利 用 微信API将你的微信变为 聊天机器人

本文介绍如何使用Python库itchat和图灵机器人API将个人微信账号转变为聊天机器人。文章分为三部分,首先展示如何通过itchat获取微信消息,其次介绍如何发送消息,最后详细解释如何与图灵机器人交互。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

想想将个人微信变为一个机器人也是很好玩的,这个项目就教你如何把自己的微信变为一个聊天机器人,嗯~对的,和小冰差不多的感觉吧(哈哈哈~)。

最终效果图:


效果图

原理:

通过微信的Python接口itchat获取微信消息。将微信消息传输到机器人接口(这里以图灵为例),获取机器人的返回消息。将返回消息返回给微信消息的发送人。

通过以上就可以实现将微信个人号变为聊天机器人的目的。

开发步骤

1、实现微信消息的获取

itchat的注册是根据类型注册的,在获取相应类型的信息时会调用该函数。

微信有各种类型的数据,例如图片、语音、名片、分享等,也对应不同的注册参数:

  • 图片对应itchat.content.PICTURE
  • 语音对应itchat.content.RECORDING
  • 名片对应itchat.content.CARD
  • 其余的这里就不一一列举,更具体的内容可以自行搜索itchat阅读文档

我们项目以获取最简单的文本消息为例进行讲解,那么只需要这样注册:

import itchat

@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def print_content(msg): 
    print(msg['Text'])

itchat.auto_login()
itchat.run()

其中第三行即注册的操作,通过装饰符将print_content注册为处理文本消息的函数。

然后运行程序,就可看到我们开始登陆微信:


login

扫码完成以后最基础的文本信息的接收就完成了,你可以尝试用他人的微信给自己发一条信息。

2、实现微信消息的发送

信可以发送各类消息,文本、图片、文件等,不过我们现在只需要使用文本的发送。

itchat.send('Message Content', 'toUserName')

该发送消息的函数需要两个参数,消息的内容与接受者的UserName,即标识符。

那么我们试着向文件传输助手发送一条消息:

#coding=utf8
import itchat
itchat.auto_login(hotReload=True)
# 注意实验楼环境的中文输入切换
itchat.send(u'测试消息发送', 'filehelper')

打开手机看一下是否就完成了消息的发送。

保存代码后,执行命令,扫描登录后的效果如下:


send-hello

当然,还有一种更加快捷的回复方法就是在注册函数中直接回复,关于该方法可以点击这里进行查看。

3、实现最简单的与图灵机器人的交互

要做一个能够与人交流的机器人有很多种方法,最简单的莫过于使用他人提供的接口。

关于配置图灵机器人的介绍,点击这里就可以进行查看了。

4、代码实现

前面介绍了怎样获取消息、发送消息以及与机器人的交互,这些都是实现该项目所需要用到的知识点,下面将其组装起来即可了。

至于怎么组装,就如前面所介绍的原理一样,我们首先将与图灵服务器的交互定义为一个函数。我们需要这个函数接收我们要发送给图灵的消息,返回图灵返回给我们的消息。再将与图灵交互并返回图灵返回结果的操作写成函数并在itchat中注册。最后启动itchat,我们的程序就完成了。

关于具体的代码实现,点击【利用微信API将你的微信变为聊天机器人】即可查看详细的开发文档了。

### 将本地 DeepSeek AI 部署到微信聊天机器人 #### 准备工作 为了成功将本地部署的 DeepSeek 模型接入微信,需要完成一系列前期准备。这包括但不限于获取必要的开发权限以及安装所需的软件环境。确保已经注册成为微信公众平台开发者并创建了一个服务号或订阅号[^1]。 #### 创建应用与配置服务器地址 登录微信公众平台后台,在基本配置页面填写服务器URL、Token及EncodingAESKey等信息来绑定自己的Webhook端点。此步骤至关重要,因为这是微信官方验证消息合法性的方式之一[^4]。 #### 开发Bot并与DeepSeek集成 用Python或其他支持的语言编写一个简单的HTTP API作为中介层接收来自微信的消息请求并将之转发给已训练好的DeepSeek模型处理;再把返回的结果封装成符合WeChat API标准响应格式的数据包回传回去。可以参考如下简化版伪代码: ```python from flask import Flask, request, make_response import deepseek # 假设deepseek库已经被正确导入 app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['POST']) def wechat(): data = request.get_json() response_content = process_message_with_deepseek(data['message']) # 使用DeepSeek处理收到的信息 reply = { "type": "text", "content": response_content, "msg_id": data["msg_id"] } resp = make_response(json.dumps(reply)) resp.headers['Content-Type'] = 'application/json' return resp def process_message_with_deepseek(message): result = deepseek.generate_reply(message) # 调用DeepSeek生成回复 return result ``` 上述代码片段展示了如何通过Flask框架搭建RESTful Web Service,并调用了假设存在的`deepseek`模块中的方法来进行自然语言理解(NLU)和对话管理操作[^2]。 #### 安全性和合规性考虑 值得注意的是,在实际应用场景下应当特别关注安全性问题——比如防止恶意攻击者滥用API接口发送垃圾信息骚扰其他用户。另外也要遵循腾讯公司关于第三方应用程序接入的相关规定以避免不必要的麻烦[^3]。
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