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处理CNVD官方数据及使用爬虫(因官方数据不全).zip

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简介:
本项目包含处理CNVD官方漏洞数据的脚本,并提供补充数据采集的爬虫程序,适用于需要完善CNVD数据的研究者和安全专家。 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能包括访问网页、提取数据并存储以便后续分析或展示。爬虫通常应用于搜索引擎、数据挖掘工具及监测系统等网络数据抓取场景。 爬虫的工作流程包含以下关键步骤: 1. **URL收集**:从一个或多个初始URL开始,通过递归或迭代的方式发现新的URL,并构建一个URL队列。这些新链接可以通过分析网站内的链接结构、使用站点地图或者搜索引擎等方式获取。 2. **请求网页**:爬虫利用HTTP或其他协议向目标网址发起请求以获得网页的HTML内容。这通常借助于如Python中的Requests库实现HTTP请求功能来完成。 3. **解析内容**:对下载到的HTML页面进行分析,从中提取有价值的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath和Beautiful Soup等工具帮助定位并抽取目标数据,包括但不限于文本信息、图片链接等内容。 4. **数据存储**:爬虫将获取的数据保存至数据库系统(如关系型或NoSQL)、文件或其他形式的媒介中以备后续分析展示。常见的存储方式有MySQL, MongoDB以及JSON格式文件等。 在实际应用过程中,还需要注意以下几点: - 遵守网站规则:为了防止给目标服务器带来过大的访问压力或者触发对方设置的反爬虫机制,爬虫应当遵循robots.txt协议的规定限制自己的操作频率和深度,并模仿正常用户的浏览行为(例如通过更改User-Agent字段来模拟不同的浏览器)。 - 应对反爬策略:面对网站采取的各种防爬手段如验证码挑战、IP地址屏蔽等措施时,开发人员需要设计有效的方法予以克服。 总的来说,尽管具备广泛的应用场景比如搜索引擎索引构建、数据挖掘研究及价格跟踪服务等领域内发挥作用,但使用爬虫技术同时也要遵守相关法律法规以及道德规范,并且在访问过程中需对被请求的服务器表现出足够的尊重和关怀。

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客服
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  • CNVD使).zip
    优质
    本项目包含处理CNVD官方漏洞数据的脚本,并提供补充数据采集的爬虫程序,适用于需要完善CNVD数据的研究者和安全专家。 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能包括访问网页、提取数据并存储以便后续分析或展示。爬虫通常应用于搜索引擎、数据挖掘工具及监测系统等网络数据抓取场景。 爬虫的工作流程包含以下关键步骤: 1. **URL收集**:从一个或多个初始URL开始,通过递归或迭代的方式发现新的URL,并构建一个URL队列。这些新链接可以通过分析网站内的链接结构、使用站点地图或者搜索引擎等方式获取。 2. **请求网页**:爬虫利用HTTP或其他协议向目标网址发起请求以获得网页的HTML内容。这通常借助于如Python中的Requests库实现HTTP请求功能来完成。 3. **解析内容**:对下载到的HTML页面进行分析,从中提取有价值的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath和Beautiful Soup等工具帮助定位并抽取目标数据,包括但不限于文本信息、图片链接等内容。 4. **数据存储**:爬虫将获取的数据保存至数据库系统(如关系型或NoSQL)、文件或其他形式的媒介中以备后续分析展示。常见的存储方式有MySQL, MongoDB以及JSON格式文件等。 在实际应用过程中,还需要注意以下几点: - 遵守网站规则:为了防止给目标服务器带来过大的访问压力或者触发对方设置的反爬虫机制,爬虫应当遵循robots.txt协议的规定限制自己的操作频率和深度,并模仿正常用户的浏览行为(例如通过更改User-Agent字段来模拟不同的浏览器)。 - 应对反爬策略:面对网站采取的各种防爬手段如验证码挑战、IP地址屏蔽等措施时,开发人员需要设计有效的方法予以克服。 总的来说,尽管具备广泛的应用场景比如搜索引擎索引构建、数据挖掘研究及价格跟踪服务等领域内发挥作用,但使用爬虫技术同时也要遵守相关法律法规以及道德规范,并且在访问过程中需对被请求的服务器表现出足够的尊重和关怀。
  • .zip
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    本项目为一个名为“爬虫处理数据”的代码集合压缩包,内含多个Python脚本和文档,专注于从网页抓取信息并进行清洗、分析及可视化展示。 该项目旨在爬取优信二手车网站的数据,并对其进行处理与分析,以研究二手车购买的趋势走向。通过制作表格及云图等方式进行数据分析,这将是数据科学家的第一个项目。
  • TBC软件的使指南
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    《TBC软件的数据处理与使用官方指南》旨在为用户提供全面的操作指导和技巧分享,帮助用户更好地理解和利用TBC软件的各项功能。 熟悉Trimble Business Center设置新项目:包括创建新的项目、选择各种项目设置,并将项目另存为模板供其他新项目的使用。 利用电子表格、选择集及COGO控件:查看电子表格,建立选择集以及应用COGO控件功能进行操作。 导入与处理GNSS数据:包含控制和静态GNSS数据的导入流程;合并点并下载参考轨道与精确轨道信息。同时涵盖基线处理步骤。 全站仪与水准测量的数据导入:介绍如何将全站仪采集到导线数据及数字水准数据整合进已有的GNSS和水准项目中,包括使用自定义程序进行不同类型的水准测量数据导入的详细工作流程。 执行常见的网络调整操作:为一个包含GNSS、全站仪和水准信息在内的综合项目提供网格校准方法。此外还包括通过RTK数据对站点进行校准的具体步骤以及如何确定侧射计算方式,匹配本地控制点与GNSS控制点,并完成现场校准任务的指导。 创建及调整遍历:基于实地调查的数据,在同一项目中构建并优化三个不同的测量路径。 导入固定点信息:介绍将放置在场地内的“放样”点数据录入系统的过程;检查这些定位结果及其设计参照点,确保实际施工符合规定的公差标准。 执行数据准备任务:描述如何从最终等级的设计文档转换为中间表面和对象的构建,以便支持更高级别的建设规划需求。 创建自定义报告模板:展示如何生成定制化报告,并对预设模板做出相应调整以适应特定项目的需求。此外还涵盖修改现有报告格式的操作指南。 处理要素代码及使用GIS源:介绍在导入数据后编辑与查看要素编码的方法,还包括将这些信息导出至CAD图纸的步骤;同时提供整合测量和地理信息系统(GIS)数据的技术方案,并详细说明了如何通过下载文件地理数据库模式创建特征定义库(FXL),进而处理现场采集的数据并将其直接上传回原系统。 使用TerraSync SSF格式:指导用户导入Trimble标准存储格式文件,配合相应的参考/基站RINEX文档执行连续GNSS数据的后处理作业,以生成精确追踪记录的特征点和线路工作成果。 应用点云技术:说明如何在图形视图中设置渲染参数来展示扫描区域;提供创建新扫描区、选择性地隐藏或显示特定扫描位置的方法,并且利用这些信息构建表面模型并评估体积变化情况。 处理Trimble SX10数据集:详细讲解了从两个已知站点和一个未知坐标点获取的数据如何被导入与解析,通过“注册扫描”命令确保各部分资料的一致性,从而生成无缝拼接的高质量三维图像。 高级绘图功能应用:涵盖边框、标题栏设计、平面或剖面视图准备以及添加北向指示等元素来完成整套施工图纸和地图的设计工作。同时提供创建单行或多行标签及表格模板的方法指导。 使用COGO工具构建宗地与路线集合:介绍如何在项目中生成用于建立土地所有权边界和计算终点的几何图形集,帮助用户掌握相关操作技巧以进行精确的土地测量作业。 航空摄影数据处理流程:包括导入地面控制点(GCP)名称及坐标、调整航拍站位以及创建正射影像图等步骤;旨在通过高精度的数据校准确保最终成果的质量和准确性。 Trimble UX5 HP无人机系统数据解析:利用TBC与UASMaster软件,详细介绍如何使用Trimble UX5 HP无人机收集的调查资料进行后处理分析。 走廊及隧道设计功能:介绍根据现有地形模型创建道路布局的方法;定义弯曲路段所需的超高参数并建立简单的隧道设计方案。同时提供用于比较实际竣工点和设计文件以生成偏差报告的相关操作指南。 机器控制系统应用:展示如何为土方工程设备准备作业指令,以便通过Trimble Site Controller(SCS)下载至现场使用的施工机械中使用。 地面摄影测量技术实践:涵盖从项目管理器、属性窗口到照片电子表格及图形视图中的点创建与修改方法;同时提供查看和编辑摄影测量数据的详细指南,并指导用户如何利用这些信息生成精确的三维模型。
  • VB使APIJSON的简易示例
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    本示例介绍了如何在Visual Basic中利用官方API来解析和操作JSON格式的数据,适合初学者快速上手。 VB利用官方API读写JSON数据格式文件的简单实例是一个非常简单的例子。
  • Vivado HLS图像手册
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    本手册提供了使用Xilinx Vivado HLS进行图像处理开发的全面指南和技术细节,涵盖从设计实现到优化验证的各项内容。 Vivado HLS关于图像处理的数据手册包含相关函数的介绍。
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    该文件“万方数据爬虫.rar”包含了用于从万方数据库中抓取和提取信息的代码和工具。这些资源旨在帮助用户自动化地收集研究资料和文献数据。 万方爬虫是一个专门针对万方数据平台的网络爬虫程序,用于自动化地抓取并处理该数据库中的各类学术文献、学位论文及会议论文等资源。在大数据时代背景下,这种技术对于科研人员获取所需信息具有重要意义。 理解万方爬虫的工作原理需要先掌握基本的网络爬虫概念:这是一种自动浏览互联网页面的程序或脚本,通过HTTP协议请求网页,并解析HTML内容以继续访问其他链接,形成广度优先或深度优先的结构。 在实现万方爬虫时,会涉及到以下几个关键技术: 1. **URL管理器**:该模块负责维护待抓取网址列表,确保没有重复和死循环的情况发生。 2. **下载器**:通过发送HTTP请求来获取网页内容,并处理重定向、超时等问题。这通常需要设置User-Agent等信息以模拟浏览器行为。 3. **解析器**:使用如BeautifulSoup或PyQuery这样的工具从页面中提取所需数据,例如论文的标题、作者和摘要等。 4. **存储机制**:将抓取的数据保存到本地文件系统或其他数据库。常见的格式包括CSV、JSON以及各种关系型数据库。 5. **反爬策略与IP代理**:面对网站可能采取的安全措施(如验证码或访问频率限制),可以利用动态更换的IP地址池来规避这些问题,或者实现自动登录功能。 6. **异常处理和重试机制**:为了提高程序稳定性,在遇到网络问题时需要能够进行错误恢复并重新尝试请求。 7. **多线程异步技术**:通过使用多进程或多线程以及异步IO框架(如asyncio)来加速数据抓取过程。 开发万方爬虫需要注意以下几点: 1. **合法合规性**:确保遵守法律法规及网站的Robots协议,避免侵犯版权。 2. **频率控制**:合理安排请求间隔以减轻目标服务器负载压力。 3. **数据清洗工作**:对获取的数据进行预处理(如去除HTML标签、统一文本格式等)以便于后续分析使用。 4. **结果分析利用**:完成爬取任务后,可以进一步开展统计分析或趋势预测等活动来挖掘潜在价值。 综上所述,在开发万方爬虫的过程中需关注多个方面的问题,并采取有效措施以确保项目的顺利进行。
  • PCL点云.zip
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    该文件包含PCL(Point Cloud Library)官方提供的多种标准点云数据集,适用于算法测试与开发,涵盖工业、建筑及自然场景等多领域应用。 PCL官方提供的点云数据集包含了所有必要的点云数据,可用于测试和比较官方示例。其中包含了一些著名的模型,如斯坦福大学提供的兔子模型和马模型等。
  • ModelNet40
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    ModelNet40官方数据集是计算机视觉领域广泛使用的3D模型分类标准测试库,包含40个类别共计12,311个三维网格模型。 ModelNet标准数据集及其读取方法:以ModelNet40开头的压缩文件包含训练和测试所需的数据,在data目录下有相应的代码用于读取这些数据,并且包括了随机丢弃(random drop)和平移操作,这可以有效提高模型的准确率。目前大多数处于行业领先水平的研究源码中都使用这一数据集。需要在PyTorch环境中运行。
  • Python详解
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    本书详细讲解了如何使用Python进行网络爬虫开发及数据处理的技术,包括请求发送、网页解析、数据存储等核心内容。适合编程爱好者和Web数据抓取人员阅读学习。 Python爬虫数据处理是Web数据挖掘中的关键步骤,它涉及网络数据的获取、解析、清洗和存储等多个环节。由于其简洁的语法和丰富的第三方库支持,Python成为开发爬虫项目的首选语言。下面将详细讲解基于Python的数据抓取与处理过程。 1. 数据获取: 使用`requests`库可以发送HTTP请求并下载网页内容。例如,可以通过调用`requests.get(url)`来获取指定URL的HTML文档。对于解析这些文件以提取所需信息的任务,通常会借助BeautifulSoup或lxml这样的工具包实现。 2. 数据解析: 通过CSS选择器或XPath表达式定位元素是数据解析的重要手段之一。比如使用`soup.find_all(tag, attrs={class: className})`可以找到所有具有特定类名的HTML标签;而功能更为强大的lxml库则支持这两种方式,并且在性能上表现出色。 3. 数据清洗: 数据清理过程包括去除空格、替换特殊字符以及移除重复项等操作。Python内置的一些字符串方法如`str.replace(old, new)`用于替换特定字符,还有`str.strip()`或`str.lstrip()`, `str.rstrip()`用来删除首尾空白符;列表处理则可通过调用诸如`list.remove()`或者`list.extend()`这样的函数完成。 4. 分割与合并: 使用Python的内置方法如`str.split(separator)`可以将字符串按照给定分隔符分割成一个元素列表,而通过`str.join(list)`又能够把一系列子项连接为单一文本串。例如:address = -.join([中国, 山东省, 聊城市, 莘县])。 5. 条件判断: Python中的条件语句一般采用if-elif-else结构实现;而在SQL语言中则利用CASE WHEN THEN ELSE END语法根据不同的情况进行分支处理,比如针对特定字段执行相应的值替换操作。 6. 数据存储: 在进行数据持久化时可以选择使用pandas库创建DataFrame对象,并通过`to_csv()`或`to_sql()`方法将其保存至CSV格式文件或者直接插入到关系型数据库中。例如:df.to_csv(output.csv, index=False);此外,还可以借助ETL工具如Kettle(Pentaho Data Integration)来构建数据抽取、转换及加载流程。 7. 效率优化: 在设计系统时需要注意提升查询性能的问题,比如创建索引可以显著加快数据库表的访问速度。MySQL中通过执行ALTER TABLE ... ADD INDEX语句即可完成这一操作;而在ETL作业配置上,则需注意合理安排数据流动路径并选择适当的转换组件以达到提速效果。 8. 错误处理与异常捕获: 利用Python特有的try-except结构可以有效应对程序运行期间可能发生的各类错误,从而确保应用程序的稳定性。例如:`try: ... except Exception as e: print(e)`。 9. 数据分析与可视化: 最后一步是对收集到的信息进行深入挖掘和呈现给用户看懂的形式。借助于pandas、numpy或matplotlib等库的帮助可以轻松完成这项工作,并从中发现隐藏的数据模式及趋势特征。 通过上述步骤,我们可以构建起一套完整的Python爬虫数据处理流程,涵盖从网络抓取原始资料到最后将其转化为可用于分析的结构化数据库记录的所有阶段。在实际应用中可能会遇到更多复杂的挑战(如反爬机制、加密技术以及并发请求管理等),但掌握了这些基本方法后便能更好地应对各种情况。
  • 使Python(案例6Part15)取科研
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    本篇文章详细介绍了如何运用Python编程语言和爬虫技术来获取科研领域的数据资源。其中涵盖了案例六以及第十五部分的具体应用方法,为研究者提供了一种高效的数据收集途径。 学习笔记文章目录 - Ajax动态加载网站数据抓取 - 动态加载的类型 - 部分页面刷新的动态加载 - 如何抓取Ajax动态加载的数据? - 获取JSON文件地址的方法 - 观察URL中的查询参数与JSON格式数据转换成Python字典 前几天,朋友在写报告时向我咨询如何爬取某个生态网站上的统计数据。我发现该网站采用了动态加载技术,并联想到许多其他数据站点也使用了类似的技术。因此决定撰写一个案例教程,帮助大家更好地收集和整理这类动态加载的数据。 在开始讲解具体抓取方法前,先介绍几个有关于Ajax动态加载的关键概念,以确保读者能够理解后续的代码实现细节。