jvppeteer 是一个由 Java 编写的 Headless Chrome 工具，它可以模拟人的行为来进行网页爬取。以下是一个使用 jvppeteer 的简单示例：

import com.github.jvppeteer.core.Puppeteer;
import com.github.jvppeteer.core.browser.Browser;
import com.github.jvppeteer.core.page.Page;
 
public class JvppeteerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 启动浏览器
        try (Browser browser = Puppeteer.launch()) {
            // 打开一个新页面
            Page page = browser.newPage();
            // 导航到页面
            page.goTo("https://example.com");
            // 获取页面的标题
            String title = page.title();
            // 打印标题
            System.out.println(title);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先使用 Puppeteer.launch() 启动了一个浏览器实例。然后，我们通过 browser.newPage() 创建了一个新的页面实例，并通过 page.goTo() 方法导航到了指定的 URL。最后，我们通过 page.title() 获取了页面的标题并打印了出来。

请注意，jvppeteer 依赖于正确配置的 Headless Chrome 和相应的浏览器环境。此外，jvppeteer 在更新较快，API 可能随时间变化，因此请参考最新的官方文档。

以下是一些Python网络爬虫相关的资源列表，这些资源可以帮助你开始网络爬虫的学习和实践：

1. 官方文档: Python的官方文档对于学习爬虫非常有帮助，因为它提供了丰富的库和工具。
2. Scrapy: 一个强大的爬虫框架，可以快速、高效地爬取网站。
3. BeautifulSoup: 一个用于解析HTML和XML文件的简单易用库。
4. lxml: 一个快速、灵活的XML和HTML解析器。
5. requests: 一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求。
6. Selenium: 一个用于网络爬虫的自动化测试工具，可以处理JavaScript渲染的网页。
7. PySpider: 一个用Python编写的开源网络爬虫系统。
8. Crawley: 一个分布式的网络爬虫引擎。
9. Grab: 另一个网络爬虫框架，设计灵活。
10. ArticleSpider: 一个简单的网络爬虫示例，用于爬取Medium上的文章。
11. Google's crawling basics: 学习Google如何爬取网站，可以帮助你了解如何写出更容易被Google搜索引擎爬取的网站。
12. Stack Overflow: 这是一个程序员社区，你可以在这里找到很多关于Python爬虫的问题和答案。
13. Reddit: 同样是一个程序员社区，你可以在这里找到很多关于网络爬虫的讨论和实践案例。
14. GitHub: 一个代码库，你可以在这里找到很多开源的爬虫项目。
15. YouTube: 视频平台，你可以在这里找到很多关于网络爬虫技术的教学视频。
16. Scrapeasy: 一个提供快速、简单的方法来创建网络爬虫的库。
17. pyspider: 一个强大的网络爬虫系统，支持多线程、分布式部署。
18. cola: 一个分布式的爬虫框架。
19. Newspaper: 用于提取新闻、文章和内容管理的Python库。
20. Portia: 一个开源的网页爬虫工具，可以帮助你快速找出网页上的数据。

这些资源可以帮助你开始学习和构建Python网络爬虫，选择合适的工具和库，根据你的需求进行学习和实践。

import asyncio
from pyppeteer import launch
 
async def run():
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto('https://example.com')
    await page.screenshot({'path': 'example.png'})
    await browser.close()
 
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(run())

这段代码使用了pyppeteer库来启动一个浏览器实例，创建一个新页面，导航到指定的URL，并截屏保存。这是一个简单的示例，展示了如何使用异步编程和asyncio库来处理网络请求和浏览器操作。

DDoS（Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务）攻击、Web漏洞、CC（Challenge Collapsar，挑战崩溃，一种DDoS变种）攻击和恶意爬虫是网络安全领域常见的威胁。以下是针对这些不同安全问题的简要解决方案：

1. DDoS攻击：

   • 使用高防服务：购买和使用提供高防御能力的服务器或网络设备。
   • 清除恶意流量：使用DDoS保护服务或专业工具来清理攻击流量。
   • 流量分散：通过负载均衡技术将流量分散到多个服务器。

2. Web漏洞：

   • 安装安全补丁：及时应用操作系统和应用程序的安全更新和补丁。
   • 使用Web应用防火墙（WAF）：部署WAF来检测并阻止已知的Web攻击。
   • 加强输入验证：对用户输入进行验证和清理，以防止代码注入攻击。

3. CC攻击：

   • 使用高防服务：同DDoS攻击。
   • 限速：设置合理的请求速率限制，以防止恶意请求。
   • 认证机制：增加登录和其他关键流程的验证步骤。

4. 恶意爬虫：

   • robots.txt协议：配置robots.txt文件限制爬虫爬取范围。
   • 访问控制：实施IP访问控制列表或API密钥来限制爬虫。
   • 法律策略：通知爬虫站点所有者违反了法律法规或者隐私政策。

在实际操作中，应当结合具体情况和安全策略，选择合适的防护措施。

在Burp Suite中，主动扫描通常是通过Intruder模块进行的，而被动爬虫则可以使用Repeater、Intruder、Scanner等模块来辅助。以下是使用Burp Suite进行主动扫描和被动爬虫的简单示例：

主动扫描示例：

1. 首先，你需要发现应用程序的一个输入点，比如一个查询字符串参数。
2. 将该参数标记为“attack”并添加到Payloads设置中。
3. 开始扫描，通过Intruder模块发起攻击载荷。

http://example.com/search?query={attack}

被动爬虫示例：

1. 使用Repeater模块手动访问一个URL，并观察返回的响应。
2. 分析响应中的链接和表单，手动添加新的URL到Burp Suite的目标站点地图中。
3. 使用Spider模块来自动爬取站点地图中的所有链接。

http://example.com/

请注意，实际的主动扫描和被动爬虫策略会根据目标应用程序、策略指导和其他安全限制有所不同。始终遵守法律和伦理规范，并确保你的行动不违反使用条款。

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
# 定义一个Pydantic模型来接收API请求参数
class ScrapeRequest(BaseModel):
    url: str
    callback: str = None
 
# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI()
 
@app.post("/scrape/")
async def scrape(request: ScrapeRequest):
    # 使用Scrapy的CrawlerProcess运行爬虫
    process = CrawlerProcess(get_project_settings())
    process.crawl(spider_name='my_spider', start_urls=[request.url], callback=request.callback)
    process.start()  # 这将是异步的，因为Scrapy是异步的
 
    # 这里可以添加代码来获取爬取结果并返回给客户端，但是由于Scrapy是异步的，
    # 我们需要一个方式来异步获取爬取结果，这通常涉及到消息队列或者数据库存储爬取结果。
    # 这里我们暂时跳过这部分，只是运行爬虫。
 
    return {"message": "Scrape request received"}
 
# 注意：这个代码示例假设你已经有一个Scrapy项目，并且定义了一个名为'my_spider'的爬虫。
# 实际使用时，你需要根据你的项目具体情况来调整。

这个代码示例展示了如何使用FastAPI和Scrapy来创建一个简单的API，用户可以通过POST请求发送爬取任务。这个示例只是启动了爬虫，并没有包含获取爬取结果的步骤，这部分通常需要结合消息队列或数据库来异步处理爬取的数据。

为了创建一个Scrapy爬虫，您需要遵循以下步骤：

1. 使用scrapy startproject命令创建一个新的Scrapy项目。
2. 使用scrapy genspider命令创建一个新的爬虫。
3. 定义爬虫的行为，通常是修改items.py、middlewares.py、pipelines.py和爬虫文件本身。
4. 运行爬虫。

以下是一个简单的例子：

# 创建一个新的Scrapy项目
scrapy startproject myproject
 
# 进入项目目录
cd myproject
 
# 创建一个新的爬虫
scrapy genspider myspider example.com

接下来，您需要编辑myspider.py文件来定义爬虫的行为。例如：

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取信息的逻辑
        for title in response.css('.product_title'):
            yield {
                'title': title.css('a::attr(title)').extract_first(),
                'price': title.css('::attr(data-price)').extract_first(),
                'url': title.css('a::attr(href)').extract_first(),
            }
 
        # 跟踪下一页的链接
        next_page_url = response.css('a.next_page::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url is not None:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

最后，运行爬虫：

scrapy crawl myspider

这个例子中的爬虫会抓取example.com的产品信息，包括标题、价格和URL，并且会跟踪下一页的链接。您需要根据实际的网站结构来修改CSS选择器和提取的数据。

from drission.dr import *
 
# 初始化浏览器驱动
init_chrome()
 
# 打开网页
page = open_url('https://www.example.com')
 
# 等待网页加载完毕
page.wait_load()
 
# 输出网页标题
print(page.title)
 
# 关闭浏览器
close_browser()

这段代码演示了如何使用DrissionPage库来打开一个网页，等待其加载完成，并获取该页面的标题。最后，代码关闭了浏览器。这是一个很好的入门级练习，展示了基本的爬虫流程。

抖音直播数据采集可以使用Open-Spider开源爬虫工具来实现。以下是一个简单的使用示例：

首先，确保你已经安装了Open-Spider。如果没有安装，可以通过pip进行安装：

pip install open-spider

接下来，你可以创建一个简单的爬虫脚本来采集抖音直播数据。以下是一个基本的爬虫脚本示例：

import open_spider
 
# 初始化爬虫对象
spider = open_spider.Spider()
 
# 定义要爬取的抖音直播URL
douyin_live_url = 'https://www.douyin.com/live'
 
# 添加爬虫任务
spider.add_task(
    url=douyin_live_url,
    method='GET',
    # 提取直播间数据的回调函数
    callback=live_data_extractor
)
 
# 定义回调函数来提取直播数据
def live_data_extractor(task):
    # 这里可以编写解析直播数据的逻辑
    # 例如，可以提取主播名字、直播标题、观众人数等信息
    # 这些信息可以保存到数据库或文件中
    print(f"Live Data Extracted: {task.result}")
 
# 运行爬虫
spider.run()

在这个脚本中，我们定义了一个基本的回调函数live_data_extractor来提取直播间的数据。你需要根据实际的页面结构来编写解析逻辑，提取你需要的数据。

请注意，爬取抖音或任何其他平台的数据时，应遵守相关的法律法规，并尊重版权及隐私设置。此外，过度爬取可能会对服务器造成不必要的压力，并可能违反平台的robots.txt协议，导致你的爬虫被封禁。使用Open-Spider时，请确保你的爬虫行为符合相关法律法规和平台政策。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
 
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    titles = soup.find_all('div', class_='title')
    for title in titles:
        yield {
            'title': title.a.string,
            'href': title.a['href'],
            'score': title.find_next('span', class_='rating_num').string
        }
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')
 
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data, 'douban_movies.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了Pandas库来保存解析后的数据，而不是之前的CSV格式。这样做的好处是可以直接将数据存储为.csv文件，并且可以方便地进行后续的数据分析工作。同时，代码中的parse_html函数使用生成器，这是一种更为高效的数据处理方式。