PageRankr 项目下载及安装教程
2024-12-18 11:44:01作者:秋泉律Samson
1. 项目介绍
PageRankr 是一个用于轻松检索 Google Page Rank、Alexa Rank、索引数量和反向链接数量的 Ruby 库。它提供了一个简单易用的接口,帮助开发者快速获取网站的各种排名和统计信息。
2. 项目下载位置
PageRankr 项目的源代码托管在 GitHub 上,可以通过以下命令进行克隆下载:
git clone https://github.com/blatyo/page_rankr.git
3. 项目安装环境配置
3.1 Ruby 环境安装
PageRankr 项目依赖于 Ruby 环境,首先需要确保系统中已经安装了 Ruby。可以通过以下命令检查 Ruby 是否已安装:
ruby -v
如果未安装,可以通过以下命令安装 Ruby(以 Ubuntu 为例):
sudo apt-get update
sudo apt-get install ruby-full
3.2 安装 Bundler
Bundler 是 Ruby 的依赖管理工具,可以通过以下命令安装:
gem install bundler
3.3 安装依赖库
进入项目目录后,使用 Bundler 安装项目依赖:
cd page_rankr
bundle install
4. 项目安装方式
4.1 通过 Gem 安装
PageRankr 也可以通过 RubyGems 进行安装:
gem install page_rankr
4.2 手动安装
如果需要手动安装,可以通过以下步骤进行:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/blatyo/page_rankr.git
-
进入项目目录:
cd page_rankr
-
安装依赖:
bundle install
5. 项目处理脚本
5.1 使用示例
安装完成后,可以通过以下 Ruby 脚本示例来使用 PageRankr:
require 'page_rankr'
# 获取 Google Page Rank
rank = PageRankr.ranks('www.google.com', :google)
puts "Google Page Rank: #{rank[:google]}"
# 获取反向链接数量
backlinks = PageRankr.backlinks('www.google.com', :google, :bing)
puts "Google Backlinks: #{backlinks[:google]}"
puts "Bing Backlinks: #{backlinks[:bing]}"
5.2 自定义脚本
开发者可以根据需要编写自定义脚本,调用 PageRankr 提供的各种功能,如获取 Alexa Rank、索引数量等。
# 获取 Alexa Rank
alexa_rank = PageRankr.ranks('www.google.com', :alexa_global)
puts "Alexa Global Rank: #{alexa_rank[:alexa_global]}"
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并使用 PageRankr 项目。希望这篇教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~056CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
179
263

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
871
515

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
131
184

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
346
380

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
334
1.09 K

harmony-utils 一款功能丰富且极易上手的HarmonyOS工具库,借助众多实用工具类,致力于助力开发者迅速构建鸿蒙应用。其封装的工具涵盖了APP、设备、屏幕、授权、通知、线程间通信、弹框、吐司、生物认证、用户首选项、拍照、相册、扫码、文件、日志,异常捕获、字符、字符串、数字、集合、日期、随机、base64、加密、解密、JSON等一系列的功能和操作,能够满足各种不同的开发需求。
ArkTS
31
0

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

deepin linux kernel
C
22
5

微信开发 Java SDK,支持微信支付、开放平台、公众号、视频号、企业微信、小程序等的后端开发,记得关注公众号及时接受版本更新信息,以及加入微信群进行深入讨论
Java
829
22

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
603
58