


Cara Mengalih Keluar Semua Sambungan LinkedIn secara Automatik dengan Python
Adakah anda bosan mengalih keluar sambungan LinkedIn secara manual satu demi satu? Ia boleh memakan masa dan mengecewakan, terutamanya jika anda mempunyai ratusan atau bahkan ribuan sambungan yang anda tidak perlukan lagi. Nah, saya telah mencipta penyelesaian untuk anda!
Dengan skrip Python ini, anda boleh mengalih keluar sambungan LinkedIn yang tidak diingini secara automatik dengan hanya beberapa baris kod. Skrip ini menggunakan Selenium untuk berinteraksi dengan antara muka web LinkedIn, meniru tingkah laku manusia dan mengautomasikan proses mengalih keluar sambungan. Tidak perlu risau tentang larangan akaun, kerana skrip mensimulasikan interaksi seperti manusia dengan jeda antara tindakan.
Ciri-ciri Utama:
- Mengautomatikkan Pengalihan Keluar Sambungan LinkedIn: Jimat masa dengan mengalih keluar sambungan yang tidak diingini secara pukal.
- Interaksi Seperti Manusia: Skrip menunggu antara tindakan, memastikan LinkedIn tidak membenderakan akaun anda untuk aktiviti yang mencurigakan.
- Mudah Digunakan: Hanya masukkan bukti kelayakan log masuk anda, jalankan skrip dan biarkan ia melakukan yang lain!
Cara Ia Berfungsi:
- Log masuk ke LinkedIn: Skrip log masuk ke akaun LinkedIn anda menggunakan e-mel dan kata laluan anda yang disimpan dalam fail .env untuk keselamatan tambahan.
- Navigasi ke Halaman Sambungan: Ia pergi terus ke halaman sambungan LinkedIn anda, tempat semua sambungan anda disenaraikan.
- Klik dan Alih Keluar: Untuk setiap sambungan, skrip mengklik butang "Lagi", memilih "Alih Keluar Sambungan" dan mengesahkan pengalihan keluar.
- Penyingkiran Berterusan: Skrip terus mengalih keluar sambungan satu demi satu dengan jeda antara tindakan untuk mensimulasikan tingkah laku manusia.
Cara Penggunaan:
- Klon repositori atau muat turun skrip daripada pautan GitHub.
- Sediakan persekitaran anda dengan memasang kebergantungan yang diperlukan dan mencipta fail .env dengan kelayakan LinkedIn anda.
- Jalankan skrip, duduk dan biarkan ia melakukan kerja!
Keperluan:
- Python 3.10.x
- Selenium
- Firefox
Kata Akhir:
Skrip ini ialah alat yang ringkas namun berkuasa untuk sesiapa sahaja yang perlu membersihkan sambungan LinkedIn mereka. Sama ada anda telah menambah orang secara tidak sengaja atau hanya mahu mengecilkan rangkaian anda, skrip ini akan menjimatkan masa dan usaha anda.
Jika anda mendapati siaran ini membantu, pastikan anda menyukai dan mengulas di bawah. Jangan lupa untuk melihat skrip penuh di Blog dan menonton tutorial video di sini.
Selamat pengekodan! ?
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengalih Keluar Semua Sambungan LinkedIn secara Automatik dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
