FOFA爬虫大法——API的简单利用
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震撼鲜师◤╕
2025-03-22 10:51:23
API，全称为Application Programming Interface（应用程序编程接口），是预先定义的函数集合，旨在让开发者无需深入理解软件或硬件的内部机制，便能通过一组例程与之交互。
简单来说，API是应用程序之间沟通的桥梁。大型企业为客户提供或内部使用，通常会建立API。
本文通过爬取FOFA数据来分析，实则是API的简单应用，适合各阶段用户参考，阅读时间约5分钟。
环境搭建包括：
Python2.7（必备）
requests模块（必备）
操作系统建议使用MacOS 10.13.4（非强制）
分布式消息队列管理：Celery（最后安装）
日志记录：logging（必备）
中间件：Redis（最后安装）或MySQL（必备）
数据库操作：pymysql/DBUtils（必备）
安装环境需注意：Windows用户安装Celery时建议选择3.1.25版本，避免遇到意外问题。
FOFA API文档：fofa.so/api
请求示例：fofa.so/api/v1/search/a...
请求方式：GET
请求参数：（具体参数请查阅文档）
响应：（响应格式及内容请查阅文档）
数据库设计：设计用于存放FOFA爬虫数据，便于统计查询。
SQL语句：数据库SQL文件位于github.com/0nise/script...
入门级应用：适用于一般规模的爬虫任务，对于大规模数据，将有更高效的解决方案。
数据库存储：有了统一的请求中心后，下一步是编写入库代码，将爬虫结果存入数据库。
核心业务代码：实现核心的函数逻辑，输入参数为FOFA检索语句。
程序运行结果：完整代码地址位于github.com/0nise/script...
注意：运行脚本前请配置相关配置信息（数据库/FOFA信息）。
高级应用：当面对千万级别的数据爬取时，单线程方法已无法满足需求。多线程、多进程或协程等方法虽可行，但扩展性较差，可能需要中断程序进行调整。可采用生产者-消费者模型，通过Redis和Celery来高效处理大规模数据。
Redis：用于存储数据的键值对数据库，支持多种数据类型（字符串、哈希、列表、集合和有序集合），提供原子操作，具有优异的内存存储性能，支持持久化、主从复制和多种客户端。
Celery：分布式任务队列系统，通过消息通信实现任务的分发与处理。它由消息中间件、任务执行单元和任务执行结果存储三部分组成，支持高可用性和横向扩展。
架构细节：消息中间件负责消息的传递，任务执行单元并发运行在分布式系统节点上，任务执行结果存储用于保存执行结果。Celery支持多种消息中间件，如RabbitMQ、Redis、MongoDB等，以及多种结果存储方式，如Redis、MongoDB、Django ORM、AMQP等。
实现步骤：添加Celery配置信息，编写核心函数，修改业务逻辑代码，完整代码位于github.com/0nise/script...
运行：执行python fofa_spider_ext.py启动爬虫任务，使用celery -A fofa_spider_ext worker -l info进行任务消费，验证运行状态。
数据库管理：完成爬取任务后，检查数据库存储结果，确保数据正确无误。
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