Python - 刷博客浏览数

本文介绍如何利用Requests库实现刷阅读量的功能,并通过实际案例演示操作过程。

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今天我新发表了两篇博文,然后发现才发表没几分钟阅读数就非零了。原来自己通过目录链接打开也是被统计的。今天刚学了Requests几个简单的方法,就尝试了一下可不可以通过请求的方式刷阅读量,还真是可以,哈哈哈,对于一个菜鸟感觉小有成就,在这里记录一下

requests包不在标准库了,所以要在cmd里运行pip install requests就会联网下载安装。安装后运行pip show requests查看包信息。

一开始没有加User-Agent并没有刷成功,后来用chrome打开连接然后通过开发工具查看请求的头,尝试后发现只要有User-Agent(也就是模拟浏览器)就可以刷成功

import requests

def get_url(url, headers, times = 1):
    try:
        for i in range(times):
            requests.get(url, headers = headers)
            print('Request %s %d times'%(url, i))
    except:
        print('error')

if __name__ == '__main__':
    url = 'http://blog.youkuaiyun.com/mmozhang/article/details/48914233'
    headers = dict()
    headers['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36'
    #headers['Connection'] = 'keep-alive'
    get_url(url, headers, 5)

本来还想用BeautifulSoup通过解析xml的方式把目录里面的url提取出来批量刷,但是以前防御遇到过解释中文编码有问题导致解释不成功的问题,上次没解决,这次就不折腾了。
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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