1.ython爬虫 爬取彼岸桌面壁纸 netbian 1920x1080
2.第二章：URL、HTML、XPath和JSON简介
3.Xpath 一些使用中遇到的情况
4.Python解析库lxml与xpath用法总结
5.几个代码伪装成高级黑客

ython爬虫 爬取彼岸桌面壁纸 netbian 1920x1080

       本文的文字及来源于网络，仅供学习、交流使用，不具有任何商业用途，jdk api源码如有问题请及时联系我们以作处理。

       本文将指导你如何使用Python语言爬取彼岸桌面壁纸网站的x分辨率的高清壁纸。

       彼岸桌面壁纸网站以其高质量的而闻名，是制作桌面壁纸的理想选择。

       让我们一起对网站进行页面分析。

       通过点击下一页，可以浏览网站内的全部套图。

       单个页面可以获取套图的首页地址。

       在单个套图中，右键查看元素即可获取当前的地址。

       通过这些步骤，我们便能获取到所需资源。

       以下是关键源码示例：

       构造每个page的URL：将页面编号替换为实际需要爬取的页面号。

       使用xpath解析单个套图。

       下载并保存。

       最终展示的均为x分辨率，效果精美，适合用作桌面壁纸。

       整体操作相对简单，你已经学会了吗？

       请记得不要频繁下载，bigdecimal类源码以免给服务器造成压力并封号。

       以学习为主，切勿滥用资源。

       如果你有任何疑问，欢迎联系我。

       本文旨在提供学习和参考，所有已删除，请大家多多学习，做有意义的事情。

第二章：URL、HTML、XPath和JSON简介

       Scrapy是一个用于网络信息请求与提取的强大工具，要熟练使用Scrapy，了解网页的结构和如何有效提取信息是基本前提。

       一、URL简介

       URL（Uniform Resource Locator），统一资源定位符，是互联网上的标准资源地址表示。每一项互联网资源都对应一个唯一的URL，URL分为两部分，首部解析定位目标主机，第二部明确请求主机的资源，如HTML文档、或音乐。

       二、接龙 网站源码HTML文档

       在浏览器请求页面后，服务器响应的HTML文档是解析页面排版的基础。解析过程实现页面元素的加载、排序，最终在浏览器展示。如百度首页，通过查看网页源代码，能深入HTML文档结构。

       三、XPath语言

       用于在XML文档中定位信息，XPath基于XML树结构，支持元素、属性和文本节点的查找。通过XPath，能便捷地从HTML文档中抽取所需数据，解决正则表达式复杂性。

       四、XPath应用示例

       以获取今日头条的小时热闻为例，利用XPath表达式实现精准元素匹配。

       五、浏览器中的XPath使用与浏览器插件

       Chrome浏览器支持XPath的开发者工具，通过控制台输入XPath表达式即可定位元素。Xpath Helper插件简化了此过程，生成默认的XPath表达式，用户需要进一步优化。神马源码php

       六、json介绍与应用

       json，轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，提供简洁高效的数据存储与传输方式。Json类似Python字典，由键值对组成。用于从API接口获取信息，无需浏览网页。

       七、json的浏览器显示与工具

       遇到json格式的数据时，直接在浏览器查看往往不够直观。安装JSON Viewer插件可改进此问题，使json内容的查看和理解更加清晰。

       八、小结

       理解并熟练运用URL、HTML、XPath和json，不仅能够帮助我们高效地从网络上获取和分析所需数据，也能够优化数据处理过程，提升工作效率。

Xpath 一些使用中遇到的情况

       小白的爬虫笔记，平时使用xpath解析时遇到的一些情况

       1.

       在定位"review-list chart"时，chart后面有时有空格，有时没有空格。森林金地源码

       网页源代码中chart后面有空格的情况。

       使用contains( )进行定位时，属性值不规律或部分变动，中间有空格的情况容易导致定位出错，时而能定位到，时而定位不到。因此，应避免使用含空格的属性值进行定位。可以采用部分属性值定位的方法。

       2. contains(text( ),"XXXX")

       用于提取评论数，提取结果后再通过正则表达式提取数字即可。

       例如，提取包含“下一页”文本的节点url。

       3. 不包含

       如果定位了包含了其他不需要的内容，例如使用//a[contains(text(),"评论[")]/text()会同时提取到“原文评论数”。这时可以使用不包含not(contains( ))。

       4.

       提取类似这种部分格式保持不变的url " m.weibo.cn/s/video/show?..."

       5. 使用逻辑运算符，结合属性值或属性名定位元素，and与or。

       提取a节点中，text( )值为“全文”又要href中包含“ckAll=1”的节点。

       多个属性值联合定位，可以更准确定位到元素。

       例如，定位div节点既要包含属性值class="c"也要包含id属性，但id属性值不同。

       6. 使用索引定位元素，索引的初始值为1，注意与数组等区分开。

       返回查找到的第二个符合条件的input元素。

       更多例子

       7. ".." 选取当前节点的父节点

       8. 看这个例子其实这个用正则应该简单些，这里就当练习。

       我们分别要提取出“雪漫衫”“男”“其他”这3个内容。

       结果

       其他两个后面改为[2]，[3]就可以，再用正则或者split去“：”。

       改动改动看看会输出什么

       9. 网上看见的一个例子

       将选择没有div父节点的@class="c"所有文本节点

       . 结合正则表达式使用选择器

       提取这个'美国'和'英语'

        XPath『不包含』应该怎么写？

       转自公众号，原文链接：未闻Code：XPath『不包含』应该怎么写

       我想把其中的你好啊产品经理，很高兴认识你提取出来。

       不过结果是一个列表，并且有很多换行符，看起来不够清晰，于是用Python再进行清洗

Python解析库lxml与xpath用法总结

       Python解析神器：lxml与XPath深入解析

XPath：探索网页信息的路径语言

       XPath的本质：一种用于查询XML文档的规则语言，用于定位文档中特定节点和数据。

节点类型与关系：元素、属性、文本节点等，它们之间通过路径表达式如/元素/属性来描述关系。

语法解析：路径表达式（如元素名选择器）、谓语（如[@属性=值]）、通配符（*、..）、轴（如descendant、following-sibling）、运算符（如=、|）等。

lxml：高效解析器的实战指南

安装与应用：通过pip快速安装，lxml提供了高效的解析HTML和XML的能力。

解析示例：

       离线网页解析：通过lxml.etree.fromstring()处理本地HTML。

       在线网页解析：配合urllib或requests获取网页源码，再进行解析。

标签和属性获取：XPath表达式如html.xpath('//a/@href')，轻松获取链接属性。

选择节点：position()函数可以按顺序选取，如html.xpath('//li[position() < 3]/a/text()')。

遍历节点结构：祖先节点用ancestor::*，子节点用child::a[@href="link1.html"]。

       实战演示：下面是一个简单的urllib辅助下，利用lxml解析网页的代码片段，让解析工作变得轻松简单。

       今天的分享就到这里，期待你深入探索更多lxml的魔力！记得持续关注，获取更多实用技巧和案例分析！

几个代码伪装成高级黑客

       1. Introduction

       作为计算机科学领域中最为著名的职业之一，黑客在当前的网络时代中有着不可忽视的作用。高级黑客更是其中的佼佼者，他们不仅具备了深厚的计算机技术知识，更能够使用各种技术手段，无中生有、突破困境、扰乱秩序等，令人望尘莫及。本文将会介绍一些简单的代码，让大家了解如何通过伪装成高级黑客，获得与众不同、且备受他人崇拜的感受。

       2. 建立IP连接

       在Python中，我们可以使用socket库来建立一个IP连接，并实现从目标服务器上获取数据的操作，下面是一段伪装成高级黑客的代码：

       ```python

       import socket

       def conn(IP, Port):

        client = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

        client.connect((IP,Port))

        while True:

        data = client.recv()

        print (\'receive:\', data.decode()) #将获取到的数据进行解码

        client.send(\'ACK!\'.encode()) #发送一个确认信息

       if __name__ == \'__main__\':

        conn(\'.0.0.1\', )

       ```

       通过以上代码，我们可以连接到指定的服务器和对应的端口，获取到服务器发送的数据，并且能够对服务器返回一份确认信息，同时也向别人表现出伪装成高级黑客，游刃有余的状态。

       3. 文件域修改

       文件域修改是黑客行业中非常重要的一环，它可以改变一个可编辑文件中特定寻址位置的值。这个方法可以被用来对各种各样的文件（如二进制文件）进行操控。下列的Python代码可以让你的伪装更加漂亮：

       ```python

       import struct

       import os

       def change_value(file_path, offset, value):

        with open(file_path, \"r+b\") as f:

        f.seek(offset)

        f.write(struct.pack(\'i\', value))

       if __name__ == \"__main__\":

        file_path = \"/etc/hosts\"

        offset =

        value =

        change_value(file_path, offset, value)

       ```

       以上代码用到了struct结构体和os模块，使用`r+`文件模式打开指定的文件，通过file.seek()方法改变寻址位置，最后使用`struct.pack()`方法打包整数，并使用write()方法写入文件中。当写入完成后，文件中的值也随之更改。这时，你已成为了一个擅长黑客技术的“高手”。

       4. 网络嗅探

       网络嗅探是指在一个网络中抓取和记录经过网络的信息，并对这些信息进行分析。在现代网络安全领域中，网络嗅探被广泛地应用于网络审计和攻击检测。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于嗅探TCP流量包：

       ```python

       import socket

       def sniffTCP(port):

        try:

        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, socket.IPPROTO_TCP)

        sock.setsockopt(socket.IPPROTO_IP, socket.IP_HDRINCL, 1)

        sock.bind((\'.0.0.1\', port))

        while True:

        packet = sock.recvfrom()[0]

        ip_header = packet[0:]

        tcp_header = packet[:]

        print(\"TCP Source Port: %d\" % ord(tcp_header[0]))

        except KeyboardInterrupt:

        print(\'Interrupted.\')

       if __name__ == \"__main__\":

        sniffTCP()

       ```

       上述程序使用Python的socket库来监听指定的端口，收集包含TCP流量的数据报，并在控制台输出源端口号。此时，你已经成为一个懂得TCP嗅探技术的黑客了。

       5. 爬取网页信息

       网络爬虫被广泛用于百度和谷歌搜索引擎中，通过分析网页的源代码，检查网站的链接，实现数据抓取和分析。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于网页爬取，我们可以把以前熟悉的requests库和xpath技术结合运用。

       ```python

       import requests

       from lxml import html

       def get_info(url):

        page = requests.get(url)

        tree = html.fromstring(page.content)

        title = tree.xpath(\'//title\')[0].text_content()

        print(\'Website Title:\', title)

        links = tree.xpath(\'//a/@href\')

        print(\'Links:\')

        for link in links:

        print(link)

       if __name__ == \'__main__\':

        get_info(\'\')

       ```

       这些代码使用了requests和lxml库，获取页面内容并解析HTML，以提取指定节点的数据，如标题和链接。此时，在码量不大的情况下，你已成为一个懂得网页爬取技术的黑客了。

       结论

       以上提供的伪装成高级黑客的五个应用程序演示了Python的实用性和可扩展性。通过这些例子，我们可以使自己更好的了解Python，更好地思考如何在网络和数据安全方面实现自己所需的操作。同时，我们也可以通过这些代码，感受到黑客的精神和技术的魅力，找寻到自己更好的成长和发展机会。