Python登录某公司管理系统

简介: Python登录某公司管理系统

废话不多说直接上代码

# !/usr/bin/env python
# encoding: UTF-8
import json
import requests
class NetSprider(object):
    def __init__(self):
        self.header = {
            'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
            'Connection': 'keep-alive',
            'Content-Length': '61',
            'Content-Type': 'application/json',
            'Cookie': 'JSESSIONID=5C986DCCDCC2FA427E2EFDB7C5FC89F6',
            'Host': 'www.maritech.cn',
            'Origin': 'http://www.maritech.cn',
            'Referer': 'http://www.maritech.cn/lsplatform/login',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
            'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
        }
    def get_session(self):
        action = 'http://www.maritech.cn/lsplatform/login'
        data = {'name': "admin", 'pass': "Jishuyibu123123", 'captcha': '', 'rememberMe': 'false'}
        session = requests.session()
        res = session.post(action, data=json.dumps(data), headers=self.header, verify=False)
        self.cookies = res.cookies
        print(self.cookies)
        return session
    def save_storeage(self):
        session = self.get_session()
        cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(session.cookies)
        cookies = json.dumps(cookies).split(':')[1].replace("\"", "").replace("}", "")
        cookies = "JSESSIONID=" + cookies + ";systemId=B4B0B0E4-89D0-4EE9-847A-15303ECC6C60;const_system_version=V5.4.0.1; const_ship_code=3201; const_land_or_ship=1; const_user_id=4C8B5A00-3F2E-4CBB-993A-E980993F5AC1; const_person_id=5D6CEF72-6EBC-439B-B558-B66C4DCAADB4; const_encryption=0; const_person_post_id=""; const_com_name=%E6%B5%B7%E4%B8%B0%E5%9B%BD%E9%99%85%E6%8E%A7%E8%82%A1%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8; const_com_ename=SITC; const_ship_name=%E6%B5%B7%E4%B8%B0%E5%90%8D%E5%8F%A4%E5%B1%8B; const_user_name=admin; const_person_name=%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%91%98; const_person_ename=Company+Admin; const_pur_keep_decimal=2; const_post_name=""; __lastMenu=74AA6691-710F-42E1-AC48-CE0AD76C56E4";
        self.header_session = {
            'Cookie': cookies,
            '-token-': 'null',
            'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
            'Connection': 'keep-alive',
            'Content-Length': '100',
            'Content-Type': 'application/json',
            'Host': 'www.maritech.cn',
            'Origin': 'http://www.maritech.cn',
            'Referer': 'http://www.maritech.cn/lsplatform/pur/manage/purCcy/index?__token__=null&lsMenuId=74AA6691-710F-42E1-AC48-CE0AD76C56E4',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
            'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
        }
        action = "http://www.maritech.cn/lsplatform/pur/manage/purCcy"
        data = {'ccyCode': "g港币", 'ccyId': "",
                'ccyName': '', 'ccyRate': '', 'isMain': "1", 'isUse': '1', 'remark': '孙伟和张振东是猪'}
        print(cookies)
        print(type(cookies))
        response = session.post(url=action, data=json.dumps(data), headers=self.header_session, cookies=self.cookies,
                                verify=False, timeout=10)  # 使用登录成功的会话
        print(response.text)
        return response
n = NetSprider()
n.save_storeage()
目录
相关文章
|
4月前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
4月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。
|
5月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
基于python大数据的电影数据可视化分析系统
电影分析与可视化平台顺应电影产业数字化趋势,整合大数据处理、人工智能与Web技术,实现电影数据的采集、分析与可视化展示。平台支持票房、评分、观众行为等多维度分析,助力行业洞察与决策,同时提供互动界面,增强观众对电影文化的理解。技术上依托Python、MySQL、Flask、HTML等构建,融合数据采集与AI分析,提升电影行业的数据应用能力。
基于python的餐厅点餐系统
本课题研究开发餐厅点餐系统,旨在提升餐厅信息处理效率与管理水平。通过计算机技术规范点餐流程,加快信息处理速度,助力管理人员高效运作。系统包含功能结构图与具体实现模块,全面展示系统设计与运行逻辑。

推荐镜像

更多