python接入微信机器人
时间: 2024-06-08 10:04:24 浏览: 25
Python接入微信机器人的过程通常涉及到使用第三方库来实现微信公众号或小程序的自动化交互。微信官方提供了WeChat Work Open Platform(企业微信)和WeChat Mini Program(小程序)的API,但它们的接入方式有所不同。
1. **企业微信**:
- 使用`itchat`库:这是一个基于`requests`和`BeautifulSoup`的简单易用的库,适合个人开发者快速搭建企业微信聊天机器人的基础版。你可以在GitHub上找到`itchat`的官方文档和示例代码。
- 官方SDK:微信为企业微信提供了Python SDK,通过OAuth授权后,可以调用API进行消息发送、群组管理等操作。
2. **微信小程序**:
- 微信小程序有自己的API和开发者工具,可以通过WXML、WXSS和JS编写业务逻辑。微信提供了小程序Serverless的能力,结合云函数或第三方服务,可以实现与用户的交互。
- 如果需要更复杂的交互,可以考虑使用第三方平台,如`mpvue`配合`wxcloud`服务端,或者`miniprogram-fetch`库来辅助网络请求。
**相关问题**:
1. 企业微信如何通过itchat实现自动化?
2. 小程序如何利用官方SDK进行消息处理?
3. 如何在微信小程序中调用微信的云函数进行扩展?
在开始开发之前,确保你已经注册了相应的微信开发者账号,并获取到所需的access token和secret key。此外,阅读官方文档是至关重要的。
相关问题
python调用企业微信机器人发送文件
企业微信机器人是企业微信提供的一种智能应答机器人,可以通过程序调用来自动发送消息。在Python中,可以使用requests库和相关API接口,实现企业微信机器人发送文件的功能。
首先,需要获取企业微信机器人的WEBHOOK地址,并对接口进行认证和授权,获取access_token。接着,可以通过requests库发送POST请求来上传文件和发送消息,具体示例代码如下:
```python
import requests
# 设置WEBHOOK地址和access_token
url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=ACCESS_TOKEN"
headers = {"Content-Type": "multipart/form-data"}
# 上传文件
with open("file_path", "rb") as f:
files = {"file": ("file_name", f.read())}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
# 发送消息
message = {
"msgtype": "file",
"file": {
"media_id": response.json()["media_id"]
}
}
requests.post(url, headers=headers, json=message)
```
在以上代码中,“key”参数填入自己的Webhook地址所对应的key,"file_path" 为上传文件的路径,"file_name" 为上传文件的名称,"media_id" 为上传文件后的返回值,然后将返回的"media_id"作为消息中的"media_id"发送即可。
需要注意的是,企业微信机器人在单次请求中,最多支持上传一个文件,且文件大小限制为20MB以内。如需发送多个文件,可以拆分成多个请求发送。
用Python写一个微信机器人对话, 接入chatgpt
首先,需要安装微信机器人框架itchat和OpenAI的API模块openai。可以使用pip命令进行安装:
```
pip install itchat
pip install openai
```
接下来,我们需要获取OpenAI API的访问密钥。可以在OpenAI的官网上进行申请。
获取密钥后,我们就可以使用OpenAI的GPT模型进行对话了。以下是一个简单的示例代码:
```python
import itchat
import openai
import re
# 设置OpenAI API的访问密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY_HERE'
# 加载GPT模型
model_engine = "text-davinci-002"
model_prompt = "Hello, how can I help you today?"
chat_history = []
# 处理微信消息
@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def text_reply(msg):
global chat_history
text = msg['Text']
if msg['FromUserName'] == myUserName:
# 发送给自己的消息,不进行回复
return
else:
# 对话逻辑
prompt = f"{model_prompt}\n\nUser: {text}\n"
response = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0
)
message = response.choices[0].text.strip()
chat_history.append(f"User: {text}\nAI: {message}\n")
# 返回回复消息
return message
# 登录微信
itchat.auto_login()
# 获取自己的微信号
myUserName = itchat.get_friends(update=True)[0]["UserName"]
# 启动微信机器人
itchat.run()
```
以上代码中,我们使用了itchat框架,实现了微信机器人的基本功能。当有用户发送消息时,我们会将其作为GPT模型的输入,获取模型的回复,并将对话记录到chat_history中。
需要注意的是,OpenAI的API有使用限制,每月有免费的API调用次数,超出后需要付费。因此,建议仅用于个人学习和测试。