数据分组的技巧

问题:

现在要做一份网站扫描报表,其中漏洞信息存储在数据库的若干个表中(因为每一类漏洞的特征信息不一致),现在通过存储过程从数据库中读取漏洞信息,所有漏洞均有对应的URL信息,报表中需要将漏洞按类别显示,从数据中读取的漏洞已经按类别排列,所以现在需要将各类漏洞的边界找到。

解决:

通过循环依次读取漏洞的信息,判断当前漏洞信息与上一个漏洞是否为同一类,如果不是则表明新的漏洞类别已经出现,保存上一类漏洞的信息。

但这样有一个问题,最后一类漏洞的信息就无法获得保存,因为直至循环结束也未找到与此类别不同的漏洞。解决此问题,可以在循环外,对余下的漏洞保存,但这样保存漏洞的代码就会出现两次,显得冗余。

出现上述问题是因为没有后续漏洞导致的,故可以添加一个虚拟的漏洞信息,在最后一个真实漏洞与该虚拟漏洞比较时,由于二者不同,而导致真实的漏洞信息被保存。这个虚拟漏洞就是“哨兵“,用于监视漏洞信息的末尾。

标题基于Python的汽车之家网站舆情析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结评述舆情析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情析理论阐述舆情析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与析模块设计阐述数据处理流程及舆情析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果析。第5章研究结果与析呈现系统运行结果,析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据布、趋势等特征。5.2舆情析结果解读对舆情析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法析将本系统与其他舆情析系统进行对比,析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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