这段代码主要用于从网站 “https://yesmzt.com” 上抓取并下载图片。它使用了以下技术： 请求库（Requests）：用于发送 HTTP 请求到网站并获取响应。 XPath 和 lxml 库：用于解析 HTML 文档并提取所需的数据。 AES 加密和解密：用于处理网站上的加密数据。这部分代码使用了 Crypto.Cipher 库中的 AES 模块和 Crypto.Util.Padding 库中的 unpad 函数。 哈希函数（Hashing）：用于生成特定的密钥，这部分代码使用了 hashlib 库中的 md5 函数。 Base64 编码和解码：用于处理二进制数据，这部分代码使用了 base64 库。 代码的主要流程如下： 首先，它会获取特定页面上的所有图片 ID（get_id_list 函数）。 然后，对于每个 ID，它会发送一个请求到服务器以获取加密的图片 URL 数据（get_img_url_list 函数）。 这些加密数据会被解密（decrypt 函数），得到实际的图片 URL 列表。 最后，代码会下载每个 URL 对应的图片并保存到本地

本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序，用于批量爬取B站（哔哩哔哩）上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者：希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师：需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者：可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习：通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究：收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析：分析小视频的特点，如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规：在进行网络爬虫操作时，必须遵守相关法律法规，尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化：网站的HTML结构可能会发生变化，导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 请求限制：为了避免给B站服务器造成过大压力，应适当控制请求频率，并考虑使用代理IP。

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很不幸的是，由于疫情的关系，原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了，毕竟AWD还是要比CTF难一些的，与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈，但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的，决赛地点在南京，后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然，比赛内容还是一如既往的得现学，内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训，所以也只能自己琢磨了。 好了，废话先不多说了，正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的，不过后来看了个教程大概懂了。总的来说，hadoop就是一个集成环境，这个环境里

NULL 博文链接：https://rensanning.iteye.com/blog/2315438

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

项目功能：使用Python爬取Top100电影榜单数据并保存csv文件，需要的小伙伴们下载源码做参考即可。 开发工具 Python版本： 3.6 相关模块： requests模块、time模块、parsel模块、csv模块。 操作： 浏览器中打开我们要爬取的页面，然后按F12进入开发者工具，查看我们想要的Top100电影榜单数据（参考附件中截图），这里我们需要页面数据就可以了。 对于新手，关于网址的介绍如下： 首先我们先来认识所谓的网址，网址的高端叫法叫做‘统一资源定位符’，在互联网里面如果获取到数据都是通过网址来定位到的（就跟你找辣条借钱首先需要知道辣条目前所在的地址）那么每天都在用的网址到底是有什么特殊的含义呢？ 网址有包含：协议部分、域名部分、文件名部分、参数部分 1、协议比较常见的就是http以及hettps 2、域名部分也就是我们说的服务器地址 3、文件名部分就是我们所需要的数据所在的地方 4、参数部分根据我们所查询的条件筛选数据