分享一个超强的网页自动化工具!写得快,跑得快,开发人员狂喜(带私活)

   「今天分享一个开源项目:可控制浏览器,也可收发数据包,可模拟键盘和鼠标的操作

背景

做数据采集的同学应该知道,当我们采集要登录的网站时,不仅要分析数据包、JS 源码,构造复杂的请求,还要应付验证码、JS 混淆、签名参数等反爬手段,

门槛较高,开发效率不高。然后使用浏览器,可以很大程度上绕过这些坑,但是浏览器运行效率仍然不高。

因此,今天给大家介绍的DrissionPage 正是为了解决上诉问题,实现“写得快”和“跑得快”,提供一种人性化的使用方法,提高开发和运行效率。

图片

介绍

DrissionPage 是一个基于 python 的网页自动化工具,秉着简洁、易用 、方便三个理念,不仅支持 Chromium 内核浏览器。它还将控制浏览器和收发请求两大功能合二为一,并提供了统一、简洁的接口。并且有强大的特性和亮点:

  • 采用全自研的内核,内置了 N 多实用功能,对常用功能作了整合和优化

  • 功能强大,内置无数人性化设计和便捷功能

  • 语法简洁而优雅,代码量少,对新手友好

快速使用

官方提供了非常详细的文档如下:

官网地址:http://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/

1、安装库

使用 pip 安装 DrissionPage

#安装
pip install DrissionPage
#升级
pip install DrissionPage --upgrade

2、使用示例

页面类

页面类用于控制浏览器,或收发数据包,是最主要的工具。DrissionPage 包含三种主要页面类。根据须要在其中选择使用。

WebPage是功能最全面的页面类,既可控制浏览器,也可收发数据包:

from DrissionPage import WebPage

如果只要控制浏览器,导入ChromiumPage

from DrissionPage import ChromiumPage

如果只要收发数据包,导入SessionPage

from DrissionPage import SessionPage

配置工具

很多时候我们须要设置启动参数,可导入以下两个类,但不是必须的。

ChromiumOptions类用于设置浏览器启动参数:

from DrissionPage import ChromiumOptions

SessionOptions类用于设置Session对象启动参数:

from DrissionPage import SessionOptions

Settings用于设置全局配置:

from DrissionPage.common import Settings

其它工具

有两个我们可能须要用到的工具,需要时可以导入。

动作链,用于模拟一系列键盘和鼠标的操作:

from DrissionPage.common import ActionChains

键盘按键类,用于键入 ctrl、alt 等按键:

from DrissionPage.common import Keys

与 selenium 一致的By类,便于项目迁移:

from DrissionPage.common import By

整体使用非常简单,可以根据文档各取所需,具体参考官方的详细使用文档

http://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/usage_introduction/

总结

DrissionPage作为一个基于 python 的网页自动化工具,并且在社区拥有2.3k的star,可以说功能非常强大,社区也比较活跃,作者也会及时更新版本,可以放心使用

最后在贴上地址:

使用文档:http://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/

github代码:「https://github.com/g1879/DrissionPage」

gitee代码:「https://gitee.com/g1879/DrissionPage」

写在最后(私活源码)

​今天还给大家分享一套基于Springboot+Vue仓库管理系统源码,在实际项目中可以直接复用。(免费提供,文末自取)

一、系统运行图(设计报告和接口文档)

1、登陆页面

2、物品信息管理

3、设计报告包含接口文档

二、系统搭建视频教程(部分截图)

源码免费领取方式

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网页自动操作监控工具适合代替人工完成重复的网页操作。比如自动登陆网站后自动点击签到,自动输入内容并发表;商品抢购也可以用本软件设置好流程自动完成;批量自动发表评论等。 网页自动操作监控工具自动刷新工具自动点击工具自动提交工具组成。通过这些工具组合可实现网页操作自动化,本软件中可以添加多个操作动作,设置各项操作顺序,同时监控网页内容变化,触发新的操作,每项操作都支持多线程。支持使用代理服务器更换IP访问,定时任务在无人值守的情况下自动完成,程序可完全隐藏后台运行。 1、支持定时操作和多线程操作。 2、支持后台操作或者前台显示操作效果,可完全隐藏运行。 3、一个任务可针对同一页面添加多个操作。 4、多任务可相互触发连续或循环执行。 5、兼容自动刷新任务、自动点击任务和自动提交任务。 6、支持代理服务器,换IP操作。可导入大量免费代理服务器,可随机使用或环使用代理服务器 7、支持对代理服务器使用情况进行统计管理。 8、网页内容变化监控,包括脚本执行产生的变化。 9、网页内容关键字监控,同时监控多个关键字。 10、网页HTML元素级监控,同时监控多个元素,进行数据比较。 11、网络故障监控,本地网络故障时报警。 12、面加载失败监控,网站服务器出现问题,或网页打不开时报警。 13、监控报警处置方式:弹出提示对话框;声音提示;任务中止;启动新任务;启动外部处置程序;保存当前页面;程序关闭;自动关机。 WINXP,WIN2003用户安装必须安装补丁Microsoft .NET Framework 2.0 Service Pack 2 注意是SP2补丁. 声明:本软件不得用于非法用途,非法使用本软件与软件作者无关.
<think>首先,用户的问题是关于如何编一个prompt来指导Gemini模型在角色扮演中使用更平稳的情绪变化,而不是极端的情绪。用户参考了一些引用,但核心是这个问题。 我的系统指令要求: - 所有行内数学表达式用$...$格式,但这个问题没有数学内容,所以可能不需要。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段,同样,这里可能不适用。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 用户可见层的要求: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考的引用: - [^1]: 关于Prompt工程的重要性。 - [^2]: 关于CO-STAR框架和复杂任务的prompt技巧。 - [^3]: 关于角色扮演的提示,包括幽默和讽刺。 - [^4]: 关于迭代优化内容。 用户希望针对Gemini模型编prompt,让角色扮演中的情绪变化更平稳,避免极端。 结构化回答: 1. **理解问题**:解释用户的需求,确认目标。 2. **关键原则**:基于prompt工程,讨论如何控制情绪表达。 3. **具体步骤**:提供编prompt的步骤和示例。 4. **示例prompt**:给出一个具体的prompt例子。 5. **优化建议**:包括迭代和测试。 6. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 关键点: - 使用prompt来指定情绪变化的平稳性。 - 参考引用中的技巧,如CO-STAR框架(角色、背景、任务等),但用户提到[^2]指出CO-STAR可能缺少复杂任务的技巧,所以可以结合其他方法。 - 从[^3]中,Hal的角色扮演提示包括幽默和讽刺,但用户想避免极端情绪。 - 从[^4],强调迭代优化。 编prompt的建议: - 明确角色和背景。 - 指定情绪表达的要求:例如,使用“平稳的情绪变化”、“避免突然的情绪波动”、“保持温和的情绪过渡”。 - 使用具体语言:如“在对话中,情绪应逐渐变化,而不是跳跃式变化”。 - 结合角色扮演:定义角色的性格,如“冷静、理性、情绪稳定”。 - 添加示例:提供few-shot示例来展示平稳的情绪变化。 示例prompt结构: - **角色定义**:指定角色的性格。 - **任务描述**:角色扮演的任务。 - **情绪约束**:具体说明情绪要求。 - **可能添加few-shot示例**。 在回答中引用相关段落: - 例如,提到迭代优化时引用[^4]。 - 提到角色扮演提示时引用[^3]。 最后,生成相关问题。 完整回答大纲: 1. **引言**:确认用户需求,解释prompt工程的重要性(引用[^1])。 2. **关键原则**:讨论控制情绪表达的方法,参考prompt框架。 3. **步骤指南**: - 步骤1: 定义角色和背景。 - 步骤2: 指定情绪要求。 - 步骤3: 提供示例或指导。 - 步骤4: 强调迭代测试(引用[^4])。 4. **示例prompt**:给出一个完整的prompt例子。 5. **优化建议**:如何测试和调整。 6. **结尾**:总结。 7. **相关问题**:生成3-5个相关问题。 用中文回答。</think>### 如何编prompt让Gemini在角色扮演中实现平稳的情绪变化 您的需求是编一个有效的prompt,指导Gemini模型在角色扮演场景中表现出更平稳的情绪变化,避免极端或跳跃式的情绪波动(例如,从极度兴奋瞬间转为沮丧)。这需要结合prompt工程(Prompt Engineering)的技巧,通过精确的指令来约束模型的输出行为。下面我将逐步解释关键原则、提供具体步骤、并给出一个优化后的prompt示例。整个过程基于prompt工程的最佳实践,确保回答真实可靠,并参考了相关引用(如谷歌官方指南和角色扮演示例)。 #### 关键原则:为什么需要平稳情绪变化 在角色扮演中,Gemini模型可能默认生成戏剧化的情绪变化,以增强互动性,但这可能导致输出不自然或极端(如突然的愤怒或狂喜)。要实现平稳情绪变化,需在prompt中明确: - **情绪约束**:指定情绪过渡应“渐进”和“自然”,避免使用绝对化语言(如“总是”或“从不”)。 - **角色一致性**:定义角色的性格基线(如“冷静、理性”),确保情绪变化符合角色设定。 - **迭代优化**:prompt不是一次性的,需要通过测试和反馈来调整,以逐步逼近理想输出(引用[^4])。 - 参考框架:虽然CO-STAR框架(角色、背景、任务等)为prompt提供基础,但针对复杂情绪控制,需结合其他技巧如Few-Shot示例(展示理想情绪变化)和Self-Reflection(让模型自我评估输出),以弥补通用方案的不足(引用[^2])。 #### 步骤指南:编prompt的详细流程 以下是基于prompt工程的步骤,帮助您逐步构建prompt。每个步骤都包含解释和示例,确保可操作性强。 1. **定义角色和背景(建立基线)** 明确角色的核心性格,避免模糊描述。强调“情绪稳定”作为基础,并设定背景来限制情绪范围。 - **为什么重要**:角色定义是prompt的起点,它引导模型理解情绪变化的边界(引用[^3])。例如,指定一个“温和、善于倾听”的角色,能减少极端情绪的出现。 - **示例指令**: “你扮演一位心理咨询师Alex,性格冷静、同理心强,情绪变化平缓。背景设定在日常咨询场景中,避免高压力事件。” 2. **指定情绪要求(添加约束细节)** 使用具体、可衡量的语言描述情绪变化,避免抽象术语。重点包括: - **平稳过渡**:要求情绪变化“逐步发生”,而非“突然跳跃”。 - **避免极端**:明确列出要规避的情绪类型(如“愤怒、狂喜”)。 - **触发机制**:建议模型基于对话内容“自然过渡情绪”,而非随机变化。 - **示例指令**: “在对话中,情绪表达必须平稳:例如,从担忧到安心应通过2-3轮对话逐步过渡。禁止出现极端情绪波动(如瞬间从平静转为暴怒)。情绪变化应基于用户输入的自然响应。” 3. **提供Few-Shot示例(增强模型理解)** 添加1-2个简短的对话示例,展示理想中的平稳情绪变化。这帮助模型通过类比学习,减少输出偏差。 - **为什么有效**:Few-Shot技巧能直接引导模型模仿示例,尤其适用于复杂情感控制(引用[^2])。 - **示例指令**: “以下是平稳情绪变化的示例: - 用户说:‘我今天工作压力很大。’ 你回应:‘我理解你的压力(语气温和),让我们慢慢聊聊原因(情绪平稳过渡到关切)。’ - 用户说:‘问题解决了!’ 你回应:‘很高兴听到这个消息(语气欣慰),但请记住保持这种状态(情绪保持稳定)。’ 请严格遵循此模式。” 4. **添加迭代和测试指令(确保优化)** 在prompt中鼓励模型自我评估或允许用户反馈,便于后续调整。 - **最佳实践**:迭代是prompt工程的核心,通过多轮优化 refine 输出(引用[^4])。 - **示例指令**: “每次回应后,自我评估情绪变化是否平稳(例如,从1到10评分,1为最平稳)。如果不平稳,请解释原因并调整。” #### 完整prompt示例 基于以上步骤,这里是一个针对Gemini模型的优化prompt。它结合了角色定义、情绪约束、Few-Shot示例和迭代机制。您可以直接复制使用,或在Gemini的对话界面中测试。 ``` 你扮演一位虚拟助手Eva,角色设定为:一位经验丰富的客服代表,性格耐心、同理心强,情绪基线稳定(始终保持在温和到中立范围)。背景是处理客户咨询,对话主题限于日常问题(如产品使用、生活建议),避免涉及高冲突事件。 任务要求: - 情绪表达必须平稳:所有情绪变化(如从关切到欣慰)应通过至少2轮对话逐步过渡,禁止突然跳跃(例如,瞬间从平静转为愤怒或狂喜)。 - 具体约束:优先使用中性语言(如“我理解”“让我们探讨”),避免极端词汇(如“太棒了!”“糟透了!”)。情绪强度最大不超过中等(例如,最高表达为“欣慰”,而非“兴奋”)。 - 参考示例(Few-Shot): - 用户输入:“我的订单延迟了。” 你回应:“抱歉听到这个消息(语气关切),我可以帮你查询状态(情绪平稳过渡到务实)。” - 用户输入:“问题解决了,谢谢!” 你回应:“很高兴能协助(语气温和欣慰),有其他需要随时问我(情绪保持稳定)。” - 迭代优化:每次回应后,简短自我评估情绪平稳度(1-10分,1为最平稳),并基于用户反馈调整后续输出。 ``` #### 优化建议和测试方法 - **测试提示**:在Gemini中运行上述prompt,输入测试对话(如模拟用户抱怨或高兴的场景),观察情绪变化是否平滑。如果输出仍有极端波动,调整prompt中的约束(如添加更多示例或细化情绪范围)。 - **常见问题解决**: - 如果模型忽略约束,强化惩罚机制(例如,在prompt开头添加“重要:违反情绪规则将导致重新生成”)。 - 结合工具:使用Gemini的API设置temperature参数(降低到0.3-0.5),减少随机性,使输出更可控。 - **迭代重要性**:prompt工程是一个循环过程。记录每次输出的问题,逐步优化prompt语言(引用[^4])。例如,如果情绪过渡太,在Few-Shot中添加更多中间步骤。 #### 总结 通过以上步骤,您可以编出高效prompt,让Gemini在角色扮演中实现平稳情绪变化。核心在于明确定义、具体约束和示例引导,这能显著减少极端输出。记住,prompt是“引导AI思维的钥匙”(引用[^1]),需要实践和迭代来完善。如果您测试后遇到问题,欢迎提供反馈,我可以帮助进一步调整。
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