Python脚本提取RFC2397嵌入式文件方法详解

需积分: 9 0 下载量 143 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 1.73MB ZIP 举报
资源摘要信息:"ExtractRFC2397Files是一个Python脚本工具,专门设计用来处理和提取嵌入在HTML或其他文件中的RFC2397定义的数据文件。RFC2397是互联网标准之一,它定义了一种在HTTP和其他协议中通过URI直接嵌入文件内容的方法,特别是小文件。这种技术通常用于将图片或其他二进制数据直接编码到网页中,以便于通过HTTP直接获取。由于这种方式内嵌的数据通常经过Base64编码,因此需要进行解码处理以还原原始文件内容。 该脚本的核心功能是解析包含RFC2397数据的字符串,解码Base64编码的数据,并将这些数据保存为一个文件。在HTML中,这通常表现为一个以"data:"开头的MIME类型字符串,其中包含了文件的类型标识(如image/png),Base64编码的数据部分,以及可选的编码参数(如base64)。 脚本的使用场景包括但不限于: 1. 网络爬虫:在爬取网页时,爬虫可能会遇到嵌入式的图片或其他文件,而ExtractRFC2997Files可以帮助快速提取这些文件。 2. 数据恢复:当HTML文档被错误地作为纯文本保存时,其中嵌入的Base64编码的文件通常会丢失其二进制形式。通过使用该脚本,可以将它们恢复为原始的文件格式。 3. 跨平台开发:在跨平台开发环境中,可能需要从各种源中提取嵌入的资源文件,该脚本可以作为一种通用工具来实现这一需求。 这个Python脚本的实现需要依赖于Python标准库中的Base64解码功能。典型的使用方法包括从命令行直接调用脚本并传入包含RFC2397数据的文件名,脚本将自动处理文件,解析出嵌入的数据,并将其保存为对应的文件格式。开发者可能还需要关注字符集的转换问题,因为RFC2397可以指定字符编码,例如UTF-8或ISO-8859-1。 在文件压缩包ExtractRFC2397Files-master中,除了包含核心的Python脚本外,还可能包含以下内容: - 示例文件:展示如何使用该脚本提取不同类型的嵌入式文件。 - 单元测试:确保脚本在不同的数据和环境设置下都能正确运行。 - 依赖说明:列出了脚本执行所必需的Python库及其版本要求。 - 发布说明:说明脚本的安装、更新及使用过程中的注意事项。 使用该脚本时,用户应该具备一定的Python基础和对RFC2397标准的理解,以便能够正确配置和调用脚本,实现所需的数据提取功能。"

解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

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