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这篇CFSDN的博客文章用Python自动给抖音漂亮小姐姐视频点赞由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

先来看看这只爬虫做了些什么事儿呢？

• 通过 ADB 控制你的手机，帮你自动刷抖音
• 调用百度人脸识别的接口，给视频画面中出现的小姐姐打分
• 自动给颜值 70 以上的小姐姐的视频点赞

有趣的是，根据抖音的推荐算法，连着刷几天之后，抖音里给你推荐的全是漂亮小姐姐了.

成果展示

  。

先演示一下效果.

连接手机(手机要允许ADB调试)，运行爬虫程序，程序会自动打开抖音APP，自动寻找漂亮的小姐姐啦.

有趣的是，根据抖音的推荐算法，连着刷几天之后，抖音里给你推荐的全是漂亮小姐姐了。刚开始刷的时候，可能几十条里都没有一个漂亮小姐姐，而刷几天之后， 。

基本上刷到的每条视频里都是漂亮小姐姐。看，这是我刷了三天的 “成果”， 断断续续刷了三天时间，已经 “点赞” 了两百多条漂亮小姐姐的视频.

咱有一说一啊，先不管是不是因为抖音的美颜滤镜功能强大，单纯从爬虫爬到的视频来看，这些小姐姐是真的好看，结果还是令人满意的.

下面这个是抖音里检测到漂亮小姐姐的截图画面，本来这是作为临时文件，人脸检测完即删除的，我看着好看，就给留了下来.

这个爬虫程序大概就是这样，下面详细讲解一下，这个爬虫是怎么做出来的.

1. 基础准备 这个爬虫需要用到三个东西。Python 环境，爬虫程序是用 Python 写的，肯定要先配置好 Python 的环境啊。没有配好的自行去安装一下 Anaconda.

此外，还需要安装一些必要的库，如 requests，urllib，PIL等。ADB 环境，我们的爬虫需要通过 ADB 命令对手机进行操作，实现自动刷抖音，自动点赞的功能。安装方法自行百度.

人脸识别API，我这里用的是百度AI的人脸识别接口，大家需要自行注册一个百度AI 开放平台的账号，然后创建一个人脸识别的应用，然后将 appid，api_key，secret_key 三个参数填到爬虫代码这儿即可.

这里简单对 ADB 介绍一下.

ADB 的全称为 Android Debug Bridge，就是起到了调试桥的作用，用这个可以很方便地对安卓应用进行调试.

简单点说，就是你可以用这个工具来操作你的手机，它可以完成你在手机上能做的任何操作.

比如说安装/卸载/打开/关闭手机APP，滑动屏幕，点击，长按等等。更复杂的操作也能做，我们这里就不讲了，因为我们的这个抖音爬虫用到的 ADB 指令基本也就这些了。a. ADB 启动应用 只需要知道应用的 package_name 和 activity_name，然后调用下面的 adb 指令，即可打开相应的应用 。

1. adb shell am start -n [package_name] [activity_name] 

以抖音 APP 为例，它的 package_name 和 activity_name 如下.

1. # 抖音App的应用包名和初始Activity  
2. package_name = 'com.ss.android.ugc.aweme'  
3. activity_name = 'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity' 

所以在命令行中运行下面的指令，即可打开手机中的抖音APP.

1. adb shell am start -n com.ss.android.ugc.aweme com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity 

b. ADB 点击屏幕 。

在命令行中运行下面指令，即可实现手机屏幕的点击。其中 1330 1750 是点击的 x y坐标.

1. adb shell input tap 1330 1750 

以此爬虫里的抖音点赞为例，我只需要记录下抖音app中，点赞按钮对应的屏幕坐标，然后调用这句指令，即可完成自动点赞.

c. ADB 滑动屏幕 。

在命令行中运行下面指令，实现的是手机屏幕的滑动操作。其中有 5 个参数。这五个数字分别表示的是，滑动起始点的 x y 坐标，滑动终止点的 x y 坐标，滑动时长.

1. adb shell input swipe 900 1400 400 1400 100 

比如上面这句指令表示的就是，从坐标(900，1400)的点，滑动到坐标 (400，1400)的点，滑动过程 100 毫秒.

其实，这句指令稍微改一改，把起始坐标和终止坐标设为一致，滑动时长设长一些，滑动操作就变成了 “长按屏幕” 操作了.

基本准备工作也差不多就这些了，下面讲一下爬虫程序的整体思路吧.

爬虫整体思路

  。

如图所示，爬虫的整个爬取思路如下.

首先启动抖音 APP，等第一个视频加载出来播放之后，截取屏幕画面，调用百度 AI 的人脸识别接口进行人脸检测和评分.

如果画面中检测到颜值评分70分以上，且性别为女的人脸，则点击屏幕中的”点赞“按钮，然后上滑播放下一条视频 。

如果画面中中没有出现人脸，或者性别为男，或者颜值不足70，则继续截图检测，直到视频播放结束，或者找到满足条件的人脸为止，然后上滑播放下一条视频。为了尽可能地不错过有漂亮小姐姐的抖音，每条视频中会截取 4 - 5 张图片进行检测，只要有一张截图中有高颜值的小姐姐，那么我们就对这个视频进行点赞。如果这样都检测不出来，只能说小姐姐藏得太深，或者漂亮的不够明显了 。

大概思路就是这样，下面我们就来动手完成爬虫吧 。

动手撸码写爬虫

  。

由于爬虫还是稍微有点大，所以我拆成三个部分来写。人脸识别部分，ADB 控制部分，和爬虫主逻辑部分.

(1)人脸识别部分 。

这部分用了调用了 百度AI 的人脸识别接口，需要将你自己申请的 appid，api_key，secret_key 三个参数填到代码里.

1. import base64 
2. import urllib 
3. import json 
4. import requests 
5. import sys 
6.  
7. appid = '填写你申请的 appid' 
8. api_key = '填写你申请的 api_key' 
9. secret_key = '填写你申请的 secret_key' 
10. 这部分的代码主要包括四个函数，包括 

这部分的代码主要包括四个函数，包括 。

(2)ADB 控制部分 。

ADB 控制部分，大概思路就是通过python中的 os 库执行 adb 指令，来对手机进行操作.

主要包括四个函数:

• start_my_app 函数，用来启动 抖音 APP。
• save_video_met 函数，点击 ”点赞“ 按钮。在检测到漂亮小姐姐之后调用。
• play_next_video 函数，向上滑动屏幕，播放下一个视频。
• get_screen_shot_part_img 函数，用来截取屏幕图像，保存到电脑中，以便后续人脸识别。

1. import os 
2. from PIL import Image 
3.   
4. # 抖音App的应用包名和初始Activity 
5. package_name = 'com.ss.android.ugc.aweme' 
6. activity_name = 'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity' 
7.   
8. def start_my_app(package_name, activity_name): 
9.     # 打开 Android 应用 
10.     os.popen('adb shell am start -n %s/%s' % (package_name, activity_name)) 
11.      
12. def save_video_met(screen_name, find_girl_num): 
13.     # 保存截图 
14.     img = Image.open(screen_name).convert('RGB') 
15.     img.save("漂亮的小姐姐/DYGirl_%d.jpg" % find_girl_num) 
16.     # 给视频点赞 
17.     os.system("adb shell input tap 1330 1750") 
18.      
19. def play_next_video(): 
20.     # 向上划屏幕，播放下一段视频 
21.     os.system("adb shell input swipe 540 1300 540 500 100") 
22.   
23. def get_screen_shot_part_img(image_name): 
24.     # 截图 
25.     os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg") 
26.     os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s" % image_name) 
27.     # 打开图片 
28.     img = Image.open(image_name).convert('RGB') 
29.     # 图片的原宽、高 
30.     w, h = img.size 
31.     # 截取部分，去掉其头像、其他内容杂乱元素 
32.     img = img.crop((0, 400, 1200, 2750)) 
33.     img.thumbnail((int(w / 1.5), int(h / 1.5))) 
34.     # 保存到本地 
35.     img.save(image_name) 
36.     return image_name 

这些函数中的坐标是根据我手机的屏幕坐标写的(华为 Mate 20 Pro)，其他型号手机的同学，可以根据自己手机屏幕的分辨率，对这些参数进行调整.

修改坐标的方法我也大概说一下，在你手机的设置中，找到开发人员选项，然后将指针位置这个打开 。

然后你就可以看到你点击到屏幕的位置了，顶部也会显示你点击的位置坐标.

打开抖音，手指放到点赞按钮上，记录下此时屏幕顶部显示的坐标，然后把这个坐标替换到代码中就好了.

(3)程序主逻辑部分 。

根据前面分析的流程图，编写爬虫程序的主逻辑.

1. import datetime 
2. import time 
3. import shutil 
4.  
5. if __name__ == '__main__': 
6.  
7.     access_token = get_access_token() 
8.     # 设置一条视频最长的识别时间，要是墨迹 10 秒还不露脸，也不管她了，下一个 
9.     RECOGNITE_TOTAL_TIME = 10  
10.     # 识别次数 
11.     recognite_count = 0 
12.  
13.     # 图片类型【网络和本地】 
14.     TYPE_IMAGE_NETWORK = 0 
15.     TYPE_IMAGE_LOCAL = 1 
16.  
17.     print("打开抖音~") 
18.  
19.     start_my_app(package_name, activity_name) 
20.     time.sleep(5) 
21.     print("开始播放视频~") 
22.     find_girl_num = 0 
23.     # 对当前视频截图去人脸识别 
24.     while True: 
25.         # 开始识别的时间 
26.         recognite_time_start = datetime.datetime.now() 
27.         # 识别次数 
28.         recognite_count = 1 
29.         # 循环地去刷抖音 
30.         while True: 
31.             # 获取截图 
32.             screen_name = get_screen_shot_part_img('images/temp%d.jpg' % recognite_count) 
33.             # 人脸识别 
34.             recognite_result = analysis_face(parse_face_pic(screen_name, TYPE_IMAGE_LOCAL, access_token)) 
35.             recognite_count += 1 
36.             # 第n次识别结束后的时间 
37.             recognite_time_end = datetime.datetime.now() 
38.             # 这是一个美女 
39.             if recognite_result: 
40.                 find_girl_num += 1 
41.                 save_video_met(screen_name, find_girl_num) 
42.                 print("已经发现 %d 个漂亮小姐姐" % find_girl_num) 
43.                 break 
44.             else: 
45.                 if (recognite_time_end - recognite_time_start).seconds < RECOGNITE_TOTAL_TIME: 
46.                     continue 
47.                 else: 
48.                     print('超时！！！这是一条没有吸引力的视频！') 
49.                     # 跳出里层循环 
50.                     break 
51.         # 删除临时文件 
52.         shutil.rmtree('./images') 
53.         time.sleep(0.05) 
54.         os.mkdir('./images') 
55.  
56.         # 播放下一条视频 
57.         print('==' * 30) 
58.         time.sleep(2) 
59.         print('准备播放下一个视频~') 
60.         play_next_video() 
61.         time.sleep(2) 

有时候网络可能卡一些，视频加载需要一些时间，所以每次看到下一条视频时，先停两秒，等视频差不多加载好了再开始检测.

后记 。

这爬虫我断断续续玩了一段时间了，反正没事儿的时候手机放一边，把爬虫开了后台跑着，让它自己刷着玩。然后晚上拿起手机一看，哇手机里全是漂亮的小姐姐.

原文地址：https://www.toutiao.com/a6950874405392204302/ 。

最后此篇关于用Python自动给抖音漂亮小姐姐视频点赞的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于用Python自动给抖音漂亮小姐姐视频点赞的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。