1 此
文不是关于黑客或安全话题的！
2 使
用脚本程序发送GET或POST，这是最简单也是最常见最频繁的事情之一；那为什么我还要YY一遍呢？ 因为不只是熟能生巧，熟还能生出好多东西来呢，就看是和谁生！
3 我
想有必要再次温习一遍HTTP协议及GET/POST请求相应内容与格式等基础知识的；不过我不会在此简述，希望你去看看那些诸如“当你使用浏览器打开一个URL，究竟发生了哪些事”这样的文章吧！
4 py
thon发送GET/POST可能涉及的lib: urllib, urllib2, cookielib ;至于其他的诸如处理HTML等不在本话题范围内:)
5 请
求google.com的首页：
>>>
print
urllib2.urlopen(
'http://google.com'
).read()
以上是hello world级别了；但geek程序员往往会通过此发现，打印出的东西，因URL而异 --- 废话，当然不是说内容，是指风格！！！ 优秀的站点，其源码往往也在各个方面高一个水准，包括unicode编码、安全、性能等等方面。
下载GOOGLE的LOGO文件
open(
'd:\\temp\\google-logo.gif'
,
'wb'
).write(urllib2.urlopen(
'http://www.google.com/images/logo_sm.gif'
).read())
6 模
拟浏览器打开某个登录URL，并通过POST成功登录：
（1 这个问题的情况比较特殊，所以我打算写一个稍微全面点的，以尽可能涵盖常见情况，包括但不限于：cookies ,密码加密发送,https,简单验证码,ip限制,充分假装浏览器等等。
（2 POST请求发送的最小形式：
>>>
import
urllib
>>>
import
urllib2
>>>
import
cookielib
>>> cj = cookielib.CookieJar()
>>> opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
>>> opener.addheaders = [(
'User-agent'
,
'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)'
)]
>>> urllib2.install_opener(opener)
>>> req = urllib2.Request(
"http://xxoo.com"
,urllib.urlencode({
"username"
:
"root"
,
"password"
:
"ROOTXXOO"
}))
>>> req.add_header(
"Referer"
,
"http://xxoo.com"
)
>>> resp = urllib2.urlopen(req)
>>>
print
resp.read()
（3 一些注意事项或最佳实践：
A
是否因为cookie的问题而POST失败，最好使用真的浏览器登录，然后使用firebug这样的调试工具来查看实际的请求与响应头信息，以及cookie数据！
B
除了cookie之外，还有很多其他方法来达到一些安全或其他目的；cookie能保存的数据就4k，而且对客户端完全开放。
C
其实第一件重要的事情是阅读源码，肉眼解析出form及其action和参数等；搞清楚逻辑，再去模拟；但这一步往往是最开始的斗智斗勇阶段；有些程序员 总是使用小把戏来调戏你，比如追加无意义参数，追加随机数并命名为看上去像业务数据的变量等，还有人喜欢玩数学，比如搞质数运算等。
D
验证码问题：分很多种，有的程序员比较嫩，所以你可以分析下绕过；而一般的安全验证码，则需要你自己多请求一些验证码回来建库，做特征识别；至于很变态的验证码，建议你放弃这个思路，不要非去识别不可！
E
网上流传的discuz!模拟登录，其实都大多是理论；真正的程序都在那些专业发帖公司那里。
F
我本来想贴一个真实的代码出来，但是担心和谐问题，所以还是作罢！
7 熟
练地掌握这些东西可以做什么？
答：这只是一种方式和途径，或者说一种小伎俩；做什么是你自己的事哦，能做什么就是方法本身的事了！！！低调地说，我用这个干过：刷票(投票的，刷 人气的，耍点击率的，抽奖的...)；突破限制完全下载整站数据(区别于爬虫哦)；专业数据库的数据COPY；其他不和谐的勾当。。。
8 其
实只要你够geek,几乎能用curl搞定大多数问题。不过往往，我们更应该将精力放在解决问题上，而不是解决问题的工具上！
2011-6-7 更新
关于验证码的问题：
1 有很多很多的人都想搞这个验证码，比如想破解，比如想写机器人，等等
2 验证码的问题我觉得就两张思路： 绕过，识别； 其中绕过的条件是机制本身有漏洞，识别又分自动识别和人工识别
3 不是所有场合都一定需要破解验证码才能继续，比如有的时候只需要人工识别即可： 一个半自动化的机器人，在需要填写验证码时，把验证码图片给出(甚至可以发送到email或者手机上)，人工识别并返回，机器人提交并继续工作 - 这是很理想也很底代价的方式之一 。
当然，如果你非要破解验证码不可，那就搞特征库并比对识别喽。具体思路也很简单，而且个人建议不要重头来写，用开源的即可：
1 大量读取验证码图片，建立原始数据库；
2 分析并提取特征，比如有的验证码图片很简单，就几个数字而已，你抓2W个图片拿下来分析一下，基本八九不离十了，都可以识别出；
3 程序里遇到验证码的时候，拿图片去特征数据库比对，得到结果。
4 主意事项：比如图片中字符的分隔，比如容错，比如干扰因素的排除，比如对于类似google验证码的那种扭曲等变换，就要麻烦了。。。
