FUT-Auto-Buyer 项目启动与配置教程
2025-05-11 15:51:35作者:宗隆裙
1. 项目目录结构及介绍
FUT-Auto-Buyer 项目是一个自动化购买工具,主要用于游戏内的交易。项目目录结构如下:
FUT-Auto-Buyer/
├── bots/ # 存放机器人相关代码
├── constants/ # 存放项目全局常量
├── data/ # 存放项目所需数据文件
├── examples/ # 示例代码和配置文件
├── lib/ # 存放项目核心库代码
├── logs/ # 存放日志文件
├── main.py # 项目主入口文件
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── tests/ # 单元测试代码
└── utils/ # 存放工具类代码
bots/:包含机器人操作的核心代码。constants/:定义项目中使用的全局常量,如API密钥等。data/:存储项目运行所需的数据文件,例如配置文件、用户数据等。examples/:提供了一些配置文件和示例代码,方便用户学习和使用。lib/:包含项目的核心库代码,实现了自动化购买的主要功能。logs/:记录项目的运行日志,方便追踪问题和调试。main.py:项目的主入口文件,用于启动整个自动化购买程序。requirements.txt:列出了项目运行所需的第三方库和模块。tests/:包含项目的单元测试代码,用于确保代码质量和功能完整性。utils/:包含了项目中可能用到的工具类和方法。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py,该文件的主要功能是初始化并运行整个自动化购买程序。以下是 main.py 的基本结构:
# 导入必要的库和模块
import ...
# 设置日志配置
def setup_logging():
...
# 主函数
def main():
# 初始化日志
setup_logging()
# 初始化机器人
bot = Bot()
# 运行机器人
bot.run()
# 当该脚本被直接运行时
if __name__ == '__main__':
main()
在 main.py 中,首先导入必要的库和模块,然后设置日志配置,接着定义主函数 main。在主函数中,初始化日志系统,创建机器人实例,并调用 run 方法运行机器人。最后,通过检查 __name__ 来确定是否直接运行该脚本,如果是,则调用 main 函数。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于 examples/config.json,该文件包含了机器人运行所需的各项配置信息。配置文件的基本结构如下:
{
"api_key": "你的API密钥",
"user_id": "你的用户ID",
"password": "你的密码",
"currency": "货币类型",
"min_price": 最低价格,
"max_price": 最高价格,
"item_ids": [
"物品ID1",
"物品ID2",
"物品ID3"
]
}
api_key:用于验证身份的API密钥。user_id:用户的ID。password:用户的密码。currency:交易时使用的货币类型。min_price:购买物品的最低价格。max_price:购买物品的最高价格。item_ids:需要购买的物品ID列表。
在运行项目之前,需要根据实际情况修改 config.json 文件中的配置信息,确保机器人能够正确地连接到API并执行购买任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322