Python3 は Chrome ブラウザの Cookie の読み取りを実装します
数年前、いくつかの自動スクリプトに取り組んでいたとき、次の考えが頭をよぎりました。ブラウザから Cookie を直接取り出して使用できるでしょうか?
昨日「Python でモーションの送信をシミュレートする」というコードを見るまで、似たようなアイデアを持っていたものの完成できなかったことを思い出したので、これで練習することを優先し、今後のコードでもこの機能を使用する予定です。
ブラウザから Cookie を直接削除すると、次のような利点と用途があります:
1. ユーザーのパスワードを設定する必要はありません。ブラウザで Cookie を直接読み取ることで同じ ID を取得でき、これを使用してさまざまな自動操作を実行できます。
2. 一部の Web サイトにログインするとセッションが更新され、以前に正常にログインしたセッションが無効になります。ブラウザと同じセッションを使用するため、ログイン操作は必要なく、お互いがオフラインになることはありません。
3. もう書きたくないです。
ソフトウェアで使用されるsqlite3のグラフィカル管理ツールは次のとおりです:
SQLiteDatabaseBrowserPortable http://www.jb51.net/database/251740.html
sqlitespy http://www.jb51.net/database/18390.html
使用されるPythonライブラリは次のとおりです:
sqlite3 Python 標準ライブラリ、ダウンロードしてインストールする必要はありません
pywin32 pywin32 Windows API ライブラリを使用すると、Python でさまざまな Windows API を呼び出すことができます。コードで使用される win32crypt は、pywin32 ライブラリの一部です。 対応するバージョンの pywin32 を手動でダウンロードしてインストールすることをお勧めします http://www.jb51.net/softs/416136.html http://www.jb51.net/softs/416131.html
requestsrequestsは比較的シンプルで使いやすいhttpライブラリで、urllib23などの標準ライブラリを置き換えるために使用されます。コマンドpip installrequests
を使用します。コードを見てください:

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
