Web Scraping With Rust
In this post I’m going to explore web scraping in Rust through a basic Hacker News CLI. My hope is to point out resources for future Rustaceans interested in web scraping. Plus, highlight Rust’s viability as a scripting language for everyday use. Scraping EcosystemTypically, when faced with a web scraping task most people don’t run to a low-level systems programming language. Given the relative si
Go言語のスクレイピング系ライブラリまとめ - Qiita
Goでスクレイピングしようと思い、ライブラリを探していた際に行き当たったパッケージをまとめます。 調査段階なので一部しか利用はしておらず、実際の使い勝手等はわからないです。後々ピックアップして試していきますが、オススメがあればご意見ください！ scrape A simple, higher level interface for Go web scraping.って。その物言い嫌いじゃない。 2015/06/25から更新されていないがStarは一番多い(2016/03/01現在) Find,Attr,Textがあるので王道的な感じがします godoc有り jQueryに近しい構文と使い勝手が実現できる net/htmlとcascadiaをつかっているみたいでJSerとしては相性が良さそう いろんなライブラリで使われているライブラリでした godoc有り go-metainspector 与
pythonのrequestsでリトライとプロキシを設定 : mwSoft blog
requestsを使ってAPIからデータ取ろうと思った時に調べたこと。 まずはリトライ設定をしつつAPIの内容をローカルファイルにダウンロードする処理。リトライについてはAdapterを使うらしい。下記を参考にした。 http://www.mobify.com/blog/http-requests-are-hard/ ダウンロードする方法として、下記Stackoverflowのページを参考にした。requests.getにstream=Trueを設定することでファイルサイズが大きくてもメモリサイズを食わずにダウンロードできる。 http://stackoverflow.com/questions/16694907/how-to-download-large-file-in-python-with-requests-py import requests def download(url, o
GitHub - vifreefly/kimuraframework: Kimurai is a modern web scraping framework written in Ruby which works out of box with Headless Chromium/Firefox, PhantomJS, or simple HTTP requests and allows to scrape and interact with JavaScript rendered websites
# github_spider.rb require 'kimurai' class GithubSpider < Kimurai::Base @name = "github_spider" @engine = :selenium_chrome @start_urls = ["https://github.com/search?q=Ruby%20Web%20Scraping"] @config = { user_agent: "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36", before_request: { delay: 4..7 } } def parse(response, url:, data: {}) respons
Free Online Tools for Looking up Potentially Malicious Websites
Several organizations offer free online tools for looking up a potentially malicious website. Some of these tools provide historical information; others examine the URL in real time to identify threats: AbuseIPDB: Provides reputation data about the IP address or hostnameAuth0 Signals: Checks IP address reputation; supports APIBrightCloud URL/IP Lookup: Presents historical reputation data about the
GitHub - meirwah/awesome-incident-response: A curated list of tools for incident response
APTSimulator - Windows Batch script that uses a set of tools and output files to make a system look as if it was compromised. Atomic Red Team (ART) - Small and highly portable detection tests mapped to the MITRE ATT&CK Framework. AutoTTP - Automated Tactics Techniques & Procedures. Re-running complex sequences manually for regression tests, product evaluations, generate data for researchers. Calde
GitHub - paralax/awesome-honeypots: an awesome list of honeypot resources
Database Honeypots Delilah - Elasticsearch Honeypot written in Python (originally from Novetta). ESPot - Elasticsearch honeypot written in NodeJS, to capture every attempts to exploit CVE-2014-3120. ElasticPot - An Elasticsearch Honeypot. Elastic honey - Simple Elasticsearch Honeypot. MongoDB-HoneyProxy - MongoDB honeypot proxy. NoSQLpot - Honeypot framework built on a NoSQL-style database. mysql-
どれくらい自社ドメインがなりすまされているか、ご存知ですか? | IIJ Engineers Blog
IIJ ネットワーク本部アプリケーションサービス部・(兼)社長室所属。 メールサービスの運用業務に従事し、日々世界の悪と戦う一児の父親。社内 Power Automate エバンジェリスト(自称)。M3AAWG member / openSUSE Users / WIDE Project メンバー。趣味は大喜利。はがき職人。 企業の情報システム部門でメールを担当されているみなさん、この問いに答えられる方は、どれくらいいらっしゃるでしょうか。 「そんなこと、気にしたこともない」という方も少なくないかもしれません。それもそのはず、これまで送信ドメイン認証を代表する SPF、DKIM は、送信者側が受信者側でどのように評価されたか知る術がありませんでした。ましてや、第三者の何者かが自社ドメインを勝手に使って誰かにメールを送っている、なんて知ることは不可能でした。 しかし、DMARC(RFC 74
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How to make python Requests work via SOCKS proxy
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A comparison of subdomain discovery capabilities - HackMD