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Discuz!3.2 邮箱32位限制的解除方法

Discuz! 是非常知名的论坛和门户建站平台。但是其对电子邮箱有32位的限制,任何超过32位的邮箱都会被判断为无效邮箱。但是,实际上现在会有一些邮箱会超过这一限制,因此本着对所有用户负责人的态度,解除这一限制就成了当务之急。

经过粗略的研究Discuz!的form有效性验证是form内容提交到网站后,后台(php语言部分)进行验证,再将结果通过Ajax(注册时采用)或者召唤相应页面(注册后手动修改邮箱时采用)的方式返回到网页前端。同时,通过对3.2版本的Discuz!数据库研究发现,其默认的邮箱字段长度位255为可变字符(varchar)。因此,只要我们修改后台相应的php验证模块,我们可以实现最长255位的邮箱支持。不过实际上很难有人注册这种邮箱,我们的目标是为正常人类服务,因此将邮箱长度设置为64位.下面是步骤,就两步:

  1. 修改注册流程的后台php验证代码:
    修改\discuz\source\function\function_core.php第370行函数「isemail」中最大长度32为64
  2. 修改手动修改邮箱流程的后台php验证代码:
    修改\discuz\source\function\function_member.php第285行函数「checkemail($email)」中「strlen($email) > 32」为「strlen($email) > 64」.

使用 Python 轻松抓取网页

注:文章基于python3,路上通过这篇文章中的内容,写了20多行代码,实现定时抓取某网页某几个数据的目标

准备工作

要使用python抓取网页,可以使用两个包:requests用于下载网页,而BeautifulSoup则对网页进行结构化解析。如果你在电脑上安装了pip,则可以使用下面的命令下载安装这两个包:

pip install requests beautifulsoup4

或者按照引用文章1将两个包安装到虚拟环境。
(实际上路上通过分析发现,在路上的需求里,第二个包没有用到。。)

抓取网页

抓取网页及其简单,假如我要抓取「https://pip.pypa.io/en/stable/」这个网页,则使用:

import requests
response = requests.get(‘https://pip.pypa.io/en/stable/')

在函数返回后,就能从response.text中获得这个页面的文本数据(html或者其他文本)。

抓取数据后,使用BeautifulSoup对文本数据处理,便会得结构化的HTML,然后就可以利用BeautifulSoup强大的HTML处理能力抓取相关内容了。但是路上经过分析发现需要抓取的内容位于某xx.js文件内,是json变量。所以BeautifulSoup没能使用的上。。

使用python处理JSON内容

python原生支持JSON,使用json.loads(JSONdata)将JSON转换为xml,然后使用xml相关技术得到相关数据。具体步骤略去。
python处理JSON可以参见这篇文章

php中array_push的用法和注意事项

array_push用法

将一个或多个单元压入数组的末尾(入栈)
array_push() 将 array 当成一个栈,并将传入的变量压入 array 的末尾。array 的长度将根据入栈变量的数目增加。
这里是php.net上的更多内容。

array_push注意事项

  1. 如果用 array_push() 来给数组增加一个单元,还不如用 $arrayXX[] = $dataXX,因为这样没有调用函数的额外负担。
  2. 对于关联数组的push,使用$data[$key] = $value;会更加方便

Matlab 分布检验以及相关性检验

  • 分布检验使用 lillietest 函数
  • 自相关使用xcorr函数
    c = xcorr(x,y) 返回矢量长度为$2*N-1$互相关函数序列,其中x和y的矢量长度均为N,如果x和y的长度不一样,则在短的序列后补零直到两者长度相等。
    c = xcorr(x) 为矢量x的自相关估计。
    c = xcorr(x,y,'option') 为有正规化选项的互相关计算;其中选项为"biased"为有偏的互相关函数估计;"unbiased"为无偏的互相关函数估计;"coeff"为0延时的正规化序列的自相关计算;"none"为原始的互相关计算。
  • 使用corrcoef函数可以求两个序列的相关度
    corrcoef(x,y)表示序列x和序列y的相关系数,得到的结果是一个2*2矩阵,其中对角线上的元素分别表示x和y的自相关,非对角线上的元素分别表示x与y的相关系数和y与x的相关系数,两个是相等的。