qq.py 是用于 QQ 频道的现代化、易于使用、功能丰富且异步就绪的 API Wrapper。 Features: 该项目正在积极开发中. 这是你第一次使用这个封装包吗？ 这是开始的地方！ 例子: 许多示例可在 repository 找到。 如果你遇到问题，这些资源可能会有所帮助。 尝试先看看 经常问的问题 , 它有所有常见问题的答案。 如果你正在寻找特定的东西，请尝试 索引 or 搜索. 在 issues追踪器 报告错误。 在 GitHub 讨论页面 发问。 这些扩展在开发过程中帮助你处理常见任务。 这些页面详细介 …

异步模块基于 websocket 技术用于监听频道内的相关事件，如消息、成员变化等事件，用于开发者对事件进行相应的处理。 更完整的事件说明，请参考 事件监听. 在Intents中填入对应的 参数. 例子： 然后打开对应的订阅 (参数列表) 说明： 方法二对应的快捷订阅方式为. 也可以通过预设置的类型，设置需要监听的事件通道. 基于自带的 logging 模块封装的日志模块，提供了日志写入以及美化了打印格式，并支持调整打印级别（默认打印级别为 INFO）。 引用模块，并获取 logger 实 …

2024年10月31日 · QQPy库是一个基于Python的开源库，专门用于开发QQ机器人。 它通过调用腾讯的SmartQQ协议，实现了与QQ服务器的交互，使得开发者可以轻松地编写出功能强大的QQ机器人。

2022年1月3日 · 用 Python 编写的用于 QQ频道机器人 的现代化、易于使用、功能丰富且异步的 API。 使用 async 和 await 的现代 Pythonic API。 优化速度和内存。 需要 Python 3.8或以上 …

用 Python 编写的用于 QQ频道机器人 的现代化、易于使用、功能丰富且异步的 API。 使用 async 和 await 的现代 Pythonic API。 优化速度和内存。 需要 Python 3.8或以上的版本 和一根接入 …

以下部分概述了 qq.py 的 API。 此模块使用 Python 日志记录模块以独立于输出的方式记录诊断和错误。 如果没有配置日志模块，这些日志将不会输出到任何地方。 有关如何使用 qq.py 设置和使用日志记录模块的更多信息，请参阅 设置日志。 查询库的版本信息主要有两种方式。 一个命名元组，类似于 sys.version_info. alpha 、 beta 、 candidate 和 final 。 版本的字符串表示。 e.g. '1.0.0rc1'。 这是基于 PEP 440 。 代表了客户端与 QQ 之间的连接 此类用于与 QQ …

这是 qq.py 的文档，这是一个用于帮助创建利用 QQ Channel API 的应用程序的 Python 库。 qq.py 适用于 Python 3.8 或更高版本。 不提供对早期 Python 版本的支持。 不支持 Python 2.7 或更低版本。 不支持 Python 3.7 或更低版本。 你可以直接从 PyPI 获取库: 如果你使用的是 Windows，则应使用以下内容代替: 有时你希望防止库污染系统安装或使用与系统上安装的库不同的库版本。 你可能也无权在系统范围内安装库。 为此，Python 3.3 的标准库附带了一个称为“虚拟环境”的概 …

pip install qq.py==1.3.22. 用 Python 编写的用于 QQ频道机器人 的现代化、易于使用、功能丰富且异步的 API。 使用 async 和 await 的现代 Pythonic API。 优化速度和内存。 需要 Python 3.8 …

2024年10月20日 · 目前市面上有多种Python库可以用于实现QQ机器人，如 nonebot 、 coolq-http-api 等。 本文将以 nonebot 为例进行讲解，因为它功能强大且易于扩展。 你需要一个QQ账号来运行你的机器人。 建议使用一个新的账号，以避免与个人账号混淆。 首先，创建一个新的项目文件夹，并在其中初始化一个Python虚拟环境。 在虚拟环境中安装 nonebot 及其相关依赖。 创建一个名为 bot.py 的文件，并写入以下代码： 在项目根目录下运行以下命令，启动机器人。 如果一 …

2024年8月24日 · 要用Python读取QQ消息，可以使用 逆向工程、第三方API、自动化工具 来实现。 其中，使用第三方API是最为便捷和可靠的方法。 下面将详细介绍如何通过第三方API来读取QQ消息。 逆向工程是通过分析QQ客户端的通信协议，来获取QQ消息。 这种方法需要对QQ协议进行深入研究，并且需要一些网络抓包工具。 以下是详细介绍： 使用Wireshark或Fiddler抓取QQ客户端的通信数据包，找出发送和接收消息的数据包格式。 然后用Python解析这些数据包 …