l'éditeur php Xigua vous présente une méthode de lecture des fichiers CSV en octets. CSV est un format de données courant couramment utilisé pour stocker et échanger des données tabulaires. La méthode traditionnelle consiste à utiliser des fonctions d'opération de fichier pour lire le fichier CSV ligne par ligne et le stocker sous forme de tableau ou d'objet. Cependant, en lisant les fichiers CSV en octets, nous pouvons traiter de grands ensembles de données plus efficacement et être plus économiques en termes d'utilisation de la mémoire. Cette méthode peut être implémentée en utilisant la fonction fopen pour ouvrir le fichier en mode binaire et en utilisant la fonction fread pour lire le contenu du fichier. Les octets lus peuvent être ensuite traités dans des tableaux ou d'autres structures de données pour l'analyse et la manipulation des données. Grâce à cette méthode, nous pouvons mieux utiliser les fonctions de PHP pour traiter les fichiers CSV et améliorer l'efficacité du traitement des données.
Contenu de la question
J'ai rencontré un comportement étrange lors de la lecture d'un fichier csv en tranches d'octets 2D. Les 42 premières lignes sont correctes, puis des fins de lignes supplémentaires semblent être insérées dans les données, ce qui gâche les choses :
Première ligne des 42 premières fois :
row 0: 504921600000000000,truck_0,south,trish,h-2,v2.3,1500,150,12,52.31854,4.72037,124,0,221,0,25
Ajouter la première ligne après la ligne 43 :
row 0: 504921600000000000,truck_49,south,andy,f-150,v2.0,2000,200,15,38.9349,179.94282,289,0,269,0 row 1: 25
Code minimum pour reproduire le problème :
package main
import (
"bufio"
"log"
"os"
)
type filedatasource struct {
scanner *bufio.scanner
}
type batch struct {
rows [][]byte
}
func (b *batch) len() uint {
return uint(len(b.rows))
}
func (b *batch) append(row []byte) {
b.rows = append(b.rows, row)
for index, row := range b.rows {
log.printf("row %d: %s\n", index, string(row))
}
if len(b.rows) > 43 {
log.fatalf("asdf")
}
}
type factory struct{}
func (f *factory) new() *batch {
return &batch{rows: make([][]byte, 0)}
}
func main() {
file, _ := os.open("/tmp/data1.csv")
scanner := bufio.newscanner(bufio.newreadersize(file, 4<<20))
b := batch{}
for scanner.scan() {
b.append(scanner.bytes())
}
}
Le csv que j'ai utilisé :
504921600000000000,truck_0,South,Trish,H-2,v2.3,1500,150,12,52.31854,4.72037,124,0,221,0,25 504921600000000000,truck_1,South,Albert,F-150,v1.5,2000,200,15,72.45258,68.83761,255,0,181,0,25 504921600000000000,truck_2,North,Derek,F-150,v1.5,2000,200,15,24.5208,28.09377,428,0,304,0,25 504921600000000000,truck_3,East,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,18.11037,98.65573,387,0,192,0,25 504921600000000000,truck_4,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,81.93919,56.12266,236,0,335,0,25 504921600000000000,truck_5,East,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,5.00552,114.50557,89,0,187,0,25 504921600000000000,truck_6,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,41.59689,57.90174,395,0,150,0,25 504921600000000000,truck_8,South,Seth,G-2000,v1.0,5000,300,19,21.89157,44.58919,411,0,232,0,25 504921600000000000,truck_9,South,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,15.67271,112.4023,402,0,75,0,25 504921600000000000,truck_10,North,Albert,F-150,v2.3,2000,200,15,35.05682,36.20513,359,0,68,0,25 504921600000000000,truck_7,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,7.74826,14.96075,105,0,323,0,25 504921600000000000,truck_11,South,Derek,F-150,v1.0,2000,200,15,87.9924,134.71544,293,0,133,0,25 504921600000000000,truck_14,North,Albert,H-2,v1.0,1500,150,12,66.68217,105.76965,222,0,252,0,25 504921600000000000,truck_18,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,67.15164,153.56165,252,0,240,0,25 504921600000000000,truck_20,North,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,38.88807,65.86698,104,0,44,0,25 504921600000000000,truck_21,East,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,81.87812,167.8083,345,0,327,0,25 504921600000000000,truck_22,West,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,39.9433,16.0241,449,0,42,0,25 504921600000000000,truck_23,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,73.28358,98.05159,198,0,276,0,25 504921600000000000,truck_24,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,22.19262,0.27462,223,0,318,0,25 504921600000000000,truck_25,North,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,17.26704,16.91226,461,0,183,0,25 504921600000000000,truck_26,South,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,45.65327,144.60354,58,0,182,0,25 504921600000000000,truck_12,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,36.03928,113.87118,39,0,294,0,25 504921600000000000,truck_13,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,14.07479,110.77267,152,0,69,0,25 504921600000000000,truck_27,West,Seth,G-2000,v1.5,5000,300,19,79.55971,97.86182,252,0,345,0,25 504921600000000000,truck_28,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.33457,4.62029,74,0,199,0,25 504921600000000000,truck_16,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,51.16438,121.32451,455,0,290,0,25 504921600000000000,truck_19,West,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,19.69355,139.493,451,0,300,0,25 504921600000000000,truck_31,North,Albert,G-2000,v1.0,5000,300,19,0.75251,116.83474,455,0,49,0,25 504921600000000000,truck_32,West,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,4.07566,164.43909,297,0,277,0,25 504921600000000000,truck_33,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,89.19448,10.47499,407,0,169,0,25 504921600000000000,truck_34,West,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,73.7383,10.79582,488,0,170,0,25 504921600000000000,truck_35,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,60.02428,2.51011,480,0,307,0,25 504921600000000000,truck_36,North,Andy,G-2000,v1.0,5000,300,19,87.52877,45.07308,161,0,128,0,25 504921600000000000,truck_38,West,Andy,H-2,v2.3,,150,12,63.54604,119.82031,282,0,325,0,25 504921600000000000,truck_39,East,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,33.83548,3.90996,294,0,123,0,25 504921600000000000,truck_40,West,Albert,H-2,v2.0,1500,150,12,32.32773,118.43138,276,0,316,0,25 504921600000000000,truck_41,East,Rodney,F-150,v1.0,2000,200,15,68.85572,173.23123,478,0,207,0,25 504921600000000000,truck_42,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,38.45195,171.2884,113,0,180,0,25 504921600000000000,truck_43,East,Derek,H-2,v2.0,1500,150,12,52.90189,49.76966,295,0,195,0,25 504921600000000000,truck_44,South,Seth,H-2,v1.0,1500,150,12,32.33297,3.89306,396,0,320,0,25 504921600000000000,truck_30,East,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,29.62198,83.73482,291,0,267,0,25 504921600000000000,truck_46,West,Seth,H-2,v2.3,1500,150,12,26.07966,118.49629,321,,267,0,25 504921600000000000,truck_37,South,Andy,G-2000,v2.0,5000,300,19,57.90077,77.20136,77,0,179,0,25 504921600000000000,truck_49,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,38.9349,179.94282,289,0,269,0,25 504921600000000000,truck_53,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,25.02,157.45082,272,0,5,0,25 504921600000000000,truck_54,North,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,87.62736,106.0376,360,0,66,0,25 504921600000000000,truck_55,East,Albert,G-2000,v1.0,5000,300,19,78.56605,71.16225,295,0,150,0,25 504921600000000000,truck_56,North,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,23.51619,123.22682,71,0,209,0,25 504921600000000000,truck_57,South,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,26.07996,159.92716,454,0,22,0,25 504921600000000000,truck_58,South,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,84.79333,79.23813,175,0,246,0,25 504921600000000000,truck_59,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,8.7621,82.48318,82,0,55,0,25 504921600000000000,truck_45,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,17.48624,100.78121,306,0,193,0,25 504921600000000000,truck_47,South,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,41.62173,110.80422,111,0,78,0,25 504921600000000000,truck_48,East,Trish,G-2000,v1.5,5000,300,19,63.90773,141.50555,53,0,,0,25 504921600000000000,truck_50,East,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,45.44111,172.39833,219,0,88,0,25 504921600000000000,truck_51,East,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,89.03645,91.57675,457,0,337,0,25 504921600000000000,truck_52,West,Derek,G-2000,v1.0,5000,300,19,89.0133,97.8037,23,0,168,0,25 504921600000000000,truck_61,East,Albert,G-2000,v2.3,5000,300,19,75.91676,167.78366,462,0,60,0,25 504921600000000000,truck_62,East,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,54.61668,103.21398,231,0,143,0,25 504921600000000000,truck_63,South,Rodney,H-2,v2.0,1500,150,12,37.13702,149.25546,46,0,118,0,25 504921600000000000,truck_64,South,Albert,G-2000,v2.0,5000,300,19,45.04214,10.73002,447,0,253,0,25 504921600000000000,truck_60,South,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,57.99184,33.45994,310,0,93,0,25 504921600000000000,truck_67,South,Seth,H-2,v1.0,1500,150,12,4.62985,155.01707,308,0,22,0,25 504921600000000000,truck_68,West,Rodney,F-150,v1.5,2000,200,15,16.90741,123.03863,303,0,43,0,25 504921600000000000,truck_69,East,Derek,H-2,v2.3,1500,150,12,79.88424,120.79121,407,0,138,0,25 504921600000000000,truck_70,North,Albert,H-2,v2.0,1500,150,12,77.87592,164.70924,270,0,21,0,25 504921600000000000,truck_71,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,72.75635,78.0365,391,0,32,0,25 504921600000000000,truck_73,North,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,37.67468,91.09732,489,0,103,0,25 504921600000000000,truck_74,North,Trish,H-2,v1.0,1500,150,12,41.4456,158.13897,206,0,79,0,25 504921600000000000,truck_75,South,Andy,F-150,v1.5,2000,200,15,4.11709,175.65994,378,0,176,0,25 504921600000000000,truck_66,South,Seth,G-2000,v2.0,5000,300,19,42.24286,151.8978,227,0,67,0,25 504921600000000000,truck_72,South,Andy,G-2000,v2.3,5000,300,19,82.46228,2.44504,487,0,39,0,25 504921600000000000,truck_76,South,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,71.62798,121.89842,283,0,164,0,25 504921600000000000,truck_78,South,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,13.96218,39.04615,433,0,326,0,25 504921600000000000,truck_79,South,Andy,G-2000,v2.0,5000,300,19,56.54137,,46,0,127,0,25 504921600000000000,truck_81,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,59.42624,115.59744,68,0,296,0,25 504921600000000000,truck_83,South,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,49.20261,115.98262,449,0,132,0,25 504921600000000000,truck_84,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,70.16476,59.05399,301,0,134,0,25 504921600000000000,truck_85,West,Derek,G-2000,v1.0,5000,300,19,11.75251,142.86513,358,0,339,0,25 504921600000000000,truck_86,West,Rodney,G-2000,v1.0,5000,300,19,30.92821,127.53274,367,0,162,0,25 504921600000000000,truck_87,West,Rodney,H-2,v2.0,1500,150,12,32.86913,155.7666,122,0,337,0,25 504921600000000000,truck_88,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.03367,9.5707,204,0,333,0,25 504921600000000000,truck_80,East,Andy,G-2000,v2.3,5000,300,,46.13937,137.42962,295,0,290,0,25 504921600000000000,truck_91,East,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,7.13401,52.78885,100,0,147,0,25 504921600000000000,truck_93,North,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,11.46065,20.57173,242,0,148,0,25 504921600000000000,truck_94,North,Derek,F-150,v1.0,2000,200,15,59.53287,26.98247,427,0,341,0,25 504921600000000000,truck_95,East,Albert,G-2000,v2.0,5000,300,19,37.31513,134.40078,383,0,121,0,25 504921600000000000,truck_96,East,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,15.78803,146.68255,348,0,189,0,25 504921600000000000,truck_97,South,Seth,F-150,v1.0,2000,200,15,14.08559,18.49763,369,0,34,0,25 504921600000000000,truck_98,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,15.1474,71.85194,89,0,238,0,25 504921600000000000,truck_77,East,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,80.5734,17.68311,389,0,218,0,25 504921600000000000,truck_82,West,Derek,H-2,v2.0,1500,150,12,57.00976,90.13642,102,0,296,0,25 504921600000000000,truck_92,North,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,54.40335,153.5809,123,0,150,0,25 504921600000000000,truck_99,West,Trish,G-2000,v1.5,5000,300,19,62.73061,26.1884,309,0,202,0,25 504921610000000000,truck_1,South,Albert,F-150,v1.5,2000,200,15,72.45157,68.83919,259,0,180,2,27.5 504921610000000000,truck_2,North,Derek,F-150,v1.5,2000,200,15,24.5195,28.09369,434,6,302,0,22.1 504921610000000000,truck_3,East,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,18.107,98.66002,390,,190,0,21.2 504921610000000000,truck_4,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,81.9438,56.12717,244,8,334,2,27.6 504921610000000000,truck_5,East,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,5.00695,114.50676,92,7,183,2,28.5 504921610000000000,truck_6,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,41.59389,57.90166,403,0,149,0,22.7 504921610000000000,truck_7,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,7.74392,14.95756,,0,320,0,28.2 504921610000000000,truck_12,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,36.03979,113.8752,34,0,293,1,26.3 504921610000000000,truck_13,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,14.07315,110.77235,150,0,72,,21.9 504921610000000000,truck_14,North,Albert,H-2,v1.0,1500,150,12,,105.76727,218,5,253,1,21.9 504921610000000000,truck_15,South,Albert,H-2,v1.5,1500,150,12,6.78254,166.86685,5,0,110,0,26.3 504921610000000000,truck_16,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,51.16405,121.32556,445,0,294,3,29.9 504921610000000000,truck_17,West,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,8.12913,56.57343,9,0,6,4,29 504921610000000000,truck_18,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,67.15167,153.56094,260,1,239,1,23.3 504921610000000000,truck_19,West,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,19.69456,139.49545,448,4,298,0,29.9 504921610000000000,truck_20,North,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,38.88968,65.86504,103,0,41,1,23.6 504921610000000000,truck_21,East,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,81.88232,167.81287,345,0,326,0,20.8 504921610000000000,truck_0,South,Trish,H-2,v2.3,1500,150,12,52.32335,4.71786,128,9,225,0,25.8 504921610000000000,truck_22,West,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,39.94345,16.02353,440,1,45,0,27.8 504921610000000000,truck_8,South,Seth,G-2000,v1.0,5000,300,19,21.89464,44.58628,402,0,234,0,20.3 504921610000000000,truck_23,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,73.28131,98.05635,201,7,277,0,25.3 504921610000000000,truck_24,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,22.19506,0.27702,217,0,321,2,29.5 504921610000000000,truck_9,South,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,,112.40429,402,9,75,4,29.5 504921610000000000,truck_26,South,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,45.65798,144.60844,59,1,183,0,21.7 504921610000000000,truck_27,West,Seth,G-2000,v1.5,5000,300,19,79.55699,97.86561,255,7,348,2,20.2 504921610000000000,truck_25,North,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,17.26506,16.91691,453,8,186,0,24.3 504921610000000000,truck_28,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.33272,4.61578,84,3,198,0,23.1 504921610000000000,truck_29,East,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,80.30331,146.54254,340,5,118,0,25.6 504921610000000000,truck_30,East,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,29.62434,83.73246,300,0,270,4,22.3 504921610000000000,truck_33,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,89.19593,10.47733,403,8,170,0,29.6 504921610000000000,truck_36,North,Andy,G-2000,v1.0,5000,300,19,87.53087,45.07276,163,0,132,1,27.6
Je m'attendais à ce que row[][]byte contienne des données CSV ligne par ligne
Workaround
Comme déjà suggéré, vous devriez vraiment utiliser encoding/csv.
C'est-à-dire que la cause de votre problème se trouve dans le godoc au-dessus de la fonction bytes() :
// bytes returns the most recent token generated by a call to scan.
// the underlying array may point to data that will be overwritten
// by a subsequent call to scan. it does no allocation.
func (s *scanner) bytes() []byte {
return s.token
}
Par conséquent, les appels ultérieurs scan() peuvent modifier la tranche d'octets renvoyée. Pour éviter cela, vous devez copier la tranche d'octets comme
for scanner.Scan() {
row := scanner.Bytes()
bs := make([]byte, len(row))
copy(bs, row)
b.Append(bs)
}Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Golang et Python: comprendre les différencesApr 18, 2025 am 12:21 AMLes principales différences entre Golang et Python sont les modèles de concurrence, les systèmes de type, les performances et la vitesse d'exécution. 1. Golang utilise le modèle CSP, qui convient aux tâches simultanées élevées; Python s'appuie sur le multi-threading et Gil, qui convient aux tâches à forte intensité d'E / S. 2. Golang est un type statique, et Python est un type dynamique. 3. La vitesse d'exécution du langage compilée de Golang est rapide, et le développement du langage interprété par Python est rapide.
Golang vs C: Évaluation de la différence de vitesseApr 18, 2025 am 12:20 AMGolang est généralement plus lent que C, mais Golang présente plus d'avantages dans l'efficacité de programmation et de développement simultanée: 1) Le modèle de collecte et de concurrence de Golang de Golang le fait bien fonctionner dans des scénarios à haute concurrence; 2) C obtient des performances plus élevées grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation matérielle, mais a une complexité de développement plus élevée.
Golang: un langage clé pour le cloud computing et DevOpsApr 18, 2025 am 12:18 AMGolang est largement utilisé dans le cloud computing et DevOps, et ses avantages résident dans la simplicité, l'efficacité et les capacités de programmation simultanées. 1) Dans le cloud computing, Golang gère efficacement les demandes simultanées via les mécanismes de goroutine et de canal. 2) Dans DevOps, les fonctionnalités de compilation rapide de Golang et de plate-forme en font le premier choix pour les outils d'automatisation.
Golang et C: Comprendre l'efficacité de l'exécutionApr 18, 2025 am 12:16 AMGolang et C ont chacun leurs propres avantages dans l'efficacité du rendement. 1) Golang améliore l'efficacité par le goroutine et la collecte des ordures, mais peut introduire un temps de pause. 2) C réalise les hautes performances grâce à la gestion et à l'optimisation manuelles, mais les développeurs doivent faire face aux fuites de mémoire et à d'autres problèmes. Lors du choix, vous devez considérer les exigences du projet et la pile de technologies d'équipe.
Golang vs Python: concurrence et multithreadingApr 17, 2025 am 12:20 AMGolang convient plus à des tâches de concurrence élevées, tandis que Python présente plus d'avantages dans la flexibilité. 1. Golang gère efficacement la concurrence par le goroutine et le canal. 2. Python repose sur le filetage et l'asyncio, qui est affecté par GIL, mais fournit plusieurs méthodes de concurrence. Le choix doit être basé sur des besoins spécifiques.
Golang et C: les compromis en performanceApr 17, 2025 am 12:18 AMLes différences de performance entre Golang et C se reflètent principalement dans la gestion de la mémoire, l'optimisation de la compilation et l'efficacité du temps d'exécution. 1) Le mécanisme de collecte des ordures de Golang est pratique mais peut affecter les performances, 2) la gestion manuelle de C et l'optimisation du compilateur sont plus efficaces dans l'informatique récursive.
Golang vs Python: applications et cas d'utilisationApr 17, 2025 am 12:17 AMChooseGolangForHighPerformanceAnd Concurrence, IdealForBackendServices andNetworkProgramming; selectPythonForrapidDevelopment, dataScience et MachineLearningDuetOtsSertilityAnStensiveLibrarary.
Golang vs Python: différences et similitudes clésApr 17, 2025 am 12:15 AMGolang et Python ont chacun leurs propres avantages: Golang convient aux performances élevées et à la programmation simultanée, tandis que Python convient à la science des données et au développement Web. Golang est connu pour son modèle de concurrence et ses performances efficaces, tandis que Python est connu pour sa syntaxe concise et son écosystème de bibliothèque riche.
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP
VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft
MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.
Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.
