利用Python + wxpy 可以快速的查询自己好友的地区分布情况，以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像，拼接成大图。...批量下载好友头像 # 创建头像存放文件夹 def avaterPath(): avaterDir = os.path.join(os.getcwd(), 'wechat') if not...获取好友性别分布 bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信，生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息...type = ['男同学','女同学','外星人'] # 男/女/未知性别好友名称 v = [0, 0, 0] # 初始化对象好友数量 # 遍历所有好友，判断该好友性别 for friend in...获取好友地区分布情况 代码部分： bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信，生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息
效果如下：依次为图一—图二—-图三—-图四 主要实现效果： 点击主标题显示下拉好友，再点击收起下拉好友；鼠标移到好友上背景颜色改变；选中的好友背景颜色也要改变； 代码如下： 我的好友...span> function Show(id) //作用是收起或显示下拉好友...z.style.display = “none”; } else { z.style.display = “block”; } } function Xuan(a) //作用是点击好友...，好友背景颜色改变 { var attr = document.getElementsByClassName(“list”); for(var i=0;i<attr.length;i++) {
但是有些人群，确实对此功能有一定需求，我举两个栗子： 不愿时刻被消息打扰的人 消息需要批量处理的人们（比如微商） 设计了几个功能： x 收到消息立即自动回复 x 收到消息延迟指定时间回复 x 对不同好友定制不同的回复内容...#简单分析微信好友信息 上文提到，既然我们能通过itchat来获取好友的信息，name自然会有很多好玩的信息(这里不做具体解析)。...") pie.add("", attr, v1, v1, is_label_show=True) pie.render(path="sex_html/sex.html") [性别比例] 全国好友省级分布...def friends_province(): # 获取好友省份 province= get_data("Province") # 分类 province_distribution = {} for...[全国好友分布] 好友标签 def friends_signature(): signature = get_data("Signature") wash_signature=[] for item in
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/73312801 在QQ的好友页面有一个点击各个分类，然后展示分类中所有好友的效果，今天就说一说实现该效果的一个思路...返回的分区数就是好友的分类数。 tableview中各个分区的行数就是各个好友分类中的好友数。显示各个好友分类的视图是各个分区的一个头视图。头视图会有一个点击事件，用于好友分类的展开和收起。...return count; } tableview的数据源一般是一个数组，数组中会有模型，每一个分区对应一个模型，模式中除了有每个分区要显示的数据，我们还应为模型增加一个属性来存储各个分区的点击状态即各个好友分类是否展开
2632 非常好友 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description Bessie和其他的所有奶牛的耳朵上都戴有一个射频识别（RFID...而一些奶牛有一个“非常好友”，当两个奶牛互为“牛友”时，他们就是一对“非常好友”。注意在这道题中，忽略那些自己是自己的“非常好友”的情况。...给定一个序列号S (6≤S≤18,000)，找到序列号不小于S的第一个有“非常好友”的奶牛。...因此220和284是一对非常好友。 输入描述 Input Description 第1行: 一个单独的整数S，即给定的序列号。...A表示第一个序列号不小于S的有非常好友的奶牛的序列号，B是他的“非常好友”的序列号。
创建分组 select vend_id, count(*) as num_prods from products group by vend_id; group by 语句的规定： 可以包含任意数目的列...，因而可以对分组进行嵌套 必须出现在where语句之后，having语句之前 等等 过滤分组 过滤掉不符合条件的分组，使用having而不是where ** having和where的区别 **：...** where在数据分组前进行过滤，having在数据分组后进行过滤，where过滤的是行，having过滤的是分组 ** select cust_id, count(*) as orders from...vend_id, count(*) as num_prods from products where prod_price >= 4 group by vend_id having count(*) >= 2; 分组和排序
开头 用户交流是很多软件必备的功能，最近接到策划的新需求开发好友系统，下面分享我实现好友功能的具体方式 好友数据 数据库结构 { "friend_data" ,"mediumblob" ,{ myfriend...分为：好友列表，黑名单列表，申请列表，被删除好友列表（客户端需要），允许陌生人申请好友开关 sproto返回客户端协议格式 功能开发 玩家登陆加载好友数据，发送好友列表，黑名单列表，申请列表，删除列表信息...1、申请好友 1、判定是否已在好友列表，黑名单列表中 2、判定双方好友人数是否达到上线 3、通过即给对方推送一条消息，返回成功 sc_friend_apply_update 30006 { request...表元素删除 2、applytype为0同意申请，判定是黑名单列表、好友列表、好友人数上限 3、同意通过申请，双方好友列表添加元素，申请列表删除元素，推送一条id为0的系统信息 local chatdata...列表（客户端要求） 4、加入黑名单 1、调用删除好友方法 2、加入黑名单，推送黑名单消息 5、更新好友消息 1、有新的聊天消息时推送数据 2、玩家升级、下线、上线的情况，对玩家在线好友推送消息 --玩家升级事件
题目 在 Facebook 或者 Twitter 这样的社交应用中，人们经常会发好友申请也会收到其他人的好友申请。...| 3 | 2016-06-08 | | 3 | 4 | 2016-06-09 | 写一个查询语句，求出谁拥有最多的好友和他拥有的好友数目...好友申请只会被接受一次，所以不会有 requester_id 和 accepter_id 值都相同的重复记录。...解释： 编号为 ‘3’ 的人是编号为 ‘1’，‘2’ 和 ‘4’ 的好友，所以他总共有 3 个好友，比其他人都多。...进阶： 在真实世界里，可能会有多个人拥有好友数相同且最多，你能找到所有这些人吗？
--================================= --SQL基础-->分组与分组函数 --================================= /* 一、分组： 分组函数可以对行集进行操作...使用group by column1，column2,..按columm1,column2进行分组，即column1,column2组合相同的值为一个组 二、常用分组函数： */ AVG([DISTINCT...所有分组函数都忽略空值。可以使用NVL,NVL2,或COALESCE函数代替空值 使用GROUP BY 时，Oralce服务器隐式地按照升序对结果集进行排序。...： SELECT 中出现的列，如果未出现在分组函数中，则GROUP BY子句必须包含这些列 WHERE 子句可以某些行在分组之前排除在外 不能在GROUP BY 中使用列别名 默认情况下GROUP...BY列表中的列按升序排列 GROUP BY 的列可以不出现在分组中 七、分组过滤： 使用having子句 having使用的情况： 行已经被分组 使用了组函数 满足having子句中条件的分组将被显示
如果第一列相同，则根据第一列来分组，分别打印第二列和第三列的和 如果第一列相同，则根据第一列来分组，分别打印第二列和第三列的和 分组求和 image.png 以第一列 为变量名 第一列为变量，将相同第一列的第二列数据进行累加打印出和
今天就用python对自己所有微信好友做一次数据分析，看看自己的微信好友存在哪些有趣的东西。...好友主要是男性，占比59%，可见自己的好友中男女比例失衡。仔细想想自己的微信好友里大多是上大学以后的同学朋友，自己是计算机专业，以男生为主，工所以男女比例失衡是正常的。...不出所料好友最多的地方是日照，从小在日照长大，专科学校又是在日照上的，所以是很正常的，现在在青岛上本科，之前在郑州工作过在济南学习过，所以这几个城市的好友也比较多。...词云图中可以看到，微信好友个性签名中出现频率较高的词汇有：自己，一个，改变，心存，善念，欢迎，关注。整体来看，我的微信好友应该是心存善念的公众号运营者居多 ?...（这都是什么鬼，是时候请一波好友了）当然还是有很多正能量词语的。 好友头像拼接 好友头像拼接是将所有的微信头像拼接成一张大图，因为好友过多只获取了一部分好友的头像。
前言 用户交流是很多软件必备的功能，最近接到策划的新需求开发好友系统，下面分享我实现好友功能的具体方式 好友数据 数据库结构 { "friend_data" ,"mediumblob" ,{ myfriend...分为：好友列表，黑名单列表，申请列表，被删除好友列表（客户端需要），允许陌生人申请好友开关 功能开发 玩家登陆加载好友数据，发送好友列表，黑名单列表，申请列表，删除列表信息 1、申请好友 1、判定是否已在好友列表...同意申请，判定是黑名单列表、好友列表、好友人数上限 3、同意通过申请，双方好友列表添加元素，申请列表删除元素，推送一条id为0的系统信息 local chatdata = {id = 0,str = "...对方已通过你的好友申请",time = lua_app.now()} 3、删除好友 1、从双方好友列表删除 2、对方在线推送删除消息，不在线保存在对方的delfriendlist列表（客户端要求） 4、...加入黑名单 1、调用删除好友方法 2、加入黑名单，推送黑名单消息 5、更新好友消息 1、有新的聊天消息时推送数据 2、玩家升级、下线、上线的情况，对玩家在线好友推送消息 --玩家升级事件 function
微信机器人相信很多人在群里见过，大部分是基于itchat开发的，今天就用基于 itchat 的wxpy 将你的微信好友头像拼接成一张图片。...for friend in friends: friend.get_avatar(avatar_dir + '\\' + str(num) + ".jpg") print('好友昵称...print("头像读取失败") img = image.save(os.getcwd() + "/mywechat.png") print('微信好友头像拼接完成...Login successfully as 风吹麦浪好友昵称:风吹麦浪 ?...效果 最后生成了所有好友的微信头像拼图，我的好友才100多人，所以生成的头像还能看清，如果有几千好友的话头像会很小，需要放大才能看到。 ? 所有好友的微信头像都下载到本地了。 ?
_list = [{‘value’: 123, ‘upclock’: 1234567},
然后是获取好友的信息： we_friend = itchat.get_friends(update=True)[:] 这里 we_friend 就是保存了好友信息的一个字典，并且 we_friend[...省份 City 城市 Signature 签名 保存好友的信息代码如下： friends = we_friend[1:] total_numbers = len(friends) print('你的好友数量为...接着就是生成好友头像的图片墙，这里有两种方式，第一种是比较常规的生成方法。...小结 简单运用 itchat 实现了以上三个小应用，实际上还可以有更多的应用，比如再根据好友信息分析性别比例、好友区域分布、签名的情感分析、关注的公众号类别、给特定的好友发送信息，以及制作微信机器人等。...当 Python 遇上你的微信好友
今天咱就试试怎么爬取微信列表中所有好友的头像，并做成一张图片墙，代码不长，60 行就可以搞定。...核心是利用三个库： wxpy 库，用于获取好友头像然后下载 Pillow 库，用于拼接头像 Pyinstaller 库，用来打包 Python 程序成 exe 文件 程序通过三个函数实现，第一个 creat_filepath...函数生成图片下载文件路径，第二个 save_avatar 函数循环获取微信好友头像然后保存到本地，第三个 joint_avatar 函数就是把头像拼接成一张大图。...\\"; if not os.path.exists(avatar_dir): os.mkdir(avatar_dir) return avatar_dir # 保存好友头像...friend in friends: friend.get_avatar(avatar_dir + '\\' + str(num) + ".jpg") print('好友昵称
使用EPPLUS,导出的EXCEL文件中分组 public void Row_Col_Grouping_Test() { //http://stackoverflow.com/questions
，但是在Django中把分组分为两种：无名分组和有名分组 无名分组： urlpatterns = [ url(r'^login/([0-9]{4})$',views.login), ] 在普通的正则匹配中加上...（）就是无名分组，那么这样有什么意义呢？...有名分组其实就是在无名的分组的基础上加上了名字 urlpatterns = [ url(r'^login/(?...P 正则表达式),就是在无名分组的括号里面加上了?...如果名字不一样则会报错 这里有一个坑，既然分组有有名分组和无名分组，那么能不能一起使用？ 答：不行，别问，问就是不行
Stream流-分组操作 文章目录 Stream流-分组操作 方法1– groupingBy(Function) 方法2– groupingBy(Function,Collector) 方法3–...，使用提供的字段对集合元素进行分组，返回一个Map /** * groupBy方法1，groupingBy(Function) * * 要求：先按city分组，每个分组里面是一个员工集合...，按提供的字段进行分组。...一个收集器，下面举例了3种用途 /** * groupBy方法2，groupingBy(Function,Collector) * * 要求：先按city分组 ，再对组里面的成员，统计总销售额...，一个最终类型的生产者，一个收集器 下面的示例：先按城市分组，然后收集每个城市的姓氏集，然后放入一个TreeMap，得到最终结果。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...DataFrameGroupBy对象包含着分组后的若干数据，但是没有直接显示出来，需要对这些分组数据 进行汇总计算后才会显示。...#以 客户分类、区域 这2列进行分组 df.groupby(["客户分类","区域"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).count() #对分组后数据进行求和运算...（1）按照一个Series进行分组 #以 客户分类 这列进行分组 df.groupby(df["客户分类"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(df["客户分类"]).count(
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