一般写爬虫是自己在解析完整个页面后获取下一页的url，然后重新发送一个请求。有时候我们想要这样做，只要满足某个条件的url，都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider，只不过是在之前的基础之上增加了新的功能，可以定义爬取的url的规则，以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取，而不用手动的yield Request。
一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支，在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”，它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题，而这其中的关键问题在于，在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题，我们做了一点微小的工作，通过爬取网上已经公开的威胁情报内容，提取其中的域名、URL、IP等数据，作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出，威胁情报库的丰富，在于情
在上一个糗事百科的爬虫案例中。我们是自己在解析完整个页面后获取下一页的url，然后重新发送一个请求。有时候我们想要这样做，只要满足某个条件的url，都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider，只不过是在之前的基础之上增加了新的功能，可以定义爬取的url的规则，以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取，而不用手动的yield Request。
在漏洞奖励计划中，只要你不是第一名，那你就是最后一名，银牌和铜牌都没有任何意义。在漏洞挖掘的过程中，网络侦察扮演着至关重要的角色，如果你能比其他人更早地发现/识别新添加的资产，那么你发现/报告该资产上的安全缺陷并因此获得奖励的几率就比其他人高。
CWFF是一款专用于模糊测试的自定义字典工具，该工具可以帮助广大研究人员以高速并发的形式创建一个特定的高质量模糊测试/内容发现字典。
本文介绍了如何使用Python的Scrapy库编写一个简单的爬虫程序，实现从Amazon网站下载商品图片的功能。Scrapy是一个强大的爬虫框架，提供了许多方便的特性，如选择器、管道、中间件、代理等。本文将重点介绍如何使用Scrapy的图片管道和代理中间件，以提高爬虫的效率和稳定性。
本文将使用实际的例子来解释Python的urlparse() 函数来解析和提取URL中的域名。我们还将讨论如何提高我们解析 URL 的能力和使用它们的不同组件。
在互联网早期，网络爬虫仅仅应用在搜索引擎中。随着大数据时代的到来，数据存储和计算越来越廉价和高效，越来越多的企业开始利用网络爬虫来获取外部数据。例如：获取政府公开数据以进行统计分析；获取公开资讯以进行舆情和热点追踪；获取竞争对手数据以进行产品和营销优化等等。
在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。 进入打算存储代码的目录中，运行下列命令:
在这个信息爆炸的时代，新闻热点不仅仅是传递信息的渠道，它们还能够影响和引导公众舆论。Symfony DomCrawler库作为一个强大的爬虫工具，可以帮助我们理解这种现象，通过获取和分析网易新闻热点，我们可以洞察舆情的走向。
Spider 类是 Scrapy 中的主要核心类，它定义了爬取网站的规则。 Spider 是循环爬取，它的而爬取步骤是：
网页数据抓取是一种从网页中提取有用信息的技术，它可以用于各种目的，如数据分析、竞争情报、内容聚合等。然而，网页数据抓取并不是一件容易的事情，因为网页的结构和内容可能会随时变化，而且有些网站会采用反爬虫措施，阻止或限制爬虫的访问。因此，我们需要使用一些高级的技巧，来提高爬虫的效率和稳定性。
InfoHound是一款针对域名安全的强大OSINT工具，在该工具的帮助下，广大研究人员只需要提供一个Web域名，InfoHound就可以返回大量跟目标域
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
自动化寻找网站的注入漏洞，需要先将目标网站的所有带参数的 URL 提取出来，然后针对每个参数进行测试，对于批量化检测的目标，首先要提取大量网站带参数的 URL，针对 GET 请求的链接是可以通过自动化获取的，而 POST 型参数提交的方式，则需要手工点击，然后代理抓取数据包再进行提交测试。
Web Scraper 是一个浏览器扩展，用于从页面中提取数据(网页爬虫)。对于简单或偶然的需求非常有用，例如正在写代码缺少一些示例数据，使用此插件可以很快从类似的网站提取内容作为模拟数据。从 Chrome 的插件市场安装后，页面 F12 打开开发者工具会多出一个名 Web Scraper 的面板，接下来以此作为开始。
上一篇文章我们已经了解了meta参数，关于Scrapy爬虫框架中meta参数的使用示例演示（上）接下来我们将先从文章列表页中提取出封面图的URL，然后再一起来感受meta。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
在爬取一个网站时，要爬取的数据通常不全是在一个页面上，每个页面包含一部分数据以及到其他页面的链接。比如前面讲到的获取简书文章信息，在列表页只能获取到文章标题、文章URL及文章的作者名称，如果要获取文章的详细内容和文章的评论只能去到文章的详情页中获取。 获取数据的方法在前面章节中已经讲解过，当然也使用Selector获取过文章URL，那么LinkExtractor又有什么特别之处呢？为什么说LinkExtrator非常适合整站抓取？下面将对LinkExtrator做一个介绍。 一、LinkExtracto
本文将实现可以抓取博客文章列表的定向爬虫。定向爬虫的基本实现原理与全网爬虫类似，都需要分析HTML代码，只是定向爬虫可能并不会对每一个获取的URL对应的页面进行分析，即使分析，可能也不会继续从该页面提取更多的URL，或者会判断域名，例如，只抓取包含特定域名的URL对应的页面。
允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。
资产收集则更偏向于针对一个网站，一个公司，一个域名全方面的信息收集，信息资产包括但不限于子域名，app，小程序等。
中国互联网经过这么多年的沉浮，地下黑色产业链已经有了很大的变化。随着免费杀毒软件的流行，中国互联网发生了一些比较明显的变化，比如曾经盗号木马横行，现在就很少见了。但是黑色产业并没有消失，而是转型做起来其他的买卖，比如买卖流量等。
命令: sudo apt-get install scrapy 或者： pip/pip3 install scrapy
之前写了使用SVG实现一个骚气的圆环： 一个比想象中更骚气的圆-svg实现。后来上线过程中发现渐变的效果出不来，原来是html base标签和内联SVG同时使用引起的一个坑，略偏，记录一下。 base标签 base 标签为页面上的所有链接规定默认地址或默认目标。通常情况下，浏览器会从当前文档的 URL 中提取相应的元素来填写相对 URL 中的空白。使用base标签可以改变这一点。浏览器随后将不再使用当前文档的 URL，而使用指定的基本 URL 来解析所有的相对 URL。 一个经常用到的场景是:页面在一
简介: 一款针对Webpack等前端打包工具所构造的网站进行快速、高效安全检测的扫描工具。本工具支持自动模糊提取对应目标站点的API以及API对应的参数内容，并支持对：未授权访问、敏感信息泄露、CORS、SQL注入、水平越权、弱口令、任意文件上传七大漏洞进行模糊高效的快速检测。在扫描结束之后，本工具还支持自动生成扫描报告，您可以选择便于分析的HTML版本以及较为正规的doc、pdf、txt版本
安装库 在开始编写代码之前需要安装几个库 requests 可以发送请求的库 beautifulsoup4 可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库 lxml 支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高 下面是安装命令,依次执行即可: pip3 install requests pip3 install beautifulsoup4 pip3 install lxml 首次分析 分析页面结构是必不可少的一步,只有了解到该页面如何组成才能够如何根据页面结构编写代码
由于一直在忙于RunnerGo设计及开发工作，公众号疏于更新。目前RunnerGo已进入内测阶段。欢迎大家内测使用。内测地址：https://demo.runnergo.cn/
爬虫技术在当今信息时代中发挥着关键作用，用于从互联网上获取数据并进行分析。本文将介绍如何使用Haskell进行网络编程，从数据采集到图片分析，为你提供一个清晰的指南。我们将探讨如何使用亿牛云爬虫代理来确保高效、可靠的数据获取，并使用Haskell的强大功能来分析和处理数据。本文还将介绍如何使用Haskell的HTML解析库和图片处理库来提取和分析图片链接。
随着微博成为中国最受欢迎的社交平台之一，其内容已经变得丰富多彩，特别是视频内容吸引了大量用户的关注。然而，尽管用户对微博上的视频内容感兴趣，但却面临着无法直接下载这些视频的难题。本文旨在介绍一个基于Perl的解决方案，以帮助用户轻松地下载微博视频，并深入探讨这一解决方案的实现原理和操作方法。
DNS 中所说的记录，指的是域名和 IP 的对应关系。根据使用场景，有不同类型的记录：
学过网站设计的小伙伴们都知道网站通常都是分层进行设计的，最上层的是顶级域名，之后是子域名，子域名下又有子域名等等，同时，每个子域名可能还会拥有多个同级域名，而且URL之间可能还有相互链接，千姿百态，由此构成一个复杂的网络。
我们今天要学习的内容，主要是给大家普及一下深度优先算法的基本概念，详情内容如下。
几年前Lawrence Alexander发表了一篇使用Google Analytics查找网页之间的关联的文章，去年，我也发布了一个关于如何使用Python自动挖掘信息，然后将其可视化的帖子，不幸的
图片抓取是爬虫技术中常见的需求，但是图片抓取的效率受到很多因素的影响，比如网速、网站反爬机制、图片数量和大小等。本文将介绍如何使用多线程或异步技术来提高图片抓取的效率，以及如何使用爬虫代理IP来避免被网站封禁。
运行命令:scrapy startproject myfrist（your_project_name）
目前在读大学生，挖过半年SRC，发现实验室刚入的大一新生有大多数都不是很了解某个具体网站的漏洞要如何挖掘，想借这篇文章总结一下漏洞挖掘的基本步骤。
Photon提供的各种选项可以让用户按照自己的方式抓取网页，不过，Photon最棒的功能并不是这个。
今天分析了几款网站爬虫开源工具，其主要作用是辅助安全测试人员，测试网站功能，发现网站漏洞，本着学习的原则，通过阅读源码的方式来学习其核心技术，从而有助于我们自身编写相关脚本，在实际的工作中应用它来提升工具效率。
所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。
网址（URL）优化，如何写URL确保搜索引擎认为友好，URL是Uniform Resource Locator的缩写，中文叫统一资源定位符（或称统一资源定位器/定位地址），有时也被俗称为网页地址（网址）。如同在网路上的门牌，是因特网上标准资源的地址。它最初是由蒂姆·伯纳斯-李发明用来作为万维网的地址。现在它已经被万维网联盟编制为因特网标准RFC1738。 URL包含网站域名，域名会影响谷歌SEO，以及其它相关信息也会影响谷歌优化，例如网站文件名、文件夹或目录路径：
项目地址：https://github.com/7ORP3DO/infoooze#-getting-started
过年期间，宅在家里闲来无事，我在网上找各种资源。终于通过自己的不懈努力，找到了一套非常优质的资源：画面高清，中文字幕，每日定期更新十部。
ExtAnalysis是一款功能较为强大的浏览器插件安全分析框架，在它的帮助下，我们可以干这些事情：
.app 域名是前段时间谷歌花费2500万美元竞拍获得，是全球首个需要 HTTPS 加密的顶级域名。该域名从2018年5月8日开始全面接受注册，由于这个域名对于现今移动 APP 的发展有着非常重要的意义，所以必将带来一波域名疯抢的高潮。那么，在这波域名抢注的机会中，我们可以使用 Python 做点什么呢？
爬虫技术是一种从网页上自动提取数据的方法，它可以用于各种目的，比如数据分析、网站监控、竞争情报等。爬虫技术的难度和复杂度取决于目标网站的结构和反爬策略，有些网站可能需要使用复杂的工具和技巧才能成功爬取，而有些网站则相对简单，只需要使用一些基本的工具和库就可以实现。
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