2024-08-08

校园疫情防控系统是一个重要的信息系统,它可以帮助学校有效地管理学生的健康状况,控制疫情的传播。以下是一个简化版的系统框架设计,它包含了基本的功能模块,但具体实现细节和数据库设计需要根据实际需求进行扩展和修改。




@SpringBootApplication
public class CampusControlSystemApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CampusControlSystemApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
@RequestMapping("/health")
class HealthController {
    @Autowired
    private HealthService healthService;
 
    @PostMapping("/submit")
    public ResponseEntity<?> submitHealthInfo(@RequestBody HealthInfo healthInfo) {
        healthService.saveHealthInfo(healthInfo);
        return ResponseEntity.ok("Health info submitted successfully.");
    }
 
    // 其他APIs...
}
 
class HealthInfo {
    // 健康信息实体类
    // 包含学生ID,体温,联系方式等字段
}
 
interface HealthService {
    void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo);
    // 其他服务方法...
}
 
@Service
class HealthServiceImpl implements HealthService {
    @Autowired
    private HealthInfoRepository healthInfoRepository;
 
    @Override
    public void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo) {
        healthInfoRepository.save(healthInfo);
    }
    // 其他方法的实现...
}
 
interface HealthInfoRepository extends JpaRepository<HealthInfo, Long> {
    // 继承JpaRepository后,可直接使用CRUD方法
}

在这个简化版的系统中,我们定义了一个HealthController来处理学生提交的健康信息。HealthInfo是健康信息的实体类,用于映射HTTP请求的JSON数据。HealthService定义了保存健康信息的方法,HealthServiceImpl提供了具体的实现。HealthInfoRepository继承自JpaRepository,使得我们可以直接使用Spring Data JPA提供的CRUD方法。

这个例子展示了如何使用Spring Boot和Spring Data JPA快速构建一个简单的系统原型。在实际应用中,你需要根据具体需求进行功能扩展和安全性考虑。例如,添加用户认证和授权、健康信息审核机制、学生定位系统等。

2024-08-08



import requests
 
def fetch_url(url):
    """
    使用 requests 模块发送 GET 请求,获取网页内容
    :param url: 需要获取内容的网页URL
    :return: 网页内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "Error: 状态码不是200"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: 请求发生异常"
 
# 示例使用
url = "http://example.com"
print(fetch_url(url))

这段代码定义了一个名为 fetch_url 的函数,它接受一个 URL 作为参数,使用 requests.get 方法发送一个 GET 请求,然后检查响应状态码,如果是 200,则返回网页内容。如果状态码不是 200,或者发生异常,它将返回一个错误信息。这个简单的函数展示了如何使用 requests 模块来进行基本的网络爬取。

2024-08-08

Python爬虫是一种自动提取网页数据的程序。以下是一个简单的Python爬虫示例,使用requests库获取网页内容,并使用BeautifulSoup库解析HTML。

首先,需要安装必要的库:




pip install requests beautifulsoup4

以下是一个简单的Python爬虫示例,用于抓取一个网页上的所有链接:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://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')
    
    # 找到所有的<a>标签,并提取href属性
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
 
else:
    print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")

这个简单的爬虫示例仅用于教学目的,实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况,如处理JavaScript动态渲染的内容、处理登录认证、遵守robots.txt协议、限制爬取频率等。

2024-08-08

以下是一个使用Nokogiri和OpenURI库的简单网页爬虫示例,它抓取了一个示例网站的图片链接,并将这些图片保存到本地。




require 'open-uri'
require 'nokogiri'
 
# 爬取图片的函数
def download_images(url)
  # 使用Nokogiri解析网页
  doc = Nokogiri::HTML(open(url))
 
  # 查找图片链接并迭代
  doc.css('img').each do |img|
    src = img['src']
    next unless src
 
    # 下载图片
    image_name = src.split('/').last
    image_data = open(src)
 
    # 保存图片到本地
    File.binwrite("images/#{image_name}", image_data.read)
    puts "下载图片: #{image_name}"
  end
end
 
# 网页的URL
url = 'http://example.com/gallery'
 
# 调用函数
download_images(url)

这段代码首先定义了一个download_images函数,该函数接受一个URL作为参数,使用Nokogiri解析网页,然后查找所有的<img>标签并迭代它们,获取图片链接,最后将图片保存到本地的images文件夹。

请注意,在实际应用中,你可能需要处理更多的细节,例如处理网络错误、分页、处理Ajax加载的内容、使用代理、遵守网站的爬虫政策等。此外,确保你有权限下载和保存图片,以及合法使用网站内容。

2024-08-08



#include <iostream>
#include <curl/curl.h> // 假设已经安装了libcurl库
 
// 回调函数,用于接收从服务器端获取的数据
static size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp) {
    ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}
 
// 使用libcurl进行网络请求的函数
std::string download_content(const std::string &url) {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
    std::string readBuffer;
 
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
        res = curl_easy_perform(curl);
        if(res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    return readBuffer;
}
 
int main() {
    std::string url = "http://example.com"; // 替换为你想抓取的网站
    std::string content = download_content(url);
    std::cout << content << std::endl;
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用libcurl库来简单地下载网页内容。首先初始化CURL对象,设置相关的选项,如URL和回调函数,然后执行网络请求,并在完成后清理CURL对象。这是网络爬虫和数据抓取的一个基本例子,实际应用中可能需要处理更复杂的情况,比如Cookies、HTTP头部、认证等。

2024-08-08



import requests
 
# 发送请求获取网页内容
url = 'http://example.com/jsrubyscript'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用反向工程技术分析网页中的JavaScript代码
    # 假设我们需要找出网页中的一个加密参数的函数
    # 这里只是一个示例,实际情况需要根据网页具体情况进行分析
    js_function = """
        function encryptParam(param) {
            // 这里是加密函数的代码,可能使用了AES或其他加密库
            // 示例中的代码仅为说明,实际代码需要进行逆向分析
            var encrypted = someEncryptionAlgorithm(param);
            return encrypted;
        }
    """
    
    # 假设我们要加密的参数是"example_data"
    encrypted_param = eval(js_function)('example_data')
    
    print(f"加密后的参数: {encrypted_param}")
else:
    print("请求失败")

这个示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求,并假设我们需要逆向分析网页中的JavaScript代码以找出一个参数加密函数。这里的js_function是假设的加密函数,实际应用中需要根据实际网页的JavaScript代码进行逆向分析得到。eval()函数用于执行JavaScript代码。这只是一个简单的示例,实际应用中可能涉及到更复杂的逆向技术和工具。

2024-08-08



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port'
}
 
# 设置请求头
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'
}
 
def get_html(url, proxies=proxies, headers=headers):
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print('Failed to retrieve the webpage')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(e)
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 解析soup中的数据,提取需要的信息
    # 例如提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
 
def main():
    url = 'http://example.com'
    html = get_html(url)
    if html:
        parse_html(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例代码展示了如何使用Python3进行简单的网络爬虫,包括如何设置代理服务器和请求头,如何发送HTTP GET请求,以及如何使用BeautifulSoup解析HTML内容。这个例子是基于假设的网页和代理服务器,实际使用时需要替换为有效的URL和代理信息。

2024-08-08



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析响应内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印网页标题
    print(soup.title.text)
    
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求,使用了BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码首先检查请求是否成功,如果成功,它会打印网页标题和所有段落文本。如果请求失败,它会打印状态码。这是爬虫开发的基本步骤之一。

2024-08-08

要使用Python爬虫获取接口数据,通常我们会使用requests库来发送HTTP请求。以下是一个简单的例子,展示如何使用Python爬虫获取一个API接口的数据:

首先,安装requests库(如果你还没有安装的话):




pip install requests

然后,使用以下代码来获取接口数据:




import requests
 
# 接口URL
url = 'https://api.example.com/data'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 获取接口返回的数据
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print('Failed to retrieve data, status code:', response.status_code)
 
# 注意:以上代码仅作为示例,实际接口URL需要替换为你要访问的接口。

这段代码会向指定的接口发送一个HTTP GET请求,并打印出返回的数据。如果请求失败,它会打印出HTTP状态码。

如果接口需要认证或者额外的头信息,你可以使用requests库提供的参数来添加这些信息,例如:




# 添加HTTP头信息
headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_TOKEN',
    'Accept': 'application/json',
}
 
# 发送请求时添加头信息
response = requests.get(url, headers=headers)

如果接口数据是分页的,你可能还需要处理分页逻辑。如果接口有速率限制,你可能还需要实现延迟请求或使用请求限流。这些高级功能可能需要额外的库(如time用于实现延迟,rate-limiter用于请求限流)。

2024-08-08

首先,我必须强调,未经允许,使用爬虫抓取B站堡垒信息是违法的,可能会引起版权争议,甚至可能涉嫌cybercrime(网络犯罪)。我不能提供这样的代码示例。

然而,如果您想学习如何制作一个合法的、遵守网站robots.txt协议的爬虫,以下是一个简单的Python爬虫示例,它使用requests库和BeautifulSoup库来抓取一个网页的内容。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_content(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Your User Agent Here',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
def parse_content(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 根据实际情况解析你需要的数据
    return soup.title.text
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为B站堡垒的有效URL
    html_content = get_page_content(url)
    if html_content:
        print(parse_content(html_content))
 
if __name__ == '__main__':
    main()

请注意,你需要替换'Your User Agent Here'以及'http://example.com'为实际的URL,并且在解析数据时需要根据实际的HTML结构进行调整。

再次强调,爬取B站堡垒信息违反了相应的版权政策和法律法规,这是一个非常敏感且敏感的话题,我不能提供这样的代码示例。如果你需要获取B站的合法数据,应该通过B站提供的官方API进行。