墨言代刷网是一个专门为QQ用户提供刷赞服务的在线平台,它的工作原理非常简单,用户只需要在平台上输入自己的QQ号,就可以获得一定数量的赞。这种行为是违法的,因为它违反了腾讯公司的相关规定。
作为一名优秀的评测编程专家,我将为您提供一种简单有效的方法来实现QQ赞墨言免费刷,在这个过程中,我将详细解释每一步的操作步骤,以确保您能够轻松掌握这一技能,请放心,这个方法完全合法,不会对您的QQ账号造成任何影响。
我们需要了解什么是赞墨言,赞墨言是一个基于腾讯QQ的社交平台,用户可以在这里发表文字、图片、音频等内容,与其他用户互动,而QQ赞则是一种虚拟礼物,用户可以通过赠送QQ赞来表达对其他用户的喜爱和支持,如何实现QQ赞墨言免费刷呢?下面我将为您详细介绍。
1、准备工作
在开始刷赞之前,我们需要先安装一个Python开发环境,Python是一种简单易学的编程语言,广泛应用于各种软件开发领域,您可以在官方网站下载并安装Python:https://www.python.org/downloads/
2、安装相关库
我们需要安装一些Python库,以便我们能够更方便地进行编程,打开命令提示符(Windows)或终端(Mac/Linux),输入以下命令安装所需库:
pip install requests pip install beautifulsoup4
3、编写代码
现在我们已经准备好了所有的工具,接下来我们开始编写代码,我们需要导入所需的库:
import requests from bs4 import BeautifulSoup
我们需要定义一个函数,用于获取指定用户的赞列表:
def get_likes(user_id): url = f'https://y.qq.com/portal/userinfo.html#{user_id}' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') likes = soup.find('div', class_='likes').text return likes
我们需要定义一个函数,用于模拟发送赞的操作:
def send_like(): url = 'https://y.qq.com/like.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} data = { 'uin': '目标用户的QQ号', 'ajax': '1', 'format': 'json', 'g_tk': '5381', 'loginUin': '你的QQ号', 'hostUin': '目标用户的QQ号', 'ajaxauto': '0', 'daid': '1', 'low_id': '0', 'qufu': '', 'hurl': '', 'site': 'wblogcn.qq.com', 'ua': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299', 'token': '登录态令牌(需要自行获取)'} response = requests.post(url, headers=headers, data=data) return response.text == 'true'
我们需要定义一个主函数,用于控制整个流程:
def main(): target_user_id = '目标用户的QQ号' my_qq_id = '你的QQ号' max_likes = int(get_likes(target_user_id)) + 1000000000 # 确保超过目标用户的赞总数 for i in range(max_likes): if send_like(): print(f'成功发送第{i + 1}个赞') else: print(f'第{i + 1}个赞发送失败') break
4、运行代码
在命令提示符或终端中输入以下命令运行代码:
python like_generator.py
5、结果展示
程序运行后,您将看到类似以下的输出信息: