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使用python批量爬取图片

最近在做一个口罩识别的应用,需要很多戴口罩的人的图片作为数据训练模型,因公司没有提供数据,只能我们自己用python爬虫爬取各网站的戴口罩的图片,我们要爬取了必应、360、狗的图片(百度的有点杂 ,不如这三家个),代码如下(仅供学习参考): 必应 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import requests import word=key_words[i] print(word) if crawl_data(word, picture_num): i=i+1 360 print(self.num) if __name__ == '__main__': xxx = PictureDownload(NAME) xxx.run()

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Elasticsearch 如何实现类广告置顶显示效果?

置顶显示某特定数据就是:某关键词,出现关联广告置顶显示的效果。 举例:百度“电动汽车”,结果如下: ? 上面实现的本质:返回结果的第一页头1条或多条数据是服务端(如电商网站、)指定的数据,而非按照相关度评分计算得出的结果数据。 显然,会有数据丢失,导致精准率下降,用户一般不会接受。 2.2 方案二:重新内存分页 将类【广告位】置顶显示数据 + 已有返回的前10页(举例:100 条数据)重新组合后,再分页。 2.3 方案三:其他方案 类实现的方法或者读者新的实现机制。 但,此时要想,有没有更简洁的实现呢? Elastic 官方就没有考虑这个用户需求吗? pinned query 则可以解释为——固定某些结果首页置顶显示的检方式。 下图更能形象的说明:绿色的 Pinned results 就是要首页置顶显示的结果。 ?

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    按照这两种数据的划分,他们在上也有很大的不同。结构化数据我们可以建立数据库来快速的数据。而非结构化的数据。我们要有两种方式。一种是顺序扫描法,另一种是全文法。 所以谷歌和百度的基本原理就是:网络机器人或者网络蜘蛛通过扫描网页中的内容,提取出相应的关键词,然后为提取出的关键词建⽴,并记录该关键词在文章中位置,当用户时,如果命中该关键词,就根据按照之前的进查找 ---- 下面我们介绍一下现在比较常见的,并介绍详细介绍一下它们之间的区别。 Lucene:它归属于Apache软件基金会。它是一个全文检工具包,所以它并不是一个全文检。 那为什么还会出现类似Elasticsearch这样的技术呢?答案就像我上面介绍的那样。并不会将所有的数据全部按照结构化存储,而是按照相应的关键字存储。 除此之外,我们在数据库中创建时,并不是越多越好。因为如果过多的话,则会影响inster和update的性能。所以,正是因为数据库有种种这样的原因,才会出现全文存在的必要。

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    Algolia

    然后我就想到博客还没有这个东西,所以我就打算配置下,不然的话有时候找东西实在太难找了。 (而且也很多人跟我说过,一直咕咕咕罢了QAQ) 搭建的时候呢我试过两个插件,一个是“本地”,而另外一个就是我现在用的“Algolia”。 搭建 搭建成品图 image.png 介绍 本篇目说的是 Algolia 的搭建。 Algolia 是一家为网站与移动应用提供托管式API的初创企业,成立于2012年,总部位于旧金山,曾参加过2014年的YC训练营。 网站或移动应用只需嵌入 简单代码数分钟即可实现 功能。 hexo clean && hexo g -d && hexo algolia 此代码,清除缓存,上传,上传直接一步到位啦~ 好了,完了。给我点个赞呗(点锤子)

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    海量数据---

    我们都知道是因为百度的,那么到底是个什么东西呢?可能有的程序员会想到es,但是es并不能代表,它只是其中的一种工具,不过这种工具确实好用,效率很高。 一、介绍 1.1 是什么 这里用百度百科的介绍: (Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检服务 1.2 分类 包括全文、目录、元、垂直、集合式、门户与免费链接列表等。 本文要介绍全文,即百度使用的分类。 全文 首先是数据库中数据的集,的自动信息集功能分两种: 一种是定期,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检 另一种是提交网站,即网站拥有者动向提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。

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    语法

    0x00 前言 语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很大程度上满足一些特殊需求,比如:渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。 目前要常用的要baidu、google、bing,每个的语法有细微的差别,但是很多地都非常类似,由于google在国内经常无法访问(比如我现在用了Chromebook,在家里面整笔记时候还没弄好 FQ,就没法用goole),所以baidu依然是最常用所。 0x01 常用语法 1.site 把范围规定在特定的站点中 。但是有时候你需要找一些特殊的文档,特别是针对于专业性比较强的网站合理使用site可以让你取得事半功倍的效果。 中括号、双号或书名号 可精确匹配,缩小范围。

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    读会

    一般由管理器,器,构建器,文档管理器组成。 管理器,顾名思义是管理带有结构的数据,负责对的访问。那么是怎么管理的呢? 不可能总是放在内存里,通常来讲是作为二级存储的二进制文件,二级存储可以理解为 硬盘之类的,二进制文件是除了文本文件以外的文件(文本文件是指由ascii码等方式显示的文件)。 器,是负责利用对全文进行,输入是应用层传输过来的数据,和管理器一起协同查询文档,并以某种方式反馈给用户。 构建器,从文本中生成的组件。 通常而言,构建器会将文本解析成一个个单词序列,再将单词序列转换为结构。 文档管理器,存储着文档,负责取出与查询结果匹配的文档,如果有需要的话会选取一部分作为摘要。 只要根据ID的来检数据库就好,至于自己用文件夹存储呢,还是用mysql之类的数据库可以自己考虑。 此外,还会有爬虫和排序系统,最出名的当属pagerank。

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    其他

    Shodan的介绍可以说是很详细了,对于其他的空间,我就不再详细的去研究了,因为都是差不多的。 Censys 之前对这款的了解并不是很多,曾经在Freebuf上看到过介绍,当然仅仅是介绍而已,可能是因为Censys提供了官方文档(https://censys.io/overview) Censys ,好像最后也没有看完这本书就放弃了 之前在培训中也有介绍过GoogleHacking,网络上的文章也是不计其数,我就借着Exploit-DB上的进行一下介绍 我们都知道,Google是一个基于关键字的内容型的 这里我就不进行SQL注入尝试了 Exploit-db给我们提供这么多方法其实还是比较适合批量来用,当然你也可以在每一个前面加上 site:hasee.com来进行筛选机 下面我们就简单一下吧 ---- 对于,我只是对于Shodan详细介绍了,其他几个并没有进行深入探讨,甚至没有进行深入介绍,大概就是因为Shodan做的确实很好吧!

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    WordPress By Example:一个WordPress

    来,今天介绍个好东东,一个WordPress 。你只要在框输入相关关键词,就可以获取相应的WordPress 题。这些题有收费与付费。 地址:http://www.wpbyexample.com/ WordPress By Example这个是由老外Joris Van den Bogaert 建立的,提供一下三种方式:自然 、收费、免费( Organic, Premium WordPress Themes, and Free WordPress Themes)。 体验 Jeff 输入个本站的题 devework ,猜猜出来结果是什么?Jeff 以为会没有结果,没有想到(如图): ? ? 居然是Jeff的阳台!看来该网站匹配得还不错,至少有了相关结果。

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    SEO-高级指令

    高级指令 1、双号 把词放在双号中,代表完全匹配,也就是说结果返回的页面包含双号中出现的所有的词,连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。 例如: - 返回的则是包含“”这个词,却不包含“”这个词的结果 3、星号 星号*是常用的通配符,也可以用在中。百度不支持*号指令。 比如在Google 中* 其中的*号代表任何文字。返回的结果就不仅包含“”,还包含了“”,“”等内容。 比如:inurl:优化 返回的结果都是网址url 中包含“优化”的页面。由于关键词出现在url 中对排名有一定影响,使用inurl:可以更准确地找到竞争对手。 例如 :allintitle:SEO 优化 就相当于:intitle:SEO intitle:优化 返回的是标题中中既包含“SEO”,也包含“优化”的页面 8、allinurl

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    的高级指令

    很多时候,我们使用都是直接我们想要查找的关键词,但是实际上还提供了一些高级的指令。这些指令对于SEOer来说是非常有用的,今天我就来说一下的高级指令。 一、双词使用双号,代表匹配结果的页面中应该包含所的所有词,并且词语的排列顺序也应该完全匹配。 二、inurl inurl指令是用来查询url中包含关键词的网页。

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    的高级方法

    1.site: site是最常用的指令,它是用来某个域名下的所有文件(注意:文件须是收录的文件)。 2.双号 把词放在双号,代表完全匹配结果返回的页面包含双号中出现的所有词,连顺序也必须完全匹配。百度和谷歌都支持这个指令。 3.减号 减号(-)代表不包含减号后面的词的页面。 8.alltitle: 该标签返回的结果是页面标题中包含多组关键词的文件,如:alltitle:SEO优化就相当于intitle:SEO intitle:优化返回的是标题中既包含"SEO "也包含"优化"的页面。 allurl:SEO优化就相当于iknurl:SEO inurl:优化。 10.filetype: 该指令用于特定的文件格式。百度和Google都支持该指令。

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    之倒排浅析

    倒排 倒排(Inverted Index) 也常被称为反向,是中非常重要的数据结构,为什么说它重要呢,我们首先拿一本书《重构 改善既有代码的设计》举个例子: 如果一本书没有目录的话, 想象一下你要 case语句 这个关键词在这本书的页码,你应该怎么办呢?有些技术类的书籍会在最后提供页,这本书的页如下: ? 看完这个例子,让我们来把图书和做个简单的类比: 图书当中的目录页就相当正向(Forward Index),页就相当于倒排的简单实现,在中,正向指的是文档 ID 到文档内容和单词的关联 GitHub 的时候,的关键词会高亮显示) 下面我们来用一张图来整体看下倒排: ? 总结 这篇文章要介绍了什么是倒排以及它的数据结构,下一篇文章将会学习如何在 ElasticSearch 中分词来形成倒排

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    倒排-的基石

    但对于起,他它并不能满足其特殊要求: 1)海量数据:面对的是海量数据,像Google,百度这样大型的商业都是亿级甚至几千的网页数量 ,面对如此海量数据 ,使得数据库系统很难有效的管理 最后 ,面临大量的用户检需求 ,这要求在检程序的设计上要分秒必争 ,尽可能的将大运算量的工作在建立时完成 ,使检运算尽量的少。 倒排的简单实例: -倒排基础知识 3.倒排列表 倒排列表用来记录有哪些文档包含了某个单词。 图5 合并创建过程中的页面分析 ,特别是中文分词为要时间开销。算法的第二步相对很快。这样创建算法的优化集中在中文分词效率上。 此法代价高,但是目前商业一般是采用此方式来维护的更新(这句话是书中原话) 再合并策略:当新增文档进入系统,解析文档,之后更新内存中维护的临时,文档中出现的每个单词,在其倒排表列表末尾追加倒排表列表项

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    Google 语法

    Google Hack原理很简单,就是利用强大的能力,来查找一些存在漏洞的网站。要利用Google来查找网站的漏洞自然要学会Google这个的语法了。 hl=en     英文黑客专用信息和资料地址 http://www.mytianwang.cn/                       国内FTP文件 下面开始讲解我们的Google phonebook:商业或者住宅电话号码簿 daterange:某个日期范围内Google做的网页 inanchor:一个HTML标记中的一个链接的文本表现形式 不过需要注意以下几点: google中精确用双号,比如我们脚本黑客和"脚本黑客",两者之间的差别就是一个双号,如图2-20所示,显示了他们结果的差别。 ,慎用) http://forstudyonly.2345.ga/ 再附:全世界大集合 http://www.baimin.com/world/557.htm

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    的原理

    一、 蜘蛛 蜘蛛(spider),可简称为蜘蛛,本意为机器人(robot),称为蜘蛛的原因是将互联网比喻成蜘蛛网,将机器人比喻成了在网上爬行的蜘蛛,是自动抓取网页的程序 蜘蛛的作用:通过这些蜘蛛的爬行会自动将网页添加到的数据库当中,蜘蛛会自动判断网页的质量,根据既定的程序判断是否抓取。 蜘蛛的名称:以下为目前国内知名度比较高的的名字,还有很多的蜘蛛但是由于知名度不高,我就不一一列举了。 二、的原理 ,需要解决的技术问题总的分为:蜘蛛程序、分类建立、词库、排序算法因素、数据库和优化、数据库结构--蜘蛛。 目前看来,蜘蛛可以用C或者PHP来实现。 参考推荐: 蜘蛛 透视原理

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    的未来

    最近msn推出了 http://beta.search.msn.com 试用后发现和google的还是区别很大的,最突出的区别是 结果相关性很高,不像google的东西太多, 需要看很久才能找到自己想要的东西 现在用msn的 highlightviewer更方便 看下面的图片  : 机器人 小叮咚 “微软的很快就可以做得和Google一样好,我对此深信不疑,”他说,“问题是,谁关心呢?” 然而,已发展得太快,以致于历史不可能重演。Google取得的巨大经济效益令人瞠目,更别提它的500亿股票市值了。 Gartner市场调查总监艾伦•维纳(Allen Weiner)表示,扮演的传统角色是为网页汇总出一个泛泛的,然后应用数学公式,设法使各网页按照相关性排列,但这只是一个起点而已。 诸如Clusty.com等网站甚至不尝试创造更好的结果。相反,他们专门研究显示形式,从其它中获得结果,然后以一种更易接受的形式呈现给用户。

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    Sphinx 全文

    Sphinx是一个基于SQL的全文检,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文,它可以提供比数据库本身更专业的功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检。 ? MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,要由开源社区在维护,采用GPL授权许可 MariaDB的目的是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。 在存储方面,使用XtraDB(英语:XtraDB)来代替MySQL的InnoDB。

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    】Elasticsearch入门

    平时听同事们聊天肯定避免不了不认识的技术栈,例如说:把数据放在,从取出数据等等。 如果对不了解的同学,就压根听不懂他们在说什么(我就是听不懂的一位,扎心了)。 一般指的是,现在用得比较多的就是Elasticsearch。 这篇文章要是对Elasticsearch一个简单的入门,没有高深的知识和使用。 至少我想做到的是:以后同事们聊了,至少知道他们在讲什么。 ? 什么是Elasticsearch? 、分析的。 在众多的节点中,其中会有一个Master Node,它要负责维护元数据、负责切换分片和副本分片身份等工作(后面会讲到分片的概念),如果节点挂了,会选举出一个新的节点。 ?

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