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Python实现自动化刷抖音的实例

发布日期:2022-03-12 12:57 | 文章来源:脚本之家


都说抖音有毒,一刷就停不下来了。看来抖音这款产品紧紧抓住了人们内心深处的某些需求。当然今天不是来探讨抖音这款产品的啊。今天我们来学习如何用Python实现自动刷抖音,并为颜值高的的小哥哥小姐姐点赞并评论。
项目环境
语言:Python3
编辑器:Pycharm
其他工具:手机一个,数据线一条,android studio

实现思路

1.获取手机抖音短视频的截图
2.调用百度API识别人脸
3.对符合条件的视频点赞和评论
获取抖音视频的截图
获取视频截屏,在这里用的是adb工具。adb工具即Android Debug Bridge(安卓调试桥)。是连接Android手机与PC端的桥梁,通过adb可以管理、操作模拟器和实体设备,如安装软件、查看设备软硬件参数、系统升级、运行shell命令等。在这里通过命令行窗口发送对应的命令,就可以实现手机的截屏。如果没有安装adb工具包,需要先安装adb工具包。

具体实现代码

# 图片压缩比例
SIZE_normal = 1.0
SIZE_small = 1.5
SIZE_more_small = 2.0

# adb手机截图
def get_screen_shot_img():
 # 截图
 os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg")
 os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg face.jpg")
 # 压缩图片
 img = Image.open("face.jpg").convert('RGB')
 scale = SIZE_small
 w, h = img.size
 img.thumbnail((int(w / scale), int(h / scale)))
 img.save('face.jpg')

调用百度API识别人脸

(1)进入百度云的人脸识别控制台

https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1528192333418&fromai=1#/ai/face/overview/index

若没有百度账号,可以用手机号快速注册一个。

(2)创建人脸识别应用

账号登录成功之后,你需要创建应用才能正式调用百度api,应用创建成功后会获取到应用对应的API Key及Secret Key,用着两个参数进行接口调用操作,及相关配置。

点击上图中的创建应用,填写【应用名称】和【应用描述】,即可创建应用(其他选项可以不做操作,使用默认值即可)

(3)获取秘钥

创建完成后,点击“返回应用列表”进行下一步操作。平台将会分配给你此应用的相关凭证:API Key、Secret Key。他将用于在下一步获取调用接口所需的Access Token中。

(4)拿到API Key,Secret Key之后,通过这两个参数获取调用接口所需的Access Token

具体实现代码

def get_access_token():
 # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
 host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】' \
  '&client_secret=【官网获取的SK】 '
 header_dict = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
 "Content-Type": "application/json"}
 req = request.Request(url=host, headers=header_dict)
 res = request.urlopen(req)
 res = res.read()
 res_json = json.loads(res.decode('utf-8'))
 return res_json["access_token"]

调用百度API

'''
调用百度API,进行人脸探测
imgPath:图片的地址
access_token:开发者token
'''

def get_face_info_from_bai_du(img_path, access_token):
 # 接口请求地址
 request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"
 # 二进制方式打开图片文件
 f = open(img_path, 'rb')
 # 图片转换为base64
 img = base64.b64encode(f.read())
 params = {"face_field": "age,beauty,gender", "image": img, "image_type": 'BASE64', "max_face_num": 5}
 params = urllib.parse.urlencode(params).encode(encoding='utf-8')
 request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
 # 调用post请求方法
 face_info = get_info_post_json_data(request_url, params)
 # json字符串转对象
 face_json = json.loads(face_info)
 print(face_info)
 if face_json['error_msg'] == 'SUCCESS':
  # 如果没有发现人像,会返回空
  if face_json['result']['face_num'] == 0:
face_dict = {}
  else:
# 把想要的部分提取存入字典中
result = face_json['result']['face_list'][0]
gender = result['gender']['type']
age = str(result['age'])
beauty = str(result['beauty'])
face_dict = {"gender": gender, "age": age, "beauty": beauty}
 return face_dict

注意此处有坑,说说我入坑的过程。申请完ak和sk之后我调用人脸识别的api。返回的消息是:{‘error_code': 6, ‘error_msg': ‘No permission to access data'}。我一查官方文档说是没有获取用户数据的权限。需要啥权限呢,难道调用这个接口还需要申请权限?不是有ak和sk吗?各种百度,无果。放弃了。晚上继续搞,这次从官方文档入手找原因。无意看到说是api升级了。从v2升级到了v3。我申请的ak和sk对应的是v3版的。而我调用的接口确实v2版的。具体体现在请求URL的区别上,所以苦苦找不到原因。从入坑的经历获取的教训是:一定要仔细看官方文档;找不出bug的时候,就先放一放,回头再看,就会茅塞顿开,一切迎刃而解。

下面给出正常调用api返回的json数据

{
 "error_code":0,
 "error_msg":"SUCCESS",
 "log_id":304592828857184421,
 "timestamp":1542885718,
 "cached":0,
 "result":{
  "face_num":1,
  "face_list":[
{
 "face_token":"9ae54ea1941d2b9d8a7e881f3ae39fe1",
 "location":{
  "left":374.5,
  "top":406.94,
  "width":140,
  "height":136,
  "rotation":30
 },
 "face_probability":0.99,
 "angle":{
  "yaw":-12,
  "pitch":10.26,
  "roll":29.76
 },
 "age":21,
 "beauty":53.22,
 "gender":{
  "type":"female",
  "probability":1
 }
}
  ]
 }
}

人脸识别这块。是根据你调用接口所传的参数来返回你需要的值。传的参数越多,返回消息越详细。我这里只获取年龄,性别,颜值这几个参数。同样v2版的接口和v3版的接口返回的数据格式也是有区别的。
对符合条件的视频点赞和评论
获取到api返回的数据后就是一些判断。我这里的判断是:如果识别到人脸,年龄在18岁以上,颜值在40以上。就点赞+评论。

具体实现

'''
将获得的数据进行分析
face_dict:人脸识别后的数据
'''

def analysis_face(face_dict):
 # 如果发现人脸继续判断
 if len(face_dict) != 0:
  # 如果为女生
  if face_dict["gender"] == "female":
print("性别:女")
print("年龄:" + face_dict["age"])
print("颜值:" + face_dict["beauty"])
# 如果颜值在40以上,并且年龄大于18继续
if float(face_dict["beauty"]) > 40 and float(face_dict["age"]) > 18:
 # 点赞
 commentaries()
 print("------------------捕获小姐姐一枚------------------")
 print("------------------颜值好高哦,已点赞❤------------")
else:
 print("颜值不及格,继续努力,下一个")
  # 如果为男生
  else:
print("性别:男")
print("年龄:" + face_dict["age"])
print("颜值:" + face_dict["beauty"])
# 如果颜值在40以上,并且年龄大于18继续
if float(face_dict["beauty"]) > 40 and float(face_dict["age"]) > 18:
 # 点赞
 commentaries()
 print("------------------捕获小哥哥一枚------------------")
 print("------------------颜值好高哦,已点赞❤------------")
else:
 print("颜值不及格,继续努力,下一个")
 else:
  print("没有发现小姐姐和小哥哥,下一个")
 # 上滑新视频
 next_video()

怎么实现点赞和评论呢?没错还是使用adb工具。不过这里还需要用到一个Android studio 插件——Android Device Monitor。为什么要用他呢。因为当我们点赞的时候,需要知道点赞这个按钮在屏幕的具体位置。同理评论也需要知道评论输入框的坐标位置。

下面来看怎么用Android Device Monitor获取手机屏幕坐标信息。

连接上手机之后,如上图4个步骤。就可以获取到手机屏幕任意一点的位置坐标。这里只需要输入大概的位置坐标即可。那么这个插件从哪来呢。据说Android Studio3.0之前的版本,都自带这个插件。而我刚好是3.0之后的版本,所以还需要另外做些工作。具体使用方式如下:

在android-sdk/tools/目录的命令行中输入以下内容:monitor。即进入CMD窗口,cd到当时安装Android-sdk的目录,再继续cd到tools目录下,然后输入命令monitor,这是期待已久的Android Device Monitor就会出现。因为每款手机的屏幕尺寸可能不一样。所以下面的参数仅是我手机测量得到的坐标。

下面就是具体点赞评论的实现

# 点赞评论
def commentaries():
 os.system("adb shell input tap 1000 1200")  # 点赞
 time.sleep(0.01)
 os.system("adb shell input tap 1000 1400")  # 点击评论按钮
 time.sleep(0.05)
 os.system("adb shell input tap 50 2000")  # 获取EditText输入框焦点
 os.system("adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg '真好真好'")  # 评论
 os.system("adb shell input tap 1000 1860")  # 发送评论
 time.sleep(1)
 os.system("adb shell input tap 500 100")  # 退回主界面

这里还有一点需要注意:adb shell input text 不支持中文输入。只能输入'hello world'这样的英文,输入英文前也是需要将键盘切换到英文输入模式下的。继续百度,如何实现中文输入,发现另一个神器—ADBKeyBoard.apk,一款老外写的输入法。完美解决不能输入中文的问题。源码地址:https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard。安装这个app。并将默认输入法切换成ADBKeyBoard。

最后提醒大家,抖音会限制一个账号在一段时间内的评论次数,长时间高频率的评论抖音就会暂时关掉你的评论权限。会给你来一句“你的发言太快了,请你控制寄几”,估计害怕有人专门刷评论。不过个把小时就会解封。

到此这篇关于Python实现自动化刷抖音的实例的文章就介绍到这了,更多相关Python 自动化刷抖音内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站!

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