看完Java的动态代理技术——Pythoner笑了

Python爬虫防止被封的方法:动态代理ip 在进行网站爬取时,我们有时会遇到一些限制,比如网站反爬虫机制,会根据IP地址进行限制。这时我们就需要使用动态IP代理来进行爬取。动态IP代理是指每一次请求时使用不同的IP地址,来避免被网站识别出来,并进行限制。本文将介绍如何使用Python爬虫实现动态IP代理,并预防被封的方法。 阅读详情

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Java的动态代理常用来包装原始方法调用,用于增强或改写现有方法的逻辑,它在Java技术领域被广为使用,在阿里的Sofa RPC框架序列化中你能看到它的身影,Hibernate的实体类功能增强也是以动态代理的方式解决的,还有Spring吹牛逼的AOP功能也是它搞定的。接下来我们看一个例子,该例子用于对原有的方法调用前后各打印一句话,这也算是对原有类方法的一种增强。

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;

interface IHello {

    void say(String s);

}

// 待加强的目标类
class RealHello implements IHello {

    @Override
    public void say(String s) {
        System.out.println("hello " + s);
    }

}

// 增强器
class HelloDelegate implements InvocationHandler {

    private IHello target;  // 原始对象

    public HelloProxy(IHello target) {
        this.target = target;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("before print");
        method.invoke(target, args);  // 调用原始对象的方法
        System.out.println("after print");
        return null;
    }

}

public class DynamicProxy {

    public static void main(String[] args) {
        IHello hello = enhanceHello(new RealHello());  # 增强原始方法
        hello.say("world");
    }

    public static IHello enhanceHello(IHello target) {
        return (IHello) Proxy.newProxyInstance(DynamicProxy.class.getClassLoader(), new Class<?>[] { IHello.class },
                new HelloDelegate(target));
    }

}

输出

before print
hello world
after print
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为了便于理解,我们用图来表示上面的对象的关系。我们调用Proxy.newProxyInstance产生了一个匿名类实例,该实例同样实现了IHello接口,它的作用就是用来替代原生的RealHello实例。这个匿名实例持有HelloDelegate实例的引用,当你对这个匿名实例进行方法调用时,它会将调用逻辑委托给HelloDelegate实例的invoke方法。HelloDelegate实例内部又持有原生RealHello对象的引用,所以用户就可以在invoke方法里实现任意附加逻辑,以及对原生RealHello对象的调用。

上面是jdk自带的动态代理技术,它的缺点是必须定义接口才能实现目标对象的方法增强,甚至想使用abstract class来替代也不行。所以开源市场上冒出了好几个动态代理的库,用于替代原生的jdk动态代理技术,它们不仅仅功能更强大,而且内部使用了字节码增强实现,在性能上还也要比原生jdk高出很多。

javaassist

javaassist是使用最广泛的动态代理开源库。下面我们使用javaassist实现一个无需定义接口就能增强原始方法的例子。

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import java.lang.reflect.Method;

import javassist.util.proxy.MethodHandler;
import javassist.util.proxy.ProxyFactory;

class RealHello {

    public void say(String s) {
        System.out.println("hello " + s);
    }

}

class HelloDelegate<T> implements MethodHandler {

    private T target;

    public HelloDelegate(T target) {
        this.target = target;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object self, Method method, Method proceed, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("before print");
        method.invoke(target, args);
        System.out.println("after print");
        return null;
    }

}

public class DynamicProxy {

    public static void main(String[] args) {
        RealHello hello = enhanceHello(new RealHello());
        hello.say("world");
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> T enhanceHello(T target) {
        ProxyFactory proxy = new ProxyFactory();
        proxy.setSuperclass(RealHello.class);
        try {
            HelloDelegate<T> delegate = new HelloDelegate<T>(target);
            // create方法传递了两个空数组
            // 分别代表构造器的参数类型数组和构造器的参数实例数组
            return (T) proxy.create(new Class<?>[0], new Object[0], delegate);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

}

输出

before print
hello world
after print

看起来和原生jdk提供的动态代理区别并不大,达到的效果是一样的。只不过这里要简单了很多,省去了接口类的定义。javaassist的ProxyFactory还提供了方法过滤器,它可以选择性地对特定方法进行增强。

Python

Python是动态语言,对于上面复杂的动态代理技术,它一笑而过。

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下面我们来看看Python如果实现所谓的动态代理功能

class Proxy(object):

    def __init__(self, target):
        self.target = target
        
    def __getattribute__(self, name):
        target = object.__getattribute__(self, "target")
        attr = object.__getattribute__(target, name)
        
        def newAttr(*args, **kwargs):  # 包装
            print "before print"
            res = attr(*args, **kwargs)
            print "after print"
            return res
        return newAttr
        
class RealHello(object):

    def prints(self, s):
        print 'hello', s
        
if __name__ == '__main__':
    t = RealHello()
    p = Proxy(t)
    p.prints("world")

输出

before print
hello world
after print

我们使用了神奇的__getattribute__方法。在Python里面类的属性(方法)都是一个对象,我们先拿到这个类方法对象attr,然后对这个类方法对象进行包装,再返回包装后的新方法对象newAttr。self.target,因为self.target会再次调用__getattribute__方法,这样就会导致死循环致堆栈过深曝出异常。取而代之应该使用object.__getattribute__方法来获取对象的属性值。

以上就是Python实现动态代理的方案,读者们,你们是否觉得Python更加简单呢?欢迎大家一起来评论区吵架。

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基于MATLAB和BP神经网络的音乐自动分类实践 音频分类是模式识别的重要分支,其核心挑战在于如何将原始波形转化为具备判别力的特征表示。Mel频率倒谱系数(MFCC)通过模拟人耳听觉特性,将频谱差异量化为低维向量,成为音频特征提取的主流方法。BP神经网络作为经典监督学习模型,具备逼近任意非线性映射的能力,在中小规模分类任务中表现稳定。MATLAB提供的神经网络工具箱将网络构建、训练与评估流程高度封装,大幅降低了工程实现门槛,适合快速验证分类方案。在音乐推荐、曲库自动标注等场景中,基于音频特征的自动分类可显著提升人工整理效率。本文基于MATLAB实现BP神经 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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