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    如何向Appstore查询已发布APP的信息?

    罗朝辉 (http://www.cnblogs.com/kesalin/)

    本文遵循“署名-非商业用途-保持一致”创作公用协议
     

    如果我们需要实现版本的 app 自动更新,那么我们需要获取当前运行程序的版本信息和 appstore 里发布的最新版本信息。

    当前运行程序的版本信息,可以在 mainBundle 里面获取:

    NSDictionary *infoDict = [[NSBundle mainBundle] infoDictionary];
    NSString *currentVersion = [infoDict objectForKey:@"CFBundleVersion"];

     

    而 appstore 里发布的最新版本信息获取稍微复杂一些,有两种方案,思路都是一样的:

    其一:在某个服务器上存储最新发布的版本信息,需要的时候向该服务器查询;

    其二:在需要的时候向 appstore 查询;

     

    在这里我来介绍第二种方法:向 appstore 查询应用程序信息,包括作者,版本,app 介绍页面地址等信息。

    英文好的同学可以参考 apple 的文档:www.apple.com/itunes/affiliates/resources/documentation/itunes-store-web-service-search-api.html

     

    具体步骤如下:

    1,用 POST 方式发送请求:

    http://itunes.apple.com/search?term=你的应用程序名称&entity=software

    更加精准的做法是根据 app 的 id 来查找:

    http://itunes.apple.com/lookup?id=你的应用程序的ID

     

    2,从获得的 response 数据中解析需要的数据。因为从 appstore 查询得到的信息是 JSON 格式的,所以需要经过解析。解析之后得到的原始数据就是如下这个样子的:

    {
    resultCount = 1;
    results = (
    {
    artistId = 301724683;
    artistName = Citibank;
    artistViewUrl = "http://itunes.apple.com/us/artist/citibank/id301724683?uo=4";
    artworkUrl100 = "http://a5.mzstatic.com/us/r1000/117/Purple/a1/85/a9/mzl.hvwnfdkw.png";
    artworkUrl512 = "http://a5.mzstatic.com/us/r1000/117/Purple/a1/85/a9/mzl.hvwnfdkw.png";
    artworkUrl60 = "http://a2.mzstatic.com/us/r1000/099/Purple/67/86/7e/mzi.utfdvrgy.png";
    averageUserRating = "3.5";
    averageUserRatingForCurrentVersion = 5;
    contentAdvisoryRating = "4+";
    currency = USD;
    description = "Description of you app.";
    features = (
    iosUniversal
    );
    fileSizeBytes = 4141195;
    genreIds = (
    6015
    );
    genres = (
    Finance
    );
    ipadScreenshotUrls = (
    "http://a1.mzstatic.com/us/r1000/095/Purple/e0/a6/17/mzl.pbbxcjzt.1024x1024-65.jpg",
    "http://a3.mzstatic.com/us/r1000/036/Purple/cc/14/98/mzl.dyairego.1024x1024-65.jpg"
    );
    isGameCenterEnabled = 0;
    kind = software;
    languageCodesISO2A = (
    EN
    );
    price = 0;
    primaryGenreId = 6015;
    primaryGenreName = Finance;
    releaseDate = "2011-01-24T06:14:35Z";
    releaseNotes = "* View Real-time streaming prices for U.S. Treasuries \n\n* Open and Save your Citi Research in your favorite PDF Reader and Library such as iBooks\n\n* Search for your favorite videos";
    screenshotUrls = (
    "http://a3.mzstatic.com/us/r1000/066/Purple/17/51/fb/mzl.zywiavgn.png",
    "http://a5.mzstatic.com/us/r1000/026/Purple/73/85/97/mzl.csmdtndk.png"
    );
    sellerName = "Citibank, N.A.";
    sellerUrl = "http://";
    supportedDevices = (
    all
    );
    trackCensoredName = "Citi Velocity";
    trackContentRating = "4+";
    trackId = 414697122;
    trackName = "Citi Velocity";
    trackViewUrl = "http://itunes.apple.com/us/app/citi-velocity/id414697122?mt=8&uo=4";
    userRatingCount = 5;
    userRatingCountForCurrentVersion = 1;
    version = "1.4";
    wrapperType = software;
    }
    );
    }

     

    然后从中取得 results 数组即可,具体代码如下所示:

        NSDictionary *jsonData = [dataPayload JSONValue];
    NSArray *infoArray = [jsonData objectForKey:@"results"];
    NSDictionary *releaseInfo = [infoArray objectAtIndex:0];
    NSString *latestVersion = [releaseInfo objectForKey:@"version"];
    NSString *trackViewUrl = [releaseInfo objectForKey:@"trackViewUrl"];


     

    如果你拷贝 trackViewUrl 的实际地址然后在浏览器中打开,就会打开你的应用程序在 appstore 中的介绍页面。当然我们也可以在代码中调用 safari 来打开它。

        UIApplication *application = [UIApplication sharedApplication];
    [application openURL:[NSURL URLWithString:trackViewUrl]];


    转载于:https://www.cnblogs.com/kesalin/archive/2011/07/14/query_app_info_from_appstore.html

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  • 看到了登录界面,现在要输入正确的数据库信息,用户名和密码还有数据库名,主机名,这些信息可以找卖空间给你的客服获取,或到管理你空间的网站上找 输入好后,接下来我点“安装” 到这步就说明成功安装了,现在提示...
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    企业网盘如何高效的解决企业文件管理问题

    随着互联网高速的发展,人们可以轻松通过互联网快速地获取最新信息。但是这也导致了信息爆炸。无效信息的冗余使人们对于无法获得他们所需的关键信息。 文件是数据,同样也是一个企业的重要数字资产。企业内部运作是基于文件开展的。众所周知,业务文件承载着企业发展的记忆、经验以及成就。现代科技的进步使商业经济信息分析可以利用电子文件的形式存储,方便人们阅读和共享。文件是公司最重要的智力资产。文件管理是一项非常重要的任务。但还是有很多的企业在文件管理方面存在比较大的问题。

     

    工欲善其事,必先利其器。 如何做好文件管理呢?针对这样的问题,被称为国内最好的网盘-坚果云,致力于为企业提供更安全,低成本的云服务。为企业提供企业文件管理新方案。

     

    企业网盘可以企业实现文件的管理、在线编辑、分发等多样化的需求。通过使用电脑或者一个手机,就可以灵活地执行各种日常办公文件。坚果云企业网盘使企业办公效率得到明显的提升,最大限度地提高了企业用户的办公体验。

     

    除了高效办公,企业数据的安全也是重中之重。 企业档案是企业的重要资产之一,档案的安全也是一个不容忽视的问题。 特别是在这个高度信息化的时代,企业信息安全是企业必须面对的挑战。 企业网盘可以设置文件权限,合理管理文件,构建安全的云办公平台。

     

    企业最重视的是数据的安全。而拥有较高的安全性和稳定性是一个企业网盘的立身之本。目前企业网盘的传输多采用AES128或者256加密,储存和备份因公有云和私有云而异,考虑到安全性,建议选择一个可私有化的云盘。

     

    坚果云支持私有化部署,采用的是目前国际上最高加密技术AES-256加密技术,同时对所有数据均做3地备份,即使一台服务器坏掉,数据也不会丢掉。为企业数据安全保驾护航。

     

    无论对于大小规模的企业,文件数据对企业生产的经营的重要性是不言而喻的。小到个体户,大到跨国集团,要有效地运转企业创造利润都离不开这些文件数据资源的利用。而从日常生活办公场景中能够更加明显的看出,企业网盘能够对这些文件数据可以进行科学有效的管理和应用,极大地提高了企业运作的效率,企业网盘无疑就是所有行业通用的文件管理解决方案!

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  • 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途...大部分Python爬虫都是按“发送请求-获得页面-解析页面-抽取并储存内容”流程来进行抓取,模拟人们使用浏览器获取网页信息的过程。 高效学习Pytho

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

    以下文章来源于腾讯云,作者:小小科

    ( 想要学习Python?Python学习交流群:1039649593,满足你的需求,资料都已经上传群文件流,可以自行下载!还有海量最新2020python学习资料。 )

    如何高效学习Python爬虫技术?大部分Python爬虫都是按“发送请求-获得页面-解析页面-抽取并储存内容”流程来进行抓取,模拟人们使用浏览器获取网页信息的过程。
    在这里插入图片描述

    高效学习Python爬虫技术的步骤:

    1、学Python网络爬虫基础知识

    学Python网络爬虫时先了解Python基本常识,变量、字符串、列表、字典、元组、操控句子、语法等,把基础打牢,在做案例时能知道运用的是哪些知识点。此外还需求了解一些网络请求的基本原理、网页结构等。

    2、看Python网络爬虫视频教程学习

    看视频或找一本专业的网络爬虫书本《用Python写网络爬虫》,跟着视频学习爬虫代码,多敲代码敲,弄懂每一行代码着手亲身实践,边学习边做才能学的更快。很多人有误区,觉得自己会不愿意实操,看懂和学会是两个概念,真正操作的时候才是检验知识的有效途径,实操时漏洞百出,要坚持经常敲代码找感觉。

    开发建议选Python3,2020年Python2中止保护,Python3是主流。IDE选择pycharm、sublime或jupyter等,小编推荐运用pychram,有些相似Java中的eclipse很智能。浏览器学会运用 Chrome 或许 FireFox 浏览器去检查元素,学会运用进行抓包。了解干流的爬虫和库,如urllib、requests、re、bs4、xpath、json等,常用的爬虫结构scrapy是必需掌握的。

    3、进行实操练习

    具备爬虫思想,独立设计爬虫体系,找一些网站做操练。静态网页和动态网页的抓取战略和办法需求把握,了解JS加载的网页,了解selenium+PhantomJS模仿浏览器,知道json格局的数据该怎样处理。网页POST请求,要传入data参数,而且这种网页一般是动态加载的,需求把握抓包办法。如果想进步爬虫功率,就得考虑运用多线程,多进程协程或分布式操作。

    4、学习数据库基础应对大规模数据存储

    爬回来的数据量小时,可用文档的形式来存储,数据量大就行不通了。因此要掌握一种数据库,学习目前比较主流的 MongoDB。方便存储一些非结构化的数据,数据库知识非常简单,主要是数据入库、进行提取,在需要的时候再学习就行。

    Python应用方向广,可以做后台开发、Web开发、科学计算等,爬虫对于初学者很友好,原理简单几行代码就能实现基本的爬虫,学习过程体验更好。

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  • 本文的文字及图片来源...刚开始接触爬虫的时候,简直惊为天人,十几行代码,就可以将无数网页的信息全部获取下来,自动选取网页元素,自动整理成结构化的文件。 利用这些数据,可以做很多领域的分析、市场调研,获得很

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

    以下文章来源于腾讯云 作者:企鹅号小编

    ( 想要学习Python?Python学习交流群:1039649593,满足你的需求,资料都已经上传群文件流,可以自行下载!还有海量最新2020python学习资料。 )
    在这里插入图片描述
    刚开始接触爬虫的时候,简直惊为天人,十几行代码,就可以将无数网页的信息全部获取下来,自动选取网页元素,自动整理成结构化的文件。

    利用这些数据,可以做很多领域的分析、市场调研,获得很多有价值的信息。这种技能不为我所用实在可惜,于是果断开始学习。

    1. 并非开始都是最容易的

    刚开始对爬虫不是很了解,又没有任何的计算机、编程基础,确实有点懵逼。从哪里开始,哪些是最开始应该学的,哪些应该等到有一定基础之后再学,也没个清晰的概念。

    因为是 Python 爬虫嘛,Python 就是必备的咯,那先从 Python 开始吧。于是看了一些教程和书籍,了解基本的数据结构,然后是列表、字典、元组,各种函数和控制语句(条件语句、循环语句)。

    学了一段时间,才发现自己还没接触到真正的爬虫呢,而且纯理论学习很快就忘了,回去复习又太浪费时间,简直不要太绝望。把 Python 的基础知识过了一遍之后,我竟然还没装一个可以敲代码的IDE,想想就哭笑不得。

    2.开始直接上手

    转机出现在看过一篇爬虫的技术文章后,清晰的思路和通俗易懂的语言让我觉得,这才是我想学的爬虫。于是决定先配一个环境,试试看爬虫到底是怎么玩的。(当然你可以理解为这是浮躁,但确实每个小白都想去做直观、有反馈的事情)

    因为怕出错,装了比较保险的 Anaconda,用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG,简直庆幸。很多时候打败你的,并不是事情本身,说的就是爬虫配置环境这事儿。

    遇到的另一个问题是,Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现,应该选哪一种呢?我的原则就是是简单好用,写的代码少,对于一个小白来说,性能、效率什么的,统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤(BeautifulSoup),因为听别人说很简单。

    我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影,无数人都推荐把豆瓣作为新手上路的实例,因为页面简单且反爬虫不严。照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看,从这些例子里面,了解了一点点爬虫的基本原理:下载页面、解析页面、定位并抽取数据。

    当然并没有去系统看 urllib 和 BeautifulSoup 了,我需要把眼前实例中的问题解决,比如下载、解析页面,基本都是固定的语句,直接用就行,我就先不去学习原理了。

    用 urllib 下载和解析页面的固定句式

    当然 BeautifulSoup 中的基本方法是不能忽略的,但也无非是find、get_text()之类,信息量很小。就这样,通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法,完成了豆瓣电影的基本信息爬取。
    在这里插入图片描述
    用 BeautifulSoup 爬取豆瓣电影详情

    3. 爬虫渐入佳境

    有了一些套路和形式,就会有目标,可以接着往下学了。还是豆瓣,自己去摸索爬取更多的信息,爬取多部电影,多个页面。这个时候就发现基础不足了,比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制,又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理,还远远不够。

    再回去补充 Python 的基础知识,就很有针对性,而且能马上能用于解决问题,也就理解得更深刻。这样直到把豆瓣的TOP250图书和电影爬下来,基本算是了解了一个爬虫的基本过程了。

    BeautifulSoup 还算不错,但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识,否则一些元素的定位和选取还是会头疼。

    后来认识到 xpath 之后相见恨晚,这才是入门必备利器啊,直接Chrome复制就可以了,指哪打哪。即便是要自己写 xpath,以w3school上几页的 xpath 教程,一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用,但摸索总归是试错的过程,试错成本就是时间。
    在这里插入图片描述
    requests+xpath 爬取豆瓣TOP250图书信息

    4. 跟反爬虫杠上了

    通过 requests+xpath,我可以去爬取很多网站网站了,后来自己练习了小猪的租房信息和当当的图书数据。爬拉勾的时候就发现问题了,首先是自己的请求根本不会返回信息,原来要将自己的爬虫伪装成浏览器,终于知道别人代码中那一坨 headers 信息是干啥的了。

    在爬虫中添加 headers 信息,伪装成真实用户

    接着是各种定位不到元素,然后知道了这是异步加载,数据根本不在网页源代码中,需要通过抓包来获取网页信息。于是在各种 JS、XHR的文件中 preview,寻找包含数据的链接。

    当然知乎还好,本身加载的文件不多,找到了 json 文件直接获取对应的数据。(这里要安利一个chrome插件:jsonview,让小白轻松看懂 json 文件)
    在这里插入图片描述
    浏览器抓取 JavaScript 加载的数据

    在这里就对反爬虫有了认识,当然这还是最基本的,更严格的IP限制、验证码、文字加密等等,可能还会遇到很多难题。但是目前的问题能够解决不就很好了吗,逐个击破才能更高效地学习。

    比如后来在爬其他网站的时候就被封了IP,简单的可以通过 time.sleep() 控制爬取频率的方法解决,限制比较严格或者需要保证爬取速度,就要用代理IP来解决。

    当然,后来也试了一下 Selenium,这个就真的是按照真实的用户浏览行为(点击、搜索、翻页)来实现爬虫,所以对于那些反爬虫特别厉害的网站,又没有办法解决,Selenium 是一个超级好用的东东,虽然速度稍微慢点。

    5. 尝试强大的 Scrapy 框架

    有了 requests+xpath 和抓包大法,就可以做很多事情了,豆瓣各分类下的电影,58同城、知乎、拉勾这些网站基本都没问题。不过,当爬取的数据量级很大,而且需要灵活地处理各个模块的话,会显得很力不从心。

    于是了解到强大的 Scrapy 框架,它不仅能便捷地构建 Request,还有强大的 Selector 能够方便地解析 Response,然而最让人惊喜的还是它超高的性能,可以将爬虫工程化、模块化。

    Scrapy 框架的基本组件

    学会 Scrapy,自己去尝试搭建了简单的爬虫框架,在做大规模数据爬去的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题,这使我可以从爬虫工程的维度去思考问题。

    当然 Scrapy 本身的 selector 、中间件、spider 等会比较难理解,还是建议结合具体的例子,参考别人的代码,去理解其中实现的过程,这样能够更好地理解。
    在这里插入图片描述
    用 Scrapy 爬取了大量租房信息

    6. 本地文件搞不动了,上数据库

    爬回来大量的数据之后就发现,本地的文件存起来非常不方便,即便存下来了,打开大文件电脑会卡得很严重。怎么办呢?果断上数据库啊,于是开始入坑 MongoDB。结构化、非结构化的数据都能够存储,安装好 PyMongo,就可以方便地在 Python 中操作数据库了。

    MongoDB 本身安装会比较麻烦,如果自己一个人去折腾,很有可能会陷入困境。刚开始安装的时候也是出现各种BUG,幸得大神小X指点,解决了很多问题。

    当然对于爬虫这一块,并不需要多么高深的数据库技术,主要是数据的入库和提取,顺带掌握了基本的插入、删除等操作。总之,能够满足高效地提取爬下来的数据就OK了。
    在这里插入图片描述
    爬取拉勾招聘数据并用 MongoDB 存储

    7. 传说中的分布式爬虫

    这个时候,基本上很大一部分的网页都能爬了,瓶颈就集中到爬取大规模数据的效率。因为学了 Scrapy,于是自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫。

    分布式这个东西,一听不明觉厉,感觉很恐怖,但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,除了前面学过的 Scrapy 和 MongoDB,好像还需要了解 Redis。

    Scrapy 用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。

    分布式这东西看起来很吓人,但其实分解开来,循序渐进地学习,也不过如此。
    在这里插入图片描述
    分布式爬58同城:定义项目内容部分

    零基础学习爬虫,坑确实比较多,总结如下:

    1.环境配置,各种安装包、环境变量,对小白太不友好;

    2.缺少合理的学习路径,上来 Python、HTML 各种学,极其容易放弃;

    3.Python有很多包、框架可以选择,但小白不知道哪个更友好;

    4.遇到问题甚至不知道如何描述,更不用说去寻找解决办法;

    5.网上的资料非常零散,而且对小白不友好,很多看起来云里雾里;

    6.有些东西看似懂了,但结果自己写代码还是很困难;

    ……………………

    所以跟我一样,很多人爬坑最大的体会是:尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目(从豆瓣这种简单的入手),直接开始就好。

    因为爬虫这种技术,既不需要你系统地精通一门语言,也不需要多么高深的数据库技术,从实际的项目中去学习这些零散的知识点,你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

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