linkedin api

python的LinkedIn API

搜索配置文件，发送消息，查找工作以及更多信息。无需官方API访问。

文档·快速启动·它如何工作

特征

• ✅无需官方API访问。只需使用有效的LinkedIn用户帐户即可。

• ✅直接HTTP API接口。没有硒，pupeteer或其他基于浏览器的刮擦方法。

• ✅获取和搜索人员，公司，工作，职位

• ✅发送和检索消息

• ✅发送并接受连接请求

• ✅获取和对帖子做出反应

还有更多！阅读所有API方法的文档。

重要的

该图书馆不受LinkedIn正式支持。使用此库可能会违反LinkedIn的服务条款。使用它自己的风险。

安装

笔记

python> = 3.10需要

PIP安装LinkedIn-Api

或者，出血边缘：

 PIP安装git+https：//github.com/tomquirk/linkedin-api.git

快速开始

提示

请参阅文档上的所有API方法。

以下片段演示了一些基本的linkedin_api用例：

来自linkedin_api import LinkedIn＃Authenticate使用任何LinkedIn用户帐户resterentialSapi = linkedIn（'[email protected]'，'*******'）＃获取profileProfile = api.get_get_profile（'billy-g'）＃get get get get get get contiles contact infocontact_info = api.get_profile_contact_info（'billy-g'）＃获取给定的profileConnections的一级连接= api.get_profile_connections（'1234ASC12304'）

商业替代品

这是赞助部分

prospeo

提取数据并使用prospeo LinkedIn电子邮件查找器API实时找到经过验证的电子邮件。

了解更多

向我们的API提交LinkedIn配置文件URL并获取：

• 实时提取的个人资料数据

• 个人资料的公司数据

• 配置文件的验证工作电子邮件

• 独家数据点（性别，清洁国家代码，时区...）

• 一个do-it-all请求

• 稳定的API，在高负载下测试

尝试使用75个配置文件。立即获取免费的API键。

proxycurl

用ProxyCurl API大规模刮擦公共LinkedIn配置文件数据。

了解更多

• 在HIQ vs LinkedIn案中，在法庭上进行了刮擦公共资料。

• GDPR，CCPA，符合SOC2

• 高利率限制-300个请求/分钟

• 快速 - API在〜2s中响应

• 新鲜数据 - 88％的数据是实时刮擦的，其他12％的数据不超过29天

• 高精度

• 每个配置文件返回的数据点

由开发人员为开发人员建造。

单身

完整的LinkedIn API：连接经典/销售导航器/招聘人员，同步实时消息，丰富数据并构建外展序列…

了解更多

• 轻松地将您的用户与我们的白色标签身份验证（Captcha求解，应用程序内验证，OTP，2FA）连接。

• 每个接收到的消息，阅读状态，接受邀请等的实时Webhook等。

• 数据提取：获取个人资料，获取公司，获取发布，从Classic + Sales Navigator +招聘人员提取搜索结果

• 外展序列：发送邀请函，inmail，消息和评论帖子…

通过我们的7天免费试用期测试所有功能。

冰淇淋

从LinkedIn中刮擦任何数据，无限制地使用Scrapin API。

了解更多

• 实时数据（无缓存）

• 为SaaS开发人员建造

• GDPR，CCPA，符合SOC2

• 交互式API文档

• 高度稳定的API，获得了超过4年的数据提供经验，并在Scrapin后面拥有的两个其他数据提供商品牌的可靠性增加了。

免费尝试。立即获取API键

Proapis，Inc。的Iscraper

使用ISCRAPER API访问高质量的实时LinkedIn数据，提供无限的可扩展性和无与伦比的精度。

了解更多

• 实时LinkedIn数据用无与伦比的精度刮擦

• 托管具有强大Lucene搜索访问的数据集

• 专为企业和公司级别的应用程序设计

• 每天处理数百万个刮擦，确保无限的可伸缩性

• 高级企业对关键任务数据需求的信任

• 建立在OpenAPI 3规格上的交互式API文档用于无缝集成

• 在实时数据提供的10多年经验的支持下

• 大量使用的最低价格保证

开始这里。

最终赞助部分

发展

依赖性

• poetry

• 有效的LinkedIn用户帐户（如果可能的话，请勿使用您的个人帐户）

开发安装

1. 创建一个.env配置文件（使用.env.example作为参考）

2. 使用poetry安装依赖性：

   诗歌安装
   诗歌自我添加诗歌 - 普鲁金 -  dotenv

运行测试

运行所有测试：

诗歌运行pytest

运行单元测试：

诗歌运行Pytest测试/单位

运行E2E测试：

诗歌运行Pytest测试/E2E

皮棉

诗歌奔跑黑色 - 检查。

或修复：

诗歌成黑色。

故障排除

我不断CHALLENGE

LinkedIn将以挑战URL的形式为您扔一个曲线球。我们目前没有处理这个问题，所以您有点搞砸了。我们认为这可能只是基于IP的（即从不同位置登录）。解决方案的最佳机会是注销并重新登录浏览器。

挑战的已知原因包括：

• 2FA

• 费率限制 - “看起来您正在访问LinkedIn上的大量页面。”。注意 - n = 1实验，该页面在单个会话中（在一个小时内）在〜900个连续请求之后被打击（其中包括每个请求之间的随机延迟）以及一堆测试，因此谁知道实际限制。

当您遇到它们时，请添加更多。

搜索问题

• 使用标准search方法在搜索“软件”之类的一般关键字时，里程可能会有所不同。他们最近在搜索周围添加了一些智能，通过人员，公司，工作等将结果分组。如果查询足够通用。尝试在可能的情况下使用特定于实体的搜索方法（即search_people）。

它如何工作

该项目试图为LinkedIn API提供一个简单的Python接口。

您是说合法的LinkedIn API吗？

不！为了检索结构化数据，LinkedIn网站使用他们称为Voyager的服务。 Voyager端点使我们可以访问LinkedIn中几乎所有想要的东西：个人资料，公司，连接，消息等 - 您可以在LinkedIn.com上看到的任何内容，我们可以从Voyager那里获得。

该项目旨在为Voyager提供完整的覆盖范围。

它如何工作？

深入潜水

Voyager端点看起来像这样：

https://www.linkedin.com/voyager/api/identity/profileView/tom-quirk

或者，更清楚

 ___________________________________ _______________________________
|             base path             |            resource           |
https://www.linkedin.com/voyager/api /identity/profileView/tom-quirk

它们通过简单的cookie进行身份验证，我们随着每个请求以及一堆标头发送。

要获取cookie，我们将给定的用户名和密码（有效的LinkedIn用户帐户的）发布到https://www.linkedin.com/uas/authenticate 。

查找新的端点

我们正在查看LinkedIn网站，我们发现了一些我们想要的数据。现在什么？

以下描述了找到相关终点的最可靠的方法：

1. view source

2. command-f /搜索页面中的一些关键字。这将存在于<code>标签的内部。

3. 向下滚动到下一个相邻元素，该元素将是另一个<code>标签，可能带有一个看起来像类似的id

    <code style =“ display：none” id =“ datalet-bpr-guid-3900675”>
     {“ request”：“/voyager/api/Identity/profiles/tom-quirk/profileView”，“状态”：200，“ body”：“ bpr-guid-3900675”} </code>

request的价值是URL！ ？

您还可以在浏览器开发人员工具中使用network选项卡，但是您会遇到不同的结果。

客户如何查询旅行者

LinkedIn.com使用REST-LI协议来查询数据。 REST-LI是一种内部查询语言/语法，客户端（例如LinkedIn.com）指定他们想要的数据。它在概念上与GraphQl相似。

这是向组织的name和groups提出请求的示例（其管理的LinkedIn组）：

/voyager/api/organization/companies?decoration=(name,groups*~(entityUrn,largeLogo,groupName,memberCount,websiteUrl,url))&q=universalName&universalName=linkedin

“查询”发生在decoration参数中，该参数看起来如下：

(
    name,
    groups*~(entityUrn,largeLogo,groupName,memberCount,websiteUrl,url)
)

在这里，我们要求一个组织名称和一个组列表，每个组都需要largeLogo ， groupName等。

不同的端点使用不同的参数（甚至不同的语法）来指定这些查询。请注意，上面的查询具有一个参数q ，其值为universalName ；然后用decoration参数指定查询。

相比之下， /search/cluster端点使用q=guided ，并用guided参数指定其查询，其值是类似于

List(v->PEOPLE)

可以记录（并实现一个不错的界面）此查询语言 - 当我们在该项目中添加更多端点时，我相信是否可以更清楚这种事情是否可以使用（如果值得） 。

发布新版本

1. bump version pyproject.toml

2. poetry build

3. poetry publish -r test-pypi

4. poetry publish

5. 草稿发行说明在Github中。

免责声明

该库不受LinkedIn的认可或支持。这是一个非官方图书馆，仅用于教育目的和个人用途。通过使用此图书馆，您同意不承担作者或贡献者的用法造成的任何后果。