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本文介绍如何使用Wireshark分析非标准端口号流量,包括应用程序运行使用非标准端口号的方法和实例。
# -*- coding: UTF-8 -*-
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Created by chenbo on 15/3/14

'''


import urllib2,re

def getpage(url):

    f=urllib2.Request(url)
    #此时添加header,模拟浏览器访问,否则会报错:HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
    f.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.1) Gecko/20090624 Firefox/3.5")
    #访问请求地址
    page = urllib2.urlopen(f)
    #读取页面内容
    content = page.read()
    page.close()

    return content


def getInfo(f):
    #使用正则匹配数据
    # <h3><a href="http://my.oschina.net/u/1585857/blog/386691" target='_blank'>Wireshark分析非标准端口号流量</a></h3>
    # 			<p>Wireshark分析非标准端口号流量 2.2.2  分析非标准端口号流量Wireshark分析非标准端口号流量 应用程序运行使用非标准端口号...</p>
    # 			<div class='date'>大学霸 发布于 1天前</div>
    p=re.compile(r'<h3><a href="(.*?)".*?>(.*?)</a>.*?\s*?<p>(.*?)</p>\s*?<div class=\'date\'>(.*?)<')
    result=p.findall(f)


    #result是一个由4个元素组成的元组组成的列表 [(t1,t2,t3,t4),(t5,t6,67,t8),.......]
    '''
    如果直接使用以下输出,则无法正常显示中文

    for item in result:
        for link,title,abstract,publisher in item: #由于含有中文提示ValueError: too many values to unpack
            print link
            print title
            print abstract
            print publiser
    '''
    for item in result:
        for i in range(4):
            if i==0:
                print u"链接地址:",
            elif i==1:
                print u"标题:",
            elif i==2:
                print u"摘要:",
            else:
                print u"发布人、发布时间:",

            print item[i].decode("utf-8")
##        for link,title,abstract,date in item:
##            print link,title.decode("utf-8"),abstract.decode("utf-8"),date
        print

if __name__ == '__main__':
    url="http://www.oschina.net/blog/more?p=1"
    content = getpage(url)
    getInfo(content)

转载于:https://my.oschina.net/chenbo/blog/656547

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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