Get-cookies.txt-LOCALLY 项目教程
1. 项目介绍
Get-cookies.txt-LOCALLY 是一个开源的浏览器扩展,用于在本地导出浏览器的 cookies 文件。该扩展支持导出 Netscape 或 JSON 格式的 cookies 文件,这些文件可以与 wget、curl、MozillaCookieJar(Python3) 等工具兼容。此扩展确保不会将您的信息传输到外部,其源代码是开源且未混淆的,方便用户检查和验证。
2. 项目快速启动
2.1 从源代码安装(Google Chrome)
-
下载并解压项目:
git clone https://github.com/kairi003/Get-cookies.txt-LOCALLY.git cd Get-cookies.txt-LOCALLY -
打开 Chrome 扩展管理页面: 在 Chrome 浏览器中输入
chrome://extensions/,然后按回车。 -
启用开发者模式: 在右上角打开“开发者模式”开关。
-
加载已解压的扩展程序: 点击“加载已解压的扩展程序”,然后选择
Get-cookies.txt-LOCALLY/src目录。
2.2 从源代码安装(Firefox)
-
下载并解压项目:
git clone https://github.com/kairi003/Get-cookies.txt-LOCALLY.git cd Get-cookies.txt-LOCALLY -
合并 manifest 文件: 将
src/manifest.json和src/manifest-firefox.json合并。可以使用以下命令:npm run build:firefox -
加载扩展: 在 Firefox 中打开
about:debugging,点击“此 Firefox”,然后点击“临时加载扩展”,选择src目录中的manifest.json文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自动化测试
在自动化测试中,经常需要模拟用户登录状态。使用 Get-cookies.txt-LOCALLY 可以轻松导出当前会话的 cookies,然后在测试脚本中使用这些 cookies 进行后续操作。
3.2 数据抓取
在进行网页数据抓取时,某些网站需要登录后才能访问特定内容。通过导出 cookies,可以使用工具如 wget 或 curl 直接访问这些受保护的页面,而无需手动登录。
3.3 安全审计
安全审计人员可以使用此扩展导出 cookies,分析其中的敏感信息,确保没有不必要的数据泄露。
4. 典型生态项目
4.1 wget
wget 是一个命令行工具,用于从网络上下载文件。通过使用 Get-cookies.txt-LOCALLY 导出的 cookies 文件,wget 可以模拟用户登录状态,下载受保护的内容。
4.2 curl
curl 是另一个强大的命令行工具,支持多种协议。结合 Get-cookies.txt-LOCALLY 导出的 cookies,curl 可以轻松处理需要身份验证的请求。
4.3 MozillaCookieJar (Python3)
MozillaCookieJar 是 Python 的一个库,用于处理 cookies。通过使用 Get-cookies.txt-LOCALLY 导出的 Netscape 格式 cookies 文件,可以轻松地在 Python 脚本中加载和管理 cookies。
通过以上步骤,您可以快速上手并使用 Get-cookies.txt-LOCALLY 项目,结合其他工具实现更多功能。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust069- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00