Python之QQ信息采集纯净版100%用得到【已开源】源码分享_悠悠的qq信息获取api源码

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from email import header

import requests

from hyper.contrib import HTTP20Adapter #导入HTTP2的模块

import json

import math

import time

#import xlwt  #导入excel官方模块，用于将字典生成excel

import pandas as pd #将字典列表转换为DataFrame

import re

def load_data(st,end):#加载数据需要传入st开始位置和end结束位置

    url = 'https://qun.qq.com/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members'

    cookie = '您的cookie'

    headers = {

        ":authority": "qun.qq.com",

        ":method": "POST",

        ":path": "/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members",

        ":scheme": "https",

        "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",

        "accept-encoding": "gzip, deflate, br",

        "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",

        "content-length": "45",

        "content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",

        "cookie": cookie,

        "origin": "https://qun.qq.com",

        "referer": "https://qun.qq.com/member.html",

        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36",

        "x-requested-with": "XMLHttpRequest"

    }

    def cookie_to_dict(cookie):#将cookie字符串转换为字典

        cookie_dict = {}

        for i in cookie.split('; '):

            cookie_dict[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1]

        return cookie_dict

    def get_bkn():#从QQ群中获取bkn函数

        e = cookie_to_dict(cookie)['skey'] #e = cookie里skey的值,调用cookie_to_dict函数将cookie字符串转换为字典

        t = 5381

        n = 0

        o = len(e)

        while n < o:

            t += (t << 5) + ord(e[n])

            n += 1

        return(2147483647 & t)

    # print(get_bkn())

    # gc = input('请输入要查询的群号:')

    global gc

    gc = '599500635' # 群号

    data = {

        "gc": gc,

        "st": st, 

        "end": end,

        "sort": "0",

        "bkn": get_bkn()

    }

    sessions=requests.session()

    sessions.mount('https://qun.qq.com', HTTP20Adapter())

    response=sessions.post(url,headers=headers,data=data)

    response = response.text

    response = response.encode('utf-8').decode("unicode_escape")

    return response

def get_qq_member_count():#获取群成员数量函数

    response = load_data(0,0)

    qq_member_count = json.loads(response)['count'] #qq群人数

    # print(qq_member_count)

    return qq_member_count

global qq_qun_info #全局变量qq群信息列表

qq_qun_info = []

def get_qq_member_list():#获取群成员列表函数

    count = math.ceil(get_qq_member_count()/21) #需要循环的次数

    # print('需要循环的次数：'+str(count))

    n = 0 #用于计数

    j = 0 #计数器用于判断当前循环的次数

    num = 1 #用于给字典里的信息加序号

    while j < count:

        #load_data()参数的取值 第一次是从0到20 第二次是从21到41 第三次是从42到62以此类推保证不获取重复值

        response = load_data(n+j,n+20+j)

        res = json.loads(response)['mems']

        # print('res='+str(res))

        qq_name = '' # qq名字

        qq_qun_name = ''    # qq群名字

        qq_number = ''  # qq号码

        sex = ''    # 性别

        qq_age = '' #q龄

        join_qun_time = '' # 入群时间

        last_speak_time = '' # 最后一次发言

        for i in res:

            qq_name = i['nick']

            #替换qq昵称中的\为空

            qq_name = filter_emoji(qq_name,'???')

            qq_qun_name = i['card']

            #替换qq群昵称中的\为空

            qq_qun_name = filter_emoji(qq_qun_name,'???')

            qq_number = str(i['uin'])

            sex = i['g'] #如果sex = 0则为男性, sex = -1未知, sex = 1为女性

            if sex == 0:

                sex = '男'

            elif sex == 1:

                sex = '女'

            elif sex == -1:

                sex = '未知'

            else:

                sex = '错误'

            qq_age = i['qage']

            join_qun_time = i['join_time'] #这里返回的是10位整数

            last_speak_time = i['last_speak_time']

            #将以上内容加入字典dict1中

            dict1 = {}

            dict1['num'] = num

            dict1["qq_name"] = qq_name

            dict1["qq_qun_name"] = qq_qun_name

            dict1["qq_number"] = qq_number

            dict1["sex"] = sex

            dict1["qq_age"] = qq_age

            #将十位数入群时间转为正常时间

            join_qun_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(join_qun_time))

            dict1["join_qun_time"] = join_qun_time

            #将十位数最后一次发言时间转为正常时间

            last_speak_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(last_speak_time))

            dict1["last_speak_time"] = last_speak_time

            qq_qun_info.append(dict1)

            num = num + 1

        j = j + 1

        n += 20

    print(qq_qun_info)

    #将qq_qun_info列表导出为excel表格

    # export_excel(qq_qun_info)

    print('导出表格完成')

def export_excel(export):#将qq_qun_info列表保存为excel函数

    #将字典列表转换为DataFrame

    pf = pd.DataFrame(list(export))

    #指定字段顺序

    order = ['num','qq_name','qq_qun_name','qq_number','sex','qq_age','join_qun_time','last_speak_time']

    pf = pf[order]

    #将列名替换为中文

    columns_map = {

        'num':'序号',

        'qq_name':'qq昵称',

        'qq_qun_name':'qq群昵称',

        'qq_number':'qq号码',

        'sex':'性别',

        'qq_age':'Q龄',

        'join_qun_time':'入群时间',

        'last_speak_time':'最近发言时间'

    }

    pf.rename(columns = columns_map,inplace = True)

    #指定生成的Excel表格名称

    file_path = pd.ExcelWriter(gc+'.xlsx')

    #替换空单元格

    pf.fillna(' ',inplace = True)

    #输出

    pf.to_excel(file_path,encoding = 'utf-8',index = False)

    #保存表格

    file_path.save()

def filter_emoji(desstr, restr=''):#过滤特殊字符函数

    #desstr是要过滤的字符串

    #restr是替换的字符串

    # 过滤表情

    res = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff\\uD800-\\uDBFF\\uDC00-\\uDFFF]')

    return res.sub(restr, desstr)

if __name__ == '__main__':

    get_qq_member_list()