GooDork项目安装与配置指南
2025-04-18 23:00:13作者:蔡丛锟
1. 项目基础介绍
GooDork 是一个基于命令行的 Google Dorking 工具,它允许用户通过命令行界面利用 Google 的搜索指令进行搜索。这款工具通过用户提供的正则表达式来分析搜索结果,从而实现结合 Dorking 和正则表达式的强大功能。GooDork 可以针对 Web 应用程序的多个属性(如 URL、显示文本、锚点等)应用正则表达式。
GooDork 使用 Python 编程语言编写。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Python:项目的主要编程语言。
- BeautifulSoup4:一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库,用于从网页中提取数据。
- httplib:Python 的综合 HTTP 客户端库,用于发送 HTTP 请求。
- urllib 和 urlparse:用于读取来自 Web 的数据和处理 URL。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已安装以下依赖项:
- Python(版本 2.6 或更高)
- pip(用于安装 Python 包)
以下为详细的安装步骤:
步骤 1:安装依赖项
首先,确保您的系统中安装了 pip。然后,在命令行中运行以下命令来安装 BeautifulSoup4:
pip install beautifulsoup4
步骤 2:下载项目代码
从 GitHub 下载 GooDork 项目的代码。您可以使用 git 命令克隆仓库:
git clone https://github.com/k3170makan/GooDork.git
或者,如果您的系统中没有安装 git,可以直接从 GitHub 下载 zip 文件并解压缩。
步骤 3:配置项目
在下载并解压缩代码后,进入 GooDork 的目录:
cd GooDork
在此目录中,您将找到项目的所有文件。如果需要自定义配置(例如,更改 User-Agent),可以编辑 GooDork.py 文件。
步骤 4:运行项目
在项目目录中,通过以下命令运行 GooDork:
python GooDork.py
按照命令行中的提示操作,开始使用 GooDork 进行 Google Dorking。
请注意,根据您的系统和 Python 版本,您可能需要调整命令行中的 Python 解释器路径。
以上就是 GooDork 项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤,即便是编程新手也可以顺利完成安装并开始使用这个强大的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python02
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
288
2.59 K
deepin linux kernel
C
24
7
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
225
304
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
604
181
暂无简介
Dart
575
127
Ascend Extension for PyTorch
Python
114
144
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
609
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
450
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
75
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
136
57