申明：本次只是说一下实现思路，官方的接口以及如何实现方式，本文没有提及，这次只是一个思路，若想代替人工完成质量还差的很远，请审核大大放行
今天再次优化了代码，修复了一些bug，考虑到不完善且文章质量不是很高的情况（连个图文都没有），打算将代码分离开来，一起使用可能会对后面维护开发产生不必要的麻烦，欢迎大佬的关注，我会自动回关！，等到真正实现自动化，会打包成exe分享
实现效果看我的博客：Python3 循环语句
缺点：
gpt3.5没有图文并茂"复制代码"转换过程中处理成了文字- 未知原因requests返回的数据和真实的数据有出入
已完成的工作
20230405
- 支持点赞、收藏回访(被动模式)
- 关注回访（需要发表过博客）
- 评论回访
20230406优化
- 私信检测到群发消息自动三连/满足模板设定给予三连触发
- 优化检测模式，防止出现多触发情况
- 为了防止操作额度不够，只处理最新发表的博客（第一条），不在继续往下操作
- 暂未对动态blink进行调整，理论可以
- 评论多评检测（防止有人故意而为之）
20230408
- 接入chatgpt，可对话、可自动评论
实现流程
第三方chatgpt3.5api接口
这里接口有需要的伙伴，私聊领取哈，免费的
构造标题、关键字等
构造完成整理为发送gpt的模块中
title="Python3 循环语句"
yaoqiu="要求：代码实例和执行结果解释多一点"
text_val = "请写一篇标题为："+title+"的博客文章，以markdown给我，字数在1800字左右"+yaoqiu
content=chatgpt(title)
分析C的markdown接口请求参数
文章保存参数：
| 参数名 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| title | Python3 循环语句 | 标题 |
| description | 摘要 | 摘要可为空 |
| content | 内容 | 需要使用markdown转换，不转换就是一行 |
| tags | 文章标签 | 例如：机器学习 |
| categories | 空 | 暂不清楚，猜测分类 |
| type | original | 暂不清楚 |
| status | 2 | 暂不清楚 |
| read_type | public | 是否公开 |
| reason | 暂不清楚 | |
| cover_images | imgurl | 头图支持多个 |
| is_new | 1 | 新文 |
| 等等… |
知道请求参数，关键在于标题、内容、标签、图片，于是接下来着手获取
内容
输入标题，完成构造对话发送等待返回文章，通过markdown处理请求
def convert_markdown_to_html(markdown_text):
html = markdown.markdown(markdown_text)
return html
处理后获得title标题、content内容
获取标签、头图
C站标签和头图属于一个接口，通过请求
result=get_recommend_tags(title,content_mark)
获取到标签和头图，这里由于比较忙我就不整理参数了
以下为接口返回数据（请求标题与numpy相关）：
{
"code": 200,
"message": "success",
"traceId": "xxxxxx",
"data": {
"common": ["bug", "php", "开发语言", "thinkphp5", "微信小程序"],
"list": {
"推荐": ["numpy", "python", "机器学习", "开发语言", "人工智能"],
"Python": ["python", "django", "pygame", "virtualenv", "tornado", "flask", "scikit-learn", "plotly", "dash", "fastapi", "pyqt", "scrapy", "beautifulsoup", "numpy", "scipy", "pandas", "matplotlib", "httpx", "web3.py", "pytest", "pillow", "gunicorn", "pip", "conda", "ipython"],"images": ["https://xxxxxx/img_convert/7bc0b398d41f4dbc81d31b9dedc4e172.png", "https://xxxxxx/img_convert/77fcfea2a41749d7867f62f0e98b01ca.png", "https://xxxxxx/img_convert/fad536e972e14ce4b37803185dc3b00c.png", "https://xxxxxx/img_convert/5bbc102f2243430991aedee1be20b4f3.png", "https://xxxxxx/img_convert/cf52fbe57e404f30babcdda6f1ef2c08.png"]
}
}
标签是[‘推荐’]字段，使用python转换
tags = result['data']['list']['推荐']
tag_str = ', '.join(str(tag) for tag in tags)
print(tag_str)
打印结果为：numpy, python, 机器学习, 开发语言, 人工智能
以上已经获取到了标签和头图以及markdown格式的内容，接下来结合起来像C站文章保存接口请求一次
saveArticle(tag_str,imgurl,title,content_mark)
部分请求成功构造：
json_data = {
# 'article_id': 130040595,
'title': title,
'description': '',
'content': content,
'tags': tag_str,
'categories': '',
'type': 'original',
'status': 2,
'read_type': 'public',
'reason': '',
'resource_url': '',
'original_link': '',
'authorized_status': False,
'check_original': False,
'source': 'pc_postedit',
'not_auto_saved': 1,
'creator_activity_id': '',
'cover_images': [
imgurl,
],
'cover_type': 1,
'vote_id': 0,
'scheduled_time': 0,
'is_new': 1,
}
response = requests.post(
'xxxxx',
cookies=cookies,
headers=headers,
json=json_data,
)
print(response.text)
请求成功，刷新我的文章查看
由于这里还在对文章内容排版优化，所以就不直接发表，需要核查一遍，等后面对接了文心一言考虑自动发表！
