python实现微信自动回复撩小姐姐

本文介绍了如何使用Python编写一个微信自动回复机器人。通过注册图灵机器人并获取API Key,结合ItChat库,实现了接收微信消息并利用图灵机器人进行智能回复的功能。当机器人无法响应时,设置默认回复确保持续交互。同时,代码采用热启动,避免重复扫码登录。

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托管机器人:用Python写一个机器人,自动回复别人说话实现过程:1.首先要申请一个可以说话的机器人.机器人网站

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http://www.tuling123.com注册一个账号,然后登陆,创建一个机器人:在这里插入图片描述

2.写一段连接机器人的程序.,首先获取机器人的api地址,

http://www.tuling123.com/openapi/api,这个地址就是用来登陆机器人时找到秘钥使用的,所以下一步就是找秘钥,

这里需要些一段登陆机器人的代码:# coding = utf8

importrequests

importitchat

去图灵机器人官网注册后会生成一个apikey,可在个人中心查看

KEY =‘c220a31ae10d40f19a6cdce74997b3e6’

defget_resp

<think>好的,用户想了解如何使用PyCharm开一个语音转文字的小程序。我需要结合他们提供的引用息,尤其是引用3中的示例,来构建一个可行的解决方案。首先,我得理清步骤,确保每个环节都正确。 首先,用户可能需要配置PyCharm的环境。根据引用4,建议使用虚拟环境,这样可以隔离项目依赖。我需要指导他们如何创建虚拟环境并安装必要的库,比如Flask、requests和pydub。同时,引用1提到PyCharm会自动检测虚拟环境,这样用户配置起来应该比较方便。 接下来是搭建后端服务器。引用3中提到使用Flask搭建HTTP服务器,接收小程序的语音文件。用户需要创建一个Flask应用,处理上传的音频文件。这里需要注意的是,上传的文件格式可能是silk,所以需要转码为wav。引用3中的示例使用了shell脚本,但可能更直接的方法是用Python库处理,比如使用pydub进行格式转换,这样更便于跨平台使用。 然后,调用百度的语音识别API。用户需要申请API密钥,这部分需要指导他们如何注册百度智能云账号并创建应用。代码中需要集成requests库来送POST请求,获取识别结果。这里要注意参数的正确性,比如dev_pid对应不同的语言模型,中文普通话一般是1537。 测试部分,使用Postmancurl模拟上传文件,确保后端能正确处理请求并返回结果。同时,可能需要处理可能的错误,比如文件类型不正确API调用失败的情况,增加异常处理会让程序更健壮。 最后,结合引用2,用户可能需要在PyCharm中创建Python文件,编写这些代码。同时,提醒他们安装依赖库,并确保虚拟环境配置正确。可能还需要提到如何将后端与微信小程序前端对接,但用户主要关注PyCharm部分,所以重点放在后端实现。 需要检每个步骤是否符合PyCharm的操作流程,比如右键创建文件、配置解释器等。确保提供的代码没有语法错误,并正确使用$$格式的LaTeX,比如独立公式可能需要用$$...$$,但用户的问题中可能涉及较少数学公式,所以主要关注代码块和步骤说明。 另外,用户可能遇到的常见问题包括环境配置错误、依赖库安装失败、API密钥填写错误等,应该在注意事项中提前说明。同时,建议使用虚拟环境可以避免很多依赖冲突的问题,这也是引用4中提到的重点。 总结下来,步骤应该是:配置环境→搭建Flask后端→处理文件上传→转码→调用API→返回结果。每个环节都需要详细说明,并确保代码示例正确无误。</think>### 分步教程:使用 PyCharm 开语音转文字小程序 #### 1. 环境配置 - **创建 PyCharm 项目** 右键点击项目目录 → `New → Python File` 创建主文件(如 `voice_to_text.py`)[^2]。 - **配置虚拟环境** 在 PyCharm 中通过 `File → Settings → Project → Python Interpreter` 创建虚拟环境(建议使用 `venv`),确保依赖隔离[^4]。 #### 2. 安装依赖库 ```python # 在 PyCharm 终端执行以下命令 pip install flask requests pydub ``` - `flask`:用于搭建后端服务器 - `requests`:调用百度语音识别 API - `pydub`:音频格式转换 #### 3. 后端代码实现 ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests from pydub import AudioSegment import os app = Flask(__name__) # 百度语音识别 API 配置 API_KEY = "your_api_key" SECRET_KEY = "your_secret_key" TOKEN_URL = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token" ASR_URL = "https://vop.baidu.com/server_api" def get_access_token(): params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY } response = requests.get(TOKEN_URL, params=params) return response.json().get("access_token") @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_audio(): # 接收上传的音频文件 file = request.files.get('audio') if not file: return jsonify({"error": "No file uploaded"}), 400 # 保存并转换为 wav 格式 silk_path = "temp.silk" wav_path = "temp.wav" file.save(silk_path) # 格式转换(假设输入为 silk 格式) audio = AudioSegment.from_file(silk_path, format="silk") audio.export(wav_path, format="wav") # 调用百度 API token = get_access_token() with open(wav_path, 'rb') as f: audio_data = f.read() headers = {'Content-Type': 'audio/wav; rate=16000'} params = { "dev_pid": 1537, # 中文普通话模型 "token": token, "cuid": "pycharm_demo" } response = requests.post(ASR_URL, headers=headers, params=params, data=audio_data) # 清理临时文件 os.remove(silk_path) os.remove(wav_path) return jsonify(response.json()) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000, debug=True) ``` #### 4. 关键配置说明 - **百度 API 申请** 需前往[百度智能云](https://cloud.baidu.com/product/speech)创建语音识别应用,获取 `API_KEY` 和 `SECRET_KEY`。 - **音频格式要求** 百度 API 支持 `wav/pcm` 格式,采样率需为 16000Hz[^3]。 #### 5. 测试接口 使用 Postman curl 送请求: ```bash curl -X POST -F "audio=@test.silk" http://localhost:5000/upload ``` #### 6. 微信小程序对接 在小程序端使用 `wx.uploadFile` 将录音文件送到该接口,示例代码: ```javascript wx.uploadFile({ url: 'http://your-server-ip:5000/upload', filePath: tempFilePath, name: 'audio', success(res) { console.log(JSON.parse(res.data)) } }) ```
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