前言
前面借用itchat
库,用简短的代码实现获取微信好友信息,其实微信好友信息模型中信息量很多,演示中只打印出了几个常用的字段的值。
今天就来学习一下同样借用itchat
库,用简短的代码来实现微信好友消息自动回复的功能。
微信好友模型
在微信好友模型中,信息量很多。但要知道,标识好友唯一性的是UserName
字段,效用就像每个人的身份证号一样。微信好友间发消息,正是通过该字段发送的。
微信好友模型:
{'RemarkName': '翠翠姐',
'DisplayName': '',
'AttrStatus': 4357,
'RemarkPYInitial': 'CCJ',
'IsOwner': 0,
'StarFriend': 0,
'PYInitial': 'KYMYT',
'RemarkPYQuanPin': 'cuicuijie',
'HideInputBarFlag': 0,
'KeyWord': '', 'NickName': '快乐每一天',
'City': '濮阳',
'OwnerUin': 0, 'VerifyFlag': 0,
'MemberList': ,
'EncryChatRoomId': '', 'AppAccountFlag': 0,
'Signature': '走自己的路,让别人去说吧!',
'Alias': '', 'ContactFlag': 65539, 'UniFriend': 0,
'SnsFlag': 1, 'PYQuanPin': 'kuaiyuemeiyitian',
'UserName': '@2114996ce5f2106a069c5551eb8793a38f760a201dfb78a48f81956f2ba12b5d',
'HeadImgUrl': '/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgeticon?seq=648544802&username=@2114996ce5f2106a069c5551eb8793a38f760a201dfb78a48f81956f2ba12b5d&skey=@crypt_fb49ed2_90734d134f29dbaad2fff959eaccd7b8',
'ChatRoomId': 0, 'MemberCount': 0, 'Statues': 0,
'Sex': 2,
'Uin': 0,
'Province': '河南'}
用到的库和注册并获取图灵机器人apiKey
本次演示的功能,需要两个库:itchat、request
,没有安装的请先安装。
注册图灵机器人,请移步到官网:http://www.tuling123.com/
,创建完机器人后,会获取到一个apiKey。
每一个激活用户都可以通过图灵机器人开放平台获取多个APIKEY(当前每个用户可最多获取5个APIKEY),用户可以根据自己的需要获取不同的图灵APIKEY来应用于多种场景,获取成功后就等于拿到了开启图灵服务的钥匙。
登入图灵账号,在机器人管理列表中即可看到每一个机器人的API KEY。
我的是apikey:9277c7b4d71845d78fab814a75746117
,你的apiKey肯定和我的不一样,你测试的话,可以暂时用我的。
开发思路及示例
微信好友消息自动回复功能的实现思路:
1.登录微信
2.获取微信好友发来的信息
3.根据拿到的微信好友发来的消息,去调用图灵机器人接口,获取到要自动回复的内容。
4.把自动回复的内容回复给微信好友。
微信好友消息自动回复功能,完整代码如下:
import itchat
import requests
# 登录微信
itchat.auto_login(hotReload=True)
# 根据微信好友发来的消息调用图灵机器人接口,获取要回复的内容
def get_friend_msg_info(message):
data={
"key": "9277c7b4d71845d78fab814a75746117",
"info": message,
"userid": "robot"
}
# 调用图灵机器人接口
api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api"
try:
# 通过post请求方式调用接口,返回结果是json格式的数据
result = requests.post(api_url,data=data).json()
return result
except:
return None
# 接收好友发来的消息并自动回复
@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def auto_reply(msg_info):
# 当从接口获取不到消息时,会回复以下默认消息
default_msg = "你是猴子请来的救兵吗?"
# 接收到的来自好友的文字消息
friend_msg = msg_info["Text"]
# 打印消息模型
# print(msg_info)
# 调用接口获取要回复的内容
reply_msg = get_friend_msg_info(friend_msg)["text"]
# 回复消息为None的校验
if reply_msg is None:
reply_msg = default_msg
# 获取微信好友的唯一id:
friend_user_name = msg_info["FromUserName"]
# 发送消息
itchat.send(reply_msg, friend_user_name)
# 根据userName查找微信好友,以方便接下来的打印到控制台
friend = itchat.search_friends(userName=friend_user_name)
print("【{}】:{}".format(friend["NickName"], msg_info["Content"]))
print("【robot回复】:{}".format(reply_msg))
# 开启自动回复
itchat.run()
运行结果:
Start auto replying.
【大胖哒】:今天天气怎么样?
【robot回复】:请问你想查询哪个城市
【大胖哒】:上海
【robot回复】:上海:周六 07月28日,雷阵雨转多云 东南风3-4级,最低气温27度,最高气温36度
【大胖哒】:最近有什么新电影?
【robot回复】:影评还是不错的,可以看看~
【大胖哒】:笨蛋,你说的哪个呀?
【robot回复】:说你啊
【大胖哒】:[坏笑]
【robot回复】:既然这么说,给我一个评价吧!
【大胖哒】:[西瓜]
【robot回复】:西瓜榨成汁很好喝哦。
【大胖哒】:是吧?
【robot回复】:嗯是阿。
【大胖哒】:你都会做什么?
【robot回复】:陪你聊,陪你闹,还不够吗?
【大胖哒】:不够
【robot回复】:真心够了
【大胖哒】:[猪头]
【robot回复】:大猪头,圆又圆,两只耳朵立起来。
对以上做出以下解析说明:
1.登录微信
登录微信,有2种方式,其实前面在演示获取微信好友信息时,已解释过。
微信登录方式一:扫描登录。当运行到该行代码时,会自动弹出一个二维码,扫描登录。这种登录方式,每次运行项目需要扫码重新登录。
# 登录微信(每次需要扫码登录)
# itchat.login()
微信登录方式二:自动登录。当运行到该行代码时,会在项目中自动生成一个文件:itchat.pkl
。在半个小时内可以自动登录。
# 自动登录
itchat.auto_login(hotReload=True)
2.获取微信好友发来的信息
上面定义了一个自动回复函数def auto_reply(msg_info):
,并且被@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
修饰。@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
是Python中的装饰器,装饰器可以简单粗暴的理解为增强函数的能力作用,后面会详细学习Python中的装饰器。
此处只要先知道,被@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
修饰的函数,当收到微信消息后,会回调该函数即可。当然这里的被修饰的函数名可以随意命名,只要符合Python的函数命名规范即可。
获取微信好友发来的信息:
# 接收到的来自好友的文字消息
friend_msg = msg_info["Text"]
为什么要这么写?我们可以打印接收到消息时的消息模型:
{'User':
, 'PYQuanPin': 'dapanda',
'HideInputBarFlag': 0,
'HeadImgUrl': '/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgeticon?seq=668360559&username=@febf4560290f0ce011aeba6976d152ad7b727deac349e0f32e82ab1040283bd6&skey=@crypt_fb49ed2_65e2e556deb28b64b2ebfc81ff0ace0b',
'NickName': '大胖哒',
'UserName': '@febf4560290f0ce011aeba6976d152ad7b727deac349e0f32e82ab1040283bd6', 'RemarkPYInitial': '',
'Signature': '', 'MemberCount': 0, 'KeyWord': '',
'City': '', 'DisplayName': '', 'EncryChatRoomId': '', 'VerifyFlag': 0,
'Sex': 0, 'RemarkPYQuanPin': '', 'ChatRoomId': 0, 'StarFriend': 0, 'SnsFlag': 1, 'Alias': '', 'RemarkName': ''}>,
'AppMsgType': 0,
'Url': '', 'Status': 3, 'HasProductId': 0,
'Content': '明天天气怎么样?',
'FileSize': '', 'OriContent': '', 'PlayLength': 0,
'MsgId': '274219144960351869',
'SubMsgType': 0, 'ImgWidth': 0, 'MsgType': 1,
'Text': '明天天气怎么样?',
'RecommendInfo':
{'UserName': '', 'QQNum': 0, 'Signature': '', 'Scene': 0, 'Content': '', 'City': '', 'AttrStatus': 0, 'Province': '', 'Sex': 0, 'OpCode': 0, 'VerifyFlag': 0, 'Ticket': '', 'Alias': '', 'NickName': ''},
'EncryFileName': '', 'ImgHeight': 0, 'Type': 'Text', 'ImgStatus': 1,
'ToUserName': '@838da50c4c618efdb660616d3b2da5f8c239fe750a83494ea025a73951403c7e',
'AppInfo': {'Type': 0, 'AppID': ''},
'VoiceLength': 0, 'NewMsgId': 274219144960351869,
'CreateTime': 1532747207,
'MediaId': '',
'FromUserName': '@febf4560290f0ce011aeba6976d152ad7b727deac349e0f32e82ab1040283bd6',
'FileName': '', 'StatusNotifyCode': 0,
'StatusNotifyUserName': '',
'Ticket': '', 'ForwardFlag': 0}
根据模型结构,可以准确拿到好友发来的消息:msg_info["Text"]
3.根据拿到的微信好友发来的消息,去调用图灵机器人接口,获取到要自动回复的内容。
# 根据微信好友发来的消息调用图灵机器人接口,获取要回复的内容
def get_friend_msg_info(message):
data={
"key": "9277c7b4d71845d78fab814a75746117",
"info": message,
"userid": "robot"
}
# 调用图灵机器人接口
api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api"
try:
# 通过post请求方式调用接口,返回结果是json格式的数据
result = requests.post(api_url,data=data).json()
return result
except:
return None
这里定义了一个函数,根据拿到的微信好友发来的消息,去调用图灵机器人接口,获取到要自动回复的内容。
根据图灵机器人官方的开发文档,可以获取到基本url
、入参apikey、info、userid
、请求方式post
、返回的数据格式json
。我们再用request模块去调用该接口:requests.post(api_url,data=data).json()
。
4.把自动回复的内容回复给微信好友。
有了要回复的内容后,那么多好友,要把消息回复给谁?这就是前面说的微信好友的唯一性标识UserName
,再消息模型中,可以通过:friend_user_name = msg_info["FromUserName"]
获取得到。
# 获取微信好友的唯一id:
friend_user_name = msg_info["FromUserName"]
# 发送消息
itchat.send(reply_msg, friend_user_name)
发送给好友,调用的是itchat.send(reply_msg, friend_user_name)
,该方法有两个参数:参数1:要回复的内容,参数2:好友的唯一性ID,即UserName
。
小结
借用itchat、request
库,用简短的代码来实现微信好友消息自动回复的功能。
更多了解,可关注微信公众号:人人懂编程