웹 페이지 콘텐츠를 읽기 위한 크롤러를 작성하려면 셀레늄을 사용하는 것이 매우 일반적인 요구 사항입니다. 그러나 콘텐츠를 크롤링하기 전에 계정에 로그인해야 하는 웹 페이지가 있을 수 있습니다. books가 그 예입니다. 다음 채팅 창이 표시됩니다.
쿠키는 계정 로그인 후 로그인 정보를 기록하는 데 사용되므로, 이러한 웹페이지를 읽기 위해서는 먼저 수동으로 로그인한 후 쿠키를 파일로 내보낼 수 있습니다. 나중에 Selenium을 사용하여 웹페이지를 크롤링할 때 내보낸 쿠키를 다시 추가하고 웹페이지를 재구성하면 웹 콘텐츠를 정상적으로 읽을 수 있습니다.
쿠키 내보내기
먼저 읽고 싶은 웹페이지를 열려면 셀레늄을 사용하세요. 다음은 블로그 예입니다.
>>> from selenium import webdriver >>> driver = webdriver.Edge() >>> driver.get('https://www.books.com.tw')
이때 일반적인 절차에 따라 회원으로 로그인하신 후, cookie_editor 플러그인을 설치해주세요:
블로그 홈페이지로 다시 전환하고 플러그인을 사용하여 모든 쿠키를 JSON 형식으로 내보내는 것을 잊지 마세요.
쿠키 내용이 클립보드에 복사됩니다. 텍스트 편집기에 붙여넣고 직접 보관해 주세요.
쿠키 다시 추가
그런 다음 셀레늄을 닫았다가 다시 엽니다.
>>> from selenium import webdriver >>> driver = webdriver.Edge() >>> driver.get('https://www.books.com.tw')
쿠키를 추가하려면 쿠키와 동일한 도메인의 웹페이지에 있어야 하므로 먼저 블로그를 열어 웹페이지에 접속해야 합니다. 그런 다음 쿠키를 저장하는 파일을 열고 Python 사전에 로드할 수 있습니다.
>>> import json >>> with open('cookies.json') as f: ... cookies = json.load(f)
쿠키를 하나씩 다시 추가하세요.
>>> for cookie in cookies: ... driver.add_cookie(cookie)
이 시점에서 다음 오류가 표시됩니다.
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 3, in <module> File "C:\Users\meebo\code\python\poetry_env\py310\.venv\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py", line 670, in add_cookie assert cookie_dict["sameSite"] in ["Strict", "Lax", "None"] AssertionError </module></stdin>
쿠키 편집기에서 내보낸 데이터에서 sameSite 속성이 null을 사용하여 "no_restriction"을 나타내기 때문입니다. 이는 제한이 없고 동일한 웹사이트여야 하지만 Selenium은 "Strict", "Lax"만 인식한다는 의미입니다. ", "None" 따라서 이 세 가지 제한 사항은 오류로 진단됩니다. JSON 파일을 수동으로 수정하고 모든 sameSite 속성 값을 "None"으로 변경해야 합니다(문자열이라는 점에 유의하세요). 또한 도메인이 ".books.com."이 아닙니다." 쿠키 삭제:
[ { "domain": ".books.com.tw", "expirationDate": 1767941747.633402, "hostOnly": false, "httpOnly": false, "name": "_ga_TR763QQ559", "path": "/", "sameSite": null, "secure": false, "session": false, "storeId": null, "value": "GS1.1.1733381542.1.1.1733381747.0.0.0" }, ... { "domain": ".books.com.tw", "expirationDate": 1748933733, "hostOnly": false, "httpOnly": false, "name": "__eoi", "path": "/", "sameSite": "no_restriction", "secure": true, "session": false, "storeId": null, "value": "ID=7f42c4647467b5fb:T=1733381733:RT=1733381733:S=AA-AfjbpJCe1kw2klEX0xW55n9CY" }, ... ]
수정 후 쿠키를 다시 로드하고 추가하면 오류가 발생하지 않습니다.
쿠키가 적용되도록 웹페이지를 새로 고치세요.
쿠키를 추가한 후에도 표시되는 화면은 여전히 로그인되지 않은 화면입니다.
쿠키를 적용하려면 페이지를 새로 고쳐야 합니다.
>>> driver.refresh()
회원 로그인 페이지가 보입니다.
이런 방법으로 Selenium을 사용하여 회원 로그인이 필요한 페이지를 읽을 수 있습니다.
마지막으로 알려드릴 점은 쿠키가 유효하다는 점입니다. 일정 시간이 지난 후에도 이전에 저장된 쿠키를 사용하여 로그인할 수 없는 경우 위 단계에 따라 쿠키를 다시 얻으세요.
위 내용은 Selenium을 사용하여 회원 로그인이 필요한 웹 페이지 읽기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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