pythonqq界面

‘壹’ python如何制作一个简单界面

使用Tkinter库

fromtkinterimport*
win=Tk()
#win.title('googlesearchengineoptimal')
win.title('一个测试程序')
#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取值手动滑动条',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当前取值:',height=10)
label2.grid(row=1,column=0)


label3=Label(root,text='PR=d*GPR+10*(1-d)*FPR：d越大则排序考虑人气越多。',height=10)
label3.grid(row=2)
root.mainloop()

‘贰’ python能写出去软件吗，就是有窗口那种，类似QQ

好多年前，delphi出1.0的时候，我是delphi狂热的爱好者。把贵阳市场上的所有delphi全买到。其实也只有几本。 后来2003年的时候，经过深思熟虑学习python，当时把北京市场上的所有python书都买到，也只有几本书。现在网上python的书估计有1个GB。

delphi特别好学，而python是不同的语言，它是脚本。 如果没有学过脚本语言开始会觉着怪。

我学过两个星期还不会编程，后来把它的所有library的帮助也看了一遍。最后才明白几个道理。
library帮助就是最好的python教程了

学习编程需要从学习别人的程序开始。最后可以看看site-packages目录里的源码
多练习，建立自己的python学习笔记与库（又叫cookbook），这样会加速你的学习

大约用了几年时间，python已经熟悉到主要的库都背下来了。不过仍然有大部分的python领域我还没有涉及。不过足够用了。

python已经有一个webqq的封装版本，很简单，100行左右。在linux上常用。

如果写一套完成的qq，对于python来讲太容易了。 就相当于一个作业。很轻松，2-3天就做完了。客户端与服务端可以一起做。

python是很强大的，快速开发语言。某些方面比delphi快。不过界面方面delphi比python又强了几代。

C语言是一个基础学习语言。与python有很大关系。因为python与C可以很好的融合。 这是python的高级话题，开始的时候，C与python完全没有关系。后来你会交叉使用。

C语言是一个独立的语言，学习好有单独的用途，当然对于java, c++, 其它的三代语言学习都有帮助。但是对python的初学者没有特别的帮助 。

‘叁’ python如何做界面

PyQt，一个基于Qt的Python接口包，可以直接使用Qt的控件，还可以使用QSS进行界面美化，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境Win7+Python3.6+PyCharm5.0，主要内容如下：

1.首先，安装PyQt，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyqt5”就行，如下，由于安装包比较大，所以需要等待一会儿：

‘肆’ 怎么修改python界面风格

修改python界面风格的方法：

打开pycharm，依次点击“File>Settings”

在弹出的页面中依次点击“Editor>Color Scheme”，通过Scheme的下拉框选择想要的界面风格，最后点击“Apply”就可以了

修改结果：

更多Python知识，请关注：Python自学网！！

‘伍’ 知乎的qq登录怎么用python和webdriver定位到“账号密码登录”

使用Python+Selenium模拟登录QQ空间
爬QQ空间之类的页面时大多需要进行登录，研究QQ登录规则的话，得分析大量Javascript的加密解密，这绝对能掉好几斤头发。而现在有了selenium工具，麻麻再也不用担心你的QQ登录！
driver.findelementbyid('switcherplogin').click()

‘陆’ python qq群机器人怎么弄

网络 小智机器人 然后进贴吧可以买到也可以免费

‘柒’ 如何用python登陆qq读取信息

一次偶然的机会我看见了一个群里的一个QQ号总是根据你所发的消息自动回复，当时很感觉到神奇，我知道可以模拟登录网站，没想到竟然也能模拟登录QQ，首先自己想到的就是如何实现模拟登录PC端的QQ， 开始研究了下，发现QQ所发送的包都很难理解。

于是就转到了网页版的QQ，因为在网页里可以捕获所有的请求从而更好的实现模拟功能！

首先第一步就是打开网页版的qq，打开浏览器的开发者模式 这里可以监控所有的请求！

打开登录界面的的时候

会捕捉到一个GET请求

其中uin是你的QQ号

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

其中1表示需要验证码 还有一种返回值 ptui_checkVC('0','!LJV','x00x00x00x00x00xa1x92x12') 这种表示是不需要的验证码的

[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

获取验证码的方法

• [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()

输入用户名和密码 还有验证码后发送一个GET请求

这里面u代表账号 p代表密码 密码是经过一定算法加密的 verify是验证码

加密算法如下

• [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加密函数

• defPCMd5(self,s):

• h=hashlib.md5()

• h.update(s)

• returnh.hexdigest()

• #16进制转字符

• 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

然后是登录部分代码

• [python]view plain

• defLogin(self,uin,pwd):

• #获取参数

• cheked=self.CheckVerify(uin)

• #加密密码

• #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"):

• #下载验证码

• 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()

• #获取必要的cookie否则第二次登陆会出错

• self.Get(ret[2])

• print'Step3:GetCookie'

• forcinself.cj:

• ifc.name=="ptwebqq":

• self.ptwebqq=c.value

• returnresult


登录成功后服务器会返回一串json数据

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','登录成功！', '小竹');

第一个为0 就表示登录成功了 ，但是这并没有真正的登录成功

上面的返回值中的url是用来获取一个关键cookie的 那就是ptwebqq

然后进行第二次登录，这次才是真正的登录

请求如下

• 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就是刚才我们从cookie中获取的

这部分代码是

• [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)

第二次登陆成功后会返回一个

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

这样的数据结构 其中0表示登陆成功

需要把这写数据保存下来 后面进行操作需要

登陆成功后我们就可以拉去群列表了

• [python]view plain

• #获取群列表信息

• 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’ 怎么用python对qq登录界面写测试脚本

1. 用Python封装被测试接口,对于HTTP接口我们通常会采用 GET和POST 2种调用方式去访问,所以必须把这2种方式都封装进去
# -*- coding:gb2312 -*-
import urllib2,urllib
'''
函数说明：url 特殊字符编码转换
作者：xiaonan
输入参数：待转换的字符串数据
输出参数：转换完成后的字符串数据
'''
def urlcode(data):
return urllib2.quote(str(data))

'''
函数说明：获取用户信息的API接口
作者：xiaonan
输入参数：用户名(uname),HTTP接口调用方式(GET或者POST)
输出参数：HTTP接口调用返回数据
'''
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. 编写、组织测试脚本, 准备测试数据
根据Testcase的具体业务逻辑用事先准备好的测试数据去调用封装好的API接口,验证实际返回结果是否与预期返回结果一致.
测试数据可以以各种形式存放,如Excel数据表:
TestCaseName uname method Expected Result
TestCase1 aaaa GET ....
TestCase2 aaaa POST ....
TestCase3 bbbb GET ....
... ... ... ....
# -*- coding:gb2312 -*-
import xlrd
'''
函数说明： Testcase 脚本
作者：xiaonan
输入参数：测试数据,API接口
输出参数：测试日志,测试报告
'''
def GetUser():
bk = xlrd.open_workbook(excel文件名称) # 打开excel文件
sh = bk.sheet_by_name(excel表名)# 打开excel表
nrows = sh.nrows # 获取总行数
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) # 写测试日志
AC_result = GetUserInfo(uname,method) # 调用API接口
WriterLog('AC_result = ' + AC_result) # 写测试日志
if EX_Result == AC_result: #实际结果与预期结果对比
WriterLog(...) #写测试日志
WriterReport(...)#写测试报告
else
WriterLog(...)#写测试日志
WriterReport(...)#写测试报告

3. 组织测试套,用驱动文件去调用执行所有测试套件,完成相关测试,并生成测试日志及测试报告.
# -*- coding:gb2312 -*-
'''
函数说明： Testsuit Driver驱动脚本
作者：xiaonan
输入参数：TestCase 脚本
输出参数：测试日志,测试报告

'''
if __name__ == '__main__':
...
WriterLog() #写测试日志
GetUser() # TestCase 脚本
...
...
Report(....) # 统计汇总所有测试报告数据,以文件或页面形式呈现.
4. 执行测试脚本,分析测试结果. 根据测试报告,如果有Bug则提交.

‘玖’ 如何使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图

曼哈顿图和QQ图是两个在全基因组关联（GWAS）分析里面最常出现的图形，基本上已经是GWAS的标配，几乎在每篇GWAS的文章都会见到，它们的作用和所要传达出来的信息我也在上一篇关于GWAS的博文中做了些说明，在这里我们就只集中在如何用Python和geneview将其有效地展现出来。
首先，准备一些数据来作为例子。
我这里用来展现的数据是2011年丹麦人所做过的一个关于年轻人过度肥胖的GWAS研究——GOYA，数据也是从他们所发表的结果中获得，总共有5,373个样本，其中超重的个体（case）有2,633个，正常的个体（control）是2,740个，从样本量上看还算可以。为了方便使用，我对其做了相关的处理，包括从PED和MAP文件到GEN文件的生成，并重复了一次case-control的关联性分析，计算出了芯片上所研究的各个SNP位点与肥胖相关的显着性程度（即p-value），最后又将结果数据抽取出来做成数据集——放在这里供下载（15.6Mb，csv格式）。
【注】以上内容虽提及到了一些领域内术语和相关文件格式，但若不懂也请不必纠结，因为后续处理都是基于这个最终的数据集来完成的。
接着，需要将geneview软件包加入到你的Python中，有多种不同的方式，但推荐直接使用pip，以下是安装比较稳定的发布版，直接在终端命令行下(Linux or Mac)输入：
pip install geneview

第三种办法就是直接下载源码，然后自行编译，虽然不推荐这种做法（因为还有依赖包必须自行下载安装，过程会比较麻烦低效），但对于某些不能连接外网的集群也只能如此，这三种方式都是可行的。
曼哈顿图
将示例数据下载下来：
wget data/master/GOYA.csv
先简单地查看一下数据的格式:
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（逗号分隔），分别为：[1]染色体编号，[2]SNP rs 编号，[3] 位点在染色体上的位置，[4]显着性差异程度（pvalue）。在本例曼哈顿图中我们只需要使用第1,3和4列；而QQ图则只需要第4列——pvalue。
下面先从绘制曼哈顿图开始。我们先将需要的数据读取到一个列表中，可以这样做：
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]
现在GOYA.csv中的数据就都存放在data列表中了，由于Python在读取文件中数据时，都是以string类型存放，因此对于第3和第4列的数据有必要事先把做点类型转换。
接下来，调用geneview中的曼哈顿图函数。
import matplotlib.pyplot as plt
from geneview.gwas import manhattanplot
ax = manhattanplot(data, xlabel="Chromosome", ylabel="-Log10(P-value)") # 这就是Manhattan plot的函数
plt.show()

只需这样的一句代码就能创建一个漂亮的曼哈顿图，有必要再次指出的是，geneview是以matplotlib为基础开发出来的，所创建的图形对象实际上仍属于matplotlib，geneview内部自定义了很多图形风格，同时封装了大量只属于基因组数据的图表类型，但图形的输出格式以及界面显示都仍和matplotlib一样，因此在这里我们使用matplotlib.pyplot的show()函数(上例中：plt.show())将所绘制出来的曼哈顿图显示出来。如果要将图形保存下来，则只需执行`plt.savefig("man.png")`，这样就会在该目录下生成一个名为‘man.png’png格式的曼哈顿图，若是要存为pdf格式，则只需将所要保存的文件名后缀改成‘.pdf’（plt.savefig("man.pdf")）就可以了。下面这些格式：emf,
eps, pdf, png, jpg, ps, raw, rgba, svg,
svgz等都是支持的，至于最新的还有多少种，还请参照matplotlib文档中说明。
此外，geneview中的每个画图函数都有着足够的灵活性，我们也可以根据自己的需要做一些调整，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", # 设置x轴名字
ylabel="-Log10(P-value)", # 设置y轴名字
xtick_label_set = set(xtick), # 限定横坐标轴上的刻度显示
s=40, # 设置图中散点的大小
alpha=0.5, # 调整散点透明度
color="#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff", # 设置新的颜色组合
)

实现新的颜色组合、限定x轴上的刻度显示和散点大小的调节。甚至还可以将散点改为线：
manhattanplot(data，
xlabel="Chromosome", # 设置x轴名字
ylabel="-Log10(P-value)", # 设置y轴名字
xtick_label_set = set(xtick), # 限定横坐标轴上的刻度显示
alpha=0.5, # 调整散点透明度
color="#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff", # 设置新的颜色组合
kind="line"
)

其它方面的调整请查看geneview文档中的相关说明。
Q-Q图
qq图只需用到上例中的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 图
plt.show()

同样，也可以根据自己的需要对改图进行相关的调整。
以上，便是如何使用Python来制作Manhattan图和QQ图的方法，geneview的集成函数简化了这样的一个过程。