namecheap二级域名，状语从句是一种什么样的存在？
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状语的作用:修饰说明跟动作相关的信息
状语的定义：说明动作发生的时间，地点，原因，条件。状语从句指句子用作状语时，起副词作用的句子。状语从句中的从句可以修饰谓语、非谓语动词、定语、状语或整个句子。
状语从句的常见种类：
时间状语从句By the time Gina reached to the office, her colleagues had already started.
Gina到办公室时，她的同事已经开始工作了。
As soon as they arrived in the city, they found it difficult to find somewhere cheap to live.
他们一到城里，就发现很难找到便宜的地方住。
Once I’ve found somewhere to live, I’ll send you my address.
一旦我找到了住处，我就把我的地址寄给你。
条件状语从句Once you sign your name down here, you can’t change your mind.
一旦你在这里签名，你就不能改变主意。
As long as the weather is fine this weekend, we’ll have a picnic.
只要这个周末天气好，我们就去野餐。
Most wild animals won’t attack unless they are provoked .
大多数野生动物不会攻击，除非他们被激怒。
目的状语从句Jessie posted her article online so that more people would have chance to read it.
Jessie把她的文章贴在网上，这样更多的人就有机会阅读了。
Daren chose a different route this morning in order that he could avoid the traffic jam.
今天早上，为了避免交通堵塞，Daren 选择了另一条路线。
结果状语从句(1) so vs such——一般规则
The internet connection is so bad that I can hardly hear you.
网络连接太差了，我几乎听不到你的声音。
It was such a wonderful night that we’ll never forget this moment.
这是一个美妙的夜晚，我们永远不会忘记这一刻。
(2) so vs such——特殊情况
Sorry, Lucy. I’ve got so much work to do, so I can’t come to you.
对不起，Lucy。我有很多工作要做，所以我不能来找你。
让步状语从句1. no matter + wh-word
No matter where that cowboy is, find and arrest (逮捕) him!
No matter what you believe, you should respect others’ idea.
No matter how handsome and how rich Dale is, Ali won’t marry him.
No matter how others may see you, be yourself, my dear.
No matter who comes, please tell him or her to wait in the hall.
【语序】尽管引导词中含有疑问词，从句始终采用陈述语序（主语在
谓语前）。
【成分】what、which、who有可能在从句中充当主语（如u句）
2. wh-word-ever
No matter + wh-word的结构还可以表达成wh-word-ever（写为一个词）。
Whichever kind of animal pulled the wagons (大篷货车), moving along the Santa Fe Trail was never exciting.
Wherever you go, whatever you do, I will be right here waiting for you.
3.though, although 和 even though
though, although 和 even though 可以位于句首，也可以位于句中。
引导从句位于句首时，要用逗号与后面的主句隔开。
though, although 和 even though 不与but连用在同一个句子中。
例：
Though he was tired he was still working.
他虽然累了，但仍在工作。
We shall try although it's not esay to learn well.
我们会努力学习的，尽管不是很容易。
Even though you are right,I will not give up.
即使你是对的，我也不会放弃。
原因状语从句1. because、for、since 和 as
意义上的“小异”——表达时的侧重点不太一样
（1）because和for强调“为什么”，重点是原因
Because引表示直接原因，for表示间接原因，或者推断的根据。
Kate spoke quietly because she didn’t want Ali to hear.
Kate悄悄地说，因为她不想让阿里听到。
I’m sure it rained last night, for the ground is wet.
我肯定昨晚下雨了，因为地面是湿的。
（2）since和as 强调“结果是什么”，原因只是附加说明
二词差别不大，但since的理由比as更充分一些。
Since everyone is here, let’s start.
既然大家都在这里，我们开始吧。
I really want Ellen to come as I want to hear about her France trip.
我真的希望Ellen能像我想听到的那样来法国旅行
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2020最佳国际外贸域名注册商有什么推荐？
谁是2020国际最佳域名注册商？
国外域名注册商实在太多，多到能把人搞出困难选择症，如果你要注册域名，一定要选择ICANN国际认证的域名注册商，ICANN是一个监控域名市场并管理域名注册商的非营利性国际组织。
截止到今天，一共有3,000个域名注册商通过ICANN认证，这些公司看上去产品相似，服务相同，但实际上安全可靠、服务好价格低、值得信赖的就那么几家。
以下推荐2020最佳国际外贸域名注册商：
1.口碑最好的国外域名注册商：Namecheap
2.价格最低的国外域名注册商：Namesilo
3.全球最大的国外域名注册商：Godaddy
以上提到的三个国外域名注册商，它们都很棒，各有各的优势：
1， Namecheap
Namecheap在国外的口碑极佳，是目前为止综合实力最强的域名注册商。
在各种投票活动中都遥遥领先其它服务商，以低廉的价格和卓越的服务闻名，虽然在价格方面稍微比Namesilo贵了一小点点，但丝毫不影响全球用户对它的喜爱。
Namecheap的价格其实还算合理，.com后缀域名首次注册8.88美元/年+0.18美元的ICANN认证费，续费10.69美元/年，TLD域名免费送隐私保护WhoisGuard。
Namecheap之所以口碑好，主要因为操作界面简单，用户体验好，对比其它域名注册商，它的售后服务几乎是完美的，有一个7x24小时的在线聊天系统，可以随时随地的帮你解决各种问题。
总之，Namecheap虽然不是最便宜的域名注册商，但它的售后服务很棒，价格也合理。
2， Namesilo
如果你正在找最便宜的国外域名注册商，非Namesilo莫属。.com域名8.89美元/年（包含ICANN认证费），续费价格不变，同时还送终身的域名隐私保护WhoisGuard。
纵观全球，没有任何一家域名注册商能做到它这样。Namesilo的操作界面简单，没有任何隐藏费用，很多人还不知道它的原因是因为它成立时间较晚。
由于低廉的价格，致使它不像其它域名注册商能到处打广告，而是把优惠给到每一个使用者。
3，Godaddy
Godaddy俗称狗爹，是全球最大的域名注册商。
由于它营销做的好，广告打的响（在超级碗上打广告），几乎是人人皆知。
不得不服的是，狗爹经常搞一些1美元/年的套餐，要想享受优惠就必须要一次性购买域名2年以上，但只要购买完你就会发现，1美元其实就是个套路，以后的续费价格超贵，要15美元/年。
为什么选择国外域名注册商
很多人可能会很好奇，为什么要选择国外域名注册商？
国内的阿里云不是也挺好吗？从价格上来看阿里云和国外域名注册商相差无几，为什么不选国内的域名注册商？以下是一灯总结的几个理由。
国外注册域名不需要备案，主机空间也不需要备案
国外注册域名受国外法律保护，不会突然就被停用
网易，腾讯，搜狐，京东的域名都是在国外注册的
国外注册域名有免费的域名隐私保护WhoisGuard
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VPN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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Facebook打击虚假网站？
本周四，Facebook正式起诉Namecheap以及旗下的Whoisguard域名注册服务。理由是该公司为模仿FB的网站提供托管和维护服务，而这些网站被黑客用于网络欺诈和钓鱼。
本次诉讼主要是为了打击那些和Facebook旗下产品相似的域名。此类误导性域名包括instagrambusinesshelp.com，facebo0k-login.com和whatsappdownload.site。在十月提起的类似诉讼中，Facebook起诉网络托管商OnlineNIC和ID Shield侵犯商标和抢注域名。
Facebook的董事兼知识产权诉讼副总顾问克里斯滕·杜布瓦（Christen Dubois）在博客中说：“这些域名可以欺骗人们，使人们相信它们是合法的，并经常被用于网络钓鱼，欺诈和诈骗。”
今天向美国亚利桑那州地方法院提起的诉讼中，还指控Namecheap侵犯了商标。FB声称Namecheap的服务Whoisguard注册或使用了45个域名，这些域名存在欺诈行为，让人们误以为他们与Facebook相关联。
在Facebook要求提供有关这些名字的更多信息之后，Whoisguard拒绝合作。 Facebook表示，它在2018年10月至2020年2月之间向Whoisguard发送了通知。Namecheap的发言人在一份声明中说，该公司将采取行动以防止滥用其服务，但需要法院下令才提供私人用户信息。
以初中知识写的英语文章？
在过去20年间，上海的快餐市场曾一度被麦当劳、肯德基等外国餐饮公司所垄断。至今仍有很多市民记得当年上海荣华烤鸡在市场竞争中惜败肯德基的情形。 Over the past two decades, foreign catering firms from McDonald`s to KFC have dominated the fast food market in Shanghai. Many local residents may still remember the Shanghai-based Ronghua Fried Chicken`s failure in competition with KFC.
不过，所有这些都正在改变--传统美食开始大反击了! However, all that is changing as traditional tastes are fighting back.
我国古代爱国诗人屈原(公元前340-278)曾说过，中华美食之美足以唤回逝者的灵魂。 The ancient patriotic Chinese poet Qu Yuan (340-278 BC) once wrote that Chinese cuisine was so delicious it could tempt a soul to return from the dead.
这种起死回生的魔力，对疲惫不堪的德国游客Rudi Steinrock来说可能还无从体会，但他确实在上海火车站附近找到了一家中式快餐连锁店，彻底安抚了自己饥肠辘辘的胃。 Weary German tourist Rudi Steinrock couldn`t absorb as magic the energy that Qu described, but he did find a Chinese fast food chain near Shanghai Railway Station that fully satisfied his hunger.
Steinrock说：“一份套餐中有羊肉、米饭、蔬菜还有汤。菜色深红，散发着浓浓的香味，吃起来甜咸适中。而且，这一餐下来还不到30元人民币(约4.40美元)。” "It serves a set with lamb, rice, vegetables and soup. The dish is salty and sweet with the carmine color and great aroma. And it is no more than 30 yuan (US$4.40)," says Steinrock.
作为一个有着令人引以为傲的烹饪传统和无穷美食的国家，不得不说很多中国人竟会追捧寥寥西餐菜单上汉堡、披萨、烤鸡等异域风味这真是一件奇事。 Given the nation`s pride in its culinary traditions and the diversity of ingredients, it is surprising to find that many Chinese embraced the exotic taste of hamburgers, pizzas and fried chicken, on somewhat limited Western menus.
对此，白领周艳艳说：“选择炸鸡、汉堡并非因为偏爱它们的味道，而是因为它们快速的服务，你在市内的每个角落都能轻易找到其分店。事实上，我更喜欢中餐，因为中餐菜色更多也更健康。” "Not for a preference for tastes, I choose Western fried chicken and hamburgers mainly for their swift service and they can be easily found in every corner of the city. In fact, I prefer the Chinese foods - more choices and healthier," says office worker Zhou Yanyan.
中国烹饪协会常务副会长杨柳表示，到2010年，预计快餐市场零售额将达到20000亿人民币，将有很大一部分消费者会选择中餐而非西餐。 The fast food market is expected to reach 2 trillion yuan in value in 2010, and a larger number of consumers would prefer Chinese-style cuisine rather than Western food, according to Yang Liu, vice chairman of China Cuisine Association.
旁观多年后，中国快餐业正在调整自己的战略。他们从西方竞争者那里学到了管理艺术和质量控制，现在正将其引入本地餐饮业。 After years of looking on from the sidelines, Chinese fast food chains are embracing a shift in strategy. They have learnt the art of management and quality control from their Western rivals and are now bringing them to local cuisine.
同时，为争取更多当地顾客，国际连锁快餐集团也会根据本地口味调整自己的菜单。一些跨国食品公司巨头，例如百胜集团，已推出了中国风味快餐。 International fast food chains are also tailoring their menus to local tastes to win more local customers. Some multinational food industry giants, such as Yum!, have introduced Chinese-style fast food.
今天，如果你要在上海赶时间的话，你可以吃到既健康又美味的中式快餐，例如：永和大王、真功夫或东方既白。它们的食品质量安全、价格合理，菜单还会根据季节变换而调整。同时，大多数中国快餐也提供外卖服务。 Today, if you are on a tight schedule in Shanghai, you can have healthy and tasty Chinese fast food, such as Yonghe King, Kung Fu Restaurant or East Dawning. They offer quality food at reasonable prices and often change their menus, adding seasonal treats. Most Chinese fast food chains also deliver.
真功夫 Kung Fu Restaurant
真功夫快餐成立于15年前，当时的创始人只有22岁。如今，它在上海的连锁店已经超过15家，全国共有300多家。它的标志是李小龙，颇具纪念意义。 The Kung Fu fast food chain was started 15 years ago by a 22-year-old Chinese man. Now there are about 15 outlets in Shanghai and over 300 around China. They feature a memorable company logo featuring Bruce Lee.
真功夫一份套餐约标价20元，包括一碗米饭，一碗汤，白灼蔬菜和一份肉食。 The set meals cost about 20 yuan, and include a rice bowl, soup, boiled vegetables and a meat dish.
东方既白 East Dawning
东方既白快餐成立于5年前，创始之时是中式快餐的试验店。目前它已在上海开设了15家连锁店。它与肯德基同属百胜餐饮集团旗下，将肯德基的商业模式与中国菜相融合，让顾客在舒适的餐厅环境内享用物美价廉的食物。 With about 15 stores in Shanghai, East Dawning began five years ago as a test for a new concept of Chinese fast food. It is playing on the same team as KFC, under Yum!`s banner. It is a fusion of the KFC business model with Chinese cuisine, offering cheap food in cheerful surroundings.
该店只提供快捷、易准备的中餐，并以传统的中国饮料如豆浆、酸梅汤等代替软饮。 Chinese food is served exclusively, but focuses on those more quickly and easily prepared dishes. Soft drinks are eschewed in favor of traditional Chinese drinks such as soy plum juice.
永和大王 Yonghe King
永和是台湾省台北市一个郊区的名字。几十年前，当地有一家早餐店，那里的鲜豆浆远近闻名。1995年，一名台湾投资者在上海开了第一家永和快餐店。如今，永和在上海的连锁店已超过30家。 Yonghe is the name of a suburb of Taipei city in Taiwan, where several decades ago there appeared a breakfast shop specializing in fresh soybean milk. A chain by the same name was started in Shanghai in 1995 by Taiwanese investors. Now it has more than 30 restaurants in the city.
永和大王以其新鲜的豆制品而闻名，价位在5到8元不等。 Yonghe King is most famous for its freshly made soybean products, costing from 5 to 8 yuan.
