一、查看源文件
  当浏览网页见到诱人的FLASH时，我的爱鼠右键就受苦了，一点击它，在右键菜单中选择"View source"（英文版本的IE）或者"查看源文件"（中文版本的IE），记事本就带着密密麻麻的源代码显示在面前.
按下快捷键"Ctrl + F"，在弹出的对话框中输入".swf"，确定即可查找到FLASH的SWF文件,COPY下链接地址，注意看是绝对链接还是相对链接。
把它粘贴到浏览器的地址栏上，按回车，FLASH就全屏地出现在浏览器窗口。
接着复制整个地址，打开下载工具软件flashget或者NetAnt，粘贴链接地址URL即可。
如果页面里有多个FLASH文件，但只是想下载其它一个两个，按上面的方法先使SWF文件全屏，直到找到想下载的SWF文件。
二、有全屏链接的
  有很多网站为了方便网友看FLASH作品，常常提供了全屏欣赏，这种方式最受笔者的欢迎了，只要直接在链接上按鼠标的右键，选择"复制快捷方式(copy
url)"，然后到下载工具上粘贴地址链接URL（如上法），这个FLASH作品又乖乖地归到硬盘上去了。
三、去temp里查找
  有些网站为保护自己的设计成果不让人偷窃，做好了框架，对于一些不大熟悉HTML标记语言的网友来说，无从下手，"去temp里查找"不失为一个好方法，因为通常浏览过的网页，IE都会把它们有关的资料信息记录到"Temporary
Internet Files"目录中。
  获取的方法是：在那个目录上按鼠标右键，点击查找".SWF"，很快，所有的FLASH文件都显示在眼前，只要"一锅端"，把它们全部COPY到另外的目录，然后自己慢慢挑吧。
  在win2000中又有不同，因为它根据不同用户设置了不同的各种参数，包括上网的记录，我们必须到以下的目录来查找:
  操作系统盘>>Documents and Settings>>Administrator>>Local Settings>>Temporary Internet Files
  或者：
  操作系统盘>>Documents and Settings>>Default User>>Local Settings>>Temporary Internet Files
注意：最好不要打开那个目录，那样机器会产生运行慢的现象，不要奇怪，这是正常现象，因为里面的文件非常多，会耗费不少系统资源。
四、使用软件
  现在到了隆重推荐时刻，非常可爱的woof千里迢迢从家里（ http://www8.pconline.com.cn/download/swdetail.phtml?id=5048 ）赶到了我的面前，嬉皮笑脸地对我说，让它来露露脸。好吧，看在它那迷人的脸蛋上，我就向大家讲讲用它查找硬盘上的SWF文件。
  安装之后直接运行它，按下图设置，搜索SWF文件。
预览后找到想保存的文件，在前面打上勾，在File>>Copy，选择保存的路径，完成。
  果然不错，woof，笔者向你保证，向大家推荐使用这个软件！
补充:
一般我们下载网页中的Flash文件，大都是使用第三方软件来帮助下载的。但是在下载动画内含有通过按钮来调用另一个SWF文件此类的Flash动画时，就显得无能为力了。它只能下载这个主动画，播放时点击按钮出现的是一张空白纸。在这里讲解一下怎样来下载被调用的另一些SWF文件。
1. 首先通过第三方软件来下载这个主动画。
2.使用"闪客精灵专业版"分析下载的这个主动画的"动作"脚本语言。
3. 主要是看"button"类的脚本语言中的getURL("")引号中的内容，格式为:*.swf。
4. 引号中的内容就是我们要下载的另一个swf文件。
5.剩下的工作就不用再详细叙说了吧，使用任何一个文件下载工具（如：FlashGet、网络蚂蚁等）新建一个下载任务，下载地址是：下载主动画的网址+刚才引号可的文件名（含扩展名）。
6.通过上述方法下载完主动画中的所有链接动画后，把这些文件拷贝到同一个目录下，再运行主动画，一切OK。 
本篇文章来源于 站长资讯网 原文链接：http://html.chinahtml.com/2005/xhtml-11347430242628.shtml

1：HTML的学习顺序，读懂，修改，编写，只有读懂了HTML才能看的懂网页的结构，而看懂网页的结构，是获取数据最关键的一步，如果你不知道自己需要的数据在网页的什么地方，那你怎么获取呢

2：html叫做超文本标记语言，专业用于编写前端的语言

html之于网页，就相当于建筑图纸之于建筑

3：如何查看网页的源代码：又两种方式

这种方法打开的网页源代码结构不清晰，很难看懂，另一种方式是

快捷键：ctrl+shift+i

4：HTML的层级

每一个小三角就是一个层级

5：HTML的组成：标签和元素，如图

每一对<>中间的字母，就叫标签，标签通常都是成对出现的，比如:
就是一对标签前面为开始标签，后面为结束标签![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210130211128236.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
元素：开始标签+中间内容+结束标签，就组成了元素![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2021013021120612.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210130211219180.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
6：HTML的基本结构：网页头和网页体![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210130211340884.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
网页头的内容不直接呈现在浏览器里面，网页体的内容直接呈现
7：网页属性：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2021013021171030.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
网页属性是用来描述元素的，比如文字的颜色
style属性可以用来定义网页文本的样式，比如字体大小、颜色、间距、对齐方式![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210130211925120.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMTMyNjUz,size_16,color_FFFFFF,t_70)
href 属性可以用来添加连接

在HTML中，href属性一般都由a标签定义

class属性主要是为了给元素定义样式


这个class属性就是为了定义网页中的这个框

id属性，主要是为了查找和定位元素用法于class差不多

GPL对应的Bioconductor注释包(最全)
这个是我自己通过代码查找到的GPL对应的bioconductor的注释包，如果是能够找到的话，那么就是这个GPL平台号有应的注释包，如果在这里没有找到的话，那就应该是没有的咯。
一个比较简单实用的方法，在这个网页下，直接快捷键 Ctrl + F, 然后输入你的平台号，就可以快速找到你要的注释包名称了。
至于我如何得到的这个列表，看最底下的代码。
没找到注释包的话，其实你也不要担心，你可以用getGEO 来下载注释信息，进而也能够转换ID。（详细的，以后再看看写不写呗）
gpl96 <- getGEO(‘GPL96’, destdir=“.”) ##根据GPL号下载的是芯片设计的信息！

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gpl
bioc_package
title




GPL32
mgu74a
[MG_U74A] Affymetrix Murine Genome U74A Array


GPL33
mgu74b
[MG_U74B] Affymetrix Murine Genome U74B Array


GPL34
mgu74c
[MG_U74C] Affymetrix Murine Genome U74C Array


GPL71
ag
[AG] Affymetrix Arabidopsis Genome Array


GPL72
drosgenome1
[DrosGenome1] Affymetrix Drosophila Genome Array


GPL74
hcg110
[HC_G110] Affymetrix Human Cancer Array


GPL75
mu11ksuba
[Mu11KsubA] Affymetrix Murine 11K SubA Array


GPL76
mu11ksubb
[Mu11KsubB] Affymetrix Murine 11K SubB Array


GPL77
mu19ksuba
[Mu19KsubA] Affymetrix Murine 19K SubA Array


GPL78
mu19ksubb
[Mu19KsubB] Affymetrix Murine 19K SubB Array


GPL79
mu19ksubc
[Mu19KsubC] Affymetrix Murine 19K SubC Array


GPL80
hu6800
[Hu6800] Affymetrix Human Full Length HuGeneFL Array


GPL81
mgu74av2
[MG_U74Av2] Affymetrix Murine Genome U74A Version 2 Array


GPL82
mgu74bv2
[MG_U74Bv2] Affymetrix Murine Genome U74B Version 2 Array


GPL83
mgu74cv2
[MG_U74Cv2] Affymetrix Murine Genome U74 Version 2 Array


GPL85
rgu34a
[RG_U34A] Affymetrix Rat Genome U34 Array


GPL86
rgu34b
[RG_U34B] Affymetrix Rat Genome U34 Array


GPL87
rgu34c
[RG_U34C] Affymetrix Rat Genome U34 Array


GPL88
rnu34
[RN_U34] Affymetrix Rat Neurobiology U34 Array


GPL89
rtu34
[RT_U34] Affymetrix Rat Toxicology U34 Array


GPL90
ygs98
[YG_S98] Affymetrix Yeast Genome S98 Array


GPL91
hgu95av2
[HG_U95A] Affymetrix Human Genome U95A Array


GPL92
hgu95b
[HG_U95B] Affymetrix Human Genome U95B Array


GPL93
hgu95c
[HG_U95C] Affymetrix Human Genome U95C Array


GPL94
hgu95d
[HG_U95D] Affymetrix Human Genome U95D Array


GPL95
hgu95e
[HG_U95E] Affymetrix Human Genome U95E Array


GPL96
hgu133a
[HG-U133A] Affymetrix Human Genome U133A Array


GPL97
hgu133b
[HG-U133B] Affymetrix Human Genome U133B Array


GPL98
hu35ksuba
[Hu35KsubA] Affymetrix Human 35K SubA Array


GPL99
hu35ksubb
[Hu35KsubB] Affymetrix Human 35K SubB Array


GPL100
hu35ksubc
[Hu35KsubC] Affymetrix Human 35K SubC Array


GPL101
hu35ksubd
[Hu35KsubD] Affymetrix Human 35K SubD Array


GPL198
ath1121501
[ATH1-121501] Affymetrix Arabidopsis ATH1 Genome Array


GPL199
ecoli2
[Ecoli_ASv2] Affymetrix E. coli Antisense Genome Array


GPL200
celegans
[Celegans] Affymetrix C. elegans Genome Array


GPL201
hgfocus
[HG-Focus] Affymetrix Human HG-Focus Target Array


GPL339
moe430a
[MOE430A] Affymetrix Mouse Expression 430A Array


GPL340
mouse4302
[MOE430B] Affymetrix Mouse Expression 430B Array


GPL341
rae230a
[RAE230A] Affymetrix Rat Expression 230A Array


GPL342
rae230b
[RAE230B] Affymetrix Rat Expression 230B Array


GPL570
hgu133plus2
[HG-U133_Plus_2] Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array


GPL571
hgu133a2
[HG-U133A_2] Affymetrix Human Genome U133A 2.0 Array


GPL886
hgug4111a
Agilent-011871 Human 1B Microarray G4111A (Feature Number version)


GPL887
hgug4110b
Agilent-012097 Human 1A Microarray (V2) G4110B (Feature Number version)


GPL1261
mouse430a2
[Mouse430_2] Affymetrix Mouse Genome 430 2.0 Array


GPL1318
xenopuslaevis
[Xenopus_laevis] Affymetrix Xenopus laevis Genome Array


GPL1319
zebrafish
[Zebrafish] Affymetrix Zebrafish Genome Array


GPL1322
drosophila2
[Drosophila_2] Affymetrix Drosophila Genome 2.0 Array


GPL1352
u133x3p
[U133_X3P] Affymetrix Human X3P Array


GPL1355
rat2302
[Rat230_2] Affymetrix Rat Genome 230 2.0 Array


GPL1708
hgug4112a
Agilent-012391 Whole Human Genome Oligo Microarray G4112A (Feature Number version)


GPL2112
bovine
[Bovine] Affymetrix Bovine Genome Array


GPL2529
yeast2
[Yeast_2] Affymetrix Yeast Genome 2.0 Array


GPL2891
h20kcod
GE Healthcare/Amersham Biosciences CodeLink™   UniSet Human 20K I Bioarray


GPL2898
adme16cod
GE Healthcare/Amersham Biosciences CodeLink™   ADME Rat 16-Assay Bioarray


GPL3154
ecoli2
[E_coli_2] Affymetrix E. coli Genome 2.0 Array


GPL3213
chicken
[Chicken] Affymetrix Chicken Genome Array


GPL3533
porcine
[Porcine] Affymetrix Porcine Genome Array


GPL3738
canine2
[Canine_2] Affymetrix Canine Genome 2.0 Array


GPL3921
hthgu133a
[HT_HG-U133A] Affymetrix HT Human Genome U133A Array


GPL3979
canine
[Canine] Affymetrix Canine Genome 1.0 Array


GPL4032

[Maize] Affymetrix Maize Genome Array


GPL4191
h10kcod
CodeLink UniSet Human I Bioarray


GPL5188
huex10sttranscriptcluster
[HuEx-1_0-st] Affymetrix Human Exon 1.0 ST Array [probe set (exon) version]


GPL5689
hgug4100a
Agilent Human 1 cDNA Microarray (G4100A) [layout C]


GPL6097
illuminaHumanv1
Illumina human-6 v1.0 expression beadchip


GPL6102
illuminaHumanv2
Illumina human-6 v2.0 expression beadchip


GPL6244
hugene10sttranscriptcluster
[HuGene-1_0-st] Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version]


GPL6246
mogene10sttranscriptcluster
[MoGene-1_0-st] Affymetrix Mouse Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version]


GPL6885
illuminaMousev2
Illumina MouseRef-8 v2.0 expression beadchip


GPL6947
illuminaHumanv3
Illumina HumanHT-12 V3.0 expression beadchip


GPL8300
hgu95av2
[HG_U95Av2] Affymetrix Human Genome U95 Version 2 Array


GPL8321
mouse430a2
[Mouse430A_2] Affymetrix Mouse Genome 430A 2.0 Array


GPL8490
IlluminaHumanMethylation27k
Illumina HumanMethylation27 BeadChip (HumanMethylation27_270596_v.1.2)


GPL10558
illuminaHumanv4
Illumina HumanHT-12 V4.0 expression beadchip


GPL11532
hugene11sttranscriptcluster
[HuGene-1_1-st] Affymetrix Human Gene 1.1 ST Array [transcript (gene) version]


GPL13497
HsAgilentDesign026652
Agilent-026652 Whole Human Genome Microarray 4x44K v2 (Probe Name version)


GPL13534
IlluminaHumanMethylation450k
Illumina HumanMethylation450 BeadChip (HumanMethylation450_15017482)


GPL13667
hgu219
[HG-U219] Affymetrix Human Genome U219 Array


GPL14877
hgu133plus2
Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array [Brainarray Version 13, HGU133Plus2_Hs_ENTREZG]


GPL15380
GGHumanMethCancerPanelv1
Illumina Sentrix Array Matrix (SAM) - GoldenGate Methylation Cancer Panel I


GPL15396
hthgu133b
[HT_HG-U133B] Affymetrix HT Human Genome U133B Array [custom CDF: ENTREZ brainarray v. 14]


GPL17556
hugene10sttranscriptcluster
[HuGene-1_0-st] Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array [HuGene10stv1_Hs_ENTREZG_17.0.0]


GPL17897
hthgu133a
[HT_HG-U133A] Affymetrix Human Genome U133A Array (custom CDF: HTHGU133A_Hs_ENTREZG.cdf version 17.0.0)


GPL18190
hugene11sttranscriptcluster
[HuGene-1_1-st] Affymetrix Human Gene 1.1 ST Array [CDF: Brainarray HuGene11stv1_Hs_ENTREZG_15.1.0]


这个代码的来源地址是在：

https://grokbase.com/t/r/bioconductor/10346g1y52/bioc-annotation-for-a-geo-data-set
只不过这里的情况是，getSQLiteFile()这一步下载数据很大（大概在540MB），用R下载的时候会比较慢，然后解压出来的文件达到8GB。所以如果你的电脑内存少于8GB，就不建议你去运行这个代码了。
library(GEOmetadb)
sqlfile = getSQLiteFile()
con = dbConnect("SQLite",sqlfile)
Y = dbGetQuery(con,"select gpl,title,bioc_package from gpl where gpl='GPL570'"") #找到GPL570对应的R包。
#Then, you are off to the races....
biocLite('hgu133plus2.db')

我的代码如下，但是前提是你得先去用下载这个sql文件，该文件的下载地址（可以这里直接点击下载）是

http://starbuck1.s3.amazonaws.com/sradb/GEOmetadb.sqlite.gz
下载完成后要解压这个文件，最后的文件名应该是GEOmetadb.sqlite, 可能以后这个会改，注意一下代码里面的文件名和路径就是了。
library(GEOmetadb)
con <- dbConnect(SQLite(), "GEOmetadb.sqlite/GEOmetadb.sqlite")
dat <- dbGetQuery(con, "select * from metaInfo")
#dbDisconnect(con)

Y = dbGetQuery(con,"select gpl,title,bioc_package from gpl")
Y = na.omit(Y)