爬虫 | 乐趣区

关于爬虫:7min到40sSpringBoot启动优化实践

0 背景公司 SpringBoot 我的项目在日常开发过程中发现服务启动过程异样迟缓，经常须要6-7分钟能力裸露端口，重大升高开发效率。通过 SpringBoot 的 SpringApplicationRunListener 、BeanPostProcessor 原理和源码调试等伎俩排查发现，在 Bean 扫描和 Bean 注入这个两个阶段有很大的性能瓶颈。通过 JavaConfig 注册 Bean，缩小 SpringBoot 的扫描门路，同时基于 Springboot 主动配置原理对第三方依赖优化革新，将服务本地启动工夫从7min 降至40s 左右的过程。本文会波及以下知识点：基于 SpringApplicationRunListener 原理察看 SpringBoot 启动 run 办法；基于 BeanPostProcessor 原理监控 Bean 注入耗时；SpringBoot Cache 自动化配置原理；SpringBoot 自动化配置原理及 starter 革新； 1 耗时问题排查SpringBoot 服务启动耗时排查，目前有2个思路：排查 SpringBoot 服务的启动过程；排查 Bean 的初始化耗时； 1.1 察看 SpringBoot 启动 run 办法该我的项目应用基于 SpringBoot 革新的外部微服务组件 XxBoot 作为服务端实现，其启动流程与 SpringBoot 相似，分为 ApplicationContext 结构和 ApplicationContext 启动两局部，即通过构造函数实例化 ApplicationContext 对象，并调用其 run 办法启动服务：public class Application { ...

关于爬虫:K哥爬虫普法需要车牌靓号吗判刑的那种

我国目前并未出台专门针对网络爬虫技术的法律标准，但在司法实际中，相干裁决已不足为奇，K 哥特设了“K哥爬虫普法”专栏，本栏目通过对实在案例的剖析，旨在进步宽广爬虫工程师的法律意识，通晓如何非法合规利用爬虫技术，警钟长鸣，做一个违法、护法、有准则的技术人员。案情介绍四川省德昌县人民检察院起诉书指控： 2014年至今，被告人李文环应用“爬虫”软件，大量爬取全国各地及凉山州公安局交警支队车管所布告的车牌放号信息，之后应用软件采纳多线程提交、批量刷单、验证码自动识别等形式，冲破系统安全保护措施，将爬取的车牌号提交至“交通安全服务治理平台”车辆报废查问零碎，进行比照，并依据反馈状况自动记录未注册车牌号，建设全国未注册车牌号数据库。李文环之后编写客户端查问软件，由李文环通过QQ、淘宝、微信等形式，以300-3000元每月的价格，分省市贩卖数据库查阅权限。其中将软件卖给李某2，非法选取凉山州车牌三个（WQQ777、WQJ777、WQX999）；将软件卖给李某1，非法选取凉山州车牌1个（WQD777）。被告人吴杰明知李文环应用非法手段获取未注册车牌信息，而购买抢号软件、查库软件，非法选取四个成都市车牌号码（A5432F、A6543J、A4777、DAS456）。 2016年6月至今，被告人王硕编写应用软件登录“交通安全服务治理平台”，大量爬取全国各地及凉山州公安局交警支队车管所布告的车牌放号信息，应用软件冲破系统安全保护措施，将爬取的车牌号提交至“交通安全服务治理平台”车辆违章查问零碎，进行比照，并依据反馈状况自动记录未注册车牌号，建设全国未注册车牌号数据库。王硕编写客户端查问软件，由卢晓燕通过淘宝、微信等形式，以20元每48小时的价格，分省市贩卖数据库查阅权限。王硕、栾东超、卢晓燕在全国范畴内招募徐明、吴杰等各省选车牌号下线代理人，并招揽客户，提供身份证号码、车架号等信息，比对未注册车牌号数据库应用抢号软件采纳多线程登录，编辑“按键精灵”类软件模仿人工操作，编辑验证码自动识别输出，实现疾速抢号，之后选取车牌贩卖。被告人徐明、吴杰明知栾东超、王硕等人采纳软件等非法手段获取未注册车牌数据库，而向栾东超提供由蒋某、唐某、曹某、韦某提供给的凉山州车主身份证号码、车架号，栾东超又将信息提交给王硕以选取车牌（WPX999、WQC888、WQE666、WQK777、WPQ888、WQK888、WPF888）。被告人吴杰在案发后提供线索告发别人犯罪行为，经查证属实。被告人卢晓燕在案发后帮助公安机关胜利抓捕同案其余被告人。被告人栾东超在案发后被动到公安机关投案自首，并如实供述本人的犯罪事实。公诉机关认为，被告人李文环、王硕、卢晓燕、栾东超、徐明、吴杰为牟取私利，守法国家规定，侵入国家事务畛域的计算机信息零碎，其行为均已触犯《中华人民共和国刑法》第二百八十五条第一款之规定，该当以非法侵入计算机信息零碎罪追究其刑事责任。被告人王硕、卢晓燕、栾东超、徐明、吴杰的行为同时实用《中华人民共和国刑法》第二十五条第一款对于共同犯罪的规定。被告人吴杰、卢晓燕的行为实用《中华人民共和国刑法》第六十八条对于犯罪的规定。被告人栾东超的行为实用《中华人民共和国刑法》第六十七条对于自首的规定。在开庭审理前，公诉机关向本院提交了本案不宜辨别主从的补充阐明。对指控的事实，公诉机关当庭出示了相干证据予以证实。被告人李文环、王硕、卢晓燕、栾东超、徐明、吴杰，以及李文环、王硕、吴杰的辩护人对起诉书指控的罪名和事实、当庭出示的证据均无异议，且在法庭上均无证据出示。六被告人当庭被迫认罪认罚，被告人及其辩护人均申请对被告人从轻处罚。裁决状况四川省德昌县人民法院认为，被告人李文环、王硕、卢晓燕、栾东超、徐明、吴杰为牟取私利，守法国家规定，侵入国家事务畛域的计算机信息零碎，六被告人的行为均已形成非法侵入计算机信息零碎罪。德昌县人民检察院指控六被告人的罪名成立，法院予以反对。在对六被告人量刑时，将依据各被告人的犯罪事实、性质、情节及对社会的危害水平，依法对其进行处罚。公诉机关对六被告人提出的量刑倡议与其所立功行的事实、情节相适应，法院予以驳回。为此，按照《中华人民共和国刑法》第二百八十五条第一款、第二十五条第一款、第六十八条、第六十七条第一款、第三款、第六十四条、第四十七条之规定，裁决如下： 1、被告人李文环犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑一年零七个月；2、被告人王硕犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑一年四个月零十五日；3、被告人卢晓燕犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑一年四个月零五日；4、被告人栾东超犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑一年四个月零五日；5、被告人徐明犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑一年四个月零十五日；6、被告人吴杰犯非法侵入计算机信息零碎罪，判处有期徒刑十个月。裁决文书：https://wenshu.court.gov.cn/w... 反思总结在司法实务中，法院对于“侵入”行为的认定，次要考量是否存在超过权限、对系统的失常运行产生影响等情景。对于大数据服务公司而言，其在使用爬虫技术抓取国家企业信用信息公示零碎、中国执行信息公开网等公开数据时，危险点在于是否对指标零碎的失常运行产生影响。在被爬网站曾经采取反爬虫技术的状况下，如果歹意破解反爬虫技术抓取数据，进而对网站运行造成影响的，则可能形成非法侵入计算机信息零碎罪。

关于爬虫:网络爬虫技术及应用

前言：网络爬虫技术适应互联网时代的倒退应运而生。目前网络爬虫的应用范畴是比拟广的，在不同的畛域中都有应用，爬虫技术更是宽泛地被利用于各种商业模式的开发。一、什么是网络爬虫互联网是一个宏大的数据集合体，网络信息资源丰盛且繁冗，如何在数据的陆地里找到本人须要的信息呢?网络爬虫技术适应互联网时代的倒退应运而生。网络爬虫，又称为网络蜘蛛，实际上音译 Spider 失去，此外 Crawler，bots， robots 以及 wanderer等都是其同义词。定义网络爬虫时，可从狭义与广义两个角度进行，从广义角度看，该软件程序采取规范 http 协定对万维网信息空间的遍历依附超链接与Web 文档检索方法实现；狭义角度登程，网络爬虫是对 Web 文档进行检索依附 http 协定就可能实现。网络爬虫这一程序在网页的提取过程中体现出极强的性能，其在引擎中具备网页下载的性能，且在引擎中不可短少。其实现某站点的拜访次要是用设计好的程序，在设计者设计好规定的状况下对网站、小程序或者搜索引擎等进行数据的浏览和抓取，由此取得本人所须要的相干信息的汇合的过程。网络爬虫的次要作用就是在海量的互联网信息中进行爬取，抓取无效信息并存储。在“数据为王”的时代，数据的收集成为了各行各业必须把握的本事，各显神通，谁收集的数据越多越快越精准就成为在激流勇进的市场中站稳脚跟的法宝，网络爬虫技术是爬取数据的高效程序。二、网络爬虫的利用目前网络爬虫的应用范畴是比拟广的，在不同的畛域中都有应用，爬虫技术更是宽泛地被利用于各种商业模式的开发，数据抓取者对大量数据进行剖析等加工再利用，揣测出互联网用户的偏好，再趁势推送给与之匹配的用户群体。例如多家新闻资讯平台不生产产品，而是利用爬虫技术爬取别家的新闻资讯数据进行整合再利用。再如外卖平台，利用爬虫技术抓取外卖程序上的消费者点单数据，给客户优先推送某些常常生产的外卖店铺，从而进步客户粘度，并从外卖商家获取利润。网络爬虫技术曾经成为大数据行业蓬勃发展必不可少的重要伎俩，谁把握了数据，谁就占据了市场的劣势位置。三、国内外网络爬虫钻研现状网络初始阶段，网络爬虫就存在，目前对网络爬虫的研究成果也是繁多的。最早的爬虫是 google 爬虫，该爬虫次要的性能包含针对各爬虫组件可能实现各异过程。保护独自 URL 服务器的过程中， URL 汇合的下载则是必要的；网页的获取也可能由爬虫程序实现；在索引的过程中，可能对超链接以及关键字实现提取；过程的解决过程中，应该 URL 能实现相对路径向绝对路径的转换，上述各过程的通信次要是依附文件系统。网络爬虫中获取多个过程次要是依附网络存档雇员实现的，在一次性进行彻底的匍匐过程中，对应了64个hosts 。贮存爬虫过程，次要在磁盘中，而贮存起源则是非本地 URLs；匍匐实现阶段中，通过大量的操作实现在各 host种子 sets 中退出 URLs。目前，市场上广泛应用的引擎包含 google 和百度等，这些引擎的爬虫程序技术都是窃密的。而市面上的爬虫实现策略次要有：广度优先、Repetitive、定义以及深层次匍匐等多种爬虫程序。同时，估算 Web 页数量次要是以概率论为根底实现的，该抽样爬虫技术可能实现对互联网 Web 规模的评估；通过包含匍匐深度以及页面导入链接等分析方法，可能无效的对由程序下载无关 Web 页等在内的选择性的匍匐程序实现限度。网络爬虫技术倒退现状显示了，国内中google对 youtube的收买是投入极大老本的，而收买的目标在于对视频内容市场的获取。市场上泛滥的新兴公司对此业务范围也是有所波及的， google的倒退为楷模，就应该投入到搜索引擎中。搜索引擎的将来趋势为由技术就可能把握互联网，提供给各大网站索引性能，无效联合计算机提供的算法以及人力手工实现的辅助编辑，因而，用户失去的构造相关性更大，同时，也使人类发现数学公式的单纯应用是不可能达到现实成果的，在检索过程中不应漠视人类智慧的重要作用，因而，网络爬虫程序是市场所迫切需要的。四、Robots协定与爬虫 Robots协定是网络爬虫技术这一行业内通用的规定，也称为网络爬虫协定，数据网站所有者能够在本人的网站设立一份协定，用来揭示利用网络爬虫技术拜访和收集数据的一方，什么数据能够爬，什么数据不能爬，或者设置防抓取的屏蔽措施，用来爱护数据。一般而言，技术人员在利用爬虫技术抓取信息时恪守站点的协定就不会产生侵权、不正当竞争或者刑事法律问题，然而，随着爬虫技术的一直倒退，数据资源范畴越来越广，“爬虫”能够达到的中央也越来越多。在竞争强烈的市场环境下，利益驱使“爬虫”冲破协定或者技术规定，抓取一些不能或者不该抓取的信息，进犯其余商业主体的利益、公民的个人信息以及政府机关的窃密信息，此时，就须要施展法律的规制作用。除了在法律法规方面对网络爬虫的限度，咱们也能够从技术层面去预防，危险画像就是比拟成熟地解决网络爬虫爬取数据的伎俩之一。IP危险画像能够实时断定IP状态，采取打分机制，量化危险值，精准辨认歹意动静IP(利用秒拨等黑产工具伪装成失常用户IP的黑产资源)，解决由此带来的爬虫、撞库、薅羊毛等危险行为。近几年，随着我国对个人隐私，公民信息数据泄露的逐步器重，相干部门对爬虫案件的解决态度逐步“严格”。只有均衡数字经济与网络治理、数据保护之间的界线，能力更好地为我国网络倒退和数字经济的倒退保驾护航。

关于爬虫:最新小红书数据app爬虫接口

咱们提供封装好的小红书数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址https://github.com/ping0206gu...：全副反对的接口如下，并且反对定制开发返回值与小红书接口一样，对数据进行透传，请依照小红书页面对照了解意思接口数据展现

关于爬虫:2022小红书app爬虫思路

背景应用传统的rpa去操作app，而后抓包获取数据的效率很烂。咱们心愿通过间接调用app函数的形式实现小红书app爬虫思路首先咱们通过Android Studio创立一个模拟器，装置好Frida Server并运行，而后将最新的小红书app装置到模拟器中。运行小红书app，运行objection[https://github.com/sensepost/...]在objection中hook URL对象察看URL的调用栈应用JADX关上小红书APK，剖析调用栈中的可疑函数编写frida脚本进行试验封装python调用frida rpc实现接口的实时调用成果总结此办法防止了ssl绑定之类的问题，也解决了头部小红书shield计算等问题，因为咱们调用的函数在shield的后面，它会被主动增加到header中。

关于爬虫:得物数据采集app爬虫

咱们提供封装好得物数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:最新小红书数据app爬虫接口

关于爬虫:猿人学十三题

抓包-剖析接口-加密参数为yuanrenxue_cookie 能够发现有一个链接有屡次申请-查看发现第一次申请返回内容为yuanrenxue_cookie参数创立一个Session放弃会话，并将第一个申请返回的参数增加到cookie下边附上代码参考import requestsimport res = requests.Session()cookie_ ={ 'sessionid':'',}s.cookies.update(cookie_)url = 'https://match.yuanrenxue.com/match/13?'rsp = s.get(url,verify=False)cookies = re.findall("'([a-zA-Z0-9=_|])'", rsp.text)yuanrenxue_cookie = ''.join(cookies)key, value = yuanrenxue_cookie.split('=')s.cookies.update({key:value})header_={ 'User-Agent': 'yuanrenxue.project',}s.headers = header_if __name__ == '__main__': num_list = [] for i in range(1,6): url = "https://match.yuanrenxue.com/api/match/13?page={}".format(i) r = s.get(url,verify=False).json() data = r["data"] print(data) [num_list.append(i["value"]) for i in data] print(sum(num_list))

关于爬虫:爬虫越滑越多的动态网页列表流数据通过-Ajax-获取微博个性化推荐内容

在浏览社交媒体时，咱们所看的内容好像是无穷无尽的。咱们经常滑动到页面底端，认为没有内容了，却发现新的内容又一下子刷新进去。内容越滑越多，这种数据被称作列表流数据。乏味的是，当页面一直为咱们提供新的内容时，网页却还是原来的网页——URL 并没有扭转。这是怎么回事？ 1 Ajax在同一个页面中，网页是如何源源不断的展示新内容的呢？如果关上浏览器的开发者模式，当咱们滑动到页面底端时，咱们能够在 “网络” 选项卡中观测到一些新生成的 xhr 类型条目。这类条目中蕴含的就是 Ajax 申请。依据崔庆才老师的介绍： Ajax，全称为 Asynchronous JavaScript and XML，即异步的 JavaScript 和 XML。它不是一门编程语言，而是利用 JavaScript 在保障页面不被刷新、页面链接不扭转的状况下与服务器替换数据并更新局部网页的技术。对于传统的网页，如果想更新其内容，那么必须要刷新整个页面，但有了 Ajax，便能够在页面不被全副刷新的状况下更新其内容。在这个过程中，页面实际上是在后盾与服务器进行了数据交互，获取到数据之后，再利用 JavaScript 扭转网页，这样网页内容就会更新了。简略来说，当咱们向下滑动到页面底端，JavaScript 会向网页后盾的服务器发送一个申请，通知服务器咱们想要更多的内容。服务器返回相应的响应内容，JavaScript 又对响应内容（不论是 HTML 格局，还是 JSON 格局）进行了解析，并渲染成为咱们看到的新内容。 2 列表流数据的爬取：以微博为例理解了列表流数据是如何源源不断产生的后，咱们就有了获取这种数据的思路：模仿 JavaScript 向网页服务器发送 Ajax 申请，并解析获取到的响应数据。上面来演示爬取过程——以爬取微博个性化举荐内容为例。 2.1 察看 Ajax 申请咱们找到上文提到的 xhr 文件，点击它，咱们能够看到文件蕴含的标头信息。其中相干的信息包含：申请 URL：如果你察看多条 xhr 条目的话，你会发现它们的 URL 简直齐全一样，惟一不同之处在于 max_id 的值，从 1 开始，每从底部刷新一次，新的 xhr 条目标 max_id 的值就会减少 1。申请办法状态代码申请标头中的 cookie申请标头中的 user-agent申请标头中的 x-requested-with，它的值为 XMLHttpRequest，这标记了该条申请是 Ajax 申请 ...

关于爬虫:猿人学十五题

1.首先抓包能够发现申请里有一个m参数是变动的 2.调用堆栈跟进去 3.m的生成地位非常明显须要留神的点是这里边调用了.wasm文件的emcode办法,百度了一下python有一个pywasm库能够调用此文件,将wasm文件下载到本地调用代码示例import requestsimport timeimport mathimport randomimport pywasmfrom urllib import parsevm = pywasm.load("./main.wasm")def get_m(): t1 = int(int(time.time())/2) t2 = t1 - math.floor(random.random() * (50) + 1) result = vm.exec("encode", [t1, t2]) return str(result) + '|' + str(t1) + '|' + str(t2)headers = { "User-Agent": "yuanrenxue.project", "cookie":"sessionid=你的sessionid"}if __name__ == '__main__': num_list = [] for i in range(1,6): url = "https://match.yuanrenxue.com/api/match/15?m={}&page={}".format(parse.quote(get_m()),i) r = requests.get(url, headers).json() for data in r['data']: num_list.append(int(data['value'])) print(sum(num_list))

关于爬虫:eCapture-一款无需-CA-证书直接抓取-HTTPS-网络明文通讯的神器

转载自https://blog.csdn.net/easylif...

关于爬虫:闲鱼app数据实时采集探索实验

前言本文章分享一下最近钻研闲鱼app商品数据采集。技术栈PythonFridaJADXObjectionAndroid Studio思路应用Android Studio创立x86模拟器并运行，装置闲鱼和frida应用Objection hook URL类，打印调用栈剖析出要害函数应用JADX关上APK剖析要害函数的参数应用firda结构参数调用要害函数python获取来自frida脚本的回调写入es数据库，依照小时分片裸露接口实现任意关键词的实时查问成果能够看出闲鱼每秒大略有30-40条新数据产生，咱们的申请速度为每5s一次，刷新速度甚至低于人工操作app时候的频率，不会对服务器造成任何影响，咱们把他们写入咱们本人的数据库，便能够实现实时剖析。总结通过这次试验，我学会了应用frida去获取app的数据，不须要毁坏app自身的任何货色，也不须要进行http抓包，间接hook函数即可实现，十分敌对从技术角度讲，这样的思路能够搞定所有app。

关于爬虫:最新抖音数据分析app爬虫

咱们提供封装好的抖音数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:最新小红书数据app爬虫接口

关于爬虫:微博数据采集app爬虫

咱们提供封装好的微博数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:得物数据采集app爬虫

关于爬虫:京东数据采集接口app爬虫

咱们提供封装好京东数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：GitHub - ping0206guo/pingguoapi 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:大众点评数据采集app爬虫

咱们提供封装好公众点评数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:最新抖音数据分析app爬虫

咱们提供封装好的抖音数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发接口数据展现

关于爬虫:快手数据采集app爬虫

咱们提供封装好快手数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发接口数据展现

关于爬虫:饿了么数据采集app爬虫

咱们提供封装好的饿了么数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发

关于爬虫:微博app数据-爬虫

咱们提供封装好的微博数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的定制开发

关于爬虫:京东数据采集接口app爬虫

咱们提供封装好京东数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：GitHub - ping0206guo/pingguoapi 全副反对的接口如下，并且反对定制开发接口数据展现

关于爬虫:得物数据采集app爬虫

关于爬虫:快手数据采集app爬虫

关于爬虫:最新抖音数据分析app爬虫

关于爬虫:最新小红书数据app爬虫接口

我们提供封装好的小红书数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址https://github.com/ping0206gu...：全副反对的接口如下，并且反对定制开发返回值与小红书接口一样，对数据进行透传，请依照小红书页面对照了解意思接口数据展现

关于爬虫:饿了么数据采集app爬虫

关于爬虫:大众点评数据app爬虫

咱们提供封装好公众点评数据采集接口，实时采集，接口稳固。长期保护应用便宜接口应用详情请参考接口地址： github 拜访地址：https://github.com/ping0206gu... 全副反对的接口如下，并且反对定制开发接口数据展现

关于爬虫:如何识别假爬虫

咱们在查看网站日志的时候，常常会遇到各种各样的爬虫。有的是失常的爬虫，例如：搜索引擎爬虫（百度搜索引擎爬虫、Google 搜索引擎爬虫，Bing 搜索引擎爬虫、YandexBot 等），还有一些各种性能的爬虫，能够在这里查看：list crawlers。然而，互联网上并不是所有的爬虫都是无益的，有些爬虫为了竭力暗藏本人，于是就会学习实在爬虫的一些特色。还有一些是假爬虫，也就是伪造那些搜索引擎的爬虫，会来抓取你网站的数据，尽管 User-agent 看起来与搜索引擎的无异，然而 IP 却不属于该搜索引擎的，这个时候据须要咱们精准的辨认这些假爬虫的 IP 地址。通过爬虫 IP 查问工具，咱们便能够很轻松的辨认假爬虫，例如： 34.68.229.128 Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0.1; Nexus 5X Build/MMB29P) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Mobile Safari/537.36 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html) 这个是我简化了的日志记录，后面是 IP 地址，前面是拜访爬虫的 User-agent ，通过 User-agent 咱们能够看进去他是一个 Google 搜索引擎的蜘蛛。通过查问，咱们能够看到这是一个假的 Google 蜘蛛，截图如下：咱们只须要输出假爬虫的 IP 地址，就可以看进去爬虫的一些信息。这样不论是虚实李逵（虚实爬虫）都逃不出咱们的火眼金睛了。同时如果咱们想查看更多的假爬虫，能够到这里去：list crawlers fake bot，整顿了互联网上常见的假爬虫。总结通过介绍什么是假爬虫，以及如何通过爬虫 IP 查问这个工具，精准辨认假爬虫。

关于爬虫:爬虫数据是如何收集和整理的

有用户始终好奇爬虫辨认网站上的爬虫数据是如何整顿的，明天就更大家来揭秘爬虫数据是如何收集整理的。通过查问 IP 地址来取得 rDNS 形式咱们能够通过爬虫的 IP 地址来反向查问 rDNS，例如：咱们通过反向 DNS 查找工具查找此 IP: 116.179.32.160 ,rDNS 为：baiduspider-116-179-32-160.crawl.baidu.com 从下面大抵能够判断应该是百度搜索引擎蜘蛛。因为 Hostname 能够伪造，所以咱们只有反向查找，依然不精确。咱们还须要正向查找，咱们通过 ping 命令查找 baiduspider-116-179-32-160.crawl.baidu.com 是否被解析为：116.179.32.160，通过下图能够看出 baiduspider-116-179-32-160.crawl.baidu.com 被解析为 116.179.32.160 的 IP 地址，阐明是百度搜索引擎爬虫确信无疑。通过 ASN 相干信息查找并不是所有爬虫都恪守下面的规定，大部分爬虫反向查找没有任何后果，咱们须要查问 IP 地址的 ASN 信息来判断爬虫信息是不是正确。例如：这个 IP 是 74.119.118.20，咱们通过查问 IP 信息能够看到这个 IP 地址是美国加利福尼亚桑尼维尔的 IP 地址。通过 ASN 信息咱们能够看进去他是 Criteo Corp. 公司的 IP。下面的截图是通过日志记录查看到 critieo crawler 的记录信息，黄色局部是它的 User-agent ，前面是它的 IP，这条记录也没有什么问题（这个 IP 确实是 CriteoBot 的 IP 地址）。 ...

关于爬虫:最新小红书数据app爬虫接口

关于爬虫:大众点评数据app爬虫

关于爬虫:如何屏蔽-YandexBot

咱们常常会受到大量的 YandexBot 拜访，咱们晓得 YandexBot 是 Yandex 的搜索引擎的爬虫。大量的 YandexBot 拜访，不仅给服务器造成了十分大的压力，同时也会使失常访客拜访网站变慢，影响体验。基于以上起因，咱们不得不限度 YandexBot 的拜访，然而须要留神的一点：限度 Yandex 拜访会损失 Yandex 带给咱们的流量，因为限度了 Yandex 的爬虫索引咱们的网站，所以当用户在 Yandex 搜寻咱们网站的主题词时，不会有任何展现，所以也不会给咱们带来任何流量。如果 Yandex 没有给咱们带来任何访客，那咱们就屏蔽它吧！咱们能够通过上面三种形式屏蔽 Yandex： IP 地址屏蔽咱们通过 list crawlers YandexBot 查看到 YandexBot 的 IP 地址，咱们间接将这些 IP 退出到黑名单里就能够了，我以 Ubuntu 操作系统为例，如何将 IP 退出到防火墙的黑名单外面： sudo iptables -A INPUT -s 213.180.203.82 -j DROP下面的 IP 地址就是咱们通过 list crawlers YandexBot 页面查问到的 IP ，间接一个一个的 IP 输出就能够了，一个一行。益处：间接且迅速。毛病：可能漏掉一些 YandexBot 的 IP 地址。通过 User-agent 屏蔽 YandexBot通过我的这一篇文章：yandex bot user agent，咱们能够看到每个 YandexBot 的具体 User-agent，咱们在 Nginx 外面能够这样屏蔽具体的 User-agent： ...

关于爬虫:rogerbot-爬虫介绍

Rogerbot 是 Moz Pro Campaign 网站审核的 Moz 爬虫。它与 Dotbot 不同，Dotbot 是为链接索引提供反对的网络爬虫。Rogerbot 拜访您网站的代码以将报告发送回您的 Moz Pro Campaign。这能够帮忙您理解您的网站并教您如何解决可能影响您的排名的问题。Rogerbot 为您的站点抓取报告、按需抓取、页面优化报告和页面评分器提供数据。 Rogerbot 是如何解决 Robots.txt 文件Rogerbot 旨在恪守 robots.txt 文件。您能够应用这个微妙的文件来告诉机器人它们应该如何在您的站点上运行。这有点像行为准则：你晓得，脱掉你的鞋子，远离餐厅，把那些肘部从桌子上拿开，天哪！之类的货色。每个站点都应该有一个 robots.txt 文件。您能够通过拜访 www.pdflibr.com/robots.txt 来查看它是否存在。您还能够查看任何其余站点的 robots.txt 文件，只是为了好玩。例如：pdf-lib.org/robots.txt、baidu.com/robots.txt，是的，甚至是 google.com/robots.txt。任何人都能够看到您的 robots.txt 文件；它是公开的，所以请记住这一点。如果您的网站没有 robots.txt 文件、您的 robots.txt 文件无奈加载或返回谬误，Rogerbot 可能无奈抓取您的网站。这也可能导致导致服务器日志收缩的谬误。您须要在文件中蕴含一些内容，因为空白文件可能会使查看您的站点是否正确设置的人感到困惑。他们可能认为这是一个谬误。即便您没有阻止任何机器人，配置了某些内容的文件也是可取的。 Rogerbot 用户代理要间接与 rogerbot 交谈，您能够通过他们的名字（也称为用户代理）来称说他们。Rogerbot 用户代理是：rogerbot。如何通过 Robots.txt 容许 Rogerbot 抓取您的网站要通知 rogerbot 它能够抓取您网站上的所有页面，您能够在 robots.txt 文件这样写： User-agent: rogerbotDisallow:disallow: 之后的字段为空，则特地示意不应阻止任何 URL。通过 Robots.txt 阻止 Rogerbot 抓取您的网站如果您厌倦了 rogerbot 抓取您的网站，您能够通过在 robots.txt 文件中的 disallow 指令后增加斜杠 ("/") 来阻止抓取工具。那就是说：“Rogerbot，您无法访问这些页面中的任何一个，该站点上的所有页面都不适宜您，请远离，伙计。” ...

关于爬虫:yandex-robots-txt

robots.txt 是一个蕴含网站索引参数的文本文件，供搜索引擎的机器人应用。 Yandex 反对具备高级性能的 Robots Exclusion 协定。当抓取一个网站时，Yandex 机器人会加载 robots.txt 文件。如果对该文件的最新申请显示某个网站页面或局部被禁止，机器人就不会索引它们。 Yandex robots.txt 文件的要求Yandex 机器人能够正确处理 robots.txt，然而须要满足以下要求：文件大小不超过 500KB。它是一个名为 "robots "的TXT文件， robots.txt。该文件位于网站的根目录中。该文件可供机器人应用：托管网站的服务器以 HTTP 代码回应，状态为 200 OK。查看服务器的响应如果文件不符合要求，该网站被认为是凋谢索引的，也就是 Yandex 搜索引擎能够任意拜访网页内容。 Yandex 反对从位于一个网站的 robots.txt 文件重定向到位于另一个网站的文件。在这种状况下，指标文件中的指令被思考在内。这种重定向在挪动网站时可能很有用。 Yandex 拜访 robots.txt 的一些规定在 robots.txt 文件中，机器人会查看以 User-agent: 结尾的记录，并寻找字符 Yandex（大小写不重要）或 *。如果 User-agent: Yandex 字符串被检测到，User-agent: * 字符串会被疏忽。如果 User-agent: Yandex和 User-agent: * 字符串未被发现，机器人将被视为具备有限的拜访权限。你能够为 Yandex 机器人输出独自的指令。例如上面的一些示例： User-agent: YandexBot # 用于索引爬虫的写法Disallow: /*id=User-agent: Yandex # 将会对所有 YandexBot 起效Disallow: /*sid= # 除了次要的索引机器人User-agent: * # 对 YandexBot 不会起作用Disallow: /cgi-bin 依据规范，你应该在每个 User-agent 指令前插入一个空行。＃字符指定了正文。在这个字符之后的所有内容，直到第一个换行，都将被疏忽。 ...

关于爬虫:block-yandex-bot

yandex bot 是 Yandex 搜索引擎的爬虫。在 yandex bot user agent 这篇文章中，我总结了所有 yandexbot 的 User-agent，通过那篇文章，咱们能够看出有些 Yandexbot 恪守 robots.txt 协定，有些不恪守 robots.txt 协定。咱们须要屏蔽 yandexbot（block yandex bot）能够通过 robots.txt 和 IP 的形式屏蔽，上面别离来讲。通过 robots.txt 屏蔽 yandexbotyandex bot user agent 这篇文章中只有恪守 robots.txt 协定的爬虫咱们能力通过 robots.txt 协定来屏蔽，如果不恪守咱们就没方法通过 robots.txt 协定来屏蔽。例如，咱们须要屏蔽 YandexBot/3.0 这个爬虫，robots.txt 写法如下： User-agent: YandexBotDisallow: /这样就禁止了所有的 YandexBot 抓取咱们网站的任何页面，达到了封闭 yandex bot（block yandex bot）的目标。如果咱们只是想局部页面不被 YandexBot 抓取，咱们能够这样写： User-agent: YandexAllow: /Disallow: /private/user-info咱们容许 YandexBot 拜访所有页面，然而最初一条禁止拜访 /private/user-info 页面，这样就达到了咱们的目标。还有一些 Yandex bot 并不恪守 robots.txt 协定，所以咱们就须要通过 IP 或者 IP 地址段来屏蔽了。 ...

关于爬虫:yandex-bot-user-agent

爬虫辨认网站收集和整顿了 yandexbot 所有的 user-agent，不便大家辨认 yandexbot。 yandexbot user-agent 列表Mozilla/5.0 (compatible; YandexAccessibilityBot/3.0; +http://yandex.com/bots) 阐明：YandexAccessibilityBot 下载页面以检查用户的可拜访性。它每秒最多向站点发送 3 个申请。机器人会疏忽Yandex.Webmaster 界面中的设置。是否恪守 robots.txt 协定：否 Mozilla/5.0 (compatible; YandexAdNet/1.0; +http://yandex.com/bots) 阐明：Yandex 广告机器人是否恪守 robots.txt 协定：是 Mozilla/5.0 (compatible; YandexBlogs/0.99; robot; +http://yandex.com/bots) 阐明：索引帖子评论的博客搜寻机器人。是否恪守 robots.txt 协定：是 Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; +http://yandex.com/bots) 阐明：yandex 搜索引擎次要索引机器人是否恪守 robots.txt 协定：是 Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; MirrorDetector; +http://yandex.com/bots) 阐明：检测站点镜像机器人是否恪守 robots.txt 协定：是 Mozilla/5.0 (compatible; YandexCalendar/1.0; +http://yandex.com/bots) 阐明：Yandex.Calendar 机器人。依据用户的申请下载日历文件。这些文件通常位于禁止索引的目录中。是否恪守 robots.txt 协定：否 Mozilla/5.0 (compatible; YandexDirect/3.0; +http://yandex.com/bots) 阐明：下载无关 Yandex Advertising 网络合作伙伴网站内容的信息，以辨认其主题类别以匹配相干广告。 ...

关于爬虫:Apipost使用指南

Apipost使用指南因为工作须要，从postman转向apipost，因为是国产软件，所以学习老本较低，所以须要从头开始学习下。 1 下载Apipost首先从官网下载合乎本人版本的软件官网下载Apipost官网链接：https://console.apipost.cn/re...我这里下载的是windows 2 模仿发送申请新建接口，我想模仿发送申请如下 curl --location --request POST 'https://echo.apipost.cn/get.p...' \--header 'User-Agent: Apipost client Runtime/+https://www.apipost.cn/' \--header 'Content-Type: application/json' \--data '{ "course_id":1}'须要在软件中进行配置而后点击发送，查看接口返回后果你能够查看返回数据，返回Header、Cookie、状态码、申请时长等等数据。测试完同样能够疾速生成文档给前端看，点击保留-分享，能够失去一个链接，复制并打开文档地址就能够看到了残缺的接口文档。

关于爬虫:升级版加密HOOK盲狙

import frida # 导入frida模块import sys # 导入sys模块jscode = """function showStacks() { Java.perform(function() { send(Java.use("android.util.Log").getStackTraceString(Java.use("java.lang.Exception").$new())); });}function bytesToHex(arr) { var str = ""; for (var i = 0; i < arr.length; i++) { var tmp = arr[i]; if (tmp < 0) { tmp = (255 + tmp + 1).toString(16); } else { tmp = tmp.toString(16); } if (tmp.length == 1) { tmp = "0" + tmp; } str += tmp; } return str;}function bytesToBase64(e) { var base64EncodeChars = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/'; var r, a, c, h, o, t; for (c = e.length, a = 0, r = ''; a < c;) { if (h = 255 & e[a++], a == c) { r += base64EncodeChars.charAt(h >> 2), r += base64EncodeChars.charAt((3 & h) << 4), r += '=='; break } if (o = e[a++], a == c) { r += base64EncodeChars.charAt(h >> 2), r += base64EncodeChars.charAt((3 & h) << 4 | (240 & o) >> 4), r += base64EncodeChars.charAt((15 & o) << 2), r += '='; break } t = e[a++], r += base64EncodeChars.charAt(h >> 2), r += base64EncodeChars.charAt((3 & h) << 4 | (240 & o) >> 4), r += base64EncodeChars.charAt((15 & o) << 2 | (192 & t) >> 6), r += base64EncodeChars.charAt(63 & t) } return r}function bytesToString(arr) { if (typeof arr === 'string') { return arr; } var str = '', _arr = arr; for (var i = 0; i < _arr.length; i++) { var one = _arr[i].toString(2), v = one.match(/^1+?(?=0)/); if (v && one.length == 8) { var bytesLength = v[0].length; var store = _arr[i].toString(2).slice(7 - bytesLength); for (var st = 1; st < bytesLength; st++) { store += _arr[st + i].toString(2).slice(2); } str += String.fromCharCode(parseInt(store, 2)); i += bytesLength - 1; } else { str += String.fromCharCode(_arr[i]); } } return str;}Java.perform(function () { var secretKeySpec = Java.use('javax.crypto.spec.SecretKeySpec'); secretKeySpec.$init.overload('[B','java.lang.String').implementation = function (a,b) { showStacks(); var result = this.$init(a, b); send("======================================"); send("算法名：" + b + "|Dec密钥:" + bytesToString(a)); send("算法名：" + b + "|Hex密钥:" + bytesToHex(a)); return result; } var mac = Java.use('javax.crypto.Mac'); mac.getInstance.overload('java.lang.String').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.getInstance(a); send("======================================"); send("算法名：" + a); return result; } mac.update.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); this.update(a); send("======================================"); send("update:" + bytesToString(a)) } mac.update.overload('[B','int','int').implementation = function (a,b,c) { showStacks(); this.update(a,b,c) send("======================================"); send("update:" + bytesToString(a) + "|" + b + "|" + c); } mac.doFinal.overload().implementation = function () { showStacks(); var result = this.doFinal(); send("======================================"); send("doFinal后果(hex):" + bytesToHex(result)); send("doFinal后果(base64):" + bytesToBase64(result)); return result; } mac.doFinal.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.doFinal(a); send("======================================"); send("doFinal参数:" + bytesToString(a)); send("doFinal后果(hex):" + bytesToHex(result)); send("doFinal后果(base):" + bytesToBase64(result)); return result; } var md = Java.use('java.security.MessageDigest'); md.getInstance.overload('java.lang.String','java.lang.String').implementation = function (a,b) { showStacks(); send("======================================"); send("算法名：" + a); return this.getInstance(a, b); } md.getInstance.overload('java.lang.String').implementation = function (a) { showStacks(); send("======================================"); send("算法名：" + a); return this.getInstance(a); } md.update.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); send("======================================"); send("update_md5_01:" + bytesToString(a)) return this.update(a); } md.update.overload('[B','int','int').implementation = function (a,b,c) { showStacks(); send("======================================"); send("update:" + bytesToString(a) + "|" + b + "|" + c); return this.update(a,b,c); } md.digest.overload().implementation = function () { showStacks(); send("======================================"); var result = this.digest(); send("digest后果(hex)_1:" + bytesToHex(result)); send("digest后果(base64)_1:" + bytesToBase64(result)); return result; } md.digest.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); send("======================================"); send("a:"+a); send("digest参数:" + bytesToString(a)); var result = this.digest(a); send("result:" + result); send("digest后果(hex)_2:" + bytesToHex(result)); send("digest后果(base64)_2:" + bytesToBase64(result)); return result; } var ivParameterSpec = Java.use('javax.crypto.spec.IvParameterSpec'); ivParameterSpec.$init.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.$init(a); send("======================================"); send("iv向量:" + bytesToString(a)); send("iv向量(hex):" + bytesToHex(a)); return result; } var cipher = Java.use('javax.crypto.Cipher'); cipher.getInstance.overload('java.lang.String').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.getInstance(a); send("======================================"); send("模式填充:" + a); return result; } cipher.update.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.update(a); send("======================================"); send("update:" + bytesToString(a)); return result; } cipher.update.overload('[B','int','int').implementation = function (a,b,c) { showStacks(); var result = this.update(a,b,c); send("======================================"); send("update:" + bytesToString(a) + "|" + b + "|" + c); return result; } cipher.doFinal.overload().implementation = function () { showStacks(); var result = this.doFinal(); send("======================================"); send("doFinal后果(hex):" + bytesToHex(result)); send("doFinal后果(base64):" + bytesToBase64(result)); return result; } cipher.doFinal.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.doFinal(a); send("======================================"); send("doFinal参数:" + bytesToString(a)); send("doFinal后果(hex):" + bytesToHex(result)); send("doFinal后果(base64):" + bytesToBase64(result)); return result; } var x509EncodedKeySpec = Java.use('java.security.spec.X509EncodedKeySpec'); x509EncodedKeySpec.$init.overload('[B').implementation = function (a) { showStacks(); var result = this.$init(a); send("======================================"); send("RSA密钥:" + bytesToBase64(a)); return result; } var rSAPublicKeySpec = Java.use('java.security.spec.RSAPublicKeySpec'); rSAPublicKeySpec.$init.overload('java.math.BigInteger','java.math.BigInteger').implementation = function (a,b) { showStacks(); var result = this.$init(a,b); send("======================================"); //send("RSA密钥:" + bytesToBase64(a)); send("RSA密钥N:" + a.toString(16)); send("RSA密钥E:" + b.toString(16)); return result; }});"""def on_message(message, data): # js中执行send函数后要回调的函数 if message["type"] == "send": print("[*] {0}".format(message["payload"])) else: print(message)fv = frida.get_usb_device(-1)front_app = fv.get_frontmost_application() # 获取在前台运行的APP 这样就不须要每次去改print("===正在运行的利用为：", front_app)process = fv.attach(front_app.pid)# frida版本15之后这里传过程名或者过程idscript = process.create_script(jscode)script.on('message',on_message)print('[*] Running CTF')script.load()sys.stdin.read()

关于爬虫:反爬虫的重点识别爬虫

咱们在网站经营的时候，最大的问题就是：咱们本人破费几个小时甚至是几天辛辛苦苦创作作的内容，被爬虫只须要 1s 就抓去了。为了捍卫咱们创作的成绩，也为了网站的稳固运行，咱们须要对爬虫说：No，咱们在反爬虫的过程中最重要的就是如何辨认爬虫。为了辨认辨认爬虫，罕用的有以下几个办法：真人检测所谓的真人检测也就是呈现一个验证码，让你输出验证码的内容，这些验证码对于人类来说很容易辨认，然而对于机器来说却很难辨认，例如这种验证码：这种验证码只有人类很轻易辨认，爬虫却很难辨认。滑块类验证码这里验证码对于人类来说也很敌对，咱们只须要将滑块移到一个暗影的地位，例如上面这种：这类验证码对于人来来说轻而易举，然而对于爬虫来说有肯定难度，然而也是能够破解的。这些在一些非凡场合确实是能够避免爬虫对于你创作内容的抓取，然而你胜利的避免了歹意爬虫，也胜利的避免了搜索引擎爬虫来抓取你的内容。咱们为什么要容许搜索引擎爬虫来抓取咱们的内容？这个次要是因为搜索引擎能够给我带来流量，有了流量咱们就能够想方法变现，有没有嗅到金钱的滋味。例如咱们在百度搜寻：爬虫辨认，并点击了我的网站，就有访客拜访网站，就给网站带来了流量。那百度怎么晓得咱们网站上有什么内容呢？百度搜索引擎每天有成千上万的爬虫在互联网上抓取内容，并将百度爬虫抓取的内容存入本人的索引之中，在依据肯定的算法为每个网页排名，之后用户搜寻相应的关键词之后，有可能会达到你网站，就会给你带来流量。这就是为什么咱们不能屏蔽搜索引擎爬虫的起因了，如果你像屏蔽其余爬虫一样屏蔽搜索引擎爬虫，那么搜索引擎爬虫将无奈抓取你网站的内容，就不会在搜寻后果中展现你的网站，也不会为你带来任何流量。那当初有一个问题就是，咱们既要屏蔽一些歹意爬虫，又不能屏蔽搜索引擎爬虫，我真的好难呀！为了解决这个问题，咱们能够应用爬虫辨认这个网站来解决下面的问题。首先咱们须要依据 User-agent 先过滤掉一部分歹意爬虫，搜索引擎的 User-agent 咱们能够在这里查看：搜索引擎爬虫这里收集和整顿了市面上大部分搜索引擎的 User-agent 与 IP 地址，例如上面是百度蜘蛛的 User-agent：通过比对 User-agent 咱们能够初步判断是不是搜索引擎的爬虫，然而 User-agent 是能够轻易伪造的，所以咱们还须要配合 IP 来辨认爬虫是否是实在的。咱们只须要到爬虫 IP 查问输出 IP 就能够晓得这个是不是伪造爬虫了。总结这篇文章首先从验证码开始如何避免爬虫抓取咱们网站，然而咱们又不能屏蔽所有爬虫抓取咱们网站，咱们如何通过 User-agent 与 IP 联合的形式判断是搜索引擎爬虫，并让其抓取咱们网站。

关于爬虫:秀Pandas-也能爬虫

谈及Pandas的read.xxx系列的函数，大家的第一反馈会想到比拟罕用的pd.read_csv()和pd.read_excel()，大多数人预计没用过pd.read_html()这个函数。尽管它低调，但性能十分弱小，用于抓取Table表格型数据时，几乎是个神器。是的，这个神器能够用来爬虫！本文目录定义 pd.read_html()这个函数功能强大，无需把握正则表达式或者xpath等工具，短短的几行代码就能够轻松实现抓取Table表格型网页数据。原理一.Table表格型数据网页构造为了理解Table网页构造，咱们看个简略例子。指南者留学网没错，简略！另一个例子：新浪财经网法则：以Table构造展现的表格数据，网页构造长这样： <table class="..." id="..."> <thead> <tr> <th>...</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>...</td> </tr> <tr>...</tr> <tr>...</tr> ... <tr>...</tr> <tr>...</tr> </tbody></table>Table表格个别网页构造 ...

关于爬虫:爬虫常说的君子协议是什么

咱们经常说 robots.txt 协定防小人不防君子。robots.txt 协定防什么样的小人，又防不了什么样的君子呢？就听我给你一一道来。爬虫常说的小人协定是什么首先咱们须要理解爬虫常说的小人协定是什么，也就是什么是 robots.txt 协定，上面是对于 robots.txt 协定的形容： robots.txt 文件规定了搜索引擎抓取工具能够拜访您网站上的哪些网址。此文件次要用于防止您的网站收到过多申请；它并不是一种阻止 Google 抓取某个网页的机制。并非所有搜索引擎都反对 robots.txt 指令。robots.txt 文件中的命令并不能强制标准抓取工具对网站采取的行为；是否遵循这些命令由抓取工具自行决定。下面的定义是来自于 Google 搜寻核心的官网文档。通过下面的定义能够看进去 robots.txt 只是定义了爬虫能够抓取那些页面，不能够抓取那些页面，这个协定大部分正规的搜索引擎都会恪守。例如：在rogerbot 爬虫介绍这篇文章中，有一个 robots.txt 这样写的： User-agent: rogerbotDisallow: /这里是禁止 rogerbot 抓取这个网站的所有页面，然而如果他不恪守，也依然能够胡作非为的抓取你的网站，你也奈何不了 rogerbot 爬虫。然而大部分爬虫框架都会恪守 robots.txt 协定，有一些开发者为了抓取内容，可能不会查看 robots.txt 文件，无意之中可能没有恪守 robots.txt 协定。所以 robots.txt 就是一个小人协定：只束缚小人不束缚君子。总结通过下面的剖析，咱们能够答复方才提出的那个问题了：爬虫常说的小人协定是什么，也就是 robots.txt 协定。

关于爬虫:MuMu模拟器安装xposed

模拟器官网下载2.5.2以下版本 1.装置xposed2.进入xposed装置框架,框架装置实现不要立刻重启,间接敞开xposed3.装置后续须要应用的全副模块并进入xposed进行激活4.而后在对于咱们那里进行版本更新

关于爬虫:你需要知道的-10-大互联网爬虫

机器人和僵尸网络通常与网络犯罪分子窃取数据、身份、信用卡号码和更蹩脚的状况无关。然而，机器人也能够有好的目标。将好的机器人与坏的机器人辨别开来，也能够在爱护你公司的网站和确保你的网站取得应有的互联网流量方面施展很大作用。大多数好的机器人基本上都是世界上最大的网站派出的爬虫，为其搜索引擎和社交媒体平台索引内容。你想让这些机器人拜访你。它们会给你带来更多的访问量！如果咱们阻止这些好的爬虫抓取咱们的网站，将会给我带来损失。这里，依照爬虫拜访任何网站的可能性的倒序排列，是你当初应该晓得的10个最重要的好机器人。请确保你的安全策略欢送这些机器人（或至多晓得你为什么抉择阻止它们）! 爬虫名称被抓取网站 %爬虫类别Googlebot96%搜索引擎爬虫Baidu Spider89%搜索引擎爬虫MSN Bot/BingBot89%搜索引擎爬虫Yandex Bot73%搜索引擎爬虫Soso Spider61%搜索引擎爬虫理解更多对于十大善意机器人的信息Googlebot - Googlebot是谷歌的网络抓取机器人（有时也称为 "蜘蛛"）。Googlebot 应用一种算法过程：计算机程序决定要抓取哪些网站，多长时间抓取一次，以及从每个网站抓取多少页。Googlebot 的抓取过程从一个网页 URL 列表开始，该列表由以前的抓取过程产生，并由网站管理员提供的网站地图数据加以补充。当 Googlebot 拜访这些网站中的每一个页面的时侯，它会检测每个页面上的链接（ src 和 herf ），并将它们增加到其要抓取的页面列表中。新网站、现有网站的变动和死链接都会被留神到，并用于更新谷歌索引。Baiduspider - Baiduspider是百度中文搜索引擎的一个机器人。百度（中文：百度；拼音：Bǎidù）是中国当先的网站、音频文件和图像搜索引擎，Baiduspider 是百度搜索引擎的一个主动程序，它的作用是拜访互联网上的网页，建设索引数据库，使用户能在百度搜索引擎中搜寻到您网站上的网页。MSN Bot/Bingbot - 2010 年 10 月服役，重新命名为 Bingbot，这是一个网络抓取机器人（互联网机器人的类型），由微软部署，为Bing（搜索引擎）提供服务。它从网络上收集文件，为 Bing（搜索引擎）建设一个可供搜寻的索引。Yandex Bot - Yandex bot是 Yandex 的搜索引擎的匍匐器。Yandex 是一家俄罗斯互联网公司，在俄罗斯经营最大的搜索引擎，在该国领有约60%的市场份额。截至 2012 年 4 月，Yandex 排名寰球第五大搜索引擎，每天的搜寻量超过 1.5 亿次，访问者超过 2550 万。Soso Spider - Soso.com 是腾讯控股有限公司领有的一个中文搜索引擎，腾讯控股因其另一个发明 QQ 而闻名。依据 Alexa Internet 的数据，截至 2022 年 4 月 24 日，Soso.com 被列为世界上访问量最大的网站第 86 位，在中国访问量最大的网站第 13 位。均匀而言，Soso.com 每天有 21,064,490 的页面浏览量，2013 年 9 月 16 日，搜搜搜寻与搜狗搜寻合并，拜访 soso.com 搜寻进去的后果却是搜狗提供，同时 Soso Spider 蜘蛛也是用的是 sogou spider。Exabot - Exabot 是来自法国的 ExaLead 的爬虫。ExaLead 由搜索引擎先驱达索零碎公司于 2000 年创建，提供搜寻和对立的信息拜访软件。Sogou Spider - Sogou.com 是一个中文搜索引擎。它于 2004 年 8 月 4 日推出。截至 2010 年 4 月，它在 Alexa 的互联网排名中的排名为 121。搜狗提供了一个多达 100 亿个网页的索引，搜狗收索引擎的爬虫是 sogou spider。Google Plus 分享 - Google Plus 让你与敌人、联系人和网络的其余局部分享倡议--在 Google 搜寻上。+1 按钮有助于初始化谷歌的即时分享性能，它还提供了一种给某一事物盖上你的公共印章的形式。脸书内部点击 - 脸书容许其用户向其余脸书用户发送乏味的网络内容的链接。这在 Facebook 零碎上的局部工作波及长期显示某些图像或与网络内容无关的细节，如网页的题目或视频的嵌入标签。只有在用户提供链接后，Facebook 零碎才会检索到这些信息。谷歌 Feedfetcher - 当用户抉择将 RSS 或 Atom feeds 增加到他们的谷歌主页或谷歌阅读器时，谷歌用于抓取这些信息。Feedfetcher 收集并定期刷新这些由用户发动的 Feeds，但不会在博客搜寻或谷歌的其余搜寻服务中索引它们（Feeds 只有在被谷歌机器人抓取后才会呈现在搜寻后果中）。

关于爬虫:大众点评数据app爬虫

关于爬虫:软件测试环境讲解

在一个我的项目开发到公布的整个过程中，会应用到很多个环境进行测试和运行我的项目。最根本的开发环境、测试环境、准生产环境、生成环境一、开发环境开发环境顾名思义就是咱们程序猿本人把我的项目放到本人的电脑上，配置好当前，跑起来我的项目，而后咱们在这个根底上来进行开发，这个开发环境就是不便咱们程序猿来开发性能，调试Bug的。二、测试环境开发好一个性能当前，得让人家测试人员测试吧，然而咱不能间接把人家喊过去，连上本人的本地开发环境测试，一是有些问题模仿不进去（比方说数据问题），二是本人的代码和环境常常扭转，不能保障最初人家测试人员测试的时候那个环境还有代码完全一致。所以这时候就有了测试环境这个概念，公司会搭建一个跟服务器，连贯上专门的测试数据库之类的（必定得数据库也是跟真正的数据库隔离开啊，要不会篡改用户数据），配置好一个环境专门用来测试人员连贯上测试，咱们把咱们的代码提交当前，个别会由小组长或者其余人员把咱们的代码公布到测试环境，这时候测试人员就能够欢快的找Bug啦。三、准生产环境对于有的公司来说，这个性能开发好测试好当前，并不是间接就APP外面上线了，而是咱们当初1月份做的性能，可能会排期到5月份上线，然而须要实在的环境测试一下是否齐全符合要求啊，这时候就诞生了准生产环境，你能够把他当做生产环境的克隆体，数据库什么的都一样，然而他是后备暗藏能源。（ps.因为我的项目的性质和类型不同，有的我的项目可能不须要这个环境）。四、生产环境生产环境就是咱们开发的性能要到时候放到APP或者网页外面，外面的所有数据和货色都是实在的，也是去让用户失常应用的环境，生成环境个别是在用户使用量少的时间段下进行公布，这样生成环境就算呈现谬误，也能把损失降到最低。五、预公布环境、灰度公布、生成环境又和不同1、预公布环境这个环境中，个别会连贯生产环境的数据库，应用生产环境的数据来进行测试。 2、灰度公布版本预公布环境过后，就是灰度公布了。因为一个我的项目，个别会部署到多台机器，所以灰度1台至3台，看看新性能是否ok，如果失败则只须要回滚几台，比拟不便。留神，因为是灰度公布几种几台，所以个别会应用跳板机，而后进行域名绑定，这样才能够保障只拜访有最新代码的服务器。 3、生产环境所有服务器上的代码都曾经是最新的了接口测试和接口文档生成工具：apipost Apipost官网链接：https://console.apipost.cn/re...

关于爬虫:一个神器大幅提升爬虫爬取效率

在做爬虫的时候，咱们往往可能这些状况：网站比较复杂，会碰到很多反复申请。有时候爬虫意外中断了，但咱们没有保留爬取状态，再次运行就须要从新爬取。还有诸如此类的问题。那怎么解决这些反复爬取的问题呢？大家很可能都想到了“缓存”，也就是说，爬取过一遍就间接跳过爬取。那个别怎么做呢？比方我写一个逻辑，把曾经爬取过的 URL 保留到文件或者数据库外面，每次爬取之前检查一下是不是在列表或数据库外面就好了。是的，这个思路没问题，但有没有想过这些问题：写入到文件或者数据库可能是永久性的，如果我想管制缓存的无效工夫，那就还得有个过期工夫管制。这个缓存依据什么来判断？如果仅仅是 URL 自身够吗？还有 Request Method、Request Headers 呢，如果它们不一样了，那还要不要用缓存？如果咱们有好多我的项目，难道都没有一个通用的解决方案吗？确实是些问题，实现起来的确要思考很多问题。不过不必放心，明天给大家介绍一个神器，能够帮忙咱们统统解决如上的问题。介绍它就是 requests-cache，是 requests 库的一个扩大包，利用它咱们能够十分不便地实现申请的缓存，间接失去对应的爬取后果。上面咱们来介绍下它的应用。装置装置非常简单，应用 pip3 即可： pip3 install requests-cache装置结束之后咱们来理解下它的根本用法。根本用法上面咱们首先来看一个根底实例： import requestsimport timestart = time.time()session = requests.Session()for i in range(10): session.get('http://httpbin.org/delay/1') print(f'Finished {i + 1} requests')end = time.time()print('Cost time', end - start)这里咱们申请了一个网站，是 http://httpbin.org/delay/1 ，这个网站模仿了一秒提早，也就是申请之后它会在 1 秒之后才会返回响应。这里申请了 10 次，那就至多得须要 10 秒能力齐全运行结束。运行后果如下： Finished 1 requestsFinished 2 requestsFinished 3 requestsFinished 4 requestsFinished 5 requestsFinished 6 requestsFinished 7 requestsFinished 8 requestsFinished 9 requestsFinished 10 requestsCost time 13.17966604232788能够看到，这里一共用了13 秒。那如果咱们用上 requests-cache 呢？后果会怎么？代码改写如下： import requests_cacheimport timestart = time.time()session = requests_cache.CachedSession('demo_cache')for i in range(10): session.get('http://httpbin.org/delay/1') print(f'Finished {i + 1} requests')end = time.time()print('Cost time', end - start)这里咱们申明了一个 CachedSession，将本来的 Session 对象进行了替换，还是申请了 10 次。运行后果如下： Finished 1 requestsFinished 2 requestsFinished 3 requestsFinished 4 requestsFinished 5 requestsFinished 6 requestsFinished 7 requestsFinished 8 requestsFinished 9 requestsFinished 10 requestsCost time 1.6248838901519775能够看到，一秒多就爬取结束了！产生了什么？这时候咱们能够发现，在本地生成了一个 demo_cache.sqlite 的数据库。咱们关上之后能够发现外面有个 responses 表，外面多了一个 key-value 记录，如图所示：咱们能够能够看到，这个 key-value 记录中的 key 是一个 hash 值，value 是一个 Blob 对象，外面的内容就是 Response 的后果。 ...

关于爬虫:Frida脚本直接Hook-Java代码-RPC方式导出可调用方法-App逆向

Frida脚本Frida脚本就是利用Frida动静插桩框架，应用Frida导出的 Api和办法，对内存空间里的对象办法进行监控、批改和替换的一段代码Frida的Api是用 JavaScript实现的，所以能够充分利用 JavaScript的匿名函数的劣势以及大量的Hook钩子函数和回调函数的 Api1.在手机上应用Frida-Server运行起来查看以后运行的App frida-ps -U2.Hook根底 import fridaimport sys# 获取手机设施rdev = frida.get_remote_device()# 通过attach模式注入appsession = rdev.attach("com.zdwh.wwdz")scr = """function main(){ console.log('Frida script loads success.'); // Java.perform 将脚本的内容注入到Java运行库中 Java.perform(function () { // Java.user() 传入须要Hook的办法所在的类的类名（字符串类型） // 为Java类动静获取一个JavaScript Wrapper，艰深的了解为一个JavaScript对象 let b = Java.use("com.zdwh.wwdz.wwdznet.l.b"); // implementation 示意实现了b类的a办法，"=" 前面跟着匿名函数， // 通过this.a()从新执行原办法，前后能够console.log()输入解决前后的参数值 b.a.implementation = function(){ var result = this.a(); console.log(result); return result; } });}setTimeout(main, 0); // 等同于setImmediate 立刻执行"""script = session.create_script(scr)script.load()sys.stdin.read()3.Java层被动调用 ...

关于爬虫:最新抖音数据分析app爬虫

关于爬虫:apk脱壳

基于xposed 脱壳工具：下载工具：xposed Fdex2 dumpDexFdex2：Hook ClassLoader loadClass办法通用脱壳dumpDex：https://github.com/WrBug/dumpDex基于frida框架进行脱壳frida-dexdump官网：https://github.com/hluwa/FRIDA-DEXDump 装置：pip3 install frida-dexdump下载后，在手机端点击启动app，app启动后，pc端运行python3 main.py 具体具体可查看frida-dexdump官网

关于爬虫:小红书数据app爬虫接口

关于爬虫:爬虫技术是做什么的

爬虫技术是做什么的？简略来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模仿人的行为去各个网站溜达，从这个链接跳到那个链接，查查数据，或者把看到的信息传输回去。就像一只蜘蛛在互联网这张大网上不知疲倦的爬来爬去。你每天应用的百度，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出有数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来，而后化好淡妆排着小队等你来检索。抢票软件，就相当于撒进来无数个分身，每一个分身都帮忙你一直刷新 12306 网站的火车余票。一旦发现有票，就马上拍下来，而后对你喊：土豪快来付款。这些都能够应用爬虫来实现，爬虫其实能够代替人类实现一些反复无聊的工作，例如：你想将小明的网站博客搬到本人网站，然而你又不想一篇一篇的复制，于是你用爬虫批量采集，实现这项工作可能须要人工3天左右的工夫，而应用爬虫只须要1-2分钟左右，大大节俭了人力。当然大部分爬虫技术还是用来采集数据的，之后对数据进行荡涤，合乎我的项目要求。

关于爬虫:2022年爬虫逆向学习书籍推荐

《爬虫逆向进阶实战》书籍介绍内容简介《爬虫逆向进阶实战》以爬虫逆向方向的相干技术和岗位要求进行撰写，联合作者多年工作教训，总结了爬虫的架构体系、支流框架、技术体系和将来倒退。书中包含各种自动化工具、抓包工具、逆向工具的应用，包含Playwright、Airtest、Postony、Drony、Frida、Unidbg、Xposed 等等。核心内容以Web Js逆向、安卓逆向、小程序逆向为主，联合三十个实战案例进行剖析，内容从易到难一应俱全，并附有视频教程。还对支流的反爬虫技术进行了解说，包含传输协定、验证码体系、字符集映射、行为和指纹等。本书是目前全网最为具体和最具备深度的爬虫逆向书籍之一。书中内容对于大家所善于的开发语言并没有要求，进阶为高阶爬虫工程师须要理解和把握的技术内容非常宽泛，不局限于编程语言，不拘泥于采集办法。章节目录前两章是爬虫的发展史和爬虫零碎的根本架构以及风行爬虫框架和治理框架。尽管只有30页内容，但都是进阶时须要把握的实践和技巧。第三章是webJS逆向。从根底到进阶由易到难进行梳理。包含基础理论、定位办法、压缩混同、加密算法、传输协定等，另有不同难度的逆向案例，案例附有视频教程，非常适合大家学习和实战。四五章是自动化工具和抓包工具。内容不多，给大家进步一些工具上的选择性。第六章到十章是安卓逆向、小程序逆向和抓包技巧，以及安卓逆向实战案例、验证码辨认等。具体介绍了逆向根底、Hook工具Xposed、Frida、Unidbg 等以及查壳、脱壳工具的应用，所有介绍的内容都会在实战案例中利用到。第十一章的反爬虫技术和附录的检索技巧补充作为电子版赠送。案例视频本书附带140分钟的实战案例视频。专家举荐致谢感激lx交换群的各位群友对作者的反对和激励，以及大家对本书内容和方向的倡议。谨以此书献给酷爱爬虫逆向的敌人！

关于爬虫:爬虫系列处理格式规范的文字

解决格局标准的文字在上一篇文章中咱们介绍了图像识别与文字处理，同时还解说了有哪些根本的 OCR 库。你要解决的大多数文字都是比拟洁净、格局标准的。格局标准的文字通常能够满足一些需求，不过到底什么是“格局凌乱”，什么算“格局标准”，的确因人而异。应用一个规范字体（不蕴含手写体、草书，或者非常”花哨的“字体）尽管被复印或拍照，字体还是很清晰，没有多余的痕迹或污点排列参差，有歪歪斜斜的字没有超出图片范畴，也没有残缺不全，或紧紧贴在图片的边缘文字的一些格局问题在图片预处理时能够进行解决。例如，能够把图片转换成灰度图，调整亮度和对比度，还能够依据须要进行裁剪和旋转。然而,这些做法在进行更具扩展性的训练时会遇到一些限度。上面是一个规范文字的现实示范：下面的图片咱们转换成 tif 文件格式，应用 Tesseract 来读取。咱们应用如下命令将图片中的文字转换成文本内容： tesseract.exe "E:\我的文档\My Pictures\Saved Pictures\test-text.max_344x194.tif" "E:\我的文档\My Pictures\Saved Pictures\textoutput.txt"最初运行后果如下：第一行输入的是 Tesseract 版本信息，咱们查看一下后果： This is some test text for imagerecognition.咱们呢能够看到辨认的很精确，然而互联网上的图片有的蕴含突变，有的还蕴含有背景，这会使文字变得越来越难以辨认，当咱们遇到这类问题的时候，咱们首先须要应用 Python 脚本对图片进行清理。例如上面的图片，蕴含突变和特殊符号，咱们应用 Tesseract 来辨认图片中的内容。应用 Tesseract 辨认后果：利用 Pillow 库，咱们能够创立一个阈值来过滤突变的背景色，只把文字留下，从而让图片更加清晰，便于 Tesseract 读取： import osfrom PIL import Image, ImageFilterclass ImageRecognitionWordProcessing(object): @staticmethod def clean_file(file_path, new_file_path): image = Image.open(file_path) # 对图片进行阈值过滤，而后保留 image = image.point(lambda x: 0 if x < 180 else 255) image.save(new_file_path)if __name__ == '__main__': ImageRecognitionWordProcessing().clean_file(os.path.join(os.getcwd(), "files/test-text_has_symbol.max_340x194.jpg"), "text_2_clean.png")咱们看看解决后的图片成果： ...

关于爬虫:爬虫框架-Scrapy-的安装

Win 环境1 查看本地的python版本：python -VPython 3.9.8(我本地是)2 whl形式装置 twisted1 因为scrapy须要twisted的环境，所以咱们间接去下载whl文件依据本人的Python版本在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted抉择下载 2 下载好后，Twisted‑20.3.0‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl,将这个文件寄存到python装置门路下的script文件夹中。如下：3 执行装置 pip install twisted_iocpsupport-1.0.2-cp39-cp39-win_amd64.whl3 装置scrapypip install scrapy4 装置pywin32pip install pywin325 查看是否装置胜利scrapy startproject baidu baidu.com显示相似如下，阐明scrapy 曾经胜利装置 New Scrapy project 'baidu', using template directory 'D:\python398\lib\site- packages\scrapy\templates\project', created in: F:\test\baidu.comYou can start your first spider with: cd baidu.com scrapy genspider example example.comLinux 环境间接执行命令： pip install scrapy

关于爬虫:Python-懂车帝口碑分爬虫

Python 懂车帝口碑分爬虫需要懂车帝全系车型懂车分（口碑）页面中的具体车系评分数据操作环境win10Google nexus5x（root）Python3.9Charles需要剖析先来web端试下是否找到须要的数据接口，轻易找个车型关上口碑页面F12查看Network依据页面关键字先搜寻一波只在页面的标签中找到了数据，没有发现有显著的数据接口，其实用charles抓包的时候发现一个疑似的js如同数据是通过这个js加载进去的，关上看了一下数据相当凌乱，暂且先放一边，先从APP剖析一波看是否间接拿到数据接口 PS：手机环境、抓包环境的配置在这不在赘述，有趣味的可参考之前的文章 APP抓包环境配置下载懂车帝APP，并装置至手机手机开启Postern，pc关上charles 至此抓包工作筹备实现，关上懂车帝APP，轻易找个车型进入懂车分页面拿到加载的数据包，和web一样先搜寻一波，看是否间接找到须要的数据间接匹配到了多个后果，看接口是同一个接口返回的数据，双击点进去看一下具体数据看数据结构和具体的数值和页面中的数据很像，Charles界面太小，将数据拷贝至网页中解析，不便剖析，分享一个罕用的json数据在线解析网站通过仔细分析，APP中展现的数据小数点第二位是四舍五入的，从下图的web页面中能够看出，数据是一样的，胜利拿到数据接口！口碑分数据接口： https://*******/get_detail/?series_id=4182&car_id=0&only_owner=0&year_id=all&iid=2467735824764398&device_id=40011211486215&ac=wifi&channel=dcd-yd-11zh-and-74&aid=36&app_name=automobile&version_code=693&version_name=6.9.3&device_platform=android&os=android&ab_client=a1%2Cc2%2Ce1%2Cf2%2Cg2%2Cf7&ab_group=3167590%2C3577236%2C3333988&ssmix=a&device_type=Nexus+5X&device_brand=google&language=zh&os_api=27&os_version=8.1.0&manifest_version_code=693&resolution=1080*1794&dpi=420&update_version_code=6931&_rticket=1648907286543&cdid=f3163204-7faf-45d7-89c4-e82215c3216c&city_name=%E8%81%8A%E5%9F%8E&gps_city_name=%E8%81%8A%E5%9F%8E&selected_city_name&rom_version=27&longi_lati_type=1&longi_lati_time=1648907102913&content_sort_mode=0&total_memory=1.77&cpu_name=Qualcomm+Technologies%2C+Inc+MSM8992&overall_score=4.873&cpu_score=4.8872&host_abi=对！你没看错，就是这么长，验证一下数据接口，在网页中间接申请一下这个url这儿举荐装置一个网页json可视化的插件，这儿偷懒没装，在线解析了一下json数据，和Charles抓到的数据是一样，通过剖析得悉： series_id是车系id，批改此参数即可获取全副车系id获取车系id就很简略了，先拿到品牌id而后依据品牌id申请车系信息，留神这是一个post接口 def get_series(self, brand_id): """ 获取品牌所有车系 brand_id:品牌id """ headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36'} param = { 'offset': 0, 'limit': 1000, 'is_refresh': 1, 'city_name': '北京', 'brand': brand_id } response = requests.post(url=url, data=param, headers=headers) rep_json = json.loads(response.text) # print(response.text) if rep_json['status'] == 'success': return rep_json['data']['series'] else: raise Exception("get car series has exception!") ...

关于爬虫:COMP33319331-Computer-Networks

COMP3331/9331 Computer Networks and Applications Assignment for Term 1, 2022 Version 1.0 Due: 11:59am (noon) Friday, 22 April 2022 (Week 10) Change LogVersion 1.0 released on 7th March 2022. Goal and learning objectivesOnline discussion forums are widely used as a means for large groups of people to hold conversations on topics of mutual interest. A good example is the online forum used for this course. In this assignment, you will have the opportunity to implement your own version of an ...

关于爬虫:CSC8021-Networks

CSC8021 Networks Coursework 1AimsThe aim of this assignment is to compare circuit switching and packet switching using NetworkSimulator by a former student. You will be asked some questions which will test yourunderstanding of circuit switching and packet switching.Learning outcomes: Understand the key characteristics of packet switched and circuit switched networks. Observe and report on the operation of packet switched and circuit switched networks. Identify operational characteristics of various network topologies.Submission Deadline: Wednesday 13/01/21, 14:30You should write up your answers independently and submit them electronically throughNESS as a Word Doc or PDF.Wherever possible, you should endeavour to explain your answer and not simply give a number,i.e. show working out or reasoning where appropriate, if you used trial and error, say so and showthe values used.Note: Please use a word processor or other suitable software (i.e. LaTeX) for recording youranswers and working out. Submissions of scans or photos of handwritten work will be subject toa mark penalty.All work will be checked for plagiarism. DO NOT copy or alter other people’s work andsubmit it as your own.MarksMarks will be awarded for the correctness of the answers and the quality of explanation. Thisassignment is worth 50% of the total module mark. Version 1 (Tandem network)This version considers a simple 2 node (tandem) network as illustrated below:A message is to be sent from A to B. The user will specify the length of the message (bits),transmission rate (placement rate) (in bits per second), transfer delay per link (seconds), the set uptime for the route (for circuit switch) in seconds, the maximum packet length (bits), the (packet)header length (bits) and the packet routing delay (seconds). (Note: the maximum packet lengthincludes the header.) In the circuit switch case the entire message is placed on the line in acontinuous fashion following the set up time for the route at the given transfer rate. In the packetswitched case each packet is placed on the line individually following the packet routing delay,again at the rate specified. The overall transmission time is calculated as the time from the start ofthe set up time to the time the last bit of data arrives at node B: this is calculated for each case anddisplayed.Version 2 (Star network)The Tandem network does not really explore any of the issues of the relative performance of eachmechanism, for this we need congestion. Version 2 will study a network with a single point ofcongestion illustrated below:Nodes A, B and C send messages to nodes D, E, and F respectively (1 message each), allmessages are routed through node G. The input data is the same as in version 1, except that thereare 3 messages to define (set-up and routing delays and transmission rates are assumed to beidentical for each message). The added complexity here is that, for circuit switched, nothing canbe sent unless the network is free, the sending of a message is blocked if a message is in transit.In the packet switched case packets may be sent simultaneously from A, B and C, but you willhave to queue packets arriving at G. You can assume that all three messages are ready to transmit at time t=0. The output gives the overall transmission time for each message and the averagetransmission time.Simulation programA simulation program is available for you to use on Blackboard.The program is a .jar file (right clicking “open” should run it, or from a command window type"java -jar Nmodel.jar"), this simply performs calculations without the simulation. Use"View" to switch between topologies and set the parameters.The visual simulations are useful to understand what is going on. Play around with program tomake sure you understand what is going on before you answer the questions. QuestionsVersion 1InputsU = set-up time for circuit switch (seconds)Y = transmission delay per link (seconds) (also called “transfer delay”)L = message length (bits) >0R = transmission rate (bits per second) >0 (also called “placement rate”)H = header size (bits) =>0P = packet size (bits) >H (note that this is the total packet size, i.e. header + data)X = decision time per packet (also called “packet routing delay”) ...

关于爬虫:CAN201-计算机网络

CAN201 Introduction to Networking Coursework 21CAN201 Introduction to NetworkingCoursework 2Routing simulationContribution to Overall Marks 25%Submission Deadline Monday 15th Jan. 2021, 23:59Type Individual courseworkLearning Outcome ACHow the work should be submitted?• SOFT COPY ONLY!• You must submit your work through Learning Mall.SpecificationRouting algorithms are very important to determine good paths from sending hosts to receiving hostthrough a network of routers. In this coursework, you will simulate the routing process using PythonSocket network programming. The goal of this project is to Bellman-Ford distance vector algorithmRequirements• You should design only one app for a node, which is used to simulate the routing behavior of arouter. For each app, it will start with the initial distance information of neighbors and IP addresses ...

关于爬虫:详解如何应对反爬技术

一、反爬的基本概念反爬虫技术是一种应用技术手段避免爬虫的办法。二、反爬的基本原理及用到的技术手段上图的意思：爬虫方：假如咱们编写了一个爬虫程序，咱们剖析了网络申请以便编写程序，用Scrapy框架写了一个爬虫，执行程序。反爬方：网站出于本身权利的保障，想辨认咱们的爬虫程序，并限度咱们的拜访。为了实现上述性能，网站须要做到监控用户对网站的操作，在监控的时候，网站在某个时间段不停地被一个IP地址大规模的拜访，User_agent(解释如下，摘自百度百科)是Python，想封IP吧，又避免误伤，所以只好限度拜访这个IP。(User_agent，简称 UA，中文：用户代理。User_agent是一个非凡字符串头，使得服务器可能辨认客户应用的操作系统及版本、CPU 类型、浏览器及版本、浏览器渲染引擎、浏览器语言、浏览器插件等。)爬虫方：我方察觉到IP被限度拜访，就在Firefox、Chrome等浏览器上找到User_agent,将User_agent退出到爬虫程序里去。而后找一个IP池，在IP池里拿一个IP进行拜访。或者，我方还能够禁用Cookie，避免网站辨认出用户的ID。反爬方：这时，网站发现还是会有大规模的拜访（大量的爬虫），就设置了一种策略，数据必须登录能力拜访。爬虫方：咱们的应答策略是，注册账号，每次申请时带着Cookie或者Token。反爬方：网站发现还是不行，就规定要加为好友后能力拜访。爬虫方：这时咱们就注册多个账号，让它们不停的加好友，这样就能获取到大量的信息。反爬方：发现爬取过于频繁，进一步限度IP的拜访。爬虫方：让爬虫模拟人为解决的申请，比如说，每3分钟爬取一次。反爬方：网站发现这个IP很法则，每3分钟申请一次，很有可能是个爬虫。所以又做出进一步的限度，弹出验证码，要求辨认验证码能力登录。爬虫方：我方就依照要求辨认验证码。反爬方：网站利用动静网站技术（Ajax）减少动静网站，数据通过Js动静加载。爬虫方：用Selenium操控浏览器，就能够拿到动静网站的数据。反爬方：发现IP只申请Html不申请Image、Js、Css，很容易就辨认出该IP是爬虫。爬虫方：这时用Selenium就无奈做到了，然而，用户和Selenium一样都是通过浏览器发动申请的。网站如果要进一步限度拜访，无异于限度掉一些用户的拜访。这样做是有危险的，因为网站是要有盈利的，如果没有盈利，那也就没有了存在的必要。到了前期，网站的用于反爬的老本也会越来越高。综上，反爬是不可能战败爬虫的。爬虫爬取网站次要用到的技术手段是：1、配置User_agent。2、注册账号，登录时辨认验证码。3、用Selenium操控浏览器。三、爬虫伎俩之随机切换User_agent随机切换User_agent利用到Github上一个我的项目，先workon虚拟环境pip install fake-useragent==0.1.11（它实际上是本人外部保护了一个URL：fake-useragent(0.1.11)，这个URL里有所有保护的User_agent，如果有须要能够拿着这个URL将所有的User_agent取下来）接下来在middlewares.py里退出以下代码： class RandomUserAgentMiddlware(object): #随机更换user-agent def __init__(self, crawler): super(RandomUserAgentMiddlware, self).__init__() self.ua = UserAgent() self.ua_type = crawler.settings.get("RANDOM_UA_TYPE", "random") @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls(crawler) def process_request(self, request, spider): def get_ua(): return getattr(self.ua, self.ua_type) request.headers.setdefault('User-Agent', get_ua())再在settings.py里配置middlewares： DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 'ArticleSpider.middlewares.ArticlespiderDownloaderMiddleware': 543, 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.RandomUserAgentMiddlware':2,}四、爬虫伎俩之设置IP代理首先咱们须要晓得，IP是动态分配的，当咱们应用本人的Ip爬取网页速度过快的时候，网站会辨认到，并有可能有禁用咱们本人的IP，这时候只需重启光猫和路由器即可刷新网络，再爬取信息了。但个别不要频繁的爬取页面，因为应用咱们本人的IP是最好最不容易被辨认的。IP代理的原理：当应用爬虫爬取网页时，如果咱们没有代理服务器代理IP,咱们就间接本人在网站浏览，这时如果爬虫被辨认了，就会间接禁用掉咱们本人的IP。而如果应用代理服务器代理IP的话，咱们是通过代理服务器在网站上爬取信息，这时网站顶多禁用掉代理服务器，咱们本人的IP就相当于被暗藏了起来，就不会裸露咱们本人的IP。上面，设置一下IP代理，爬取西刺网上的IP信息。 import requestsfrom scrapy.selector import Selectorimport MySQLdbconn = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="root", db="article_spider", charset="utf8")cursor = conn.cursor()def crawl_ips(): #爬取西刺的收费ip代理 headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0"} for i in range(1568): re = requests.get("http://www.xicidaili.com/nn/{0}".format(i), headers=headers) selector = Selector(text=re.text) all_trs = selector.css("#ip_list tr") ip_list = [] for tr in all_trs[1:]: speed_str = tr.css(".bar::attr(title)").extract()[0] if speed_str: speed = float(speed_str.split("秒")[0]) all_texts = tr.css("td::text").extract() ip = all_texts[0] port = all_texts[1] proxy_type = all_texts[5] ip_list.append((ip, port, proxy_type, speed)) for ip_info in ip_list: cursor.execute( "insert proxy_ip(ip, port, speed, proxy_type) VALUES('{0}', '{1}', {2}, 'HTTP')".format( ip_info[0], ip_info[1], ip_info[3] ) ) conn.commit()class GetIP(object): def delete_ip(self, ip): #从数据库中删除有效的ip delete_sql = """ delete from proxy_ip where ip='{0}' """.format(ip) cursor.execute(delete_sql) conn.commit() return True def judge_ip(self, ip, port): #判断ip是否可用 http_url = "http://www.baidu.com" proxy_url = "http://{0}:{1}".format(ip, port) try: proxy_dict = { "http":proxy_url, } response = requests.get(http_url, proxies=proxy_dict) except Exception as e: print ("invalid ip and port") self.delete_ip(ip) return False else: code = response.status_code if code >= 200 and code < 300: print ("effective ip") return True else: print ("invalid ip and port") self.delete_ip(ip) return False def get_random_ip(self): #从数据库中随机获取一个可用的ip random_sql = """ SELECT ip, port FROM proxy_ip ORDER BY RAND() LIMIT 1 """ result = cursor.execute(random_sql) for ip_info in cursor.fetchall(): ip = ip_info[0] port = ip_info[1] judge_re = self.judge_ip(ip, port) if judge_re: return "http://{0}:{1}".format(ip, port) else: return self.get_random_ip()# print (crawl_ips())if __name__ == "__main__": get_ip = GetIP() get_ip.get_random_ip()五、爬虫伎俩之通过云打码实现验证码登录 ...

关于爬虫:爬虫动态网页的弹窗数据文字图片

问题在进行网络数据采集（爬虫）时，可能会遇到这样的状况：需爬取的网站为动静网站。举例来说，在网页界面，如果应用鼠标进行悬停、点击某处等操作，能够 “唤出” 额定的内容（如一个弹窗，其中蕴含文字和图片信息），此时这些额定内容的 HTML 源码从暗藏变为可见，但网页的 URL 却未扭转。若想采集这些 “暗藏的信息” ，用于爬取动态网页的 requests 就力不从心了。此时能够应用 selenium 来模仿用户应用浏览器的操作，以获取 “暗藏的信息” 。解决方案1.1 文字信息性能：点击网页中某处后呈现弹窗，获取弹窗中的文字信息在网上下载 selenium 实用于 Firefox 浏览器的驱动文件 geckodriver.exe，并将其存储至 python 我的项目的门路中。导入本例中所需的包和模块：注：对于 pyautogui，间接在 cmd 中输出 “pip install pyautogui” 可能会装置失败。能够在 pyautogui 的官网下载安装程序，再在 cmd 中调用安装程序进行装置。import pandas as pdfrom selenium import webdriverimport os, time, randomfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsimport pyautogui利用 selenium 中的 webdriver 模块，关上 Firefox 浏览器并进入网页。此时会自动弹出一个浏览器界面，能够主动/手动进行操作。 driver = webdriver.Firefox() # 驱动关上Firefox浏览器url = '请输出爬取网站的URL'driver.get(url) # 驱动进入网页time.sleep(3) # 设置爬虫工夫距离：IP爱护warning：网页若须要输出验证码、登录账号，则需手动操作结束后，再运行后续代码。利用 pandas 创立一个 dataframe，用来保留爬取到的信息。 ...

关于爬虫:CST8221–JAP-网络

CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 1 of 9Assignment 2 part 2: Othello Networking Value: 8% of your overall grade.Due date: December 13th (Sunday, midnight)Purpose:We’ve got the UI sorted out, so let’s finish the networking.We’re going to build up a server that can handle any number of clients, and we’re goingto add networking capabilities to our client. When all is said and done, our Othello clientcan connect to our central Othello server, making it much easier to get a good game on.Minimum RequirementsYou will need:• A working networking modal from Assignment 2-1,• The pink “output area” as a text area,• A menu system of some sort,• A text field, and• A working “Submit” button.If you’ve kept up with the assignments to date, you’re in a great position. Keep it up.Changes:There are always changes, aren’t there?First and foremost, the client should not print a single thing to the console. Remove allSystem.out.println lines. The client is a finished product.Next, the “disconnect” option and the submit button in your client must start disabled.You know you’ve done it right when they look sort of grayed out and unresponsive.Finally, you will need to make a few changes to the modal.• A new label, “Name:”• A new textfield to take in name input, and• “Status:” should now be blankSee the screenshot on the next page. CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 2 of 9Figure 1: The new Network Connection dialog.The modal will now act differently:If the Address is blank, the Port input is invalid, or the Name has less than threecharacters, make an error message appear on your status label.Figure 2: Network Connection dialog error reporting.The error messages are, “Address must not be blank”, “Valid port ranges are from 0 to65535” and “Name must be at least three characters long.”Pressing “connect” will not permit the dialog to close until all input is valid. The usermay press Cancel at any time.(Note: Spelling matters. Plz no spelng mistakes in any messages.)Be sure to correctly use the “connectPressed()” method already provided in your dialogcontroller.Client ImplementationIf the user has pressed connect (and you can test with connectPressed() in the dialog),the client should attempt to negotiate a connection. If the user has pressed cancel, nomessage is printed to the output area.If the connection has failed, you will want to display an appropriate message to theoutput area. CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 3 of 9Figure 3: Client reporting a failed connection.If you do succeed in connecting, a “Connection successful” message is useful.Immediately launch a new thread (details below) to manage the client connection.Figure 4: Successful connection.Note that “New Connection” is now disabled, “Disconnect” and “Submit” are now enabled.We are now live and connected to the server. CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 4 of 9Typing messages in the text field at the bottom, and then clicking “Submit”, will transmitmessages to the server. Selecting “Disconnect” from the menu should disconnect fromthe server.Class OthelloNetworkControllerYou will need a new class, OthelloNetworkController, which will be a thread. This threadwill monitor the socket, and when it detects input, promptly displays it on the outputzone.Figure 5: Sent a command to the server and received a response.Upon connection, the thread will pass the name you’ve provided to the server. You canuse “/name” for this—details to follow in the “Server” section of this document.If the socket should close abruptly, or any other error should occur, it will close itselfdown gracefully. “New Connection,” should be enabled, “Disconnect,” and “Submit”should be disabled. CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 5 of 9Figure 6: Disconnected.The ServerThe server will do much of the work in this assignment. It will have no UI and it operatesstrictly from the command line. It will print status updates to the console as it goesalong.The server will be in its own package, “server,” with a lowercase s.The server should produce useful output as it goes along. Specifically:• When a socket is first created, number it sequentially and print to console.• When the thread is created and the user is first named, print that to console as“(username) has connected.”• If a user has disconnected from whatever means, a disconnection message isrequired.• Finally, if a user renames themselves, the old and new name should appear: “(oldname) has renamed themselves to (new name)”. CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 6 of 9Figure 7: Server in operation with sample messages.Class: OthelloServerThis will serve as your entry point. It will accept a command line argument for a portand parse it. I should be able to run this server on any valid port. If the input is invalid, itwill default to port 62000Figure 8: Server launchThe server should create a Server socket, monitor it on a loop, and create anOthelloServerThread to manage that specific connection. It should also keep track ofthat OthelloServerThread in a threadsafe manner.It must also announce to the console when a new user has connected, CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 7 of 9Some suggested methods:broadcast(String): Broadcasts the given message to all existing threads.remove(OthelloServerThread): removes this thread from the list. Useful when a giventhread has disconnected one way or another.who(): returns a list of the names of all currently connected clients.This list is not exhaustive. You will need to make a method that broadcasts to allconnections save the one that issued that event. (ie: for /name functionality)Class: OthelloServerThreadThis class is responsible for monitoring the actual socket. If the user enters certaincommands (they all start with the slash—“/”) then a special command will occur.Otherwise, it is a text message to be broadcast to all users who are connected.There are four commands that must be implemented:• “/help” will display a help message. See Figure 5, above.• “/bye” will make the server disconnect the client• “/who” will return a list of all connected users to the client, and• “/name (newname)” will permit you to change your name.Figure 8: Who is on my server? I am! Twice! CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 8 of 9Figure 9: Name changing is getting out of hand.Some specifics on “/name”: The user that initiates a new name change should get aserver message: ”Name changed to (new name)”. Every other connected client shouldsee, “(old name) has renamed to (new name)”.Likewise, both “/help” and “/who” should only report to the user that sent the command,not to all clients.Helpful hint: setName() and getName() are reserved methods in a thread. You’ll have tocall them something else. While you could override them, I don’t suggest it for thisassignment.Final advice:Plan your code. While the server code isn’t as intricate as OthelloModel was, there are afew complexities involved, and having a plan will help.Your client and your server should not be throwing exceptions. Several networkoperations will require you trap specific exceptions; this will let you handle abruptdisconnections gracefully. Have your Client report useful error messages to the userwherever possible.Test your code. Connect with multiple clients. Close the server abruptly with CTRL+C, orjust shut close a client without disconnecting. If either the client or server throws anexception when you do this, read the stack trace, find where the exception occurred, andadd a catch statement to handle it gracefully.I will be running my version of the server from time to time, generally during my labhours (refer to my schedule in Course Information). You can test your client against it ifyour router and firewall permit it. (IP: 69.196.152.225, port 21438) Because of how my CST8221–JAP,Assignment 2, Part 2,MMXX Page 9 of 9server works, telnet will not connect to the server properly and your connection will bedropped.Connecting to my server is not strictly necessary. Connecting to your own is, of course.Roughly 60% of the marks in this assignment marks are in the server.Useful material for this assignment will be covered in lectures. Do attend. You’ll find ituseful.Finally, there can be no extensions on this assignment, it is literally as pushed-back as Ican make it. A half-working assignment that’s late is worth some marks, but I can notaccept a late submission at all. Get on it early.BONUS MARKSThere are a chance to earn a few bonus marks. These will only be available if yourserver and client work well—if I can connect to a server, transfer messages, executeserver commands successfully and have no exceptions thrown under normalcircumstances, then you’ll qualify.As these are bonuses, they will be held to a higher standard of marking. In all cases,provide a readme.txt file detailing what bonuses you are attempting, and a bit ofimplementation detail. You don’t need an essay, but I should have a clear idea whatyou’re doing. A paragraph or two will generally do. You may need to update the /helpcommand as well.Bonus 1: Emote messages (easy)If a user types “/emote (message)”, it should appear without the colon. For example, if Ido “/emote is marking assignments”, everybody connected will see, “Daniel is markingassignments” in their clients, as opposed to “Daniel: is marking clients”.Bonus 2: Unique Names on Server. (medium)There’s nothing stopping three people from having the same name. You should enforceunique names. Specifically how this is enforced is up to you. An already-connected usergets priority. (ie: you can’t be Daniel on my server if I’m already Daniel).Bonus 3: private messaging (hard)If a user types “/pvt (user) (message)”, the user named (and only that user) shouldreceive a private message (message). If the user can’t be found, the user will get auseful error message. You may need to restrict user names and name changes in somemanner. Detail those specifics in your document as well. It doesn’t need to be an essayor anything.Have fun with this assignment. There’s still a lot of implementation and expansion thatcan be done. Make this truly your own piece of code, and remember:“There is no tennis without a serve, and no client without a server.” –Anonymous SwingProgrammer. ...

关于爬虫:最全总结-Android-系统抓包喂饭教程

1. 前言大家好，我是安果！在编写爬虫前，咱们都须要对指标利用进行抓包，而后剖析一波后，能力进入到编写脚本的阶段对于应用 iPhone 的小伙伴来说，日常抓包不要太容易。PC 端工具，比方：Charles、Fiddler 齐全够打；「 Stream」是 iOS 端一款十分弱小的网络抓包利用，界面简洁的同时性能十分弱小但对于应用 Android 高版本零碎的小伙伴来说，抓包就没那么便当了！因为高版本零碎进步了安全策略，要抓包必须将 CA 证书搁置到零碎证书目录下能力进行失常抓包，而用户装置的证书默认为用户证书，导致很多 App 没法进行失常抓包本篇文章将以常见场景介绍 Android 高版本零碎抓包的操作步骤 2. 非 Root 设施Android 同样有一款弱小的网络抓包工具，即：小黄鸟「 HttpCanary 」具体的操作步骤如下： 2-1 导出 HttpCanary 根证书装置小黄鸟 App 后，进入到设置页面，导出 HttpCanary 根证书类型抉择「 System Trusted(.0) 」这样，HttpCanary 根证书保留到「外部存储门路/HttpCanary/cert/...0」目录下 2-2 装置 APKPure 和 VMOS Pro 利用 VMOS PRO 下载地址：https://apkpure.com/cn/vmos-p... PS：因为 VMOS PRO 利用格局为 XAPK，这里举荐通过 APKPure 装置 XAPK 格局的利用 2-3 VMOS 导入 RE 利用、指标利用及 HttpCanary 根证书关上 VMOS Pro 利用，导入 Root Explorer 利用、指标利用及 HttpCanary 根证书文件这样，VMOS 中就蕴含了指标利用、RE 文件治理利用，并且 HttpCanary 根证书文件默认被保留到「 VMOSfiletransferstatio/ 」下 ...

关于爬虫:爬取CSDN专栏文章到本地并保存为htmlpdfmd格式

前言忽然想爬取CSDN的专栏文章到本地保留了，为了影响小一点，顺便筛选CSDN的首页进行展现。综合资讯这一测试点是什么找到的呢？就是点击下图的热点文章，而后跳转到具体文章，而后再点击专栏文章，就进入了废话少说，间接上代码用面向对象的思维实现了代码代码思路放在了代码正文外面用到了requests、bs4等支流接口剩下的就是，心愿大家有空基于这个持续开发欠缺，哈哈哈哈！！！此代码和实现内容都曾经打包上传只Gitee，能够点击查看"""@Author:survive@Blog(集体博客地址): https://blog.csdn.net/haojie_duan @File:csdn.py.py@Time:2022/2/10 8:49 @Motto:我不晓得将去何方，但我已在路上。——宫崎骏《千与千寻》代码思路：1.确定指标需要:将csdn文章内容保留成 html、PDF、md格局 - 1.1首先保留为html格局：获取列表页中所有的文章ur1地址，申请文章ur1地址获取咱们须要的文章内容 - 1.2 通过 wkhtmitopdf.exe把html文件转换成PDF文件 - 1.3 通过 wkhtmitopdf.exe把html文件转换成md文件2.申请ur1获取网页源代码3.解析数据，提取本人想要内容4.保留数据5.转换数据类型把HTML转换成PDF、md文伴"""html_str = """<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title></head><body>{article}</body></html>"""import requestsimport parselimport pdfkit #用来将html转为pdfimport reimport osimport urllib.parsefrom bs4 import BeautifulSoupimport html2text #用来将html转换为mdimport random# user_agent库：每次执行一次拜访随机选取一个 user_agent，避免过于频繁拜访被禁止USER_AGENT_LIST = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1", "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3", "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.82 Safari/537.36"]class CSDNSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://blog.csdn.net/csdndevelopers/category_10594816.html' self.headers = { 'user-agent':random.choice(USER_AGENT_LIST) } def send_request(self, url): response = requests.get(url=url, headers=self.headers) response.encoding = "utf-8" if response.status_code == 200: return response def parse_content(self, reponse): html = reponse.text selector = parsel.Selector(html) href = selector.css('.column_article_list a::attr(href)').getall() name = 00 for link in href: print(link) name = name + 1 # 对文章的url地址发送申请 response = self.send_request(link) if response: self.parse_detail(response, name) def parse_detail(self, response, name): html = response.text # print(html) selector = parsel.Selector(html) title = selector.css('#articleContentId::text').get() # content = selector.css('#content_views').get() # 因为这里应用parsel拿到的网页文件，关上会主动跳转到csdn首页，并且不能转为pdf，就想在这里用soup soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') content = soup.find('div',id="content_views",class_="markdown_views prism-atom-one-light" or "htmledit_views") #class_="htmledit_views" # print(content) # print(title, content) html = html_str.format(article=content) self.write_content(html, title) def write_content(self, content, name): html_path = "HTML/" + str(self.change_title(name)) + ".html" pdf_path ="PDF/" + str(self.change_title(name))+ ".pdf" md_path = "MD/" + str(self.change_title(name)) + ".md" # 将内容保留为html文件 with open(html_path, 'w',encoding="utf-8") as f: f.write(content) print("正在保留", name, ".html") # 将html文件转换成PDF文件 config = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf=r'G:\Dev\wkhtmltopdf\bin\wkhtmltopdf.exe') pdfkit.from_file(html_path, pdf_path, configuration=config) print("正在保留", name, ".pdf") # os.remove(html_path) # 将html文件转换成md格局 html_text = open(html_path, 'r', encoding='utf-8').read() markdown = html2text.html2text(html_text) with open(md_path, 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(markdown) print("正在保留", name, ".md") def change_title(self, title): mode = re.compile(r'[\\\/\:\?\*\"\<\>\|\!]') new_title = re.sub(mode,'_', title) return new_title def start(self): response = self.send_request(self.url) if response: self.parse_content(response)if __name__ == '__main__': csdn = CSDNSpider() csdn.start()成果如下：从左到右，别离是html、pdf、md格局轻易点开一篇文章查看，从左到右，别离是html、pdf、md格局 ...

关于爬虫:彻底了解Python爬虫是什么

前段时间我妈忽然问我：儿子，爬虫是什么？我过后既诧异又难堪，诧异的是为什么我妈会对爬虫好奇？难堪的是我该怎么给她解释呢？一、爬虫介绍1.爬虫是什么网络爬虫(web crawler 简称爬虫)就是依照肯定规定从互联网上抓取信息的程序，既然是程序那和失常用户拜访页面有何区别？爬虫与用户失常访问信息的区别就在于：用户是迟缓、大量的获取信息，而爬虫是大量的获取信息。\ 这里还须要留神的是：爬虫并不是Python语言的专利，Java、Js、C、PHP、Shell、Ruby等等语言都能够实现，那为什么Python爬虫会这么火？我感觉相比其余语言做爬虫Python可能就是各种库欠缺点、上手简略大家都在用，社区天然沉闷，而社区沉闷促成Python爬虫缓缓变成熟，成熟又促使更多用户来应用，如此良性循环，所以Python爬虫相比其余语言的爬虫才更火。上面就是一段hello world级别的Python爬虫，它等效于你在百度搜寻关键字： python。 2.爬虫案例既然爬虫是大量抓取网页，那是不是爬虫都是不好的呢？答案当然不是，能够说咱们的日常上网曾经离不开爬虫了，为什么这么说？上面我就为大家盘点几个爬虫日常利用：搜索引擎：如Google、百度、雅虎、搜狗、必应等等很多搜索引擎其本质就是一个（可能多个）微小爬虫，这些搜索引擎工作原理是：页面收录->页面剖析->页面排序->响应关键字查问，也就是说它会先把互联网上很多页面保留到服务器，而后剖析网页内容建设关键字索引，最初用户输出关键字的时候去查问内容，而后依据相关性排序（百度害人的竞价排名毫无相关性可言），第一步的页面收录就是爬虫，百度查看一个网站有多少网页被收录办法，百度输出：site:你想查问的网站，如：site:blog.csdn.net。抢票软件：很多人在吐槽12306卡，可你不晓得12306简直每天都相当于淘宝双11的流量，这谁受得了。为什么每天都是如此高的流量？答案天然是爬虫了，为什么抢票软件能够抢票？因为它在一直的刷新和监控是否无余票，大大小小这么多抢票app，访问量之高可想而知。之前很多公司都出过抢票插件，如：百度、360、金山、搜狗等等，起初都被铁道部约谈下线了，而当初又风行抢票app，为什么抢票app能够，插件就不能够？可能是因为治理和可控性的起因。惠惠购物助手：这是一款能进行多个网站比价并能晓得最低价的一个网站，其工作原理也是通过大量爬虫爬取商品价格而后存储，这样就能够制作一个价格走势图，帮忙你理解商品最低价。二、爬虫的价值从下面举的几个例子来看，爬虫对整个互联网的价值真的无法估量，那对于小我而言，爬虫能给咱们带来哪些价值？ 1.隐形的翅膀如果你问我学完Python根底之后该学习什么技能？我会毫不犹豫的说爬虫，为什么是爬虫？爬虫绝对其余技能简略易学，且成果立刻可见，会有肯定的成就感爬虫能够说是其余技能的基石，因为他是数据的起源，当初这个时代谁有数据谁能力称王，所以会爬虫相对会让你锦上添花在国内，很多企业巴不得你啥都会，所以在应聘时，爬虫会是一个不错的加分项2.看不见的商战职场对话：老板：小明给你个重要工作。\小明：就算996我也万死不辞（第一次接到老板的间接需要）！\老板：你能不能搞到竞争对手的商品价格？\小明：没问题（牛逼先吹出去），小事！\老板：这可不是小事，只有你能继续获取竞品价格，咱们就能够标价低于他们一点点，继续如此大家就晓得咱们的价格必定是比他们低，这样大家就间接来咱们这里购买商品了，到时候庆功宴上你就是最大功臣（先画个饼）。\小明：老板牛逼，老板英明！3.会爬虫就能够守业工作之后很多同学会利用下班空余工夫，来做本人的货色或者我的项目，别看开始是一个小打小闹的货色，缓缓丰盛未来兴许会成为一款成熟的产品。而爬虫能够让你很轻松的实现本人的产品，做的好的话就能够守业。这里查理给大家列几个简略的创业项目，当然作为一个思维疏导。\如果你想做一款好的产品，你须要从用户需要登程去思考，做解决目前存在的问题的产品或者目前还没有的服务，兴许你的产品就是下一个头条。三、盗亦有道爬虫既然如此弱小而优良，那是不是会了爬虫就能够随心所欲？延长话题：其实我心田始终有一个疑难：为什么互联网公司都偏爱用动植物来命名或作为logo？如：蚂蚁金服、天猫、菜鸟、金东狗、腾讯企鹅，百度的熊掌、搜狗、途牛、美团的袋鼠。。。真的是太多了，难道仅仅是因为好记？我认为好记是一个起因，其根本原因是受到编程行业的影响，你想想编程行业有多少动植物：Java（咖啡）、Python（蟒蛇）、Go（囊地鼠）、PHP（大象）、Linux（企鹅）、Perl（骆驼）、Mysql（海豚）等等，具体为什么编程行业喜爱用动植物这查理就不分明，还请明确的同学留言告知大家！讲下面的延长话题想表白的是，大自然世间万物，相生相克，衡而不祸！而爬虫也是如此，上面就为大家介绍一下束缚爬虫的几个点。 1.robots协定做过网站的同学兴许晓得，咱们在建站的时候须要在网站根目录下放一个文件：robots.txt，这个文件是干什么用的呢？ Robots协定，也称为爬虫协定、机器人协定等，其全称为“网络爬虫排除规范（Robots Exclusion Protocol）”。网站通过Robots协定通知搜索引擎哪些页面能够抓取，哪些页面不能抓取。每个网站的根目录下都必须搁置robots.txt文件，否则搜索引擎将不收录网站任何网页。上面咱们以百度为例子，来看看百度的robots.txt文件：\\咱们在百度robots协定的最上面，有这样一条： User-agent: *Disallow: /这示意除下面那些定义过的爬虫以外其余爬虫都不容许爬取百度任何货色！ 2.法律咱们都晓得在发动申请时User-agent是能够自定义的，也就是说咱们能够绕过robots协定和以User-agent来定义的反爬虫技术，所以robots协定可能更像一个小人协定，那咱们国家有没有法律明文规定呢？咱们来理解一下非法侵入计算机信息零碎罪：第二百八十五条非法侵入计算机信息零碎罪：违反国家规定，侵入前款规定以外的计算机信息零碎或者采纳其余技术手段，获取该计算机信息零碎中存储、解决或者传输的数据，或者对该计算机信息系统实施非法管制，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特地重大的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。咱们能够看到重点信息：入侵计算机获取数据是守法的，也就是说爬虫技术自身是无罪的，因为它是获取的公开信息，并未非法入侵计算机。然而如果你用爬取到的数据去从事商业化操作，那兴许就形成了违法犯罪行为！给大家介绍下因爬虫而被判刑的案件：头条爬虫官司：https://dwz.cn/qBBHc2fq酷米客公司官司：https://dwz.cn/9IpAOHGB360和百度爬虫官司：https://dwz.cn/RGRa3HJc我发现这几起案件的通性有两点：1、公司性质。2、竞争对手。3、被人家找到线索。最初揭示大家：技术人，要守住本人的底线，违反国家法律法规的事件咱们坚定不能做！ 3.反爬虫工程师原本想采访一位携程反爬虫工程师，然而他说因为工作窃密起因不便承受采访，所以只好尊重他的决定，在这里也给大家说声道歉！四、爬虫现状之前查理说过互联网中有超过50%的流量来自爬虫，那咱们就来简略聊聊目前爬虫的现状吧！ 1.技术反爬虫简直和爬虫同时诞生，它们是相爱相杀的连个技术，如果没有爬虫就没有反扒，而反扒技术又反过来又能够促成爬虫技术的倒退。交互问题：各种变态的验证码充斥，尤其是12306，分分钟都想爆粗口，当前会越来越变态。。。js加密：最近很风行的一种反扒技术，会爬虫还得先学js，而后反爬虫工程师在js外面各种投毒，杀人诛心。。。IP限度：限度单个ip某段时间内拜访次数查理只介绍了一些反扒技术，当然都有现成的技术解决，然而作为爬虫员最重的并不是会应用工具或框架去应答反扒，而是能通过本人的思考和摸索破解反扒，因为反扒技术更新快且多样化。\ 2.待业待业的话次要从招聘、薪资、待业局势三个方面剖析，我从网上查阅了一些材料，而后整顿以图片模式提供给大家参考。\\\\数据起源：职友集：https://dwz.cn/6PeU46QY 3.前景当初很多人并不看好爬虫的前景，只搞爬虫的话技术只停留在以后程度，不再学习新常识，不再提高的话，那么是没有前途的，总有一天会被时代淘汰，其实其余职位也只如此。 \ 每个职业都是有一个横向和纵向的倒退，也就是所谓的广度和深度的意思。第一、如果专研得够深，你的爬虫性能很弱小，性能很高，扩展性很好等等，那么还是很有前途的。第二、爬虫作为数据的起源，前面还有很多方向能够倒退，比方能够往大数据分析、数据展现、机器学习等方面倒退，前途不可限量，当初作为大数据时代，你占据在数据的的入口，还怕找不到倒退方向？所以爬虫兴许只是一个终点一个跳板，是你走向人生巅峰的一个基石，总有一天你会迎娶白富美！ \ 五、总结本期为大家解说什么是爬虫、爬虫的价值、爬虫的合法性以及爬虫的现状。最初，无论如何，十分感谢您浏览我的文章！有任何问题能够后盾私信我，有问必答！

关于爬虫:若想拿下爬虫大单怎能不会逆向爬虫价值过万的逆向爬虫教程限时分享

前言爬虫教程网上一搜一大堆，但很多同学在依照案例实际的过程中，经常会发现代码生效、爬取不胜利。辛辛苦苦半天，没能失去成绩，重大打击了学习的信念。随着大数据乃至人工智能的迅猛发展，数据变得越来越重要，甚至已成为很多企业赖以生存的根基。而想要获取数据，爬虫是必备工具之一。 “全民学 Python”风，也促成了爬虫技术蓬勃发展，因为简直所有 Python 课的实操案例都是“手把手教你写爬虫”。但倒退的不止有爬虫技术，还有反爬技术和企业对数据保护的器重水平。你会发现之前学的爬虫案例过一段时间就生效了。企业为了爱护本人的数据不被轻易地爬取，采取了十分多的反爬虫措施，如 JavaScript 混同和加密、App 加密、增强型验证码、封闭 IP、封闭账号等，甚至有不少企业有专门的更难破解的反爬措施。明天给大家分享一份我重金得来的最新爬虫学习材料，内容十分有深度。从最根底的网页爬虫原理，到JS逆向、APP逆向爬取的具体解读。案例丰盛。带你从0到1实现数据爬取，清晰爬虫体系，解决各种反爬技术，理解爬虫的运维和治理技巧，成为实战高手。真正的实践与我的项目相结合。目录概览：1.HTTP 基本原理2.Web 网页根底3.爬虫的基本原理4.Session 与 Cookies5.多路减速，多线程基本原理6.Requests 库7.解析正则表达式8.爬虫解析利器 PyQuery 的应用9.MongoDB的用法10.Reqeusts + PyQuery + PyMongo 根本案例实战11.Ajax 的原理和解析12.Ajax 爬取案例实战13.Selenium 的根本应用14.Selenium 爬取实战15.异步爬虫的原理和解析16.aiohttp 异步爬虫实战17.爬虫神器 Pyppeteer18.Pyppeteer 爬取实战19.代理的基本原理和用法20.代理池的搭建和应用21.验证码反爬虫的基本原理22.用打码平台解决验证码23.深度学习解决验证码24.解析模仿登录基本原理25.模仿登录爬取实战案例26.JavaScript 混同技术27.JavaScript 逆向爬取实战28.App 爬虫29.应用Charles抓包30.mitmproxy 的应用31.可见即可爬的Appiu32.自动化工具 airtest 的应用33.Xposed 的应用34.App 逆向的常见技巧35.智能化解析36.智能化解析工具应用37.页面智能解析算法原理38.实现智能化解析算法39.Scrapy 爬虫框架介绍40.Spider 的用法41.Middleware 的用法42.Item Pipeline 的用法42.渲染页面爬取详解44.分布式爬虫理念45.Scrapy-Redis 原理46.Scrapy-Redis 分布式实现47.Scrapy 对接 Docker48.Scrapy 对接 Kubernetes 并实现定时爬取篇幅无限，须要最新爬虫学习材料的敌人能够点击这里收费获取！最初学好 Python 不论是待业还是做副业赚钱都不错，但要入门 Python 还是要有一个学习布局。这里给大家分享一份全套的 Python 学习材料，给想学习 Python 的小伙伴们一点帮忙！对于Python技术储备Python学习路线汇总 Python所有方向的技术点做的整顿，造成各个领域的知识点汇总，它的用途就在于，你能够依照下面的知识点去找对应的学习资源，保障本人学得较为全面。 ...

关于爬虫:固定搭配词语汇总

情感泛滥/失控消磨/禁锢生机营造/提供环境俭朴的生存习性世界多极化经济全球化社会信息化文化多样化历史修建的整体风貌导入文创产业外部循环作为……经济标记卓有成效/对症下药的措施巧夺天工的大自然星罗棋布的高楼大厦重塑/晋升/造成外围竞争力

关于爬虫:国考之逻辑填空成语汇总2022

信手拈来：顺手拿来，多形容词汇或资料丰盛，不假思索，就能写出文章来熟能生巧：比喻工作纯熟，理论教训很丰盛，解决困难问题毫不麻烦轻而易举：形容事件很容易做。［近］唾手可得得心应手：凭着本人的志愿，想干什么就干什么。也作“从心所欲”。大显神通：形容充沛展现本人的本事牛刀小试：比喻有很大的本事，先在小事件上施展一下怀才不遇：比喻人的能力全副体现进去无往不利：不管到哪里，没有不顺利的。形容事事顺利或处处行得通异军突起：比喻另一支新的力量忽然呈现新陈代谢：去掉旧事物的糟粕，吸取其精华，使它以新的面目呈现横空出世：意思是形容人或物高大，横在地面，浮出人间，或比喻卓尔不群两全其美应运而生另辟蹊径弹冠相庆取长补短徒劳无功覆水难收劳民伤财木已成舟得失相当尾大不掉血本无归闭门造车不期而至克敌制胜无隙可乘攻无不克络绎不绝所向无敌不请自来攻坚克难难以估计拓展惊心动魄参考毋庸置疑模拟显而易见借鉴深入人心经久不衰源远流长颠扑不破

关于爬虫:国考言语理解之逻辑填空

思政课老师要有正确的党史观和过硬的党史常识，只有本人观点正确、史料丰盛，能力准确无误地给学生指引方向、无力有理有据地反驳错误观点、（？）地抉择失当的教学方式，推动党史教育入脑入心、开花结果。(2022国考)A 信手拈来：指顺手拿来，多形容词汇或资料丰盛，不假思索，就能写出文章来B 熟能生巧：比喻工作纯熟，理论教训很丰盛，解决困难问题毫不麻烦C 轻而易举：形容事件很容易做。［近］唾手可得。D 得心应手：凭着本人的志愿，想干什么就干什么卫星定位系统是通过取得卫星和用户接收机之间的间隔来计算用户地位的，而间隔等于流传工夫乘以光速，因而，准确的间隔测量实际上就是准确的工夫测量。没有高精度的时频，卫星定位系统就不可能实现高精度的定位。所谓失之毫“秒”谬以千里，这正是原子钟(？)的中央。A 大显神通：形容充沛展现本人的本事B 牛刀小试：比喻有很大的本事，先在小事件上施展一下C 怀才不遇：比喻人的能力全副体现进去D 无往不利：不管到哪里，没有不顺利的。形容事事顺利或处处行得通

关于爬虫:Computer-Networking-CS-453

Computer Networking CS 453COMPSCI 453COMPUTER NETWORKSProgramming Assignment 2: A Reliable data transfer protocolRoadmap:The text of this assignment is rather long. I suggest that you start by reading Section 1 and thenSection 5. Once you have a rough picture of what’s ahead, then read the entire rest of theassignment carefully. There is a flowchart on the last section of the document that may helpyou design and code your project efficiently. Computer Networking CS 453Page 2 of 14Table of ContentPROGRAMMING ASSIGNMENT 2: A RELIABLE DATA TRANSFER PROTOCOL...........................................................1ACKNOWLEDGMENT: ......................................................................................................................................................1ROADMAP: ...................................................................................................................................................................1TABLE OF CONTENT ............................................................................................................................................... 2 ...

关于爬虫:安卓逆向-06-查看界面控件的作用

原生形式开发的app，应用Java和C++开发，加密用的是Java和C++H5的app，应用Webview控件加载网页，加密用的是JSapp自动化测试，须要晓得控件的id，或者说须要定位到控件 1. 应用uiautomatorviewer.bat查看Android SDK根目录\tools\bin 下有uiautomatorviewer.bat 双击关上此时会生成截屏。鼠标挪动到右边的截图区域，即可看到对应元素的信息，相似浏览器的elemens页面应用Appium查看a) 下载 https://github.com/appium/app...b）装置默认装置即可 c) Appium的配置装置Java SDK 倡议将SDK的根目录退出到自定义零碎环境变量 ANDROID_HOME 。配置android SDK c) Appium的启动参数禁止截屏activity.getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_SECURE);activity.getWindow().clearFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_SECURE);

关于爬虫:安卓逆向-04-adb-工作原理

adb的作用adb形成a) client端，在电脑上，负责发送adb命令b) daemon守护过程adbd，在手机上，负责接管和执行adb命令c) server端，在电脑上，负责管理client和daemon之间的通信adb工作原理a) client端将命令发送给server端b) server端会将命令发送给daemon端c) daemon端进行执行d) 将执行后果，返回给server端e) server端将后果再返回给client端4 超级adbd 前期补充

关于爬虫:男子利用爬虫删公司数据被捕欧洲零售巨头被勒索24亿｜11月9日全球网络安全热点

平安资讯报告旋风口头对Clop勒索软件团伙造成打击一项代号为“旋风口头”的为期30个月的国内执法口头以Clop勒索软件团伙为指标，导致此前报道的六名成员在乌克兰被捕。6月，BleepingComputer报道称，乌克兰执法部门拘捕了参加洗钱的Clop勒索软件团伙的成员。名为“旋风口头”的跨大陆口头由国际刑警组织位于新加坡的网络交融核心协调，并失去乌克兰和美国执法当局的帮助。此次口头的指标是Clop勒索软件，该团伙对韩国公司和美国学术机构的屡次攻打，攻击者加密设施并勒索组织以领取赎金或泄露其被盗数据。 2020年12月，Clop对韩国企业团体和批发巨头E-Land Retail进行了大规模勒索软件攻打，导致50家NC百货公司和NewCore Outlet零售店中有23家临时敞开。他们起初宣称应用销售点恶意软件从该公司窃取了2,000,000张信用卡。最近，Clop利用Accellion平安文件传输网关中的破绽窃取了公司和大学的秘密和私人文件。当1000万美元以上的赎金要求没有领取时，威逼行为者公开公布了许多大学和学院的学生个人信息。 Accellion攻打的指标美国教育机构包含科罗拉多大学、迈阿密大学、斯坦福医学院、马里兰大学巴尔的摩分校(UMB)和加利福尼亚大学。通过执法机构和私人合作伙伴之间的情报共享，“旋风口头”在乌克兰拘捕了6名嫌疑人，搜查了20多间屋宇、企业和车辆，没收了计算机和185,000美元的现金资产。此次口头还失去了私人合作伙伴的帮助，包含Trend Micro、CDI、卡巴斯基实验室、Palo Alto Networks、Fortinet和Group-IB。尽管被捕成员与Clop勒索软件团伙有关联，但他们次要参加了立功组织的洗钱流动。这家情报公司进一步示意，Clop口头的核心成员可能在俄罗斯。如果罪名成立，六名Clop嫌疑人将面临最高八年的监禁。乌克兰SSU公布的一段视频显示，考察人员对嫌疑人的财产进行突袭，并没收了证据。新闻来源： https://www.bleepingcomputer.... 勒索软件组织REvil被多国单干取缔据报道，多国政府的致力导致臭名远扬的勒索软件组织REvil下线，据称其局部服务器被劫持。据说在2021年早些时候，黑客组织应答了一些备受瞩目的网络攻击，包含6月的JBSMeat攻打和7月的Kaseya攻打。通过最近的口头，VMWare(VMW.N)网络安全策略负责人Tom Kellermann通知路透社，美国执法和情报人员阻止了该组织对其余公司的挫伤，对黑客组织采取重大破坏性口头。 Nominet的政府网络安全专家史蒂夫·福布斯(Steve Forbes)评论这项单干流动，认为最新倒退是反抗寰球黑客的重要一步。福布斯通知Digital Journal：“在与勒索软件的奋斗中，多国打击勒索软件组织REvil的重要性再怎么强调也不为过。随着该组织被迫下线，其局部服务器据称被劫持，最臭名远扬的勒索软件运营商之一——往年早些时候对肉类加工商JBS和软件供应商Kaseya进行了攻打——曾经中断。” 新闻来源： https://www.digitaljournal.co... 因被辞退，员工利用“爬虫”删除公司数据因被公司辞退心生不满，编写“爬虫”程序植入管制平台网站后，对公司的相干数据代码进行删除，造成公司经济损失10余万元。近日，录某某因涉嫌毁坏计算机信息零碎罪，被上海市杨浦区检察院提起公诉。往年3月，录某某应聘到北京某信息技术有限公司杨浦子公司工作，负责某网购平台优惠券、估算等零碎的代码研发。同年6月中旬，录某某因工作不符合要求被公司辞退。于是，录某某利用自己账户还未登记的机会登录公司电脑系统代码管制平台，将本人编写的“爬虫”程序植入上述零碎中，造成原先存档在该平台上的优惠券、估算零碎和补贴规定等代码被删除。 6月下旬，公司将估算零碎上线时，才发现来历不明的“爬虫”程序已植入该零碎，造成很多数据和代码被删除。公司随即组织研发人员对电脑系统进行筛查，发现服务器日志上显示删除工夫正是录某某到职当天，且过后录某某正在工位上操作计算机，于是认为录某某有重大作案嫌疑，立刻向公安机关报案。办案检察官认为录某某利用“爬虫”程序删除代码，导致该公司优惠券等商业活动延期公布6天，第三方数据公司复原数据库破费2.2万余元，领取员工加班费2万余元，流动延期导致经济损失10万余元，应答录某某以毁坏计算机信息零碎罪查究刑事责任。新闻来源： http://news.china.com.cn/2021... MediaMarkt受到Hive勒索软件的攻打，勒索赎金为2.4亿美元电子批发巨头MediaMarkt遭逢了Hive勒索软件，最后的赎金要求为2.4亿美元，导致IT零碎敞开，荷兰和德国的商店经营中断。 MediaMarkt是欧洲最大的生产电子产品零售商，在13个国家/地区领有1,000多家商店。MediaMarkt领有约53,000名员工，总销售额为208亿欧元。 MediaMarkt在周日早晨至周一早上蒙受了勒索软件攻打，加密服务器和工作站并导致IT零碎敞开，以避免攻打蔓延。 BleepingComputer理解到，这次攻打影响了整个欧洲的泛滥零售店，次要是荷兰的零售店。尽管在线销售持续按预期进行，但收银机无奈承受信用卡或受影响商店的打印收据。因为无奈查找以前的购买，零碎中断也阻止了退货。当地媒体报道称，MediaMarkt外部通信通知员工防止应用加密零碎并断开收银机与网络的连贯。 Twitter上公布的涉嫌外部通信的屏幕截图显示，此次攻打影响了3,100台服务器。然而，BleepingComputer目前无奈证实这些说法。BleepingComputer已确认HiveRansomware操作是这次攻打的幕后黑手，最后要求取得2.4亿美元的巨额赎金。 Hive勒索软件是2021年6月推出的一项绝对较新的操作，它会通过带有恶意软件的网络钓鱼流动毁坏组织。一旦他们取得对网络的拜访权限，威逼行为者将通过网络横向流传，同时窃取未加密的文件以用于巧取豪夺。当他们取得Windows域控制器的管理员拜访权限时，他们会在整个网络中部署勒索软件以加密所有设施。新闻来源： https://www.bleepingcomputer.... 美国制裁Chatex加密货币交易所美国财政部发表对Chatex加密货币交易所施行制裁，该机构帮忙勒索软件团伙回避制裁并促成赎金交易。财政部还在9月批准了与俄罗斯有关联的Suex加密货币交易所，因为它帮忙了至多八个勒索软件组织，其已知交易的40%以上与非法行为者无关。 “Chatex上已知的交易的分析表明，超过一半的被间接追踪到非法的或高风险的流动，如暗网市场，高风险交换，勒索”财政部称。通过制裁为勒索软件团伙提供物质反对的加密货币交易所，美国心愿耗尽他们的资金并毁坏他们的经营。财政部补充说：“像Chatex这样无原则的虚构货币交易对勒索软件流动的盈利能力至关重要，尤其是通过洗钱和为犯罪分子兑现收益。财政部将持续应用所有可用的势力来毁坏歹意网络行为者，阻止不义之财，并阻止对美国人民采取更多口头。” 新闻来源： https://www.bleepingcomputer.... 欧洲刑警组织发表拘捕与REvil、GandCrab勒索软件无关的7人欧洲刑警组织周一发表，多个国家的执法机构共拘捕了7名涉嫌与REvil和GandCrab勒索软件口头无关的人。拘捕口头自2月以来始终在进行——三名嫌疑人在韩国被捕，一名在科威特，两名在罗马尼亚，一名在一个未具名的欧洲国家。据信，其中五名嫌疑人参加了利用REvil（又名Sodinokibi）勒索软件的网络攻击，而另外两人则与GandCrab攻打无关。最近的拘捕口头是在11月4日进行的，他们的指标是位于罗马尼亚和科威特的三人。在这个未具名的欧洲国家被捕的人可能是上个月在波兰被捕的乌克兰国民Yaroslav Vasinskyi。据美国有线电视新闻网报道，美国已要求引渡Vasinskyi面临与应用REvil勒索软件无关的指控，包含针对IT公司Kaseya的攻打。预计司法部将于周一发表对Vasinskyi和俄罗斯国民Yevgeniy Polyanin的指控，后者依然在逃。预计司法部还将发表没收Polyanin收到的600万美元勒索软件付款。值得注意的是，2019年呈现的REvil被形容为GandCrab的继任者。这些勒索软件家族已被用于针对几家大公司的攻打，其运营商要求领取数百万甚至数千万美元的赎金。最近产生的一系列攻打，包含对Kaseya和Colonial Pipeline的攻打，导致当局加大了打击勒索软件的力度，导致拘捕、网络犯罪分子发表敞开，以及执法部门中断经营。新闻来源： https://www.securityweek.com/... 安全漏洞威逼Babuk勒索软件正在利用ProxyShell破绽据Cisco Talos的平安钻研人员称，最近察看到的Babuk勒索软件流动针对的是Microsoft Exchange Server中的ProxyShell破绽。钻研人员发现有迹象表明攻击者正在利用China Chopper web shell进行初始入侵，而后将其用于部署Babuk。这些问题被追踪为CVE-2021-34473、CVE-2021-34523和CVE-2021-31207，在4月和5月失去解决，技术细节在8月公开。未经身份验证的攻击者能够将谬误链接到任意代码执行。过来几个月来，利用平安谬误的攻打始终在继续，思科的钻研人员示意，自2021年7月以来始终沉闷的Tortilla威逼攻击者已开始针对Exchange Server破绽进行攻打。 ...

关于爬虫:安卓逆向-03-jadx-的安装

Jadx是一个收费的反编译工具。咱们日常java文件的class文件的过程，就是一个编译的过程。而反编译，就是从class文件到java文件的过程。下载链接： https://github.com/skylot/jad...下载后解压在bin文件夹中有如下四个文件点击jadx-gui.bat 即可关上应用。界面如下。间接将apk拖入到左侧，即可反编译该apk。用编辑器关上 jadx-gui.bat ，36行中，配置了反编译的内存调配。前期内存不足，能够批改这个地位。最初能够将bin文件夹退出到环境变量中。

关于爬虫:安卓逆向-02-手机链接电脑

配置adb环境在装置完SDK 后，将SDK 下的 platform-tools 退出到环境变量后，能够关上CMD 。输出adb version 查看adb 版本呈现如下，即示意adb装置实现。因为在platform-tools 中存在上面两个文件配置手机1 手机关上开发者模式在设置 -> 零碎 -> 对于手机 -> 版本号间断点击五次版本号即可使pixel进入开发者模式2 此时在设置 -> 零碎 ->开发者模式中关上USB调试.3 手机用usb线链接电脑,手机会提醒是否容许接入电脑。抉择容许即可。4 此时在cmd 中 adb shell 。呈现如下，示意手机和电脑正确链接了异常情况CMD中输出adb shell命令，提醒：device unauthorized 能够采取的措施： 1、断开手机与电脑的连贯 2、CMD顺次输出： adb kill-serveradb start-server3、再次应用数据线连贯电脑，是否呈现USB调试受权窗口 4、CDM窗口输出：echo%ANDROID_SDK_HOME% 查看门路是否正确 5、CDM窗口输出 “where adb” 查看adb.exe的门路是否正确，abd.exe的正确门路应为sdk/platform-tools

关于爬虫:安卓逆向-01-AndroidStudio的安装配置

装置下载链接： https://developer.android.com... 下载win版本，间接点击绿色局部，其余选项，点击如下 win平台的装置更举荐安装包的装置形式下载后间接装置，中途会提醒下图这个，抉择cancel 。抉择装置形式上面选项为自定义装置jre默认装置在装置目录下SDK装置门路,尽量抉择在AndroidStudio同级目录之后失常next即可。并将SDK下的platform-tools 退出到零碎环境变量中装置好之后，默认会呈现如下界面，抉择Create NewProject (创立新工程)默认抉择 Empty Activity 模板即可。点击Finish后，会关上我的项目。如同idea一样。AndroidStudio 在装置后首次关上，会主动下载gradle。在点击底部build 局部即可看到。下载安装实现后如下 SDK的治理装置在File -> setting 中搜寻 SDK 抉择本人用到的装置版本NDK 是so层开发会用到的。 CMake 用于NDK的编译点击apply 抉择accept 点击Next而后开始下载安装抉择本人手机而后点击运行会将代码编译成app，而后装置在手机中。

关于爬虫:如何调用淘宝天猫详情API获取商品数据

背景在很多行业，比方商品采集、登载、数据分析行业都须要用到相干的商品接口，然而官网个别又没有凋谢这些接口，怎么办？解决方案js逆向爬虫倒是很简略，然而基本扛不住大量调用，不稳固，目前支流的计划都是逆向APP获取数据，然而这个不是个别人又能力去做的，加上淘宝变动频繁，防爬越来越严，技术难度和老本也越来越大，没有能力的也能够找第三方api提供商参考示例{ "code": 200, "msg": "success", "data": { "item_id": 638424990701, "title": "东成电锤电镐电钻多功能大功率冲击钻工业混凝土家用电动工具电捶", "category_id": "50006222", "root_category_id": "50020485", "currency": "CNY", "product_props": [ { "根本信息": [ { "品牌": "东成" }, { "型号": "DZC1100-28" }, { "产地": "中国大陆" }, { "电源形式": "交流电" }, { "色彩分类": "【旗舰款带离合】【1100W双用】规范套餐【旗舰款带离合】【1100W双用】钻孔套餐【旗舰款带离合】【1100W双用】开槽套餐【旗舰款带离合】【1100W双用】穿墙套餐【业余款】【750W单用】规范套餐【业余款】【750W单用】钻孔套餐【业余款】【750W单用】穿墙套餐【工业款】【750W双用】规范套餐【工业款】【750W双用】钻孔套餐【工业款】【750W双用】开槽套餐【工业款】【750W双用】穿墙套餐" }, { "电压": "220V" }, { "调速": "无" }, { "夹头类型": "四坑" }, { "工作形式": "锤钻" }, { "操作形式": "手持式" }, { "有无正反转向": "无" } ] } ], "main_imgs": [ "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN01vheroL2G9gbm0YMdZ_!!3319188973-0-lubanu-s.jpg", "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/3319188973/O1CN01d3LTRL2G9gYbRsbw3_!!3319188973.jpg", "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN011nE97a2G9gYZZGEUw_!!3319188973.jpg", "https://img.alicdn.com/imgextra/i1/3319188973/O1CN01VxPWbD2G9gYhtl6MN_!!3319188973.jpg", "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN01eAngGy2G9gaEocUIi_!!3319188973.jpg" ], "video_url": "https://cloud.video.taobao.com/play/u/3319188973/p/2/e/6/t/1/300168437152.mp4", "comment_count": "4448", "shop_info": { "shop_name": "东成电动工具旗舰店", "shop_id": "345147752", "shop_url": "//shop.m.taobao.com/shop/shop_index.htm?user_id=3319188973&item_id=638424990701", "shop_rate": [ { "title": "宝贝形容", "type": "desc", "score": "4.8 " }, { "title": "卖家服务", "type": "serv", "score": "4.8 " }, { "title": "物流服务", "type": "post", "score": "4.8 " } ], "good_rate_percentage": "100.00%", "followers": "21.3万", "is_tmall": true, "is_gold_seller": false, "shop_logo": "//img.alicdn.com/imgextra//b0/00/TB1Qr_JFruWBuNjSszgSuv8jVXa.jpg", "shop_start_time": "2017-06-05 17:33:27", "seller_id": "3319188973", "wangwang": "https://amos.alicdn.com/getcid.aw?groupid=0&s=1&cob2Un&charset=utf-8&uid=%E4%B8%9C%E6%88%90%E7%94%B5%E5%8A%A8%E5%B7%A5%E5%85%B7%E6%97%97%E8%88%B0%E5%BA%97&site=cntaobao&aBItN0" }, "delivery_info": { "area_from": [ "江苏省", "南通市" ], "area_id": "442000", "postage": "0" }, "sku_props": [ { "prop_name": "色彩分类", "pid": "1627207", "values": [ { "name": "【旗舰款带离合】【1100W双用】规范套餐", "vid": "3232478", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i1/3319188973/O1CN01aQcIFs2G9gbsLGrmq_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【旗舰款带离合】【1100W双用】钻孔套餐", "vid": "3232479", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN01WmZnFj2G9gbsLJLdy_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【旗舰款带离合】【1100W双用】开槽套餐", "vid": "5167321", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3319188973/O1CN01wZDwQM2G9gbv5NkTt_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【旗舰款带离合】【1100W双用】穿墙套餐", "vid": "28340", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3319188973/O1CN01Ih42KZ2G9gbv5N958_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【业余款】【750W单用】规范套餐", "vid": "3232480", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/3319188973/O1CN01vxzuCz2G9gbqnU1Rw_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【业余款】【750W单用】钻孔套餐", "vid": "4266701", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN01lVTzLW2G9gbv7RiGx_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【业余款】【750W单用】穿墙套餐", "vid": "3594022", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3319188973/O1CN01ElKG7D2G9gc3Ai4TT_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【工业款】【750W双用】规范套餐", "vid": "80882", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3319188973/O1CN01AUi56R2G9gbm5MqBf_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【工业款】【750W双用】钻孔套餐", "vid": "28320", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/3319188973/O1CN01tVdlrA2G9gbzbg7A3_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【工业款】【750W双用】开槽套餐", "vid": "28334", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/3319188973/O1CN01cd5Wal2G9gbzbh7ZZ_!!3319188973.jpg" }, { "name": "【工业款】【750W双用】穿墙套餐", "vid": "5483105", "imageUrl": "https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3319188973/O1CN01L0OU9W2G9gc2RcSRQ_!!3319188973.jpg" } ] } ], "skus": [ { "skuid": "4925063223553", "sale_price": "538", "stock": "1175", "props_ids": "1627207:3232478" }, { "skuid": "4925063223554", "sale_price": "558", "stock": "620", "props_ids": "1627207:3232479" }, { "skuid": "4925063223558", "sale_price": "578", "stock": "559", "props_ids": "1627207:5167321" }, { "skuid": "4925063223552", "sale_price": "578", "stock": "109", "props_ids": "1627207:28340" }, { "skuid": "4925063223555", "sale_price": "378", "stock": "1209", "props_ids": "1627207:3232480" }, { "skuid": "4925063223557", "sale_price": "398", "stock": "492", "props_ids": "1627207:4266701" }, { "skuid": "4925063223556", "sale_price": "408", "stock": "213", "props_ids": "1627207:3594022" }, { "skuid": "4925063223560", "sale_price": "438", "stock": "1143", "props_ids": "1627207:80882" }, { "skuid": "4925063223550", "sale_price": "488", "stock": "512", "props_ids": "1627207:28320" }, { "skuid": "4925063223551", "sale_price": "508", "stock": "529", "props_ids": "1627207:28334" }, { "skuid": "4925063223559", "sale_price": "508", "stock": "178", "props_ids": "1627207:5483105" } ] }}

关于爬虫:爬虫系列数据采集

在上一期，次要解说了：连贯网站与解析 HTML 上一期只是一个简略的例子，获取了网站的一小部分内容，本期开始解说须要获取网站的所有文章列表。在开始以前，还是要揭示大家：在网络爬虫的时候，你必须十分审慎地思考须要耗费多少网络流量，还要尽力思考能不能让采集指标的服务器负载更低一点。本次示例采集The ScrapingBee Blog博客的文章。在做数据采集以前，对网站经行剖析，看看代码构造。须要采集的局部是一个个的小 card 组成，截图如下：获取所有卡片的父标签之后，循环单个卡片的内容：单个卡片的内容，就是咱们须要的内容，整顿完思路之后，开始实现代码：首先咱们还是复用上一期网站连贯的代码： def __init__(self): self._target_url = 'https://www.scrapingbee.com/blog/' self._init_connection = connection_util.ProcessConnection()以上代码定义了一个被采集的网址，同时复用上一期的网站连贯代码。 # 连贯指标网站，获取内容 get_content = self._init_connection.init_connection(self._target_url)连贯到下面定义的指标网站，并获取网站的内容。 if get_content: parent = get_content.findAll("section", {"class": "section-sm"})[0] get_row = parent.findAll("div", {"class": "col-lg-12 mb-5 mb-lg-0"})[0]如果存在内容，对网站内容的标签经行查找，以上是获取所有 card 的父标签，获取具体网站构造能够本人查看网站的残缺内容。 get_child_item = get_row.findAll("div", {"class": "col-md-4 mb-4"})获取所有小卡片。 for item in get_child_item: # 获取题目文字 get_title = item.find("a", {"class": "h5 d-block mb-3 post-title"}).get_text() # 获取公布工夫 get_release_date = item.find("div", {"class": "mb-3 mt-2"}).findAll("span")[1].get_text() # 获取文章形容 get_description = item.find("p", {"class": "card-text post-description"}).get_text()之后对获取的小卡片经行遍历，获取每个卡片的文章的题目，公布工夫，文章形容。 ...

关于爬虫:Python爬虫教程五

一、综合训练-爬取91看剧视频 1.找到想要爬取的视频地位关上哲仁王后第一集视频，关上页面源代码，可看到视频m3u8链接。应用开发者工具能够看到其m3u8文件内容 2.获取视频页面源代码。 3.应用re解析从页面源代码中提取m3u8链接。 4.下载m3u8文件 5.解析m3u8文件。二、selenium概念介绍 Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试间接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。咱们要应用Selenium进行一些网页中的操作，还须要下载浏览器驱动。Chrome驱动下载地址http://npm.taobao.org/mirrors...。抉择与以后应用的Chrome版本雷同版本，若没有雷同的版本号，则抉择最靠近的上一版本。将下载的驱动解压后保留在python解释器所在的文件夹中。测试驱动是否可用，应用selenium启动浏览器。三、Selenium的操作及爬取拉钩信息。 1.关上拉勾网。 2.找到某个元素点击，这里以全国为例，复制其xpath地址。 3.找到输入框，输出python，回车进行搜寻，须要导入Keys。 4.查找所要数据的地位，进行提取。（1）找到所有存放数据的<li>。（2）找到每条想要元素地位取得其xpath。（3）进行数据提取。 5．窗口间切换，获取新窗口中内容。敞开子页面，回到主页面视角。 6.解决下拉菜单，实战爬取艺恩数据的年度票房信息。 7.应用超级鹰解决超级鹰登录验证码（1）实现注册登录，在用户核心查看软件ID，新注册账号需本人生成一个软件ID （2）下载示例代码，在开发文档中抉择对应语言，我这里选python。（3）将代码及示例图片复制到所建我的项目中进行测试。（4）应用超级鹰解决超级鹰登录验证码。

关于爬虫:爬虫系列爬虫所带来的道德风险与法律责任

应用网络爬虫做数据采集也应该有所不为。国内外对于网络数据保护的法律法规都在一直的制订与欠缺中，这篇文章次要从道德风险和法律责任两方面来剖析爬虫做数据采集所带来的问题。道德层面：网络爬虫如果不严格控制网络采集的速度，会对被采集网站服务器造成很重的累赘。歹意耗费他人网站的服务器资源，甚至是拖垮他人网站是一件不道德的事件。我作为一个站长，也常常受到爬虫的无节制抓取，上面分享我本人的案例：在2018年11月5日左右，网站受到了大量爬虫疯狂抓取，当天下午，服务器告警频发，首先是 CPU 100%，之后是网络跑满。之后我对爬虫 IP 退出防火墙才最终将资源利用率降下来，14:50 之后能够看到资源利用率曾经降下来了。这里 CPU 利用率达到100%，用户拜访网站的体现就是：访问速度十分迟缓，常常刷不进去。这里是我作为一个站长分享本人被爬虫抓取的经验，心愿爬虫开发者多站在他人的角度思考问题。下面说完了道德方面的问题，上面咱们再来看看法律方面的责任。法律层面：涉嫌不正当竞争：咪咕音乐公司以阿里音乐公司利用互联网爬虫技术施行“盗链”等不正当竞争形式侵害其合法权益为由提起诉讼 https://wenshu.court.gov.cn/w... 著述版权问题：未经版权方确认，利用爬虫抓取版权方作品 https://wenshu.court.gov.cn/w... 非法收集公民个人信息：非法获取公民个人信息 https://wenshu.court.gov.cn/w... 非法获取计算机信息零碎数据：侵入计算机信息零碎，获取计算机系统内存储的大量数据 https://wenshu.court.gov.cn/w... 毁坏计算机系统：利用爬虫毁坏计算机系统 https://wenshu.court.gov.cn/w... 以上整顿了利用爬虫所触犯的法律法规，具体案例就不开展了，能够点击链接理解具体案情。以上整顿了爬虫可能触犯的法律，上面看看 robots.txt 协定对爬虫的束缚：从法理上来说，网站的服务协定和 robots.txt 是很乏味的。如果一个网站容许公众拜访接入，那么网站管理员对软件能够接入什么和不能够接入什么的限度是不合理的。如果网站管理员对“你用浏览器拜访没有问题，然而你用本人写的程序拜访它就不行”，这就不太靠谱了。如果你理解搜索引擎优化（SEO）或搜索引擎技术，那么你可能据说过 robots.txt 文件。如果你想在任何大型网站上找到 robots.txt 文件，能够在网站根目录 https://www.pdflibr.com/robot... 找到。 robots.txt 文件是在 1994 年呈现的，那时搜索引擎技术刚刚衰亡。从整个互联网寻找资源的搜索引擎，像 Alta Vista 和 DogPile，开始和那些把网站依照主题进行分类的门户网站公司竞争强烈，比方像 Yahoo! 这样的门户网站。互联网搜寻规模的增长不仅阐明网络爬虫数量的增长，而且也体现了网络爬虫收集信息的能力在一直变动。尽管咱们明天认为这种能力是非常平时的，然而当本人网站文件机构深处暗藏的信息变成搜寻引引擎首页上能够检索的内容时，有些管理员还是十分震惊。于是，robots.txt 文件，也被称为机器人排除规范（Robots Exclusion Standard）,应运而生。 robots.txt 的语法没有规范格局。他是一种业内习用的做法，然而没有人能够阻止他人创立本人版本的 robots.txt 文件（并不是说如果它不合乎支流规范，机器人就能够不恪守）。它是一种被企业宽泛认可的习惯，次要是这么做很间接，而且企业也没有能源去倒退本人的版本，或者去尝试去改良它。robots.txt 文件并不是一个强制性束缚。他只是说“请不要抓取网站这些内容”。有很多网络爬虫库都反对 robots.txt 文件（尽管这些默认设置很容易批改）。另外，依照 robots.txt 文件采集信息比间接采集信息麻烦得多（毕竟，你须要采集、剖析，并在代码逻辑中解决页面内容）。机器人排除规范得语法很间接。和 Python 语言一样，正文都是用 # 号，用换行结尾，能够用在文件的任意地位。文件第一行非正文内容是 User-agent:，注明具体那些机器人须要遵守规则。前面是一组 Allow: 或 Disallow:，决定是否容许机器人拜访网站该局部内容。星号（*）是通配符，能够用于 User-agent:，也能够用于 URL 链接中。 ...

关于爬虫:如何通过-UserAgent-识别百度蜘蛛

如果有大量的百度蜘蛛抓取网站就须要留神了：有可能是其余爬虫伪造百度蜘蛛歹意抓取网站。如果遇到这种状况，这时候就须要查看日志来确定是不是真正的百度蜘蛛（baidu spider）。搜索引擎蜘蛛、用户拜访、爬虫等拜访都会留下 User-Agent。咱们能够通过 User-Agent 大略判断是不是百度蜘蛛（baidu spider）。百度 User-Agent 次要有以下几个：百度 PC 蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +如果有大量的百度蜘蛛抓取网站就须要留神了：有可能是其余爬虫伪造百度蜘蛛歹意抓取网站。如果遇到这种状况，这时候就须要查看日志来确定是不是真正的百度蜘蛛（baidu spider）。搜索引擎蜘蛛、用户拜访、爬虫等拜访都会留下 User-Agent。咱们能够通过 User-Agent 大略判断是不是百度蜘蛛（baidu spider）。百度 User-Agent 次要有以下几个：百度 PC 蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; 如果有大量的百度蜘蛛抓取网站就须要留神了：有可能是其余爬虫伪造百度蜘蛛歹意抓取网站。如果遇到这种状况，这时候就须要查看日志来确定是不是真正的百度蜘蛛（baidu spider）。搜索引擎蜘蛛、用户拜访、爬虫等拜访都会留下 User-Agent。咱们能够通过 User-Agent 大略判断是不是百度蜘蛛（baidu spider）。百度 User-Agent 次要有以下几个：百度 PC 蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...）百度挪动蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (Linux;u;Android 4.2.2;zh-cn;) AppleWebKit/534.46 (KHTML,like Gecko) Version/5.1 Mobile Safari/10600.6.3 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)还有一个是 Baiduspider-render/2.0 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)这个 Baiduspider-render/2.0 次要是为了给搜寻用户更好的体验、对站点实现更好地索引和出现，百度搜寻须要拜访网站的 CSS、Javascript 和图片信息，以便更精准地了解页面内容，实现搜寻后果最优排名，百度搜寻会全面启用最新 User-Agent 来拜访站点的上述资源。Baiduspider-render/2.0 不同于 Baiduspider/2.0，Baiduspider-render/2.0 能够获取 Javascript 内容，实现动静渲染。还有其余的百度产品的 User-Agent:百度图片搜寻 User-Agent:Baiduspider-image+(+http://www.baidu.com/search/s...)百度视频搜寻 User-Agent:Baiduspider-video百度新闻搜寻 User-Agent:Baiduspider-news百度搜藏 User-Agent:Baiduspider-favo百度联盟 User-Agent:Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-cpro; +http://www.baidu.com/search/s...)商务搜寻 User-Agent:Baiduspider-ads以上总结了百度所有产品的 User-Agent，然而仅仅通过 User-Agent 辨认百度蜘蛛（baidu spider）是齐全不够的，因为 User-Agent 齐全能够被伪造。如何伪造 User-Agent 与如何通过 IP 辨认百度蜘蛛（baidu spider）我将在当前的文章中详述。参考资料：）百度挪动蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (Linux;u;Android 4.2.2;zh-cn;) AppleWebKit/534.46 (KHTML,like Gecko) Version/5.1 Mobile Safari/10600.6.3 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)还有一个是 Baiduspider-render/2.0 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)这个 Baiduspider-render/2.0 次要是为了给搜寻用户更好的体验、对站点实现更好地索引和出现，百度搜寻须要拜访网站的 CSS、Javascript 和图片信息，以便更精准地了解页面内容，实现搜寻后果最优排名，百度搜寻会全面启用最新 User-Agent 来拜访站点的上述资源。Baiduspider-render/2.0 不同于 Baiduspider/2.0，Baiduspider-render/2.0 能够获取 Javascript 内容，实现动静渲染。还有其余的百度产品的 User-Agent:百度图片搜寻 User-Agent:Baiduspider-image+(+http://www.baidu.com/search/s...)百度视频搜寻 User-Agent:Baiduspider-video百度新闻搜寻 User-Agent:Baiduspider-news百度搜藏 User-Agent:Baiduspider-favo百度联盟 User-Agent:Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-cpro; +http://www.baidu.com/search/s...)商务搜寻 User-Agent:Baiduspider-ads以上总结了百度所有产品的 User-Agent，然而仅仅通过 User-Agent 辨认百度蜘蛛（baidu spider）是齐全不够的，因为 User-Agent 齐全能够被伪造。如何伪造 User-Agent 与如何通过 IP 辨认百度蜘蛛（baidu spider）我将在当前的文章中详述。参考资料：）百度挪动蜘蛛 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (Linux;u;Android 4.2.2;zh-cn;) AppleWebKit/534.46 (KHTML,like Gecko) Version/5.1 Mobile Safari/10600.6.3 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)还有一个是 Baiduspider-render/2.0 User-Agent 是：Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/s...)这个 Baiduspider-render/2.0 次要是为了给搜寻用户更好的体验、对站点实现更好地索引和出现，百度搜寻须要拜访网站的 CSS、Javascript 和图片信息，以便更精准地了解页面内容，实现搜寻后果最优排名，百度搜寻会全面启用最新 User-Agent 来拜访站点的上述资源。Baiduspider-render/2.0 不同于 Baiduspider/2.0，Baiduspider-render/2.0 能够获取 Javascript 内容，实现动静渲染。还有其余的百度产品的 User-Agent:百度图片搜寻 User-Agent:Baiduspider-image+(+http://www.baidu.com/search/s...)百度视频搜寻 User-Agent:Baiduspider-video百度新闻搜寻 User-Agent:Baiduspider-news百度搜藏 User-Agent:Baiduspider-favo百度联盟 User-Agent:Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-cpro; +http://www.baidu.com/search/s...)商务搜寻 User-Agent:Baiduspider-ads以上总结了百度所有产品的 User-Agent，然而仅仅通过 User-Agent 辨认百度蜘蛛（baidu spider）是齐全不够的，因为 User-Agent 齐全能够被伪造。如何伪造 User-Agent 与如何通过 IP 辨认百度蜘蛛（baidu spider）我将在当前的文章中详述。参考资料：https://www.pdflibr.com/crawl...http://help.baidu.com/questio... ...

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能-挑战高薪网盘下载

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能挑战高薪什么是SpringBoot？SpringBoot是Spring开源阻止下的子项目，是Spring组件一站式解决打算，次要是简化了使用Spring的难度，简省了沉重的配置，提供了各种启动器，使开发者可能疾速上手。为什么要使用SpringBoot？疾速开发，疾速整合，配置简略，内嵌服务容器 SpringBoot有哪些有点?容易上手，提成开发效率，简略开发。开箱即用，简省繁琐配置提供了一系列大型项目的非业务性功能。例如:内嵌服务器、运行数据监控、运行状况查看、和内部优化配置等总结:编码简略、配置简略、部署简略、监控变简略SpringBoot核心注解是哪几个?启动类下面的@SpringBootApplication，它也是SpringBoot的核心注解，蕴含了以下3个注解 @SpringBootConfiguration:组合了@Configuration注解，实现配置文件的功能@EnableAutoConfiguration:打开主动配置的功能@ComponentScan：扫描组件SpringBoot Starter的工作原理在SpringBoot启动时由@SpringBootApplication注解会主动去maven去读取每个starter中的spring.factories文件，该文件外面配置了所有需要被创建的bean，并且进行主动拆卸把bean注入Spring content中去 SpringBoot2.x 与SpringBoot1.x有什么区别?配置变更JDK版本升级第三方类库升级响应式Spring编程反对Http/2反对配置属性绑定SprigBoot反对什么前端模板?thymeleaf、freemarker、jsp 开启SpringBoot个性有哪几种形式?集成Spring-boot-starter-parent我的项目导入Spring-boot-dependencies我的项目依赖SpringBoot实现热部署有哪几种形式?Spring loadedSpring-boot-devtoolsSpringBoot事物怎么使用?在SpringBoot启动类下面使用@EnableTransactionManagement 开启事物之后在service方法下面使用@TransactionalAysnc 异步调用方法在SpringBoot中使用异步调用是很简略，只需要在方法上使用@Async注解就可能实现方法的以部调用。需要开启@EnableAsync开启@Async才会失效。如何在SpringBoot 启动的时候运行一些特定的代码?可能实现接口ApplicationRunnher或者CommandLineRunner，而后在run方法执行特定操作，该类会在SpringBoot启动实现运行 SpringBoot 有哪几种读取配置的形式?SpringBoot可能通过@PropertySource，@Value，@Enviornment，@ConfigurationProperties注解来绑定变量。 SpringBoot的主动配置原理是什么？次要是SpringBoot的启动类上的核心注解@SpringBootApplication注解配置类，有了这个主配置类启动的时候就会为SpringBoot开启一个@EnableAutoConfiguration注解主动配置功能有了这个@EnableAutoConfiguration 的话就会从配置文件META_INF/Spring.factories加载可能用到的主动配置类去重，并将execulde和excludeName属性携带的类排除过滤，将满足条件的主动配置类返回SpringBoot可能使用哪几种形式来加载配置?propertiesYAML文件零碎环境变量命令行参数还有更多形式什么是YAML?YAML是一种可读的序列化语言，通常用于配置文件，与属性文件相比，YAML更加结构化，更少混淆。 YAML配置的劣势有哪些？配置有序简单明了相比properties配置文件，YAML还有一个缺点，不反对@PropertySource注解导入自定义的YAML配置SpringBoot是否可能使用XML配置?是可能的，然而SpringBoot 推荐采纳Java配置而且而非XML配置。 Springboot 核心配置文件是什么？bootstrap.properties 和application.properties的区别bootstrap由父ApplicationContext加载的，比application优先加载，配置的应用程序上下文的疏导阶段失效。一般来说在SpringCloud配置的时候会使用到这个文件application由ApplicationContext加载，用于SpringBoot我的项目的自动化配置SpringBoot多数据源拆分思路?先在properties 配置文件中配置两个数据源，创建分包mapper，使用@ConfigurationProperties读取propeties中的配置，使用@MapperScan注册到对应的mapper中去 SpringBoot多数据源事物如何治理？第一种形式是在service层的@TransactionManager中使用transactionManager指定datasourceConfig配置的事物第二种是使用ta-atomikos实现分布式事物治理保护SpringBoot利用的方法有哪些？生产种使用Https使用snyk查看依赖关系升级到最新版本启动CRSF 保护使用安全策略形式XSS攻打如何实现SpringBoot应用程序的安全性?使用spring-boot-starter-security依赖项，并且增加安全配置。配置类扩大WebSecurityConfigurerAdapter 并且覆盖比较Spring security和Shiro的优缺点？security是一个重量级框架，shiro是个轻量级框架security 配置繁琐，shiro简略security功能弱小 shiro功能简略SpringBoot种如何解决跨域问题?跨域可能在前端通过JSONP来解决，然而只能解决GET请求。SpringBoot可能通过实现WebMvcConfigurer接口而后重写addCorsMappings方法解决跨域问题。 SpringBoot中的监视器是什么？SpringBoot actuator是spring启动框架中的重要功能之一，SpringBoot监视器可帮助拜访生产环境的利用以后状态。如何监听SpringBoot微服务？SpringBoot提供监视器端点，以及监控各个微服务的度量，这些端点对于获取是否失常运行很有帮助。咱们将使用SpringBoot Actuator之上，它提供了一个webui 使咱们可监督多个应用程序的度量 SpringBoot我的项目如何性能优化？我的项目比较大就采纳@Compoment指定扫描包范畴在我的项目启动时设置JVM初始化内存和最大内存雷同 SpringBoot 微服务中如何实现session共享?使用Spring session+redis实现session共享 SpringBoot中的starter到底是什么？这份starter是基于spring来实现的，它提供一个自动化配置拆卸类。在这个配置中通过条件来决定一个配置是否失效。而后提供了一系列的默认配置，也可能开发者自定义配置什么是springboot 用来简化spring利用的初始搭建以及开发过程使用特定的形式来进行配置（properties或yml文件）创建独立的spring引用程序 main方法运行嵌入的Tomcat 无需部署war文件简化maven配置主动配置spring增加对应功能starter自动化配置 springboot罕用的starter有哪些 spring-boot-starter-web 嵌入tomcat和web开发需要servlet与jsp反对 spring-boot-starter-data-jpa 数据库反对 spring-boot-starter-data-redis redis数据库反对 spring-boot-starter-data-solr solr反对 mybatis-spring-boot-starter 第三方的mybatis集成starterspringboot主动配置的原理在spring程序main方法中增加@SpringBootApplication或者@EnableAutoConfiguration 会主动去maven中读取每个starter中的spring.factories文件该文件里配置了所有需要被创建spring容器中的beanspringboot读取配置文件的形式 ...

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能-挑战高薪

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能挑战高薪跟着网络的迅速倒退，万维网成为许多信息的载体，如何无效地提取并应用这些信息成为一个微小的挑战。查找引擎（Search Engine），例如传统的通用查找引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和攻略。可是，这些通用性查找引擎也存在着必然的局限性，如：（1）不同领域、不同布景的用户往往具备不同的检索目标和需要，通过查找引擎所回来的成绩包含许多用户不关怀的网页。（2）通用查找引擎的方针是尽可能大的网络覆盖率，无限的查找引擎服务器资源与有限的网络数据资源之间的对抗将进一步加深。（3）万维网数据形式的丰富和网络技能的一直倒退，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据许多呈现，通用查找引擎往往对这些信息含量密布且具备必然构造的数据无能为力，不能很好地发现和获取。网络爬虫网络爬虫（4）通用查找引擎大多供应根据关键字的检索，难以撑持根据语义信息提出的查问。为了解决上述问题，定向抓取相干网页资源的汇集爬虫应运而生。汇集爬虫是一个被动下载网页的程序，它根据既定的抓取方针，有筛选的访问万维网上的网页与相干的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫（general purpose web crawler）不同，汇集爬虫并不寻求大的覆盖，而将方针定为抓取与某一特定主题内容相干的网页，为面向主题的用户查问筹备数据资源。汇集爬虫作业原理以及要害技能概述网络爬虫是一个被动提取网页的程序，它为查找引擎从万维网上下载网页，是查找引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，一直从过后页面上抽取新的URL放入行列，直到称心体系的必然进行条件。汇集爬虫的作业流程较为简单，需要根据必然的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入期待抓取的URL行列。而后，它将根据必然的查找策略从行列中筛选下一步要抓取的网页URL，并反复上述过程，直到达到体系的某一条件时进行。别的，所有被爬虫抓取的网页将会被体系存贮，进行必然的分析、过滤，并建设索引，以便之后的查问和检索；对于汇集爬虫来说，这一过程所失去的分析成绩还可能对今后的抓取过程给出反馈和领导。相干于通用网络爬虫，汇集爬虫还需要解决三个首要问题：（1）对抓取方针的描述或界说；（2）对网页或数据的分析与过滤；（3）对URL的查找策略。面对的问题批改语音截止到 2007 年末，Internet 上网页数量超出 160 亿个，钻研表明挨近 30%的页面是反复的；动静页面的存在：客户端、服务器端脚本语言的应用使得指向雷同 Web 信息的 URL 数量呈指数级减少。上述特色使得网络爬虫面对必然的艰难，首要体现于 Web 信息的微小容量使得爬虫在给守时刻内只能下载多数网页。 Lawrence 和 Giles 的钻研表明没有哪个查找引擎能够索引超出 16%的Internet 上 Web 页面，即使能够提取全副页面，也没有称心的空间来存储。为提高爬行效率，爬虫需要在单位时刻内尽可能多的获取高质量页面，是它面对的难题之一。过后有五种表明页面品质高下的方法：Similarity（页面与爬行主题之间的相似度）、Backlink（页面在 Web 图中的入度巨细）、PageRank（指向它的所有页面均匀权值之和）、Forwardlink（页面在 Web 图中的出度巨细）、Location（页面的信息地位）；Parallel（并行性问题）。为了提高爬行速度，网络通常会驳回并行爬行的作业方法，随之引进了新的问题：重复性（并行运行的爬虫或爬行线程一起运行时减少了反复页面）、品质问题（并行运行时，每个爬虫或爬行线程只能获取局部页面，导致页面品质降落）、通信带宽价值（并行运行时，各个爬虫或爬行线程之间不可避免要进行一些通信）。并行运行时，网络爬虫通常选用三种方法：独立方法（各个爬虫独立爬行页面，互不通信）、动态分配方法（由一个核心谐和器动静谐和调配 URL 给各个爬虫）、动态调配方法（URL 事先划分给各个爬虫）。分类批改语音网络爬虫按照体系结构和实现技能，大抵能够分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、汇集网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。实际的网络爬虫体系通常是几种爬虫技能相结合实现的。通用网络爬虫通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 裁减到整个 Web，首要为门户站点查找引擎和大型 Web 服务供应商收集数据。因为商业起因，它们的技能细节很少公布出来。这类网络爬虫的爬行范畴和数量微小，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的秩序要求绝对较低，一起因为待改写的页面太多，通常选用并行作业方法，但需要较长时刻才能改写一次页面。尽管存在必然毛病，通用网络爬虫实用于为查找引擎查找宽泛的主题，有较强的应用价值。通用网络爬虫的构造大抵能够分为页面爬行模块、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 行列、初始 URL 汇合几个局部。为提高作业效率，通用网络爬虫会驳回必然的爬行策略。罕用的爬行策略有：深度优先策略、广度优先策略。（1）深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的秩序，顺次访问下一级网页链接，直到不能再深刻进行。爬虫在完结一个爬行分支后回来到上一链接节点进一步查找其它链接。当所有链接遍历完后，爬行使命结束。这种策略比拟适宜笔挺查找或站内查找，但爬行页面内容档次较深的站点时会造成资源的微小糟践。（2）广度优先策略：此策略按照网页内容目录档次深浅来爬行页面，处于较浅目录档次的页面首先被爬行。当同一档次中的页面爬行结束后，爬虫再深刻下一层继续爬行。这种策略能够无效操控页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无奈结束爬行的问题，实现不便，无需存储许多核心节点，不足之处在于需较长时刻才能爬行到目录档次较深的页面。汇集网络爬虫汇集网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指筛选性地爬行那些与事后界说好的主题相干页面的网络爬虫。和通用网络爬虫比拟，汇集爬虫只需要爬行与主题相干的页面，极大地节俭了硬件和网络资源，保留的页面也因为数量少而更新快，还能够很好地称心一些特定人群对特定领域信息的需要。汇集网络爬虫和通用网络爬虫比拟，减少了链接点评模块以及内容点评模块。汇集爬虫爬行策略实现的要害是点评页面内容和链接的重要性，不同的方法核算出的重要性不同，由此导致链接的访问秩序也不同。（1）根据内容点评的爬行策略：DeBra将文本相似度的核算方法引进到网络爬虫中，提出了 Fish Search 算法，它将用户输出的查问词作为主题，包含查问词的页面被视为与主题相干，其局限性在于无奈点评页面与主题相关度的高下。 Herseovic对 Fish Search 算法进行了改良，提出了 Sharksearch 算法，应用空间向量模型核算页面与主题的相关度巨细。（2）根据链接构造点评的爬行策略：Web 页面作为一种半结构化文档，包含许多构造信息，可用来点评链接重要性。 PageRank 算法开始用于查找引擎信息检索中对查问成绩进行排序，也可用于点评链接重要性，具体做法便是每次筛选 PageRank 值较大页面中的链接来访问。另一个应用 Web构造点评链接价值的方法是 HITS 方法，它通过核算每个已访问页面的 Authority 权重和 Hub 权重，并以此决定链接的访问秩序。（3）根据加强学习的爬行策略：Rennie 和 McCallum 将加强学习引进汇集爬虫，应用贝叶斯分类器，根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，为每个链接核算出重要性，从而决定链接的访问秩序。（4）根据语境图的爬行策略：Diligenti 等人提出了一种通过建设语境图（Context Graphs）学习网页之间的相关度，训练一个机器学习体系，通过该体系可核算过后页面到相干 Web 页面的距离，距离越近的页面中的链接优先访问。印度理工大学（IIT）和 IBM 钻研核心的钻研人员开发了一个典型的汇集网络爬虫。该爬虫对主题的界说既不是选用关键词也不是加权矢量，而是一组具备雷同主题的网页。它包含两个重要模块：一个是分类器，用来核算所爬行的页面与主题的相关度，确认是否与主题相干；另一个是净化器，用来辨认通过较少链接连贯到许多相干页面的核心页面。增量式网络爬虫增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是指对已下载网页驳回增量式更新和只爬行新产生的或者曾经产生扭转网页的爬虫，它能够在必然水平上保障所爬行的页面是尽可能新的页面。和周期性爬行和改写页面的网络爬虫比拟，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或产生更新的页面，并不从头下载没有产生扭转的页面，可无效缩小数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时刻和空间上的耗费，可是减少了爬行算法的复杂度和实现难度。增量式网络爬虫的体系结构[包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行 URL 集以及本地页面URL 集]。增量式爬虫有两个方针：放弃本地页面会集存储的页面为最新页面和提高本地页面会集页面的品质。为实现第一个方针，增量式爬虫需要通过从头访问网页来更新本地页面会集页面内容，罕用的方法有：（1）对立更新法：爬虫以雷同的频率访问所有网页，不思考网页的改变频率；（2）个别更新法：爬虫根据个别网页的改变频率来从头访问各页面；（3）根据分类的更新法：爬虫根据网页改变频率将其分为更新较快网页子集和更新较慢网页子集两类，而后以不同的频率访问这两类网页。为实现第二个方针，增量式爬虫需要对网页的重要性排序，罕用的策略有：广度优先策略、PageRank 优先策略等。IBM 开发的 WebFountain是一个功能强大的增量式网络爬虫，它选用一个优化模型操控爬行过程，并没有对页面扭转过程做任何统计假设，而是选用一种自适应的方法根据先前爬行周期里爬行成绩和网页实际扭转速度对页面更新频率进行调整。北京大学的天网增量爬行体系旨在爬行国内 Web，将网页分为扭转网页和新网页两类，分离选用不同爬行策略。为缓解对许多网页扭转历史保护导致的性能瓶颈，它根据网页扭转时刻局部性法则，在短时期内间接爬行屡次扭转的网页，为尽快获取新网页，它应用索引型网页跟踪新呈现网页。Deep Web 爬虫Web 页面按存在方法能够分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。表层网页是指传统查找引擎能够索引的页面，以超链接能够达到的动态网页为主形成的 Web 页面。Deep Web 是那些大部分内容不能通过动态链接获取的、暗藏在查找表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的 Web 页面。例如那些用户注册后内容才可见的网页就归于 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web 中可拜访信息容量是 Surface Web 的几百倍，是互联网上最大、倒退最快的新型信息资源。Deep Web 爬虫体系结构包含六个基本功能模块（爬行操控器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS 操控器）和两个爬虫外部数据结构（URL 列表、LVS 表）。其间 LVS（Label Value Set）表明标签/数值汇合，用来表明填充表单的数据源。Deep Web 爬虫爬行过程中最重要局部便是表单填写，包含两种类型：（1）根据领域常识的表单填写：此方法个别会放弃一个本体库，通过语义分析来选取合适的关键词填写表单。 Yiyao Lu等人提出一种获取 Form 表单信息的多注解方法，将数据表单按语义调配到各个组中，对每组从多方面注解，联合各种注解成绩来猜想一个最终的注解标签；郑冬冬等人应用一个预界说的领域本体常识库来辨认 Deep Web 页面内容，一起应用一些来自 Web 站点导航模式来辨认被动填写表单时所需进行的门路导航。（2）根据网页构造分析的表单填写：此方法个别无领域常识或仅有无限的领域常识，将网页表单表明成 DOM 树，从中提取表单各字段值。 Desouky 等人提出一种 LEHW 方法，该方法将 HTML 网页表明为DOM 树形式，将表单辨别为单特点表单和多特点表单，分离进行解决；孙彬等人提出一种根据 XQuery 的查找体系，它能够模拟表单和特地页面标记切换，把网页关键字切换信息描述为三元组单元，按照必然规矩排除有效表单，将 Web 文档构造成 DOM 树，应用 XQuery 将文字特点映射到表单字段。Raghavan 等人提出的 HIWE 体系中，爬行管理器负责管理整个爬行过程，分析下载的页面，将包含表单的页面提交表单处理器解决，表单处理器先从页面中提取表单，从事后筹备好的数据会集筛选数据被动填充并提交表单，由爬行操控器下载相应的成绩页面。 ...

关于爬虫:python爬虫-Day-9

XPath 案例补充+Beauitful Soup入门XPath 案例补充1. index 的应用 from lxml import etreeimport csvhtml = """<html> <head> <title>测试</title> </head> <body> <li class="item-0">first item</li> <li class="item-1">second item</li> <li class="item-inactive">third item</li> <li class="item-1">fourth item</li> <div> <li class="item-0">fifth item</li> </div> <span> <li class="item-0">sixth item</li> <div> <li class="item-0">eighth item</li> </div> </span> </body></html>"""tree = etree.HTML(html)# [m:n] 左闭右开texts = tree.xpath('//li/text()')[:3]cs = tree.xpath('//li/@class')[:3]# print(texts) # ['first item', 'second item', 'third item']# print(cs) # ['item-0', 'item-1', 'item-inactive']# 定义一个列表用来寄存所有数据lst_data = []for c in cs: # 定义一个字典用来寄存一条数据 d ={} # print(c) lst_index = cs.index(c) # 取得c所对应的索引 # print(lst_index) # print(texts[lst_index]) # cs中c所对应的texts值 d['class'] = c d['text'] = texts[lst_index] # print(d) lst_data.append(d)print(lst_data) # [{'class': 'item-0', 'text': 'first item'}, {'class': 'item-1', 'text': 'second item'}, {'class': 'item-inactive', 'text': 'third item'}]# 保留数据header = ['class', 'text']with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: w = csv.DictWriter(f, header) w.writeheader() w.writerows(lst_data)2. 豆瓣 TOP250 爬取（1）指标：练习XPath的应用（2）步骤：a. 发送申请获取响应失去html文件 --> b. 解析数据取得所需数据寄存字典列表z中 --> c. 保留数据于csv文件中（3）须要用到的工具：requests lxml csv（4）进行翻页解决（？） ...

关于爬虫:python爬虫-Day-8

XPath基础知识1.定义XPath即为XML门路语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某局部地位的语言，即在树状构造中寻找节点（元素或属性）进行导航寻找数据。2.目标用于数据解析，前提是网页构造比拟清晰3.html、xml、lxml（1）html是指一种超文本标记语言（2）xml 是指一种可扩大标记语言 html是xml的一个子集（3）lxml是指python的一个第三方库，它蕴含了将html文本转成xml对象，和对对象执行xpath的性能 XPath入门1.步骤（1）导入库 from lxml import etree（2）发送申请获取相应失去网页源代码（html）（3）tree = etree.HTL(html) 失去对象（4）tree.xpath('/') 寻找门路2.XPath-helper工具只是一个辅助工具用于验证数据的门路是否正确（1）先解压到xpath-helper文件夹上面（2）关上谷歌浏览器：点击右上角三个点-->更多工具-->扩大程序-->留神开发者模式得关上（按钮朝右）-->加载已解压扩大程序-->抉择xpath-helper文件夹-->重启（3）关上快捷键：ctrl+shift+x 代码(1) 代码XPath_1 from lxml import etreehtml = """<html> <head> <title>测试</title> </head> <body> <li class="item-0">first item</li> <li class="item-1">second item</li> <li class="item-inactive">third item</li> <li class="item-1">fourth item</li> <div> <li class="item-0">fifth item</li> </div> <span> <li class="item-0">sixth item</li> <div> <li class="item-0">eighth item</li> </div> </span> </body></html>"""tree = etree.HTML(html)result = tree.xpath('/html') # /示意层级关系第一个/示意根节点print(result) # [<Element html at 0x173ca61f140>]result2 = tree.xpath('/html/head/title/text()') # text()示意获取文本print(result2)li_lst1 = tree.xpath('/html/body/li/text()')print(li_lst1) # 只能取得前四个 ['first item', 'second item', 'third item', 'fourth item']li_lst2 = tree.xpath('/html/body/div/li/text()')print(li_lst2) # 只能取得第五个 ['fifth item']li_lst3 = tree.xpath('/html/body/span/li/text()')print(li_lst3) # 只能取得第六个 ['sixth item']li_lst4 = tree.xpath('/html/body/span/div/li/text()')print(li_lst4) # 只能取得第八个 ['eighth item']# / 间接子节点 // 获取所有的子孙节点li_lst = tree.xpath('/html/body//li/text()')print(li_lst) # 能够获取全副的 ['first item', 'second item', 'third item', 'fourth item', 'fifth item', 'sixth item', 'eighth item']# * 通配符li_lst5 = tree.xpath('/html/body/*/li/text()')print(li_lst5) # 只能获取第五个和第六个 ['fifth item', 'sixth item'] 相当于/html/body/div/li和/html/body/span/li(2) 代码XPath_2 ...

关于爬虫:好用的高匿代理IP有什么特点

晓得代理IP的人越来越多了，不论是单纯的换IP，还是进行大量的数据采集，都会须要代理IP这个工具。那怎么样能力在泛滥的代理IP平台上找到好用的呢，咱们首先要理解好用的高匿代理IP所需的特点高匿代理不仅仅是用随机IP代替用户本人的IP，更是暗藏代理信息。指标访问者不会意识到用户是通过代理IP拜访的，通明代理和一般匿名代理都做不到。应用更平安。因为高匿代理IP能够暗藏用户的IP和信息，指标拜访对象不会有任何感知，所以高匿代理IP的益处也很显著，用户应用起来更加释怀。代理云代理IP有共享IP池和独享IP池，适宜多种业务需要。共享IP池：高匿动静IP，高带宽高并发，时效5-10分钟，全国节点，不限设施数量，反对http https sk5三大协定，同业务隔离策略，实用各种爬虫需要场景。独享IP池：定制公有专用IP池，可自定义池内IP地理位置、IP时效。独享带宽，不限度白名单，海量并发。后盾数据中心具体30日IP应用数量、API调用数量、连贯数量统计，实时全国节点散布数量统计。 1对1 服务体系，专人对接帮助，售前售后运维，24小时在线有想要测试的小伙伴，能够私信我哦

关于爬虫:python爬虫-Day-7

正则表达式下地位匹配和非贪心匹配地位匹配有时候须要对呈现的地位有要求，比方结尾、结尾、单词等表达式匹配^在字符串开始的中央匹配，符号自身不匹配任何字符$在字符串完结的中央匹配，符号自身不匹配任何字符\b匹配一个单词边界，也就是单词和空格之间的地位，符号自身不匹配任何字符\B匹配非单词边界，即左右两边都是\w范畴或者左右两边都不是\w范畴时的字符缝隙非贪心匹配1.贪心匹配--定义在反复匹配时，正则表达式默认总是尽可能多的匹配，这被称为贪心匹配2.非贪心匹配--定义匹配尽可能少的字符 (应用?) re模块罕用办法办法形容返回值compile依据蕴含正则表达式的字符串创立模式对象re对象search在字符串中查找第一个匹配的对象或者Nonematch在字符串的开始处匹配模式在字符串结尾匹配到的对此昂或者Nonesplit依据模式的匹配项来宰割字符串宰割后的字符串列表findall列出字符串中模式的所有匹配项所有匹配到的字符串列表sub将字符串所有的pat匹配项用repl替换实现替换后的新字符串flag匹配模式默认状况下 flags=0 匹配模式形容re.AASCII字符模式re.I使匹配对大小写不敏感，也就是不辨别大小写的模式re.L做本地化辨认（locale-aware）匹配re.M多行匹配，影响^和$re.S使.这个通配符可能匹配包含换行在内的所有字符，针对多行匹配re.U依据Unicode字符集解析字符。这个标记影响\w，\W,\b,\Bre.X该标记通过给予你更灵便的格局以便你将正则表达式写得更易于了解分组性能1.定义是指去曾经匹配到的内容再筛选出须要的内容，相当于二次过滤2.过程（1）实现分组靠圆括号()（2）获取分组的内容靠的是group()、groups()3.留神re模块里的几个重要办法在分组上，有不同的表现形式，须要区别对待代码（1）代码greedy import re# s 示意待匹配的数据s = '<div>abc</div><div>def</div>'# 需要：<div>abc</div># .用来匹配任意不换行的一个字符 * 匹配0到任意次ptn1 = r'<div>.*</div>'result1 = re.match(ptn1, s)print(result1.group())# 贪心匹配始终匹配返回最长的匹配后果# 非贪心匹配匹配尽可能少的字符那么如何失去非贪心匹配呢# ? .*? .+? {m,n}?ptn2 = r'<div>.*?</div>'result2 = re.match(ptn2, s)print(result2.group())（2）代码re_examples_1 import re# 地位匹配# result1 = re.match(r'\d{11}', '12345678910')# print(result1.group())# result2 = re.match(r'1[2-9]\d{9}', '12345678910')# print(result2.group())# result3 = re.match(r'1[2-9]\d{9}', '11345678910')# print(result3.group()) # 报错# result4 = re.match(r'^1[2-9]\d{9}$', '12345678910')# print(result4.group())# result5 = re.match(r'^1[2-9]\d{9}', '123456789101')# print(result5.group())# result6 = re.match(r'^1[2-9]\d{9}$', '123456789101')# print(result6.group()) # 报错 $ 示意只能有那么多位数字（3）代码re_examples_2 ...

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能无密对网页中各种不同格局的公布工夫进行抽取，将公布工夫以规整的“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格局示意进去，只能尽量谋求准确，然而因为网络公布工夫的格局非常灵便，所以做不到百分百地正确抽取 package whu.extract.pubtime.core; import java.util.ArrayList;import java.util.Calendar;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern; import whu.utils.TimeUtil; /** Created On 2014年3月13日下午2:49:05@description 获取网页的公布工夫 */public class FetchPubTime { /** 示意url中间断的8位日期，例如http://www.baidu.com/20140311/2356.html */private static String url_reg_whole= "([-|/|_]{1}20\\d{6})";/** 示意用-或者/隔开的日期,有年月日的，例如 http://www.baidu.com/2014-3-11/2356.html */private static String url_reg_sep_ymd = "([-|/|_]{1}20\\d{2}[-|/|_]{1}\\d{1,2}[-|/|_]{1}\\d{1,2})";/** 示意用-或者/隔开的日期,只有年和月份的，例如 http://www.baidu.com/2014-3/2356.html */private static String url_reg_sep_ym = "([-|/|_]{1}20\\d{2}[-|/|_]{1}\\d{1,2})";private static Calendar current = Calendar.getInstance();/** 格局正确的工夫正则表达式*/private static String rightTimeReg = "^((\\d{2}(([02468][048])|([13579][26]))[\\-\\/\\s]?((((0?[13578])|(1[02]))[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|([1-2][0-9])|(3[01])))|(((0?[469])|(11))[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|([1-2][0-9])|(30)))|(0?2[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|([1-2][0-9])))))|(\\d{2}(([02468][1235679])|([13579][01345789]))[\\-\\/\\s]?((((0?[13578])|(1[02]))[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|([1-2][0-9])|(3[01])))|(((0?[469])|(11))[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|([1-2][0-9])|(30)))|(0?2[\\-\\/\\s]?((0?[1-9])|(1[0-9])|(2[0-8]))))))(\\s(((0?[0-9])|([1-2][0-3]))\\:([0-5]?[0-9])((\\s)|(\\:([0-5]?[0-9])))))?$"; /** * @param url * @param urlContent * @return */public static String getPubTimeVarious(String url,String urlContent) { String pubTime = getPubTimeFromUrl(url); //链接外面没有，匹配文本中的 if(pubTime == null) { if(urlContent!=null&&!urlContent.trim().equals("")) return extractPageDate(urlContent); } return pubTime;} /**从url外面抽取出公布工夫，返回YYYY-MM-DD HH:mm:ss格局的字符串 * @param url * @return */public static String getPubTimeFromUrl(String url){ Pattern p_whole = Pattern.compile(url_reg_whole); Matcher m_whole = p_whole.matcher(url); if(m_whole.find(0)&&m_whole.groupCount()>0) { String time = m_whole.group(0); time = time.substring(1,time.length()); //每一步都不可能超出以后工夫 if(current.compareTo(TimeUtil.strToCalendar(time, "yyyyMMdd"))>=0) { return time.substring(0,4)+"-"+time.substring(4,6)+"-"+ time.substring(6,8)+" "+"00:00:00"; } } p_whole = null; m_whole = null; Pattern p_sep = Pattern.compile(url_reg_sep_ymd); Matcher m_sep = p_sep.matcher(url); if(m_sep.find(0)&&m_sep.groupCount()>0) { String time = m_sep.group(0); time = time.substring(1,time.length()); String[] seg = time.split("[-|/|_]{1}"); Calendar theTime = Calendar.getInstance(); theTime.set(Calendar.YEAR,Integer.parseInt(seg[0])); theTime.set(Calendar.MONTH, Integer.parseInt(seg[1])); theTime.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, Integer.parseInt(seg[2])); if(current.compareTo(theTime)>=0) { return seg[0]+"-"+seg[1]+"-"+seg[2]+" "+"00:00:00"; } } p_sep = null; m_sep = null; Pattern p_sep_ym = Pattern.compile(url_reg_sep_ym); Matcher m_sep_ym = p_sep_ym.matcher(url); if(m_sep_ym.find(0)&&m_sep_ym.groupCount()>0) { String time = m_sep_ym.group(0); time = time.substring(1,time.length()); Calendar theTime = Calendar.getInstance(); String[] seg = time.split("[-|/|_]{1}"); theTime.set(Calendar.YEAR,Integer.parseInt(seg[0])); theTime.set(Calendar.MONTH, Integer.parseInt(seg[1])); theTime.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, 1); if(current.compareTo(theTime)>=0) { return seg[0]+"-"+seg[1]+"-"+"01"+" "+"00:00:00"; } } return null;}

关于爬虫:python爬虫-Day-7

正则表达式上正则表达式1.定义正则表达式是对字符操作的一种逻辑公式，就是用当时定义好的一些特定字符以及这些特定字符的组合，组成一个“规定字符串”，这个规定字符串用来表白对字符串的一种过滤逻辑2.作用（1）表单验证（例如：手机号、邮箱、身份证）（2）爬虫--从网页源码中提取数据3.正则表达式对python的反对（1）一般字符：字母、数字、汉字、下划线、以及没有非凡含意的符号（2）正则中的一般字符：在匹配的时候只匹配与本身雷同的一个字符4.例子表达式c，在匹配字符串abcde时匹配后果：胜利匹配到的内容：c匹配到的地位：开始于2，完结于3 match()函数1.模板match(pattern, string, flags=0)2.含意（1）pattern: 是指正则表达式，如果匹配胜利，则返回一个match对象，否则返回一个None（2）string: 是指要匹配的字符串（3）flags=0: 是标致位，用于管制正则表达式的匹配形式，如是否辨别大小写，多行匹配等元字符用来示意一些非凡含意或者性能表达式匹配.小数点能够匹配除了换行符\n以外的任意一个字符|逻辑或字符[]匹配字符集中的任意一个字符[^]对字符集求反，也就是下面的补集。^必须在方括号的最后面-定义[ ]里的一个字符区间，例如a-z\对紧跟其后的一个字符进行本义()对表达式进行分组，将圆括号内的内容当作一个整体，并取得匹配的值一些无奈书写或者具备非凡性能的字符，采纳在后面加斜杠进行本义的办法表达式匹配\r回车\n换行符\\斜杠\^^\$ $\..预约义匹配字符集能够同时匹配某个预约义字符集中的任意一个字符表达式匹配\d0-9 中的任意一个数字\wA-Z, a-z，_中的任意一个字符\s空格、制表符、换页符等空白字符的其中一个\D\d的补集\W\w的补集\S\s的补集反复匹配表达式匹配{n}表达式至多反复n次{m,n}表达式至多反复m次，至少反复n次{m,}表达式至多反复m次?表达式呈现0或者1次+表达式至多呈现1次*表达式呈现0到任意次代码（1）代码re_match import re# s就是待匹配的数据s = 'python and java'# ptn就是匹配的模板ptn = 'python'result = re.match(ptn, s)# print(result)if result: print(result.group())else: print('匹配失败！')（2）代码re_examples--元字符 import re# 元字符# . 匹配除了换行符之外的任意一个字符# a.c 匹配以a结尾 c结尾两头任意一个除换行以外的字符e1 = re.match('a.c', 'abc').group()print(e1)e2 = re.match('a.c', 'a我c').group()print(e2)e3 = re.match('a.c', 'a\nc').group()print(e3) # 报错# r 原生字符串不须要进行本义了本来python解释器和正则都将会进行本义print('\\\\')print(r'\\\\')# | 逻辑或操作符a|b用来匹配a或者是bprint(re.match('a|b', 'a').group())print(re.match('a|c', 'c').group())print(re.match('a|b|c|d', 'cd').group()) # 只有一个c哦# match是从头开始匹配的一旦匹配失败就完结了返回第一个匹配后果e1 = re.match('a|b', 'ba').group()print(e1)e2 = re.match('a|c', 'ba').group()print(e2) # 报错e3 = re.search('a|c', 'cba').group()print(e3) # search 和 match 之间的区别# []匹配字符集中的一个字符f1 = re.match('[abc]', 'cba').group()print(f1)f2 = re.match('[abc]', 'zba').group()print(f2) # 报错f3 = re.match('[abc]2', 'a').group()print(f3) # 报错f3 = re.match('[abc]2', 'a2').group()print(f3) # 能够用来匹配a2 b2 c2# [^] 对字符集求反，也就是反操作尖号必须在方括号的最后面g1 = re.match('[^abc]3', 'a3').group()print(g1) # 报错g2 = re.match('[^abc]3', 'g3').group()print(g2)# \ 对紧跟其后的一个字符进行本义（如果没有r的话）h1 = re.match(r'5.6', '5.6').group()print(h1)h2 = re.match(r'5.6', '596').group()print(h2)h3 = re.match(r'5\.6', '596').group()print(h3) # 报错 \. 示意.h4 = re.match(r'5\.6', '5.6').group()print(h4) # 能够运行（3）代码re_examples--预约义匹配字符 ...

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能-挑战高薪网盘分享

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能挑战高薪include<iostream.h>typedef int Status;typedef char Cstack; define OK 1define ERROR 0typedef struct StackNode{ Cstack data;struct StackNode *next;}StackNode,*LinkStack; Status InitStack(LinkStack &S){ S=NULL;return OK;}Status Push(LinkStack &S,Cstack e){ StackNode *p;p=new StackNode;p->data=e;p->next=S;S=p;return OK;}Status Pop(LinkStack &S,Cstack &e){ StackNode *p;if(S==NULL) return ERROR;e=S->data;p=S;S=S->next;delete p;return OK;}Cstack GetTop(LinkStack S){ if(S!=NULL)return S->data;}Status In(Cstack ch){ cin>>ch;if(ch=='+') return OK;else if(ch=='-') return OK;else if(ch=='*') return OK;else if(ch=='/') return OK;else if(ch=='#') return OK;else return ERROR;}Cstack Precede(Cstack t1,Cstack t2){ switch(t1){case '+': switch(t2) { case '+':return '>';break; case '-':return '>';break; case '*':return '<';break; case '/':return '<';break; case '(':return '<';break; case ')':return '>';break; case '#':return '>';break; } break; case '-': switch(t2) { case '+':return '>';break; case '-':return '>';break; case '*':return '<';break; case '/':return '<';break; case '(':return '<';break; case ')':return '>';break; case '#':return '>';break; } break; case '*': switch(t2) { case '+':return '>';break; case '-':return '>';break; case '*':return '>';break; case '/':return '>';break; case '(':return '<';break; case ')':return '>';break; case '#':return '>';break; } break; case '/': switch(t2) { case '+':return '>';break; case '-':return '>';break; case '*':return '>';break; case '/':return '>';break; case '(':return '<';break; case ')':return '>';break; case '#':return '>';break; } break; case '(': switch(t2) { case '+':return '<';break; case '-':return '<';break; case '*':return '<';break; case '/':return '<';break; case '(':return '<';break; case ')':return '=';break; case '#':return '>';break; } break; case ')': switch(t2) { case '+':return '>';break; case '-':return '>';break; case '*':return '>';break; case '/':return '>';break; case '(':return '=';break; case ')':return '>';break; case '#':return '>';break; } break; case '#': return '='; break;}}Cstack Operator(Cstack t1,Cstack t2,Cstack t3){ ...

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能挑战高薪public static String getPubTimeVarious(String url,String urlContent) { String pubTime = getPubTimeFromUrl(url); //链接外面没有，匹配文本中的 if(pubTime == null) { if(urlContent!=null&&!urlContent.trim().equals("")) return extractPageDate(urlContent); } return pubTime;} /**从url外面抽取出公布工夫，返回YYYY-MM-DD HH:mm:ss格局的字符串 * @param url * @return */public static String getPubTimeFromUrl(String url){ Pattern p_whole = Pattern.compile(url_reg_whole); Matcher m_whole = p_whole.matcher(url); if(m_whole.find(0)&&m_whole.groupCount()>0) { String time = m_whole.group(0); time = time.substring(1,time.length()); //每一步都不可能超出以后工夫 if(current.compareTo(TimeUtil.strToCalendar(time, "yyyyMMdd"))>=0) { return time.substring(0,4)+"-"+time.substring(4,6)+"-"+ time.substring(6,8)+" "+"00:00:00"; } } p_whole = null; m_whole = null; Pattern p_sep = Pattern.compile(url_reg_sep_ymd); Matcher m_sep = p_sep.matcher(url); if(m_sep.find(0)&&m_sep.groupCount()>0) { String time = m_sep.group(0); time = time.substring(1,time.length()); String[] seg = time.split("[-|/|_]{1}"); Calendar theTime = Calendar.getInstance(); theTime.set(Calendar.YEAR,Integer.parseInt(seg[0])); theTime.set(Calendar.MONTH, Integer.parseInt(seg[1])); theTime.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, Integer.parseInt(seg[2])); if(current.compareTo(theTime)>=0) { return seg[0]+"-"+seg[1]+"-"+seg[2]+" "+"00:00:00"; } } p_sep = null; m_sep = null; Pattern p_sep_ym = Pattern.compile(url_reg_sep_ym); Matcher m_sep_ym = p_sep_ym.matcher(url); if(m_sep_ym.find(0)&&m_sep_ym.groupCount()>0) { String time = m_sep_ym.group(0); time = time.substring(1,time.length()); Calendar theTime = Calendar.getInstance(); String[] seg = time.split("[-|/|_]{1}"); theTime.set(Calendar.YEAR,Integer.parseInt(seg[0])); theTime.set(Calendar.MONTH, Integer.parseInt(seg[1])); theTime.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, 1); if(current.compareTo(theTime)>=0) { return seg[0]+"-"+seg[1]+"-"+"01"+" "+"00:00:00"; } } return null;}

关于爬虫:高级爬虫实战系统掌握破解反爬技能-挑战高薪

download：高级爬虫实战-零碎把握破解反爬技能挑战高薪import re import urllib import os def rename(name): name = name + '.jpg' return name def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imglist = re.findall(imgre,html) os.chdir("E:\\pic") os.getcwd() x=1 for imgurl in imglist: img=urllib.urlopen(imgurl) name=str(x) name = rename(name) print(name) x=x+1 f=open(name,'wb') f.write(img.read()) f.close() html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/3553148164") getImg(html) print 'pic save!'

关于爬虫:Python爬虫-Day-5

Requests模块下解决不被信赖证书的网站1.需要：向一个不被SSL信赖的网站发动申请爬取数据2.指标url：https://inv-veri.chinatax.gov...3.什么是SSL?（1）定义：SSL证书是数字证书的一种，配置于服务器上 https = http + ssl（2）特点：SSL证书遵循了SSL协定由受信赖的数字证书颁发机构验证身份后颁发的证书如是公司本人制作只管显示https 但依然是不被信赖的（3）性能：SSL证书同时具备服务器身份验证和数据传输加密性能 cookie1.定义cookie通过在客户端记录的信息确定用户身份HTTP是一种无连贯协定，客户端和服务器交互仅限于申请或响应过程，完结后断开，下一次申请时，服务器会认为是一个新的客户端，为了保护它们之间的连贯，让服务器晓得这是前一个用户发动的申请，必须在一个中央保留客户端信息2.作用（1）反反爬（2）模仿登录补充申请与响应1.服务器渲染：可能在网页源码中看到数据2.客户端渲染：不能在网页源码中看到数据代码（1）代码website_ssl import requests# 指标urlurl = 'https://inv-veri.chinatax.gov.cn/'header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}res = requests.get(url, headers=header, verify=False)print(res.content.decode('utf-8'))"""html = res.content.decode('utf-8')filename = 'gov' + '.html'with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as g: g.write(html) # 瞎玩"""（2）代码qzone-模仿登录 import requests# 指标urlurl = 'https://user.qzone.qq.com/xxxxxxxxxx'header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36', 'cookie': 'RK=5lj83q5PSd; ptcz=1fa7f93cc2c18f43147a7189627ae6080740f72c3df2d08eb012e46db14a477b; pgv_pvid=2420772099; fqm_pvqid=73e03e61-6f91-4107-bc29-e1ac0449e88f; tmeLoginType=2; psrf_qqrefresh_token=53D67C7167BD9A1CAB39187D4C792C97; psrf_qqunionid=; wxunionid=; psrf_qqaccess_token=9CBCE82B15E8671851EFD4B1290DB131; wxopenid=; psrf_access_token_expiresAt=1630838824; psrf_qqopenid=24FAC6F91E334941373749413AE8BBB0; wxrefresh_token=; euin=oK45NK6FNeCq7n**; pac_uid=1_519188694; iip=0; pgv_info=ssid=s4897751060; o_cookie=1519188694; eas_sid=O1o6S2P8b5s65402b7L2L9p980; pvpqqcomrouteLine=wallpaper_wallpaper_wallpaper; _qpsvr_localtk=0.12057115483060432; welcomeflash=1519188694_96544; qz_screen=1536x864; 1519188694_todaycount=0; 1519188694_totalcount=34134; QZ_FE_WEBP_SUPPORT=1; cpu_performance_v8=6; __Q_w_s__QZN_TodoMsgCnt=1; zzpaneluin=; zzpanelkey=; _qz_referrer=i.qq.com; uin=o1519188694; skey=@SJO1fKDSM; p_uin=o1519188694; pt4_token=Aqy-OiLi1f7tedwzlg1wUy*laYC9M8AwdlPLQ-BIcHw_; p_skey=LeobMj5DrbZe75MiQKQXphzo6O-d3OqX25A8MIXGvNo_; qzone_check=1519188694_1628837790',}res = requests.get(url, headers=header)html = res.content.decode('utf-8')with open('qzone1.html', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(html)print(html)（3）代码 12306-反反爬 ...

关于爬虫:Python爬虫-Day-4

爬虫网络申请模块Urllib案例补充+Requests上有道翻译1. 学习指标（1）学习应用urllib发送post申请（2）与requests模块进行比照（3）制作翻译小软件2. 学习思路（1）取得指标url: XHS界面（2）向指标url发送申请，失去响应（3）失去数据之后进行数据分析3. 注意事项（1）如果urllib发送post申请须要携带数据data 有中文须要提前解决携带的数据类型必须是bytes 还要留神编码方式（2）有道翻译中的指标url须要删去_o（3）应用json解析数据能够将json类型的字符串转换为python类型的字典 Requests模块1.装置形式windows+R --> cmd --> pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed... （清华源，也能够抉择其余）2.Requests模块与Urllib模块的比照（1）requests模块不须要解决中文（2）requests模块不须要拼接url地址（3）requests间接用get形式就能够传递headers3.requests.get()与requests.post() Requests设置代理ip1.作用（1）暗藏实在的ip（2）反爬策略2.匿名度级别（1）通明服务器晓得你应用了代理ip 并且晓得你的实在ip（2）匿名服务器晓得你应用了代理ip 但不晓得你的实在ip（3）高匿服务器不晓得你应用了代理ip 也不晓得你的实在ip3.如何查问ip（1）windows+R --> cmd --> ipconfig 内网ip 公有的地址局域网（2）https://www.ipip.net/或者http://httpbin.org/ip 外网ip 可能用于上网代码（1）代码 translation 应用urllib发送post申请制作翻译小软件 from urllib import requestfrom urllib import parseimport jsonkey = input('请输出要翻译的内容：')header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}# 指标urlurl = 'https://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule'# 须要先在搜寻框中输出奥运会等词而后进行查看抉择XHR界面# https://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule 中的_o须要删去# 须要数据data 同时将找到的数据转换为字典格局（正则）data1 = { 'i': key, 'from': 'AUTO', 'to': 'AUTO', 'smartresult': 'dict', 'client': 'fanyideskweb', 'salt': '16286645140562', 'sign': '89f380e8a9fec83b350152556662570b', 'lts': '1628664514056', 'bv': 'e8f74db749b4a06c7bd041e0d09507d4', 'doctype': 'json', 'version': '2.1', 'keyfrom': 'fanyi.web', 'action': 'FY_BY_REALTlME',}data2 = parse.urlencode(data1)data3 = bytes(data2, encoding='utf-8')# 1.创立申请对象req = request.Request(url, headers=header)# 2.发送申请获取响应res = request.urlopen(req, data=data3) # 携带数据# 3.获取响应对象的内容html = res.read().decode('utf-8')# json.loads() 能够将json类型的字符串转换为python类型的字典trans_dict = json.loads(html)translateResult = trans_dict['translateResult']print(translateResult[0][0]['tgt'])（2）代码 requests_get（requests的入门） ...

关于爬虫:Python爬虫-Day-3

爬虫网络申请模块下2. urllib.parse的应用----用于url的拼接（1）urllib.parse.urlencode(字典)（2）urllib.parse.quote(字符串) 爬取百度贴吧1. 需要（1）输出要爬取的贴吧的名称（2）要做翻页的解决指定起始页和完结页（3）把爬取下来的每一页都保留到本地 1.html 2.html 2. 思路剖析（1）输出要爬取的贴吧主题（2）翻页解决——通过寻找url的法则（3）保留文件写下来代码（1）代码urllib_parse import urllib.requestimport urllib.parse# %E5%A5%A5%E8%BF%90%E4%BC%9A# wd=%E5%A5%A5%E8%BF%90%E4%BC%9Aurl1 = 'https://www.baidu.com/s?&wd=%E5%A5%A5%E8%BF%90%E4%BC%9A'url2 = 'https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=baidu&wd=奥运会&oq=%25E5%25A5%25A5%25E8%25BF%2590%25E4%25BC%259A&rsv_pq=c4fdeace0001b86e&rsv_t=b9a5o4NRKcevKybzt%2FjEXz2BSzfzO8uczAqwZu1MQH0Z8K4%2FzLOixzWa2zU&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=1&rsv_sug1=1&rsv_sug7=100&rsv_sug2=0&rsv_btype=t&inputT=5&rsv_sug4=701'# url1 和 url2 指代的网页是一样的只不过表达方式不同response = urllib.request.urlopen(url2)print(response)# 如果url中有中文就不能间接用urllib发动申请解决方案如下# 第一种形式传字典r = {'wd': '奥运会'}result = urllib.parse.urlencode(r)print(result,type(result))# 察看失去的result后果以及result的类型com_url = 'https://www.baidu.com/s?&' + resultprint(com_url)# 第二种形式传字符串r = '奥运会'result = urllib.parse.quote(r)print(result,type(result))com_url = 'https://www.baidu.com/s?&wd=' + resultprint(com_url)result = urllib.parse.quote(url2)print(result)# 也不能间接对整个url进行解决会呈现谬误# 小拓展img_url = 'http%3A%2F%2Fshp%2Eqpic%2Ecn%2Fishow%2F2735072812%2F1627447940%5F84828260%5F23031%5FsProdImgNo%5F2%2Ejpg%2F200'result = urllib.parse.unquote(img_url)print(result)（2）代码baidu_tieba_1 import urllib.requestimport urllib.parseheaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}# 1.输出要爬取的主题title = input('请输出要爬取的主题：')# 2.指定起始页和完结页start = int(input('请输出起始页：'))end = int(input('请输出完结页：'))# 3.拼接urlkw = {'kw': title}result = urllib.parse.urlencode(kw)# range是左闭右开的for i in range(start, end+1): pn = (i-1) * 50 # print(pn) # https://tieba.baidu.com/f?kw=奥运会&pn=0 com_url = 'https://tieba.baidu.com/f?' + result + '&pn=' + str(pn) # print(com_url) # 发申请获取响应 # 发明申请对象构建UA req = urllib.request.Request(com_url, headers=headers) # 发送申请 res = urllib.request.urlopen(req) html = res.read().decode('utf-8') # 写入数据 filename = '第' + str(i) + '页' + '.html' with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(html) print('正在爬取第%d页'%i) (3)代码baidu_tieba_2 应用函数进行改写 ...

关于爬虫:python爬虫-Day-2

爬虫网络申请模块上urllib模块1.urllib模块是什么？（1）是python内置的网络申请模块，例如re，time模块（2）第三方模块有如：requests，scrapy等 2.为什么要学习urllib模块？（1）比照学习第三方模块requests （2）局部爬虫我的项目须要应用urllib模块（3）有时候urllib+requests模块配合应用更简洁 urllib疾速入门1.urllib.request的应用（1）urllib.request.urlopen('网站') （2）urllib.request.urlopen(申请对象) a.创立一个申请对象构建UA b.获取响应对象通过urlopen() c.获取响应对象的内容 read().decode('utf-8')附注（响应对象）： print(res.getcode()) # 获取状态码 print(res.geturl()) # 获取申请的url地址2.urllib.parse的应用——Day 3 代码：（1）代码UserAgent：次要目标还是为了避免被检测到是机器爬虫，个别是反反爬的第一步 import requests url = 'https://www.baidu.com/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', } res = requests.get(url,headers=headers) # print(res) header = res.request.headers print(header) （2）代码urllib_request import urllib.request header={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36', } url = 'https://www.baidu.com/' # response响应对象 response = urllib.request.urlopen('https://www.baidu.com/') # 1.打印的数据是字节流数据类型 # read()办法把响应对象外面的内容提取进去 # type()查看数据类型 print(response.read().decode('utf-8'),type(response.read().decode('utf-8'))) # 2.数据不对（1）创立一个申请对象构建UA req = urllib.request.Request(url, headers=header) # urlopen()办法能够实现最根本的申请的发动，但如果要退出Headers等信息，就能够利用Request类来结构申请（2）获取响应对象通过urlopen() res = urllib.request.urlopen(req)（3）获取响应对象的内容 read().decode('utf-8') print(res.read().decode('utf-8'),type(res.read().decode('utf-8')))（3）代码pictures ...

关于爬虫:5分钟自己做一个隧道代理

什么是隧道代理？咱们来看上面这张截图：所谓隧道代理，就是一个能帮你主动更换代理 IP 的代理服务。在你的代码外面，你只须要把一个入口代理地址写死，而后失常发动申请，而指标服务器接管到的申请，每一次都是不同的代理地址。在某代理网站上，隧道代理50并发每秒的价格是4000元/月：而惯例的，先申请接口拿到一批代理 IP，再选一个发动申请的原始代理服务器，一个月价格才600多元：所以，如果咱们能本人做一个隧道代理，将会省下很多钱！隧道代理的原理，跟惯例代理的不同之处，用上面这两张图就能说分明：要本人开发一个这样的隧道代理，咱们须要做两步：构建一个代理池实现代理主动转发构建代理池假如你从代理供应商手上买到的便宜代理地址为：http://xxx.com/ips，间接在浏览器下面申请，页面成果如下图所示：当初，你须要做的就是写一个程序，周期性拜访这个url，拉取以后最新可用的IP地址，而后把它放到Redis中。这里，咱们应用Redis的Hash这个数据结构，其中Hash的字段名就是IP:端口，外面的值就是跟每个IP相干的一些信息。你这个程序须要确保，以后在Redis外面的代理地址，全部都是可用的。这里，我给出了一个示例程序： """ProxyManager.py~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~繁难代理池管理工具，间接从URL中读取所有最新的代理，并写入Redis。"""import yamlimport timeimport jsonimport redisimport datetimeimport requestsclass ProxyManager: def __init__(self): self.config = self.read_config() self.redis_config = self.config['redis'] self.client = redis.Redis(host=self.redis_config['host'], password=self.redis_config['password'], port=self.redis_config['port']) self.instance_dict = {} def read_config(self): with open('config.yaml') as f: config = yaml.safe_load(f.read()) return config def read_ip(self): resp = requests.get(self.config['proxy']).text if '{' in resp: return [] proxy_list = resp.split() return proxy_list def delete_ip(self, live_ips, pool_ips): ip_to_removed = set(pool_ips) - set(live_ips) if ip_to_removed: print('ip to be removed:', ip_to_removed) self.client.hdel(self.redis_config['key'], *list(ip_to_removed)) def add_new_ips(self, live_ips, pool_ips): ip_to_add = set(live_ips) - set(pool_ips) if ip_to_add: print('ip to add:', ip_to_add) ips = {} for ip in ip_to_add: ips[ip] = json.dumps({'private_ip': ip, 'ts': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}) self.client.hset(self.redis_config['key'], mapping=ips) def run(self): while True: live_ips = self.read_ip() pool_ips = [x.decode() for x in self.client.hgetall(self.redis_config['key'])] self.delete_ip(live_ips, pool_ips) self.add_new_ips(live_ips, pool_ips) time.sleep(40)if __name__ == '__main__': manager = ProxyManager() manager.run()其中，我把Redis相干的配置、代理供应商的URL写到了一个yaml配置文件中，避免被你们看到。配置文件的格局如下图所示： ...

关于爬虫:思迈特软件Smartbi这才是你该选用的企业bi报表工具

咱们每一个人，每天无时无刻都在生产数据，一分钟内，微博上新发的数据量超过10万，b站的视频播放量超过600万……这么宏大的数据量，预示着大数据时代，懂数据是每个人的必备技能。前几天看朋友圈，有个三年的财务敌人筹备辞职，他说每次的月度汇报，所有的表都是他拿Excel一个个做，常常一做就是一天，甚至一低头发现共事都上班了… 有时候好不容易弄好了，软件却死机，只好硬着头皮加班到深夜，他说这种感觉再也不想领会第二次了。其实不仅仅是财务，就连我这种做BI的，都已经或多或少有这样的困惑，感觉很乏力：一个表内有快20个子表，一下子发十几个这样的表给你，一天都在不停的看和做，到头来领导还说你做的不行。总结下来就是各种excel表的集大成者，经常就是“大表套小表、小表还有表表面”地做报表。那么问题到底出在哪里呢？做过数据报表的人都晓得，报表的数据源太多太杂了，东一张西一张，整合起来相当艰难，要是放开吐槽，业务和报表工具都得被吐槽三天三夜，总结一下就是以下四点起因： 1、Excel做报表非常容易卡死，数据常常变动容易出问题 2、不能正当利用报表工具，自动化水平不够 3、报表业务需要太多，做表的速度又慢，每天都做不完 4、报表平台短少治理，形同虚设但说归说，吐槽的意义在于解决问题，不做报表是不可能的，这辈子不可能的，那如何解决这些问题呢？我认为有两种，第一种就是利用Python，把同样的信息主动录入，间接从数据库取数，很快就能搞定，同样的Java和VBA也能够，只不过这种办法适宜会代码的IT人员。对于大多数人来说，第二种办法可能更实用，那就是应用业余的报表可视化工具，比方思迈特软件Smartbi。其实，报表≠BI，报表只是BI的一部分，相比之下，BI是一个很大的类目，BI做的好，报表不会差。这里不谈开源，实话实说，思迈特软件Smartbi算是我接触过的最成熟的大数据产品了。 Smartbi作为一款大数据分析平台，主打自助式剖析，自带ETL（数据提取、转化、加载），前端业务人员不再须要与IT人员沟通，本人上手即可制作数据报表。Excel3小时能力实现的数据可视化报表，Smartbi可能只须要5分钟。上面我就拿思迈特软件Smartbi为例，通知各位如何利用工具缩小咱们的工作，从此辞别加班！一、bi零碎 BI零碎次要包含数据仓库/数据集市、ETL、数据分析、BI利用等多个组成部分和施行过程，最终BI利用中除了有报表展示外，还有多维分析、自助剖析、数据挖掘等性能。二、报表疾速制作咱们只须要在设计器中连贯好咱们的数据库，而后将数据以自助数据集的模式从库中取出，新建仪表盘，将数据拖拽到所须要的维度上，就能够实现一份简略的报表。这种形式比你用Excel函数，python做可视化要强的多。在Smartbi中，简单的报表也齐全能够轻松应答，通过其丰盛的数据处理性能，不仅能对指标内的数据进行汇总统计，还能够对表格做各种属性、款式、排序、过滤等操作。三、思迈特软件Smartbi和报表工具的区别有人说：“我通过一般的报表工具，能主动生成决策者想要的报表，而后再配上一些仪表盘和图表，不就能够了吗?也不见得须要BI。报表软件多简略，哪像BI要布局数据仓库，要ETL，还要建模型，多麻烦。” 这就要讲到将来报表的倒退了，单纯的报表就和柜员一样，很快就会被淘汰。比方报表工具连贯多维数据库后，多维分析操作、拖拽剖析和自助剖析还是实现不了，而Smartbi就能够轻轻松松实现。四、数据可视化他人的图表真难看，我怎么做不进去？没有难看且有意义的图表，数据再精确都是白搭，找模板和教程本人尝试，做了很久都做不进去，几乎心累… 其实Excel报表的出现成果其实领导曾经看腻了，齐全抓不到重点，都是稀稀拉拉的数字，很难看出业务的增长点。而思迈特软件Smartbi用于数据分析的可视化组件包含表格、图表、工夫控件、文本控件、树控件等等多样化的类型，可能提供给用户更丰盛的抉择，同时也提供丰盛的接口，不便一些定制化需要。再来看看它的可视化驾驶舱：

关于爬虫:思迈特软件Smartbi10分钟教会你制作高难度的数据地图

在数据可视化中，地图可视化是高频利用的一种。咱们在一些新闻报道和商业杂志上，会常常看到使用地图来剖析展现商业景象，这样的利用地图来反映和剖析数据的模式叫数据地图。数据地图能够最直观的表白出数据之间的空间关系，因而在很多数据分析场景中被广泛应用，这里我先列举一些罕用的数据地图类型和利用场景，第二局部再通知大家如何疾速制作这样的可视化地图： 1、点地图点地图很直白，用来示意某个区域各个网点（特定地位）的数据，精准性高，能够疾速定位到地位。应用场景：点事件的散布，能够利用的场景很多，比方某一地区的公交站点散布、商场散布等等，简单一点的像上面的特大意外事故追踪图，能精确疾速地定位到事件的产生地位。 2、线地图由点到线。大家对线地图可能利用不多，往往是因为线地图绝对难绘制。不过线地图有时不仅蕴含空间、也蕴含工夫，对于非凡场景的剖析来说，利用价值特地高。应用场景：骑行或者驾驶的线路散布、公交/地铁的线路散布，比方上面的纽约市出租车线路图 3、区域/钻取地图由线到面。区域地图，也很常见了，最常见的就是行政地图，反映某一地区的天然、经济根本状况和区域特点。应用场景：用来不同区域的某个特点散布。能够实现由省到市的逐级钻取，也能够实现对于某一特点的不同水平进行色彩、标签等辨别。比方下图销售额实现由省到市的钻取，销售额越大色彩越深。 4、流向地图流向地图罕用来可视化源汇流(Origin Destination Flow)数据。源地和汇地能够是点，也能够是面。源地和汇地之间的互动数据，罕用连贯空间单元几何重心之间的线段来表白，线的宽度或色彩来示意源地和汇地之间的流向数值。每个空间地位能够是源地，也能够是汇地。应用场景：流向地图多利用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通信信息流动、航空线路等场景。 5、热力地图热力地图用来示意天文范畴内各个点的权重状况，个别以非凡高亮的模式显示。应用场景：PM2.5的散布，当然也能够不局限于地图，比如说注册日期、年龄散布，产品爱好散布等等那该怎么制作上述这些高难度的数据地图呢？思迈特软件Smartbi给您答案！ Smartbi制作数据地图的实现过程：第一步：导入数据数据——新建数据源——Microsoft Excel 第二步：导入数据后，新建仪表盘，维度显示的是离散变量，度量外面包含所有的连续变量和记录数、度量值等，右单机维度中的省份，抉择天文角色——省市/自治区，下方度量变量中呈现维度（生成）、经度（生成）。第三步：新建图表；列：将感化省份拖入；行：将确诊人口密度拖入；而后就主动造成一张柱状图。如下图所示：第四步：点解智能图表，将图表类型更换成地图；抉择色彩，批改阶层分段，更换色彩；即可失去一张地图可视化图表。传统的地图分析制作大多须要编程来实现，明天给大家介绍的制作数据地图工具——思迈特软件Smartbi，简略的套入天文经纬度数据或者区域名称，零碎自动识别定位出相应地位就能实现高难度的数据地图制作，感兴趣的小伙伴能够自行试用。