import pandas as pd import numpy as np from uiautomation import WindowControl, MenuControl # 绑定微信主窗口 wx = WindowControl( Name='微信', # searchDepth=1 ) print("第一步") # 切换窗口 wx.SwitchToThisWindow() # 寻找会话控件绑定 #time.sleep(5) hw = wx.ListControl(Name='会话') print("第二步") # 通过pd读取数据 df = pd.read_csv('回复数据.csv', encoding='gb18030') print("第三步") # 死循环接受消息 while True: # 从查找未读消息 we = hw.TextControl(searchDepth=4) print("第三步.1") # 死循环维持，没有超时报错 while not we.Exists(0): pass print("第三步.2") # 存在未读消息 if we.Name: # 点击未读消息 we.Click(simulateMove=False) print("第三步.3") # 读取最后一条消息 last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name # 判断关键字 print("第三步.4") msg = df.apply(lambda x: x['回复内容'] if x['关键词'] in last_msg else None, axis=1) # 数据筛选，移除空数据 msg.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) # 做成列表 ar = np.array(msg).tolist() print("第四步") # 能够匹配到数据时 if ar: # 将数据输入 # 替换换行符号 wx.SendKeys(ar[0].replace('{br}', '{Shift}{Enter}'), waitTime=0) # 发送消息 wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=0) # 通过消息匹配检索会话栏的联系人 wx.TextControl(SubName=ar[0][:5]).RightClick() # 没有匹配到数据时 else: wx.TextControl(SubName=last_msg[:5]).RightClick() print("第五步") # 匹配右击控件 # ment = MenuControl(ClassName='CMenuWnd') # 点击右键控件中的不显示聊天 # ment.TextControl(Name='不显示聊天').Click()

这段代码是一个 Python 脚本，主要实现自动回复微信消息的功能。具体流程如下：

1. 引入 pandas、numpy 和 uiautomation 库。
2. 获取微信主窗口对象。
3. 读取回复数据的 CSV 文件。
4. 进入死循环，不断接受微信消息。
5. 查找未读消息，如果存在未读消息，就点击未读消息，读取最后一条消息。
6. 根据关键字在回复数据中查找对应的回复内容。
7. 将回复内容输入到微信输入框，并发送消息。
8. 通过消息匹配检索会话栏的联系人。
9. 点击右键控件中的“不显示聊天”。

需要注意的是，这段代码并不是完整的程序，可能还需要其他的代码和配置才能正常运行。并且，自动回复微信消息可能会违反微信的使用规定，不建议使用。

相关问题

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom numpy import dispimport numpy as np

这是一段 Python 代码，它导入了三个库：matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy，并且将 numpy 中的 disp 和 np 两个模块也导入了。这段代码可能是用来进行数据分析和可视化的，因为 pandas 是一个数据分析库，matplotlib.pyplot 则是用于绘制图表的库，而 numpy 则是用于数学计算的库。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree

以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree

- pandas是一个数据处理库，用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库，用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库，用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块，用于实现决策树算法。