【Day54】ChatGPT幫我完成工作：不會python也能用python爬蟲做出IT邦幫忙自動發文神器

2023 iThome 鐵人賽

自我挑戰組

用ChatGPT詠唱來完成工作與點亮前後端技能樹系列第 54 篇

【Day54】ChatGPT幫我完成工作：不會python也能用python爬蟲做出IT邦幫忙自動發文神器

15th鐵人賽 chatgpt python 網路爬蟲自動發文

一宵三筵

2023-11-09 10:00:08

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這篇基本上就是【Python】鐵人賽草稿自動排程發文神器 & line notifiy 這一篇的撰寫過程

我先說一下，我實在不會python
倒不是說完全沒有碰過，大學因為專題要做機器學習相關所以摸過一下

但是我自己很不喜歡python的縮排機制
再加上畢業後都在做前端相關的，跟JS之類的語言打滾
python的語法幾乎是退化光了，從安裝到各種語法，幾乎都是ChatGPT提供給我的

這個專案最後有放github上，連裡面的readme都有請ChatGPT幫忙 XD
所以我們來GOGO吧

設定目標

先決定我的程式要有哪些功能

自動獲取目前帳號的文章列表，可以篩出「草稿」文章有哪些
能夠取得最早建立的「草稿」文章資料
能夠將指定的「草稿」文章給正式發文出去

額外功能的話大概是：

[ 額外 ] 程式本身能夠設定時間，每天到這個時間時執行「發表最早建立的草稿」的程序
[ 額外 ] 發文之後或是進行動作之後，可以發送line notifiy 告知有發文成功
[ 額外 ] 做成line bot服務，可以從line中下指令，操控服務的啟用
[ 額外 ] 打包成exe檔，方便運行主機直接執行，不用安裝python與相關套件

先備知識

首先最基礎需要知道以下幾點：

1. 「發文」這個動作其實就是「向伺服器送出request」

所以後續會來解析研究iT邦幫忙做出「發文」這個動作時候的request

2. 取得草稿文章列表，就是要做「爬蟲」這個動作

發送request給主機，接著從收到的html中找出要的資料

3. 發文、取得草稿列表等操作，需要有「該使用者權限」才能進行

這時候就需要取得使用者權限，可能是存在cooike或是session中
發送request時必須攜帶才可以

決定實作語言

以後端語言來說，我比較熟悉的是nodeJS或php

但不太確定nodeJS做爬蟲解析到底容不容易，我本身在這之前沒做過爬蟲
而且終極目標我是希望做成exe檔，方便丟到電腦執行
nodeJS的話就是要靠 npm run

所以，雖然python不是我熟悉的語言，我還是選擇用python來實作
而且能夠順便測試是否能夠靠ChatGPT用不熟悉語言開發
接下來要一步一步地從0到變出程式，記錄了踩坑的過程

另外我是已經開發完程式，再回頭寫這篇
重新問一次ChatGPT，然後重新建起

由於ChatGPT的回答具有隨機性，因此回答的命名、細節做法可能和我目前發布的版本不同
如果懶得看這麼繁瑣的步驟，也可以直接跳最後看結論

開發套件安裝：

Python與相關套件安裝

沒錯，我連python要怎麼裝都忘記了，所以我有問ChatGPT要怎麼裝

你好！要安裝Python，你可以按照以下步驟進行：

前往官方網站：

開啟瀏覽器，前往 Python 的官方網站。網址是：https://www.python.org/。

下載適用於你的作業系統的安裝程式：

在官網首頁，你會看到一個大大的「下載」按鈕。點擊它，系統會自動選擇適用於你作業系統的版本，然後你就可以開始下載。

執行安裝程式：

下載完成後，找到安裝檔案並執行它。安裝程式會引導你完成安裝過程。

選擇安裝選項：

在安裝過程中，會有一個選項是「Add Python X.Y to PATH」（X.Y 代表你安裝的 Python 版本）。請確保這個選項被勾選上，這樣在命令列中才能直接執行 Python。

完成安裝：

完成上述步驟後，等待安裝程式執行完畢。一旦完成，你就成功安裝了 Python。

希望這個步驟對你有所幫助！如果你有任何問題或需要進一步的協助，隨時告訴我。

OK 這一段很單純，就是去官網載，然後裝

如何發送request

由於提到「發文」這個動作其實就是要發出request
所以來問ChatGPT要怎麼用python來發request

要使用 Python 發出 HTTP 請求，你可以使用 requests 模組。以下是一個簡單的範例，示範如何使用 Python 來發出 GET 請求：

首先，確保你已經安裝了 requests 模組。如果你還沒有安裝，可以執行以下指令：
pip install requests
接著，你可以在 Python 程式中使用以下程式碼來發出 GET 請求：
import requests

url = '<https://api.example.com/endpoint>'  # 將這裡的 URL 替換成你想要訪問的網址

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print('請求成功！')
    print('回應內容：', response.text)
else:
    print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
這段程式碼會向指定的 URL 發出一個 GET 請求，然後檢查回應的狀態碼。如果狀態碼是 200，表示請求成功，然後你可以透過 response.text 來取得回應的內容。

如果你需要發出其他類型的請求（例如 POST、PUT、DELETE 等），可以使用 requests.post()、requests.put()、requests.delete() 等函數。

希望這能幫到你！如果你有任何進一步的問題，歡迎隨時詢問。

好耶，他跟我說要用 requests 這個套件，然後也教我要怎麼安裝
不過我很快就發現一個問題：我使用pip的時候，系統回我沒有這個指令

如何安裝pip

若你是 Python 2.7.9 以及之後的版本，或是 Python 3.4 以及之後的版本，pip 已經預先安裝了。

如果你的 Python 版本符合上述條件，但你確定 pip 還未安裝，可以在命令列中輸入：
pip --version
這會顯示 pip 的版本信息。

然而，如果你使用的是較早版本的 Python（例如 Python 2.7.8 以及之前的版本，或是 Python 3.3 以及之前的版本），你可能需要手動安裝 pip。以下是手動安裝 pip 的步驟：
下載 get-pip.py：

打開瀏覽器，前往 get-pip.py 並將網頁上的程式碼儲存為 get-pip.py。
執行安裝：

在命令列中，使用以下指令執行 get-pip.py：
python get-pip.py
如果你同時安裝了 Python 2 和 Python 3，你可能需要使用 python3 來執行 get-pip.py：
python3 get-pip.py
檢查安裝：

安裝完成後，你可以使用以下指令來確認 pip 是否成功安裝：
pip --version
希望這能幫到你！如果你遇到了任何問題，隨時向我詢問。

OK，基本上到這邊基礎安裝就完成了，後續有其他套件要安裝就都不是大問題了

最基本的requests 套件裝好了
接下來先來研究到底要發什麼reques才能取得列表

執行方式

yes… 我完全忘記python寫好的東西要怎麼跑起來

運行一個寫好的 Python 程式可以通過命令列或集成開發環境（IDE）來進行。以下是兩種方式：

方式一：使用命令列
開啟命令列：

在 Windows 上，可以使用開始菜單中的「命令提示字元」或「PowerShell」。

在 macOS 或 Linux 上，可以使用終端機。
導航至程式所在的目錄：

使用 cd 命令（change directory）來進入存放你的 Python 程式的目錄。

例如，如果你的程式位於 C:\\Users\\YourUsername\\Documents（Windows）或是 /Users/YourUsername/Documents（macOS/Linux）下，你可以使用：
cd Documents
執行程式：

一旦你進入了程式所在的目錄，你可以使用 python 命令來執行 Python 程式。例如：
python your_program.py
這裡的 your_program.py 是你想要執行的 Python 檔案的名稱。
方式二：使用集成開發環境（IDE）

如果你使用一個 IDE（例如 Visual Studio Code、PyCharm、Jupyter Notebook 等），通常你可以直接在 IDE 中打開並運行 Python 程式。

打開 IDE：

開啟你選擇的 IDE。

打開程式：

在 IDE 中打開你想要執行的 Python 程式。

選擇運行：

大多數 IDE 都會提供一個「運行」或「執行」按鈕，你可以通過點擊這個按鈕來運行你的程式。

無論你選擇哪種方式，都需要確保你已經在你的系統中安裝了 Python，並且已經將 python 或 python3 加入了環境變數中，這樣你才能在命令列中使用 python 命令來執行程式。

希望這能幫到你！如果你遇到了任何問題，請隨時告訴我。

看起來在你的系統中，無法找到 python 命令。這可能是由於環境變數未正確設定所致。

你可以嘗試以下方法：
使用 python3 命令：

在一些系統中，Python 3 的執行命令可能是 python3 而不是 python。你可以試著在命令列中輸入：
python3 your_program.py
如果這樣可以正常運行，這表示在你的系統中 python3 是正確的 Python 執行命令。
確認 Python 是否正確安裝：

你可以再次確認一下是否成功安裝了 Python。請在終端機中輸入：
python --version
或者如果是 Python 3：
python3 --version
如果顯示了 Python 的版本號，這表示 Python 已經正確安裝了。
檢查環境變數：

確保你已經將 Python 的安裝路徑加入了系統的環境變數中。這樣系統才能找到 python 命令。
對於 macOS 或 Linux，你可以在終端機中輸入以下命令檢查：
echo $PATH
確保 Python 的安裝路徑（通常是 /usr/local/bin 或類似的路徑）包含在其中。
對於 Windows，請確保 Python 安裝的路徑已添加到系統的 PATH 環境變數中。
如果你仍然遇到問題，請提供更多詳細的系統和安裝信息，我會盡力幫助你解決問題。

哦～要用python3 不是python
OK確定執行python最基本的知識有了，那麼來研究有關request的結構

研究IT邦幫忙的request

文章列表

首先來到自己的文章列表，可以看到這邊有一些草稿
然後觀察取得這個頁面的request

以我自己的頁面為例，發文列表的網址是
https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/articles

請求方式是 GET，可以得到一串html的內容
其中有一個關鍵是「20135750」這個部分，可以猜測這個是使用者的id

這裡先不爬蟲獲取，先固定url就好

import requests
url = 'https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/articles'  # 將這裡的 URL 替換成你想要訪問的網址
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    print('請求成功！')
    print('回應內容：', response.text)
else:
    print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')

執行之後馬上得到，錯誤碼：403

錯誤碼 403 代表你向該網站發出的請求被伺服器拒絕了，通常是由於權限問題或者伺服器的安全性設定所致。

在這種情況下，你可以考慮以下幾點：
確認網址的正確性：

確保 url 變數中的網址正確，並且可以在瀏覽器中正常訪問。

網站需要身份驗證：

有些網站需要身份驗證才能訪問特定頁面。如果是這種情況，你可能需要提供合適的帳號和密碼，或者使用 API 密鑰來訪問該頁面。
模擬瀏覽器行為：

一些網站可能會檢測到你的請求是來自於爬蟲程序而非瀏覽器，並因此拒絕訪問。你可以嘗試模擬瀏覽器的行為，例如設置 User-Agent 標頭，以使你的請求看起來更像是來自於瀏覽器。
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
如果你仍然遇到問題，請檢查網站的使用條款以確保你的使用方式合法，並確保你的請求不會違反網站的規則。如果這是一個需要身份驗證或授權的網站，請參考相關的 API 文件或聯繫網站管理員以獲取更多幫助。

選了第三個解法，加上這個headers之後，馬上可以獲取一大堆html
好，我還不會python的function寫法

很好，你成功解決了問題！

要將你的程式轉換成一個函數，你可以按照以下步驟進行：
import requests

def get_url_content(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print('請求成功！')
        return response.text
    else:
        print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
        return None

url = 'https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/articles'
content = get_url_content(url)

if content is not None:
    print('回應內容：', content)
在這個範例中，我們將原本的程式轉換成了一個名為 get_url_content 的函數。這個函數接受一個 URL 作為參數，並返回請求的內容（如果請求成功的話）。

你可以將其他的 URL 傳遞給這個函數，以獲得不同網頁的內容。

希望這對你有所幫助！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

抽成function好多了，但是檢視了一下，得到的html沒有包含草稿的文章部分

設定Cookie

草稿只有登入狀態下，又是本人的頁面才會顯示
所以我們從中去找尋cookie，在要求標頭的地方，找到了cookie (反白的的部分)

好的，顯然我們的請求也要帶這些東西

繼續來問ChatGPT

要在請求的 header 中包含 cookie，你可以在 headers 字典中加入 Cookie 標頭。以下是一個範例：
import requests

def get_url_content_with_cookie(url, cookie_string):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Cookie': cookie_string  # 在這裡加入 cookie 字串
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print('請求成功！')
        return response.text
    else:
        print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
        return None

url = '<https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/articles>'
cookie = 'your_cookie_string_here'  # 將你的 cookie 字串替換在這裡

content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

if content is not None:
    print('回應內容：', content)
在這個範例中，我們將 get_url_content 函數擴展為 get_url_content_with_cookie 函數，並新增了一個名為 cookie_string 的參數。這個參數用於傳遞 cookie 字串。

當你呼叫這個函數時，將你的 cookie 字串傳遞給 cookie_string 參數，它就會被包含在請求的 header 中。

請記得將 your_cookie_string_here 替換為你實際的 cookie 字串。

希望這能對你有所幫助！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

於是把上述的內容依此類推成我們的程式碼
把cookie帶入之後真的成功了，得到了一大堆的html

解析HTML並從中獲取所需資訊

用F12觀察列表中草稿的html

找到我們想要的html div程式碼
每個文章的區塊為 class_='qa-list profile-list' 的div

所以問ChatGPT要怎麼找到、定位這些區塊

你可以使用 Python 中的解析庫（如Beautiful Soup）來解析 HTML，然後找出符合特定條件的元素。

首先，你需要安裝 Beautiful Soup：
pip install beautifulsoup4
接下來，你可以使用以下程式碼來找出所有符合特定 class 的 <div> 元素：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設 content 是你從網頁獲得的 HTML 內容
# content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素
divs = soup.find_all('div', class_='qa-list profile-list')

# 印出所有找到的元素
for div in divs:
    print(div.prettify())  # prettify() 會美化輸出
這個程式碼會使用 Beautiful Soup 解析 HTML，然後找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素。

如果你想要進一步處理這些元素，你可以在 for 迴圈中對每個 div 進行操作，或者提取出內部的文字或其他元素。

請確保 content 變數包含了你從網頁獲得的 HTML 內容。

希望這可以幫到你！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

經過以上的處理
我們可以拿到divs 這個陣列，陣列裡面每個都大概像是下面這樣

<div class="qa-list profile-list">
   <div class="profile-list__condition">
      <a class="qa-condition ">
      <span class="qa-condition__count">0</span>
      <span class="qa-condition__text">Like</span></a>
      <a class="qa-condition ">
      <span class="qa-condition__count">0</span>
      <span class="qa-condition__text">留言</span>
      </a>
      <a class="qa-condition  ">
      <span class="qa-condition__count">0</span>
      <span class="qa-condition__text">瀏覽</span>
      </a>
   </div>
   <div class="profile-list__content">
      <h3 class="qa-list__title">
         <span class="title-badge title-badge--draft">
         草稿
         </span>
				 <span class="title-badge title-badge--tech">
         技術
         </span>
          <a href="
            https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft
            " class="qa-list__title-link">
         【Day5】指南：讓ChatGPT成為程式碼的開發/運維好夥伴
         </a>
      </h3>
      <div class="qa-list__tags">
         <a href="/tags/articles/15th鐵人賽" class="tag">15th鐵人賽</a>
         <a href="/tags/articles/chatgpt" class="tag">chatgpt</a>
         <a href="/tags/articles/程式碼開發" class="tag">程式碼開發</a>
         <a href="/tags/articles/程式碼運維" class="tag">程式碼運維</a>
         <a href="/tags/articles/javascript" class="tag">javascript</a>
      </div>
      <div class="qa-list__info">
         <a title="2023-09-14 23:33:13" class="qa-list__info-time">2023-09-14</a> 由
         <a href="https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/profile" class="qa-list__info-link">一宵三筵
         </a>
         分享
      </div>
   </div>
</div>

發現草稿的class name 是 title-badge--draft
所以我們希望陣列中可以留下有包含<span class="title-badge title-badge--draft"> 的就好

要篩選出 divs 中內部包含 <span class="title-badge title-badge--draft"> 的 <div> 元素，你可以使用 Python 的列表推導式（list comprehension）來進行篩選。以下是一個範例：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設 content 是你從網頁獲得的 HTML 內容
# content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素
divs = soup.find_all('div', class_='qa-list profile-list')

# 利用列表推導式篩選出包含指定 <span> 的 <div> 元素
filtered_divs = [div for div in divs if div.find('span', class_='title-badge title-badge--draft') is not None]

# 印出符合條件的 <div> 元素
for div in filtered_divs:
    print(div.prettify())  # prettify() 會美化輸出
在這個程式碼中，我們使用列表推導式來遍歷 divs 列表，並對每個 <div> 元素檢查是否內部包含指定的 <span> 元素。如果包含，則將這個 <div> 元素添加到 filtered_divs 列表中。

最終，filtered_divs 中會包含所有符合條件的 <div> 元素。

希望這可以幫助你達到你的目標！如果有任何其他問題，請隨時提出。

如此一來，我們的陣列裡面就會只有草稿了
接下來，要從div中，只取出以下這個標題的部分

<a href="https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft" 
　　class="qa-list__title-link">
    【Day5】指南：讓ChatGPT成為程式碼的開發/運維好夥伴
</a>

看起來每篇文章的草稿連結都是 https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft
這樣的格式，然後文章會有一個ID 10318302

因此，不但要從div中找出該，還要個別分出:

href = https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft
text = 【Day5】指南：讓ChatGPT成為程式碼的開發/運維好夥伴

然後再從href 中找出 id

id = 10318302

首先，從一大串html中，找且 class="qa-list__title-link" 的語法我們已經會了
從取div的語法類推可得為

title_link = div.find('a', class_='qa-list__title-link')

接著我們想要知道要怎麼取出元素的內文和href

你可以使用 Beautiful Soup 的 .find() 方法來找到這個 <a> 元素，然後分別獲取 href 屬性和內部的文字。

以下是範例程式碼：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設你已經取得了包含 <a> 的 div 元素
# 例如：div = soup.find('div', class_='qa-list__title')

# 找到 <a> 元素
a_element = div.find('a', class_='qa-list__title-link')

# 取得 href 屬性
href = a_element['href']

# 取得內部文字
text = a_element.text.strip()  # 使用 strip() 移除空白

print(f'href: {href}')
print(f'Text: {text}')
在這個程式碼中，我們首先使用 .find() 方法找到包含 <a> 元素的 div。接著，我們再次使用 .find() 方法找到這個 <a> 元素。然後，我們可以通過索引 ['href'] 取得 href 屬性，並使用 a_element.text 取得內部文字。

希望這對你有所幫助！如果你有任何其他問題，請隨時提出。

ok! 前連面的find他也幫我寫了，驗證了我知道的方式是對的，也了解

href = a_element['href']
text = a_element.text.strip()

這樣的寫法就能從元素中取得他的attr與內容
最後，為了方便我們要另外取出id

你可以使用 Python 的正規表達式模組 re 來匹配並提取 URL 中的指定部分。以下是一個示例程式碼，用來從給定的 URL 中提取 articles/ 後面的數字部分：
import re

url = "<https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft>"

# 使用正規表達式匹配 URL 中的數字部分
match = re.search(r'/articles/(\d+)', url)

if match:
    article_id = match.group(1)
    print(f'文章 ID: {article_id}')
else:
    print('未找到文章 ID')
這個程式碼使用了正規表達式 r'/articles/(\\d+)'，其中：

/articles/ 匹配 URL 中的 /articles/ 字符串。

(\\d+) 匹配並捕獲一個或多個數字。

re.search() 函數將在 URL 中搜索並匹配這個正規表達式，如果匹配成功，就可以使用 match.group(1) 來取得捕獲的數字部分，即文章的 ID。

希望這對你有所幫助！如果你有任何其他問題，請隨時提出。

綜合以上，我們可以實作一個找草稿的文章列表，並把資料整理成
Array<{link: string, text: string, id: string}> 的樣子

用嘴寫程式，開始!

你可以創建一個名為 extract_articles_info 的函數，該函數接受 url 和 cookie 作為參數，然後執行你所需的操作。以下是完整的程式碼：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

def extract_articles_info(url, cookie):
    # 使用 get_url_content_with_cookie 函數獲取 HTML 內容
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素
    divs = soup.find_all('div', class_='qa-list profile-list')

    # 篩選出包含 <span class="title-badge title-badge--draft"> 的 <div> 元素
    filtered_divs = [div for div in divs if div.find('span', class_='title-badge title-badge--draft') is not None]

    # 初始化結果列表
    result = []

    # 逐一處理符合條件的 <div> 元素
    for div in filtered_divs:
        # 找到 <a> 元素
        a_element = div.find('a', class_='qa-list__title-link')

        if a_element:
            # 取得 href 屬性
            link = a_element['href'].strip()

            # 取得內部文字
            text = a_element.text.strip()

            # 使用正規表達式從 link 中提取文章 ID
            match = re.search(r'/articles/(\d+)', link)
            if match:
                article_id = match.group(1)
            else:
                article_id = ''

            # 將結果添加到列表中
            result.append({'link': link, 'text': text, 'id': article_id})

    return result

# 測試函數
url = 'https://ithelp.ithome.com.tw/users/20135750/articles'
cookie = 'your_cookie_string_here'  # 將你的 cookie 字串替換在這裡

articles_info = extract_articles_info(url, cookie)
for article in articles_info:
    print(article)

這個 extract_articles_info 函數會根據你的需求，解析 HTML、篩選元素、提取所需的資訊，然後返回一個包含文章連結、文字和 ID 的字典陣列。只需將 url 和 cookie 傳遞給這個函數，它就會返回結果。

請記得將 your_cookie_string_here 替換為你實際的 cookie 字串。

希望這有幫助！如果有任何問題，請隨時提出。

雖然他說這是完整的程式碼，不過他並沒有幫我把get_url_content_with_cookie 列在裡面
不過沒關係，總之我們整理一下，並且把userID先單獨抽成一個變數，再把他塞到url裡面

為此，我還特地問了

在 Python 中，你可以使用 f 字符串（格式化字符串）來達到類似於 JavaScript 中的模板字串的效果。

在你的例子中，你可以這樣寫：
userId = '20135750'
url = f'<https://ithelp.ithome.com.tw/users/{userId}/articles>'
這樣，url 變數將包含你所期望的 URL。

這種方法稱為 f 字符串，它允許你在字符串中插入變量的值。在字符串前加上 f ，然後在字符串中用 {} 括起來的地方插入變量名。

希望這能幫到你！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

OK!OK! 於是自己整理一下，就變成這樣

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

def get_url_content_with_cookie(url, cookie_string):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Cookie': cookie_string  # 在這裡加入 cookie 字串
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print('請求成功！')
        return response.text
    else:
        print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
        return None

def extract_articles_info(userId, cookie):
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/users/{userId}/articles'
    # 使用 get_url_content_with_cookie 函數獲取 HTML 內容
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素
    divs = soup.find_all('div', class_='qa-list profile-list')

    # 篩選出包含 <span class="title-badge title-badge--draft"> 的 <div> 元素
    filtered_divs = [div for div in divs if div.find('span', class_='title-badge title-badge--draft') is not None]
    # 初始化結果列表
    result = []

    # 逐一處理符合條件的 <div> 元素
    for div in filtered_divs:
        # 找到 <a> 元素
        a_element = div.find('a', class_='qa-list__title-link')

        if a_element:
            # 取得 href 屬性
            link = a_element['href'].strip()

            # 取得內部文字
            text = a_element.text.strip()

            # 使用正規表達式從 link 中提取文章 ID
            match = re.search(r'/articles/(\d+)', link)
            if match:
                article_id = match.group(1)
            else:
                article_id = ''

            # 將結果添加到列表中
            result.append({'link': link, 'text': text, 'id': article_id})

    return result

# 測試函數
userId = '20135750'
cookie = 'cookie'  # 將你的 cookie 字串替換在這裡
articles_info = extract_articles_info(url, cookie)
for article in articles_info:
    print(article)

我們的articles_info 陣列就會變成這樣

[
 {'link': 'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10318302/draft', 
  'text': '【Day5】指南：讓ChatGPT成為程式碼的開發/運維好夥伴', 
  'id': '10318302'
 },
 {'link': 'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10317444/draft', 
  'text': '【Day4】量身打造：利用Custom instructions (自訂指令) 來打造工程師的專屬助手',
  'id': '10317444'
 },
 {'link': 'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10316704/draft', 
  'text': '【Day3】示範：使用chatGPT撰寫程式解決算術相關問題',
  'id': '10316704'
 }
]

針對特定草稿發表成正式文章

先來建立一篇測試用的草稿，並按下儲存草稿，觀察裡面的From Data

經過觀察與測試
儲存草稿的url格式是

https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/draft

發表文章的url格式是

https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/publish

儲存草稿與發表正式文章的payload都長一樣，都是

{
	_token: string,
	group: 'tech' #技術文章固定為tech
	_method: 'PUT'
	subject: string,
	descripption: string,
	tags[]: string #第一個tag
	tags[]: string # 第二個tag, 依此類推
}

這邊有幾個點要注意：

有一組token需要攜帶，且傳送的header裡面也需要這組token，否則會被拒絕
即使事先儲存過草稿，發布文章的時候要再帶一次一樣的內文、標題、標籤的資料過去
實際發表文章的內容以API的payload為主，草稿的內容會被蓋掉
至少要有一個標籤，但最多不能超過五個 (tag數需>=1 且 <=5 )
多個標籤時，解析成object時看起來是多個一樣的key: tags[]
但實際上的物件並不能有多個一樣的key，所以這邊需要另外處理
上面的object是瀏覽器幫我們parse的樣子，實際上傳出去的是：

_token=jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD&group=tech&_method=PUT&subject=test%E6%A8%99%E9%A1%8C&description=test%E5%85%A7%E6%96%87&tags%5B%5D=tag1&tags%5B%5D=test2&tags%5B%5D=%E6%A8%99%E7%B1%A43

可以看到是「tags%5B%5D=tag1&tags%5B%5D=test2」
文字經過decode解碼，然後多個tag以字串相接黏在一起

綜合上述三點，我們要發文之前，除了指定該文章的id之外，還要取得草稿頁面中的一些資訊
所以我們逐一的來解決這些問題

1. token：

這個token一定是藏在程式裡的某個地方，或是取得頁面的時候會一起傳輸過來的
查看了單純的網路傳輸，好像沒有一隻api會特地傳這個token
於是我開了F12，在草稿頁面的html中找尋這組token

讓我找到三個地方有寫這個token
會藏在一個隱藏的input中

<input name="_token" type="hidden" value="jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD">

還有一組script中，要發出request前，會在header中加入

{'X-CSRF-TOKEN': 'jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD'}

所以我們就是先獲取草稿頁面html，然後從草稿頁面中拉出<input name="_token"> 的value

突然發現上面都是針對calss，這次要針對name就不會寫了，只好：

你可以使用 BeautifulSoup 來解析 HTML，然後找到這個 <input> 元素，並取得它的 value 屬性。

以下是一個範例程式碼：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設 content 是你從網頁獲得的 HTML 內容
# content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 找到 <input> 元素
input_element = soup.find('input', {'name': '_token', 'type': 'hidden'})

# 取得 value 屬性
if input_element:
    token_value = input_element['value']
    print(f'_token 的 value 為: {token_value}')
else:
    print('未找到 _token 元素')
這個程式碼首先使用 BeautifulSoup 解析 HTML，然後使用 .find() 方法找到 name 屬性為 _token、type 屬性為 hidden 的 <input> 元素。接著，我們取得這個元素的 value 屬性。

如果找到了符合條件的 <input> 元素，則會取得它的 value 屬性並印出。如果找不到符合條件的元素，則會顯示一條提示訊息。

希望這對你有所幫助！如果你有任何其他問題，請隨時提出。

所以我們就先來定義function

get_draft_content目標是找出指定的文章id裏，所有準備可以拿來正式發文的資料
以下先找到token

    def get_draft_content(id, cookie):
        url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/draft'
        content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        input_element = soup.find('input', {'name': '_token', 'type': 'hidden'})
        if input_element:
            token = input_element['value']

2. 標題、內文、標籤

傳送要把標題、內文、標籤都再帶給api一次
所以一樣就是從html中去找出標題、內文、標籤的tag

標題：
標題很好找，就是一個 <input name="subject" >的input中的value

subject = soup.find('input', {'name': 'subject'})['value']

內文：
在儲存草稿的時候我就有注意到，這個網站的js有一段在處理內文
總之他會取出<textarea name="description"> 的內容，轉回markdown文字再儲存傳輸

基本上直接獲取的頁面中，原本的text內容就是markdown文字了
所以只要

description = soup.find('textarea', {'name': 'description'}).text

標籤

標籤內部的需要先找到這個select，然後再抽出內部的option的內容
如果夠熟悉語言實作，就可以自己處理了

但我這邊繼續實驗用嘴寫程式

你可以使用 Beautiful Soup 解析 HTML，然後找到 <select> 元素，遍歷所有 <option> 元素，並提取其 value 屬性的值。

以下是一個示例程式碼：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設 content 是你的 HTML 字符串
# content = '<select id="tags" name="tags[]" class="form-control select2-hidden-accessible" multiple="" tabindex="-1" aria-hidden="true"> ...'

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 找到名為 "tags" 的 <select> 元素
select_element = soup.find('select', id='tags')

# 初始化一個空的列表
tags = []

# 遍歷所有 <option> 元素
for option in select_element.find_all('option'):
    value = option['value']
    tags.append(value)

print(tags)
這個程式碼會解析 HTML，找到名為 "tags" 的 <select> 元素，然後遍歷所有的 <option> 元素，提取它們的 value 屬性的值並添加到 tags 列表中。

最終，tags 列表會包含所有的選項值。
希望這可以幫到你！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

有關寫法我還是不太滿意，我不喜歡遍歷之後append進去

當然可以！你可以使用列表推導式來簡化這段程式碼。這樣可以更簡潔地遍歷 <option> 元素並提取它們的 value 屬性。

以下是優化後的程式碼：
from bs4 import BeautifulSoup

# 假設 content 是你的 HTML 字符串
# content = '<select id="tags" name="tags[]" class="form-control select2-hidden-accessible" multiple="" tabindex="-1" aria-hidden="true"> ...'

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 找到名為 "tags" 的 <select> 元素
select_element = soup.find('select', id='tags')

# 使用列表推導式來提取所有的 option 的 value 屬性值
tags = [option['value'] for option in select_element.find_all('option')]

print(tags)
這個優化後的程式碼具有相同的功能，但是使用了列表推導式來簡化遍歷過程。這樣可以使程式碼更簡潔和易讀。

希望這能符合你的需求！如果你有任何其他問題，請隨時告訴我。

OK! 綜合以上，我們可以完成我們的get_draft_content

    def get_draft_content(id, cookie):
        url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/draft'
        content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        input_element = soup.find('input', {'name': '_token', 'type': 'hidden'})
        if input_element:
            token = input_element['value']
            # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    
            subject = soup.find('input', {'name': 'subject'})['value']
            description = soup.find('textarea', {'name': 'description'}).text
            # 找到名為 "tags" 的 <select> 元素
            select_element = soup.find('select', id='tags')
            # 使用列表推導式來提取所有的 option 的 value 屬性值
            tags = [option['value'] for option in select_element.find_all('option')]
            return {
                'token': token,
                'subject': subject,
                'description': description,
                'tags': tags,
            }

發布正式文章

前面我們已經可以拿到發文所需的所有內容了：token 、subject、description、tags
接下來就是創造發送的post function

帶著期待又怕受傷害的心情問看看ChatGPT可不可以幫我實作出來

你可以實作 publish 函數如下：

import requests

def publish(id, cookie):
    # 使用 get_draft_content 函數取得草稿資訊
    draft_info = get_draft_content(id, cookie)

    # 檢查是否成功取得草稿資訊
    if not draft_info:
        print(f'無法取得草稿資訊，請檢查網路連線或登入狀態')
        return

    # 解構草稿資訊
    token = draft_info['token']
    subject = draft_info['subject']
    description = draft_info['description']
    tags = draft_info['tags']

    # 構建 URL
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/publish'

    # 構建 headers
    headers = {
        'Cookie': cookie,
        'X-CSRF-TOKEN': token,
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
    }

    # 構建傳送資料
    data = {
        '_token': token,
        'group': 'tech',
        '_method': 'PUT',
        'subject': subject,
        'description': description
    }

    # 將 tags[] 加入傳送資料
    data.update({'tags[]': tag for tag in tags})

    # 發送 POST request
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)

    if response.status_code == 200:
        print('發布成功！')
    else:
        print(f'發布失敗，錯誤碼：{response.status_code}')

這個 publish 函數使用了你之前所提供的 get_draft_content 函數，並根據得到的草稿資訊構建了相應的 URL、headers 和傳送資料。最後，它使用 requests.post 方法發送了一個 POST request。

希望這滿足了你的需求！如果有任何進一步的問題，請隨時提出。

幾乎、幾乎要對了
還記得我說的tags的麻煩問題嗎

ChatGPT 提供的

    data.update({'tags[]': tag for tag in tags})

會造成發出去的文只有最後一個標籤，也就是陣列中若有三個標籤，只會留下最後一個

再觀察一下原本網站儲存的時候的資料

也就是原本的物件如果是這樣

{
_token: 'jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD'
group: 'tech'
_method: 'PUT'
subject: 'test標題'
description: 'test內文'
tags[]: ['tag1', 'test2','標籤3'
}

就要變成這樣

_token=jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD&group=tech&_method=PUT&subject=test%E6%A8%99%E9%A1%8C&description=test%E5%85%A7%E6%96%87&tags%5B%5D=tag1&tags%5B%5D=test2&tags%5B%5D=%E6%A8%99%E7%B1%A43

你可以使用 urllib.parse.urlencode() 函數將你的資料字典轉換成 URL-encoded 格式。以下是一個示例程式碼：
from urllib.parse import urlencode

data = {
    '_token': 'jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD',
    'group': 'tech',
    '_method': 'PUT',
    'subject': 'test標題',
    'description': 'test內文',
    'tags[]': ['tag1', 'test2', '標籤3']
}

encoded_data = urlencode(data, doseq=True)
print(encoded_data)
這個程式碼會將你的資料字典轉換成 URL-encoded 格式，並且使用 doseq=True 參數來處理陣列。

輸出結果將會是：
_token=jtjNFkKoMI3CBynzIXpCO1vTN3UxyqAnhIQGQQXD&group=tech&_method=PUT&subject=test%E6%A8%99%E9%A1%8C&description=test%E5%85%A7%E6%96%87&tags%5B%5D=tag1&tags%5B%5D=test2&tags%5B%5D=%E6%A8%99%E7%B1%A43
這樣的字串就可以直接用於 POST request 中的 body。

希望這對你有所幫助！如果你有任何其他問題，請隨時告訴我。

哦哦經過這樣處理之後，發出的資料正確了
不過還是有遇到 request 405的問題

如果你在發布時收到 HTTP 錯誤碼 405，這表示該 URL 不接受 POST 請求，可能僅接受 GET 或其他方法。

有幾個可能的原因：

錯誤的 HTTP 方法: 確保該 URL 預期的 HTTP 方法是 POST。你在 data 中也使用了 _method: 'PUT'，如果該 URL 預期的方法不是 PUT，也可能導致錯誤。

伺服器端的限制: 某些網站可能會限制特定 URL 或端點的訪問方式。這可能需要查看該網站的 API 文件或聯繫相應的支援團隊以獲取正確的發布方法。

可能需要其他認證: 有些網站可能需要額外的認證或權杖才能進行發布。

如果你確定 URL 和方法正確，並且網站可能需要進一步的身份驗證或特定的操作，請檢查相關的 API 文件或聯繫相關方以獲取更多幫助。

OK我觀察了header裡面

這裡面有一個Content-Type的設定
我就把我們設定改成一致的，在header中加入 Content-Type
最終的 publish 就長這樣

def publish(id, cookie):
    # 使用 get_draft_content 函數取得草稿資訊
    draft_info = get_draft_content(id, cookie)

    # 檢查是否成功取得草稿資訊
    if not draft_info:
        print(f'無法取得草稿資訊，請檢查網路連線或登入狀態')
        return

    # 解構草稿資訊
    token = draft_info['token']
    subject = draft_info['subject']
    description = draft_info['description']
    tags = draft_info['tags']

    # 構建 URL
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/publish'

    # 構建 headers
    headers = {
        'Cookie': cookie,
        'X-CSRF-TOKEN': token,
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'
    }

    # 構建傳送資料
    data = {
        '_token': token,
        'group': 'tech',
        '_method': 'PUT',
        'subject': subject,
        'description': description,
        'tags[]': tags,
    }
    encoded_data = urlencode(data, doseq=True)
    # 發送 POST request
    response = requests.post(url, headers=headers, data=encoded_data)

    if response.status_code == 200:
        print('發布成功！')
    else:
        print(f'發布失敗，錯誤碼：{response.status_code}')

稍微運用以上function，來測試看看

userId = '你的userId'
cookie = '你的cookie'
articles_info = extract_articles_info(userId, cookie)

if len(articles_info) > 0:
    id = articles_info[0]['id']
    publish(id, cookie)

發文成功！

取得userId

最後，由於我們程式最外側除了需要提供 cookie之外，還要提供 userId
理論上需要提供的東西越少越好，已經有登入cookie了，理論上我們應該可以拿到userId才是
（不然頁面上點擊「我的發文列表」就應該是找不到的了)

所以來觀察首頁

找到了! <a id="account">
這個裡面的href 會有userId ，而且account會有帳號名稱

其實從頭走到這裡，爬蟲取出資料的方式差不多都會了，就會直接動手寫
（有時候要描述情境也是要打不少字）

不過我們這邊是實驗用，所以繼續用嘴寫程式

你可以使用 Beautiful Soup 解析 HTML，然後選擇 <a> 元素並提取其 href 屬性和 data-account 屬性的值。

以下是 getUser 函數的示例程式碼：
from bs4 import BeautifulSoup

def getUser(content):
    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找到 id 為 "account" 的 <a> 元素
    a_element = soup.find('a', id='account')

    if a_element:
        # 取得 href 屬性值
        href = a_element['href']

        # 取得 data-account 屬性值
        data_account = a_element['data-account']

        # 使用正規表達式取得 id
        import re
        user_id = re.search(r'/users/(\d+)', href).group(1)

        return {'id': user_id, 'name': data_account}
    else:
        return None

# 假設 content 是你的 HTML 字符串
# content = '<a href="/users/20135750" id="account" data-account="lalame888">我的主頁</a>'
user_info = getUser(content)

if user_info:
    print(user_info)
else:
    print('未找到相應的 <a> 元素')
這個 getUser 函數會解析 HTML，然後找到 id 為 "account" 的 <a> 元素，並提取其 href 和 data-account 屬性的值，然後使用正規表達式提取出用戶 ID。

最後，它會返回一個包含用戶 ID 和名稱的字典。

希望這能符合你的需求！如果你有任何進一步的問題，請隨時告訴我。

OK! 我們只要改造一下，把url和吃的參數修正一下，就可以用了

def getUser(cookie):
    url = 'https://ithelp.ithome.com.tw/' 
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)
    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找到 id 為 "account" 的 <a> 元素
    a_element = soup.find('a', id='account')

    if a_element:
        # 取得 href 屬性值
        href = a_element['href']

        # 取得 data-account 屬性值
        data_account = a_element['data-account']

        # 使用正規表達式取得 id
        import re
        user_id = re.search(r'/users/(\d+)', href).group(1)

        return {'id': user_id, 'name': data_account}
    else:
        return None

最終結果

達成用程式將草稿文章發表出去
輸入：登入 cookie

執行步驟：

getUser(cookie): 用cookie 取得it邦幫忙的首頁內容，去找該帳號的主頁ID與用戶名
extract_articles_info(userId, cookie): 用帳號主頁ID取得草稿列表，取得草稿文章ID
get_draft_content(id, cookie):透過草稿文章ID，取得準備發文的資料
publish(id, cookie): 呼叫get_draft_content 取得資料後，將文章正式發表出去

真正最後成果，還是去看我另一篇文章: 【Python】鐵人賽草稿自動排程發文神器 & line notifiy

這邊有放我的gitHub與串接說明
有再加上一些選單啊、定時執行、串line notify之類的

但其實定時執行這件事情，也可以用電腦的排程去跑，每日定時開啟程式
就不用讓程式一直維持開啟狀態

這次實驗獲得的程式碼放這邊：
基本上有上面那四個function，就可以拿token做一些能夠發文的程式
使用方式可以依人而異，後面我也放了一個「啟動就直接發佈一篇最早的草稿」的簡易程式碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from urllib.parse import urlencode

def get_url_content_with_cookie(url, cookie_string):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Cookie': cookie_string  # 在這裡加入 cookie 字串
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print('請求成功！')
        return response.text
    else:
        print(f'請求失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
        return None

def extract_articles_info(userId, cookie):
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/users/{userId}/articles'
    # 使用 get_url_content_with_cookie 函數獲取 HTML 內容
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)

    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找出所有 class 為 "qa-list profile-list" 的 <div> 元素
    divs = soup.find_all('div', class_='qa-list profile-list')

    # 篩選出包含 <span class="title-badge title-badge--draft"> 的 <div> 元素
    filtered_divs = [div for div in divs if div.find('span', class_='title-badge title-badge--draft') is not None]
    # 初始化結果列表
    result = []

    # 逐一處理符合條件的 <div> 元素
    for div in filtered_divs:
        # 找到 <a> 元素
        a_element = div.find('a', class_='qa-list__title-link')

        if a_element:
            # 取得 href 屬性
            link = a_element['href'].strip()

            # 取得內部文字
            text = a_element.text.strip()

            # 使用正規表達式從 link 中提取文章 ID
            match = re.search(r'/articles/(\d+)', link)
            if match:
                article_id = match.group(1)
            else:
                article_id = ''

            # 將結果添加到列表中
            result.append({'link': link, 'text': text, 'id': article_id})

    return result

def get_draft_content(id, cookie):
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/draft'
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    input_element = soup.find('input', {'name': '_token', 'type': 'hidden'})
    if input_element:
        token = input_element['value']
        # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML

        subject = soup.find('input', {'name': 'subject'})['value']
        description = soup.find('textarea', {'name': 'description'}).text
        # 找到名為 "tags" 的 <select> 元素
        select_element = soup.find('select', id='tags')
        # 使用列表推導式來提取所有的 option 的 value 屬性值
        tags = [option['value'] for option in select_element.find_all('option')]
        return {
            'token': token,
            'subject': subject,
            'description': description,
            'tags': tags,
        }

def publish(id, cookie):
    # 使用 get_draft_content 函數取得草稿資訊
    draft_info = get_draft_content(id, cookie)

    # 檢查是否成功取得草稿資訊
    if not draft_info:
        print(f'無法取得草稿資訊，請檢查網路連線或登入狀態')
        return

    # 解構草稿資訊
    token = draft_info['token']
    subject = draft_info['subject']
    description = draft_info['description']
    tags = draft_info['tags']

    # 構建 URL
    url = f'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/{id}/publish'

    # 構建 headers
    headers = {
        'Cookie': cookie,
        'X-CSRF-TOKEN': token,
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'
    }

    # 構建傳送資料
    data = {
        '_token': token,
        'group': 'tech',
        '_method': 'PUT',
        'subject': subject,
        'description': description,
        'tags[]': tags,
    }
    encoded_data = urlencode(data, doseq=True)
    # 發送 POST request
    response = requests.post(url, headers=headers, data=encoded_data)

    if response.status_code == 200:
        print('發布成功！')
    else:
        print(f'發布失敗，錯誤碼：{response.status_code}')
def getUser(cookie):
    url = 'https://ithelp.ithome.com.tw/' 
    content = get_url_content_with_cookie(url, cookie)
    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

    # 找到 id 為 "account" 的 <a> 元素
    a_element = soup.find('a', id='account')

    if a_element:
        # 取得 href 屬性值
        href = a_element['href']

        # 取得 data-account 屬性值
        data_account = a_element['data-account']

        # 使用正規表達式取得 id
        import re
        user_id = re.search(r'/users/(\d+)', href).group(1)

        return {'id': user_id, 'name': data_account}
    else:
        return None

開啟就直接發一篇最早建立的草稿範例：

user = getUser(cookie)
if user:
    userId = user['id']
    articles_info = extract_articles_info(userId, cookie)
    if len(articles_info) > 0:
        index = len(articles_info) - 1
        id = articles_info[index]['id']
        publish(id, cookie)

結語

寫了一篇落落長的紀錄，本次和ChatGPT的完整對話在這邊：
https://chat.openai.com/share/687b488b-2e97-4bcb-bbb5-0e0bd8e31459

親自實驗不會ChatGPT和爬蟲到底能不能寫出python爬蟲相關程式
答案是可以的，而且花兩天就完成

不用從頭學習python，而是用我本來就會的程式底子
瘋狂詢問ChatGPT如果在python的話要怎麼寫

最初實際開發的時候，我幾乎什麼語法都要問一下
len()也不會、input也不會、else if也不會
總之當我遇到的問題，就是問，再從中去學習、吸取，再最後變成自己的知識

整個點亮前後端技能樹系列想傳達的其實就是：
ChatGPT的程式能力也許比我強，但ChatGPT並不會讓我被取代掉
好好利用與成為使用、操控工具的人，我想是不會餓肚子的

這一篇我很早就寫好放著了，一直在等我前面想講主題講完
最後剩下一篇是完結的結語，無數次地謝謝訂閱、收藏這系列文章的各位

我是不會寫python的前端工程師一宵三筵，我們明天見！

【Day53】ChatGPT幫我完成工作：寫Jest單元測試！NestJS & Knex & Jest！

【Day55】用ChatGPT詠唱來完成工作與點亮前後端技能樹：完賽感言＆結語

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團體組數

40 組

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用ChatGPT詠唱來完成工作與點亮前後端技能樹系列 第 54 篇