Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann ich mich mit der Requests-Bibliothek von Python bei einer Website anmelden?

Wie kann ich mich mit der Requests-Bibliothek von Python bei einer Website anmelden?

Dec 09, 2024 am 09:10 AM

How Can I Log into a Website Using Python's Requests Library?

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)
Nach dem Login kopieren

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!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Apr 12, 2025 am 12:01 AM

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.

Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

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: Spiele, GUIs und mehr Python: Spiele, GUIs und mehr Apr 13, 2025 am 12:14 AM

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.

Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Apr 11, 2025 am 12:04 AM

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: Erforschen der primären Anwendungen Python: Erforschen der primären Anwendungen Apr 10, 2025 am 09:41 AM

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 vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles