


Cara Mengikis laman web yang memerlukan log masuk dengan Python
Jul 10, 2025 pm 01:36 PMUntuk mengikis laman web yang memerlukan log masuk menggunakan Python, simulasi proses log masuk dan simpan sesi. Mula -mula, fahami bagaimana log masuk berfungsi dengan memeriksa aliran log masuk dalam alat pemaju penyemak imbas anda, mencatatkan URL log masuk, parameter yang diperlukan, dan sebarang token atau pengalihan yang terlibat. Kedua, gunakan permintaan.Session () untuk meneruskan kuki merentasi permintaan, menghantar permintaan pos dengan kelayakan log masuk yang betul dan menggunakan objek sesi untuk mengakses halaman yang dilindungi selepas itu. Ketiga, mengendalikan log masuk dinamik-seperti laman web JavaScript-dengan alat seperti selenium atau penulis drama untuk Automasi UI, yang juga boleh mengekstrak kuki pasca login untuk mengikis selanjutnya. Keempat, elakkan daripada disekat atau dikunci dengan menambahkan kelewatan antara permintaan, berputar ejen pengguna, mengelakkan percubaan kekerasan, menghormati terma perkhidmatan, dan menguruskan kelayakan dengan selamat melalui pembolehubah persekitaran dan bukannya mengodkannya.
Jika anda ingin mengikis laman web yang memerlukan log masuk menggunakan Python, kunci adalah untuk mensimulasikan proses log masuk dan mengekalkan sesi. Tidak seperti halaman awam, kandungan log masuk dilindungi oleh pengesahan, jadi anda tidak boleh hanya menggunakan requests.get(url)
dan mengharapkan untuk melihat data sebenar. Anda perlu mengendalikan kuki atau token dengan betul.

Inilah cara untuk mendekati langkah demi langkah.
1. Fahami bagaimana log masuk berfungsi
Sebelum menulis sebarang kod, periksa aliran log masuk dalam penyemak imbas anda:

- Buka Alat Pemaju (F12), pergi ke tab Rangkaian .
- Cuba log masuk secara manual dan cari permintaan yang dibuat ke titik akhir log masuk (
POST
biasanya). - Semak data borang atau permintaan muatan - ini memberitahu anda parameter apa yang diperlukan (seperti nama pengguna, kata laluan, mungkin token CSRF).
- Juga periksa sama ada terdapat pengalihan selepas log masuk atau jika token terlibat (biasa dengan aplikasi moden).
Ini memberi anda semua maklumat yang anda perlukan untuk meniru log masuk dalam skrip anda.
2. Gunakan requests.Session()
untuk menyimpan kuki
Sebaik sahaja anda mengetahui URL log masuk dan data yang diperlukan, gunakan objek sesi untuk meneruskan kuki merentasi permintaan:

permintaan import sesi = permintaan.Session () login_data = { 'Nama Pengguna': 'Your_username', 'kata laluan': 'your_password' } login_url = 'https://example.com/login' session.post (login_url, data = login_data)
Selepas ini, session
akan membawa kuki yang disahkan, dan anda boleh menggunakannya untuk mengakses halaman yang dilindungi:
profil_page = session.get ('https://example.com/dashboard') cetak (profil_page.text) # harus menunjukkan kandungan log masuk sebenar
Sesetengah laman web mungkin memerlukan medan tambahan seperti
csrf_token
, yang anda perlu mengekstrak dari halaman login HTML terlebih dahulu menggunakan alat seperti BeautifulSoup atau LXML.
3. Mengendalikan log masuk dinamik (misalnya, laman web JavaScript-berat)
Jika laman web ini menggunakan JavaScript berat atau mempunyai pengesahan yang kompleks (seperti OAuth, token JWT), requests
mungkin tidak mencukupi. Dalam kes sedemikian:
- Gunakan selenium atau penulis drama untuk mengawal penyemak imbas sebenar.
- Alat ini boleh log masuk melalui Automasi UI dan kemudian mengambil kandungan halaman akhir atau kuki.
Contoh dengan selenium:
dari Webdriver Import Selenium pemandu = webdriver.chrome () driver.get ('https://example.com/login') # Cari dan isi borang log masuk driver.find_element ('nama', 'nama pengguna'). Send_keys ('your_username') driver.find_element ('nama', 'kata laluan'). Send_keys ('your_password') driver.find_element ('xpath', '// butang [@type = "hantar"]). Klik () # Selepas log masuk, dapatkan kuki cookies = driver.get_cookies () # Sekarang gunakan kuki ini dengan permintaan atau teruskan mengikis melalui selenium
Perlu diingat: Automasi penyemak imbas lebih perlahan dan lebih berat daripada requests
.
4. Elakkan disekat atau dikunci
Semasa mengikis halaman yang disahkan:
- Jangan hantar terlalu banyak permintaan dalam masa yang singkat - tambah kelewatan dengan
time.sleep()
. - Putar ejen pengguna atau gunakan tajuk yang serupa dengan pelayar sebenar.
- Berhati-hati dengan percubaan kekerasan-sesetengah laman web mengunci akaun selepas banyak log masuk gagal.
- Menghormati Syarat Perkhidmatan - Pengikis mungkin bertentangan dengan peraturan.
Juga, tidak pernah kelayakan HardCode dalam skrip anda secara terbuka - menggunakan pembolehubah persekitaran atau fail konfigurasi.
Jadi untuk merakam:
- Simulasi log masuk menggunakan
Session()
dan data pos yang betul. - Mengendalikan log masuk dinamik dengan automasi penyemak imbas jika diperlukan.
- Sentiasa menjaga sesi hidup dan meniru tingkah laku pengguna sebenar.
Itu pada dasarnya - bukan sains roket, tetapi mudah untuk merosakkan jika anda melangkau kerja persiapan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengikis laman web yang memerlukan log masuk dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Untuk mengintegrasikan teknologi pengkomputeran sentimen AI ke dalam aplikasi PHP, terasnya adalah menggunakan perkhidmatan awan AIAPI (seperti Google, AWS, dan Azure) untuk analisis sentimen, menghantar teks melalui permintaan HTTP dan menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, dan menyimpan data emosi ke dalam pangkalan data, dengan itu menyedari pemprosesan automatik dan pemahaman data maklum balas pengguna. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Pilih API Analisis Sentimen AI yang sesuai, memandangkan ketepatan, kos, sokongan bahasa dan kerumitan integrasi; 2. Gunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan, menyimpan skor sentimen, label, dan maklumat intensiti; 3. Membina papan pemuka visual untuk menyokong penyortiran keutamaan, analisis trend, arah lelaran produk dan segmentasi pengguna; 4. Menanggapi cabaran teknikal, seperti sekatan dan nombor panggilan API

Senarai rentetan boleh digabungkan dengan kaedah Join (), seperti '' .join (kata) untuk mendapatkan "HelloWorldFrompython"; 2. Senarai nombor mesti ditukar kepada rentetan dengan peta (str, nombor) atau [str (x) forxinnumbers] sebelum menyertai; 3. Mana -mana senarai jenis boleh ditukar secara langsung kepada rentetan dengan kurungan dan petikan, sesuai untuk debugging; 4. Format tersuai boleh dilaksanakan oleh ekspresi penjana yang digabungkan dengan gabungan (), seperti '|' .join (f "[{item}]" foriteminitems) output "[a] | [a]

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

pandas.melt () digunakan untuk menukar data format yang luas ke dalam format yang panjang. Jawapannya adalah untuk menentukan nama lajur baru dengan menentukan id_vars mengekalkan lajur pengenalan, nilai -nilai pilihan lajur untuk dicairkan, var_name dan value_name, 1.id_vars = 'nama' bermaksud bahawa lajur nama tetap tidak berubah, 2.value_vars = ['math', 'bahasa Inggeris' Nama, 4.value_name = 'Score' menetapkan nama lajur baru nilai asal, dan akhirnya menghasilkan tiga lajur termasuk nama, subjek dan skor.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose
