# rpa

**Repository Path**: mzk6/rpa

## Basic Information

- **Project Name**: rpa
- **Description**: rpa ,123123123123123123
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-14
- **Last Updated**: 2026-05-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Py-RPA

这是一个基于 Python + Playwright 的内容发布 RPA 项目，用来自动化发布内容到 CSDN、今日头条、小红书等平台。

## 项目结构

```text
py-rpa/
├── src/py_rpa/
│   ├── config/          # 配置管理
│   ├── core/            # 浏览器生命周期管理
│   ├── platforms/       # 各平台发布实现
│   ├── utils/           # 日志等通用工具
│   └── main.py          # 学习总览入口
├── tests/               # 测试代码
├── logs/                # 运行日志和失败截图
├── cookies/             # 各平台登录态
├── browser_data/        # 浏览器数据和临时下载
├── run_csdn_publish.py
├── run_toutiao_publish.py
└── run_xiaohongshu.py
```

## 快速开始

1. 安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

2. 安装 Playwright 浏览器：

```bash
playwright install
```

3. 复制配置文件：

```bash
cp .env.example .env
```

4. 运行学习总览入口：

```bash
python -m src.py_rpa.main
```

5. 运行某个平台示例：

```bash
python run_csdn_publish.py
python run_toutiao_publish.py
python run_xiaohongshu.py
```

首次运行时通常需要在打开的浏览器中手动登录。登录成功后，脚本会把 cookie 保存到 `cookies/`，后续会优先尝试自动登录。

## 学习建议

建议按这个顺序阅读：

1. `src/py_rpa/config/settings.py`
2. `src/py_rpa/utils/logger.py`
3. `src/py_rpa/core/driver_manager.py`
4. `src/py_rpa/platforms/base.py`
5. 根目录下的 `run_*.py` 示例脚本
6. `src/py_rpa/platforms/` 下的具体平台实现

更详细的阅读路线见 `LEARNING_NOTES.md`。

## 调试建议

- 学习阶段建议保持 `.env` 中 `HEADLESS=False`。
- 真正发布前，可以把示例脚本里的 `auto_publish` 改成 `False`。
- 发布失败时，先看 `logs/*.png` 截图，再看 `logs/app_*.log`。
- 第三方平台改版后，最容易失效的是页面选择器。

## 开发命令

```bash
make format
make lint
make test
make check
```