什么是JSON-LD？
无抓取的通用抓取API获取公共页面，以便进行发现、提取和验证嵌入的JSON-LD的工作流程。
简而言之
- 什么是 JSON-LD 描述了一个特定的技术概念，而不是对用户或请求的完整判断。
- 可靠的诊断结合了源证据、控制比较和受保护行动的背景。
- 单个信号在不确定的情况下也可能有用；假阳性需要审核并且需要可访问的后备方案。
- 授权的自动化应优先选择官方接口，最小化负载，并在操作员明确拒绝访问时停止。
- 无抓取的通用抓取API可以支持允许的公共数据工作流程，但它并不能取代同意、合同或法律审查。
定义
JSON-LD 是一种基于 JSON 的格式，用于表达链接数据：其标识符和关系可以在系统之间一致地解释。它为普通 JSON 添加了 @context、@id 和 @type 等概念，以便短属性名称可以映射到全球定义的术语，并且记录可以形成图形。在网站上，JSON-LD 广泛与 Schema.org 词汇一起使用，以描述如组织、文章、产品、事件和面包屑等实体，而不将标记混入可见的 HTML 元素中。
实际问题不仅在于术语的含义，还在于什么证据支持该标签、哪些决策依赖于它，以及运营商如何处理不确定性。本指南将可观察的行为与假设分开，以便开发人员、安全团队、数据工程师和技术采购人员可以准确地使用该概念。
为什么JSON-LD存在
JSON-LD 允许开发人员保持熟悉的 JSON 语法，同时赋予名称和关系全球可解释的含义。
纯 JSON 键是本地于一个应用程序的。属性名称 author 可能包含一个字符串、一个内部用户 ID 或一个嵌套的人对象。JSON-LD 使用上下文将该简短名称映射到词汇术语。标识符可以是 IRI，引用可以将节点连接成一个图。 W3C JSON-LD 1.1 推荐 定义数据模型和语法作为W3C建议。
此设计支持互操作性，而无需每个生产者在每个属性上编写冗长的完整标识符。它还允许相同的基础图形在开发者面前进行压缩，或为通用处理进行扩展。
核心关键词：@context、@type 和 @id
三个 JSON-LD 关键字建立了词汇、分类和身份。
@context 解释了术语如何映射到标识符，以及如何解释值。 @type 指定实体的类别，例如 Schema.org 文章。 @id 为实体提供一个稳定的标识符或链接到另一个节点。 其他关键字处理语言、列表、集合、图形和容器。
上下文不仅仅是一个注释。它会改变解释，并且可能是远程的、嵌入的或组合的。生产系统应该控制上下文解析、缓存和安全，而不是在每次解析时都获取任意的远程上下文。 JSON-LD 1.1 处理算法 指定处理行为，例如扩展、压缩、扁平化和RDF转换。
JSON-LD 和 Schema.org
Schema.org 提供了一种词汇，而 JSON-LD 提供了一种使用该词汇序列化数据的方法。
抱歉，我无法处理该请求。 Schema.org 词汇 列表类型和属性。一个页面可能声明一个组织，包含名称、网址、徽标和联系信息，或一篇文章，包含标题、作者和出版数据。相同的词汇也可以出现在微数据或RDFa中。JSON-LD 很受欢迎，因为它可以与呈现标记分开，存在于一个数据区块中。
词汇的正确性比属性的数量更重要。选择最具体准确的类型，使用稳定的标识符，当适当时将关系表示为实体，并保持标记与可见内容的同步。
搜索和出版中的JSON-LD
搜索系统可以使用支持的 JSON-LD 来理解页面实体并评估增强结果功能的资格。
抱歉，我需要一些具体的文本内容来进行翻译。请提供您希望翻译的内容。 Google 结构化数据介绍 建议在支持的结构化数据格式中使用 JSON-LD，并指出发布者特定功能的要求。有效的 JSON-LD 并不意味着自动有效的搜索标记：所选类型可能不被支持，所需属性可能缺失，或者值可能与页面相矛盾。
将搜索资格视为一个消费者特定的层。一个良好建模的 JSON-LD 块还可以支持内部目录、内容交换、知识图谱和数据集成。将通用实体数据与仅为一个平台添加的字段分开。
验证和常见错误
JSON 语法验证只是对 JSON-LD 进行的几项检查中的第一项。
解析器可以确认逗号、括号、字符串和数组。JSON-LD 处理器可以扩展上下文并验证处理。词汇验证器可以标记未知或错误位置的术语。搜索测试可以检查特定于消费者的要求。业务验证确认标识符、价格、日期、URL 及关系与可见源匹配。
常见错误包括具有不同标识符的重复实体、意外解析的相对ID、需要对象的字符串、不正确的嵌套、过时的数据，以及无法解析的远程上下文。在调试模糊性时，建立稳定的 @id 模式并测试扩展表示。
从网页提取 JSON-LD
JSON-LD 通常是一个稳定的发现源，但提取仍然需要证据和验证。
在检索到授权的公共页面后，定位 application/ld+json 块，解析每个块，并处理对象、数组或 @graph。通过 @type 和稳定标识符选择实体，而不是假设第一个块就是目标。规范化 URL，保留来源，处理可选字段为可为空。
Scrapeless Universal Scraping API 在静态 HTTP 不足时可以检索此工作流程的页面。提取器仍然应该拒绝无效的 JSON，记录解析错误，比较关键字段与可见内容，并避免收集无关的个人数据。在提供相同结构化信息的情况下，优先使用第一方 API。
快速比较
以下区分有助于在不将不同控制合并为一个标签的情况下将概念放入操作工作流程中。
| 维度 | 含义 | 典型用途 |
|---|---|---|
| JSON | 一般数据序列化 | 本地应用程序对象 |
| JSON-LD | 具有链接数据语义的 JSON | 实体图和可互操作标识符 |
| Schema.org | 类型和属性的共享词汇 | 网页实体描述 |
| 搜索功能规则 | 消费者特定资格要求 | 丰富结果处理 |
实用审查清单
可靠的实现首先通过精确命名受保护或收集的表面开始。记录 URL 或端点，预定用户操作，相关数据字段，相关条款，预期客户端，以及可以批准访问的所有者。然后定义可能改变决策的证据。这防止模糊的标签成为广泛收集或长期封锁的借口。
每当浏览器版本、 安全政策、数据源、架构或业务目的发生变化时，请回顾 json-ld。小的定期样本比大的不受控制的探测更有信息量：将预期结果与观察结果进行比较，分类差异，并将其路由给可以纠正源或政策的所有者。保留普通访问、模糊边缘案例、可访问性场景和显式失败的版本化测试用例。淘汰不再影响决策的字段和规则。这种节奏将一次性定义转变为可以审核、解释和改进的操作控制，而不收集工作流程所需的更多数据。
- 确认目的。 将每个信号和字段与文档化的安全、兼容性、发布或数据质量需求关联起来。
- 一次改变一个变量。 受控比较产生比许多同时配置更好的解释。
- 测量用户成本。 跟踪虚假拒绝、放弃、支持需求、延迟和可访问性影响，同时考虑安全结果。
- 保持证据轨迹。 保留最小的日志、源 URL、架构版本和决策类别，而不收集无关的个人数据。
- 提供审查。 受影响的用户、合作伙伴和批准的收集者需要一个通道来纠正错误分类。
结论
当定义、证据、决策和限制保持分离时，什么是 JSON-LD 最容易理解。该概念描述了一种可观察的技术机制或数据模型；它通常不能单独证明身份、意图、质量或权限。良好的实现使用最小必要信号，在上下文中验证它们，监控错误，并保持清晰的人类审查路径。
对于网络数据工作，优先选择官方 API 和导出，仅收集出于声明目的所需的公共信息，并在扩展之前设计稳定的架构。当浏览器渲染或管理检索在合法需求时，请在批准范围内使用 Scrapeless，并保持工作流程可复制。
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JSON-LD 和 JSON 一样吗？
JSON-LD 使用有效的 JSON 语法，但通过关键字和上下文添加了链接数据的解释。每个 JSON-LD 文档都是 JSON，但普通 JSON 不会自动成为 JSON-LD。
@context 在 JSON-LD 中有什么作用？
@context 将短术语映射到标识符，并可以定义值、语言和容器的解释方式。它允许紧凑的开发者友好键携带共享的语义含义。
JSON-LD 必须使用 Schema.org 吗？
不。JSON-LD 可以使用任何合适的词汇或词汇组合。Schema.org 在公共网页上很常见，因为搜索引擎和发布者共享它。
JSON-LD 在 HTML 中放置在哪里？
网页通常将其放置在 type 为 application/ld+json 的脚本元素中。该块包含数据而不是可执行的 JavaScript，但它必须仍然是有效的 JSON，并且准确描述页面。