本文介绍了如何利用Python实现高效的QQ刷赞网站开发。编程专家子豪评测分享了相关经验，包括使用requests库进行网络请求、使用BeautifulSoup库解析HTML页面等技巧。通过这些方法，可以快速搭建一个功能强大的QQ刷赞网站。文章还提到了一些需要注意的问题，如避免被封号等。对于有志于开发QQ刷赞网站的人来说，本文提供了有价值的参考和指导。
在互联网时代，各种社交平台如雨后春笋般涌现，而QQ作为国内最受欢迎的即时通讯工具之一，拥有着庞大的用户群体，如何为QQ用户提供便捷、高效的服务成为了一个亟待解决的问题，本文将介绍如何利用Python编程语言，结合相关库和框架，实现一个简单的QQ刷赞网站。
我们需要了解什么是QQ刷赞网站，QQ刷赞网站是一种通过技术手段，为QQ用户提供快速增加QQ空间访问量、说说点赞数、评论数等服务的网站，这些服务可以帮助用户提高自己在社交圈的影响力，从而获得更多的关注和认可。
我们将分为以下几个步骤来实现这个项目：
1、环境准备
在开始编程之前，我们需要确保已经安装了Python环境，我们还需要安装一些常用的Python库，如requests、BeautifulSoup、Flask等，这些库可以帮助我们更方便地进行网络请求、解析HTML页面以及构建Web应用。
2、数据抓取
要实现QQ刷赞功能，首先需要获取大量的QQ空间访问量、说说点赞数、评论数等数据，这些数据可以从腾讯开放平台(https://open.qq.com/)或其他第三方网站获取，我们以获取QQ空间访问量为例，介绍如何使用requests库进行网页抓取。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_page(url):
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)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return None
def parse_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
urls = soup.find_all('a', class_='js_item_title')
for url in urls:
print(url['href'])
if __name__ == '__main__':
url = 'https://user.qzone.qq.com/484764848/profile'
html = get_page(url)
if html:
parse_page(html)3、Web应用搭建
在完成数据抓取后，我们需要使用Flask框架搭建一个Web应用，以便用户可以访问我们的QQ刷赞网站，首先安装Flask库：
pip install flask
然后创建一个名为app.py的文件，编写如下代码：
from flask import Flask, render_template, request import json import time import random from fake_useragent import UserAgent from requests.exceptions import RequestException from proxypool import ProxyPool from threading import Thread, Lock from queue import Queue from ctypes import * import os import sys as _sys import platform as _platform import socket as _socket import struct as _struct import atexit as _atexit import errno as _errno import fcntl as _fcntl import termios as _termios import array as _array import math as _math import collections as _collections import string as _string import operator as _operator
4、实现刷赞功能
为了实现刷赞功能，我们需要使用代理IP和验证码识别技术，这里我们使用免费的代理IP池(https://www.xicidaili.com/nn/)和开源的验证码识别库(https://github.com/yanyiwu/tesseract-ocr)，首先安装相关库：
pip install pytesseract opencv-python scikit-image Pillow fake_useragent requests proxypool cffi PyTessBaseAPI six imutils pillow imageio imagehash python-Levenshtein tensorflow tensorflow-gpu tensorflow-hub numpy scipy scipy-special --upgrade --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" --global-option="--blas" --global-option="--lapack" --global-option="--openmp" --global-option="--mkl_rt" --global-option="--extra_compile_args" --global-option="--extra_link_args" --global-option="--include_dirs" --global-option="--library_dirs" --global-option="--define" --global-option="--undef" --global-option="--debug" --global-option="--verbose" --working-dir=/tmp/tensorflow_models --show_dimensions --noshow_progress --force_tf32 --nosignifiantnan --use_mkldnn --allow_custom_ops --custom_oplib=libtensorflowcore.so --config=/tmp/tensorflow_models/tensorflow/bin/activate && pip install tensorflow==2.6.0 tensorflow-hub==0.9.0 tensorflow-addons==0.11.0 tensorflow-cpu==2.6.0 protobuf==3.8.0 numpy==1.15.4 Pillow==7.1.2 scipy==1.2.3 scikit-learn==0.22.1 imageio==2.4.1 imagehash==2.3.0 levenshtein==3.2 python-Levenshtein==3.2 imutils==0.5.4 pillow==7.1.2 requests==2.24 tensorflow==2.6.0 tensorflow-addons==0.11.0 tensorflow-hub==0.9.0 tensorflow-cpu==2.6.0 protobuf==38 protobuf-compiler==3.8.0 numpy==1.15.4 Pillow==7.1.2 scipy==1.2.3 scikit-learn==0.22.1 imageio==2.4.1 imagehash==2.3.0 levenshtein==3.2 python-Levenshtein==3.2 imutils==0.5.4 pillow==7.1.2 requests==2.24 tensorflow==2.6.0 tensorflow-addons==0.11.0 tensorflow-hub==0.9.0 tensorflow-cpu==2.6.0 protobuf==38 protobuf-compiler==3.8.0 numpy==1.15.4 Pillow==7
