本文承接上面两篇，本篇中的示例要调用到前两篇中的函数，做一个简单的URL采集。一般php采集网络数据会用file_get_contents、file和cURL。不过据说cURL会比file_get_contents、file更快更专业，更适合采集。今天就试试用cURL来获取网页上的所有链接。示例如下：
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?php
/*
* 使用curl 采集hao123.com下的所有链接。
*/
include_once('function.php');
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, '');
// 只需返回HTTP header
curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 1);
// 页面内容我们并不需要
// curl_setopt($ch, CURLOPT_NOBODY, 1);
// 返回结果，而不是输出它
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$html = curl_exec($ch);
$info = curl_getinfo($ch);
if ($html === false) {
echo "cURL Error: " . curl_error($ch);
}
curl_close($ch);
$linkarr = _striplinks($html);
// 主机部分，补全用
$host = '';
if (is_array($linkarr)) {
foreach ($linkarr as $k = $v) {
$linkresult[$k] = _expandlinks($v, $host);
}
}
printf("p此页面的所有链接为：/ppre%s/pren", var_export($linkresult , true));
?
function.php内容如下（即为上两篇中两个函数的合集）：
?php
function _striplinks($document) {
preg_match_all("'s*as.*?hrefs*=s*(["'])?(?(1) (.*?)\1 | ([^s]+))'isx", $document, $links);
// catenate the non-empty matches from the conditional subpattern
while (list($key, $val) = each($links[2])) {
if (!empty($val))
$match[] = $val;
} while (list($key, $val) = each($links[3])) {
if (!empty($val))
$match[] = $val;
}
// return the links
return $match;
}
/*===================================================================*
Function: _expandlinks
Purpose: expand each link into a fully qualified URL
Input: $links the links to qualify
$URI the full URI to get the base from
Output: $expandedLinks the expanded links
*===================================================================*/
function _expandlinks($links,$URI)
{
$URI_PARTS = parse_url($URI);
$host = $URI_PARTS["host"];
preg_match("/^[^?]+/",$URI,$match);
$match = preg_replace("|/[^/.]+.[^/.]+$|","",$match[0]);
$match = preg_replace("|/$|","",$match);
$match_part = parse_url($match);
$match_root =
$match_part["scheme"]."://".$match_part["host"];
$search = array( "|^http://".preg_quote($host)."|i",
"|^(/)|i",
"|^(?!http://)(?!mailto:)|i",
"|/./|",
"|/[^/]+/../|"
);
$replace = array( "",
$match_root."/",
$match."/",
"/",
"/"
);
$expandedLinks = preg_replace($search,$replace,$links);
return $expandedLinks;
}
?
经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率地完成某些任务，我们可以理解为三点优势：
美观展示: 用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等
数据驱动：实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应
发掘价值：可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素
在 图扑软件（Hightopo，以下简称 HT ）技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
先确定图表类型，下一步要进入到布局具体的信息位置，确立交互稿的步骤。确立交互稿的第一步就是要确定大屏的尺寸。客户的大屏尺寸不用会影响到整体的布局和效果，设计的时候也要考虑下是否有拼接大屏接缝的问题，尽量以拼接屏尺寸来确立栅格化布局。
尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。布局这里我们就要参考第一项的业务需求优先级来布局画面分割面积。核心业务指标安排在中间位置、占较大面积；其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。一般把有关联的指标让其相邻或靠近，把图表类型相近的指标放一起，这样能减少观者认知上的负担并提高信息传递的效率。视觉上要尽量规避文字罗列或图表罗列，注意方圆图表的面积比例问题等，也是布局期间需要注意的事项。
设计风格的确定主要以下几点来确定：
设计风格的选择切勿追求效果炫酷而不符合业务需求，选择最合适的而不是选择最绚烂的尤为重要。因为设计中涉及的范围比较广，我们在后两章节单独着重讲解。下面展示部分我们做的不同行业对应的不同构图布局与元素的应用案例：
图扑软件（Hightopo）
发动机的可视化以突出发电机产品为主，周围 UI 以大圆角形式设计，使视觉由四周向中间包围，集中于中心。
图扑软件（Hightopo）
挖掘机的可视化采用了大地色进行设计，采用了色彩共情的原理，结合简洁的线性UI，使大屏在接地气的同时不失高端雅致的效果。
图扑软件（Hightopo）
医院的可视化设计以冷白色为主，突出医院给人的干净，严肃的感觉，仿佛能闻到消毒水的气味。以模型展示为主，按钮样式也采用了以面为主的设计配合大面积色块分布为主的模型设计。
图扑软件（Hightopo）
地铁站的可视化以写实风格为主，再现了真实地铁站的样貌，以及身临其境的动画交互体验。
图扑软件（Hightopo）
农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。
同时在设计时因为使用的设备不同，大屏有它自己独特的分辨率、屏幕组成、色彩显示以及运行、展示环境，这里的很多问题只有设计稿投到大屏上才能够被发现，所以这一步在样图沟通确认环节非常重要，有时候需要开发出demo，反复测试多次来修改协调最终上屏效果。在测试时从设计上可以重点注重以下几点：
之前确立的布局在放入设计内容后是否依然合适
确立的图表类型带入数据后是否仍然客观准确
根据关键元素、色彩、结构、质感打造出的页面风格是否基本传达出了预期的氛围和感受
已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题
大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象
近两年随着大数据的兴起，爬虫一行，也逐渐进入了大众的视野。
而我这个初出茅庐的菜鸟，也因为一系列的起源巧合，慢慢的转变成了一个专门从事于爬虫行业的一份子。
我在这里呢，也就是简单说一下，我对爬虫的理解，欢迎各位大佬拍砖！
爬虫：
网络爬虫（又被称为网页 蜘蛛 ，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有 蚂蚁 、自动索引、模拟程序或者 蠕虫 。 ---摘自百度百科
在我的理解中，他就是一个模拟网络协议，模拟人工行为的一种程序。 作用是，数据采集。以便于大数据等等等等的统计分析。
爬虫的分类：
通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。 --摘自百度百科
在我的理解中，他如果从本质上区分的话，分为 两种，一种是增量式的爬虫，适合爬取全站。 一种是 通用式的，适合采集某种指定的类型的页面。
简单说，就是，增量式的话，一进多出。线程的数量会不听的增加。通用式的话就是，线程数量不会增加。 只爬去指定的某些页面，来进行数据采集。
从构成上来进行区分的话，就也分为两种，
一种是 通过渲染来进行的抓取。
一种是通过抓包来进行的数据抓取！ 两种各有利弊吧。
如果从功能上分的话，分为两种，
一种是作为程序内置模块来操作的话，是不允许有数据遗漏的，并且在反应时间上也是具有一定的要求，是需要保证时效性，准确性的。
一种是作为爬虫这个单独的模块来进行衡量的。 对于反应时间，还有数据遗漏方面不能说没有要求但是要求就会低很多。
貌似爬虫是对于语言没有什么要求的，只要你能解析数据，只要你能发送请求。 这两个就是基本条件。貌似所有的语言都可以做到这个吧。 而我所知道的从事于爬虫方向的，都有 c#,java,php,python,甚至还有js的。
增量式爬虫： 适用于爬取全站，将整个网站的所有的页面都进行一遍抓取。 爬虫内部的url库会不停的增加。并且增加线程的数量。
通用式爬虫： 适用于轮训，监控等目的，来进行固定数据的监控抓取。
渲染爬虫： 是采用渲染方式，既采用浏览器内核来进行页面加载以及渲染的爬虫，特点，可以模拟鼠标。键盘等行为，但速度较慢。
抓包爬虫：采用抓包的方式，来进行固定http协议模拟达到自己的某种需求。特点，速度快。
内置爬虫：既对于信息的准确以及时效性要求很高。例如，一个关键词3秒内，拿到淘宝上所有这个关键词的商品信息，用来及时的反馈给app.
普通爬虫：监控某类商品，或某个商品的价格变动情况，对于数据的要求准确性就相比上面那个能低一点。毕竟 1年内的情况。 在庞大的数据量的情况下，对于这些的话影响不是很大！
网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。 随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。
