用python实现一次性撤回qq消息

### 使用Python实现QQ消息一次性撤回功能 为了实现在Python中对QQ消息进行一次性撤回的功能,可以采用`mirai-api-http`作为HTTP适配层,并通过其提供的API接口完成操作。具体来说,`mirai-api-http`支持的消息撤回接口允许指定要撤回的消息ID以及目标群组或好友的信息。 #### 安装依赖库 首先需要安装用于连接到`mirai-api-http`的客户端库: ```bash pip install graia-saya mirai-message-serializer ``` 对于特定版本兼容性问题可参照已有解决方案[^3]。 #### 编写撤回函数 下面是一个简单的例子展示如何编写一个能够执行消息撤回动作的小程序: ```python import httpx # 更现代的 HTTP 库替代 requests def recall_message(session_key: str, target: int, message_id: int): """ 发送请求给 mirai-api-http 来撤回一条已发送的消息 参数: session_key (str): 当前会话密钥 target (int): 要撤回消息的目标对象(群聊 ID 或者 好友 QQ 号) message_id (int): 需要被撤回的消息编号 """ url = f"http://localhost:8080/recall" payload = { "sessionKey": session_key, "target": target, "messageId": message_id } response = httpx.post(url=url, json=payload) if response.status_code != 200 or not response.json()["success"]: raise Exception(f"Failed to recall the message: {response.text}") recall_message('your_session_key', 123456789, 987654321) ``` 此代码片段展示了怎样构建并发出POST请求至`mirai-api-http`服务器以触发消息撤回行为。需要注意的是,在实际部署环境中应当替换掉示例中的URL地址、端口号以及其他参数值以便匹配具体的配置情况。 #### 关键点说明 - **Session Key**: 这是在与`mirai-api-http`交互之前建立的有效凭证,通常由登录过程返回。 - **Target 和 Message Id**: `target`代表接收方的身份标识符;而`message_id`则是待处理的具体那条消息的独特识别码。 上述方法适用于个人开发者想要快速上手创建具备基础聊天管理能力的应用场景下使用[^1]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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支持对 OCR 后得到的文本进行高效地敏感词检测,可自定义敏感词词库 自动找出图片内含有的所有二维码并识别结果,通过正则表达式提取出二维码中所包含的域名,进行域名安全检测 对图片进行三分类,根据图片的内容,包括图片特征和文本信息对图片进行分类 支持建立图片黑白名单库,并进行匹配 检测流程: 我们将原始图片输入模型,先通过inception_v3模型来提取图像特征,同时使用Easy OCR模型提取图片中的文本,之后原始文本输入BERT预训练模型来提取文本特征,将提取到的文本特征和图像特征融合后通过MLP 多层感知机进行分类得到最终的分类结果(此处我们的模型为三分类,包括正常、涉黄和敏感信息三类) 使用Easy OCR模型提取到的原始文本信息,将其与铭感词词库中的信息进行比对,得到图像文字铭感词检测结果,其中我们的敏感词检测结果还会进行分类,包括涉政、涉黄以及暴力等 识别获取到图片中的二维码,之后提取二维码中的域名信息,之后调用恶意域名检测接口或者使用本地训练的GRU模型进行检测,得到最终的检测结果。 从本地图片黑白名单文件夹下自动提取图片特征,建立图片黑白名单向量数据库。将待查询图片的特征在向量数据库中进行最近邻检索,得到最相似的结果。 数据评估及结果 如下图所示为8个模型(Our、ERNIE、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeeze net_0、VGG16、Alexnet)在准确性、精确度、召回率和F1分数上的对比结果. Model Name Accuracy Precision Recall F1 Score Our 0.9244 0.9389 0.9136 0.926 ERNIE 0.6703 0.7434 0.6703 0.6672 Inception_v3 0.8775 0.8803 0.8775 0.8757 Densenet161 0.8853 0.8879 0.8853 0.8843 Resnet50 0.8542 0.8568 0.8542 0.8531 Squeezenet1_0 0.8416 0.8421 0.8416 0.841 VGG16 0.8069 0.8079 0.8069 0.8023 Alexnet 0.6618 0.6264 0.6618 0.5648 以下为7个模型(Our、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeezenet_0、VGG16、Alexnet)的P-R曲线对比图。 代码说明 train目录为训练代码 ocr.py 为图片 OCR 预处理代码 final_train.py 为训练代码,train_log 为其产生的训练日志 export_onnx.py 为导出模型为 onnx 脚本 val.py 为验证代码 docker目录为镜像 build 工作文件夹,内含推理 API 代码及所有模型 onnx_run.py 为推理 API 代码 final_model_v2.onnx 为多模态特征融合分类模型 Resnet18_search.onnx 为图片检索特征提取模型 easyocr 为 OCR 相关模型 deploy 目录为部署文件夹,内含 QQ API 接入脚本 .conf.json 为 QQ API 配置文件 main.py 为 QQ API 接入程序 result.json 为模型推理返回结果样例 start.bat 为 docker 启动容器参考命令 使用说明 可直接使用 Docker 环境运行此系统,如果需直接运行可参考 docker/Dockerfile 文件配置环境。 如需构建镜像,请先从 Releases 中下载 model_main.onnx 与 model_search.onnx 模型文件到 docker 目录,在 docker 目录下执行 docker build -t image_violation_detection .。 接口说明 API POST /check_img 请求参数 base64 与 url 参数二选一,分别表示图片的 base64 编码和图片的 url 地址,推荐使用 base64,从 url 抓取图片可能失败。 返回参数 img: 图片编号 white_result: 白名单检测结果 black_result: 黑名单检测结果 imgclass_result:正常、涉黄、敏感图片的预测概率 malicious_detect: 二维码检测结果 sensitive_detect: 敏感词检测结果 ocr_result: OCR 识别结果 运行说明 环境变量 ocr_type=baidu 或 easyocr,表示 OCR 识别方法,easyocr

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