本文介绍了一套基于WebSocket的实时弹幕采集系统设计方案。系统通过WebSocket接收直播弹幕数据，采用asyncio异步处理机制，使用deque队列缓存弹幕消息，并同时保存为日志文件和结构化JSON文件。文章详细阐述了系统架构、关键技术实现（包括消息解析、数据存储等）以及设计考量，突出了WebSocket实时性、异步处理高效性和数据存储可扩展性等特点。该方案不仅适用于弹幕采集，还可扩展至

本文介绍如何基于search：按关键词搜索批量采集作品信息，并批量抓评论detail：给定作品链接/ID，抓作品详情与评论creator：给定创作者主页链接，抓创作者信息、其作品列表、作品评论同时，该模块内置多种“工程化能力”：反检测（stealth 脚本 + 可选 CDP 模式）代理池（自动获取/刷新代理）并发控制（Semaphore）时间范围过滤（按 create_time 过滤）自动媒体下载

本文详细介绍如何使用 Python 实现微博搜索页数据爬取，并支持：✅ 微博内容抓取✅ 博主信息抓取✅ 一级评论抓取✅ 转发数据抓取✅ 按时间分段采集（突破 50 页限制）✅ 自动生成 CSV 数据文件本程序通过模拟浏览器请求微博搜索页面，结合 AJAX 接口获取评论与转发数据，并将结果结构化保存为 CSV 文件，便于后续数据分析或文本挖掘。

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本文分享了一个基于DeepSeek大模型的ASR转写文本批量纠错Python脚本。该脚本针对直播电商场景下口播内容节奏快、语气随意的特点，通过调用DeepSeek API实现高效纠错。

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