


Wie kann ich mich mit der Requests-Bibliothek von Python bei einer Website anmelden?
So „melden“ Sie sich mit dem Requests-Modul von Python bei einer Website an
Das Anmelden bei einer Website mit dem Requests-Modul von Python erfordert das Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien von Cookies und Authentifizierung. Dieser Artikel befasst sich mit dem Thema und bietet eine Lösung für die in der Frage genannte spezifische Herausforderung.
Cookies
Cookies sind kleine Datenfragmente, die auf dem Computer des Kunden gespeichert werden Ermöglichen Sie Websites, Statusinformationen zwischen Anfragen beizubehalten. Einer ihrer Hauptzwecke ist die Benutzerauthentifizierung, bei der sie eine Sitzungs-ID enthalten, die den angemeldeten Benutzer identifiziert.
HTTP-Autorisierung
Ein weiterer Ansatz zur Authentifizierung ist die HTTP-Autorisierung . Dazu gehört das Hinzufügen eines „Authorization“-Headers zur Anfrage, der normalerweise ein Token oder Anmeldeinformationen enthält, die speziell für die Anfrage ausgestellt wurden.
Lösung
Im gegebenen Szenario ist die Ziel ist es, sich auf einer Website anzumelden und den Anmeldestatus für spätere Anfragen beizubehalten. Aus dem bereitgestellten HTML geht hervor, dass das Anmeldeformular Cookies verwendet. Daher ist das Erstellen einer Sitzungsinstanz die bevorzugte Methode.
Der folgende Codeausschnitt erreicht dies mithilfe von Anfragen:
import requests # Create a session instance session = requests.Session() # Fill in your login credentials payload = {'inUserName': 'USERNAME/EMAIL', 'inUserPass': 'PASSWORD'} # Post the login request login_response = session.post(url, data=payload) # Check if the login was successful by examining the response text if 'Home Page' in login_response.text: print("Logged in successfully!") else: print("Login failed.") # Make subsequent requests to protected pages while maintaining the session protected_page_response = session.get('PROTECTED_PAGE_URL') print(protected_page_response.text)
Beachten Sie, dass bei diesem Ansatz davon ausgegangen wird, dass die Website Cookies zur Authentifizierung verwendet. Wenn stattdessen HTTP-Autorisierung verwendet wird, muss der Anfrage ein „Authorization“-Header hinzugefügt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mich mit der Requests-Bibliothek von Python bei einer Website anmelden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
