一、网安学习成长路线图
网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
讯享网
二、网安视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
三、精品网安学习书籍
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、网络安全源码合集+工具包
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、网络安全面试题
最后就是大家最关心的网络安全面试题板块
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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温湿度相关性分析图
经过前面两个图的分析我们可以感觉到温度和湿度之间是有关系的，为了更加清楚直观地感受这种关系，使用plt.scatter()方法将温度为横坐标、湿度为纵坐标，每个时刻的点在图中点出来，并且计算相关系数，下图为结果图：
分析可以发现一天的温度和湿度具有强烈的相关性，他们呈负相关，这就说明他们时间是负相关关系，并且进一步分析，当温度较低时，空气中水分含量较多，湿度自然较高，而温度较高时，水分蒸发，空气就比较干 燥，湿度较低，符合平时气候现象。
空气质量指数柱状图
空气质量指数AQI是定量描述空气质量状况的指数，其数值越大说明空气污染状况越重，对人体健康的危害也就越大。一般将空气质量指数分为6个等级，等级越高说明污染越严重，下面使用plt.bar方法对一天24小时的空气质量进行了柱状图绘制，并且根据6个等级的不同，相应的柱状图的颜色也从浅到深，也表明污染逐步加重，更直观的显示污染情况，并且也将最高和最低的空气质量指数标出，用虚线画出平均的空气质量指数，下图是绘制结果图：
上面这张是南方珠海的控制质量图，可以看出空气质量指数最大也是在健康范围，说明珠海空气非常好，分析可以发现这一天最高空气质量指数达到了35，最低则只有14，并且平均在25左右，通过时间也可以发现，基本在清晨的时候是空气最好的时候（4-9点），在下午是空气污染最严重的时候，所以清晨一般可以去外面呼吸新鲜的空气，那时污染最小。
而下面这个空气质量图是选取的北方的一个城市，可以看到这里的环境远远比不上珠海。
风向风级雷达图
统计一天的风力和风向，由于风力风向使用极坐标的方式展现较好，所以这里采用的是极坐标的方式展现一天的风力风向图，将圆分为8份，每一份代表一个风向，半径代表平均风力，并且随着风级增高，蓝色加深，最后结果如下所示：
分析可以发现这一天西南风最多，平均风级达到了1.75级，东北风也有小部分1.0级，其余空白方向无来风。
未来14天高低温变化曲线图
统计未来14天的高低温度变化，并绘制出他们的变化曲线图，分别用虚线将他们的平均气温线绘制出来，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天高温平均气温为30.5℃，温度还是比较高，但是未来的第8天有降温，需要做好降温准备，低温前面处于平稳趋势，等到第8天开始下降，伴随着高温也下降，整体温度下降，低温平均在27℃左右。
未来14天风向风级雷达图
统计未来14天的风向和平均风力，并和前面一样采用极坐标形式，将圆周分为8个部分，代表8个方向，颜色越深代表风级越高，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天东南风、西南风所占主要风向，风级最高达到了5级，最低的西风平均风级也有3级。
未来14天气候分布饼图
统计未来14天的气候，并求每个气候的总天数，最后将各个气候的饼图绘制出来，结果如下所示：
分析可以发现未来14天气候基本是“雨”、“阴转雨”和“阵雨”，下雨的天数较多,结合前面的气温分布图可以看出在第8-9天气温高温下降，可以推测当天下雨，导致气温下降。
3、结论
1.首先根据爬取的温湿度数据进行的分析，温度从早上低到中午高再到晚上低，湿度和温度的趋势相反，通过相关系数发现温度和湿度有强烈的负相关关系，经查阅资料发现因为随着温度升高水蒸汽蒸发加剧，空气中水分降低湿度降低。当然，湿度同时受气压和雨水的影响，下雨湿度会明显增高。
2.经查阅资料空气质量不仅跟工厂、汽车等排放的烟气、废气等有关，更为重要的是与气象因素有关。由于昼夜温差明显变化，当地面温度高于高空温度时，空气上升，污染物易被带到高空扩散；当地面温度低于一定高度的温度时，天空形成逆温层，它像一个大盖子一样压在地面上空，使地表空气中各种污染物不易扩散。一般在晚间和清晨影响较大，而当太阳出来后，地面迅速升温，逆温层就会逐渐消散，于是污染空气也就扩散了。
3.风是由气压在水平方向分布的不均匀导致的。风受大气环流、地形、水域等不同因素的综合影响，表现形式多种多样，如季风、地方性的海陆风、山谷风等，一天的风向也有不同的变化，根据未来14天的风向雷达图可以发现未来所有风向基本都有涉及，并且没有特别的某个风向，原因可能是近期没有降水和气文变化不大，导致风向也没有太大的变化规律。
4.天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。跟某瞬时内大气中各种气象要素分布的综合表现。根据未来14天的天气和温度变化可以大致推断出某个时间的气候，天气和温度之间也是有联系的。
4、代码框架
代码主要分为weather.py：对中国天气网进行爬取天气数据并保存csv文件；data1_analysis.py：对当天的天气信息进行可视化处理；data14_analysis.py：对未来14天的天气信息进行可视化处理。下面是代码的结构图：
附源代码
weather.py
# weather.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import json
def getHTMLtext(url):
"""请求获得网页内容"""
try:
r = requests.get(url, timeout = 30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print("成功访问")
return r.text
except:
print("访问错误")
return" "
def get_content(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = [] # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '7d'}) # 找到div标签且id = 7d
# 下面爬取当天的数据
data2 = body.find_all('div',{<!-- -->'class':'left-div'})
text = data2[2].find('script').string
text = text[text.index('=')+1 :-2] # 移除改var data=将其变为json数据
jd = json.loads(text)
dayone = jd['od']['od2'] # 找到当天的数据
final_day = [] # 存放当天的数据
count = 0
for i in dayone:
temp = []
if count <=23:
temp.append(i['od21']) # 添加时间
temp.append(i['od22']) # 添加当前时刻温度
temp.append(i['od24']) # 添加当前时刻风力方向
temp.append(i['od25']) # 添加当前时刻风级
temp.append(i['od26']) # 添加当前时刻降水量
temp.append(i['od27']) # 添加当前时刻相对湿度
temp.append(i['od28']) # 添加当前时刻控制质量
#print(temp)
final_day.append(temp)
count = count +1
# 下面爬取7天的数据
ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签
i = 0 # 控制爬取的天数
for day in li: # 遍历找到的每一个li
if i < 7 and i > 0:
temp = [] # 临时存放每天的数据
date = day.find('h1').string # 得到日期
date = date[0:date.index('日')] # 取出日期号
temp.append(date)
inf = day.find_all('p') # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气
temp.append(inf[0].string)
tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温
if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有最高气温
tem_high = None
else:
tem_high = inf[1].find('span').string # 找到最高气温
temp.append(tem_low[:-1])
if tem_high[-1] == '℃':
temp.append(tem_high[:-1])
else:
temp.append(tem_high)
wind = inf[2].find_all('span') # 找到风向
for j in wind:
temp.append(j['title'])
wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级
index1 = wind_scale.index('级')
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
final.append(temp)
i = i + 1
return final_day,final
#print(final)
def get_content2(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = [] # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '15d'}) # 找到div标签且id = 15d
ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签
final = []
i = 0 # 控制爬取的天数
for day in li: # 遍历找到的每一个li
if i < 8:
temp = [] # 临时存放每天的数据
date = day.find('span',{<!-- -->'class':'time'}).string # 得到日期
date = date[date.index('（')+1:-2] # 取出日期号
temp.append(date)
weather = day.find('span',{<!-- -->'class':'wea'}).string # 找到天气
temp.append(weather)
tem = day.find('span',{<!-- -->'class':'tem'}).text # 找到温度
temp.append(tem[tem.index('/')+1:-1]) # 找到最低气温
temp.append(tem[:tem.index('/')-1]) # 找到最高气温
wind = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind'}).string # 找到风向
if '转' in wind: # 如果有风向变化
temp.append(wind[:wind.index('转')])
temp.append(wind[wind.index('转')+1:])
else: # 如果没有风向变化，前后风向一致
temp.append(wind)
temp.append(wind)
wind_scale = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind1'}).string # 找到风级
index1 = wind_scale.index('级')
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
final.append(temp)
return final
def write_to_csv(file_name, data, day=14):
"""保存为csv文件"""
with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:
if day == 14:
header = ['日期','天气','最低气温','最高气温','风向1','风向2','风级']
else:
header = ['小时','温度','风力方向','风级','降水量','相对湿度','空气质量']
f_csv = csv.writer(f)
f_csv.writerow(header)
f_csv.writerows(data)
def main():
"""主函数"""
print("Weather test")
# 珠海
url1 = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml' # 7天天气中国天气网
url2 = 'http://www.weather.com.cn/weather15d/101280701.shtml' # 8-15天天气中国天气网
html1 = getHTMLtext(url1)
data1, data1_7 = get_content(html1) # 获得1-7天和当天的数据
html2 = getHTMLtext(url2)
data8_14 = get_content2(html2) # 获得8-14天数据
data14 = data1_7 + data8_14
#print(data)
write_to_csv('weather14.csv',data14,14) # 保存为csv文件
write_to_csv('weather1.csv',data1,1)
if __name__ == '__main__':
main()
讯享网
data1_analysis.py:
讯享网# data1_analysis.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import math def tem_curve(data): """温度曲线绘制""" hour = list(data['小时']) tem = list(data['温度']) for i in range(0,24): if math.isnan(tem[i]) == True: tem[i] = tem[i-1] tem_ave = sum(tem)/24 # 求平均温度 tem_max = max(tem) tem_max_hour = hour[tem.index(tem_max)] # 求最高温度 tem_min = min(tem) tem_min_hour = hour[tem.index(tem_min)] # 求最低温度 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(tem[hour.index(i)]) plt.figure(1) plt.plot(x,y,color='red',label='温度') # 画出温度曲线 plt.scatter(x,y,color='red') # 点出每个时刻的温度点 plt.plot([0, 24], [tem_ave, tem_ave], c='blue', linestyle='--',label='平均温度') # 画出平均温度虚线 plt.text(tem_max_hour+0.15, tem_max+0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 plt.text(tem_min_hour+0.15, tem_min+0.15, str(tem_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低温度 plt.xticks(x) plt.legend() plt.title('一天温度变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('摄氏度/℃') plt.show() def hum_curve(data): """相对湿度曲线绘制""" hour = list(data['小时']) hum = list(data['相对湿度']) for i in range(0,24): if math.isnan(hum[i]) == True: hum[i] = hum[i-1] hum_ave = sum(hum)/24 # 求平均相对湿度 hum_max = max(hum) hum_max_hour = hour[hum.index(hum_max)] # 求最高相对湿度 hum_min = min(hum) hum_min_hour = hour[hum.index(hum_min)] # 求最低相对湿度 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(hum[hour.index(i)]) plt.figure(2) plt.plot(x,y,color='blue',label='相对湿度') # 画出相对湿度曲线 plt.scatter(x,y,color='blue') # 点出每个时刻的相对湿度 plt.plot([0, 24], [hum_ave, hum_ave], c='red', linestyle='--',label='平均相对湿度') # 画出平均相对湿度虚线 plt.text(hum_max_hour+0.15, hum_max+0.15, str(hum_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高相对湿度 plt.text(hum_min_hour+0.15, hum_min+0.15, str(hum_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低相对湿度 plt.xticks(x) plt.legend() plt.title('一天相对湿度变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('百分比/%') plt.show() def air_curve(data): """空气质量曲线绘制""" hour = list(data['小时']) air = list(data['空气质量']) print(type(air[0])) for i in range(0,24): if math.isnan(air[i]) == True: air[i] = air[i-1] air_ave = sum(air)/24 # 求平均空气质量 air_max = max(air) air_max_hour = hour[air.index(air_max)] # 求最高空气质量 air_min = min(air) air_min_hour = hour[air.index(air_min)] # 求最低空气质量 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(air[hour.index(i)]) plt.figure(3) for i in range(0,24): if y[i] <= 50: plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7) # 1等级 elif y[i] <= 100: plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7) # 2等级 elif y[i] <= 150: plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7) # 3等级 elif y[i] <= 200: plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7) # 4等级 elif y[i] <= 300: plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7) # 5等级 elif y[i] > 300: plt.bar(x[i],y[i],color='maroon',width=0.7) # 6等级 plt.plot([0, 24], [air_ave, air_ave], c='black', linestyle='--') # 画出平均空气质量虚线 plt.text(air_max_hour+0.15, air_max+0.15, str(air_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高空气质量 plt.text(air_min_hour+0.15, air_min+0.15, str(air_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低空气质量 plt.xticks(x) plt.title('一天空气质量变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('空气质量指数AQI') plt.show() def wind_radar(data): """风向雷达图""" wind = list(data['风力方向']) wind_speed = list(data['风级']) for i in range(0,24): if wind[i] == "北风": wind[i] = 90 elif wind[i] == "南风": wind[i] = 270 elif wind[i] == "西风": wind[i] = 180 elif wind[i] == "东风": wind[i] = 360 elif wind[i] == "东北风": wind[i] = 45 elif wind[i] == "西北风": wind[i] = 135 elif wind[i] == "西南风": wind[i] = 225 elif wind[i] == "东南风": wind[i] = 315 degs = np.arange(45,361,45) temp = [] for deg in degs: speed = [] # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,24): if wind[i] == deg: speed.append(wind_speed[i]) if len(speed) == 0: temp.append(0) else: temp.append(sum(speed)/len(speed)) print(temp) N = 8 theta = np.arange(0.+np.pi/8,2*np.pi+np.pi/8,2*np.pi/8) # 数据极径 radii = np.array(temp) # 绘制极区图坐标系 plt.axes(polar=True) # 定义每个扇区的RGB值（R,G,B），x越大，对应的颜色越接近蓝色 colors = [(1-x/max(temp), 1-x/max(temp),0.6) for x in radii] plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors) plt.title('一天风级图',x=0.2,fontsize=20) plt.show() def calc_corr(a, b): """计算相关系数""" a_avg = sum(a)/len(a) b_avg = sum(b)/len(b) cov_ab = sum([(x - a_avg)*(y - b_avg) for x,y in zip(a, b)]) sq = math.sqrt(sum([(x - a_avg)2 for x in a])*sum([(x - b_avg)2 for x in b])) corr_factor = cov_ab/sq return corr_factor def corr_tem_hum(data): """温湿度相关性分析""" tem = data['温度'] hum = data['相对湿度'] plt.scatter(tem,hum,color='blue') plt.title("温湿度相关性分析图") plt.xlabel("温度/℃") plt.ylabel("相对湿度/%") plt.text(20,40,"相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum)),fontdict={<!-- -->'size':'10','color':'red'}) plt.show() print("相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum))) def main(): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 data1 = pd.read_csv('weather1.csv',encoding='gb2312') print(data1) tem_curve(data1) hum_curve(data1) air_curve(data1) wind_radar(data1) corr_tem_hum(data1) if __name__ == '__main__': main()
data14_analysis.py:
# data14_analysis.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import math def tem_curve(data): 给大家的福利 零基础入门 对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。  同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：  因篇幅有限，仅展示部分资料 网络安全面试题  绿盟护网行动  还有大家最喜欢的黑客技术  网络安全源码合集+工具包   所有资料共282G，朋友们如果有需要全套《网络安全入门+黑客进阶学习资源包》，可以扫描下方二维码领取（如遇扫码问题，可以在评论区留言领取哦）~ 网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。 [需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取](https://bbs.csdn.net/topics/) 一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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