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PikPak自动邀请

· 报告Bug · 提出新特性

基于bilibili平台UP主纸鸢花的花语所公开的源码以及其群管理Atong的pikpak临时碰撞版脚本进行修改的PikPak自动邀请程序,附带图像识别过验证码

Contributors Forks Stargazers Issues

目录

作者

临渊

邮箱:1577242215@qq.com

说明

  • 本项目仅仅只是在UP主纸鸢花的花语所公开的源码以及其群管理Atong的脚本基础上进行简单修改,加入了图像识别处理验证码,并未进行任何架构上的更改。上传本项目也仅为了用于学习研究以及备份,无任何不良引导,如有侵权请联系我进行删除。如果项目对你有帮助欢迎点点star。
  • 项目可以依赖于GitHub Actions自动运行,无需任何环境
  • 官方限制现在邀请的会员掉了人数也不会掉,所以邀请之前请查看自己人数是否超50
  • 因为是刷取的会员,所以很大概率会掉,所以建议日常注册小号获取会员来保存资源,需要的时候再把资源分享给大号,让大号刷会员使用资源
  • 如账号出现问题本人概不负责,建议小号使用

上手指南

本地运行

使用前的配置

在使用本项目前请确保你具有以下环境

  1. Python[推荐Python3.9别问为什么,我就是3.9,别的我不知道能不能运行](如未安装请查看Python安装教程
  2. pip(如未安装请查看pip安装及如何加速安装第三方组件
安装步骤
  1. 克隆项目到本地,如无法克隆也可以直接从右上角下载zip压缩包到本地解压
git clone https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.git
  1. 进入到项目目录
cd pikpak_auto_invite
  1. 安装项目所需依赖(如安装有问题自行换源)
pip install -r requirements.txt
效果演示

在项目目录下用终端输入或利用Pycharm等工具直接运行run.py

python main.py

效果演示

如果需要查看请求返回信息,请将主程序run.pyDEBUG_MODE参数设为True

如果多次出现IP问题可尝试将自己所用的魔法设置为代理,即主程序run.pyPROXY参数

GitHubActions运行

B站-视频教程

  1. 点击项目右上角进行fork,也可以顺手点个star

    对项目进行fork

  2. 然后点击你fork的项目中的Settings,找到Secrets and variables,选中Actions里的New repository secret添加一个环境变量,名称必须为INVITE_CODE,内容就填你的邀请码,如果是多个邀请码,用换行或者@进行分割。

    添加变量

    添加变量

  3. (可选)如果需要推送结果到微信,建议使用pushplus推送服务,添加一个环境变量,名称必须为PUSHPLUS_TOKEN,内容就填你的pushplus的token(token获取方法)。

    填写pushplus变量

  4. 点击你项目上方的Actions,第一次打开可能需要点击 I understand...,来启用actions

  5. 提交修改来触发Actions,建议直接修改run.py,在空白的地方输入一次换行commit提交即可;或者也可以在Actions页面使用手动触发的方式

    修改run.py

    提交修改

    手动触发

  6. 点开Actions查看运行日志

    查看日志

    查看日志

    至此操作完成,每天晚六点十分定时执行一次(可以自己到/.github/workflows/run.yml中修改定时),可以以同样方式进入Actions查看日志

    如果你启用了PUSHPLUS_TOKEN环境变量,效果如下所示

    推送结果

文件目录说明

pikpak_auto_invite 
├── /.github/
│  │──  /workflows/
│  │  │── run.yml           Github Actions配置文件
├── README.md
├── /models/
│  │── pikpak3.0.onnx       图像识别模型
│  │── pikpak4.0.onnx       图像识别模型
│  │── charsets.json        配置
├── /temp/                  缓存验证图片
├── run.py                  程序主入口
├── image.py                处理图片
└── recognize.py            图像识别

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