如何用Python保存语音、图片、视频等信息转发给好友

关于微信防撤回(文本、图片、语音、视频、名片等...)的Python学习教程 大家在使用微信过程中,有时候消息还没看到,就被撤回了。毕竟好奇心大家都有,明知到消息被撤回了,就更想去看一下是什么内容。 心里想着万一是女神给我表白了呢… 今天的Python学习教程就教大家用Python来做个微信防撤回的小功能。支持文本、图片、语音、视频、名片的防撤回。 思路: 利用itchat库将每次接收到的消息进行缓存。监听撤回事件,当有消失被撤回时,通过msgId去缓存中取到信息再发送给文... 阅读详情

要想完成这个需求,需要用到python中的两个库,itchat库和itchat-uos,2017年后,新注册的微信很难登录网页版,itchat-uos利用统信UOS的网页版微信,可以帮助我们绕开网页微信的登录限制。本次使用的版本是 python3.7 版本

一、安装该模块并导入

pip install itchat itchat-uos

import itchat 
 
from itchat.content import * 

二、使用

itchat的文档可参考

https://itchat.readthedocs.io/zh/latest/

1.登录与退出微信

def logout(): 
    itchat.logout() 
    print("退出成功") 
 
def login(): 
    print("登录成功") 
    #hotReload=True 一定时间内重新开启也可以不用重新扫码 
    itchat.auto_login(exitCallback=logout,hotReload=True) 
    itchat.run() 

2.保存并发送给该好友

itchat.content中包含所有的消息类型参数有:

TEXT -- 文本消息

AI视频生成本地搭建图文详细过程 在自己的电脑上搭建一个AI,主要用于通过自己输入的关键字来自动生成视频文案,把视频文案自动生成视频,再自动给视频配音配字幕。 阅读详情

相关推荐

利用OpenCV对视频进行拆帧处理

利用OpenCV对视频进行拆帧处理,并将视频帧保存为图片集

qq_50838982的博客 3852

098基于python深度学习的语音识别

'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobil。'084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。'081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Google。

vfdsfsdfss的博客 1659

AI数字人带货视频制作实战:从语音合成到口型同步

近年来,AIGC(人工智能生成内容)技术快速发展,数字人作为其典型应用,正在深刻改变视频内容的生产方式。AI数字人通过语音合成技术将文本转化为自然流畅的口播,再由口型同步算法驱动虚拟形象,实现与真人无异的表达效果。这项技术大幅降低了视频制作门槛,使电商带货、品牌宣传、无人直播等场景能够低成本、规模化地生产高质量视频内容。然而,要生成一条不穿帮的数字人带货视频,涉及素材准备、语音合成、形象驱动、视频渲染等多个环节。本文从工程实践角度,系统讲解数字人视频生成的核心原理与开源工具选型,并演示如何搭建本地化的AI带

weixin_30824599的博客 345

098基于深度学习的语音识别

运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据,并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobil。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。

vfvdvfdvfd的博客 2179

AI视频内容分析实战:从多模态技术原理到Python开源工具搭建

视频内容分析(Video Content Analysis, VCA)是计算机视觉与自然语言处理结合的多模态AI核心技术,它通过目标检测、语音识别、情感分析等技术,将非结构化视频转化为结构化数据。其技术价值在于能自动化提取视频摘要、识别关键实体、分析情绪节奏,大幅提升内容审核、媒体管理和广告投放的效率。在短视频爆发、信息过载的背景下,该技术已成为内容平台、品牌方进行初筛与决策的重要工具。本文以实战为导向,通过Python结合OpenCV、Vosk等开源库,演示如何构建一个能提取关键帧、语音转写及人脸检测的简

weixin_33924312的博客 482

自动化内容创作:从信息抓取到视频合成的全流程技术方案

在信息爆炸的时代,高效处理与整合多源数据成为一项核心技能。网络爬虫与自动化脚本技术,通过模拟人类操作实现数据的自动抓取、清洗与聚合,其原理在于对目标网站结构的解析与请求模拟。这项技术的核心价值在于将人从重复、低效的手工劳动中解放,显著提升内容生产效率与一致性。在工程实践中,它广泛应用于舆情监控、市场分析、知识库构建等场景。本文聚焦于一个具体应用——自动化粉丝向视频制作,详细拆解如何利用Python爬虫、FFmpeg、语音识别(ASR)及机器翻译等技术,构建一套从素材监控、下载、字幕生成到视频剪辑的完整自动化

weixin_34159110的博客 410

如何在Python中将图片、音频和字幕合成视频

通过上述步骤,我们了解了如何使用MoviePy将图片、音频和字幕合成视频。需要注意的是,MoviePy的使用涉及到多个方面,包括视频处理、音频处理和字幕处理,因此在实际应用中可能需要根据具体情况调整代码。此外,MoviePy的强大功能意味着它可以用于更复杂的视频编辑任务,如特效制作、调色等。综上所述,使用moviepy库或者ffmpeg工具都可以实现多个视频文件的合并。moviepy更适合于轻量级的视频处理,而ffmpeg则适用于更复杂的视频处理场景。

weixin_42771529的博客 994

全网首创Python中医药科普图片文字自动剪辑第1版

用 AI 托管量产原创科普类短视频,没错1个月能做10000个。你没看错1个月做1万个科普短视频,其他编程语言和工具能不能做我不知道,但是用Python的模块是可以做到的。19年我还在学校的时候领导安排让我用pr做一个中医药的药材的科普短视频,那个玩意我实在搞不来,后来用爬虫抓了一下中医药网的中药材数据,发现数据都是固定的格式,既然是重复的工作那么用 Python 脚本就应该能批量生产了。

Mr数据杨 1万+

全网首创Python泛娱乐新闻图片文字自动剪辑第1版

用 AI 托管量产原创娱乐解说视频?没错可以的。当下自媒体账号中有大部分的娱乐新闻介绍的视频都是机器自动生产的,我也用 python 模拟器百度AI的结构做了一套,这个脚本相比之前的版本优化的很多地方。对于阅读观看的流量的话来个图说明一下,这个完全看运气了,两边才能质变。目前版本是1.15版本功能有限,未来会继续在更新算法的基础上更新脚本。这里介绍大体的制作思路和方法和原创你们想要问的问题。既然正儿八经的讲技术没人看那么就做这么一个号试试吧。

Mr数据杨 1万+

用Python快速将ppt制作成配音视频课件的方法

本文介绍了一种ppt视频课件快速制作的方法,通过将ppt输出成一张张图片,然后逐页配音,最后使用Moviepy将其合成输出,课件制作又快又好。由于采用了分页录音的方式,对于讲解不好的地方很快就可以更换,因此比期望一次性录播然后剪辑的效果要好很多,同时输出的视频文件小、输出快。

老猿Python 3650

Python-BatchSaveWechatPicture微信电脑版批量保存微信图片原图

微信电脑版(Windows)批量保存微信图片原图,AutoHotkey 脚本实现。

瑞萨RZN2L工业以太网开发避坑指南:EtherCAT从入门到通信调试全流程

本文详细解析了瑞萨RZN2L MPU在工业以太网开发中的EtherCAT从站配置与通信优化全流程。通过硬件设计关键点、协议栈选型、PDO映射策略及DC同步精度优化等实战技巧,帮助开发者快速搭建高效通信框架并解决调试中的常见问题,特别适合工业自动化领域的实时通信需求。

aitie1479的博客 463

Linux 系统管理员必备:Chrome 企业版离线部署全攻略(含 RPM/DEB 双版本)

本文详细介绍了Linux系统管理员如何离线部署Chrome企业版,涵盖RPM和DEB双版本。从获取官方离线安装包到静默安装、权限配置及企业级策略管理,提供全流程解决方案,特别适合Ubuntu等DEB系系统管理员参考。

f9g0h的博客 493

【新手必看】挖漏洞流程指南,黑客手把手教你挖漏洞月入过万!收藏这篇就够了!(附学习笔记)

【新手必看】挖漏洞流程指南,黑客手把手教你挖漏洞月入过万!收藏这篇就够了!(附学习笔记)【新手必看】挖漏洞流程指南,黑客手把手教你挖漏洞月入过万!收藏这篇就够了!(附学习笔记)

weixin_57514792的博客 1105

数据仓库的复用性:设计和构建一个高复用性的数仓

数据仓库的复用性是指在数据仓库的设计和使用过程中,能够实现数据、模型、流程、工具等多个层面的重复利用,减少重复开发,提高开发效率,降低维护成本,并增强灵活性和可扩展性。

z1941563559的博客 1307

MIUI升级后录音神秘消失?别慌!手把手教你从Android/data目录找回宝贵录音文件

本文详细解析了MIUI升级后录音文件消失的原因,并提供了从Android/data目录找回录音文件的实用指南。通过技术分析和步骤演示,帮助小米手机用户解决录音文件丢失问题,同时分享预防措施和高级恢复方案,确保重要录音数据安全。

weixin_30696427的博客 281

学Simulink——基于Simulink的Buck-Boost变换器双闭环PI+抗饱和设计建模示例

本文详细介绍了基于Simulink的非反相Buck-Boost变换器双闭环控制设计方法。针对Buck-Boost变换器特有的右半平面零点(RHPZ)和控制挑战,提出了电压-电流双闭环PI控制架构,并集成抗积分饱和机制。通过Simulink建模,实现了主电路、电流内环PI、电压外环PI、PWM及占空比限幅等模块的搭建,验证了在输入电压跌落(20V→10V)和负载突变(2A→4A)等场景下的稳定性能。仿真结果表明,输出电压波动小于0.35V,恢复时间快于1ms,电感电流有效限幅。文章还讨论了工程实践要点和扩展方

xiaoheshang_123的博客 318

YOLO26 改进 | 基于特征蒸馏 | 知识蒸馏 (Response & Feature-based Distillation)

本文系统介绍了YOLO26中的知识蒸馏技术,包含五大核心方法:基于响应的蒸馏(学习分类概率)、基于特征的蒸馏(学习中间层表示)、基于关系的蒸馏(学习特征关联)、通道维度蒸馏(CWD)和前景背景分离蒸馏(FGD)。文章深入解析了每种方法的数学原理与实现细节,并提出动态训练策略,包括一致性匹配和蒸馏权重退火机制。通过教师模型向学生模型传递"暗知识",在保持模型轻量化的同时逼近大模型性能。配套代码支持模块化组合不同蒸馏方法,为YOLO26模型压缩提供了一套完整的解决方案。

weixin_51988935的博客 275

RAG系统中Reranker模型选型实战

本文详细介绍了RAG系统中Reranker模型选型实战,希望能对学习RAG的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 思路解析 3. 测评数据集构建 3.1 步骤一 3.2 步骤二 3.3 数据示例 3.4 总结 4. 实战代码 4.1 本地模型 4.2 使用第三方的Reranker模型API

herosunly的博客 17万+

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

上一篇: Python 开发神技 -- 使用管道 Pipe
下一篇: Python文件操作
Python_xiaowu
博客等级 码龄5年 3096粉丝 178原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值