大安全的优点和缺点

本文探讨了大安全概念的起源及其对用户的影响。通过分析惠普和IBM收购案例,揭示了安全服务提供商如何整合应用服务,为企业提供全面的安全解决方案。文章还讨论了大供应商与小供应商之间的利弊,强调了满足特定业务需求的重要性。

 

大安全这一概念来源于应用安全领域中两次商业交易:惠普收购网络安全评估商SPI Dynamics ;IBM 收购安全审核软件厂商Watchfire 。这种概念的含义是指安全服务提供商与应用服务提供商相合并,为用户一整套的应用安全体系。这种安全体系区别于传统意义上大的安全服务提供商,如赛门铁克,McAfee 和思科等。

不论是在安全领域还是其他的技术领域,当企业发生变革被合并到一个更大组织结构中,不论是合并者还是被合并者,最关键的是对客户的影响。这些影响将决定客户将怎样使用该产品,是继续使用还是停止使用。

从客户的角度来看,当产品满足自己的业务需要时都会选择大的供应商,认为大的供应商比小的供应商更加稳定,会得到更有力的支持。不用担心某一天你的供应商被收购给你带来的风险。但是同大的供应商合作也有其他的问题。有很多够买了较小厂家的大型厂商只是看中了相关人才或创始团队。对产品可能并不投入太多精力。这 样的大供应商可能不得不匆忙的应付您的需求。

        还有一点可能需要说明的是对于这些大的供应商我们就会变为小客户。我们不应放弃自己的权利,我们有自己特定的业务需求,不论面对什么样的供应商这都是最重要的。所以,对于客户来说,如果能找到两个具有相同功能的产品,以满足自己的要求,可以从大供应商购买一些安慰。但是,不能以牺牲功能为条件,绝对需要满足自己的业务需求。

 

### Python 爬虫示例代码全 以下是一些常见的 Python 爬虫示例代码,涵盖了从基础到进阶的功能,包括网页数据抓取、分页爬取、图片下载以及遵守 Robots 协议等。 #### 1. 基础爬虫:抓取网页内容 使用 `requests` 库发送 HTTP 请求,并用 `BeautifulSoup` 解析 HTML 文档。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 提取网页标题 title = soup.title.string print(f"网页标题: {title}") ``` 此代码展示了如何抓取一个网页的内容并提取其标题[^1]。 #### 2. 分页爬取 通过循环实现多页数据的抓取。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup BASE_URL = "https://example.com" for page in range(1, 6): # 爬取前5页 url = f"{BASE_URL}/page/{page}" response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 假设每页有多个文章标题 articles = soup.find_all("h2", class_="article-title") for article in articles: print(article.text.strip()) ``` 上述代码实现了对多页内容的连续抓取[^2]。 #### 3. 图片下载 从网页中提取图片链接并下载到本地。 ```python import os import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com/images" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") images = soup.find_all("img") if not os.path.exists("downloads"): os.makedirs("downloads") for img in images: img_url = img["src"] if not img_url.startswith("http"): img_url = BASE_URL + img_url # 处理相对路径 img_data = requests.get(img_url).content filename = os.path.join("downloads", img_url.split("/")[-1]) with open(filename, "wb") as f: f.write(img_data) print(f"已下载: {filename}") ``` 这段代码可以将网页中的所有图片下载到本地文件夹[^2]。 #### 4. 视频下载 类似图片下载,但需要处理视频链接。 ```python import os import requests video_url = "https://example.com/video.mp4" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(video_url, headers=headers, stream=True) if not os.path.exists("videos"): os.makedirs("videos") filename = os.path.join("videos", video_url.split("/")[-1]) with open(filename, "wb") as f: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) print(f"已下载: {filename}") ``` #### 5. 遵守 Robots 协议 在爬取网站之前,检查其 `robots.txt` 文件以确保合规。 ```python import requests def check_robots_txt(domain): robots_url = f"https://{domain}/robots.txt" response = requests.get(robots_url) if response.status_code == 200: print(f"Robots协议内容:\n{response.text}") else: print(f"无法获取 {domain} 的 Robots 协议。") check_robots_txt("example.com") ``` 此代码可以帮助开发者了解目标网站是否允许爬取特定页面[^3]。 ---
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