Pembersih Komen Reddit

Jan 07, 2025 am 10:14 AM

Reddit Comment Cleaner

Mengurus sejarah Reddit anda boleh menjadi sukar, terutamanya jika anda pengguna lama dengan beribu-ribu ulasan. Di situlah Reddit Comment Cleaner 2.0.0 (Alpha) langkah dalam skrip Python yang direka untuk membantu anda membersihkan, mengedit dan memadam ulasan anda dengan cekap sambil menghormati keperluan keselamatan dan penyesuaian.

Dalam siaran ini, saya akan membimbing anda melalui ciri, persediaan dan amalan terbaik untuk alat ini untuk memanfaatkannya sepenuhnya sambil kekal selamat. Sama ada anda mengecilkan jejak digital anda atau mengurus privasi, skrip ini membantu anda.


Apa Yang Boleh Dilakukan?

Pembersih Komen Reddit menyediakan pelbagai pilihan untuk membersihkan sejarah ulasan Reddit anda dengan tepat:

  • Pembersihan Berdasarkan Umur: Alih keluar ulasan yang lebih lama daripada bilangan hari yang ditentukan.
  • Penapisan Berasaskan Karma: Padamkan ulasan dengan karma negatif atau penglibatan rendah (mis., 1 karma dan tiada balasan).
  • Pengurusan Kata Kunci: Sasarkan ulasan yang mengandungi perkataan khusus untuk dipadamkan atau kecualikan yang mempunyai kata kunci penting.
  • Pembersihan Khusus Subreddit: Fokus pada atau kecualikan subreddit tertentu.
  • Sandaran & Pengelogan: Simpan sandaran terperinci dan log semua operasi.

Ciri ini, digabungkan dengan mod larian kering untuk ujian, pastikan anda boleh pratonton perubahan sebelum membuatnya.


Bermula

Keperluan Sistem

Untuk menggunakan skrip ini, pastikan anda mempunyai:

  • Python 3.6 atau lebih tinggi
  • Perpustakaan yang diperlukan: udang, pytz

Pemasangan

Klon repositori dan pasang kebergantungan:

git clone https://github.com/905timur/Reddit-Comment-Cleaner-v2.git
cd Reddit-Comment-Cleaner-v2
pip install praw pytz
Salin selepas log masuk

Persediaan API Reddit

Untuk mengakses sejarah ulasan anda, anda memerlukan kelayakan API Reddit:

  1. Pergi ke Keutamaan Apl Reddit.
  2. Buat aplikasi skrip.
  3. Simpan ID pelanggan dan rahsia pelanggan anda.

Buat fail credentials.txt dalam direktori skrip:

your_client_id
your_client_secret
your_reddit_username
your_reddit_password
Salin selepas log masuk

Tatarajah

Sesuaikan tingkah laku menggunakan fail config.json. Ia dijana secara automatik pada larian pertama tetapi juga boleh dibuat secara manual:

{
    "replacement_text": ".",
    "min_delay": 6,
    "max_delay": 8,
    "excluded_subreddits": ["AskScience", "PersonalFinance"],
    "excluded_keywords": ["important", "keep this"],
    "backup_enabled": true,
    "dry_run": false
}
Salin selepas log masuk

Penggunaan

Jalankan skrip:

python RedditCommentCleaner.py
Salin selepas log masuk

Menu interaktif menawarkan pilihan seperti:

  • Alih keluar ulasan yang lebih lama daripada x hari
  • Komen bersih dengan karma negatif atau rendah
  • Sasarkan subreddit atau kata kunci tertentu
  • Togol mod larian kering

Keselamatan Diutamakan

Untuk mengelakkan pemadaman yang tidak diingini:

  • Gunakan mod larian kering untuk pratonton perubahan.
  • Kekalkan sandaran (deleted_comments.txt) untuk pemulihan.
  • Konfigurasikan subreddit yang dikecualikan dan kata kunci untuk melindungi kandungan penting.

Amalan Terbaik

  1. Uji Dahulu: Sentiasa gunakan mod larian kering untuk memastikan konfigurasi anda betul.
  2. Hormati Had API: Tetap pada tetapan kelewatan lalai (6-8 saat).
  3. Log Pantau: Semak comment_cleaner.log untuk laporan operasi terperinci.
  4. Kekal Kemas Kini: Ikuti repositori untuk mendapatkan kemas kini dan menyumbang jika anda boleh.

Rancangan Masa Depan

Sebagai keluaran alfa, Reddit Comment Cleaner 2.0.0 masih berkembang. Ciri akan datang termasuk:

  • UI dipertingkatkan untuk pengurusan konfigurasi.
  • Pilihan penapisan yang lebih berbutir.
  • Penyepaduan langsung dengan perkhidmatan sandaran awan.

Sumbang: Jika anda seorang pembangun, jangan ragu untuk membatalkan repo dan serahkan PR untuk ciri baharu atau pembetulan pepijat. Mari kita bina alat yang lebih baik bersama-sama! ?


Ada soalan atau maklum balas? Kongsi pengalaman anda dalam ulasan atau buka isu pada repo GitHub.

Atas ialah kandungan terperinci Pembersih Komen Reddit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles