您是否厌倦了手动一一删除 LinkedIn 连接?这可能既耗时又令人沮丧,尤其是当您有数百甚至数千个不再需要的连接时。好吧,我已经为你创建了一个解决方案!
使用此 Python 脚本,您只需几行代码即可自动删除不需要的 LinkedIn 连接。该脚本使用 Selenium 与 LinkedIn 的 Web 界面进行交互,模仿人类行为,并自动执行删除连接的过程。无需担心帐户被封禁,因为该脚本模拟了类似人类的交互,并在操作之间暂停。
主要特点:
- 自动删除 LinkedIn 连接:通过批量删除不需要的连接来节省时间。
- 类人交互:脚本在操作之间等待,确保 LinkedIn 不会将您的帐户标记为可疑活动。
- 易于使用:只需输入您的登录凭据,运行脚本,然后让它完成剩下的工作!
运作原理:
- 登录 LinkedIn:脚本使用 .env 文件中存储的电子邮件和密码登录您的 LinkedIn 帐户,以提高安全性。
- 导航到“联系人”页面:它会直接转到您的 LinkedIn 联系人页面,其中列出了您的所有联系人。
- 单击并删除:对于每个连接,脚本单击“更多”按钮,选择“删除连接”,然后确认删除。
- 连续移除:脚本持续一一移除连接,动作之间有暂停,以模拟人类行为。
使用方法:
- 克隆存储库或从 GitHub 链接下载脚本。
- 通过安装所需的依赖项并使用您的 LinkedIn 凭据创建 .env 文件来设置您的环境。
- 运行脚本,坐下来,让它完成工作!
要求:
- Python 3.10.x
- 硒
- 火狐
最后的话:
对于任何需要清理 LinkedIn 连接的人来说,此脚本是一个简单但功能强大的工具。无论您是错误地添加了人员还是只是想整理您的网络,此脚本都将节省您的时间和精力。
如果您觉得这篇文章有帮助,请务必在下面点赞和评论。不要忘记查看博客上的完整脚本并观看此处的视频教程。
编码愉快! ?
以上是如何使用 Python 自动删除所有 LinkedIn 连接的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

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除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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