任务详情
我有个影视网站，需要把里面的电影剧重新伪原创，这样有利于百度蜘蛛收录，我连接navicat的mysql数据库，通过复制数据库里的剧情然后到deepseek或者chatgpt里重新伪原创，再复制回数据库里替换，这样人工操作太慢了，有没有什么好的方法，可以自动化？
我连接数据库，采集回来的电影剧情，是伪原创未审核的。
预算2500，但没定金，弄好了录视频测试好了，付全款后交货。
你可以通过编写自动化脚本实现整个流程的智能化处理，以下是分步解决方案：
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### 一、技术方案设计
1. **架构流程**
```
数据库读取 → API伪原创 → 数据库更新 → 日志记录
```
2. **推荐工具栈**
- Python 3.8+（开发语言）
- pymysql/SQLAlchemy（数据库操作）
- OpenAI API/Deepseek API（内容生成）
- APScheduler（定时任务）
- Loguru（日志记录）
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### 二、核心代码实现（Python示例）
```python
import os
import time
import pymysql
import openai
from loguru import logger
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
# 配置参数
DB_CONFIG = {
"host": "localhost",
"user": "root",
"password": "your_password",
"db": "movie_db",
"charset": "utf8mb4"
}
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL_ENGINE = "gpt-3.5-turbo"
BATCH_SIZE = 50 # 每次处理量
REQUEST_INTERVAL = 1 # API请求间隔秒数
# 初始化
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
logger.add("processing.log")
def get_connection():
return pymysql.connect(**DB_CONFIG)
def batch_process():
conn = get_connection()
try:
with conn.cursor() as cursor:
# 查询待处理数据
sql = "SELECT id, original_content FROM movie_content WHERE processed=0 LIMIT %s"
cursor.execute(sql, (BATCH_SIZE,))
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
content_id, original = row
try:
# API调用
response = openai.ChatCompletion.create(
model=MODEL_ENGINE,
messages=[{
"role": "user",
"content": f"请将以下影视剧情伪原创，保持核心信息不变，语言更口语化：\n\n{original}"
}],
temperature=0.7
)
rewritten = response.choices[0].message['content'].strip()
# 更新数据库
update_sql = "UPDATE movie_content SET rewritten_content=%s, processed=1 WHERE id=%s"
cursor.execute(update_sql, (rewritten, content_id))
conn.commit()
logger.info(f"Processed ID:{content_id}")
time.sleep(RE
