简单就 scrapy ，复杂就不用框架，直接操作浏览器

例如
camoufox
patchwright

@64wish 不知道，我用大量 API Key 轮询的，没遇到过账号限制
应该是有的，用的人太多才会限制

@kid1412621 一直都有
https://openrouter.ai/models?max_price=0
这里的模型都是免费的

@q8571183 这个挺多的，github 直接搜就有，为了避免打广告我就不说名字了

Google AI Studio 60k API key (free)
还有 Openrouter 1k API key (free)
主要是这两个，还有一大堆逆向/杂七杂八的渠道
然后用反代+轮询聚合这些 API

不要相信任何来路不明的中转，除非是自建的
因为中转可以掺水、偷改价格倍率、内置提示词、加审查
大厂起码还要脸（至少几率低一点）

两者设计思路不一样，不能直接套用

在传统的异常处理里面，不需要考虑这么多东西，避免心智负担
异常这种东西，如果处理不了，那就不要处理，就直接让它抛出，交给上一层
上一层决定是放弃，还是重试，又或者不处理
不行就直接 crash

例如打开文件时文件不存在，文件不存在不好处理，直接 crash 损失更小，避免错误执行

所有非正规公司的渠道绝对会掺水

node.js 或者 python
这两个胶水语言非常适合写各种小玩具，因为库非常丰富，不被缺轮子折磨
而且有各种云函数平台适配，可以把小玩具部署到互联网

无源码只能逆向
静态就 IDA Pro ，静态反编译最好用
动态就 x64dbg ，或者选一个自己喜欢的也行
那个语言其实是翻译成 C 然后再调用 msvc 编译（好像是 vc6 来着）
逆向入门难度大，除非很有兴趣不然不建议做这个
自己玩玩没人管你，反正他们（来源）也不管这个，用来赚钱容易进去

LLM ？
不介意用反代+自己部署 UI 的话可以在 github 搜一下网站+反代，用反代转 API ，再找个兼容 OpenAI API 格式的 UI 就行
平台自带 UI 支持自定义 system prompt 的不多，基本没几个

随便选个智商在线的 LLM 就行，不需要特定模型，除非需要用图片来搜索才需要多模态的
这种一般用 Agent 实现，向 LLM 提问，然后 LLM 调用工具，查询数据库，再让 Agent 执行查询生成表格文件

要不先学一下设计模式，看看相关的书籍，再去积累经验
虽然先积累经验再学设计模式也可以，但这样容易一知半解，要花大量的时间才能学会，甚至可能没法用在下一个项目里
最好再选一个代码风格，然后去尝试遵守这个设定
设定一个合适的目标，然后再划定限制（可以做什么，不能做什么）
设计就是做出选择，什么需要（要做什么），什么不需要（不能做），不加以限制是学不会设计的，当然学任何东西都是一样的

@zonde306 https://pastebin.com/rQTig1A8

可以自己写一个 middleware 捕获 request 放到 全局/模块/单例
例如我自己写的 middleware：
```python
import contextvars
import django.http

GLOBAL_REQUEST = contextvars.ContextVar("GLOBAL_REQUEST", default=None)

class GlobalRequest:
def __init__(self, get_response):
self.get_response = get_response

def __call__(self, request):
global GLOBAL_REQUEST
GLOBAL_REQUEST.set(request)
return self.get_response(request)

# 用这个获取 request 实例
def get_request() -> django.http.HttpRequest:
return GLOBAL_REQUEST.get()

```

因为你的 `QObject::connect` 第三个参数 `receiver` 是 `this`，所以用的是主线程（因为与`sender`处于相同线程），文档有说明的，会根据接收方对象所在线程来决定在哪个线程执行 `method`（默认情况下的`type`参数）
详见： https://doc.qt.io/qt-6/qt.html#ConnectionType-enum
以及： https://doc.qt.io/qt-6/qobject.html#connect-2
这个文档就有

可以，get_search_results 参数 search_term 就是搜索框的内容（类型 str ），对 queryset 参数进行 filter 然后返回即可
排除的话，可以考虑用数据库的全文索引，实现简单，性能尚可

例如
```
def get_search_results(self, request, queryset, search_term):
if not search_term:
return super().get_search_results(request, queryset, search_term)

return queryset.filter(seo__search=search_term), False
#end get_search_results
```

```
class SearchLookup(models.Lookup):
lookup_name = "search"

def as_mysql(self, compiler, connection):
lhs, lhs_params = self.process_lhs(compiler, connection)
rhs, rhs_params = self.process_rhs(compiler, connection)
params = lhs_params + rhs_params
return "MATCH (%s) AGAINST (%s IN BOOLEAN MODE)" % (lhs, rhs), params
#end as_mysql
#end - SearchLookup
```