新装置的中文版Windows11零碎，发现语音朗诵时只反对英文，无奈朗诵中文内容。同样的软件在win10下是能够失常朗诵中文的，因而判断为零碎语言设置问题。分享一下具体语言设置和中文朗诵测试方法。1、在零碎设置窗口，找到并关上“工夫和语言”，抉择子项“语言和区域”。如果是英文版零碎，则点击【增加语言】增加简体中文。2、点击”中文简体“栏左边的菜单项，关上【语言选项】。 3、在语音栏中，点击【下载】按钮下载语音。实现下载后需重启电脑才会失效（只管零碎没有提醒重启）。 4、在浏览器项目管理中，设置好监控内容更新揭示和语音播报。 5、测试新闻监控，能够弹出最新新闻标题的主动播报中文内容了。
搜索引擎能够通过爬虫抓取网页信息，同时也有很多企业通过爬虫获取其余平台的信息用于数据分析或者内容优化，然而对于本身网站有些页面或者信息并不心愿被爬虫抓取，那咱们如何来实现反爬虫技术呢？如何避免他人爬本人的网站呢？ 爬虫不仅会占用大量的网站流量，造成有真正需要的用户无奈进入网站，同时也可能会造成网站要害信息的透露，所以为了防止这种状况产生网站开发工程师必须把握相应的反爬虫技术。上面为大家提供几种可行的反爬虫计划: 1、通过user-agent来管制拜访 user-agent可能使服务器辨认出用户的操作系统及版本、cpu类型、浏览器类型和版本。很多网站会设置user-agent白名单，只有在白名单范畴内的申请能力失常拜访。所以在咱们的爬虫代码中须要设置user-agent伪装成一个浏览器申请。有时候服务器还可能会校验Referer，所以还可能须要设置Referer(用来示意此时的申请是从哪个页面链接过去的)。 2、通过IP来限度 当咱们用同一个ip屡次频繁拜访服务器时，服务器会检测到该申请可能是爬虫操作。因而就不能失常的响应页面的信息了。当然这种反爬虫技术能够通过应用IP代理池来反反爬虫。网上就有很多提供代理的网站。 3、设置申请距离 个别爬虫抓取网站时会制订相应的爬虫策略，然而有些歹意的爬虫会不间断的攻打某个网站，面对这种状况，咱们能够通过设计申请距离来实现反爬虫，防止在爬虫短时间内大量的拜访申请影响网站的失常运行。 4、自动化测试工具Selenium Web应用程序测试的Selenium工具。该工具能够用于单元测试，集成测试，零碎测试等等。它能够像真正的用户一样去操作浏览器(包含字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换)，反对Mozilla Firefox、Google、Chrome、Safari、Opera、IE等等浏览器。 5、参数通过加密 某些网站可能会将参数进行某些加密，或者对参数进行拼接发送给服务器，以此来达到反爬虫的目标。这个时候咱们能够试图通过js代码，查看破解的方法。或者能够应用"PhantomJS",PhantomJS是一个基于Webkit的"无界面"(headless)浏览器，它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，因为不会展现图形界面，所以运行起来比残缺的浏览器更高效。 6、通过robots.txt来限度爬虫 robots.txt是一个限度爬虫的标准，该文件是用来申明哪些货色不能被爬取。如果根目录存在该文件，爬虫就会依照文件的内容来爬取指定的范畴。例如大家能够尝试方位淘宝的robots.txt文件：https://error.taobao.com/robo...。能够看到淘宝对爬虫拜访的限度。“User-agent: *”示意禁止所有爬虫拜访。 爬虫与反爬虫是互联网开发工程师之间的斗智斗勇。作为网站开发者既要把握爬虫的技术，还要更进一步去理解如何实现反爬虫。 感激关注~
抖音xgorgon算法用ollvm混同了，次要是流程平坦化，流程混同和运算替换。X-Gorgon是对cookie,X-SS-STUB,X-Khronos,Url进行混合加密之后的参数。这里也辨别状况，有些接口只有url和X-Khronos参加接口加密，有些是url，X-Khronos，X-SS-STUB参加接口加密，有些则是所有都进行接口加密。 概述抖音版本外面加了好几个算法，有as,cp(晚期就这两个），mas,X-Gorgon，X-SS-STUB，X-Khronos算法，很多要害key之间有互相关联，只有有一个环节算错了，就会申请不到数据。目前版本的抖音加了很多的验证，及代码混同，难度偏大。 初探抖音的签名算法在libcms.so中，在JNI_Onload中动静注册jni函数。算法用ollvm混同了，次要是流程平坦化，流程混同和运算替换次要用到一些逆向工具IDA,Xposed框架 钻研8.0版本之后的算法次要是X-Gorgon和X-SS-STUB.之后通过抓包抖音接口，查看Java层,so层代码，剖析如下原理。 X-SS-STUB是post申请时body局部的md5值，然而在为空的状况下，有时候不参加加密，有时候参加加密，具体接口须要具体分析X-Khronos比较简单就是一个unix工夫戳X-Gorgon是对cookie,X-SS-STUB,X-Khronos,Url进行混合加密之后的参数。这里也辨别状况，有些接口只有url和X-Khronos参加接口加密，有些是url，X-Khronos，X-SS-STUB参加接口加密，有些则是所有都进行接口加密。具体接口具体分析剖析明天有空分享一下抖音的加密算法，作为领有宏大用户量的APP，其通信协议加密的强度必定是不弱的，要害算法被VM，只能动态分析去了解。咱们通过抓包剖析，申请的URL上带有AS、CP两个加密字段，这两个字段是晚期版本算法，后又陆续增加了MAS、X-GORGON算法。咱们明天先对AS、CP两个字段进行剖析，这个只能通过动静调试去跟踪加密过程。首先咱们通过工具调试定位到函数 - [IESAntiSpam testForAlert:msg:]定位的具体过程疏忽……，进入持续调试后发现调用SUB_102E3345函数进行加密排序1.整顿剖析流程 1.工夫戳转十六进制 2.将工夫戳排序俩次， a1 v3 是排序key sprintf(byte_102323F30, "%08x", a1); sprintf(byte_102323F3A, "%08x", v3); 3.将url参数用MD5加密一次或俩次依据工夫戳&运算 4.将第一次排序后果写入前16位地址加一写入（从1插入），隔一位插入，前边拼a1 5.将第二次排序后果写入后16位（从0插入）后边拼e1 2.后果排序 a1d5b43se234dccea7 456dcd5s2320cf3e1 &cp=456fcd5s2320cfs3e1&as=a1d5b43se234dccea7 拼接实现后就能够申请了前期版本增加了mas算法和最新的X-gorgon算法，目前最新系列版本算法如果须要理解的话能够交换。3.流程详述那么咱们就可能更加确信header里的x-gorgon对它进行了一次签名，所以咱们间接jadx上手浏览一波反编译后的代码，这里我间接搜寻了x-gorgon关键字，列出了以下后果：那么咱们就可能更加确信header里的x-gorgon对它进行了一次签名，所以咱们间接jadx上手浏览一波反编译后的代码，这里我间接搜寻了x-gorgon关键字，列出了以下后果：这里我抉择了hashMap.put("X-Gorgon", a3);这一行，跳转进去咱们来剖析一下它的代码 这里咱们看到有一个它的值是来自a3，a3则是通过String a3 = a.a(com.ss.sys.ces.a.leviathan(i, currentTimeMillis, a.a(a2 + str4 + str5 + str6)));这行代码进行获取到的后果，咱们看到它传了4个参数，咱们来认真看一下这4个参数具体都是什么内容： a2起源： String b2 = tt.d(str); d.a(b2); str它就是该办法传进来的参数，咱们前面能够通过hook形式来获取它的具体内容，而它会执行tt.d()、d.a() 进行2次操作，咱们对其tt.d()跟进去 咱们看到它对这个字符串进行了取 ? 和 # 两头值，狐疑是url，如果是url证实它只是取了url前面的参数，那么持续看它的下一个办法：d.a() 咱们看到这里就是进行了MD5签名取值，那么a2剖析到此结束，咱们持续剖析第2个参数 str4起源： 这里非常简单，它就是枚举传进来的第二个参数map，判断如果有X-SS-STUB这个值的话就获取，反之则填充32个0，那么咱们抓包发现并没有X-SS-STUB这个参数，实际上如果咱们的包是POST的话它就会有，实际上它就是POST数据的一个MD5签名值。 str5起源：str5也非常简单，也是枚举map外面有没有COOKIE，如果有就把COOKIE进行MD5，那么该参数也到此结束了 str6起源： String c2 = tt.e(str3);if (c2 != null && c2.length() > 0) { str6 = d.a(c2); StcSDKFactory.getInstance().setSession(c2);} 这里咱们记得str3是cookie，它执行了tt.e(str3) 办法获取一个返回值，如果它不是空同样给这个返回值md5，那么咱们跟进去看一下它是做了什么解决： 这里咱们看到它是枚举了cookie外面有没有sessionid这个值，如果有就取出来，那么str6到此结束 参数整顿： a2 = md5(url) 疑似对网址的参数进行md5 str4 = x-ss-stub，只有post时才无效，否则是32个0 str5 = md5(cookie) 对cookie进行md5 str6 = md5(cookie['sessionid']) 对cookie外面对sessionid进行md5，否则也是32个0 咱们整顿完了这4条参数后，持续剖析，它将这4个参数进行了字符串合并，接着执行 a.a(a2+str4+str5+str6)，咱们跟进去看看外面做了什么操作 咱们看到它这里循环了总长度/2次，每次都是把 str[i] 转换成十进制左移4，而后加上 str[i+1] 都一个简略运算，并返回后果，也就是原本是4个32位（128位）而后通过加密后缩短成了64位长度。最初它执行了com.ss.sys.ces.a.leviathan(i, currentTimeMillis, a.a(a2 + str4 + str5 + str6))进行计算，咱们看到它还传了2个参数，i和currentTimeMillis，咱们往前能够看到 i是-1，而currentTimeMillis是以后都十位工夫戳。 最初把计算好都byteArray通过位移转换成了string类型，并put到map外面，那么咱们也分明到看到，k-khronos也就是刚刚到currentTimeMillis工夫戳了。咱们发现因为om.ss.sys.ces.a.leviathan是在so层到libcms.so文件，并且外面有大量到混同就没有再度剖析。咱们能够通过xposed或者unidbg到办法进行调用。 ...
文章分三个个局部 两个爬虫库requests和selenium如何应用html解析库BeautifulSoup如何应用动静加载的网页数据用requests怎么抓两个爬虫库requests假如windows下装置好了python和pip。 上面用pip装置爬虫库requests 如果提醒pip版本低，不倡议降级，降级后可能python自身版本低，导致pip指令报错。进入Python命令行验证requests库是否可能应用 看到import requests和requests.get函数都没有报错，阐明装置胜利能够开发咱们的第一个爬虫程序了！ 将代码文件命名为test.py，用IDEL关上。 最简略的爬虫就这么几行！ 引入requests库，用get函数拜访对应地址，断定是否抓取胜利的状态，r.text打印出抓取的数据。而后菜单栏点击Run->Run Module 会弹出Python的命令行窗口，并且返回后果。咱们拜访的是腾讯公布新冠肺炎疫情的地址 如果没有IDEL，间接cmd命令行运行依照上面执行 seleniumselenium库会启动浏览器，用浏览器拜访地址获取数据。上面咱们演示用selenium抓取网页，并解析爬取的html数据中的信息。先装置selenium 接下来装置解析html须要的bs4和lxml。 装置bs4 装置lxml 要确保windows环境变量path的目录下有chromedriver 我d盘的instantclient_12_2曾经加到path里了。所以chromedriver解压到这个目录。chromedriver不同的版本对应Chrome浏览器的不同版本，开始我下载的chromedriver对应Chrome浏览器的版本是71-75（图中最上面的），我的浏览器版本是80所以从新下载了一个才好使。 代码如下 Python执行过程中会弹出 浏览器也主动启动，拜访指标地址 IDEL打印后果如下 HTML解析库BeautifulSoupselenium例子中爬取数据后应用BeautifulSoup库对html进行解析，提取了感兴趣的局部。如果不解析，抓取的就是一整个html数据，有时也是xml数据，xml数据对标签的解析和html是一样的情理，两者都是<tag>来辨别数据的。这种格局的数据结构一个页面一个样子，解析起来很麻烦。BeautifulSoup提供了弱小的解析性能，能够帮忙咱们省去不少麻烦。 应用之前装置BeautifulSoup和lxml。首先代码要引入这个库（参考下面selenium库代码） from bs4 import BeautifulSoup 而后，抓取 r = request.get(url) r.encoding='utf8' html=r.read() #urlopen获取的内容都在html中 mysoup=BeautifulSoup(html, 'lxml') #html的信息都在mysoup中了 假如咱们对html中的如下局部数据感兴趣 <data> <day>20200214</day> <id>1</id> <rank>11</rank> <name>张三</name> </data> <data> <day>20200214</day> <id>4</id> <rank>17</rank> <name>李斯</name> </data> 首先要找到tag标签为<data>的数据，而这类数据不止一条，咱们以两条为例。那么须要用到beautifulsoup的find_all函数，返回的后果应该是两个<data>数据。当解决每一个<data>数据时，外面的<id><name>等标签都是惟一的，这时应用find函数。 mysoup=BeautifulSoup(html, 'lxml') data_list=mysoup.find_all('data') for data in data_list:#list应该有两个元素 day = data.find('day').get_text() #get_text是获取字符串，能够用.string代替 id = data.find('id').get_text() rank = data.find('rank').get_text() name = data.find('name').get_text() #print name 能够print测试解析后果 这是beautifulsoup最简略的用法，find和find_all不仅能够依照标签的名字定位元素，还能够依照class，style等各种属性，以及文本内容text作为条件来查找你感兴趣的内容，十分弱小。 ...
环境python版本号零碎游览器python 3.7.2win7google chrome对于本文本文将会通过爬虫的形式实现简略的百度翻译。本文中的代码只供学习，不容许作为于商务作用。商务作用请返回api.fanyi.baidu.com购买付费的api。若有进犯，立刻删文！ 实现思路在网站文件中找到暗藏的收费api。传入api所须要的参数并对其发出请求。在返回的json后果里找到相应的翻译后果。 百度翻译的反爬机制由js算法生成的signcookie检测token暗号在网站文件中找到暗藏的收费api进入百度翻译，轻易输出一段须要翻译的文字。当翻译后果进去的时候，按下F12，抉择到NETWORK，最初点进XHR文件。这个时候，网站文件都曾经加载完了，所以要F5刷新一下。 刷新了之后，咱们就能发现一个以v2transapi?结尾的文件，没错，它就是咱们要找的api接口。让咱们验证一下，点进去文件-preview，咱们就能够在json格局的数据外面找到翻译后果，验证胜利。另外，咱们还须要获取咱们的cookie和token，在之后的反爬机制中咱们须要用到它们，地位如以下。cookie地位： token地位： api信息接口：https://fanyi.baidu.com/v2tra...申请形式：post 申请参数大全 参数介绍from源语言to目标语言query翻译文本sign由js算法生成的签名（反爬）token申请暗号开始写代码导入request和execjs库 import requestsimport execjsrequests HTTP库，用于爬虫execjs 用于调用js代码反反爬虫因为百度翻译有cookie辨认反爬机制，所以咱们设置好咱们刚刚获取到的cookie来进行掩护网络蜘蛛身份。 headers = {'cookie':'请在这里输出你的cookie'}另外，咱们还要设置好token（暗号）。 token = '请在这里搁置你的token'最初只剩下sign反爬机制了，sign是由js算法给译文生成的一个签名。我在网上搜了一下，找到了相应的js算法，分享给大家。 var i = "320305.131321201"function n(r, o) { for (var t = 0; t < o.length - 2; t += 3) { var a = o.charAt(t + 2); a = a >= "a" ? a.charCodeAt(0) - 87 : Number(a), a = "+" === o.charAt(t + 1) ? r >>> a : r << a, r = "+" === o.charAt(t) ? r + a & 4294967295 : r ^ a } return r} function e(r) { var o = r.match(/[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]/g); if (null === o) { var t = r.length; t > 30 && (r = "" + r.substr(0, 10) + r.substr(Math.floor(t / 2) - 5, 10) + r.substr(-10, 10)) } else { for (var e = r.split(/[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]/), C = 0, h = e.length, f = []; h > C; C++) "" !== e[C] && f.push.apply(f, a(e[C].split(""))), C !== h - 1 && f.push(o[C]); var g = f.length; g > 30 && (r = f.slice(0, 10).join("") + f.slice(Math.floor(g / 2) - 5, Math.floor(g / 2) + 5).join("") + f.slice(-10).join("")) } var u = void 0, l = "" + String.fromCharCode(103) + String.fromCharCode(116) + String.fromCharCode(107); u = null !== i ? i : (i = window[l] || "") || ""; for (var d = u.split("."), m = Number(d[0]) || 0, s = Number(d[1]) || 0, S = [], c = 0, v = 0; v < r.length; v++) { var A = r.charCodeAt(v); 128 > A ? S[c++] = A : (2048 > A ? S[c++] = A >> 6 | 192 : (55296 === (64512 & A) && v + 1 < r.length && 56320 === (64512 & r.charCodeAt(v + 1)) ? (A = 65536 + ((1023 & A) << 10) + (1023 & r.charCodeAt(++v)), S[c++] = A >> 18 | 240, S[c++] = A >> 12 & 63 | 128) : S[c++] = A >> 12 | 224, S[c++] = A >> 6 & 63 | 128), S[c++] = 63 & A | 128) } for (var p = m, F = "" + String.fromCharCode(43) + String.fromCharCode(45) + String.fromCharCode(97) + ("" + String.fromCharCode(94) + String.fromCharCode(43) + String.fromCharCode(54)), D = "" + String.fromCharCode(43) + String.fromCharCode(45) + String.fromCharCode(51) + ("" + String.fromCharCode(94) + String.fromCharCode(43) + String.fromCharCode(98)) + ("" + String.fromCharCode(43) + String.fromCharCode(45) + String.fromCharCode(102)), b = 0; b < S.length; b++) p += S[b], p = n(p, F); return p = n(p, D), p ^= s, 0 > p && (p = (2147483647 & p) + 2147483648), p %= 1e6, p.toString() + "." + (p ^ m)}等等，咱们不是在用python进行爬虫吗？那咱们又不会js代码，怎么调用啊？还好python有着弱小的第三方库，当然也少不了调用js代码的库。调用js代码的库很多，然而自己还是举荐大家应用execjs，简略性能又残缺。 ...
抖音Api上线，蕴含视频、达人、直播等 分割：点击查看联系方式：TiToData 接口列表： 搜寻关键词搜寻用户关键词搜寻话题关键词搜寻视频关键词搜寻音乐关键词搜寻直播关键词搜寻地址关键词搜寻商品关键词综合搜寻 达人达人信息达人视频列表达人直播信息达人商品橱窗 视频视频详情视频评论列表视频带货商品列表 直播直播间信息直播间 弹幕、关注、送礼、点赞 实时查问直播间带货商品列表直播间开播查问 带货带货商品查问带货同款商品视频列表 话题话题详情话题视频列表 榜单明星榜热点榜直播榜今日最热视频榜
10月10日，某大型电商平台上一家名为“长虹厨房电器旗舰店”的商家布告称，因为某推广机构的歹意坑骗，标价60多元的电热水壶，被不到10元钱买下拍了20万单。由此产生微小的损失，甚至有破产倒闭危险，恳请消费者退款。 有网友认为“薅羊毛”不能薅秃了羊，决定申请退款；也有网友观点认为，消费者并无过错，商家理当为本人的行为负责，营销流动中呈现了问题不应该将责任推给消费者，电商平台应该增强没有契约精力的商家增强监管。 这并非电商平台上首次因“薅羊毛”造成电商损失的状况。2019年1月，有网友称拼多多存在重大Bug，只需领取4毛钱就能够充值100元话费。随后，拼多多将所有优惠券的支付形式下架，勾销了用户已支付但未应用的优惠券，并称上海警方已以“网络欺骗”的罪名立案并成立专案组，对涉事订单进行批量解冻。 “薅羊毛”曾经成为电商行业不可接受之重。尤其是组织化、团伙化的“羊毛党”，在每年的双十一、618等电商促销节大肆“薅羊毛”，不仅批量哄抢优惠券、折扣券、积分等，更将消费者心仪的、高性价比的商品“薅”走。数据显示，电商批发企业70%~80%的营销费用会被等“羊毛党”等吞噬。 “薅羊毛”的流程与攻打特色电商“薅羊毛”就是利用业务存在逻辑破绽或技术破绽，通过技术工具，批量争夺本来属于用户的优惠和福利，再转售进来进行获利。这种抢优惠券、秒杀特价商品等行为，不仅侵害了消费者合法利益，更给商家、电商平台带来经济损失。 顶象在长期与黑灰产的攻防中总结出“羊毛党”的作案流程： 首先，“羊毛党”安顿专人去各个电商平台、社群收集优惠、促销、折扣、积分信息，并进行汇总和梳理。 其次，通过相熟流动流程，“羊毛党”剖析流动或业务存在的破绽，进而破解业务逻辑，测试出可能进行批量操作的薅羊毛计划。 而后，“羊毛党”筹备各类工具和材料，如从卡商或黑市购买/租赁的手机号、身份信息等数据，编写各类主动程序软件等。 第四步，通过自动化的注册软件、接码平台、群控工具等，进行虚伪账户的批量注册，或进行批量登录等操作。 第五步，促销正式开时候，“羊毛党”批量操控账号对特价商品、打折券等优惠商品进行哄抢。 最初，将抢到的商品、优惠券等通过社群、电商平台转售进来。 “羊毛党”的防控难点“羊毛党”是一群有打算、有预谋的团伙化，彼此分工明确、单干严密、协同作案，造成一条残缺的产业链。“羊毛党”对电商的各项业务流程十分相熟，很分明需要和风控规定及业务破绽，可能娴熟的使用挪动互联网、云计算、人工智能各种新技术，进行各种危险欺诈操作，由此给电商反欺诈带来诸多新挑战。 并且，电商业务中波及到的优惠零碎、客户零碎等，规定应用上相互重叠，风控流程上很容易互相矛盾，甚至互相打架，这就导致在危险防控上存在若干难点。 综合来看，“薅羊毛”防控有以下难点： 1、秒拨IP、模拟器等业余工具不断更新，新伎俩层出不穷，反抗难度大。 2、“羊毛党”手握大量账号，个体行为非法、群体非法，辨认难度大。 3、业务危险点多，账户、订单等各零碎均有可能呈现破绽，单点防控难度大。 4、业务防护体系中积攒的危险核验数据量不够，更新不及时。 5、攻打起源简单，既有不良用户，又有业余黑灰产，还有可能是歹意同行。 6、业务防护影响店铺业绩，一旦呈现误判，将间接影响网店交易量和排名。 顶象为电商平台提供业余防控体系顶象帮忙电商企业构建自主可控的平安体系，能无效防备“羊毛党”危险。 剖析显示，“羊毛党”有以下特色： 1、IP地址高度对立：失常用户来自四面八方，注册登录操作的IP地址各不相同。而羊毛党们的注册设施和软件通常应用同一个宽带线路接入网络，注册和登录平台的IP地址根本固定，或来自于同一批代理IP。 2、账号注册登录多集中非业务时间段：失常用户个别是在失常作息时间内注册登录操作，一旦呈现问题能够及时分割工作人员解决。而羊毛党则喜爱在劳动时间段操作，此时平台的系统监控会绝对放松，羊毛党批量操作时会占用平台带宽或接口，在非业务时间段操作能够防止引起运营者警觉。 3、账号注册登录行为十分晦涩：失常用户注册登录时，要人工输出用户名、明码、手机号，收到验证码后还要再次手动输出，整个过程不法则且有肯定提早，过程中可能会因为不相熟规定或因为其余事件而耽误停止。而羊毛党应用自动化的软件工具进行账户注册，流程化作业如行云流水般零打碎敲，速度和节奏上是人工速度的数倍。 4、设施特色24小时无变动：失常用户注册登录时，可能坐在椅子上、躺在床上、坐在车上，手机会依据动作进行不同角度的调整，手机的程度高度也会不停的调整。羊毛党应用软件操控批量设施，这些设施大多是搁置在不同机架上，24小时放弃角度和水平线无变动。 依据以上特色和防控难点，顶象全链路防控体系从多个流程节点着手：通过端平安，避免黑灰产获取业务逻辑接口信息、避免被入侵破解；通过对通信链路爱护，避免数据传输过程中被劫持篡改；通过人机辨认技术的验证码，避免机器注册危险；通过设施核验技术，避免多开、模拟器、秒拨IP等危险；针对真人用户的危险操作，通过风控引擎的操作特色和穿插验证，避免异样操作等。由此帮忙电商平台构建一条全流程的纵深防控体系，无效防备电商“薅羊毛”。
抖音短视频数据集-2019年 抖音短视频数据集反对抖音热搜品牌榜、视频榜、音乐榜、明星榜、好物榜抖音KOL数据，凭借当先的人工智能与大数据，全域洞察5亿+抖音沉闷用户、100万中国最沉闷KOL，100+全域行业浸透。 分割咱们：TiTo数据：抖音采集 快手采集 TikTok Zynn YouTube 字段阐明名称类型阐明user_idstring用户idvidstring视频iduser_nicknamestring用户昵称user_avatarstring用户头像descstring视频形容uristring视频资源定位符categorystring视频分类coverstring视频封面play_addrstring视频播放地址durationint视频时长comment_countint视频评论数digg_countint视频点赞数share_countint视频分享数create_timeint视频公布工夫 补充阐明：1、因为数据具备可复制性，一经购买，不承受任何理由的退款！2、如需局部指定数据样例，可分割微信：ifuxing123，备注 抖音数据集 数据示例：
最近公司写爬虫 然而对于 前端渲染的网站(vue,react) 然而 chromedp selenium等又太重了于是用puppeteer koa2 写了一个 通用服务https://github.com/dollarkillerx/marionettedocker 运行 docker run --name marionette -d -p3000:3000 dollarkiller/marionette:latest简略说一下这个服务的Restful API GET /ssr?q=http://google.com返回 respcode, html body, cookie 均为 指标网站的返回 咱们当初应用Go来调用下这个APIGo的http client 举荐一下我本人写的urllibhttps://github.com/dollarkillerx/urllib httpCode, bytes, err = urllib.Get("http://0.0.0.0:3000/ssr").Querys("q","http://google.com").Byte()
抖音Api抖音视频Api、抖音爬虫、抖音去水印、抖音视频下载、抖音视频解析 更多信息请查看官网 TiToData海量数据采集每天为客户采集5亿条数据笼罩支流平台：TikTok，Zynn，YouTube，抖音，快手，1688，小红书，拼多多，淘宝，美团，饿了么，淘宝，微博分割vx：ifuxing123接口包含以下模块热门视频、热门达人、热门商品等等视频列表申请地址GET http://api2.titodata.com/api/video/lists申请参数名称必填类型阐明token是string登录令牌create_time_start否int视频公布工夫戳，开始工夫create_time_end否int视频公布工夫戳，完结工夫author_id否int作者idsort_field否string排序字段，默认digg_count，可选项：digg_count、comment_count、share_countsort否string排序，默认desc，可选项：desc、ascpage否int默认第1页，最大100页page_size否int默认20条，最大100条每页min_digg_count否int最小点赞数min_comment_count否int最小评论数min_share_count否int最小分享数min_duration否int最小时长，毫秒为单位返回参数{ "code": 200, "msg": "胜利", "data": { "total": 5000, "per_page": 1, "current_page": 1, "last_page": 100, "data": [ { "user_id": 104255897823, //作者id "vid": 6865534331515964679, //视频id "user_nickname": "人民日报", //作者昵称 "user_avatar": "https:\/\/p3-dy-ipv6.byteimg.com\/aweme\/100x100\/30ed2000aad26be101cad.jpeg?from=4010531038", //作者头像 "desc": "宝贵视频！9年前袁隆平院士和钟南山院士的同台。明天袁老90岁生日，生日快乐，也愿两位都衰弱高兴！", //视频形容 "uri": "v0200fd60000bt3ke2te6v18nvs8q5q0", //视频资源定位id "cover": "http:\/\/p3-dy-ipv6.byteimg.com\/large\/tos-cn-p-0015\/e6240ccea8a84ff5a77b514ccdf00bc7_1598506787.webp?from=2563711402_large", //视频封面 "play_addr_mark": "https:\/\/aweme.snssdk.com\/aweme\/v1\/playwm?video_id=v0200fd60000bt3ke2te6v18nvs8q5q0", //视频播放地址，带水印 "duration": 23840, //视频时长，毫秒 "digg_count": 12119790, //点赞数 "comment_count": 315139, //评论数 "share_count": 76000, //分享数 "create_time": "2020-08-27 13:39:41", //工夫公布工夫 "category": "政企", //分类，26个分类 "tag": "社会" //标签，可选项：搞笑、生存、社会 } ] }}
前言：对于题目仿佛有些虚夸，所谓的全栈零碎次要包含数据的爬取，web网站展现，挪动设施App，次要记录学习过程中知识点，以备忘。 **技术栈：1，Scrapy爬虫框架：记录爬虫框架的工作流程，简略爬虫的编写2，Yii框架：用于PC网站、挪动网站以及RESTful Api（为什么不持续用python注入django或者fastapi等框架？次要是目前还不相熟）3，Flutter挪动：用于挪动App搭建** 免责申明：该我的项目不会贮存任何视频资源到服务器，仅作为集体学习过程点滴积攒。 数据库构造：vod_detail次要保留视频信息，play_url用于各个视频的播放地址。这里将视频信息和播放地址离开到不同的表中保留集体感觉更加正当，比方一个电视剧之类的能够有多个剧集播放地址。各个字段阐明见表构造。 vod_detail： -- phpMyAdmin SQL Dump-- version 4.8.5-- https://www.phpmyadmin.net/---- 主机： localhost-- 生成日期： 2020-09-09 10:33:32-- 服务器版本： 5.7.26-- PHP 版本： 7.3.4SET SQL_MODE = "NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";SET AUTOCOMMIT = 0;START TRANSACTION;SET time_zone = "+00:00";---- 数据库： `film`---- ------------------------------------------------------------ 表的构造 `vod_detail`--CREATE TABLE `vod_detail` ( `id` int(11) NOT NULL, `url` varchar(500) NOT NULL COMMENT '采集的url', `url_id` varchar(100) NOT NULL COMMENT '采集的url通过加密生成的惟一字符串', `vod_title` varchar(255) NOT NULL COMMENT '视频名称', `vod_sub_title` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '视频别名', `vod_blurb` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '简介', `vod_content` longtext COMMENT '具体介绍', `vod_status` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '状态', `vod_type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '视频分类', `vod_class` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '扩大分类', `vod_tag` varchar(255) DEFAULT NULL, `vod_pic_url` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '图片url', `vod_pic_path` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '图片下载保留门路', `vod_pic_thumb` varchar(255) DEFAULT NULL, `vod_actor` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '演员', `vod_director` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '导演', `vod_writer` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '编剧', `vod_remarks` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '影片版本', `vod_pubdate` int(11) DEFAULT NULL, `vod_area` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '地区', `vod_lang` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '语言', `vod_year` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '年代', `vod_hits` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '总浏览数', `vod_hits_day` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '一天浏览数', `vod_hits_week` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '一周浏览数', `vod_hits_month` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '一月浏览数', `vod_up` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '顶数', `vod_down` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '踩数', `vod_score` decimal(3,1) DEFAULT '0.0' COMMENT '总评分', `vod_score_all` int(11) DEFAULT '0', `vod_score_num` int(11) DEFAULT '0', `vod_create_time` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '创立工夫', `vod_update_time` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '更新工夫', `vod_lately_hit_time` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '最初浏览工夫') ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8mb4;---- 转储表的索引------ 表的索引 `vod_detail`--ALTER TABLE `vod_detail` ADD PRIMARY KEY (`id`), ADD UNIQUE KEY `url_id` (`url_id`) COMMENT '惟一 防止抓取过的网址反复采集';---- 在导出的表应用AUTO_INCREMENT------ 应用表AUTO_INCREMENT `vod_detail`--ALTER TABLE `vod_detail` MODIFY `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT;COMMIT;play_url： ...
一、数据预处理与入库获取到了原始数据之后，下一步就是荡涤入库。 1.1 数据模型因为是简略剖析，所以只获取话题、用户、音讯三块内容。具体如下： class Pins(object): """ 沸点 """ msg_id = None # 沸点ID topic_id = None # 话题ID topic_title = None # 话题名称 user_id = None # 用户ID user_name = None # 用户名 msg_content = None # 沸点内容 msg_ctime = None # 沸点创立工夫 msg_digg_count = 0 # 沸点点赞数 msg_comment_count = 0 # 沸点评论数 def __repr__(self): return '<Pins: %s>' % self.msg_id1.2 数据库表创立数据库的话，应用MySQL。因为沸点内容msg_content中含有emoji表情，所以在建表时字符集编码须要应用utf8mb4。 建表SQL语句如下： CREATE SCHEMA `juejin` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 ;CREATE TABLE `juejin`.`pins` ( `msg_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '音讯ID', `topic_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '主题ID', `topic_title` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '主题名称', `user_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户ID', `user_name` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '用户昵称', `msg_content` TEXT CHARACTER SET 'utf8mb4' NOT NULL COMMENT '音讯内容', `msg_ctime` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '音讯创立工夫戳', `msg_digg_count` INT(11) NOT NULL COMMENT '音讯点赞数', `msg_comment_count` INT(11) NOT NULL COMMENT '音讯评论数', `msg_createdate` DATETIME NOT NULL DEFAULT now() COMMENT '音讯创立工夫(同msg_ctime工夫戳)', PRIMARY KEY (`msg_id`));1.3 原始数据的读取及入库接上文，咱们曾经将所有沸点数据保留至json_data文件夹下。只须要将该文件下所有的json文件遍历读取进去，在做简略的解决，而后存入数据库即可。 ...
前言任何刚接触爬虫编程的敌人可能都相熟或者或多或少理解过基于 Python 异步框架 Twisted 的爬虫框架 Scrapy。Scrapy 倒退了将近 7 年，是爬虫框架中的开山鼻祖，自然而然成为最受欢迎的也是利用最广的爬虫框架。对于 Scrapy 来说，其人造的劣势是反对并发，而且集成了 HTTP 申请、下载、解析、调度等爬虫程序中常见的功能模块，让爬虫工程师只专一于页面解析和制订抓取规定，在过后极大的简化了爬虫开发流程，进步了开发效率。 然而，Scrapy 并不是完满的，它依然有不少毛病。其中，它的模版定制化成为了制约 Scrapy 爬虫我的项目的双刃剑：一方面，Scrapy 形象出了各种必要的模块，包含爬虫（Spider）、抓取后果（Item）、中间件（Middleware）、管道（Pipeline）、设置（Setting）等，让用户能够间接上手依照肯定规定编写本人想要开发的爬虫程序；另一方面，这些高度形象的模块让整个爬虫我的项目显得比拟臃肿，每个爬虫我的项目都须要依照相应的模版生成好几个文件，导致配置、爬虫等治理起来绝对比拟凌乱。而且，Scrapy 在一些非凡场景例如分布式抓取时显得爱莫能助，因而很多高级爬虫工程师甚至须要更改 Scrapy 源码来满足业务要求。 为了解决这些问题，基于动态语言 Golang 的爬虫框架 Colly 在 2017 年末诞生了。尽管它的名气和受欢迎水平还不迭 Scrapy，但在试用之后我发现它有一个最特地的劣势：简略（Easiness）。依据 Colly 官网上的个性介绍，它有清新的 API（Clean API），疾速（Fast），人造反对分布式（Distributed），同步/异步/并行抓取（Sync/async/parallel scraping），丰盛的扩大（Extensions），以及更多个性。作者在简略的看了 Colly 的文档之后，尝试用 Colly 编写一些绝对简略的爬虫程序，发现编写结束后，每个网站的代码只蕴含一个文件。简而言之，它相当轻量级，不须要特地多的冗余代码就能够实现本人想要的逻辑。 下图是 Colly 和 Scrapy 在 Github 的 Star 数比照。能够看到 Colly 倒退较晚，star 数不到 Scrapy 的三分之一，但还在高速增长当中。本文将着重介绍这个年老而弱小的爬虫框架: Colly。 动态语言 GolangColly 是基于动态语言 Golang 开发的。家喻户晓，Golang 也是一个比拟年老的语言，仅有 13 年历史（相较而言，Python 有将近 30 年历史）。Golang 人造反对并发（Concurrency），要起一个协程（Coroutine），只须要在调用函数前加一个 go 关键词即可，非常简单。当然，Golang 还有其余很棒的个性，例如通道（chan）。不过对于爬虫来说反对并发是十分重要的，因为一个高效的爬虫须要尽可能多的占用网络带宽资源，Golang 的并发个性给编写爬虫框架来说带来了劣势。反观 Python，如果要实现并发的话须要做很多工作，包含利用 asyncio 库和从 JavaScript ES7 借鉴过去的 async/await 语法，并不是很直观。 ...
Node.js实现爬虫什么是爬虫？ 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区两头，更常常的称为网页追赶者），是一种依照肯定的规定，主动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常应用的名字还有蚂蚁、主动索引、模拟程序或者蠕虫。大多数爬虫都是按“发送申请”-"获取页面"-"解析页面"-"抽取并贮存内容"这样的流程来进行，这其实也是模仿了咱们应用浏览器获取网页信息的过程。 所须要的模块puppeteer，下载puppeteer模块，用于Node.js爬虫mongoose，下载mongoose模块，用于连贯数据库，将爬取的数据传入数据库中。//下载puppeteernpm install puppeteer//下载mongoosenpm install mongoose正式开始 在这里咱们爬取豆瓣的电影信息来进行测试哦！ 看到下面电影信息列表，是不是有种爬取列表信息的激动？好，咱们先关上开发者选项，查看该列表信息。 咱们能够看到每个li标签的data-xxx属性中都带有该电影项的信息，咱们通过获取到该信息，并且将其输入到某界面或存储到数据库中，这就实现了爬虫多种用处的一小部分。话不多说咱们来上代码。 应用爬虫获取界面电影列表的信息//引入puppeteer模块const puppeteer = require('puppeteer');//爬取热门电影信息，的网址const url = 'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/';//因为要申请信息，这里咱们退出asyncmodule.exports = async () => { //1. 关上浏览器 const browser = await puppeteer.launch({ args: ['--no-sandbox'], // headless: false //以无头浏览器的模式关上浏览器，没有界面显示，在后盾运行的 }); //2. 创立tab标签页 const page = await browser.newPage(); //3. 跳转到指定网址 await page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' //期待网络闲暇时，在跳转加载页面 }); //4. 期待网址加载实现，开始爬取数据 //开启延时器，延时2秒钟在开始爬取数据 await timeout(); let result = await page.evaluate(() => { //对加载好的页面进行dom操作 //所有爬取的数据数组 let result = []; //获取所有热门电影的li，这里能够关上开发者选项进行标签的筛选 const $list = $('#nowplaying>.mod-bd>.lists>.list-item'); //这里咱们只取8条数据 for (let i = 0; i < 8; i++) { const liDom = $list[i]; //电影题目 let title = $(liDom).data('title'); //电影评分 let rating = $(liDom).data('score'); //电影片长 let runtime = $(liDom).data('duration'); //导演 let directors = $(liDom).data('director'); //主演 let casts = $(liDom).data('actors'); //豆瓣id let doubanId = $(liDom).data('subject'); //电影的详情页网址 let href = $(liDom).find('.poster>a').attr('href'); //电影海报图 let image = $(liDom).find('.poster>a>img').attr('src'); //将爬取到的数据退出进该数组中 result.push({ title, rating, runtime, directors, casts, href, image, doubanId }) } //将爬取的数据返回进来 return result; }) console.log(result); //遍历爬取到的8条数据 for (let i = 0; i < result.length; i++) { //获取条目信息 let item = result[i]; //获取电影详情页面的网址 let url = item.href; //跳转到电影详情页 await page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' //期待网络闲暇时，在跳转加载页面 }); //爬取其余数据 let itemResult = await page.evaluate(() => { let genre = []; //类型 const $genre = $('[property="v:genre"]'); for (let j = 0; j < $genre.length; j++) { genre.push($genre[j].innerText); } //简介 const summary = $('[property="v:summary"]').html().replace(/\s+/g, ''); //上映日期 const releaseDate = $('[property="v:initialReleaseDate"]')[0].innerText; //给单个对象增加两个属性 return { genre, summary, releaseDate } }) // console.log(itemResult); //在最初给以后对象增加三个属性 //在evaluate函数中没方法读取到服务器中的变量 item.genre = itemResult.genre; item.summary = itemResult.summary; item.releaseDate = itemResult.releaseDate; } console.log(result); //5. 敞开浏览器 await browser.close(); //最终会将数据全副返回进来 return result;}function timeout() { return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000))}将爬取的数据存入进数据库创立数据库连贯 在此时咱们引入mongoose，进行数据库的连贯。话不多说上代码。 ...
明天要下载Graphviz 图形软件，依照网上的教程到官网（Graphviz ）上下载，却发现页面和教程上都不一样，也不晓得点哪个比拟好，通过一番致力，找到了文件一份，先收费分享给大家。链接：网盘链接 提取码：6666 再接下来的装置中，依照网络上常见的各种装置步骤，最初在cmd中跑，却呈现''dot'' 不是外部命令之类的提醒，配置好装置环境当前重启也没方法解决问题。最初眉头一皱;计上心来，将其调整到环境变量的最下面轻松解决问题。如图：兄弟姐妹们，如果对你们有用，不要遗记点个赞哟~~~CSDN的网名为：叫我jiajia CSDN链接
前言本次更新包含几个局部： 爬虫市场批量操作数据库底层优化更新日志性能 / 优化爬虫市场. 容许用户下载开源爬虫到 Crawlab.批量操作. 容许用户与 Crawlab 批量交互，例如批量运行工作、批量删除爬虫等等.迁徙 MongoDB 驱动器至 MongoDriver.重构优化节点逻辑代码.更改默认 task.workers 至 16.更改默认 nginx client_max_body_size 为 200m.反对写日志到 ElasticSearch.在 Scrapy 页面展现谬误详情.删除挑战页面.将反馈、免责申明页面挪动到顶部.Bug 修复修复因为 TTL 索引未创立导致的日志不过期问题.设置默认日志过期工夫为 1 天.task_id 索引没有创立.docker-compose.yml 修复.修复 404 页面.修复无奈先创立工作节点问题.参考Github: https://github.com/crawlab-te...Demo: https://crawlab.cn/demo社区如果您感觉 Crawlab 对您的日常开发或公司有帮忙，请加作者微信 tikazyq1 并注明 "Crawlab"，作者会将你拉入群。欢送在 Github 上进行 star，以及，如果遇到任何问题，请随时在 Github 上提 issue。另外，欢迎您对 Crawlab 做开发奉献。
原文：http://tecdat.cn/?p=4115 以下是摘自虎扑的官网介绍：虎扑是为年老男性服务的业余网站，涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道，领有大型的生存/影视/电竞/汽车/数码网上交换社区，聊体育谈趣味尽在虎扑。 二、数据阐明应用的数据起源： 2018/1/1~1/19 两周半内虎扑论坛步行街各子版块的所有帖子，去除关注度极低的帖子，总数为3.3W+； 上述3.3W+篇帖子中主干道版块的回复用户的个人信息，去重后用户总数为2.3W+。 三、虎扑论坛剖析1.各版块活跃度剖析 在虎扑社区由10个分论坛，380个子版块形成，日发帖量达到70W+,其中哪一个最沉闷呢？通过比照每个版块发帖量，能够发现，在大的分论坛中 【配备论坛】的发帖量最高，其次是【步行街】和【NBA】；在380个子板块中，【静止配备】]和【交易区】最热门，其次是【步行街主干道】和【湿乎乎的话题】；其中，【配备论坛】的发帖占比近7成，远高于其余，而【步行街】又高于【NBA】两倍。 能够看出，交易属性和社交属性是虎扑维持社区热度和用户的活跃度的要害。 各大分论坛发帖量占比 各子版块发帖量占比 2.步行街发帖内容分析除了交易版块，【步行街】和【NBA】是虎扑活跃度最高的版块，【NBA论坛】的话题个别围绕赛事开展，而【步行街】的社交属性比拟强，通过对【步行街】的剖析，能够看到在体育赛事之余，虎扑的会员都在关注些什么。 ... 四、虎扑用户剖析1.用户性别 .... 2.用户所在地 ..... 3. 用户的静止喜好 ...... 4.用户日停留时长 .... 五、剖析总结总体上看，虎扑会员以年老的男性和在校大学生为主，他们喜爱篮球等体育运动，关注NBA,英超等球类联赛；但在步行街社区，他们的话题不仅限于体育，八卦热点，情感征询等都是他们关注的内容；并且他们每天在虎扑停留时间较长，能够说虎扑的内容很好的抓住了目前的用户群体。
原文：http://tecdat.cn/?p=4115 以下是摘自虎扑的官网介绍：虎扑是为年老男性服务的业余网站，涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道，领有大型的生存/影视/电竞/汽车/数码网上交换社区，聊体育谈趣味尽在虎扑。 二、数据阐明应用的数据起源： 2018/1/1~1/19 两周半内虎扑论坛步行街各子版块的所有帖子，去除关注度极低的帖子，总数为3.3W+； 上述3.3W+篇帖子中主干道版块的回复用户的个人信息，去重后用户总数为2.3W+。 三、虎扑论坛剖析1.各版块活跃度剖析 在虎扑社区由10个分论坛，380个子版块形成，日发帖量达到70W+,其中哪一个最沉闷呢？通过比照每个版块发帖量，能够发现，在大的分论坛中 【配备论坛】的发帖量最高，其次是【步行街】和【NBA】；在380个子板块中，【静止配备】]和【交易区】最热门，其次是【步行街主干道】和【湿乎乎的话题】；其中，【配备论坛】的发帖占比近7成，远高于其余，而【步行街】又高于【NBA】两倍。 能够看出，交易属性和社交属性是虎扑维持社区热度和用户的活跃度的要害。 各大分论坛发帖量占比 各子版块发帖量占比 2.步行街发帖内容分析除了交易版块，【步行街】和【NBA】是虎扑活跃度最高的版块，【NBA论坛】的话题个别围绕赛事开展，而【步行街】的社交属性比拟强，通过对【步行街】的剖析，能够看到在体育赛事之余，虎扑的会员都在关注些什么。 ... 四、虎扑用户剖析1.用户性别 .... 2.用户所在地 ..... 3. 用户的静止喜好 ...... 4.用户日停留时长 .... 五、剖析总结总体上看，虎扑会员以年老的男性和在校大学生为主，他们喜爱篮球等体育运动，关注NBA,英超等球类联赛；但在步行街社区，他们的话题不仅限于体育，八卦热点，情感征询等都是他们关注的内容；并且他们每天在虎扑停留时间较长，能够说虎扑的内容很好的抓住了目前的用户群体。
url编码起因咱们都晓得url的模式中对于query子段是以?开始的key=value对，每一对之间以&分隔开。那么就有一个问题：如果在key=value对中的key或者value中含有'='或者'&'，如：ke&y=value，则在url解析过程中就会产生谬误。进一步的，不只是query子段，在url后面的门路字段中，如果一个路径名中含有'/'或者'?'等字符会怎么样呢？为解决这类问题，就有了url编码问题。 url编码由RFC3986文档中规定，url中只容许应用大小写英文字母，阿拉伯数字和某些标点符号。更精确来说只容许: A-Z，a-z，0-9，-_.~四个特殊字符，也被称为非保留字符以及! * ’ ( ) ; : @ & = + $ , / ? [ ] # 作为保留字符 这里解释一下所谓保留字符和非保留字符的意义，保留字符是指url定义中容许应用的可能会被用作delimiter（分界符）的字符，所以保留下来；而非保留字符则是指在url定义中容许应用的没有保留目标的字符。 所以非保留字符不是保留字符的补集，它只是url容许的字符中不是保留字符的局部！ 编码规定url中所应用的编码为:percent-encode，即百分号编码。这种编码模式非常简略，即应用%再加上字符所对应的两位十六进制数值，如：' '空格符对应的就是'%20'。 那么非保留字符和保留字符以外的字符（即ASCII码集中除两者以外的字符），如果应用在url中，就须要进行百分号编码。保留字符应用在delimiter以外的场合也要进行百分号编码。补充一开始对url进行规定时，只思考了英文的状况，所用字符都限度在ASCII字符集中，即url是ASCII编码的。那么对于其它语言如中文，日文等，该如何进行解决呢？ RCF3629中倡议对这些ASCII字符集以外的字符先进行UTF-8编码，而后再把对应的UTF-8编码写为percent-encode的模式。 发散再联合python的urllib包，易知在urllib.parse模块中的quote与urlencode函数中都有对字符串进行percent-encode，并且还主动蕴含了对于非ASCII字符进行urf-8编码再percent-encode的行为。
对于网络爬虫如何防止环路（死循环）与防止陷阱（出不来）？ 那么咱们如何避免拜访曾经拜访过的页面呢？设置一个标记即可。整个互联网就是一个图构造，咱们通常应用DFS（深度优先搜寻）和BFS（广度优先搜寻）进行遍历。所以，像遍历一个简略的图一样，将拜访过的结点标记一下即可。 解决方案 1.限定爬虫的最大循环次数，对于某Web站点拜访超过肯定阈值就跳出，防止有限循环；2.保留一个已拜访Url列表，记录该页面是否被拜访过的； 对于抓取策略 1.调度爬虫抓取压力，限度拜访次数与工夫，超时后主动切换。 2.限度Url的字节长度，环路可能会使得Url长度减少。 3.去掉无用字符与URL别名，制订Url的标准。 快搜常识搜寻，未完待续！
前言Crawlab 是一个基于 Golang 的分布式爬虫管理平台，旨在帮助爬虫工程师和开发人员轻松管理一切爬虫。Crawlab 创建之初，就利用 Shell 执行原理使其能够执行理论上任何编程语言开发的爬虫，以及管理任何爬虫框架。自 2019 年 3 月份发布第一个版本，Crawlab 迭代发展了一年多，成为了最受欢迎的爬虫管理平台。在产品不断变得完善的同时，开发组也意识到有必要为企业量身打造一个稳定性更高、更灵活、更实用的版本。 专业版Crawlab 专业版 (Crawlab Pro) 是针对专业用户以及企业量身打造的。它的稳定性更高，相较于 Crawlab 社区版功能更强大。专业版在底层特别是数据库层面做了大量的优化，保证爬虫任务能够稳定而高效的运行并抓取数据。此外，专业版相较于社区版有很多强大的专属功能，例如节点、数据库监控功能，SQL 数据库 (MySQL、Postgres) 集成等等。在未来，我们将支持更加高级的可配置爬虫。 结果数据源集成Crawlab 专业版首次发布的版本中（v0.1.0），我们支持了除 MongoDB 以外的其他数据源，包括 MySQL 和 Postgres 数据库。在最近的 Crawlab 专业版更新中（v0.1.1），我们加入 Kafka 和 ElasticSearch 的集成，增强了结果储存格式的多样化，满足了以 Kafka、ElasticSearch 作为主要结果储存形式的用户。 因此，Crawlab 专业版现在可以集成大部分数据源，包括 MongoDB、MySQL、Postgres、Kafka、ElasticSearch。当然，我们未来还将集成更多的数据源，例如 SQL Server、Cassandra、HBase 等等。 用户可以在 Crawlab 专业版上运行爬虫，将数据抓取下来，并通过调用 Crawlab SDK 来发送结果到指定的数据源中（如下图所示）。 调用 Crawlab SDK 的方式非常简单，下面是一个 Scrapy Pipeline 中发送结果数据的例子。只需要调用 save_item 这一个方法即可完成结果的保存。您不需要单独指定数据源的连接地址、端口、用户名、密码等等，Crawlab SDK 会帮您轻松完成结果数据集成。 from crawlab import save_itemclass ExamplePipeline(object): def process_item(self, item, spider): save_item(item) # 只需要调用这一句就可以了 return item集成成功后，您可以在 Crawlab 的 Web 界面上看到抓取到的结果数据（如下图）。 ...
Scrapy基本介绍scrapy是一种用于爬虫的框架，并提供了相当成熟的模版，大大减少了程序员在编写爬虫时的劳动需要。 Command line tool & Project structure使用scrapy需要先创建scrapy project，之后再于project文件夹路径下生成spider（爬虫）文件，编写完程序后，再运行爬虫（手动指定保存文件）。以上过程由命令行执行，具体如下： scrapy startproject <myproject>scrapy genspider <spider_name> <domain>scrapy crawl <spider_name> [-o filename]后面两个命令均要在myproject文件夹（第一个myproject）路径下执行。而由第一个命令创建的scrapy项目结构如下： myproject/ scrapy.cfg myproject/ __init__.py items.py middlewares.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py spider_name.py Scrapy Overview上图是scrapy的基本结构，易见scrapy的程序执行和数据流动是由engine来调度控制的，关于该结构的具体解释见：scrapy document overview. Scrapy Spider详解基础的使用scrapy一般只需要在spider_name.py中进行编写，该文件是我们使用scrapy genspider <spider_name>命令后自动创建中，文件中还自动import了scrapy并且还自动创建了一个模版spider类（自动继承自scrapy.Spider）。spider的功能简介于此：scrapy document spider。这里介绍一些常用的scray.Spider类的属性及方法：Attribute:name:name属性即是我们使用命令行时所指定的spider_name,这是scrapy框架中用于标识spider所用，每个spider都必须有一个独一无二的name。allowed_domains:该属性为一个以string为元素的list，每个元素string为一个domain，限定爬虫所能爬取的网址。start_urls：该属性同样为一个以string为元素的list，每个元素string对应一个完整的url，是spider开始时需要爬取的初始网址。custom_settings:该属性的形式为一个dict，即如修改user-agent，开启pipeline，指定log_level之类的，并且局限于http header。method:start_requests：该方法用于在scrapy开始爬虫时以start_urls返回一个Request iterable或者一个generator，该方法在一次爬虫过程中仅被调用一次。其默认实现为：Request(url, dont_filter=True) for each url in start_urls。parse：这是spider类中最重要的一个方法。由scrapy文档中对spider的介绍，spider每发出一个Request，便要对该Request的Response进行处理，处理的函数称为callback function，即 one Request corresponds to one Callback。而parse就是默认的callback函数，它负责对传回的response进行解析（xpath），提取数据（item dict-like object）并交予，并且还会根据需要发出新的Request请求。和start_requests一样，它的返回值也须要是一个iterable或是一个generator。一般来说，先yield item，再根据对response的解析得到新的url以yield Request(url,callback)。这里对于response的解析和数据提取交予过程略过，具体可以见于b站教程。 由以上介绍可见对于start_request和parse方法的返回值要求，scrapy框架的内部代码逻辑应该是像for循环一样轮询两者的返回值，对于parse方法还需要判断其返回值的类型(item/Request)来区别处理。 Scrapy Request and ResponseTypically, Request objects are generated in the spiders and pass across the system until they reach the Downloader, which executes the request and returns a Response object which travels back to the spider that issued the request. ...
python urllib request 简介urllib.request : open and read URLs与许多python模块一样，urllib.request中对于我们的使用也提供了：1.面向过程2.面向对象这两种使用方式。 默认HTTP访问情况下面向过程urllib.request.urlopen(url,data=None)其中url为一个string或者Reuqest对象；data则是所谓的表单数据，在urllib.request模块中对于它的形式有一定规定，假如提供该参数http请求报文为post，不提供则为get。该函数返回一个file like object，有read、readline、readlines等常见方法。注意read等方法返回的对象需要进行decode，一般是utf-8 面向对象在urllib.request中有三大对象：Request Opener Handler Request是对url的一种抽象，而且可以附加上对于data和header的一些指定。定义为urllib.request.Request(url,data=None,headers={}).参数headers即是对应http报文的header部分。Opener是用于访问url的类,上文的urlopen函数就是基于模块中内置的一个Opener的。模块中只有urllib.request.OpenerDirector一个Opener类，而该类的具体定义如下： | Methods defined here:| | __init__(self)| Initialize self. | | add_handler(self, handler)| | close(self)| | error(self, proto, *args)|| open(self, fullurl, data=None, timeout=<object object at 0x00000221AFDDA260> )Handler则是用于处理访问中的一些“dirty”工作，如代理、cookies、身份认证等工作。模块中定义了很多Handler类，BaseHandler是基类，HTTPRedirectHandler处理重定向，爬虫中常用ProxyHandler，其定义为urllib.request.ProxyHandler(proxies=None)，proxies参数是一个字典dict，形式为{"协议类型":"代理ip:端口号"}内在逻辑Request Opener Handler三类的关系可以用一句话概括:Opener open URLs(Request) via chained Handlers.Opener和Handler是怎么chain在一起的呢？上文OpenerDirector由一个add_handler的方法可以实现，或urllib.request.build_opener(handler) or urllib.request.install_opener(handler)可以把Handler作为参数传入，当然这两个函数返回的也都是OpenerDirector类实例。
我还是通过手机模拟器来进行抓包。下面这个是get请求搜索接口，返回的是相关搜索信息。只是一个简单的介绍。后面有搜索用户的POST接口，可以获取到用户id，以便尽一步操作。 搜索相关用户的接口： 点击使用浏览器访问。 所以可以根据刚的链接，来自定义我们需要搜索的关键词。例如： https://aweme-hl.snssdk.com/aweme/v1/search/sug/?keyword=朱一龙 搜索用户的POST接口：输入用户名，点击搜索。通过抓包可以看到有一条post请求，返回了用户列表的数据。携带的post参数有：cursor=0&keyword=%E9%9E%A0%E5%A9%A7%E7%A5%8E 等等。 但是这个post接口的params中有一些变动的，比如有一个时间戳等等。我们把数据格式化后来查看一下。 发现可以得到一个uid。而这个uid就是我之前一篇文章中，通过分享页面采集用户数据 所需要的id。链接：抖音用户信息采集案例 -2020/05/08更新：抖音APP接口分析：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/105996989