


Connexion à un site Web à l'aide du module de requêtes de Python
Lorsque vous essayez de vous connecter à un site Web à l'aide du module de requêtes de Python, il est crucial de comprendre le concept des cookies HTTP. Dans le développement Web, les cookies sont utilisés pour stocker de petits éléments de données côté client (votre appareil) qui peuvent être récupérés et modifiés par le serveur lors de requêtes ultérieures.
Dans votre cas, le problème semble résider de la manière dont vous avez défini le dictionnaire des cookies. L'examen de la source HTML de la page de connexion révèle que les champs de saisie du nom d'utilisateur et du mot de passe portent respectivement les noms « inUserName » et « inUserPass ». Par conséquent, la bonne façon de définir les cookies est la suivante :
ck = {'inUserName': 'USERNAME/EMAIL', 'inUserPass': 'PASSWORD'}
Une fois les cookies correctement définis, vous pouvez utiliser la méthode request.post() pour envoyer une requête POST avec vos identifiants de connexion. Le serveur répondra avec une page contenant soit le contenu connecté, soit un message d'erreur.
Si la connexion réussit, vous recevrez un cookie de session qui vous permettra d'accéder aux pages protégées sans avoir à refaire -entrez vos identifiants. Pour conserver cet état de connexion, vous pouvez utiliser une instance request.Session().
L'exemple de code suivant illustre comment se connecter à un site Web à l'aide du module Requests :
import requests url = 'http://www.locationary.com/home/index2.jsp' payload = {'inUserName': 'USERNAME/EMAIL', 'inUserPass': 'PASSWORD'} with requests.Session() as s: r = s.post(url, data=payload) # Check the response status code to ensure successful login if r.status_code == 200: # Logged in successfully print("Logged in successfully") # Make a request to a protected page r = s.get('http://www.locationary.com/protected_page.html') print(r.text) else: # Login failed print("Login failed")
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!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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