📖 一站式构建多源、干净、个性化的阅读环境
琉璃开净界,薜荔启禅关
使用Liuli
,你可以得到:
使用场景:
教程[使用前必读]:
快速开始,请先确保安装Docker
:
mkdir liuli && cd liuli
# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
docker-compose up -d
代码安装使用过程如下:
# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
cd liuli
# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule
启动成功日志如下:
Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
[2021:12:23 23:09:39] INFO Liuli 公众号文章持久化成功! 👉 老胡的储物柜
[2021:12:23 23:09:40] INFO Liuli 🤗 微信公众号文章更新完毕(1/1)
推送效果如图:
大概流程如下:
简单解释一下:
Liuli
作为输入源;这样做就实现了干净阅读环境的构建,衍生一下,基于获取的数据,可做的事情有很多,大家不妨发散一下思路。
开发进度看板:
为了提升模型的识别准确率,我希望大家能尽力贡献一些广告样本,请看样本文件:.files/datasets/ads.csv,我设定格式如下:
title | url | is_process |
---|---|---|
广告文章标题 | 广告文章连接 | 0 |
字段说明:
0
即可来个实例:
一般广告会重复在多个公众号投放,填写的时候麻烦查一下是否存在此条记录,希望大家能一起合力贡献,亲,来个 PR 贡献你的力量吧!
感谢以下开源项目:
以上仅列出比较核心的开源依赖,更多第三方依赖请见Pipfile文件。
您任何PR都是对Liuli
项目的大力支持,非常感谢以下开发者的贡献(排名不分先后):
欢迎一起交流(关注入群):