Python反编译pyc完全教程
Python反编译pyc完全教程(两种方法)
写在前面：虽然手机上可以使用许多反编译的软件，但是受限于手机的运存，稍微大一点的pyc代码就不能反编译成功，或者要等很久，因此笔者特研究出怎样在电脑端用python反编译。
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QUOTE:
感谢真.天舞大哥提供的另外一种方法，就是使用电脑端的decompile代码，也可以实现反编译哈，感觉比较简单，大家选择一种使用吧。
先安装PY平台
这里下载2.2.3的平台
2.5的不行，用不了
安装完成再把反编译脚本复制到安装盘Lib文件夹里面
再打开“开始”，“程序”，“Python 2.2”，“IDLE (Python GUI)”
把下面编码复制到编辑器里面
>>> from decompile import main（这里按回车键跳下到下一行）
>>> main('','.',['c:\\ped.pyc'])
注：c:\\ped.pyc是要编译的文件路径，实际操作的时候要把路径改为你要编译的脚本路径然后Enter键（回车键）
少等片刻........
到C盘看一看，ped.pyc_dis就是反编译出来的脚本了
把后缀改为ped.py就可以了
QUOTE:
最新发现，原来两种方法本质上是一样的，都是调用decompile文件夹里面的相应模块和函数，实现反编译。我写的那种方法其实就是真.天舞大哥说的那种方法的翻版。我写的那种方法是先将py_decompile 模块放在根目录下面，其实它的代码就三句：
[Copy to clipboard][ - ] CODE:
from decompile import main
def decompile(path):
main('','.',[path],none,0,0,0)
之后再调用里面的decompile函数，也就是换汤不换药。一样哈。
QUOTE:
电脑端反编译pyc教程
在网上曾多次见到有人说电脑端用decompile模块可以反编译pyc文件，但是所说的那种方法根本就不行，因为一来是那个模块不好找，二来是那是反编译的语句根本就是错误的，根本没法用，或者说作者没有写清楚到底该以什么样的步骤来反编译导致我弄不来。
经过我仔细加长时间的实验终于有了一点收获，下面把图文教程弄给大家，以便为有需要的朋友提供便利：
1.需要的软件和文件
首先，是python2.2.3 for windows，我试过了，用更加高级的版本不能反编译成功。安装它。
然后是我从炫飘零的“编译反编译工具”解包得来的反编译所需要的模块。解压缩后全部放在电脑端python的“安装盘：\python22 \lib”下面。
2．按下图所示，在开始菜单处选择
接下来，看到这个画面，有点像cmd的界面：
3.在里面输入：import py_decompile
回车
py_decompile.dec ompile(“需要反编译的文件完整路径”)
回车
如图
之后等一下，成功的话会看见这样的提示：
反编译后的文件和原文件在一个目录下面：
然后把它的文件后缀改成py就可以变成一个py脚本了。
但是反编译之后的py脚本里面的许多提示性的文字全是一些符号加字母和数字组成，怎么还原成中文或者说是原文呢，这里推荐使用我提供的从网上搜来的源码还原，因为种种原因，这个没能整到电脑上面来使用，只能在手机上面使用。它可以批量还原，相当安逸。当你把需要反编译的文件反编译好后，就可以传到手机上面一个单独的目录。然后运行软件选择相应的目录，之后就等吧，不久就成功了。
附图：
在看下还原后的效果：
再给大家看张我用模拟器在电脑端运行我修改后的
py代码的情况。
[本帖最后由perfectswpuboy1 于2009-8-28 19:19 编辑]
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基于python的网络爬虫设计
基于p y t h o n的网络爬虫 设计 Last updated on the afternoon of January 3, 2021
基于python的网络爬虫设计 【摘要】近年来，随着网络应用的逐渐扩展和深入，如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求，在大数据时代，谁掌握了更多的数据，谁就可以获得更高的利益，而网络爬虫是其中最为常用的一种从网上爬取数据的手段。网络爬虫，即WebSpider，是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。那么，既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点，我们该如何实现它呢？在众多面向对象的语言中，首选python，因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序，可以使人在编程时保持自己的风格，并且编写的程 序清晰易懂，有着很广阔的应用前景。 关键词python爬虫数据 1前言 本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等）作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurposewebcrawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习mongodb数据库的安装和使用，及配合python的工作。 （1)以世纪佳缘网为例，思考自己所需要的数据资源，并以此为基础设计自己的爬虫程序。 （2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网，加入变量打开多个网页。 （3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。 （4)用正则表达式分析源代码，找到所需信息导入excel。
Python3基础教程二(个人整理)
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Python3 的六个标准数据类型中： ?不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；?可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。 Number（数字） Python3 支持int、float、bool、complex（复数）。 在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。 此外还可以用 isinstance 来判断： isinstance 和 type 的区别在于： ?type()不会认为子类是一种父类类型。 ?isinstance()会认为子类是一种父类类型。
Python程序设计基础教案8--程序的分支结构
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授课教案附页 教学设计说明一、程序的三种基本结构 任何简单或复杂的算法都可以由顺序结构、选择结构和循环结构这三种基本 结构组合而成。 （1）顺序结构：程序中的各个操作是按照它们在源代码中的排列顺序依次 执行的； （2）选择结构：根据某个特定的条件进行判断后，选择其中一支执行；分 为：单项选择、双选选择和多项选择； （3）循环结构：反复执行某个或某些操作，直到条件为假或为真时才停止 循环。 二、顺序结构 顺序结构是流程控制中最简单的一种结构。 该结构的特点是按照语句的先后次序依次执行，每条语句只执行一次。 顺序结构的程序设计方法： 案例讲解： 项目实践一的前4问就是一个典型的顺序结构。 （1）根据题干要求，即要解决的问题，确定变量的个数。项目实践一用到8 个变量，分别是：姓名、班级、数学成绩、语文成绩、英语成绩、总分、平均分、 数学成绩的平方根。
（2）给变量赋值。①变量值需使用input()函数由用户通过键盘输入。涉及到5个变量：姓名、班级、数学成绩、语文成绩、英语成绩。其中三个成绩变量由于是浮点数类型，而通过input( )输入的是字符串类型，所以需要用到float( )函数进行强制类型转换。②直接给出变量的值：直接赋值或通过表达式计算。项目实践一中：总分、平均分、数学成绩的平方根这3个变量都是通过表达式计算并将计算结果直接复制给变量。 （3）输出相应的信息和计算结果。例如：输出学生的基本信息、总分、平均分、数学成绩的平方根。 三、选择结构（条件语句） 选择结构用于判断给定的条件，根据判断的结果判断某些条件，根据判断的结果来控制程序的流程。 三种选择语句：
NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
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相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.360docs.net/doc/952461238.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
基于python的网络爬虫设计
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第一章快速改造：基础知识 1.2交互式解释器 在IDLE编辑器，在提示符后输入help然后按回车；也可以按下F1获得有关IDLE的帮助信息 1.4数字和表达式 1/2返回0，整除除法；1.0/2返回0.5，用一个或者多个包含小数点的数字参与计算。另外改变除法的执行方式：from_future_import division //可以实现整除，1.0//2.0返回0.0 %取余数；**幂运算； >>> 1/2
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1.4.2十六进制和八进制 0XAF返回175 ，十六进制； 010返回8，八进制 >>> 0xAF 175 >>> 010 8 1.5变量 包含字母、数字和下划线。首字母不能是数字开头。 1.8函数 Pow计算乘方：pow（2,3），2**3均返回8；pow等标准函数称为内建函数。 Abs(-10)求绝对值，返回10；round（1.0/2.0）返回1.0，把浮点数四舍五入为最接近的整数值。 >>> pow(2,3) 8 >>> 2**3 8 >>> abs(-10) 10 >>> round(1.0/2.0) 1.0
山东建筑大学计算机网络课程设计《基于Python的网络爬虫设计》
山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
目录 1 设计目的 (1) 2 设计任务内容 (1) 3 网络爬虫程序总体设计 (1) 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (2) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (3) 4.3.3 网页解析器设计 (3) 4.4数据输出器详细设计 (4) 5 调试与测试 (4) 5.1 调试过程中遇到的问题 (4) 5.2测试数据及结果显示 (5) 6 课程设计心得与体会 (5) 7 参考文献 (6) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (6) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (9)
1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块： 1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。 （1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。 （2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。 （3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块：存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境
Python网络爬虫实习报告
Python网络爬虫实习报告
目录 一、选题背景.................................................................................... - 2 - 二、爬虫原理.................................................................................... - 2 - 三、爬虫历史和分类......................................................................... - 2 - 四、常用爬虫框架比较..................................................................... - 2 - 五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）................................... - 3 -1分析网页 .. (3) 2爬取数据 (3) 3数据整理、转换 (4) 4数据保存、展示 (9) 5技术难点关键点 (10) 六、总结 ......................................................................................... - 13 -
一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较 Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。Scrapy应用范围很广，爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。 Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。 Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。 newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及内容分析的Python爬虫框架。 Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：<1>文章主体内容;<2>文章主要图片;<3>文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;<4>元描述;<5>元标签
Python程序设计基础习题复习资料与分析
Python程序设计基础习题答案与分析 程昱
第1章基础知识 1.1 简单说明如何选择正确的Python版本。 答： 在选择Python的时候，一定要先考虑清楚自己学习Python的目的是什么，打算做哪方面的开发，有哪些扩展库可用，这些扩展库最高支持哪个版本的Python，是Python 2.x还是Python 3.x，最高支持到Python 2.7.6还是Python 2.7.9。这些问题都确定以后，再做出自己的选择，这样才能事半功倍，而不至于把大量时间浪费在Python的反复安装和卸载上。同时还应该注意，当更新的Python版本推出之后，不要急于更新，而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。 尽管如此，Python 3毕竟是大势所趋，如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发，或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言，那么请毫不犹豫地选择Python 3.x系列的最高版本（目前是Python 3.4.3）。 1.2 为什么说Python采用的是基于值的内存管理模式？ Python采用的是基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有一份该值，多个变量指向同一块内存地址，例如下面的代码。 >>> x = 3 >>> id(x) >>> y = 3 >>> id(y) >>> y = 5 >>> id(y) >>> id(x) >>> x = [1, 2, 3, 1, 1, 2] >>> id(x[0])==id(x[3])==id(x[4]) True 1.3 解释Python中的运算符“/”和“//”的区别。 答： 在Python 2.x中，“/”为普通除法，当两个数值对象进行除法运算时，最终结果的精度与操作数中精度最高的一致；在Python 3.x中，“/”为真除法，与除法的数学含义一致。
山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计范文
山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬 虫设计
山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 (1) 4.1 设计环境和目标分析 (1) 4.1.1 设计环境 (1) 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (2) 4.3 控制模块详细设计 (3) 4.3 爬虫模块详细设计 (3) 4.3.1 URL管理器设计 (3) 4.3.2 网页下载器设计 (4) 4.3.3 网页解析器设计 (5) 4.4数据输出器详细设计 (6) 5 调试与测试 (6) 5.1 调试过程中遇到的问题 (6) 5.2测试数据及结果显示 (7) 6 课程设计心得与体会 (7) 7 参考文献 (8) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (8)
9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (15)
1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计
自然语言处理 第一章
自然语言处理课程讲义第一章绪论 王峰 华东师大计算机系
自然语言处理 Natural Language Processing ?参考教材 –俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书馆。 –宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 –Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.360docs.net/doc/952461238.html,) –信息楼645
课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译
提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法
问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950
基于python的网络爬虫设计
基于python的网络爬虫设计【摘要】近年来，随着网络应用的逐渐扩展和深入，如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求，在大数据时代，谁掌握了更多的数据，谁就可以获得更高的利益，而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页） 开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一 直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么，既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点，我们该如何实现它呢？在众多面向对象的语言中，首选python，因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序，可以使人在编程时保 持自己的风格，并且编写的程序清晰易懂，有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 1.1本编程设计的目的和意义 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等）作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 1.2编程设计目及思路 1.2.1编程设计目的 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习mongodb数据库的安装和使用，及配合python的工作。 1.2.2设计思路
基于Python的爬虫模拟OAuth2.0授权登录
2018.08 网络爬虫是一个程序或脚本,根据某些规则自动从万维网获取信息。网络爬虫主要分为爬虫、通用网络爬虫、增量爬虫(增量爬虫)和Deep Web 爬虫(Deep Web)。聚焦爬虫又被称作为主题爬虫,是一个为了爬取与主题相关页面的爬虫。主要解决的是使用聚焦网络爬虫在获取所需资源中遇到需要通过OAuth2.0登录的问题。 1爬虫模拟登录的基本策略 随着大数据时代的到来,海量的数据爆炸式的出现 在网络之中[1] 。数据所包含的价值也逐渐凸显出来,需要从互联网中获取海量的数据,以手工获取的形式效率低下,如果以爬虫的形式获取需要的数据则会节省大量的人力物力。在通过爬虫获取需要数据的过程中,被爬取网站常常要求登录后才能访问某些页面。并且许多网站是通过OAuth2.0授权来获取页面访问权限的。 当前常见的爬虫模拟登录的策略有: 策略一:爬虫模拟浏览器登录对应网站,通过使用代码来模拟浏览器的登录从而获取对应网站的Cook?ies 信息并且储存,这种方法实现难度较高,但是不需要考虑到Cookies 过期的问题。 策略二:间接通过各种方式从浏览器获取包含用户信息的Cookies,把Cookies 放在代码中,这种策略实现比较难度低,但是Cookies 容易过期,在大规模使用时繁琐。 主要利用策略一来实现爬虫模拟OAuth2.0授权登录。 2OAuth2.0授权的实现流程 OAuth2.0的认证流程如图1所示[2],具体流程如下: (1)客户端(Client)携带身份验证信息向认证服务器 (Authorization server)请求认证;(2)认证服务器验证用户身份信息,验证成功返回访问许可(Authorization code);(3)客户端携带从认证服务器获取到的访问许可访问资源服务器(Resource server) (4)资源服务器 验证客户端提交的访问许可,验证成功后资源服务给客户端访问令牌,访问令牌中包括作用域、有效时间以及其他属性[3]。 3 爬虫通过OAuth2.0授权登录 3.1获取需要提交表单值 通过浏览器调试工具获取登录所需要提交的表单信 息如图2所示,大部分网站提交的表单包括账号、密码以及数个hidden 域的字段,hidden 域的字段的作用主要是为了收集和发送信息,hidden 域的字段值分为固定值和随机值。可以通过浏览器调试工具查看多次提交流基金项目：2017年国家大学生创新创业训练计划项目(项目编号201711654008),湖北省教育厅教研项目(2016424)。 作者简介：张少谦(1998-),男,研究方向:软件工程;周天宏(1963-),男,通讯作者,硕士,教授,研究方向:计算机应用、计算机辅助教育等。收稿日期：2018-06-05 基于Python 的爬虫模拟OAuth2.0授权登录 张少谦，周天宏* （武汉商学院信息工程学院，武汉430056） 摘 要:随着大数据时代的到来，越来越多的信息涌入互联网。以人工的形式在互联网中获取所需信息费时费力，而以网络爬虫的形式获取所需资源节省则大量人力物力财力。在通过网络爬虫获取所需资源的过程中爬虫需要模拟人工登录从而获取某些资源，网络爬虫的模拟登录是实现网络爬虫的一个重要环节，以Python 语言作为开发语言，解决使用网络爬虫过程中所遇到的需要通过模拟OAuth2.0授权登录的问题。剖析了模拟登录整体流程，并且给出了爬虫通过OAuth2.0登录的具体的应用实例。关键词:网络爬虫；模拟登录；OAuth2.0授权登录 图1OAuth2.0的工作流程 认证服务器 客户端 资源服务器 44
Python3基础教程五(个人整理)
Python3 列表它的位置，或索引， - 序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 1第一个索引是0，第二个索引是，依此类推。 6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。Python有序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。 Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。此外， Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表是最常用的列表的数据项不需要具有相同的类型创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：[; list3= , 4, 5], ]Zzzzz, '', 1997, 2000; list2 = [1, 23YYYY list1 = ['';], cd, ab, 开始。列表可以进行截取、组合等。与字符串的索引一样，列表索引从0 访问列表中的值使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示： 以上实例输出结果： 更新列表 你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示： 注意：我们会在接下来的章节讨论append()方法的使用 以上实例输出结果： 删除列表元素 语句来删除列表的的元素，如下实例： del 可以使用． 以上实例输出结果：]1997,2000原始列表'Zzzzz':['YYYY',,]'Zzzzz',2000删除第三个元素: ['YYYY',方法的使用注意：我们会在接下来的章节讨论 remove()
Python列表脚本操作符号用于重复列表。的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 列表对 + 和 * 如下所示： Python列表截取与拼接 Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示： L=['YYYY', 'Zzzzz', 'Zzzzz'] >>>L=['YYYY', 'Zzzzz', 'Zzzzz'] >>> L[2]'Zzzzz' >>> L[-2]'Zzzzz' >>> L[1:]['Zzzzz', 'Zzzzz'] >>> 列表还支持拼接操作： >>>squares = [1, 4, 9, 16, 25] ]100, 81, 64, 49, 36[ += squares>>> ], 81, 1002516, , 36, 49, 641>>> squares[, 4, 9, >>> 嵌套列表使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：>>>a = ['a', 'b', 'c'] >>> n = [1, 2, 3] >>> x = [a, n] >>> x[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
智慧树知到《Python程序设计基础》章节测试答案
智慧树知到《Python程序设计基础》章节测试答案绪论 1、学好Python程序设计要注意的几个问题是 A:多看多练 B:多想多整理 C:多交流多请教 D:只看视频，不思考、不练习 答案: 多看多练,多想多整理,多交流多请教 2、本门课程将主要介绍哪些内容 A:运算符 B:内置函数 C:常用数据类型 D:文件操作 答案: 运算符,内置函数,常用数据类型,文件操作 第一章 1、下面特点属于Python语言的有哪些 A:开源 B:免费 C:跨平台
D:解释执行 答案: 开源,免费,跨平台,解释执行 2、Python支持函数式编程。 A:对 B:错 答案: 对 3、对于Python程序，对代码缩进的要求非常严格。 A:对 B:错 答案: 对 4、一般建议，每行Python代码的长度不要超过屏幕宽度，如果确实太长的话，应使用续行符。 A:对 B:错 答案: 对 5、一般来说，程序中的重要代码应加上适当的注释。 A:对 B:错 答案: 对
6、下面导入标准库对象的语句，正确的有 A:from math import sin B:from random import random C:from math import D:import 答案: from math import sin,from random import random,from math import *第二章 1、Python无法表示9999这样大的整数。 A:对 B:错 答案: 错 2、集合中的元素都是唯一的，不会有重复。 A:对 B:错 答案: 对 3、Python中变量的类型是动态的，随时可以变化。 A:对 B:错
基于Python的网络爬虫-开题报告
基于Python的网络爬虫的设计与实现 1．本课题所涉及的问题在国内（外）的研究现状综述 无论国内国外，随着动态网页技术的发展，网络爬虫的难度也越来越高。很大一部分的动态网页是搜索不到的，例如聊天室系统，另外还有很多页面是需要注册为用户并登录才可以看到，并且在登录过程中有输入验证码这一操作，验证码现在对于网络爬虫是一大难题。目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架。但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，对于大多用户提出的与主题或者领域相关的查询需求，传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果为了克服通用搜索引擎的不足，提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。现在，聚焦爬虫已经成为爬虫的研究热点之一。 2．本人对课题任务书提出的任务要求及实现预期目标的可行性分析过去，不管是翻阅书籍，还是通过手机，电脑等从互联网上手动点击搜索信息，视野受限，信息面太过于狭窄，且数据量大而杂乱，爆炸式信息的更新速度是快速且不定时的。要想手动获取到海量的信息，并进行分析整理，都要耗费巨多的时间，精力，效率低下，但是通过网络爬虫，根据需求获取海量网络数据，进行数据清洗，去重，入库，存表，数据可视化，把分析结果反馈给用户，并把数据结合搜索引擎存储，用户在查询数据的时候实现搜索建议，搜索结果关键字高亮化，展示热门搜索等功能，精简搜索范围，提高搜索效率，提供令人满意的结果，克服了通用搜索引擎的不足。 3．本课题需要重点研究的、关键的问题及解决的思路 绝大部分网站都有反爬虫机制,数据不能获取到,这时需要采取设置请求头,设置请求的时间间隔,伪造代理信息或者采取其他的措施来解决。部分网站需要登录之后才能找到需要的数据,在登录的过程中会遇到输入验证码的问题,可以选择模拟登陆,第一次登录之后,鼠标右键,查看网络,查找登录时的参数字段信息,利用这些字段名,通过模拟浏览器操作实现自动登录,验证码可以选择手动输入也可以选择人工打码。数据库性能会因为表结构的设计受到很大的影响,每张表的字段值或多或少,需要合理的设计数据库,这个可以通过垂直分表，水平分表,选择合适的存储引擎等来实现,在存储的过程中,选择异步存储,依靠连接池来实现数据量过大导致的时间,性能,效率上的问题。 4．完成本课题所必须的工作条件（如工具书、实验设备或实验环境条件、某类市场调研、计算机辅助设计条件等等）及解决的办法 1.Windows系统 2.Firefox和Firebug、FirePath组件 3.Elasticsearch环境 4.安装MySQL 5.Python语言环境
使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注
使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注 深度学习简介 深度学习的资料很多，这里就不展开了讲，本文就介绍中文NLP的序列标注工作的一般方法。 机器学习与深度学习 简单来说，机器学习就是根据样本(即数据)学习得到一个模型，再根据这个模型预测的一种方法。 ML算法很多，Naive Bayes朴素贝叶斯、Decision Tree决策树、Support Vector Machine支持向量机、Logistic Regression逻辑回归、Conditional Random Field 条件随机场等。 而深度学习，简单来说是一种有多层隐层的感知机。 DL也分很多模型，但一般了解Convolution Neural Network卷积神经网络、Recurrent Neural Network循环神经网络就够了(当然都要学，这里是指前期学习阶段可以侧重这两个)。 异同：ML是一种浅层学习，一般来说都由人工设计特征，而DL则用pre-training或者无监督学习来抽取特征表示，再使用监督学习来训练预测模型（当然不全都是这样）。 本文主要用于介绍DL在中文NLP的应用，所以采用了使用最为简单、方便的
DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。 序列标注工作简介 词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。 中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。 基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比