前言
本教程仅供参考学习交流,方案策略讨论,后期需各自完善优化。
公司网站运营常常需要足够多的用户数据,比如对某个商品或物品的真实的评论,常常需要很多素材,如果是人工手动上传并导入数据的话,千条内的数据还是能够通过人工完成的,如果数据达到了上万条人工就完成就有点难度了,无论从人工成本,还是管理成本来说会大大增加。
从成本和数据管理和统一的方面来说应该实现自动化系统,毕竟机器可以24小时运作,执行定时任务;同时减少人力的开支同时公司业务保密性也有一定提升。
好了,不逼逼了,下面正式开始:
素材:以游戏平台当乐网为例:http://www.d.cn/,实现对网站下的每个不同的游戏自动评论。
手操流程:
1.真实用户登陆;
2.找到目标游戏;
3.输入评论内容;
4.点击发表,评论成功。
逻辑梳理:现在手动操作的流程已经清楚了,下面我们来梳理代码部分。
1. 实现自动登录并记录登录成功后的信息;
2.从网站中找到需要评论的应用(应用ID);
3.实现准备评论数据,并向该接口发送数据请求,并检查是否评论成功;
代码实现:
1. 首选我们解决登陆的问题,登陆成功并记录Cookie值,成功获取登录信息后,字符拼接登陆header头,后面可用于评论。
# -*- coding:utf-8 -*-
importssl
importurllib2
importcookielib
importurllib
importre
defGetLoginCookie(user):
# 网站登录接口
url ="https://oauth.d.cn/auth/login"
# 此句为解决Python访问https的证书验证问题
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# 登录时提交的用户数据,加密前的密码为:123456
data = {
'to':'http%3A%2F%2Fmy.d.cn%2Fmember%2Fmy',
't':'',
'businessCode':'',
'name':'%s'%user,
'pwd':'b2927281520eba726728c6f5e9579228a3102f1462c52d708ba8ee622b2124a97545d0e3a6d0315bd84e457e7550ab2357e3c019fe23bf4a57ab2ead172d2e9ce8ae1e167d54a4530a200ba9be5b2fbe08b7cbfe07f914c3c09ccfa37488cc531f9452f625e0195ab41ec88546378ae304f5f774aa2de8891446ff77aae799d8',
'geetest_challenge':'',
'geetest_validate':'',
'geetest_seccode':''
}
login_data = urllib.urlencode(data)
# 初始化cookie容器,用于存放相关信息
cj = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
urllib2.install_opener(opener)
# 使用存储cookie的方法访问目标网站并提交预先准备的数据
response=opener.open(url,login_data)
printresponse.read()
# 若登录成功,则获取登录成后的cookie信息
cookies = response.headers["Set-Cookie"]
printcookies
# cookie数据分析,并拼接下次登录访问的header
reg = re.compile(r'''(AMBI=.*?;)''')
AMBI = re.findall(reg,cookies)[]
reg = re.compile(r'''(_AES=.*?;)''')
_AES = re.findall(reg,cookies)[]
reg = re.compile(r'''(_ev=.*?;)''')
_ev = re.findall(reg,cookies)[]
reg = re.compile(r'''(djtk=.*?;)''')
djtk = re.findall(reg,cookies)[]
reg = re.compile(r'''(DJ_MEMBER_INFO=.*?;)''')
DJ_MEMBER_INFO = re.findall(reg,cookies)[]
Cookie = AMBI+_AES+_ev+djtk+DJ_MEMBER_INFO
header = {
'Accept':'*/*c',
'Accept-Encoding':'gzip, deflate',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8',
'Connection':'keep-alive',
'Content-Length':'108',
'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded',
'Cookie':"%s"%Cookie,
'Host':'ng.d.cn',
'Origin':'http://ng.d.cn',
'Referer':'http://ng.d.cn',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36',
'X-Requested-With':'XMLHttpRequest'
}
returnheader
2. 分析并对网站目标应用程序评论页面,实现自动评论
# -*- coding:utf-8 -*-
importrequests
defDoCommint(user,appid,commint):
# 调用登陆方法获取用户登陆后的header信息
header = GetLoginCookie(user)
url ="http://ng.d.cn/comment/addcomment.html"
data = {
'rid':appid,
'rtype':'5',
'cmnt':str(commint),
'atUser':''
}
# 向评论接口发起数据请求
html = requests.post(url=url,headers=header,data=data).text
# 判断是否评论成功
if"errorMsg"inhtml:
return
iflen(html)>16:
print"threading failed"
else:
return1
3.利用Python多线程,执行队列任务,快速完成自动评论任务
# -*- coding:utf-8 -*-
importthreading
importrandom
importtime
fromAutoCommontimportDoCommint
users = ["test01","test02","test03","test04","test05","test06"]
while True:
threads = []
foruserinusers:
num = random.randint(432,7727)
threads.append(threading.Thread(target=DoCommint,args=(user,num,'用户:%s,游戏ID:%s,测试自动评论脚本,Autor:Benjamin,AutoTestCommint!'%(user,num))))
fortinthreads:
t.start()
t.join()
time.sleep(31)
完整源码地址:https://github.com/Github-Benjamin/D.cn/blob/master/AutoCommont.py
程序代码逻辑实现简单,欢迎个人同仁讨论斧正,仅用于表达思想。
完整的自动评论系统应具备以下条件:
1.待评论应用ID列表数据;
2.评论数据,评论数据应需与应用ID匹配;
3.用户,能够正常登陆访问的用户数据;
4.实现高效评论队列任务的程序;
5.评论规则的控制,如:评论时间间隔,字符长度,评论内容,评论 条数限制等;
6.待优化项:登陆成功后记录cookie值,无需每次评论前登陆。
注:请勿用于非法用途,否则后果作者概不负责
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