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vue用vite配置代理解决跨域问题（target、rewrite和changeOrigin的使用场景）

2024-08-07

在Vite项目中，你可以通过修改Vite配置文件（vite.config.js或vite.config.ts）来设置代理服务器，以解决开发时的跨域问题。以下是一个配置示例：




// vite.config.js 或 vite.config.ts
import { defineConfig } from 'vite'
 
export default defineConfig({
  server: {
    proxy: {
      '/api': {
        target: 'http://backend.example.com',
        changeOrigin: true,
        rewrite: (path) => path.replace(/^\/api/, ''),
      },
    },
  },
})

解释：

/api：这是一个虚拟的路径前缀，它会被请求URL匹配并替换。
target：目标服务器的URL，即你想要代理到的API服务器地址。
changeOrigin：设置为true时，代理服务器会将接收到的请求的Origin头部修改为目标服务器的地址，这对于一些需要根据Origin判断是否允许请求的服务器非常重要。
rewrite：一个函数，用于重写请求路径。在这个例子中，它会将匹配到的/api前缀替换为空字符串。

使用场景：

当你的前端应用在开发环境中运行，并且需要调用一个位于不同域的后端API时，你可以配置一个代理来绕过浏览器的同源策略限制。当你访问/api/some/path时，代理服务器会将请求转发到http://backend.example.com/some/path。

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【中间件】RabbitMQ入门

System

2024-08-07

所有,中间件

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过可靠的消息传递进行软件之间的集成。以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用pika库（Python的RabbitMQ客户端）来发送和接收消息。

安装pika库（如果尚未安装）:




pip install pika

生产者（发送消息）:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 默认情况下,消息是持久的
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者（接收消息并处理）:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 告诉RabbitMQ我们想要接收消息，并告诉它我们想要使用callback函数来处理消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 开始接收信息
channel.start_consuming()

在这个例子中，我们首先声明了一个队列，然后生产者发送了一个简单的字符串消息到这个队列中。随后，消费者开始监听这个队列，并在消息到达时调用回调函数callback来处理消息。这个回调函数简单地打印出接收到的消息。

确保RabbitMQ服务正在运行，并且在发送和接收消息之前，根据需要更改连接参数（例如主机名）。

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ThinkPHP6使用JWT+中间件实现Token验证

System

2024-08-07

所有,中间件




// 在ThinkPHP6中使用JWT实现Token验证的示例
 
// 引入JWT类库，确保已通过Composer安装了jwt-auth库
use Firebase\JWT\JWT;
 
// 定义中间件类
class JwtMiddleware
{
    public function handle($request, \Closure $next)
    {
        // 获取请求头中的Token
        $token = $request->header('Token');
 
        // 如果没有Token，返回错误信息
        if (empty($token)) {
            return json(['code' => 401, 'msg' => 'Token不存在']);
        }
 
        // 尝试解析Token
        try {
            JWT::decode($token, config('jwt.key'), [config('jwt.alg')]);
        } catch (\Exception $e) {
            // 当Token无效或过期时，返回错误信息
            return json(['code' => 401, 'msg' => 'Token无效或已过期']);
        }
 
        // Token有效，继续请求处理
        return $next($request);
    }
}
 
// 在全局中间件配置文件中注册中间件
// 文件路径：application/middleware.php
return [
     // 中间件别名 => 中间件路径
     'jwt' => \app\middleware\JwtMiddleware::class
];
 
// 在控制器中使用中间件
// 文件路径：application/controller/Index.php
namespace app\controller;
 
use think\middleware\Jwt as JwtMiddleware;
 
class Index
{
    protected $middleware = [
        JwtMiddleware::class => ['only' => ['index']]
    ];
 
    public function index()
    {
        return 'Index page with JWT authentication';
    }
}

这个示例展示了如何在ThinkPHP6框架中创建一个JWT中间件来验证Token的有效性，并在控制器中使用该中间件。在实际应用中，你需要配置JWT密钥和算法，并确保已经通过Composer安装了firebase/php-jwt库。

System

2024-08-07

所有,中间件

针对提出的各种中间件的安全加固，以下是一些基本的安全措施和示例配置：

MySQL:
- 使用强密码。
- 禁用root账户远程登录。
- 仅授予必要的权限。
- 定期审计和审查日志。
Redis:
- 使用强密码保护。
- 配置IP白名单。
- 启用身份验证。
- 设置合理的资源限制。
Tomcat:
- 使用HTTPS和强密码。
- 更新到最新版本以修复漏洞。
- 使用安全的servlet和JSP部署。
- 配置数据源时使用强密码。
Nginx:
- 使用HTTPS和强密码。
- 配置防止缓冲溢出攻击的参数。
- 禁用不必要的模块。
- 限制上传文件大小。
Apache:
- 使用HTTPS和强密码。
- 配置访问控制，限制可访问目录。
- 禁用不必要的模块。
- 更新到最新版本以修复漏洞。
PHP:
- 更新到最新版本以修复漏洞。
- 使用安全的函数和方法。
- 禁用或删除不必要的功能。
- 配置错误报告级别。

这些只是基础的安全加固措施，具体实施时还需要根据实际环境和业务需求进行细化和优化。

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VUE登录注册页面,完整vue，直接复制

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2024-08-07

所有,vue.js

以下是一个简单的Vue登录注册页面的示例代码。请确保你已经安装了Vue CLI并创建了一个新的Vue项目，或者你可以直接在浏览器中使用Vue CDN。




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Vue 登录注册页面</title>
    <script src="https://unpkg.com/vue@next"></script>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <div v-if="!isLoggedIn">
            <h2>登录</h2>
            <input type="text" v-model="loginForm.username" placeholder="用户名">
            <input type="password" v-model="loginForm.password" placeholder="密码">
            <button @click="login">登录</button>
 
            <h2>注册</h2>
            <input type="text" v-model="registerForm.username" placeholder="用户名">
            <input type="password" v-model="registerForm.password" placeholder="密码">
            <button @click="register">注册</button>
        </div>
        <div v-else>
            <h2>你已登录</h2>
            <button @click="logout">退出登录</button>
        </div>
    </div>
 
    <script>
        const app = Vue.createApp({
            data() {
                return {
                    isLoggedIn: false,
                    loginForm: {
                        username: '',
                        password: ''
                    },
                    registerForm: {
                        username: '',
                        password: ''
                    }
                }
            },
            methods: {
                login() {
                    // 这里应该是用户验证逻辑，例如发送API请求
                    this.isLoggedIn = true;
                },
                register() {
                    // 这里应该是用户注册逻辑，例如发送API请求
                    this.isLoggedIn = true;
                },
                logout() {
                    this.isLoggedIn = false;
                }
            }
        });
 
        app.mount('#app');
    </script>
</body>
</html>

这段代码提供了一个简单的登录注册页面，并且使用了Vue的双向数据绑定和事件处理。在实际应用中，登录和注册的逻辑需要替换为API请求以与后端通信。

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[Python]编写一个简易爬虫模型——爬取百度百科图片链接

System

2024-08-07

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_baidu_baike_images(subject):
    # 百度百科主页面的URL
    base_url = 'https://baike.baidu.com/item/' + subject
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(base_url)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 使用正则表达式匹配图片链接
    image_pattern = re.compile(r'https://.*?\.jpg')
    # 查找所有符合模式的链接
    image_urls = image_pattern.findall(response.text)
    return image_urls
 
# 使用函数并打印结果
image_urls = get_baidu_baike_images('Python')
print(image_urls)

这段代码首先导入了必要的模块，定义了一个函数get_baidu_baike_images，该函数接收一个主题名称，构造百度百科的URL，发送HTTP请求，解析HTML内容，并使用正则表达式匹配图片链接。最后，调用这个函数并打印结果。这个简易的爬虫模型可以作为学习如何使用Python进行网络爬取的起点。

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带你玩转Python爬虫（胆小者勿进）千万别做坏事·······

System

2024-08-07

所有,爬虫

这个问题似乎是在提醒用户在使用Python爬虫时应遵守网络爬虫的道德标准，避免对网站服务器造成不必要的压力或者违反了用户协议。

以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库来获取网页内容，并使用BeautifulSoup库来解析网页。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'http://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取需要的信息
    # 例如，提取网页的标题
    title = soup.title.text
    print(title)
else:
    print("网页请求失败，状态码：", response.status_code)

在编写爬虫时，请确保遵守目标网站的robots.txt文件中的规定，并设置合适的请求间隔，以避免对服务器造成过大压力。如果爬虫被用于商业目的，请考虑购买API或合法的数据提供服务。

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许多主要新闻媒体正屏蔽 OpenAI 爬虫

System

2024-08-07

所有,爬虫

这个问题是指许多主要新闻媒体正在屏蔽OpenAI的爬虫活动。OpenAI是一个进行人工智能研究的非盈利机构，它的爬虫可能被媒体认为是在收集公开可用的信息，而新闻媒体为了维护内容独立性和用户隐私，可能会选择屏蔽这些爬虫。

解决方案通常涉及到以下几点：

提高爬虫技术：增加爬虫的隐蔽性，减少被媒体技术屏蔽的可能性。
使用代理和用户代理（User-Agent）变化：定期更换IP地址和用户代理，以避免被媒体识别。
分散请求频率：不要过于频繁地请求同一网站，以免引起注意。
使用合法途径：尽可能通过公开的API或合法的网站查询信息，减少爬虫的需求。
协作协议：如果可能，与新闻媒体合作，共同维护爬虫活动与媒体独立性之间的平衡。

示例代码（使用Python的requests库和随机选择的用户代理）：




import requests
 
# 新闻媒体网站
url = 'https://www.example.com/api/data'
 
# 代理服务器（可以使用代理服务提供的）
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:3128',
}
 
# 随机选择的用户代理
user_agents = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36',
    # ... 更多用户代理
]
 
headers = {'User-Agent': random.choice(user_agents)}
 
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

注意：在实际应用中，应确保所使用的代理服务器是合法的，并且遵循相关法律法规。不应该使用未授权的代理或进行任何可能违反版权、隐私或数据保护法的爬虫活动。

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Go 爬虫之 colly 从入门到不放弃指南

System

2024-08-07

所有,爬虫




package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "github.com/gocolly/colly"
)
 
func main() {
    // 初始化collector
    c := colly.NewCollector()
 
    // 在onRequestCallback回调中设置请求头
    c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
        r.Headers.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)")
    })
 
    // 定义一个回调函数，处理每个响应
    c.OnResponse(func(r *colly.Response) {
        fmt.Printf("Response received: %s\n", r.Body)
    })
 
    // 设置一个请求URL
    url := "http://example.com"
 
    // 启动collector并发起请求
    c.Visit(url)
}

这段代码使用了colly库来创建一个简单的网络爬虫。首先，我们创建了一个新的Collector实例。然后，我们设置了一个请求头的回调函数，以此来定义爬虫的用户代理。接着，我们定义了一个响应处理的回调函数，这样我们就可以在收到响应时打印出响应的内容。最后，我们指定了想要爬取的URL并开始了爬取过程。这个例子展示了如何使用colly库的基本功能来创建一个简单的网络爬虫。

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爬虫IP代理池的搭建与使用指南

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2024-08-07

所有,爬虫




import requests
 
# 获取代理服务器的IP和端口
def get_proxy():
    # 假设代理服务器API地址
    proxy_api = 'http://proxy_api_url/get'
    response = requests.get(proxy_api)
    if response.status_code == 200:
        # 假设返回的数据格式为{'http': 'IP:端口', 'https': 'IP:端口'}
        return response.json()
    else:
        return None
 
# 使用代理进行网络请求
def use_proxy(url, method='get', proxy=None):
    if method == 'get':
        response = requests.get(url, proxies=proxy)
    elif method == 'post':
        response = requests.post(url, proxies=proxy)
    else:
        raise ValueError('Unsupported method')
    return response
 
# 示例使用代理
if __name__ == '__main__':
    proxy = get_proxy()
    if proxy:
        # 假设要访问的目标URL
        target_url = 'http://target_website.com'
        response = use_proxy(target_url, proxy=proxy)
        print(response.text)
    else:
        print('No available proxies')

这个简单的示例展示了如何从一个代理服务API中获取代理，并在网络请求中使用这些代理。在实际应用中，你需要替换掉proxy_api_url和返回数据的格式，并处理可能出现的异常情况。

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