手机-Appium实现抖音点赞和评论

张同乐 2023-01-13 02:10:38

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该项目是一个基于Python实现的抖音App自动化练手项目源码，包含26个文件，涵盖13个Python脚本、5个XML配置文件、2个JSON文件、2个INI配置文件、1个Git忽略文件、1个Idea项目文件、1个Markdown说明文件、1个配置文件和1个其他文件类型。该源码旨在通过编程实践加深对抖音App自动化操作的理解和掌握。

将appium与mitmproxy结合，获取并分析抖音app网络包中传输的内容，将大量抖音视频相关数据保存到数据库中，下载所有BGM音频文件并转换为标准数字音频wav格式，提取其MFCC矩阵，进行k-means聚类，然后将视频发布时长、BGM类型、BGM长度、视频发布者粉丝数等因素作为输入，视频点赞量、评论量作为输出，利用BP神经网络进行回归分析，从而预测新视频在一定时间内可能带来的流量。该资源内项目代码均已测试运行成功，功能正常。本项目适用于计算机相关专业学生、教师或企业员工学习，也适合小白进阶，可用于毕设、课设、作业或项目初期演示。若基础较好，也可在此代码基础上进行修改，实现其他功能。下载后请首先查看README.md文件，仅供学习参考，切勿用于商业用途。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。

将appium与mitmproxy结合，获取并分析抖⾳app⽹络包中传输的内容，将上千数量级的抖⾳视频相关数据全部保存到数据库中，下载全部BGM⾳频⽂件并将其转化成标准数字⾳频wav格式，再提取其MFCC（梅尔频率倒谱系数）矩阵，进⾏k-means聚类，然后将视频已经发出了多⻓时间、BGM类型、BGM⻓度、视频发出者粉丝数等等⼀系列因素作为输⼊，视频点赞量、评论量作为输出，利⽤BP神经⽹络进⾏回归分析，这样就可以在之后输⼊新的视频数据并预测此视频在⼀定时间内可能带来的流量 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

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