- 编译器：
PyCharm Community Edition 2022.2.3, 下载网址：PyCharm官网 Python版本：3.9.13， 下载网址：Python官网- 借用
go-cqhttp框架：go-cqhttp帮助中心 ， 选择windows版本进行下载，配置好QQ账号和http、post处的地址设置【要与代码中的地址保持一致性】
- 将代码clone到本地，用Pycharm打开
- 在Pycharm中为项目配置Python解释器， 然后需要在虚拟环境中安装
flask、requests、openpyxl、paddlepaddle、paddlenlp模块。- 先点击
文件------>设置----->项目----->Python解释器，点击+号将pip更新为最新版本22.3.1（该版本在我使用时为最新） - 然后前三个模块比较小，直接鼠标悬浮在关键字下面，等Pycharm提示安装消息点击安装即可，
- 后面两个模块比较大，建议用如下两个指令，切换镜像来下载安装
- 先点击
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlepaddle==2.4.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlenlp==2.4.4- 运行
server.py文件即可，此时会自动下载paddlenlp需要的工具集
-
下载：
-
从release界面下载最新版本的go-cqhttp，建议下载
压缩文件 -
系统类型 可执行文件 压缩文件 Intel 版 Macos Not available go-cqhttp_darwin_amd64.tar.gzM1 版 Macos Not available go-cqhttp_darwin_arm64.tar.gz32 位 Linux Not available go-cqhttp_linux_386.tar.gz64 位 Linux Not available go-cqhttp_linux_amd64.tar.gzarm64 Linux Not available go-cqhttp_linux_arm64.tar.gzarmv7 Linux Not available go-cqhttp_linux_armv7.tar.gz32 位 Windows go-cqhttp_windows_386.exego-cqhttp_windows_386.zip64 位 Windows go-cqhttp_windows_amd64.exego-cqhttp_windows_amd64.ziparm64 Windows go-cqhttp_windows_arm64.exego-cqhttp_windows_arm64.ziparmv7 Windows go-cqhttp_windows_armv7.exego-cqhttp_windows_armv7.zip -
以系统类型
64位Windows为例，下载压缩文件go-cqhttp_windows_amd64.zip
-
-
解压：Windows下请使用自己熟悉的解压软件自行解压
-
使用：
-
双击
go-cqhttp_*.exe,根据提示生成运行脚本 -
双击运行脚本，输入数字
0，选择HTTP通信，按Enter后生成默认配置文件config.yml -
参照config.md修改配置文件
config.yml -
（主要是配置一下：QQ账号、密码、和监听端口号） 第4行：uin # QQ账号 第5行：password # 密码为空时使用扫码登录 第96行：address: 0.0.0.0:10087 # HTTP监听地址(用于接收消息) 取消第104行的注释 第104行：url: http://0.0.0.0:10088/ # 返向HTTP POST地址(用于发送消息)
-
双击运行脚本
go-cqhttp.bat,登录后即可使用，如果还需要使用程序中的发送视频的功能，还需要安装ffmpeg。
-
-
安装ffmpeg
-
将代码clone到云服务器上
-
安装
flask、requests、openpyxl、paddlepaddle、paddlenlp模块。- 将pip更新为最新版本
22.3.1（该版本在我使用时为最新）pip install --upgrade pip - 然后前三个模块比较小，直接
pip install安装即可
pip install flask pip install requests pip install openpyxl
- 后面两个模块比较大，建议用如下两个指令，切换镜像来下载安装
- 将pip更新为最新版本
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlepaddle==2.4.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlenlp==2.4.4- 输入
python3 server.py指令运行服务器，此时会自动下载paddlenlp需要的工具集 - 如果启动发现接收不了消息，可能是服务器配置差的问题，建议可以把有关paddlenlp的代码注释掉，否则用不了
注释第2行 from paddlenlp import Taskflow
注释第12行 dialogue = Taskflow("dialogue")
注释第30-33行
第34行往前缩进
-
下载：
-
从release界面下载最新版本的go-cqhttp，建议下载
压缩文件 -
系统类型 可执行文件 压缩文件 Intel 版 Macos Not available go-cqhttp_darwin_amd64.tar.gzM1 版 Macos Not available go-cqhttp_darwin_arm64.tar.gz32 位 Linux Not available go-cqhttp_linux_386.tar.gz64 位 Linux Not available go-cqhttp_linux_amd64.tar.gzarm64 Linux Not available go-cqhttp_linux_arm64.tar.gzarmv7 Linux Not available go-cqhttp_linux_armv7.tar.gz32 位 Windows go-cqhttp_windows_386.exego-cqhttp_windows_386.zip64 位 Windows go-cqhttp_windows_amd64.exego-cqhttp_windows_amd64.ziparm64 Windows go-cqhttp_windows_arm64.exego-cqhttp_windows_arm64.ziparmv7 Windows go-cqhttp_windows_armv7.exego-cqhttp_windows_armv7.zip -
以系统类型
64 位 Linux为例，下载压缩文件go-cqhttp_linux_amd64.tar.gz
-
-
解压：Linux下在命令行中输入
tar -zxvf [文件名] -
使用：
-
通过 SSH 连接到服务器，将下载好的压缩包上传至云服务器（我用的是本地的cmd，在本地安装ssh可以直连服务器，用scp远程传输文件），然后解压
-
cd到解压目录 -
输入
./go-cqhttp,Enter运行 ,输入数字0，选择HTTP通信，按Enter后生成默认配置文件config.yml -
参照config.md修改配置文件
config.yml -
（主要是配置一下：QQ账号、密码、和监听端口号） 第4行：uin # QQ账号 第5行：password # 密码为空时使用扫码登录 第96行：address: 0.0.0.0:10087 # HTTP监听地址(用于接收消息) 取消第104行的注释 第104行：url: http://0.0.0.0:10088/ # 返向HTTP POST地址(用于发送消息)
-
输入
./go-cqhttp,登录后即可使用，如果还需要使用程序中的发送视频的功能，还需要安装ffmpeg。
-
-
安装ffmpeg
Ubuntu / Debian :
终端执行：
apt install -y ffmpeg
Fedora / RHEL / CentOS :
根据 Rpmfusion 的文档配置源
终端执行
# Centos7 及之前 yum install ffmpeg ffmpeg-devel # CentOS8 及之后 dnf install ffmpeg ffmpeg-devel
- 天气查询
- 心灵鸡汤
- 每日笑话
- 星座配对
- 生日花语
- 课表推送【只针对
HNUST教务网导出的课表】 - 。。。。等的推送与实时查询
通过
go-cqhttp框架，采用flask轻量级服务器，编写一款能实现在后端登录一个机器人
-
go-cqhttp: go-cqhttp 帮助中心 -
专业实况天气接口：实况天气接口
-
实时降水, 降雨量接口：实时降水降雨
-
聚合数据：获取各种
API【聚合数据】 -
表情
CQ码ID表：CQ码
- 需求分析
- 确定框架
- 资源准备
- 代码敲定
- 调试代码
- 总结分析
作为项目的中枢，用于接收客户端发送的请求，并对其处理，将后端处理的结果返还给客户端。
一个人工智能--交互式闲聊对话
# 基于PLATO-MINI，模型在十亿级别的中文对话数据上进行了预训练，闲聊场景对话效果显著。
# 调用Taskflow工具集，智能对原始信息进行回复
dialogue = Taskflow("dialogue")
# 通过PaddleNLP中的Taskflow工具集，智能对原始信息进行回复，join函数用于去除方括号[]
s_message = " ".join(dialogue([raw_message]))1. 私聊消息；2. 群聊消息；3. 智能回复
app = Flask(__name__) # 监听端口，获取QQ信息
@app.route('/', methods=["POST"]) # 路由
def post_data():
"""下面的request.get_json().get......是用来获取关键字的值用的，关键字参考上面代码段的数据格式"""
if request.get_json().get('message_type') == 'private': # 如果是私聊信息
user_id = request.get_json().get('sender').get('user_id') # 获取信息发送者的 QQ号码
raw_message = request.get_json().get('raw_message') # 获取原始信息
s_message = select_function(raw_message)
if len(s_message) != 0:
send_private_msg(user_id, s_message)
if request.get_json().get('message_type') == 'group': # 如果是群聊信息
group_id = request.get_json().get('group_id') # 获取群号
raw_message = request.get_json().get('raw_message') # 获取原始信息
if '[CQ:at,qq=xxxx]' in raw_message: # 如果@机器人则智能回复
# 通过PaddleNLP中的Taskflow工具集，智能对原始信息进行回复，join函数用于去除方括号[]
s_message = " ".join(dialogue([raw_message]))
else:
s_message = select_function(raw_message)
if len(s_message) != 0:
send_group_msg(group_id, s_message)
return 'OK'主入口
def main():
t = threading.Thread(target=get_current_time)
t.start()
app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=5000) # 此处的 host和 port对应上面 yml文件的设置
if __name__ == '__main__':
main()主要分为俩个模块：
- 对传入的消息进行功能的选择，获取到相应的数据
- 发送消息的模块：私人消息和群消息，根据传入的信息将数据传给用户
人为设置对消息的处理，并获取相应的结果
def select_function(raw_message):
s_message = ""
if raw_message == "帮助" or raw_message == "help":
s_message = get_help_message()
elif raw_message == "天气查询" or raw_message == "天气" or raw_message == "tianqi" or raw_message == "tian qi" or raw_message == "weather":
s_message = get_the_weather()
elif raw_message[0:2] == "课表":
s_message = send_class_table(raw_message)
elif raw_message == '鸡汤' or raw_message == 'ChickenSoup':
s_message = get_chicken_soup()
elif raw_message == '笑话' or raw_message == 'joke':
s_message = get_joke()
elif raw_message == 'setu':
s_message = get_setu()
elif raw_message == '视频' or raw_message == '播放视频':
s_message = get_video()
elif raw_message[0:4] == '星座匹配':
s_message = get_ConstellationPairing(raw_message)
elif raw_message[0:4] == '生日花语':
s_message = get_birthdayFlower(raw_message)
return s_message告知用户我们的功能有哪些
def get_help_message():
help_message = "可根据所需功能，输入相应字段得到想到结果\n" \
"功能（1）：查询今日天气\n" \
"天气查询 | 天气 | tianqi | tian qi | weather\n" \
"功能（2）：查询近三天的课表\n" \
"课表 + 今天or明天or后天 + 班级\n" \
"例：课表 后天 19物一 \n" \
"功能（3）：享受每日鸡汤\n" \
"鸡汤 | ChickenSoup \n" \
"功能（4）：享受每日笑话\n" \
"笑话 | joke \n" \
"功能（5）：随机setu\n" \
"setu \n" \
"功能（6）：播放视频\n" \
"视频 | 播放视频 \n" \
"功能（7）：查询生日花语\n" \
"生日花语 YYYY-MM-DD \n" \
"功能（8）：星座匹配结果\n" \
"星座匹配 男生星座 女生星座\n" \
"例：星座匹配 双子 金牛 \n" \
"其他情况下@机器人会智能回复喔"
return help_message传送私人消息
def send_private_msg(user_id, message):
send_private_msg_url = 'http://127.0.0.1:10087/send_private_msg'
params = {
'user_id': user_id,
'message': message,
}
requests.get(send_private_msg_url, params).json()传送群聊消息
def send_group_msg(group_id, message):
send_group_msg_url = 'http://127.0.0.1:10087/send_group_msg'
params = {
'group_id': group_id,
'message': message,
}
requests.get(send_group_msg_url, params).json()接口：
https://v0.yiketianqi.com/api，再人为获取我们需要的内容，此处用的是专业实况天气接口v62和 实时降水, 降雨量接口，此处只展示部分代码，读者可根据自身需求定义
def get_the_weather():
weather_url = 'https://v0.yiketianqi.com/api'
params_v62 = {
'appid': " ", # 自己获取
'appsecret': " ", # 自己获
'version': "v62",
'city': "湘潭",
'unescape': "1", # json不被unicode, 直接输出中文
}
weather_v62_res = requests.get(weather_url, params_v62).json()
week = weather_v62_res["week"]
city = weather_v62_res["city"]
tem = weather_v62_res["hours"][0]["tem"]
wea = weather_v62_res["hours"][0]["wea"]
aqi = weather_v62_res["hours"][0]["aqi"]
aqinum = weather_v62_res["hours"][0]["aqinum"]
tem1 = weather_v62_res["tem1"]
tem2 = weather_v62_res["tem2"]
win = weather_v62_res["hours"][0]["win"]
s_message = f'{city}\n' \
f'{time}，{week}\n' \
f'气温{tem}度，{wea}\n' \
f'{msg}\n' \
f'最高温度:{tem1}度，最低温度:{tem2}度\n' \
f'空气质量:{aqi}，指数:{aqinum}\n' \
f'{win}，风力{win_speed}\n' \
f'湿度:{humidity}，能见度:{visibility}\n' \
f'气压:{pressure}\n\n' \
f'消息更新时间:\n' \
f'{update_time}'
return s_message用于获取课表信息，定义一个课程类，获取每一节课的课程名、时间和地点，此处用到了正则表达式的相关内容，需要对课表进行解析，获取我们需要的内容。【只针对从
HNUST教务处导出的课表】
课程类
class Curriculum:
# 星期几对应excel表中的哪一列
week_to_char = {
'星期一': 'B',
'星期二': 'C',
'星期三': 'D',
'星期四': 'E',
'星期五': 'F',
'星期六': 'G',
'星期日': 'H'
}
# 把excel中的行转换为对应的上课时间
row_to_jie = {
4: '时间:08:00-09:40',
5: '时间:10:00-11:40',
6: '时间:14:00-15:40',
7: '时间:16:00-17:40',
8: '时间:19:00-20:40'
}
def __init__(self, class_time, name, class_classroom):
self.class_time = class_time # 上课时间
self.name = name # 课程名称
self.class_classroom = class_classroom # 上课地点
# 输入参数，schedule: 第几周， week： 星期几， day： 几月几日
# which_day: 今天、明天、后天
# class_tag: 19物一
@classmethod
def excel_to_print(cls, which_day, class_tag, schedule, week, day):
"""
第二步: 从文件中读取课表
"""
# print(f'../static/{class_tag}.xlsx')
wb = load_workbook(f'static/{class_tag}.xlsx') # 读取excel档案
ws = wb.active # 打开预设的工作表,等价于 -> ws = wb['Sheet1']
class_num = 0 # 用来统计今天的课程数
curriculum_list = [] # 用来储存curriculum对象
for row in range(4, 8 + 1): # 读取第4行到第8行,即第一二节、第三四节、第五六节、第七八节、第九十节
char = Curriculum.week_to_char[week] # 读取第char列的数据
my_class = ws[char + str(row)].value # 按char列读取当天的课表
# print(my_class)
# print("----")
if my_class is not None:
start_week = int("".join(re.findall(r"\n(\d+)", my_class))) # 用正则表达式匹配课程的起始周， 4-15([周])， 4前面是换行\n，4后面是-
end_week = int("".join(re.findall(r"(\d+)\(", my_class))) # 用正则表达式匹配课程的结束周， 4-15([周])， 15前面是-， 15后面是(
if start_week <= schedule <= end_week: # 如果说当前schedule处在课程教学周，代表今天有这节课
class_num = class_num + 1
class_name = "".join(re.findall(r"^(.*)", my_class))
classroom = "".join(re.findall(r"]\n(.*)$", my_class))
curriculum_list.append(
Curriculum(Curriculum.row_to_jie[row], class_name, classroom)) # 加入到今天的课程list中
class_table_msg = ""
if class_num != 0:
class_table_msg = class_table_msg + f"{class_tag}的同学们，你们{which_day}有{class_num}节课:\n\n" \
"课表信息:\n"
for class_info in curriculum_list:
class_table_msg = class_table_msg + f"{class_info.name}\n" \
f"{class_info.class_time}\n" \
f"地点:{class_info.class_classroom}\n\n"
class_table_msg = class_table_msg + f"上课日期:\n" \
f"第{schedule}周 {week}({day.strftime('%m月%d日')}）"
else:
class_table_msg = class_table_msg + f'{which_day}没课，好好happy吧！'
return class_table_msg发送课表消息
定义第一周的第一天的日期，获取日期，计算当前是第几周星期几，发送课表信息
def send_class_table(raw_message):
week_list = ['星期日', '星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六']
first_date = date(2022, 9, 5) # 新学期第一周的第一天
try:
which_day = raw_message.split(' ')[1]
if which_day == "今天":
search_date = date.today() # 获取今天的日期
elif which_day == "明天":
search_date = (date.today() + timedelta(days=1)) # 获取明天的日期
elif which_day == "后天":
search_date = (date.today() + timedelta(days=2)) # 获取后天的日期
search_in_schedule = ((search_date - first_date).days // 7) + 1 # 计算处在第几周
# 格式化日期：strftime('%w'), %w 星期, 0-6 (0是星期天)
search_week = week_list[int(search_date.strftime('%w'))] # 计算处在星期几
class_table_msg = "【课表提醒】\n" + Curriculum.excel_to_print(which_day, raw_message.split(' ')[2], search_in_schedule,search_week, search_date)
except FileNotFoundError as fe:
return f"{raw_message.split(' ')[2]} 的课表目前还没有收录到数据库"
except Exception as e:
return "输入格式有误\n" \
"例：课表 后天 21数二 \n"
else:
return class_table_msg从聚合数据上申请的
API接口，此处只展示一个功能的代码，其他功能类似，可根据自身需求进行修改即可
心灵鸡汤
# 每日心灵鸡汤语录， API地址: https://www.juhe.cn/docs/api/id/669
def get_chicken_soup():
chicken_soup_url = 'https://apis.juhe.cn/fapig/soup/query' # 聚合数据，API地址
params = {
'key': "xx", # 聚合数据上获取即可
}
try:
chicken_soup_res = requests.get(chicken_soup_url, params).json()
chicken_soup_text = chicken_soup_res['result']['text']
chicken_soup_msg = f"今日鸡汤:\n" \
f"[CQ:face,id=171]{chicken_soup_text}"
except Exception as e:
return "今天的查询次数超过上限啦，明天再来看看吧！"
else:
return chicken_soup_msg发送视频
def get_video():
video_url = 'http://106.52.78.177/wp-content/uploads/2022/10/1.mp4'
video_msg = f"[CQ:video,file={video_url}]"
return video_msg备注：此处用到了
CQ码，可以直接查询对应需求的标准就可【开头已附链接】
此处设置的是一个自动发送消息的接口，将程序挂在服务器上，此处设置的是早上八点发送当天的天气情况，晚上9点发送明天的课表情况，读者可根据实际需求自定义，只需获取一下当前时间即可。
now_time = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S') # 获取当前时间
- 存放
resource文件，此项目用于存放课表文件
1. 学习到了什么？
- Python Flask 的基本框架
- 正则表达式的应用 -- 课表解析
JSON的基本使用API获取- 交互式闲聊对话 ---
PaddleNLP- 如何模块化代码
2. 体会
- 加强专业知识的学习
- 提高自身的代码能力
- 不懂的问题多请教
- 实践出真知