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构建自己的Aleax查询服务

从零开始nodejs系列文章,将介绍如何利Javascript做为服务端脚本,通过Nodejs框架web开发。Nodejs框架是基于V8的引擎,是目前速度最快的Javascript引擎。chrome浏览器就基于V8,同时打开20-30个网页都很流畅。Nodejs标准的web开发框架Express,可以帮助我们迅速建立web站点,比起PHP的开发效率更高,而且学习曲线更低。非常适合小型网站,个性化网站,我们自己的Geek网站!!

关于作者

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript
  • weibo:@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/nodejs-alexa/

alexa-title

前言

每个网站的站长都会想尽办法提升网站的流量,从而获得更高的广告收入。那么评判一个网站好坏的标准,如Google的PR(PageRank),百度权重等。从PV(Page View)流量的角度,一个非常重要指标就是Alexa网站排名。

同全球的网站相比,你就能了解到自己网站的位置,让我们先挤进全球前10万的排名吧,不然都不好意思跟同行说,“自己有一个网站”。

目录

  1. Alexa介绍
  2. 用Node开发Alexa服务

1. Alexa介绍

Alexa (http://www.alexa.com/)是一家发布世界网站排名的网站,以搜索引擎起家的Alexa创建于1996年4月(美国),目的是让互联网网友在分享虚拟世界资源的同时,更多地参与互联网资源的组织。Alexa每天在网上搜集超过1TB的信息,不仅给出多达几十亿的网址链接,而且为其中的每一个网站进行了排名。可以说,Alexa是当前拥有URL数量最庞大,排名信息发布最详尽的网站。

1999年,Alexa被美国电子商务旗舰企业“亚马逊”收购,成为后者的全资子公司。2002年春,Alexa放弃了自己的搜索引擎,转而与Google合作。

Alexa提供了网站流量统计的服务,对全球有域名的网站进行流量记录。也就是说,只要你申请了域名,在Alexa中就可以查询到你的网站的排名。Alexa的网站排名是按照每个特定网站的被浏览率进行排名的。浏览率越大,排名越靠前。

fens

通常情况,如果你的域名刚刚注册,排名在1千万以上;接下来,你每天都经心运营网站,小有起色时,排名会进入前1百万;然后,你继续发布优质内容,坚持了一段时间,排名会升至前50万;当你的网站在某一领域小有名气时,排名可以到达10万,如粉丝日志122616(2015-10-25),这时就会有广告主愿意来投放广告了;如果你做的是以盈利为目的的网站,那么你需要再加油,进入到前1万,这个时候你的流量已经可以为你带来生意了;如果能做的更好,排名进入前2000,像雪球排名到2109(2015-10-25),那么你将会有一个很高的估值了;如果赶上一个天大的机遇,你的网站排名到了前100,那么你的网站将给你带来上市公司的价值,如京东105(2015-10-25);如果你是天才型的CEO,网站进了前10名,那么你将会成为一个产业的领袖,甚至是某个区域的首富,如百度4(2015-10-25)。

站长们,加油!

2. 用Node开发Alexa服务

2.1 Alexa开放API

Alexa网站排名被业界普通的认可,排名数据会经常地被引用,每次都在网站上查询就会显得不方便。Amazon提供的Alexa的API,让开发者可以构建自己的Alexa查询的应用。

Alexa有2个主要的数据API服务。

通常情况,只需要调用UrlInfo数据接口,就可以获得网站的流量数据了。当然,这个接口的定义,并不像我之前想象的那么好用,而且开放出来的数据有限。

UrlInfo接口的API,如下图所示。

urlinfo

官方提供了多语言的SDK工具包,我觉得还是Node.js最方便。我构建的一个Alexa数据查询服务,http://fens.me/alexa


fens2

2.2 创建AWS的API密钥

我们在使用AWS的API之前,需要先创建密钥,类似于OAuth2的访问的机制。

1. 注册AWS账号,请大家自己完成。注册
2. 进入AWS账号管理控制台,控制台

3. 从控制台选择“安全证书”
aws1

4. 创建访问密钥(访问密钥 ID 和私有访问密钥)

aws2

我们一会写程序的时候,需要输入创建的访问密钥 ID 和私有访问密钥。

2.3 用Node开发Alexa服务

接下来,介绍用Node构建一个Alexa的项目。

我的系统环境

  • Win10 64bit
  • Node v0.12.3
  • NPM 2.9.1

创建项目


~ D:\workspace\nodejs>mkdir nodejs-alexa && cd nodejs-alexa

新建Node项目配置文件:package.json


~ vi package.json

{
  "name": "alexa-demo",
  "version": "0.0.1",
  "description": "alexa web demo",
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "awis": "0.0.8"
  }
}

安装awis包


~ D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>npm install
npm WARN package.json alexa-demo@0.0.1 No repository field.
npm WARN package.json alexa-demo@0.0.1 No README data
alexarank@0.1.1 node_modules\alexarank
├── xml2js@0.4.13 (sax@1.1.4, xmlbuilder@3.1.0)
└── request@2.30.0 (forever-agent@0.5.2, aws-sign2@0.5.0, qs@0.6.6, tunnel-agent@0.3.0, oauth-sign@0.3.0, json-stringify-safe@5.0.1, mime@1.2.11, node-uuid@1.4.3, tough-cookie@0.9.15, form-data@0.1.4, hawk@1.0.0, http-signature@0.10.1)

awis@0.0.8 node_modules\awis
├── xml2js@0.4.13 (sax@1.1.4, xmlbuilder@3.1.0)
├── lodash@3.10.1
└── request@2.65.0 (aws-sign2@0.6.0, forever-agent@0.6.1, caseless@0.11.0, stringstream@0.0.4, oauth-sign@0.8.0, tunnel-agent@0.4.1, isstream@0.1.2, json-stringify-safe@5.0.1, extend@3.0.0, node-uuid@1.4.3, qs@5.2.0, tough-cookie@2.2.0, combined-stream@1.0.5, mime-types@2.1.7, form-data@1.0.0-rc3, http-signature@0.11.0, hawk@3.1.0, bl@1.0.0, har-validator@2.0.2)

新建文件alexa.js,调用AWS Alexa网站排名API。


~ vi alexa.js

// 定义AWS密钥
var key = 'xxxxxxxxxxxxxxx';
var sercet = 'xxxxxxxxxxxxxxx';

// 创建awis实例化对象
var awis = require('awis');
var client = awis({
  key: key,
  secret: sercet
});

// 调用UrlInfo接口
console.log("=============UrlInfo=================");
client({
  'Action': 'UrlInfo',                         //UrlInfo接口
  'Url': 'fens.me',                            //查询的网站
  'ResponseGroup': 'TrafficData,ContentData'   //需要的数据组
}, function (err, data) {
  if(err) console.log(err);
  console.log(data);  
});

运行程序node alexa.js


~ D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>node alexa.js
=============UrlInfo=================
{ contentData:
   { dataUrl: 'fens.me',
     siteData:
      { title: '粉丝日志',
        description: '跨界的IT博客|Hadoop家族, R, RHadoop, Nodejs, AngularJS, NoSQL, IT金融' },
     speed: { medianLoadTime: '982', percentile: '70' },
     adultContent: '',
     language: '',
     linksInCount: '198',
     keywords: '',
     ownedDomains: '' },
  trafficData:
   { dataUrl: 'fens.me',
     rank: '122616',
     usageStatistics: { usageStatistic: [Object] },
     contributingSubdomains: { contributingSubdomain: [Object] } } }

简简单单地几行代码,都获得了Alexa的排名信息。后台打印时Object没有转到成对象,我做了一个服务,可以通过HTTP输出查看完整的返回。http://api.fens.me/alexa/fens.me

我们查检一下awis包的源代码可以发现,其实AWS Alexa服务返回是XML,awis的自动帮我们做了JSON的转型处理,如果想查看原始的返回值,可以修改awis包中index.js文件parse()函数。


function parse(xml, req, cb) {
  console.log(xml); //打印

  ....
}

运行程序


D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>node alexa.js
=============UrlInfo=================
<?xml version="1.0"?>
<aws:UrlInfoResponse xmlns:aws="http://alexa.amazonaws.com/doc/2005-10-05/"><aws:Response xmlns:aws="http://awis.amazonaws.com/doc/2005-07-11"><aws:OperationRequest><aws:RequestId>1e7d8406-4b62-3460-27fb-325fc3dc3e85</aws:RequestId></aws:OperationRequest><aws:UrlInfoResult><aws:Alexa>

  <aws:ContentData>
    <aws:DataUrl type="canonical">fens.me</aws:DataUrl>
    <aws:SiteData>
      <aws:Title>粉丝日志</aws:Title>
      <aws:Description>跨界的IT博客|Hadoop家族, R, RHadoop, Nodejs, AngularJS, NoSQL, IT金融</aws:Description>
    </aws:SiteData>
    <aws:Speed>
      <aws:MedianLoadTime>982</aws:MedianLoadTime>
      <aws:Percentile>70</aws:Percentile>
    </aws:Speed>
    <aws:AdultContent/>
    <aws:Language/>
    <aws:LinksInCount>198</aws:LinksInCount>
    <aws:Keywords/>
    <aws:OwnedDomains/>
  </aws:ContentData>
  <aws:TrafficData>
    <aws:DataUrl type="canonical">fens.me</aws:DataUrl>
    <aws:Rank>122616</aws:Rank>
    <aws:UsageStatistics>
      <aws:UsageStatistic>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Months>3</aws:Months>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Rank>
          <aws:Value>122616</aws:Value>
          <aws:Delta>+28849</aws:Delta>
        </aws:Rank>
        <aws:Reach>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>110056</aws:Value>
            <aws:Delta>+25785</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>12.5</aws:Value>
            <aws:Delta>-24.68%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>0.27</aws:Value>
            <aws:Delta>-24.84%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>194189</aws:Value>
            <aws:Delta>43945</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerUser>
            <aws:Value>1.9</aws:Value>
            <aws:Delta>0%</aws:Delta>
          </aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:UsageStatistic>
      <aws:UsageStatistic>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Months>1</aws:Months>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Rank>
          <aws:Value>102621</aws:Value>
          <aws:Delta>-30257</aws:Delta>
        </aws:Rank>
        <aws:Reach>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>95663</aws:Value>
            <aws:Delta>-20326</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>15</aws:Value>
            <aws:Delta>+20%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>0.37</aws:Value>
            <aws:Delta>+60%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>153976</aws:Value>
            <aws:Delta>-69981</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerUser>
            <aws:Value>2.2</aws:Value>
            <aws:Delta>+30%</aws:Delta>
          </aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:UsageStatistic>
      <aws:UsageStatistic>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Days>7</aws:Days>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Rank>
          <aws:Value>114709</aws:Value>
          <aws:Delta>+32390</aws:Delta>
        </aws:Rank>
        <aws:Reach>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>103552</aws:Value>
            <aws:Delta>+27312</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>14</aws:Value>
            <aws:Delta>-28.59%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>0.3</aws:Value>
            <aws:Delta>-37.28%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>188124</aws:Value>
            <aws:Delta>58655</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerUser>
            <aws:Value>2.0</aws:Value>
            <aws:Delta>-12.11%</aws:Delta>
          </aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:UsageStatistic>
      <aws:UsageStatistic>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Days>1</aws:Days>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Rank>
          <aws:Value>74860</aws:Value>
          <aws:Delta>-93163</aws:Delta>
        </aws:Rank>
        <aws:Reach>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>70563</aws:Value>
            <aws:Delta>-54001</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>20</aws:Value>
            <aws:Delta>+60%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:PerMillion>
            <aws:Value>0.6</aws:Value>
            <aws:Delta>+300%</aws:Delta>
          </aws:PerMillion>
          <aws:Rank>
            <aws:Value>111541</aws:Value>
            <aws:Delta>-210757</aws:Delta>
          </aws:Rank>
          <aws:PerUser>
            <aws:Value>2</aws:Value>
            <aws:Delta>+100%</aws:Delta>
          </aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:UsageStatistic>
    </aws:UsageStatistics>
    <aws:ContributingSubdomains>
      <aws:ContributingSubdomain>
        <aws:DataUrl>blog.fens.me</aws:DataUrl>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Months>1</aws:Months>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Reach>
          <aws:Percentage>99.19%</aws:Percentage>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:Percentage>99.64%</aws:Percentage>
          <aws:PerUser>2.2</aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:ContributingSubdomain>
      <aws:ContributingSubdomain>
        <aws:DataUrl>OTHER</aws:DataUrl>
        <aws:TimeRange>
          <aws:Months>1</aws:Months>
        </aws:TimeRange>
        <aws:Reach>
          <aws:Percentage>0</aws:Percentage>
        </aws:Reach>
        <aws:PageViews>
          <aws:Percentage>0.36%</aws:Percentage>
          <aws:PerUser>0</aws:PerUser>
        </aws:PageViews>
      </aws:ContributingSubdomain>
    </aws:ContributingSubdomains>
  </aws:TrafficData>
</aws:Alexa></aws:UrlInfoResult><aws:ResponseStatus xmlns:aws="http://alexa.amazonaws.com/doc/2005-10-05/"><aws:StatusCode>Success</aws:StatusCode></aws:ResponseStatus></aws:Response></aws:UrlInfoResponse>

除了UrlInfo接口还有几个接口可以使用。

TrafficHistory接口


console.log("=============TrafficHistory=================");
client({
  'Action': 'TrafficHistory',
  'Url': 'fens.me',
  'ResponseGroup': 'History'
}, function (err, res) {
    if(err) console.log(err);
    console.log(res.trafficHistory);
    console.log(res.trafficHistory.range);
    console.log(res.trafficHistory.site);
    console.log(res.trafficHistory.start);
    console.log(res.trafficHistory.historicalData);
    console.log(res.trafficHistory.historicalData.data);
    console.log(res.trafficHistory.historicalData.data.length);
    res.trafficHistory.historicalData.data.forEach(function (item) {
      console.log(item.date);
      console.log(item.pageViews);
      console.log(item.rank);
      console.log(item.reach);
    });
});

运行程序


~ D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>node alexa.js
=============TrafficHistory=================
{ range: '31',
  site: 'fens.me',
  start: '2015-09-23',
  historicalData:
   { data:
      [ [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object] ] } }

// 省略输出

SitesLinkingIn接口


console.log("=============SitesLinkingIn=================");
client({
  'Action': 'SitesLinkingIn',
  'Url': 'fens.me',
  'ResponseGroup': 'SitesLinkingIn'
}, function (err, data) {
  if(err) console.log(err);
  console.log(data);
});

运行程序


~ D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>node alexa.js
=============SitesLinkingIn=================
{ sitesLinkingIn:
   { site:
      [ [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object],
        [Object] ] } }

CategoryBrowse接口


console.log("=============CategoryBrowse=================");
client({
  'Action': 'CategoryBrowse',
  'Url': 'fens.me',
  'Path': 'Top/china',
  'ResponseGroup': 'LanguageCategories'
}, function (err, data) {
  if(err) console.log(err);
  console.log(data);
});

运行程序


~ D:\workspace\nodejs\nodejs-alexa>node alexa.js
=============CategoryBrowse=================
{ categoryBrowse: { languageCategories: '' } }

最后,我们只需要把这个程序用web封装一下,就可以提供对用户的服务了,参考我的网站 http://fens.me/alexa

本文对应的代码请通过github进行下载,下载地址为:https://github.com/bsspirit/nodejs-alexa

Alexa网站排名以第三方的视角给全球的每个网站进行了排名,甚至是定价。做为一个优秀的网长,我们要使用好Alexa工具,了解自己的网站和竞争对手的网站,才能网站脱颖而出,成为成功的站长!

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打赏作者

了解google的指令集

我的博客我的SEO系列文章,将介绍如何利用搜索引擎优化技术,来提高我的博客的排名,一方面把知识分享给更多的人,另一方面通过网站流量做些转化的尝试。

写博客文章已经有3个月,70篇博文,9大系列,覆盖R语言,Hadoop,RHadoop,NoSQL,MongoDB,Ubuntu,VPS,NodeJS 等领域。 有一部分文章已经被google和baidu收录,并且自然搜索排名的位置比较靠前。通过保证文章的质量,提高自然搜索的排名,是没有捷径的。但由于博客没有做任何推广,所以PR一直是0,搜索引擎速带来的流量也是非常有限的。优化必然带来提升。

做IT技术不仅要扎根深入,广度也要有所积累。所以今天就开始自己动手,优化自己的博客,让网站流量提高20倍吧…..

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google-command

前言

Google是全球最大的搜索引擎,我每天都要在Google上面进行搜索。大部分情况是输入关键字,然后看到模糊匹配的结果。这仅仅是Google搜索的冰山一角,Google还提供了很多的高级搜索指令,方便地帮我们定位到想找的资源页面。这些高级指令更贴心的比喻,就像是“快捷键”一样。还有人说,这些高级指令是黑客的必修课,是发现漏洞的武器。今天就让我们体验一把,Google搜索的神奇。

目录

  1. 高级搜索命令概况
  2. 常用指令:
    双引号,减号,星号,inurl,intitle,allintitle,filetype,site,link,related
  3. 没什么用指令:
    info,insubject,movie,phonebook,safesearch,source,stocks,datarange,ext,weather,tq
  4. 参考资料

1. 高级搜索命令概况

按搜索功能进行的分类

搜索服务 搜索指令
网页搜索 allinanchor:, allintext:, allintitle:, allinurl:, cache:, define:, filetype:, id:, inanchor:, info:,  intext:, intitle:, inurl:,link:, related:, site:
图片搜索 allintitle:, allinurl:, filetype:, inurl:, intitle:, site:
分组搜索 allintext:, allintitle:, author:, group:, insubject:, intext:, intitle:
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下面将具体介绍,每个搜索指令,并以常用,不常用进行分类。

2. 常用指令

1) 双引号
把搜索词放在双引号中,代表完全匹配搜索。

例如:”rhadoop实践”
seo1

结果都是cos.name,虽然我的博客也相同的文章,但由于cos.name的权重比大,会显示cos.name的。

2) 减号
减号(-)表示搜索引擎搜索不包括减号后面词的页面。(前面必须是空格,减号后面没有空格,紧跟着需要排除的词).

例如:”rhadoop实践” -cos.name ,排除cos.name的域名。
seo2

在排除cos.name的域名之后,我的博客被放到第一的位置。

3) 星号
星号(*)是通配符,用在搜索引擎中,匹配任意的字符。

例如:rhadoo*实践, 用*号替代的文字会自动的匹配上面
seo3

4) inurl
inurl:搜索词在URL上面的

例如:inurl:rhadoop实践
seo4

匹配后只有2条记录,只有两个页面URL中,包含rhadoop实践关键字。

5) intitle
intitle:搜索词是页面title中包含关键词

例如:intitle:rhadoop实践
seo5

回到了cos.name的域名。

6) allintitle
allintitle:搜索返回的是页面标题中包含多组关键词的文件。

例如:allintitle:rhadoop实践 粉丝
seo6

回到了我的博客

7) filetype
filetype: 用于搜索特定文件的格式,用于搜索特定的资源,比如PDF电子书、word文件等非常有用。

例如:filetype:pdf rhadoop
seo7

这样就找到了当时准备rhadoop沙龙的PDF

8) site
site:针对某个域名进行搜索

例如:site:fens.me rhadoop
seo8

还是我的博客内容。

9) link
link:查找某网站的反向链接,包括内部链接,外部链接

例如:link:fens.me
惭愧的是,Google并没记录我的博客的反链。

10) related
related:与网站内容相关的页面

例如:related:fens.me
依然没有返回结果,因为我的博客还没有明确的定位。

查一下统计之都的网站:related:cos.name

seo9

最相关的是创始人:谢益辉的博客。

3. 没什么用的指令

1) info
提交info:url,将会显示需要查询网站的一些信息。

例如:info:fens.me

2) insubject
insubject: 当我们用insubject进行查询的时候,Google会限制论坛搜索结果仅是那些在主题里边包含了查询关键词的网面。[insubject:”falling asleep”],提交这个查询,Google会返回在文章主题里边包含了”falling asleep”的文章。
例如:insubject:fens.me

3) movie
movie: 当我们用movie提交查询的时候,Google会返回跟查询关键词相关的电影信息。

4) phonebook
phonebook: 当我们用phonebook进行查询的时候,Google会返回美国当地跟查询关键词相关的电话信息。例:phonebook:fens.me

5) safesearch
safesearch: 用safesearch提交查询的时候,Google会过滤你搜索的结果,其中过滤的内容可能包括一些色情的,暴力,赌博性质的,还有传染病毒的网页。但是它不是百分之百确保安全的。例,[safesearch:breasts]。

6) source
source: 当用source提交查询的时候,Google新闻会限制我们的查询仅是那些我们指定了特定ID或新闻源的网址。例[election source:new_york_times],提交这个查询,Google将会显示纽约时报包含了查询关键词”election”的相关文章。(我们也可以通过Google news高级搜索完成查询)

7) stocks
stocks: 当我们用stocks提交查询的时候,Google会返回跟查询关键词相关的股票信息,这些信息一般来自于其它一些专业的财经网站。例如:stocks:GOOGLE

8) datarange
datarange: 当我们使用datarange进行查询的时候,Google会将查询结果限制在一个特定的时间段内,这个时间相对于网站来说,是按网站被google收录的时间算的。例 ”Geri Halliwell” “Spice Girls” daterange:2450958-2450968 。这里的时间日期格式是按天文学的儒略日。(这个搜索语法Google并不推荐使用,因为它会返回一些莫名其妙的东西)

9) ext
ext: 这是一个没有证实的语法,可以用于filetype:查找扩散名为ext的文件。

10) weather
weather: 当我们用weather提交查询的时候,如果我们指出一个Google可以识别的地区或城市,Google会返回该地区或城市当前的天气状况。

例如:weather:beijing
s1

11) tq同weather
tq: 如果想查某个地方的天气如何,我们只要在Google搜索框中输入”城市名称 Tq”就可以查询到这个城市的天状况.例”北京 tq”,当然tq也可以用汉字的天气代替。

4. 参考资料

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/google-command/

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