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机器信息采集脚本(python)
篇一:python网络数据采集微盘
机器信息采集脚本（python）
目录
一、做什么的？ .................................................................................................. 2
二、怎么做？ ..................................................................................................... 4
（1）、依赖的库 ......................................................................................... 4
（2）、命令行解析模块 optparse .................................................................. 4
（3）windows系统信息 ................................................................................ 4
（4）Linux系统信息 .................................................................................... 7
4.1 cpu信息 .......................................................................................... 7
4.2 network信息 ................................................................................... 9
4.3 存储信息 ....................................................................................... 10
（5）数据库信息 ....................................................................................... 11
（6）已经测试环境 .................................................................................... 11
7.SunOS sunv440 不支持 ............................................................................ 12
标签：脚本,python,系统管理员,命令行,解析器,操作系统
源代码位置：https://github.com/caidao/ugetinfo-1.0.0 （希望大家能多多star收藏和fork改进程序）
一、做什么的？
（1）主要用于采集服务器的相关信息，提供两种交互方式，一种是将服务器信息汇总至xml文件中，便于软件开发者使用（图1）；另一种方式通过命令行交互的方式，通过输入参数信息查询相关信息（图2）。
图
1
图2
（2）主要功能
? uname ： 操作系统版本 、型号 、处理器、机器名等
CPU ：型号 、数量 、使用率等
network : 网卡信息、MAC、IP、子网掩码、网络I/O等 ? ?
? memory : 内存大小、使用率、可用大小等
存储 ： 类型、大小、使用情况、磁盘I/O等
数据库版本和安装路径：Mysql、oracle、sqlserver、sybase、db2 ? ?
二、怎么做？
（1）、依赖的库
psutil库 下载地址：https://pypi.python.org/pypi/psutil
windows系统需要安装WMI库 下载地址：https://pypi.python.org/pypi/WMI/#downloads 这个库在安装之前要安装pywin32python网络数据采集微盘。
（2）、命令行解析模块 optparse
功能强大，且易于使用，可以方便地生成标准的、符合Unix/Posix规范的命令行说明。 文档说明中文翻译：
（3）windows系统信息
WMI 最初于1998年作为一个附加组件与 Windows NT 4.0 Service Pack 4 一起发行，是内置在Windows 2000、 Windows XP和Windows Server 2003 系列操作系统中核心的管理支持技术。基于由 Distributed Management Task Force (DMTF) 所监督的业
界标准，WMI是一种规范和基础结构，通过它可以访问、配置、管理和监视几乎所有的Windows资源。大多用户习惯于使用众多的图形化管理工 具来管理Windows资源，在WMI之前这些工具都是通过 Win32应用程序编程接口(Application
ProgrammingInterfaces，API)来访问和管理Windows资源的。只要你熟悉系统编程你就知道API有多么重要。但是大多数脚本 语言都不能直接调用Win32 API，WMI的出现使得系统管理员可以通过一种简便的方法即利用常见的脚本语言实现常用的系统管理任务。利用WMI需要和脚本如WSH和VBScript结合起来，可以实现的功能大家可以看微软的MSDN文档。
因此基本上windows系统能表现出来，你都可以通过这个模块获取,具体的可参考下面代码：
Python网络爬虫
篇二:python网络数据采集微盘
江西省南昌市2015-2016学年度第一学期期末试卷
（江西师大附中使用）高三理科数学分析
试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。 1．回归教材，注重基础
试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。 2．适当设置题目难度与区分度
选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。 3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察
在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。这些问题都是以知识为载体，立意于能力，让数学思想方法和数学思维方式贯穿于整个试题的解答过程之中。
二、亮点试题分析
1．【试卷原题】11.已知A,B,C是单位圆上互不相同的三点，且满足AB?AC，则ABAC?的最小值为（ ）
?
?
??
1
41B．?
23C．?
4D．?1
A．?
【考查方向】本题主要考查了平面向量的线性运算及向量的数量积等知识，是向量与三角的典型综合题。解法较多，属于较难题，得分率较低。
???
【易错点】1．不能正确用OA，OB，OC表示其它向量。
????
2．找不出OB与OA的夹角和OB与OC的夹角的倍数关系。
???
【解题思路】1．把向量用OA，OB，OC表示出来。
2．把求最值问题转化为三角函数的最值求解。
??2??2
【解析】设单位圆的圆心为O，由AB?AC得，(OB?OA)?(OC?OA)，因为
??????
，所以有，OB?OA?OC?OA则OA?OB?OC?1??????
AB?AC?(OB?OA)?(OC?OA)
???2????
?OB?OC?OB?OA?OA?OC?OA
?????OB?OC?2OB?OA?1
????
设OB与OA的夹角为?，则OB与OC的夹角为2?
??11
所以，AB?AC?cos2??2cos??1?2(cos??)2?
22
??1
即，AB?AC的最小值为?，故选B。
2
?
?
【举一反三】
【相似较难试题】【2015高考天津，理14】在等腰梯形ABCD中,已知
AB//DC,AB?2,BC?1,?ABC?60? ,动点E和F分别在线段BC和DC上,且,????????????1????????????BE??BC,DF?DC,则AE?AF的最小值为.
9?python网络数据采集微盘。
【试题分析】本题主要考查向量的几何运算、向量的数量积与基本不等式.运用向量的几何
????????????????运算求AE,AF，体现了数形结合的基本思想，再运用向量数量积的定义计算AE?AF，体
现了数学定义的运用，再利用基本不等式求最小值，体现了数学知识的综合应用能力.是思维能力与计算能力的综合体现. 【答案】
????1????????1????
【解析】因为DF?DC,DC?AB，
9?2
????????????1????????1?9?????1?9?????CF?DF?DC?DC?DC?DC?AB，
9?9?18?
29 18
????????????????????AE?AB?BE?AB??BC，????????????????????????1?9?????1?9?????????AF?AB?BC?CF?AB?BC?AB?AB?BC，
18?18?
?????????????????1?9??????????1?9?????2????2??????1?9?????AE?AF?AB??BC??AB?BC??AB??BC??1????AB?BC
18?18?18?????
??
211717291?9?19?9?
?????? ?4????2?1?
cos120??
9?218181818?18
?????212???29
当且仅当. ??即??时AE?AF的最小值为
9?2318
2．【试卷原题】20. （本小题满分12分）已知抛物线C的焦点F?1,0?，其准线与x轴的
?
交点为K，过点K的直线l与C交于A,B两点，点A关于x轴的对称点为D． （Ⅰ）证明：点F在直线BD上； （Ⅱ）设FA?FB?
?
?
8
，求?BDK内切圆M的方程. 9
【考查方向】本题主要考查抛物线的标准方程和性质，直线与抛物线的位置关系，圆的标准方程，韦达定理，点到直线距离公式等知识，考查了解析几何设而不求和化归与转化的数学思想方法，是直线与圆锥曲线的综合问题，属于较难题。
【易错点】1．设直线l的方程为y?m(x?1)，致使解法不严密。
2．不能正确运用韦达定理，设而不求，使得运算繁琐，最后得不到正确答案。 【解题思路】1．设出点的坐标，列出方程。 2．利用韦达定理，设而不求，简化运算过程。 3．根据圆的性质，巧用点到直线的距离公式求解。
【解析】（Ⅰ）由题可知K??1,0?，抛物线的方程为y2?4x
则可设直线l的方程为x?my?1，A?x1,y1?,B?x2,y2?,D?x1,?y1?， 故?
?x?my?1?y1?y2?4m2
整理得，故 y?4my?4?0?2
?y?4x?y1y2?4
2
?y2?y1y24?
则直线BD的方程为y?y2?x??x?x2?即y?y2???
x2?x1y2?y1?4?
yy
令y?0，得x?12?1，所以F?1,0?在直线BD上.
4
?y1?y2?4m2
（Ⅱ）由（Ⅰ）可知?，所以x1?x2??my1?1???my2?1??4m?2，
?y1y2?4
x1x2??my1?1??my1?1??1 又FA??x1?1,y1?，FB??x2?1,y2?
故FA?FB??x1?1??x2?1??y1y2?x1x2??x1?x2??5?8?4m，
2
2
则8?4m?
??
??
84
,?m??，故直线l的方程为3x?4y?3?0或3x?4y?3?0 93
故直线
BD的方程3x?
3?0或3x?3?0，又KF为?BKD的平分线，
3t?13t?1
,故可设圆心M?t,0???1?t?1?，M?t,0?到直线l及BD的距离分别为54y2?y1?
?-------------10分 由
3t?15
?
3t?143t?121
? 得t?或t?9（舍去）.故圆M的半径为r?
953
2
1?4?
所以圆M的方程为?x???y2?
9?9?
【举一反三】
【相似较难试题】【2014高考全国，22】 已知抛物线C：y2＝2px(p>0)的焦点为F，直线5
y＝4与y轴的交点为P，与C的交点为Q，且|QF|＝4（1）求C的方程；
（2）过F的直线l与C相交于A，B两点，若AB的垂直平分线l′与C相交于M，N两点，且A，M，B，N四点在同一圆上，求l的方程．
【试题分析】本题主要考查求抛物线的标准方程,直线和圆锥曲线的位置关系的应用,韦达定理,弦长公式的应用,解法及所涉及的知识和上题基本相同. 【答案】（1）y2＝4x.
（2）x－y－1＝0或x＋y－1＝0. 【解析】（1）设Q(x0，4)，代入
y2＝2px，得
x0＝，
p
8
8pp8
所以|PQ|，|QF|＝x0＝＋.
p22p
p858
由题设得＋＝p＝－2(舍去)或p＝2，
2p4p所以C的方程为y2＝4x.
（2）依题意知l与坐标轴不垂直，故可设l的方程为x＝my＋1(m≠0)． 代入y2＝4x，得y2－4my－4＝0. 设A(x1，y1)，B(x2，y2)， 则y1＋y2＝4m，y1y2＝－4.
故线段的AB的中点为D(2m2＋1，2m)， |AB|m2＋1|y1－y2|＝4(m2＋1)．
1
又直线l ′的斜率为－m，
所以l ′的方程为x＋2m2＋3.
m将上式代入y2＝4x，
4
并整理得y2＋－4(2m2＋3)＝0.
m设M(x3，y3)，N(x4，y4)，
则y3＋y4y3y4＝－4(2m2＋3)．
m
4
?22?
2故线段MN的中点为E?22m＋3，－，
m??m
|MN|＝
4（m2＋12m2＋1
1＋2|y3－y4|＝.
mm2
1
由于线段MN垂直平分线段AB，
1
故A，M，B，N四点在同一圆上等价于|AE|＝|BE|＝，
211
22从而＋|DE|＝2，即 444(m2＋1)2＋
??22?2?2
?2m＋?＋?22?＝
m???m?
4（m2＋1）2（2m2＋1）python网络数据采集微盘。
m4
化简得m2－1＝0，解得m＝1或m＝－1， 故所求直线l的方程为x－y－1＝0或x＋y－1＝0.
三、考卷比较
本试卷新课标全国卷Ⅰ相比较，基本相似，具体表现在以下方面： 1. 对学生的考查要求上完全一致。
即在考查基础知识的同时，注重考查能力的原则，确立以能力立意命题的指导思想，将知识、能力和素质融为一体，全面检测考生的数学素养，既考查了考生对中学数学的基础知识、基本技能的掌握程度，又考查了对数学思想方法和数学本质的理解水平，符合考试大纲所提倡的“高考应有较高的信度、效度、必要的区分度和适当的难度”的原则． 2. 试题结构形式大体相同，即选择题12个，每题5分，填空题4 个，每题5分，解答题8个（必做题5个），其中第22，23，24题是三选一题。题型分值完全一样。选择题、填空题考查了复数、三角函数、简易逻辑、概率、解析几何、向量、框图、二项式定理、线性规划等知识点，大部分属于常规题型，是学生在平时训练中常见的类型．解答题中仍涵盖了数列，三角函数，立体何，解析几何，导数等重点内容。
3. 在考查范围上略有不同，如本试卷第3题，是一个积分题，尽管简单，但全国卷已经不考查了。
社交网络数据采集算法的设计(软件工程课程设计报告)
篇三:python网络数据采集微盘
软件工程课程设计
社交网络数据收集算法的设计
摘要
随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。社交网络数据信息量大、主题性强,具有巨大的数据挖掘价值,是互联网大数据的重要组成部分。一些社交平台如Twitter、新浪微博、人人网等,允许用户申请平台数据的采集权限,并提供了相应的API 接口采集数据,通过注册社交平台、申请API授权、调用API 方法等流程获取社交信息数据。但社交平台采集权限的申请比较严格,申请成功后对于数据的采集也有限制。因此,本文采用网络爬虫的方式,利用社交账户模拟登录社交平台,访问社交平台的网页信息,并在爬虫任务执行完毕后,及时返回任务执行结果。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。本文运用了爬虫和协同过滤算法对网络社交数据进行收集。
关键词：软件工程；社交网络；爬虫；协同过滤算法
目录
摘要 ······················································································· - 2 - 目录 ······················································································· - 3 - 课题研究的目的 ········································································ - 1 -
1.1 课题研究背景 ································································ - 1 - 2 优先抓取策略--PageRank ························································· - 2 - 2.1 PageRank简介 ·································································· - 2 -
2.2 PageRank流程 ·································································· - 2 - 3 爬虫 ···················································································· - 4 -
3.1 爬虫介绍 ········································································ - 4 -
3.1.1爬虫简介 ····································································· - 4 -
3.1.2 工作流程 ···································································· - 4 -
3.1.3 抓取策略介绍 ······························································ - 5 -
3.2 工具介绍 ········································································ - 6 -
3.2.1 Eclipse ········································································ - 7 -
3.2.2 Python语言 ································································· - 7 -
3.2.3 BeautifulSoup ······························································· - 7 -
3.3 实现 ·············································································· - 8 -
3.4 运行结果 ········································································ - 9 - 4 算法部分 ············································································· - 10 -
4.1获取数据的三种途径 ························································· - 10 -
4.1.1通过新浪微博模拟登录获取数据 ····································· - 10 -
4.1.2 通过调用微博API接口获取用户微博数据 ························ - 11 -
4.2基于用户的协同过滤算法 ··················································· - 14 -
4.2.1集体智慧和协同过滤 ···················································· - 14 -
4.2.2深入协同过滤核心 ······················································· - 15 -
4.3算法实现 ······································································ - 18 - 结论 ······················································································ - 21 - 参考文献 ················································································ - 22 -
课题研究的目的
1.1 课题研究背景 互联网导致一种全新的人类社会组织和生存模式悄然走进我们，构建了一个超越地球空问之上的、巨大的群体——网络群体，21世纪的人类社会正在逐渐浮现出崭新的形态与特质，网络全球化时代的个人正在聚合为新的社会群体。随着社交网站的兴起，网络社交蓬勃发展，新的互联网热再次升温，有分析人士甚至说，网络社交将缔造人际交往的新模式。互联网的兴起打破了传统的社会交往方式,简单、快捷和无距离的社交体验推动社交网络快速发展,以Facebook、Twitter、微博等为代表的应用吸引了大量活跃网络用户,社交网络信息呈现爆发式的增长。社交网络信息反映了用户的网络行为特征,通过对这些信息的研究,可以实现社会舆论监控、网络营销、股市预测等。社交网络信息的重要价值在于实时性,如何快速、准确、有效地获取目标信息非常重要。但社交网络属于Deep Web 的专有网络,信息量大、主题性强,传统搜索引擎无法索引这些Deep Web 页面,只有通过网站提供的查询接口或登录网站才能访问其信息,这增加了获取社交网络信息的难度。
目前国外有关社交网络数据采集模型的研究较少,对社交网络的研究主要集中在社会网络分析领域。国内社交网络平台的数据采集技术研究有一定成果,如文献提出并实现一种利用新浪微博应用程序接口(Application Programming Interface,API)和网络数据流相结合的方式采集数据,文献利用人人网开发平台提供的API 实现数据采集,并通过WebBrowser和HttpFox监测信息交互时的数据包,实现动态获取Ajax 页面信息等。
- 1 -
2优先抓取策略--PageRank
2.1 PageRank简介
PageRank，即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。
2.2 PageRank流程
首先PageRank的计算充分利用了两个假设：数量假设和质量假设。步骤如下：
1) 在初始阶段：网页通过链接关系构建起Web图，每个页面设置相同的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。随着每一轮的计算进行，网页当前的PageRank值会不断得到更新。
2)在一轮中更新页面PageRank得分的计算方法：在一轮更新页面PageRank得分的计算中，每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出链上，这样每个链接即获得了相应的权值。而每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。当每个页面都获得了更新后的PageRank值，就完成了一轮PageRank计算。
然后，引入阻尼系数p，p的值一般为0.85。
- 2 -
基于Python的手机舆情系统
篇四:python网络数据采集微盘
基于Python的手机舆情系统设计与实现
摘 要
系统主要就是针对手机行业文章进行抓取并分析统计，根据用户定义关键词在数据库中全文搜索匹配相应文章，然后给用户进行展示，为用户提供便利。
系统利用Python urllib对权威手机资讯网站进行网页抓取，然后用Python re包和正则表达式在网页中匹配到相关数据，再用Python w3lib.html去掉页面中臃肿的html标签。进行网页提纯，并利用MySQL进行存储。系统后台运用Python flask进行开发实现，前端则运用html、css、javascript、jquery进行开发并实现简单的页面交互。利用Python和Sublim工具对系统的页面和服务器进程编程和部署，系统主要是服务器端入手建立基本的前后调一体化流程。系统主要有自定义频道、自定义栏目（同时设置栏目关键词）、查看更多等功能，用户在栏目中查看根据关键词匹配到的文章列表。
关键词：舆情 手机资讯
The Design And Implementation Of Mobile Public Opinion
System Based On Python
Abstract
System is mainly aimed at the mobile phone industry articles to grab and analysis of statistics, based on user-defined keywords full-text search matching corresponding articles in the database, and then to users to display, provide convenience for the user.
System USES Python urllib cell phone information to web sites for authority to grab, and then use Python re package and regular expression matching to the relevant data in the web page, then use Python w3lib. The bloated HTML tags in HTML to remove page for web data refinement, and deposited in the MySQL database for storage.Systems use Python flask framework for development background, front end uses HTML, CSS, javascript, jquery interaction to develop and implement a simple page.Using Python and Sublim tools page on the system and the server process programming and deployment, before and after the system is mainly the server side of the basic integration process.Channel system mainly include custom, custom columns (at the same time set up keywords), read more, and other functions, users in the section view based on keyword matching to the list of articles.
Key words: Public opinion Phone information
目 录
前 言 ................................................. 1
第1章 课题研究背景与价值 ............................... 2
第1.1节 选题的意义与价值 ............................ 2
第1.2节 研究综述 .................................... 3
第1.3节 课题的研究意义与目的 ........................ 3
第1.4节 研究范围与内容 .............................. 4
第2章 手机舆情系统技术的概况 ........................... 7
第2.1节 系统开发环境 ................................ 7
第2.2节 系统开发技术 ................................ 8
第3章 系统数据采集与存储 ............................... 10
第3.1节 系统数据的采集 ............................. 10
第3.2节 系统数据的存储 ............................. 11
第4章 系统功能设计与实现 ............................... 16
第4.1节 用户登录 ................................... 16
第4.2节 自定义频道 ................................. 18
第4.3节 自定义栏目 ................................. 20
第4.4节 爬虫设计与实现 ............................. 24
第4.5节 系统数据库结构 ............................. 24
第5章 系统测试 ......................................... 27
第5.1节 系统测试目的与意义 ......................... 27
第5.2节 测试过程 ................................... 27
第5.3节 其他错误 ................................... 29