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Python實(shí)現(xiàn)自動化刷抖音的實(shí)例

前言

都說抖音有毒，一刷就停不下來了?？磥矶兑暨@款產(chǎn)品緊緊抓住了人們內(nèi)心深處的某些需求。當(dāng)然今天不是來探討抖音這款產(chǎn)品的啊。今天我們來學(xué)習(xí)如何用Python實(shí)現(xiàn)自動刷抖音，并為顏值高的的小哥哥小姐姐點(diǎn)贊并評論。
項(xiàng)目環(huán)境
語言：Python3
編輯器：Pycharm
其他工具：手機(jī)一個，數(shù)據(jù)線一條，android studio

實(shí)現(xiàn)思路

1.獲取手機(jī)抖音短視頻的截圖
2.調(diào)用百度API識別人臉
3.對符合條件的視頻點(diǎn)贊和評論
獲取抖音視頻的截圖
獲取視頻截屏，在這里用的是adb工具。adb工具即Android Debug Bridge（安卓調(diào)試橋）。是連接Android手機(jī)與PC端的橋梁，通過adb可以管理、操作模擬器和實(shí)體設(shè)備，如安裝軟件、查看設(shè)備軟硬件參數(shù)、系統(tǒng)升級、運(yùn)行shell命令等。在這里通過命令行窗口發(fā)送對應(yīng)的命令，就可以實(shí)現(xiàn)手機(jī)的截屏。如果沒有安裝adb工具包，需要先安裝adb工具包。

具體實(shí)現(xiàn)代碼

# 圖片壓縮比例
SIZE_normal = 1.0
SIZE_small = 1.5
SIZE_more_small = 2.0


# adb手機(jī)截圖
def get_screen_shot_img():
    # 截圖
    os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg")
    os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg face.jpg")
    # 壓縮圖片
    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')

調(diào)用百度API識別人臉

（1）進(jìn)入百度云的人臉識別控制臺

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

若沒有百度賬號，可以用手機(jī)號快速注冊一個。

（2）創(chuàng)建人臉識別應(yīng)用

賬號登錄成功之后，你需要創(chuàng)建應(yīng)用才能正式調(diào)用百度api，應(yīng)用創(chuàng)建成功后會獲取到應(yīng)用對應(yīng)的API Key及Secret Key，用著兩個參數(shù)進(jìn)行接口調(diào)用操作，及相關(guān)配置。

點(diǎn)擊上圖中的創(chuàng)建應(yīng)用，填寫【應(yīng)用名稱】和【應(yīng)用描述】，即可創(chuàng)建應(yīng)用（其他選項(xiàng)可以不做操作，使用默認(rèn)值即可）

（3）獲取秘鑰

創(chuàng)建完成后，點(diǎn)擊“返回應(yīng)用列表”進(jìn)行下一步操作。平臺將會分配給你此應(yīng)用的相關(guān)憑證：API Key、Secret Key。他將用于在下一步獲取調(diào)用接口所需的Access Token中。

（4）拿到API Key，Secret Key之后，通過這兩個參數(shù)獲取調(diào)用接口所需的Access Token

具體實(shí)現(xiàn)代碼

def get_access_token():
    # client_id 為官網(wǎng)獲取的AK， client_secret 為官網(wǎng)獲取的SK
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentialsclient_id=【官網(wǎng)獲取的AK】' \

           'client_secret=【官網(wǎng)獲取的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"]

調(diào)用百度API

'''
調(diào)用百度API，進(jìn)行人臉探測
imgPath：圖片的地址
access_token：開發(fā)者token
'''


def get_face_info_from_bai_du(img_path, access_token):
    # 接口請求地址
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"
    # 二進(jìn)制方式打開圖片文件
    f = open(img_path, 'rb')
    # 圖片轉(zhuǎn)換為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
    # 調(diào)用post請求方法
    face_info = get_info_post_json_data(request_url, params)
    # json字符串轉(zhuǎn)對象
    face_json = json.loads(face_info)
    print(face_info)
    if face_json['error_msg'] == 'SUCCESS':
        # 如果沒有發(fā)現(xiàn)人像，會返回空
        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

注意此處有坑，說說我入坑的過程。申請完ak和sk之后我調(diào)用人臉識別的api。返回的消息是：{‘error_code': 6, ‘error_msg': ‘No permission to access data'}。我一查官方文檔說是沒有獲取用戶數(shù)據(jù)的權(quán)限。需要啥權(quán)限呢，難道調(diào)用這個接口還需要申請權(quán)限？不是有ak和sk嗎？各種百度，無果。放棄了。晚上繼續(xù)搞，這次從官方文檔入手找原因。無意看到說是api升級了。從v2升級到了v3。我申請的ak和sk對應(yīng)的是v3版的。而我調(diào)用的接口確實(shí)v2版的。具體體現(xiàn)在請求URL的區(qū)別上，所以苦苦找不到原因。從入坑的經(jīng)歷獲取的教訓(xùn)是：一定要仔細(xì)看官方文檔；找不出bug的時候，就先放一放，回頭再看，就會茅塞頓開，一切迎刃而解。

下面給出正常調(diào)用api返回的json數(shù)據(jù)

{
    "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
                }
            }
        ]
    }
}

人臉識別這塊。是根據(jù)你調(diào)用接口所傳的參數(shù)來返回你需要的值。傳的參數(shù)越多，返回消息越詳細(xì)。我這里只獲取年齡，性別，顏值這幾個參數(shù)。同樣v2版的接口和v3版的接口返回的數(shù)據(jù)格式也是有區(qū)別的。
對符合條件的視頻點(diǎn)贊和評論
獲取到api返回的數(shù)據(jù)后就是一些判斷。我這里的判斷是：如果識別到人臉，年齡在18歲以上，顏值在40以上。就點(diǎn)贊+評論。

具體實(shí)現(xiàn)

'''
將獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
face_dict：人臉識別后的數(shù)據(jù)
'''


def analysis_face(face_dict):
    # 如果發(fā)現(xiàn)人臉繼續(xù)判斷
    if len(face_dict) != 0:
        # 如果為女生
        if face_dict["gender"] == "female":
            print("性別：女")
            print("年齡：" + face_dict["age"])
            print("顏值：" + face_dict["beauty"])
            # 如果顏值在40以上，并且年齡大于18繼續(xù)
            if float(face_dict["beauty"]) > 40 and float(face_dict["age"]) > 18:
                # 點(diǎn)贊
                commentaries()
                print("------------------捕獲小姐姐一枚------------------")
                print("------------------顏值好高哦，已點(diǎn)贊❤------------")
            else:
                print("顏值不及格，繼續(xù)努力，下一個")
        # 如果為男生
        else:
            print("性別：男")
            print("年齡：" + face_dict["age"])
            print("顏值：" + face_dict["beauty"])
            # 如果顏值在40以上，并且年齡大于18繼續(xù)
            if float(face_dict["beauty"]) > 40 and float(face_dict["age"]) > 18:
                # 點(diǎn)贊
                commentaries()
                print("------------------捕獲小哥哥一枚------------------")
                print("------------------顏值好高哦，已點(diǎn)贊❤------------")
            else:
                print("顏值不及格，繼續(xù)努力，下一個")
    else:
        print("沒有發(fā)現(xiàn)小姐姐和小哥哥，下一個")
    # 上滑新視頻
    next_video()

怎么實(shí)現(xiàn)點(diǎn)贊和評論呢？沒錯還是使用adb工具。不過這里還需要用到一個Android studio 插件——Android Device Monitor。為什么要用他呢。因?yàn)楫?dāng)我們點(diǎn)贊的時候，需要知道點(diǎn)贊這個按鈕在屏幕的具體位置。同理評論也需要知道評論輸入框的坐標(biāo)位置。

下面來看怎么用Android Device Monitor獲取手機(jī)屏幕坐標(biāo)信息。

連接上手機(jī)之后，如上圖4個步驟。就可以獲取到手機(jī)屏幕任意一點(diǎn)的位置坐標(biāo)。這里只需要輸入大概的位置坐標(biāo)即可。那么這個插件從哪來呢。據(jù)說Android Studio3.0之前的版本，都自帶這個插件。而我剛好是3.0之后的版本，所以還需要另外做些工作。具體使用方式如下：

在android-sdk/tools/目錄的命令行中輸入以下內(nèi)容：monitor。即進(jìn)入CMD窗口，cd到當(dāng)時安裝Android-sdk的目錄，再繼續(xù)cd到tools目錄下，然后輸入命令monitor，這是期待已久的Android Device Monitor就會出現(xiàn)。因?yàn)槊靠钍謾C(jī)的屏幕尺寸可能不一樣。所以下面的參數(shù)僅是我手機(jī)測量得到的坐標(biāo)。

下面就是具體點(diǎn)贊評論的實(shí)現(xiàn)

# 點(diǎn)贊評論
def commentaries():
    os.system("adb shell input tap 1000 1200")  # 點(diǎn)贊
    time.sleep(0.01)
    os.system("adb shell input tap 1000 1400")  # 點(diǎn)擊評論按鈕
    time.sleep(0.05)
    os.system("adb shell input tap 50 2000")  # 獲取EditText輸入框焦點(diǎn)
    os.system("adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg '真好真好'")  # 評論
    os.system("adb shell input tap 1000 1860")  # 發(fā)送評論
    time.sleep(1)
    os.system("adb shell input tap 500 100")  # 退回主界面

這里還有一點(diǎn)需要注意：adb shell input text 不支持中文輸入。只能輸入'hello world'這樣的英文，輸入英文前也是需要將鍵盤切換到英文輸入模式下的。繼續(xù)百度，如何實(shí)現(xiàn)中文輸入，發(fā)現(xiàn)另一個神器—ADBKeyBoard.apk，一款老外寫的輸入法。完美解決不能輸入中文的問題。源碼地址：https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard。安裝這個app。并將默認(rèn)輸入法切換成ADBKeyBoard。

最后提醒大家，抖音會限制一個賬號在一段時間內(nèi)的評論次數(shù)，長時間高頻率的評論抖音就會暫時關(guān)掉你的評論權(quán)限。會給你來一句“你的發(fā)言太快了，請你控制寄幾”，估計(jì)害怕有人專門刷評論。不過個把小時就會解封。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)自動化刷抖音的實(shí)例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 自動化刷抖音內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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