Ⅰ HTTPS和HTTP有什么区别
HTTPS(Secure Hypertext Transfer Protocol)安全超文本传输协议 它是一个安全通信通道，它基于HTTP开发，用于在客户计算机和服务器之间交换信息。它使用安全套接字层(SSL)进行信息交换，简单来说它是HTTP的安全版。 它是由Netscape开发并内置于其浏览器中，用于对数据进行压缩和解压操作，并返回网络上传送回的结果。HTTPS实际上应用了Netscape的安 全全套接字层(SSL)作为HTTP应用层的子层。(HTTPS使用端口443，而不是象HTTP那样使用端口80来和TCP/IP进行通信。)SSL使 用40 位关键字作为RC4流加密算法，这对于商业信息的加密是合适的。HTTPS和SSL支持使用X。509数字认证，如果需要的话用户可以确认发送者是谁。
HTTP是一个客户端和服务器端请求和应答的标准（TCP）。客户端是终端用户，服务器端是网站。通过使用Web浏览器、网络爬虫或者其它的工具，客户端发起一个到服务器上指定端口（默认端口为80）的HTTP请求。（我们称这个客户端）叫用户代理（user agent）。应答的服务器上存储着（一些）资源，比如HTML文件和图像。（我们称）这个应答服务器为源服务器（origin server）。在用户代理和源服务器中间可能存在多个中间层，比如代理，网关，或者隧道（tunnels）。尽管TCP/IP协议是互联网上最流行的应用，HTTP协议并没有规定必须使用它和（基于）它支持的层。 事实上，HTTP可以在任何其他互联网协议上，或者在其他网络上实现。HTTP只假定（其下层协议提供）可靠的传输，任何能够提供这种保证的协议都可以被其使用。
区别：
https协议需要到ca申请证书，一般免费证书很少，需要交费。http是超文本传输协议，信息是明文传输，https 则是具有安全性的ssl加密传输协议http和https使用的是完全不同的连接方式用的端口也不一样,前者是80,后者是443。http的连接很简单,是无状态的HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议 要比http协议安全HTTPS解决的问题：1 . 信任主机的问题. 采用https 的server 必须从CA 申请一个用于证明服务器用途类型的证书. 改证书只有用于对应的server 的时候,客户度才信任次主机. 所以目前所有的银行系统网站,关键部分应用都是https 的. 客户通过信任该证书,从而信任了该主机. 其实这样做效率很低,但是银行更侧重安全. 这一点对我们没有任何意义,我们的server ,采用的证书不管自己issue 还是从公众的地方issue, 客户端都是自己人,所以我们也就肯定信任该server.2 . 通讯过程中的数据的泄密和被窜改1. 一般意义上的https, 就是 server 有一个证书.a) 主要目的是保证server 就是他声称的server. 这个跟第一点一样.b) 服务端和客户端之间的所有通讯,都是加密的.i. 具体讲,是客户端产生一个对称的密钥,通过server 的证书来交换密钥. 一般意义上的握手过程.ii. 加下来所有的信息往来就都是加密的. 第三方即使截获,也没有任何意义.因为他没有密钥. 当然窜改也就没有什么意义了.2. 少许对客户端有要求的情况下,会要求客户端也必须有一个证书.a) 这里客户端证书,其实就类似表示个人信息的时候,除了用户名/密码, 还有一个CA 认证过的身份. 应为个人证书一般来说上别人无法模拟的,所有这样能够更深的确认自己的身份.b) 目前少数个人银行的专业版是这种做法,具体证书可能是拿U盘作为一个备份的载体.HTTPS 一定是繁琐的.a) 本来简单的http协议,一个get一个response. 由于https 要还密钥和确认加密算法的需要.单握手就需要6/7 个往返.i. 任何应用中,过多的round trip 肯定影响性能.b) 接下来才是具体的http协议,每一次响应或者请求, 都要求客户端和服务端对会话的内容做加密/解密.i. 尽管对称加密/解密效率比较高,可是仍然要消耗过多的CPU,为此有专门的SSL 芯片. 如果CPU 信能比较低的话,肯定会降低性能,从而不能serve 更多的请求.ii. 加密后数据量的影响. 所以，才会出现那么多的安全认证提示
Ⅱ 该网站变成了https需要如何爬虫
1、如果网站已经增加了HTTPS，那么您需要确定HTTP跳转HTTPS，使用的是301方式跳转，请勿使用302跳转，这样可以确保搜索引擎正常收录。
2、正确使用HTTPS确保符合浏览器高标准的信任，这种情况下，国内网络搜索引擎，需要登陆网络站长去提交，提交支持HTTPS即可。
3、HTTPS爬虫是与HTTP原理是一样的，除非您的证书不备信任，那么爬虫也就无法访问了，所以证书很重要！
Ⅲ 爬虫绕过验证码 爬虫怎么绕过验证码
登录验证码是绕不过去的。
强制验证码，操作时必须的验证码是扰不过去的。
防爬虫的验证码，需要使用探针测试频率，以稳定的频率去爬取，以大量的代理池稀释，降低出现验证码的风险。
Ⅳ 的爬虫工程师用五分钟教零基础的小白如何写一个爬虫
监理工程师是指经全国统一考试合格，取得《监理工程师资格证书》并经注册登记的工程建设监理人员。 监理工程师是代表业主监控工程质量，是业主和承包商之间的桥梁。它不仅要求执业者懂得工程技术知识、成本核算，还需要其非常清楚建筑法规。
Ⅳ C#写的网络爬虫获取58同城数据因请求过于频繁出现验证码如何跳过
使用代理访问 网上很多代理ip 控制速度
Ⅵ 写爬虫的时候验证码怎么处理
就要看验证码的类型了，
比较简单的数字英文组成的验证码，没有扭曲，干扰线，干扰点的，你直接用图像识别就可以了
较为复杂的，带有扭曲，干扰线，干扰点的。一种是你将他所有的验证码遍历下来，然后人工填上对应的验证码，需要的时候就从库里选择，但这种方法比较麻烦。二是反向处理验证码图片，通过逆向得出生成验证码时的几个参数，就可以逆推得到原始的验证码图片，接下来就可以进行图片识别了
现在不少网站改用图片验证码或滑块验证码，这些验证码的主要检验的鼠标点击的坐标或者轨迹，通过抓包可以试验出来需要哪些值，到时你传一下就可以了
Ⅶ 蜘蛛人操作证与高空架设证是一种吗
都属于高空作业。
根据《特种作业人员安全技术培训考核管理规定》
第三条本规定所称特种作业，是指容易发生事故，对操作者本人、他人的安全健康及设备、设施的安全可能造成重大危害的作业。特种作业的范围由特种作业目录规定。
本规定所称特种作业人员，是指直接从事特种作业的从业人员。
第四条特种作业人员应当符合下列条件：
（一）年满18周岁，且不超过国家法定退休年龄；
（二）经社区或者县级以上医疗机构体检健康合格，并无妨碍从事相应特种作业的器质性心脏病、癫痫病、美尼尔氏症、眩晕症、癔病、震颤麻痹症、精神病、痴呆症以及其他疾病和生理缺陷；
（三）具有初中及以上文化程度；
（四）具备必要的安全技术知识与技能；
（五）相应特种作业规定的其他条件。
第五条特种作业人员必须经专门的安全技术培训并考核合格，取得《中华人民共和国特种作业操作证》（以下简称特种作业操作证）后，方可上岗作业。
Ⅷ HTTPS和SSL真的能让网站安全吗
网站部署了SSL证书升级为https之后，不能绝对的说的网站就一定是安全的了，因为网络攻击手段层出不穷，SSL证书的主要功能是数据加密传输和服务器身份认证，安装SSL证书至少可以保证以下两点：
1）浏览器端和服务器端所传输的数据是通过加密进行传输的，防止被第三者监听、窃取和篡改，保证了用户输入的隐私信息在网络传输过程中是安全的。
2）部署了SSL证书的网站会在浏览器地址栏显示https前缀和绿色的安全锁标志（如果部署的是高级版EV SSL证书还会显示绿色的企业名），说明该证书是由信任的CA机构颁发，并且与用户正在使用的浏览器兼容，让用户能安全的进行访问，防止用户误入钓鱼网站。
Ⅸ 蜘蛛人高空作业证在哪里办理流程
作业类别：高处作业；
准操项目编码：01登高架设作业 02高处安装、维护、拆除作业
准操项目可以选择1或者2，为各地安全生产监督管理局组织培训考试颁发。
这边也可以安排，考山东省发的，都是各地都是一样的，通用，可以异地复审。
Ⅹ 学大数据的都需要考哪些证书
大讲台大数据培训为你解答：
简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南：
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系统（比如：GoogleGFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）
机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）
多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）
大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析