Grawler 项目教程

Grawler 项目教程

GrawlerGrawler is a tool written in PHP which comes with a web interface that automates the task of using google dorks, scrapes the results, and stores them in a file.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grawler

1. 项目的目录结构及介绍

Grawler 项目的目录结构如下:

Grawler/
├── assets/
├── dorks/
├── images/
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── configure.php
├── functions.php
├── index.php
├── manual.php
├── miscellaneous.php
├── proxy_enabled.php
├── proxy_enabled_manual.php

目录介绍:

  • assets/: 存放项目的静态资源文件,如 CSS、JavaScript 等。
  • dorks/: 存放 Google Dorks 相关的文件。
  • images/: 存放项目的图片资源。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。
  • README.md: 项目的介绍文档。
  • SECURITY.md: 项目的安全相关文档。
  • configure.php: 项目的配置文件。
  • functions.php: 项目中使用的函数库。
  • index.php: 项目的入口文件。
  • manual.php: 项目的手动模式文件。
  • miscellaneous.php: 项目中的杂项文件。
  • proxy_enabled.php: 启用代理的配置文件。
  • proxy_enabled_manual.php: 手动模式下启用代理的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

Grawler 项目的启动文件是 index.php。该文件是项目的入口文件,负责初始化项目并加载必要的配置和功能模块。

index.php 文件介绍:

  • 初始化: 加载项目的配置文件 configure.php 和函数库 functions.php
  • 路由: 根据用户请求的路径,调用相应的功能模块。
  • 输出: 渲染页面并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

Grawler 项目的主要配置文件是 configure.php。该文件包含了项目的核心配置选项,如数据库连接、代理设置、默认参数等。

configure.php 文件介绍:

  • 数据库配置: 配置数据库连接信息,如主机名、用户名、密码等。
  • 代理配置: 配置代理服务器的信息,支持多个代理服务器。
  • 默认参数: 设置项目的默认参数,如默认的搜索深度、默认的输出文件名等。

通过修改 configure.php 文件,用户可以根据自己的需求自定义项目的配置。

GrawlerGrawler is a tool written in PHP which comes with a web interface that automates the task of using google dorks, scrapes the results, and stores them in a file.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grawler

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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