NapCatQQ项目新增获取被点赞用户列表功能解析
2025-06-13 01:00:28作者:劳婵绚Shirley
在即时通讯软件开发过程中,用户互动数据的获取是提升用户体验的重要环节。NapCatQQ项目近期针对用户点赞数据接口进行了功能优化,解决了开发者获取被点赞用户列表的需求。
背景与需求分析
在社交类应用中,点赞功能是最基础的互动方式之一。项目原有接口/get_profile_like虽然提供了点赞相关数据,但最初设计时主要返回的是用户主动点赞他人的记录,而用户被他人点赞的记录则隐藏在返回数据的深层结构中,不易被发现和使用。
技术实现方案
经过开发者社区的反馈,项目团队对接口进行了以下改进:
- 数据结构优化:将原本嵌套在深层结构中的被点赞数据提取到更显眼的位置
- 文档完善:明确标注接口返回数据中同时包含"点赞列表"(用户主动点赞记录)和"被点赞列表"(用户被点赞记录)两个部分
- 参数标准化:统一了数据返回格式,确保两个列表的数据结构一致
接口使用建议
对于开发者而言,在使用该接口时应注意:
- 请求方式:GET
- 返回数据结构示例:
{
"like_list": [...], // 用户主动点赞记录
"liked_list": [...] // 用户被点赞记录
}
技术价值
这一改进虽然看似简单,但实际上解决了开发者在使用API时的几个关键问题:
- 数据可见性:避免了开发者因数据结构嵌套过深而遗漏重要数据
- 开发效率:减少了开发者解析复杂数据结构的时间成本
- 功能完整性:完善了社交互动数据的获取能力,为开发更丰富的社交功能奠定了基础
最佳实践
建议开发者在处理这类社交互动数据时:
- 同时处理主动和被动的互动记录,以全面分析用户社交行为
- 考虑使用分页机制处理可能的大量数据
- 注意数据缓存策略,避免频繁请求相同数据
这一功能改进体现了NapCatQQ项目对开发者需求的快速响应能力,也展示了开源项目通过社区协作不断完善的良好生态。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137