前言这篇文章主要是总结一下在ISCC中发现的存在的Web题目，这些都可以导致题目被搅屎，甚至环境被提权：)，当然我在发现的第一时间上报给主办方，至于修不修复就是他们的事情了。虽然说这个比赛的题目大多都是chao的，但是拿来练手刚好。这题题目叫做：php是世界上最好的语言，题目源代码如下：include 'flag.php';
$a = @$_REQUEST['a'];
@eval("var_dum
一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下：1. 初始化Q值表格，将所有Q值初始化为0。2. 在每个时
3、对请求到的数据进行处理 3、对请求到的数据进行处理【一、项目背景】王者荣耀作为当下最火的游戏之一，里面的人物信息更是惟妙惟肖，但受到官网的限制，想下载一张高清的图片很难。（图片有版权）。以彼岸桌面这个网站为例，爬取王者荣耀图片的信息。【二、项目目标】实现将获取到的图片批量下载。【三、涉及的库和网站】1、网址如下：2、涉及的库：requests、lxml【四、项目分析】首先需要解决如何
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2023-11-09 19:41:55
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小伙伴们大家好~Excel和python作为当前两款比较火的数据分析处理工具，两者之间有很多共性也有很大的区别。今天一起来看下在抓取网页数据这块，两者有什么异同点。 上图中是中国证券监督管理委员会中沪市IPO公司的相关信息，我们需要提取其中的表格数据，分别利用Excel与python。ExcelExcel提供两种获取网页数据的方法，第一种是 数据—自网站功能，第二种是Power Que
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2023-08-09 20:47:27
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实现思路：1.初始化一个棋盘并打印，用一个二维数组储存棋盘。2.下棋，就是输入一个坐标，将 数组对应的位置替换成棋子。3.在下棋时判断棋子是否越界，判断是否重复。4.判断输赢，遍历整个棋盘（还有别的实现方式）五个棋子连在一起为赢（其他规则没有考虑）。横着方向：abcdefghij假如这是棋盘的第一行。我们用四个个值 i,j,k。sum1首先i指示的是行数，i=1（注意数组下标为0）。
1、进入此次爬取的页面点这里。2、按F12—> network3、ctrl+r 刷新 如图搜索一个电影名，找到数据位置，然后查看4、找到请求的url ‘？’后边的是参数，不要带上5、参数单独拿出来start：0 代表的是排行榜的第一部电影limit：20 代表的是一次返回20条数据（20部电影）start和limit都可以更改param={
'type': '
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2023-07-03 05:41:13
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爬虫的工作分为四步： 1.获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据。 2.解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。 3.提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。 4.储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来，便于你日后的使用和分析。这一篇的内容就是：获取数据。首先，我们将会利用一个强大的库——requests来获取数据。在电脑上安装的方法
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2023-05-23 22:46:19
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1 背景 如下图所示，1、2、3这三个点是汽车的GPS定位结果，尽管汽车是在道路上，但定位结果与道路存在偏差。地图匹配（Map Matching）是指将行车轨迹的经纬度采样序列与数字地图路网匹配的过程，其本质上是平面线段序列的模式匹配问题（ Alt等，2003）。 在实际应用中，GPS采样信号的质量会严重影响地图匹配结果：采样频率的降低、定位误差的加大、信号的丢失，都会使匹配的不准确
之前看了一段有关爬虫的网课深有启发，于是自己也尝试着如如何过去爬虫百科“python”词条等相关页面的整个过程记录下来，方便后期其他人一起来学习。抓取策略确定目标：重要的是先确定需要抓取的网站具体的那些部分，下面实例是咦抓取百科python词条页面以及python有关页面的简介和标题。分析目标：分析要抓取的url的格式，限定抓取范围。分析要抓取的数据的格式，本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在
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2023-07-03 16:43:09
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1：浏览器工作原理：我们输入要访问的网址（URL）-浏览器向服务器发出请求，服务器响应浏览器，把数据给浏览器，浏览器再解析数据，然后返回给我们，我们提取自己需要的数据，然后存储起来，这就是整个流程 2：爬虫的工作原理：爬虫向浏览器发起请求，浏览器返还数据给爬虫，爬虫解析数据，解析数据，提取数据，存储数据 第一步：获取数据：爬虫程序根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据 第二步：解析数
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2023-09-11 16:58:03
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如果知识单一的需求，不考虑深度学习的话。大概两个小时左右，大概的流程是，下载安装python，15分钟左右找到爬虫的教程，15分钟pip库，然后就开始复制粘贴修改目标网址和数据存储路径。然后开始爬一直到结束。整个过程2小时。我觉得带着目的去学习，是最有效的学习方法。学习python爬虫的话必备知识点如下：最首先要学的是基本的python语法知识学习python爬虫经常用到的几个内之苦：
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2023-11-13 17:19:39
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在本文中，我们将介绍如何使用Python的Scrapy库进行网站数据抓取。Scrapy是一个功能强大的网络爬虫框架，允许开发者轻松地抓取和解析网站内容。一、安装Scrapy首先，您需要安装Scrapy。这可以通过以下命令完成：pip install scrapy二、创建一个Scrapy项目接下来，我们需要创建一个Scrapy项目。在命令行中运行以下命令：scrapy startproject my
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2024-06-30 19:51:24
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前言当前手机使用成为互联网主流，每天手机App产生大量数据，学习的人也不能只会网页数据，我们需要学习如何从手机 APP 中获取数据，本文就以豆果美食为例，讲诉手机App的流程环境准备python3fiddler一款支持桥接模式的安卓虚拟机（本文使用夜神）需要准备的知识有：requests的使用mongodb的使用fiddler抓包工具的基本操作线程池ThreadPoolExecu
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2023-09-06 06:45:59
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1. 手机APP数据----写在前面继续练习pyspider的使用，最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧，发现文档竟然挺难理解的，不过使用起来暂时没有障碍，估摸着，要在写个5篇左右关于这个框架的教程。今天教程中增加了图片的处理，你可以重点学习一下。2. 手机APP数据----页面分析咱要爬取的网站是http://www.liqucn.com/rj/new/这个网站我看了一下，有大概20000页，每
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2024-08-29 18:09:34
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在python中，正常的抓取数据直接使用urllib2 这个模块： 如果要走http代理的话，我们也可以使用urllib2，不需要引用别的模块： 如果要使用socks5代理， 我们需要别的模块 sockes， socket， 我们可以通过pip install socksipy ， （我是windo
原创
2023-01-29 09:55:01
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需求： 获取某网站近10万条数据记录的相关详细信息。分析：数据的基本信息存放于近1万个页面上，每个页面上10条记录。如果想获取特定数据记录的详细信息，需在基本信息页面上点击相应记录条目，跳转到详细信息页面。详细信息页面的地址可从基本信息页面里的href属性获取。方法：开始时使用beautiful soup进行爬网，因速度较慢，换用lxml，速度改善不明显。 beautiful sou
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2023-05-25 16:35:08
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这次的话题是数据抓取。终于到了核心部分的探讨，我的心情也是非常激动啊！如果大家baidu或者google（如果可以的话）数据抓取或者data crawling，将会找到数以千计的例子。但是大多数的代码非常的冗长，并且许多代码还是抓取静态数据之后，对动态JS写成的数据却毫无办法。或者，利用HTML解析网址后，再找到JS写的数据页面来寻找到所想要的数据。 但是！不知各位是否有发现过，如
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2024-06-16 12:43:05
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1. Python爬虫基础1.1 第一个爬虫程序通过搜索charset查看网页编码，常用编码有utf-8、jbkfrom urllib.request import urlopen
url = "http://www.baidu.com"
resp = urlopen(url)
# read获取的是字节码，然后解码
content = resp.read().decode('utf-8')
pr
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2023-05-31 15:53:07
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Python有很多库可以实现抓包和分析包，典型就是pypcap用来抓包，dpkt用来分析，关于这两个库的安装，我有一些随笔，虽然这些对于一个Python老手而言似乎是信手拈来可以吹着口哨搞定的事，但是对于新手而言，似乎必然会遇到这样那样的问题，因此我先分享一些关于安装方面的事情。 &nbs
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2023-12-08 18:46:24
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理论梳理爬虫个人理解：用代码在网页上循着线索收集数据URL：（Uniform Resource Locator）指定信息位置的表示方法爬虫思路：根据URL去获取目标信息使用的功能包：requests流程图：举例从JD上获取某款口红的评论区内容，代码和注释如下：import requests #引入功能包_第一行代码
a = requests.get('https://club.jd.com
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2023-06-10 19:21:04
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