我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫猜密码功能。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
这里我们知道用户的昵称为:heibanke
密码是30以内的一个数字,要使用requests库循环提交来猜密码
主要需要用到的库是requests库
安装requests库
pip install requests
要使用到的request库的功能是表单的提交
requests.post(url,data)#通过post()语言向网址url发生data
首先查看网页源码,找到需要提交的内容的参数名称
可以看到需要提交的昵称的name=“username”,密码的name=“password”
requests传入网址的data中中需要包含这两个参数
url = "http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex01/" params = {'username':'heibanke','password': str(password)} r = requests.post(url,data=params)
建立循环,密码从1开始猜,不对就+1,直至猜中。
关键在于如何判断猜错了没?
首先看看猜错了的显示:
我们可以读取出该页面的文字,检测文字中有没有"错误"二字,有就代表提交的密码错误,没有就表示正确。要实现此功能,需要用到find()函数
find()函数介绍:
函数原型:find(str, pos_start, pos_end)
解释:
•str:被查找“字串”
•pos_start:查找的首字母位置(从0开始计数。默认:0)
•pos_end: 查找的末尾位置(默认-1)
返回值:如果查到:返回查找的第一个出现的位置。否则,返回-1。
example:
str = "0123" print str.find("2",1,-1) #2 print str.find("1") #0,首次出现的位置
完整程序:
import requests password=0 while True: url = "http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex01/" params = {'username':'heibanke','password': str(password)} r = requests.post(url,data=params)
if r.text.find(u"错误")>0:#判断某次输入是否正确 password=password+1 else: print password#,最后打印出password为6,居然输入06,006,0006都是对的 break
运行结果password为6

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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