏈接通常對用戶(hù)不可見(jiàn)，但可以被搜索引擎看到. 通常，網(wǎng)站的后端被黑客攻擊，并且鏈接到其他網(wǎng)站的鏈接被掛斷. 盡管這些鏈接在頁(yè)面上不可見(jiàn)，但是可以被搜索引擎抓取. 網(wǎng)站的黑色鏈接是我們在進(jìn)行SEO時(shí)經(jīng)常遇到的情況. ，如果網(wǎng)站被黑客入侵，該怎么辦？如果您的網(wǎng)站被黑了，崔鵬瀚的SEO網(wǎng)站有一個(gè)更好的處理方法，所以您不妨看看.
　　6. 其他黑帽SEO技術(shù)
　　一些經(jīng)過(guò)證明的黑帽SEO通常是由一些技術(shù)專(zhuān)家完成的，但是他們通常不敢公開(kāi)這種方法，因為小型作弊搜索引擎通常不會(huì )調整算法，但是在影響擴大之后，這是另一回事.
　　摘要: 黑帽SEO屬于SEO作弊. 一旦被搜索引擎發(fā)現，這種行為將給網(wǎng)站帶來(lái)災難. 崔鵬瀚建議，如果您打算優(yōu)化網(wǎng)站并從中獲利，那么請記住，您不應該在任何時(shí)候使用黑帽SEO方法，因為這不會(huì )對網(wǎng)站造成損害.
　　黑帽SEO有幾種可用的方法？
　　有很多方法，核心事情沒(méi)有改變，站群還是不錯的，但是現在每個(gè)人都沒(méi)有這樣玩，通常你會(huì )用油彩云單頁(yè)外殼站群管理軟件，回答或租用某些以寄生蟲(chóng)形式出現的高重量網(wǎng)站的目錄. 只要符合用戶(hù)習慣，就可以使用.
　　是否根據您的目的選擇了黑帽百和白帽搜索引擎優(yōu)化技術(shù). 具體來(lái)說(shuō)，黑帽首付確實(shí)具有短期利益，某些企業(yè)服務(wù)僅需要這種短期服務(wù)，例如一些對時(shí)間敏感的企業(yè). 白帽子是所謂的釣大魚(yú)的長(cháng)線(xiàn). 一個(gè)期望. 黑帽方法很多，例如關(guān)鍵字累積，橋接頁(yè)面，隱藏文本，隱藏鏈接，隱藏頁(yè)面，鏈接服務(wù)器場(chǎng)，Google炸彈，頁(yè)面擴展方法，百科全書(shū)欺騙方法等. 如果您不想被搜索很長(cháng)一段時(shí)間，使用白帽seo方法.
　　如何做黑帽搜索引擎優(yōu)化
　　White hat SEO是一種公平的方法，它使用符合主流搜索引擎發(fā)布準則的SEO優(yōu)化方法. 它與黑帽seo相反. 白帽SEO一直被視為行業(yè)中最好的SEO技術(shù). 它在避免所有風(fēng)險的同時(shí)進(jìn)行操作，同時(shí)避免與搜索引擎的發(fā)行政策發(fā)生任何沖突. 這也是SEOer從業(yè)人員的最高職業(yè)道德. 標準.
　　黑帽seo意味著(zhù)作弊. 黑帽seo方法不符合主流搜索引擎發(fā)布準則. 黑帽SEO盈利能力的主要特征是短期抵消和用于短期利益的作弊方法. 同時(shí)，由于搜索引擎算法的變化，他們隨時(shí)面臨罰款.
　　白帽seo或黑帽seo并沒(méi)有精確的定義. 一般來(lái)說(shuō)，所有作弊方法或某些可疑方法都可以稱(chēng)為黑帽SEO. 例如，隱藏的網(wǎng)頁(yè)，關(guān)鍵字填充，垃圾郵件鏈接，橋接頁(yè)面等.
　　黑帽SEO可以快速帶來(lái)一定的排名和用戶(hù)量，但這通常是K的結果. 一旦為K，恢復期將至少需要半年. 其次，對品牌不利. 的結果.

　　
　　在微信公眾號中撰寫(xiě)文章時(shí)，通常會(huì )采集其他文章以供參考，以便您可以使用官方帳號中的文章采集器. 官方帳戶(hù)文章采集者的特征是什么？采集器如何采集微信文章？今天，Tuotu Data將對其進(jìn)行介紹.
　　
　　官方帳戶(hù)文章采集者
　　官方帳戶(hù)文章采集器的特征和功能
　　云采集
　　5000個(gè)云服務(wù)器，24 * 7高效且穩定的集合以及API，可無(wú)縫連接到內部系統并定期同步數據.
　　智能采集
　　提供各種Web采集策略和支持資源，以幫助整個(gè)采集過(guò)程實(shí)現數據完整性和穩定性.
　　適用于整個(gè)網(wǎng)絡(luò )
　　您可以在看到它時(shí)采集它，無(wú)論是文本，圖片還是鐵巴論壇，它都支持所有業(yè)務(wù)渠道的抓取工具，以滿(mǎn)足各種采集需求.
　　大型模板
　　內置了數百個(gè)網(wǎng)站數據源，涵蓋了多個(gè)行業(yè)，您可以通過(guò)簡(jiǎn)單的設置快速而準確地獲取數據.
　　易于使用
　　無(wú)需學(xué)習爬蟲(chóng)編程技術(shù)，您可以通過(guò)三個(gè)簡(jiǎn)單的步驟輕松獲取Web數據，支持多種格式的一鍵導出，并快速導入數據庫.
　　穩定高效
　　分布式云集群服務(wù)器和多用戶(hù)協(xié)作管理平臺的支持可以靈活地安排任務(wù)并平穩地抓取大量數據.
　　直觀(guān)的點(diǎn)擊，易于使用
　　流程圖模式: 您只需要根據軟件提示單擊頁(yè)面即可，這完全符合人們?yōu)g覽Web的思維方式，并且可以通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟生成復雜的采集規則. 結合智能識別算法，可以輕松采集任何Web數據.
　　可以模擬操作: 輸入文本，單擊，移動(dòng)鼠標，下拉框，滾動(dòng)頁(yè)面，等待加載，循環(huán)操作和判斷條件等.
　　支持多種數據導出方法
　　采集的結果可以本地導出，支持TXT，EXCEL，CSV和HTML文件格式，還可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL，MongoDB，SQL Server，PostgreSQL）供您使用.
　　強大的功能，提供企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供了豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性還是采集效率，都能滿(mǎn)足個(gè)人，團隊和企業(yè)的采集需求.
　　豐富的功能: 定時(shí)采集，自動(dòng)導出，文件下載，加速引擎，按組啟動(dòng)和導出，Webhook，RESTful API，SKU和電子商務(wù)大圖的智能識別等.
　　官方帳戶(hù)文章采集者如何采集微信文章？
　　A: 關(guān)鍵字批量搜索集合
　　您可以分批粘貼關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，選擇內容采集的日期，可以偽原創(chuàng )標題和內容，并確定文章是否為原創(chuàng )，并支持將一篇文章分發(fā)到網(wǎng)站上
　　對于某些SEO，它在標題或內容中添加了長(cháng)尾單詞的隨機插入. 您可以下載帶有索引的長(cháng)尾單詞并將其導入以獲取流量
　　B: 通過(guò)指定的官方帳戶(hù)收款
　　您可以通過(guò)官方帳戶(hù)排名或自己搜索行業(yè)的官方帳戶(hù)，然后將其粘貼. 其他功能與第一項相同，并且仍然可用. 例如，您是一家教育或稅收公司，并且是專(zhuān)業(yè)的SEO. 通過(guò)此功能或高質(zhì)量的原創(chuàng )文章吸引流量
　　C: 熱門(mén)行業(yè)的集合
　　根據行業(yè)分類(lèi)，其功能與第一項相同
　　D: 自動(dòng)采集和發(fā)布
　　自動(dòng)采集和發(fā)布仍然是對關(guān)鍵字的批量搜索，其他功能未在圖中顯示. 關(guān)鍵是有好處. 不同的關(guān)鍵字或微信集合可以選擇全部. 它將繼續按順序采集，例如: 您有10列，然后可以為每列設置與列相關(guān)的單詞采集和存儲. 第一個(gè)采集完成后，它將自動(dòng)執行第二個(gè)列的采集和存儲.
　　
　　官方帳戶(hù)文章采集者
　　如何從其他微信公眾號采集文章到微信編輯器？
　　方法/步驟
　　一個(gè)，獲取文章鏈接
　　計算機用戶(hù)可以直接在瀏覽器地址欄中復制所有文章鏈接.
　　移動(dòng)用戶(hù)可以單擊右上角的菜單按鈕，選擇“復制鏈接”，然后將鏈接發(fā)送到計算機.
　　第二，單擊按鈕以采集文章
　　小螞蟻編輯器的文章采集功能有兩個(gè)入口:
　　1. 編輯菜單右上角的“采集文章”按鈕；
　　2. 右側功能按鈕底部的“采集文章”按鈕
　　3. 粘貼文章鏈接，然后單擊以采集
　　采集完成后，您可以編輯和修改文章.
　　通過(guò)以上內容，我們了解了官方帳戶(hù)文章采集者的特征和功能. 可以看出，官方帳戶(hù)文章采集器的功能非常強大和全面.

　　關(guān)于小程序開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗以及過(guò)程中遇見(jiàn)的“坑”在我們團隊之前的小程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗系列文章中早已介紹的差不多了，大數據時(shí) ...
　　關(guān)于小程序開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗以及過(guò)程中遇見(jiàn)的“坑”在我們團隊之前的小程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗系列文章中早已介紹的差不多了，大數據時(shí)代，一個(gè)產(chǎn)品勝敗的背后須要用大量的數據去剖析驗證。本期就和你們一起探求下，微信小程序是怎樣進(jìn)行數據采集與剖析的，當然還有過(guò)程中的“坑”。
　　本文部份示例來(lái)自于「大眾點(diǎn)評點(diǎn)餐」小程序的菜單頁(yè)面。
　　所有內容基于2017年3月2日為止的官方api陌陌官方采集平臺介紹
　　微信小程序公眾平臺目前提供了一套官方的數據采集分析平臺。
　　官方api：
　　就目前小程序公測版官方提供了以下幾種數據剖析：
　　概況：提供小程序關(guān)鍵指標趨勢以及top頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)數據，快速了解小程序發(fā)展概況；(不需要自動(dòng)配置，官方默認采集)
　　訪(fǎng)問(wèn)剖析：提供小程序用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源、規模、頻次、時(shí)長(cháng)、深度以及頁(yè)面詳情等數據，具體剖析用戶(hù)新增和活躍情況；(不需要自動(dòng)配置，官方默認采集)
　　實(shí)時(shí)統計：提供小程序實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)數據，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)監控需求；(不需要自動(dòng)配置，官方默認采集)
　　自定義剖析：配置自定義上報，精細跟蹤用戶(hù)在小程序內的行為，結合用戶(hù)屬性、系統屬性、事件屬性進(jìn)行靈活多維的風(fēng)波剖析和漏斗剖析，滿(mǎn)足小程序的個(gè)性化剖析需求；(內側中通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，需要單獨申請開(kāi)通權限能夠使用)
　　具體數據可通過(guò)使用小程序管理員帳號登入然后查看。
　　前3種形式都是小程序手動(dòng)采集，不需要開(kāi)發(fā)者任何的人為操作，在陌陌官方文檔中都有詳盡說(shuō)明了，這邊就不再探討
　　本文主要結合「大眾點(diǎn)評點(diǎn)餐」小程序來(lái)看下第4種-自定義剖析能做哪些
　　自定義剖析
　　自定義剖析就是傳統意義上的埋點(diǎn)，用戶(hù)可以自行設置希望上報的數據，通過(guò)這種數據來(lái)剖析你希望得到的結果。
　　微信官方的自定義剖析使用了當下比較流行的無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)，通過(guò)陌陌后臺配置錨點(diǎn)并實(shí)時(shí)下發(fā)到客戶(hù)端生效，無(wú)需在代碼中自動(dòng)加入埋點(diǎn)代碼，并且因為小程序發(fā)版有初審機制，如果自動(dòng)埋一次點(diǎn)就須要重新審問(wèn)，成本將會(huì )十分高，所以采用無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)是十分適合于小程序的場(chǎng)景。
　　但從目前「大眾點(diǎn)評點(diǎn)餐」小程序中測試出來(lái)，目前公測版本的自定義剖析（截止2017年3月2日）對代碼本身設計與書(shū)寫(xiě)的要求比較嚴苛，數據采集需要與頁(yè)面page的data做到關(guān)聯(lián)，在個(gè)別場(chǎng)景下會(huì )出現比較無(wú)法滿(mǎn)足的情況。
　　接下來(lái)使我們瞧瞧實(shí)現一個(gè)自定義風(fēng)波的步驟：
　　1. 首先使用管理員帳號登入公眾平臺后臺，找到自定義剖析(前面提及，需要單獨申請，否則看不到入口)2. 如果第一次使用的話(huà)，事件列表為空，點(diǎn)擊新增風(fēng)波，填入打點(diǎn)風(fēng)波的中英文名稱(chēng)3. 接下來(lái)是最關(guān)鍵的風(fēng)波配置
　　動(dòng)作的各項含意如下：(轉自陌陌小程序官方api)
　　trigger，觸發(fā)條件:
　　click 點(diǎn)擊時(shí)觸發(fā)，必須指定page和element
　　enterPage 進(jìn)入頁(yè)面時(shí)觸發(fā)，必須指定page
　　leavePage 離開(kāi)頁(yè)面時(shí)觸發(fā)通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，必須指定page
　　pullDownRefresh 下拉刷新時(shí)觸發(fā)，必須指定page
　　launch 加載小程序時(shí)觸發(fā)
　　background 切換到后臺觸發(fā)
　　foreground 切換到前臺觸發(fā)

　　
　　此文章對開(kāi)放數據插口 API 之「獲取任意鏈接文章正文」進(jìn)行了功能介紹、使用場(chǎng)景介紹以及調用方式的說(shuō)明，供用戶(hù)在使用數據插口時(shí)參考之用。
　　1. 產(chǎn)品功能
　　接口開(kāi)放了按照提供的文章鏈接 Url 參數，智能分析文章的正文部份，并通過(guò)抓取剖析后，返回出文章的標題、正文以及文章的發(fā)表時(shí)間。
　　對于各類(lèi)類(lèi)型的文章布局，采用了智能化的語(yǔ)義剖析，最大化地滿(mǎn)足各類(lèi)各類(lèi)布局文章的采集與處理需求。
　　接口地址：
　　2. 接口文檔與參數
　　接口地址:
　　返回格式: json/xml
　　請求方法: GET
　　請求示例:
　　請求合同: HTTPS
　　接口測試:
　　
　　各類(lèi)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言的懇求示例代碼可以參考 API 文檔說(shuō)明：
　　加入社群通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，與 1000 多位同事共同成長(cháng)
　　DevOpen.Club Pro 高質(zhì)量軟件開(kāi)發(fā)分享討論群，匯聚了逾 1000 多名各行各業(yè)的軟件開(kāi)發(fā)人員，是供朋友們分享高質(zhì)量資源、討論軟件開(kāi)發(fā)問(wèn)題解決方案、尋求孵化項目合作伙伴的干貨社區。
　　任何技術(shù)都不是限制，我們最終目的是將技術(shù)轉化成收入，實(shí)現財務(wù)自由。
　　社群中正在更新的原創(chuàng )視頻教程 &amp; 孵化項目進(jìn)度
　　編程大世界：軟件開(kāi)發(fā)基礎知識通解，帶你步入軟件開(kāi)發(fā)的大世界；80 節實(shí)戰課精通 React Native 開(kāi)發(fā)：我出版的書(shū)籍《React Native 精解與實(shí)戰》配套視頻教程；微信小程序開(kāi)發(fā)視頻教程：最實(shí)戰的小程序開(kāi)發(fā)視頻教程，重新規劃課程內容降低至 60 小節；50 個(gè) Chrome Developer Tools 必備方法：前端開(kāi)發(fā)人員必備技能點(diǎn)；我們的微信群中孵化下來(lái)的一個(gè)團隊，在做一個(gè)服務(wù)于倫敦的小程序項目。
　　DevOpenClub Pro 社群手冊
　　每日分享高質(zhì)量的技術(shù)開(kāi)發(fā)頭條信息與資源；遇到任何技術(shù)問(wèn)題都可以進(jìn)行快速提問(wèn)、討論交流；永久獲取每年原創(chuàng )的開(kāi)發(fā)視頻教程第一手資源更新；獲取其他高質(zhì)量軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)新聞、技術(shù)文章、教學(xué)視頻分享；群中認識更多的同事以及分享合作開(kāi)發(fā)項目的機會(huì )；認識更多的行業(yè)同學(xué)通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，或者交流自己的創(chuàng )業(yè)小項目；交流與分享技術(shù)筆試心得；高質(zhì)量、有價(jià)值的社區永遠都不會(huì )是你所在的 QQ 群或微信群。

　　
　　但光這樣還不足夠，因為我畫(huà)力導向圖的本意是想表現出兩個(gè)用戶(hù)之間的互動(dòng)關(guān)系，是“互”動(dòng)關(guān)系。如果B是A的一個(gè)狂熱粉絲，而A卻反倒不太答理B，也就是B在A(yíng)處得分高，但A在B處得分低。在這樣的情況下，A和B似乎不應當以太親昵的狀態(tài)出現在力導向圖上。
　　基于這些情況，我對relation_score表進(jìn)行了更進(jìn)一步的處理，當A和B彼此都有較高的互動(dòng)分數時(shí)，才會(huì )得到一個(gè)很高的最終得分，單方面的得分則會(huì )被大打折扣，也就是說(shuō)通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，將A∩B的分數的殘差減小數十倍，然后借此再重新進(jìn)行打分。最終得到一個(gè)新的表links
　　
　　三、數據可視化
　　因為想畫(huà)出比較靈活的力導向圖，所以選用了D3：
　　具體做可視化的時(shí)侯，發(fā)現兩用戶(hù)之間的得分數據分布，大概呈右圖所示（只是示意圖，不是精確勾畫(huà)的）：
　　
　　換句話(huà)說(shuō)，分數越低的區間，人數越多，10~15分之間有500多人，而99-138分的人卻只有6個(gè)人。所以假如要是簡(jiǎn)單地按照分數來(lái)線(xiàn)性地決定節點(diǎn)之間的力，結果只會(huì )有幾個(gè)人距得太逾，其他大部分人都將距得超遠，而且低分人群將難以拉開(kāi)差別，高分的人之間差別很大但卻沒(méi)哪些意義。數據呈現不顯著(zhù)，力導向圖也不太好看。
　　嘗試了許多方案，最后采用了分段線(xiàn)性的方案。
　　比如得分最高的6個(gè)人，分數跨徑似乎在 99~138，但節點(diǎn)間斥力僅在 0.9~1.0 間變化，而得分低的500多個(gè)人，就算分數只有10-15這樣小的跨徑，作用力卻能在 0.0~3.0 這樣廣的范圍里變化。
　　最后得出的圖如下：
　　
　　四、觀(guān)察數據
　　從圖大約能看下來(lái)各人在微博上抱團的同事圈子，以及兩個(gè)人之間的互動(dòng)關(guān)系。
　　當數據量調到最大時(shí)，甚至會(huì )發(fā)覺(jué)微博furry圈子里的“宇宙中心”級人物。
　　
　　另外，前邊說(shuō)過(guò)，采集的數據并不完美通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api，從最終的圖上也能看下來(lái)一二。
　　比如：
　　
　　這張圖上兩個(gè)圈內的這些人，并非是furry圈的人。屬于誤采集的一部分數據。會(huì )聽(tīng)到這部份誤采集并且活躍的用戶(hù)會(huì )在力導向圖中抱團在一起，所以也可以依據此來(lái)做更進(jìn)一步的數據清洗。
　　五、其他數據
　　力導向圖展示的是一個(gè)整體的、宏觀(guān)的數據狀況。但實(shí)際上你們可能比起宏觀(guān)數據，更關(guān)心自己個(gè)人的數據，于是進(jìn)一步還做了個(gè)人數據的頁(yè)面。
　　這個(gè)就直接為了省事，選用echarts3的餅圖：
　　
　　畢竟好不容易做下來(lái)的東西，還是希望你們能多好好地看一看。
　　到此，這個(gè)小小的獨立數據產(chǎn)品即使竣工了。
　　在制做的過(guò)程中也了解了許多有意思的東西。
　　……
　　后來(lái)我發(fā)覺(jué)自己做的這個(gè)小網(wǎng)站居然收獲了上萬(wàn)次的訪(fǎng)問(wèn)量，訪(fǎng)問(wèn)人數也有3500人之多，看著(zhù)這個(gè)access log，心生了繼續將這部份數據借助上去的看法。
　　六、再次采集、處理
　　其實(shí)有一點(diǎn)懊悔，沒(méi)有在自己做的網(wǎng)站上做更復雜一些的埋點(diǎn)，結果訪(fǎng)問(wèn)信息只保存出來(lái)了默認的access log，也就是訪(fǎng)問(wèn)的URL、時(shí)間、IP地址等信息。
　　前邊提及，有人做過(guò)furry的地圖分布，但療效不理想。我當然也可以用自己網(wǎng)站的access log來(lái)做同樣的東西。
　　IP地址是個(gè)好東西，可以通過(guò)它獲得地市信息，知道這個(gè)IP來(lái)自哪國哪市哪區，進(jìn)而實(shí)現地域的分布統計。
　　另外還可以從URL信息中提取出是誰(shuí)的個(gè)人數據頁(yè)面被訪(fǎng)問(wèn)，換言之，知道了各頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)頻次，也就曉得了你們對誰(shuí)的個(gè)人數據更感興趣。
　　七、地圖可視化
　　這次為了圖省事完全就直接用了echarts了，而且是在本地做的，沒(méi)有上線(xiàn)，所以只有截圖。
　　
　　
　　
　　最后依照你們對個(gè)人頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)頻次做了一個(gè)詞云圖，通過(guò)這張圖可以看下來(lái)，我一開(kāi)始選購的四個(gè)采集用戶(hù)，也確實(shí)是你們太感興趣的人呢。
　　
　　八、其他參考資料
　　IP地區信息：
　　地市經(jīng)緯度信息：
　　地圖、詞云數據可視化：
　　結語(yǔ)：
　　做數據盡管挺有趣的，但可惜我的部門(mén)在公司仍然被覺(jué)得是一個(gè)似乎“不明覺(jué)厲”但總之“不做軟件不能換錢(qián)于是不配合她們工作也問(wèn)題不大”的存在，去年年初更是由于公司高層嬗變喪失幾大靠山而遭到爆破，受到了毀滅性的嚴打。想使其他各應用部門(mén)和技術(shù)營(yíng)運部門(mén)配合我們做數據埋點(diǎn)、抽庫采集、業(yè)務(wù)知識交流之類(lèi)的工作更是難上加難。真希望能有更多更好的數據以及更好的一個(gè)平臺能使自己見(jiàn)識更廣，在大數據的路上走得更遠。
　　真艷羨能領(lǐng)到那么多FB數據的那種俄羅斯公司?。ǎǎǎǎ?