单纯从数据抓取的逻辑来讲（不谈那些工程上的可用框架），个人觉得R语言中现有的请求库中，RCurl和httr完全可以对标Python中的urllib和reuqests(当然py中在错误处理和解析框架上显得更为专业！)。 我们经常使用的网络数据抓取需求，无非两种： 要么伪造浏览器请求 要么驱动浏览器请求 对于伪造浏览器请求而言，虽然请求定义里有诸多类型，但是实际上爬虫用到的无非就是GET请求和POST请求。 而驱动浏览器就几乎没有什么门槛了，所见即所得，R语言中的RSelenium/Rwebdriver和Py
最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。 在分享这篇文章之前，只想感慨一声，虽然Python拥有更为完善的爬虫生态和多如牛毛的爬虫分享课程，但是貌似这些大部分内容，使用R语言中的RCurl+httr都可以做到，但是可惜的利用R语言学习爬虫的爱好者与Pythoner相比，实在是太少了，R语言的高阶爬虫教程凤毛麟角，只能一点一点儿在stackflow上面搜罗整理。 希望我的这一篇案例能给大家带来一点儿可借鉴的思路。 R library("RCurl
平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据类型之一就是它在其权限范围内运行的访客应用程序的内容。PaaS服务应该了解关于访客应用程序的各种各样的事情 - 包括它们的体系结构，依赖性，跨基础设施的规模等等。
在权限范围内运行的访客应用程序的知识是平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据来源之一。一个PaaS应该知道（译注：原文为know，此处应指可以获取并处理）关于访客应用程序的各方各面，包括它们的体系结构、依赖性、基础架构的规模等等。
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
本文是一篇R语言爬虫实战练习篇，同样使用httr包来完成，结合cookies登录、表单提交、json数据包来完成整个数据爬取过程，无需书写复杂的xpath、css路径甚至繁琐的正则表达式（尽管这三个技能对于数据爬取而言意义非凡）。 之前已经演练过如何使用httr来完成网易云课堂的课程爬取，其中用到POST方法和表单提交。 今天爬取对象是知乎live课程信息，用到的GET方法，结合cookies登录和参数提交来完成，这一篇会给大家稍微涉猎一些细节技巧。 library("httr") library("dp
网络上有无数的图片资源，但是如何从特定的网站中快速地抓取图片呢？本文将介绍一种使用 R 语言和 XML 库的简单方法，让你可以轻松地从 www.sohu.com 网站上下载你感兴趣的图片。本文将涉及以下几个方面：
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
参见：https://mp.weixin.qq.com/s/UJ3S2bFYASG9P4xBWDLQQg
R语言的爬虫生态虽然与Python相比要弱小很多，but，如果你真的想要用R干一些有趣的事情，那么R语言目前所具有的的网络爬取工具也能给你带来很多方便。 今天借着中秋节的兴致，用网易云课堂 全部课程>编程开发>人工智能与大数据>数据分析 模块的课程作为实战对象，来给大家演练一下如何使用R语言httr包实现异步加载和POST 表单提交以及cookies登入。 直接使用json或者其他格式的表单返回值，避免苦逼的的书写大量正则表达式以及让人眼花缭乱的 CSS表达式、Xath路径表达式。这应该是每一个爬虫练
以下是一个使用R语言和httrOAuth库的下载器程序，用于下载的内容。程序使用以下代码。
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
之前曾经写过一篇关于知乎live课程信息爬取的短文，那个直接遍历的知乎live主页上展示的部分课程，仅仅是很小的一部分。 今日这一篇将是该小项目的升级版，直接对live主页的课程按照模块进行二级页面的遍历，这样可以抓取更加丰富的课程信息，本次一共获取课程数目将近800+ 对于课程页抓包分析详情，这里不再赘述，想要了解的可以看这一篇旧文，本篇内容仅对二级页面的遍历思路进行整理。 R语言爬虫实战——知乎live课程数据爬取实战 因为课程数相对较多，这里使用cookie直接登录，需要获取cookie值。 lib
在学习安卓逆向的时候，遇到一个 APP，服务端检测请求的 SSL 证书，需要提交 SSL 证书上去才能正常发送请求。而在开启抓包和协议复现的时候，请求是能正常发出去，但是服务器会返回 400 错误。于是便有了这篇文章来记录下。
无论怎调整 API 和参数 都是 400错误（Bad Request）， 哪怕是最简单的 健康检查接口 也是如此。
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识，今天以一个小案例来进行实战演练，让你的程序遇水搭桥，畅通无阻。 本案例目标网址，今日头条的头条指数行业报告，全都是pdf格式的，需要先抓包获取PDF文件地址，之后我会随机抽取其中5个地址（因为PDF下载要看网速的，特别慢），然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见，当然实际应用中错误类型多种多样，需要你仔细甄别，但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时，使用异常函数先捕获错误异常，然后使用next命令进行绕过即可
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2020年，“新型冠状病毒肺炎”疫情牵动着数亿华夏儿女的心！万得作为中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，迅速组织相关人员日夜奋战，第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。且我们为用户提供了一手的疫情数据，其主要来自国家卫健委、各省市区卫健委等官方渠道，以确保疫情数据：权威、准确、及时。
最近正在刻苦的学习爬虫，陆陆续续的学习了正则表达式、xpath、css表达式，基本可以胜任R语言中的RCurl+XML、httr+rvest组合爬虫的需求，对GET请求和POST请求的构造和表单提交以及浏览器抓包、模拟登陆、异步加载也做了一些梳理，因为爬虫知识的通用性，所以在入门Python阶段直接就开始练习urllib+lxml、requests+BeautifulSoup。 爬虫的入门也算有了一点儿小小的心得，下一步计划在不断练习巩固现有知识的同时、对服务器的反反爬进行探索，这里涉及到如何使用随机age
2003年是LinkedIn元年，公司成立的目标是连接你的个人人脉以获得更好的的工作机会。上线第一周才有2700个会员注册，时光飞梭，LinkedIn的产品、会员数量、服务器负载都极大的增长了。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，
作为菜鸟分析师一枚，日常工作中需要处理大量地理位置相关（如城市、辖区、街道、商场、楼宇等）数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图，不仅自己看着辣眼睛，老板也审美疲劳。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，这里就不详细的再说明。抛开两个维度的思考点，作为测试团队的工作内容，首先要保障产品的业务逻辑是可以使用的，只要这样，产品才能够给客户带来价值，在基本的业务逻辑稳定的基础上，再一步需要思考的是整个系统的稳定性，抗压性和系统的承载负载的能力。那么在工程效率的角度上来思考，使用代码或者工具都不是核心，核心是如何使用这些工具或者代码来提升测试的效率，优化研发的流程，并持续的改进，从而达到过程中的改进。不管工具还是代码，对产品完整性的测试，都要考虑产品的业务逻辑，也就是产品的场景，而如何通过API的自动化测试方式来达到产品的业务场景的测试，在单元测试框架的视频里面我特别的说到了七个点，每个点都举了案例，其中最核心的一个点就是编写的每个测试用例都必须得有断言同时基于API的测试要基于产品的业务逻辑来进行，而单纯的测试API是没有多少意义的，比如一个登录的业务场景，登录接口好的就能够证明登录的业务场景是好的吗？很显然不能。
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
BlackHat是世界上最大的网络安全活动之一，每年夏天都会在美国拉斯维加斯举行。那些参加 BlackHat 的人可能已经注意到他们的徽章包含 NFC 标签。此 NFC 标签在商务大厅的展位进行扫描，因此供应商可以收集他们的营销数据，包括姓名，地址，公司，职位和电话号码。在 BlackHat 之后，各个供应商扫描过徽章的与会者会收到一连串的营销电子邮件。我最初没有意识到的一件事是数据实际包含在标签内部。
上面讲的是做页面开发的时候遇到的问题，还有一种情况就是用来开发Rest接口，当错误的时候我们希望返回给用户的是我们接口的标准格式，不是返回一段html代码。
在 YAML 文件中用 number_sections: TRUE 参数设置自动编号：
小程序登录鉴权服务，客户端底层 SDK，登录鉴权、业务请求、鉴权重试模块 Typescript 实战。
关于GasMasK GasMasK是一款功能强大的开源网络情报工具，该工具由多种信息收集工具构成，可以算得上是广大安全研究人员的一把“瑞士军刀”了。在该工具的帮助下，我们可以轻松执行开源网络情报收集工作。 支持收集的信息 ask bing crt censys.io dns dnsdumpster dogpile github google googleplus instagram linkedin netcraft pgp reddit reverse dns shodan twitter v
这里首推华为云：https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
Fetch API是使用 JavaScript请求资源的优秀工具。虽然我们开发时可能是经常使用axios，但是实际上Fetch API也能做很多一样的事。并且使用Fetch API不需要安装axios，所以我们做一些小案例，但是需要调接口的话，Fetch API便是很好的选择，不需要安装axios，也不需要像XMLHttpRequest 对象那样子需要较多步骤。
1. Swagger2使用记录 1.1. Bean配置文件 @Configuration public class Swagger2 { @Bean public Docket createRestApi() { return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2) .apiInfo(apiInfo()) .select() .apis(R
LinkedIn 将其 Espresso 数据库从 HTTP/1.1 迁移到 HTTP/2，极大 提升 了可伸缩性和性能，减少了连接数量、降低了延迟并缩短了垃圾回收时间。为了获得这些好处，团队不得不优化 Netty 默认的 HTTP/2 栈来满足需求。
背景 目前互联网上充斥着大量的关于RESTful API（为了方便，以后API和RESTful API 一个意思）如何设计的文章，然而却没有一个”万能“的设计标准：如何鉴权？API格式如何？你的API是否应该加入版本信息？当你开始写一个app的时候，特别是后端模型部分已经写完的时候，你不得不殚精竭虑的设计和实现自己app的public API部分。因为一旦发布，对外发布的API将会很难改变。 在给SupportedFu设计API的时候，我试图以实用的角度来解决上面提到的问题。我希望可以设计出容易使用，容
目前互联网上充斥着大量的关于RESTful API（为了方便，以后API和RESTful API 一个意思）如何设计的文章，然而却没有一个”万能“的设计标准：如何鉴权？API格式如何？你的API是否应该加入版本信息？当你开始写一个app的时候，特别是后端模型部分已经写完的时候，你不得不殚精竭虑的设计和实现自己app的public API部分。因为一旦发布，对外发布的API将会很难改变。
原版官网：http://flask-restful.readthedocs.io/en/latest/ 中文官网：http://www.pythondoc.com/Flask-RESTful/qu
用户群里面有个别用户反馈系统卡主了，一直在刷新，但就是出不来，但是我们本地又是好好的。让用户清空一下缓存，再次刷新就又好了。这个问题乍一看是系统不行的样子，但是查看监控又发现指标一切正常，并没有异常的情况发生。
上一篇已经初步了解了 FastAPI 的基本使用，但是如果想要真正把 FastAPI 部署上线到服务器，那么你需要了解更多，学习更多。所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境，诸如 数据库，路由蓝图，数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑，分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。
在通过API网关开放电话号码归属地查询服务前，您需要获取登录华为云控制台的用户名和密码，并确保已实名认证此用户。同时，您还需要获取如表1所示信息。
概述 HTTP报文分为请求报文和响应报文。 HTTP响应报文格式 响应行\r\n 响应头\r\n 空行\r\n 响应体\r\n 原始报文 ---- 响应行(状态行) -------- HTTP/1.1 200 OK #协议版本 状态码 状态描述 ---- 响应头 ---------- Accept-Ranges: bytes #表明服务器是否支持指定范围的请求，比如bytes,表明支持字节请求 Content-Encoding: gzip #编码方式 Content-Length: 1966
最近在学习研究BlackHat的议题，其中有一篇议题——"HTTP Desync Attacks: Smashing into the Cell Next Door"引起了我极大地兴趣，在其中，作者讲述了HTTP走私攻击这一攻击手段，并且分享了他的一些攻击案例。我之前从未听说过这一攻击方式，决定对这一攻击方式进行一个完整的学习梳理，于是就有了这一篇文章。
LinkedIn成立于 2003 年，其目标是连接到您的网络以获得更好的工作机会。第一周只有 2,700 名会员。时间快进了很多年，LinkedIn 的产品组合、会员基础和服务器负载都取得了巨大的增长。
在做其他事之前，我们会用virtualenv创建一个新的虚拟环境。这将确保我们的包配置与我们正在工作的其他项目完全隔离。
HTTP的状态码有很多，但是Web API不一定需要支持所有的状态码。HTTP状态码一共分为5个级别：
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