rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
用任何语言做爬虫必须要了解的就是网页语法，网页语言无非就是HTML，XML，JSON等，因为正是通过这些我们才能在网页中提取数据，过多的就不再描述，大家可以自行参考大量的资料，大多数语法都是树形结构，所以只要理解了，找到需要数据的位置并不是很难。用R语言制作爬虫无非就是三个主要的包。XML,RCurl,rvest，这三个包都有不同的主要函数，是R语言最牛的网络爬虫包。
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据，基金买入情况等等。 之所以放拉勾网为例子，因为这个大家都比
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
前两天刚知道用爬虫抓取page有个协议的问题，尤其是对于open source的爬虫，刚看到一篇blog，写的就是如此，难怪之前看google的robots也和另外一个U.S.的网站相同，感情是大家都商量好了， 可能这方面中国的一些站点这种意识要稍微淡一点。。。同时这也害得毕设还得另谋思路。。。 搜索引擎三巨头打的不亦乐乎，但偶尔也合作一下。去年Google，雅虎，微软就合作，共同遵守统一的Sitemaps标准。前两天三巨头又同时宣布，共 同遵守的 robots.txt文件标准。Google，雅虎，微软各自在自己的官方博客上发了一篇帖子，公布三家都支持的robots.txt文件及Meta标签 的标准，以及一些各自特有的标准。下面做一个总结。 三家都支持的robots文件记录包括： Disallow - 告诉蜘蛛不要抓取某些文件或目录。如下面代码将阻止蜘蛛抓取所有的网站文件： User-agent: * Disallow: / Allow - 告诉蜘蛛应该抓取某些文件。Allow和Disallow配合使用，可以告诉蜘蛛某个目录下，大部分都不抓取，只抓取一部分。如下面代码将使蜘蛛不抓取ab目录下其他文件，而只抓取其中cd下的文件： User-agent: * Disallow: /ab/ Allow: /ab $通配符 - 匹配URL结尾的字符。如下面代码将允许蜘蛛访问以.htm为后缀的URL： User-agent: * Allow: .htm$ *通配符 - 告诉蜘蛛匹配任意一段字符。如下面一段代码将禁止蜘蛛抓取所有htm文件： User-agent: * Disallow: /*.htm Sitemaps位置 - 告诉蜘蛛你的网站地图在哪里，格式为：Sitemap: <sitemap_XXXXXX> 三家都支持的Meta标签包括： NOINDEX - 告诉蜘蛛不要索引某个网页。 NOFOLLOW - 告诉蜘蛛不要跟踪网页上的链接。 NOSNIPPET - 告诉蜘蛛不要在搜索结果中显示说明文字。 NOARCHIVE - 告诉蜘蛛不要显示快照。 NOODP - 告诉蜘蛛不要使用开放目录中的标题和说明。 上面这些记录或标签，现在三家都共同支持。其中通配符好像以前雅虎微软并不支持。百度现在也支持Disallow，Allow及两种通配符。Meta标签我没有找到百度是否支持的官方说明。 只有Google支持的Meta标签有： UNAVAILABLE_AFTER - 告诉蜘蛛网页什么时候过期。在这个日期之后，不应该再出现在搜索结果中。 NOIMAGEINDEX - 告诉蜘蛛不要索引页面上的图片。 NOTRANSLATE - 告诉蜘蛛不要翻译页面内容。 雅虎还支持Meta标签： Crawl-Delay - 允许蜘蛛延时抓取的频率。 NOYDIR - 和NOODP标签相似，但是指雅虎目录，而不是开放目录。 Robots-nocontent - 告诉蜘蛛被标注的部分html不是网页内容的一部分，或者换个角度，告诉蜘蛛哪些部分是页面的主要内容（想被检索的内容）。 MSN还支持Meta标签：Crawl-Delay 另外提醒大家注意的是，robots.txt文件可以不存在，返回404错误，意味着允许蜘蛛抓取所有内容。但抓取robots.txt文件时却发生超时 之类的错误，可能导致搜索引擎不收录网站，因为蜘蛛不知道robots.txt文件是否存在或者里面有什么内容，这与确认文件不存在是不一样的。
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具？如果你有，那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了，企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人，您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
robots.txt是一个纯文本文件，在这个文件中网站管理者可以声明该网站中不想被搜索引擎访问的部分，或者指定搜索引擎只收录指定的内容。
在国内，网站管理者似乎对robots.txt并没有引起多大重视，应一些朋友之请求，今天想通过这篇文章来简单谈一下robots.txt的写作。
Sitemap.xml是google搞出来的，也就是网站地图，不过这个网站地图是用xml写的，而且要按google的标准来写，并且要将写出来的这个文件sitemap.xml上传到自己的服务器空间中去。目前，Google, Yahoo, MSN都已经声明支持这种格式，Baidu还没有声明支持，但估计走这一步也是大势所趋。这将是向众多搜索引擎提供你网站信息的一种很好的方法。
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
元标签，在网站页面优化：标题（TITLE）、网站页面优化：关键词（KEYWORDS）和网站页面优化：描述（DESCRIPTION）这三节课中分别介绍SEO标题，关键词和描述三要素，以及使用方法，把主要关键词用在各个元标签，这些关键词在谷歌排名中很可能起不到真正作用，因为搜索引擎会分析分散在页面周围它认为更有用的关键字。除了一些与SEO相关的元标签，还有很多其它很好的元标签，但是这些标签没有起到SEO的作用。
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
在学习如何爬取网页之前，要了解网页本身的结构。 用于构建网页的主要语言为 HTML，CSS和Javascript。HTML为网页提供了其实际结构和内容。CSS为网页提供了其样式和外观，包括字体和颜色等细节。Javascript提供了网页功能。在此，我们将主要关注如何使用R包来读取构成网页的 HTML 。
也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求，虽然最后不了了之了，但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
robots.txt 文件规定了搜索引擎抓取工具可以访问网站上的哪些网址，并不禁止搜索引擎将某个网页纳入索引。如果想禁止索引（收录），可以用noindex，或者给网页设置输入密码才能访问(因为如果其他网页通过使用说明性文字指向某个网页，Google 在不访问这个网页的情况下仍能将其网址编入索引/收录这个网页)。
Google Hacking，有时也会被称为 Google dorking，是一种利用谷歌搜索的高级使用方式进行信息收集的技术。这个概念最早在2000年由黑客 Johnny Long 提出并推广，一系列关于 Google Hacking 的内容被他写在了《Google Hacking For Penetration Testers》一书中，并受到媒体和大众的关注。在 DEFCON 13的演讲上，Johnny 创造了 “Googledork" 这个词，“Googledork" 指的是“被 Google 透露了信息的愚蠢、无能的人们”。这是为了引起人们注意到，这些信息能被搜索到并不是 Google 的问题，而是由用户或用户安装程序时无意识的错误配置造成的。随着时间的推移，“dork" 这个词成为了“定位敏感信息的搜索”这个行为的简称。
这是我们可以在页面SEO上做的其中一些事情。本系列教程我将介绍丰富的摘录，介绍Google精选摘录，速度优化，图像优化，点击率，本地SEO，以及为什么总是迷恋Yoast绿灯不好，因为它可能会引起关键字堆砌问题。下面文章中所有屏幕截图都是最新的，如果不是请加微信lcd1378告诉我！
搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。
然后发现诡异的报错，是这个包无法被下载，这个时候我没有紧张，下意识的认为是清华镜像问题，所以我重新下载;
去年，英国的SEO老手Tom Anthony曝出一个 Google蜘蛛存在的漏洞，可能被黑帽SEO利用XSS漏洞在别人网站注入链接，而且这些链接确定会被Google蜘蛛抓取。这个漏洞如果被大规模利用，显然是会影响权重流动和搜索排名的。
每一个昨天在成为昨天之前都曾有一个今天，每一个今天在成为今天之前都曾是我们的明天。今天，无论你是快乐还是痛苦、是成功还是失败、是得意还是失意，一切终将过去！因为，今天只有一天。昨天再好，已成永恒。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 8 分钟以上仔细阅读。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 当一个搜索引擎程序抓取网站时，其实我们可以通过相关文件进行引导的。 简单的理解搜索引擎蜘蛛会通过链接来了解您网站上的信息。但他们也在浏览网站代码和目录中的特定文件，标签和元素。接下
近些天在学校静心复习功课与梳理思路（找工作的事情暂缓），趁闲暇之际，常看有关搜索引擎相关技术类的文章，接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术，如爬虫，网页抓取，分词，索引，查询，排序等等，更惊叹于每一幅精彩的架构图，特此，便有记录下来的冲动，以作备忘。
Robots协议，也称为爬虫协议、机器人协议等，其全称为“网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）”。网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。也既是Robots的用法有两种，一种是告诉搜索引擎哪些页面你不能抓（默认其他的就可以抓）；一种是告诉搜索引擎你只能抓取哪些页面（默认其他的不可以抓）。
引言：本文通过对15种网站SEO问题的描述从而介绍了相应的有效解决方案，使读者对困扰网站的SEO技术问题有更好的理解，以避免失去客户活造成业务损失。
SEO服务商在刚刚与客户接触时，尤其需要对目标为网站做快速检查，发现其中的重要问题。
升级HTTPS已经是大势所趋，但仍有大量互联网企业犹豫是否要全站升级HTTPS，本文梳理了全站升级HTTPS与部分升级HTTPS的优劣势对比，来判断是否真的有必要进行全站HTTPS升级。
使您的内容可被发现很重要，因为这是让更多相关用户查看您的内容的方式。如果搜索引擎无法看到您的页面，则您可能错过了流量来源。通过确保搜索引擎可以找到并自动理解您的内容，您可以提高网站对相关搜索的可见性。这称为 SEO 或搜索引擎优化，它可以导致更多感兴趣的用户访问您的网站。审核您的网站并检查 SEO 结果，以了解搜索引擎可以如何呈现您的内容。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于网站管理者和内容提供者来说,有时候会有一些站点内容,不希望被ROBOTS抓取而公开。为了解决这个问题,ROBOTS开发界提供了两个办法：一个是robots.txt,另一个是The Robots meta标签。
这个教程是一棵树zj（https://github.com/yikeshu0611）
收集渗透目标的情报是最重要的阶段。如果收集到有用的情报资料的话，可以大大提高对渗透测试的成功性。收集渗透目标的情报一般是对目标系统的分析，扫描探测，服务查点，扫描对方漏洞，查找对方系统IP等，有时候渗透测试者也会用上“社会工程学”。渗透测试者会尽力搜集目标系统的配置与安全防御以及防火墙等等。
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
今天闲来无事，搜了一下 Google 的 搜索引擎优化 (SEO) 指南，有几点收获比较深，记录一下。
Robots协议(又称爬虫协议、机器人协议等)全称为网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol），是国际互联网界通行的道德规范，Robots是站点与spider重要的沟通渠道，网站通过robots告诉搜索引擎哪些页面可以捕获，哪些页面不能捕获。其目的是保护网站数据和敏感信息，确保用户的个人信息和隐私不受侵犯。搜索引擎需要自觉遵守，因为它不是命令。
之前我陆陆续续写了几篇介绍在网页抓取中CSS和XPath解析工具的用法，以及实战应用，今天这一篇作为系列的一个小结，主要分享使用R语言中Rvest工具和Python中的requests库结合css表达
上面的代码获取全部的书籍的大标题和小标题，接下来就是针对它们的标题内容进行一个简单的汇总整理。简单的看了看生物信息学相关非常少：
要了解SEO，首先我们得了解搜索引擎的工作原理，其原理是比较复杂，我把流程简化如下：
首先，Google 蜘蛛寻找新的页面。然后，Google 对这些页面进行索引，以了解它们的内容，并根据检索到的数据对它们进行排名。爬行和索引是两个不同的过程，但是，它们都由爬行器执行。
最近登陆 Google Adsense 后台，发现评分卡中收入评分很低，其中抓取工具错误很严重，这个错误的意思是 Google Adsense 的抓取工具无法访问我们网站的网页，因此无法确定其内容并展示相关广告。在这种情况下，Google Adsense 只能展示低收入和低覆盖率的广告，甚至会展示点击率较低的不相关广告。
Google 搜索控制台 URL 检查工具非常适合对 Google 是否已将网页编入索引进行故障排除。该工具会告诉您页面是否已编入索引以及是否可编入索引。如果它不可索引，那么它将提供一个建议，说明为什么谷歌可能在索引它时遇到问题。
Web Scraping，也称为数据提取或数据抓取，是从网站或其他来源以文本、图像、视频、链接等形式提取或收集数据的过程。
网站优化中常说的description实际上是描述标签，它是HTML代码中Head部分除标题标签外与SEO有关的另一个标签，用于说明页面的主体内容。
HttpCanary，手机抓包大师，最强Android抓包工具。无需ROOT权限，安卓功能强大的HTTP协议抓包和分析工具，支持对HTTP1.0/1.1/2/HTTPS/WebSocket/TLS/SSL等网络协议抓取和注入，支持静态注入和动态注入模式，对抓包内容请求参数，修改请求参数、请求头、请求体、响应码、响应头和响应体等数据。
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》，开篇就是一个数据爬取的案例。 尽管之前已经粗略的看过一遍，但是仍感书中诸多细节不甚理解，还有平时过于眼高手低，第一遍看的时候只是动眼却不动手，案例几乎很少做过，准备刷第二遍，案例也打算仔仔细细的过一遍，做的时候才发现作者书中代码有些部分已经无法运行，还是需要自己去一点儿一点儿倒腾。 library("XML") library("stringr") library("RCurl") library("dplyr") l
概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确
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