java 模拟登录新浪微博(通过cookie)

Python爬虫-Weibo模拟登录及crawling 最近在学习python爬虫,想尝试爬取Weibo数据。然而时代在变化,网上的资料已经过时,基本上都无法在2021年的Weibo上正常获取数据,因此通过参考资料和自己钻研,最终走通了crawling过程。下面我会详细说明整个流程及注意事项,一方面是总结,一方面也为大家提供一个参考,希望能够帮助到大家。 python版本3.9.2 需要一个可以正常使用的Weibo账号及密码。 需要一部能够正常使用的手机用于验证。 可选网页记录工具,我这里使用的是Fiddler,大家也可以使用其他的工具,有助于理解原理。 阅读详情

java模拟登录新浪微博(通过cookie)


这几天一直在研究新浪微博的爬虫,发现爬取微博的数据首先要登录。本来打算是通过账号和密码模拟浏览器登录。但是现在微博的登录机制比较复杂。通过账号密码还没有登录成功QAQ。所以就先记录下,通过cookie直接访问自己的微博主页。

微博登录的认证过程

微博登录的细节在其他的博客里已经有了详细的介绍。大概就是用户输入账号和密码后与服务器产生几次会话。若认证成功后,微博的服务器会返回给浏览器一个cookie。在之后访问微博的其他内容时,通过发送这个cookie就能正常访问微博了。所以用过cookie访问微博,过程就简化为了获取cookie,然后通过程序模拟浏览器访问微博首页。

获取微博的cookie

通过抓包软件或浏览器自带的调试工具都可以抓取网页的cookie。本文使用的是火狐浏览器的HttpFox 插件来获取微博的cookie。

1,打开微博首页,打开HttpFox
这里写图片描述
2,输入用户名和密码,勾选“记住我”,点击登录。点击登录后我们可以看到HttpFox下产生了很多的URL。进入主页后在HTTPFox中找到你主页对应的URL,如下图:
图2
点击主页的URL后,我们可以看见左下方的一些信息。包括“Headers”,“Cookies”等。
3,在“Headers”中可以看到有一条“Cookie”的信息。这个就是我们所需要的cookie了。点击右键保存cookie。
至此,就获取了我们登录时所要的cookie了!

代码实现

由于我们是直接通过cookie进行的登录。所以少了很多认证的过程。直接使用HttpClient的相关包,带上之前获取的cookie就可以访问个人首页。获取了首页,我们就可以通过正则表达式来分析微博数据了。


import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;


import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.ClientProtocolException;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.config.Registry;
import org.apache.http.config.RegistryBuilder;
import org.apache.http.cookie.CookieSpec;
import org.apache.http.cookie.CookieSpecProvider;
import org.apache.http.impl.client.BasicCookieStore;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.impl.cookie.DefaultCookieSpec;
import org.apache.http.message.BasicHeader;
import org.apache.http.protocol.HttpContext;
import org.apache.http.util.EntityUtils;


/**
 * 
 * 
 * @author zkw
 *
 */
public class cookieLogin {
    private HttpClient client;
    private HttpPost post;
    private HttpGet get;
    private BasicCookieStore cookieStore;

    public cookieLogin() {
        //cookie策略,不设置会拒绝cookie rejected,设置策略保存cookie信息
        cookieStore = new BasicCookieStore();
        CookieSpecProvider myCookie = new CookieSpecProvider() {

            public CookieSpec create(HttpContext context) {
                return new DefaultCookieSpec();
            }
        };
        Registry<CookieSpecProvider> rg = RegistryBuilder.<CookieSpecProvider> create().register("myCookie", myCookie)
                .build();

        client = HttpClients.custom().setDefaultCookieStore(cookieStore).setDefaultCookieSpecRegistry(rg).build();
        get = new HttpGet();
        post = new HttpPost();
    }

    public void Login() throws ClientProtocolException, IOException, URISyntaxException {

        String LoginUrl = "你的微博主页网址";

        get.setURI(new URI(LoginUrl));
        get.addHeader("Host", "weibo.com");
        get.addHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0");
        get.addHeader("Accept", "*/*");
        get.addHeader("Accept-Language", "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3");
        get.addHeader("Accept-Encoding", "gzip, deflate");
        get.addHeader("Referer", "http://weibo.com/");
        get.addHeader(new BasicHeader("Cookie", "上述获取的cookie值"));

        HttpResponse resp = client.execute(get);
        HttpEntity entity = resp.getEntity();
        String cont = EntityUtils.toString(entity);
        System.out.println("获取的微博内容:" + cont);

    }

    public HttpClient getClient() {
        return client;
    }

    public void setClient(HttpClient client) {
        this.client = client;
    }

    public HttpPost getPost() {
        return post;
    }

    public void setPost(HttpPost post) {
        this.post = post;
    }

    public HttpGet getGet() {
        return get;
    }

    public void setGet(HttpGet get) {
        this.get = get;
    }

    public BasicCookieStore getCookieStore() {
        return cookieStore;
    }

    public void setCookieStore(BasicCookieStore cookieStore) {
        this.cookieStore = cookieStore;
    }

    public static void main(String[] args) throws ClientProtocolException, IOException, URISyntaxException {
        new cookieLogin().Login();
    }
}

总结

通过cookie登录微博是一种快捷方式,但是存在不少问题。所以博主还在研究微博账号认证过程,希望过几天能有所突破QAQ。

模拟登录新浪微博的HTTPClient 4库实现 新浪微博的登录流程涉及到用户与服务器之间的多次交互。首先,用户通过浏览器或者客户端向新浪微博的登录页面发送请求,登录页面会检查请求中是否已经携带了有效的登录凭证(如Cookie或者Token)。如果没有,服务器会返回登录页面,让用户输入用户名和密码进行认证。认证通过后,服务器会给用户的浏览器或客户端设置一个带有登录状态的Cookie,用于后续的会话保持。通常,为了提高用户体验,新浪微博会采用HTTPS协议来保证数据传输的安全性,并通过加密手段来保护用户的用户名和密码。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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