1.动手做一个QQ 群聊机器人
2.App软件开发,群聊群想做类似微信的聊天效果,该怎么实现
3.钉钉群聊新体验——机器人搭建与集成教程
4.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
5.Python加PowerShell删除指定QQ群的
动手做一个QQ 群聊机器人
QQ 机器人是与个人 QQ 号绑定的工具，可以实现自动回复和自定义回复，源码提升群聊互动效率。交流本文将指导您 DIY 一个 QQ 群聊机器人。微信教程源自 hwk 在 实验楼 的群聊群发布，地址如下：基于图灵机器人实现QQ群聊机器人。源码okhttp源码分析
实验简介包括：
了解 QQ 群机器人，交流通常是微信基于腾讯 SmartQQ 协议的开源项目。本文将结合图灵机器人的群聊群 API，构建一个能满足日常聊天需求的源码群聊机器人。
所需知识点包括：
学习图灵机器人的交流 API 使用方法。
实验步骤包括：
下载 QQRobot 源码：GitHub - zeruniverse/QQRobot。微信
在 Xfce 终端执行操作。群聊群
注册图灵机器人账号，源码创建和设置机器人。交流
在 QQBot.py 中添加图灵机器人 APIkey。
编辑 groupfollow.txt，加入需要监控的群名。
运行程序，生成二维码，通过手机 QQ 扫描完成登陆。
启动后，机器人开始运行，自动回复和响应群聊消息。
功能包括：
启动成功后，绑定的 QQ 号将收到自动回复。
通过其他 QQ 号发送消息指令，群聊机器人会执行相应的动作。
实验分析涉及：
登录验证、消息收发、好友管理、群聊和讨论组操作。
完整代码、步骤和示例可在 实验楼 查看。更多 Python 项目资源：Python 全部 - 课程。
关注公众号“实验楼”，获取更多项目教程，使用手机查看。
App软件开发,想做类似微信的聊天效果,该怎么实现
开发一款手机APP，特别是想要实现类似于微信的聊天效果，涉及的技术与功能复杂且丰富。在开始之前，需要明确的是，这个过程可能需要一定的技术团队和时间，成本根据需求和质量不同，通常会在几千到十几万左右，对于更高级和复杂的功能需求，价格则会更高。
首先，设计与规划是php源码安装扩展整个开发过程的基础。这一步需要清晰地定义APP的目标用户群体、功能需求以及用户体验。比如，是否需要实现群聊、文件传输、语音通话、视频通话等特性。此外，还需要考虑APP的界面设计、交互流程、安全策略等。
接下来是技术选型。选择合适的技术栈对项目的成功至关重要。常见的技术包括前端的HTML, CSS, JavaScript, 后端的Java, Python, Node.js, 数据库如MySQL, MongoDB等。对于聊天功能，WebSocket协议是实现前后端实时通信的关键技术。
开发过程中，需要确保代码质量和性能优化。使用敏捷开发方法，如Scrum或Kanban，可以更高效地管理项目，确保迭代开发和质量控制。同时，考虑到用户隐私和数据安全，需要严格遵守相关的法律法规，如GDPR等。
测试阶段至关重要，确保APP功能完整、性能稳定、界面友好。包括单元测试、集成测试、性能测试、安全测试等。测试完成后，进行用户反馈收集，根据反馈进行优化调整。
最后，上线与运营。发布APP到应用商店，进行市场推广，收集用户反馈，持续优化和更新功能，以满足用户需求和市场变化。
综上所述，实现类似微信的聊天效果，需要从规划到技术选型、开发、测试、比特币中国源码上线等多个环节进行细致的工作。成本取决于项目规模、复杂度和技术团队的专业能力。因此，在启动项目之前，应充分评估需求、预算和时间表，以确保项目的顺利进行和成功实现。
钉钉群聊新体验——机器人搭建与集成教程
钉钉群聊新体验的机器人搭建与集成教程
在开始前，作为管理员或具备添加机器人权限的群聊成员，确保你具备必要的权限。在群聊设置中，找到“智能群助手”并添加自定义机器人，设置名称和安全选项，获取Webhook URL，这是与外部系统通信的关键。
选择搭建路径，Python是常见的开发语言，以发送文本消息为例，编写简单的Python代码实现基础功能。为了保障安全，记得启用加签，遵循钉钉官方的签名算法。
要将机器人与外部系统集成，首先明确你的需求，比如CRM系统的新客户添加。设计集成方案，编写中间服务监听事件并触发钉钉机器人发送通知。通过编写事件监听器、消息处理器和交互逻辑来实现。
在部署机器人前，务必进行详尽的测试，涵盖各种场景，确保其稳定运行。将代码部署到服务器，保持监控，及时解决问题，完成整个机器人的搭建与集成过程。
哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)
导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧，帮帮我你是linux系统我也遇到过
你可以下载一个django的源码包
django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了
至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了
Django框架是什么？
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是纯html网站源码一个由非营利组织成立的独立组织。
Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。
一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。
Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。
年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。
Django的设计理念如下：
松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。
不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。
快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下：
对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。
多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。
框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。
GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。
开发环境——Django带有轻量级的lamp源码包安装Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。
Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）
取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。
如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）
为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py，模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。
第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。
第二次时，可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：
（1）TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
（GitHub：）
（2）Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）
（3）Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。
（GitHub：）
（4）scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。
（GitHub：）
（5）Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。
（GitHub：）
：《Python入门教程》
（6）Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
（GitHub：）
（7）Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
（GitHub：）
（8）GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
（GitHub：）
（9）YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。
（GitHub：/rg3/youtube-dl）
（）SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。
（GitHub：）
（）MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。
（GitHub：）
（）FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
（GitHub：）
（）snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
（GitHub：）
（）Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
（GitHub：）
（）Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。
（）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
（GitHub：）
（）HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的)
以及：你已经安装好Python，并且添加到系统环境变量。（安装时，勾选PATH 选项）Python 脚本运行时，提示缺少什么模块的时候，你要学会pip install xxxxxx PowerShel 已允许脚本运行 （请管理员权限打开 PowerShell 运行：Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned）在资源管理器的目录空白处，按着Shift + 鼠标右键，点击 在此处打开 PowerShell 窗口 就可以在当前目录直接打开PowerShell。
解密QQ数据库，先去你的聊天记录文件夹下面备份Msg3.0.db，先打开QQ，出现登陆窗口，先不要点击登陆，在当前目录打开PowerShell，运行解密脚本\qq-win-db-key-master\main.py 然后点击QQ的登陆按钮，耐心等待登陆，登陆成功后，脚本也随之运行结束。此时当前目录下出现一个解密完成的Msg3.0.db_0_xxxxxxxxxx.db 数据库文件。QQ可以退出了，后面用不到它了。
修复QQ数据库，打开PowerShell，运行SQLite-Tools，使用SQLite-Tools打开 Msg3.0.db_0_xxxxxxxxxx.db 检查是否出错。不出错就输入.quit退出。如提示出错的话，就继续处理，导出为temp.sql 临时的SQL文件。运行完成后，当前目录下出现一个temp.sql 文件。modify_temp_sql_last_line.py 脚本功能及默认参数：修改 temp.sql 文件的最后一行为 COMMIT;运行modify_temp_sql_last_line.py 脚本，运行完成，可以看到temp.sql 文件的修改时间发现变化。在当前目录打开PowerShell，运行SQLite-Tools，创建新数据库Msg.db 并导入 temp.sql，等待运行完成后，当前目录下出现一个修复完成的Msg.db 文件。
解码QQ数据库，使用文本编辑器打开\qq_msg_decode-main\index.py 文件，在大约行处，修改为你的数据库路径，建议使用绝对路径。例如：在当前目录打开PowerShell，运行解码脚本\qq_msg_decode-main\index.py 此过程最为漫长，我G左右的QQ数据库，跑了4小时分钟。脚本跑完后，Msg.db 的体积会变大，因为会在表里面多加一个字段，用于存放解码完成后的信息。解码完成后的数据库结构如图。
导出群聊天记录的路径为CSV，regex_processing_img_path_to_csv.py 脚本功能及默认参数：读取当前目录下的Msg.db，导出各个群聊天记录中的路径为csv格式，存放到当前目录下的 QQ_Group_CSV文件夹下。运行regex_processing_img_path_to_csv.py 脚本，会将数据库内的群消息中的路径，以群分类，以数据库中的表名为命名，导出为csv文件。运行完成后，当前目录下出现一个QQ_Group_CSV 文件夹，其中包含若干数量的，格式类似group_.csv 的CSV文件。注意：CSV文件名，其数字部分并不%和QQ群的群号对应！
以聊天记录查询对应的群的数据库表名，由于在QQ数据库里面存储的群消息的表的名称，并不是绝对和QQ群的群号是一致对应的。再加之，有部分还能在QQ消息管理器中查看聊天记录的QQ群，已经被封禁，无法查看其群号。所以需要通过查询来确定，QQ群与数据库中的表的关系。query_chat_come_from_qq_group.py 脚本功能及默认参数：连接到当前目录下的Msg.db 数据库，使用聊天记录来查询确定其在数据库中对应的表名。运行query_chat_come_from_qq_group.py 脚本，复制消息管理器中的文本内容，粘贴到PowerShell窗口中查询，复制内容请尽量具有独特性，防止返回内容过多。查询效果如图。
定义移动文件脚本参数来移动，move_csv_img_path.ps1 的脚本功能：按脚本中定义黑白名单的群列表、运行模式、时间线，来移动对应群csv文件中记录的，按群来分类，移动到指定的目录下。move_csv_img_path.ps1 的脚本参数部分：请自行修改脚本中的参数为自己的实际路径。建议移动后的存放目录，设置为聊天记录同分一区下面，能极大地节省移动时间，同分区移动文件只是修改文件系统中的路径指向而已。move_csv_img_path.ps1 的脚本运行逻辑：运行move_csv_img_path.ps1 脚本，返回内容如图。
移动日志中出现大量错误的原因，由于存在表情包之类的复用，同一个路径，可能会在多个群CSV里面反复出现。从而导致移动脚本读取第1个群CSV正常移走后，移动脚本再读取到后续的群CSV文件中再出这条路径，脚本再次移动该路径时找不到，就会在日志中记录为失败。此部分内容可以看看视频版演示。
效果，我最后清掉了G的，最多那个群G……留下的4个群只有3.G。
