作者 | CriseLYJ

编译：机器之心（almosthuman2014）

作者收集了一些网站的登陆方式和爬虫程序，有的通过 selenium 登录，有的则通过抓包直接模拟登录。作者希望该项目能帮助初学者学习各大网站的模拟登陆方式，并爬取一些需要的数据。

作者表示模拟登陆基本采用直接登录或者使用 selenium+webdriver 的方式，有的网站直接登录难度很大，比如 qq 空间和 bilibili 等，采用 selenium 登录相对轻松一些。虽然在登录的时候采用的是 selenium，但为了效率，我们也可以在登录后维护得到的 cookie。登录后，我们就能调用 requests 或者 scrapy 等工具进行数据采集，这样数据采集的速度可以得到保证。

目前已经完成的网站有：

• Facebook

• 无需身份验证即可抓取 Twitter 前端 API

• 微博网页版

• 知乎

• QQZone

• CSDN

• 淘宝

• Baidu

• 果壳

• JingDong 模拟登录和自动申请京东试用

• 163mail

• 拉钩

• Bilibili

• 豆瓣

• Baidu2

• 猎聘网

• 微信网页版登录并获取好友列表

• Github

• 爬取图虫相应的图片

如下所示，如果我们满足依赖项，那么就可以直接运行代码，它会在图虫网站中下载搜索到的图像。

如下所示为搜索「秋天」，并完成下载的图像：

每一个网站都会有对应的登录代码，有的还有数据的爬取代码。以豆瓣为例，主要的登录函数如下所示，它会获取验证码、处理验证码、返回登录数据完成登录，并最后保留 cookies。

def login():captcha, captcha_id = get_captcha()# 增加表数据datas[ captcha-solution ] = captchadatas[ captcha-id ] = captcha_idlogin_page = session.post(url, data=datas, headers=headers)page = login_page.textsoup = BeautifulSoup(page, "html.parser")result = soup.findAll( div , attrs={ class :  title })#进入豆瓣登陆后页面，打印热门内容for item in result:print(item.find( a ).get_text())# 保存 cookies 到文件，# 下次可以使用 cookie 直接登录，不需要输入账号和密码session.cookies.save()

其中获取并解决验证码的函数如下：

def get_captcha():获取验证码及其IDr = requests.post(url, data=datas, headers=headers)page = r.textsoup = BeautifulSoup(page, "html.parser")# 利用bs4获得验证码图片地址img_src = soup.find( img , { id :  captcha_image }).get( src )urlretrieve(img_src,  captcha.jpg )try:im = Image.open( captcha.jpg )im.show()im.close()except:print( 到本地目录打开captcha.jpg获取验证码 )finally:captcha = input( please input the captcha: )remove( captcha.jpg )captcha_id = soup.find(input , { type :  hidden ,  name :  captcha-id }).get( value )return captcha, captcha_id

当然这些都是简单的演示，在 GitHub 项目中可以找到更多的示例。此外，作者表明由于网站策略或者样式改变而导致代码失效，我们也可以提 Issue 或 Pull Requests。最后，该项目未来还会一直维护，很多东西哦也会慢慢改进，项目作者表明：

• 项目写了一段时间后，发现代码风格、程序易用性、可扩展性、代码的可读性，都存在一定的问题，所以接下来最重要的是重构代码，让大家可以更容易的做出一些自己的小功能；

• 如果读者觉得某个网站的登录很有代表性，可以在项目 issue 中提出；

• 网站的登录机制有可能经常的变动，所以当现在的模拟的登录的规则不能使用的时候，请项目在 issue 中提出。

项目地址：https://github.com/ape-python/awesome-python-login-model

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