您是否发现很难理解当今推文、LinkedIn 帖子等中使用的许多表情符号?
在本指南中,您将学习如何解码这些表情符号并将其转换为定义字符串中的文本,并在 Infobip SMS API 和 Python SDK 的帮助下,您可以将所有信息作为短信发送到您的手机。
让我们开始吧!
先决条件
- Infobip 帐户(免费试用即可)
- Python知识
- 本地计算机上的 Python
设置您的环境
由于本教程使用 Python CLI 运行脚本,因此请使用以下命令安装 Infobip SDK:
pip install infobip-api-python-sdk
现在,创建一个文件夹,表情符号并添加以下文件:
- .env:管理仪表板中的环境变量
- app.py:所有脚本都在这里
环境变量
.env 文件有助于隐藏 GitHub 上公共存储库中的所有敏感信息,防止您与公众共享您的密钥和变量。
复制粘贴这些变量:
IB_BASE_URL="<your api base url>" IB_API_KEY="<your api key>" DESTINATION_NUMBER="<your phone number>" </your></your></your>
将键的变量替换为您的实际值。登录您的仪表板以访问您的详细信息。
创建表情符号解码器应用程序
demoji 模块或包在字符串中查找表情符号,并将这些表情符号或表情符号转换为文本。运行此命令来安装 Python 模块。
pip install demoji
在app.py文件中,导入必要的模块和Infobip短信通道。
import demoji from infobip_channels.sms.channel import SMSChannel import os
接下来,在导入下方,包含您想要的文本以及尽可能多的或一个表情符号,演示符号模块将帮助将其转换为文本。
text = """ I am launching this exciting project ?? which I have been building in public for some months ????. """
文本变量包裹在文档字符串中,允许使用三引号标记表示多行字符。
准备短信负载
DESTINATION_NUMBER 是您要发送短信的号码。如果您使用的是 Infobip 试用帐户,该号码应该已通过您的帐户验证。
Python 函数 send_sms_from_app 调用 SMS 响应,创建 SMSChannel 类的实例,其中包含所有方法。实例 SMSChannel.from_env() 将读取 .env 文件中设置的变量。
def send_sms_from_app(text): channel = SMSChannel.from_env() sms_response = channel.send_sms_message({ 'messages': [{ 'from': 'Know meanings of emojis', 'text': text, 'destinations': [{ 'to': os.environ['DESTINATION_NUMBER'] }], }] }) print(sms_response)
发送短信并测试脚本
在发送短信之前,我们需要将字典的结果输出转换为包含表情符号及其描述的格式化字符串,以使其在短信格式中有意义。
{'?': 'rocket', '?': 'fire', '??': 'flag: Nigeria', '?': 'laptop', '?': 'flexed biceps'}
此外,以文本作为参数传递的 findall 方法会查找文本中的表情符号。
emoji_dict = demoji.findall(text) result_text = '\n'.join([f'{emoji}: {description}' for emoji, description in emoji_dict.items()]) send_sms_from_app(result_text)
result_text 变量循环遍历 emoji_dict 输出中的键值对,并使用转义字符 n 将格式化字符串与换行符连接起来。
最后,send_sms_from_app 函数通过短信发送处理后的文本。
要测试此脚本,请在终端中运行以下命令:
pip install infobip-api-python-sdk
了解更多
浏览本指南,了解如何使用Infobip SMS 频道直接在手机上接收重要更新,例如报告。
以上是使用 Infobip 将表情符号转换为短信中的文本:分步指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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