上网行为管理过滤非法网站

上网行为管理过滤非法网站

随着互联网的快速发展，网络已经成为了现代社会中必不可少的一部分。我们的日常工作、学习、娱乐都需要借助互联网来完成。但是，与此同时也存在着一些非法网站，这些网站可能会泄露个人隐私，侵犯版权，传播虚假信息等等，对用户造成不良影响。为了保护用户的利益，需要对这些非法网站进行管理和过滤。

一般来说，上网行为管理和过滤非法网站的方法主要有两种：黑名单和白名单。

黑名单：将非法网站的网址加入到黑名单中，在用户访问的时候进行拦截。

白名单：将合法网站的网址加入到白名单中，只允许用户访问白名单中的网站。

两种方法各有优缺点，在实际应用中需要根据实际情况进行选择。

下面，我们通过Python来演示如何通过黑名单的方法对非法网站进行过滤。

1. 网站黑名单的获取

获取网站黑名单是实现黑名单过滤的第一步。常用的网站黑名单来源有：针对非法网站的专业机构制作的黑名单库、网络爬虫获取非法网站列表、用户手动添加等等。

在此我们选择使用网络爬虫获取非法网站列表的方式。为了方便演示，在此我们使用爬虫框架Scrapy来获取黑名单。代码如下：

import scrapy

class BlacklistSpider(scrapy.Spider): name = 'blacklist' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/blacklist/']

def parse(self, response):
    for url in response.css('a::attr(href)').getall():
        yield {'url': url}

2. 黑名单过滤器的实现

在获取了网站黑名单之后，我们需要编写一个过滤器来判断用户访问的网站是否属于黑名单中的网站。这里我们使用Python的requests库来