网站robots.txt 的作用

本文详细介绍了robots.txt文件的作用及其语法规范,并给出了多种使用示例。此外,还介绍了Robots META标签的使用方法及常见属性。

robots.txt基本介绍

robots.txt是一个纯文本文件,在这个文件中网站管理者可以声明该网站中不想被robots访问的部分,或者指定搜索引擎只收录指定的内容。

当一个搜索机器人(有的叫搜索蜘蛛)访问一个站点时,它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt,如果存在,搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围;如果该文件不存在,那么搜索机器人就沿着链接抓取。

另外,robots.txt必须放置在一个站点的根目录下,而且文件名必须全部小写。

robots.txt写作语法

首先,我们来看一个robots.txt范例:http://www.seovip.cn/robots.txt

访问以上具体地址,我们可以看到robots.txt的具体内容如下:

# Robots.txt file from http://www.seovip.cn
# All robots will spider the domain

User-agent: *
Disallow:

以上文本表达的意思是允许所有的搜索机器人访问www.seovip.cn站点下的所有文件。

具体语法分析:其中#后面文字为说明信息;User-agent: 后面为搜索机器人的名称,后面如果是*, 则泛指所有的搜索机器人;Disallow: 后面为不允许访问的文件目录。

下面,我将列举一些robots.txt的具体用法:

允许所有的robot访问

User-agent: *
Disallow:

或者也可以建一个空文件 "/robots.txt" file

禁止所有搜索引擎访问网站的任何部分

User-agent: *
Disallow: /

禁止所有搜索引擎访问网站的几个部分(下例中的01、02、03目录)

User-agent: *
Disallow: /01/
Disallow: /02/
Disallow: /03/

禁止某个搜索引擎的访问(下例中的BadBot)

User-agent: BadBot
Disallow: /

只允许某个搜索引擎的访问(下例中的Crawler)

User-agent: Crawler
Disallow:

User-agent: *
Disallow: /

另外,我觉得有必要进行拓展说明,对robots meta进行一些介绍:

Robots META标签则主要是针对一个个具体的页面。和其他的META标签(如使用的语言、页面的描述、关键词等)一样,Robots META标签也是放在页面的<head></head>中,专门用来告诉搜索引擎ROBOTS如何抓取该页的内容。

Robots META标签的写法:

Robots META标签中没有大小写之分,name=”Robots”表示所有的搜索引擎,可以针对某个具体搜索引擎写为name=”BaiduSpider”。 content部分有四个指令选项:index、noindex、follow、nofollow,指令间以“,”分隔。

INDEX 指令告诉搜索机器人抓取该页面;

FOLLOW 指令表示搜索机器人可以沿着该页面上的链接继续抓取下去;

Robots Meta标签的缺省值是INDEX和FOLLOW,只有inktomi除外,对于它,缺省值是INDEX,NOFOLLOW。

这样,一共有四种组合:

<META NAME="ROBOTS" CONTENT="INDEX,FOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,FOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="INDEX,NOFOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,NOFOLLOW">

其中

<META NAME="ROBOTS" CONTENT="INDEX,FOLLOW">可以写成<META NAME="ROBOTS" CONTENT="ALL">;

<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,NOFOLLOW">可以写成<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NONE">

目前看来,绝大多数的搜索引擎机器人都遵守robots.txt的规则,而对于Robots META标签,目前支持的并不多,但是正在逐渐增加,如著名搜索引擎GOOGLE就完全支持,而且GOOGLE还增加了一个指令“archive”,可以 限制GOOGLE是否保留网页快照。例如:

<META NAME="googlebot" CONTENT="index,follow,noarchive">

表示抓取该站点中页面并沿着页面中链接抓取,但是不在GOOLGE上保留该页面的网页快照。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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