Scrapy 是一个用 Python 编写的开源框架，用于快速、高效地抓取网页数据。Scrapy 提供了许多强大的功能，如选择器、中间件、管道、信号等，让开发者可以轻松地定制自己的爬虫程序。
今天介绍一个Python库【filestools】，是由一位大家很熟悉的大佬开发的。
curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具，支持文件的上传和下载，是综合传输工具。[1]
本篇内容介绍了“怎么用Python实现给图片加水印效果”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让我带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
通常，我只需要在终端输入命令并按回车键。 但是，我不知道它在python中是如何工作的。
不过需要注意的是，这里，我们仅仅是作为一个学习性质的博文，内容也只是浅尝辄止，仅用于对工作所需功能的简单实现，并于大家进行分享和交流。
大家好，我是朱小五。之前我曾经写过一个Python改变生活系列的文章，介绍自己如何使用Python解决了各种各样的日常需求。在这其中有一篇文章《Python改变生活 | 利用Selenium实现网站自动签到》，就是以我亲身的经历来讲解如何实现某网站的定时签到。
前几天有粉丝在问这个curl2py命令不知道怎么使用，今天这篇文章就是一个手把手教程，希望大家后面都可以用上，下面一起来看看吧！
利用条件 （1）web服务器存在SSRF漏洞； （2）web服务器有访问本地或远程服务器的权限； 存在位置 一般是web服务器提供了从其他服务器获取数据的功能。 （1）通过URL分享网页内容 （2）在线翻译 （3）通过url对图片的加载和下载 （4）转码服务 利用实验，开启方法
这周将会持续更新跟着官方文档学Python系列文章，主要是围绕web框架以及其他后端组件的官方文档展开学习。日拱一卒，让我们开始吧！
工作中经常需要登录 linux 服务器调用接口，一般都是使用 curl 命令，而我本身习惯是本地用 Python 写接口调用的，也就是使用 requests 库写的。于是就经常会有人问我要某个接口的 curl 命令的时候我就需要去重新组装一下，将现有的 requests 脚本改写成 curl 命令行的形式。于是，py2curl 就诞生了，一个简单的 Python 脚本库，可以将 requests 脚本转化成一个简单可用的 curl 命令。
Kubernetes Ingress 只是 Kubernetes 中的一个普通资源对象，需要一个对应的 Ingress 控制器来解析 Ingress 的规则，暴露服务到外部，比如 ingress-nginx，本质上来说它只是一个 Nginx Pod，然后将请求重定向到其他内部（ClusterIP）服务去，这个 Pod 本身也是通过 Kubernetes 服务暴露出去，最常见的方式是通过 LoadBalancer 来实现的。同样本文我们希望用一个简单清晰的概述，让你来了解 Kubernetes Ingress 背后的东西，让你更容易理解使用的 Ingress。
php程序为了保存和转储对象，提供了序列化的方法，php序列化是为了在程序运行的过程中对对象进行转储而产生的。序列化可以将对象转换成字符串，但仅保留对象里的成员变量，不保留函数方法。
前几天在转载小小明大佬C站（CSDN）的文章的时候，遇到了一个头大的事情，一开始我都是去他的C站上找到对应的文章，之后挨个复制粘贴到我的公众号后台，后来我发现他的文章写得很肝，动则几千字，上万字，干货满满，挨个复制粘贴的我累的发慌，整理一篇文章半个小时左右。正在头大之时，小小明大佬给我丢来一个他自己开发的漫游者工具，专门用于导出C站的文章，我直呼好家伙，有了这个工具，我整理一篇文章5分钟左右，这效率yyds！
cURL相信很多做开发的、运维的都不陌生，是非常有用的一个终端请求工具，借助于它可以在命令行中进行HTTP、FTP等请求，在Linux系统中应用非常广泛。但是它目前有一个缺陷，语法复杂，上手难度挺高，甚至目前还不直接支持JSON参数请求。胖哥最近发现了另一个类似的工具httpie，非常简单的一个HTTP命令行客户端，甚至有点酷炫。
本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
之前用过芝麻IP，写过这几篇文章 《【Python】芝麻HTTP代理系列保姆级全套攻略(对接教程+自动领取每日IP+IP最优算法)》 《【Python】记录抓包分析自动领取芝麻HTTP每日免费IP（成品+教程）》 《爬虫增加代理池：使用稳定第三方芝麻代理IP 教程（详细可用）》 后面的项目都用他家的代理是因为，每天都有免费额度，不知不觉薅羊毛275天了，而且上次使用还不能生成代码，提交了建议后没想到真的实现了
GPT-3 已经对来自开放互联网的大量文本进行了预训练。当给出一个只有几个例子的提示时，它通常可以直观地判断你正在尝试执行什么任务并生成一个合理的完成。这通常被称为“少镜头学习”。
我们在写爬虫的时候经常需要拷贝浏览器的请求头来使用，但是拷贝过来的并不是字典不能直接使用，怎么能一键转换其为字典形式呢，下面介绍几种方式：
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Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由于2^6=64，所以每6个比特为一个单元，对应某个可打印字符。
你好，我是 somenzz，我想你应该写过爬虫吧，就是那个 requests 库，它太好用了，应该没有人不知道 requests。
在 csdn 写了几年的博客了。多少也积累了两三百篇博文，近日，想把自己的这些文章全部备份下来，于是开始寻找解决方案。
很多业务系统都用到了 Haproxy 这个高性能反向代理负载均衡器。在日常运维当中，Haproxy 后端节点的上（接入）、下（剔除）线操作绝对是家常便饭，而且人工重启的时候经常有胆颤心惊的感觉。 下面
今天给大家安利几个不错的在线安全工具，无需安装配置即可使用，在实际工作中能够帮助我们提升效率，顺序的话，就根据渗透的顺序来。
无服务器架构从开发人员隐藏服务器实例，并且通常公开允许开发人员在云中运行其应用程序的API。这种方法可以帮助开发人员快速部署应用程序，因为他们可以将配置和维护实例留给相应的DevOps团队。它还可以降低基础架构成本，因为通过适当的工具，您可以按需扩展实例。
简介 渗透测试-地基篇 该篇章目的是重新牢固地基，加强每日训练操作的笔记，在记录地基笔记中会有很多跳跃性思维的操作和方式方法，望大家能共同加油学到东西。 请注意： 本文仅用于技术讨论与研究，对于所有笔记中复现的这些终端或者服务器，都是自行搭建的环境进行渗透的。我将使用Kali Linux作为此次学习的攻击者机器。这里使用的技术仅用于学习教育目的，如果列出的技术用于其他任何目标，本站及作者概不负责。 一、前言 数据库作为业务平台信息技术的核心和基础，承载着越来越多的关键数据，渐渐成为单位公共安全中最具有战略性
这篇文章开始来介绍官网中 http filter 的编译和测试过程，让大家能够知道怎么测试跑通这个例子，虽然官网已经给了代码，但是对于新手来说，这个例子虽然可以按照 readme 可以编译通过，但是测试还是有问题的，因为 envoy 的启动配置文件也是比较复杂的，要自己写一个完整能够跑通的配置文件也不容易。
当使用 CURLOPT_HTTPHEADER 设置 HTTP 请求头时，需要注意以下几点：
腾讯云云函数 (SCF) 已经支持十多种编程语言和运行时框架。腾讯云最近发布的 SCF custom runtime（自定义运行时）更进一步 —— SCF 现在可以支持用任何编程语言编写的函数。 本文将介绍如何在云函数 SCF 中运行用 Rust 编写的 WebAssembly 函数。 我们先介绍一些基本概念，然后回顾一个完整但简单的 hello world 示例，部署您的第一个 WebAssembly 无服务器函数。最后，我们将用一个机器学习即服务 (MLaaS) 示例来做一些有用的事情。该示例接受数据
在安全工作者或者渗透测试中,我们常常需要自己造轮子来写自动化利用的脚本,所以Python脚本能更快的帮助我们编写响应扫描器以及可利用脚本;
本文介绍在Linux操作系统Ubuntu的18.04及以上版本中，配置开源容器化平台和工具集Docker的详细方法；其中，我们以配置Docker平台的核心组件之一——Docker Engine为例来详细介绍。
腾讯云GPU服务购买地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu ，选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像，里面有已经安装好的 CUDA 驱动， 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像（预装驱动和CUDA 10.2）“ 这个镜像，因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡，不能是共享的显卡，因为系统会识别不到。
curl是一个命令行工具，用于使用任何受支持的协议HTTP、FTP、IMAP、POP3、SCP、SFTP、SMTP、TFTP、TELNET、LDAP或FILE向网络服务器传输数据或从网络服务器传输数据，其被设计成无需用户交互即可工作，因此非常适合在shell脚本中使用，该软件提供代理支持、用户身份验证、FTP上传、HTTP posting、SSL连接、cookie、文件断点传输、metalink等功能。
1，首先，ElasticSearch只能接收格式化的数据，所以，我们需要将文本文件转换为格式化的数据---json。
作为一名后端程序员，一定要对自己写的接口负责，保证接口的正确和稳定性。因此，接口测试也是后端开发中的关键环节。
分享一个有趣的小工具，10MB 身材的小工具，能够将各种不同的模型 API 转换为开箱即用的 OpenAI API 格式。
最近家里领导安排了一项任务，要从空中课堂网站上批量下载一些教学需要用的文件，做为一名比较懒惰的码农，当然想使用些省力的方法，既能满足领导的要求，又不用自己太费时费事，因此便想用 Python Requests 来实现。
怎样用TensorFlow Serving系统，结合英伟达的Tensor RT，实现高性能深度学习推理？
AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，而不久后 TensorFlow 2.0 也将支持 TF-TRT 的实现。 TensorFlow 在官方博客中对这项成果进行了发布，雷锋网 AI 科技评论编译如下。
Flask-RESTful是一个Flask的扩展，它增加了对快速构建REST APIs的支持。它是一种轻量级的抽象，可以与现有的ORM/库一起工作。Flask-RESTful励以最少的安装方式进行最佳实践。如果你对Flask很熟悉的，Flask-RESTful会很容易上手。
之所以称为curl，是因为curl的名字中包含了URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符）。URL就是curl的操作对象。URL就是通常使用的网址字符串，如经常看到的以http://为前缀或以www开头的网址。
要实现自动回复，我们首先的获取用户输入的消息，那么怎么获取用户输入的数据 根据文档，“消息管理”----“接收普通消息” 注意这样一句话
除了 APISIX 官方内置的插件之外，我们也可以根据自己的需求去自定义插件，要自定义插件需要使用到 APISIX 提供的 Runner，目前已经支持 Java、Go 和 Python 语言的 Runner，这个 Runner 相当于是 APISIX 和自定义插件之间的桥梁，比如 apache-apisix-python-runner 这个项目通过 Python Runner 可以把 Python 直接应用到 APISIX 的插件开发中，整体架构如下所示：
Factual-rules-generator是一款功能强大的开源工具，该工具旨在帮助广大研究人员在目标操作系统平台中生成关于已安装软件的YARA规则。
经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生，但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便，而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷，而磁力链相对来说则风险小一些。
就可以直接转换为Python的requests，Headers什么的就不需要手动粘贴了。
有个朋友提出，希望把目录中的许多 markdown 文件，批量转换为对应名称的 pdf 格式文件。我于是编写了一个 Python 脚本，并且分享给你。如果你有类似的需求，欢迎使用。
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