python微信語音

A. python 能抓去微信的聊天記錄嗎

1. 微信把一個人刪除以後，只要對方未刪除對方手機聊天記錄，對方還能看見我們之前的聊天記錄。 2. 微信刪除好友是單向的行為，刪除好友，你仍會在對方好友列表存在，除非對方主動刪除。 3. 刪除好友後，對方將從你好友列表刪除，你和對方聊天即...

B. python怎樣給微信發送

是不是要給微信發消息，這個比較麻煩，因為沒有官方的API支持，都是高手們研究微信的通信協議，然後和自己開發的，你可以去github上找找，有相應的包，給微信發消息的

C. 如何優雅的用Python玩轉語音聊天機器人

所需硬體：
樹莓派B+
人體紅外線感應模塊
內置麥克風攝像頭(實測樹莓派免驅淘寶鏈接）
申請API：
網路語音api
圖靈api
語音聊天機器人實現原理：當有人來到跟前時--》觸發聊天功能，開始以每2s檢測錄制語音--》通過網路語音api合成文字--》傳遞給圖靈api返回回答信息--》通過網路語音合成播放
【人體感應識別部分Python代碼renti.py】


#/usr/bin/python#coding:utf-8import RPi.GPIO as GPIOimport timeimport osimport signalimport atexitGPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO_PIR = 14 GPIO.setup(GPIO_PIR,GPIO.IN) # Echojing = 0dong = 0 sum = 0sum1 = 0oldren = 0sleep = 0def ganying(): i = 0 ok = 0 error = 0 while i < 10: if GPIO.input(GPIO_PIR) == 1 : ok = ok + 1 if GPIO.input(GPIO_PIR) == 0 : error = error + 1 time.sleep(0.01) i = i + 1 ren = ok/(error+1) return ren

1

GPIO_PIR = 14

為 紅外線檢測模塊與樹莓派的針腳，腳本函數返回0表示無人，>0 為有人
【Python語音識別聊天部分robot.py】


#/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import urllibimport urllib2import jsonimport uuidimport base64import osimport timefrom renti import * #獲取網路tokenappid=7647466apikey="網路API"secretkey="網路API" _url="h.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apikey + "&client_secret=" + secretkey; y_post=urllib2.urlopen(_url)y_read=y_post.read()y_token=json.loads(y_read)['access_token']#print y_read#print y_token #------------------function------------- def luyin(): os.system('arecord -D plughw:1,0 -c 1 -d 2 1.wav -r 8000 -f S16_LE 2>/dev/null') def fanyi():
#---------------語音識別部分 mac_address="haogeoyes" with open("1.wav",'rb') as f: s_file = f.read() speech_base64=base64.b64encode(s_file).decode('utf-8') speech_length=len(s_file) data_dict = {'format':'wav', 'rate':8000, 'channel':1, 'cuid':mac_address, 'token':y_token, 'lan':'zh', 'speech':speech_base64, 'len':speech_length} json_data = json.mps(data_dict).encode('utf-8') json_length = len(json_data) asr_server = 'm/server_api' request = urllib2.Request(url=asr_server) request.add_header("Content-Type", "application/json") request.add_header("Content-Length", json_length) fs = urllib2.urlopen(url=request, data=json_data) result_str = fs.read().decode('utf-8') json_resp = json.loads(result_str) if json_resp.has_key('result'): out_txt=json_resp['result'][0] else: out_txt="Null" return out_txt def tuling(b): f=urllib.urlopen("23.com/openapi/api?key="此處為圖靈API"&info=%s" % b) f=json.loads(f.read())['text'] return f def hecheng(text,y_token): #text="你好我是機器人牛牛很高興能夠認識你" geturl="u.com/text2audio?tex="+text+"&lan=zh&per=1&pit=9&spd=6&cuid=CCyo6UGf16ggKZGwGpQYL9Gx&ctp=1&tok="+y_token return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) #return os.system('omxplayer "%s" > /dev/null 2>&1 '%(geturl)) def nowtime(): return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S ') #---------------main-----------------num=0 #num用來判斷是第一次說話，還是在對話過程中first=1 #判斷是不是第一說話 當1000次沒有人動認為是第一次while True: if ganying()!=0: run=open('run.log','a') if first==0: hecheng("你好,我是牛牛機器人,你可以和我聊天,不過說話的時候你必須靠近話筒近一點,",y_token) hecheng("說點什麼吧,2秒鍾內說完哦.",y_token) first=1 #為1一段時間就不執行 num=0 #從新計數 #print ganying() run.write(nowtime()+"說點神馬吧..........."+'\n') print nowtime()+"說點神馬吧.........." luyin() #開始錄音 out=fanyi().encode("utf-8") #翻譯文字 run.write(nowtime()+"我說:"+out+'\n') print nowtime()+"我說:"+out if out == "Null": text="沒有聽清楚你說什麼" os.system('omxplayer "shenme.wav" > /dev/null 2>&1 ') else: text=tuling(out) hecheng(text,y_token) print nowtime()+"牛牛:"+text run.write(nowtime()+"牛牛:"+text+'\n') run.close() else: #print ganying() #調試查看是否為0有人沒人 #print num num=num+1 #num長時間增大說明沒有人在旁邊 if num > 1000: first=0 #0表示第一次說話

萬事俱備 運行nohup python robot.py 哈哈就可以脫離屏幕開始愉快的語音聊天啦
下面看看聊天的日誌記錄吧
後續更新。。。。。。Python如何用語音優雅的控制小車

D. 怎麼用python實現語音識別

是想語音識別的參考方法如下：

1、打開文字識別軟體，關閉提示窗；

2、點擊上面的語音識別功能；

以上便是實現語音識別的方法了，希望可以幫助到您，感謝觀看！

E. 在Python中如何實現一點按鈕就出現語音輸入語音，輸入語音後可以自動翻譯為文字的程序

建議用Python。
你是新手的話，Linux下的C語言的Cmake編譯機制需要畫時間學習。
不如直接Python。

F. 如何使用python搭建微信後台

如果是做純微信後台，可以考慮使用 itchatmp . 使用的是 tornado 網路框架，普通請求響應是沒問題的，如果要基於 Web 框架，可以集成 wechat_python 庫到 Django 或 WebPy 中

G. python將微信聊天內容復制到word文檔

python 有一個第三方庫 pywx 你可以去看看，了解一下，然後匹配特定聊天記錄的話可以試著用正則試試
望採納

H. 如何用Python進行微信二次開發

創建步驟：

1.申請免費且支持python的伺服器，新浪雲sae，新建SAE應用之後，有兩種代碼提交方式，建議使用SVN（因為git支持代碼提交，但不支持環境配置）；

2.將對應版本的信息復制到微信開發-基本配置-URL，提交顯示錯誤，因為還沒有寫代碼，可以先用web框webpy架寫個網頁；

查看webpy使用說明：http://www.webpy.org/install.zh-cn

查看ase進行python開發入門說明：http://www.sinacloud.com/doc/sae/python/index.html

3.配置信息，告訴新浪雲需要什麼運行環境。點擊代碼管理-編輯代碼，將用到的第三方庫信息寫入config.yaml，注意破折號，冒號後面空格！！

libraries:
-name:webpy
version:"0.36"

-name:lxml
version:"2.3.4"

在index.wsgi文件中寫入python啟動程序
新建文件，寫入接受微信get請求驗證的Python文件

4.在index.wgsi中寫入以下信息：

#coding=utf-8

importos
importsae
importweb#配置web的路由
urls=(
'/weixin','WeixinInterface'
)
#拼接路徑
app_root=os.path.dirname(__file__)
templates_root=os.path.join(app_root,'templates')
#渲染模版
render=web.template.render(templates_root)

#啟動app
app=web.application(urls,globals()).wsgifunc()
application=sae.create_wsgi_app(app)

5.在自己編寫的Python文件中寫入微信驗證和接受信息的程序

#coding=utf-8

importhashlib
importweb
importtime
importos
fromlxmlimportetree

#hashlib用於加密，md5，hash等
#lxml用來解析xml文件

classWeixinInterface(object):
#初始化
def__init__(self):
#拼接路徑
self.app_root=os.path.dirname(__file__)
self.templates_root=os.path.join(self.app_root,'templates')
#渲染模版
self.render=web.template.render(self.templates_root)

#使用get方法,接收微信的get請求,看開發者文檔的說明
#http://mp.weixin.qq.com/wiki/8/.html
defGET(self):
data=web.input()
signature=data.signature#微信加密簽名
timestamp=data.timestamp#時間戳
nonce=data.nonce#隨機數
echostr=data.echostr#隨即字元串
token='zq90857'#自己設置的token

#將token、timestamp、nonce三個參數進行字典序排序
list=[token,timestamp,nonce]
list.sort()
#將三個參數字元串拼接成一個字元串進行sha1加密
sha1=hashlib.sha1()
map(sha1.update,list)
temStr=sha1.hexdigest()#加密
#判斷
iftemStr==signature:
returnechostr

6.假設接收文字信息，按照開發者文檔的要求，配置template文件夾下reply_text.xml文件

$defwith(toUser,fromUser,createtime,content)
<xml>
<ToUserName><![CDATA[$toUser]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[$fromUser]]></FromUserName>
<CreateTime>$createtime</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content><![CDATA[$content]]></Content>
</xml>