python编写登录_通过Python编写一个简单登录功能过程解析

通过Python编写一个简单登录功能过程解析

需求：

写一个登录的程序，

1、最多登陆失败3次

2、登录成功，提示欢迎xx登录，今天的日期是xxx，程序结束

3、要检验输入是否为空,账号和密码不能为空

4、账号不区分大小写

import datetime

count = 0

while count < 3:

username = input("username: ")

pwd = input("password: ")

date = datetime.date.today()

if username.strip() == ""

or pwd.strip() == "":

print("您输入的是空值，请重新输入")

count = count + 1

continue

elif username == "shenxianlu"

and pwd == "123456":

print("%s,欢迎您登录，今天日期是：%s" % (username, date))

break

else :

print("输入的账号密码有误请重试")

count = count + 1

else :

print("您的三次机会已经用完，无法继续输入")

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-09-04

如果你还在为python的各种urllib和urlibs,cookielib 头疼,或者还还在为python模拟登录和抓取数据而抓狂,那么来看看我们推荐的requests,python采集数据模拟登录必备利器! 这也是python推荐的HTTP客户端库: 本文就以一个模拟登录的例子来加以说明,至于采集大家就请自行发挥吧. 代码很简单,主要是展现python的requests库的简单至极,代码如下: s = requests.session() data = {'user':'用户名','pass

本文实例讲述了Python脚本简单实现打开默认浏览器登录人人和打开QQ的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 每天打开电脑第一件事应该就是打开人人刷一下,然后登上QQ.每次都这样很麻烦,于是写了一个脚本,每次双击即可自动完成这两个工作. 注意:需要在人人登录时选择"下次自动登录",QQ也要选择自动登录.其实感觉这些设置都是没必要的,都可以用脚本完成,但是本人比较水,就偷了懒,没有去查资料. 代码如下: todo.pyw: import webbrowser import os web

网站少不了要和数据库打交道,归根到底都是一些增删改查操作,这里做一个简单的用户登录功能来学习一下Flask如何操作MySQL. 用到的一些知识点:Flask-SQLAlchemy.Flask-Login.Flask-WTF.PyMySQL 这里通过一个完整的登录实例来介绍,程序已经成功运行,在未登录时拦截了success.html页面跳转到登录页面,登录成功后才能访问success. 以下是项目的整体结构图: 首先是配置信息,配置了数据库连接等基本的信息,config.py DEBUG = Tr

回顾在前面的系列章节中,我们创建了一个数据库并且学着用用户和邮件来填充,但是到现在我们还没能够植入到我们的程序中. 两章之前,我们已经看到怎么去创建网络表单并且留下了一个实现完全的登陆表单. 在这篇文章中,我们将基于我门所学的网络表单和数据库来构建并实现我们自己的用户登录系统.教程的最后我们小程序会实现新用户注册,登陆和退出的功能. 为了能跟上这章节,你需要前一章节最后部分,我们留下的微博程序.请确保你的程序已经正确安装和运行. 在前面的章节,我们开始配置我们将要用到的Flask扩展.为了登

废话不多说了,直接给大家贴代码了. import urllib import urllib2 import cookielib def getImg(picurl): ''' request for random_code picture and cookie ''' pic = opener.open(picurl).read() with open('./verifyImg.jpg','wb') as emptyPic: emptyPic.write(pic) def verifyImg(p

本文实例为大家分享了简单的Python登录验证,供大家参考,具体内容如下编写登录接口要求:1.输入用户名密码 2.认证成功后显示欢迎信息 3.输错三次后锁定 #coding=utf-8 __author__ = 'wangwc' import sys,os count = 0 locked = 0 mark_user = 0 mark_passwd = 0 #获取路径 def cur_file_dir(): path = sys.path[0] if os.path.isdir(path):

和获取网页上的信息不同,想要进行模拟登录还需要向服务器发送一些信息,如账号.密码等等. 模拟登录一个网站大致分为这么几步: 1.先将登录网站的隐藏信息找到,并将其内容先进行保存(由于我这里登录的网站并没有额外信息,所以这里没有进行信息筛选保存) 2.将信息进行提交 3.获取登录后的信息先给上源码 # -*- coding: utf-8 -*- import requests def login(): sessi

本文实例讲述了python爬虫框架scrapy实现模拟登录操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.背景: 初来乍到的pythoner,刚开始的时候觉得所有的网站无非就是分析HTML.json数据,但是忽略了很多的一个问题,有很多的网站为了反爬虫,除了需要高可用代理IP地址池外,还需要登录.例如知乎,很多信息都是需要登录以后才能爬取,但是频繁登录后就会出现验证码(有些网站直接就让你输入验证码),这就坑了,毕竟运维同学很辛苦,该反的还得反,那我们怎么办呢?这不说验证码的事儿,你可以自己手动输入验

聊一聊Python与网络爬虫. 1.爬虫的定义爬虫:自动抓取互联网数据的程序. 2.爬虫的主要框架爬虫程序的主要框架如上图所示,爬虫调度端通过URL管理器获取待爬取的URL链接,若URL管理器中存在待爬取的URL链接,爬虫调度器调用网页下载器下载相应网页,然后调用网页解析器解析该网页,并将该网页中新的URL添加到URL管理器中,将有价值的数据输出. 3.爬虫的时序图 4.URL管理器 URL管理器管理待抓取的URL集合和已抓取的URL集合,防止重复抓取与循环抓取.URL管理器的主要职能如下图

课程体系结构: 1.Requests框架:自动爬取HTML页面与自动网络请求提交 2.robots.txt:网络爬虫排除标准 3.BeautifulSoup框架:解析HTML页面 4.Re框架:正则框架,提取页面关键信息 5.Scrapy框架:网络爬虫原理介绍,专业爬虫框架介绍理念:The Website is the API ... Python语言常用的IDE工具文本工具类IDE: IDLE.Notepad++.Sublime Text.Vim & Emacs.Atom.Komodo E

微博热搜的爬取较为简单,我只是用了lxml和requests两个库 url= https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=6 1.分析网页的源代码:右键--查看网页源代码. 从网页代码中可以获取到信息 (1)热搜的名字都在

的子节点里 (2)热搜的排名都在的里(注意置顶微博是

网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字.把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛. 1. 网络爬虫的定义网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的.从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止.如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来.这样看来,网络爬虫就是一个爬行程序,一个抓取网页的

本文实例为大家分享了python网络爬虫的笔记,供大家参考,具体内容如下 (一) 三种网页抓取方法 1. 正则表达式: 模块使用C语言编写,速度快,但是很脆弱,可能网页更新后就不能用了. 2.Beautiful Soup 模块使用Python编写,速度慢. 安装: pip install beautifulsoup4 3. Lxml 模块使用C语言编写,即快速又健壮,通常应该是最好的选择. (二) Lxml安装 pip install lxml 如果使用lxml的css选择器,还要安装下面的

一.同步与异步 #同步编程(同一时间只能做一件事,做完了才能做下一件事情) <-a_url-><-b_url-><-c_url-> #异步编程 (可以近似的理解成同一时间有多个事情在做,但有先后) <-a_url-> <-b_url-> <-c_url-> <-d_url-> <-e_url-> <-f_url-> <-g_url-> <-h_url-> <--i_ur

如下所示: data = { "北京":{ "昌平":{"沙河":["oldboy","test"],"天通苑":["链接地产","我爱我家"]}, "朝阳":{"望京":["奔驰","陌陌"],"国贸":["CICC",&quo

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Reduction).分类(Classfication).聚类(Clustering)等方法.当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法. Sklearn具有以下特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy.Scipy.MatPlotLib之上代

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