在Python中使用requests库设置Clash代理，你需要指定代理的IP地址和端口。如果Clash正在监听本地的端口（例如7890），你可以按照以下方式设置代理：
import requests
proxy = {
'http': 'http://127.0.0.1:7890',
'https': 'https://127.0.0.1:7890'
}
response = requests.get('https://example.com', proxies=proxy)
print(response.text)确保Clash已经启动并正在运行，监听本地的相应端口（在这个例子中是7890）。如果你的Clash配置中使用的端口不同，请相应地更改代码中的端口号。
为了创建一个POC（Proof of Concept）批量化扫洞的爬虫，我们可以使用Python的requests库来请求FOFA的API，并使用concurrent.futures库来实现并发处理。以下是一个简单的示例：
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# FOFA API 参数配置
API_URL = "https://fofa.info/api/v1/search/all"
EMAIL = "your_email@example.com"
KEY = "your_api_key"
QUERY = "protocol=\"http\"" # 这里填写你的FOFA查询语言
def search_fofa(query):
params = {
"email": EMAIL,
"key": KEY,
"qbase64": query
}
response = requests.get(API_URL, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Error:", response.status_code)
return None
def main():
# 编码查询并构造线程数
query = requests.utils.quote(QUERY)
threads = 10
# 使用ThreadPoolExecutor并发执行搜索
with ThreadPoolExecutor(max_workers=threads) as executor:
future_to_search = {executor.submit(search_fofa, query): query for _ in range(threads)}
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_search):
query = future_to_search[future]
try:
data = future.result()
if data:
# 处理返回的数据
print(f"Query: {query}, Results: {len(data['results'])}")
except Exception as exc:
print(f"{query} generated an exception: {exc}")
if __name__ == "__main__":
main()在这个例子中，我们定义了search_fofa函数来发送请求到FOFA API，并定义了main函数来并发执行搜索。我们使用了requests库来编码查询语句，并使用ThreadPoolExecutor来并发执行多个搜索请求。
请注意，你需要替换EMAIL和KEY变量值为你的FOFA账户信息，并且根据需要调整QUERY来设置你的搜索条件。此外，你可能需要处理返回的数据以及异常情况，并根据FOFA API的限制来调整线程数和查询语句。
这个问题似乎是在询问与爬虫相关的进程、线程和协程的概念。在JavaScript中，由于其单线程的特性，没有直接的线程概念，但是可以使用异步编程来实现类似于协程的效果。
child_process模块来创建子进程。generator函数和async/await实现协程。下面是一个简单的generator函数示例，模拟了一个协程的行为：
function* fetchData(url) {
const response = yield fetch(url);
return yield response.json();
}
const dataGen = fetchData('https://api.example.com/data');
const fetchStep1 = async () => {
// 发起请求，但不等待响应
const fetchPromise = dataGen.next();
// 在这里可以执行其他任务
console.log('Doing some other work...');
// 等待请求完成并获取数据
const data = await fetchPromise;
console.log(data);
};
fetchStep1();在这个例子中，我们创建了一个generator函数来模拟一个简单的数据获取过程。通过next()方法，我们可以在两个不同的异步任务之间交换执行。这里的"异步任务"是通过fetch()和await在语言层面实现的，而不是操作系统层面的线程。这样，我们可以在单线程的环境中实现类似于多线程或协程的行为。
以下是一个使用ASIHTTPRequest库来下载腾讯地图上图片的简单示例代码：
首先，确保你已经正确安装了ASIHTTPRequest库。
然后，在你的项目中导入必要的头文件：
#import "ASIHTTPRequest.h"
#import "ASIFormDataRequest.h"接下来，编写下载图片的方法：
- (IBAction)downloadImage:(NSString *)imageUrl toPath:(NSString *)filePath {
NSURL *url = [NSURL URLWithString:imageUrl];
ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:url];
// 设置下载保存路径
[request setDownloadDestinationPath:filePath];
// 设置下载进度回调
[request setDownloadProgressDelegate:self.progressView];
// 开始异步下载
[request startAsynchronous];
}在上面的代码中，imageUrl 是你要下载的图片的URL，filePath 是图片下载后保存的本地路径。progressView 是一个进度条，用来显示下载进度。
最后，你需要实现 ASIProgressDelegate 来更新进度条：
#pragma mark - ASIProgressDelegate
- (void)setProgress:(float)newProgress {
// 更新UI进度条
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
[self.progressView setProgress:newProgress];
});
}这样，你就可以通过调用 downloadImage:toPath: 方法来下载图片了。记得处理好异常情况和用户权限问题。
requests模块是Python中一个非常强大的模块，用于发送HTTP请求。
import requests
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.text)
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=payload)
print(response.text)
import requests
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'}
response = requests.get('https://www.google.com/', headers=headers)
print(response.text)
import requests
cookies = {'cookies': 'value'}
response = requests.get('https://www.google.com/', cookies=cookies)
print(response.text)
import requests
response = requests.get('https://www.google.com/', timeout=1)
print(response.text)
import requests
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get('https://www.google.com/', proxies=proxies)
print(response.text)
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
response = requests.get('https://www.google.com/', auth=HTTPBasicAuth('user', 'pass'))
print(response.text)
import requests
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", files=files)
print(response.text)
import requests
json = {'key': 'value'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=json)
print(response.text)
import requests
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
response = session.get('https://www.google.com/')
print(response.text)
import requests
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.status_code) # 状态码
print(response.headers) # 头部信息
print(response.cookies) # cookies
print(response.url) # URL
print(response.history) # 历史记录
import requests
response = requests.get('https://www.google.com/', verify=False)
print(response.text)
import requests
response = requests.get('https://example.org/my_username/')
print(response.links['next']['url'])
import requests
def my
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def login(username, password):
# 登录接口，省略细节...
pass
def get_select_page(session, url):
# 获取选课页面，省略细节...
pass
def select_course(session, url):
# 选课接口，省略细节...
pass
def monitor_course(session, url):
# 监控课程信息，省略细节...
pass
def main():
# 用户身份认证信息
username = '你的学号'
password = '你的密码'
# 登录
session = login(username, password)
# 课程选择页面URL
select_page_url = 'http://www.xxx.edu.cn/xxxxx'
# 获取选课页面
page = get_select_page(session, select_page_url)
# 选课操作
select_course(session, page)
# 监控课程信息
monitor_course(session, page)
if __name__ == '__main__':
main()这个脚本是一个简化的示例，省略了具体的登录和网络请求细节，但展示了如何在Python中使用requests库进行网络请求，以及如何使用BeautifulSoup进行页面解析。在实际应用中，你需要补充完整的登录验证逻辑、选课操作逻辑以及异常处理等。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
# 假设dataframe已经包含了所需的数据和相应的列名
dataframe = pd.DataFrame({
'商品名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D'],
'销售数量': [100, 120, 80, 130],
'销售金额': [10000, 12000, 8000, 13000],
'客单价': [100, 150, 80, 120]
})
# 创建条形图
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
.add_yaxis('销售数量', dataframe['销售数量'].tolist())
.add_yaxis('销售金额', dataframe['销售金额'].tolist())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售分析"))
)
bar.render('bar_chart.html')
# 创建线形图
line = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
.add_yaxis('客单价', dataframe['客单价'].tolist())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客单价趋势分析"))
)
line.render('line_chart.html')
# 创建饼图
pie = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add('', [list(z) for z in zip(dataframe['商品名称'], dataframe['销售金额'])])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售金额占比分析"))
)
pie.render('pie_chart.html')
# 爬虫技术研究部分（示例）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://example.com/retail_data"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设我们需要爬取的数据是商品名称和价格
product_names = soup.find_all('div', class_='product-name')
product_prices = soup.find_all('div', class_='product-price')
# 将爬取的数据保存到dataframe中
dataframe = pd.DataFrame({
'商品名称': [name.text for name in product_names],
'商品价格': [price.text for price in product_prices]
})
# 存储dataframe到CSV文件
dataframe.to_csv('product_data.csv', index=False)这个代码示例展示了如何使用Python的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Pyecharts库来创建数据可视化图表，并使用BeautifulSoup来进行简单的网页数据爬取。这个流程是数据分析和可视化平台设计中的一个常见实践。
由于原代码是Java编写的，而您询问的是Python开发的现状和思考，我们可以使用Python来改写这个例子。以下是一个简化的Python爬虫代码示例，使用requests来获取网页内容，以及BeautifulSoup来解析网页：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_articles(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return None
def parse_articles(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
articles = soup.find_all('article')
for article in articles:
header = article.find('header', class_='entry-header')
if header:
title = header.find('h2', class_='entry-title').text
print(title)
def main():
url = 'http://example.com/articles'
html = fetch_articles(url)
if html:
parse_articles(html)
if __name__ == '__main__':
main()这个简化的Python代码示例展示了如何使用requests和BeautifulSoup来实现一个基本的网页爬取和文章解析的功能。在实际应用中，您需要根据目标网站的具体结构来调整选择器和解析逻辑。
在Mac上使用PyCharm创建一个Django爬虫项目的基本步骤如下：
安装Django：
打开终端，运行以下命令安装Django：
pip install django创建Django项目：
在终端中使用以下命令创建一个新的Django项目（将myproject替换为你想要的项目名称）：
django-admin startproject myproject启动Django服务器：
进入项目目录并启动服务器：
cd myproject
python manage.py runserver安装Scrapy：
在终端中运行以下命令安装Scrapy：
pip install scrapy创建Scrapy项目：
在终端中使用以下命令在Django项目中创建一个Scrapy项目（将myspider替换为你想要的爬虫名称）：
scrapy startproject myspider集成Scrapy到Django：
在Django项目中创建一个新的app，并将Scrapy集成到这个app中。
编写爬虫：
在Scrapy项目的spiders目录中编写爬虫代码。
在Django中调用Scrapy爬虫：
在Django的views.py中调用Scrapy爬虫，并处理爬取的数据。
使用PyCharm打开项目：
打开PyCharm，并选择刚才创建的Django项目打开。
配置PyCharm的运行/调试配置：
在PyCharm中配置Django服务器和Scrapy爬虫的运行/调试配置。
这些步骤提供了一个基本框架，你可以根据具体需求进行扩展和定制。记得在实际操作中替换项目名称和爬虫名称，以及处理好相互之间的依赖关系。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data['count'].values.reshape(-1, 1))
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=['count_scaled'])
# 训练ARIMA模型
def train_arima(data, p, d, q):
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
model_fit = model.fit()
return model_fit
# 使用Prophet模型
def train_prophet(data):
model = Prophet()
data['y'] = data['count_scaled']
model.fit(data[['ds', 'y']])
return model
# 预测
def predict(model, steps_ahead):
future = model.make_future_dataframe(periods=steps_ahead)
forecast = model.predict(future)
return scaler.inverse_transform(forecast['yhat'].values)
# 选择合适的ARIMA参数
p, d, q = 0, 1, 1 # 示例参数
model_arima = train_arima(data_scaled, p, d, q)
forecast_arima = predict(model_arima, 30) # 预测30天
# 使用Prophet模型进行预测
model_prophet = train_prophet(data_scaled)
forecast_prophet = predict(model_prophet, 30) # 预测30天
# 计算MSE
mse_arima = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_arima)
mse_prophet = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_prophet)
# 输出结果
print(f"ARIMA MSE: {mse_arima}")
print(f"Prophet MSE: {mse_prophet}")这段代码展示了如何使用ARIMA和Prophet模型进行时间序列预测，并计算预测的平均平方误差（MSE）。这是一个实用的教学示例，可以帮助开发者理解如何在实际应用中应用时间序列分析方法。