悠悠楠杉
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防红短链接在线生成源码内置接口无广告
05/23
技术栈：
- 后端：Python（Flask框架）
- 数据库：SQLite（或MySQL） ：Python Markdown库
- API接口：用于获取随机内容或关键词的API（例如OpenAI的GPT系列API，但需注意API费用和合法使用）
1. 创建后端服务
首先，安装必要的Python库：
bash
pip install Flask markdown requests
接下来，创建一个简单的Flask应用：
app.py:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import markdown
from pymongo import MongoClient
import random
app = Flask(name)
假设我们使用MongoDB存储一些预定义的模板或关键词
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
db = client['article_db']
collection = db['templates']
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generatearticle():
data = request.json
title = data.get('title', '默认标题')
keywords = data.get('keywords', '默认关键词')
description = data.get('description', '默认描述')
contenttemplateid = data.get('contenttemplateid', None) # 指定内容模板ID
content = '' # 默认内容为空，根据ID加载内容或使用API生成
if contenttemplateid:
content = collection.findone({'id': contenttemplateid})['content'] if collection.findone({'id': contenttemplateid}) else ''
else: # 如果没有指定模板ID，可调用API生成内容（此处为示例，需替换为实际API）
# 假设有一个函数fetchcontent(keywords)用于从外部API获取内容
content = fetchcontent(keywords) # 替换为实际API调用代码，此处为占位符函数定义示例。
if not content: # 如果内容为空或未成功加载，则使用默认内容+随机句子填充（模拟）
import random
sentences = ["这是一段随机生成的句子", "用于填充文章内容的空白部分"] * 50 # 示例，实际应从API获取或更复杂逻辑生成。
content = random.choice(sentences) * 1000 # 重复1000次以形成约1000字的内容。
# 生成Markdown格式的最终文章（此例中简单拼接）
finalarticle = f"## {title}\n\n{keywords}\n\n{description}\n\n{content}" # 注意这里内容可能非常长，实际中需更细致的Markdown处理。
return jsonify({ 'success': True, 'article': final_article }) # 返回文章作为JSON响应。注意，这里不包含实际短链接生成逻辑，仅为示例。短链接生成需与第三方服务集成。 返回Markdown格式的最终文章供前端展示。在实现中，还需将最终的文章转换为短链接的格式，并保存到数据库或通过API提供短链接访问。具体实施需根据实际情况进行定制和安全措施处理。
