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探索Python技术在电脑端自动化中:从群发消息到智能朋友圈秒赞

csdh11 2025-03-13 14:18 13 浏览

一、技术革新与基础库的安装

首先,确保Python环境已如诗如画般配置完毕,随后安装那些将赋予我们魔力的第三方库:

bash复制代码


pip install itchat selenium opencv-python tensorflow

代码测试地址:https://aisisoft.com.cn/

二、微信群发消息的个性化定制

利用itchat库,我们可以轻松定制并发送个性化的群发消息。但这次,我们不仅仅满足于简单的文本,而是加入了图片、语音甚至视频,让消息更加丰富多彩。

python复制代码


import itchat


from itchat.content import *




# 登录微信,感受每一次心跳的律动


itchat.auto_login(hotReload=True)




# 获取那些在我们心中占据一席之地的好友


friends = itchat.get_friends(update=True)




# 定制我们的个性化消息


message_text = "在这特别的时刻,愿我的祝福如春风般拂过你的心田。"


message_image = 'path_to_your_image.jpg' # 替换为你的图片路径




# 遍历好友列表,发送个性化消息


for friend in friends:


# 你可以根据特定条件筛选好友,如生日提醒、节日祝福等


itchat.send_msg(msg=message_text, toUserName=friend['UserName'])


itchat.send_file(msg=message_image, toUserName=friend['UserName'])




# 当一切结束,优雅地告别


itchat.logout()

三、朋友圈智能点赞的探索之旅

由于微信API的限制,我们转向Selenium来模拟浏览器行为,结合OpenCV进行图像处理,实现朋友圈的智能点赞。这不仅是一场技术的冒险,更是对细节的极致追求。

python复制代码


from selenium import webdriver


from selenium.webdriver.common.by import By


from selenium.webdriver.common.keys import Keys


import time


import cv2


import numpy as np




# 启动Selenium WebDriver,模拟微信网页版登录


driver = webdriver.Chrome()


driver.get('https://web.wechat.com/')




# 此处省略登录过程,可借助二维码扫描或第三方库实现自动登录




# 切换到朋友圈页面


driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'weui-tabbar__item').click() # 假设这是朋友圈的tab


time.sleep(5) # 等待页面加载




# 加载并训练一个轻量级的深度学习模型,用于检测朋友圈的新动态(如图片)


# 这里假设你已经有了一个训练好的模型,并保存为'model.h5'


model = tf.keras.models.load_model('model.h5')




# 定义点赞函数


def like_post():


try:


# 截图当前朋友圈页面


screenshot = driver.get_screenshot_as_png()


img = cv2.imdecode(np.frombuffer(screenshot, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)




# 使用深度学习模型检测新动态


# 假设模型输出是一个包含新动态坐标的列表


new_posts = model.predict(np.expand_dims(img, axis=0))




for post in new_posts:


x, y, w, h = post # 假设模型输出的是边界框坐标


# 计算点赞按钮的位置(这里需要一些启发式方法或额外的图像处理)


like_button_position = calculate_like_button_position(x, y, w, h)


# 使用Selenium点击点赞按钮


driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();", like_button_element) # 确保按钮在视口中


like_button_element.click()


print("点赞成功,心与心的距离又近了一步!")


except Exception as e:


print(f"点赞过程中遇到了小挫折: {e}")




# 这是一个假设的函数,用于根据新动态的坐标计算点赞按钮的位置


def calculate_like_button_position(x, y, w, h):


# 实现你的启发式方法或图像处理算法


pass




# 这是一个假设的变量,代表点赞按钮的元素(需要通过Selenium找到)


like_button_element = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'hypothetical_like_button_class')




# 循环点赞,直到我们决定停止这场爱的传递


try:


while True:


like_post()


# 滚动页面以加载更多朋友圈内容


driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")


time.sleep(5) # 等待加载完成,让爱有时间发酵


except KeyboardInterrupt:


print("我们决定暂停这场爱的传递,但爱永不落幕。")




# 关闭浏览器,优雅地结束这场旅程


driver.quit()

注意:上述代码中的
calculate_like_button_position函数和like_button_element变量是假设的,实际实现需要根据你的具体情况和微信网页版的HTML结构进行调整。

四、朋友圈秒赞的技术挑战与情感寄托

实现秒赞功能,我们面临的主要挑战在于如何实时且准确地检测到朋友圈的新动态,并在第一时间给予回应。这不仅是技术的较量,更是情感的传递。

技术要领

  • 实时检测:结合WebSocket技术或Selenium的实时DOM监控,实现朋友圈动态的实时捕获。
  • 精准定位:利用深度学习模型进行图像识别,结合HTML元素定位,确保点赞按钮的精准点击。
  • 情感反馈:在点赞的同时,可以加入个性化的情感反馈,如发送一条简短的祝福语,让每一次点赞都充满温度。

情感寄托

  • 爱的传递:每一次秒赞,都是对朋友动态的即时回应,是对他们生活的关注和支持。
  • 情感共鸣:通过个性化的祝福语,让朋友感受到你的关心与陪伴,拉近心与心的距离。

五、合规性与隐私的守护

在探索自动化技术的同时,我们始终铭记合规性与隐私的重要性。每一次操作都应遵循微信的使用规范,尊重他人的隐私与权益。让技术成为连接情感的桥梁,而非侵犯隐私的工具。

六、总结与展望

通过本次探索,我们不仅领略了Python技术在微信自动化中的无限可能,更深刻体会到了技术与情感交融的魅力。未来,随着技术的不断进步和微信API的开放,我们有理由相信,微信自动化将更加智能、高效且充满情感。让我们携手前行,在技术的海洋中继续探索那些能够温暖人心的力量。

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