2024-08-13



import dispatch._
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
 
object JingDongReadCrawler extends App {
  // 设置HTTP请求的代理服务器
  val proxyHost = "your.proxy.host"
  val proxyPort = 8080
  val proxyServer = s"http://$proxyHost:$proxyPort"
 
  // 设置请求头信息,模拟浏览器访问
  val userAgent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
  val headers = Map("User-Agent" -> userAgent)
 
  // 定义HTTP请求的请求函数
  val http = url("https://read.jd.com/")
    .addHeaders(headers)
    .proxy(proxyServer)
 
  // 异步发送HTTP请求并获取结果
  val response: Future[HttpResponse[String]] = Http(http OK as.String)
  val result = Await.result(response, 10.seconds)
 
  // 打印获取到的页面内容
  println(result.body)
}

这段代码使用了scala-dispatch库来发送一个HTTPS请求到https://read.jd.com/,并设置了代理服务器。请将your.proxy.hostproxyPort替换为你的代理服务器的实际地址和端口。这个例子展示了如何使用代理服务器进行网络爬虫开发,并且演示了如何设置请求头以模拟浏览器的行为。

2024-08-13

在VSCode中实现简单的Python爬虫,你需要完成以下步骤:

  1. 安装Python和VSCode。
  2. 在VSCode中安装Python扩展。
  3. 配置环境变量以确保能在终端中运行Python。
  4. 创建一个Python文件并编写简单的爬虫代码。

以下是一个简单的Python爬虫示例,使用了requests库来获取网页,以及beautifulsoup4库来解析HTML。

首先,确保安装了所需的包:




pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后,编写爬虫代码(例如,爬取Wikipedia的首页):




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def simple_crawler(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        print(soup.title.text)
 
simple_crawler('https://www.wikipedia.org')

在VSCode中,你可以按Ctrl+'打开内置终端,然后运行这些命令来安装所需的包,并运行爬虫脚本。

请注意,实际的网络爬虫可能需要遵守robots.txt协议,以及处理更复杂的情况,比如分页、处理AJAX请求、登录验证等。

2024-08-13



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义一个简单的爬虫函数,用于获取网页内容
def simple_crawler(url):
    try:
        response = requests.get(url)  # 发送HTTP GET请求
        if response.status_code == 200:  # 请求成功
            return response.text  # 返回网页内容
        else:
            return "Error: 网页无法访问,状态码: " + str(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: 网络错误"
 
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
def parse_soup(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  # 使用html.parser解析器
    return soup.title.text  # 返回网页标题
 
# 示例URL
example_url = 'https://www.python.org/'
 
# 获取网页内容
html_content = simple_crawler(example_url)
 
# 解析并打印网页标题
print(parse_soup(html_content))

这段代码首先定义了一个简单的爬虫函数simple_crawler,它使用requests库发送HTTP GET请求,并返回网页内容。然后定义了一个解析函数parse_soup,它使用BeautifulSoup库解析网页内容,并返回网页标题。最后,代码示例了如何使用这两个函数来获取和解析给定URL的内容。

2024-08-13



package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "sync"
    "time"
)
 
// 定义一个简单的工作池,用于限制并发
type WorkPool struct {
    Workers int
    Jobs    chan func()
    wg      sync.WaitGroup
}
 
// 初始化工作池
func NewWorkPool(workers int) *WorkPool {
    pool := &WorkPool{
        Workers: workers,
        Jobs:    make(chan func()),
    }
    pool.startWorkers()
    return pool
}
 
// 添加一个新的工作任务
func (p *WorkPool) Schedule(job func()) {
    p.wg.Add(1)
    go p.doJob(job)
}
 
// 执行工作任务
func (p *WorkPool) doJob(job func()) {
    p.Jobs <- job
}
 
// 启动工作者
func (p *WorkPool) startWorkers() {
    for i := 0; i < p.Workers; i++ {
        go func() {
            for {
                select {
                case job := <-p.Jobs:
                    job()
                    p.wg.Done()
                }
            }
        }()
    }
}
 
// 等待所有工作结束
func (p *WorkPool) Wait() {
    p.wg.Wait()
    close(p.Jobs)
}
 
// 爬取单个网页的工作
func crawlPage(url string, ch chan<- string) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        ch <- ""
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    // 这里应该是解析网页内容的代码
    // ...
    ch <- "网页内容"
}
 
func main() {
    start := time.Now()
    urls := []string{"http://www.example.com/page1", "http://www.example.com/page2"} // 示例URL列表
    pool := NewWorkPool(8)                                                            // 创建一个工作池,最多8个工作者
    results := make(chan string)
 
    for _, url := range urls {
        url := url // 为循环变量创建一个局部副本
        pool.Schedule(func() {
            crawlPage(url, results)
        })
    }
 
    go func() {
        pool.Wait()
        close(results)
    }()
 
    for result := range results {
        fmt.Println(result)
    }
 
    fmt.Printf("Total time taken: %s\n", time.Since(start))
}

这个代码示例展示了如何使用Go语言创建一个简单的并发网络爬虫。它使用了一个工作池来限制同时进行的工作数量,并且使用了goroutines来执行并发任务。代码中的crawlPage函数用于模拟爬取单个网页的工作,而主函数中则是模拟了一个简单的工作流程。这个例子教会开发者如何利用Go语言的并发特性来提高程序的性能。

2024-08-13

在Node.js中编写一个简单的爬虫来测试模块modi可以使用axios来发送HTTP请求,以及cheerio来解析返回的HTML内容。以下是一个简单的示例:

首先,确保安装所需的模块:




npm install axios cheerio

然后,编写爬虫代码:




const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
 
async function fetchHTML(url) {
  try {
    const { data } = await axios.get(url);
    return data;
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching HTML:', error);
  }
}
 
async function crawl(url) {
  try {
    const html = await fetchHTML(url);
    if (html) {
      const $ = cheerio.load(html);
      // 这里可以编写你想要爬取的逻辑,例如提取页面上的某些数据
      // 例如提取页面标题
      const title = $('title').text();
      console.log(title);
    }
  } catch (error) {
    console.error('Crawling error:', error);
  }
}
 
// 测试爬虫
crawl('http://example.com');

这段代码首先定义了一个异步函数fetchHTML来获取指定URL的HTML内容,然后定义了crawl函数来爬取页面上的数据。在crawl函数中,使用cheerio.load解析HTML,并可以进一步提取所需的数据。

请注意,爬虫应当遵守robots.txt的规定,并在使用时尊重网站的版权及隐私政策。上述代码仅为示例,实际使用时需要根据目标网站的HTML结构和需要爬取的数据进行相应的调整。

2024-08-13

SpiderFlow是一款基于Python的开源爬虫平台,其RCE(远程代码执行)漏洞是指攻击者通过构造特定的输入,在目标系统上执行恶意代码。

解释:

该漏洞发生在SpiderFlow的用户界面(UI)或API接收用户输入并处理时,未对输入的数据做严格的验证和清理,导致攻击者可以注入恶意代码到系统中。攻击者可以利用这个漏洞获取服务器的控制权。

解决方法:

  1. 升级到最新版本:检查SpiderFlow的官方网站或GitHub仓库是否有新版本发布,更新到最新版本。
  2. 输入验证和清理:对所有用户输入进行验证和清理,确保输入的数据符合预期格式,并去除或替换掉可能导致代码执行的特殊字符。
  3. 使用安全函数:避免使用可执行代码的函数,如Python中的exec()eval(),使用安全的替代方法。
  4. 最小权限原则:限制执行恶意代码的账户权限,仅授予执行所需操作的最小权限。
  5. 应用防火墙:部署相关的安全措施,如应用防火墙、入侵检测系统等,增加系统的安全性。

在实施以上措施时,应该详细了解SpiderFlow的具体使用情况和代码实现,以确保不影响正常用户的使用。如果不熟悉如何操作,建议联系SpiderFlow的开发者或专业的安全服务提供商进行咨询和帮助。

2024-08-13

由于原始代码已经包含了一个很好的爬虫示例,并且问题是关于如何成功使用Python爬取数据并获得offer,我们可以提供一个简化的版本来说明关键步骤:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 初始化Session对象,方便后续进行多次请求
with requests.Session() as session:
    # 发送登录请求
    login_response = session.post('https://www.example.com/login', data={
        'username': 'your_username',
        'password': 'your_password'
    })
    
    # 检查登录是否成功
    if login_response.ok:
        print('登录成功')
        
        # 获取offer数据
        offers_response = session.get('https://www.example.com/offers')
        
        # 解析响应内容
        soup = BeautifulSoup(offers_response.text, 'html.parser')
        
        # 提取offer数据
        offers = soup.find_all('offer')
        
        # 打印提取到的offer数据
        for offer in offers:
            print(offer)
    else:
        print('登录失败')

这个简化的代码示例展示了如何使用Python的requests库进行登录,并在成功登录后使用BeautifulSoup进行网页解析,提取所需的offer数据。这个流程是爬虫任务中的基本步骤,并且是大多数公司面试中关于爬虫技能的基本考察点。

2024-08-13



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 高德地图房产查询URL
url = 'https://map.amap.com/place?query=房产&subquery=全国&city=010&geoobj=116.405285%7C39.904989%7C116.484811%7C40.003113&zoom=7'
 
# 发送请求,获取响应
response = requests.get(url)
 
# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 提取房产信息
data = soup.find_all('div', class_='poi-title')
 
# 初始化列表存储房产信息
house_info = []
 
# 解析房产信息并存储
for info in data:
    title = info.find('a').text.strip()  # 获取房产名称
    address = info.find('span', class_='address').text.strip()  # 获取房产地址
    house_info.append({'title': title, 'address': address})
 
# 将房产信息转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(house_info)
 
# 打印前几行结果
print(df.head())

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求,以及BeautifulSoup库来解析HTML内容。它提取了高德地图上的房产信息,并将其存储在一个DataFrame中,最后打印出前几行结果。这个过程展示了如何进行网页内容的抓取和数据的处理,是进行网络爬虫开发的一个基本示例。

2024-08-13



import okhttp3.OkHttpClient
import okhttp3.Request
import okhttp3.Response
import org.jsoup.Jsoup
import java.net.URL
 
// 使用OkHttp和Kotlin从Amazon图片网页爬取图片链接
fun fetchImagesFromAmazon(productUrl: String): List<String> {
    val client = OkHttpClient()
    val request = Request.Builder()
        .url(productUrl)
        .build()
 
    client.newCall(request).execute().use { response ->
        if (!response.isSuccessful) throw Exception("Unexpected code $response")
 
        val document = Jsoup.parse(response.body?.string())
        return document.select("img.img-primary").map {
            it.absUrl("src")
        }
    }
}
 
// 测试函数
fun main() {
    val productUrl = "https://www.amazon.com/dp/B01M8L5Z3Q"
    val images = fetchImagesFromAmazon(productUrl)
    println(images)
}

这段代码使用了OkHttp库来发送HTTP请求,并使用了Jsoup来解析HTML并提取图片链接。函数fetchImagesFromAmazon接收产品的URL,发送HTTP请求,解析返回的HTML,并提取主要图片的绝对URL。在主函数main中,我们测试了这个函数,并打印了获取的图片链接列表。

2024-08-13

由于原代码已经包含了一个使用XPath表达式的实例,我们可以直接使用原代码中的相关函数和类。以下是一个简化的实例,展示了如何使用XPath表达式来提取页面中的书籍信息:




from lxml import etree
 
# 假设html是一个包含HTML内容的字符串
html = """
<div class="book">
    <h1 class="title">书名: Python爬虫开发与项目实战</h1>
    <p class="author">作者: 张三</p>
    <p class="price">价格: 99.00元</p>
</div>
<div class="book">
    <h1 class="title">书名: JavaScript网络爬虫开发</h1>
    <p class="author">作者: 李四</p>
    <p class="price">价格: 88.00元</p>
</div>
"""
 
# 使用etree.HTML解析HTML字符串
tree = etree.HTML(html)
 
# 使用XPath表达式选取所有书籍信息
books = tree.xpath('//div[@class="book"]')
 
# 遍历每本书并提取信息
for book in books:
    title = book.xpath('.//h1[@class="title"]/text()')[0]
    author = book.xpath('.//p[@class="author"]/text()')[0]
    price = book.xpath('.//p[@class="price"]/text()')[0]
    
    print(f"书名: {title}, 作者: {author}, 价格: {price}")

这段代码首先定义了一个包含HTML内容的字符串html,然后使用etree.HTML解析这个字符串,并使用XPath表达式//div[@class="book"]选取所有的书籍信息。接着,遍历每本书籍,并使用相对应的XPath表达式提取书籍的标题、作者和价格。最后,打印出每本书的信息。