python selenium获取cookies跳过登录

时间: 2023-10-29 19:06:26 浏览: 49
使用Selenium可以非常方便地获取网站的cookies,从而实现跳过登录的效果。以下是一个简单的示例代码: ```python from selenium import webdriver # 启动浏览器 driver = webdriver.Chrome() # 访问网站并登录 driver.get("http://example.com/login") username_input = driver.find_element_by_name("username") password_input = driver.find_element_by_name("password") submit_button = driver.find_element_by_css_selector("button[type='submit']") username_input.send_keys("your_username") password_input.send_keys("your_password") submit_button.click() # 获取cookies cookies = driver.get_cookies() # 关闭浏览器 driver.quit() # 使用cookies访问需要登录的页面 new_driver = webdriver.Chrome() new_driver.get("http://example.com/protected_page") for cookie in cookies: new_driver.add_cookie(cookie) new_driver.get("http://example.com/protected_page") ``` 这个示例代码中,我们首先启动了一个Chrome浏览器,并访问了一个需要登录的网站。然后,我们使用`find_element_by_*`系列方法找到了登录表单的输入框和提交按钮,并填入了用户名和密码,最后点击了提交按钮。接着,我们使用`get_cookies()`方法获取了登录后的cookies。最后,我们关闭了第一个浏览器,并启动了一个新的浏览器。在新的浏览器中,我们使用`add_cookie()`方法将之前获取到的cookies添加到了浏览器中,然后访问了需要登录才能访问的另一个页面,这样就实现了跳过登录的效果。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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