#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
##uiautomation 要使用C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.22621.0\x64\inspect.exe 来检查控件,下面的listcontrol等都通过inspect.exe查找类型
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 #搜索深度是1
)
# 切换窗口
wx.SwitchToThisWindow()
# 寻找会话控件绑定
hw = wx.ListControl(Name='会话') ##通过inspect可以找到“会话”ControlType类型是UIA_ListControlTypeId因此使用ListControl查找到期类型,获取句柄
# 通过pd读取数据
df = pd.read_csv('回复数据.csv', encoding='gb18030')
print("df1 df2:", df['回复内容'], df['关键词'])
input("暂停")
# 死循环接受消息
while True:
# 从查找未读消息
we = hw.TextControl(searchDepth=4) ##从“会话”子表开始查找,搜索深度是4,ControlType类型是UIA_TextControlTypeId,因此使用TextControl搜索,这里是如何搜索到最新消息的,不清楚
# 死循环维持,没有超时报错
while not we.Exists(0):
pass
# 存在未读消息
if we.Name:
# 点击未读消息
we.Click(simulateMove=False) #这里点一下就没有未读消息了
# 读取最后一条消息
last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name ## wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()会搜索到最新消息所在框的所有消息列表;最后一个是未读消息
# 判断关键字
msg = df.apply(lambda x: x['回复内容'] if x['关键词'] in last_msg else None, axis=1) ##apply是pandas的常用函数,按行按照lamba函数匹配并返回x['回复内容'],azis=1是按行,否则按列。
# 数据筛选,移除空数据
msg.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) #函数用于删除DataFrame或Series中的缺失值(默认为NaN), axis=0:表示沿着Series的长度方向;
# how='any':这个参数决定了如何识别包含缺失值的行(或元素)。inplace=True:这个参数决定了操作是否直接在原始数据上进行。如果inplace=True,则直接在msg上修改,不返回新的Series;
# 做成列表
ar = np.array(msg).tolist()
# 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() #这一行没有也能发送消息,好像没什么用,可能是随便点一下不显示发送的消息
# 没有匹配到数据时
else:
wx.TextControl(SubName=last_msg[:5]).RightClick()
自动回复.csv :
序号,关键词,回复内容
1,你好,我不好
2,哈哈哈,呵呵呵
3,告辞,好的
4,时间上最好的语言,python