用Python写过哪些「脑洞大开」的小工具？
在Python的世界里，我确实捣鼓过不少“脑洞大开”的小工具，它们可能没有直接的商业价值，但却能带来意想不到的乐趣、效率提升或者对世界的独特视角。今天就来分享几个让我觉得比较有意思的例子，并且尽量详细地讲述其“脑洞”之处和实现细节：
1. 自动“调戏”死机的电脑（脑洞：赋予电脑生命和情感）
脑洞核心： 想象一下，如果电脑也有自己的情绪和喜好，我们能不能通过一些简单的指令来“安抚”或“激怒”它？当电脑“死机”或者反应迟钝时，是不是就像人生气了一样？这个工具就是从这个角度出发的，尝试用一种拟人化的方式来与电脑互动。
工具描述： 这个工具的核心是利用Python来模拟一系列“干扰”或“安抚”操作，然后观察电脑的反应。它不是真的在给电脑注入感情，而是通过一系列高强度的CPU、内存占用，或者反之，释放资源等操作，来模拟电脑“情绪”的变化。
实现细节和脑洞点：
“激怒”模式 (CPU 压力测试的艺术化)：
脑洞： 当电脑卡顿时，是不是因为它“太累”或者“不高兴”了？我们来“刺激”一下它！
实现： 使用 `multiprocessing` 模块创建大量的子进程，每个子进程都进行一个消耗大量CPU的计算（比如大数的阶乘计算，或者复杂的斐波那契数列递归计算）。你可以设定同时开启多少个进程，每个进程计算多久，从而模拟不同的“挑衅”程度。
艺术化： 我给每个子进程都随机分配一个“昵称”，比如“计算狂魔”、“数字炼金术士”、“时间窃贼”等等。在进程运行时，随机打印一些信息，像是“嘿，电脑！你能不能快点？我这里计算得飞起！” 或者 “看看我这个复杂的算法，你能跟上吗？”
监控： 同时，用 `psutil` 库实时监控CPU和内存使用率。当CPU使用率达到某个阈值时，就打印“看，它好像生气了，CPU跑到了100%！”
“安抚”模式 (资源释放与“舒缓”操作)：
脑洞： 当电脑“委屈”或者“疲惫”时，我们需要给它一些“空间”和“温柔”。
实现： 这个模式主要是通过关闭一些非关键进程，释放内存，或者执行一些低优先级的、不占用资源的简单Python脚本来模拟。
艺术化： 同样，给这些操作赋予“昵称”，比如“给它点空间”、“清理杂物”、“放首轻音乐”。
具体操作：
内存清理： 尝试找到一些Python脚本中创建但可能未被及时回收的临时对象，或者使用 `gc.collect()` 来强制进行垃圾回收（虽然效果有限，但仪式感很重要）。
进程关闭（谨慎！）： 可以设定一个白名单，如果检测到某些非系统关键进程占用了大量资源，可以尝试安全地关闭它们。（这里需要非常谨慎，避免误关重要进程） 我通常会设定一个非常严格的过滤器，只关闭我自己启动的、明确标记的测试进程。
“舒缓”脚本： 编写一些非常简单的、几乎不消耗资源的Python脚本，比如打印一串柔和的文字，或者播放一个极低音量的模拟声音文件（通过 `playsound` 等库）。
整体流程： 用户可以选择“激怒”或“安抚”模式，设定参数（比如持续时间，刺激强度），然后运行。工具会按照指令执行一系列操作，并实时输出模拟的“情绪变化”和电脑的“状态”。
为什么觉得脑洞大开： 这个工具把原本枯燥的系统监控和资源管理，赋予了一种拟人化的、带有情感色彩的视角。它让我思考，我们与机器的互动，是否也可以有更多的创造性和趣味性，而不仅仅是冰冷的指令。它也让我更深刻地理解了电脑资源管理的原理，以一种非常规的方式。
2. 声音识别的“情绪分析器”（脑洞：让电脑听懂“心情”）
脑洞核心： 声音不仅仅是文字，它包含着丰富的情感信息。如果能让电脑通过分析声音的语调、节奏、音量等特征，来判断说话人的情绪，那会是多么酷的事情！就像拥有一个能“读心”的助手。
工具描述： 这个工具利用Python库来录制音频，然后对音频进行特征提取，最后通过一个简单的机器学习模型（或者预训练模型）来预测说话人的情绪（比如高兴、生气、悲伤、平静等）。
实现细节和脑洞点：
音频录制与处理：
脑洞： 捕捉当下最真实的声音信息。
实现： 使用 `PyAudio` 库来访问麦克风，录制一定时长的音频数据。然后将原始音频数据转换为可以进行分析的格式，比如将其保存为 `.wav` 文件。
预处理： 对音频进行降噪处理，去除背景杂音，这可以通过 `librosa` 库中的一些滤波器实现。
特征提取 (声学特征的艺术)：
脑洞： 声音的DNA是什么？有哪些关键的“基因”能揭示它的情感密码？
实现： 这是关键步骤。我主要关注以下声学特征：
音高 (Pitch / Fundamental Frequency, F0)： 语速快、音调高通常与兴奋或激动相关；语速慢、音调低可能与平静或悲伤相关。使用 `librosa` 库中的 `pyin` 或 `yin` 算法来提取 F0。
能量/响度 (Energy / Loudness)： 音量大可能表示激动、愤怒；音量小可能表示平静或悲伤。计算音频信号的均方根能量。
语速 (Speech Rate)： 单位时间内发出的音节或单词数量。可以通过分析静音段落来估算。
共振峰 (Formants)： 声道共振频率，影响元音的发音，与音色有关，间接影响情感表达。
MFCCs (MelFrequency Cepstral Coefficients)： 这是最常用的语音识别特征，能够很好地描述声音的频谱包络，能捕捉到很多细微的音色变化。
艺术化： 我会把这些特征想象成音符，把一段时间内的特征变化看作是一段旋律。我会尝试将这些特征可视化，比如绘制音高随时间变化的曲线，或者MFCCs的二维图。
情绪分类模型：
脑洞： 用这些“音符”组成一首“情绪之歌”。
实现：
简单方法： 基于规则。比如，如果平均音高大于某个阈值且能量也高，就认为是“高兴”或“激动”。如果语速慢且能量低，可能是“悲伤”。这种方法比较粗糙，但易于理解。
机器学习方法：
传统模型： 使用 `scikitlearn` 库，训练一个 SVM (Support Vector Machine) 或 Random Forest 分类器。需要一个标注好的情绪音频数据集（网上有很多公开数据集）。将提取的声学特征作为输入，情绪标签作为输出进行训练。
深度学习模型： 使用 Keras 或 PyTorch，构建一个简单的 CNN (Convolutional Neural Network) 或 LSTM (Long ShortTerm Memory) 网络。MFCCs或Spectrogram（频谱图）是常用的输入形式。深度学习模型通常能捕捉到更复杂的时序和频谱模式，效果更好。
艺术化： 训练完成后，我不会直接显示“高兴”或“悲伤”，而是会生成一个简单的“情绪报告”，比如：“这段声音似乎带着一些‘跳跃的音符’和‘明亮的色彩’，很可能表达了积极的情绪。”或者“声音的‘节奏有些缓慢’，‘旋律也偏低沉’，我猜它可能有点‘忧郁’。”
为什么觉得脑洞大开： 这个工具让我从一个全新的维度去理解声音。它不仅是传递信息的媒介，更是情感的载体。通过量化和分析声音的细微变化，我仿佛能“听懂”说话人的心情，这是一种很奇妙的体验。它也让我看到了机器学习在非传统领域的应用潜力。
3. 自动“改编”音乐的“表情包生成器”（脑洞：用音乐表达“表情包”的意境）
脑洞核心： 很多时候，我们想用音乐来表达某种情绪，就像用表情包一样。如果能把一段音乐的旋律、节奏、和声等元素进行简单的“变形”，生成一首新的、带有特定“表情包式”情感的音乐，那将是多么有趣！
工具描述： 这个工具可以读取MIDI文件（一种记录音乐信息的格式），然后根据用户选择的“表情包关键词”（比如“开心”、“悲伤”、“惊讶”、“搞怪”），对MIDI中的音高、节奏、速度、音色等进行随机或有规律的调整，生成一个新的MIDI文件。
实现细节和脑洞点：
MIDI文件解析与读取：
脑洞： 将一段静止的音乐变成可编辑的“乐谱”。
实现： 使用 `pretty_midi` 库来解析MIDI文件。它可以很方便地读取 MIDI 的音符列表、乐器信息、速度曲线等。
“表情包关键词”的音乐化转换 (核心脑洞)：
脑洞： 每一个表情包背后都有一种特定的情绪和风格，我们如何将这些抽象的情绪转化为具体的音乐参数调整？
实现： 这需要一些音乐理论和创造力。我为每个“关键词”设定了一系列对应的音乐调整规则：
“开心”/“活泼”：
节奏： 提高速度（BPM），使用更多的切分音，让节奏更跳跃。
音高： 整体提高音高，使用更多的升调或大三度跳进，增加明亮的音符。
音色： 选择更明亮、更清脆的音色，比如钢琴的高音区、钟琴。
和声： 使用更多的大调和弦，增加一些明亮的装饰音。
“悲伤”/“忧郁”：
节奏： 降低速度，使用更舒缓的节奏，增加休止符。
音高： 整体降低音高，使用更多的降调或小三度跳进，增加黯淡的音符。
音色： 选择更柔和、更低沉的音色，比如大提琴、长笛的低音区。
和声： 使用更多的小调和弦、减和弦，增加一些忧郁的转调。
“搞怪”/“滑稽”：
节奏： 制造一些不协调的节奏变化，使用一些奇怪的休止符或音符组合。
音高： 突然跳跃的音高，使用不协调的音程，或者刻意错位的音高。
音色： 使用一些奇特、不寻常的音色，比如合成器音效、管乐器的特殊技巧（如吐音）。
和声： 制造一些不和谐的音程或和弦，制造出一种“意外”的感觉。
“惊讶”/“悬念”：
节奏： 突然的停止，或者急促的重复。
音高： 突然的大音高跳跃，或者使用一些持续的、单调的音。
音色： 突然的音色转变，或者使用一些带有“刺耳”感的音色。
和声： 使用悬留和弦、不解决的半音进行，营造紧张感。
随机性与可控性：
脑洞： 音乐的改编不应该完全死板，保留一些“惊喜”的随机性。
实现： 在应用规则时，引入一定程度的随机性。比如，在“开心”模式下，可以选择随机改变 30% 音符的音高，或者随机改变 20% 音符的节奏。用户可以调整随机化的程度，来控制改编的“幅度”。
生成新的MIDI文件：
脑洞： 把改编后的“旋律”变成可以播放的音乐。
实现： 使用 `pretty_midi` 库修改或创建新的 `Note` 对象，然后将其写入一个新的MIDI文件。
为什么觉得脑洞大开： 这个工具让我觉得，音乐的创作和表达也可以如此“玩味”。它把抽象的情绪“翻译”成了具体的音乐语言，并且通过一定程度的随机性和可控性，让改编过程充满惊喜。这就像给音乐注入了“灵魂”，让它可以根据我们的心情进行“表情转换”，产生出无数种有趣的音乐“表情包”。
总的来说，我喜欢的Python小工具往往是那些能够：
拟人化或情感化： 让机器拥有一些“个性”，或者从情感的视角去理解技术。
跨领域融合： 将Python与音乐、声音、甚至心理学等其他领域结合起来。
创造趣味性： 在解决问题的同时，带来意想不到的乐趣和惊喜。
探索未知： 挑战常规，尝试用新颖的方式去理解和与世界互动。
这些工具的价值不在于它们能解决多么“重要”的问题，而在于它们拓展了我对编程的想象力，以及对我们所处世界的理解方式。它们是我学习和探索的“玩具”，也是我思考“如果……”的绝佳载体。
1. 自动“调戏”死机的电脑（脑洞：赋予电脑生命和情感）
脑洞核心： 想象一下，如果电脑也有自己的情绪和喜好，我们能不能通过一些简单的指令来“安抚”或“激怒”它？当电脑“死机”或者反应迟钝时，是不是就像人生气了一样？这个工具就是从这个角度出发的，尝试用一种拟人化的方式来与电脑互动。
工具描述： 这个工具的核心是利用Python来模拟一系列“干扰”或“安抚”操作，然后观察电脑的反应。它不是真的在给电脑注入感情，而是通过一系列高强度的CPU、内存占用，或者反之，释放资源等操作，来模拟电脑“情绪”的变化。
实现细节和脑洞点：
“激怒”模式 (CPU 压力测试的艺术化)：
脑洞： 当电脑卡顿时，是不是因为它“太累”或者“不高兴”了？我们来“刺激”一下它！
实现： 使用 `multiprocessing` 模块创建大量的子进程，每个子进程都进行一个消耗大量CPU的计算（比如大数的阶乘计算，或者复杂的斐波那契数列递归计算）。你可以设定同时开启多少个进程，每个进程计算多久，从而模拟不同的“挑衅”程度。
艺术化： 我给每个子进程都随机分配一个“昵称”，比如“计算狂魔”、“数字炼金术士”、“时间窃贼”等等。在进程运行时，随机打印一些信息，像是“嘿，电脑！你能不能快点？我这里计算得飞起！” 或者 “看看我这个复杂的算法，你能跟上吗？”
监控： 同时，用 `psutil` 库实时监控CPU和内存使用率。当CPU使用率达到某个阈值时，就打印“看，它好像生气了，CPU跑到了100%！”
“安抚”模式 (资源释放与“舒缓”操作)：
脑洞： 当电脑“委屈”或者“疲惫”时，我们需要给它一些“空间”和“温柔”。
实现： 这个模式主要是通过关闭一些非关键进程，释放内存，或者执行一些低优先级的、不占用资源的简单Python脚本来模拟。
艺术化： 同样，给这些操作赋予“昵称”，比如“给它点空间”、“清理杂物”、“放首轻音乐”。
具体操作：
内存清理： 尝试找到一些Python脚本中创建但可能未被及时回收的临时对象，或者使用 `gc.collect()` 来强制进行垃圾回收（虽然效果有限，但仪式感很重要）。
进程关闭（谨慎！）： 可以设定一个白名单，如果检测到某些非系统关键进程占用了大量资源，可以尝试安全地关闭它们。（这里需要非常谨慎，避免误关重要进程） 我通常会设定一个非常严格的过滤器，只关闭我自己启动的、明确标记的测试进程。
“舒缓”脚本： 编写一些非常简单的、几乎不消耗资源的Python脚本，比如打印一串柔和的文字，或者播放一个极低音量的模拟声音文件（通过 `playsound` 等库）。
整体流程： 用户可以选择“激怒”或“安抚”模式，设定参数（比如持续时间，刺激强度），然后运行。工具会按照指令执行一系列操作，并实时输出模拟的“情绪变化”和电脑的“状态”。
为什么觉得脑洞大开： 这个工具把原本枯燥的系统监控和资源管理，赋予了一种拟人化的、带有情感色彩的视角。它让我思考，我们与机器的互动，是否也可以有更多的创造性和趣味性，而不仅仅是冰冷的指令。它也让我更深刻地理解了电脑资源管理的原理，以一种非常规的方式。
2. 声音识别的“情绪分析器”（脑洞：让电脑听懂“心情”）
脑洞核心： 声音不仅仅是文字，它包含着丰富的情感信息。如果能让电脑通过分析声音的语调、节奏、音量等特征，来判断说话人的情绪，那会是多么酷的事情！就像拥有一个能“读心”的助手。
工具描述： 这个工具利用Python库来录制音频，然后对音频进行特征提取，最后通过一个简单的机器学习模型（或者预训练模型）来预测说话人的情绪（比如高兴、生气、悲伤、平静等）。
实现细节和脑洞点：
音频录制与处理：
脑洞： 捕捉当下最真实的声音信息。
实现： 使用 `PyAudio` 库来访问麦克风，录制一定时长的音频数据。然后将原始音频数据转换为可以进行分析的格式，比如将其保存为 `.wav` 文件。
预处理： 对音频进行降噪处理，去除背景杂音，这可以通过 `librosa` 库中的一些滤波器实现。
特征提取 (声学特征的艺术)：
脑洞： 声音的DNA是什么？有哪些关键的“基因”能揭示它的情感密码？
实现： 这是关键步骤。我主要关注以下声学特征：
音高 (Pitch / Fundamental Frequency, F0)： 语速快、音调高通常与兴奋或激动相关；语速慢、音调低可能与平静或悲伤相关。使用 `librosa` 库中的 `pyin` 或 `yin` 算法来提取 F0。
能量/响度 (Energy / Loudness)： 音量大可能表示激动、愤怒；音量小可能表示平静或悲伤。计算音频信号的均方根能量。
语速 (Speech Rate)： 单位时间内发出的音节或单词数量。可以通过分析静音段落来估算。
共振峰 (Formants)： 声道共振频率，影响元音的发音，与音色有关，间接影响情感表达。
MFCCs (MelFrequency Cepstral Coefficients)： 这是最常用的语音识别特征，能够很好地描述声音的频谱包络，能捕捉到很多细微的音色变化。
艺术化： 我会把这些特征想象成音符，把一段时间内的特征变化看作是一段旋律。我会尝试将这些特征可视化，比如绘制音高随时间变化的曲线，或者MFCCs的二维图。
情绪分类模型：
脑洞： 用这些“音符”组成一首“情绪之歌”。
实现：
简单方法： 基于规则。比如，如果平均音高大于某个阈值且能量也高，就认为是“高兴”或“激动”。如果语速慢且能量低，可能是“悲伤”。这种方法比较粗糙，但易于理解。
机器学习方法：
传统模型： 使用 `scikitlearn` 库，训练一个 SVM (Support Vector Machine) 或 Random Forest 分类器。需要一个标注好的情绪音频数据集（网上有很多公开数据集）。将提取的声学特征作为输入，情绪标签作为输出进行训练。
深度学习模型： 使用 Keras 或 PyTorch，构建一个简单的 CNN (Convolutional Neural Network) 或 LSTM (Long ShortTerm Memory) 网络。MFCCs或Spectrogram（频谱图）是常用的输入形式。深度学习模型通常能捕捉到更复杂的时序和频谱模式，效果更好。
艺术化： 训练完成后，我不会直接显示“高兴”或“悲伤”，而是会生成一个简单的“情绪报告”，比如：“这段声音似乎带着一些‘跳跃的音符’和‘明亮的色彩’，很可能表达了积极的情绪。”或者“声音的‘节奏有些缓慢’，‘旋律也偏低沉’，我猜它可能有点‘忧郁’。”
为什么觉得脑洞大开： 这个工具让我从一个全新的维度去理解声音。它不仅是传递信息的媒介，更是情感的载体。通过量化和分析声音的细微变化，我仿佛能“听懂”说话人的心情，这是一种很奇妙的体验。它也让我看到了机器学习在非传统领域的应用潜力。
3. 自动“改编”音乐的“表情包生成器”（脑洞：用音乐表达“表情包”的意境）
脑洞核心： 很多时候，我们想用音乐来表达某种情绪，就像用表情包一样。如果能把一段音乐的旋律、节奏、和声等元素进行简单的“变形”，生成一首新的、带有特定“表情包式”情感的音乐，那将是多么有趣！
工具描述： 这个工具可以读取MIDI文件（一种记录音乐信息的格式），然后根据用户选择的“表情包关键词”（比如“开心”、“悲伤”、“惊讶”、“搞怪”），对MIDI中的音高、节奏、速度、音色等进行随机或有规律的调整，生成一个新的MIDI文件。
实现细节和脑洞点：
MIDI文件解析与读取：
脑洞： 将一段静止的音乐变成可编辑的“乐谱”。
实现： 使用 `pretty_midi` 库来解析MIDI文件。它可以很方便地读取 MIDI 的音符列表、乐器信息、速度曲线等。
“表情包关键词”的音乐化转换 (核心脑洞)：
脑洞： 每一个表情包背后都有一种特定的情绪和风格，我们如何将这些抽象的情绪转化为具体的音乐参数调整？
实现： 这需要一些音乐理论和创造力。我为每个“关键词”设定了一系列对应的音乐调整规则：
“开心”/“活泼”：
节奏： 提高速度（BPM），使用更多的切分音，让节奏更跳跃。
音高： 整体提高音高，使用更多的升调或大三度跳进，增加明亮的音符。
音色： 选择更明亮、更清脆的音色，比如钢琴的高音区、钟琴。
和声： 使用更多的大调和弦，增加一些明亮的装饰音。
“悲伤”/“忧郁”：
节奏： 降低速度，使用更舒缓的节奏，增加休止符。
音高： 整体降低音高，使用更多的降调或小三度跳进，增加黯淡的音符。
音色： 选择更柔和、更低沉的音色，比如大提琴、长笛的低音区。
和声： 使用更多的小调和弦、减和弦，增加一些忧郁的转调。
“搞怪”/“滑稽”：
节奏： 制造一些不协调的节奏变化，使用一些奇怪的休止符或音符组合。
音高： 突然跳跃的音高，使用不协调的音程，或者刻意错位的音高。
音色： 使用一些奇特、不寻常的音色，比如合成器音效、管乐器的特殊技巧（如吐音）。
和声： 制造一些不和谐的音程或和弦，制造出一种“意外”的感觉。
“惊讶”/“悬念”：
节奏： 突然的停止，或者急促的重复。
音高： 突然的大音高跳跃，或者使用一些持续的、单调的音。
音色： 突然的音色转变，或者使用一些带有“刺耳”感的音色。
和声： 使用悬留和弦、不解决的半音进行，营造紧张感。
随机性与可控性：
脑洞： 音乐的改编不应该完全死板，保留一些“惊喜”的随机性。
实现： 在应用规则时，引入一定程度的随机性。比如，在“开心”模式下，可以选择随机改变 30% 音符的音高，或者随机改变 20% 音符的节奏。用户可以调整随机化的程度，来控制改编的“幅度”。
生成新的MIDI文件：
脑洞： 把改编后的“旋律”变成可以播放的音乐。
实现： 使用 `pretty_midi` 库修改或创建新的 `Note` 对象，然后将其写入一个新的MIDI文件。
为什么觉得脑洞大开： 这个工具让我觉得，音乐的创作和表达也可以如此“玩味”。它把抽象的情绪“翻译”成了具体的音乐语言，并且通过一定程度的随机性和可控性，让改编过程充满惊喜。这就像给音乐注入了“灵魂”，让它可以根据我们的心情进行“表情转换”，产生出无数种有趣的音乐“表情包”。
总的来说，我喜欢的Python小工具往往是那些能够：
拟人化或情感化： 让机器拥有一些“个性”，或者从情感的视角去理解技术。
跨领域融合： 将Python与音乐、声音、甚至心理学等其他领域结合起来。
创造趣味性： 在解决问题的同时，带来意想不到的乐趣和惊喜。
探索未知： 挑战常规，尝试用新颖的方式去理解和与世界互动。
这些工具的价值不在于它们能解决多么“重要”的问题，而在于它们拓展了我对编程的想象力，以及对我们所处世界的理解方式。它们是我学习和探索的“玩具”，也是我思考“如果……”的绝佳载体。
网友意见
这个python小应用是我在Github上发现的，很有趣，实测可以运行
GitHub - 0x5e/wechat-deleted-friends: 查看被删的微信好友实现的功能是查看把自己删了的微信好友，原理就是新建群组，用的是微信网页版的接口，如果加不进来就是被删好友了(不要在群组里讲话,别人是看不见的)
对了，这个用的是python2.x开发的，python3.x是运行不了的
这个是应用的Github界面
这个是运行之后的结果，会让你用微信扫一个二维码，然后就可以了
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