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对于喜欢电影的人来说各种电影资源必不可少,但每次自己搜索都比较麻烦,索性用python自己写一个自动搜索的脚本. 这里我只分享我的思路,具体如何实现参考代码,要想实现搜索功能先要抓包分析如何发送数据,这里我用的是burp, 这是电影网站搜索框, 输入电影名抓取数据报: 数据一get方式提交,并且进行了url编码,%E9%BB%91%E8%B1%B9进行url解码后正是"黑豹"两个字 python中用于处理url编码的是urllib中的quote模块 name=黑豹 uname=quot

项目简介 前端站点 项目效果预览 http://findcl.com 使用 nodejs 实现磁力链接爬虫 磁力链接解析成 torrent种子信息,保存到数据库,利用 Elasticsearch 实现中文检索.koa2 搭建磁力链接搜索引擎 源码地址 https://github.com/ssstk/findcl 后端脚本 磁力链接获取 磁力链接解析 入库 Mongodb 定时同步 Elasticsearch 源码地址 https://github.com/ssstk/mang... 此项目仅用

1, 打开网址 http://okbt.net/  输入你想要看的电影名字, 点搜索,鼠标右键点击拷贝磁力链接.或者 电脑装了迅雷的话.可以直接点击.用迅雷下载. 磁力链接都是这种格式的.例: magnet:?xt=urn:btih:d78c08219f35fc41032f2c489e398b3271627ae9&dn= 2,打开网址 http://pan.baidu.com/  , 用百度帐号登录,没有的话就注册一个.很简单的. 在百度云的里面点击 "离线下载" 3. 在离线

系统功能和用到的技术. 系统包括几个独立的部分: 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子: 使用 PHP CI 框架开发的简易网站: 搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使用 sphinx: 中文分词. 用 PHP 写了一个简陋版的基于逆向最大匹配算法的小类,词库呢,哈哈,直接使用了 Chrome 的分词表,分词表可以在这个地址下载:http://www.mdbg.net/chindict/chindict.php?page=cedict.

出处:https://www.jianshu.com/p/72b7a64e5be1 打开 115 离线下载的窗口,看到支持这么多种链接,你都清楚他们是什么原理嘛?接下来我们一个一个说. 一.HTTP(超文本传输协议)/ HTTPS 将文件放到服务器上,然后由服务器传送到不同的用户机器上,称为 Client–Server Model 简称 C/S 模式,或者叫一对多模式. 如果同一时刻同一文件下载的用户太多,会影响到下载速度. 例如:华军软件园下载比特彗星: 得到下载链接: http://sqdo

用ubuntu下载电影:磁力链接,torrent,迅雷链接 操作系统:Ubuntu 14.04 64位 需要软件:Ktorent, Amule 安装软件: sudo apt-get install ktorrentsudo apt-get install amule 下载磁力链接: 1. 打开ktorrent->Open URL 2. 复制磁力链接地址, 粘贴到地址栏里即可.如下图: 下载torrent: 1. 打开ktorrent->Open,选择torrent文件即可.如下图 下载迅雷链接

种子文件目录:C:\Users\jifeng\AppData\Local\Temp\magnetex MagnetEx.exe 从迅雷5.8支持磁力链接的无视受限资源版提取 MagnetEx.exe "magnet:?xt=urn:btih:TRXECTCY2CCZBUEUTORDM7QUFC2FP5LE"

经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生,但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便,而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷,而磁力链相对来说则风险小一些. 将BT种子转换为占用空间更小,分享更方便的磁力链还是有挺大好处的. 今天咱们来看下如何将种子转换成磁力链接,方案是:利用python的bencode模块,用起来比较简单 首先要安装这个模块,安装命令: 1 pip install bencode 如果没有安装pip,请移步<详解python包管理器pip安装> 实战代码 安装完成后,我们来看

用ubuntu下载电影:磁力链接,torrent,迅雷链接 需要软件:Ktorent, Amule 安装软件: sudo apt-get install ktorrent sudo apt-get install amule 下载磁力链接: 1. 打开ktorrent->Open URL 2. 复制磁力链接地址, 粘贴到地址栏里即可.如下图: 下载torrent: 1. 打开ktorrent->Open,选择torrent文件即可.如下图 下载迅雷链接: 迅雷下载协议是经过加密的,如: thu

深入浅出搜索架构引擎.方案与细节(上) 2017-02-14 23:55 58沈剑0  20  阅读 131 一.缘起 <100亿数据1万属性数据架构设计>文章发布后,不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣,故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎,从宏观到细节,希望把逻辑关系讲清楚,内容比较多,分上下两期. 主要内容如下,本篇(上)会重点介绍前三章: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理.流程与核心数据结构 (4)流量数据量由小到大,搜索方案与架

实战代码 安装完成后,我们来看下代码: 系统环境:Linux Python环境:Python2.7 请注意python版本 bt2url.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #! /usr/local/bin/python # @desc python通过BT种子生成磁力链接  # @date 2015/11/10 # @author pythontab.com import bencode import sys impor

注意:磁力链接不是迅雷的,而是BT网络中的一种协议. 磁力链接与种子文件 磁力链接并不是一个新概念,早在2002年,相关的标准草稿就已经制定了.但直到2012年海盗湾为规避版权问题删除了站点上的所有Torrent文件停止了下载服务,并将之前所有的种子转换为磁力链接之后,磁力链接技术才真正的飞速发展起来.说起磁力链接,不能不提BT:而说起BT,则不能不提P2P.在很早的网络时代,下载都是简单的集中式客户端/服务器模式,一个或多个服务器支撑成千上万的客户端连接下载,不仅带宽遇到了瓶颈,而且太容易出现

主页设置: 地址栏搜索引擎:

资源搜索 4.2.2.20200310网友提出的功能已完成1:新增 时间日期排序,单击表头或右键菜单选择,即可自动排序2:新增 搜索完毕 音效开启或关闭 选项3:资源站点 Sunyaa 由聚合站点改为独立站点,更方便及时修复资源搜索 4.2.1.202002241:新增备用资源站:Sunyaa.种子搜2:新增磁力资源站:Btsow3:修复磁力资源站:Iheian.idopea4:新增云端自动更新资源站功能,再也不用频繁更新软件了,通过修改云端配置即可修复失效资源站资源搜索 4.2.0.20200

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1．在公网出口做好dnat,端口映射,虚拟服务等.导致内网主机的udp和tcp端口上. 2．在linux主机上,加两条防火墙规则 ┬─[tong@T7:~]─[:: PM] ╰─>$ sudo iptables -A INPUT -p tcp -m tcp --dport -j ACCEPT ┬─[tong@T7:~]─[:: PM] ╰─>$ sudo iptables -A INPUT -p udp -m udp --dport -j ACCEPT 3．使用aria2c工具下载,并使用参数

爬点东西 -Scrapy 今天是小年,团聚的日子,想想这一年中发生过大大小小的事,十分感慨. 言归正传: 吐槽了一些话,没事的时候一个单身老男人就只能上上网打发打发时间,后来我发现一个网站比较好,但是我做什么它都弹广告,真的很烦啊. 近几天刚接触python ,想着可不可以自己爬它点数据,目的是能够过滤掉他这些令人头痛的广告,当然也可以顺带熟悉一下python 的scrapy框架 那就开始吧 scrapy startproject btxxxx scrapy genspider -t crawl

首先torrent里面肯定携带的有一些信息,所以就需要我们来解析这些信息. 我们这里做多文件制作torrent,所以首先要针对每一个文件建一个实体类 import java.util.List; public class Info { private String name; private byte[] pieces; private long piecesLength; private long length; private String md5sum; private List<File

python3 需要使用 pip install py3-bencode安装py3-bencode库. pip install py3-bencode 这里使用当前目录下的 1.torrent 文件转化为磁力链接: import bencode import hashlib import base64 #读取种子文件 torrent = open('1.torrent', 'rb').read() #计算meta数据 metadata = bencode.bdecode(torrent) has