def parse(self, response): # pattern1 = re.compile('token=(.*?);') # token = pattern1.findall(response.headers.getlist("set-cookie")[1].decode("utf-8"))[0] pattern2 = re.compile('token=(.*?);') token = pattern2.findall(response.headers…

def parse(self, response): # set_cookies = response.headers.getlist("set-cookie").decode("utf-8") pattern1 = re.compile('csrftoken=(.*?);') pattern2 = re.compile('cfduid=(.*?);') csrftoken = pattern1.findall(response.headers.getlist(&q…

遇到的问题:csrftoken cfduid 是在request.headers里面的,一直在找怎么在scrapy里get request.header,从scrapy shell ,then fetch then request.headers可以get正确的内容,但是scrapy project中,不知道怎么写代码,网上找到response.request.headers,这个写法,但是返回的结果没有cookiesformdata中的csrfmiddlewaretoken在html里面隐藏着…

def parse(self, response): pattern=re.compile('token=(.*?);') token=pattern.findall( response.headers.get("set-cookie").decode("utf-8"))[0] cookie = { '__cfduid': 'd67f5270ed84c0000af9c771fdee950631551004073', '_ga': 'GA1.2.2009295084.…

http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html https://blog.michaelyin.info/scrapy-exercises-make-you-prepared-for-web-scraping-challenge/ https://scrapingclub.com/ https://www.ctolib.com/python/ https://saucelabs.com/resources/art…

import 模块之后是灰色的表明没有被引用过 lxml找不到的话用anaconda prompt :pip uninstall lxml 重新安装 用request时,写的reg无法正确解析网页,先print然后再写reg pyquery 的attr()获取不到值,因为只获取第一个值,具体参照https://www.cnblogs.com/airnew/p/10056551.html 访问节点属性:使用attr()方法访问节点的属性: from pyquery import PyQuery a…

Lab 1 Exercise 3 设置一个断点在地址0x7c00处,这是boot sector被加载的位置.然后让程序继续运行直到这个断点.跟踪/boot/boot.S文件的每一条指令,同时使用boot.S文件和系统为你反汇编出来的文件obj/boot/boot.asm.你也可以使用GDB的x/i指令来获取去任意一个机器指令的反汇编指令,把源文件boot.S文件和boot.asm文件以及在GDB反汇编出来的指令进行比较. 追踪到bootmain函数中,而且还要具体追踪到readsect()子函数…

这篇博文是对Lab 1中的Exercise 2的解答~ Lab 1 Exercise 2: 使用GDB的'si'命令,去追踪ROM BIOS几条指令,并且试图去猜测,它是在做什么.但是不需要把每个细节都弄清楚. 答: 在这里我们将尽可能的去分析每一条指令,由于题目中说我们只需要知道BIOS的几条指令在做什么就够了,所以我们也会尽可能的去分析,由于能力有限,这里面有很多问题还没有解决,希望大家谅解.以后有机会会尽可能的把没分析的命令去补全. 首先注意这里是紧接着Lab 1 Part 1.2那篇博文…

https://www.ted.com/talks/emily_balcetis_why_some_people_find_exercise_harder_than_others/transcript 00:12Vision is the most important and prioritized[praɪˈɔ:rətaɪz]优先处理 sense that we have. We are constantly looking at the world around us, and quickl…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…