php怎么弄手机号码，全国司法网是什么意思？
中文名司法网
成立时间
2007年1月1日
网站备案号码
辽ICP备07003511号
性 质
大型政法行业门户网站
主要板块
门户、论坛、博客、群组等
基本内容
1、基本简介
司法网是由警察自费投资建立，利用业余时间维护的大型政法行业门户网站。网站备案号码：辽ICP备07003511号。
2、成立时间
司法网成立于2007年1月1日。
3、建站目的编辑
积极宣传构建和谐社会、依法治国的方针政策。重点报道和宣传公、检、法、司行业资讯和风采，交流政法行业工作经验，探讨行业最佳的工作方法。同时，通过司法网功能强大的网络平台，让广大政法工作人员在闲暇时间放松心态，调整身心，欣赏众多的高清晰正版免费电影、分享妙趣横生的免费游戏。
4、网站情况编辑
司法网服务器采用上海多线、高速、超大、高配置服务器。网站管理系统采用目前我国最著名的北京康盛公司大型、多功能、高稳定的PHP网站管理系统。
5、主要版块编辑
门户、论坛、博客、群组、游戏、 影视、应用、专题等。
用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？
看到这个问题必须来怒答一波～用Python爬虫爬便宜机票了解一下？
喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！图源：
videoblocks.com
你喜欢旅行吗？
这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……
可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！
你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。
因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！
另一个爬虫某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。
也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。
这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。
Python的拯救第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。
在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。
我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。
如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。
谷歌的“网络爬取规范”：
http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette
系紧安全带...导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：
· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。
· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。
· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。
· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。
· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。
· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。
每个selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。
from time import sleep, strftime
from random import randint
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
# Change this to your own chromedriver path!
chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window
sleep(2)
这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。
一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。
点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。
无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？
每个XPath都有陷阱到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。
接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。
为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：
1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span
2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’
第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。
不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！
基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。
前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。
准备起飞吧！最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。
# Load more results to maximize the scraping
def load_more():
try:
more_results = '//a[@class = “moreButton”]'
driver.find_element_by_xpath(more_results).click()
# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing
print('sleeping…..')
sleep(randint(45,60))
except:
pass
现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。
我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。
def page_scrape():
“““This function takes care of the scraping part”““
xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'
sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)
sections_list = [value.text for value in sections]
section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights
section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights
# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it
# you will know there's a problem if the lists above are empty
# this if statement lets you exit the bot or do something else
# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping
# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start
if section_a_list == []:
raise SystemExit
# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound
a_duration = []
a_section_names = []
for n in section_a_list:
# Separate the time from the cities
a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
b_duration = []
b_section_names = []
for n in section_b_list:
# Separate the time from the cities
b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
xp_dates = '//div[@class=“section date”]'
dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)
dates_list = [value.text for value in dates]
a_date_list = dates_list[::2]
b_date_list = dates_list[1::2]
# Separating the weekday from the day
a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]
a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]
b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]
b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]
# getting the prices
xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'
prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)
prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']
prices_list = list(map(int, prices_list))
# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index
xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'
stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)
stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]
a_stop_list = stops_list[::2]
b_stop_list = stops_list[1::2]
xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'
stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)
stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]
a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]
b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]
# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs
xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'
schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)
hours_list = []
carrier_list = []
for schedule in schedules:
hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])
carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])
# split the hours and carriers, between a and b legs
a_hours = hours_list[::2]
a_carrier = carrier_list[1::2]
b_hours = hours_list[::2]
b_carrier = carrier_list[1::2]
cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',
'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',
'Price'])
flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,
'Out Weekday': a_weekday,
'Out Duration': a_duration,
'Out Cities': a_section_names,
'Return Day': b_day,
'Return Weekday': b_weekday,
'Return Duration': b_duration,
'Return Cities': b_section_names,
'Out Stops': a_stop_list,
'Out Stop Cities': a_stop_name_list,
'Return Stops': b_stop_list,
'Return Stop Cities': b_stop_name_list,
'Out Time': a_hours,
'Out Airline': a_carrier,
'Return Time': b_hours,
'Return Airline': b_carrier,
'Price': prices_list})[cols]
flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped
return flights_df
尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。
等等，还有什么吗？截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。
它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。
def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):
“““City codes it's the IATA codes!
Date format YYYY-MM-DD”““
kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +
'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')
driver.get(kayak)
sleep(randint(8,10))
# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close
try:
xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'
driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()
except Exception as e:
pass
sleep(randint(60,95))
print('loading more.....')
# load_more()
print('starting first scrape.....')
df_flights_best = page_scrape()
df_flights_best['sort'] = 'best'
sleep(randint(60,80))
# Let's also get the lowest prices from the matrix on top
matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')
matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]
matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))
matrix_min = min(matrix_prices)
matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)
print('switching to cheapest results…..')
cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'
driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting second scrape…..')
df_flights_cheap = page_scrape()
df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'
sleep(randint(60,80))
print('switching to quickest results…..')
quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'
driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting third scrape…..')
df_flights_fast = page_scrape()
df_flights_fast['sort'] = 'fast'
sleep(randint(60,80))
# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates
final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)
final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),
city_from, city_to,
date_start, date_end), index=False)
print('saved df…..')
# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!
xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'
loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text
xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'
prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text
print(loading+'\n'+prediction)
# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later
# just change it to “Not Sure” if it happens
weird = '¯\\_(ツ)_/¯'
if loading == weird:
loading = 'Not sure'
username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
password = 'YOUR PASSWORD'
server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)
server.ehlo()
server.starttls()
server.login(username, password)
msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\
Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))
message = MIMEMultipart()
message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'
server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)
print('sent email…..')
虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。
如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。
利用刚才创造的一切在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。
如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VP*或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。
使用脚本运行测试的示例
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建网站需要哪些步骤？
我们通常所说的网站备案是国家工信部备案，各个省份要求是不同的，比如内蒙古自治区允许个人备案，但山东目前不允许外地接入商备案，只允许企业备案，备案时需要提供营业执照，法人身份证，网站管理人员身份证，照片以及盖公章的核验单，提交资料时需要说明网站的主要目的。网站备案的目的：就是为了防止在网上从事非法的网站经营活动，打击不良互联网信息的传播，如果网站不备案的话，很有可能被查处以后关停。
网站备案需要域名还是服务器?域名如果绑定指向到国内网站空间就要备案。也就是说如果你这个域名只是纯粹注册下来，用作投资或者暂时不用，是无需备案的。域名指向到国外网站空间，也是无需备案的。2013年10月30日，所有新注册的.cn/.中国/.公司/.网络域名，将不再设置"ClientHold"暂停解析状态，对已设置展示页的域名发布交易、PUSH过户、域名信息变更、取消展示页、修改 DNS解析等操作，域名将不再加上ClientHold状态。但解除"ClientHold"的域名，仍需备案通过才可以解析到大陆IP。
网站备案是建立在国内的《国务院互联网信息服务管理办法》中第二条、第四条明确规定的“在中华人民共和国境内从事互联网信息服务的,必须取得许可或者履行备案手续,否则不得从事互联网信息服务”。除了早期的佛山、东莞黑机房，现今，正规的网站放在中国境内就必须得进行ICP备案，没有备案,会被处罚甚至是关闭网站。那么ICP网站备案需要什么资料?
网站备案需要哪些资料？1. 主办单位名称：形式上应完整填写网站主办者全称，如个人应填写个人姓名，企业应填写工商营业执照注册公司名称。内容应真实准确，不得以域名或数字等符号或以网站名称信息代替网站主办者信息。
2. 主办单位性质 ：应与主办单位名称等信息对应一致，如主办单位名称为某某公司，则主办单位性质应为企业。
3. 主办单位有效证件号码：应符合相应的格式要求，且与主办单位性质等信息(企业、事业单位、政府机关、军队、社会团体、个人等)对应一致。如主办单位性质为企业，不应填写军队代号或个人身份证等号码等非工商营业执照号码或非组织机构代码证号码。
4. 投资者或上级主管单位：应与网站主办者性质等信息一致，如主办单位性质为政府机关，则其上级主管单位不能为个人。
5. 网站名称：应与前置审批或专项审批的取得情况对应一致，无新闻、出版、教育、卫生、药监、文化、广电等前置审批或专项审批的网站，不得以相关领域关键词命名。如未经新闻管理部门前置审核同意的，不得以“新闻网”命名;未取得电子公告专项审批的，不得以“论坛”命名。应与其主办单位性质等信息对应一致。如主办单位性质为个人的网站，不得以“某某有限公司”等与其主命名;主办单位性质为非政府机构或非政府授权机构的网站，不得以“某某市人民政府”、“某某监察”等公共事务关键字命名;主办单位性质为非国家级单位的网站，不得以“中国”等字头命名。
6. 网站负责人姓名：应填写真实姓名全称，不得填报“王 先生”、“李 小姐”、“个人”或者加带数字或字母的姓名等明显不真实的姓名。
7. 主办单位通信地址：应内容真实准确，格式标准完整。例如，农村单位应详细填写到村，城镇单位应填写到街道门牌号或信箱号。
8. 网站首页网址和网站域名列表：应内容真实准确、格式标准完整;域名列表中应包含首页网址使用的域名，如首页网址为www.ccxcn.com时，则域名列表中应含有“ccxcn.com”这一域名。
9. IP地址列表：应内容真实准确、格式标准完整，不得出现“0.0.0.0”、“192.168.1.X”等明显不真实的IP地址。
10. 办公电话：号码应格式标准、内容真实准确，不得出现“010-00000000”等明显不真实的联系方式
个人为主体备案的需要准备以下资料:个人身份证复印件一份、真实性核验单一份、幕布照片，原来备案主体备过案的,在以上备案资料的基础上补充以下资料:
①、提供上一次备案时的原始备案密码(若密码丢失,可由原来ICP接入服务商协助找回,或者直接携带备案主体证明件到地方通信管理局申请找回密码)
②、以企业为主体的备案的,一并将“企业营业执照”和“组织机构代码证”复印件各两份。
综上所述,大家应该了解到ICP备案是一个非常复杂而且周期较长的手续，做SEO等行业站长也需要了解服务器空间，那有哪些方式能省略网站备案的琐事呢?所谓的备案，只是国内的强制要求，也就是说，如果你的域名没有备案，且网站放到国内服务器，会被服务器提供商屏蔽80端口，导致通过域名无法访问，当然，如果你直接通过跳转来实现其他端口的访问，你不备案也能打开。
2020最新短信验证码接收平台？
短信验证码接收平台是指接收短信验证码，一般注册账号什么用到手机号，就会收到验证码，如果用户不想暴露手机号，可以使用短信验证码接收平台帮助用户完成验证码查收。当然对于从事线上营销的人员来说，短信验证码接收平台也可以帮助大家注册各种平台的账号。
现在大家在互联网上注册或是登录账号时，都需要将自己的手机号填写到制定处，然后在点击“获取验证码”，在完成一系列的操作就可以在平台上登录自己的账号，但是每个手机号能绑定的账号数量是有限的。
那么对于营销人员而言，想要注册多个账号就比较困难，那么这时候就需要短信验证码平台的辅助了，短信验证码平台在经过一系列判断后(如用户手机号码填写是否正确、用户账户是否合规、用户手机所属运营商等)将用户的信息存储到服务器中。
2020最新短信验证码接收平台推荐
这里小编给大家推荐一家超级好用的手机短信验证码平台，该平台的验证码短信专用接口指的是针对网站、APP会员注册验证、订单通知、帐户变更提醒等应用开设的短信接口。平台具体优势如下：
1、自主研发伸缩性强：可根据客户的业务需求提供系统增加硬件和通道资源，可获得更大的系统容量和下发速率。
2、数据稳定安全：多通道冗余配置、通道状态实时监控、及时发送反馈信息,实现短信监控闭环，消息堆积处理，降低系统峰值压力。
3、接口无缝对接：提供多种开发接口模式，SDK支持JAVA，PHP，Net，C#;支持CMPP协议，三网合一，支持双向收发。
4、平台高效便捷：5秒速达，高并发解决方案;智能拦截，网关提交<2秒，独立端口，专享通道;可视化的数据统计，随时掌握使用情况。
5、三网战略合作：与中国移动、中国联通、中国电信建立深度合作战略关系，与全国18个省份运营商建立战略合作。
6、码号资源丰富：全国落地上百条106系列码号，支持上下行，可代落移动，联通、电信三网独立通道，直连运营商。
短信验证码平台这样的一种新方式，因为它的安全性和便捷性等，得到了大量的用户的认可。有需要的朋友可咨询本人进行了解。作者 oulin12589
澧这个字读什么？
lǐ 部首:氵,部外笔画:13,总笔画:16 ; 繁体部首:水,部外笔画:13,总笔画:17 五笔86&98:IMAU 仓颉:ETWT 笔顺编号:4412512211251431 四角号码:35118 UniCode:CJK 统一汉字 U+6FA7 基本字义 ● 澧 lǐㄌㄧˇ ◎ 〔～河〕水名，在中国河南省。澧河，中原著名河流，发源于河南南阳伏牛山世界地质公园东南麓，在河南漯河市与沙河相汇后，名为沙澧河，后汇入淮河入东海。 ◎ 〔～水〕水名，在中国湖南省。 澧，一个地域性名称，有澧县，临澧县，澧州，澧阳等地区，都在湖南常德境内，澧水流域周边城市