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　　詳細介紹
　　
　　WordPress自動(dòng)采集插件
　　插件簡(jiǎn)介:
　　該插件是wp-autopost-pro 3.7.8的最新版本.
　　集合插件的適用對象
　　1. 新建的wordpress網(wǎng)站的內容相對較小，希望盡快擁有更豐富的內容；
　　2. 熱門(mén)內容將自動(dòng)采集并自動(dòng)發(fā)布；
　　3. 定時(shí)采集，手動(dòng)采集并發(fā)布或保存為草稿；
　　4，css樣式規則，可以更準確地采集所需的內容.
　　5. 通過(guò)代理IP進(jìn)行偽原創(chuàng )和翻譯，采集和存儲cookie記錄；
　　6，可以將內容采集到自定義列
　　對Google神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯的新支持，youdao神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松訪(fǎng)問(wèn)高質(zhì)量的原創(chuàng )文章
　　對市場(chǎng)上所有主流對象存儲服務(wù)，秦牛云，阿里云OSS等的全面支持.
　　可以采集微信公眾號，頭條新聞和其他自媒體內容. 由于百度不收錄官方帳戶(hù)，頭條新聞等，因此您可以輕松獲得高質(zhì)量的“原創(chuàng )”文章，從而增加了百度的收錄量和網(wǎng)站權重
　　可以采集任何網(wǎng)站的內容，采集的信息一目了然
　　通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站的內容，并且可以將多個(gè)采集任務(wù)設置為同時(shí)運行. 可以將任務(wù)設置為自動(dòng)或手動(dòng)運行. 主任務(wù)列表顯示每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài): 上次檢測采集時(shí)間，下一次檢測的估計采集時(shí)間，最新采集的文章，已采集和更新的文章數以及其他易于查看和查看的信息. 管理.
　　文章管理功能方便查詢(xún)，搜索和刪除采集的文章. 改進(jìn)的算法從根本上消除了同一文章的重復采集. 日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和抓取錯誤，便于檢查和設置維修錯誤.
　　增強seo功能，其他自學(xué). 查看全部

　　首先，這是我與Empire CMS的第一次接觸，對于程序開(kāi)發(fā)，我是一個(gè)外行. 我只是一個(gè)用戶(hù)（垃圾站）. 我以前一直使用DEDECMS +采集英雄，但是這是在編織之間. 做夢(mèng)時(shí)，處理數百萬(wàn)個(gè)或更多數據時(shí)負載確實(shí)很高，所以我想使用Empire CMS嘗試作為垃圾站. 每個(gè)人都知道，成為垃圾站并不像成為常規站. 它是手動(dòng)更新的. 垃圾站越自動(dòng)化，越好. 最好不要由人來(lái)管理. 這是我研究的方向，好吧，廢話(huà)少說(shuō).
　　1. 觸發(fā)代碼時(shí)，請添加密碼. 例如，我的觸發(fā)方法是借用自動(dòng)獲取和觸發(fā)的第一點(diǎn)，并且還使用計劃任務(wù)進(jìn)行觸發(fā). 在e / tasks /下創(chuàng )建一個(gè)文件，然后在觸發(fā)代碼上寫(xiě)入以觸發(fā)此審閱代碼，然后使用計劃的任務(wù)進(jìn)行觸發(fā).
　　
　　2. 如果有很多列，則列出200或300，在老北那代碼中，請使用基于時(shí)間的查看，否則負載會(huì )有點(diǎn)高. （時(shí)分代碼在老貝的代碼中，但這只是一個(gè)注釋. 此外，它可以分為三個(gè)以上的時(shí)間段. 我要做的是每小時(shí)查看幾列. 無(wú)論如何，您可以根據到您這樣的列數，例如我. 大約有240列，我將設置為每小時(shí)查看和更新??十列），我將分享在各節中查看的代碼:
　　我嘗試過(guò). 我保持后端. 太好了，無(wú)法安全傳播. 另外，網(wǎng)頁(yè)上的cookie將變?yōu)闊o(wú)效. 您應過(guò)一會(huì )再登錄. 在這里，我想到了另一種自動(dòng)刷新此“計劃任務(wù)頁(yè)面”以保持其cookie有效的方法.
　　根據此方法，因為引用了刷新頁(yè)面，并且刷新頁(yè)面位于后臺，所以存在登錄問(wèn)題. 有時(shí)VPS出現問(wèn)題，重新啟動(dòng)或出現某種情況，如何構建網(wǎng)站，則必須重新登錄此頁(yè)面. 這比較麻煩. 有時(shí)候我幾天沒(méi)來(lái)過(guò)，但是幾天沒(méi)來(lái)過(guò). 我想知道您是否可以幫助我想辦法. 或者可以在頁(yè)面上預先分配用戶(hù)名和密碼，只要打開(kāi)頁(yè)面即可直接采集，在這種情況下，無(wú)需登錄. 我可以在VPS中進(jìn)行設置. 如果我重新啟動(dòng)，它將自動(dòng)打開(kāi)此頁(yè)面以實(shí)現采集. 查看全部

　　內容
　　概述: 分析網(wǎng)頁(yè)上嵌入點(diǎn)的重要性
　　網(wǎng)站流量統計分析可以幫助網(wǎng)站管理員，運營(yíng)商，發(fā)起人等獲取實(shí)時(shí)網(wǎng)站流量信息，并提供來(lái)自流量來(lái)源，網(wǎng)站內容和網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者特征等各個(gè)方面的網(wǎng)站分析數據. 根據. 為了幫助增加網(wǎng)站流量，改善網(wǎng)站用戶(hù)體驗優(yōu)化，允許更多訪(fǎng)問(wèn)者成為會(huì )員或客戶(hù)，并通過(guò)減少投資獲得最大收益.
　　訪(fǎng)問(wèn)日志指的是用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站時(shí)的所有訪(fǎng)問(wèn)，瀏覽和單擊行為數據. 例如，單擊了哪個(gè)鏈接，例如常見(jiàn)的微信副本統計信息，頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)者分析等，打開(kāi)了哪個(gè)頁(yè)面，復制了哪個(gè)微信帳戶(hù)，使用了哪個(gè)搜索項目以及整個(gè)會(huì )話(huà)時(shí)間. 所有這些信息都可以通過(guò)網(wǎng)站日志保存. 通過(guò)分析這些數據，我們可以了解有關(guān)網(wǎng)站運營(yíng)的許多重要信息. 采集的數據越全面，分析就越準確. 參考來(lái)源:
　　
　　網(wǎng)頁(yè)隱藏點(diǎn)
　　
　　標題
　　首先，需要在網(wǎng)頁(yè)的前端頁(yè)面中加載ma.js的腳本代碼
　　
var _maq = _maq || [];
_maq.push(['_setAccount', 'zaomianbao']);
(function() {
var ma = document.createElement('script');
ma.type = 'text/javascript';
ma.async = true;
ma.src = 'http://v#gam7.com/ma.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
s.parentNode.insertBefore(ma, s);
})();
　　二，將前端代碼放在后臺
　　
(function () {
var params = {};
//Document對象數據
if(document) {
params.domain = document.domain || '';
params.url = document.URL || '';
params.title = document.title || '';
params.referrer = document.referrer || '';
}
//Window對象數據
if(window && window.screen) {
params.sh = window.screen.height || 0;
params.sw = window.screen.width || 0;
params.cd = window.screen.colorDepth || 0;
}
//navigator對象數據
if(navigator) {
params.lang = navigator.language || '';
}
//解析_maq配置
if(_maq) {
for(var i in _maq) {
switch(_maq[i][0]) {
case '_setAccount':
params.account = _maq[i][1];
break;
default:
break;
}
}
}
//拼接參數串
var args = '';
for(var i in params) {
if(args != '') {
args += '&';
}
args += i + '=' + encodeURIComponent(params[i]);
}

//通過(guò)Image對象請求后端腳本
var img = new Image(1, 1);
img.src = 'http://v#ibixue.com/log.gif?' + args;
})();
　　三，后端配置，配置nginx服務(wù)器日志格式
　　
worker_processes 2;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

log_format user_log_format "$msec||$remote_addr||$status||$body_bytes_sent||$u_domain||$u_url||$u_title||$u_referrer||$u_sh||$u_sw||$u_cd||$u_lang||$http_user_agent||$u_account";

sendfile on; #允許sendfile方式傳輸文件，默認為off
keepalive_timeout 65; #連接超時(shí)時(shí)間，默認為75s
server {
listen 80;
server_name localhost;
location /log.gif {
#偽裝成gif文件
default_type image/gif;
#nginx本身記錄的access_log，日志格式為main
access_log logs/access.log main;

access_by_lua "
-- 用戶(hù)跟蹤cookie名為_(kāi)_utrace
local uid = ngx.var.cookie___utrace
if not uid then
-- 如果沒(méi)有則生成一個(gè)跟蹤cookie，算法為md5(時(shí)間戳+IP+客戶(hù)端信息)
uid = ngx.md5(ngx.now() .. ngx.var.remote_addr .. ngx.var.http_user_agent)
end
ngx.header['Set-Cookie'] = {'__utrace=' .. uid .. '; path=/'}
if ngx.var.arg_domain then
-- 通過(guò)subrequest到/i-log記錄日志，將參數和用戶(hù)跟蹤cookie帶過(guò)去
ngx.location.capture('/i-log?' .. ngx.var.args .. '&utrace=' .. uid)
end
";

#此請求資源本地不緩存
add_header Expires "Fri, 01 Jan 1980 00:00:00 GMT";
add_header Pragma "no-cache";
add_header Cache-Control "no-cache, max-age=0, must-revalidate";

#返回一個(gè)1×1的空gif圖片
empty_gif;
}

location /i-log {
#內部location，不允許外部直接訪(fǎng)問(wèn)
internal;

#設置變量，注意需要unescape
set_unescape_uri $u_domain $arg_domain;
set_unescape_uri $u_url $arg_url;
set_unescape_uri $u_title $arg_title;
set_unescape_uri $u_referrer $arg_referrer;
set_unescape_uri $u_sh $arg_sh;
set_unescape_uri $u_sw $arg_sw;
set_unescape_uri $u_cd $arg_cd;
set_unescape_uri $u_lang $arg_lang;
set_unescape_uri $u_account $arg_account;

#打開(kāi)subrequest（子請求）日志
log_subrequest on;
#自定義采集的日志，記錄數據到user_defined.log
access_log logs/user_defined.log user_log_format;

#輸出空字符串
echo '';
}

}
}
　　四: 編寫(xiě)index.html
　　


測試埋點(diǎn)


var _maq = _maq || [];
_maq.push(['_setAccount', 'zaomianbao']);

(function() {
var ma = document.createElement('script');
ma.type = 'text/javascript';
ma.async = true;
ma.src = 'http://yishengjun.gookang.com/ma.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
s.parentNode.insertBefore(ma, s);
})();



測試埋點(diǎn)

　　五，背景nginx環(huán)境構建和參考資料
　　
web點(diǎn)數據采集后臺配置nginx：
https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 94827
下載數據源：
wget -O lua-nginx-module-0.10.0.tar.gz https://github.com/openresty/l ... ar.gz
wget --no-check-certificate -Oecho-nginx-module-0.58.tar.gz 'https://github.com/openresty/echo-nginx-module/archive/v0.58.tar.gz'
wget --no-check-certificate -O nginx_devel_kit-0.2.19.tar.gz https://github.com/simpl/ngx_d ... ar.gz
wget https://openresty.org/download ... ar.gz
wget --no-check-certificate -Oset-misc-nginx-module-0.29.tar.gz 'https://github.com/openresty/set-misc-nginx-module/archive/v0.29.tar.gz'
　　VI. 參考資料: 查看全部

　　目錄寫(xiě)在前面
　　許多人需要數據采集，這可以用不同的語(yǔ)言和不同的方式來(lái)實(shí)現. 我以前也用C#編寫(xiě)過(guò)它. 發(fā)送各種請求和定期分析數據主要比較麻煩. 總的來(lái)說(shuō)，沒(méi)有什么不好，但是效率更差，
　　使用nodejs（可能僅相對于C#）編寫(xiě)采集程序效率更高. 今天，我將主要使用一個(gè)示例來(lái)說(shuō)明如何使用nodejs來(lái)實(shí)現數據采集器，主要是使用request和cheerio.
　　請求: 用于http請求
　　cheerio: 用于提取請求返回的html中所需的信息（與jquery的用法一致）
　　示例
　　僅講API使用并不有趣，也無(wú)需記住所有API. 讓我們開(kāi)始一個(gè)例子.
　　說(shuō)些八卦:
　　仍然有許多nodejs開(kāi)發(fā)工具. 我還建議崇高. 自從Microsoft啟動(dòng)Visual Studio Code之后，我便轉向了nodejs開(kāi)發(fā).
　　使用它進(jìn)行開(kāi)發(fā)比較舒適，無(wú)需配置，快速啟動(dòng)，自動(dòng)完成，視圖定義和引用，快速搜索等，并且具有一致的VS風(fēng)格，因此它應該越來(lái)越好，所以我建議^ _ ^！
　　樣品要求
　　在其中獲取文章的“標題”，“地址”，“發(fā)布時(shí)間”和“封面圖片”
　　采集器
　　1. 創(chuàng )建項目文件夾sampleDAU
　　2. 創(chuàng )建package.json文件
　　{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
　　3. 使用npm在終端中安裝參考
　　cd 項目根目錄
npm install
　　4. 構建app.js并編寫(xiě)采集器代碼
　　首先，使用瀏覽器打開(kāi)要采集的URL，使用開(kāi)發(fā)人員工具查看HTML結構，然后根據該結構編寫(xiě)解析代碼
　　/*
* 功能: 數據采集
* 創(chuàng )建人: Wilson
* 時(shí)間: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 開(kāi)啟數據采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 數據請求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
dataParse36Kr(body);
break;
}

});
}
/* 36kr 數據解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);

var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}

var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//處理時(shí)間
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('標題：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('時(shí)間：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();
　　測試結果
　　
　　此采集器已完成. 實(shí)際上，這是一個(gè)獲取請求. 正文或HTML代碼將在請求回調中返回，并且cheerio庫將以與jquery庫語(yǔ)法相同的方式進(jìn)行解析，以檢索所需的數據！
　　加入代理商
　　對采集器進(jìn)行演示，然后基本完成. 如果您需要長(cháng)時(shí)間使用它以防止網(wǎng)站被阻止，則仍然需要添加代理列表
　　對于該示例，我從Internet上的免費代理中提出了一些示例，并將其放入proxylist.js中，該列表提供了隨機選擇代理的功能
　　
　　
　　var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];

module.exports.GetProxy = function () {

var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
　　proxylist.js
　　對app.js代碼進(jìn)行以下更改
　　/*
* 功能: 數據采集
* 創(chuàng )建人: Wilson
* 時(shí)間: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 數據請求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
　　這樣，轉換就完成了，添加了代碼，并添加了setInterval以定期執行！ 查看全部

　　在本文中，我們以歷史天氣數據的捕獲為例，簡(jiǎn)要說(shuō)明兩種數據捕獲方式:
　　1. 通常，數據需求簡(jiǎn)單或少量，我們會(huì )使用request（selenum）+ beautiful捕獲數據
　　2. 當我們需要大量數據時(shí)，建議使用scrapy框架進(jìn)行數據采集. scrapy框架使用異步方法來(lái)發(fā)起請求，并且數據捕獲效率非常高.
　　以下，我們以網(wǎng)站數據捕獲為例，介紹兩種數據捕獲:
　　1. 使用request + bs采集天氣數據，并使用mysql存儲數據
　　思考:
　　我們要采集的天氣數據存儲在地址beijing / month / 201101.html中. 觀(guān)察URL，我們可以發(fā)現URL僅有兩個(gè)部分在變化，即城市名稱(chēng)和您的年月，并且每年固定地收錄12個(gè). 對于月，您可以使用months = list（range（1，13 ））構建月份. 使用城市名稱(chēng)和年份作為變量來(lái)構造一個(gè)URL列表，這些URL需要采集數據，遍歷該列表，請求URL并解析響應以獲取數據.
　　以上是我們采集天氣數據的想法. 首先，我們需要構建一個(gè)URL鏈接.
　　 1 def get_url(cityname,start_year,end_year):
2 years = list(range(start_year, end_year))
3 months = list(range(1, 13))
4 suburl = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/'
5 urllist = []
6 for year in years:
7 for month in months:
8 if month < 10:
9 url = suburl + cityname + '/month/'+ str(year) + (str(0) + str(month)) + '.html'
10 else:
11 url = suburl + cityname + '/month/' + str(year) + str(month) + '.html'
12 urllist.append(url.strip())
13 return urllist
　　通過(guò)上述功能，您可以獲得需要爬網(wǎng)的URL列表.
<p>如您所見(jiàn)，我們在上面使用了cityname，cityname是我們需要獲取的城市的城市名稱(chēng). 我們需要手動(dòng)構造它. 假設我們已經(jīng)構建了一個(gè)城市名稱(chēng)列表并存儲在mysql數據庫中，則需要查詢(xún)數據庫以獲取城市名稱(chēng)，遍歷城市，并將城市名稱(chēng)，開(kāi)始年份和結束年份賦予上述功能. 查看全部

　　[為什么要學(xué)習爬網(wǎng)？ 】1.爬蟲(chóng)很容易上手，但是很難深入. 如何編寫(xiě)高效的采集器，如何編寫(xiě)高度靈活和可伸縮的采集器是一項技術(shù)任務(wù). 另外，在爬網(wǎng)過(guò)程中，經(jīng)常容易遇到反爬蟲(chóng)，例如字體防爬網(wǎng)，IP識別，驗證碼等. 如何克服困難并獲取所需的數據，您可以學(xué)習此課程！ 2.如果您是其他行業(yè)的開(kāi)發(fā)人員，例如應用程序開(kāi)發(fā)，網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，那么學(xué)習爬蟲(chóng)程序可以增強您的技術(shù)知識，并開(kāi)發(fā)更安全的軟件和網(wǎng)站[課程設計]完整的爬蟲(chóng)程序，無(wú)論大小，它可以分為三個(gè)步驟，即: 網(wǎng)絡(luò )請求: 模擬瀏覽器的行為以從Internet抓取數據. 數據分析: 過(guò)濾請求的數據并提取所需的數據. 數據存儲: 將提取的數據存儲到硬盤(pán)或內存中. 例如，使用mysql數據庫或redis. 然后按照這些步驟逐步解釋本課程，使學(xué)生充分掌握每個(gè)步驟的技術(shù). 另外，由于爬行器的多樣性，在爬行過(guò)程中可能會(huì )發(fā)生反爬行和低效率的情況. 因此，我們又增加了兩章來(lái)提高爬蟲(chóng)程序的靈活性，即: 高級爬蟲(chóng): 包括IP代理，多線(xiàn)程爬蟲(chóng)，圖形驗證代碼識別，JS加密和解密，動(dòng)態(tài)Web爬蟲(chóng)，字體反爬蟲(chóng)識別等等. Scrapy和分布式爬蟲(chóng): Scrapy框架，Scrapy-redis組件，分布式爬蟲(chóng)等. 我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)的高級知識點(diǎn)來(lái)處理大量的反爬蟲(chóng)網(wǎng)站. 作為專(zhuān)業(yè)的采集器框架，Scrapy框架可以快速提高我們的搜尋程序的效率和速度. 此外，如果一臺計算機無(wú)法滿(mǎn)足您的需求，我們可以使用分布式爬網(wǎng)程序讓多臺計算機幫助您快速爬網(wǎng)數據. 從基本的采集器到商業(yè)應用程序采集器，這套課程都可以滿(mǎn)足您的所有需求！ [課程服務(wù)]獨家付費社區+每個(gè)星期三的討論會(huì )+ 1v1問(wèn)答 查看全部

　　最后一集發(fā)送了“如何編寫(xiě)與sqlmap的burpsuite鏈接的插件”
　　0x00
　　我之前編寫(xiě)了一個(gè)用于burpsuite與sqlmap鏈接的插件. 這次是一個(gè)用于信息采集的插件. 該插件的名稱(chēng)是TheMagician. 這是“從Windows到Mac的滲透測試重點(diǎn)”計劃的一小步. 我想簡(jiǎn)單地編寫(xiě)它，但是寫(xiě)的越多，就越麻煩. 多虧了朋友們的大力幫助，我終于順利完成了任務(wù).
　　使用該插件之前需要修改三個(gè)全局變量，即NMAPPATH，BINGKEY和HOMEPATH，其他全局變量不需要更改
　　
　　該插件的使用與鏈接sqlmap插件的用法相同，遵循“簡(jiǎn)單就是美麗”的原則. 右鍵單擊最簡(jiǎn)單的調用
　　
　　創(chuàng )建右鍵菜單的源代碼
　　? ? #創(chuàng )建菜單右鍵
??? def createMenuItems(self, invocation):
??????? menu = []
??????? responses = invocation.getSelectedMessages()
??????? if len(responses) == 1:
??????????? menu.append(JMenuItem(self._actionName, None, actionPerformed=lambda x, inv=invocation: self.quoteJTab(inv)))
??????????? return menu
??????? return None
　　三個(gè)標簽代表三種不同的功能
　　
　　0x01 C段端口掃描
　　第一個(gè)是C掃描. 該IP地址是從Proxy標記中HTTP請求標頭中的主機地址繼承的. 它可以是單個(gè)IP??地址或CIDR. 考慮到nmap在端口掃描中的絕對領(lǐng)導者位置，我沒(méi)有親自重寫(xiě)端口掃描引擎，而是通過(guò)Python子進(jìn)程庫調用了nmap.
　　Mac在使用前必須先安裝nmap
　　brew install nmap
　　class NmapScan(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
self.thread_stop = False

def setCommds(self,cmds,Jobject,pcontrol):
self.runcms=cmds
self.setobject=Jobject
self.pcontrol=pcontrol


def run(self):

#self.setobject.setResult('Nmap task for '+self.runcms[5]+' is running\n')
child1 = subprocess.Popen(self.runcms, stdout = subprocess.PIPE, stdin = subprocess.PIPE, shell = False)
child1.poll()
resultScan = child1.stdout.read()
self.setobject.setResult(resultScan)

#self.setobject.setResult('Nmap task for '+self.runcms[5]+' is finnished\n')
self.pcontrol.subnum()
self.stop()
def stop(self):
self.thread_stop = True
　　單個(gè)IP地址掃描結果
　　
　　C段掃描結果
　　
　　通過(guò)先前的鏈接sqlmap插件來(lái)實(shí)現burpsuite，sqlmap和nmap這三個(gè)工件的集成.
　　0x02子域查詢(xún)
　　我知道當前有三種子域查詢(xún)方案: 一種是通過(guò)bing語(yǔ)法查詢(xún)，第二種是使用第二級域名的集合，第三種是執行DNS爆破. 三種方案中較好的是第三種方案，而較好的輪子是subdomainsbrute. 當然，最好的方法是使用這三種方案，這只是消除重復的一種好方法，我在這里使用了第一種方案，不要問(wèn)我為什么: 它很容易編寫(xiě).
　　調用bing的主要功能
　　 def BingSearch(query):
payload={}
payload['$top']=top
payload['$skip']=skip
payload['$format']=format
payload['Query']="'"+query+"'"
url='https://api.datamarket.azure.com/Bing/Search/Web?' + urllib.urlencode(payload)
sAuth='Basic '+base64.b64encode(':'+BINGKEY)

headers = { }
headers['Authorization']= sAuth
try:
req = urllib2.Request(url,headers=headers)
response = urllib2.urlopen(req)
data=response.read()
#print data
data=json.loads(data)

return data
except Exception as e:
print e
#print e.info()

urlList = []
returnData = BingSearch("domain:" + theTopDomain)
if not returnData['d']['results']:
print "The Url Error"
else:
for tarUrl in returnData["d"]["results"]:
tmpUrl = urlparse.urlparse(tarUrl["Url"]).netloc
if tmpUrl not in urlList:
urlList.append(tmpUrl)
　　
　　0x03敏感文件掃描
　　敏感文件掃描也是信息采集中的重要步驟. 通過(guò)文件掃描通常會(huì )帶來(lái)意想不到的收益. 第三個(gè)功能模仿了Yujian Daniel的設計
　　
　　目前有20個(gè)線(xiàn)程，速度已經(jīng)過(guò)去
　　
　　此外，它具有可以完全繼承Proxy標記中的http請求標頭信息（包括ua和cookie）的功能 查看全部

　　
　　EditorTools3破解版是一個(gè)非常易于使用的自動(dòng)采集輔助軟件. 是否要更改為其他采集軟件？編輯器為您推薦了EditorTools3破解版. 該工具可以快速有效地幫助網(wǎng)站自動(dòng)進(jìn)行信息采集，并具有多種智能采集方案，可以全方位保證網(wǎng)站內容和更新效率，幫助管理人員更好地開(kāi)發(fā)網(wǎng)站. 有需要的朋友，請不要錯過(guò)！
　　概述
　　該軟件適合在需要長(cháng)期更新的非臨時(shí)網(wǎng)站上使用，并且不需要您對現有論壇或網(wǎng)站進(jìn)行任何更改.
　　
　　功能介紹
　　1. 獨特的無(wú)人值守操作
　　從設計伊始，ET就被設計為提高軟件自動(dòng)化程度的突破，以實(shí)現無(wú)人值守和自動(dòng)24小時(shí)工作的目的. 經(jīng)過(guò)測試，ET可以長(cháng)時(shí)間甚至數年自動(dòng)運行.
　　2. 超高穩定性
　　如果該軟件無(wú)人值守，則需要能夠長(cháng)時(shí)間穩定運行. ET在這方面進(jìn)行了很多優(yōu)化，以確保軟件可以穩定且連續地運行. 某些采集軟件永遠不會(huì )崩潰甚至導致崩潰. 網(wǎng)站崩潰了.
　　3，資源占用最低
　　ET獨立于網(wǎng)站，并且不消耗寶貴的服務(wù)器WEB處理資源. 它可以在服務(wù)器上或網(wǎng)站管理員的工作站上工作.
　　4. 嚴格的數據和網(wǎng)絡(luò )安全性
　　ET使用網(wǎng)站自己的數據發(fā)布界面或程序代碼來(lái)處理和發(fā)布信息，并且不直接操作網(wǎng)站數據庫，從而避免了由ET引起的任何數據安全問(wèn)題. ET采集信息時(shí)，使用標準的HTTP端口，不會(huì )造成網(wǎng)絡(luò )安全漏洞.
　　5. 強大而靈活的功能
　　除了通用采集工具的功能外，ET還通過(guò)支持圖像水印，防垃圾，分頁(yè)采集，答復采集，登錄采集，自定義項目，UTF-8，UBB和模擬發(fā)布來(lái)使用戶(hù)更加靈活. 實(shí)現各種頭發(fā)采集需求.
　　更新日志
　　1. 解決一些已知問(wèn)題. 查看全部

　　I. 前言
　　此文章以前曾用于培訓新手. 每個(gè)人都覺(jué)得它很容易理解，因此我與所有人共享并學(xué)習了. 如果您已經(jīng)學(xué)習了一些python并想用它做一些事但沒(méi)有方向，那么不妨嘗試完成以下案例.
　　第二，環(huán)境準備
　　安裝三個(gè)請求庫lxml beautifulsoup4（以下代碼均在python3.5環(huán)境中進(jìn)行了測試）
　　
pip install requests lxml beautifulsoup4
　　
　　三個(gè)，一些小小的爬蟲(chóng)
　　3.1獲取本地公網(wǎng)IP地址
　　利用在公共Internet上查詢(xún)IP的借口，使用python的請求庫自動(dòng)獲取IP地址.
　　
import requests
r = requests.get("http://2017.ip138.com/ic.asp")
r.encoding = r.apparent_encoding #使用requests的字符編碼智能分析，避免中文亂碼
print(r.text)
# 你還可以使用正則匹配re模塊提取出IP
import re
print(re.findall("d{1,3}.d{1,3}.d{1,3}.d{1,3}",r.text))
　　
　　3.2使用百度搜索界面編寫(xiě)網(wǎng)址采集器
　　在這種情況下，我們將結合使用請求和BeautifulSoup庫來(lái)完成任務(wù). 我們需要在程序中設置User-Agent標頭，以繞過(guò)百度搜索引擎的反爬蟲(chóng)機制（您可以嘗試不使用User-Agent標頭來(lái)查看是否可以獲取數據）. 注意百度搜索結構的URL鏈接規則. 例如，第一頁(yè)上的URL鏈接參數pn = 0，第二頁(yè)上的URL鏈接參數pn = 10 ...依此類(lèi)推. 在這里，我們使用css選擇器路徑提取數據.
　　
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 設置User-Agent頭，繞過(guò)百度搜索引擎的反爬蟲(chóng)機制
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}
# 注意觀(guān)察百度搜索結構的URL鏈接規律，例如第一頁(yè)pn=0，第二頁(yè)pn=10.... 依次類(lèi)推，下面的for循環(huán)搜索前10頁(yè)結果
for i in range(0,100,10):
bd_search = "https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... ot%3B % str(i)
r = requests.get(bd_search,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text,"lxml")
# 下面的select使用了css選擇器路徑提取數據
url_list = soup.select(".t > a")
for url in url_list:
real_url = url["href"]
r = requests.get(real_url)
print(r.url)
　　編寫(xiě)程序后，我們使用關(guān)鍵字inurl: /dede/login.php批量提取夢(mèng)境編織cms的背景地址，效果如下:
　　
　　3.3自動(dòng)下載搜狗壁紙
　　在此示例中，我們將使用采集器自動(dòng)下載搜索到的墻紙，并將程序中存儲圖片的路徑更改為要存儲圖片的目錄路徑. 另一點(diǎn)是，我們在程序中使用了json庫. 這是因為在觀(guān)察過(guò)程中，我們發(fā)現Sogou的墻紙地址以json格式存儲，因此我們將這組數據解析為json.
　　
import requests
import json
#下載圖片
url = "http://pic.sogou.com/pics/chan ... ot%3B
r = requests.get(url)
data = json.loads(r.text)
for i in data["all_items"]:
img_url = i["pic_url"]
# 下面這行里面的路徑改成你自己想要存放圖片的目錄路徑即可
with open("/home/evilk0/Desktop/img/%s" % img_url[-10:]+".jpg","wb") as f:
r2 = requests.get(img_url)
f.write(r2.content)
print("下載完畢：",img_url)
　　3.4自動(dòng)填寫(xiě)問(wèn)卷
　　目標官方網(wǎng)站:
　　目標問(wèn)卷:
　　
import requests
import random
url = "https://www.wjx.cn/joinnew/pro ... ot%3B
data = {
"submitdata" : "1$%s}2$%s}3$%s}4$%s}5$%s}6$%s}7$%s}8$%s}9$%s}10$%s"
}
header = {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)",
"Cookie": ".ASPXANONYMOUS=iBuvxgz20wEkAAAAZGY4MDE1MjctNWU4Ni00MDUwLTgwYjQtMjFhMmZhMDE2MTA3h_bb3gNw4XRPsyh-qPh4XW1mfJ41; spiderregkey=baidu.com%c2%a7%e7%9b%b4%e8%be%be%c2%a71; UM_distinctid=1623e28d4df22d-08d0140291e4d5-102c1709-100200-1623e28d4e1141; _umdata=535523100CBE37C329C8A3EEEEE289B573446F594297CC3BB3C355F09187F5ADCC492EBB07A9CC65CD43AD3E795C914CD57017EE3799E92F0E2762C963EF0912; WjxUser=UserName=17750277425&Type=1; LastCheckUpdateDate=1; LastCheckDesign=1; DeleteQCookie=1; _cnzz_CV4478442=%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%89%88%E6%9C%AC%7C%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%89%88%7C1521461468568; jac21581199=78751211; CNZZDATA4478442=cnzz_eid%3D878068609-1521456533-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%26ntime%3D1521461319; Hm_lvt_21be24c80829bd7a683b2c536fcf520b=1521461287,1521463471; Hm_lpvt_21be24c80829bd7a683b2c536fcf520b=1521463471",
}
for i in range(0,500):
choice = (
random.randint(1, 2),
random.randint(1, 4),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 4),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
)
data["submitdata"] = data["submitdata"] % choice
r = requests.post(url = url,headers=header,data=data)
print(r.text)
data["submitdata"] = "1$%s}2$%s}3$%s}4$%s}5$%s}6$%s}7$%s}8$%s}9$%s}10$%s"
　　當我們使用相同的IP提交多個(gè)調查表時(shí)，將觸發(fā)目標的反爬行機制，并且服務(wù)器將顯示驗證碼.
　　
　　
　　我們可以使用X-Forwarded-For偽造我們的IP，修改后的代碼如下:
　　
import requests
import random
url = "https://www.wjx.cn/joinnew/pro ... ot%3B
data = {
"submitdata" : "1$%s}2$%s}3$%s}4$%s}5$%s}6$%s}7$%s}8$%s}9$%s}10$%s"
}
header = {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)",
"Cookie": ".ASPXANONYMOUS=iBuvxgz20wEkAAAAZGY4MDE1MjctNWU4Ni00MDUwLTgwYjQtMjFhMmZhMDE2MTA3h_bb3gNw4XRPsyh-qPh4XW1mfJ41; spiderregkey=baidu.com%c2%a7%e7%9b%b4%e8%be%be%c2%a71; UM_distinctid=1623e28d4df22d-08d0140291e4d5-102c1709-100200-1623e28d4e1141; _umdata=535523100CBE37C329C8A3EEEEE289B573446F594297CC3BB3C355F09187F5ADCC492EBB07A9CC65CD43AD3E795C914CD57017EE3799E92F0E2762C963EF0912; WjxUser=UserName=17750277425&Type=1; LastCheckUpdateDate=1; LastCheckDesign=1; DeleteQCookie=1; _cnzz_CV4478442=%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%89%88%E6%9C%AC%7C%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%89%88%7C1521461468568; jac21581199=78751211; CNZZDATA4478442=cnzz_eid%3D878068609-1521456533-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%26ntime%3D1521461319; Hm_lvt_21be24c80829bd7a683b2c536fcf520b=1521461287,1521463471; Hm_lpvt_21be24c80829bd7a683b2c536fcf520b=1521463471",
"X-Forwarded-For" : "%s"
}
for i in range(0,500):
choice = (
random.randint(1, 2),
random.randint(1, 4),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 4),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
random.randint(1, 3),
)
data["submitdata"] = data["submitdata"] % choice
header["X-Forwarded-For"] = (str(random.randint(1,255))+".")+(str(random.randint(1,255))+".")+(str(random.randint(1,255))+".")+str(random.randint(1,255))
r = requests.post(url = url,headers=header,data=data)
print(header["X-Forwarded-For"],r.text)
data["submitdata"] = "1$%s}2$%s}3$%s}4$%s}5$%s}6$%s}7$%s}8$%s}9$%s}10$%s"
header["X-Forwarded-For"] = "%s"
　　效果圖:
　　
　　
　　
　　關(guān)于本文，因為我之前已經(jīng)寫(xiě)過(guò)，所以不再重復，我對它直接感興趣: [如何通過(guò)Python自動(dòng)填寫(xiě)調查表]
　　3.5獲取公網(wǎng)代理IP，判斷是否可以使用以及延遲時(shí)間
　　在此示例中，我們要在[Xi Spur代理]上爬網(wǎng)代理IP，并驗證這些代理的生存能力和延遲時(shí)間. （您可以將爬網(wǎng)的代理IP添加到代理鏈，然后執行正常的滲透任務(wù). ）在這里，我直接調用Linux系統命令ping -c 1“ + ip.string +” | awk'NR == 2 {print}'-如果要在Windows中運行此程序，則需要將倒數第二行os.popen中的命令修改為可由Windows執行.
　　
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = "http://www.xicidaili.com/nn/1"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'}
r = requests.get(url=url,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text,"lxml")
server_address = soup.select(".odd > td:nth-of-type(4)")
ip_list = soup.select(".odd > td:nth-of-type(2)")
ports = soup.select(".odd > td:nth-of-type(3)")
for server,ip in zip(server_address,ip_list):
if len(server.contents) != 1:
print(server.a.string.ljust(8),ip.string.ljust(20), end='')
else:
print("未知".ljust(8), ip.string.ljust(20), end='')
delay_time = os.popen("ping -c 1 " + ip.string + " | awk 'NR==2{print}' -")
delay_time = delay_time.read().split("time=")[-1].strip("
")
print("time = " + delay_time)
　　
　　
　　四個(gè). 結論
　　當然，您也可以使用python做很多有趣的事情. 查看全部

　　中文版的Shaopian Smart Writing Tool是具有簡(jiǎn)短界面的智能偽原創(chuàng )寫(xiě)作機器人軟件. Shaopian Smart Writing Tool的正式版提供了諸如偽原創(chuàng )工具，關(guān)鍵字提取，內容搜索和自動(dòng)摘要之類(lèi)的功能. 聰明地幫助用戶(hù)完成文章內容摘要和偽原創(chuàng )工作. 中文智能書(shū)寫(xiě)工具提供列表URL和文章URL，以采集指定網(wǎng)站或列的內容.
　　
　　勺式智能書(shū)寫(xiě)工具功能介紹
　　關(guān)鍵字
　　根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵字，進(jìn)行常規采集，以免采集指定的一個(gè)或幾個(gè)采集的站點(diǎn)
　　內容識別
　　無(wú)需編寫(xiě)規則，智能地識別頁(yè)面的標題和內容，并快速訪(fǎng)問(wèn)系統.
　　定位
　　提供列表URL和文章URL來(lái)采集指定網(wǎng)站或列的內容，這樣標題，正文，作者和來(lái)源就可以準確
　　偽原創(chuàng )SEO更新
　　網(wǎng)站直接調用偽原創(chuàng )界面，即智能偽原創(chuàng )，解決了網(wǎng)站收錄問(wèn)題.
　　如何安裝瓢智能書(shū)寫(xiě)工具
　　從華軍軟件園的下載站點(diǎn)下載邵平智能寫(xiě)作工具的中文軟件包
　　
　　解壓縮到當前文件夾
　　
　　雙擊以打開(kāi)文件夾中的應用程序
　　
　　
　　此軟件是綠色軟件，無(wú)需安裝即可使用.
　　Shaopian智能書(shū)寫(xiě)工具的更新日志
　　1. 優(yōu)化的步伐永無(wú)止境！
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　　勺式智能書(shū)寫(xiě)工具功能介紹
　　關(guān)鍵字
　　根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵字，進(jìn)行常規采集，以免采集指定的一個(gè)或幾個(gè)采集的站點(diǎn)
　　內容識別
　　無(wú)需編寫(xiě)規則，智能地識別頁(yè)面的標題和內容，并快速訪(fǎng)問(wèn)系統.
　　定位
　　提供列表URL和文章URL來(lái)采集指定網(wǎng)站或列的內容，這樣標題，正文，作者和來(lái)源就可以準確
　　偽原創(chuàng )SEO更新
　　網(wǎng)站直接調用偽原創(chuàng )界面，即智能偽原創(chuàng )，解決了網(wǎng)站收錄問(wèn)題.
　　如何安裝瓢智能書(shū)寫(xiě)工具
　　從華軍軟件園的下載站點(diǎn)下載邵平智能寫(xiě)作工具的中文軟件包
　　
　　解壓縮到當前文件夾
　　
　　雙擊以打開(kāi)文件夾中的應用程序
　　
　　
　　此軟件是綠色軟件，無(wú)需安裝即可使用.
　　Shaopian智能書(shū)寫(xiě)工具的更新日志
　　1. 優(yōu)化的步伐永無(wú)止境！
　　2. 更多小驚喜等著(zhù)您來(lái)發(fā)現?
　　華軍編輯推薦:
　　Spoonie智能書(shū)寫(xiě)工具專(zhuān)業(yè)，易于操作且功能強大. 它是軟件行業(yè)的領(lǐng)導者之一. 歡迎大家下載. 該網(wǎng)站還提供editplus，我的愛(ài)破解，qq音樂(lè )等供您下載. 查看全部

　　通過(guò)Python自動(dòng)填寫(xiě)問(wèn)卷
　　0X00前言
　　學(xué)期即將開(kāi)始. 我看到各種各樣的人要求在空間中填寫(xiě)調查表. 我只是想起我還沒(méi)有做. 對于這種無(wú)意義的問(wèn)卷，我沒(méi)有感冒，所以我打算使用“特技”來(lái)完成它，即python. 順便說(shuō)一句，我再次回顧了python，很長(cháng)時(shí)間以來(lái)它確實(shí)沒(méi)有用. 接下來(lái)，表演開(kāi)始...
　　0X01代碼編寫(xiě)思路
　　首先創(chuàng )建一個(gè)調查表
　　
　　我們隨機填寫(xiě)問(wèn)卷并提交，在提交之前打開(kāi)Burpsuite以攔截數據包
　　
　　分析截獲的數據包，一些數據包由url編碼，這不利于分析. 您可以使用Burpsuite編碼模塊進(jìn)行解碼和替換，因此分析起來(lái)很容易
　　
　　
　　
　　通過(guò)觀(guān)察，我們發(fā)現帖子中有一堆奇怪的數據Submitdata = 1 $ 2} 2 $ 3} 3 $ 3} 4 $ 4} 5 $ 3} 6 $ 2} 7 $ 4} 8 $ 2} 9 $ 3} 10 $ 3. 仔細的分析表明，數據可能意味著(zhù)這一點(diǎn). Submitdata =問(wèn)題編號$選項編號}問(wèn)題編號$選項編號}問(wèn)題編號$選項編號}……..
　　使用此信息開(kāi)始編寫(xiě)python程序
　　
　　運行結果如下
　　
　　該網(wǎng)站似乎還有其他反爬蟲(chóng)機制. 連續提交幾份表格后，將顯示驗證碼. 我們現在應該在程序中添加識別驗證碼的功能嗎？實(shí)際上，這是沒(méi)有必要的. 我們現在可以首先分析Burpsuite截獲的標頭信息，以了解該網(wǎng)站如何用于識別我們是否使用爬蟲(chóng)提交了問(wèn)卷.
　　
　　
　　經(jīng)過(guò)一些測試，發(fā)現當我連續提交3個(gè)問(wèn)卷，然后為另一個(gè)IP提交3個(gè)問(wèn)卷時(shí)，即我連續提交6個(gè)問(wèn)卷，并且該網(wǎng)站的反爬蟲(chóng)機制沒(méi)有被觸發(fā). 因此，我們可以猜測對方基于IP提交問(wèn)卷的頻率來(lái)識別爬蟲(chóng). 看到這一點(diǎn)，您可能認為我們可以通過(guò)免費的在線(xiàn)代理商提交調查表. 例如這些
　　
　　這是否意味著(zhù)我們必須將提取免費代理IP的功能添加到python代碼中？不不不！換句話(huà)說(shuō)，在CTF競賽中將出現問(wèn)題. 例如，您的IP來(lái)自德國來(lái)獲得標志. 因此，我們的想法是欺騙數據包報頭，偽造我們的IP并欺騙服務(wù)器. 這是偽造IP的幾種方法.
　　
X-Client-IP:1.1.1.1
X-Remote-IP:2.2.2.2
X-Remote-Addr:3.3.3.3
X-Originating-IP:4.4.4.4
X-Forwarded-For:5.5.5.5
　　我們嘗試每一項，然后在后臺統計信息中查看調查表的來(lái)源.
　　
　　在這里，我們發(fā)現可以繞過(guò)X-Forwarded-For. 根據我們的說(shuō)法，我們將使用此方法將X-Forwarded-For字段添加到標頭信息中，因此修改后的腳本如下
　　
　　運行結果如下
　　
　　再次在后臺查看統計信息
　　
　　
　　到目前為止，我們已經(jīng)完美地解決了任務(wù). 如果要在問(wèn)卷中刪除中國境外的IP地址，可以采集中國的IP地址段，然后將其添加到程序中并進(jìn)行處理.
　　0X02摘要
　　通常，您可以應用在現實(shí)生活中學(xué)到的知識. 遇到困難時(shí)不要驚慌，多想一點(diǎn)，找到最佳解決方案. 例如，上面我沒(méi)有在代碼中添加驗證碼識別模塊，也沒(méi)有通過(guò)代理繞過(guò)網(wǎng)站的反爬行機制，而是通過(guò)分析網(wǎng)站的反爬行機制并使用安全知識來(lái)進(jìn)行的. （HTTP Head作弊）可以輕松解決問(wèn)題，并使用最短的代碼完美地完成任務(wù).
　　時(shí)間: 2017-09-05
　　Python3＆Selenium＆plus; Chrome實(shí)現WPS表單的自動(dòng)填充
　　簡(jiǎn)介本文使用python3，第三方python庫Selenium和Google Chrome瀏覽器來(lái)完成WPS表單的自動(dòng)填充. 開(kāi)發(fā)環(huán)境配置python3安裝: 互聯(lián)網(wǎng)上有一些教程. Selenium安裝: 在命令行Selenium上輸入pip3 install，然后按Enter鍵完成安裝. 如果不成功，請找到在線(xiàn)教程. Chrome安裝: 稍微，互聯(lián)網(wǎng)上有教程. 由于Selenium需要ChromeDriver來(lái)驅動(dòng)Chrome，因此您還需要下載驅動(dòng)程序ChromeDriver. 以下重點(diǎn)介紹Chrom
　　Python實(shí)現對人人的自動(dòng)登錄并訪(fǎng)問(wèn)最近的訪(fǎng)問(wèn)者實(shí)例
　　本文中的示例描述了python方法，該方法可自動(dòng)登錄到Renren并訪(fǎng)問(wèn)最近的訪(fǎng)客，并共享它以供參考. 具體方法如下: ##-*-編碼: gbk-*-#從xml導入os .dom導入minidom導入重新導入urllib導入urllib2導入cookielib導入datetime導入時(shí)間從urllib2導入URLError，HTTPError#登錄模塊是在線(xiàn)
　　python腳本的詳細說(shuō)明會(huì )自動(dòng)生成所需的文件示例代碼
　　自動(dòng)生成python腳本所需的文件. 在我們的工作中，我們經(jīng)常需要通過(guò)一個(gè)文件寫(xiě)入另一個(gè)文件. 但是，由于它是對應的關(guān)系，因此我們可以肯定地總結規則并讓計算機幫助我們完成它. 今天，我們將使用由常規文件生成的python腳本. 要實(shí)現此功能，請使所有人擺脫日常的重復勞動(dòng)！定義一個(gè)函數def producerBnf（infilename，outfilename）: List = []，其中open（infilename，'r'）作為inf: inf.readlines（）中的行: List.append（re.
　　Python實(shí)現了自動(dòng)登錄百度空間的方法
　　本文中的示例說(shuō)明了Python如何實(shí)現對百度空間的自動(dòng)登錄. 共享以供參考，如下所示: 開(kāi)發(fā)環(huán)境: Fedora12 + Python2.6.2#！/ usr / bin / python#編碼: GBK導入urllib，urllib2，httplib，cookielib def auto_login_hi（url，name，pwd）: url_hi =“ “ #Set cookie cookie = cookielib
　　Python實(shí)現了一種自動(dòng)添加日期并對照片進(jìn)行分類(lèi)的方法
　　
　　本文中的示例描述了自動(dòng)添加日期并對照片進(jìn)行分類(lèi)的Python方法. 共享它們，以供您參考，如下: 當我還很小的時(shí)候，我并沒(méi)有拍照很多，所以他們不相信我，他們在我年輕的時(shí)候就那么帥. 我的外was女出生了，我為她買(mǎi)了照相機以拍攝更多照片. 不幸的是，他的叔叔仍然是迪克，并購買(mǎi)了700迪克的相機，但是沒(méi)有自動(dòng)添加日期功能. 我嘗試了一些小型軟件，但是它不容易使用，而大型軟件我不知道如何使用圖像軟件. 作為計算機科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，??我只能自力更生. 我聽(tīng)說(shuō)Python有一個(gè)圖形庫，是的，它很容易為照片加上日期，所以我下載了這個(gè)庫. 我對Python不熟悉，我在看手冊時(shí)就寫(xiě)了它. 完成
　　Python實(shí)現了自動(dòng)登錄人人網(wǎng)并采集信息的方法
　　本文中的示例描述了自動(dòng)登錄人人網(wǎng)并采集信息的python方法. 共享以供參考. 具體的實(shí)現方法如下: #！/ usr / bin / python#-*-編碼: utf-8- *-import sys import重新導入urllib2 import urllib import cookielib類(lèi)Renren（object）: def __init __（self）: self.name = self.pwd = self.content = self.doma
　　Python實(shí)現了自動(dòng)更改IP的方法
　　本文中的示例描述了在python中自動(dòng)更改ip的方法. 共享以供參考. 具體的實(shí)現方法如下: #！/ usr / bin / env python#-*-encoding: gb2312-*-#文件名: IP .py import sitecustomize import _winreg import ConfigParser from ctypes import * print'網(wǎng)絡(luò )適配器檢測在進(jìn)度，請稍候-'print netCfgInstanceID = None hkey =
　　用于實(shí)現對scp文件的自動(dòng)遠程登錄的python示例代碼
　　自動(dòng)遠程登錄scp文件的python實(shí)現示例代碼實(shí)現示例代碼: #！/ usr / bin / expect if {$ argc！= 3} {send_user“用法: $ argv0 {path1} {path2} {Password} \ n \ n“退出}設置路徑1 [lindex $ argv 0]設置路徑2 [lindex $ argv 1]設置密碼[lindex $ argv 2] spawn $ scp $ {path1} $ {path2} e
　　禁止在360瀏覽器中自動(dòng)填充用戶(hù)名和密碼的各種方法
　　
　　當前在開(kāi)發(fā)項目時(shí)遇到了一個(gè)非常令人討厭的問(wèn)題. 最初，我在登錄界面上輸入了用戶(hù)名和密碼并登錄. 選擇記住密碼后，在登錄界面中輸入的用戶(hù)名和密碼將填充在內容頁(yè)面和頁(yè)面中的內容中. 而且內容頁(yè)面是要創(chuàng )建一個(gè)新的子帳戶(hù)，這個(gè)問(wèn)題確實(shí)是令人討厭的Bara ~~~當然，在Firefox，IE8及更高版本的高端瀏覽器中也不會(huì )出現這種情況 查看全部

　　這些案例以前是為希望進(jìn)入Python行業(yè)的一些朋友編寫(xiě)的. 我看到每個(gè)人都感到非常滿(mǎn)意，所以我又把它們取出來(lái)了. 如果您已經(jīng)開(kāi)始學(xué)習python并且不了解爬蟲(chóng)，那么不妨在這里看看幾種情況！
　　第二，環(huán)境準備
　　Python 3
　　請求庫，lxml庫，beautifulsoup4庫
　　pip install XX XX XX一起安裝.
　　
　　三，Python采集器小寫(xiě)
　　1. 獲取本機的公共IP地址
　　使用python的請求庫+檢查公用網(wǎng)絡(luò )上IP的接口以自動(dòng)獲取IP地址
　　
　　2. 使用百度的搜索界面以Python編寫(xiě)網(wǎng)址采集工具
　　您需要使用請求庫和BeautifulSoup庫來(lái)觀(guān)察百度搜索結構的URL鏈接規則，而繞開(kāi)百度搜索引擎反爬蟲(chóng)機制的方法是在程序中設置User-Agent請求標頭
　　
　　Python源代碼:
　　
　　用Python語(yǔ)言編寫(xiě)程序后，使用關(guān)鍵字inurl: /dede/login.php批量提取特定網(wǎng)絡(luò )cms的背景地址:
　　
　　3. 使用Python創(chuàng )建Sogou墻紙并自動(dòng)下載抓取工具
<p>Sogou墻紙的地址為json格式，因此請使用json庫解析此數據集，并將采集器程序將圖片存儲到的磁盤(pán)路徑更改為要保存的圖片的路徑. 查看全部

　　許多使用PHPCMS構建網(wǎng)站的用戶(hù)向我們建議，他們希望也使用PHPCMS的強大功能. 當PHPCMS在開(kāi)放平臺上啟動(dòng)時(shí)，經(jīng)過(guò)兩個(gè)月的開(kāi)發(fā)和測試，我們取得了成功. 開(kāi)發(fā)了PHPCMS版本的Collector，它與Dreamweaving Collector V2.2版本的功能和用法基本相同. 它保留了該插件的強大且易于使用的功能. 熟悉PHPCMS采集器的用戶(hù)將更易于使用. 該插件還通過(guò)了PHPCMS的嚴格官方審查，并成功加入了PHPCMS開(kāi)放平臺，成為第一個(gè)加入PHPCMS開(kāi)放平臺的智能集合插件.
　　PHPCMS采集功能簡(jiǎn)介
　　1. 一鍵安裝，自動(dòng)采集
　　PHPCMS Collector的安裝非常簡(jiǎn)單方便. 只需一分鐘即可立即開(kāi)始采集. 通過(guò)簡(jiǎn)單，健壯，靈活和開(kāi)放源代碼的PHPCMS程序，新手可以快速入門(mén)，并且我們還為商業(yè)客戶(hù)提供專(zhuān)門(mén)的客戶(hù)服務(wù). 技術(shù)支持.
　　2. 一字采集，無(wú)需編寫(xiě)采集規則
　　與傳統采集模式的不同之處在于，PHPCMS采集可以根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵字執行常規采集. 常規采集的優(yōu)點(diǎn)是，通過(guò)采集關(guān)鍵字的不同搜索結果，可以實(shí)現錯誤的一個(gè)或多個(gè)指定的采集站點(diǎn)的采集，從而降低了搜索引擎將采集站點(diǎn)判斷為鏡像站點(diǎn)并被采集的風(fēng)險. 被搜索引擎懲罰.
　　3. RSS采集，輸入RSS地址以采集內容
　　只要所采集的網(wǎng)站提供RSS訂閱地址，就可以通過(guò)RSS進(jìn)行采集. 您只需輸入RSS地址即可輕松采集目標網(wǎng)站的內容，而無(wú)需編寫(xiě)采集規則，這方便又簡(jiǎn)單.
　　4. 頁(yè)面監控采集，輕松便捷地采集內容
　　頁(yè)面監視集合僅需提供監視頁(yè)面地址和文本URL規則即可指定指定網(wǎng)站或專(zhuān)欄內容的集合，這既方便又簡(jiǎn)單，并且可以針對性地進(jìn)行采集而無(wú)需編寫(xiě)采集規則.
　　5. 多種偽原創(chuàng )和優(yōu)化方法，以提高收錄率和排名
　　自動(dòng)標題，段落重排，高級混淆，自動(dòng)內部鏈接，內容過(guò)濾，URL過(guò)濾，同義詞替換，插入seo詞，關(guān)鍵字添加鏈接等方法來(lái)處理所采集文章并增強所采集文章的獨創(chuàng )性，有利于搜索引擎優(yōu)化，提高搜索引擎的收錄率，網(wǎng)站權重和關(guān)鍵字排名.
　　6，插件自動(dòng)采集，無(wú)需人工干預
　　Weaving Dream Collector是一個(gè)預先設置的采集任務(wù)，根據設置的采集方法采集URL，然后自動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)的內容. 該程序通過(guò)精確的計算來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)，丟棄不是文章內容頁(yè)面的URL，并提取出最終優(yōu)秀文章的內容是偽原創(chuàng )的，導入并生成的. 所有這些操作過(guò)程都是自動(dòng)完成的，無(wú)需人工干預.
　　7. 定期并定量地采集偽原創(chuàng )SEO更新
　　該插件有兩種觸發(fā)采集方法，一種是通過(guò)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)觸發(fā)的，另一種是我們?yōu)樯虡I(yè)用戶(hù)提供的遠程觸發(fā)采集服務(wù). 新站點(diǎn)可以定期進(jìn)行定量采集和更新，而無(wú)需人工干預.
　　安裝方法:
　　PHPCMS采集器已經(jīng)通過(guò)了對PHPCMS開(kāi)放平臺的嚴格審查，您可以單擊直接在PHPCMS后臺和應用程序中心安裝它，如下所示:
　　插件價(jià)格:
　　PHPCMS Collector和Dreamweaver Collector的售價(jià)相同. 我們將一如既往地保持這一低價(jià).
　　免費版: 每列可以添加1個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行采集，高級設置，偽原創(chuàng )，搜索優(yōu)化功能不可用，沒(méi)有遠程觸發(fā)定時(shí)定量采集更新服務(wù)，沒(méi)有技術(shù)支持.
　　商業(yè)版（200元）: 支持3個(gè)域名綁定（可以聯(lián)系官方獲取多域支持），欄目無(wú)關(guān)鍵詞限制，無(wú)使用期限，無(wú)使用功能限制，免費升級到最新版本，遠程觸發(fā)定期定量獲取和更新服務(wù)，并提供技術(shù)支持.
　　商業(yè)版本的插件收費便宜，我們比花費數千美元啟動(dòng)的站點(diǎn)組管理系統更體貼，并且在使用效果方面我們不亞于同類(lèi)軟件. 查看全部

　　蜘蛛
　　Spider類(lèi)定義了如何爬網(wǎng)某個(gè)（或某些）網(wǎng)站. 包括爬網(wǎng)操作（例如: 是否跟蹤鏈接）以及如何從網(wǎng)頁(yè)內容（爬網(wǎng)項目）中提取結構化數據. 換句話(huà)說(shuō)，您可以在Spider中定義抓取動(dòng)作并分析某個(gè)網(wǎng)頁(yè)（或某些網(wǎng)頁(yè)）.
　　scrapy類(lèi). Spider是最基本的類(lèi)，所有編寫(xiě)的采集器都必須繼承該類(lèi).
　　使用的主要功能和調用順序為:
　　__ init __（）: 初始化采集器名稱(chēng)和start_urls列表
　　start_requests（）從url（）調用make_requests_: 向Scrapy生成Requests對象以下載并返回響應
　　parse（）: 解析響應并返回Item或Requests（需要指定回調函數）. 將Item傳遞到Item pipline以保持持久性，Scrapy下載請求并由指定的回調函數（默認情況下為parse（））處理請求，然后循環(huán)繼續進(jìn)行，直到處理完所有數據為止.
　　源代碼參考:
　　#所有爬蟲(chóng)的基類(lèi)，用戶(hù)定義的爬蟲(chóng)必須從這個(gè)類(lèi)繼承
class Spider(object_ref):
#定義spider名字的字符串(string)。spider的名字定義了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必須是唯一的。
#name是spider最重要的屬性，而且是必須的。
#一般做法是以該網(wǎng)站(domain)(加或不加 后綴 )來(lái)命名spider。 例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，該spider通常會(huì )被命名為 mywebsite
name = None
#初始化，提取爬蟲(chóng)名字，start_ruls
def __init__(self, name=None, **kwargs):
if name is not None:
self.name = name
# 如果爬蟲(chóng)沒(méi)有名字，中斷后續操作則報錯
elif not getattr(self, 'name', None):
raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)
# python 對象或類(lèi)型通過(guò)內置成員__dict__來(lái)存儲成員信息
self.__dict__.update(kwargs)
#URL列表。當沒(méi)有指定的URL時(shí)，spider將從該列表中開(kāi)始進(jìn)行爬取。 因此，第一個(gè)被獲取到的頁(yè)面的URL將是該列表之一。 后續的URL將會(huì )從獲取到的數據中提取。
if not hasattr(self, 'start_urls'):
self.start_urls = []
# 打印Scrapy執行后的log信息
def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)
# 判斷對象object的屬性是否存在，不存在做斷言處理
def set_crawler(self, crawler):
assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
self._crawler = crawler
@property
def crawler(self):
assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
return self._crawler
@property
def settings(self):
return self.crawler.settings
#該方法將讀取start_urls內的地址，并為每一個(gè)地址生成一個(gè)Request對象，交給Scrapy下載并返回Response
#該方法僅調用一次
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield self.make_requests_from_url(url)
#start_requests()中調用，實(shí)際生成Request的函數。
#Request對象默認的回調函數為parse()，提交的方式為get
def make_requests_from_url(self, url):
return Request(url, dont_filter=True)
#默認的Request對象回調函數，處理返回的response。
#生成Item或者Request對象。用戶(hù)必須實(shí)現這個(gè)類(lèi)
def parse(self, response):
raise NotImplementedError
@classmethod
def handles_request(cls, request):
return url_is_from_spider(request.url, cls)
def __str__(self):
return "" % (type(self).__name__, self.name, id(self))
__repr__ = __str__
　　主要屬性和方法案例: 騰訊招聘網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)翻頁(yè)采集
　　創(chuàng )建一個(gè)新的采集器:
　　scrapy genspider tencent "tencent.com"
　　寫(xiě)items.py
　　獲取職位，詳細信息，
　　class TencentItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
detailLink = scrapy.Field()
positionInfo = scrapy.Field()
peopleNumber = scrapy.Field()
workLocation = scrapy.Field()
publishTime = scrapy.Field()
　　寫(xiě)tencent.py
　　# tencent.py
from mySpider.items import TencentItem
import scrapy
import re
class TencentSpider(scrapy.Spider):
name = "tencent"
allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
start_urls = [
"http://hr.tencent.com/position ... ot%3B
]
def parse(self, response):
items = response.xpath('//*[contains(@class,"odd") or contains(@class,"even")]')
for item in items:
temp = dict(
name=item.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0],
detailLink="http://hr.tencent.com/"+item.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0],
positionInfo=item.xpath('./td[2]/text()').extract()[0] if len(item.xpath('./td[2]/text()').extract())>0 else None,
peopleNumber=item.xpath('./td[3]/text()').extract()[0],
workLocation=item.xpath('./td[4]/text()').extract()[0],
publishTime=item.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
)
yield temp
now_page = int(re.search(r"\d+", response.url).group(0))
print("*" * 100)
if now_page < 216:
url = re.sub(r"\d+", str(now_page + 10), response.url)
print("this is next page url:", url)
print("*" * 100)
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
　　編寫(xiě)pipeline.py文件
　　import json
class TencentJsonPipeline(object):
def __init__(self):
#self.file = open('teacher.json', 'wb')
self.file = open('tencent.json', 'wb')
def process_item(self, item, spider):
content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
self.file.write(content)
return item
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
　　在setting.py中設置ITEM_PIPELINES
　　ITEM_PIPELINES = {
#'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,
"mySpider.pipelines.TencentJsonPipeline":300
}
　　執行采集器:
　　scrapy crawl tencent
　　思考
　　請考慮parse（）方法的工作機制:
　　因為使用收益而不是收益. 解析函數將用作生成器. Scrapy將一一獲取解析方法中生成的結果，并確定結果的類(lèi)型. 如果是請求，它將加入爬網(wǎng)隊列；如果是項目類(lèi)型，它將使用管道處理，其他類(lèi)型將返回錯誤消息. 當scrapy獲取請求的第一部分時(shí)，它將不會(huì )立即發(fā)送請求，而是將請求放入隊列中，然后從生成器中獲取它. 取出請求的第一部分，然后獲取項目的第二部分，將其取出. 到達項目后，將其放入相應的管道中進(jìn)行處理；將parse（）方法作為回調函數（回調）分配給Request，并指定parse（）方法來(lái)處理這些請求scrapy.Request（url，callback = self.parse）在安排了Request對象之后，執行scrapy.http.response（）生成的響應對象，并將其發(fā)送回parse（）方法，直到調度程序中沒(méi)有耗盡的Request（遞歸想法），parse（）工作結束，引擎重新啟動(dòng)執行相應的操作根據隊列和管道的內容；在獲取每個(gè)頁(yè)面的項目之前，程序將處理請求隊列中的所有先前請求，然后提取項目. 所有這些，Scrapy引擎和調度程序將最終負責. 常見(jiàn)錯誤
　　[scrapy.spidermiddlewares.offsite] DEBUG: Filtered offsite request to 'hr.tencent.com':
　　解決方案: 查看全部

　　這家商店僅采集網(wǎng)站數據，不采集應用程序或客戶(hù)端軟件數據.
　　我們的商店僅從網(wǎng)站采集公共數據，即可以直接在目標網(wǎng)站上瀏覽的數據.
　　如果您想從其他網(wǎng)站獲取內部數據，請不要打擾，這家商店不會(huì )這樣做.
　　我們的商店沒(méi)有滿(mǎn)足不滿(mǎn)足上述要求的要求，請不要打擾，謝謝.
　　前言:
　　我是python的開(kāi)源數據采集框架like_spider的作者，并且擅長(cháng)python / php可自定義的數據采集，數據分析，數據可視化以及excel文件的自動(dòng)處理，套接字服務(wù)器/客戶(hù)端開(kāi)發(fā)和網(wǎng)站自動(dòng)化測試.
　　like_spider框架與普通數據采集工具不同. 這些工具是由程序員為普通人開(kāi)發(fā)的，存在很多限制. Like_spider是供程序員使用的，它使程序員更易于編寫(xiě)和采集其靈活性. 該程序更具可定制性，因此兩者在技術(shù)或使用上都不相同. 作為該框架的作者，采集程序的開(kāi)發(fā)將更快.
　　like_spider數據采集系統也是我根據基礎采集框架（like_spider）開(kāi)發(fā)的. 它提供給有數據采集需求并且不了解程序開(kāi)發(fā)的普通雇主. 可以根據雇主的需求進(jìn)行定制和開(kāi)發(fā). 可以設置在采集數據量的進(jìn)度上實(shí)時(shí)觀(guān)察與采集相關(guān)的多種情況，還可以設置是否自動(dòng)導出為ex??cel，或者可以根據需要導出其他文件格式雇主.
　　下圖顯示了like_spider數據采集系統的搜索和采集工具. 有linux服務(wù)器版本和Windows客戶(hù)端版本.
　　
　　定價(jià):
　　價(jià)格將根據具體的開(kāi)發(fā)復雜性和開(kāi)發(fā)時(shí)間報價(jià)，并在雙方協(xié)商后確定價(jià)格.
　　承諾:
　　根據雇主的要求進(jìn)行開(kāi)發(fā)，我將自己進(jìn)行嚴格的測試，并按照雙方約定的時(shí)間和方法進(jìn)行交付. 如果我的代碼在雇主的環(huán)境中運行，請免費調試它，直到它運行沒(méi)有問(wèn)題為止（在接下來(lái)的兩周內交付），作為一個(gè)善良的程序員，我堅信賺錢(qián)和誠實(shí)！
　　送貨:
　　在雙方同意的時(shí)間交付源代碼.
　　交易過(guò)程:
　　1. 雙方交流了開(kāi)發(fā)的可行性.
　　2. 根據開(kāi)發(fā)的復雜程度和開(kāi)發(fā)時(shí)間進(jìn)行報價(jià)，并在雙方協(xié)商后確定價(jià)格.
　　3. 開(kāi)發(fā)完程序后，我們將盡快將其交給雇主進(jìn)行操作測試. 確認正確無(wú)誤后，我們不能要求我們更改程序.
　　4. 在所有物品交付并檢查后，雇主將支付訂單以完成交易.
　　注意: 一切仍然基于特定的交流！ 查看全部

　　在上一篇文章中，我寫(xiě)了一些官方出口商的用法. 在實(shí)際使用環(huán)境中，我們可能需要采集一些自定義數據. 目前，我們通常需要自己編寫(xiě)采集器.
　　快速入門(mén)并編寫(xiě)一個(gè)演示性示例來(lái)編寫(xiě)代碼
　　from prometheus_client import Counter, Gauge, Summary, Histogram, start_http_server
# need install prometheus_client
if __name__ == '__main__':
c = Counter('cc', 'A counter')
c.inc()
g = Gauge('gg', 'A gauge')
g.set(17)
s = Summary('ss', 'A summary', ['a', 'b'])
s.labels('c', 'd').observe(17)
h = Histogram('hh', 'A histogram')
h.observe(.6)
start_http_server(8000)
import time
while True:
time.sleep(1)
　　只需要一個(gè)py文件. 運行時(shí)，它將偵聽(tīng)端口8000并訪(fǎng)問(wèn)端口127.0.0.1:8000.
　　效果圖片
　　
　　實(shí)際上，已經(jīng)編寫(xiě)了一個(gè)導出器，就這么簡(jiǎn)單，我們只需要配置prometheus來(lái)采集相應的導出器. 但是，我們導出的數據毫無(wú)意義.
　　數據類(lèi)型簡(jiǎn)介
　　計數器是一種累積類(lèi)型，只能增加，例如記錄http請求總數或網(wǎng)絡(luò )接收和發(fā)送的數據包的累積值.
　　儀表盤(pán): 儀表盤(pán)類(lèi)型，適用于那些具有上升和下降，一般網(wǎng)絡(luò )流量，磁盤(pán)讀寫(xiě)等功能的儀表盤(pán)類(lèi)型，該數據類(lèi)型會(huì )隨著(zhù)波動(dòng)和變化而使用.
　　摘要: 基于抽樣，統計信息在服務(wù)器上完成. 在計算平均值時(shí)，我們可能會(huì )認為異常值導致計算得出的平均值無(wú)法準確反映實(shí)際值，因此需要特定的點(diǎn)位置.
　　直方圖: 基于采樣，統計在客戶(hù)端上進(jìn)行. 在計算平均值時(shí)，我們可能會(huì )認為異常值導致計算得出的平均值無(wú)法準確反映實(shí)際值，因此需要特定的點(diǎn)位置.
　　采集內存并使用數據編寫(xiě)采集代碼
　　from prometheus_client.core import GaugeMetricFamily, REGISTRY
from prometheus_client import start_http_server
import psutil
class CustomMemoryUsaggeCollector():
def format_metric_name(self):
return 'custom_memory_'
def collect(self):
vm = psutil.virtual_memory()
#sub_metric_list = ["free", "available", "buffers", "cached", "used", "total"]
sub_metric_list = ["free", "available", "used", "total"]
for sub_metric in sub_metric_list:
gauge = GaugeMetricFamily(self.format_metric_name() + sub_metric, '')
gauge.add_metric(labels=[], value=getattr(vm, sub_metric))
yield gauge
if __name__ == "__main__":
collector = CustomMemoryUsaggeCollector()
REGISTRY.register(collector)
start_http_server(8001)
import time
while True:
time.sleep(1)
　　公開(kāi)數據情況
　　
　　部署代碼并集成Prometheus
　　# 準備python3 環(huán)境 參考： https://virtualenvwrapper.read ... test/
yum install python36 -y
pip3 install virtualenvwrapper
vim /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 文件最前面添加如下行
# Locate the global Python where virtualenvwrapper is installed.
VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON="/usr/bin/python3"
# 文件生效
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 配置workon
[root@node01 ~]# echo "export WORKON_HOME=~/Envs" >>~/.bashrc
[root@node01 ~]# mkvirtualenv custom_memory_exporter
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# pip install prometheus_client psutil
yum install python36-devel
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# chmod a+x custom_memory_exporter.py
(custom_memory_exporter) [root@node01 ~]# ./custom_memory_exporter.py
# 測試是否有結果數據
[root@node00 ~]# curl http://192.168.100.11:8001/<br /><br />prometheus.yml 加入如下片段<br />? - job_name: "custom-memory-exporter"<br />??? static_configs:<br />??? - targets: ["192.168.100.11:8001"]<br /><br />[root@node00 prometheus]# systemctl restart prometheus <br />[root@node00 prometheus]# systemctl status prometheu
　　查詢(xún)效果圖 查看全部

　　新手自學(xué)易寫(xiě)的小說(shuō)采集器?
　　因為它是用一種簡(jiǎn)單的語(yǔ)言編寫(xiě)的，所以某些防病毒軟件可能涉及報告病毒，我的騰訊管家沒(méi)有報告該病毒?
　　主界面
　　
　　我主要在Shubao.com網(wǎng)站上采集小說(shuō). 內容比較簡(jiǎn)單. 看看吧?
　　主要是通過(guò)調用魚(yú)骨HTTP模塊訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)獲取網(wǎng)頁(yè)數據，并通過(guò)常規提取自身所需的數據，并顯示在界面上~~
　　當然，僅調用Jingyi模塊也可以達到效果（webpage_visit）
　　搜索界面
　　
　　分類(lèi)界面
　　
　　搜索按鈕是通過(guò)POST編寫(xiě)的，我知道簡(jiǎn)單的提琴手會(huì )捕獲數據包以獲取該網(wǎng)頁(yè)的搜索內容信息，并將該信息填充到魚(yú)骨模塊的網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)中以獲得搜索結果，但是我不知道那是那個(gè)網(wǎng)站. 制作人的問(wèn)題，實(shí)際上，書(shū)名和作者的搜索信息沒(méi)有區別?
　　搜索小說(shuō)可能很慢. 您需要耐心等待一段時(shí)間，因為網(wǎng)絡(luò )搜索中僅顯示新穎的名稱(chēng)和簡(jiǎn)介. 為了迎合我的個(gè)人界面，我參觀(guān)了每本小說(shuō)并列出了作者，字數，最后輸入了更新時(shí)間
　　字體大小沒(méi)有改變. 我沒(méi)有提供消息來(lái)源. 我可能會(huì )在以后找到一些書(shū)本資料來(lái)填寫(xiě)，以達到更改書(shū)目的目的?
　　閱讀界面
　　
　　下載界面
　　
　　產(chǎn)品+源代碼鏈接地址:
　　鏈接:
　　提取代碼: og57
　　數據已保存到16:47
　　[url =]保存30秒[/ url] [url =]保存數據[/ url] | [url =]還原數據[/ url] [url =]字數檢查[/ url] | [url =]清除內容[/ url] [url =]放大編輯框[/ url] | [url =]縮小編輯框[/ url]
　　
　　讀取權限的其他選項. 此版本的積分規則可向聽(tīng)眾發(fā)布帖子和廣播 查看全部

　　本文主要介紹大量采集網(wǎng)站數據的經(jīng)驗
　　1. 什么樣的數據可以稱(chēng)為大量數據:
　　我認為這可能是因為每個(gè)人的理解都不相同，并且給出的定義也不同. 我認為定義采集網(wǎng)站的數據大小不僅取決于網(wǎng)站中收錄的數據量，還取決于采集網(wǎng)站的難度，采集網(wǎng)站的服務(wù)器容量，網(wǎng)絡(luò )帶寬和由計算機分配的計算機硬件資源. 收款人員等等. 我在這里臨時(shí)稱(chēng)一個(gè)擁有超過(guò)1000萬(wàn)個(gè)URL的網(wǎng)站鏈接一個(gè)擁有大量數據的網(wǎng)站.
　　2. 具有大量數據的網(wǎng)站采集程序:
　　2.1. 采集需求分析:
　　作為一名數據采集工程師，我認為最重要的是做好數據采集需求分析. 首先，我們必須估計該網(wǎng)站的數據量，然后弄清楚要采集哪些數據，是否有必要分析目標網(wǎng)站的數據？所有采集的數據，因為采集的數據越多，花費的時(shí)間越多，花費的時(shí)間就越多. 資源是必需的，目標網(wǎng)站的壓力也更大. 數據采集工程師不能對目標網(wǎng)站造成太大的損害以采集數據. 壓力. 原則是采集盡可能少的數據以滿(mǎn)足您自己的需求，并避免采集所有電臺.
　　2.2. 代碼編寫(xiě):
　　由于要采集大量網(wǎng)站數據，因此需要編寫(xiě)代碼以穩定運行一周甚至一個(gè)月以上，因此代碼應足夠強大. 通常要求網(wǎng)站不要更改模板，并且程序可以一直執行. 這里有一點(diǎn)編程技巧，我認為這很重要，即在編寫(xiě)代碼之后，運行一兩個(gè)小時(shí)，在程序中發(fā)現一些錯誤，對其進(jìn)行修改，這種預編碼測試可以確保代碼的健壯性.
　　2.3數據存儲:
　　當數據量為30到5千萬(wàn)時(shí)，無(wú)論是MySQL，Oracle還是SQL Server，都無(wú)法將其存儲在一個(gè)表中. 目前，您可以使用單獨的表進(jìn)行存儲. 數據采集之后，當插入數據庫時(shí)??，您可以執行諸如批量插入之類(lèi)的策略. 確保您的存儲不受數據庫性能和其他方面的影響.
　　2.4分配的資源:
　　由于目標網(wǎng)站上的數據很多，我們不可避免地不得不使用大帶寬，內存，CPU和其他資源. 目前，我們可以構建一個(gè)分布式采集器系統來(lái)合理地管理我們的資源.
　　3. 爬行者的道德觀(guān)
　　對于一些初級采集工程師來(lái)說(shuō)，為了更快地采集數據，通常會(huì )打開(kāi)許多??多進(jìn)程和多線(xiàn)程. 結果是對目標網(wǎng)站進(jìn)行了dos攻擊. 結果是目標網(wǎng)站果斷地升級了網(wǎng)站并增加了許多反爬升策略，這種對抗對購置工程師也極為不利. 個(gè)人建議下載速度不應超過(guò)2M，多進(jìn)程或多線(xiàn)程不應超過(guò)一百.
　　示例:
　　
　　要采集的目標網(wǎng)站有4000萬(wàn)個(gè)數據. 該網(wǎng)站的防爬策略是阻止IP，所以我專(zhuān)門(mén)找到了一臺機器，并打開(kāi)了200多個(gè)進(jìn)程來(lái)維護IP池. ip池中的可用ip為500 -1000，并確保該ip具有高可用性.
　　編寫(xiě)代碼后，它可以在兩臺計算機上運行. 該機器每天最多打開(kāi)64個(gè)多線(xiàn)程，下載速度不超過(guò)1M.
　　個(gè)人知識有限，請多多包涵 查看全部

　　配置MaXCMS后，輸入背景，例如我的是:
　　第一步是設置基本參數
　　選擇主采集菜單，然后單擊添加采集規則（實(shí)際上是修改了我的采集，但是過(guò)程與添加規則相同. 此處的解釋主要是通過(guò)修改其他采集的規則來(lái)理解采集規則的編譯）
　　
　　目標站點(diǎn)網(wǎng)址:
　　======
　　這是列表的第一頁(yè)
　　批量生成集合地址: {$ ID} -12.html
　　=======
<p>這是一個(gè)通過(guò)分頁(yè)具有類(lèi)似URL的網(wǎng)站，通常只是更改ID，例如，第一頁(yè)是xxx-1-12.html，第二頁(yè)是xxx-2-12.html 查看全部

　　上次，我安裝了環(huán)境
　　那是一堆混亂的東西
　　已安裝pip，隨pip一起安裝了virtualenv，并已建立了virtualenv. 在此virtualenv中，安裝了Django，創(chuàng )建了Django項目，并在此Django項目中創(chuàng )建了一個(gè)名為web的Apipi.
　　繼續上次?
　　第二部分，編寫(xiě)一個(gè)采集器.
　　工人要想做得好，必須首先完善他們的工具.
　　bashapt-get install vim # 接上回，我們在screen里面是root身份哦～
　　當然，現在我要有一個(gè)采集目標. 為了方便起見(jiàn)，我將選擇segmentfault. 這個(gè)網(wǎng)站很適合寫(xiě)博客，但是在國外上傳圖片有點(diǎn)慢.
　　與我的訪(fǎng)問(wèn)一樣，此爬網(wǎng)程序必須分步完成. 我首先看到了segmentfault主頁(yè)，然后發(fā)現其中有很多標簽，并且在每個(gè)標簽下都存在一個(gè)一個(gè)的問(wèn)題.
　　因此，采集器應分為以下幾個(gè)步驟來(lái)編寫(xiě). 但是我要用另一種方式來(lái)編寫(xiě)它，因為我想先寫(xiě)內容采集器，然后編寫(xiě)分類(lèi)采集器.
　　2.1編寫(xiě)內容采集器
　　首先，為爬蟲(chóng)創(chuàng )建一個(gè)目錄，該目錄與項目中的應用程序處于同一級別，然后將該目錄轉換為python包
　　bashmkdir ~/python_spider/sfspider
touch ~/python_spider/sfspider/__init__.py
　　從現在開(kāi)始，此目錄將稱(chēng)為“爬蟲(chóng)程序包”
　　在采集器軟件包中創(chuàng )建spider.py以安裝我的采集器
　　bashvim ~/python_spider/sfspider/spider.py
　　基本的采集器僅需要以下代碼行:
　　
　?。ㄏ旅鎸⑻峁┐a）
　　然后，我們可以玩“爬行動(dòng)物”了.
　　輸入python shell
　　python>>> from sfspider import spider
>>> s = spider.SegmentfaultQuestionSpider('1010000002542775')
>>> s.url
>>> 'http://segmentfault.com/q/1010000002542775'
>>> print s.dom('h1#questionTitle').text()
>>> 微信JS—SDK嵌套選擇圖片和上傳圖片接口，實(shí)現一鍵上傳圖片，遇到問(wèn)題
　　看，我現在可以通過(guò)采集器獲取segmentfault的問(wèn)題標題. 在下一步中，為了簡(jiǎn)化代碼，我將標題，答案等的屬性編寫(xiě)為蜘蛛的屬性. 代碼如下
　　python# -*- coding: utf-8 -*-
import requests # requests作為我們的html客戶(hù)端
from pyquery import PyQuery as Pq # pyquery來(lái)操作dom
class SegmentfaultQuestionSpider(object):
def __init__(self, segmentfault_id): # 參數為在segmentfault上的id
self.url = 'http://segmentfault.com/q/{0}'.format(segmentfault_id)
self._dom = None # 弄個(gè)這個(gè)來(lái)緩存獲取到的html內容，一個(gè)蜘蛛應該之訪(fǎng)問(wèn)一次
@property
def dom(self): # 獲取html內容
if not self._dom:
document = requests.get(self.url)
document.encoding = 'utf-8'
self._dom = Pq(document.text)
return self._dom
@property
def title(self): # 讓方法可以通過(guò)s.title的方式訪(fǎng)問(wèn) 可以少打對括號
return self.dom('h1#questionTitle').text() # 關(guān)于選擇器可以參考css selector或者jquery selector, 它們在pyquery下幾乎都可以使用
@property
def content(self):
return self.dom('.question.fmt').html() # 直接獲取html 膽子就是大 以后再來(lái)過(guò)濾
@property
def answers(self):
return list(answer.html() for answer in self.dom('.answer.fmt').items()) # 記住，Pq實(shí)例的items方法是很有用的
@property
def tags(self):
return self.dom('ul.taglist--inline > li').text().split() # 獲取tags，這里直接用text方法，再切分就行了。一般只要是文字內容，而且文字內容自己沒(méi)有空格,逗號等，都可以這樣弄，省事。
　　然后，再次玩升級的蜘蛛.
　　python>>> from sfspider import spider
>>> s = spider.SegmentfaultQuestionSpider('1010000002542775')
>>> print s.title
>>> 微信JS—SDK嵌套選擇圖片和上傳圖片接口，實(shí)現一鍵上傳圖片，遇到問(wèn)題
>>> print s.content
>>> # [故意省略] #
>>> for answer in s.answers
print answer
>>> # [故意省略] #
>>> print '/'.join(s.tags)
>>> 微信js-sdk/python/微信開(kāi)發(fā)/javascript
　　好的，現在我的蜘蛛玩起來(lái)更方便了.
　　2.2編寫(xiě)分類(lèi)采集器
　　接下來(lái)，我要編寫(xiě)一個(gè)對標簽頁(yè)進(jìn)行爬網(wǎng)的爬網(wǎng)程序.
　　代碼如下. 請注意，下面的代碼被添加到現有代碼的下面，并且在最后一行的前一行和上一行之間必須有兩個(gè)空行
　　pythonclass SegmentfaultTagSpider(object):
def __init__(self, tag_name, page=1):
self.url = 'http://segmentfault.com/t/%s?type=newest&page=%s' % (tag_name, page)
self.tag_name = tag_name
self.page = page
self._dom = None
@property
def dom(self):
if not self._dom:
document = requests.get(self.url)
document.encoding = 'utf-8'
self._dom = Pq(document.text)
self._dom.make_links_absolute(base_url="http://segmentfault.com/") # 相對鏈接變成絕對鏈接 爽
return self._dom
@property
def questions(self):
return [question.attr('href') for question in self.dom('h2.title > a').items()]
@property
def has_next_page(self): # 看看還有沒(méi)有下一頁(yè)，這個(gè)有必要
return bool(self.dom('ul.pagination > li.next')) # 看看有木有下一頁(yè)
def next_page(self): # 把這個(gè)蜘蛛殺了， 產(chǎn)生一個(gè)新的蜘蛛 抓取下一頁(yè)。 由于這個(gè)本來(lái)就是個(gè)動(dòng)詞，所以就不加@property了
if self.has_next_page:
self.__init__(tag_name=self.tag_name ,page=self.page+1)
else:
return None
　　現在您可以一起玩兩個(gè)蜘蛛了，所以我不再詳細介紹游戲過(guò)程. .
　　python>>> from sfspider import spider
>>> s = spider.SegmentfaultTagSpider('微信')
>>> question1 = s.questions[0]
>>> question_spider = spider.SegmentfaultQuestionSpider(question1.split('/')[-1])
>>> # [故意省略] #
　　如果您想成為小偷，基本上可以在這里找到它. 設置模板并添加一個(gè)簡(jiǎn)單的腳本來(lái)接受和返回請求.
　　待續. 查看全部