uBlock Origin过滤器规则解析:针对iPhoneItalia网站的广告屏蔽方案
2025-06-13 12:22:48作者:谭伦延
背景介绍
在当今互联网环境中,广告屏蔽工具已成为许多用户的必备浏览器扩展。uBlock Origin作为一款高效的开源广告拦截工具,其核心功能依赖于精心设计的过滤规则。本文将以iPhoneItalia网站为例,深入分析如何针对特定网站制定有效的广告屏蔽策略。
问题分析
iPhoneItalia网站存在一个明显的广告展示区域,该区域以"Amazon deals"(亚马逊优惠)的形式呈现商业推广内容。通过技术分析发现,这些广告内容被包裹在具有特定CSS类名的HTML元素中,主要使用了"grid-offers-widget"这一标识类。
解决方案
针对这一问题,uBlock Origin提供了简洁而有效的解决方案。通过CSS选择器定位技术,可以精准地屏蔽这些广告内容而不影响网站其他正常功能的展示。具体规则如下:
iphoneitalia.com##.grid-offers-widget
这条规则由两部分组成:
- 域名限定部分:
iphoneitalia.com,确保规则仅在该域名下生效 - CSS选择器部分:
##.grid-offers-widget,使用双井号表示这是一个元素隐藏规则,后面跟随的是要隐藏元素的类名选择器
技术原理
uBlock Origin的过滤系统基于高效的CSS选择器匹配机制。当浏览器加载页面时,扩展会实时扫描DOM结构,查找与规则匹配的元素并阻止其渲染。这种方法相比传统的基于URL模式的拦截更加精准,能够有效避免误伤正常内容。
规则优化建议
对于类似iPhoneItalia这样的案例,建议将规则提交至专门的地区性过滤列表(如EasyList Italy),这样可以让更多使用相同语言的用户受益。地区性过滤列表维护者通常对本地网站的广告模式有更深入的了解,能够提供更全面的屏蔽方案。
用户实践指南
普通用户若发现类似广告展示问题,可以:
- 使用浏览器的开发者工具检查广告元素的HTML结构
- 识别具有唯一性的类名或ID
- 按照上述格式创建自定义规则
- 测试规则有效性后考虑提交至公共过滤列表
总结
通过这个案例我们可以看到,uBlock Origin的过滤系统既强大又灵活。针对特定网站的广告问题,往往只需要简单的CSS选择器规则就能有效解决。理解这些规则的工作原理,不仅能帮助用户解决具体问题,也能提升对现代网页广告技术的认识。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K