


Comment supprimer automatiquement toutes les connexions LinkedIn avec Python
Vous en avez assez de supprimer manuellement les connexions LinkedIn une par une ? Cela peut prendre du temps et être frustrant, surtout si vous disposez de centaines, voire de milliers de connexions dont vous n’avez plus besoin. Eh bien, j'ai créé une solution pour vous !
Avec ce script Python, vous pouvez supprimer automatiquement les connexions LinkedIn indésirables avec seulement quelques lignes de code. Ce script utilise Selenium pour interagir avec l'interface Web de LinkedIn, imitant le comportement humain et automatisant le processus de suppression des connexions. Pas besoin de vous soucier des interdictions de compte, car le script simule une interaction humaine avec des pauses entre les actions.
Principales caractéristiques :
- Automatise la suppression des connexions LinkedIn : gagnez du temps en supprimant en masse les connexions indésirables.
- Interaction de type humain : le script attend entre les actions, garantissant que LinkedIn ne signale pas votre compte pour une activité suspecte.
- Facile à utiliser : saisissez simplement vos informations de connexion, exécutez le script et laissez-le faire le reste !
Comment ça marche :
- Connexion à LinkedIn : Le script se connecte à votre compte LinkedIn à l'aide de votre e-mail et de votre mot de passe stockés dans un fichier .env pour plus de sécurité.
- Accédez à la page de connexions : vous accédez directement à votre page de connexions LinkedIn, où toutes vos connexions sont répertoriées.
- Cliquez et supprimez : pour chaque connexion, le script clique sur le bouton « Plus », sélectionne « Supprimer la connexion » et confirme la suppression.
- Suppression continue : le script continue de supprimer les connexions une par une avec des pauses entre les actions pour simuler le comportement humain.
Comment utiliser :
- Clonez le référentiel ou téléchargez le script depuis le lien GitHub.
- Configurez votre environnement en installant les dépendances requises et en créant un fichier .env avec vos informations d'identification LinkedIn.
- Exécutez le script, asseyez-vous et laissez-le faire le travail !
Exigences:
- Python 3.10.x
- Sélénium
- Firefox
Derniers mots :
Ce script est un outil simple mais puissant pour tous ceux qui ont besoin de nettoyer leurs connexions LinkedIn. Que vous ayez ajouté des personnes par erreur ou que vous souhaitiez simplement désencombrer votre réseau, ce script vous fera gagner du temps et des efforts.
Si vous avez trouvé cet article utile, assurez-vous d'aimer et de commenter ci-dessous. N'oubliez pas de consulter le script complet sur le blog et de regarder le didacticiel vidéo ici.
Bon codage ! ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
