当前位置: 首页 > news >正文

【网络安全带你练爬虫-100练】第22练:数据包中参数提取与处理

目录

一、目标1:GET数据包的处理

1、GET数据包中参数的提取

2、GET请求中 统计参数个数

二、目标2:POST数据包的处理

1、post中参数个数的提取

2、POST请求中 统计参数个数


一、目标1:GET数据包的处理

1、GET数据包中参数的提取

import redef extract_get_parameters(request):# 查找GET请求中的参数部分match = re.search(r'GET\s+/.*\?(.*)\s+HTTP', request)if match:parameters = match.group(1)# 将参数部分按照 '&' 分割成键值对parameter_list = parameters.split('&')# 将键值对解析为字典形式parameters_dict = {}for parameter in parameter_list:key, value = parameter.split('=')parameters_dict[key] = valuereturn parameters_dictreturn {}# 示例请求
request = "GET /xxxx/xxxx HTTP/1.1\nHost: x.x.x.x.cn\n……{此处省略一万字}"parameters = extract_get_parameters(request)
print(parameters)


2、GET请求中 统计参数个数

import redef count_get_parameters(request):# 查找GET请求中的参数部分match = re.search(r'GET\s+/.*\?(.*)\s+HTTP', request)if match:parameters = match.group(1)# 将参数部分按照 '&' 分割成键值对parameter_list = parameters.split('&')# 统计参数个数return len(parameter_list)return 0# 示例请求
request = "GET /xxxx/xxxx HTTP/1.1\nHost: x.x.x.x.cn\n……{此处省略一万字}"count = count_get_parameters(request)
print(count)



二、目标2:POST数据包的处理

1、post中参数个数的提取

import redef count_post_parameters(post_data):# 使用正则表达式提取JSON数据pattern = r"\{.*\}"match = re.search(pattern, post_data)if match:json_data = match.group()parsed_data = json.loads(json_data)parameter_count = len(parsed_data)return parameter_countelse:return 0# 示例用法
post_data = '''POST /xxxx/xxxx HTTP/1.1\nHost: x.x.x.x.cn\n……{此处省略一万字}'''parameter_count = count_post_parameters(post_data)
print(parameter_count)  # 输出:4

2、POST请求中 统计参数个数

(与GET类似,就不再做叙述了)

相关文章:

【网络安全带你练爬虫-100练】第22练:数据包中参数提取与处理

目录 一、目标1:GET数据包的处理 1、GET数据包中参数的提取 2、GET请求中 统计参数个数 二、目标2:POST数据包的处理 1、post中参数个数的提取 2、POST请求中 统计参数个数 一、目标1:GET数据包的处理 1、GET数据包中参数的提取 impo…...

第64步 深度学习图像识别:多分类建模误判病例分析(Pytorch)

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。 本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性(病毒性)肺炎组为数据集,基于Pytorch环境,构建SqueezeNet多分类模型&#xf…...

ES查询报错内容长度超过104857600

项目场景: 使用 ElasticsearchRestTemplate 或者使用 RestHighLevelClient 查询 ES 报错 内容长度超过 104857600 问题描述 ES 查询报错 entiity content is too long xxx for the configured buffer limit 104857600 Overridepublic void esQuery() {restHighL…...

2023欧亚合作发展大会暨国际公共采购大会在京举行

2023年9月2日至6日,以“合作、协同、共赢、共享”为主题的“2023欧亚合作发展大会暨国际公共采购大会等系列会议”在北京炎黄书院隆重举行,共有500多位中外贵宾参加了本次盛会。 本次大会指导单位是中国联合国采购促进会、北京市中医药局,由中…...

宝塔面板linux在终端使用命令开启服务保持服务不关闭

我们经常在宝塔面板终端开启服务(比如socket等服务时),如果关闭面板标签页或者关闭终端,服务也随之关闭了,要保持服务一直运行,就需要把终端进程放在linux后台执行,方法如下: 1、先…...

面试题--从键盘输入网站到网页显示,之间发生了什么

文章目录 首先进入HTTP阶段协议栈阶段TCP阶段IP阶段MAC网卡交换机路由器抵达 首先进入HTTP阶段 1.解析对应的URL,访问一个对应的服务器xxx.com的一个文件index.html; 2 使用DNS查询对应的ip地址,通过DNS服务器进行查找 3 组装http报文,生成h…...

字节9.3秋招研发笔试 【后端方向】第三题

题目 小红拿到了一个无向图,初始每人节点是白色,其中有若干个节点被染成了红色。小红想知道,若将 i 号节点染成红色,当前的红色连块的数量是多少? 你需要回答i∈[1,n] 的答案。 定义,若干节点组成一个红色连通块&am…...

Solidity 小白教程:8. 变量初始值

Solidity 小白教程:8. 变量初始值 变量初始值 在solidity中,声明但没赋值的变量都有它的初始值或默认值。这一讲,我们将介绍常用变量的初始值。 值类型初始值 boolean: falsestring: “”int: 0uint: 0enum: 枚举中的第一个元素address: …...

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、E…...

京东搜索EE链路演进 | 京东云技术团队

导读 搜索系统中容易存在头部效应,中长尾的优质商品较难获得充分的展示机会,如何破除系统的马太效应,提升展示结果的丰富性与多样性,助力中长尾商品成长是电商平台搜索系统的一个重要课题。其中,搜索EE系统在保持排序…...

【C++】反向迭代器精讲(以lIst为例)

目录 二,全部代码 三,设计思路 1. 讨论 2. 关于迭代器文档一个小细节 结语 一,前言 如果有小伙伴还未学习普通迭代器,请参考这篇文章中的普通迭代器实现。 【STL】list用法&试做_底层实现_花果山~~程序猿的博客-CSDN…...

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比效果一览基本描述程序设计参考资料 效果一览 基本描述 MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比&…...

2023年高教社杯 国赛数学建模思路 - 案例:感知机原理剖析及实现

文章目录 1 感知机的直观理解2 感知机的数学角度3 代码实现 4 建模资料 # 0 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 1 感知机的直观理解 感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法,其…...

Java 利用pdfbox将图片和成到pdf指定位置

业务背景:用户在手机APP上进行签名,前端将签完名字的图片传入后端,后端合成新的pdf. 废话不多说,上代码: //控制层代码PostMapping("/imageToPdf")public Result imageToPdf(RequestParam("linkName&…...

大数据课程K19——Spark的电影推荐案例推荐系统的冷启动问题

文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn 地址:广东惠州 ▲ 本章节目的 ⚪ 掌握Spark的案例——电影推荐; ⚪ 掌握Spark的模型存储; ⚪ 掌握Spark的模型加载; ⚪ 掌握Spark的推荐系统的冷启动问题; 一、案例——电影推荐 1. 基于用户的推荐 1. 说明 我们现…...

Docker-安装(Linux,Windows)

目录 前言安装版本Docker版本说明前提条件Linux安装使用YUM源部署获取阿里云开源镜像站YUM源文件安装Docker-ce配置Docker Daemon启动文件启动Docker服务并查看已安装版本 使用二进制文件部署 Windows安装实现原理安装步骤基本使用 参考说明 前言 本文主要说明Docker及其相关组…...

若依富文本 html样式 被过滤问题

一.场景 进入页面,富文本编辑框里回显这条新闻内容,如下图, 然后可以在富文本编辑框里对它实现再编辑,编辑之后将html代码提交保存到后台数据库。可以点击详情页进行查看。 出现问题:在提交到后台controller时&#x…...

VS Code 快速消除前置空格和常用快捷键

目录 介绍: 消除前置空格:SHIFTTAB 常用的 VS Code 快捷键 介绍: 在使用 Visual Studio Code (VS Code) 进行代码编辑时,熟练掌握一些快捷键和编辑技巧可以大幅提高开发效率。本文将重点介绍如何使用快捷键 SHIFTTAB 快速消除代…...

【跟小嘉学 Rust 编程】二十五、Rust命令行参数解析库(clap)

系列文章目录 【跟小嘉学 Rust 编程】一、Rust 编程基础 【跟小嘉学 Rust 编程】二、Rust 包管理工具使用 【跟小嘉学 Rust 编程】三、Rust 的基本程序概念 【跟小嘉学 Rust 编程】四、理解 Rust 的所有权概念 【跟小嘉学 Rust 编程】五、使用结构体关联结构化数据 【跟小嘉学…...

gRPC远程进程调用

gRPC远程进程调用 rpc简介golang实现rpc方法一net/rpc库golang实现rpc方法二jsonrpc库grpc和protobuf在一起第一个grpc应用grpc服务的定义和服务的种类grpc stream实例1-服务端单向流grpc stream实例2-客户端单向流grpc stream实例3-双向流grpc整合gin...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 (一)实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波:勾选界面右侧 “60Hz” 复选框,可有效抑制电网干扰(适用于北美地区,欧洲用户可调整为 50Hz)。 平滑处理&…...

【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1

2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

12.找到字符串中所有字母异位词

🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM&#xff09…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...

【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器

目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...

2025年- H71-Lc179--39.组合总和(回溯,组合)--Java版

1.题目描述 2.思路 当前的元素可以重复使用。 (1)确定回溯算法函数的参数和返回值(一般是void类型) (2)因为是用递归实现的,所以我们要确定终止条件 (3)单层搜索逻辑 二…...