ps: 不小心把私有数据提交上来，于是我把项目删了重建，丢失了issue和pr好可惜，也给提pr的同学道歉

paperweekly bot

paperweekly_bot 拆分自paperweekly_forum，是其组件之一，当时为paperweek设计，多数需求也来自群友的讨论，具体设计可以参考我的这篇文章：论坛机器人的技术实现

这部分似乎挺多人都需要（我的两个朋友的创业公司都用到它，最近infoq和ai100也打算采用）

所以我将它单独拆分出来，独立维护

准备增加的特性

• 消息云端存储、持久化（建议来自@MT）
• 消息管理界面
  • es6/webpack/react
• 维持心跳     * 两个机器人 互相ping pong
• 大群模式（需求来自@蒋涛）
  • 由管理员开启开关
• 支持任意群互通
• 支持web页面扫码
  • websocket
• 掉线消息提醒
  • email

todo

• 模块化，打包发布
• 文档
• 增加用户头像
• 升级itchat到1.2.18
• 将用户头像upload到云端，同时做好本地缓存，避免每个用户都存储(使用md5)
  • 在本地存下hash和url （有一次img data网络请求）
  • 单次优化，存下3元组（data_hash,userName,url） 只要有任意一个就不做网络请求
• 使用py.test写测试：py.test test_localuser.py (vim !py.test -s %)
• 构建本地存储（peewee），和云端存储继承自同一个类，通过设置文件设置
• 使用bokeh可视化数据
  • 动态查询数据库(使用export_csv)
  • 可视化
  • 分词/词云
  • 使用按钮一次触发所有条件
• 从旧版本的log中提取message，存入本地数据库，方便pandas使用(使用grep)
  • 测试head -n 200 wechat_3group.log |grep "INFO:__main__:('201-"
  • 提取所有信息grep "INFO:__main__:('201-" wechat_3group.log > grep_wechat_3group.log (tmux)
  • "\u54c8\u54c8".decode("unicode_escape")

使用

# 系统依赖
## ubuntu
sudo apt-get install libpq-dev python-dev libjpeg-dev libfreetype6-dev
## centos
sudo yum install python-devel libjpeg-devel zlib-devel
# 拉取源码
git clone https://github.com/wwj718/paperweekly_bot
# 建议使用virtualenv先创建虚拟环境
pip install -r requirements.txt
# 是否启用leancloud可以在settings里设置
set -x  LEANCLOUD_APP_ID xxx  # or export LEANCLOUD_APP_ID=xxx
set -x LEANCLOUD_APP_KEY xxx

python db_store.py # 创建本地数据库（默认是sqlite，也可自行替换为mysql、PostgreSQL
# 生成环境
python wechat_group_bot.py
# 调试
DEBUG=True python wechat_group_bot  # 如果你用的是fish: env DEBUG=True python wechat_group_bot

提醒

来自ai100的使用反馈： 群名字符串之间不应该有包括关系，否则可能群激活的时候，会出现问题，即某个群收不到消息，而另一个群被重复转发

诸如

"机器学习群"和"机器学习群1"可能造成问题，后者字符串包含了前者

改为"机器学习群"和"机器学习1群"则没有问题

bug记录

群头像无法获取的问题

确定是itchat的问题，已经提交PR，猜测是腾讯更新了参数名

新增特性文档

云端存储

使用leancloud,每条消息对象包括以下属性:

• group_name
• group_user_name
• content
• created time

详情参考leancloud管理台

bokeh (数据分析/可视化)

bokeh serve --show bokeh_app

接受所有的请求: bokeh serve --show bokeh_app --host "*" --port 5100 --address 0.0.0.0

如果想在生产环境用，可以看我之前的项目配置：jobsVisualization

最近准备使用superset