【Hacker News搬运】Wigle.net：所有的网络，每个人都能找到
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Title: Wigle.net: All the networks, found by everyone
Wigle.net：所有的网络，每个人都能找到
Text:
Url: https://wigle.net/
由于我无法直接访问互联网，包括访问特定的网站如 wigle.net，我无法直接抓取和分析该网站的内容。Wigle.net 是一个社区驱动的Wi-Fi地图服务网站，用户可以上传他们发现的Wi-Fi接入点信息，并查看其他用户的贡献。 不过，我可以提供一个概念性的步骤说明，如果你想要使用JinaReader这样的工具来抓取和分析wigle.net的内容，并翻译非中文内容到中文，你可以按照以下步骤操作： 1. **网站抓取**: - 使用JinaReader或其他网络爬虫工具，如BeautifulSoup（Python库）来抓取wigle.net的HTML内容。 - 分析网站的结构，确定需要抓取的数据（例如，Wi-Fi接入点的列表、详细信息等）。 2. **数据提取**: - 从抓取的HTML内容中提取所需的数据。 - 确保处理了JavaScript渲染的页面，如果有的话，可能需要使用Selenium或Puppeteer等工具。 3. **内容清洗**: - 清洗提取的数据，去除不必要的HTML标签和格式化内容。 4. **翻译**: - 对于非中文的内容，使用翻译API（如Google Translate API、百度翻译API等）将内容翻译成中文。 - 你需要注册并获取API密钥，然后按照API文档进行调用。 5. **内容总结**: - 使用自然语言处理（NLP）工具或库（如NLTK、spaCy或Gensim）来分析提取和翻译后的内容。 - 对内容进行总结，提取关键信息，生成摘要。 以下是一个简化的伪代码示例，展示了如何使用Python进行上述步骤： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from googletrans import Translator from some_nlp_library import summarize_text # 步骤1: 网站抓取 url = 'https://wigle.net/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 步骤2: 数据提取 wifi_data = soup.find_all('some_selector_for_wifi_data') # 步骤3: 内容清洗 cleaned_data = [data.text.strip() for data in wifi_data] # 步骤4: 翻译 translator = Translator() translated_data = [translator.translate(text, src='en', dest='zh-cn').text for text in cleaned_data] # 步骤5: 内容总结 summary = summarize_text(translated_data) print(summary)请注意，上述代码仅为示例，实际应用中你需要根据wigle.net的具体结构和数据来调整选择器和逻辑。此外，翻译API的使用可能需要处理额外的网络请求和异常。
## Post by: thunderbong ### Comments: **0x1ch**: Recently got into this and have mapped most of my area. There's a bit of insecure networks that I could hop on but it's mostly noise in the sea of the internet.<p>The most interesting thing I have discoved so far is that my elderly neighbors have a CPAP machine. I found out because that CPAP broadcasts BLE. I didn't look much into it, but medical devices shouldn't be broadcasting anything imo. > **0x1ch**: 最近进入了这个领域，并绘制了我所在地区的大部分地图。那里；这是一个有点不安全的网络，我可以登录，但它；这主要是互联网海洋中的噪音<p> 到目前为止，我发现的最有趣的事情是，我的老邻居有一台CPAP机器。我发现是因为CPAP广播BLE。我没有；无需过多研究，但医疗设备应该；我什么都不广播。 **toomuchtodo**: Previous:<p><i>WiGLE: Wireless Network Mapping</i> - <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=33209163">https://news.ycombinator.com/item?id=33209163</a> - Oct 2022 (932 comments)<p><i>WiGLE – collected wireless hotspots around the world</i> - <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=29965790">https://news.ycombinator.com/item?id=29965790</a> - Jan 2022 (3 comments)<p><i>WiGLE: Huge WiFi Networks Geolocation Map</i> - <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19203951">https://news.ycombinator.com/item?id=19203951</a> - Feb 2019 (10 comments) > **toomuchtodo**: 上一篇：<p><i>WiGLE：无线网络映射</i>-<a href=“https:/；news.ycombinator.com/；item？id=33209163”>https:/；news.ecombinator.com；项目？id=33209163</a>-2022年10月（932条评论）<p><i>WiGLE-收集到的全球无线热点</i>-<a href=“https:/；news.ycombinator.com�；>https:/；news.ecombinator.com；项目？id=29965790</a>-2022年1月（3条评论）<p><i>WiGLE：巨大的WiFi网络地理位置图</i>-<a href=“https:/；news.ycombinator.com/；item？id=19203951”>https:/；news.ecombinator.com；项目？id=19203951</a>-2019年2月（10条评论） **taylorbuley**: Reminds me of the good ol' days of wardriving SF with 14 WRT-54Gs running aircrack-ng in the back of my GTI.<p>These days our devices do the sniffing for us. Back then unearthing a BSSID felt like discovery! It felt like exploration. > **taylorbuley**: 让我想起了美好的过去；在我的GTI后面，我驾驶着14辆WRT-54G飞机驾驶SF<p> 如今，我们的设备为我们进行嗅探。当时，发现BSSID就像是一种发现！感觉像是在探索。 **jjcm**: Scanning through the SSID stats, looks like the top non-default wifi names are:<p>1. skynet<p>2. pretty fly for a wifi<p>3. FBI Surveillance Van<p>4. virus > **jjcm**: 浏览SSID统计数据，看起来顶部的非默认wifi名称是：<p>1。天网<p>2。非常适合wifi<p>3。联邦调查局监视车<p>4。病毒 **dingody**: I would like to ask, what practical uses do similar data have in production scenarios? For example, to count the density of a crowd? Verify the authenticity of a company or for other purposes? > **dingody**: 我想问一下，类似的数据在生产场景中有什么实际用途？例如，计算人群的密度？验证公司的真实性或用于其他目的？