你还在为刷博客的速度慢而难过么?

本文详细介绍了使用Python实现批量刷博客阅读量的方法,通过多线程编程提高效率,确保请求频率合理避免被封禁,并提供了关键代码段及运行逻辑解释。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from time import ctime
import urllib2  # Python中的cURL库
import time  # 时间函数库,包含休眠函数sleep()
import threading

url = 'https://blog.youkuaiyun.com/zhuangmezhuang/article/details/82415522', \
      'https://blog.youkuaiyun.com/zhuangmezhuang/article/details/82379849', \
      'https://blog.youkuaiyun.com/zhuangmezhuang/article/details/82379542'  # 希望刷阅读量的文章的URL

refererData = 'https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=84053098_3_dg&wd=%E4%BA%AC%E4%B8%9' \
              'C&oq=zhuangmezhuang&rsv_pq=cef42c6d000106b0&rsv_t=3944F%2FSUrb9ANKFFfjJaevuvmElUpvSXgs' \
              'Oyu4%2BSG8N7TLy3smIHFP31nemUoSZQSLbVXw&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_sug3=25&rsv_sug1=13&rsv_s' \
              'ug7=101&rsv_sug2=0&inputT=5120&rsv_sug4=5727'
refererData2 = 'https://www.jd.com/?cu=true&utm_source=baidu-search&utm_medium=cpc&utm_campaign=t_262767352' \
               '_baidusearch&utm_term=69805951198_0_4ebf589c0df640df8a7b564203334975'
refererData3 = 'https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=84053098_3_dg&wd=pachong&oq=%25E7%2588%2' \
               '5AC%25E8%2599%25AB&rsv_pq=fddc136f00035534&rsv_t=03c5tHg6CnTEDO8dj4xzDOrR%2FKdUZ8wtnujC3PQ' \
               'XSXJH%2FyRYso3wjPd%2BWuycvcsHO74%2BNQ&rqlang=cn&rsv_enter=0'
refererData_one = [refererData, refererData2, refererData3]


def bush_request(url, refererData):
    data = ''  # 将GET方法中待发送的数据设置为空
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
        ,
        'Cookie': '_message_m=23yegwleahbzf4fy5a05grgr; uuid=e7680a5d-2824-45d9-ac7a-06289c3d3cd8; avh=53945000%2c52282490; dc_tos=os5x0v; dc_session_id=1498493448566'
        ,
        'Referer': refererData
    }
    count = 0  # 初始化计数器
    request = urllib2.Request(url, data, headers)  # 组装GET方法的请求
    while True:  # 一旦开刷就停不下来
        rec = urllib2.urlopen(request)  # 发送GET请求,获取博客文章页面资源
        count += 1  # 计数器加1
        print count  # 打印当前循环次数
        if count % 6:  # 每6次访问为1个循环,其中5次访问等待时间为31秒,另1次为61秒
            time.sleep(31)  # 为每次页面访问设置等待时间是必须的,过于频繁的访问会让服务器发现刷阅读量的猥琐行为并停止累计阅读次数
        else:
            time.sleep(61)


def main():
    print('starting at:', ctime())
    threads = []
    nloops = range(len(url))
    for i in nloops:
        t = threading.Thread(target=bush_request, args=(url[i], refererData[i]))
        threads.append(t)
    for i in nloops:
        threads[i].start()
    for i in nloops:
        threads[i].join()
    print('continue...')


if __name__ == '__main__':
    main()

多线程编程,可以多对多,也可以一对多。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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