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今天小编就为大家分享一篇Python模拟浏览器上传文件脚本的方法(Multipart/form-data格式)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

源码如下 from scapy.all import * import logging logging.getLogger('scapy.runtime').setLevel(logging.ERROR) target_ip = '192.168.1.1' target_port = 80 data = 'GET / HTTP/1.0 \r\n\r\n' def start_tcp(target_ip,target_port): global sport,s_seq,d_seq #主要是用于TCP3此握手建立连接后继续发送数据 try: #第一次握手，发

前段时间奉俊昊的《寄生虫》在奥斯卡上获得不少奖项，我也比较喜欢看电影，看过这部电影后比较好奇其他人对这部电影的看法，于是先用R爬取了部分豆瓣影评，jieba分词后做了词云了解，但是如果不登录豆瓣直接爬取影评只可以获得十页短评，这个数据量我认为有点少，于是整理了python模拟登录豆瓣，批量爬取数据，制作特别样式词云的方法。 一、 用到的Python库 import os ##提供访问操作系统服务的功能 import re ##正则表达式 import time ##处理时间的标准库 import random ##使用随机数标准库 import requests ##实现登录 import n

用python语音开发的PID控制模拟程序，用来调试P I D参数，和观察不同的P I D参数对系统输出的影响，对于理解PID控制原理有很好的帮助。

# easyquant 基于 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) 和 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) 的量化交易框架 事件引擎借鉴 交易:支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘 行情:支持新浪免费实时行情，集思路分级基金以及 leverfun 的免费十档行情 ### 微信群以及公众号 欢迎大家扫码关注公众号「食灯鬼」，一起交流。进群可通过菜单加我好友，备注量化。  若二维码因 Github 网络无法打开，请点击[公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png)直接打开图片。 ### 关于行情 默认使用的是 sina 的免费全市场行情，1s 推送一次 可自定义使用的行情来源或者使用 easyquotation的 lf免费十档行情 和 集思路的分级基金行情 具体可参见 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) ### 关于交易 具体可参见 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) ### 使用 #### 准备交易账户 在 ht.json 或 yjb.json 或 yh.json 或 xq.json 中填入你的账户相关信息 [如何填写相关信息](https://github.com/shidenggui/easytrader) #### 快速开始 python test.py ### 策略编写 策略用 Python 编写后置于 strategies 文件夹下 格式可参考其中的 Demo #### Hello World # 引入策略模板 from easyquant import StrategyTemplate # 定义策略类 class Strategy(StrategyTemplate): name = 'Hello World' # 定义策略名字 # 策略函数，收到行情推送后会自动调用 def strategy(self, event): """:param event event.data 为所有股票行情的字典，结构如下 {'162411': {'ask1': '0.493', 'ask1_volume': '75500', 'ask2': '0.494', 'ask2_volume': '7699281', 'ask3': '0.495', 'ask3_volume': '2262666', 'ask4': '0.496', 'ask4_volume': '1579300', 'ask5': '0.497', 'ask5_volume': '901600', 'bid1': '0.492', 'bid1_volume': '10765200', 'bid2': '0.491', 'bid2_volume': '9031600', 'bid3': '0.490', 'bid3_volume': '16784100', 'bid4': '0.489', 'bid4_volume': '10049000', 'bid5': '0.488', 'bid5_volume': '3572800', 'buy': '0.492', 'close': '0.499', 'high': '0.494', 'low': '0.489', 'name': '华宝油气', 'now': '0.493', 'open': '0.490', 'sell': '0.493', 'turnover': '420004912', 'volume'

Python 模拟爬虫抓取知乎用户信息以及人际拓扑关系，使用scrapy爬虫框架，数据存储使用mongo数据库。 　　本地运行请注意：爬虫依赖mongo和rabbitmq，因此这两个服务必须正常运行和配置。为了加快下载效率，图片下载是异步任务，因此在启动爬虫进程执行需要启动异步worker，启动方式是进入zhihu_spider/zhihu目录后执行下面命令: 　　celery -A zhihu.tools.async worker --loglevel=info 　　爬虫项目部署： 　　进入zhihu_spider后执行```docker-compose up``` ，进入container后和本地运行方法相同，依次启动mongo、rabbitmq、异步任务、爬虫进程即可。 　　其它需要说明的问题： 　　爬虫框架从start\_requests开始执行，此部分会提交知乎主页的访问请求给引擎，并设置回调函数为post_login. 　　post\_login解析主页获取\_xsrf保存为成员变量中，并提交登陆的POST请求，设置回调函数为after\_login. 　　after\_login拿到登陆后的cookie，提交一个start\_url的GET请求给爬虫引擎，设置回调函数parse\_people. 　　parse\_people解析个人主页，一次提交关注人和粉丝列表页面到爬虫引擎，回调函数是parse\_follow, 并把解析好的个人数据提交爬虫引擎写入mongo。 　　parse\_follow会解析用户列表，同时把动态的人员列表POST请求发送只引擎，回调函数是parse\_post\_follow，把解析好的用户主页链接请求也发送到引擎，人员关系写入mongo。 　　parse\_post\_follow单纯解析用户列表，提交用户主页请求至引擎。

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