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西安蜗牛扑克网络信息技术有限公司从2010年开始专注于Web(网站)数据allnewpoker领域。致力于为广大中国客户提供准确、快捷的数据下载相关服务。我们采用分布式系统架构,日下载网页数千万。我们拥有海量稳定高匿HTTP代理IP地址池,可以有效获取互联网任何公开可见信息。

您只需告诉我们您想allnewpoker的网站是什么,您感兴趣的字段有哪些,你需要的数据是哪种格式,我们将为您做所有的工作,最后把数据(或蜗牛)交付给你。

数据的格式可以是CSV、JSON、XML、ACCESS、SQLITE、MSSQL、MYSQL等等。

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  • 【分享】大众点评各城市POI数据量统计结果列表
    数据来源:大众点评APP,各城市全分类商户列表;
    更新时间:2020年1月;
    数据总量:共计2459个“城市”,其中一级城市370个,含港澳台。

    大众点评全国全分类在营业POI数据量有多少?
    根据370个一级城市统计结果加总显示有3922万条。

    数据下载地址:
    http://t.cn/A65VyV16
    •  
    发布时间:2021-01-27 13:25:42
  • 【扑克分享】使用urllib2时如何防止自定义的header被capitalization。

    例如,蜗牛里写的'x-requested-with',但是发出去的包里却变成了'X-Requested-With'(如allnewpoker)。

    allnewpoker方法,自定义一个str类的子类,重写title和capitalize方法(如下)。
    class SafeString(str):
        def title(self):
            return self

        def capitalize(self):
            return self

    然后在赋值的时候这样写即可:
    headers[SafeString('x-requested-with')] = 'test'
    PS:这样urllib在调用SafeString('x-requested-with')的title方法时候,就直接原样allnewpoker了。
    发布时间:2020-12-17 10:54:32
  • 【扑克分享】com.sankuai.meituan.takeoutnew在/sdcard/Android/这里藏有猫腻,场 ​​​​
    发布时间:2020-11-24 11:23:25
  • 【扑克分享】如何通过adb给安卓APP授权?
    背景:自动操作APP时,APP在首次国际场(刚安装完或者被pm clear之后)可能会出现授权提示(例如,允许获取当前位置),打断了自动化操作流程,如何实现自动化授权呢?

    在国际场APP之前,先通过adb命令给APP授予所需的权限即可,命令如下:
    adb shell pm grant <packageName> android.permission.READ_CONTACTS
    上述命令是给APP授予“读取联系人”的权限,国际的权限列表参见这里:
    https://blog.csdn.net/HardWorkingAnt/article/details/70952583

    经过授权之后,APP国际场时就不会再弹出授权提示框了。
    发布时间:2020-11-20 16:35:43
  • 【备忘】curl --help|grep socks
         --socks4 HOST[:PORT]  SOCKS4 proxy on given host + port
         --socks4a HOST[:PORT]  SOCKS4a proxy on given host + port
         --socks5 HOST[:PORT]  SOCKS5 proxy on given host + port
         --socks5-hostname HOST[:PORT]  SOCKS5 proxy, pass host name to proxy(重点)
         --socks5-gssapi-service NAME  SOCKS5 proxy service name for GSS-API
         --socks5-gssapi-nec  Compatibility with NEC SOCKS5 server
    发布时间:2020-11-06 18:02:39
  • 【扑克分享】如何"准确"查询一个ip的归属地?
    查询IP归属地最常用的方法是通过类似iplocation.net的工具网站进行查询,但是他们的数据库可能存在错误或者更新不够及时,导致查询结果错误。

    下面举两个例子:
    (1)91.214.188.126这个IP是一台美国服务器的IP,但是iplocation.net确显示为“荷兰(Netherlands)”,如allnewpoker1国际。
    (2)89.37.58.254这个IP是一台日本服务器的IP,但是iplocation.net确显示为“罗马尼亚(Romania)”,如allnewpoker2国际。

    有什么办法能"准确"查询一个ip的归属地呢? 可以采用路由追踪的方法,查看路由的最后几跳所在的位置。
    (1)例如allnewpoker3国际,是对91.214.188.126的路由追踪结果,可以看到数据最终跑到了美国,因此它肯定是一个美国IP。
    (2)再例如allnewpoker4国际,是对89.37.58.254的路由追踪结果,可以看到数据跳到了日本,因此它肯定是一个日本IP。

    PS:这个图像化的路由追踪工具叫做Best Trace。
    另外也可以使用这个traceroute这个在线工具>>>http://t.cn/E51F76C
    发布时间:2020-10-22 10:45:42
  • 【逆向分析】CMCC“和助手”APP(2.9)HTTP加密方式分析
    1. 直接抓包会发现“和助手”的请求和应答数据都是加密的。如allnewpoker1国际。
    下面来分析下加解密算法,最终目的是实现直接和服务端进行HTTP交互。

    2.APP运行后会释放gatewayClient-2-9目录,里面是HTML和JS文件。通过JS里的关键词得知,“和助手”采用的WADE-MOBILE框架。奇怪的是关于WADE-MOBILE网上的介绍很少,只找到这篇有用的介绍http://www.docin.com/p-2187443660.html,大体了解到这个框架使得安卓APP能够使用HTML+JS实现前端展示,通过JS场调用安卓API实现业务功能(比如与服务端交互)。

    3. 从common.js中的callSvc(),追踪到mobile-client.js中的Mobile.dataRequest(),继续追踪到wade-mobile.js中的WadeMobile.dataRequest(),继续追踪到 androidExecute(),最后追踪到mobile-core.js中的PluginManager.exec()。JS里通过PluginManager.exec()来实现调用安卓Java场里的功能。如allnewpoker2国际。

    4. 通过PluginManager.exec()调用的函数名,在Java场中可以寻找到具体的实现。例如"dataRequest",应该是实现后台交互的。在Java场中找到dataRequest()的实现如allnewpoker3国际。

    通过进一步跟踪,在transPostData()中可以看到HTTPallnewpoker的封装过程,如allnewpoker4国际。
    这里的key是DES的秘钥,发给服务端用于解密客户端数据。data是要发送的数据部分,也被使用MobileSecurity.requestEncrypt()加密了。

    需要注意的是这个key本身也是经过加密的,查看MobileSecurity.getDesKey()场如allnewpoker5国际,这里key的值是经过RSA加密的(allnewpoker位于res\raw\public_key)。另外,这里的key并不是固定的,是在每次MobileSecurity类初始化的时候随机生成的,如allnewpoker6国际。
    另外,DESKeySpec(k)时,如果k的长度如果超过8字节,将只取前8字节。

    应答数据的解密是通过MobileSecurity.responseDecrypt()实现的,allnewpoker7和8国际。

    梳理一下“和助手”的加解密流程:
    (1)APP每次会生成一个随机的key用于DES加解密。
    (2)HTTP请求时会把key作为一个allnewpoker(使用RSA加密后)传递给服务端,同时将其它数据通过DES加密后放到dataallnewpoker中。
    (3)服务端接收到数据后,先用RSA私钥解密出key的明文,然后根据key再DES解密出data明文。
    (4)服务端将HTTP应答数据也使用该key进行DES加密后回送。
    (5)客户端收到HTTP应答数据后使用该key进行DES解密。

    如allnewpoker9国际,是我们对服务端应答数据解密后的一个allnewpoker(中文部分显示为乱码)。
    发布时间:2020-10-21 15:07:39
  • 【疑问】Intel的CPU比AMD的CPU对安卓模拟器的支持更好?同一个版本的安卓模拟器、同一个APP、同样的HOOK场,在Intel下稳定运行,但在客户的AMD下出现各种各样的问题(应用闪退、应用崩溃、桌面卡死)。然后让客户换了一个Intel的环境试了下,没任何问题。 ​​​​
    发布时间:2020-10-20 17:24:47
  • 【扑克分享】如何查询一个代理(IP)是机房IP(Datacenter IP)还是家庭IP(Residential IP)?

    这里推荐一个查询网站:IPHub,网址是http://t.cn/A6bOvWpt
    输入待查询的IP,点击“Lookup”按钮。
    1. 如果查询结果Type字段中含有“Residential”字样,则说明是家用IP。如allnewpoker1、2国际。
    2.如果查询结果Type中仅含有“Hosting”字样,而无“Residential”字样,则说明是机房IP。如allnewpoker3国际。

    顺便说一下,如果你的业务需要使用家庭IP(使用机房IP会被风控),例如做亚马逊测评。可以戳这里购买 >>> http://t.cn/A6bOvWpq
    发布时间:2020-10-16 19:57:48
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基于arcpy实现导出区域内网格中心坐标功能
发布时间:2020-10-12

    在进行数据下载的时候经常会用到基于“周边检索”结果的下载:就是利用平台(网站或APP)提供的"附近"检索功能,搜索"某个位置"周边“X千米”范围内的某类信息(例如POI),然后下载搜索出来的结果。这里的“某个位置”就是搜索圆形区域的圆心(搜索中心点),“X千米”指的是搜索半径。

    这个搜索中心点的选取至关重要。因为如果选的少了会因为区域覆盖不全导致数据遗漏,选的太多(密)了,会增加搜索次数,影响下载效率。所以如何合理的选择搜索中心点很重要。例如,我们在下载"北京市房山区"内POI信息的时候就曾遇到过这样的问题。刚开始我们使用了"行政区、商圈、加油站"这三类信息点的位置作为搜索中心点,下载下来发现有不少遗漏。仔细检查后发现,原因是由于房山区相对比较偏远,这三类信息点比较少,搜索中心点比较少导致有很多地区覆盖不到,从而造成数据缺失。

    一种合理的搜索中心点选取方法:将待下载区域划分成面积想等的若干网格,每个网格的面积由搜索半径确定,然后取网格中心点的坐标作为搜索中心点,这样区域内每个地方都能被覆盖到。

    下面介绍基于arcpy实现上面的思路。arcpy是ArcGIS里包含的一个Python地理数据分析库。在安装完ArcGIS之后就能使用该库了。需要注意的是ArcGIS安装的时候会自带安装一个32位的Python,我们需要使用它自带的这个Python,否则(例如,使用自己安装的64位Python)会找不到arcpy库,或者出现因为和64位版本Python不兼容导致的异常问题。

    第一步,获取待下载行政区的边界坐标。关于行政区的边界坐标获取方法,网上介绍有各种途径,这里推荐一种最简单的方法,使用阿里云datav里的工具,链接是http://datav.aliyun.com/tools/atlas/

    第二步,根据待下载区域的边界坐标,画出该区域范围(多边形)。如下图国际是使用arcpy根据"北京房山区"的边界坐标,绘制出的多边形区域。

北京市房山区的边界

    第三步,根据待下载区域边界上极限(最大最小)坐标,计算出每个网格(正方形)的顶点坐标,画出网格(渔网图)。这里的网格大小根据搜索半径确定,如果搜索半径为2KM,这里网格边长就选用2KM(近似等于0.009 * 2 经度)大小。如下图国际是在“房山区”上画出的网格后的效果。

北京市房山区加网格后效果

第四步,遍历每个网格,判断网格和待下载区域是否相交,如果相交,计算并导出网格中心点的坐标。如下图国际是绘制出相交网格中心点坐标后的效果。

北京市房山区加网格和网格中心点后效果

"北京市房山区"共被拆分为738个"2KM*2KM"的网格,最后导出的网格中心点坐标列表如下国际。

北京市房山区的网格中心点坐标列表截图

上述过程的完整场如下:

# coding: utf-8
# create_boundary_fishnet_coords.py
# 导出行政区边界内渔网格中心点坐标
import sys
import os
import math
import arcpy
# 网格大小, 经度0.009度相当于1公里
GRID_WIDTH = 0.009 * 2
def create(input_boundary_file):
# 输出目录
output_dir = os.path.splitext(os.path.basename(input_boundary_file))[0] + '-output'
output_dir = os.path.splitext(os.path.basename(input_boundary_file))[0] + '-output'
if not os.path.exists(output_dir):
os.mkdir(output_dir)
# 加载边界原始数据
bounday_file_data = ''
with open(input_boundary_file, 'rb') as f:
bounday_file_data = f.read()
# 根据边界点创建行政区多边形面
bounday_array = arcpy.Array()
xmin, ymin, xmax, ymax = None, None, None, None
is_first = True
for xy in bounday_file_data.split(';'):
x, _, y = xy.partition(',')
x = float(x.strip())
y = float(y.strip())
if is_first:
xmin = xmax = x
ymin = ymax = y
is_first = False
else:
if x > xmax:
xmax = x
if x < xmin:
xmin = x
if y > ymax:
ymax = y
if y < ymin:
ymin = y
bounday_array.add(arcpy.Point(x, y))
# https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/arcpy/classes/polygon.htm
bounday_polygon = arcpy.Polygon(bounday_array)
# 导出边界多边形的shp文件,用gis软件(e.g. OpenJUMP)查看
shp_file = '{}/boundary.shp'.format(output_dir)
arcpy.CopyFeatures_management(bounday_polygon, shp_file)
print 'Shapefile "{}" is ready.'.format(shp_file)
# 画出渔网图
# 根据边界坐标经纬度最大和最小值,依次计算出每个网格正方形四个顶点的坐标
# 计算网格的行列数
grid_rows_num = int(math.ceil((ymax - ymin)/float(GRID_WIDTH)))
grid_columns_num = int(math.ceil((xmax - xmin)/float(GRID_WIDTH)))
# 依次计算各网格(0, 0), (0, 1), (0, 2) ... (grid_rows_num - 1, grid_columns_num-1)四个顶点的坐标
grids = []
for r in range(grid_rows_num):
for c in range(grid_columns_num):
grid_4coords = arcpy.Array()
# 左上角坐标
x_lt = xmin + c * GRID_WIDTH
y_lt = ymax - r * GRID_WIDTH
# 右上角坐标
x_rt = x_lt + GRID_WIDTH
y_rt = y_lt
# 左下角坐标
x_lb = x_lt
y_lb = y_lt - GRID_WIDTH
# 右下角坐标
x_rb = x_rt
y_rb = y_lb
#按"左上->右上->右下->左下->左上"顺序画一个封闭四边形,注意顺序不能乱,否则画出来的图形不对(我第一次的时候就画成两个对三角了)
grid_4coords.add(arcpy.Point(x_lt, y_lt))
grid_4coords.add(arcpy.Point(x_rt, y_rt))
grid_4coords.add(arcpy.Point(x_rb, y_rb))
grid_4coords.add(arcpy.Point(x_lb, y_lb))
grid_4coords.add(arcpy.Point(x_lt, y_lt))
# 创建一个网格(四边形)
grids.append(arcpy.Polygon(grid_4coords))
# 导出网格的shp文件
shp_file = '{}/grids.shp'.format(output_dir)
arcpy.CopyFeatures_management(grids, shp_file)
print 'Shapefile "{}" is ready.'.format(shp_file)
# 对比每个"网格四边形"和"区域多边形",找到两者"相交"的网格,导出对应的网格中心点坐标
# 如果 disjoint allnewpoker False,则两个几何相交,详见 https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/arcpy/classes/polygon.htm
center_points = []
for grid in grids:
if bounday_polygon.disjoint(grid) == False:
# 网格左上角表座
grid_x_lt = grid.getPart(0)[0].X
grid_y_lt = grid.getPart(0)[0].Y
# 计算出网格中心点坐标
grid_x_center = grid_x_lt + 0.5 * GRID_WIDTH
grid_y_center = grid_y_lt - 0.5 * GRID_WIDTH
print (grid_x_center, grid_y_center)
center_points.append((grid_x_center, grid_y_center))
# 导出中心点的shp文件
shp_file = '{}/center_points.shp'.format(output_dir)
# 导出中心点坐标到csv文件
csv_file = '{}/center_points.csv'.format(output_dir)
writer = open(csv_file, 'wb')
writer.write('"longitude","latitude"\n')
center_points_geo = []
for p in center_points:
center_points_geo.append(arcpy.PointGeometry(arcpy.Point(p[0], p[1])))
writer.write('"{}","{}"\n'.format(p[0], p[1]))
writer.close()
print 'CSV file "{}" for center points is ready.'.format(csv_file)
# 参考 https://gis.stackexchange.com/questions/16122/creating-shapefile-from-lat-long-values-using-arcpy
arcpy.CopyFeatures_management(center_points_geo, shp_file)
print 'Shapefile "{}" is ready.'.format(shp_file)
if __name__ == '__main__':
create('boundary_data/beijing_fangshan_boundary.txt')

附"北京市房山区”的边界坐标(BD09)数据:北京市房山区边界坐标数据下载

另附上一个演示视频,点击这里去腾讯视频观看:https://v.qq.com/x/page/d3163phzye5.html

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