本文干货充足篇幅较长,建议收藏后阅读避免迷路。文末可获取自动聊天机器人源码和Demo。
如果能开发一款即时聊天App
,能和微信消息互通,并且只需少许代码量,应该是件非常兴奋的事情吧。首先,希望快速开发安全稳定的即时聊天App,最好借助(白嫖充足的免费额度)第三方提供的即时聊天SDK。其次,跟微信消息打通,只需借助本文提供的SDK。今天我们学习如何快速实现一款与微信消息互通的聊天App
。
最终效果如下(可在文末获取源码):
1-【自动聊天】
【聊天】
2-【自动回复】
整个技术实现原理如下图所示
本文不会教你从零开发微信消息劫持,而是借助第三方已有的工具:pc-wechat-hook-http-api。相关文档在这里https://www.apifox.cn/apidoc/project-1222856/doc-1012539。
需要注意的是,此工具基于3.6.0.18
版本微信。下载此版本微信后直接覆盖安装,这样可以保留之前的微信聊天记录。
首先前往官网下载好压缩包,如果不知道怎么官网怎么下载,可以直接拉到本文文末获取。
将HPSocket4C.dll
文件复制到微信目录下(例如E:\Tencent\WeChat\[3.6.0.18]
)
其中:
- 文件目录是指微信安装路径,参考上图。
DLL
路径指的是DaenWxHook.dll
文件的完整路径。- 进程参数直接使用默认即可。其中图中
8089
指本地用于接收微信实时消息的http server
端口。8055
指的是dll
开启的http server
端口,发送消息时只需往这个端口post
数据即可。
点击注入并启动,登录微信即可。这里已完成微信消息的劫持,下一步我们尝试发送微信消息验证。
发送消息方式为往指定端口post http
请求即可,具体端口值为上面注入dll
工具中指定的8055
,如果用nodejs
实现,post
请求体如下所示:
function post(data, callback) {
var options = {
hostname: '127.0.0.1',
port: 8055,
path: '/DaenWxHook/client/',
method: 'POST',
headers: {
'User-Agent': 'apifox/1.0.0 (https://www.apifox.cn)',
'Content-Type': 'application/json'
}
};
var req = http.request(options, function (res) {
var body = "";
res.setEncoding('utf8');
res.on('data', function (chunk) {
body += chunk;
});
res.on('end', function () {
var json = JSON.parse(body);
callback(json);
});
});
req.on('error', function (e) {
console.log('problem with request: ' + e.message);
});
req.write(JSON.stringify(data));
req.end();
}
其中data
是JSON
类型,其数据结构具体形式可以参考官方文档或者直接看本文提供的代码。
接收微信消息也非常方便,只需开启一个http server
,并将端口与dll
注入时一致,例如2.2.1
中指定了8089
,nodejs
示例代码如下:
app.post('/wechat/', function (req, res) {
var data = req.body;
var type = data['type'];
if (type == 'D0003') {
data = data['data']
var msg = data['msg']
var fromType = data['fromType'] // 1私聊, 2群聊, 3公众号
var from_wxid = data['fromWxid']
var isRcv = data['msgSource']==0 //0别人发,1自己发
if (fromType == 2) {
onRcvWXRoomMsg && onRcvWXRoomMsg(msg, from_wxid, isRcv)
} else if (fromType == 3) {
onGHZMsg && onGHZMsg(msg, from_wxid, isRcv);
} else if (fromType == 1) {
onRcvWXP2PMsg && onRcvWXP2PMsg(msg, from_wxid, isRcv);
}
}
res.send('');
});
app.listen(8089, function () {
console.log('正在监听微信消息');
});
到此,我们实现了收发微信消息,接下来我们需要将这些消息实时转发到自己的app
上。如果自己去从0
开发一个即时通讯App
系统工作量巨大。
我们依然可以借助第三方平台,网上第三方IM
平台很多,大家可以随便选一个自己熟悉的平台。这里我选择我比较熟悉的即构IM
平台。
即构 IM SDK支持所有主流平台,包括flutter和uniapp两大跨平台框架,加速产品上线。在消息安全审核方面,他们采用主流第三方安全厂商的服务,需要的审核功能基本都能够支持。
不仅支持基础的单聊/群聊功能,还支持消息高并发量的房间聊天,官网数据显示:单房间人数支持到百万以上,适合对房间人数要求高的场景使用。另外还有很新颖的呼叫邀请功能,满足即时通讯的需求。
当然了,对于个人开发者而言,有充足的白嫖额度才是最重要的。一方面,即构IM
提供的免费额度足够个人开发者用了。另一方面,未来如果有创业计划,快速接入即构IM
上线产品也是非常方便
可以先从即构控制台注册添加应用, 获取AppId和ServerSecret, 如下所示。
更多关于即构即时通讯IM SDK的使用介绍文档,可以参考这里
由于我们针对的是windows
版的微信收发消息做劫持,因此必须在windows
端也接入即构IM
,通过即构IM
将数据转发到App
上。 而目前即构IM
在windows
上只有C++
版本SDK
,开发效率较低。为了更快速构建我们的服务,笔者将即构IM
的web
版SDK
做了Nodejs
运行环境兼容,读者可以直接通过文末获取。
关于即构SDK
的使用我这边不做过多介绍,读者只需关注一点:这是个第三方IM平台,我们利用它做微信消息中转,使得我们在开发App的时候可以实时获取微信消息。 这里贴一下关键代码:
function initZego(onError, onRcvMsg, clientUId = 'C123456', serverUId = 'S123456') {
___clientUID = clientUId;
var token = newToken(serverUId);
var startTimestamp = new Date().getTime();
function _onError(zim, err) {
onError(err);
}
function onRcvP2PMsg(zim, msgObj) {
var msgList = msgObj.messageList;
var fromConversationID = msgObj.fromConversationID;
msgList.forEach(function (msg) {
if (msg.timestamp - startTimestamp >= 0) { //过滤掉离线消息
console.log(msg)
onRcvMsg(msg, fromConversationID);
}
})
}
function onTokenWillExpire(zim, second) {
token = newToken(userId);
zim.renewToken(token);
}
var zim = createZIM(_onError, onRcvP2PMsg, onTokenWillExpire);
login(zim, serverUId, token, function (succ, data) {
if (succ) {
console.log("登录成功!")
} else {
console.log("登录失败!", data)
}
})
return zim;
}
需要注意的是,创建ZIM(即构IM)引擎时,需要提供AppId,必须去从即构控制台添加应用后自动获取。
App
主要包含3
个模块:聊天、联系人、个人设置(包括聊天机器人、自动回复等内容)。App
需要集成好即构IM
的SDK
,这里不展开细聊,相信官网比我讲的更好。
聊天包括收发微信消息,但所有的消息都封装成即构IM
的消息。我们对每个消息定义一个消息类型,用于识别。即构IM
中接收到来自windows
端发来的消息如下:
private void onRcvMsg(ArrayList<ZIMMessage> messageList, String fromUserID) {
if (lsArr == null) return;
for (ZIMMessage zimMessage : messageList) {
if (zimMessage instanceof ZIMTextMessage) {
ZIMTextMessage zimTextMessage = (ZIMTextMessage) zimMessage;
if (zimMessage.getTimestamp() < this.startTime)
continue;
String uid = zimTextMessage.getSenderUserID();
if (!toUserId.equals(uid)) continue;
String json = zimTextMessage.message;
Msg msg = Msg.parseMsg(json);
for (MsgCenterListener l : lsArr) l.onRcvMsg(msg);
}
}
}
定义微信消息数据如下:
public class P2PMsg extends Msg {
@SerializedName("w")
public String wxid;
@SerializedName("tm")
public long time;
@SerializedName("m")
public String msg;
@SerializedName("r")
public boolean isRcv;
@Expose(serialize = false, deserialize = false)
public String remark;
public P2PMsg(String wxid, long time, String msg) {
this.type = Msg.TYPE_P2P_MSG;
this.wxid = wxid;
this.time = time;
this.msg = msg;
}
}
在App
端和windows
端都使用P2PMsg
定义的json
格式数据,通过isRcv
自动用于判断此消息是接收到的消息还是发送出去的消息。
对于windows
端,收到了P2PMsg
消息后,就根据里面指定的微信ID
号做消息转发。对于App
端,根据微信ID
和isRecv
字段判断当前消息时跟谁聊以及是接收到的还是发送出去的。
联系人获取方式相对比较简单,在windows端获取到联系人列表后,直接发给App端。但是需要注意的是,由于联系人量级可能非常大,如果一次性传输可能因为消息体过大导致消息中转失败。因此我们分批发送联系人信息:
function sendFriendListZego(msg) {
var pno = msg.pno;
var psize = 10
var max_pno = Math.ceil(WXFriendsList.length * 1.0 / psize);
var friendsList = [];
var json = "";
if (pno < 0) {
json = {
t: TYPE_FRIEND_LIST,
fl: [],
tt: WXFriendsList.length,
p: pno
};
sendSettings();
} else {
if (pno < max_pno - 1)
friendsList = WXFriendsList.slice(pno * psize, (pno + 1) * psize);
else
friendsList = WXFriendsList.slice(pno * psize, WXFriendsList.length);
json = {
t: TYPE_FRIEND_LIST,
fl: friendsList,
tt: max_pno,
p: pno
};
}
sendZegoMsg(JSON.stringify(json))
}
天机器人我们同样站在巨人肩膀上,使用青云客提供的api,实现自动对话。为了代码简洁性,我们用python
示例,读者也可以翻到文末获取nodejs
版本源码:
def talk_with_robot(msg, robot_name=None):
url = 'http://api.qingyunke.com/api.php?key=free&appid=0&msg={}'.format(urllib.parse.quote(msg))
html = requests.get(url)
rt = html.json()["content"]
rt = rt.replace("{br}","\n")
if robot_name is not None:
rt = rt.replace("菲菲", robot_name)
return rt
自动回复和定时发送属于规则性的定义了,只需将app端的配置发送给windows
端,由windows
端根据具体的配置执行相关操作。如自动回复,每次收到消息就回复固定内容。定时发送通过设置定时器执行发送任务。
先关注Python学习实战
后
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