Reddit の履歴を管理するのは、特に何千ものコメントがある長年のユーザーの場合、大変な作業になることがあります。ここで、Reddit Comment Cleaner 2.0.0 (アルファ) が、安全性とカスタマイズのニーズを尊重しながらコメントを効率的にクリーニング、編集、削除できるように設計された Python スクリプトを実行します。
この投稿では、安全を確保しながらこのツールを最大限に活用するための機能、設定、ベスト プラクティスについて説明します。デジタル フットプリントを整理する場合でも、プライバシーを管理する場合でも、このスクリプトが役に立ちます。
何ができるの?
Reddit Comment Cleaner は、Reddit コメント履歴を正確にクリーンアップするための幅広いオプションを提供します。
- 経過期間に基づくクリーンアップ: 指定された日数より古いコメントを削除します。
- カルマベースのフィルタリング: 否定的なカルマまたはエンゲージメントが低いコメント (例: 1 カルマで返信なし) を削除します。
- キーワード管理: 特定の単語を含むコメントを削除の対象にするか、重要なキーワードを含むコメントを除外します。
- サブレディット固有のクリーンアップ: 特定のサブレディットに焦点を当てるか、除外します。
- バックアップとログ: すべての操作の詳細なバックアップとログを保存します。
これらの機能を、テスト用のドライラン モードと組み合わせることで、変更を加える前に確実にプレビューできるようになります。
はじめに
システム要件
このスクリプトを使用するには、次のものが必要です:
- Python 3.6 以降
- 必要なライブラリ: praw、pytz
インストール
リポジトリのクローンを作成し、依存関係をインストールします:
git clone https://github.com/905timur/Reddit-Comment-Cleaner-v2.git cd Reddit-Comment-Cleaner-v2 pip install praw pytz
Reddit API セットアップ
コメント履歴にアクセスするには、Reddit API 認証情報が必要です:
- Reddit のアプリ設定に移動します。
- スクリプト アプリケーションを作成します。
- クライアント ID とクライアント シークレットを保存します。
スクリプト ディレクトリに credentials.txt ファイルを作成します。
your_client_id your_client_secret your_reddit_username your_reddit_password
構成
config.json ファイルを使用して動作をカスタマイズします。これは最初の実行時に自動生成されますが、手動で作成することもできます:
{ "replacement_text": ".", "min_delay": 6, "max_delay": 8, "excluded_subreddits": ["AskScience", "PersonalFinance"], "excluded_keywords": ["important", "keep this"], "backup_enabled": true, "dry_run": false }
使用法
スクリプトを実行します:
python RedditCommentCleaner.py
対話型メニューには次のようなオプションがあります:
- x 日より古いコメントを削除します
- 否定的または低いカルマを含むコメントをクリーンにする
- 特定のサブレディットまたはキーワードをターゲットにする
- ドライランモードを切り替えます
安全第一
意図しない削除を避けるには:
- 変更をプレビューするには、ドライラン モードを使用します。
- 回復のためにバックアップ (deleted_comments.txt) を維持します。
- 重要なコンテンツを保護するために、除外されたサブレディット と キーワード を設定します。
ベストプラクティス
- 最初にテスト: 構成が正しいことを確認するには、常にドライラン モードを使用してください。
- API 制限を尊重します: デフォルトの遅延設定 (6 ~ 8 秒) を維持します。
- ログの監視: 詳細な操作レポートについては、comment_cleaner.log を確認してください。
- 最新情報を入手: リポジトリをフォローして更新情報を入手し、可能であれば貢献してください。
今後の予定
アルファリリースとして、Reddit Comment Cleaner 2.0.0 はまだ進化中です。今後の機能は次のとおりです:
- 構成管理用の UI が強化されました。
- より詳細なフィルタリング オプション。
- クラウド バックアップ サービスとの直接統合。
貢献: 開発者の方は、お気軽にリポジトリをフォークして、新機能やバグ修正の PR を送信してください。一緒により良いツールを構築しましょう! ?
ご質問やフィードバックがありますか?コメントで経験を共有するか、GitHub リポジトリで問題を開いてください。
以上がRedditコメントクリーナーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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