Python:使用user-agents库解析浏览器信息

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: Python:使用user-agents库解析浏览器信息

浏览器请求头


Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) 
Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36

1、Flask 自带的请求头解析


from flask import request
print(request.user_agent.platform)
print(request.user_agent.version)
print(request.user_agent.browser)
print(request.user_agent.language)
"""
解析结果
macos
88.0.4324.150
chrome
None
"""

2、使用user-agents库


安装

pip install pyyaml ua-parser user-agents

示例


from user_agents import parse
user_agent = parse(request.user_agent.string)
print(user_agent.browser)
print(user_agent.os)
"""
解析结果:
Browser(family='Chrome', version=(88, 0, 4324), version_string='88.0.4324')
OperatingSystem(family='Mac OS X', version=(10, 14, 4), version_string='10.14.4')
"""
相关文章
|
5天前
|
网络协议 数据库连接 Python
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
【10月更文挑战第4天】Requests 是基于 Python 开发的 HTTP 库,使用简单,功能强大。然而,随着 Python 3.6 的发布,出现了 Requests 的替代品 —— httpx。httpx 继承了 Requests 的所有特性,并增加了对异步请求的支持,支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2,能够发送同步和异步请求,适用于 WSGI 和 ASGI 应用。安装使用 httpx 需要 Python 3.6 及以上版本,异步请求则需要 Python 3.8 及以上。httpx 提供了 Client 和 AsyncClient,分别用于优化同步和异步请求的性能。
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
|
6天前
|
Web App开发 SQL 数据库
使用 Python 解析火狐浏览器的 SQLite3 数据库
本文介绍如何使用 Python 解析火狐浏览器的 SQLite3 数据库,包括书签、历史记录和下载记录等。通过安装 Python 和 SQLite3,定位火狐数据库文件路径,编写 Python 脚本连接数据库并执行 SQL 查询,最终输出最近访问的网站历史记录。
17 4
|
5天前
|
JavaScript API
深入解析JS中的visibilitychange事件:监听浏览器标签间切换的利器
深入解析JS中的visibilitychange事件:监听浏览器标签间切换的利器
12 0
|
6天前
|
Linux Android开发 开发者
【Python】GUI:Kivy库环境安装与示例
这篇文章介绍了 Kivy 库的安装与使用示例。Kivy 是一个开源的 Python 库,支持多平台开发,适用于多点触控应用。文章详细说明了 Kivy 的主要特点、环境安装方法,并提供了两个示例:一个简单的 Hello World 应用和一个 BMI 计算器界面。
13 0
|
11天前
|
PyTorch 测试技术 算法框架/工具
Python中Thop库的常见用法和代码示例
肆十二在B站分享了关于THOP(Torch-OpCounter)的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具,帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例,包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
27 0
|
11天前
|
算法 数据可视化 计算机视觉
Python中医学图像处理常用的库
在Python中,医学图像处理常用的库包括:ITK(及其简化版SimpleITK)、3D Slicer、Pydicom、Nibabel、MedPy、OpenCV、Pillow和Scikit-Image。这些库分别擅长图像分割、配准、处理DICOM和NIfTI格式文件、图像增强及基础图像处理等任务。选择合适的库需根据具体需求和项目要求。
22 0
|
10天前
|
缓存 Java 程序员
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
26 0
|
10天前
|
算法 Java 容器
Map - HashSet & HashMap 源码解析
Map - HashSet & HashMap 源码解析
25 0
|
10天前
|
存储 Java C++
Collection-PriorityQueue源码解析
Collection-PriorityQueue源码解析
20 0
|
10天前
|
安全 Java 程序员
Collection-Stack&Queue源码解析
Collection-Stack&Queue源码解析
24 0

推荐镜像

更多