linkedin api

python的LinkedIn API

搜索配置文件，發送消息，查找工作以及更多信息。無需官方API訪問。

文檔·快速啟動·它如何工作

特徵

• ✅無需官方API訪問。只需使用有效的LinkedIn用戶帳戶即可。

• ✅直接HTTP API接口。沒有硒，pupeteer或其他基於瀏覽器的刮擦方法。

• ✅獲取和搜索人員，公司，工作，職位

• ✅發送和檢索消息

• ✅發送並接受連接請求

• ✅獲取和對帖子做出反應

還有更多！閱讀所有API方法的文檔。

重要的

該圖書館不受LinkedIn正式支持。使用此庫可能會違反LinkedIn的服務條款。使用它自己的風險。

安裝

筆記

python> = 3.10需要

PIP安裝LinkedIn-Api

或者，出血邊緣：

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

快速開始

提示

請參閱文檔上的所有API方法。

以下片段演示了一些基本的linkedin_api用例：

來自linkedin_api import LinkedIn＃Authenticate使用任何LinkedIn用戶帳戶resterentialSapi = linkedIn（'[email protected]'，'*******'）＃獲取profileProfile = api.get_get_profile（'billy-g'）＃get get get get get get a配置文件訪問infocontact_info = api.get_profile_contact_info（'billy-g'）＃獲取給定的profileConnections = api.get_profile_connections（'1234ASC12304'）

商業替代品

這是讚助部分

prospeo

提取數據並使用prospeo LinkedIn電子郵件查找器API實時找到經過驗證的電子郵件。

了解更多

向我們的API提交LinkedIn配置文件URL並獲取：

• 實時提取的個人資料數據

• 個人資料的公司數據

• 配置文件的驗證工作電子郵件

• 獨家數據點（性別，清潔國家代碼，時區...）

• 一個do-it-all請求

• 穩定的API，在高負載下測試

嘗試使用75個配置文件。立即獲取免費的API鍵。

proxycurl

用ProxyCurl API大規模刮擦公共LinkedIn配置文件數據。

了解更多

• 在HIQ vs LinkedIn案中，在法庭上進行了刮擦公共資料。

• GDPR，CCPA，符合SOC2

• 高利率限制-300個請求/分鐘

• 快速 - API在〜2s中響應

• 新鮮數據 - 88％的數據是實時刮擦的，其他12％的數據不超過29天

• 高精度

• 每個配置文件返回的數據點

由開發人員為開發人員建造。

單身

完整的LinkedIn API：連接經典/銷售導航器/招聘人員，同步實時消息，豐富數據並構建外展序列…

了解更多

• 輕鬆地將您的用戶與我們的白色標籤身份驗證（Captcha求解，應用程序內驗證，OTP，2FA）連接。

• 每個接收到的消息，閱讀狀態，接受邀請等的實時Webhook等。

• 數據提取：獲取個人資料，獲取公司，獲取發布，從Classic + Sales Navigator +招聘人員提取搜索結果

• 外展序列：發送邀請函，inmail，消息和評論帖子…

通過我們的7天免費試用期測試所有功能。

冰淇淋

從LinkedIn中刮擦任何數據，無限制地使用Scrapin API。

了解更多

• 實時數據（無緩存）

• 為SaaS開發人員建造

• GDPR，CCPA，符合SOC2

• 交互式API文檔

• 高度穩定的API，獲得了超過4年的數據提供經驗，並在Scrapin後面擁有的兩個其他數據提供商品牌的可靠性增加了。

免費嘗試。立即獲取API鍵

Proapis，Inc。的Iscraper

使用ISCRAPER API訪問高質量的實時LinkedIn數據，提供無限的可擴展性和無與倫比的精度。

了解更多

• 實時LinkedIn數據用無與倫比的精度刮擦

• 託管具有強大Lucene搜索訪問的數據集

• 專為企業和公司級別的應用程序設計

• 每天處理數百萬個刮擦，確保無限的可伸縮性

• 高級企業對關鍵任務數據需求的信任

• 建立在OpenAPI 3規格上的交互式API文檔用於無縫集成

• 在實時數據提供的10多年經驗的支持下

• 大量使用的最低價格保證

開始這裡。

最終贊助部分

發展

依賴性

• poetry

• 有效的LinkedIn用戶帳戶（如果可能的話，請勿使用您的個人帳戶）

開發安裝

1. 創建一個.env配置文件（使用.env.example作為參考）

2. 使用poetry安裝依賴性：

   詩歌安裝
   詩歌自我添加詩歌 - 普魯金 -  dotenv

運行測試

運行所有測試：

詩歌運行pytest

運行單元測試：

詩歌運行Pytest測試/單位

運行E2E測試：

詩歌運行Pytest測試/E2E

皮棉

詩歌奔跑黑色 - 檢查。

或修復：

詩歌成黑色。

故障排除

我不斷CHALLENGE

LinkedIn將以挑戰URL的形式為您扔一個曲線球。我們目前沒有處理這個問題，所以您有點搞砸了。我們認為這可能只是基於IP的（即從不同位置登錄）。解決方案的最佳機會是註銷並重新登錄瀏覽器。

挑戰的已知原因包括：

• 2FA

• 費率限制 - “看起來您正在訪問LinkedIn上的大量頁面。”。注意- n = 1實驗，該頁面在單個會話中（在一個小時內）在〜900個連續請求之後被打擊（其中包括每個請求之間的隨機延遲）以及一堆測試，因此誰知道實際限制。

當您遇到它們時，請添加更多。

搜索問題

• 使用標準search方法在搜索“軟件”之類的一般關鍵字時，里程可能會有所不同。他們最近在搜索周圍添加了一些智能，通過人員，公司，工作等將結果分組。如果查詢足夠通用。嘗試在可能的情況下使用特定於實體的搜索方法（即search_people）。

它如何工作

該項目試圖為LinkedIn API提供一個簡單的Python接口。

您是說合法的LinkedIn API嗎？

不！為了檢索結構化數據，LinkedIn網站使用他們稱為Voyager的服務。 Voyager端點使我們可以訪問LinkedIn中幾乎所有想要的東西：個人資料，公司，連接，消息等 - 您可以在LinkedIn.com上看到的任何內容，我們可以從Voyager那裡獲得。

該項目旨在為Voyager提供完整的覆蓋範圍。

它如何工作？

深入潛水

Voyager端點看起來像這樣：

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

它們通過簡單的cookie進行身份驗證，我們隨著每個請求以及一堆標頭髮送。

要獲取cookie，我們將給定的用戶名和密碼（有效的LinkedIn用戶帳戶的）發佈到https://www.linkedin.com/uas/authenticate 。

查找新的端點

我們正在查看LinkedIn網站，我們發現了一些我們想要的數據。現在什麼？

以下描述了找到相關終點的最可靠的方法：

1. view source

2. command-f /搜索頁面中的一些關鍵字。這將存在於<code>標籤的內部。

3. 向下滾動到下一個相鄰元素，該元素將是另一個<code>標籤，可能帶有一個看起來像類似的id

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

request的價值是URL！ ？

您還可以在瀏覽器開發人員工具中使用network選項卡，但是您會遇到不同的結果。

客戶如何查詢旅行者

LinkedIn.com使用REST-LI協議來查詢數據。 REST-LI是一種內部查詢語言/語法，客戶端（例如LinkedIn.com）指定他們想要的數據。它在概念上與GraphQl相似。

這是向組織的name和groups提出請求的示例（其管理的LinkedIn組）：

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

“查詢”發生在decoration參數中，該參數看起來如下：

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

在這裡，我們要求一個組織名稱和一個組列表，每個組都需要largeLogo ， groupName等。

不同的端點使用不同的參數（甚至不同的語法）來指定這些查詢。請注意，上面的查詢具有一個參數q ，其值為universalName ；然後用decoration參數指定查詢。

相比之下， /search/cluster端點使用q=guided ，並用guided參數指定其查詢，其值是類似於

List(v->PEOPLE)

可以記錄（並實現一個不錯的界面）此查詢語言 - 當我們在該項目中添加更多端點時，我相信是否可以更清楚這種事情是否可以使用（如果值得） 。

發布新版本

1. bump version pyproject.toml

2. poetry build

3. poetry publish -r test-pypi

4. poetry publish

5. 草稿發行說明在Github中。

免責聲明

該庫不受LinkedIn的認可或支持。這是一個非官方圖書館，僅用於教育目的和個人用途。通過使用此圖書館，您同意不承擔作者或貢獻者的用法造成的任何後果。