NoneBot+Lagrange搭建qq机器人保姆级别教程

NoneBot+Lagrange搭建qq机器人保姆级别教程

前言

因为一些原因,go-cqhttp不一定能使用,gocq的作者也是呼吁大家尽快转移到无头NTQQ项目当中去,其中就有很多优秀的平替作品,如:NapNeko/NapCatQQ: 基于NTQQ的无头Bot框架 (github.com)还有今天要介绍的LagrangeDev/Lagrange.Core: An Implementation of NTQQ Protocol, with Pure C#, Derived from Konata.Core (github.com)

准备工作

  1. 一台电脑或服务器(服务器搭建bot的教程后面会出)
  2. Lagrange程序
  3. python3.9及以上版本
  4. nonebot插件

1.关于操作系统

可供选择的操作系统:

  1. Windows
  2. Linux
  3. MacOS

2.Lagrange程序下载

首先是程序下载链接:Releases · LagrangeDev/Lagrange.Core (github.com)

根据操作系统不同选择不同的版本

1.Windows

根据系统架构选择版本,我的是64位操作系统就选择我圈起来的

解压压缩包,获得程序本体,将程序本体移动到项目文件夹,这里我移动到Bot2文件夹,双击运行程序出现下面的界面

使用要做bot账号的qq扫描二维码,成功扫描后会在程序同级目录下生成诸多文件

此时我们需要修改 appsettings.json 配置文件,粘贴以下内容进配置文件

{"Logging":{"LogLevel":{"Default":"Information","Microsoft":"Warning","Microsoft.Hosting.Lifetime":"Information"}},"SignServerUrl":"https://sign.lagrangecore.org/api/sign/25765","MusicSignServerUrl":"","Account":{"Uin":0,"Password":"","Protocol":"Linux","AutoReconnect":true,"GetOptimumServer":true},"Message":{"IgnoreSelf":true,"StringPost":false},"QrCode":{"ConsoleCompatibilityMode":false},"Implementations":[{"Type":"ReverseWebSocket","Host":"127.0.0.1","Port":8080,"Suffix":"/onebot/v11/ws","ReconnectInterval":5000,"HeartBeatInterval":5000,"AccessToken":""}]}

修改完成后重新启动程序,至此Lagrange的安装以及配置已经完成

2.Linux/MacOS

同样的选择对应系统架构的版本

获得压缩包后将压缩包放到项目文件夹中使用 tar -xvf 压缩包名称 命令来解压压缩包,与window相同,将解压出来的可执行文件放到项目根目录(MacOS同理)

获得可执行文件后先给程序赋予权限(可选,推荐进行这一步)

chmod +x ./Lagrange.OneBot 

赋予权限后运行程序

./Lagrange.OneBot 

剩下的步骤和windows一致扫描二维码以及修改配置文件,这里不过多赘述

2.NoneBot框架搭建

1.安装官方手脚架

注意: python版本要大于或等于3.9,nonebot仅支持3.9及以上版本

Windows和Linux一样,都打开命令行(Windows是cmd)输入以下命令

pip install nb-cli 

安装完成后输入 pip list 查看列表中是否有nb-cli

2.使用手脚架创建项目

确认手脚架安装完毕我们开始创建项目

输入以下命令

nb create 

我个人比较习惯simple模板因为旧版nonebot就是simple模板,这里按照个人喜好进行选择,用键盘上下键选择,选择完毕后回车

这里需要输入项目名称,大家随便取,这里我就取名test,取好名字就回车

这里让我们选择适配器,我们选择OneBotV11使用方向键选择,空格确定然后回车

这里选择驱动器,默认选择了fastapi直接回车就行

这里选择插件存储位置,选择src然后回车

是否安装依赖,填y回车

是否创建虚拟环境,我这里有虚拟环境所以填n,有小伙伴可能不知道虚拟环境是什么,可以去百度一下,反正就是为了让项目依赖不混乱的

要使用哪些内置插件,可以不选择直接回车

如果安装顺利你会看到以下界面

根据提示的命令我们运行框架,如果前面的步骤进行顺利会看到以下界面,connection open 代表框架已经和Lagrange握手链接,至此我们的qqbot已经搭建完成

3.测试Bot是否正常

如果想要测试bot是否启动正常可以在 src/plugins 目录下新建 test.py 文件写入以下内容

''' Author: 萌新源 Date: 2024-08-07 18:14:19 LastEditTime: 2024-08-08 23:15:31 LastEditors: 萌新源 Description: 测试bot是否正常启动 个性签名:敲代码就仨字,我乐意 '''from nonebot import on_regex from nonebot.typing import T_State from nonebot.adapters.onebot.v11 import GroupMessageEvent, Bot, Message Test = on_regex(pattern=r'^测试$',priority=1)@Test.handle()asyncdefTest_send(bot: Bot, event: GroupMessageEvent, state: T_State): msg ="Bot启动正常"await Test.finish(message=Message(msg))

在bot所在群聊发送测试如果看到bot回复Bot启动正常那么恭喜你你成功搭建了一个qq机器人

结尾

qq交流群:934541995

好了,至此你已经学会如何搭建一个属于自己的qq机器人了,如果本文章有帮助到你可以给我一个一键三连吗,谢谢

后续我也会考虑写nonebot插件开发教程,具体看呼声大不大了

最后感谢您的耐心阅读,我们下期再见

Read more

Flutter 三方库 shelf_modular 的鸿蒙化适配指南 - 掌控服务器路由资产、精密模块治理实战、鸿蒙级服务端专家

Flutter 三方库 shelf_modular 的鸿蒙化适配指南 - 掌控服务器路由资产、精密模块治理实战、鸿蒙级服务端专家

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 shelf_modular 的鸿蒙化适配指南 - 掌控服务器路由资产、精密模块治理实战、鸿蒙级服务端专家 在鸿蒙跨平台应用执行高级服务端管理与多维 Shelf 路由资产指控(如构建一个支持全场景秒级交互的鸿蒙大型全量后端服务中枢、处理海量 API Route Payloads 的语义认领或是实现一个具备极致指控能力的资产管理后台路由审计中心)时,如果仅仅依赖官方的基础 Shelf 处理器或者是极其繁琐的手动路由映射,极易在处理“由于模块嵌套导致的资产认领偏移”、“高频服务请求下的认领假死”或“由于多语言环境导致的符号解析冲突死结”时陷入研发代码服务端逻辑崩溃死循环。如果你追求的是一种完全对齐现代模块化标准、支持全量高度可定制路由(Modular-driven Backend)且具备极致指控确定性的方案。今天我们要深度解析的 shelf_modular——一个专注于解决“服务端资产标准化认领与模块化解耦”痛点的顶级工具库,正是帮你打造“鸿蒙超

Vivado使用完整指南:从HDL代码到FPGA编程文件

Vivado实战指南:从零开始构建FPGA设计全流程 你是否曾面对Vivado那庞大的界面感到无从下手?明明写好了Verilog代码,却卡在综合报错、时序违例、下载失败的循环中?别担心,这几乎是每个FPGA新手必经的“成长阵痛”。 本文不讲空泛理论,而是以 一个真实项目开发者的视角 ,带你完整走一遍“从HDL代码到FPGA上电运行”的全过程。我们将用最贴近工程实践的方式,拆解Vivado中的每一个关键步骤——不是简单罗列菜单选项,而是告诉你 为什么这么做、哪里容易踩坑、如何快速定位问题 。 一、起点:你的第一行Verilog该从哪里写起? 很多教程一上来就甩出一堆模块定义,但真正的问题是: 怎么组织工程结构才不会后期翻车? 工程创建前的关键决策 打开Vivado后第一步不是点“Create Project”,而是想清楚三件事: 1. 目标芯片型号 比如选的是 Artix-7 xc7a35ticsg324-1L 还是 Zynq-7000?不同系列资源差异巨大。建议初学者选择带ARM核的Zybo或PYNQ-Z2开发板对应型号,便于后续学习嵌入式协同设计。 2.

Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign在虚拟现实中的应用:沉浸式语音体验

Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign在虚拟现实中的应用:沉浸式语音体验 想象一下,你戴上虚拟现实头盔,进入一个奇幻世界。迎面走来的精灵向导开口说话,声音清脆悦耳,带着森林的灵动气息。你向左转,听到远处巨龙的低吼,声音低沉浑厚,仿佛从山洞深处传来。你开口询问,向导立刻回应,声音自然流畅,就像真人在你身边对话。 这不是科幻电影,而是Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign技术正在实现的虚拟现实体验。传统的虚拟现实语音要么是机械的合成音,要么需要大量真人录音,成本高、灵活性差。现在,有了这个语音设计模型,开发者可以用自然语言描述任何声音,让虚拟世界里的每个角色都拥有独特、自然的嗓音。 1. 为什么虚拟现实需要更好的语音体验? 虚拟现实的魅力在于沉浸感——让你感觉真的置身于另一个世界。视觉上,现在的头显设备已经能做到相当逼真,4K分辨率、高刷新率、广阔的视野,画面越来越接近真实。但听觉体验呢?很多时候还是个短板。 你可能有这样的经历:在虚拟现实游戏里,NPC(非玩家角色)说话声音单调,所有角色听起来都差不多,或者有明显的机械感。对话不

大疆无人机最怕的5种反制手段实测:从干扰枪到激光武器的效果对比

大疆无人机反制实战手册:从干扰到捕获的五种核心方案深度解析 对于许多依赖无人机进行商业测绘、影视航拍、安防巡检的专业团队而言,无人机的稳定飞行是业务的生命线。然而,在机场周边、大型活动现场、关键基础设施保护区等敏感区域,未经授权的“黑飞”无人机已成为一个不容忽视的安全隐患。作为从业者,我们不仅需要精通飞行,更应了解其潜在的脆弱性,以便在必要时进行合规、有效的安全管控。市面上流传着各种反制手段,从几千元的手持干扰枪到价值不菲的激光系统,它们究竟如何工作?在实际环境中面对精灵4、御系列等主流机型时,效果几何?今天,我们就抛开理论,结合实测数据与场景分析,深入拆解五种主流反制方案的核心机理、操作技巧与效能边界。 1. 无线电频谱压制:干扰枪的实战应用与频段选择 无线电干扰是目前最常见、最便携的反制手段。其原理并不复杂:通过发射大功率的无线电信号,覆盖或淹没无人机与遥控器之间用于飞控和图传的特定频段,迫使通信链路中断。一旦失去控制信号,无人机通常会执行预设的安全策略——自动返航、悬停或降落。 注意:使用无线电干扰设备必须严格遵守当地无线电管理条例,仅在获得授权的特定区域(如重大活动安