最近、WeChat チャット ロボットの作成に使用できる、非常に興味深い Turing ロボット API について聞きました。以下はその実装です
# test.py import requests import itchat #这是一个用于微信回复的库 KEY = '8edce3ce905a4c1dbb965e6b35c3834d' #这个key可以直接拿来用 # 向api发送请求 def get_response(msg): apiUrl = 'http://www.tuling123.com/openapi/api' data = { 'key' : KEY, 'info' : msg, 'userid' : 'pth-robot', } try: r = requests.post(apiUrl, data=data).json() return r.get('text') except: return # 注册方法 \@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT) def tuling_reply(msg): # 为了保证在图灵Key出现问题的时候仍旧可以回复,这里设置一个默认回复 defaultReply = 'I received: ' + msg['Text'] # 如果图灵Key出现问题,那么reply将会是None reply = get_response(msg['Text']) # a or b的意思是,如果a有内容,那么返回a,否则返回b return reply or defaultReply # 为了让修改程序不用多次扫码,使用热启动 itchat.auto_login(hotReload=True) itchat.run()
このロボットを永久に実行したい場合は、アップロードする必要があります。このコマンドは新しいウィンドウを開き、python3 test.py を実行します。このとき、同じディレクトリに QR.jpg ファイルが生成されます。ただし、通常は ssh を使用してサーバーに接続します。画像はありません。scp コマンドを使用してローカルにダウンロードする必要があります。その後、携帯電話でコードをスキャンすると、作業は完了です
効果は次のとおりです:
上記は全体です。この記事の内容が皆さんの学習に役立つことを願っています。また、皆さんも PHP 中国語 Web サイトをサポートしていただければ幸いです。
Python に基づいて WeChat チャットボットのサンプル コードを迅速に実装する方法の詳細な説明と関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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