gecko

登陆时登录成功后服务器会返回一个token，这个token作为第二步骤的入参；第二个步骤请求成功后服务器会返回一个新token，然后这个token作为第三步骤的入参！如此一来的话，要用postman做接口测试，那么就要解决token这个参数的关联问题： 第一，首先将这三个要测试的接口写成collection： 第二，要设置postman的环境，设置名称，url，以及token（只需要设置key就行），如下图： 第三步，在Postman软件的Tests中写以下代码，设置环境变量 第四步，修改第二以及第三个接口的入参的tokend值，格式用双花括号：{{token}} 格式 到此就设置完成了，我们选择登陆接口点击send，此时token就会显示在环境变量中了，这时第二个接口就可以执行了；然后再执行第三个接口，此时这个流程就可以跑通了！ 总结：其实像这样的1步骤产生token，2步骤关联1步骤的token，3步骤关联2步骤的token，4步骤关联3步骤的token ，这种情况我也是第一次接触，这种情况与我司的项目不同，我司项目中只要token有效期内就行，不会存在步骤间这种紧密的依赖关系。 如果把这种项目的接口写成自动化脚本的话也比较冗长，因为我要在一个py中同时从步骤1写到步骤4.这样代码比较长了，代码如下： #coding:utf-8 import requests,unittest

import requests #++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ # 滑块验证码打码 # 使用如下语句，可以用S代替requests发送get请求，如果请求的网址生成了cookie，则cookie会保存在S中，下次再用s请求会带上这个cookei s = requests.Session() # 找到一个接口，这个接口要返回gt 和challenge,请求他，获取challenge和gt source = s.get('http://gsxt.gzgs.gov.cn/registerValidate.jspx?t=1558493678554').json() print(source) gt = source['gt'] challenge = source['challenge'] # 将获取到的参数，传给极验，这里要包含用户名和密码，如果success是0，则后面要加上&model=1 second = s.get('http://jiyanapi.c2567.com/shibie?user=wangshang&pass=a706486a&return=json&ip=&gt='+gt+'&challenge='+challenge+'&model=1')

[TOC] 前言 “回流（重排）”和“重绘”基本上算是前端的高频词之一，你可以在各个文章及面试题中见到，我们在讨论这个词的时候，其实讨论的是浏览器的渲染流程。 所以在讨论“回流重绘”之前，我们还需要掌握一些知识；在它之中，我们还需要更深入一点；在这之后，我们还要懂得怎么去把理论结合到项目实践中去。 通过这篇文章，你可以学习到的知识： 1、追本溯源，“回流”和“重绘”这个词是如何引出的，在了解这两个词之前我们还需要了解什么 2、浏览器的渲染流程，“回流”和“重绘”的原理 3、优化浏览器渲染性能，减少“回流”和“重绘”，动手将这些优化应用到实际开发中 浏览器的渲染引擎 浏览器的主要组件有：用户界面、浏览器引擎、渲染引擎、网络、用户界面后端、JavaScript解释器、数据存储。 浏览器的主要功能就是向服务器发出请求，在浏览器窗口中展示您选择的网络资源。浏览器在解析HTML文档，将网页内容展示到浏览器上的流程，其实就是渲染引擎完成的。 渲染流程 我们在这里讨论Gecko和Webkit这两种渲染引擎，其中Firefox 使用的是 Gecko，这是 Mozilla 公司“自制”的呈现引擎。而 Safari 和 Chrome 浏览器使用的都是 WebKit。 WebKit 渲染引擎的主流程： Mozilla 的 Gecko渲染引擎的主流程： 从图 3 和图 4 可以看出，虽然 WebKit 和

网易云音乐2018年度听歌报告—遇见你，真好。 相信有不少人在上周，应该已经看过自己网易云音乐的年度报告了。 小F也是去凑凑热闹，瞅了一波自己的年度听歌报告。 那么你在云村又听了多少首歌，听到最多的歌词又是什么呢？ 2018年你的年度歌手又是谁，哪些又是你最爱的歌呢？ 不过相比去年，我的票圈并没有很多发自己年度报告的朋友。 不得不说，版权之争开始，网易云音乐似乎就在走下坡路。 很多喜欢的歌听不了，这应该是大家共同的痛点。 最大的印象就是周董的歌，在愚人节时下架了，原以为只是个玩笑，不想却是真的。 本次通过对网易云音乐华语歌单数据的获取，对华语歌单数据进行可视化分析。 可视化库不采用pyecharts，来点新东西。 使用matplotlib可视化库，利用这个底层库来进行可视化展示。 / 01 / 网页分析 01 歌单索引页 选取华语热门歌单页面。 获取歌单播放量，名称，及作者，还有歌单详情页链接。 本次一共获取了1302张华语歌单。 02 歌单详情页 获取歌单详情页信息，信息比较多。 有歌单名，收藏量，评论数，标签，介绍，歌曲总数，播放量，收录的歌名。 这里歌曲的时长、歌手、专辑信息在网页的iframe中。 需要用selenium去获取信息，鉴于耗时过长，小F选择放弃... 有兴趣的小伙伴，可以试一下哈... / 02 / 数据获取 01 歌单索引页 from bs4 import

1.URL爬取 　　爬取一个站点的所有URL，大概有以下步骤： 　　1.确定好要爬取的入口链接。 　　2.根据需求构建好链接提取的正则表达式。 　　3.模拟成浏览器并爬取对应的网页。 　　4.根据2中的正则表达式提取出该网页中包含的链接。 　　5.过滤重复的链接。 　　6.后续操作，打印链接或存到文档上。 　　这里以获取 https://blog.csdn.net/ 网页上的链接为例，代码如下： 1 import re 2 import requests 3 4 def get_url(master_url): 5 header = { 6 ' Accept ' : ' text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8 ' , 7 ' Accept-Encoding ' : ' gzip, deflate, br ' , 8 ' Accept-Language ' : ' zh-CN,zh;q=0.9 ' , 9 ' Cache-Control ' : ' max-age=0 ' , 10 ' Connection ' : ' keep-alive ' , 11 ' Cookie ' : ' uuid_tt_dd=10_20323105120

利用Python3 编写爬虫，从笔趣阁爬小说，可以下载到手机看。 运行截图： 程序实现如下： ---有点小bug，不过无所谓了。。。 import re import urllib.request import time import easygui as g # 输入地址 g.msgbox( " " ) msg = "输入小说地址，例如http://www.biquge.com.tw/0_213/" title = '爬虫' root = g.enterbox(msg , title) # 伪造浏览器 headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) ' \ 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' \ ' Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36' } req = urllib.request.Request( url =root , headers =headers) with urllib.request.urlopen(req , timeout = 1 ) as response: # 大部分的涉及小说的网页都有charset='gbk'，所以使用gbk编码 htmls = response.read().decode

一. urllib库 　　urllib是Python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求。其常被用到的子模块在Python3中的为urllib.request和urllib.parse，在Python2中就是urllib和urllib2。 二.requests库 　　- 安装: pip install requests 　　- 作用: 就是用来模拟浏览器上网的 　　- 特点: 简单高效 　　- 使用流程: 　　　　　* 指定url 　　　　　* 发起请求 　　　　　* 获取响应数据 　　　　　* 持久化存储 三.爬取简单的网页 　　 普通 get请求 1 # 爬取搜狗首页的页面数据 2 import requests 3 # 第一步指定url 4 url = ' https://www.sogou.com/ ' 5 # 第二步发送请求 6 response = request.get(url= url) 7 # 第三步获取响应数据 8 page_text = response.text # text返回的是字符串类型的数据(由响应体中的content-type,也可以是json) 9 # 第四步持久化存储 10 with open( ' ./souhu.html ' , ' w ' ,encoding= ' utf-8 ' ) as fp: 11

↑ 关注 + 星标 ，每天学Python新技能 后台回复【 大礼包 】送你Python自学大礼包 前言 最近，最火的电视剧莫过于《大秦赋了》，自12月1日开播后，收获了不错的口碑。然而随着电视剧的跟新，该剧在网上引起了 激烈的讨论 ，不仅口碑急剧下滑，颇有 高开低走的趋势 ，同时该剧的评分也由最初的8.9分，下降到了现在的6.5分。 虽然我还没有看过这个新剧，但是对于小伙伴们讨论的内容，却颇有兴趣（主要还是大家老是讨 论这个剧）。因此， 我用Python爬取了《大秦赋》的相关数据 ，进行了一波分析。 数据爬取 巧妇难为无米之炊，做数据分析之前最重要的就是 “数据获取” 。于是，我准备用Python爬取豆瓣上的 短评数据 以及一些 评论时间信息 、 评价星级信息 。 关于数据的爬取主要说以下几个内容： 1） 关于翻页操作 第一页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?status=P 第二页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?start= 20 &limit= 20 &status=P&sort=new_score 第三页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?start=