httpuseragent

最新推荐文章于 2025-10-14 07:54:04 发布
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博客提供了一个网址http://www.httpuseragent.org/ ，但未给出该网址相关的更多信息技术方面的关键信息。

http://www.httpuseragent.org/

使用python爬取重庆二手房的信息，得到的数据写到csv文件
weixin_44614751的博客
12-18 2979
实验目的：用python语言解决实际问题。 实验要求：独立完成，并上机实践 实验内容： 分析某房产网站，利用python程序爬取重庆市二手房信息，至少爬取2万条数据以上。并且把该二手房信息存入一个Excel文件或csv文件。 实现过程： 1、导入的包 import requests from lxml import etree import re import csv 说明：requests 是用...
UserAgent 数据.xml
06-02
包含大量UserAgent数据信息，满足相关行业人员需要，相关数据为2015年至今，比较新，可放心使用
一文看懂 HTTP 请求头：User-Agent、Cookie、Referer 有什么用？
最新发布
weixin_41943766的博客
10-14 1353
HTTP请求头中的User-Agent、Cookie和Referer是客户端与服务器通信的关键字段。User-Agent标识客户端设备信息，用于内容适配和统计分析；Cookie存储用户状态数据，实现登录保持和个性化设置；Referer记录请求来源，用于防盗链和流量分析。这三个字段协同工作，解决了设备识别、状态保持和来源追踪三大核心问题，是理解网络通信机制的基础。掌握它们有助于优化网站体验、分析用户行为并提升安全性。
时下流行的浏览器User-Agent大全(9038条数据)分为sql版本和excel版本，2018-1-27更新
09-27
自己收集的User-Agent数据，分享给大家使用大概九万条数据，可以用来做采集伪造信息使用
HTTP头文件User-Agent解读
淮海工学院 缠小溪(Java/C++)
07-22 1608
什么是User-Agent User-Agent中文名为用户代理，简称 UA，它是一个特殊字符串头，使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本、CPU 类型、浏览器及版本、浏览器渲染引擎、浏览器语言、浏览器插件等。一些网站常常通过判断 UA 来给不同的操作系统、不同的浏览器发送不同的页面，因此可能造成某些页面无法在某个浏览器中正常显示，但通过伪装 UA 可以绕过检测。 浏览器的UA字串 标准...
HTTP协议探索之userAgent
热门推荐
雾里看花
02-01 3万+
userAgent 属性是一个只读的字符串，声明了浏览器用于 HTTP 请求的用户代理头的值。一般来讲，它是在 navigator.appCodeName 的值之后加上斜线和 navigator.appVersion 的值构成的。例如：Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.2; SV1; .NET CLR 1.1.4322)。
AccessLogUtils package chapter9 import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} //拆分为拆分日期和时间 val arrCreateTime = timestamp.split("T") object AccessLogUtils { /** * 读取JSON，转换为AccessLog * * @param strAccessLog JSON 字符串 * @return AccessLog 对象 */ def read(strAccessLog: String): AccessLog = { //解析为JSONObject val jsonObj: JSONObject = JSON.parseObject(strAccessLog) //读取信息 val timestamp: String = jsonObj.getString("@timestamp") -4- = //日期 val createDate = arrCreateTime(0) //从时间中获取小时 val createHour ")(0).split(":")(0).toInt val host: String = jsonObj.getString("host") val clientip: String = jsonObj.getString("clientip") val request: String = jsonObj.getString("request") val httpUserAgent: String = jsonObj.getString("httpUserAgent") val size: Int = jsonObj.getIntValue("size") val responseTime: Float = jsonObj.getFloatValue("responsetime") val httpHost: String = jsonObj.getString("httpHost") val url: String = jsonObj.getString("url") val domain: String = jsonObj.getString("domain") val referer: String = jsonObj.getString("referer") val status: Int = jsonObj.getIntValue("status") //构造AccessLog 对象 AccessLog(timestamp,createDate, arrCreateTime(1).split(" env.readTextFile("data/access.log") //转换为AccessLog 对象 createHour,host, clientip, request, httpUserAgent, size, responseTime, httpHost, url, domain, referer, status) } } LogTest1 package chapter9 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment object LogTest1 { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建运行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置并行度 env.setParallelism(1) //从文件中读取数据 val stream: DataStream[String] = -5- -6- val stream2: DataStream[AccessLog] = stream.map(json => { AccessLogUtils.read(json) }) // 创建表环境 val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env) // 将DataStream转换成表 val table = tableEnv.fromDataStream(stream2) //打印输出schema table.printSchema() //创建临时表 tableEnv.createTemporaryView("access_log", table) //计算每日PV val table2 = tableEnv.sqlQuery("select createDate, " + "count(*) as logCount " + "from access_log " + "group by createDate ") //打印输出流 tableEnv.toChangelogStream(table2).print() //开始执行 env.execute() } } LogTest2 package chapter9 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment object LogTest2 { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建运行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置并行度 env.setParallelism(1) //从文件中读取数据 val stream: DataStream[String] = env.readTextFile("data/access.log") //转换为AccessLog对象 val stream2: DataStream[AccessLog] = stream.map(json => { -7- AccessLogUtils.read(json) }) // 创建表环境 val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env) // 将DataStream转换成表 val table = tableEnv.fromDataStream(stream2) //创建临时表 tableEnv.createTemporaryView("access_log", table) //状态码是500的数据 val table2 = tableEnv.sqlQuery("select * " + "from access_log " + "where status=500 ") //打印输出流 tableEnv.toChangelogStream(table2).print("status<>200") //响应时间过长 val table3 = tableEnv.sqlQuery("select * " + "from access_log " + "where responseTime>1 ") //打印输出流 tableEnv.toChangelogStream(table3).print("responseTime>1") //开始执行 env.execute() } } LogTest3 package chapter9 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment object LogTest3 { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建运行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置并行度 env.setParallelism(1) -8- //从文件中读取数据 val stream: DataStream[String] = env.readTextFile("data/access.log") //转换为AccessLog对象 val stream2: DataStream[AccessLog] = stream.map(json => { AccessLogUtils.read(json) }) // 创建表环境 val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env) // 将DataStream转换成表 val table = tableEnv.fromDataStream(stream2) //创建临时表 tableEnv.createTemporaryView("access_log", table) //每日响应时间分析 val table2 = tableEnv.sqlQuery("select createDate, " + "min(responseTime) as minResponseTime, " + "max(responseTime) as maxResponseTime, " + "avg(responseTime) as avgResponseTime " + "from access_log " + "where status=200 " + "group by createDate ") // 写入MySQL数据库中 val logTimeSql: String = """ |create table log_time ( | createDate varchar(10) not null, | minResponseTime float not null, | maxResponseTime float not null, | avgResponseTime float not null, | primary key (createDate) not enforced | ) with ( | 'connector.type' = 'jdbc', | 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink_project?useSSL=false', | 'connector.table' = 'log_time', | 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', | 'connector.username' = 'root', | 'connector.password' = 'root123456' | ) |""".stripMargin //执行SQL建表 tableEnv.executeSql(logTimeSql) //执行插入操作 table2.executeInsert("log_time") -9- // 转换成流打印输出 tableEnv.toChangelogStream(table2) .print() //每小时的流量分析 val table3 = tableEnv.sqlQuery("select createHour," + "sum(size) as totalSize, " + "avg(size) as avgSize " + "from access_log " + "where status=200 " + "group by createHour") // 写入MySQL数据库中 val logSizeSql: String = """ |create table log_size ( | createHour int not null, | totalSize bigint not null, | avgSize float not null, | primary key (createHour) not enforced | ) with ( | 'connector.type' = 'jdbc', | 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink_project?useSSL=false', | 'connector.table' = 'log_size', | 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', | 'connector.username' = 'root', | 'connector.password' = 'root123456' | ) |""".stripMargin //执行SQL建表 tableEnv.executeSql(logSizeSql) //执行插入操作 table3.executeInsert("log_size") // 转换成流打印输出 tableEnv.toChangelogStream(table3) .print() //开始执行 env.execute() } }3. 日志的分析与实现 通过前两步可以得到网站日志文件，附件：access.log 其中包含的字段比较多，建议先定义样例类 AccessLog 用于表示网站日志， 其中包含如下字段： * 访问日志 * @param ts 时间戳 * @param host 主机名 * @param clientip 客户端 IP * @param request 请求 * @param httpUserAgent 用户代理 * @param size 请求的大小 * @param responseTime 响应时间 * @param httpHost 主机 * @param url URL * @param domain 域名 * @param referer 来源 * @param status 状态码 */ （1）访问量分析： a. 创建转换日志的工具类 AccessLogUtils，实现将 JSON 格式的字符串转 换为 AccessLog 对象。 b. 读取日志文件。日志文件中每行数据为 JSON 字符串，可以使用工具类 将 JSON 字符串转换为 AccessLog 对象。 c. 计算 PV。将上一步生成的 DataStream 转化为 Table 对象，执行 SQL 语句进行分组汇总，按照日期进行汇总，统计每组数据的数量，也就是 PV。 （2）异常日志分析 在日志中可以对异常情况进行分析。 a. 根据 HTTP 协议响应的状态码判断是否是异常日志。 正常返回结果的状态码是 200，服务器异常返回的状态码是 500，客户端请 求 URL 出现错误的状态码是 404。查询状态码是 500 的日志，也就是服务器 异常的日志，对于异常日志要实时监控处理。 b. 根据用户请求的响应时间判断是否是异常日志。定义响应时间超过 1 秒 就是异常日志。 （3）聚合分析 a. 连接 MySQL 数据库，创建数据表，并保存分析结果。对日志的响应时 间进行聚合分析，统计每日最小响应时间、最大响应时间及平均响应时间. b. 对日志的流量进行聚合分析，统计每小时总的字节数、平均字节数。 c. 对每日响应时间进行分析。按照日期进行分组统计，计算响应时间的最小 值、最大值和平均值。 c. 以小时为单位对日志的流量进行统计。 e．将以上聚合结果写入 log_time 表中。
06-23
### 使用 Flink 对网站日志进行访问量分析、异常日志分析和聚合分析，并将结果保存到 MySQL 数据库中 以下内容详细描述了如何使用 Apache Flink 实现对网站日志的访问量分析、异常日志分析和聚合分析，并将结果写入...
日志的分析与实现 通过前两步可以得到网站日志文件，附件：access.log 其中包含的字段比较多，建议先定义样例类 AccessLog 用于表示网站日志， 其中包含如下字段： * 访问日志 * @param ts 时间戳 * @param host 主机名 * @param clientip 客户端 IP * @param request 请求 * @param httpUserAgent 用户代理 * @param size 请求的大小 * @param responseTime 响应时间 * @param httpHost 主机 * @param url URL * @param domain 域名 * @param referer 来源 * @param status 状态码 */ （1）访问量分析： a. 创建转换日志的工具类 AccessLogUtils，实现将 JSON 格式的字符串转 换为 AccessLog 对象。 b. 读取日志文件。日志文件中每行数据为 JSON 字符串，可以使用工具类 将 JSON 字符串转换为 AccessLog 对象。 c. 计算 PV。将上一步生成的 DataStream 转化为 Table 对象，执行 SQL 语句进行分组汇总，按照日期进行汇总，统计每组数据的数量，也就是 PV。 （2）异常日志分析 在日志中可以对异常情况进行分析。 a. 根据 HTTP 协议响应的状态码判断是否是异常日志。 正常返回结果的状态码是 200，服务器异常返回的状态码是 500，客户端请 求 URL 出现错误的状态码是 404。查询状态码是 500 的日志，也就是服务器 异常的日志，对于异常日志要实时监控处理。 b. 根据用户请求的响应时间判断是否是异常日志。定义响应时间超过 1 秒 就是异常日志。 （3）聚合分析 a. 连接 MySQL 数据库，创建数据表，并保存分析结果。对日志的响应时 间进行聚合分析，统计每日最小响应时间、最大响应时间及平均响应时间. b. 对日志的流量进行聚合分析，统计每小时总的字节数、平均字节数。 c. 对每日响应时间进行分析。按照日期进行分组统计，计算响应时间的最小 值、最大值和平均值。 c. 以小时为单位对日志的流量进行统计。 e．将以上聚合结果写入 log_time 表中。
06-23
### 实现网站日志的访问量统计、异常日志检测及聚合分析 以下内容详细描述了如何使用 AccessLog 和 Flink 实现网站日志的访问量统计（PV）、异常日志检测（状态码 500 或响应时间超 1 秒）以及聚合分析（最小/最大/...
网站日志实时分析系统的分析与实现 1. 使用 Flume 实现网站日志收集（可跳过） Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的 系统。Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集日志数据的收集和传输。 Flume 处理流程由 Source(数据源)、Channel(通道)和 Sink(输出) 组成。“数 据源”是指数据的来源和方式，本项目中数据来源是指定目录下的日志文件， 通道是对数据进行缓冲的缓冲池，可以使用内存或者文件系统实 现。“Sink” 定义了数据输出的方式和目的地，可以将数据输出到 HDFS、 Kafka 等外部 存储系统中。 2. Flume 与 Kafka 集成（可跳过） Flume 与 Kafka 集成可以采用两种方式实现：一种方式是 Kafka 作为 Flume 的通道，这种情况下，不需要为 Flume 配置输出，因为这种方式配置最简单， 推荐使用这种方式；另一种方式是 Kafka 作为 Flume 的输出。 3. 日志的分析与实现 通过前两步可以得到网站日志文件，附件：access.log 其中包含的字段比较多，建议先定义样例类 AccessLog 用于表示网站日志， 其中包含如下字段： * 访问日志 * @param ts 时间戳 * @param host 主机名 * @param clientip 客户端 IP * @param request 请求 * @param httpUserAgent 用户代理 * @param size 请求的大小 * @param responseTime 响应时间 * @param httpHost 主机 * @param url URL * @param domain 域名 * @param referer 来源 * @param status 状态码 */（1）访问量分析： a. 创建转换日志的工具类 AccessLogUtils，实现将 JSON 格式的字符串转 换为 AccessLog 对象。 b. 读取日志文件。日志文件中每行数据为 JSON 字符串，可以使用工具类 将 JSON 字符串转换为 AccessLog 对象。 c. 计算 PV。将上一步生成的 DataStream 转化为 Table 对象，执行 SQL 语句进行分组汇总，按照日期进行汇总，统计每组数据的数量，也就是 PV。 （2）异常日志分析 在日志中可以对异常情况进行分析。 a. 根据 HTTP 协议响应的状态码判断是否是异常日志。 正常返回结果的状态码是 200，服务器异常返回的状态码是 500，客户端请 求 URL 出现错误的状态码是 404。查询状态码是 500 的日志，也就是服务器 异常的日志，对于异常日志要实时监控处理。 b. 根据用户请求的响应时间判断是否是异常日志。定义响应时间超过 1 秒 就是异常日志。 （3）聚合分析 a. 连接 MySQL 数据库，创建数据表，并保存分析结果。对日志的响应时 间进行聚合分析，统计每日最小响应时间、最大响应时间及平均响应时间. b. 对日志的流量进行聚合分析，统计每小时总的字节数、平均字节数。 c. 对每日响应时间进行分析。按照日期进行分组统计，计算响应时间的最小 值、最大值和平均值。 c. 以小时为单位对日志的流量进行统计。 e．将以上聚合结果写入 log_time 表中
06-23
### Flume 实现网站日志收集与 Kafka 集成的日志分析方法 #### 1. Flume 收集网站日志 Flume 是一个分布式的、可靠的、高可用的海量日志采集系统，能够从多个来源（如文件、网络流等）收集日志数据，并将其传输到一...
package top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.main.components import androidx.compose.foundation.layout.Box import androidx.compose.runtime.Composable import androidx.compose.runtime.key import androidx.compose.runtime.rememberCoroutineScope import androidx.compose.ui.Modifier import androidx.compose.ui.platform.LocalContext import kotlinx.coroutines.launch import android.widget.Toast import android.content.Context import android.content.Intent import androidx.compose.runtime.remember import top.yogiczy.mytv.core.data.utils.Constants import top.yogiczy.mytv.core.data.utils.Logger import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.actions.KeyDownAction import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.channel.Channel import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.channel.ChannelGroupList import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.channel.ChannelGroupList.Companion.channelList import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.channel.ChannelLine import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.channel.ChannelList import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.epg.Epg import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.epg.EpgList import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.epg.EpgList.Companion.match import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.epg.EpgList.Companion.recentProgramme import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.epg.EpgProgrammeReserveList import top.yogiczy.mytv.core.data.entities.iptvsource.IptvSourceList import top.yogiczy.mytv.core.data.repositories.epg.EpgRepository import top.yogiczy.mytv.core.data.repositories.iptv.IptvRepository import top.yogiczy.mytv.tv.ui.material.PopupContent import top.yogiczy.mytv.tv.ui.material.Snackbar import top.yogiczy.mytv.tv.ui.material.Visibility import top.yogiczy.mytv.tv.ui.material.popupable import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screen.settings.SettingsSubCategories import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screen.main.MainViewModel import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screen.main.mainVM import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screen.settings.SettingsViewModel import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screen.settings.settingsVM import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.audiotracks.AudioTracksScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.channel.ChannelNumberSelectScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.channel.ChannelScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.channel.ChannelTempScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.channel.rememberChannelNumberSelectState import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.channelline.ChannelLineScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.classicchannel.ClassicChannelScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.datetime.DatetimeScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.epg.EpgProgrammeProgressScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.epg.EpgScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.epgreverse.EpgReverseScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.quickop.QuickOpScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.subtitletracks.SubtitleTracksScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.iptvsource.IptvSourceScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videoplayer.VideoPlayerScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videoplayer.player.VideoPlayer import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videoplayer.rememberVideoPlayerState import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videoplayercontroller.VideoPlayerControllerScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videoplayerdiaplaymode.VideoPlayerDisplayModeScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.videotracks.VideoTracksScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.webview.WebViewScreen import top.yogiczy.mytv.tv.ui.screensold.webview.WebViewScreen_X5 import top.yogiczy.mytv.tv.ui.utils.backHandler import top.yogiczy.mytv.tv.ui.utils.handleDragGestures import top.yogiczy.mytv.tv.ui.utils.handleKeyEvents import top.yogiczy.mytv.tv.ui.utils.Configs import top.yogiczy.mytv.tv.X5CorePreLoadService @Composable fun MainContent( modifier: Modifier = Modifier, isLoadingProvider: () -> Boolean = { false }, filteredChannelGroupListProvider: () -> ChannelGroupList = { ChannelGroupList() }, favoriteChannelListProvider: () -> ChannelList = { ChannelList() }, epgListProvider: () -> EpgList = { EpgList() }, settingsViewModel: SettingsViewModel = settingsVM, onChannelFavoriteToggle: (Channel) -> Unit = {}, toSettingsScreen: (SettingsSubCategories?) -> Unit = {}, toDashboardScreen: () -> Unit = {}, onReload: () -> Unit = {}, onBackPressed: () -> Unit = {}, ) { val isLoading = isLoadingProvider() val coroutineScope = rememberCoroutineScope() val log = remember { Logger.create("MainContent")} val videoPlayerState = rememberVideoPlayerState(defaultDisplayModeProvider = { settingsViewModel.videoPlayerDisplayMode }) val mainContentState = rememberMainContentState( videoPlayerState = videoPlayerState, channelGroupListProvider = filteredChannelGroupListProvider, favoriteChannelListProvider = favoriteChannelListProvider, ) val channelNumberSelectState = rememberChannelNumberSelectState { val idx = it.toInt() - 1 filteredChannelGroupListProvider().channelList.getOrNull(idx)?.let { channel -> mainContentState.changeCurrentChannel(channel) } } Box( modifier = modifier .popupable() .backHandler { onBackPressed() } .handleKeyEvents( onUp = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventUp, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onDown = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventDown, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onLeft = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLeft, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onRight = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventRight, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onLongUp = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLongUp, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onSelect = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventSelect, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onLongSelect = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLongSelect, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onSettings = { mainContentState.isQuickOpScreenVisible = true }, onLongLeft = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLongLeft, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onLongRight = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLongRight, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onLongDown = { getKeyDownEvent(settingsViewModel.keyDownEventLongDown, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onNumber = { channelNumberSelectState.input(it) }, ) .handleDragGestures( onSwipeDown = { getKeyDownEvent(KeyDownAction.ChangeCurrentChannelToPrev, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onSwipeUp = { getKeyDownEvent(KeyDownAction.ChangeCurrentChannelToNext, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onSwipeRight = { getKeyDownEvent(KeyDownAction.ChangeCurrentChannelLineIdxToPrev, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, onSwipeLeft = { getKeyDownEvent(KeyDownAction.ChangeCurrentChannelLineIdxToNext, settingsViewModel, mainContentState, isLoading) }, ), ) { Visibility({ mainContentState.currentChannelLine?.hybridType != ChannelLine.HybridType.WebView }) { VideoPlayerScreen( state = videoPlayerState, showMetadataProvider = { settingsViewModel.debugShowVideoPlayerMetadata }, forceTextureView = false, ) } key(mainContentState.isInPlaybackMode) { Visibility({ mainContentState.currentChannelLine?.hybridType == ChannelLine.HybridType.WebView }) { mainContentState.currentChannelLine.let { log.i("当前频道$it, 播放链接: ${it.playableUrl}") val isX5Available = com.tencent.smtt.sdk.QbSdk.canLoadX5(LocalContext.current) if (settingsViewModel.webViewCore == Configs.WebViewCore.X5 && !isX5Available){ settingsViewModel.webViewCore = Configs.WebViewCore.SYSTEM Toast.makeText( LocalContext.current, "X5内核不可用，将进行初始化。已切换为系统内核", Toast.LENGTH_LONG ).show() preInitX5Core(LocalContext.current) } when (settingsViewModel.webViewCore) { Configs.WebViewCore.SYSTEM -> { WebViewScreen( urlProvider = { Pair( it.playbackUrl ?: it.url, it.httpUserAgent ?: "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36 Edg/126.0.0.0" ) }, onVideoResolutionChanged = { width, height -> videoPlayerState.metadata = videoPlayerState.metadata.copy( video = (videoPlayerState.metadata.video ?: VideoPlayer.Metadata.Video()).copy( width = width, height = height, ), ) mainContentState.isTempChannelScreenVisible = false }, ) } Configs.WebViewCore.X5 -> { WebViewScreen_X5( urlProvider = { Pair( it.playbackUrl ?: it.url, it.httpUserAgent ?: "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36 Edg/126.0.0.0" ) }, onVideoResolutionChanged = { width, height -> videoPlayerState.metadata = videoPlayerState.metadata.copy( video = (videoPlayerState.metadata.video ?: VideoPlayer.Metadata.Video()).copy( width = width, height = height, ), ) mainContentState.isTempChannelScreenVisible = false }, onSelect = { mainContentState.isChannelScreenVisible = true }, onLongSelect = { mainContentState.isQuickOpScreenVisible = true }, ) } } } } } } Visibility({ settingsViewModel.uiShowEpgProgrammePermanentProgress }) { EpgProgrammeProgressScreen( currentEpgProgrammeProvider = { mainContentState.currentPlaybackEpgProgramme ?: epgListProvider().recentProgramme( mainContentState.currentChannel )?.now }, videoPlayerCurrentPositionProvider = { videoPlayerState.currentPosition }, ) } Visibility({ !mainContentState.isTempChannelScreenVisible && !mainContentState.isChannelScreenVisible && !mainContentState.isIptvSourceScreenVisible && !mainContentState.isQuickOpScreenVisible && !mainContentState.isEpgScreenVisible && !mainContentState.isChannelLineScreenVisible && channelNumberSelectState.channelNumber.isEmpty() }) { DatetimeScreen(showModeProvider = { settingsViewModel.uiTimeShowMode }) } ChannelNumberSelectScreen(channelNumberProvider = { 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false }, ) } PopupContent( visibleProvider = { mainContentState.isVideoPlayerControllerScreenVisible }, onDismissRequest = { mainContentState.isVideoPlayerControllerScreenVisible = false }, ) { val threshold = 1000L * 60 * 60 * 24 * 365 val hour0 = -28800000L VideoPlayerControllerScreen( isVideoPlayerPlayingProvider = { videoPlayerState.isPlaying }, isVideoPlayerBufferingProvider = { videoPlayerState.isBuffering }, videoPlayerCurrentPositionProvider = { if (videoPlayerState.currentPosition >= threshold) videoPlayerState.currentPosition else hour0 + videoPlayerState.currentPosition }, videoPlayerDurationProvider = { if (videoPlayerState.currentPosition >= threshold) { val playback = mainContentState.currentPlaybackEpgProgramme if (playback != null) { playback.startAt to playback.endAt } else { val programme = epgListProvider().recentProgramme(mainContentState.currentChannel)?.now (programme?.startAt ?: hour0) to (programme?.endAt ?: hour0) } } else { hour0 to (hour0 + 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mainContentState.isVideoPlayerControllerScreenVisible = true } } }请将以上代码转换为java
07-03
我们正在处理一个复杂的Compose多屏电视应用，需要将Kotlin的Jetpack Compose代码转换为Java。但是，需要注意的是，Jetpack Compose主要是为Kotlin设计的，官方并没有提供Java的支持。因此，直接转换为Java是不可能...
http中的User-Agent
zhaoyingkun的专栏
03-05 2804
User-Agent在http头信息中可以找到，用来表明你的浏览器是哪一个，IE、FireFox等的UA都是不一样的，是用户向浏览器表明你的浏览器、操作系统信息的标示。 移动开发中UA使用也是很多的，因为各大网站为了统一到各移动操作系统的操作体验，对于IOS/Android所适配的网站是不一样的，可能有对js等脚本语言熟悉的朋友知道，我们可以用js从视频网页上抓到视频文件的真正地址。而对于一种网
手机useragent.pdf 数据库资源
11-12
手机useragent.pdf 数据库资源
HTTP请求中User-Agent的详细解读
Yuppie001的博客
12-21 8366
用户代理（User-Agent）字符串是一种在HTTP协议中用来识别发起请求的客户端信息的机制。这个字符串通常包含了关于客户端软件的类型、版本、所用操作系统和/或其他环境信息。它在Web服务器的日志中可见，也可以在浏览器的请求头中找到。
HTTP请求头之User-Agent
songlh1234的博客
05-13 3790
前言 之前学习北京理工嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》时，爬取亚马逊的一款图书的详细信息时出现以下错误： ![Upload 亚马逊爬虫.PNG failed. Please try again.] 查看请求信息，发现我们一般写的爬虫会默认告诉服务器自己发送了一个Python爬取请求，而一般网站是不允许被爬虫访问的，估计是因为会涉及到商业问题。最后，通过更改User-Agent字段就可以轻易骗过该网站。 那么User-Agent到底是什么呢？ User-Agent会告诉网站...
DAY4 http协议中的user agent
503 Serivice Unavailable
07-19 402
Useragent简介 原帖：https://blog.youkuaiyun.com/sugang_ximi/article/details/6691540 useragent（用户代理），早期是帮助客户进行网络浏览的浏览器工具，有时候网站需要获取客户端的信息，以了解网站内容在客户端的展现方式，因此大部分用户代理会向网站发送用户代理字段（User Agent String），该字符串通常是由字母和数字组成...
User-agent大全
会写Bug的攻城狮
04-06 5302
User-agent大全
userAgent一览
知行合一，学以致用！
10-22 9258
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HTTP::UserAgent注意问题
weixin_30633507的博客
08-02 244
例用 HTTP::Request 设置头信息时， 比如 add-content ， 第二次再执行 add-content 时， content 内容会追加， 并不会重新添加。 当下次再 add-content 时， 要使用 clear 清空一次。 清空后 head/cookie 之类的也要重新添加。 而且例用 add-content 添加 post 数据时， 要添加一个头: :Cont...
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