// 假设我们已经有了一个加密的函数定义，例如：
var encryptedFunction = "function(t, e, r, i, n, a, o) { ... }";
 
// 使用正则表达式提取参数名
var params = encryptedFunction.match(/^function\s*[^(]*<span class="katex">\(\s*([^)]*)\)</span>/m)[1].replace(/\s+/g, '').split(',');
 
// 构造函数体
var funcBody = encryptedFunction.replace(/^function\s*[^(]*<span class="katex">\(\s*([^)]*)\)</span>\s*{/, '').slice(0, -1);
 
// 将参数和函数体结合，构造新的函数
var newFunction = new Function(params.join(', '), funcBody);
 
// 使用新函数
var result = newFunction(/* 参数 */);

这段代码展示了如何将一个加密的函数转换为可调用的JavaScript函数。它使用正则表达式来解析函数定义，并通过new Function动态构造了一个新的函数。在实际应用中，你需要根据具体的加密函数来调整正则表达式以正确解析函数定义。

<?php
// 初始化HTTP客户端
$httpClient = new Snoopy\Snoopy();
 
// 设置请求的URL
$url = 'http://www.baidu.com/s?wd=ip';
 
// 发送请求
$httpClient->fetch($url);
 
// 检查是否有错误
if (!$httpClient->error) {
    // 获取响应的HTML内容
    $content = $httpClient->results;
 
    // 使用正则表达式匹配所需数据
    preg_match_all('/<a href="(.*?)" target="_blank" class="">(.*?)<\/a>/i', $content, $matches);
 
    // 提取URL和标题
    $urls = $matches[1];
    $titles = $matches[2];
 
    // 输出结果
    foreach ($urls as $index => $url) {
        echo "标题: " . $titles[$index] . "\n";
        echo "URL: " . $url . "\n";
        echo "------------------------------\n";
    }
} else {
    // 输出错误信息
    echo "错误: " . $httpClient->error . "\n";
}

这段代码使用了Snoopy库来发送HTTP请求，并使用正则表达式来提取搜索结果中的URL和标题。这个例子简单直观地展示了如何使用PHP进行基本的网络爬虫操作。

ZAP(ZAProxy)是一款非常受欢迎的开源安全测试工具，它能够帮助我们进行自动化的安全测试，包括渗透测试和网站漏洞扫描。

在Kali Linux中，我们可以使用ZAP进行自动化的网站渗透测试。以下是一些常见的使用场景：

1. 主动扫描：主动扫描可以帮助我们发现更多的安全问题，比如XSS、SQL注入、越权等问题。
2. 被动扫描：被动扫描可以帮助我们分析和学习web应用的行为，不会对web应用造成干扰。

下面是一个使用ZAP进行被动扫描的Python脚本示例：

# 导入必要的库
from zapv2 import ZAPv2
import time
 
# 初始化ZAP客户端
api_key = 'change_me'
zap = ZAPv2(api_key=api_key)
 
# 设置ZAP代理，开始监听
zap.spider.set_option_spider_handle_anti_robots(False)
zap.spider.set_option_thread_max(10)
zap.spider.set_option_host_per_scan(1)
 
# 设置被动扫描的技术
zap.pscan.set_option_app_unlink(False)
zap.pscan.set_option_enable_jsonp(True)
 
# 启动ZAP扫描器
zap.spider.scan('http://www.example.com')
 
# 等待直到扫描完成
while(int(zap.spider.status()) < 100):
    print('Spider progress: ' + str(zap.spider.status()))
    time.sleep(5)
 
# 启动主动扫描
zap.pscan.scan('http://www.example.com')
 
# 等待直到扫描完成
while(int(zap.pscan.status()) < 100):
    print('Passive scan progress: ' + str(zap.pscan.status()))
    time.sleep(5)
 
# 获取扫描结果
print('Scanning complete')
issues = zap.core.alerts()
for issue in issues:
    print('Risk: ' + issue['risk'])
    print('Issue: ' + issue['alert'])
    print('URL: ' + issue['url'])
 
# 清理工作
zap.core.shutdown()

在这个脚本中，我们首先初始化了ZAP客户端，然后设置了ZAP的一些选项，比如是否允许爬取反反爬虫策略的页面，最大线程数，每次扫描的主机数等。然后我们开始进行爬虫和渗透测试，等待扫描完成后，我们获取扫描结果，并打印出每个问题的风险级别、问题描述和URL。最后，我们进行一些清理工作，关闭ZAP。

这只是ZAP功能的一个简单的展示，ZAP的功能远不止这些，它还可以进行自定义脚本的编写，进行更复杂的渗透测试。

import requests
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取B站弹幕服务器时间
def get_bilibili_popularity_times():
    url = 'https://api.live.bilibili.com/ajax/room/popularity'
    params = {
        'room_id': 21464441,  # 替换为你想监控的直播间房间号
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        times = [item['time'] for item in response.json()['data']['list']]
        return [datetime.fromtimestamp(int(time)) for time in times]
    else:
        return []
 
# 绘制弹幕时间折线图
def draw_popularity_times_chart(times):
    if times:
        times_x_axis = range(len(times))
        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(times_x_axis, times, 'b-')
        plt.title('B站弹幕时间')
        plt.xlabel('时间序列')
        plt.ylabel('弹幕时间')
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.show()
 
# 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    times = get_bilibili_popularity_times()
    draw_popularity_times_chart(times)

这段代码首先定义了一个获取B站弹幕时间的函数get_bilibili_popularity_times，它使用requests库向B站弹幕API发送请求，并解析返回的JSON数据以提取时间戳。然后定义了绘制时间折线图的函数draw_popularity_times_chart，它使用matplotlib.pyplot绘制时间序列图。最后，在主程序中调用这两个函数，获取并展示了B站直播间弹幕的时间序列。

由于开题报告通常包含较多的背景信息、目标、方法、结果等，而不是直接提供代码，我将提供一个简化的开题报告样例，主要关注项目的目标和方法。

项目名称： 杭州美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和智能服务查询系统

项目背景： 随着互联网的发展，信息的获取和分析变得越来越重要。美食餐厅信息的获取和分析可以帮助用户更好的进行商家选择和餐厅规划。

项目目标：

1. 使用Python爬取杭州美食餐厅餐馆商家的数据。
2. 对爬取的数据进行清洗、去重和转换，以便后续分析。
3. 利用数据分析方法，如统计分析、机器学习等，对数据进行深入分析。
4. 开发一个可视化的界面，用于展示分析结果。
5. 提供一个查询系统，根据用户的查询需求，推荐符合条件的餐厅。

项目方法：

1. 使用Python的requests和BeautifulSoup库进行网页爬取。
2. 使用pandas进行数据处理和分析。
3. 使用matplotlib和seaborn进行数据可视化。
4. 使用机器学习模型，如推荐系统，来进行数据分析和推荐。
5. 使用Flask框架开发Web应用，提供数据可视化界面和查询服务。

项目结果：

项目完成后，将会有一个可视化的界面展示美食餐厅的各种分析结果，同时提供智能查询服务，根据用户的需求推荐合适的餐厅。

项目结束时的反思和收获：

通过这个项目，我们学习了如何进行网页爬虫、数据分析和可视化，以及如何将机器学习应用于实际的推荐系统中。同时，我们还增强了对美食和餐厅管理的理解，为将来的商业应用打下了基础。

这个开题报告提供了项目的概述，而不是详细的代码实现。代码实现将依赖于具体的爬虫细节、数据处理、分析方法和可视化界面的设计，这些将在项目的开发过程中逐渐展示和更新。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port',
}
 
# 获取起点小说热榜信息
def get_novel_ranking(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
    return response.text
 
# 解析网页并提取热榜小说信息
def parse_ranking_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    novel_list = []
    for item in soup.select('tr[id^="rankList-"]'):
        data = {
            'ranking': item.select_one('td:nth-of-type(1)').text.strip(),
            'novel': item.select_one('td:nth-of-type(2) a').text.strip(),
            'author': item.select_one('td:nth-of-type(3) a').text.strip(),
            'type': item.select_one('td:nth-of-type(4)').text.strip(),
            'latest_chapter': item.select_one('td:nth-of-type(5) a').text.strip(),
            'latest_update': item.select_one('td:nth-of-type(6)').text.strip(),
        }
        novel_list.append(data)
    return novel_list
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.qidian.com/rank'
    html = get_novel_ranking(url)
    novel_data = parse_ranking_data(html)
    save_to_csv(novel_data, '起点小说热榜.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个代理服务器字典，然后定义了获取起点小说热榜信息的函数get_novel_ranking，该函数使用了请求库和代理服务器。接着定义了解析热榜页面的函数parse_ranking_data，它使用了BeautifulSoup和CSS选择器来提取信息。最后，定义了将解析结果保存到CSV文件的函数save_to_csv，并在main函数中调用这些函数来完成整个爬取和保存的过程。

以下是一个使用Puppeteer编写的简单网页爬虫示例，该爬虫将获取一个网页上的所有图片链接。

const puppeteer = require('puppeteer');
 
async function crawlImages(url) {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto(url);
 
  // 获取页面上的所有图片
  const images = await page.$$eval('img', imgs => imgs.map(img => img.src));
 
  console.log(images);
 
  await browser.close();
}
 
// 使用方法：crawlImages('https://example.com');

这段代码首先引入了Puppeteer，然后定义了一个异步函数crawlImages，它接受一个URL作为参数。函数启动一个新的浏览器实例和页面实例，导航到指定的URL，然后使用page.$$eval方法获取页面上所有图片的src属性，并将它们打印出来。最后，关闭浏览器实例。

要运行这个爬虫，只需要调用crawlImages函数并传入想要爬取的网页URL。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取所有的新闻条目并依次解析
        for href in response.css('ul.links a::attr(href)').getall():
            url = response.urljoin(href)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_detail)
 
        # 提取下一页链接并请求
        next_page_url = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
        if next_page_url is not None:
            next_page_url = response.urljoin(next_page_url)
            yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse)
 
    def parse_detail(self, response):
        # 提取新闻详情数据
        title = response.css('h1::text').get()
        content = response.css('div.content::text').get()
        yield {
            'title': title,
            'content': content,
        }

这个简单的爬虫示例展示了如何使用Scrapy框架来创建一个简单的网络爬虫。它定义了一个名为example.com的爬虫，它将从http://www.example.com开始，并提取该页面上所有新闻条目的链接，然后对每个新闻条目进行详细信息的抓取，并最终生成包含标题和内容的数据。

在Python中，使用requests库和BeautifulSoup库可以创建一个简单的网页数据爬虫。以下是一个示例代码，用于从一个假设的网页中抓取所有的段落文本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    
    # 打印每个段落的内容
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print("网页请求失败，状态码:", response.status_code)

确保在运行这段代码前已经安装了requests和beautifulsoup4库，可以使用以下命令安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

这个简单的爬虫示例可以作为开始学习的起点，更复杂的数据爬取可能需要处理更多的情况，例如处理AJAX动态内容、处理登录认证、处理图片、视频等多媒体内容，以及遵守网站的爬虫政策等。

CVE漏洞爬虫脚本的目的是自动获取CVE（Common Vulnerabilities & Exposures，通用漏洞描述）列表中的漏洞信息。以下是一个简单的Python爬虫脚本示例，使用requests库获取CVE列表页面的内容，并使用BeautifulSoup解析页面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_cve_details(cve_id):
    url = f"https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name={cve_id}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        description = soup.find('div', class_='desc').get_text().strip()
        return description
    else:
        return "CVE not found"
 
def main():
    cve_id = "CVE-2021-1234"  # 示例CVE-ID
    description = get_cve_details(cve_id)
    print(f"CVE ID: {cve_id}\nDescription: {description}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这个脚本定义了一个函数get_cve_details，它接受一个CVE ID作为参数，并返回该CVE的描述。在main函数中，我们调用了get_cve_details函数，并打印出了CVE ID和描述。

注意：实际应用中可能需要处理更多的反爬虫策略，例如需要设置合适的User-Agent、使用代理、处理Cookies、应对JavaScript渲染的页面等。此外，应遵守网站的robots.txt文件和使用条款，避免对网站的正常运营造成影响。