使用ADB和Python实现手机自动刷视频评论
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python+adb命令实现自动刷视频脚本案例
主要介绍了python+adb命令实现自动刷视频脚本案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python-微信小程序自动刷分脚本
装有Python2.7.* cv2 adb的计算机一台 拥有USB调试权限的Android手机一台,不对IOS系统支持
Python自动刷快手视频[可运行源码]
本文介绍了如何使用Python和Appium自动化工具实现自动刷快手视频的功能。通过配置Appium连接参数,结合ADB命令控制模拟器操作,实现自动滑动视频、领取宝箱奖励以及完成观看广告任务。文章详细说明了代码实现步骤,包括初始化环境、视频滑动逻辑、异常处理以及任务完成判断。此外,还提供了模拟器设置、环境变量配置和所需第三方库的安装指南,帮助读者快速搭建自动化环境。
(源码)基于Python的自动刷短视频工具.zip
# 基于Python的自动刷短视频工具 ## 项目简介 Auto Swiper是基于Python开发的自动化工具,借助模拟人工操作,能在手机APP上自动浏览短视频。该工具注重用户体验,追求高效稳定的工作模式,同时尽力避免被软件检测出自动化操作。 ## 项目的主要特性和功能 1. 运用uiautomator2和ADB工具控制手机,达成自动化操作。 2. 可自动连接手机,读取配置文件中的参数信息。 3. 支持多个短视频平台的自动刷视频功能。 4. 模仿真实用户行为,随机进行点赞、评论、分享等操作。 5. 具备托管模式,实现循环播放,达到设定次数后自动切换。 6. 支持在配置文件中自定义各项参数,如滑动时间、滑动距离、暂停概率等。 ## 安装使用步骤(假设用户已经下载了本项目的源码文件) 1. 确保电脑已安装Python,推荐使用Python 3.9及以上版本。
python3.5+tesseract+adb实现西瓜视频或头脑王者辅助答题
主要介绍了python3.5+tesseract+adb实现西瓜视频或头脑王者辅助答题,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
使用python实现的刷刷视频,电脑端运行,USB连接或者模拟器连接,执行脚本刷打开软件,按概率互动点赞品论
这个脚本是一个用于某短视频平台的自动化养号脚本,它的目的是通过模拟用户的常规操作来提高账号的活跃度和互动率。以下是脚本的主要功能和组成部分的说明: 准备:Python环境。安装uiautomator2库 需要ADB工具,Android设备。 脚本功能: 自动观看视频:脚本模拟用户观看视频的行为,根据视频内容随机决定观看时长。 随机点赞:根据设定的概率和视频内容决定是否点赞。 关注其他用户:同样基于随机概率和视频内容来决定是否关注视频发布者。 发表评论:从预设的评论库中随机选择评论并发表。 核心逻辑: 使用uiautomator2连接Android,并进行元素定位和操作。 通过分析视频标题和描述中的关键词来决定互动。 使用随机数来模拟用户行为的不确定性。 通过ADB命令模拟输入法切换和发送广播,以实现评论的输入和发送。 运行方式: 确保所有环境和依赖项已正确设置。 修改脚本中的设备名称以匹配实际情况。 运行脚本。 注意: 过度自动化可能违反视频App的服务条款,应谨慎使用。 脚本的行为应符合视频App平台的规则和指南。 脚本的稳定性和效果可能受到App版本更新和设备差异的影响。
计算机视觉_OpenCV图像识别_ADB调试桥Android自动化操作_基于Python开发的安卓游戏自动化脚本框架_支持NoxPlayer模拟器控制_用于手游自动挂机刷初始和日常任务_包含屏.zip
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安卓自动化控制_Scrcpy_ADB_Python自动化脚本_基于Scrcpy31和ADB工具的安卓设备视频自动滑动控制程序_包含随机间隔滑动_智能坐标计算_随机滑动高度_音频视.zip
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基于python的快手视频自动看视频赚积分应用(多设备多线程)
下载资源后解压,电脑连接手机,打开usb调试,手机进入快手视频播放页面,电脑上直接运行main.exe,就可以放着自动运行,仅供学习交流使用,如有疑问可以私信我或者看我的博客:https://blog.csdn.net/ycx901221/article/details/105323632
Python-Python写的Android屏幕录制工具并转换成gif
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【Python】快手极速版自动化操作脚本!解决重复操作繁琐问题.zip
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快手视频自动观看积分应用(python多设备多线程)
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 资源包下载完成后需进行解压操作,随后将个人电脑与移动设备建立连接,激活USB调试功能,引导手机切换至快手视频的播放界面,在电脑端直接执行main.exe文件,即可启动自动播放流程,此资源主要面向学习与交流目的,在遇到任何困惑时,可通过私信渠道与我沟通,或查阅我的公开博客文章:https://blog.csdn.net/ycx901221/article/details/105323632。
Python3+Appium安装使用教程
主要介绍了Python3+Appium安装使用教程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
使用python编写android截屏脚本双击运行即可
测试的过程中经常需要截取屏幕,通常的做法是使用手机自带的截屏功能,然后将截屏文件复制出来,这种方法的优点是不需要连接数据线就可截屏,缺点则是生成的截屏文件命名是随机命名的,复制出来也比较麻烦。另一种方法是使用PC端的手机助手类软件。 这里使用python编写一个截屏的脚本,双击运行脚本就OK,截屏成功后会将截屏文件已当前时间命名,并保存在存放脚本的当前路径的screenshot文件夹下: #!/usr/bin/env python import os import time PATH = lambda p: os.path.abspath(p) def screenshot(): pa
python基于scrcpy的多线程USB安卓投屏工具源码.zip
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python开发基于深度学习AI人脸识别自动考勤系统源码-毕业设计.zip
【资源说明】 python开发基于深度学习AI人脸识别自动考勤系统源码-毕业设计.zip 项目说明 相信很多人都有上下班忘记考勤签到的问题,此项目结合 [Mediapipe](https://mediapipe.dev/) 可以有效解决这个问题: - 只要在 PC 运行此程序,即可通过 PC 摄像头进行 AI 人脸识别 - 若 AI 判定是本人,就能够用 ADB (支持大部分 Android)触发手机上的考勤 APP 进行自动打卡 程序原理 ```mermaid sequenceDiagram participant 人脸识别服务 participant 定时打卡脚本 participant ADB participant 考勤手机 人脸识别服务->>人脸识别服务: 用摄像头采集<br/>【我】的面部特征 Note right of 人脸识别服务: 正脸 & 侧脸 ADB->>考勤手机: 连接 Note left of 考勤手机: 有线 定时打卡脚本->>定时打卡脚本: 检查打卡时间 Note right of 定时打卡脚本: 触发打卡脚本 loop 自动打卡 定时打卡脚本->>人脸识别服务: 激活摄像头画面 人脸识别服务->>定时打卡脚本: 识别【我】是否在画面内 定时打卡脚本->>ADB: 调用 ADB 指令 ADB->>考勤手机: 解锁屏幕 ADB->>考勤手机: 启动考勤程序 ADB->>考勤手机: 模拟按键打卡 ADB->>考勤手机: 锁屏 考勤手机->>定时打卡脚本: 记录打卡时间 end ``` > 理论上不需要人脸识别也能使用,但安全性会大大降低,毕竟万一不在工位时、手机又被 ADB 解锁 ... 0x30 硬件接线 | 硬件 | 要求 | 用途 | |:---:|:---|:---| | PC 摄像头 | 内置/外设均可 | 用于 AI 人脸识别,作为触发解锁手机考勤的安全条件 | | 手机支架 | 可充电、支持数据传输 | 用于接收 ADB 指令 | > 如果你的考勤 APP **不需要**进一步做人脸识别(如钉钉等),可以把手机支架换成数据线 【备注】 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使用,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,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出并实现了一种基于GARCH-LSTM的混合时间序列预测模型,旨在提升金融、能源等领域中具有显著波动性与非线性特征的时间序列数据的预测精度。该方法充分结合GARCH模型在刻画时间序列波动聚集性和条件异方差性方面的统计优势,以及LSTM神经网络在捕捉长期依赖关系和复杂非线性动态模式方面的强大能力,通过构建串联式混合架构,先利用GARCH模型提取残差序列的波动特征,再将其作为LSTM的输入进行非线性趋势学习,从而实现对原始序列更为精确的联合建模与预测。文中系统阐述了模型的理论基础、构建流程、参数估计与训练方法,并通过实证分析验证了其相较单一模型在预测性能上的显著优越性。; 适合人群:具备一定Python编程能力和时间序列分析基础知识,从事数据分析、金融科技、能源预测、风险管理等相关领域研究或实际工作的技术人员及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于股票价格波动、电力负荷、风速、油价等高波动性时间序列的精准预测任务;②为研究人员提供一个可复现、可扩展的深度学习与经典计量经济学模型融合的研究框架,推动跨学科预测方法的发展;③帮助从业者构建更稳健的预测系统,提升决策支持能力与业务效益。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行动手实践,深入理解GARCH与LSTM模型的集成逻辑与数据处理细节,重点关注波动率建模与序列分解的衔接过程,并尝试在不同数据集上进行模型复现与参数调优,以掌握其在多样化应用场景中的适应性与优化策略。
App自动向上翻页,自动刷屏,自动刷视频赚钱工具
该App可以实现每隔5-10秒自动向上翻页,还介绍了其他实现翻页的方式,比如python脚本方式和硬件操作方式。
抖音推荐_搜索页视频列表视频爬虫方案,基于app(虚拟机或真机) 相关技术 golang adb.zip
可以用于毕业设计(项目源码+项目说明)目前在window10/11测试环境一切正常,用于演示的图片和部署教程说明都在压缩包里
安卓自动推送图片视频.rar
应运维需要在大量的安卓智能屏幕上推送图片或者视频。使用python写了个批处理脚本,多多支持。 注意:<---脚本需要python3以上的环境下运行。--->
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