Nettoyeur de commentaires Reddit
Gérer votre historique Reddit peut s'avérer fastidieux, surtout si vous êtes un utilisateur de longue date avec des milliers de commentaires. C'est là que Reddit Comment Cleaner 2.0.0 (Alpha) intervient dans un script Python conçu pour vous aider à nettoyer, modifier et supprimer efficacement vos commentaires tout en respectant les besoins de sécurité et de personnalisation.
Dans cet article, je vais vous présenter les fonctionnalités, la configuration et les meilleures pratiques de cet outil pour en tirer le meilleur parti tout en restant en sécurité. Que vous souhaitiez désencombrer votre empreinte numérique ou gérer la confidentialité, ce script est là pour vous.
Que peut-il faire ?
Reddit Comment Cleaner offre un large éventail d'options pour nettoyer votre historique de commentaires Reddit avec précision :
- Nettoyage basé sur l'âge : supprimez les commentaires datant de plus d'un nombre de jours spécifié.
- Filtrage basé sur le karma : supprimez les commentaires avec un karma négatif ou un faible engagement (par exemple, 1 karma et aucune réponse).
- Gestion des mots-clés : ciblez les commentaires contenant des mots spécifiques à supprimer ou excluez ceux contenant des mots-clés importants.
- Nettoyage spécifique aux sous-reddits : concentrez-vous sur ou excluez certains sous-reddits.
- Sauvegarde et journalisation : conservez des sauvegardes et des journaux détaillés de toutes les opérations.
Ces fonctionnalités, combinées à un mode d'exécution à sec pour les tests, garantissent que vous pouvez prévisualiser les modifications avant de les effectuer.
Démarrage
Exigences du système
Pour utiliser ce script, assurez-vous d'avoir :
- Python 3.6 ou supérieur
- Bibliothèques requises : praw, pytz
Installation
Clonez le référentiel et installez les dépendances :
git clone https://github.com/905timur/Reddit-Comment-Cleaner-v2.git cd Reddit-Comment-Cleaner-v2 pip install praw pytz
Configuration de l'API Reddit
Pour accéder à l'historique de vos commentaires, vous avez besoin des informations d'identification de l'API Reddit :
- Accédez aux préférences de l'application Reddit.
- Créez une application script.
- Enregistrez votre identifiant client et votre secret client.
Créez un fichier identifiants.txt dans le répertoire du script :
your_client_id your_client_secret your_reddit_username your_reddit_password
Configuration
Personnalisez le comportement à l'aide d'un fichier config.json. Il est généré automatiquement lors de la première exécution mais peut également être créé manuellement :
{ "replacement_text": ".", "min_delay": 6, "max_delay": 8, "excluded_subreddits": ["AskScience", "PersonalFinance"], "excluded_keywords": ["important", "keep this"], "backup_enabled": true, "dry_run": false }
Utilisation
Exécutez le script :
python RedditCommentCleaner.py
Le menu interactif propose des options telles que :
- Supprimer les commentaires datant de plus de x jours
- Commentaires propres avec un karma négatif ou faible
- Ciblez des subreddits ou des mots-clés spécifiques
- Activer le mode de fonctionnement à sec
La sécurité avant tout
Pour éviter les suppressions involontaires :
- Utilisez le mode d'exécution à sec pour prévisualiser les modifications.
- Maintenir une sauvegarde (deleted_comments.txt) pour la récupération.
- Configurez les sous-reddits exclus et les mots-clés pour protéger le contenu important.
Bonnes pratiques
- Testez d'abord : utilisez toujours le mode d'exécution à sec pour vous assurer que votre configuration est correcte.
- Respectez les limites de l'API : respectez les paramètres de délai par défaut (6 à 8 secondes).
- Surveiller les journaux : consultez comment_cleaner.log pour des rapports de fonctionnement détaillés.
- Restez à jour : suivez le référentiel pour les mises à jour et contribuez si vous le pouvez.
Projets futurs
En tant que version alpha, Reddit Comment Cleaner 2.0.0 est toujours en évolution. Les fonctionnalités à venir incluent :
- Interface utilisateur améliorée pour la gestion de la configuration.
- Plus d'options de filtrage granulaire.
- Intégration directe avec les services de sauvegarde cloud.
Contribuer : si vous êtes un développeur, n'hésitez pas à créer le dépôt et à soumettre des PR pour de nouvelles fonctionnalités ou des corrections de bugs. Construisons ensemble un meilleur outil ! ?
Vous avez des questions ou des commentaires ? Partagez votre expérience dans les commentaires ou ouvrez un ticket sur le dépôt GitHub.
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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.

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 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.

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 de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

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
