第二十七天:用户禁止cookie下的seesionId追踪以及过滤器

1.用户禁止cookie后也就是说我们还可利用session的URL重写机制来解决

1.1什么是url重写机制?

所谓的url重写指的是,可以通过修改url地址,在其后面添加sessionId,来实现sessionId的跟踪

1.2url重写需要注意的事项

即就是在访问某个需要session机制支持的组件时候,不要直接在浏览器地址栏输入地址,而是应该通过服务器来生成的url地址访问

1.3方法

Response.encoderURL(url);

response.encoderRedirectURL(url);

2.session机制的优缺点

优点:相对于cookie机制,安全,存放的数据可以是对象,存放的数据量更大

缺点:是所有的数据都存放在服务器端,服务器的压力比较大,一般会采用激活或者钝化的机制,将session当中的数据零时的保存到文件或者数据库中去。

3.过滤器

 3.1什么是过滤器

在servlet规范中定义的一种特殊类,可以拦截服务器调用servlet的过程

写一个java类实现Filter接口,重写doFileter()方法里,实现过滤的逻辑

web.xml中配置过滤器,FileterConfig.getInitParameter()读取,fileter的配置参数

3.2过滤器的优先级

在web.xml中,看<fileter-mapping>配置,按配置的先后顺序执行

3.3过滤器的优点

可以将一些通用的功能(比如,记录日志,权限控制,安全,编码等)写在过滤器当中,这样做的好处就是:编码量少,并且易于维护,比如要修改日志记录的方式,值需要修改一个过滤器的类就行了。

       代码的可插拔性:增加或者减少某个模块,不至于影响整个系统的稳定性。

3.4监听器

在servlet中规范定义的一个特殊类,用于监听容器产生的以下事件:

当容器创建或者销毁request,session,servletcontext的时候产生的对应事件。

当对requestsessionservletcontext调用setAttribute removeAttribute是产生的事件

servletContext,当服务器启动时候,会为每一个已经部署的应用,创建唯一的servletContext对象,该对象会一直存在,除非服务器关闭或者引用卸载。

它的作用就是存放一些全局可用的数据,或者web.xml中全局配置的参数。返回逻辑路径对应的物理路径

3.4.1如何实现监听事件,写一个类,依据要监听事件的类型,实现对应的接口,比如要监听session的创建和销毁,可以实现HttpSessionlistener接口

在接口中实现监听的逻辑,web.xml中,配置监听器






### 回答1: 基于Python爬虫网络舆情分析系统是一种利用Python编程语言开发的系统,旨在通过网络爬虫技术收集互联网上的舆情信息,并通过数据分析和挖掘技术对这些信息进行处理和分析,以便更好地了解公众对某一事件或话题的态度和看法。该系统可以帮助用户快速获取大量的舆情数据,并通过可视化的方式呈现出来,从而帮助用户更好地了解公众的情绪和态度,为决策提供参考。 ### 回答2: Python 爬虫网络舆情分析系统,是一种利用 Python 编程语言开发的一款舆情分析系统。 在这个分析系统中,爬虫是非常重要的一环。通过网络爬虫,我们可以抓取互联网上各种文本数据,比如新闻、博客、论坛、微博等等。然后,将这些数据进行处理,提取其中的关键词、情感倾向、事件等信息,进而进行舆情分析。在爬虫中,我们可以使用 Python 的第三方库,比如 Beautiful Soup、Scrapy、Requests 等等,来实现对网页的抓取和处理。 舆情分析算法是舆情分析系统中的另一个重要环节。在 Python 爬虫网络舆情分析系统中,我们可以使用 Python 的第三方库,比如 TextBlob、NLTK 等等,来实现情感分析、文本分类等算法。 除此之外,可视化和数据分析也是此系统的重要组成部分。我们可以使用 Python 中的 Matplotlib、NumPy 和 Pandas 等库,来分析和可视化数据。 最后,在这种舆情分析系统中,我们需要考虑数据安全和用户隐私保护。所以,在数据存储和传输中,需要注意数据加密、权限控制等措施,以保证数据的安全。 总之,Python 爬虫网络舆情分析系统是一种非常实用的舆情分析工具,可以帮助我们从海量的文本数据中提取有价值的信息,用于舆情分析、新闻监测、品牌管理等方面。 ### 回答3: 随着互联网技术的发展,网络舆情分析逐渐成为对企业、政府和个人进行决策、风险控制、品牌推广等方面的重要手段。而Python作为一种功能强大的开发语言,其简单易用、丰富的第三方库和生态系统,使得它成为了网络爬虫和自然语言处理的首选语言。本文将介绍基于Python爬虫和自然语言处理技术的网络舆情分析系统。 首先,爬虫技术是网络舆情分析的基础。Python中有多种用于爬取网站内容的库,如Requests和BeautifulSoup等。通过这些库,可以灵活地获取网站上的内容和信息。在爬取数据时,应该注意遵守网站的爬取规则,避免对网站的正常运营造成影响。 其次,自然语言处理技术是网络舆情分析的重要组成部分。Python中有多种用于文本分析的库,如NLTK和TextBlob等。这些库提供了词性标注、文本分类、情感分析等功能,可以用于对爬取的数据进行分析和处理。在进行自然语言处理时,需要注意处理中文文本的特殊性,应该选择相应的中文自然语言处理库。 最后,对于网络舆情分析系统来说,可视化是非常重要的。Python中有多种可视化工具,如matplotlib和Seaborn等。这些库可以帮助将数据转化为图形化形式,让用户更直观地了解数据。此外,还可以将数据展示在地图上,以便更好地分析舆情在地理上的分布。 综上所述,基于Python爬虫和自然语言处理技术,可以实现一套功能强大的网络舆情分析系统。这个系统可以帮助用户获取网站上的相关信息,对文本进行分析和处理,在可视化方面提供多种选项,从而帮助用户更好地了解和分析网络上的舆情。同时,还应该遵循数据保护的相关法律法规,保护用户的个人信息。
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