Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[安全性修复]

日期：2020.03.01

博客期：159

星期日

　　我打算从三方面去实现安全性的保障！

　　1、访问的数据库权限

　　　　因为毕竟在做项目的时候，只是需要从数据库中抽取数据，并不需要对其进行增加、删除或修改。所以，我们 DBLink 需要使用仅支持复合查询或者简单查询的用户来访问数据库！这样，就不怕代码被恶意篡改了，反正你这个用户只能“读”！

　　2、访问的语句要实现完整！

　　　　这个是怎么一回事呢？就是我们平常使用的 sql 查询语句结构可以是 Select * From ... 这样的结构很容易被推算出我们数据表的表结构！这样也不好！不安全！

　　3、输入查询数据的内部监听

　　　　我们要到我们的 Servlet 层来做数据的错误检测，因为 js 层可以在浏览器上篡改！

　　4、数据的（因为没有设计密码，就不做了）

　　　　

原文地址：https://www.cnblogs.com/onepersonwholive/p/12393118.html

时间： 2024-10-29 02:41:49

Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[安全性修复]的相关文章

Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[热词分类+目录生成+关系演示+报告生成]

日期:2020.02.04 博客期:143 星期二   [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 如下图,我已经解决的需求是标黄的部分,剩余需求就只有 热词分类.目录生成.热词关系图展示.数据报告导出 四部分了,这些需求是最紧要完成的,呼~撸起袖子加油干!   1.热词分类 2.热词目录生成 3.热词关系图展示 4.Word模板报告撰写 5.分析格式,制作自动生成报告的 Java 程序 [今日中午12:00更新进度] 原文地址:https://www.cnblo

cvpr论文爬取——热词云展示（WEB）

效果图: Python源码(将数据导入数据库): 1 import re 2 import requests 3 import pymysql 4 5 def insertCvpr(value): 6 db = pymysql.connect("localhost", "root", "root", "cvprlist", charset='utf8') # 连接数据库 7 8 cursor = db.cursor() 9 s

11 信息化领域热词分类分析及解释 第五步按目录爬取热词

功能要求为:1,数据采集,定期从网络中爬取信息领域的相关热词 2,数据清洗:对热词信息进行数据清洗,并采用自动分类技术生成自动分类计数生成信息领域热词目录. 3,热词解释:针对每个热词名词自动添加中文解释(参照百度百科或维基百科) 4,热词引用:并对近期引用热词的文章或新闻进行标记,生成超链接目录,用户可以点击访问: 5,数据可视化展示:① 用字符云或热词图进行可视化展示:② 用关系图标识热词之间的紧密程度. 6,数据报告:可将所有热词目录和名词解释生成 WORD 版报告形式导出. 这次完成了按

python爬取B站千万级数据，发现了这些热门UP主的秘密！

Python(发音:英[?pa?θ?n],美[?pa?θɑ:n]),是一种面向对象.直译式电脑编程语言,也是一种功能强大的通用型语言,已经具有近二十年的发展历史,成熟且稳定.它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务.它的语法非常简捷和清晰,与其它大多数程序设计语言不一样,它使用缩进来定义语句. Python支持命令式程序设计.面向对象程序设计.函数式编程.面向切面编程.泛型编程多种编程范式.与Scheme.Ruby.Perl.Tcl等动态语言一样,Python具备垃圾回收

爬虫：爬取海词的翻译内容

在爬取海词的时候遇到了一个问题,在异步加载的时候,需要一个t值,但是这个t值是js加载出来的,直接拼接的,我们无法从网页中得到:  当在搜索框输入单词的时候:你在干嘛 替换下图中的page的值就能达到翻页的目的: 那么当前的目的就是要能够找到这段js代码,同时获取对应输入的t的值,来重新组合url 真正的url只需要如下内容: 我提前把关键字和t都处理了,写成了字典的形式, key:你在干嘛  ff[key]:WuqarCRs {“你好”:“WuqarCRs”} #提前处理成了这种,方便提取 u

Python爬取链家二手房数据——重庆地区

最近在学习数据分析的相关知识,打算找一份数据做训练,于是就打算用Python爬取链家在重庆地区的二手房数据. 链家的页面如下: 爬取代码如下: import requests, json, time from bs4 import BeautifulSoup import re, csv def parse_one_page(url): headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0' } r = requests.get(url, headers=headers) so

表哥用Python爬取数千条淘宝商品数据后，发现淘宝这些潜规则！

本文记录了笔者用 Python 爬取淘宝某商品的全过程,并对商品数据进行了挖掘与分析,最终得出结论. 项目内容 本案例选择商品类目:沙发. 数量:共 100 页 4400 个商品. 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格 500 元以上. 项目目的 对商品标题进行文本分析,词云可视化 不同关键词 word 对应的 sales 的统计分析 商品的价格分布情况分析 商品的销量分布情况分析 不同价格区间的商品的平均销量分布 商品价格对销量的影响分析 商品价格对销售额的影响分析 不同省份或城市的商品数量分布

使用python爬取csdn博客访问量

最近学习了python和爬虫,想写一个程序练练手,所以我就想到了大家都比较关心的自己的博客访问量,使用python来获取自己博客的访问量,这也是后边我将要进行的项目的一部分,后边我会对博客的访问量进行分析,以折线图和饼图等可视化的方式展示自己博客被访问的情况,使自己能更加清楚自己的哪些博客更受关注,博客专家请勿喷,因为我不是专家,我听他们说专家本身就有这个功能. 一.网址分析 进入自己的博客页面,网址为:http://blog.csdn.net/xingjiarong 网址还是非常清晰的就是cs

python爬取某个网站的图片并保存到本地

python爬取某个网站的图片并保存到本地 #coding:utf-8 import urllib import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('gb2312') #获取整个页面的数据 def getHtml (url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html #保存图片到本地 def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.