2024-08-23

在爬虫中,常见的伪加密方式有Base64和MD5。Base64是一种简单的加密方式,可以用来加密数据,但是它很容易被解密。MD5是一种散列函数,主要用于生成消息摘要,它是不可逆的,主要用于验证数据的完整性。

以下是Python中这些加密方式的实现:

  1. Base64加密:

Python的内置库base64提供了Base64的编码和解码功能。




import base64
 
# 编码
encoded_data = base64.b64encode(b"Hello World")
print(encoded_data)  # 输出:b'SGVsbG8gV29ybGQ='
 
# 解码
decoded_data = base64.b64decode(b'SGVsbG8gV29ybGQ=')
print(decoded_data)  # 输出:b'Hello World'
  1. MD5加密:

Python的hashlib库提供了MD5加密功能。




import hashlib
 
# 加密
md5_data = hashlib.md5(b"Hello World").hexdigest()
print(md5_data)  # 输出:'b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5'

需要注意的是,MD5加密后的结果是一个128位的散列值,不可逆。

  1. DES加密:



from Crypto.Cipher import DES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
key = b'ABCDEFGHIJKLMNOP'
 
def des_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return b2a_hex(mod.encrypt(data))
 
def des_decrypt(data):
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return mod.decrypt(a2b_hex(data)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = des_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = des_decrypt(encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. AES加密:



from Crypto.Cipher import AES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
from Crypto.Random import get_random_bytes
 
key = get_random_bytes(16)
 
def aes_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = aes.encrypt_and_digest(data)
    return b2a_hex(aes.nonce), b2a_hex(tag), b2a_hex(ciphertext)
 
def aes_decrypt(nonce, tag, ciphertext):
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
    return aes.decrypt_and_verify(a2b_hex(ciphertext), a2b_hex(tag)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = aes_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = aes_decrypt(*encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. RSA加密:



from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
rsa = RSA.
2024-08-23



from mitmproxy import ctx
 
def response(flow):
    # 只处理图片请求
    if flow.response.headers.get('Content-Type', '').startswith('image'):
        # 保存图片到本地
        with open(f'image_{flow.id}.png', 'wb') as f:
            f.write(flow.response.content)
        # 打印图片保存路径
        ctx.log.info(f"保存图片到: image_{flow.id}.png")

这段代码定义了一个mitmproxy的response处理函数,用于只保存服务器响应的图片资源。它检查每个响应的Content-Type头是否以'image'开头,如果是,则将图片内容写入本地文件,并打印保存路径。这是一个简单的示例,展示了如何使用mitmproxy来处理特定类型的响应数据。

2024-08-23

由于原始代码已经非常接近完成,我们可以提供一个简化版本的代码实例,展示如何使用libtorrent的DHT功能来搜索BT种子信息。




#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <libtorrent/session.hpp>
#include <libtorrent/session_settings.hpp>
#include <libtorrent/alert_types.hpp>
#include <libtorrent/dht_settings.hpp>
 
int main() {
    libtorrent::session ses;
 
    libtorrent::session_settings settings = ses.settings();
    settings.dht_settings.max_peers_reply = 100;
    ses.set_settings(settings);
 
    libtorrent::dht::dht_settings dht_settings;
    dht_settings.search_branching = 5; // 可以调整DHT网络的分支因子
    ses.set_dht_settings(dht_settings);
 
    std::vector<char> tracker_url;
    tracker_url.assign(std::begin('2:announce'), std::end('2:announce'));
 
    libtorrent::entry e(libtorrent::entry::dictionary_t);
    e["announce"] = "http://btdj.org:8000/announce";
    e["comment"] = "BT种子信息";
    e["created by"] = "2024 DHT爬虫";
 
    libtorrent::bencode(std::back_inserter(tracker_url), e);
    ses.add_torrent_params params;
    params.ti = std::make_shared<libtorrent::torrent_info>(tracker_url);
    params.save_path = "./downloads";
 
    ses.add_torrent(params);
 
    std::cout << "DHT爬虫已启动,等待发现种子..." << std::endl;
 
    // 这里可以添加一个循环,以便持续监听DHT网络
    for (;;) {
        ses.wait_for_alert(std::chrono::seconds(1));
        std::vector<std::shared_ptr<libtorrent::alert>> alerts;
        ses.pop_alerts(&alerts);
        for (auto const& a : alerts) {
            std::cout << a->message() << std::endl;
        }
    }
 
    return 0;
}

这段代码使用了libtorrent库的DHT功能来加入一个DHT节点,并且尝试解析一个假的种子信息(这里使用了一个假的tracker URL)。在实际应用中,你需要替换这个URL为有效的BT种子announce URL。

请注意,这个代码示例仅用于教学目的,并且假定你已经安装了libtorrent库。在实际应用中,你需要处理网络异常和对种子进行实际下载的逻辑。

2024-08-23

在这个案例中,我们假设你已经有了一个可以正确运行的网易易盾滑块验证的爬虫,并且你想要分享你的实现方式。以下是一个简化的示例代码,展示了如何处理滑块验证和轨迹算法:




import requests
 
def get_geetest_track(distance):
    """
    生成跟踪轨迹的函数示例
    :param distance: 滑动距离
    :return: 轨迹字符串
    """
    # 这里应该是一个复杂的算法来模拟鼠标轨迹
    return "".join([str(i) for i in range(distance)])
 
def pass_geetest(session, url, distance):
    """
    通过网易易盾滑块验证的函数示例
    :param session: 请求会话
    :param url: 验证的URL
    :param distance: 滑动距离
    :return: 验证结果
    """
    # 获取滑块验证的轨迹
    track = get_geetest_track(distance)
 
    # 发送请求,通过网易易盾滑块验证
    response = session.post(url, data={"track": track})
    return response.json()
 
# 示例使用
distance = 500  # 假设滑动了500px
url = "https://example.com/geetest/validate"
session = requests.Session()
# 这里应该是相关的登录信息和验证信息
# ...
 
# 调用函数通过网易易盾滑块验证
result = pass_geetest(session, url, distance)
print(result)

这个示例展示了如何构造轨迹字符串,并将其作为POST请求的一部分发送到服务器。在实际应用中,你需要根据滑块的实际情况来生成复杂的轨迹字符串,并处理服务器的验证响应。

2024-08-23

在爬虫中,常见的伪加密方式有Base64和MD5。Base64是一种简单的加密方式,可以用来加密数据,但是它很容易被解密。MD5是一种散列函数,主要用于生成消息摘要,它是不可逆的,主要用于验证数据的完整性。

以下是Python中这些加密方式的实现:

  1. Base64加密:

Python的内置库base64提供了Base64的编码和解码功能。




import base64
 
# 编码
encoded_data = base64.b64encode(b"Hello World")
print(encoded_data)  # 输出:b'SGVsbG8gV29ybGQ='
 
# 解码
decoded_data = base64.b64decode(b'SGVsbG8gV29ybGQ=')
print(decoded_data)  # 输出:b'Hello World'
  1. MD5加密:

Python的hashlib库提供了MD5加密功能。




import hashlib
 
# 加密
md5_data = hashlib.md5(b"Hello World").hexdigest()
print(md5_data)  # 输出:'b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5'

需要注意的是,MD5加密后的结果是一个128位的散列值,不可逆。

  1. DES加密:



from Crypto.Cipher import DES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
key = b'ABCDEFGHIJKLMNOP'
 
def des_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return b2a_hex(mod.encrypt(data))
 
def des_decrypt(data):
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return mod.decrypt(a2b_hex(data)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = des_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = des_decrypt(encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. AES加密:



from Crypto.Cipher import AES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
from Crypto.Random import get_random_bytes
 
key = get_random_bytes(16)
 
def aes_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = aes.encrypt_and_digest(data)
    return b2a_hex(aes.nonce), b2a_hex(tag), b2a_hex(ciphertext)
 
def aes_decrypt(nonce, tag, ciphertext):
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
    return aes.decrypt_and_verify(a2b_hex(ciphertext), a2b_hex(tag)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = aes_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = aes_decrypt(*encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. RSA加密:



from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
rsa = RSA.
2024-08-23



from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666)
 
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 创建并训练SVM模型
svm_model = svm.SVC(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, probability=True)
svm_model.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test_scaled)
 
# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

这段代码展示了如何在Python中使用SVM算法进行鸢尾花数据集的分类任务。首先,我们加载了鸢尾花数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们对训练集进行了特征缩放,并使用sklearn.svm.SVC创建并训练了SVM模型。最后,我们使用测试集对模型进行了预测,并计算了模型的准确率。

2024-08-23

报错问题解释:

这个报错通常意味着Python环境中没有安装pycryptodome库,或者安装的版本不兼容。Crypto.Cipherpycryptodome库中用于提供加密算法的模块,特别是AES算法。

解决方法:

  1. 确保你有一个兼容的pycryptodome库安装在你的Python环境中。可以使用pip安装或更新它:

    
    
    
    pip install pycryptodome

    或者,如果你使用的是Python 3.x,可能需要安装pycryptodomex,因为pycryptodome不再支持Python 3.x:

    
    
    
    pip install pycryptodomex
  2. 如果你已经安装了pycryptodomepycryptodomex,但仍然遇到问题,请尝试更新到最新版本:

    
    
    
    pip install --upgrade pycryptodome

    
    
    
    pip install --upgrade pycryptodomex
  3. 如果更新不起作用,检查你的Python环境是否有多个版本,并确保你的代码运行在正确的Python解释器上,该解释器应该与你安装pycryptodomepycryptodomex的环境一致。
  4. 如果你正在使用虚拟环境,确保你的IDE或命令行终端已经激活了相应的虚拟环境。
  5. 如果你的代码中有特定的导入路径,确保它们是正确的。有时候,库的安装路径会因为安装方式或Python版本的不同而改变。

如果以上步骤都不能解决问题,可能需要检查你的Python环境的兼容性问题,或者查看更详细的错误信息来进一步诊断问题。

2024-08-23

以下是一个简化的NSGA-II算法的Python实现示例,仅包含核心函数,不包含完整的GA包装。




import numpy as np
 
def fast_non_dominated_sort(fitnesses):
    front = {}
    S = np.array(fitnesses)
    n = len(S)
    rank = np.zeros(n)
    S_rank = np.argsort(S, axis=0)
    n_sorted = np.arange(n)
 
    # Assign a constant rank to every solution
    front[0] = np.array(n_sorted, dtype=int)
 
    # Assign a rank to solutions
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            if np.any(S[S_rank[i]] < S[S_rank[j]]):
                rank[S_rank[j]] += 1
            elif np.any(S[S_rank[i]] > S[S_rank[j]]):
                rank[S_rank[i]] += 1
        if rank[S_rank[i]] not in front:
            front[rank[S_rank[i]]] = np.array([S_rank[i]], dtype=int)
 
    # Assign a front number to solutions
    for i in range(n):
        front[rank[i]] = np.union1d(front[rank[i]], i)
 
    return front
 
def crowding_distance_assignment(fitnesses, front):
    n = len(fitnesses)
    crowding_distance = np.zeros(n)
 
    for i in front:
        # Assign crowding distance to the Pareto front
        sorted_front = np.sort(fitnesses[front[i]], axis=0)
        crowding_distance[front[i]] = np.linspace(1, 0, len(front[i]))
 
    return crowding_distance
 
def truncation_selection(population, n):
    front = fast_non_dominated_sort(population)
    crowding_distance = crowding_distance_assignment(population, front)
 
    # Rank solutions by their crowding distance
    sorted_crowding_distance = np.argsort(crowding_distance)
    selected = []
 
    for i in range(n):
        selected.append(sorted_crowding_distance[i])
 
    return selected
 
# 示例使用
population = np.random.rand(100, 2)  # 假设有100个个体,每个个体有2个适应度值
selected_indices = truncation_selection(population, 10)  # 选择10个个体
selected_population = population[selected_indices]
 
# 输出选择后的种群
print(selected_population)

这段代码首先定义了一个快速非支配排序函数fast_non_dominated_sort,该函数用于找到Pareto前沿。然后定义了一个染色距离分配函数crowding_distance_assignment,该函数用于计算Pareto前沿中每个个体的染色距离。最后定义了一个截断选择函数truncation_selection,该函数结合了上述两个函数,用于从种群中选择适当数量的个体。

这个实现没有提供完整的NSGA-II算法,因为它依赖于其他部分,如变异和交叉操作。但是,它提供了一个清晰的起点,用于理解和实现NSGA-II的其余部分。

2024-08-23



function [best_y, best_x] = de_optim(objective_func, nvars, bounds, popsize, max_iter, display_progress)
    % 差分进化优化算法示例
    % objective_func: 目标函数句柄
    % nvars: 变量数量
    % bounds: 变量的上下界,例如: bounds = [lb, ub];
    % popsize: 种群大小
    % max_iter: 最大迭代次数
    % display_progress: 是否显示进度
 
    % 初始化种群和参数
    pop = initializega(nvars, popsize, bounds);
    F  = zeros(popsize, 1);
    CR = 0.7; % 交叉率
    F  = de_eval(pop, objective_func);
    [best_fit, best_index] = min(F);
    best_x = pop(:, best_index);
    best_y = best_fit;
 
    for t = 1:max_iter
        % 选择操作
        pop = select(pop, F);
        % 交叉操作
        pop = cross(pop, CR);
        % 变异操作
        pop = mut(pop, nvars, 0.1);
        % 评估新种群
        F = de_eval(pop, objective_func);
        % 更新最佳个体
        [best_fit, best_index] = min(F);
        best_x = pop(:, best_index);
        best_y = best_fit;
        if display_progress
            disp(['Iteration: ', num2str(t), ' Best Fitness: ', num2str(best_fit)]);
        end
    end
end
 
function pop = initializega(nvars, popsize, bounds)
    % 初始化种群
    pop = rand(nvars, popsize) * (bounds(:, 2) - bounds(:, 1)) + repmat(bounds(:, 1), nvars, 1);
end
 
function F = de_eval(pop, objective_func)
    % 评估种群
    [~, nvars] = size(pop);
    F = zeros(nvars, 1);
    for i = 1:nvars
        F(i) = objective_func(pop(:, i));
    end
end
 
function pop = select(pop, F)
    % 选择操作
    nvars = size(pop, 2);
    for i = 1:nvars
        if rand() < 0.9
            pop(:, i) = best(pop, F, i);
        end
    end
end
 
function pop = cross(pop, CR)
    % 交叉操作
    [~, nvars] = size(pop);
    for i = 1:2:nvars-1
        if rand() < CR
            r = randperm(nvars);
            pop(:, [i, i+1]) = pop(:, [r(1), r(2)]);
        end
    end
end
 
function pop = mut(pop, nvars, F)
    % 变异操作
    for i = 1:nvars
        if rand() < F
            r = randperm(nvars);
            pop(:, i) = pop(:, r(1));
        end
    end
end
 
function x = best(pop, F, index)
    % 返回当前最佳个体
    [~, nvars] = size(pop);
    best_index = find(F == min(F));
    if index ~= best_index
        x = pop(:, best_index);
    else
        x = pop(:, index);
    end
end

这个代码实例提供了一个简化的差分进化算法框架,包括初始化、选择、交叉和变异操作。在这个框架中,我们使用Matlab语言实现了一个简单的差分进化优化过程。这个例子展示了如何使用Matlab进行基本的差分进化优化,并

2024-08-23



import numpy as np
 
class Particle:
    def __init__(self, n_dims, lb, ub):
        self.position = np.random.uniform(lb, ub, n_dims)
        self.velocity = np.zeros(n_dims)
        self.pbest = self.position
        self.fitness = self.evaluate(self.position)
 
    def evaluate(self, position):
        # 根据ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZD函数的定义来编写
        # 例如,对于ZDT1,fitness = position[0]
        pass
 
    def update(self, gbest, n_iter, n_particles, c1, c2, w):
        for i in range(len(self.position)):
            self.velocity[i] = w * self.velocity[i] + c1 * np.random.uniform() * (self.pbest[i] - self.position[i]) + c2 * np.random.uniform() * (gbest[i] - self.position[i])
            self.position[i] += self.velocity[i]
            if self.position[i] < lb[i]:
                self.position[i] = lb[i]
            elif self.position[i] > ub[i]:
                self.position[i] = ub[i]
        new_fitness = self.evaluate(self.position)
        if new_fitness < self.fitness:
            self.pbest = self.position
            self.fitness = new_fitness
            if new_fitness < gbest_fitness:
                gbest = self.position
                gbest_fitness = new_fitness
        return gbest, gbest_fitness
 
# 初始化参数
n_dims = 30
n_particles = 100
max_iter = 500
lb = 0.0
ub = 1.0
c1 = 2.0
c2 = 2.0
w = 0.9
n_iter = 0
 
# 初始化粒子群
particles = [Particle(n_dims, lb, ub) for _ in range(n_particles)]
gbest = particles[0].position
gbest_fitness = particles[0].fitness
 
# 迭代优化
while n_iter < max_iter:
    for particle in particles:
        gbest, gbest_fitness = particle.update(gbest, n_iter, n_particles, c1, c2, w)
    n_iter += 1
 
# 输出结果
print("最佳位置:", gbest)
print("最佳适应度:", gbest_fitness)

这个代码实例提供了一个简化的多目标粒子群优化算法的框架。在这个框架中,我们定义了粒子类,它包括位置、速度、个体最优和全局最优位置更新方法。在迭代过程中,每个粒子根据其当前位置、个体最优和全局最优位置来更新速度和位置。在更新后,如果粒子的适应度值更小,则更新其个体最优位置,如果其适应度值更小于全局最优,则更新全局最优位置。

注意,这个代码示例中的evaluate方法需要根据你要解决的ZDT函数的具体定义来实现。例如,对于ZDT1,它可能只是返回位置的第一个维度的值。其他ZDT函数的实现将涉及到更复杂的计算。