最近，NVISO实验室分析人员开发了某种YARA规则，利用它发现了多种恶意证书文件（.crt），这些证书文件中包含的并不是真正的认证证书，而是一个恶意的PowerShell脚本。...作为《隐藏在证书文件中的PowerShell》系列的第1部份，本文中我们一起来探讨如何制作这种YARA规则，去揭开攻击者的这种“潜伏“行为。...以Microsoft office程序为例，以下是其安装目录中的 .cer 文件示例： .crt 文件中包含的是ASCII数据，说白了，它也就是对 .cer文件的base64编码。...它的被检测率为0，也就是全部通过，但当我们用base64dump.py对它进行base64解码之后，看到了一些有意思的发现： 这个证书文件竟然包含了经过编码的PowerShell脚本程序，吓得我们….。...这个脚本的检测需要几个步骤，在《隐藏在证书文件中的PowerShell》系列的第2部份，我们会继续讨论。
在上一个文章中详细的介绍了CSV文件内容的读取和写入，那么在本次文章中结合网络爬虫的技术，把数据获取到写入到CSV的文件中，其实利用爬虫的技术可以获取到很多的数据，某些时候仅仅是好玩，...这里以豆瓣电影为案例，获取豆瓣电影中正在上映的电影，并且把这些数据写入到CSV的文件中，主要是电影名称， 电影海报的链接地址和电影评分。...通过如上得到了电影的名称，电影的海报地址，和电影的评分，那么它这些数据放在movie的字典中，同时在函数的循环外面定义一个列表movies[]，把movie添加到列表movies中，见实现的源码： ?...下来就是把电影名称，电影海报链接地址和电影评分写入到CSV的文件中，见完整实现的源码： from lxml import etree import requests import csv '''获取豆瓣全国正在热映的电影...的文件中 headers=['电影名称','电影海报','电影评分'] with open('movieCsv.csv','w',encoding='gbk',newline='') as
正在规划一个指标库，用到了PostgresSQL，花了一周做完数据初始化，准备导入PostgreSQL，通过向导导入总是报错，通过python沿用之前的方式也有问题，只好参考网上案例进行摸索。...POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。...同样，PostgreSQL也可以用许多方法扩展，例如通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引方法、过程语言等。...另外，因为许可证的灵活，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL。 PostgreSQL和Python的交互是通过psycopg2包进行的。...import psycopg2 as pg resourcefilenames = 'D:\\dimregion.csv' targettablename = 'dim_region' conn =
linux中： 文件的合并： 创建两个文件a, b :touch a b cat a > b 是把a的内容写到b中，b中的内容会被覆盖 cat a >> b 是把a的内容追加到b文件的末尾，b...的内容不会被覆盖 cat a b > c 是把两个文件重新组合成一个新的文件 文件的分割： 1,按照分割后文件的行数 split -l 行数 源文件 目标文件 2....按照分割后的文件大小 split -b 文件大小 源文件 目标文件 切分后默认生成加后缀aa, ab, ac...以此类推， 当然也可以自定义后缀。...split的参数： -l 指定每多少行就要切成一个小文件。 -b 指定每多少字就要切成一个小文件。...支持单位:m,k -C 与-b参数类似，但切割时尽量维持每行的完整性。
今天在整理一些资料，将图片的名字信息保存到表格中，由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中，一秒钟搞定文件信息的保存，省时省力！...下面是源代码，和大家一起共享探讨： import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...file_infos_list #写入csv文件 def write_csv(file_infos_list): with open('2.csv','a+',newline='') as...csv_file: csv_writer = csv.DictWriter(csv_file,fieldnames=['分类名称','文件名称']) csv_writer.writeheader
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-09-17 10:21 # @Author : scyllake import os import csv #要读取的文件的根目录...root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\整理后的图片' #将所有目录下的文件信息放到列表中 def get_Write_file_infos(path): # 文件信息列表...file_infos["尺寸"]='' file_infos["图片"]='' #将数据追加字典到列表中...file_infos_list.append(file_infos) return file_infos_list #写入csv文件 def write_csv(file_infos_list...csv_writer.writerow(each) #主函数 def main(): #调用获取文件信息的函数 file_infos_list=get_Write_file_infos
由于某个文档库设置了编辑前签出功能，导致批量导入文件时这些文件默认的状态都被签出了。如果手动签入则费时费力，故利用PowerShell来实现批量签入Document Library中的文件。...Resolution Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShell function CheckInDocument([string]$url){...$spWeb=Get-SPWeb $url $spDocument=$spWeb.Lists.TryGetList("Documents"); Write-Host "需要签入文件的文档库...:$($spDocument.Title)" $files=$spDocument.CheckedOutFiles Write-Host "需要签入的文件个数:$($files.Count
Win7 Python3.6 读写csv文件 读文件时先产生str的列表，把最后的换行符删掉；然后一个个str转换成int ## 读写csv文件 csv_file = 'datas.csv' csv...', 'w', encoding='utf8') json_file.write(json.dumps(data_dict, ensure_ascii=False)) 避免写成的json文件乱码 函数...逐个byte读取，注意用b''来判断是否读到文件尾部 @staticmethod def convert_bin_to_csv(bin_file_path, csv_file_path):...CSV文件中 先从bin中读取byte，规定好几个字节凑成1个数字。...按每行一个数字的格式写入CSV文件。
在Python中，我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件，让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧！首先，我们需要引入Python中处理CSV文件的库，最著名的就是`csv`库。...我们可以通过`import csv`语句将其导入我们的Python代码中。接下来，我们可以使用以下步骤来处理CSV文件：1....`在这个例子中，我们以写入模式打开名为`output.csv`的文件，并将文件对象赋值给变量`file`。...(data)```这将在CSV文件的新行中写入数据。...以上就是处理CSV文件的常见步骤和技巧。通过使用Python中的`csv`库和适合的数据处理与分析技术，您可以轻松地读取、处理和写入CSV文件。
一般使用可以同时下载一个文件，某些时候我们需要下载多个文件,这个时候为了节约时间就需要并行下载文件 使用wget下载文件 使用wget下载文件相当简单： > wget https://rumenz.com...我们可以通过并行下载文件来加快速度。 使用 wget并行下载 我们可以通过不同的方式并行制作wget下载文件。 Bash 方法 使用& 将wget进程发送到后台： #!.../bin/bash while read file; do wget ${file} & done < rumenz.txt 对wget每次调用都被派生到后台并在其自己单独的子 shell 中异步运行...尽管我们现在并行下载文件，但这种方法不能反馈出错的信息。 wget Fork 使用-b参数，让wget将自己Fork到后台： #!...但不同的是-b参数还为我们提供了每次下载的日志文件。我们可以grep这些日志文件来检查没有发生错误。 使用xargs 优雅的解决方案就是使用xargs,可以设置同时运行的最大进程数 #!
本文将重点介Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集，通过本文你可以了解如下信息： 1，从kibana导出数据到csv文件 2，logstash导出数据到csv文件 3，es2csv...：比如要下载的文件太大，在保存对象生成CSV文件的过程中会出现如下信息： image.png 如果在下载的时候出现这个问题，需要改一下Kibana配置文件，这个时候需要联系腾讯云售后给与支持。...是在列表中。...这里我们在fields里定义了我们想要的字段。通过如下命令启动logstash服务 ../bin/logstash -f .....三、使用es2csv导出ES数据成CSV文件 可以去官网了解一下这个工具，https://pypi.org/project/es2csv/ 用python编写的命令行数据导出程序，适合大量数据的同步导出
想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。...Share 按钮： 7.png 这样我们就可以得到我们当前搜索结果的csv文件。...我们只需要在Kibana中下载即可： 8.png 方法二 我们可以使用 Logstash 提供的功能来做这个。这个的好处是可以通过编程的方式来进行。...我们建立如下的Logstash的配置文件： convert_csv.conf input { elasticsearch { hosts => "localhost:9200" index.../bin/logstash -f ~/data/convert_csv.conf 这样在我们定义的文件路径 /Users/liuxg/tmp/csv-export.csv 可以看到一个输出的 csv
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【꯭】的粉丝问了一个Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。.../td//text()')[1:]) + '\n' # 追加写入文件 with open('电影.csv', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write...ver=normal' } resp = requests.get(url=url, headers=headers).text # 利用pandas保存csv文件 pd.read_html...(resp)[0].to_csv('pf_maoyan.csv', encoding='utf-8-sig', index=False, header=None) 小伙伴们直呼好家伙。...这篇文章主要分享了Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
前文介绍 从 PDF 表格中提取表格数据时比较困难的。不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，满足大家从 PDF 文件中提取表格数据。...（1）安装 使用conda 安装Camelot的最简单方法是使用[conda]（https://conda.io/docs/）进行安装，这是[Anaconda]的软件包管理器和环境管理系统。...文件的形式 # In[*] >>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!...>>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite，可指定输出格式 >>> tables[0...].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite， 导出数据为文件 ?
我们把数据存储在csv的文件中，然后写一个函数获取到csv文件的数据，在自动化中引用，这样，我们自动化中使用到的数据，就可以直接在csv文件中维护了，见下面的一个csv文件的格式： ?...下面我们实现读写csv文件中的数据，具体见如下实现的代码： #!...为了具体读取到csv文件中某一列的数据，我们可以把读取csv文件的方法修改如下，见代码： #读取csv的文件 defgetCsv(value1,value2,file_name='d:/test.csv...已百度搜索输入框为实例，在搜索输入框输入csv文件中的字符，我们把读写csv文件的函数写在location.py的模块中，见location.py的源码： #!...，我把url,以及搜索的字符都放在了csv的文件中，在测试脚本中，只需要调用读取csv文件的函数，这样，我们就可以实现了把测试使用到的数据存储在csv的文件中，来进行处理。
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【老松鼠】的粉丝问了一个关于Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...就是usecols的返回值，lambda x与此处一致，再将结果传入至read_csv中，返回指定列的数据框。...c，就是你要读取的csv文件的所有列的列名 后面有拓展一些关于列表推导式的内容，可以学习下。...这篇文章基于粉丝提问，针对Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识，给出了具体说明和演示，顺利地帮助粉丝解决了问题！当然了，在实际工作中，大部分情况还是直接全部导入的。...此外，read_csv有几个比较好的参数，会用的多，一个限制内存，一个分块，这个网上有一大堆的讲解，这里就没有涉猎了。
>/ // 读取文件 fs.readFile(path.join(__dirname, './009-index.html'), 'utf-8', function (err, dataStr) {...// 读取失败时直接return if (err) return console.log('读取html文件失败了', err.message); // 读取成功后，调用对应的三个方法...，分别拆解出css、js、html文件 resolveCss(dataStr); resolveJS(dataStr); resolveHTML(dataStr); }) //...定义处理css样式的方法 function resolveCss(htmlStr) { // 使用正则提取需要的内容 const r1 = regStyle.exec(htmlStr)..., err.message); console.log('写入样式文件成功了！')
2.通过配置文件注入的方法 上面的注入方法是通过@Service的注解方法。...另外注意，缺省的情况都是单态的。（省我们事了，但要注意线程安全）。除了注解注入，我们还有配置文件的方法来注入。相比注解的方法来讲，配置文件的方法比较集中，但缺乏灵活性。怎么讲呢？...a处和b处想按不同的方式来处理？不行。因为统一一个地方处理。a和b必须统一，所以缺少了灵活性。
跨系统转移文件一直来说，是一件繁琐的事情，而HHDESK的新功能SMB连接，让这件事情变得简单而方便。...1 在windows系统中，设置共享文件夹 1）将需要转移的文件放入文件夹中，右键文件夹——属性——共享； 2）点击高级共享——权限，默认选择Everyone; 3）如图所示，全部勾选“允许”。...备注：此连接需要输入Windows系统下的账户名和密码，如果账户没有设置密码，则无法连接成功。...3 复制/转移文件夹 在右侧文件夹中选择需要转移的文件，右键复制（Copy），然后粘贴至左侧文件栏即可。 建议：新建一个文件夹，将文件全部放置于此，防止混乱。
背景 实际开发过程中需要将前端以表格形式展示的数据保存为csv格式的文件，由于数据涉及到的种类比较多，格式化都是放在前端进行的，所以后端以接口下载的形式返回csv文件会比较麻烦，于是想着直接写个组件爬取页面中表格内的数据...开发框架：Vue+Webpack+Element-UI 实现 分析 首先分析一下涉及到的知识点，其实涉及到的知识点也比较简单： 获取页面节点信息 获取页面数据 了解csv文件的格式要求 保存为...获取节点规律即简单又重要，只有清晰的了解页面的结构才能更加直接快捷的获取数据。 获取页面数据 了解了页面的HTML结构之后我们就可以针对性的书写循环获取页面中的数据了。...了解csv文件的格式要求 这里是要保存为csv格式的文件，所以需要先搞清楚csv文件的格式要求，csv文件是使用逗号区分列，使用‘\r\n’区分行。...保存为csv文件并下载 了解了csv文件的格式要求之后之后我们就可以直接保存了，这里下载的话可以将数据先拼接成字符串，然后再使用Blob，最后动态生成a标签的方式进行。不了解Blob？猛戳这里。
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