首页
/ linkedin-api 项目亮点解析

linkedin-api 项目亮点解析

2025-06-30 06:41:22作者:咎岭娴Homer

项目基础介绍

linkedin-api 是一个使用 Python 编写的开源项目,旨在为用户提供一个非官方的 LinkedIn API。该项目允许用户使用常规的 LinkedIn 账户进行身份验证,并执行发送消息、执行搜索、获取个人资料数据等操作,而无需 LinkedIn 的官方 API 访问权限。该项目的实现基于 LinkedIn 的内部服务——Voyager API,该 API 提供了对 LinkedIn 上的各种数据的访问。

项目代码目录及介绍

项目的代码目录结构清晰,主要包括以下部分:

  • linkedin_api/:包含主要的 API 逻辑和类定义。
  • tests/:包含对项目的单元测试,确保代码的稳定性和可靠性。
  • examples/:提供了一些如何使用该 API 的示例代码。
  • .env.example:配置文件示例,用于存储敏感信息,如 LinkedIn 账户的凭据。
  • README.mdLICENSECONTRIBUTING.mdDOCS.md 等:项目文档和协议文件。

项目亮点功能拆解

  • 简化 LinkedIn 操作:用户可以通过该项目简化对 LinkedIn 的操作,例如发送消息、搜索和获取个人资料等。
  • 无需官方 API:该项目的特色之一是用户无需 LinkedIn 的官方 API 密钥,只需使用有效的 LinkedIn 账户即可。
  • 易于使用:项目提供了简单的 Python 接口,使得开发者可以快速上手。

项目主要技术亮点拆解

  • Voyager API 利用:通过分析 LinkedIn 网站的数据加载方式,该项目成功地利用了 Voyager API,使得用户可以获得几乎所有 LinkedIn 网站上的信息。
  • Cookie 认证:项目通过 POST 用户的 LinkedIn 凭据到认证页面,获取 Cookie,进而模拟登录过程。
  • 端点发现:通过查看 LinkedIn 页面的源代码或网络请求,用户可以轻松发现新的 API 端点。

与同类项目对比的亮点

  • 广泛的覆盖范围:linkedin-api 项目提供了对 LinkedIn Voyager API 的广泛覆盖,支持获取个人资料、公司信息、连接和消息等。
  • 活跃的社区:该项目拥有一个活跃的开发者社区,持续更新和维护,确保项目的时效性和稳定性。
  • 文档完善:项目提供了详细的文档,包括安装、配置、使用示例和开发指南,帮助开发者快速上手。

该项目在开源社区中提供了一个强大的工具,使得开发者能够以非官方的方式利用 LinkedIn 的数据,具有很高的实用价值和参考价值。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
160
2.03 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
45
78
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
533
60
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
947
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
198
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
996
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
381
17
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71