Python爬虫入门教程 54-100 博客园等博客网站自动评论器

本文介绍如何使用Python爬虫实现博客园的自动评论功能。通过分析评论接口和请求参数,以及理解请求头信息,可以模拟登录并发送评论。虽然未涉及登录实现,但强调手动获取cookie的重要性。最后提醒,此类技术应谨慎使用,避免恶意行为。

爬虫背景

爬虫最核心的问题就是解决重复操作,当一件事情可以重复的进行的时候,就可以用爬虫来解决这个问题,今天要实现的一个基本需求是完成“博客园“ 博客的自动评论,其实原理是非常简单的,提炼一下需求

基本需求

  1. 登录博客园<不实现,登录单独编写博客>
  2. 调用评论接口
  3. 返回请求结果

确定流程之后,基本就是找突破口的环节了

实际的去评论一下,然后不管你用什么抓包工具都可以,只要抓取到你想要的数据,即可

评论API如下

Request URL: https://www.cnblogs.com/mvc/PostComment/Add.aspx
Request Method: POST

POST URL 有了,下面就是参数的问题

我随便找了一个请求的参数

{"blogApp":"wuxiaobin","postId":10510784,"body":"继续研究","parentCommentId":0}

分析参数

blogApp 是博主的用户昵称
postid 是博文的ID
body 评论主体
parentCommentid 看参数命名知道应该是指的回复的那条ID

分析到这里,你就可以开始模拟请求了,一般情况下是不成功的,因为我们没有登录,不过,代码先写起来

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变或太阳能充电控制的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

梦想橡皮擦

如有帮助,来瓶可乐

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值