文件名称:Douyin-Bot::smiling_face_with_heart-eyes:Python抖音机器人,论如何在抖音上找到漂亮小姐姐?
文件大小:24.02MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-03-11 18:53:33
Python
如何在抖音上找到漂亮小姐姐----抖音机器人 最近沉迷于抖音无法自拔,常常花好几个小时在抖音漂亮小姐姐身上。 本着高效,直接地找到漂亮小姐姐的核心思想,我用Python + ADB做了一个Python抖音机器人Douyin-Bot。 特性 自动翻页 颜值检测 人脸识别 自动点赞 自动关注 随机防禁 自动评论 原理 :《抖音短视频》 APP,进入主界面 获取手机截图,可以截图进行压缩(大小<1MB); 请求 ; 解析返回的人脸Json信息,对人脸检测切割; 当颜值大于门限值BEAUTY_THRESHOLD时,点赞并关注; 下一页,返回第一步; 使用教程 Python版本:3.0及以上 相关软件工具安装和使用步骤请参考和 在免费申请AppKey和AppID 获取源码: git clone https://github.com/wangshub/Douyin-Bot.git 进入原始文件目录:
【文件预览】:
Douyin-Bot-master
----douyin-bot.py(6KB)
----Tools()
--------fastboot.exe(192KB)
--------adb.exe(986KB)
--------AdbWinUsbApi.dll(60KB)
--------README.md(764B)
--------AdbWinApi.dll(94KB)
----common()
--------config.py(1KB)
--------excel_keyword.py(561B)
--------auto_adb.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------screenshot.py(2KB)
--------compression.py(833B)
--------UnicodeStreamFilter.py(589B)
--------debug.py(4KB)
--------apiutil.py(2KB)
----face()
--------2597323172958238990.png(3KB)
--------2597409679329999261.png(57KB)
--------2597324264393727895.png(3KB)
--------2597436398489369010.png(8KB)
--------2597434855361886646.png(91KB)
--------2597437353369827223.png(58KB)
--------2597323636664724532.png(18KB)
--------2597434501509437878.png(3KB)
--------2597323427984505136.png(2KB)
--------2597435458776492106.png(54KB)
--------2597435908081866964.png(100KB)
--------2597409804651620561.png(19KB)
--------2597436098678384829.png(10KB)
--------2597332489931356030.png(83KB)
--------2597324133798800623.png(25KB)
--------2597434687732330740.png(101KB)
--------2597436231014967346.png(42KB)
--------2597323707484528424.png(14KB)
--------2597435736491876106.png(35KB)
--------2597334089248831442.png(9KB)
--------2597435009162862389.png(17KB)
--------2597323177791125774.png(3KB)
--------2597350841970092145.png(8KB)
--------2597324031099154565.png(1KB)
--------2597336452252593187.png(3KB)
--------2597323561109617080.png(3KB)
--------2597437488580549018.png(58KB)
--------2597436887478106501.png(92KB)
--------2597434323975035329.png(13KB)
--------2597410578030931972.png(15KB)
--------2597350987327887548.png(3KB)
--------2597422263627165728.png(2KB)
--------2597356846122555875.png(12KB)
--------2597357121386343547.png(41KB)
--------2597324026148827138.png(10KB)
--------2597345312234332124.png(1KB)
--------2597356940656916896.png(1003B)
--------2597437036605487399.png(6KB)
--------2597434496457398710.png(24KB)
--------2597434328908585409.png(3KB)
--------2597433980902987987.png(60KB)
--------2597357266833307988.png(8KB)
--------2597323182607235342.png(2KB)
--------2597410322465702425.png(80KB)
--------2597410444343801854.png(3KB)
--------2597435186078611930.png(3KB)
--------2597435620558111013.png(9KB)
--------2597436725447948657.png(20KB)
--------2597323641581497409.png(16KB)
--------2597436546536759190.png(80KB)
--------2597434860295436727.png(1KB)
--------2597434153976740313.png(50KB)
--------2597314038783309777.png(30KB)
--------2597409967538450466.png(13KB)
--------2597350982375463100.png(4KB)
--------2597332494899509118.png(1KB)
--------2597433812072792410.png(46KB)
--------2597437178943401208.png(9KB)
--------2597334094165604290.png(9KB)
--------2597350742189734197.png(935B)
--------2597410106189609337.png(55KB)
--------2597436235999897656.png(1KB)
--------2597422258643284000.png(64KB)
----optimized.png(376KB)
----requirements.txt(93B)
----example()
--------test_textInput.py(288B)
--------test_plot.py(492B)
--------test_readExcel.py(387B)
--------test_crop.py(141B)
----apk()
--------aapt(2.74MB)
--------_macosx_64bit.7z(654KB)
--------ADBKeyBoard.apk(160KB)
----reply()
--------data.json(49B)
----config()
--------default.json(491B)
--------1280x720()
--------1920x1080()
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(1KB)
----autojump.png(1.45MB)
----screenshot()
--------faces.png(718KB)
--------qrcode.jpg(27KB)
--------auto_reply.gif(16.89MB)
--------demo.gif(793KB)