博客排行(目前的技术博客用哪个好)
资讯
2023-11-13
291
1. 博客排行,目前的技术博客用哪个好?
No.1:博客网——http://www.bokee.com/(前博客中国 Blogchina.com)
旧时王榭堂前燕,飞入寻常百姓家。
博客网对于市场以及主流舆论的敏感度是无可厚非的,这是它吸引用户的致命魅力,也是其能在各种排名、各种评价中一直高高居于榜首的重要因素。其改版之后的主页仍以强调信息为主,类似新浪等媒体门户网站。博客网拥有的一大批“精英群体”,在信息力量和引领舆论方向上起到了非常关键的作用,他们的声音正是大众关注的焦点,其门户的影响力是所有博客网站中最突出的。
但从强调“精英群体”过渡到强调“分享”,博客网似乎转变了方向,而其整体感觉仍然 “贫富悬殊”。博客网不会放弃它赖以支撑的“精英力量”,却又尴尬的徘徊在“大众博客”的边缘,使大众对其整体定位产生疑惑。与此同时,其极不专业的Blog技术,让博客们在使用中倍感不便。
No.2:DoNews——http://www.donews.com/
竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知。
主页内容结合与IT业相关的新闻以及Blogger的评论作品,版面风格简洁而条理清晰,定位针对于IT、记者行业,风格突出,而用户群体的关注点也相对集中,社区内部气氛热烈,给IT人士提供了一个良好的交流平台,在IT圈的影响力很大。Blog的界面和模板承袭网站自身的风格,比较简单。
由于定位明确,用户集中,所以该网站在IT业界名声出众,影响力绝对不可小视。然而用户群体相对比较局限,非IT圈的人普遍都不知道DoNews,不能实现大众化的交流。另外,由于Blog用户界面和模板比较简陋,对一部分强调“趣味性”、追求时尚的用户没有足够的吸引力。
No.3:博易——http://www.anyp.cn/
横看成岭竖成峰,远近高低各不同。
AnyP免费个人主页在延续简单实用特点的同时,通过推出风格多变的页面模板、功能组件的多样化服务,深受年轻用户的喜爱。其宗旨即是为AnyP(Any–People,任何人)提供“更好玩”的网络家园,博易AnyP以厚实的技术实力为前卫、活力的年轻群体提供了无穷无尽的博客乐趣。其用户非常活跃,归属感强,参与积极。
不过,也正是由于博易这样的发展路线,其用户素质总体显得良莠不齐,玩网的用户占大多数,真正有影响力的文章不多,很多用户网站更适合称之为“个人主页”或者“企业主页”而非博客的感觉。主站上比较缺乏真正属于“博客”自己的
2. iphone博客怎么用?
iphone博客的使用详细方法:
1、点击播客图标启动程序。 也可以按住home键 ,告诉Siri的“打开播客。”一旦已经订阅了播客,可以拥有的Siri开始播放使用语音命令特定的播客。
2、播客将打开我的播客 ,在这里所有的播客订阅的上市与未放过发作的次数, 点击上播客看到事件的列表。 如果没有任何播客还直接跳到第4步。
3、一集的名字点击播放。 可以通过点击下载一个小插曲图标。
4、要添加一个播客,使用精选,热门排行榜或搜索在屏幕底部的图标来寻找的听觉享受很大的播客。 轻按一个播客,了解它,以及评论的细节。
5、可以通过从该屏幕节目列表中滚动,并点击发作听取他们的意见。 可以通过点击下载,以便日后图标。 如果要定期听取一个通道,点击订阅将其添加到我的播客。
3. 如何分析博客中最流行的编程语言?
为了回答这些问题,我决定做一个 Scrapy 项目,它将收集一些数据,然后对所获得的信息执行特定的数据分析和数据可视化。
第一部分:Scrapy
我们将使用 Scrapy 为我们的工作,因为它为抓取和对该请求处理后的反馈进行管理提供了干净和健壮的框架。我们还将使用 Splash 来解析需要处理的 Javascript 页面。Splash 使用自己的 Web 服务器充当代理,并处理 Javascript 响应,然后再将其重定向到我们的爬虫进程。
我这里没有描述 Scrapy 的设置,也没有描述 Splash 的集成。你可以在这里找到 Scrapy 的示例,而这里还有 Scrapy+Splash 指南。获得相关的博客
第一步显然是获取数据。我们需要关于编程博客的谷歌搜索结果。你看,如果我们开始仅仅用谷歌自己来搜索,比如说查询 “Python”,除了博客,我们还会得到很多其它的东西。我们需要的是做一些过滤,只留下特定的博客。幸运的是,有一种叫做 Google 自定义搜索引擎(CSE)的东西,它能做到这一点。还有一个网站 www.blogsearchengine.org,它正好可以满足我们需要,它会将用户请求委托给 CSE,这样我们就可以查看它的查询并重复利用它们。
所以,我们要做的是到 www.blogsearchengine.org 网站,搜索 “python”,并在一侧打开 Chrome 开发者工具中的网络标签页。这截图是我们将要看到的:
突出显示的是 blogsearchengine 向谷歌委派的一个搜索请求,所以我们将复制它,并在我们的 scraper 中使用。
这个博客抓取爬行器类会是如下这样的:
class BlogsSpider(scrapy.Spider): name = 'blogs' allowed_domains = ['cse.google.com'] def __init__(self, queries): super(BlogsSpider, self).__init__() self.queries = queries 与典型的 Scrapy 爬虫不同,我们的方法覆盖了 __init__ 方法,它接受额外的参数 queries,它指定了我们想要执行的查询列表。
现在,最重要的部分是构建和执行这个实际的查询。这个过程放在 start_requests 爬虫的方法里面执行,我们愉快地覆盖它:
def start_requests(self): params_dict = { 'cx': ['partner-pub-9634067433254658:5laonibews6'], 'cof': ['FORID:10'], 'ie': ['ISO-8859-1'], 'q': ['query'], 'sa.x': ['0'], 'sa.y': ['0'], 'sa': ['Search'], 'ad': ['n9'], 'num': ['10'], 'rurl': [ 'http://www.blogsearchengine.org/search.html?cx=partner-pub' '-9634067433254658%3A5laonibews6&cof=FORID%3A10&ie=ISO-8859-1&' 'q=query&sa.x=0&sa.y=0&sa=Search' ], 'siteurl': ['http://www.blogsearchengine.org/'] } params = urllib.parse.urlencode(params_dict, doseq=True) url_template = urllib.parse.urlunparse( ['https', self.allowed_domains[0], '/cse', '', params, 'gsc.tab=0&gsc.q=query&gsc.page=page_num']) for query in self.queries: for page_num in range(1, 11): url = url_template.replace('query', urllib.parse.quote(query)) url = url.replace('page_num', str(page_num)) yield SplashRequest(url, self.parse, endpoint='render.html', args={'wait': 0.5}) 在这里你可以看到相当复杂的 params_dict 字典,它控制所有我们之前找到的 Google CSE URL 的参数。然后我们准备好 url_template 里的一切,除了已经填好的查询和页码。我们对每种编程语言请求 10 页,每一页包含 10 个链接,所以是每种语言有 100 个不同的博客用来分析。
在 42-43 行,我使用一个特殊的类 SplashRequest 来代替 Scrapy 自带的 Request 类。它封装了 Splash 库内部的重定向逻辑,所以我们无需为此担心。十分整洁。
最后,这是解析程序:
def parse(self, response): urls = response.css('div.gs-title.gsc-table-cell-thumbnail') \ .xpath('./a/@href').extract() gsc_fragment = urllib.parse.urlparse(response.url).fragment fragment_dict = urllib.parse.parse_qs(gsc_fragment) page_num = int(fragment_dict['gsc.page'][0]) query = fragment_dict['gsc.q'][0] page_size = len(urls) for i, url in enumerate(urls): parsed_url = urllib.parse.urlparse(url) rank = (page_num - 1) * page_size + i yield { 'rank': rank, 'url': parsed_url.netloc, 'query': query } 所有 Scraper 的核心和灵魂就是解析器逻辑。可以有多种方法来理解响应页面的结构并构建 XPath 查询字符串。您可以使用 Scrapy shell 尝试并随时调整你的 XPath 查询,而不用运行爬虫。不过我更喜欢可视化的方法。它需要再次用到谷歌 Chrome 开发人员控制台。只需右键单击你想要用在你的爬虫里的元素,然后按下 Inspect。它将打开控制台,并定位到你指定位置的 HTML 源代码。在本例中,我们想要得到实际的搜索结果链接。他们的源代码定位是这样的:
在查看这个元素的描述后我们看到所找的
有一个 .gsc-table-cell-thumbnail CSS 类,它是 .gs-title的子元素,所以我们把它放到响应对象的 css 方法(46 行)。然后,我们只需要得到博客文章的 URL。它很容易通过'./a/@href' XPath 字符串来获得,它能从我们的直接子元素的 href 属性找到。(LCTT 译注:此处图文对不上)寻找流量数据
下一个任务是估测每个博客每天得到的页面浏览量。得到这样的数据有各种方式,有免费的,也有付费的。在快速搜索之后,我决定基于简单且免费的原因使用网站 www.statshow.com 来做。爬虫将抓取这个网站,我们在前一步获得的博客的 URL 将作为这个网站的输入参数,获得它们的流量信息。爬虫的初始化是这样的:
class TrafficSpider(scrapy.Spider): name = 'traffic' allowed_domains = ['www.statshow.com'] def __init__(self, blogs_data): super(TrafficSpider, self).__init__() self.blogs_data = blogs_data blogs_data 应该是以下格式的词典列表:{"rank": 70, "url": "www.stat.washington.edu", "query": "Python"}。
请求构建函数如下:
def start_requests(self): url_template = urllib.parse.urlunparse( ['http', self.allowed_domains[0], '/www/{path}', '', '', '']) for blog in self.blogs_data: url = url_template.format(path=blog['url']) request = SplashRequest(url, endpoint='render.html', args={'wait': 0.5}, meta={'blog': blog}) yield request 它相当的简单,我们只是把字符串 /www/web-site-url/ 添加到 'www.statshow.com' URL 中。
现在让我们看一下语法解析器是什么样子的:
def parse(self, response): site_data = response.xpath('//div[@id="box_1"]/span/text()').extract() views_data = list(filter(lambda r: '$' not in r, site_data)) if views_data: blog_data = response.meta.get('blog') traffic_data = { 'daily_page_views': int(views_data[0].translate({ord(','): None})), 'daily_visitors': int(views_data[1].translate({ord(','): None})) } blog_data.update(traffic_data) yield blog_data 与博客解析程序类似,我们只是通过 StatShow 示例的返回页面,然后找到包含每日页面浏览量和每日访问者的元素。这两个参数都确定了网站的受欢迎程度,对于我们的分析只需要使用页面浏览量即可 。
第二部分:分析
这部分是分析我们搜集到的所有数据。然后,我们用名为 Bokeh 的库来可视化准备好的数据集。我在这里没有给出运行器和可视化的代码,但是它可以在 GitHub repo 中找到,包括你在这篇文章中看到的和其他一切东西。
最初的结果集含有少许偏离过大的数据,(如 google.com、linkedin.com、Oracle.com 等)。它们显然不应该被考虑。即使其中有些有博客,它们也不是针对特定语言的。这就是为什么我们基于这个 StackOverflow 回答 中所建议的方法来过滤异常值。语言流行度比较
首先,让我们对所有的语言进行直接的比较,看看哪一种语言在前 100 个博客中有最多的浏览量。
这是能进行这个任务的函数:
def get_languages_popularity(data): query_sorted_data = sorted(data, key=itemgetter('query')) result = {'languages': [], 'views': []} popularity = [] for k, group in groupby(query_sorted_data, key=itemgetter('query')): group = list(group) daily_page_views = map(lambda r: int(r['daily_page_views']), group) total_page_views = sum(daily_page_views) popularity.append((group[0]['query'], total_page_views)) sorted_popularity = sorted(popularity, key=itemgetter(1), reverse=True) languages, views = zip(*sorted_popularity) result['languages'] = languages result['views'] = views return result 在这里,我们首先按语言(词典中的关键字“query”)来分组我们的数据,然后使用 python 的 groupby 函数,这是一个从 SQL 中借来的奇妙函数,从我们的数据列表中生成一组条目,每个条目都表示一些编程语言。然后,在第 14 行我们计算每一种语言的总页面浏览量,然后添加 ('Language', rank) 形式的元组到 popularity 列表中。在循环之后,我们根据总浏览量对流行度数据进行排序,并将这些元组展开到两个单独的列表中,然后在 result 变量中返回它们。
最初的数据集有很大的偏差。我检查了到底发生了什么,并意识到如果我在 blogsearchengine.org 上查询“C”,我就会得到很多无关的链接,其中包含了 “C” 的字母。因此,我必须将 C 排除在分析之外。这种情况几乎不会在 “R” 和其他类似 C 的名称中出现:“C++”、“C”。因此,如果我们将 C 从考虑中移除并查看其他语言,我们可以看到如下图:
评估结论:Java 每天有超过 400 万的浏览量,PHP 和 Go 有超过 200 万,R 和 JavaScript 也突破了百万大关。
每日网页浏览量与谷歌排名
现在让我们来看看每日访问量和谷歌的博客排名之间的联系。从逻辑上来说,不那么受欢迎的博客应该排名靠后,但这并没那么简单,因为其他因素也会影响排名,例如,如果在人气较低的博客上的文章更新一些,那么它很可能会首先出现。
数据准备工作以下列方式进行:
def get_languages_popularity(data): query_sorted_data = sorted(data, key=itemgetter('query')) result = {'languages': [], 'views': []} popularity = [] for k, group in groupby(query_sorted_data, key=itemgetter('query')): group = list(group) daily_page_views = map(lambda r: int(r['daily_page_views']), group) total_page_views = sum(daily_page_views) popularity.append((group[0]['query'], total_page_views)) sorted_popularity = sorted(popularity, key=itemgetter(1), reverse=True) languages, views = zip(*sorted_popularity) result['languages'] = languages result['views'] = views return result 该函数接受爬取到的数据和需要考虑的语言列表。我们对这些数据以语言的流行程度进行排序。后来,在类似的语言分组循环中,我们构建了 (rank, views_number) 元组(从 1 开始的排名)被转换为 2 个单独的列表。然后将这一对列表写入到生成的字典中。
前 8 位 GitHub 语言(除了 C)是如下这些:
评估结论:我们看到,所有图的 PCC (皮尔逊相关系数)都远离 1/-1,这表示每日浏览量与排名之间缺乏相关性。值得注意的是,在大多数图表(8 个中的 7 个)中,相关性是负的,这意味着排名的降低会导致浏览量的减少。
结论
因此,根据我们的分析,Java 是目前最流行的编程语言,其次是 PHP、Go、R 和 JavaScript。在日常浏览量和谷歌排名上,排名前 8 的语言都没有很强的相关性,所以即使你刚刚开始写博客,你也可以在搜索结果中获得很高的评价。不过,成为热门博客究竟需要什么,可以留待下次讨论。
这些结果是相当有偏差的,如果没有更多的分析,就不能过分的考虑这些结果。首先,在较长的一段时间内收集更多的流量信息,然后分析每日浏览量和排名的平均值(中值)值是一个好主意。也许我以后还会再回来讨论这个。
成都朗沃教育专注IT培训12年,希望该回答对你有帮助!
4. 博客开设平台有哪些?
国内的博客平台很多,现在很多门户网站和行业网站上面都有博客功能,但是博客平台的话,好一点的就有: 新浪、网易、搜狐、百度、51com、天涯、豆瓣、开心网、人人网、凤凰网、21频道等,这些是相对较高质量的博客平台,使用的人也很多。养博客的话,也很快。
国外的博客平台主要由以下:
1、blog.com
alexa综合排名为703,google pr为6
Blog.com是一个非常流行的基于WordPress的博客平台。和其它博客平台一样,有着自己的优缺点。它给免费用户提供了很多漂亮的主题,和一些只能是自建博客才能使用的插件。但是,获取这免费服务的代价是,会显示了不少的广告,而你如果想去掉这些广告的话,那么你只有付费升级成为付费会员了。另外Blog.com免费提供的存储空间是2GB。
2、Tumblr.com
alexa综合排名为37,google pr为8
tumblr.com是目前最受欢迎的轻博客,算是轻博客的老大。它非常的流行且有特色。有着非常有趣和引人注目的功能,比如说音视频博文(你可以分享你的音乐,和视频),可以免费绑定自己的域名,有着成千上万的卓越主题。Tumblr 看重的是一切从简,把注册和登录页面都完全简单化。用户在自己的主控制面板(Dashboard)可以迅速地发布内容,并且可以显示自己所跟随的网友的更新,并且可以选择 “喜欢”或“转发”,在这一点上与世界上最流行的微博Twitter 十分类似。
另外,Tumblr可以自动地将内容同步到 Facebook 和 Twitter,因此可以在同一个地方更新你的大多数社交媒体。Tumblr另外一个很强大的功能就是,你可以建设一个群组博客。你也可以使用一些第三方应用来监控你的网站,比如说Google Analytics.
嗯,Tumblr的用户体验相当的好,也提供着相当酷的功能,另外一个引人之处就是它—没有广告!那么它靠什么来盈利呢?靠的是售卖一些很炫很酷的主题!
但是,最新的消息是,迫于压力,Tumblr将在2012年5月2日开启它的广告之旅,结束没有广告的时代。
3、livejournal.com
alexa综合排名为108,google pr为8
LiveJournal.com(通常简写为LJ)是一个提供博客功能的综合型SNS交友网站,你可以通过你的博客与其他LJ用户联系,可以加入兴趣小组,也可以到论坛参与讨论。LiveJournal.com 最初由Brad Fitzpatrick建立于1999年4月15日,其目的是仅仅是为了与同学保持联系,没想到多年后发展为大型网络社区平台,成为了网友聚集的好地方,目前,LJ还支持多国语言。与其他博客平台相比,LiveJournal.com只提供一些最基础的模板和插件,但这对于交流和展示自己来说,已经足够了!
你设置“评论”后方可阅读此处的隐藏内容:
4、weebly.com
alexa排名为357,google pr为8
Weebly提供的不仅仅是博客服务,他还是一家来自美国的免费自助建站服务商,有着极高的人气,提供着很强大的功能,以在线的所见即所得操作方式,使得你可以很容易的创建属于你自己的网站。Weebly博客管理最突出的特点是其拖放界面功能、支持图片库、幻灯片、视频/音频、地图等。另外还可以选择他们的设计平台,为你的客户建设网站,从而有效地利用Weebly平台,作为一个高效的内容管理系统。
另外,对国内用户来说,他提供中文操作界面,这是怎样的一个喜剧?
5、blogetery.com
alexa排名为10859,google pr为5
Blogetery是一个基于WordPress的博客平台,它提供了一些实用的功能。如果你是免费用户话,可以获得将近140个主题和大约40个插件,并且可以自定义域名。
在Blogetery平台上,所有免费博客都会展示广告。但是如果你想升级的话,你可以选择每个月花费3.50美金,此时的你,可以使用额外的主题、插件,并且提供电子邮件支持,加上5GB的额外存储空间,同时可以去除广告等等。
6、edublogs.org
alexa排名为4465,google pr为6
Edublogs是一个非常独特的博客平台,从域名就可以看出其运作方式,是一个教育博客,主要服务于学生和教师群体,当然,你不是这两类人,你也可以使用其相关服务。这是一个基于WordPress的博客平台,所以对于大多数人来说,相当容易使用。
但是,其有点不足的是,对于免费用户来说,只提供30个免费主题供选择,但是你却可以上传任何形式的文档,包括office文档和PDF文档。
7、Jux.com
alexa排名为54613,google pr为5
Jux提供着一种新颖的博客服务,非常有着自己的个性,这和Tumblr相似,只是没有Tumblr那么流行,在Jux上,你可以很轻松地进行内容共享。通常来说,这不像前面提到的博客服务,但是,它们有很多相似的功能。都可以简单地创建一个帐户,然后开始分享内容。
在默认情况下,Jux的模板不提供其他大多数博客平台那样的分栏和边框,它仅仅提供一个简单的,清新的界面,让你自主的分享你的内容。另外,Jux的一个强大功能就是,很好的支持手机设备。但是这并不是适合所有人的口味。如果说,你想创建一个传统的博客,WordPress或许很适合你,但是,如果你想分享一下可视化的内容,比如说图片,那么Jux可以很容易满足你的需要。
8、blogsome.com
alexa排名为6427,google pr为6
Blogsome也是一个基于WordPress的博客平台,它提供了非常快速的,简单的,免费的博客建设服务。它是一个相当有名的博客平台,基本上没有广告,可以灵活的对自己的侧栏进行控制。不得不提的一点是,它曾经被封过,所以不知道它将来在国内的命运如何。
9、thoughts.com
alexa排名为10785,google pr为5
thoughts更像是一个传统的博客平台,提供来了一些基础的博客服务,在这里,无法对自己的博客主题进行随意的定制和修改,但是其界面非常的清爽,提供了很简单的操作界面,可以很容易地分享自己的所思所想,并且还提供了群组服务,可以进行相互讨论,就像是一个个兴趣小组那样运作。
10、blogdive.com
alexa排名为80094,google pr为5
blogdive也是一个基于WordPress的博客平台,在这里可以免费使用相关服务,但是如果用来过度的发布垃圾信息的话,很有可能会带来灭门之灾。
5. 如何通过阿里旺旺论坛和博客实现和提高网络营销效果?
可以通过你的旺旺 想起他旺旺用回发布你的商品信息 不过这个效果一般。还可以通过旺旺建群等群的人气高了以后可以把你的商品在群里与大家分享!
6. 企业应当如何开展博客营销?
所谓博客营销在当前应该是一个更广泛的词。
博客相当于中国最早的自媒体平台。其中以新浪最为出名,老徐的博客那时候人尽皆知。后来博客没落,微博客,轻博客兴起,再后来就是各种自媒体平台兴起。
那个时候企业建官网的成本还要更高些。服务器和建设费用都比较高。利用博客免费,便利,权重高,收录好,排名好的特点,做博客营销,维护好一个博客能带来不错的阅读量,进而带来客户。
国外的企业更多的是将博客当做一个官方信息发布及与用户交流沟通的平台,通过长期维护团队博客,介绍官方动态收集产品反馈,不断积累用户,赢得口碑。
国内大多是抱着更直接的目的——获取流量。
当前做博客营销除了传统的新浪博客,博客中国等外,要同时关注微博,简书,今日头条,微信公众号,百家号,一点资讯,企鹅号等新兴媒体平台。这些都是自媒体平台,相比传统博客其实没有太大区别,只是多了一个系统推荐引擎,能将你的博客内容推荐给更多合适的人。
做好博客营销,首先是要坚持,不断更新,围绕博客主题定期更新内容,发表观点和看法。其次是互动,珍视每一次用户的互动,用户愿意互动,是对你博客文章的极大肯定。要及时反馈消息。第三是捕捉需求信息,及时跟进,达成成交。
希望对你有帮助。
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1. 博客排行,目前的技术博客用哪个好?
No.1:博客网——http://www.bokee.com/(前博客中国 Blogchina.com)
旧时王榭堂前燕,飞入寻常百姓家。
博客网对于市场以及主流舆论的敏感度是无可厚非的,这是它吸引用户的致命魅力,也是其能在各种排名、各种评价中一直高高居于榜首的重要因素。其改版之后的主页仍以强调信息为主,类似新浪等媒体门户网站。博客网拥有的一大批“精英群体”,在信息力量和引领舆论方向上起到了非常关键的作用,他们的声音正是大众关注的焦点,其门户的影响力是所有博客网站中最突出的。
但从强调“精英群体”过渡到强调“分享”,博客网似乎转变了方向,而其整体感觉仍然 “贫富悬殊”。博客网不会放弃它赖以支撑的“精英力量”,却又尴尬的徘徊在“大众博客”的边缘,使大众对其整体定位产生疑惑。与此同时,其极不专业的Blog技术,让博客们在使用中倍感不便。
No.2:DoNews——http://www.donews.com/
竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知。
主页内容结合与IT业相关的新闻以及Blogger的评论作品,版面风格简洁而条理清晰,定位针对于IT、记者行业,风格突出,而用户群体的关注点也相对集中,社区内部气氛热烈,给IT人士提供了一个良好的交流平台,在IT圈的影响力很大。Blog的界面和模板承袭网站自身的风格,比较简单。
由于定位明确,用户集中,所以该网站在IT业界名声出众,影响力绝对不可小视。然而用户群体相对比较局限,非IT圈的人普遍都不知道DoNews,不能实现大众化的交流。另外,由于Blog用户界面和模板比较简陋,对一部分强调“趣味性”、追求时尚的用户没有足够的吸引力。
No.3:博易——http://www.anyp.cn/
横看成岭竖成峰,远近高低各不同。
AnyP免费个人主页在延续简单实用特点的同时,通过推出风格多变的页面模板、功能组件的多样化服务,深受年轻用户的喜爱。其宗旨即是为AnyP(Any–People,任何人)提供“更好玩”的网络家园,博易AnyP以厚实的技术实力为前卫、活力的年轻群体提供了无穷无尽的博客乐趣。其用户非常活跃,归属感强,参与积极。
不过,也正是由于博易这样的发展路线,其用户素质总体显得良莠不齐,玩网的用户占大多数,真正有影响力的文章不多,很多用户网站更适合称之为“个人主页”或者“企业主页”而非博客的感觉。主站上比较缺乏真正属于“博客”自己的
2. iphone博客怎么用?
iphone博客的使用详细方法:
1、点击播客图标启动程序。 也可以按住home键 ,告诉Siri的“打开播客。”一旦已经订阅了播客,可以拥有的Siri开始播放使用语音命令特定的播客。
2、播客将打开我的播客 ,在这里所有的播客订阅的上市与未放过发作的次数, 点击上播客看到事件的列表。 如果没有任何播客还直接跳到第4步。
3、一集的名字点击播放。 可以通过点击下载一个小插曲图标。
4、要添加一个播客,使用精选,热门排行榜或搜索在屏幕底部的图标来寻找的听觉享受很大的播客。 轻按一个播客,了解它,以及评论的细节。
5、可以通过从该屏幕节目列表中滚动,并点击发作听取他们的意见。 可以通过点击下载,以便日后图标。 如果要定期听取一个通道,点击订阅将其添加到我的播客。
3. 如何分析博客中最流行的编程语言?
为了回答这些问题,我决定做一个 Scrapy 项目,它将收集一些数据,然后对所获得的信息执行特定的数据分析和数据可视化。
第一部分:Scrapy
我们将使用 Scrapy 为我们的工作,因为它为抓取和对该请求处理后的反馈进行管理提供了干净和健壮的框架。我们还将使用 Splash 来解析需要处理的 Javascript 页面。Splash 使用自己的 Web 服务器充当代理,并处理 Javascript 响应,然后再将其重定向到我们的爬虫进程。
我这里没有描述 Scrapy 的设置,也没有描述 Splash 的集成。你可以在这里找到 Scrapy 的示例,而这里还有 Scrapy+Splash 指南。获得相关的博客
第一步显然是获取数据。我们需要关于编程博客的谷歌搜索结果。你看,如果我们开始仅仅用谷歌自己来搜索,比如说查询 “Python”,除了博客,我们还会得到很多其它的东西。我们需要的是做一些过滤,只留下特定的博客。幸运的是,有一种叫做 Google 自定义搜索引擎(CSE)的东西,它能做到这一点。还有一个网站 www.blogsearchengine.org,它正好可以满足我们需要,它会将用户请求委托给 CSE,这样我们就可以查看它的查询并重复利用它们。
所以,我们要做的是到 www.blogsearchengine.org 网站,搜索 “python”,并在一侧打开 Chrome 开发者工具中的网络标签页。这截图是我们将要看到的:
突出显示的是 blogsearchengine 向谷歌委派的一个搜索请求,所以我们将复制它,并在我们的 scraper 中使用。
这个博客抓取爬行器类会是如下这样的:
class BlogsSpider(scrapy.Spider): name = 'blogs' allowed_domains = ['cse.google.com'] def __init__(self, queries): super(BlogsSpider, self).__init__() self.queries = queries与典型的 Scrapy 爬虫不同,我们的方法覆盖了 __init__ 方法,它接受额外的参数 queries,它指定了我们想要执行的查询列表。
现在,最重要的部分是构建和执行这个实际的查询。这个过程放在 start_requests 爬虫的方法里面执行,我们愉快地覆盖它:
def start_requests(self): params_dict = { 'cx': ['partner-pub-9634067433254658:5laonibews6'], 'cof': ['FORID:10'], 'ie': ['ISO-8859-1'], 'q': ['query'], 'sa.x': ['0'], 'sa.y': ['0'], 'sa': ['Search'], 'ad': ['n9'], 'num': ['10'], 'rurl': [ 'http://www.blogsearchengine.org/search.html?cx=partner-pub' '-9634067433254658%3A5laonibews6&cof=FORID%3A10&ie=ISO-8859-1&' 'q=query&sa.x=0&sa.y=0&sa=Search' ], 'siteurl': ['http://www.blogsearchengine.org/'] } params = urllib.parse.urlencode(params_dict, doseq=True) url_template = urllib.parse.urlunparse( ['https', self.allowed_domains[0], '/cse', '', params, 'gsc.tab=0&gsc.q=query&gsc.page=page_num']) for query in self.queries: for page_num in range(1, 11): url = url_template.replace('query', urllib.parse.quote(query)) url = url.replace('page_num', str(page_num)) yield SplashRequest(url, self.parse, endpoint='render.html', args={'wait': 0.5})在这里你可以看到相当复杂的 params_dict 字典,它控制所有我们之前找到的 Google CSE URL 的参数。然后我们准备好 url_template 里的一切,除了已经填好的查询和页码。我们对每种编程语言请求 10 页,每一页包含 10 个链接,所以是每种语言有 100 个不同的博客用来分析。
在 42-43 行,我使用一个特殊的类 SplashRequest 来代替 Scrapy 自带的 Request 类。它封装了 Splash 库内部的重定向逻辑,所以我们无需为此担心。十分整洁。
最后,这是解析程序:
def parse(self, response): urls = response.css('div.gs-title.gsc-table-cell-thumbnail') \ .xpath('./a/@href').extract() gsc_fragment = urllib.parse.urlparse(response.url).fragment fragment_dict = urllib.parse.parse_qs(gsc_fragment) page_num = int(fragment_dict['gsc.page'][0]) query = fragment_dict['gsc.q'][0] page_size = len(urls) for i, url in enumerate(urls): parsed_url = urllib.parse.urlparse(url) rank = (page_num - 1) * page_size + i yield { 'rank': rank, 'url': parsed_url.netloc, 'query': query }所有 Scraper 的核心和灵魂就是解析器逻辑。可以有多种方法来理解响应页面的结构并构建 XPath 查询字符串。您可以使用 Scrapy shell 尝试并随时调整你的 XPath 查询,而不用运行爬虫。不过我更喜欢可视化的方法。它需要再次用到谷歌 Chrome 开发人员控制台。只需右键单击你想要用在你的爬虫里的元素,然后按下 Inspect。它将打开控制台,并定位到你指定位置的 HTML 源代码。在本例中,我们想要得到实际的搜索结果链接。他们的源代码定位是这样的:
在查看这个元素的描述后我们看到所找的
有一个 .gsc-table-cell-thumbnail CSS 类,它是 .gs-title的子元素,所以我们把它放到响应对象的 css 方法(46 行)。然后,我们只需要得到博客文章的 URL。它很容易通过'./a/@href' XPath 字符串来获得,它能从我们的直接子元素的 href 属性找到。(LCTT 译注:此处图文对不上)寻找流量数据
下一个任务是估测每个博客每天得到的页面浏览量。得到这样的数据有各种方式,有免费的,也有付费的。在快速搜索之后,我决定基于简单且免费的原因使用网站 www.statshow.com 来做。爬虫将抓取这个网站,我们在前一步获得的博客的 URL 将作为这个网站的输入参数,获得它们的流量信息。爬虫的初始化是这样的:
class TrafficSpider(scrapy.Spider): name = 'traffic' allowed_domains = ['www.statshow.com'] def __init__(self, blogs_data): super(TrafficSpider, self).__init__() self.blogs_data = blogs_datablogs_data 应该是以下格式的词典列表:{"rank": 70, "url": "www.stat.washington.edu", "query": "Python"}。
请求构建函数如下:
def start_requests(self): url_template = urllib.parse.urlunparse( ['http', self.allowed_domains[0], '/www/{path}', '', '', '']) for blog in self.blogs_data: url = url_template.format(path=blog['url']) request = SplashRequest(url, endpoint='render.html', args={'wait': 0.5}, meta={'blog': blog}) yield request它相当的简单,我们只是把字符串 /www/web-site-url/ 添加到 'www.statshow.com' URL 中。
现在让我们看一下语法解析器是什么样子的:
def parse(self, response): site_data = response.xpath('//div[@id="box_1"]/span/text()').extract() views_data = list(filter(lambda r: '$' not in r, site_data)) if views_data: blog_data = response.meta.get('blog') traffic_data = { 'daily_page_views': int(views_data[0].translate({ord(','): None})), 'daily_visitors': int(views_data[1].translate({ord(','): None})) } blog_data.update(traffic_data) yield blog_data与博客解析程序类似,我们只是通过 StatShow 示例的返回页面,然后找到包含每日页面浏览量和每日访问者的元素。这两个参数都确定了网站的受欢迎程度,对于我们的分析只需要使用页面浏览量即可 。
第二部分:分析
这部分是分析我们搜集到的所有数据。然后,我们用名为 Bokeh 的库来可视化准备好的数据集。我在这里没有给出运行器和可视化的代码,但是它可以在 GitHub repo 中找到,包括你在这篇文章中看到的和其他一切东西。
最初的结果集含有少许偏离过大的数据,(如 google.com、linkedin.com、Oracle.com 等)。它们显然不应该被考虑。即使其中有些有博客,它们也不是针对特定语言的。这就是为什么我们基于这个 StackOverflow 回答 中所建议的方法来过滤异常值。语言流行度比较
首先,让我们对所有的语言进行直接的比较,看看哪一种语言在前 100 个博客中有最多的浏览量。
这是能进行这个任务的函数:
def get_languages_popularity(data): query_sorted_data = sorted(data, key=itemgetter('query')) result = {'languages': [], 'views': []} popularity = [] for k, group in groupby(query_sorted_data, key=itemgetter('query')): group = list(group) daily_page_views = map(lambda r: int(r['daily_page_views']), group) total_page_views = sum(daily_page_views) popularity.append((group[0]['query'], total_page_views)) sorted_popularity = sorted(popularity, key=itemgetter(1), reverse=True) languages, views = zip(*sorted_popularity) result['languages'] = languages result['views'] = views return result在这里,我们首先按语言(词典中的关键字“query”)来分组我们的数据,然后使用 python 的 groupby 函数,这是一个从 SQL 中借来的奇妙函数,从我们的数据列表中生成一组条目,每个条目都表示一些编程语言。然后,在第 14 行我们计算每一种语言的总页面浏览量,然后添加 ('Language', rank) 形式的元组到 popularity 列表中。在循环之后,我们根据总浏览量对流行度数据进行排序,并将这些元组展开到两个单独的列表中,然后在 result 变量中返回它们。
最初的数据集有很大的偏差。我检查了到底发生了什么,并意识到如果我在 blogsearchengine.org 上查询“C”,我就会得到很多无关的链接,其中包含了 “C” 的字母。因此,我必须将 C 排除在分析之外。这种情况几乎不会在 “R” 和其他类似 C 的名称中出现:“C++”、“C”。因此,如果我们将 C 从考虑中移除并查看其他语言,我们可以看到如下图:
评估结论:Java 每天有超过 400 万的浏览量,PHP 和 Go 有超过 200 万,R 和 JavaScript 也突破了百万大关。
每日网页浏览量与谷歌排名
现在让我们来看看每日访问量和谷歌的博客排名之间的联系。从逻辑上来说,不那么受欢迎的博客应该排名靠后,但这并没那么简单,因为其他因素也会影响排名,例如,如果在人气较低的博客上的文章更新一些,那么它很可能会首先出现。
数据准备工作以下列方式进行:
def get_languages_popularity(data): query_sorted_data = sorted(data, key=itemgetter('query')) result = {'languages': [], 'views': []} popularity = [] for k, group in groupby(query_sorted_data, key=itemgetter('query')): group = list(group) daily_page_views = map(lambda r: int(r['daily_page_views']), group) total_page_views = sum(daily_page_views) popularity.append((group[0]['query'], total_page_views)) sorted_popularity = sorted(popularity, key=itemgetter(1), reverse=True) languages, views = zip(*sorted_popularity) result['languages'] = languages result['views'] = views return result该函数接受爬取到的数据和需要考虑的语言列表。我们对这些数据以语言的流行程度进行排序。后来,在类似的语言分组循环中,我们构建了 (rank, views_number) 元组(从 1 开始的排名)被转换为 2 个单独的列表。然后将这一对列表写入到生成的字典中。
前 8 位 GitHub 语言(除了 C)是如下这些:
评估结论:我们看到,所有图的 PCC (皮尔逊相关系数)都远离 1/-1,这表示每日浏览量与排名之间缺乏相关性。值得注意的是,在大多数图表(8 个中的 7 个)中,相关性是负的,这意味着排名的降低会导致浏览量的减少。
结论
因此,根据我们的分析,Java 是目前最流行的编程语言,其次是 PHP、Go、R 和 JavaScript。在日常浏览量和谷歌排名上,排名前 8 的语言都没有很强的相关性,所以即使你刚刚开始写博客,你也可以在搜索结果中获得很高的评价。不过,成为热门博客究竟需要什么,可以留待下次讨论。
这些结果是相当有偏差的,如果没有更多的分析,就不能过分的考虑这些结果。首先,在较长的一段时间内收集更多的流量信息,然后分析每日浏览量和排名的平均值(中值)值是一个好主意。也许我以后还会再回来讨论这个。
成都朗沃教育专注IT培训12年,希望该回答对你有帮助!
4. 博客开设平台有哪些?
国内的博客平台很多,现在很多门户网站和行业网站上面都有博客功能,但是博客平台的话,好一点的就有: 新浪、网易、搜狐、百度、51com、天涯、豆瓣、开心网、人人网、凤凰网、21频道等,这些是相对较高质量的博客平台,使用的人也很多。养博客的话,也很快。
国外的博客平台主要由以下:
1、blog.com
alexa综合排名为703,google pr为6
Blog.com是一个非常流行的基于WordPress的博客平台。和其它博客平台一样,有着自己的优缺点。它给免费用户提供了很多漂亮的主题,和一些只能是自建博客才能使用的插件。但是,获取这免费服务的代价是,会显示了不少的广告,而你如果想去掉这些广告的话,那么你只有付费升级成为付费会员了。另外Blog.com免费提供的存储空间是2GB。
2、Tumblr.com
alexa综合排名为37,google pr为8
tumblr.com是目前最受欢迎的轻博客,算是轻博客的老大。它非常的流行且有特色。有着非常有趣和引人注目的功能,比如说音视频博文(你可以分享你的音乐,和视频),可以免费绑定自己的域名,有着成千上万的卓越主题。Tumblr 看重的是一切从简,把注册和登录页面都完全简单化。用户在自己的主控制面板(Dashboard)可以迅速地发布内容,并且可以显示自己所跟随的网友的更新,并且可以选择 “喜欢”或“转发”,在这一点上与世界上最流行的微博Twitter 十分类似。
另外,Tumblr可以自动地将内容同步到 Facebook 和 Twitter,因此可以在同一个地方更新你的大多数社交媒体。Tumblr另外一个很强大的功能就是,你可以建设一个群组博客。你也可以使用一些第三方应用来监控你的网站,比如说Google Analytics.
嗯,Tumblr的用户体验相当的好,也提供着相当酷的功能,另外一个引人之处就是它—没有广告!那么它靠什么来盈利呢?靠的是售卖一些很炫很酷的主题!
但是,最新的消息是,迫于压力,Tumblr将在2012年5月2日开启它的广告之旅,结束没有广告的时代。
3、livejournal.com
alexa综合排名为108,google pr为8
LiveJournal.com(通常简写为LJ)是一个提供博客功能的综合型SNS交友网站,你可以通过你的博客与其他LJ用户联系,可以加入兴趣小组,也可以到论坛参与讨论。LiveJournal.com 最初由Brad Fitzpatrick建立于1999年4月15日,其目的是仅仅是为了与同学保持联系,没想到多年后发展为大型网络社区平台,成为了网友聚集的好地方,目前,LJ还支持多国语言。与其他博客平台相比,LiveJournal.com只提供一些最基础的模板和插件,但这对于交流和展示自己来说,已经足够了!
你设置“评论”后方可阅读此处的隐藏内容:
4、weebly.com
alexa排名为357,google pr为8
Weebly提供的不仅仅是博客服务,他还是一家来自美国的免费自助建站服务商,有着极高的人气,提供着很强大的功能,以在线的所见即所得操作方式,使得你可以很容易的创建属于你自己的网站。Weebly博客管理最突出的特点是其拖放界面功能、支持图片库、幻灯片、视频/音频、地图等。另外还可以选择他们的设计平台,为你的客户建设网站,从而有效地利用Weebly平台,作为一个高效的内容管理系统。
另外,对国内用户来说,他提供中文操作界面,这是怎样的一个喜剧?
5、blogetery.com
alexa排名为10859,google pr为5
Blogetery是一个基于WordPress的博客平台,它提供了一些实用的功能。如果你是免费用户话,可以获得将近140个主题和大约40个插件,并且可以自定义域名。
在Blogetery平台上,所有免费博客都会展示广告。但是如果你想升级的话,你可以选择每个月花费3.50美金,此时的你,可以使用额外的主题、插件,并且提供电子邮件支持,加上5GB的额外存储空间,同时可以去除广告等等。
6、edublogs.org
alexa排名为4465,google pr为6
Edublogs是一个非常独特的博客平台,从域名就可以看出其运作方式,是一个教育博客,主要服务于学生和教师群体,当然,你不是这两类人,你也可以使用其相关服务。这是一个基于WordPress的博客平台,所以对于大多数人来说,相当容易使用。
但是,其有点不足的是,对于免费用户来说,只提供30个免费主题供选择,但是你却可以上传任何形式的文档,包括office文档和PDF文档。
7、Jux.com
alexa排名为54613,google pr为5
Jux提供着一种新颖的博客服务,非常有着自己的个性,这和Tumblr相似,只是没有Tumblr那么流行,在Jux上,你可以很轻松地进行内容共享。通常来说,这不像前面提到的博客服务,但是,它们有很多相似的功能。都可以简单地创建一个帐户,然后开始分享内容。
在默认情况下,Jux的模板不提供其他大多数博客平台那样的分栏和边框,它仅仅提供一个简单的,清新的界面,让你自主的分享你的内容。另外,Jux的一个强大功能就是,很好的支持手机设备。但是这并不是适合所有人的口味。如果说,你想创建一个传统的博客,WordPress或许很适合你,但是,如果你想分享一下可视化的内容,比如说图片,那么Jux可以很容易满足你的需要。
8、blogsome.com
alexa排名为6427,google pr为6
Blogsome也是一个基于WordPress的博客平台,它提供了非常快速的,简单的,免费的博客建设服务。它是一个相当有名的博客平台,基本上没有广告,可以灵活的对自己的侧栏进行控制。不得不提的一点是,它曾经被封过,所以不知道它将来在国内的命运如何。
9、thoughts.com
alexa排名为10785,google pr为5
thoughts更像是一个传统的博客平台,提供来了一些基础的博客服务,在这里,无法对自己的博客主题进行随意的定制和修改,但是其界面非常的清爽,提供了很简单的操作界面,可以很容易地分享自己的所思所想,并且还提供了群组服务,可以进行相互讨论,就像是一个个兴趣小组那样运作。
10、blogdive.com
alexa排名为80094,google pr为5
blogdive也是一个基于WordPress的博客平台,在这里可以免费使用相关服务,但是如果用来过度的发布垃圾信息的话,很有可能会带来灭门之灾。
5. 如何通过阿里旺旺论坛和博客实现和提高网络营销效果?
可以通过你的旺旺 想起他旺旺用回发布你的商品信息 不过这个效果一般。还可以通过旺旺建群等群的人气高了以后可以把你的商品在群里与大家分享!
6. 企业应当如何开展博客营销?
所谓博客营销在当前应该是一个更广泛的词。
博客相当于中国最早的自媒体平台。其中以新浪最为出名,老徐的博客那时候人尽皆知。后来博客没落,微博客,轻博客兴起,再后来就是各种自媒体平台兴起。
那个时候企业建官网的成本还要更高些。服务器和建设费用都比较高。利用博客免费,便利,权重高,收录好,排名好的特点,做博客营销,维护好一个博客能带来不错的阅读量,进而带来客户。
国外的企业更多的是将博客当做一个官方信息发布及与用户交流沟通的平台,通过长期维护团队博客,介绍官方动态收集产品反馈,不断积累用户,赢得口碑。
国内大多是抱着更直接的目的——获取流量。
当前做博客营销除了传统的新浪博客,博客中国等外,要同时关注微博,简书,今日头条,微信公众号,百家号,一点资讯,企鹅号等新兴媒体平台。这些都是自媒体平台,相比传统博客其实没有太大区别,只是多了一个系统推荐引擎,能将你的博客内容推荐给更多合适的人。
做好博客营销,首先是要坚持,不断更新,围绕博客主题定期更新内容,发表观点和看法。其次是互动,珍视每一次用户的互动,用户愿意互动,是对你博客文章的极大肯定。要及时反馈消息。第三是捕捉需求信息,及时跟进,达成成交。
希望对你有帮助。
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