用浏览器登录了几次，发现XCSRF2Token, XCSRFToken是长度为24的随机字符串，XCSRF2Cookie为"csrf2_token_"加上长度为8的随机字符串。不过一直没搞明白Cookie是怎么求出来的，不过看github上面代码，Cookie似乎只是"csrftoken"和其他三个的组合，试了一下竟然可以。
在原来的代码上添加以下部分就足够了。
def randomString(length):
return ''.join(random.choice(string.letters + string.digits) for i in xrange(length))
XCSRF2Cookie = 'csrf2_token_%s' % ''.join(randomString(8))
XCSRF2Token = ''.join(randomString(24))
XCSRFToken = ''.join(randomString(24))
cookie = "csrftoken=%s; %s=%s" % (XCSRFToken, XCSRF2Cookie, XCSRF2Token)
post_headers = {"User-Agent": user_agent,
"Referer": "https://accounts.coursera.org/signin",
"X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
"X-CSRF2-Cookie": XCSRF2Cookie,
"X-CSRF2-Token": XCSRF2Token,
"X-CSRFToken": XCSRFToken,
"Cookie": cookie
}
至此登录功能初步实现。
分析资源链接
登录成功后，我们只需要get到资源页面的内容，然后过滤出自己需要的资源链接就行了。资源页面的地址很简单，为https://class.coursera.org/name/lecture，其中name为课程名称。比如对于课程comnetworks-002，资源页面地址为https://class.coursera.org/comnetworks-002/lecture。
抓取到页面资源后，我们需要分析html文件，这里选择使用BeautifulSoup。BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，相当强大。具体使用官网上有很详细的文档，这里不再赘述。在使用BeautifulSoup前，我们还得找出资源链接的规律，方便我们过滤。
其中课程每周的总题目为class=course-item-list-header的div标签下，每周的课程均在class=course-item-list-section-list的ul标签下，每节课程在一个li标签中，课程资源则在li标签中的div标签中。
查看了几门课程之后，发现过滤资源链接的方法很简单，如下：
ppt和ppt资源：用正则表达式匹配链接；字幕资源：找到title="Subtitles (srt)"的标签，取其href属性；视频资源：找到title="Video (MP4)"的标签，取其
