[.Net] C#开发微信门户及应用之微信菜单的多种表现方式介绍

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在前面一系列文章中,我们可以看到微信自定义菜单的重要性,可以说微信公众号账号中,菜单是用户的第一印象,我们要规划好这些菜单的内容,布局等信 息。根据微信菜单的定义,我们可以看到,一般菜单主要分为两种,一种是普通的Url菜单(类型为View的菜单),一种是事件菜单(类型为Click的菜 单),一般情况下,微信的Url菜单,是无法获得用户的任何信息的,但微信用户信息非常重要,因此也提供了另外一种方式(类似重定向的方式)来给我们使 用,本篇主要介绍这种重新定向的方式菜单的使用,以使我们能够尽可能和用户进行交互。

1、微信自定义菜单的分类

微信对自定义菜单的要求:目前自定义菜单最多包括3个一级菜单,每个一级菜单最多包含5个二级菜单。一级菜单最多4个汉字,二级菜单最多7个汉字,多出来的部分将会以“...”代替。

根据菜单的分类,我们可以把它通过图形进行分类展示:

\

我对各种微信公众号进行了解,发现多数账号采用的都是普通的View类型的菜单链接方式,通过它们链接到自己的微网站上,但也有一些做的好的,如省 立中山图书馆,就能通过重定向的方式,提供一个绑定图书馆用户和微信OpenID的入口,绑定后,用户就可以查看借阅的书籍,然后可以通过一键续借功能实 现图书的快速续借功能。

对于这种重定向类型的Url菜单事件,微信的说明如下:

如果用户在微信中(Web微信除外)访问公众号的第三方网页,公众号开发者可以通过此接口获取当前用户基本信息(包括昵称、性别、城市、国家)。利用用户信息,可以实现体验优化、用户来源统计、帐号绑定、用户身份鉴权等功能。请 注意,“获取用户基本信息接口是在用户和公众号产生消息交互时,才能根据用户OpenID获取用户基本信息,而网页授权的方式获取用户基本信息,则无需消 息交互,只是用户进入到公众号的网页,就可弹出请求用户授权的界面,用户授权后,就可获得其基本信息(此过程甚至不需要用户已经关注公众号。)”

\

2、重定向类型菜单的URL

上面说了,重定向类型的菜单分为了两种,其实他们也仅仅是参数Scope类型的不同,其他部分也还是一样的。

为了展示,我们在假设用户单击菜单的时候,切换到http://www.iqidi.com/testwx.ashx这个页面,并带过来当前用户的OpenID等参数信息

对于scope=snsapi_base方式的链接如下:

https://open.weixin.qq.com/connect/oauth4/authorize?appid=wx3d81fc2886d86526&redirect_uri=http%3A%2F%2Fwww.iqidi.com%2Ftestwx.ashx&response_type=code&scope=snsapi_base&state=123#wechat_redirect 

而对于scope=snsapi_userinfo方式的链接如下:

https://open.weixin.qq.com/connect/oauth4/authorize?appid=wx3d81fc2886d86526&redirect_uri=http%3A%2F%2Fwww.iqidi.com%2Ftestwx.ashx&response_type=code&scope=snsapi_userinfo&state=123#wechat_redirect 

不过他们给手机客户端的体验是不同的,第一种可以平滑切换,但是第二种会弹出一个对话框供用户确认才能继续。

\

为了演示上面两种获取数据的不同,我把他们传过来的code的值,用户换取OpenID后进行用户信息的解析,他们两者的结果都是一样了。具体测试界面如下所示。

\

其中TestWX.ashx的页面后台代码如下所示:

01. /// <summary>
02. /// TestWX 的摘要说明
03. /// </summary>
04. public class TestWX : IHttpHandler
05. {
06. string appId = ''; //换成你的信息
07. string appSecret = ''; //换成你的信息
08.  
09. public void ProcessRequest(HttpContext context)
10. {
11. context.Response.ContentType = 'text/plain';
12. string content = '';
13.  
14. if (context.Request != null && context.Request.Url != null)
15. {
16. NameValueCollection list = HttpUtility.ParseQueryString(context.Request.Url.Query);
17. foreach (string key in list.AllKeys)
18. {
19. content += string.Format('{0}:{1}
20. ', key, list[key]);
21. }
22. }
23.  
24. string code = context.Request.QueryString['code'] ?? '';
25. if (!string.IsNullOrEmpty(code))
26. {
27. IBasicApi api = new BasicApi();
28. try
29. {
30. AppConfig config = new AppConfig();
31. appId = config.AppConfigGet('AppId');//从配置中获取微信程序ID
32. appSecret = config.AppConfigGet('AppSecret');//从配置中获取微信程序秘钥
33.  
34. AccessTokenResult result = api.GetAccessToken(appId, appSecret, code);
35. if (result != null)
36. {
37. content += string.Format('openid:{0}
38. ', result.openid);
39.  
40. string token = api.GetAccessToken(appId, appSecret);
41. IUserApi userApi = new UserApi();
42. UserJson userDetail = userApi.GetUserDetail(token, result.openid);
43. if (userDetail != null)
44. {
45. content += string.Format('nickname:{0}  sex:{1}
46. ', userDetail.nickname, userDetail.sex);
47. content += string.Format('Location:{0} {1} {2} {3}
48. ', userDetail.country, userDetail.province, userDetail.city, userDetail.language);
49. content += string.Format('HeadUrl:{0}
50. ', userDetail.headimgurl);
51. content += string.Format('subscribe:{0},{1}
52. ', (userDetail.subscribe == 1) ? '已订阅' : '未订阅', userDetail.subscribe_time.GetDateTime());
53. }
54. }
55. }
56. catch { }
57. }
58.  
59. context.Response.Write(content);
60. }

在上面的代码中,我主要分为几步,一个是打印当前用户重定向过来的链接的参数信息,代码如下。

1. NameValueCollection list = HttpUtility.ParseQueryString(context.Request.Url.Query);
2. foreach (string key in list.AllKeys)
3. {
4. content += string.Format('{0}:{1}
5. ', key, list[key]);
6. }

然后获取到Code参数后,通过API接口,获取AccessTokenResult的数据,这里面有用户的OpenID

1. AccessTokenResult result = api.GetAccessToken(appId, appSecret, code);

当正常调用后,我们把用户标识的OpenID进一步进行解析,调用API获取用户的详细信息,具体代码如下所示。

1. UserJson userDetail = userApi.GetUserDetail(token, result.openid);

当我们把用户的相关信息获取到了,就可以做各种用户信息的展示了,如下代码所示。

01. if (userDetail != null)
02. {
03. content += string.Format('nickname:{0}  sex:{1}
04. ', userDetail.nickname, userDetail.sex);
05. content += string.Format('Location:{0} {1} {2} {3}
06. ', userDetail.country, userDetail.province, userDetail.city, userDetail.language);
07. content += string.Format('HeadUrl:{0}
08. ', userDetail.headimgurl);
09. content += string.Format('subscribe:{0},{1}
10. ', (userDetail.subscribe == 1) ? '已订阅' : '未订阅', userDetail.subscribe_time.GetDateTime());
11. }

3、重定向链接菜单的用途

这种菜单就是需要指定域名,在微信后台中进行设置,重定向的链接必须属于这个域名之中,否则不会转到你希望的链接。

这个方式,让我们的微信应用程序后台可以获得用户的标识、用户详细信息等,我们就可以用来绑定和用户相关的业务信息了,如上面提到的图书馆借阅信 息,送水客户的信息,客户的积分信息,或者可以和后台账号进行关联实现更加复杂的应用等。用户的身份信息如此重要,如果结合到我们的CRM系统、业务管理 系统,就可以发挥用户信息应用的作用了。

以上就是我对这个类型菜单链接的应用了解,具体还需要进一步深化其应用,希望和大家共同探讨这方面的应用场景。

转载于:https://www.cnblogs.com/jqmtony/p/4110898.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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