쿠키의 원래 영어 뜻은 "snack"입니다. 클라이언트가 웹 서버에 접속할 때 서버가 클라이언트의 하드 드라이브에 저장해 두는 정보입니다. 고객. 서버는 쿠키를 기반으로 고객 상태를 추적할 수 있으며, 이는 고객을 구별해야 하는 경우(예: 전자상거래)에 특히 유용합니다.
클라이언트가 처음으로 서버에 대한 접근을 요청하면 서버는 먼저 클라이언트의 관련 정보가 포함된 쿠키를 클라이언트에 저장합니다. 이후 클라이언트가 서버에 대한 접근을 요청할 때마다 해당 쿠키는 클라이언트에 포함됩니다. HTTP 요청 데이터 및 서버는 HTTP 요청을 구문 분석하여 고객에 대한 관련 정보를 얻는 데 사용될 수 있습니다.
python3 크롤러에 쿠키를 가져오는 방법을 살펴보겠습니다.
1. 헤더에 쿠키를 직접 작성합니다.
# coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup cookie = '''cisession=19dfd70a27ec0eecf1fe3fc2e48b7f91c7c83c60;CNZZDATA1000201968=181584 6425-1478580135-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1483922031;Hm_lvt_f805f7762a9a2 37a0deac37015e9f6d9=1482722012,1483926313;Hm_lpvt_f805f7762a9a237a0deac37015e9f6d9=14839 26368''' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Geck o) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8', 'Cookie': cookie} url = 'https://www.jb51.net/article/191947.htm' wbdata = requests.get(url,headers=header).text soup = BeautifulSoup(wbdata,'lxml') print(soup)
2 요청을 사용하여 쿠키를 삽입합니다.
# coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup cookie = { "cisession":"19dfd70a27ec0eecf1fe3fc2e48b7f91c7c83c60", "CNZZDATA100020196":"1815846425-1478580135-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1483 922031", "Hm_lvt_f805f7762a9a237a0deac37015e9f6d9":"1482722012,1483926313", "Hm_lpvt_f805f7762a9a237a0deac37015e9f6d9":"1483926368" } url = 'https://www.jb51.net/article/191947.htm' wbdata = requests.get(url,cookies=cookie).text soup = BeautifulSoup(wbdata,'lxml') print(soup)
예제 확장:
쿠키 사용 하얼빈공업대학 ACM 사이트로
사이트 로그인 주소 받기
http://acm.hit.edu.cn/hoj/system/login
전송할 게시물 데이터 보기
사용자 및 비밀번호
코드 보기 :
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ __author__ = 'pi' __email__ = 'pipisorry@126.com' """ import urllib.request, urllib.parse, urllib.error import http.cookiejar LOGIN_URL = 'http://acm.hit.edu.cn/hoj/system/login' values = {'user': '******', 'password': '******'} # , 'submit' : 'Login' postdata = urllib.parse.urlencode(values).encode() user_agent = r'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36' headers = {'User-Agent': user_agent, 'Connection': 'keep-alive'} cookie_filename = 'cookie.txt' cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar(cookie_filename) handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib.request.build_opener(handler) request = urllib.request.Request(LOGIN_URL, postdata, headers) try: response = opener.open(request) page = response.read().decode() # print(page) except urllib.error.URLError as e: print(e.code, ':', e.reason) cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True) # 保存cookie到cookie.txt中 print(cookie) for item in cookie: print('Name = ' + item.name) print('Value = ' + item.value) get_url = 'http://acm.hit.edu.cn/hoj/problem/solution/?problem=1' # 利用cookie请求訪问还有一个网址 get_request = urllib.request.Request(get_url, headers=headers) get_response = opener.open(get_request) print(get_response.read().decode()) # print('You have not solved this problem' in get_response.read().decode())
추천 튜토리얼 : "Python Tutorial"
위 내용은 Python3 크롤러는 쿠키를 제공합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

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