如何找到你朋友的社交账号

本文最后更新于 almost 4 years ago，文中所描述的信息可能已发生改变。

A 面与 B 面（英语：A-side 和 B-side）是流行音乐业界术语，于 1950 年代开始常用，原本指出版的 7 英寸黑胶唱片（必须是单曲）的两面。现在 A 面和 B 面通常用来辨别歌曲的重要度——放在 A 面的歌曲为主打歌，歌手会期望这些歌经常在电台等传媒渠道曝光；放在 B 面的歌曲则属于次要或附加歌目。

前奏

前些日子，其实就是咱考完教师证（10.31）的第二天，便要前往出差。

关于我打算当老师并报考教师资格证这件事

晚间也成功地错过了万圣节。但想来这种现充的节日，也本就与我无缘。故也无从惋惜。

尽管是流水账，但勉强作为日记记录下来，以作为引入正题的前言。

「春宵苦短，少女前进吧！」

A 面

这是我一个朋友的故事。只是为了方便叙述，我决定使用第一人称。

对了，文中引用的中二语录大部分出自于「我的青春恋爱物语果然有问题」中人称「大老师」的比企谷八幡之口，尽管可能真假参半，但不必与我的朋友的形象建立映射。

演奏者——出场人物

我：我的朋友，家里蹲死宅

LM: 我朋友的朋友

但我的朋友很少，因此很难确定朋友的定义。而我的朋友是否被朋友的朋友定义为朋友，我也无从知晓。后续的事态发展，也让我的朋友更加怀疑起来。

序曲——旅程

2020.11.01

与同行的小伙伴 LM 约定好早间地铁站汇合，但其同样有睡懒觉的习惯，且此后发现闹钟定成了下午……（仿佛看到某个过去的自己）

于是改签了后续的高铁，座位也就此错开。

仅需一个多小时的高铁，便抵达目的地，L 老师与她的爱人也是 L 老师来接我们。（与此同时，我正在另一个 L 老师的课堂上摸鱼校验这些字。）

顺带一提，因为此次所见之人 L/Y/Z 姓众多，我愿称之为 LYZ 三方会谈。

主要活动便是，吃饭，围观，吃饭，围观，吃饭，围观……（偶尔干点体力活）

所谓的和人好好应对的行为，不过就是欺骗自己，欺骗对方，对方知道自己被骗，自己也被对方所骗，这样的连锁循环而已。说到底也不过是虚伪、猜疑和欺瞒而已。

遵循惯例，吃饭时自动开启自闭模式，尽管其他时刻也没有关闭的迹象。所以全程只能拜托 LM 同学接话。

~~此外也很害怕在饭点时，被提到吃素而引人注目受特别关照。~~

一个人出差太简单了带上这个吧

略去无关紧要的琐事，简而言之，因为出差事项无聊（~~也许只是借口~~），开始探寻同行小伙伴社交账号的活动。

交响——探寻

因为鄙人各平台均基本使用同一个 ID，且基本没有什么重名，所以基本属于裸奔状态。相信大家也能在侧边栏轻而易举地发现我的一众账号。

而 LM 同学则声称各平台均使用了不同 ID，导致我无从下手。尝试使用相同 ID 在各平台检索，得到的似是而非的结果也被一一否定。

「春宵苦短，少女前进吧！」

我也坚信，社交账号是在网络中构筑人物立体形象的一个个关键点。人与人本来就是互相联系的，无论是死宅也好，现充也罢，没有人是一座孤岛。

区别只是现充的联系多半存在于现实，而死宅的联系则多位于虚拟的网络空间罢了。

因为有些不服输，使用了特殊手段~~SGK~~加谷歌/百度检索搜寻到了知乎账号，但也仅限于此。并从源头处获得了表情包。⬇️

至于微博账号，苦觅不得，决定放弃。

最后也许是由于太过可怜，陆续获得了网易云账号与一些关于豆瓣账号的提示信息。

豆瓣线索 1: 头像下半部分灰色调
豆瓣线索 2: 头像中有游戏手柄
豆瓣线索 3: 快乐 memers 小组

协奏——计划

终于进入正题。

原本无头无尾无异于大海捞针，而现既然有了若此多的线索，那么便可以尝试寻找一下。

因为确实显得有如网络跟踪狂一般，于是向本人确认了几次，大致得到了默认，所以将行动放心大胆地继续了下去。

A 大调 - 人工筛选

2020.11.09

因为想着暴力搜索或许是最简单的方式，于是我决定先启用 A 方案——人工检索（即手动翻页查看用户头像）。

在我进行检索之日，快乐 memers 小组共有 11534 位成员，豆瓣小组成员每页展示 35 人，共 330 页。但很遗憾在翻完了 330 页的小组成员，也许是过于草率，并未能找到类似的头像。

此时，我也成功意识到，「人类是有极限的。」

当然也进一步可以确定是类似上图的游戏手柄 🎮。

B 大调 - 目标检测

于是我决定启用 B 方案。

爬取下小组中所有成员的头像及对应信息，跑一个目标检测的模型检测图像中是否存在游戏手柄，以及可以计算图像下半部分的饱和度与亮度均值，排除掉亮色的图片（这一部分最后鸽了）。

新建私有仓库 find-lm（404 警告），开整。

爬取豆瓣

豆瓣的反爬规则是出了名的。而其官方 API 也在前几年全部神隐，第三方的一些代理或文档如 douban-api-docs 也逐渐消亡殆尽。因此只得自行去 HTML 页面爬取。

首先豆瓣小组成员页面的链接格式是 https://www.douban.com/group/702484/members?start=0。可以通过设置 start 参数进行查询，而每页最多显示 35 位成员。

所以我决定先用 cheerio 通过 class 选择器去获取成员列表，并记录几个最重要的信息，如 UID、姓名、城市。当然最重要的是头像啦，但是成员列表中的头像其实是缩略图，并不清晰。为了此后的处理，一定是获取大图更为合适。

一般情况下，用户的头像其实和之前爬出来的 UID 有关。

/**
 * 根据 UID 获取大头像
 * @param {*} uid 用户ID
 */
function getAvatarUrlByUid(uid) {
  return `https://img2.doubanio.com/icon/ul${uid}.jpg`
}

但是测试时，发现又并非如此。此前获取 UID 其实是通过用户的个人链接进行截取所得。

/**
 * 根据链接获取 UID
 * @param {string} link 链接
 */
function getUidByLink(link) {
  const url = new URL(link)
  const uid = url.pathname.split('/')[2]
  return uid
}

但是，有些用户其实会自定义用户名，比如我就喜欢自定义域名，我的豆瓣主页便是 https://www.douban.com/people/yunyoujun/，最后的 ID 为 yunyoujun 而非一般的数字 ID，而我无法确定 LM 同学是否也有这个习惯，所以最好也做一下兼容处理。

一般数字 ID 的用户头像原图可以通过简单拼接链接获取，而自定义域名的用户还需要再访问一下用户页面进行获取。

/**
 * 根据用户 url 获取高清的头像
 * @param {string} url
 */
async function getAvatarByLink(url) {
  const html = await axios.get(url).then((res) => {
    return res.data
  })
  const $ = cheerio.load(html)
  const avatarUrl = $('.basic-info img').attr('src')
  return avatarUrl
}

OK，万事俱备。整一个循环来获取用户信息，并下载头像吧！

爬取个人用户信息的时候，还需要提供一下用户的 Cookie，可以在登录后的豆瓣页面用控制台工具找到。

（对了，因为防止被关小黑屋，一定要慢一点爬……）

至于我为什么知道？如下图所示。

403 Forbidden | nginx

/**
 * 睡觉！
 * @param {*} ms
 */
function sleep(ms) {
  return new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(), ms))
}

/**
 * 获取所有成员
 */
async function getAllMembers(groupId) {
  const totalPages = 330
  let memberList = []
  for (let i = 0; i < totalPages; i++) {
    // 休息一下
    await sleep(5000)
    console.warn('休息五秒，防止太快，被关小黑屋！')
    console.info(`爬取第 ${i + 1} 页...`)

    const list = await getMemberListByPage(groupId, i)
    memberList = memberList.concat(list)
  }
  return memberList
}

Done in 2826.76s.

用户信息的 JSON 数据 683KB，头像的图片一共为 151.7MB。（搜完咱会删掉的～）

想来 LM 同学的头像应当已经位于其中。

于是可以进行后续的过滤工作。

准备训练数据

本来想使用 Bing Image Search API 来获取做训练的图片。

突然发现微软竟然还支持 GitHub 登录了。

但是咱没有信用卡……，但是天无绝人之路，搜到了面向学生的 Azure，似乎使用学校邮箱，便可无需信用卡。

但是发现使用学校邮箱也还是不行。

还是老老实实地自己爬吧！

于是，诞生了 baidu-image-spider。

bash

# 使用方式
bis -k '游戏手柄' -tp 100

爬取 100 页，每页默认数量为 30。（其实最后只爬下来 1628 张，不过先将就用了。而且其实越往后很多图片不是很相关，可以手动删除。）

~~你们也可以用 bis -k 美少女 的方式来爬取一些美少女图片。~~

因为中途爬取豆瓣用户、百度图片的代码放在了不同仓库，但是其中有一些可以复用的地方（比如 sleep，检查文件目录是否存在不存在则新建，下载图片之类的）。索性就再抽取一个工具类的库 utils，以供日后需要的时候可以直接安装使用。

bash

yarn add @yunyoujun/utils

YOLOv5

目前比较知名的目标检测的技术方案是 Yolo，而其已经到了 v5 版本，即 yolov5。

仓库 README 中提供了自行训练数据的教程。

那么我们不妨按照步骤来。

安装环境

bash

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone repo
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install dependencies

Create dataset.yaml

yolov5/data/gamepad.yaml

我只需要检测一个 gamepad（游戏手柄）的类。

yaml

# download command/URL (optional)
# download: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip

# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: /Users/yunyou/github/lab/find-lm/tmp/images/gamepad/
val: /Users/yunyou/github/lab/find-lm/tmp/images/gamepad/

# number of classes
nc: 1

# class names
names: [gamepad]

Create Labels

而 Create Labels 部分，我也没啥精力去挨个标记游戏手柄的范围，就假装范围内的都是吧。（这也导致了后续的……）

需要再写一个脚本去生成 *.txt。

要求放置的格式是：

bash

coco/images/train2017/000000109622.jpg  # image
coco/labels/train2017/000000109622.txt  # label

const fs = require('node:fs')
const path = require('node:path')
const yyj = require('@yunyoujun/utils')

const imagesPath = 'tmp/images/gamepad'
yyj.fs.checkFolderExists('tmp/labels/gamepad')
const files = fs.readdirSync(imagesPath)

files.forEach((file) => {
  const filename = path.basename(file, '.jpg')
  const uri = `tmp/labels/gamepad/${filename}.txt`
  const label = '0 0.5 0.5 0.98 0.98'
  fs.writeFileSync(uri, label)
})

Train Custom Data

Train Data

因为 --weights yolov5s.pt (recommended)，所以就先用 YOLOv5s 小模型试试。

bash

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data gamepad.yaml --weights yolov5s.pt

跑的时候发现有些图片可能不是 jpg 格式或者太大或者是 sRGB 颜色描述文件读取不了，需要删掉。

bash

  File "/Users/yunyou/github/lab/yolov5/utils/datasets.py", line 628, in load_mosaic
    img, _, (h, w) = load_image(self, index)
  File "/Users/yunyou/github/lab/yolov5/utils/datasets.py", line 589, in load_image
    assert img is not None, 'Image Not Found ' + path
AssertionError: Image Not Found /Users/yunyou/github/lab/find-lm/tmp/images/gamepad/1215.jpg

不过没有找到其他合适的快速转换颜色描述文件的方式，所以跑到有问题的图片就删掉，或者自行截图，截图默认存的是 png，再放到 Squoosh 压缩下载得到的 jpg。

macOS 下有个 sips 的终端命令可以转换图片格式。 Linux 下则有 ImageMagick。不过都没有发现可以调整颜色描述文件的方式。

如果有更好的方案可以推荐给我。

跑了三四个小时，训练完毕。

Visualize

注册了个 wandb 账号，查看训练过程。（虽然好像没什么用）

Detect

bash

# python detect.py --source data/images --weights runs/train/exp6/weights/last.pt --conf 0.4
python detect.py --source /Users/yunyou/github/lab/find-lm/tmp/images/avatars --weights runs/train/exp6/weights/best.pt --conf 0.88

但我只希望展示有检测到 游戏手柄 的图片，所以需要对 detect.py 进行些许改造。

检测到物体时，会使用 plot_one_box 绘制边框，那么我们找到这段逻辑，如果没有绘制，就不存储图片。

定义一个临时变量 export_img = False，然后判断：

python

...
  if save_img or view_img:  # Add bbox to image
      label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf)
      plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)
      if conf:
          export_img = True
      else:
          export_img = False
...
  if save_img:
    if dataset.mode == 'images':
        if export_img:
            cv2.imwrite(save_path, im0)
...

因为训练集又混乱又少（自己也压根没有标），所以得到一堆并不相关的图片，可爱的玉子也是 Gamepad 了。

跑了 4884.034s，过了遍最后结果（大概几十张图片），果然没有发现什么像游戏手柄的东西。

加之后又从本人处得到了手柄色彩本就与背景十分接近，很难检测到的信息，所以不得不更换方案。

B 方案宣告失败。

所以我之前都在干什么？？？

B 方案的确折腾了我很久的时间，失败后自然有些失望。但在失望之前，我有幸又得到了一些新的信息。

C 大调 - 过滤城市

2020.12.02

此前，因为 LM 同学的其他社交账号也基本没有填写什么性别/城市信息，所以从一开始便没有打算从此入手。

偶尔汇报 B 方案的进展，并阐述了一些遇到的困难后，LM 同学却提到为什么不先过滤一遍数据呢，比如筛选城市，方察觉好像的确存在些许可能。（以及既然本人已经这么说了，可能性就更大了。）

那么要么是我们目前所在的北京，要么便是其家乡湖南某个城市 LD。（好在有先见之明的我，此前也爬取了用户的城市信息。）

接下来只要写个简单的脚本，拿到包含对应城市的成员列表。

/**
 * 根据城市获取相关成员
 * @param {*} city
 */
function getMembersByCity(city) {
  const results = []
  members.forEach((member) => {
    if (city.includes(member.city))
      results.push(member)
  })
  return results
}

因为头像之前已经拿到过了，所以直接去拷贝一下就好。

/**
 * 拷贝文件
 * @param {*} src
 * @param {*} dist
 */
function copyFile(src, dist) {
  fs.writeFileSync(dist, fs.readFileSync(src))
}

const beijingMembers = getMembersByCity(['(北京)'])
checkFolderExists('tmp/images/city/beijing/')
beijingMembers.forEach((member) => {
  const filename = `${member.uid}-${member.name}.jpg`
  try {
    copyFile(
      `tmp/images/avatars/${filename}`,
      `tmp/images/city/beijing/${filename}`,
    )
  }
  catch (err) {
    console.log(err.message)
  }
})

总共才七百来张，手动过一遍好像也不麻烦。

打开 finder 画廊模式，啪，很快啊，就找到了。

加之名称是此前提过的一个乐队名字的中文含义，因此也较为确信。

在点开个人主页时，则基本可以确定。因为早在半月前便留下了这样一条广播，我却因为走了许多弯路才抵达。

~~不要回答！不要回答！不要回答！~~

因为 LM 同学本人希望能与外界达到一种隔离的忘我状态，于是拉黑了历经千辛万苦找到她并关注的我，并已经改名删掉该动态了。

所以也请大家引以为鉴。

尾声

A 面的故事到此就结束了。

唱片的 A 面放完后，我也无法确保 B 面是否值得一听。

A-Side 和 B-Side 最初是指 7 英寸黑胶唱片的两面，唱片业从 1950 年代开始使用这种介质录制单曲。A-Side 和 B-Side 逐渐被用于形容录制在碟片两面的两种不同类型的歌，A-Side 通常录制的是我们所说的主打歌（那些被用来打榜或者期望在电台节目里热播的曲目），B-Side（或称 flipside）是指的第二类歌，这些歌通常不会出现在乐队的 LP（Long playing record album）中。

B 面

我知道倘若不迈出某一步，故事便不会开始与结束。

就像不把唱片放到唱片机上，便不会放出音乐，不把唱片翻转，就不会听到 B 面这样简单的道理。

那么回到 A 面的最初，我为何要寻找 LM 同学的豆瓣账号。

这里是尚未写完的 B 面，我的朋友因为事态的发展正处于低沉时期，所以还未能将之写完。

也许在某一天，无论好坏，这个故事的结局都会在此浮现。

我已经受够了自作多情的期待，最后又为此失望。因此我从最初就不抱期望，以后不会，直到最后也绝不期待。

To Be Continued.

前奏 ​

演奏者——出场人物 ​

序曲——旅程 ​

交响——探寻 ​

协奏——计划 ​

A 大调 - 人工筛选 ​

B 大调 - 目标检测 ​

爬取豆瓣 ​

准备训练数据 ​

YOLOv5 ​

安装环境 ​

Create dataset.yaml ​

Create Labels ​

Train Data ​

Visualize ​

Detect ​

C 大调 - 过滤城市 ​

尾声 ​

B 面 ​

前奏

演奏者——出场人物

序曲——旅程

交响——探寻

协奏——计划

A 大调 - 人工筛选

B 大调 - 目标检测

爬取豆瓣

准备训练数据

YOLOv5

安装环境

Create dataset.yaml

Create Labels

Train Data

Visualize

Detect

C 大调 - 过滤城市

尾声

B 面