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洛谷冬日绘板,高性能作画,1线程1000账号O(1)速度!虽然大概不能直接使用,但保证是最快的。最差性能估计:被访问的服务器足够强,网速足够好,我们的cpu很弱,则单进程处理十万账号的时间估计接近10秒。如果真的有千万级亿级账号,可以部署100个微服务横向扩展

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Hecate2/LuoguPaintBoard

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洛谷冬日绘板

2020年1月1日,洛谷冬日绘板
https://www.luogu.com.cn/paintBoard
图片转json的代码我就不做了。请参考其他大佬们的代码,比如https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=luogupaintboard&type=

鸣谢

首先感谢:
https://github.com/ouuan/LuoguPaintBoard
这个项目的图片数据导入工作就用上面这位大佬的/data/ImageToData.py。本仓库的example.bmp,picture.json,ImageToData.py,图片转json.bat都来自这位大佬。
本仓库的代码功能并不比上面这位大佬的多,但潜在性能十分恐怖。千万不要把这些性能全部发挥出来。此外本仓库代码更加花里胡哨,更加适合Python入门者学习。

然后感谢:
缇亚忒·示巴·伊格那雷奥
把最先进的宇宙战舰(之一)拿来民用!
本仓库代码远不代表其最强力量。框架IgnaleoG源于https://github.com/Hecate2/ISML_auto_voter 。可自由添加其他微服务构成更大的系统。

使用方法

首先需要Python,版本大于等于3.7。安装时注意pip要添加到PATH。确保你的命令行可以正确运行pip。
然后双击"安装依赖库.bat"。实际上就是pillow,gevent,requests和tornado。我知道可以用pip导出requirement.txt,不过双击bat其实更快更容易哒!
接着准备需要画的图片。参考我鸣谢的这位大佬。用ImageToData.py输入图片输出json。注意在我的程序中默认输入是picture.json而不是board.json
最后你需要准备自己的账号。用浏览器登录洛谷,取出cookie(推荐用Fiddler抓包取出请求体的raw内容。方法请自行百度),按照示例填入cookie.json。特别注意json文件里的逗号!逗号多了少了都不行。一个方括号[]或花括号{}中最后一个成员的后面不珂以加逗号。

本程序支持多个账号,但暂不支持一次性多张图片。硬要支持的话珂以把多张图片的json合为1个文件。暂不支持各种神奇的修复、随机乱涂操作(我鸣谢的这位大佬的仓库支持这些操作)。硬要随机作画的话,珂以把画的数据给random.shuffle()一下。

最后运行LuoguPaintBoard.py!这是一个HTTP服务器。启动后可以用浏览器访问http://localhost:55568。

对于Windows Python3.8用户

import platform  
if platform.system() == "Windows":  
    import asyncio  
    asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())  

您可能需要增加这些代码解决NotImplementedError。
原因参考:
https://www.liangzl.com/get-article-detail-159402.html
https://www.tornadoweb.org/en/stable/index.html#installation
是由于 python3.8 asyncio 在 windows 上默认使用 ProactorEventLoop 造成的,而不是之前的 SelectorEventLoop。jupyter 依赖 tornado,而 tornado 在 window 上需要使用 SelectorEventLoop,所以产生这个报错.

注意

严禁使用宇宙战舰发起CC攻击。
不要把你的cookie透露给别人。这样几乎等于交出你的账号密码。
如果你不填入正确的cookie而直接运行LuoguPaintBoard.py,就会报这样的错误:

UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode characters in position 16-22: ordinal not in range(256)

Thank Chthollists!

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洛谷冬日绘板,高性能作画,1线程1000账号O(1)速度!虽然大概不能直接使用,但保证是最快的。最差性能估计:被访问的服务器足够强,网速足够好,我们的cpu很弱,则单进程处理十万账号的时间估计接近10秒。如果真的有千万级亿级账号,可以部署100个微服务横向扩展

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