QQ达人能量值筛选工具，活跃度年龄性别地区,等级在线信息查询提取【仅供学习参考】

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一、系统架构设计

@startuml
skinparam monochrome true
component "数据采集层" as L1 {
[Selenium采集模块] -- [API请求模块]
}
component "分析层" as L2 {
[活跃度计算] --> [能量值模型]
[用户画像生成]
}
component "展示层" as L3 {
[Web可视化] -- [Excel导出]
}
L1 --> L2 --> L3
@enduml

二、核心代码实现

1. 智能登录模块

from selenium.webdriver import ChromeOptions
from undetected_chromedriver import Chrome

class QQLogin:
def init(self):
options = ChromeOptions()
options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
self.driver = Chrome(options=options)

def qrcode_login(self):
    self.driver.get('https://im.qq.com/login')
    print('请扫描弹出的二维码登录')
    while 'id="QZ_Body' not in self.driver.page_source:
        time.sleep(1)

2. 多维度数据采集

async def fetch_user_data(qq_num):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [
get_basic_info(session, qq_num),
get_active_data(session, qq_num),
get_vip_status(session, qq_num)
]
return await asyncio.gather(*tasks)

3. 能量值计算模型

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

class EnergyModel:
def init(self):
self.model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)

def train(self, X, y):
    self.model.fit(X, y)
    
def predict(self, features):
    return self.model.predict([features])[0]

三、完整项目结构

QQAnalyst/
├── core/ # 核心逻辑
│ ├── collector.py # 数据采集
│ ├── analyzer.py # 数据分析
│ └── models.py # 机器学习模型
├── utils/ # 工具模块
│ ├── anti_spider.py # 反反爬措施
│ └── visualizer.py # 数据可视化
└── config.yaml # 配置文件

四、关键技术亮点
基于特征工程的用户价值评估体系
混合式采集策略（API+模拟操作）
异步IO加速数据
可解释的机器学习模型
自适应反爬虫机制