本文目录一览：
- 1、如何用Python实现微信自动签到功能
- 2、用Python如何玩转微信
- 3、用python可以做微信小程序吗？
- 4、我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）
- 5、python如何手机电脑同时用微信
如何用Python实现微信自动签到功能
题主的签到模式是什么样子的？
一般来说分三种：
* 给公众号发送特定文字
* 普通的网页点击
* 授权的网页点击
我这里给出前两种的解决方案。
普通的网页点击：
1. 建议通过浏览器或者Wireshark分析消息的交互。
2. 之后通过requests模拟。
由于没有具体的网址，我没有办法给出具体的代码。
给公众号发送特定的问题：
1. 建议使用Python的微信API（pip install itchat）
2. 由于没有提供Python版本，我这里给出兼容的解决方案
#coding=utf8
import threading
import itchat
SIGN_IN_MP_DICT = {
u'学校微信公众号': u'学校签到口令',
u'公司微信公众号': u'公司签到口令', }
def get_day(timeGap):
return int(time.strftime('%y%m%d', time.localtime(time.time() + timeGap)))
NEXT_SIGN_DATE = get_day(60*60*24)
def sign_in_thread():
''' 签到线程
如果尚未到需要签到的日期，则继续循环
如果到了需要签到的日期，则完成两个公众号的签到，并更新日期
'''
while 1:
if get_day NEXT_SIGN_DATE:
time.sleep(30)
else:
for k, v in SIGN_IN_MP_DICT.items():
itchat.send(msg=v,
toUserName=itchat.search_mps(name=k)[0]['UserName'])
NEXT_SIGN_DATE = get_day(60*60*24)
itchat.auto_login(True)
# 测试是否存在特定公众号
for mpName in SIGN_IN_MP_DICT.keys():
mpList = itchat.search_mps(name=mpName)
if len(mpList) != 1:
print(u'没有检测到公众号“%s”，请检查名称')
break
else:
signInThread = threading.Thread(target=sign_in_thread)
signInThread.setDaemon(True)
signInThread.start()
itchat.run()
用Python如何玩转微信
itchat库。安装方法：打开cmd，输入pip install inchat，确定即可。
可以去看官方的说明文档。实现一些简单功能还是很容易的。
用python可以做微信小程序吗？
其实微信小程序作为一个前端的机制，Python 并不能插上边。只不过可以作为后端接口为微信小程序提供数据服务而已。python可以做后端服务和小程序通讯，python可以写后端平台,提供api，微信小程序就用wx.request()调用这个api。
微信小程序主要的三大块wxml控制页面结构、wxss控制页面样式、js控制页面逻辑。
如果创建的是一个不需要后端服务器支持的微信小程序，那么与Python就没什么关系了。
如果需要后端传送接收处理数据，那么后端就还有Python的用武之地，可以用Python的Web框架写一个后端接口供小程序进行调用。
更多Python知识请关注Python自学网。
我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）
朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。
本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！
准备：
编程工具IDE：pycharm
python版本： 3.6.0
首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py
PS： 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。
第一步： 引入关键包
简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。
以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。
第二步：静态配置
这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。
这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。
第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化
首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。
对于model类，我们一个一个来介绍。
initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。
__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。
__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库
get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。
第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。
其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。
这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。
第五步： 调用模型，进行对话预测
主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。
运行结果：
程序后台运行结果：
如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！
python如何手机电脑同时用微信
首先打开电脑上的微信，桌面上会出现一个二维码。然后打开手机微信，点击右上角的"+"。然后选择点击扫一扫。扫描电脑屏幕上的二维码。在手机上点击登录。这就是电脑和手机同步登录的界面。同样在手机微信顶部会出现Windows微信已登录，手机通知已关闭的字样。
