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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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