Tracker信息主要是BT下载中需要用到的Tracker服务器的地址和针对Tracker服务器的设置，文件信息是根据对目标文件的计算生成的，计算结果根据BitTorrent协议内的Bencode规则进行编码...piece length long required 每个文件块的字节数 files array[] required 文件列表，列表存储的内容是字典结构 files字典结构： 键名称 数据类型 可选项...列表类型 列表类型由以下结构表示：l列表数据>e，即列表以字母l开头，以字母e结束，中间的均为列表中的数据，中间的值可以为任意的四种类型之一。...字典类型 字典类型由以下结构表示：d字典数据>e，即字典由字母d开头，以字母e结束，中间的均为字典中的数据，中间的值可以为任意的四种类型之一。...dn display name的缩写，表示向用户显示的文件名。这一项是选填的。 tr tracker的缩写，表示tracker服务器的地址。这一项也是选填的。
这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。 ?...为了解决这个问题，我们使用名为字典的Python数据结构。字典是一个条目列表，每个条目都有一个键和一个值。我们将这些项称为键值对。因此，字典是键值对的列表（有时称为键值存储）。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...这将为我们提供一个包含一个项目的列表，其中包含关于川普最后一条推文的信息。我们可以得到关于Twitter的不同信息。例如：last_tweet.full_text将提供他最后一条推文的全文。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。 让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。 ? ?
这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。 因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。...为了解决这个问题，我们使用名为字典的Python数据结构。字典是一个条目列表，每个条目都有一个键和一个值。我们将这些项称为键值对。因此，字典是键值对的列表（有时称为键值存储）。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...例如，要想获取川普的最后一条推文，只需使用以下内容： 这将为我们提供一个包含一个项目的列表，其中包含关于川普最后一条推文的信息。我们可以得到关于Twitter的不同信息。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。
对象● 使用BeautifulSoup对象的find_all方法，找到所有包含搜索结果的div标签，得到一个列表● 遍历列表中的每个div标签，使用find方法，找到其中包含标题、链接、摘要的子标签，并提取出它们的文本或属性值...我们定义以下异步函数：● fetch: 用于发送异步请求，并返回网页响应内容。它接受一个session对象、一个URL和一个参数字典作为输入。● parse: 用于解析网页响应内容，并返回数据列表。...，并返回数据列表async def parse(response):# 定义数据列表data = []# 判断响应内容是否为空if response: # 解析响应内容，得到一个BeautifulSoup...("div", class_="b_algo") # 遍历列表中的每个div标签 for result in results: # 定义一个字典，用于存储每个搜索结果的信息...，并获取返回值列表 datas = await asyncio.gather(*tasks) # 遍历每个数据列表 for data in datas: # 将数据列表合并到最终结果列表中
由于百度股票只有单个股票的信息，所以还需要当前股票市场中所有股票的列表，在这里我们选择东方财富网，网址为：链接描述(http://quote.eastmoney.com/stocklist.html)，...因此我们构造的程序结构如下： 步骤1： 从东方财富网获取股票列表； 步骤2： 逐一获取股票代码，并增加到百度股票的链接中，最后对这些链接进行逐个的访问获得股票的信息； 步骤3： 将结果存储到文件。...因此，在本项目中，使用字典来存储每只股票的信息，然后再用字典把所有股票的信息记录起来，最后将字典中的数据输出到文件中。...，由上图我们可以看到单个股票的信息存放在标签为div,属性为stock-bets的html代码中，因此对其进行解析： soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')...5.我们从html代码中还可以观察到股票的其他信息存放在dt和dd标签中，其中dt表示股票信息的键域，dd标签是值域。
文件头 文件头是PDF文件的第一行,格式如下: %PDF-1.7 这是个固定格式，表示这个PDF文件遵循的PDF规范版本，解析PDF的时候尽量支持高版本的规范，以保证支持大多数工具生成的PDF文件。...FDecodeParms字典 或 数组(可选)和DecodeParams类似，针对外部文件。 Stream的编码算法名称（列表）。如果有多个，则数组中的编码算法列表顺序就是数据被编码的顺序。...,xref是开始标志,表示以下为一个交叉引用表的内容;每个交叉引用表又可以分为若干个子段，每个子段的第一行是两个数字，第一个是对象起始号，后面是连续的对象个数，接着每行是这个子段的每个对象的具体信息——...每行的前10个数字代表这个这个对象相对文件头的偏移地址,后面的5位数字是生成号（用于标记PDF的更新信息，和对象的生成号作用类似），最后一位f或n表示对象是否被使用(n表示使用,f表示被删除或没有用)。...Metadata字段 文档的一些附带信息，用xml表示，符合adobe的xmp规范。这个可以方便程序不用解析整个文件就能获得文件的大致信息。
图块集 list 定义图块集属性的字典列表。有关tilesets更多信息，请参阅以下字典元素字段。 图块集[i] . 数据_类型 string 指定数据的数值数据类型。...来源 list 定义图像文件及其边车属性的字典列表。有关sources更多信息，请参阅以下字典元素字段。 图块集[i] . 来源[j] . URIs string 要摄取的数据的 URI。...价值观 list 表示带区中没有数据的值列表（双精度型）。 乐队[i] . 金字塔式_政策 string 金字塔政策。有关更多信息，请参阅 此链接。...积分 list 定义图像中所有有效像素的足迹的点列表。点由具有浮点值的“x”和“y”键的字典定义。点列表用于描述形成简单多边形外部的环，该环必须包含图像的所有有效像素的中心。...特性 dictionary 键值对的任意平面字典。键必须是字符串，值可以是数字或字符串。用户上传的资产尚不支持列表值。
网站服务器和用户浏览器是用来分发、传输 mateinfo 的，这个过程也可以通过其他方式进行（比如发到群聊里？）。 Tracker 用于交换用户信息。...编码 对 字符串，整数，列表，字典 在规范中有编码的定义，整数，列表，字典需要进行类型开始和结束标记，具体的： 字符串 字符串由一个表示长度的十进制数字，紧接着一个冒号和字符串本身组成。...例： l4:spam4:eggse 对应 'spam', 'eggs' 助记：list 项目:项目:... end 字典 字典和列表很像，由一个小写字母 "d" 开始，最后以字母 "e" 结束。...，所以长度和文件列表必须且只能存在一个，字符串或字典： 长度（length）文件的字节数，整数 文件列表（files）顾名思义，列表，列表包含逗哥字典，字典格式： 长度（length）文件的字节数，整数...路径（path）标明文件路径的字符串列表，对应子目录，文件名的 UTF-8编码的列表 例子 解码 根据规范，可以完成简单的解析程序，这里使用 Python 作例子，其他语言略，实现如下： def decode_bencode
我们可以认为交叉引用表由以下几部分组成：一个表示条目数的标题行， 然后是一个特殊条目，接下来的每行对应文件中的一个对象。...名称，用于字典中的键，也有很多其他用途。它们以/开头，例如/Blue。 布尔值，由关键字true和false表示。 null对象，由关键字null表示。...因此，增量更新的文件将具有多个trailer字典和文件结束标记。 通过这种方式，PDF应用程序可以逆序读取交叉引用部分， 以构建每个对象的最新版本的列表。...在此阶段，可以读取和解析所有对象，也可以在需要时再对每个对象进行处理。 使用数据提取页面，解析图形内容，提取元数据等。...从1至n，重新对对象进行编号，其中n是文件中对象的个数。 从1号对象开始，逐个输出对象。记录每个对象的字节偏移量，为后续写入交叉引用表作准备。 写入交叉引用表。
集合（set）：内置类型，可变（不可哈希），其中每个元素都必须可哈希且不会重复。...，不支持下标、切片，只能从前向后逐个访问其中的元素，且其中每个元素只能使用一次。...字典推导式（dict comprehension）：形如{key:value for key, value in iterable}这样的推导式，其中iterable中每个元素为包含两个元素的元组，并且每个元组的第一个元素为可哈希对象...字典推导式的结果为字典。 集合推导式（set comprehension）：形如{item for item in iterable}这样的推导式，其中iterable中每个元素都是可哈希对象。...可变长度参数：有def func(*p)和def func(**p)两种形式，前者可以接收任意多个位置参数并放入元组p中，后者可以接收任意多个关键参数并放入字典p中，元组或字典中元素数量取决于实参的数量
，因此用户需要按需转换为期望的数据类型。...用户也可以自行注册转换器或定制配置解析器已提供的转换器。...配置文件由section组成，每个section以[section_name]的形式打头，后跟以特定字符(默认是=或:)分隔的键值对。...如果传递的section为None或""，视为默认section read(filenames, encoding=None) 读取并解析可迭代的文件名，返回成功解析的文件名列表 如果filenames...是一个字符串，或字节对象又或者是类路径对象，视其为单个文件。
ChatModel：由语言模型支持将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息的模型。 大型语言模型（LLM）是 LangChain 的核心组件。...一个输出解析器必须实现两种必要的方法： Get format instructions：返回一个字符串，其中包含要求语言模型应该返回什么格式内容的提示词。...信息推荐：可以根据用户的历史记录或兴趣嵌入生成用户向量，计算不同信息的向量与用户向量的相似度,推荐相似的信息。...SequentialChain 有两种类型: SimpleSequentialChain：最简单的顺序链，每个步骤有单个输入和输出，一个步骤的输出就是下一个步骤的输入。...支持不同的内存存储后端，如字典、数据库等。 可以存储各种数据类型，如文本、图像、音频等。 可以用于实现对话系统的用户个性化、任务跟踪等功能。 可以存储验证信息，确保链只依据可信来源生成输出。
介绍 Python内置的filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。...filter()函数所提供的过滤方法，通常比用列表解析更有效，特别是当我们处理更大的数据集时。例如，列表解析会生成一个新列表，这会增加该处理的运行时间。...当列表解析执行完毕它的表达式后，内存中会有两个列表。但是，filter()将生成一个简单的对象，该对象包含对原始列表的引用、提供的函数以及原始列表中位置的索引，这样操作占用的内存更少。...将filter()用于复杂场景 对于复杂的数据结构，filter()也可以胜任，例如，有一个由字典组成的列表，我们不仅要遍历列表中的每项（字典）， 还可能要遍历字典中的每个键值对，以便得到所有的数据。...filter_set()函数将返回由filter()生成的迭代器。 iterator_func()以x作为参数，它代表列表中的一个项（即单个字典）。
解析 load_questions函数接受一个文件路径作为参数，并返回一个题目列表。 使用open函数打开文件，并使用csv.reader函数将文件转换为一个可迭代的Reader对象。...解析 接收题目编号question_number和题目信息字典question作为参数。...使用chr(ord('A') + i)来生成选项的字母标识，ord('A')表示字母'A'的ASCII码，ord('A') + i表示字母依次递增。...功能 判断用户的答案是否正确，并给与相应的反馈。 3. 解析 接收题目信息字典question和用户答案user_answer作为参数。...功能 先加载题目并打印欢迎信息，之后循环显示题目、接受用户答案、判断答案、给出反馈…… 3. 解析 定义了一个文件路径file_path，指定了题目文件的位置。
相比其他扫描工具disearch的特点是： 支持HTTP代理 多线程 支持多种形式的网页（asp,php） 生成报告（纯文本，JSON） 启发式检测无效的网页 递归扫描 用户代理随机化 批量处理 扫描器与字典...dowanload ZIP 选择下载目录下载zip文件包并解压 其中，db文件夹为自带字典文件夹；reports为扫描日志文件夹；dirsearch.py为主程序文件 （注：dirsearch...显示此帮助信息并退出。...要添加的头信息（例如：--header "Referer: example.com" --header "User-Agent: IE" --随机代理，--随机用户代理...：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
#显示所有可用配置文件的列表: python golismero profiles # 显示所有信息和插件: golismero info brute_* 基础示例: #可指定输出文件格式...生成报告：下面的例子导入Nmap的扫描的结果, 并调用所有的dns插件进行测试, 同时将结果保存到数据库中, 并生成两种格式的报告....` 格式进行编码 default | hexlify | 每个数据的单个比特转换为两个比特表示的hex表示 url | second_nibble_hex...HTML并查找新的内容 default, active, discovery | wc_extractor | 解析subversion的wc.db文件 default, passive...| sitemap | 解析 sitemap.xml 文件 过滤器 描述:wfuzz具有过滤器功能，在做测试的过程中会因为环境的问题需要进行过滤，例如在做目录扫描的时候，你事先探测并知道了这个网站访问不存在目录的时候使用的是自定义
我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。 这个过程总共有 3 步，首先是找到 From: 字段 ?...之后的一个空格可以通过寻找空白字符的 \s 来解析。月份是由三个字母组成的，因此使用\w+ 来解析，再接另一个空格，所以继续用 \s 解析。因为年份是由多个数字组成，所以我们需要再用一次\d+ 。...正如所见， + 可以解析出整个日期而*只解析出一个空格和数字1。 接下来讲解邮件的标题。 获得邮件的标题 我们可以像之前一样，用相同的代码架构来获取我们需要的信息。 ?...执行 print(len(emails_dict)) 函数，查看列表中有多少字典和email 。如前述，全部语料库包含 3977个email。我们的小型测试文件中只有7个。全部代码如下: ?...我们已经打印出了emails 列表的第一项, 它是由键和键值对组成的字典. 由于使用了 for 循环，因此每个字典拥有相同的键，但键值不同。
、命令执行等等 Kail中配置文件路径配置文件：路径：/etc/nikto.conf nikto注意功能特点: -> mutate(猜测子域名、文件、目录、用户名) -> evasion(规避IDS检测... #显示所有可用配置文件的列表: python golismero profiles # 显示所有信息和插件: golismero info brute_* 基础示例: #可指定输出文件格式...生成报告：下面的例子导入Nmap的扫描的结果, 并调用所有的dns插件进行测试, 同时将结果保存到数据库中, 并生成两种格式的报告....` 格式进行编码 default | hexlify | 每个数据的单个比特转换为两个比特表示的hex表示 url | second_nibble_hex...HTML并查找新的内容 default, active, discovery | wc_extractor | 解析subversion的wc.db文件 default, passive
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