Python クローラーはどのようにして Cookie を取得するのでしょうか
Cookie は、ユーザーの身元を特定し、セッション追跡を実行するために、一部の Web サイトによってユーザーのローカル端末に保存されるデータ (通常は暗号化された) を指します。たとえば、Web サイトによっては、特定のページにアクセスする前にログインが必要な場合があります。ログインする前に、特定のページのコンテンツをキャプチャしたい場合があります。ログイン前とログイン後のコンテンツが異なっていたり、許可されていない場合があります。 。
Python では、cookiejar モジュールが提供されます。これは http パッケージにあり、Cookie をサポートするために使用されます。これにより、Cookie をキャプチャし、後続の接続リクエストで再送信できます。たとえば、シミュレートされたログイン機能を実装できます。このモジュールの主なオブジェクトは、CookieJar、FileCookieJar、MozillaCookieJar、および LWPCookieJar です。
Cookie の取得方法
## cookie的获取 # -*- coding: UTF-8 -*- from urllib import request from http import cookiejar if __name__ == '__main__': #声明一个CookieJar对象实例来保存cookie cookie = cookiejar.CookieJar() #利用urllib.request库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器,也就CookieHandler handler=request.HTTPCookieProcessor(cookie) #通过CookieHandler创建opener opener = request.build_opener(handler) #此处的open方法打开网页 response = opener.open('http://www.baidu.com') #打印cookie信息 for item in cookie: print('Name = %s' % item.name) print('Value = %s' % item.value)
Python 関連の技術記事をさらに詳しく知りたい場合は、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPython クローラーはどのようにして Cookie を取得するのでしょうかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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。

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。

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。

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。

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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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。

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。
