btaa.xyz:http://www.veee.xyz/(可以访问,知名的BT磁力搜索,资源多,建议手机访问) 以下无法访问 idope.se:https://idope.se/(无法访问,资源丰富的BT磁力搜索,并且大多数速度下载速度很快) 磁力搜吧:http://www.cilisoba.net/(无法访问,2013年出的BT磁力搜索引擎,无广告界面清爽) 69MAG 磁力:http://www.69mag14.info/ 69MAG电视剧.电影磁力搜索引擎,界面简洁干净 飞客 BT:ht

项目简介 前端站点 项目效果预览 http://findcl.com 使用 nodejs 实现磁力链接爬虫 磁力链接解析成 torrent种子信息,保存到数据库,利用 Elasticsearch 实现中文检索.koa2 搭建磁力链接搜索引擎 源码地址 https://github.com/ssstk/findcl 后端脚本 磁力链接获取 磁力链接解析 入库 Mongodb 定时同步 Elasticsearch 源码地址 https://github.com/ssstk/mang... 此项目仅用

出处:https://www.jianshu.com/p/72b7a64e5be1 打开 115 离线下载的窗口,看到支持这么多种链接,你都清楚他们是什么原理嘛?接下来我们一个一个说. 一.HTTP(超文本传输协议)/ HTTPS 将文件放到服务器上,然后由服务器传送到不同的用户机器上,称为 Client–Server Model 简称 C/S 模式,或者叫一对多模式. 如果同一时刻同一文件下载的用户太多,会影响到下载速度. 例如:华军软件园下载比特彗星: 得到下载链接: http://sqdo

系统功能和用到的技术. 系统包括几个独立的部分: 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子: 使用 PHP CI 框架开发的简易网站: 搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使用 sphinx: 中文分词. 用 PHP 写了一个简陋版的基于逆向最大匹配算法的小类,词库呢,哈哈,直接使用了 Chrome 的分词表,分词表可以在这个地址下载:http://www.mdbg.net/chindict/chindict.php?page=cedict.

经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生,但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便,而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷,而磁力链相对来说则风险小一些. 将BT种子转换为占用空间更小,分享更方便的磁力链还是有挺大好处的. 今天咱们来看下如何将种子转换成磁力链接,方案是:利用python的bencode模块,用起来比较简单 首先要安装这个模块,安装命令: 1 pip install bencode 如果没有安装pip,请移步<详解python包管理器pip安装> 实战代码 安装完成后,我们来看

实战代码 安装完成后,我们来看下代码: 系统环境:Linux Python环境:Python2.7 请注意python版本 bt2url.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #! /usr/local/bin/python # @desc python通过BT种子生成磁力链接  # @date 2015/11/10 # @author pythontab.com import bencode import sys impor

注意:磁力链接不是迅雷的,而是BT网络中的一种协议. 磁力链接与种子文件 磁力链接并不是一个新概念,早在2002年,相关的标准草稿就已经制定了.但直到2012年海盗湾为规避版权问题删除了站点上的所有Torrent文件停止了下载服务,并将之前所有的种子转换为磁力链接之后,磁力链接技术才真正的飞速发展起来.说起磁力链接,不能不提BT:而说起BT,则不能不提P2P.在很早的网络时代,下载都是简单的集中式客户端/服务器模式,一个或多个服务器支撑成千上万的客户端连接下载,不仅带宽遇到了瓶颈,而且太容易出现

对于喜欢电影的人来说各种电影资源必不可少,但每次自己搜索都比较麻烦,索性用python自己写一个自动搜索的脚本. 这里我只分享我的思路,具体如何实现参考代码,要想实现搜索功能先要抓包分析如何发送数据,这里我用的是burp, 这是电影网站搜索框, 输入电影名抓取数据报: 数据一get方式提交,并且进行了url编码,%E9%BB%91%E8%B1%B9进行url解码后正是"黑豹"两个字 python中用于处理url编码的是urllib中的quote模块 name=黑豹 uname=quot

种子文件目录:C:\Users\jifeng\AppData\Local\Temp\magnetex MagnetEx.exe 从迅雷5.8支持磁力链接的无视受限资源版提取 MagnetEx.exe "magnet:?xt=urn:btih:TRXECTCY2CCZBUEUTORDM7QUFC2FP5LE"

1, 打开网址 http://okbt.net/  输入你想要看的电影名字, 点搜索,鼠标右键点击拷贝磁力链接.或者 电脑装了迅雷的话.可以直接点击.用迅雷下载. 磁力链接都是这种格式的.例: magnet:?xt=urn:btih:d78c08219f35fc41032f2c489e398b3271627ae9&dn= 2,打开网址 http://pan.baidu.com/  , 用百度帐号登录,没有的话就注册一个.很简单的. 在百度云的里面点击 "离线下载" 3. 在离线

最全BT磁力搜索引擎索引(整理分享,不断更新...) btkitty:http://cnbtkitty.com/(知名的BT磁力搜索,资源很多) idope.se:https://idope.se/(资源丰富的BT磁力搜索,并且大多数速度下载速度很快) 磁力搜吧:http://www.cilisoba.net/(2013年出的BT磁力搜索引擎,无广告界面清爽) 69MAG 磁力:http://www.69mag14.info/ 69MAG电视剧.电影磁力搜索引擎,界面简洁干净 飞客 BT:htt

最全BT磁力搜索引擎索引(整理分享,每日更新) 1.海盗湾 The Pirate Bay 2.磁力天堂(BT磁力搜索下载-磁力天堂) www.btaa.xyz  (资源多,下载速度可以,建议用手机访问) 3.KickAssTorrents 4.Torrentz 5.zooqle 6.SumoTorrent 7.TorrentDownloads 8.Rarbg 9.EZTV

用ubuntu下载电影:磁力链接,torrent,迅雷链接 操作系统:Ubuntu 14.04 64位 需要软件:Ktorent, Amule 安装软件: sudo apt-get install ktorrentsudo apt-get install amule 下载磁力链接: 1. 打开ktorrent->Open URL 2. 复制磁力链接地址, 粘贴到地址栏里即可.如下图: 下载torrent: 1. 打开ktorrent->Open,选择torrent文件即可.如下图 下载迅雷链接

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首先torrent里面肯定携带的有一些信息,所以就需要我们来解析这些信息. 我们这里做多文件制作torrent,所以首先要针对每一个文件建一个实体类 import java.util.List; public class Info { private String name; private byte[] pieces; private long piecesLength; private long length; private String md5sum; private List<File

python3 需要使用 pip install py3-bencode安装py3-bencode库. pip install py3-bencode 这里使用当前目录下的 1.torrent 文件转化为磁力链接: import bencode import hashlib import base64 #读取种子文件 torrent = open('1.torrent', 'rb').read() #计算meta数据 metadata = bencode.bdecode(torrent) has

基本是利用bt网络中p2p技术实现,开源项目上实现了dht网络的搜索.是学习dht算法的好项目. https://lanmaowz.com/open-dht-spider/ https://github.com/dontcontactme/p2pspider/ https://github.com/callmelanmao/btspider 如果在github上搜索,关键字:dht,p2p,磁力搜索,bt搜索,种子搜索,DHT protocol,DHT network

资源搜索 4.2.2.20200310网友提出的功能已完成1:新增 时间日期排序,单击表头或右键菜单选择,即可自动排序2:新增 搜索完毕 音效开启或关闭 选项3:资源站点 Sunyaa 由聚合站点改为独立站点,更方便及时修复资源搜索 4.2.1.202002241:新增备用资源站:Sunyaa.种子搜2:新增磁力资源站:Btsow3:修复磁力资源站:Iheian.idopea4:新增云端自动更新资源站功能,再也不用频繁更新软件了,通过修改云端配置即可修复失效资源站资源搜索 4.2.0.20200

1.复合查询 复合查询能够组合其他复合查询或者查询子句,同时也可以组合各个查询的查询结果及得分,也可以从Query查询转换为Filter过滤器查询. 首先介绍一下Query Context和 Filter Context 1)Query Context查询主要关注的是文档和查询条件的匹配度,Query查询会计算文档和查询条件的相关度评分. 2)Filter Context过滤器主要关注文档是否匹配查询条件,并不关系文档和查询条件的匹配程度,也不会计算文档的相关度评分.过滤器查询速度比普通查询快,

前言: 在数据库运维过程中,我们时常会关注数据库的链接情况,比如总共有多少链接.有多少活跃链接.有没有执行时间过长的链接等.数据库的各种异常也能通过链接情况间接反应出来,特别是数据库出现死锁或严重卡顿的时候,我们首先应该查看数据库是否有异常链接,并杀掉这些异常链接.本篇文章将主要介绍如何查看数据库链接及如何杀掉异常链接的方法. 1.查看数据库链接 查看数据库链接最常用的语句就是 show processlist 了,这条语句可以查看数据库中存在的线程状态.普通用户只可以查看当前用户发起的链接,具