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seo优化 搜索引擎使用技巧 百度、google、实打实的谷歌搜索技巧（干货满满）

高级搜索

1 site：可以查询某个网站页面的收录情况，

apple site:http://www.apple.com/查看包含关键词apple的网页收录情况

site:http://www.apple.com/查看网站的收录情况

apple-pear site:http://www.apple.com/查看包含关键词apple但不包含pear的网页的收录情况

2 link: 查询所有和某个URL有链接的网页，只能单独使用

link:http://www.apple.com/

3 inurl：

apple inurl:happy返回结果为包含happy的URL，其它任何地方则包含了apple

4 intitle：

apple intitle:happy返回结果为包含happy的标题，其它任何地方则包含了apple

5 intext：

apple intitle:happy返回结果为包含happy的正文，其它任何地方则包含了apple

6 inanchor:

7 allinurl:查询返回的网页链接中包含所有查询的关键词

8 allintitle：查询返回的网页标题中包含所有查询的关键词

9 allinanchor(锚文本):返回的网页的锚文本里边包含所查询的关键词

allinanchor:apple happy

10 related：用来搜索结构内容方面相似的页面

11 cache：用来搜索google服务器上某页面的缓存

12 info:查询相关网站的信息

Info:http://www.Apple.com

13 filetype:搜寻结果为包含某个关键词的固定文件格式

apple filetype:pdf

14 cache:返回结果为google收录的当前网页的快照信息

cache:http://www.apple.com/

15 define:返回结果为包含关键词定义的网页

define:apple

16 location:查询指定区域包含某个关键词的网站

apple location:china

17 movie:和关键词相关的电影（目前只支持英语）

18 safesearch:谷歌会过滤搜索结果，包括色情，暴力，赌博等信息，但不能保证百分之百的安全

Safesearch:apple

19 surce:搜索结果为那些指定了特定ID或者新闻源的网址（有问题）？？？

apple source:http://www.sina.com.cn/

20 stocks:和关键词相关的股票信息，大多数来自专业的财经网站

21 store：只返回指定store ID的结果(只支持英文)

apple store:llbean

22 图片搜索功能

Python / 所有内容

python scrapy 安装 使用 配置pipeline、item、settings，浅谈scrapy去重机制，Python：Scrapy传入自定义参数运行，yield meta 方法传递参数 ，Python中requests的会话保持session详解

scrapy startproject 项目名
cd 项目名， # 进入项目，此目录是创建爬虫项目时通过模板自动生成。
scrapy genspider 文件名 域名

商场交锋 / 所有内容 / 智慧社交

FABE销售法

FABE法简单地说，就是在找出顾客最感兴趣的各种特征后，分析这一特征所产生的优点，找出这一优点能够带给顾客的利益，最后提出证据，通过这四个关键环节的销售模式，解答消费诉求，证实该产品确能给顾客带来这些利益，极为巧妙的处理好顾客关心的问题，从而顺利实现产品的销售诉求。

首先列出商品特征
首先应该将商品的特征(F)详细的列出来，尤其要针对其属性，写出其具有优势的特点。将这些特点列表比较。表列特点时，应充分运用自己所拥有的知识，将产品属性尽可能详细地表示出来。
接着是商品的利益
也就是说，您所列的商品特征究竟发挥了什么功能对使用者能提供什么好处，在什么动机或背景下产生了新产品的观念，这些也要依据上述的商品的八个特征，详细的列出来。
第三个阶段是客户的利益
如果客户是零售店或批发商时，当然其利益可能有各种不同的形态。但基本上，我们必须考虑商品的利益(A)是否能真正带给客户利益(B)也就是说，要结合商品的利益与客户所需要的利益。
最后保证满足消费者需要的证明
亦即证明书、样品、商品展示说明、录音录像带等。
客户心中的问题－－FABE的理论基础
了解了产品的卖点后，运用FABE法则，销售人员就能针对客户的需求，进行简洁、专业的产品介绍。
哈佛大学的营销学者们经过研究发现，在顾客心中有一连串的问题，这些问题不一定会被清晰的说出来，因为这些问题可能只存在于顾客的潜意识中。虽然这样，这些问题都必须得到回答，否则就可能失掉生意。优秀的导购员应在演示中做好准备，以回答这些未被说明但十分关键的问题。
客户心中的6个问题：
①：“我为什么要听你讲？”
——销售人员一开始就要吸引住客户。
②：“这是什么？”
——应该从产品优点方面进行解释。
③：“那又怎么样？”
——“方太公司从事厨房事业已经12年了；‘那又怎么样？’方太公司是厨具行业的第一品牌；‘那又怎么样？’方太公司有遍布全国的售后服务网络。”
关于问题的回答，需要解释这些优势能给顾客带来的利益，而且要使用顾客熟悉的用语。
④：“对我有什么好处？”
——人们购物是为了满足自己的需求，不是销售人员的需求。
⑤和⑥：“谁这样说的？还有谁买过？”
——除了导购人员，还应该有某位有声望的人说你的产品或服务确实像你说的一样好，以此打消顾客心中的疑虑，对购买风险的评估。应该从权威性的购买者、证明方面介绍。
简单说，就是强调好处而非特点。你必须回答以上6个问题，才能赢得顾客的心。

Python / 所有内容 / 软件开发

MongoDB python scrapy保存到元数据库 navicat

模糊搜索查找
{title: {$regex:/00|jk/}}

忽略转义大小写等模糊查找 {title: {$regex:/hd/,$options:”imsx”}}
{$or:[{title: {$regex:/hd/,$options:”imsx”}} ,{description: {$regex:/jk/,$options:”imsx”}} ]}

多条件or或者查找
{ $or : [{“title” : /.*波多.*/i}, {“description” : /.*jk.*/i}] }

时间范围内
({“START_TIME”:{“$gte”:ISODate(“2021-08-03 07:59:06″),”$lte”:ISODate(“2021-09-01 08:30:46”)}})

复合条件查找
关系数据库：select * from where（state1=11 and state2=22） or value >300
MongoDB数据库：db.getCollection(‘testOrAnd’). find(
{$or:[{$and:[{“state1”:11},{“state2”:22}]},{“value”:{$gte:300}} ] }
)

准确查询
db.user.find({$or:[{name:{$eq:’小博’}},{name:{$eq:’测试小博’}}]})

$exists:查询是否存在某个字段
因为mongodb是非关系型数据库，因此，每条记录可能包含的字段都不一样，不同的数据之间可能存在一些字段没有写入值，想要筛选某个字段是否存在的时候，就可以使用$exists去进行筛选。
存在
db.getCollection(“user”).find({age:{$exists:1}})
db.getCollection(“user”).find({age:{$exists:true}})
不存在
db.getCollection(“user”).find({age:{$exists:0}})
db.getCollection(“user”).find({age:{$exists:false}})

参考链接：https://huaweicloud.csdn.net/63356eadd3efff3090b56b38.html

$regex操作符的介绍
MongoDB使用$regex操作符来设置匹配字符串的正则表达式，使用 PCRE(Pert Compatible Regular Expression)作为正则表达式语言。
regex操作符
{:{$regex:/pattern/，$options:’’}}
{:{$regex:’pattern’，$options:’’}}
{:{$regex:/pattern/}}
正则表达式对象
{: /pattern/}
$regex与正则表达式对象的区别:
在$in操作符中只能使用正则表达式对象，例如:{name:{$in:[/^joe/i,/^jack/}}
在使用隐式的$and操作符中，只能使用$regex，例如:{name:{$regex:/^jo/i, $nin:[‘john’]}}
当option选项中包含X或S选项时，只能使用$regex，例如:{name:{$regex:/m.*line/,$options:”si”}}

$regex操作符的使用
$regex操作符中的option选项可以改变正则匹配的默认行为，它包括 i, m, x以及S四个选项，其含义如下
i 忽略大小写，{{$regex/pattern/i}}，设置i选项后，模式中的字母会进行大小写不敏感匹配。
m 多行匹配模式，{{$regex/pattern/,$options:’m’}，m选项会更改^和$元字符的默认行为，分别使用与行的开头和结尾匹配，而不是与输入字符串的开头和结尾匹配。
x 忽略非转义的空白字符，{:{$regex:/pattern/,$options:’m’}，设置x选项后，正则表达式中的非转义的空白字符将被忽略，同时井号(#)被解释为注释的开头注，只能显式位于option选项中。
s 单行匹配模式{:{$regex:/pattern/,$options:’s’}，设置s选项后，会改变模式中的点号(.)元字符的默认行为，它会匹配所有字符，包括换行符(\n)，只能显式位于option选项中。
使用$regex操作符时，需要注意下面几个问题:
i，m，x，s可以组合使用，例如:{name:{$regex:/j*k/,$options:”si”}}
在设置索弓}的字段上进行正则匹配可以提高查询速度，而且当正则表达式使用的是前缀表达式时，查询速度会进一步提高，例如:{name:{$regex: /^joe/}

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Bootstrap5 实例选项卡切换

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python lxml 网页数据清洗

选择所有的h2下的文本

//h2/text()

获取所有的a标签的href

//a/@href

获取html下的head下的title的文本

/html/head/title/text()

获取html下的head下的link标签的href

/html/head/link/@href

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python正则表达式 匹配不包含某几个字符的字符串方法 – 正则表达式 与或非

文件中所有以https?://开头，以.jpg|.png|.jpeg结尾的字符串

二、尝试过程

1）

自然想到正则表达式r'(https?://.*?.jpg|https?://.*?.png|https?://.*?.jpeg)简化书写为r'(https?://.*?\.(?:jpg|png|jpeg)

匹配结果：[‘http://sdsdsdadadsdsdsddsdsdawwii,https://sdsdoijcjz.jpg’]发现结果并非我们想要的，仔细查看，结果中出现了，或者”等符号，因此需要将这些字符去除

2）更改正则表达式为r'(https?://[^ “,]*?\.jpg|https?://[^ “,]*?\.png)’ 简化书写为r'(https?://[^, “]*?\.(?:jpg|png|jpeg))

匹配结果 ： [https://sdsdoijcjz.jpg’]

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Python datetime 日期时间差的计算（天/小时/分钟）及timedelta函数的使用（附python代码）

# 输入2个日期
date1 = “2022.05.11 13:30:00”
date2 = “2022.05.10 12:00:00”

# 将输入的日期转换为“datetime.datetime”类型
# 由于日期的类型是字符串，因此不能直接进行计算，会报错
date1 = datetime.strptime(date1, “%Y.%m.%d %H:%M:%S”)
date2 = datetime.strptime(date2, “%Y.%m.%d %H:%M:%S”)
print(” date1:”, date1, “\n” ,”date2:”, date2)
print(” 2个日期的类型分别是:\n”, type(date1), type(date2))

# 计算时间差：时间差的类型为“datetime.timedelta”类型
duration = date1 – date2
duration

由于计算的时间差需要精确到小时/分钟/秒等，因此需要将日期类型转换为“datetime.datetime类型”后进行计算。
运算得到的时间差值，其类型为“datetime.timedelta”，包括2部分：days: 多少天，seconds: 多少秒。
时间差值的提取：天数（days）= durations.days; 秒数（seconds）= durations.seconds，
可根据提取出来的秒数再换算为多少小时或多少分钟。

2.1 timedelta()函数的简介
timedelta()函数的构造：
datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)
对参数设定具体的值，达到计算的要求，如：
设定：days=1 – 在原有时间上增加1天；
设定：minutes=-30 – 在原有时间上减少30分钟

2.2 timedelta()函数的使用
# 1. timedelta()的基本用法
dt1 = datetime(2022, 5, 12, 8, 30, 0)
dt2 = dt1 + timedelta(days = 1)
dt3 = dt1 + timedelta(minutes = -30)
print(“dt1:”, dt1)
print(“dt2:”, dt2)
print(“dt3:”, dt3)