jsup/avle 보팅 코드 갱신 - 1일1포스팅 강박에서 벗어나기

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by joviansummer original STEEMIT post: https://steemit.com/blog/@joviansummer/jsup-avle-1-1 안녕하세요. @joviansummer입니다. @jsup과 @avle의 보팅 코드를 갱신하여 적용하였습니다. 검토는 상당히 오래전부터 진행해 왔습니다만, 최근에 구체적인 설계 방향이 잡히고 기술적으로 어떻게 할 것인지에 대해서도 결정이 되면서 생각보다 빠르게 코드 수정이 진행되었습니다. 새로운 기능은 신청자에 대해서 포스팅이 아니라 댓글에도 보팅을 하는 것입니다. 매일 포스팅하는 것이 부담스럽고 힘들다면 댓글을 달면 됩니다. 당연히 1일1포스팅보다 1일1댓글이 훨씬 쉽고, 댓글을 많이 쓴다고 나쁠 것도 없다고 생각됩니다. 임대 보팅을 받기 위해 억지로 매일 포스팅하는 것은 본인에게도 괴로운 일이고 포스팅 자체도 결국 저품질화될 가능성이 큽니다. 매일 포스팅하는 것이 즐거운 사용자들도 있겠습니다만, 단지 보팅 때문에 억지로 쥐어 짜서 하루에 하나씩 힘들게 포스팅하거나 사실상 내용이 없다시피 한 포스팅을 하는 사용자들도 있는 것이 현실입니다. 보팅을 받아야 한다는 압박감으로 매일 억지로 포스트를 쓰기 시작하면서 스팀잇은 재미 없고 따분한 곳이 되어 갑니다. 게다가 스팀잇의 트렌딩 페이지는 사실상 대량의 임대 셀프 보팅을 받는 사용자의 포스팅을 모아놓은 공간처럼 되어 있어, 이대로 계속 가면 SNS 본연의 매력은 상실하고 코인 채굴장 그 이상도 이하도 아니게 될까 우려되는 측면도 있습니다. 댓글 보팅이 이런 문제를 완화하는데 조금이나마 기여할 수 있지 않을까 생각됩니다. 대상: @jsup 또는 @avle에 스팀파워를 임대하여 보팅을 받고 있는 계정 신청 방법: @jsup 또는 @joviansummer의 최근 포스트에 "댓글 보팅을 신청합니다"라는 내용으로 댓글을 써 주시면 됩니다. 제가 확인하고 서버에 등록하면 다음날부터 해당 계정은 포스트/댓글 관계 없이 그날 처음 작성하...
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파이썬 beem에서 특정 계정의 댓글 이력 조회

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by joviansummer
original STEEMIT post: https://steemit.com/blog/@joviansummer/4ejsog-beem

파이썬 beem을 이용해서 특정 계정의 댓글 이력을 조회할 수 있습니다. Account 객체의 comment_history() 함수를 이용하며, 제네레이터(generator) 형식으로 가져옵니다. 예시를 보면 감을 잡을 수 있을 것입니다.

from beem import Steem
from beem.account import Account

s = Steem(node="https://api.steemit.com")
a = Account('joviansummer', blockchain_instance=s)

# 최근 5개의 댓글 가져오기
c_hist = a.comment_history(limit=5)

# 댓글 Comment 객체를 하나씩 가져와 출력
for reply in c_hist:
  # 댓글 작성자(author) -> 본문 작성자(parent author)
  print(reply.author, '->', reply.parent_author)
  # Comment 객체의 내용 출력
  print(reply.body)
  print(" ")

comment_history 함수에서 limit 값을 지정하지 않으면 API 노드에서 줄 수 있는 최대한 많은 댓글을 가져올 수 있습니다.

@joviansummer의 스팀 프로젝트

스팀 증인노드를 운영중입니다. @jswit에 증인투표해 주시면 감사하겠습니다.
(https://steemitwallet.com/~witnesses)

jswit 증인 노드 프로젝트를 시작합니다.

jsup 업보팅(upvoting) 서비스 소개

jsup 수혜자 지정 기능 추가

jsup 2.0 - 업보팅을 다시 위대하게

jSTEEM 프로젝트 - 텔레그램 챗봇으로 구현하는 스팀 블럭체인 탐색기

Steemit-Search - 스팀잇 포스팅 검색

STEEM.NFT - 디지털 아트 보존 프로젝트

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