2024-08-04

Python 使用 WeChatFerry 搭建部署微信机器人的详细教程(更新中)如下:

一、下载安装 wcferry 库

通过pip快速安装 wcferry:

pip install wcferry

二、基本原理

当微信收到消息时,抢在微信处理(显示到页面)前,先让工具处理,处理完之后再交还给原来的处理模块。需要发送消息时,模拟微信发送消息,组装好消息体,调用微信发送消息的模块。获取联系人,则是遍历一块特定的内存空间。通过好友验证,则是组装好验证信息,调用微信的验证模块。

三、开始使用

  1. 检测微信登录状态
from wcferry import Wcf

wcf = Wcf()
print(wcf.is_login())  # 检测当前PC端微信登录状态
  1. 获取登录账号信息
from wcferry import Wcf

wcf = Wcf()
print(wcf.get_user_info())  # 获取当前PC端微信账号信息
  1. 开辟线程监听群消息

以下是一个简单的例子,展示如何开启线程监听消息,并判断是否是群消息:

from queue import Empty
from threading import Thread
from wcferry import Wcf, WxMsg

wcf = Wcf()

def processMsg(msg: WxMsg):
    if msg.from_group():
        print(msg.content)

def enableReceivingMsg():
    def innerWcFerryProcessMsg():
        while wcf.is_receiving_msg():
            try:
                msg = wcf.get_msg()
                processMsg(msg)
            except Empty:
                continue
            except Exception as e:
                print(f"ERROR: {e}")
    
    wcf.enable_receiving_msg()
    Thread(target=innerWcFerryProcessMsg, name="ListenMessageThread", daemon=True).start()

enableReceivingMsg()
wcf.keep_running()

四、微信消息属性说明

可以通过 WxMsg 类来了解微信消息的各种属性。例如,可以通过 wcf.get_msg_types() 来获取所有消息类型。

五、根据群名称查询群 wxid

特别注意:Wcf 没有提供根据群名称查询群 wxid 功能。但我们可以先获取全部联系人数据(微信好友、微信群等等),基于 wxid 进行区分,因为微信群 wxid 后缀都是“chatroom”结尾。

以上教程提供了一个基本的框架和示例代码,帮助你开始使用 WeChatFerry 搭建和部署微信机器人。请注意,此工具仅用于学习和技术研究目的,并应遵守相关法律法规和道德规范。

由于 WeChatFerry 和微信的接口可能会发生变化,因此建议在使用过程中保持对官方文档和社区动态的关注,以便及时获取最新信息和支持。

2024-08-04

第六篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例:大学生数据全方位分析挖掘经典案例,详细介绍了如何使用Pandas库进行大学生数据的全方位分析挖掘。该案例涵盖了学生成绩数据、选课数据、活动参与数据、消费行为数据等多个方面的分析挖掘。通过Pandas库的功能,可以对这些数据进行统计分析、可视化展示,以及更深入的数据挖掘探索分析,从而为学校教学成绩管理、课程推荐和设置、活动组织和学生成长等提供有针对性的建议和支持。如果您想详细了解该案例的具体内容和实现方法,可以参考相关教程或文档。

2024-08-04

在Python中,forwhile是两种常用的循环结构,它们各自有不同的使用场景和特点。

for循环通常用于遍历集合(如列表、元组、字典、集合或字符串)中的元素,或者执行固定次数的循环。for循环的基本语法是:for 变量 in 集合: 循环体。在每次循环中,变量会被赋予集合中的下一个元素值,然后执行循环体。当集合中的所有元素都被遍历后,循环结束。

while循环则用于执行不确定次数的循环,只要循环条件满足,就会一直执行循环体。while循环的基本语法是:while 条件: 循环体。在每次循环开始前,都会判断条件是否满足。如果满足,则执行循环体;否则,跳出循环。

这两种循环结构的主要区别在于:for循环是遍历集合或执行固定次数的循环,而while循环是执行不确定次数的循环,只要条件满足就会一直执行。因此,在选择使用哪种循环结构时,需要根据具体的需求和场景来决定。

总的来说,for循环更适用于已知迭代次数的场景,如遍历一个列表或执行固定次数的操作;而while循环更适用于未知迭代次数的场景,如等待用户输入或处理不确定数量的数据。

2024-08-04

Python筑基之旅-字典

在Python中,字典(dictionary)是一种非常重要的数据结构,它允许我们存储键值对(key-value pairs)的集合。字典在Python中是非常重要且常用的,因为它们允许我们根据特定的键快速地查找、添加、修改和删除数据。

一、创建字典

在Python中,字典是由键和值组成的对,其中键是唯一的,而值可以是任何类型的数据。字典的每个键值对用冒号 ":" 分割,每个键值对之间用逗号 "," 分割,整个字典包括在花括号 "{}"中。这是一个简单的字典创建示例:

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

二、访问字典中的值

我们可以通过键来访问字典中的值。例如,如果我们想访问上面示例字典中键为'key1'的值,我们可以这样做:

print(my_dict['key1'])  # 输出: value1

三、修改字典

我们可以通过简单地给字典中的键赋值来修改字典中的值。例如:

my_dict['key1'] = 'new_value1'  # 修改键为'key1'的值为'new_value1'

四、删除字典元素

我们可以使用del语句来删除字典中的元素。例如:

del my_dict['key1']  # 删除键为'key1'的元素

五、遍历字典

Python字典提供了多种遍历方式,包括遍历所有的键值对、只遍历键或只遍历值。以下是一些示例:

  • 遍历所有的键值对:

    for key, value in my_dict.items():
      print(key, value)
  • 遍历所有的键:

    for key in my_dict.keys():
      print(key)
  • 遍历所有的值:

    for value in my_dict.values():
      print(value)

    六、字典的内置函数和方法

Python字典提供了许多内置函数和方法,如len()函数可以用来获取字典的长度(即键值对的数量),clear()方法可以用来清空字典等。具体可以参考Python官方文档来了解更多关于字典的操作和方法。

希望这些信息能帮助你更好地理解Python中的字典数据结构!

2024-08-04

要进行Python网页爬虫爬取豆瓣Top250电影数据并使用Xpath进行数据解析,你可以按照以下步骤进行:

  1. 安装必要的库
    确保你已经安装了requests用于网页请求,lxml用于Xpath解析。如果还没有安装,可以通过pip进行安装:

    pip install requests lxml
  2. 分析豆瓣Top250页面结构
    在浏览器中打开豆瓣电影Top250页面,检查页面元素,理解页面结构,并确定要爬取的数据(如电影名称、导演、评分等)在HTML中的位置。
  3. 编写爬虫代码
    使用requests库发送HTTP请求获取页面内容,然后使用lxml库和Xpath表达式解析页面,提取所需数据。
  4. 处理反爬虫机制
    豆瓣可能有反爬虫机制,如需要处理JavaScript渲染的内容、设置合理的请求头信息、处理验证码等。确保你的爬虫能够应对这些挑战。
  5. 存储数据
    将爬取到的数据存储到CSV文件、数据库或其他你选择的存储方式中。
  6. 遵守法律法规和网站规定
    在爬取数据时,请确保遵守相关法律法规和豆瓣网站的使用规定,不要对网站造成过大的访问压力。
  7. 示例代码
    由于具体的Xpath表达式会根据豆瓣页面的实际结构而变化,这里提供一个简化的示例代码框架:

    import requests
    from lxml import etree
    
    url = 'https://movie.douban.com/top250'  # 豆瓣电影Top250的URL
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36'
    }  # 设置请求头信息,模拟浏览器访问
    
    response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求获取页面内容
    response.encoding = 'utf-8'  # 设置响应内容的编码格式
    html = etree.HTML(response.text)  # 使用lxml解析HTML内容
    
    # 使用Xpath表达式提取数据,以下为例:
    movie_titles = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')
    # 提取其他所需数据的Xpath表达式类似,需要根据实际页面结构编写
    
    # 存储或处理提取到的数据...

    请注意,由于豆瓣页面结构可能随时变化,上述Xpath表达式可能需要根据实际情况进行调整。同时,为了遵守豆瓣的使用规定和避免对服务器造成过大压力,请合理设置爬虫的访问频率和请求间隔。

2024-08-04

要进行空间绘图,并使用Python的pykrige包进行克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制,你首先需要确保已经安装了pykrige包。如果你还没有安装,可以通过pip进行安装:

pip install pykrige

安装完成后,你可以使用下面的代码示例来进行克里金插值计算及可视化绘制:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pykrige.ok import OrdinaryKriging

# 已知点的坐标和对应的值
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
z = np.array([3, 7, 2, 9, 4])

# 创建 OrdinaryKriging 对象
ok = OrdinaryKriging(x, y, z)

# 定义插值网格
x_grid, y_grid = np.linspace(1, 5, 100), np.linspace(2, 10, 100)
X_grid, Y_grid = np.meshgrid(x_grid, y_grid)

# 进行克里金插值计算
z_grid = ok.interpolate((X_grid, Y_grid))

# 使用matplotlib进行绘图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.contourf(X_grid, Y_grid, z_grid)
plt.colorbar()
plt.title('Kriging Interpolation Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

这段代码首先导入了必要的库,然后定义了一些已知点的坐标和对应的值。接着,它创建了一个OrdinaryKriging对象,并定义了一个插值网格。通过调用interpolate方法,它计算了网格上每个点的插值。最后,它使用matplotlib库来绘制插值结果的等高线图。

请注意,这个示例是基于你提供的信息创建的,并且假设你已经有了进行克里金插值所需的数据。在实际应用中,你可能需要根据自己的数据集进行相应的调整。

2024-08-04

pytest.mark.parametrize是pytest测试框架中一个非常实用的装饰器,它允许你使用多组参数来运行同一个测试函数,从而使得测试用例更加简洁且易于维护。以下是pytest.mark.parametrize的详细用法:

  1. 基本用法
    最基本的使用方式是直接传递参数值列表。例如:

    import pytest
    
    @pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(1, 2, 3), (4, 5, 9)])
    def test_add(x, y, expected):
        assert x + y == expected

    在这个例子中,test_add函数会被执行两次,分别使用(1, 2, 3)(4, 5, 9)作为参数。

  2. 使用命名参数
    可以为每组参数指定一个名字,以增加可读性。例如:

    @pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [
        pytest.param(1, 2, 3, id='positive_numbers'),
        pytest.param(-1, -1, -2, id='negative_numbers'),
    ])
    def test_add_named(x, y, expected):
        assert x + y == expected
  3. 嵌套参数
    支持嵌套参数列表,适用于多维度测试。例如:

    @pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])
    @pytest.mark.parametrize("y", [3, 4])
    def test_multiply(x, y):
        assert x * y in [3, 4, 6, 8]
  4. 参数组合
    使用pytest.param可以显式控制参数组合及标识。例如:

    @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
        pytest.param(1, 2, 3, id="integers"),
        pytest.param(1.5, 2.5, 4.0, id="floats"),
    ])
    def test_add_combinations(a, b, expected):
        assert a + b == expected
  5. 参数类型转换
    在传递给测试函数之前,可以自动转换参数类型。例如:

    @pytest.mark.parametrize("x, y", [("1", "2"), ("3", "4")], ids=["str-str", "str-str"])
    def test_add_str_converted(x, y):
        x = int(x)
        y = int(y)
        assert x + y in [3, 7]
  6. 异常测试
    可以使用pytest.raises来检查特定异常。例如:

    @pytest.mark.parametrize("x, y", [(1, 'a')])
    def test_add_exception(x, y):
        with pytest.raises(TypeError):
            x + y
  7. 参数化fixture
    可以参数化fixture,使其在每次调用时使用不同的输入。例如:

    @pytest.fixture(params=[1, 2])
    def number(request):
        return request.param
    
    def test_number(number):
        assert number in [1, 2]
  8. 大范围数据测试
    可以使用外部数据源(如文件、数据库)动态生成参数。这种方式通常需要结合其他工具或方法来实现。

通过熟练掌握pytest.mark.parametrize的用法,你可以更加灵活地编写测试用例,提高测试效率和代码质量。

2024-08-04

PySide6详细使用教程:Python之GUI开发

一、Qt for Python与PySide6简介

Qt for Python是Qt官方为Python提供的Qt工具套件,允许Python开发者利用成熟的Qt框架轻松构建高效、美观的GUI界面。PySide6是Qt for Python的核心库,通过pip安装即可获得。与PyQt相比,Qt for Python采用LGPL协议,更适用于闭源商业项目。

二、搭建Qt for Python开发环境

  1. 确认Python版本是否符合要求。
  2. 使用pip安装PySide6。
  3. 打开Python自带的IDLE工具或选择其他喜欢的IDE。
  4. 编写一个简单的GUI界面程序,测试环境是否搭建成功。

三、GUI界面开发详解与实例

  1. 创建一个简单的窗口界面:

    • 导入PySide6库中的相关模块。
    • 创建一个QApplication实例。
    • 创建一个主窗口QWidget或其子类,并设置其大小和标题。
    • 在主窗口中添加所需的UI组件,如标签、按钮等。
    • 显示主窗口并进入事件循环。
  2. 深入探讨各种UI组件的使用方法和技巧:

    • 学习使用QLabel、QPushButton、QTextEdit等常用组件。
    • 掌握信号与槽机制,实现组件间的交互。
    • 学习使用布局管理器,如QHBoxLayout、QVBoxLayout等,进行界面布局。
    • 了解并使用QSS(Qt Style Sheets)进行界面美化。

四、总结与展望

通过本教程,您已经了解了Qt for Python的基本概念、搭建开发环境的方法以及GUI界面开发的详细步骤。在今后的工作中,您可以充分利用Qt for Python的优势,快速构建美观、高效的GUI界面程序。如需进一步学习,可以参考官方文档、查阅相关书籍或观看在线视频教程。

请注意,以上教程仅为概述,具体实现细节可能因项目需求和规模而有所不同。如需更具体的帮助或代码示例,请随时咨询或查阅相关资源。

2024-08-04

Python 安装netCDF4保姆级教学

一、更新pip和setuptools

在安装netCDF4之前,建议先更新pip和setuptools到最新版本,以确保安装过程顺利。打开命令行终端,输入以下命令:

pip install --upgrade pip setuptools

二、使用pip安装netCDF4

更新完成后,你可以尝试直接使用pip安装netCDF4。由于netCDF4依赖于其他库(如numpy和h5py),pip通常会尝试自动安装这些依赖项。在命令行终端中输入以下命令:

pip install netCDF4

如果遇到网络问题或依赖项不兼容等安装问题,可以考虑使用国内镜像源来加速下载,如使用豆瓣的PyPI镜像。在命令行终端中输入以下命令:

pip install netCDF4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

三、处理依赖项问题

如果安装过程中提示缺少依赖项(如cftime),可能需要手动下载并安装这些依赖项的whl文件。你可以从Christopher Gohlke的Python库找到适用于你的Python版本的whl文件,并使用pip安装它们。

四、验证安装

安装完成后,你可以在Python环境中尝试导入netCDF4库来验证安装是否成功。打开Python解释器,输入以下命令:

import netCDF4

如果没有出现错误提示,那么恭喜你,netCDF4库已经成功安装在你的Python环境中了!

注意:如果你在安装过程中遇到任何问题或错误提示,请尝试查阅相关文档或搜索具体错误信息以获取更多帮助。同时,确保你的Python环境已经正确配置且具备相应的权限进行安装操作。

希望这份保姆级教学能帮助你顺利安装netCDF4库!