汇总:用python编写自动信息收集脚本(五) -写入表中

优采云 发布时间: 2022-11-22 13:23

  汇总:用python编写自动信息收集脚本(五) -写入表中

  本人只是一个python初学者,本文只适合初学者观看学习。伙计们,请绕道(或指出需要改进的地方)!在日常的渗透测试过程中,我们都知道在渗透目标之前需要进行一波信息采集

。搜集的信息越多,渗透的过程就越顺畅,所以信息搜集就显得尤为重要。但是信息采集

往往需要花费很多时间,所以我们想写一个自动采集

信息的脚本,但是代码量太大了。本文以whois信息开头,代码不好的地方。希望大家多多评论!

  该模块与之前用python 1、2、3、4编写的自动信息采集脚本配合使用

  

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  def 写(自我,lis):

  global name#定义全局变量名,用于后面的端口扫描

  name = self.wz#文件名是输入的网址的名字

  with open(name '.csv', 'a', newline="") as f:

  

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  csw = csv。作家(女)

  csw.writerow(lis)

  汇总:推荐系统之数据采集

  一个学生做推荐系统或者策略相关的产品,最难的是什么?没有数据支持。没有数据,就无法建立用户画像和标签体系;无法进行数据统计、指标分析、AB实验效果验证。那么问题来了,数据从哪里来。本文介绍推荐系统中一个容易被忽视、极其重要、坑多的环节——数据采集

  信息流数据采集的完整流程

  家里跟产品推荐、画像、标签相关的产品经理,有数据需求的时候,会先跟数据产品沟通。当然,如果公司的职位不是那么详细,推荐产品或画像的产品经理往往要自己经历这个过程。整个过程,经过这个过程,你就会相当熟悉数据的完整流程。当然,这也是一个筛选的过程,各种陷阱等着你。下面重点说说按照这个流程进行数据采集的整个过程。普通页面的数据采集在很多文章中都有介绍。以信息流的产品形态为根本出发点。

  数据需求排序

  数据需求的来源比较广泛。可以说,如果是中台部门,各种数据需求都会在这里提到,比如营销、画像、算法、推广、标签等等,那么在考虑每一个具体需求的时候,两者都是有必要的构建灵活的数据埋点上报规范,满足现有需求,为未来可能出现的需求留有扩展空间。

  埋点规范制定

  信息流的埋点通常遵循以下原则:

  以曝光事件埋点请求为例

  定义:当用户刷新时,客户端请求推荐接口获取推荐内容。事件id:recm_req_show统一了事件id的整体格式,每个推荐位置以recm_id区分 请求暴露内容格式:一次请求上报一条日志,包括本次请求的推荐位置id:recm_id;请求唯一标识符:pvid;content list itemlist,每个推荐职位都需要统一格式上报。

  

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  请求暴露事件报告数据的示例

  可能有些同学不明白上面的参数是什么意思,为什么要这样设计。下面我来解释一下上面规格示例中各个参数的含义和作用。但请记住,各个信息流产品形态的参数需要根据实际业务进行调整和定义。

  推荐的 bit id 分配

  实施埋点注意事项

  以上简单介绍了规范的内容,埋点在实现过程中需要注意三点:

  1. 明确事件报告的条件

  例如,请求曝光时,要求请求成功后立即上报;对于可见曝光,要求在曝光页面停留一定时间以上。这个问题在最早的房屋规格中并不清楚。每次,开发人员都会询问何时报告。

  2.必须清楚每个字段参数取自哪里

  

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  上面介绍的这些参数,当你在为埋点纠结的时候,找不到从哪里弄这些数字,或者担心弄错了。一旦埋点错了,后面的数据统计、画像、标注都会出错,所以这个地方的产品经理一定要和埋点的同学确认一下每个参数的正确接入位置。

  3、数据的格式一定要清晰

  数据格式的确认主要是为了数据上报后书仓同学对日志进行高效便捷的处理。各种格式的话,这里有多个逗号,有多个空格,都是用这些不规范的格式。处理它需要时间和精力。

  埋点验收

  埋点验收主要有以下三点:

  验收所有推荐位置是否有数据上报 上报参数是否全部遗漏,上报数据格式是否符合规范要求

  数据应用

  当埋点完成,上报的数据经过数据仓库处理后,接下来就是数据的各种应用。

  统计数据

  数据统计是最重要也是最基础的应用,尤其是推荐系统最重要的指标CTR,通过点击/可见曝光来计算。如果没有点击事件和可见曝光事件的埋点,就无法生成这个数据,因此很难从量化指标上评估推荐系统的效果。

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