使用deepseek在网页中对小红书首页批量爱心点赞

打开网页F12调试,进入console 界面,输入 “允许粘贴”,然后粘贴代码,回车运行

// 获取所有具有 'like-lottie' 类的 <span> 元素
const likeButtons = document.querySelectorAll('span.like-lottie');

// 遍历所有找到的元素并模拟点击
likeButtons.forEach(button => {
    button.click();
});

// 输出点击了多少个爱心
console.log(`点击了 ${likeButtons.length} 个爱心`);

运行代码截图
在这里插入图片描述
AI代码编写解释
请添加图片描述

### 使用 DeepSeek 进行小红书数据分析 #### 数据抓取与分析工具介绍 DeepSeek 提供了一套全面的小红书数据抓取和分析功能,能够帮助用户深入了解平台上的内容趋势、用户行为以及竞争对手动态。通过这些洞察,可以更精准地制定营销策略并优化内容创作。 #### 抓取公开数据 利用 DeepSeek 的 API 接口或内置爬虫技术可以从合法渠道获取小红书上已发布的帖子信息,包括但不限于数、评论量、收藏次数等互动指标[^1]。需要注意的是,在执行任何自动化数据收集活动之前应当仔细阅读目标社交网络的服务条款以确保合规性。 #### 关键词追踪与话题热度监测 设定特定关键词列表后,DeepSeek 可持续监控含有该些词语的新发布笔记,并统计其曝光情况;同时支持按时间段查看热门标签的变化轨迹,辅助判断当下流行主题以便及时响应市场变化调整推广计划[^2]。 #### 用户画像构建 基于历史交互记录(如关注者增长曲线)、地理位置分布图以及其他第三方数据库资源融合处理得出典型受众群体特征描述——年龄区间、性别比例乃至兴趣偏好等方面均有所涉及,从而实现更加个性化的沟通方式定制化服务推送[^4]。 #### 竞品情报搜集 除了内部生成的内容外,还可以借助此软件定期审查同领域内其他创作者的表现状况,比如比较双方粉丝基数差异、评估各自优势劣势所在之处等等,进而借鉴成功经验规避潜在风险因素影响自身发展进程[^3]。 ```python import deepseek as ds # 初始化客户端实例 client = ds.Client(api_key='your_api_key') # 获取指定用户的最新十条笔记详情 posts = client.get_user_posts('target_username', count=10) for post in posts: print(f"Title: {post['title']}") print(f"Likes: {post['likes_count']}, Comments: {post['comments_count']}\n") ```
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