php怎么扩展curl

1、php怎么扩展curl，phpcurl没有反馈就一直请求吗？

curl有超时设置，CURLOPT_TIMEOUT和CURLOPT_CONNECTTIMEOUT，前面那个是用来告诉链接成功的PHP脚本，从服务器接收缓冲完成前需要等待多长时间，后面的是告诉PHP脚本在成功连接服务器前等待多久。你如果不设置那就是php或者nginx Apache这些自己的超时反馈了

2、php如何拉取数据？

在PHP中，拉取数据通常使用数据库操作来实现。具体的步骤如下：

1. 连接数据库

使用PHP提供的mysqli或PDO等扩展库，可以连接到MySQL等数据库。例如：

```

$servername = "localhost";

$username = "username";

$password = "password";

$dbname = "myDB";

// 创建连接

$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);

// 检测连接

if ($conn->connect_error) {

die("连接失败: " . $conn->connect_error);

}

```

2. 执行查询语句

连接数据库后，可以使用SQL语句来查询数据。例如：

```

$sql = "SELECT id, name, age FROM users";

$result = $conn->query($sql);

```

上述代码中，使用SELECT语句从users表中查询id、name和age字段的值。

3. 处理查询结果

执行查询语句后，可以使用mysqli或PDO提供的函数来获取查询结果。例如：

```

if ($result->num_rows > 0) {

// 输出数据

while($row = $result->fetch_assoc()) {

echo "id: " . $row["id"]. " Name: " . $row["name"]. " Age: " . $row["age"]. "<br>";

}

} else {

echo "0 结果";

}

```

上述代码中，使用fetch_assoc函数获取查询结果并遍历输出。

4. 关闭数据库连接

查询结束后，需要关闭数据库连接，释放资源。例如：

```

$conn->close();

```

上述代码中，使用close函数关闭数据库连接。

需要注意的是，在实际开发中，还需要进行一些安全性检查和异常处理，以确保代码的稳定性和安全性。

3、php语言网站如何加强安全性？

PHP是一种非常流行之网站脚本语言，但是它本身所固有之安全性是非常薄弱。本文讲述了PHP增强计划（Hardened-PHP project）和新之Suhosi计划，Suhosin提供了增强之PHP之安全配置。

PHP是带有争论地但又是最流行之一种网站脚本语言。它之所以流行，是因为它低廉之价格，然而，这低廉之价格导致用PHP写之网站应用程序越来越多 之同时也越来越多之展现出PHP本身在安全上之脆弱，这种安全特性显示出PHP是极不可靠，不过同时对这个脚本语言本身而言它又是非常灵活之，使用它就能 很容易之实现代码，不过这些代码都是臃肿之且不安全之，虽然是这样它还是一直都拥有很多之使用者。你可以根据实际情况来假设，一次又一次，各种应用软件都 体现了这种脆弱性：容易受到SQL注入、跨站脚本、任意执行指令等等之攻击。

因为象safe_mode和open_basedir这样内置之PHP安全措施将被忽略，PHP增强计划创建之PHP更具有安全性，同时也对PHP 进行校验检查。最初，这些是由增强之PHP补丁完成之，这些补丁需要修补并重新编译PHP自身。最近，PHP增强计划发布了一个名为Suhosin之新工 程。

Sohosin包括有两部分：第一部分是PHP之补丁，这个补丁强化了Zend引擎自身，以免可能产生缓冲溢出，也可以防止相关之弱点。第二部分是 Suhosin之扩展，这是一个PHP之独立使用模块。这两部分可以一起工作，或者是扩展部分单独工作。

开发人员不希望为了达到安全性而总去维护他们自己之PHP安装设置和他们当然更喜欢直接使用销售商提供之Linux分布系统上PHP，使用扩展模块 能提供更多PHP本身所不能具有之安全特点。

扩展模块很容易安装；它也能通过PECL安装，或者是下载后通过编译安装：

$ tar xvzf suhosin-0.9.17

$ cd suhosin-0.9.17

$ phpize

$ ./configure

$ make

$ sudo make install

为了使用suhosin，还需要增加/etc/php.ini，如下所示：

extension=suhosin.so

对于大部分人来说默认之配置选项已经足够了。为了加强设置，可以在/etc/php.ini中增加相应之值。网站中详细地介绍了有关之各种配置选 项，这些说明可以帮助你进行初始化配置。

使用Suhosin，你可以得到一些错误日志，你能把这些日志放到系统日志中，也可以同时写到其他任意之日志文件中去；它还可以为每一个虚拟主机创 建黑名单和白名单；可以过滤GET和POST请求、文件上载和cookie。你还能传送加密之会话和cookie，可以设置不能传送之存储上线等等。它不 像原始之PHP强化补丁，Suhosin是可以被像Zend Optimizer这样之第三方扩展软件所兼容之。

下面是我写的一个操作方法：

wget -c http://soft.vpser.net/web/suhosin/suhosin-patch-5.2.10-0.9.7.patch.gz

gzip -d ./suhosin-patch-5.2.10-0.9.7.patch.gz

cd php-5.2.10

patch -p 1 -i ../suhosin-patch-5.2.10-0.9.7.patch

编译的时候

./configure --prefix=/usr/local/php --with-config-file-path=/usr/local/php/etc --with-mysql=/usr/local/mysql --with-mysqli=/usr/local/mysql/bin/mysql_config --with-iconv-dir --with-freetype-dir --with-jpeg-dir --with-png-dir --with-zlib --with-libxml-dir=/usr --enable-xml --enable-discard-path --enable-magic-quotes --enable-safe-mode --enable-bcmath --enable-shmop --enable-sysvsem --enable-inline-optimization --with-curl --with-curlwrappers --enable-mbregex --enable-fastcgi --enable-fpm --enable-force-cgi-redirect --enable-mbstring --with-mcrypt --enable-ftp --with-gd --enable-gd-native-ttf --with-openssl --with-mhash --enable-pcntl --enable-sockets --with-xmlrpc --enable-zip --enable-soap --without-pear --with-gettext --with-mime-magic --enable-suhosin

把suhosin编译进去就好了

4、用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？

看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？

图源：

videoblocks.com

你喜欢旅行吗？

这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……

可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！

你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。

因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！

某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。

也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。

这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。

第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。

在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。

我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。

如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。

谷歌的“网络爬取规范”：

http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette

导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：

· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。

· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。

· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。

· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。

· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。

· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。

每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。

from time import sleep, strftime

from random import randint

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import smtplib

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Change this to your own chromedriver path!

chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window

sleep(2)

这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。

一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。

点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。

无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？

到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。

接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。

为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：

1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’

第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。

不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！

基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。

前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。

最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。

# Load more results to maximize the scraping

def load_more():

try:

more_results = '//a[@class = “moreButton”]'

driver.find_element_by_xpath(more_results).click()

# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing

print('sleeping…..')

sleep(randint(45,60))

except:

pass

现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。

我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。

def page_scrape():

“““This function takes care of the scraping part”““

xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'

sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)

sections_list = [value.text for value in sections]

section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights

section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights

# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it

# you will know there's a problem if the lists above are empty

# this if statement lets you exit the bot or do something else

# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping

# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start

if section_a_list == []:

raise SystemExit

# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound

a_duration = []

a_section_names = []

for n in section_a_list:

# Separate the time from the cities

a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

b_duration = []

b_section_names = []

for n in section_b_list:

# Separate the time from the cities

b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

xp_dates = '//div[@class=“section date”]'

dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)

dates_list = [value.text for value in dates]

a_date_list = dates_list[::2]

b_date_list = dates_list[1::2]

# Separating the weekday from the day

a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]

a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]

b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]

b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]

# getting the prices

xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'

prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)

prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']

prices_list = list(map(int, prices_list))

# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index

xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'

stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)

stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]

a_stop_list = stops_list[::2]

b_stop_list = stops_list[1::2]

xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'

stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)

stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]

a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]

b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]

# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs

xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'

schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)

hours_list = []

carrier_list = []

for schedule in schedules:

hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])

carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])

# split the hours and carriers, between a and b legs

a_hours = hours_list[::2]

a_carrier = carrier_list[1::2]

b_hours = hours_list[::2]

b_carrier = carrier_list[1::2]

cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',

'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',

'Price'])

flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,

'Out Weekday': a_weekday,

'Out Duration': a_duration,

'Out Cities': a_section_names,

'Return Day': b_day,

'Return Weekday': b_weekday,

'Return Duration': b_duration,

'Return Cities': b_section_names,

'Out Stops': a_stop_list,

'Out Stop Cities': a_stop_name_list,

'Return Stops': b_stop_list,

'Return Stop Cities': b_stop_name_list,

'Out Time': a_hours,

'Out Airline': a_carrier,

'Return Time': b_hours,

'Return Airline': b_carrier,

'Price': prices_list})[cols]

flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped

return flights_df

尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。

截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。

它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):

“““City codes it's the IATA codes!

Date format YYYY-MM-DD”““

kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +

'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')

driver.get(kayak)

sleep(randint(8,10))

# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close

try:

xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'

driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()

except Exception as e:

pass

sleep(randint(60,95))

print('loading more.....')

# load_more()

print('starting first scrape.....')

df_flights_best = page_scrape()

df_flights_best['sort'] = 'best'

sleep(randint(60,80))

# Let's also get the lowest prices from the matrix on top

matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')

matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]

matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))

matrix_min = min(matrix_prices)

matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)

print('switching to cheapest results…..')

cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'

driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting second scrape…..')

df_flights_cheap = page_scrape()

df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'

sleep(randint(60,80))

print('switching to quickest results…..')

quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'

driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting third scrape…..')

df_flights_fast = page_scrape()

df_flights_fast['sort'] = 'fast'

sleep(randint(60,80))

# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates

final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)

final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),

city_from, city_to,

date_start, date_end), index=False)

print('saved df…..')

# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!

xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'

loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text

xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'

prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text

print(loading+'\n'+prediction)

# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later

# just change it to “Not Sure” if it happens

weird = '¯\\_(ツ)_/¯'

if loading == weird:

loading = 'Not sure'

username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

password = 'YOUR PASSWORD'

server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)

server.ehlo()

server.starttls()

server.login(username, password)

msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\

Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))

message = MIMEMultipart()

message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'

server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)

print('sent email…..')

虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。

如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。

在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。

如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VP*或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。

使用脚本运行测试的示例

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5、如何用php获取网页源码？

1、使用file_get_contents获得网页源代码。这个方法最常用，只需要两行代码即可，非常简单方便。

2、使用fopen获得网页源代码。这个方法用的人也不少，不过代码有点多。

3、使用curl获得网页源代码。使用curl获得网页源代码的做法，往往是需要更高要求的人使用，例如当你需要在抓取网页内容的同时，得到网页header信息，还有ENCODING编码的使，USERAGENT的使用等等。所谓的网页代码，就是指在网页制作过程中需要用到的一些特殊的"语言"，设计人员通过对这些"语言"进行组织编排制作出网页，然后由浏览器对代码进行"翻译"后才是我们最终看到的效果。制作网页时常用的代码有HTML，JavaScript，ASP，PHP，CGI等，其中超文本标记语言(标准通用标记语言下的一个应用、外语简称:HTML)是最基础的网页代码。