반원 블로그

/명령어 구조 만들기 msg['text']에 처음 /이면 예약명령어로 인식 그 다음 if문으로 분기를 만들면 된다. 기존 echo 기능 재정리 def handle(msg): content_type, chat_type, chat_id, msg_date, msg_id = telepot.glance(msg, long=True) print(msg) print('-'*36) if content_type == 'text': #예약 명령어인지 확인 if msg['text'][0] == "/": #에코 기능 if msg['text'].split()[0] == '/echo': bot.sendMessage(chat_id, '(Ec..

참고 https://telepot.readthedocs.io/en/latest/ 준비 절차 모바일 환경(폰)에서 계정 생성 - 연락처가 필요하기 때문 Bot Father검색 다음 과정 입력 봇 생성 명령어 : /newbot 봇을 관리할 이름 : python_test1_bot 봇이 가질 유저 이름(끝이 bot으로 끝나야됨) :python_test1_bot 이후 나오는 http api access token을 저장해둠 pip install telepot 기본 테스트 코드 작성 import telepot TOKEN = '토큰값' 기본 예제 - ECHO 기능 참고 : https://telepot.readthedocs.io/en/latest/ message_loop run_forever : 지속적 ..

개요 네이버에서 제공하는 인공신경망 번역인 Papago NMT 서비스를 이용해본다. NMT(Neural Machine Translation) : 인공신경망 기반 기계 번역, 링크 SMT(Statistical Machine Translation) : 통계 기반 기계 번역. 링크 같이 읽으면 좋은 글 requests 모듈 사용법 제공되는 기본 예제 가이드 링크 참고 urllib으로 작성되어있다. 이후 requests로 고칠 예정 urllib을 사용했기때문에 요청 매개변수(여기선 data변수)가 문자열로 작성되고 있다. 나중에 data 변수에 dict형으로 고칠 예정 add_header로 헤더를 삽입하고 있다. requests 모듈은 헤더를 딕셔너리로 만들기때문에 이 부분도 고칠 예정. 예제 맨 아래줄인 pr..

개요 이미지 내의 얼굴을 분석하여 얼굴 수, 얼굴좌표(눈썹, 입꼬리 등), 추정한 감정, 추정한 나이 등의 데이터를 받아볼 수 있는 서비스 참고1 : CFR 얼굴인식 요약 같이 읽으면 좋은 글 requests 모듈 사용법 제공되는 기본 예제 참고 링크 client_id와 client_secret에서 이전 네이버 개발자 등록 에서 발급받은 정보를 넣는다. client_id와 client_secret은 내 애플리케이션 메뉴에서 확인 파일명에는 로컬PC의 이미지 경로 및 파일명을 적어준다. 가이드에서 주석 부분인 잘못되있으니 수정할 것 import os import sys import requests client_id = "발급받은ID" client_secret = "발급받은Secret" url = "http..

가입 및 등록 네이버 개발자 api 를 사용하려면 네이버 계정이 필요하다. 링크 애플리케이션 생성 참고 링크 같이 읽으면 좋은 글 requests 모듈 사용법

ImageGrab 모듈 레퍼런스 문서 : 링크 pillow 패키지의 ImageGrab.py 소스코드 from . import Image import sys if sys.platform == "win32": grabber = Image.core.grabscreen elif sys.platform == "darwin": import os import tempfile import subprocess else: raise ImportError("ImageGrab is macOS and Windows only") def grab(bbox=None, include_layered_windows=False): if sys.platform == "darwin": fh, filepath = tempfile.mkstemp(..