pythonqq界面

『壹』 python如何製作一個簡單界面

使用Tkinter庫

fromtkinterimport*
win=Tk()
#win.title('googlesearchengineoptimal')
win.title('一個測試程序')
#thetoplevelofthewindow
defreport(text):
#print(v.get())
entry2=Label(root,text=v.get())
entry2.grid(row=1,column=1)

root=Frame(win)
root.pack()
label1=Label(root,text='d取值手動滑動條',width=25)
label1.pack(side=LEFT)
label1.grid(row=0,column=0)
v=StringVar()
scl=Scale(root,from_=0,to=1,tickinterval=0.5,resolution=0.01,orient='horizontal',variable=v,sliderlength=10,width=40,length=200,command=report)
scl.grid(row=0,column=1)

print(scl.get())
label2=Label(root,text='d當前取值:',height=10)
label2.grid(row=1,column=0)


label3=Label(root,text='PR=d*GPR+10*(1-d)*FPR：d越大則排序考慮人氣越多。',height=10)
label3.grid(row=2)
root.mainloop()

『貳』 python能寫出去軟體嗎，就是有窗口那種，類似QQ

好多年前，delphi出1.0的時候，我是delphi狂熱的愛好者。把貴陽市場上的所有delphi全買到。其實也只有幾本。 後來2003年的時候，經過深思熟慮學習python，當時把北京市場上的所有python書都買到，也只有幾本書。現在網上python的書估計有1個GB。

delphi特別好學，而python是不同的語言，它是腳本。 如果沒有學過腳本語言開始會覺著怪。

我學過兩個星期還不會編程，後來把它的所有library的幫助也看了一遍。最後才明白幾個道理。
library幫助就是最好的python教程了

學習編程需要從學習別人的程序開始。最後可以看看site-packages目錄里的源碼
多練習，建立自己的python學習筆記與庫（又叫cookbook），這樣會加速你的學習

大約用了幾年時間，python已經熟悉到主要的庫都背下來了。不過仍然有大部分的python領域我還沒有涉及。不過足夠用了。

python已經有一個webqq的封裝版本，很簡單，100行左右。在linux上常用。

如果寫一套完成的qq，對於python來講太容易了。 就相當於一個作業。很輕松，2-3天就做完了。客戶端與服務端可以一起做。

python是很強大的，快速開發語言。某些方面比delphi快。不過界面方面delphi比python又強了幾代。

C語言是一個基礎學習語言。與python有很大關系。因為python與C可以很好的融合。 這是python的高級話題，開始的時候，C與python完全沒有關系。後來你會交叉使用。

C語言是一個獨立的語言，學習好有單獨的用途，當然對於java, c++, 其它的三代語言學習都有幫助。但是對python的初學者沒有特別的幫助 。

『叄』 python如何做界面

PyQt，一個基於Qt的Python介麵包，可以直接使用Qt的控制項，還可以使用QSS進行界面美化，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用，實驗環境Win7+Python3.6+PyCharm5.0，主要內容如下：

1.首先，安裝PyQt，這個直接在cmd窗口輸入命令「pip install pyqt5」就行，如下，由於安裝包比較大，所以需要等待一會兒：

『肆』 怎麼修改python界面風格

修改python界面風格的方法：

打開pycharm，依次點擊「File>Settings」

在彈出的頁面中依次點擊「Editor>Color Scheme」，通過Scheme的下拉框選擇想要的界面風格，最後點擊「Apply」就可以了

修改結果：

更多Python知識，請關註：Python自學網！！

『伍』 知乎的qq登錄怎麼用python和webdriver定位到「賬號密碼登錄」

使用Python+Selenium模擬登錄QQ空間
爬QQ空間之類的頁面時大多需要進行登錄，研究QQ登錄規則的話，得分析大量Javascript的加密解密，這絕對能掉好幾斤頭發。而現在有了selenium工具，麻麻再也不用擔心你的QQ登錄！
driver.findelementbyid('switcherplogin').click()

『陸』 python qq群機器人怎麼弄

網路 小智機器人 然後進貼吧可以買到也可以免費

『柒』 如何用python登陸qq讀取信息

一次偶然的機會我看見了一個群里的一個QQ號總是根據你所發的消息自動回復，當時很感覺到神奇，我知道可以模擬登錄網站，沒想到竟然也能模擬登錄QQ，首先自己想到的就是如何實現模擬登錄PC端的QQ， 開始研究了下，發現QQ所發送的包都很難理解。

於是就轉到了網頁版的QQ，因為在網頁里可以捕獲所有的請求從而更好的實現模擬功能！

首先第一步就是打開網頁版的qq，打開瀏覽器的開發者模式 這里可以監控所有的請求！

打開登錄界面的的時候

會捕捉到一個GET請求

其中uin是你的QQ號

返回值是 ptui_checkVC('1','','x00x00x00x00x00xa1x92x12');

其中1表示需要驗證碼 還有一種返回值 ptui_checkVC('0','!LJV','x00x00x00x00x00xa1x92x12') 這種表示是不需要的驗證碼的

[python]view plain

• defCheckVerify(self,uin):

• check="h"

• check=check.replace('{uin}',uin)

• pattern=re.compile("ptui_checkVC′(.∗)′,′(.∗)′,′(.∗)′;")

• result=self.Get(check)

• checked=pattern.search(result).groups()

• print'Step1:CheckVerify'

• returnchecked

獲取驗證碼的方法

• [python]view plain

• defGetVerify(self):

• #url='hage?&uin='+str(self.QQ)+'&aid=1002101&0.45644426648505'+str(random.randint(10,99))

• verify="htqq.com/getimage?aid=1003903&r=0.6472875226754695&uin={QQ}&cap_cd=aSD-ZVcNEcozlZUurhNYhp-MBHf4hjbJ"

• verify=verify.replace('{QQ}',self.QQ)

• path=r"c:/verify/1.jpg"

• #data=urllib.urlretrieve(url,path)

• data=urllib2.urlopen(verify)

• localPic=open(r"c:/verify/1.jpg",'wb')

• localPic.write(data.read())

• localPic.close()

• data.close()

輸入用戶名和密碼 還有驗證碼後發送一個GET請求

這裡面u代表賬號 p代表密碼 密碼是經過一定演算法加密的 verify是驗證碼

加密演算法如下

• [python]view plain

• defPasswordSecret(self,password,v1,v2,md5=True):

• ifmd5==True:

• password=self.PCMd5(password).upper()

• length=len(password)

• temp=''

• foriinrange(0,length,2):

• temp+=r'x'+password[i:i+2]

• returnself.PCMd5(self.PCMd5(self.hex2asc(temp)+self.hex2asc(v2)).upper()+v1).upper()

• #md5加密函數

• defPCMd5(self,s):

• h=hashlib.md5()

• h.update(s)

• returnh.hexdigest()

• #16進制轉字元

• defhex2asc(self,s):

• _str="".join(s.split(r'x'))

• length=len(_str)

• data=''

• foriinrange(0,length,2):

• data+=chr(int(_str[i:i+2],16))

• returndata

然後是登錄部分代碼

• [python]view plain

• defLogin(self,uin,pwd):

• #獲取參數

• cheked=self.CheckVerify(uin)

• #加密密碼

• #pwd=self.PasswordSecret(pwd,cheked[1],cheked[2])

• #pwd=self.PasswordSecret(pwd,r'AAST',r'x00x00x00x00x00xa1x92x12')

• loginurl="h&t=1&g=1&js_type=0&js_ver=10080&login_sig=YPD0P*&pt_uistyle=5"

• loginurl=loginurl.replace('{uin}',uin)

• #loginurl=loginurl.replace('{pwd}',pwd)

• #loginurl=loginurl.replace('{verify}',cheked[1])

• #result=Get(loginurl)

• if(cheked[0]=="1"):

• #下載驗證碼

• self.GetVerify()

• image=Image.open(r"c:/verify/1.jpg")

• image.show()

• code=raw_input("verifycode:").strip()

• loginurl=loginurl.replace('{verify}',code.upper())

• pwd=self.PasswordSecret(pwd,r''+code.upper(),cheked[2])

• #pwd=self.PasswordSecret(pwd,cheked[1],cheked[2])

• else:

• loginurl=loginurl.replace('{verify}',cheked[1])

• pwd=self.PasswordSecret(pwd,cheked[1],cheked[2])

• loginurl=loginurl.replace('{pwd}',pwd)

• result=self.Get(loginurl,'ssl.ptlogin2.qq.com','hin2.qq.com/cgi-bin/login?daid=164&target=self&style=5&mibao_css=m_webqq&appid=1003903&enable_qlogin=0&no_verifyimg=1&s_urlm%2Floginproxy.html&f_url=loginerroralert&strong_login=1&login_state=10&t=20140514001',None)

• print'Step2:Login'

• pattern=re.compile("ptuiCB′(.∗)′,′(.∗)′,′(.∗)′,′(.∗)′,′(.∗)′,s′(.∗)′;")

• ret=pattern.search(result).groups()

• #獲取必要的cookie否則第二次登陸會出錯

• self.Get(ret[2])

• print'Step3:GetCookie'

• forcinself.cj:

• ifc.name=="ptwebqq":

• self.ptwebqq=c.value

• returnresult


登錄成功後伺服器會返回一串json數據

ptuiCB('0','0','ebqq_type%3D10&f_url=&ptlang=2052&ptredirect=100&aid=1003903&daid=164&j_later=0&low_login_hour=0&regmaster=0&pt_login_type=1&pt_aid=0&pt_aaid=0&pt_light=0','0','登錄成功！', '小竹');

第一個為0 就表示登錄成功了 ，但是這並沒有真正的登錄成功

上面的返回值中的url是用來獲取一個關鍵cookie的 那就是ptwebqq

然後進行第二次登錄，這次才是真正的登錄

請求如下

• Accept:*/*

• Accept-Encoding:gzip,deflate,sdch

• Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.8

• Connection:keep-alive

• Content-Length:244

• Content-Type:application/x-www-form-urlencoded

• Cookie:o_cookie=455910092; RK=fMEaWEZ0Qc; ts_last=web2.qq.com/; ts_refer=www..com/; ts_uid=4588821804; pgv_pvid=914251705; pgv_info=ssid=s3525422600&pgvReferrer=; verifysession=h02LeYrtarkWBZeSu_czkiczeNSNlDm7V1mCm-**; ptui_loginuin=10588690; ptisp=cnc; ptcz=; ptwebqq=; pt2gguin=o0010588690; uin=o0010588690; skey=@gmEO6N2JD; p_uin=o0010588690; p_skey=cZ5*kS-_; pt4_token=1SyuJ39Eq6oKEwEhGIizeg__

• Host:d.web2.qq.com

• Origin:h

• Referer:htttml?v=20110331002&callback=1&id=2

• User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.116 Safari/537.36

• Form Dataview sourceview URL encoded

• r:{"status":"online","ptwebqq":"","passwd_sig":"","clientid":"7963288","psessionid":null}

• clientid:7963288

• psessionid:null

其中的ptwebqq就是剛才我們從cookie中獲取的

這部分代碼是

• [python]view plain

• defLogin2(self):

• try:

• url="htel/login2"

• postdata="r=%7B%22status%22%3A%22online%22%2C%22ptwebqq%22%3A%22{$ptwebqq}%22%2C%22passwd_sig%22%3A%22%22%2C%22clientid%22%3A%22{$clientid}%22%2C%22psessionid%22%3Anull%7D&clientid={$clientid}&psessionid=null"

• postdata=postdata.replace("{$ptwebqq}",self.ptwebqq)

• postdata=postdata.replace("{$clientid}",str(self.clientid))

• print'Step4:Login2'

• result=self.Post(url,postdata,QQRobot.HOST[0],QQRobot.REFERER[0],QQRobot.ORIGIN[0])

• retjson=json.loads(result)

• retjson=retjson["result"]

• returnretjson

• exceptException,e:

• print"Login2error"+str(e)

第二次登陸成功後會返回一個

'''{"retcode":0,
"result":{
"uin":10588690,
"cip":1707901841,
"index":1075,
"port":59571,
"status":"online",
"vfwebqq":"85c31018d2",
"psessionid":"85c31018d2",
"user_state":0,
"f":0
}
}'''

這樣的數據結構 其中0表示登陸成功

需要把這寫數據保存下來 後面進行操作需要

登陸成功後我們就可以拉去群列表了

• [python]view plain

• #獲取群列表信息

• defGetGroupNameList(self,vfwebqq):

• try:

• url="h/get_group_name_list_mask2"

• postdata="r=%7B%22vfwebqq%22%3A%22{$vfwebqq}%22%7D"

• postdata=postdata.replace("{$vfwebqq}",vfwebqq)

• ret=self.Post(url,postdata,QQRobot.HOST[1],QQRobot.REFERER[1],QQRobot.ORIGIN[1])

• print'Step5:GetGroupList'

• retjson=json.loads(ret)

• retjson=retjson["result"]

• self.grouplist=retjson

• forgroupinself.grouplist['gnamelist']:

• printgroup["code"],group["name"]

• exceptException,e:

『捌』 怎麼用python對qq登錄界面寫測試腳本

1. 用Python封裝被測試介面,對於HTTP介面我們通常會採用 GET和POST 2種調用方式去訪問,所以必須把這2種方式都封裝進去
# -*- coding:gb2312 -*-
import urllib2,urllib
'''
函數說明：url 特殊字元編碼轉換
作者：xiaonan
輸入參數：待轉換的字元串數據
輸出參數：轉換完成後的字元串數據
'''
def urlcode(data):
return urllib2.quote(str(data))

'''
函數說明：獲取用戶信息的API介面
作者：xiaonan
輸入參數：用戶名(uname),HTTP介面調用方式(GET或者POST)
輸出參數：HTTP介面調用返回數據
'''
def GetUserInfo(uname,method):
if method == 'GET':
url = 'http://ip:port/interface/GetUserInfo.php?uname='+urlcode(uname)
result = urllib2.urlopen(url).read()
return result

if method == 'POST':
url = 'http://ip:port/interface/GetUserInfo.php'
values = {'uname' : uname}
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url, data)
response = urllib2.urlopen(req)
result = response.read()
return result
2. 編寫、組織測試腳本, 准備測試數據
根據Testcase的具體業務邏輯用事先准備好的測試數據去調用封裝好的API介面,驗證實際返回結果是否與預期返回結果一致.
測試數據可以以各種形式存放,如Excel數據表:
TestCaseName uname method Expected Result
TestCase1 aaaa GET ....
TestCase2 aaaa POST ....
TestCase3 bbbb GET ....
... ... ... ....
# -*- coding:gb2312 -*-
import xlrd
'''
函數說明： Testcase 腳本
作者：xiaonan
輸入參數：測試數據,API介面
輸出參數：測試日誌,測試報告
'''
def GetUser():
bk = xlrd.open_workbook(excel文件名稱) # 打開excel文件
sh = bk.sheet_by_name(excel表名)# 打開excel表
nrows = sh.nrows # 獲取總行數
for i in range(1,nrows):
TestCase = sh.cell_value(i,0)
uname = sh.cell_value(i,1)
method = sh.cell_value(i,2)
EX_Result=sh.cell_value(i,3)
WriterLog('Testcase Name:'+TestCase+'TestData: uname = '+uname+' ,method = '+method+' ,EX_Result = ' + ,EX_Result) # 寫測試日誌
AC_result = GetUserInfo(uname,method) # 調用API介面
WriterLog('AC_result = ' + AC_result) # 寫測試日誌
if EX_Result == AC_result: #實際結果與預期結果對比
WriterLog(...) #寫測試日誌
WriterReport(...)#寫測試報告
else
WriterLog(...)#寫測試日誌
WriterReport(...)#寫測試報告

3. 組織測試套,用驅動文件去調用執行所有測試套件,完成相關測試,並生成測試日誌及測試報告.
# -*- coding:gb2312 -*-
'''
函數說明： Testsuit Driver驅動腳本
作者：xiaonan
輸入參數：TestCase 腳本
輸出參數：測試日誌,測試報告

'''
if __name__ == '__main__':
...
WriterLog() #寫測試日誌
GetUser() # TestCase 腳本
...
...
Report(....) # 統計匯總所有測試報告數據,以文件或頁面形式呈現.
4. 執行測試腳本,分析測試結果. 根據測試報告,如果有Bug則提交.

『玖』 如何使用Python繪制GWAS分析中的曼哈頓圖和QQ圖

曼哈頓圖和QQ圖是兩個在全基因組關聯（GWAS）分析裡面最常出現的圖形，基本上已經是GWAS的標配，幾乎在每篇GWAS的文章都會見到，它們的作用和所要傳達出來的信息我也在上一篇關於GWAS的博文中做了些說明，在這里我們就只集中在如何用Python和geneview將其有效地展現出來。
首先，准備一些數據來作為例子。
我這里用來展現的數據是2011年丹麥人所做過的一個關於年輕人過度肥胖的GWAS研究——GOYA，數據也是從他們所發表的結果中獲得，總共有5,373個樣本，其中超重的個體（case）有2,633個，正常的個體（control）是2,740個，從樣本量上看還算可以。為了方便使用，我對其做了相關的處理，包括從PED和MAP文件到GEN文件的生成，並重復了一次case-control的關聯性分析，計算出了晶元上所研究的各個SNP位點與肥胖相關的顯著性程度（即p-value），最後又將結果數據抽取出來做成數據集——放在這里供下載（15.6Mb，csv格式）。
【注】以上內容雖提及到了一些領域內術語和相關文件格式，但若不懂也請不必糾結，因為後續處理都是基於這個最終的數據集來完成的。
接著，需要將geneview軟體包加入到你的Python中，有多種不同的方式，但推薦直接使用pip，以下是安裝比較穩定的發布版，直接在終端命令行下(Linux or Mac)輸入：
pip install geneview

第三種辦法就是直接下載源碼，然後自行編譯，雖然不推薦這種做法（因為還有依賴包必須自行下載安裝，過程會比較麻煩低效），但對於某些不能連接外網的集群也只能如此，這三種方式都是可行的。
曼哈頓圖
將示例數據下載下來：
wget data/master/GOYA.csv
先簡單地查看一下數據的格式:
chrID,rsID,position,pvalue
1,rs3094315,742429,0.144586
1,rs3115860,743268,0.230022
1,rs12562034,758311,0.644366
1,rs12124819,766409,0.146269
1,rs4475691,836671,0.458197
1,rs28705211,890368,0.362731
1,rs13303118,908247,0.22912
1,rs9777703,918699,0.37948
1,rs3121567,933331,0.440824
一共是4列（逗號分隔），分別為：[1]染色體編號，[2]SNP rs 編號，[3] 位點在染色體上的位置，[4]顯著性差異程度（pvalue）。在本例曼哈頓圖中我們只需要使用第1,3和4列；而QQ圖則只需要第4列——pvalue。
下面先從繪制曼哈頓圖開始。我們先將需要的數據讀取到一個列表中，可以這樣做：
import csv
data = []
with open("GOYA.csv") as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = next(f_csv)
data = [[row[0], int(row[2]), float(row[3])] for row in f_csv]
現在GOYA.csv中的數據就都存放在data列表中了，由於Python在讀取文件中數據時，都是以string類型存放，因此對於第3和第4列的數據有必要事先把做點類型轉換。
接下來，調用geneview中的曼哈頓圖函數。
import matplotlib.pyplot as plt
from geneview.gwas import manhattanplot
ax = manhattanplot(data, xlabel="Chromosome", ylabel="-Log10(P-value)") # 這就是Manhattan plot的函數
plt.show()

只需這樣的一句代碼就能創建一個漂亮的曼哈頓圖，有必要再次指出的是，geneview是以matplotlib為基礎開發出來的，所創建的圖形對象實際上仍屬於matplotlib，geneview內部自定義了很多圖形風格，同時封裝了大量只屬於基因組數據的圖表類型，但圖形的輸出格式以及界面顯示都仍和matplotlib一樣，因此在這里我們使用matplotlib.pyplot的show()函數(上例中：plt.show())將所繪制出來的曼哈頓圖顯示出來。如果要將圖形保存下來，則只需執行`plt.savefig("man.png")`，這樣就會在該目錄下生成一個名為『man.png』png格式的曼哈頓圖，若是要存為pdf格式，則只需將所要保存的文件名後綴改成『.pdf』（plt.savefig("man.pdf")）就可以了。下面這些格式：emf,
eps, pdf, png, jpg, ps, raw, rgba, svg,
svgz等都是支持的，至於最新的還有多少種，還請參照matplotlib文檔中說明。
此外，geneview中的每個畫圖函數都有著足夠的靈活性，我們也可以根據自己的需要做一些調整，比如：
xtick = ['1', '2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','16','18', '20','22']
manhattanplot(data,
xlabel="Chromosome", # 設置x軸名字
ylabel="-Log10(P-value)", # 設置y軸名字
xtick_label_set = set(xtick), # 限定橫坐標軸上的刻度顯示
s=40, # 設置圖中散點的大小
alpha=0.5, # 調整散點透明度
color="#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff", # 設置新的顏色組合
)

實現新的顏色組合、限定x軸上的刻度顯示和散點大小的調節。甚至還可以將散點改為線：
manhattanplot(data，
xlabel="Chromosome", # 設置x軸名字
ylabel="-Log10(P-value)", # 設置y軸名字
xtick_label_set = set(xtick), # 限定橫坐標軸上的刻度顯示
alpha=0.5, # 調整散點透明度
color="#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff", # 設置新的顏色組合
kind="line"
)

其它方面的調整請查看geneview文檔中的相關說明。
Q-Q圖
qq圖只需用到上例中的pvalue那一列：
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from geneview.gwas import qqplot
pvalue=[]
with open("GOYA.csv") as f:
f_csv = csv.reader(f)
headers = next(f_csv)
pvalue = [float(row[3]) for row in f_csv]
ax = qqplot(pvalue, color="#00bb33", xlabel="Expected p-value(-log10)", ylabel="Observed p-value(-log10)") # Q-Q 圖
plt.show()

同樣，也可以根據自己的需要對改圖進行相關的調整。
以上，便是如何使用Python來製作Manhattan圖和QQ圖的方法，geneview的集成函數簡化了這樣的一個過程。