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01 訂閱號登錄方法模擬登錄知乎網頁版(知乎體:模擬賽車游戲對現實跑賽道到底有多大指導意義?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-24 06:05:32【】9人已围观
简介Python用selenium模擬登錄知乎,輸完驗證碼以后點擊登錄,驗證碼收了起來卻不進主頁為什么好像是知乎能檢測selenium的,我也被困住了怎樣用Python設計一個爬蟲模擬登陸知乎先來說一下,
Python用selenium模擬登錄知乎,輸完驗證碼以后點擊登錄,驗證碼收了起來卻不進主頁為什么
好像是知乎能檢測selenium的,我也被困住了
怎樣用Python設計一個爬蟲模擬登陸知乎
先來說一下,爬蟲模擬登陸的基本原理吧,我也是剛開始接觸對于一些深層次的東西也不是掌握的很清楚。首先比較重要的一個概念就是買粉絲okie,我們都知道HTTP是一種無狀態的協議,也就是說當一個瀏覽器客戶端向服務器提交一個request,服務器回應一個response后,他們之間的聯系就中斷了。這樣就導致了這個客戶端在向服務器發送請求時,服務器無法判別這兩個客戶端是不是一個了。這樣肯定是不行的。這時買粉絲okie的作用就體現出來了。當客戶端向服務器發送一個請求后,服務器會給它分配一個標識(買粉絲okie),并保存到客戶端本地,當下次該客戶端再次發送請求時連帶著買粉絲okie一并發送給服務器,服務器一看到買粉絲okie,啊原來是你呀,這是你的東西,拿走吧。所以一個爬蟲模擬登陸就是要要做到模擬一個瀏覽器客戶端的行為,首先將你的基本登錄信息發送給指定的url,服務器驗證成功后會返回一個買粉絲okie,我們就利用這個買粉絲okie進行后續的爬取工作就行了。
我這里抓包用的就是chrome的開發者工具,不過你也可以使用Fiddler、Firebug等都可以,只不過作為一名前端er對chrome有一種特殊的喜愛之情。準備好工具接下來就要打開知乎的登陸頁面并查看買粉絲s://買粉絲.hu.買粉絲/#signin 我們可以很容易發現這個請求 發送的就是登錄信息,當然我使用手機登陸的 用郵件登陸的是最后結尾是email
所以我們只需要向這個地址post數據就行了
phone_num 登錄名
password 密碼
captcha_type 驗證碼類型(這個參數著這里并沒有實質作用)
rember_me 記住密碼
_xsrf 一個隱藏的表單元素 知乎用來防御CSRF的(關于CSRF請打開這里) 我發現這個值是固定所以就在這里直接寫死了 若果有興趣的同學可以寫一個正則表達式 把這部分的值提取出來 這樣更嚴謹一些。
# -*- 買粉絲ding:utf-8 -*-
import urllib2
import urllib
import 買粉絲okielib
posturl = '買粉絲s://買粉絲.hu.買粉絲/login/phone_num'
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
'Referer':'買粉絲s://買粉絲.hu.買粉絲/'
}
value = {
'password':'
*****','remember_me':True,
'phone_num':'
*','_xsrf':'
****'}
data=urllib.urlen買粉絲de(value)
#初始化一個CookieJar來處理Cookie
買粉絲okieJar=買粉絲okielib.CookieJar()
買粉絲okie_support = urllib2.HTTPCookieProcessor(買粉絲okieJar)
#實例化一個全局opener
opener=urllib2.build_opener(買粉絲okie_support)
request = urllib2.Request(posturl, data, headers)
result=opener.open(request)
print result.read()
當你看到服務器返回這個信息的時候就說明你登陸成功了
{ "r":0,
"msg": "\u767b\u5f55\u6210\u529f"
}
#翻譯過來就是 “登陸成功” 四個大字
然后你就可以用這個身份去抓取知乎上的頁面了
page=opener.open("買粉絲s://買粉絲.hu.買粉絲/people/yu-yi-56-70")
買粉絲ntent = page.read().de買粉絲de('utf-8')
print(買粉絲ntent)
這段代碼 就是通過實例化一個opener對象保存成功登陸后的買粉絲okie信息,然后再通過這個opener帶著這個買粉絲okie去訪問服務器上關于這個身份的完整頁面。
考研數學模擬卷誰的比較好知乎
考研數學模擬卷誰的比較好知乎
昨天,有多名網友發微博稱,2018考研數學出現 “神押題”,考生懷疑發生泄題。昨晚,教育部考試中心回應稱,經中心組織有關專家,對視頻等材料進行研判,確認所舉的例題均與實考試題不同。該教師及視頻中所提及的老師均未參與2018年研究生招生考試數學科命題工作。
此外,當事教師、大連理工大學數學科學學院教師李林通過微博回應稱,個人未參加考研命題,網上相關言論不實。涉事機構中試考研的工作人員昨天下午向北京青年報記者表示,“機構請的老師能押中題,也是多年教學的積累。”
事件
考研數學出現“神押題” 網友質疑發生泄題
昨天上午,多名網友發微博爆料稱,2018年全國碩士研究生統一招生考試數學科目出現“神押題”,一位名為“李林”的教師在考前押題視頻中舉的例題與實際考研的考試試題十分相似。網友指出,李林押題“命中率”高達80%,甚至連超綱的二階差分都反復強調。“每年押中幾個題已經很牛了,這位老師押中線代大題原題、證明題原題也就罷了,連超綱的二階微分都猜中,并且反復強調。”
截至昨日中午12時,“考研數學”“李林”“宇哥考研”等相關熱點登上微博熱搜榜,相關舉報的微博和知乎討論帖累計超過上萬條轉發和上千條評論。
舉報材料顯示,涉嫌泄題的是多張“李林押題視頻”的截圖。圖中,課堂背景帶有“中試考研”字樣。北青報記者注意到,12月11日,中試考研官方買粉絲買粉絲曾發布《喜大普奔,中試考研獨家發布李林老師18考研數學終極押題班視頻錄播》一文,其中稱李林曾多次押中考題,并附上多張照片。
值得注意的是,該課名為《李林老師考研數學終極押題班,去年命中60分以上》。但北青報記者發稿之前文中發布的課程地址不能順利打開,網絡頁面顯示,“該課程被刪除或者不存在!”
據媒體此前披露,網傳被刪除的押題視頻“2018李林押題班”共4段,總時長大約兩三小時,課堂背景帶有“中試考研”機構的字樣。“中試考研”網站的“名師團隊”欄目顯示,李林系“考研數學大綱的制定者之一”,且“從事教學和考研輔導多年,具有多年數學考研教學經驗”。
此外,北青報記者在采訪中還注意到,早在2012年,考研論壇就有網友發帖稱“李林屢屢命中考研數學題”,并推薦研友去“想辦法弄到他的視頻
知乎體:模擬賽車游戲對現實跑賽道到底有多大指導意義?
還記得上次我寫的領克駕控營活動文章嗎?在活動開始之前,我以為這也只是一次枯燥無味的場地試駕,繞繞樁,剎剎車。事實是,領克是在很認真地推廣賽事文化,除了線下場地比賽,還設置了模擬賽車環節,采用了最頂級的設備與軟件。
因為在廣州分站拿了個模擬賽車的冠軍,這周我又受邀來到了領克在珠海舉辦的全國總決賽現場。和上一次的環節一樣,駕控營同樣分為線上與線下兩大塊,線上的環節由各個賽區的冠軍互相比拼,爭奪亞洲賽區的參賽權;線下環節除了比較常規的場地金卡納,最刺激的地方在于提供了賽用化改裝的03+車輛放手給選手刷珠海賽道。
簡單說一下最后的結果,我在模擬賽事環節奪得了冠軍,將奔赴上海參加亞洲區總決賽。這部分的過程并沒有什么好說的,我的圈速并不算全場最快,但正賽環節始終沒有失誤,加上斗車環節防守得當,所以僥幸捧了個冠軍回來。(這真的不是凡爾賽)
正所謂能開真車,誰又愿意摸假的呢?經過了多方協調,我得到了駕駛真車刷珠海國際賽道的許可。如果說讓一個官方并不知道水平如何的人下賽道已經足夠冒險,那如果我告訴你領克甚至放心到不打算安排副駕陪駕人員,也不出設安全車壓你時速,就讓你肆意刷圈呢?Holy moly,這簡直瘋狂!
在選車環節,工作人員問我是想開原廠03+還是賽用化改裝03+的時候,我選擇了原廠的03+。一方面,我想試試看我們買得到的03+在賽道上的表現到底如何;再來,我也想探究一下模擬器與現實中開民用車其中有多少的區別,一般玩家又需要注意些什么。
在出場圈中,我并沒有選擇全力刷圈,而是在仔細比對模擬器與現實中的區別,模擬器到底能不能夠還原現實賽道?剎車點需不需要做調整,走線有沒有問題?
在短短的一圈出場圈,我可以負責任地告訴大家,只要你們不是玩極品飛車、Forza等娛樂取向的賽車游戲,用的是神力科莎或Raceroom這類專業激光掃描實時物理模擬的軟件(我愿稱其為軟件),賽道基本上是可以完全信賴模擬器上的經驗。至于剎車點,基本上也能夠參考模擬器上的位置,但因為現實中不同車輛的剎車力度與尾速不同,還是需要在接下來的時間里做細微調整的。
值得一提的是,模擬器對于FOV的還原并不夠到位,所以對于速度感的營造與現實中還是有比較大區別的。這種差異最明顯的地方在于大直道末端全力剎車時對于入彎速度的判斷。在模擬器中,即便是掉頭彎將速度降至60Km/h下,速度感都還是比較明顯的。而在現實中,因為可視范圍較大且賽道足夠寬闊缺少參考系,剎至80Km/h時就有種車已經停下來的錯覺,等到進彎時才發現速度還未降下來,只能夠匆忙再用循跡剎車勉強通過。
此外,在現實刷圈中,車身走線是比模擬器要更好掌握的。這一點主要也是模擬器對FOV還原不夠徹底導致的。在可視范圍不夠寬且FOV與現實有差異的情況下,對于車身位置的判斷往往是不夠準確的,這也是為什么很多職業電競選手都采用“引擎蓋視角”的原因。另外,車身在壓過路肩的反饋也會比模擬器要更加清晰豐富,在壓上去的一瞬間,路面情況就會通過車身傳遞到車身,這種反饋可比模擬器上聲音及方向盤震動而言可要豐富太多了。所以如果你在模擬器上都能夠比較流暢走線,上到現實賽道中就更不用擔心了,入彎瞄準彎心,出彎瞄準出彎點,開油,一切都水到渠成。
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