一个分数统计QQ机器人

2022-02-26 约 2530 字预计阅读 6 分钟

22考研分数刚出，学校建了个实验室宣传群，我也接过老师的旨意，进去宣传。陆续有考生进群，浙江省未公布排名，所以考生的一大痛点是：知道总体排名情况，提前判断自己是否能进复试。去年我写过一个 python 爬虫分数统计，用起来不是那么舒服。今年我突然想到，直接用 QQ 机器人应该会优雅很多。后面群里人都在用，还蛮受宠若惊的，顺便写个文档，方便下届复用。 Github 传送门。

一、需求分析与实现设计

1.1 总体思路

统计来源：使用 MiraiGo 获取群内所有成员的名片信息，从名片信息内提取分数，统计
交互方式：通过群内聊天关键词触发，获取与计算分数，发送结果

1.2 需求分析

需要统计各个分数段的人数，每10分为一段，并从高到低展示
为了兼容以及可重用，应当在设计初期就支持多群独立统计
虽然都是计算机学院，但是分为计算机学硕，计算机专硕，软件工程学硕等等六个专业，需要独立排名。

1.3 实现设计

1.3.1 QQ 机器人 API 相关

以下功能是通过 QQ 机器人的 API 实现的，本文略。

获取群列表、获取某个群所有成员的QQ以及群名片、群消息识别、群消息发送。

1.3.2 多群独立统计分数

很简单，弄个 map 就好，key 是群号，value 是相应的分数排名结构体

1.3.3 各专业独立排名，并方便拓展

已知，大部分考生的群名片都按要求改过。如，计算机学硕的同学，名片中会含有「计学」或「计科」。

我不想写太多过程式的代码，很不优雅，维护也非常麻烦，所以采用了接口的实现方式。

构思是这样的，其实很简单。

如果采用过程式的代码，计算某一个群的各专业分数排名，大概是这样的：

// (输入)群名片列表：[]string
type (
    major = string
    score = int
)
// (输出)各专业分数列表： map[major][]score

// 方法：遍历群名片列表，如果群名片含有「计学」字样，并且能正则出一个三位数，就 append 一下 map["计学"] 的切片。如果含有「计专」，就...；如果...，就...

所以，每个专业的其实只有识别规则与专业名字不同，那就将其约定成为一个接口。

每想实现一个新的专业的识别，就定义一个新的实现了该接口的过滤规则，传进去就好。

代码如下：

// ScoreFilter 专业过滤接口
type ScoreFilter interface {
	Name() string                // 专业名字
	Filter(nickname string) bool // 专业匹配规则
}

// GetScoreMap 传入昵称列表和过滤规则，返回每个规则命中的分数列表
func GetScoreMap(nicknames []string, filters ...ScoreFilter) map[ScoreFilter][]int {
	scoreMap := make(map[ScoreFilter][]int)
	for _, nickname := range nicknames {
		for _, filter := range filters {
			if filter.Filter(nickname) {
                // ExtractScore 就是从 string 中尝试匹配一个三位数
				score, ok := ExtractScore(nickname)	
				if ok {
					scoreMap[filter] = append(scoreMap[filter], score)
				}
			}
		}
	}
	// 分数排序
	for _, scores := range scoreMap {
		sort.Slice(scores, func(i, j int) bool {
			return scores[i] > scores[j]
		})
	}
	return scoreMap
}

后面输出各专业标头的时候，调用 ScoreFilter.Name() 即可。

1.3.4 统计各分数段人数

我实现的是经典的 10 分一段。

存储每个分数段的数据结构是这样的：

type ScoreGroup struct {
	Min    int   // 最小分数
	Max    int   // 最大分数
	scores []int // 分数列表
}

func (s ScoreGroup) Describe() string {
	return fmt.Sprintf("%v - %v", s.Min, s.Max)
}

func (s ScoreGroup) Len() int {
	return len(s.scores)
}

分段方法很简单：

// 选用第一个数，抹个位，作为 start
var start int = scores[0] / 10 * 10
// start + 9，作为 end，这样就能实现类型 350-359 的分数区间
var end int = start + 9
// 当前分数段内的所有分数
scoresOneGroup := make([]int, 0)

遍历分数切片（已从大到小有序）

若当前分数在 [start, end] 内，就加到当前分数段内
否则，说明上一个分数段满了。将上一个分数段的所有分数存储到总的分数段结构体内，再根据当前分数调整 start 与 end，清空当前分数段分数，将当前分数段加到新的当前分数段切片内。
记得最后一组分数段，也要加到总分数段结构体内。

1.3.5 最终效果

考研分数段统计来啦！
计算机学硕(共92个分数)
390 - 399: 1人(累计1)
//...略
330 - 339: 12人(累计39)
320 - 329: 10人(累计49)
//...略
260 - 269: 1人(累计92)
计算机专硕(共357个分数)
390 - 399: 1人(累计1)
380 - 389: 11人(累计12)
370 - 379: 7人(累计19)
//...略

二、过密分数段分布

随着进群人数的增多，发现某些分数段过于密集，某些10分段内的人数甚至达到了30+人，参考意义不大。所以做了个过密分数段分布。

写这个机器人的时候，我个人愈发觉得，应该多用复杂的数据结构解决问题，而不是用复杂的算法解决问题。因为复杂的数据结构能简化思考，减少错误发生的可能性，且方便拓展；而复杂的算法，非常容易出错，且难懂，难改。

（比如因为算分数段的时候，发生过一次计数偏移现象，导致几个学生可能看错了排名，感觉蛮严重的，线上使用且人数较多的程序，感觉还是不要写成算法题的样子吧）

所以我干脆换了分数段统计的方法，直接粗暴得统计每个分数的人数，然后再分组。

// ScoreCount 记录每个分数的数量
type ScoreCount struct {
	Score int
	Count int
}

type ScoreGroupCount struct {
	Min    int          // 最小分数
	Max    int          // 最大分数
	Scores []ScoreCount // 分数列表
}

定义数据结构的一大好处是，能在其基础上定义方法，将功能模块化拆分。

最后，计算密集分数段只要这样一行链式操作：

// 输入: var scores []int
denseGroups := ScoreGroupCountList(GroupScoresFromCount(CountScores(scores))).FilterByCount(10)

// CountScores(scores) 计算每个分数的人数
// GroupScoresFromCount(...) 从上面的结果中十分一段分组
// ScoreGroupCountList(...) 做一个类型转换
// ScoreGroupCountList(...).FilterByCount(10)	// 过滤出超过10人的分段

三、输出为网页

之前的输出方式，都是群内发送「:score」或「分数实时排名」，就会计算该群分数信息，并直接发送查询结果到群内。但是因为分数信息实在太多了，导致每次查询分数，都会直接占满两屏，刷屏太影响其他人的聊天。

所以我在寻求另外的展示方式。

之前想过私聊，但这存在需要问题：

需要开启群内临时会话，不安全，容易滋生广告
消息不共享，增加调用次数，容易被风控。如果在群内，一个人查了其他人都能看到；如果私聊，那么每个人想查都要调用一次，群里700多个人，不仅耗费资源，还容易导致机器人被风控。
临时会话问题。如果非好友，向机器人发送的消息属于临时会话，可以获取到来源的群号。如果是好友，消息属于私聊消息，除了存在两种不同消息需要兼容问题，还可能存在私聊消息不知道他来源于哪个群的问题（所以就无法获取其群名片，以及排名。一个可能的解决方案是，遍历机器人所在的所有的群，找到有该人的群，获取其名片）

私聊发送分数统计信息，明显不优雅。

我想到了将查询结果输出为网页的方式：将结果写入到 html 文件中，直接访问网页。

但这又有很多问题，直接修改文件，明显是不优雅的，而且可移植性非常低。

我就在想，有没有这样一个服务，能托管 html，并且支持 api 修改内容？很遗憾的是，找了半天没找到。

灵光一现！

我直接起个 gin web 服务，暴露一个 GET 查询，返回 c.String() ，然后反向代理一下，不就相当于一个网页了吗？因为通过网址访问网页，用的就是 http.GET ！再设置一个 Query 参数，通过群号访问各个群的独立排名。

在QQ群端，接到指令，重新排名。拼接 base_url 与群号，返回用户直接可点击的网址。

最终效果如下：

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