首先我们不建议刷流量，这里只是提供机械技术上的实现 -访客数量与ip无关，与cookie关，它对每个访问者给一个特定的cookie //就是说，只要清除cookie再刷新就ok了 -刷新频率不能太快，
urllib.request库 是 Python3 自带的模块(不需要下载，导入即可使用) python 自带的模块库文件都是在C:\Python\Lib目录下（C:\Python是我Python的安装目录），python第三方模块库都是在C:\Python\Lib\site-packages 下。 urllib.request库在windows下的路径（C:\Python\Lib\urllib）。
https://github.com/DataDog/documentation/blob/master/content/en/agent/faq/how-do-i-uninstall-the-agent.md
本文介绍如何使用 Python 写一只简单的爬虫，作为入门篇，这个程序不会很复杂，但至少可以讲明爬虫是个什么东西。
有一些网站不喜欢被爬虫程序访问，所以会检测连接对象，如果是爬虫程序，也就是非人点击访问，它就会不让你继续访问，所以为了要让程序可以正常运行，需要隐藏自己的爬虫程序的身份。此时，我们就可以通过设置User Agent的来达到隐藏身份的目的，User Agent的中文名为用户代理，简称UA。
这些年整个 Python 社区都在向更加优雅的代码风格大踏步地前进。之前写过一篇文章 用好 Python 标准库！少写几百行，介绍了如何在类这个层面让代码更加简洁，今天我想讲一下 pyproject.toml ；是怎么把这种简洁推向更高的层次，做到工程级别的简洁。
学习网络爬虫时，发现我们写一个代码总是要到浏览器上复制User-Agent，或者到自己之前保存好的文件里复制，当然直接能把浏览器的User-agent一个字母不拉的写出来的牛人不在此列。 所以我在pycharm上自定义了一个补全模板，可以帮我快速填写User-agent，如下图：
在之前讲解自动化测试的文章中我多次提及agent这个工具，具体它主要提供哪些服务以及是如何部署的，今天来跟大家聊一聊。我个人比较喜欢通过具体的问题去实践和落地一项技术，然后再回过头来去丰富过程中涉及的理论知识，在我们的自动化测试系统中，我开发了一个小工具agent，用来管理宿主机挂载的测试设备（Android、iOS手机）的连接状态和使用状态（在线、离线、忙碌），然后服务端通过获取到的这些状态用一种负载均衡算法来调度自动化任务的执行。
最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说是不是什么都做不了呢？
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。
学习过HTTP的小伙伴们应该都知道，我们在进行网站访问时的request请求，通常是需要添加请求头的，否则很多情况下浏览器会认为你是非法请求，从而拒绝你的请求。
现在的网络爬虫越来越多，有很多爬虫都是初学者写的，和搜索引擎的爬虫不一样，他们不懂如何控制速度，结果往往大量消耗服务器资源，导致带宽白白浪费了。
理论学习都是枯燥的，我们学习了初步的网络编程后，再来了解一下爬虫吧，网络爬虫可以极大增强趣味性。
使用python爬虫其实就是方便，它会有各种工具类供你来使用，很方便。Java不可以吗？也可以，使用httpclient工具、还有一个大神写的webmagic框架，这些都可以实现爬虫，只不过python集成工具库，使用几行爬取，而Java需要写更多的行来实现，但目的都是一样。 下面介绍requests库简单使用： #!/usr/local/env python # coding:utf-8 import requests #下面开始介绍requests的使用，环境语言是python3，使用下面的网址作为参
我们都知道在信息收集是整个渗透测试中无可或缺的一环，那我们老是需要一类一类信息去查询非常耗费时间，（人生苦短，我用 python）那这时我就想做一个信息收集器，当然这类工具很多，简直可以说是多如牛毛，那为啥我还要继续写呢，主要是练习编写工具的套路（工具很渣渣（1.0版本），主要讲思想，纯粹抛砖引玉的一篇文章），然后卖一波 python 的广告，哈哈哈。
随着 Python 和大数据的火热，大量的工程师蜂拥而上，爬虫技术由于易学、效果显著首当其冲的成为了大家追捧的对象，爬虫的发展进入了高峰期，因此给服务器带来的压力则是成倍的增加。企业或为了保证服务的正常运转或为了降低压力与成本，不得不使出各种各样的技术手段来阻止爬虫工程师们毫无节制的向服务器索取资源，我们将这种行为称为『反爬虫』。
原作者及原文链接：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60137956
这篇文章中说到坏男孩博客一直在使用CloudFlare提供SSL服务和防火墙服务。SSL并没有什么好说的，今天简单介绍一下我是如何写Cloudflare中的防火墙规则。
Ares远控 前言 本文介绍一个比较有意思的基于Python的远程控制工具Ares。Ares远控采用B/S架构，基于Python2，Server端使用Flask进行开发，整体在浏览器就
本文介绍了如何利用Python的requests库和BeautifulSoup库，对给定的网页进行抓取，获取到网页中的一些信息，并对这些信息进行解析和处理。具体实现包括利用requests库发起HTTP请求，获取到网页的HTML内容；利用BeautifulSoup库对HTML内容进行解析，提取出所需的信息；以及对提取的信息进行格式化处理。最后，介绍了如何使用代理IP池和自定义User-Agent池来对爬虫程序进行伪装，避免被网站发现。
neutron的代码一坨，越来越膨胀，新手看起来可能分不清楚东西，而且看了就忘记了，我也一样，经常忘记，定位问题时又得回头看，这次决定记录一下。上次说了neutron的几大概念，这次说一说代码，看代码要分析代码是怎么运行的，抓住最重要部分就行了。具体运行就是看执行流，就是几个进程，几个线程和协程，这些执行流分部在几个节点，节点之间怎么传递消息的，同一节点上执行流怎么同步的。执行流的入口代码在哪里，谁创建了谁，回收了谁，谁打开了那个socket和文件。一句话就是先搞清楚有几个参与主体，主体参与的期限，主体之间如何交互，主体内部的逻辑可以先不追究，搞清楚这些对这一坨代码就大体有一个了解了。
from: http://www.cnblogs.com/yuxc/archive/2011/08/01/2124073.html
【背景】由于公司业务平台的网络环境苛刻，以Zabbix server为核心开发设计一套适应性强的监控运维境更强的方案，不仅能满足当下的需求还能方便后续扩展。写这篇文档的初衷希望遇到类似环境的同学有一个参考，在碰到严格、复杂的网络环境，数量庞大机器管理，如何能够利用 Zabbix 的特性做到深度监控。
所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中抓取出来。在Python中有很多库可以用来抓取网页，我们先学习urllib.request。
在可以访问外网的环境中，准备一个工作目录（如：/data/work），在这个目录下进行后续操作。
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程，以及自己的一些思考。
至于爬取什么内容，目前感觉就把序号，名称以及评分爬取下来吧（因为我是边写教程边写代码的）
利用saltstack的salt.client模块可以在python的命令行下或者python脚本里执行相应的salt命令
UserAgent 就是用户代理，又叫报头，是一串字符串，相当于浏览器的身份证号，在利用爬虫爬取网站数据时，频繁更换它可以避免触发相应的反爬机制
最近吴恩达教授在红杉资本的人工智能峰会(AI Ascent)上做了一次演讲，主要介绍了agent工作流。使用代理工作流可以显著提高AI的回复质量。好的agent工作流可以让3.5模型效果高于4.0的回复。
端午节快乐。熬夜看世界杯，先刷到 10k 吧。 ---- 使用 homebrow 安装 python 安装库时不需要再输入 [sudo] 。 $ brew install python # python 3 $ brew install python@2 # python 2 $ pip install virtualenv # 虚拟环境 $ pip install virtualenvwrapper $ cat ~/.bashrc export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
本文将介绍织云是如何建设和使用命令通道解决混合云的服务器管理问题。
在网络通信过程中，包含各式各样的网络服务功能。既可以包含传统的像防火墙，NAT等功能，也有包含特定的网络应用功能(Service Function)。将特定的网络应用功能有序地组合起来，接着让流量通过
最近想在工作相关的项目上做技术改进，需要全而准的车型数据，寻寻觅觅而不得，所以就只能自己动手丰衣足食，到网上获（窃）得（取）数据了。 汽车之家是大家公认的数据做的比较好的汽车网站，所以就用它吧。（感谢汽车之家的大大们这么用心地做数据，仰慕） 俗话说的好，“十爬虫九python”，作为一只java狗，我颤颤巍巍地拿起了python想要感受一下scrapy的强大。。。 在写这个爬虫之前，我用urllib2,BeautifulSoup写了一个版本，不过效率太差，而且还有内存溢出的问题，作为python小白感觉
最近想在工作相关的项目上做技术改进，需要全而准的车型数据，寻寻觅觅而不得，所以就只能自己动手丰衣足食，到网上获（窃）得（取）数据了。
公众号爬取今日头条的那一期，不少小伙伴反应爬取下来的图片无法查看或者爬取不了，小詹也重新试了下，的确是的，写那篇推文的时候，头条还比较友好，没有添加反爬措施，大概是爬取的朋友太多，对其造成了极大的压力吧，添加了某些反爬技术，然而，上有政策，下有对策，粉丝群有小伙伴改写了程序并添加了反反爬策略进行了妹子的爬取~
Python在爬虫方面的优势，想必业界无人不知，随着互联网信息时代的的发展，Python爬虫日益突出的地位越来越明显，爬虫与反爬虫愈演愈烈。下面分析一例关于返回HTTP状态码为521的案例。
这里ansible就安装完啦，是不是so easy~ 然后在建立一个/etc/ansilbe/hosts文件进行测试咯 其实这是ansible默认读取的位置，后续可以加参数指定hosts文件的。
默认情况下,直接pip install scrapy可能会失败,如果没有换源,加上临时源安装试试,这里使用的是清华源，常见安装问题可以参考这个文章：Windows下安装Scrapy方法及常见安装问题总结——Scrapy安装教程。
WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会，基于PaddlePaddle打造的深度强化学习框架PARL发布了聚焦于并行的1.1版本。本篇文章为大家带来PARL在并行算法优化方面的最新进展。
今年年初斯坦福和谷歌的研究人员创建了一个类似于《模拟人生》的微型 RPG 虚拟世界，其中 25 个角色由 GPT 和自定义代码控制，并在arxiv上提交了论文版本，引起了对AIGC+游戏的广泛讨论；
自2006年以来，曾就职于SonyEricsson、SAP等多家公司，历任软件开发工程师，数据开发工程师，解决方案架构师
额……有这种想法，感觉自己坏坏哒……其实，自己刚开始写CSDN博客，看到朋友们的博客访问量都达到几十万几百万了，而自己刚开始写，一星期过去了访问量才两位数，好拙计啊……说白了还是自己的虚荣心在作怪……尝试一下吧……
“相信大家都很喜欢听音乐,在各种音乐平台上,今天为大家介绍一个利用Python爬取某Q付费音乐的案列,欢迎大家一起学习,一起交流,共同进步！”
最近整理一个爬虫系列方面的文章，不管大家的基础如何，我从头开始整一个爬虫系列方面的文章，让大家循序渐进的学习爬虫，小白也没有学习障碍.
配置中心概述： 在分布式系统中，配置中心是一个基本的组件，它为散布在不同机器上的服务提供配置文件的通知，读取，更新服务，一般对配置中心的设计要点如下： 1) 配置持久化 2) 多语言获取接口 3) c
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 反爬虫与反反爬虫 ---- Python 反爬虫与反反爬虫 1.什么是爬虫 2.为什么要反爬虫 3.反爬虫的手段 3.1 基于请求头 3.2 基于用户行为 4.反反爬虫 4.1 设置请求头 4.2 设置间隔时间 5.爬虫协议 ---- 1.什么是爬虫 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOA
unittest框架里面有个非常好的概念：前置( setUp )和后置( tearDonw )处理器，真正会用的人不多。 HttpRunner 实际上也是从用的unittest框架，里面也有前置 setup_hooks 和后置 teardown_hooks 的概念。
本文将展示一个 Python 爬虫，其目标网站是『拉勾网』；题图是其运行的结果，这个爬虫通过指定『关键字』抓取所有相关职位的『任职要求』，过滤条件有『城市』、『月薪范围』。并通过百度的分词和词性标注服务（免费的），提取其中的关键字，这个爬虫有什么用？ 有那么一个问题模板，xx 语言 / 方向 xx 月薪需要掌握什么技能 对于这种问题，招聘网站上的信息大概是最为『公正客观』，所以这个爬虫的输出可以『公正客观』的作为求职者的技能树发展指南......个屁；如果全盘相信招聘网上写的，估计离凉凉就不远了。其上面
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