Katana 开源项目使用教程
2026-01-16 10:03:51作者:俞予舒Fleming
1. 项目的目录结构及介绍
Katana 项目的目录结构如下:
katana/
├── cmd/
│ └── katana/
│ └── main.go
├── pkg/
│ ├── engine/
│ │ └── standard/
│ │ └── standard.go
│ ├── output/
│ │ └── output.go
│ └── types/
│ └── types.go
├── README.md
└── go.mod
目录结构介绍
cmd/: 包含项目的入口文件。katana/: 具体的入口文件目录。main.go: 项目的启动文件。
pkg/: 包含项目的核心功能包。engine/: 引擎相关的代码。standard/: 标准引擎的实现。standard.go: 标准引擎的具体实现。
output/: 输出相关的代码。output.go: 输出功能的实现。
types/: 类型定义相关的代码。types.go: 类型定义的具体实现。
README.md: 项目的说明文档。go.mod: Go 模块文件,定义了项目的依赖关系。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 cmd/katana/main.go。该文件是整个项目的入口点,负责初始化和启动 Katana 项目。
启动文件内容概览
package main
import (
"github.com/projectdiscovery/gologger"
"github.com/projectdiscovery/katana/pkg/engine/standard"
"github.com/projectdiscovery/katana/pkg/output"
"github.com/projectdiscovery/katana/pkg/types"
)
func main() {
options := &types.Options{
MaxDepth: 3, // 最大深度
}
// 创建标准引擎
engine := standard.NewStandardEngine(options)
// 启动引擎
engine.Crawl()
// 输出结果
output.PrintResults(engine.Results())
}
启动文件功能介绍
- 初始化配置选项:通过
types.Options结构体初始化项目的配置选项。 - 创建标准引擎:使用
standard.NewStandardEngine函数创建一个标准引擎实例。 - 启动引擎:调用引擎的
Crawl方法启动爬虫。 - 输出结果:调用
output.PrintResults函数输出爬取的结果。
3. 项目的配置文件介绍
Katana 项目没有显式的配置文件,所有的配置选项通过命令行参数或代码中的 types.Options 结构体进行设置。
配置选项示例
options := &types.Options{
MaxDepth: 3, // 最大深度
// 其他配置选项...
}
配置选项介绍
MaxDepth: 设置爬虫的最大深度,控制爬取的深度。- 其他配置选项:根据具体需求设置,如输出格式、并发数等。
通过以上介绍,您可以了解 Katana 项目的目录结构、启动文件和配置选项,从而更好地使用和配置该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
480
3.57 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
暂无简介
Dart
731
176
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
341
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
322
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885
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++
850
452