百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

微信上其实还有很多你不知道的事,Python微信平台开发编写实录

ccwgpt 2024-10-02 12:19 28 浏览 0 评论


本文主要讲述如何利用Python开发微信公众平台。

说明:如果你是Python小白,爬虫小白,觉得本节课程的代码晦涩难懂。没关系,不需要懂,按照步骤一步步操作就可以了。这一节我们主要是搭框架,几乎没有真正的爬虫代码。这些代码和操作,你可能一生也就只用这一次。下一节,我们再讲述怎么在这个框架上扩展我们的爬虫程序。

需要的操作:

  • 微信公众账号的申请。
  • 微信接口的获取,SAE的设置等。
  • 简单的Python爬虫代码编写

需掌握的知识点:

  • 了解微信公众号与云计算平台之间的连接关系。明确其运行机制。
  • 了解web.py的概念,wsgi的机制。
  • 了解简单的python爬虫知识,json解析,API调用,urllib库函数。

自动回复实现原理

首先了解一下,到底是什么样的机制能实现微信的自动回复功能呢?(不是微信系统的自动回复)原理就是微信平台将用户输入的文字发送到云平台上,然后云平台上运行的程序捕捉到这一文字信息,就return一个结果,然后云平台再将该结果返回至微信平台。最后微信平台将返回的结果展现给用户。用一张图表示一下:

微信开发者模式与SAE的设置

这一节我尽量讲的细致一些,如果仍有不清楚的,可以私信我。

首先需要两大平台支持:

  • 微信公众平台;这个申请比较简单。只要有邮箱就可以免费申请个人版的订阅号。不再赘述。
  • 云计算平台;我这里使用的SAE(新浪的去年本来就不收费,坑爹,今年开始收费了,单纯代码托管最低一天1毛),也可以用腾讯云。

具体步骤:

微信公众号的申请。

只要有邮箱就可以免费申请个人版的订阅号。不再赘述。

SAE的申请及设置

  • 注册登录SAE之后,选用SAE
  • 创建新项目,SAE暂时只支持Python2.7,Python3暂时用不了。
  • 如果项目比较小,建议填写SVN,因为可以在线编辑。如果项目比较大,就Git吧。这里选用SVN。
  • 创建第一个版本
  • 可以开始编辑啦~
  • 编写config.yaml和index.wsgi文件。

WSGI是PythonWeb服务器网关接口(Python Web Server Gateway Interface)。我们使用的是web.py框架。同类型比较强大的框架有Django,Flask等。为什么选用web.py呢,是因为它是轻量级的,而且有着良好的xml解析功能。插句题外话,web.py的开发者AaronH. Swartz是个十足的天才,可惜英年早逝。有个关于他的一部纪录片,推荐看一下:互联网之子。

好了,言归正传,我们首先编写config.yaml

name: pifuhandashu
version: 1
libraries:
- name: webpy 
 version: "0.36"
- name: lxml
 version: "2.3.4"
...

这里我们引入了web.py框架以及lxml模块,接着我们编写index.wsgi文件。

# coding: utf-8
import os
import sae
import web
from weixinInterface import WeixinInterface
urls = ('/weixin','WeixinInterface')
app_root = os.path.dirname(__file__)
templates_root = os.path.join(app_root, 'templates')
render = web.template.render(templates_root)
app = web.application(urls, globals()).wsgifunc() 
application = sae.create_wsgi_app(app)

这里就是简单的python利用web.py网页开发的知识了。设置了根目录,模板目录,/weixin的路由,开启应用。

为了使页面显得更整洁,我们再新建了一个py文件weixinInterface.py(weixinInterface.py和index.wsgi在同一级目录,见后面的截图)。

  • 编辑weixinInterface.py,大小写一定要看清啊,不然很容易出错。注意自己填写一个专属的token,这个等会微信公众号设置里面有用到。
# -*- coding: utf-8 -*-
import hashlib
import web
import lxml
import time
import os
import urllib2,json
from lxml import etree
class WeixinInterface:
 def __init__(self):
 self.app_root = os.path.dirname(__file__)
 self.templates_root = os.path.join(self.app_root, 'templates')
 self.render = web.template.render(self.templates_root)
 def GET(self):
 #获取输入参数
 data = web.input()
 signature = data.signature
 timestamp = data.timestamp
 nonce = data.nonce
 echostr = data.echostr
 #自己的token
 token = "XXXXXXXXXXX" #注意:填写之后在微信公众平台里输入的token!!!
 #字典序排序
 list = [token, timestamp, nonce]
 list.sort()
 sha1 = hashlib.sha1()
 map(sha1.update,list)
 hashcode = sha1.hexdigest()
 #sha1加密算法 
 #如果是来自微信的请求,则回复echostr
 if hashcode == signature:
 return echostr

代码大致讲解一下,def __init__(self)是告诉我们模板文件的加载位置。 def GET(self)是应微信公众平台的要求,进行的token验证。这里的验证采用的是哈希算法。具体可参考微信官方的接口接入说明:微信公众平台接入指南。里面有个php示例。本文采用的是python实现。

微信开发者模式设置

  • 基本设置
  • 修改配置

URL一定要认真填写,仔细核对。

比如查看url应用信息:

token填写刚才新浪SAE里面填写的token,一定要一致。EncodingAESKey可以随机生成。填完之后点击提交。如果提示“提交成功”。恭喜你,最关键的一步已经完成了。这个阶段可能要折腾蛮长时间。完成之后,一定要启用开发者模式!!!!切记!!!

微信机器人实现

上一步完成之后,我们就可以做一些有趣的事情:微信机器人。不过在此之前,还要完成一小步:模板的创建。由于微信开发是采用的xml的形式。为了先实现文本形式自动回复(后面可以实现回复音频,图文信息等形式),首先新建模板文件夹templates,然后在templates文件夹下创建reply_text.xml文件(文件放置位置见后面的截图)。根据微信消息被动回复所示,填入以下代码:

$def with (toUser,fromUser,createTime,content)
<xml>
<ToUserName><![CDATA[$toUser]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[$fromUser]]></FromUserName>
<CreateTime>$createTime</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content>$content</Content>
</xml>

然后,在weixinInterface.py里的def GET(self)后面编写POST函数。该函数用来获取用户的ID,发送的消息类型,发送的时间等。判断用户发送的消息类型,如果是纯文本类型,if mstype == 'text',那么可以进行下一步操作。

def POST(self):
 str_xml = web.data() #获得post来的数据
 xml = etree.fromstring(str_xml)#进行XML解析
 mstype = xml.find("MsgType").text#消息类型
 fromUser = xml.find("FromUserName").text
 toUser = xml.find("ToUserName").text

为了实现微信机器人,我们需要实现自动回复的内容。这里有两种方式。

  • 爬取网上的机器人回复的内容,比如找不到小黄鸡的接口,我就自己爬虫爬取它的回复结果。
  • 调用自动能够回复的机器人API。

这里我选用第二种方法,采用的是图灵机器人的API。这种方法方便快捷,一般不会被墙。但是自由度不高,可拓展性差。

注册图灵机器人账号,注意是采用图灵的网页api,而不是授权。获取图灵机器人回复的key。几行代码就可以搞定微信机器人自动回复啦~

源码展示

index.wsgi源码

# coding: utf-8
import os
import sae
import web
from weixinInterface import WeixinInterface
urls = (
'/weixin','WeixinInterface',
)
app_root = os.path.dirname(__file__)
templates_root = os.path.join(app_root, 'templates')
render = web.template.render(templates_root)
app = web.application(urls, globals()).wsgifunc() 
application = sae.create_wsgi_app(app)

config.yaml源码

name: myzhihu
version: 1
libraries:
- name: webpy 
 version: "0.36"
- name: lxml
 version: "2.3.4"
...

templates下的reply_text.xml源码

$def with (toUser,fromUser,createTime,content)
<xml>
<ToUserName><![CDATA[$toUser]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[$fromUser]]></FromUserName>
<CreateTime>$createTime</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content>$content</Content>
</xml>

weixinInterface.py源码

# -*- coding: utf-8 -*-
import hashlib
import web
import lxml
import time
import os
import json
import urllib
from lxml import etree
class WeixinInterface:
 def __init__(self):
 self.app_root = os.path.dirname(__file__)
 self.templates_root = os.path.join(self.app_root, 'templates')
 self.render = web.template.render(self.templates_root)
 def GET(self):
 #获取输入参数
 data = web.input()
 signature=data.signature
 timestamp=data.timestamp
 nonce=data.nonce
 echostr=data.echostr
 #自己的token
 token="################" #这里填写在微信公众平台里输入的token
 #字典序排序
 list=[token,timestamp,nonce]
 list.sort()
 sha1=hashlib.sha1()
 map(sha1.update,list)
 hashcode=sha1.hexdigest()
 #sha1加密算法 
 #如果是来自微信的请求,则回复echostr
 if hashcode == signature:
 return echostr
 
 def POST(self):
 str_xml = web.data() #获得post来的数据
 xml = etree.fromstring(str_xml)#进行XML解析
 mstype = xml.find("MsgType").text
 fromUser = xml.find("FromUserName").text
 toUser = xml.find("ToUserName").text
 
 if mstype == 'text':
 content = xml.find("Content").text#获得用户所输入的内容
 key = '#####################' ###图灵机器人的key 
 api = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key=' + key + '&info=' 
 info = content.encode('UTF-8') 
 url = api + info 
 page = urllib.urlopen(url) 
 html = page.read() 
 dic_json = json.loads(html) 
 reply_content = dic_json['text']
 return self.render.reply_text(fromUser,toUser,int(time.time()),reply_content)

尾记

本次教程实现了利用Python开发微信公众平台,能够自动回复用户输入的文字。包括了微信公众平台的设置,SAE的设置,相关代码的编写等。

相关推荐

一个基于.Net Core遵循Clean Architecture原则开源架构

今天给大家推荐一个遵循CleanArchitecture原则开源架构。项目简介这是基于Asp.netCore6开发的,遵循CleanArchitecture原则,可以高效、快速地构建基于Ra...

AI写代码翻车无数次,我发现只要提前做好这3步,bug立减80%

写十万行全是bug之后终于找到方法了开发"提示词管理助手"新版本那会儿,我差点被bug整崩溃。刚开始两周,全靠AI改代码架构,结果十万行程序漏洞百出。本来以为AI说没问题就稳了,结果...

OneCode低代码平台的事件驱动设计:架构解析与实践

引言:低代码平台的事件驱动范式在现代软件开发中,事件驱动架构(EDA)已成为构建灵活、松耦合系统的核心范式。OneCode低代码平台通过创新性的注解驱动设计,将事件驱动理念深度融入平台架构,实现了业务...

国内大厂AI插件评测:根据UI图生成Vue前端代码

在IDEA中安装大厂的AI插件,打开ruoyi增强项目:yudao-ui-admin-vue31.CodeBuddy插件登录腾讯的CodeBuddy后,大模型选择deepseek-v3,输入提示语:...

AI+低代码技术揭秘(二):核心架构

本文档介绍了为VTJ低代码平台提供支持的基本架构组件,包括Engine编排层、Provider服务系统、数据模型和代码生成管道。有关UI组件库和widget系统的信息,请参阅UI...

GitDiagram用AI把代码库变成可视化架构图

这是一个名为gitdiagram的开源工具,可将GitHub仓库实时转换为交互式架构图,帮助开发者快速理解代码结构。核心功能一键可视化:替换GitHubURL中的"hub...

30天自制操作系统:第六天:代码架构整理与中断处理

1.拆开bootpack.c文件。根据设计模式将对应的功能封装成独立的文件。2.初始化pic:pic(可编程中断控制器):在设计上,cpu单独只能处理一个中断。而pic是将8个中断信号集合成一个中断...

AI写代码越帮越忙?2025年研究揭露惊人真相

近年来,AI工具如雨后春笋般涌现,许多人开始幻想程序员的未来就是“对着AI说几句话”,就能轻松写出完美的代码。然而,2025年的一项最新研究却颠覆了这一期待,揭示了一个令人意外的结果。研究邀请了16位...

一键理解开源项目:两个自动生成GitHub代码架构图与说明书工具

一、GitDiagram可以一键生成github代码仓库的架构图如果想要可视化github开源项目:https://github.com/luler/reflex_ai_fast,也可以直接把域名替换...

5分钟掌握 c# 网络通讯架构及代码示例

以下是C#网络通讯架构的核心要点及代码示例,按协议类型分类整理:一、TCP协议(可靠连接)1.同步通信//服务器端usingSystem.Net.Sockets;usingTcpListene...

从复杂到优雅:用建造者和责任链重塑代码架构

引用设计模式是软件开发中的重要工具,它为解决常见问题提供了标准化的解决方案,提高了代码的可维护性和可扩展性,提升了开发效率,促进了团队协作,提高了软件质量,并帮助开发者更好地适应需求变化。通过学习和应...

低代码开发当道,我还需要学习LangChain这些框架吗?| IT杂谈

专注LLM深度应用,关注我不迷路前两天有位兄弟问了个问题:当然我很能理解这位朋友的担忧:期望效率最大化,时间用在刀刃上,“不要重新发明轮子”嘛。铺天盖地的AI信息轰炸与概念炒作,很容易让人浮躁与迷茫。...

框架设计并不是简单粗暴地写代码,而是要先弄清逻辑

3.框架设计3.框架设计本节我们要开发一个UI框架,底层以白鹭引擎为例。框架设计的第一步并不是直接撸代码,而是先想清楚设计思想,抽象。一个一个的UI窗口是独立的吗?不是的,...

大佬用 Avalonia 框架开发的 C# 代码 IDE

AvalonStudioAvalonStudio是一个开源的跨平台的开发编辑器(IDE),AvalonStudio的目标是成为一个功能齐全,并且可以让开发者快速使用的IDE,提高开发的生产力。A...

轻量级框架Lagent 仅需20行代码即可构建自己的智能代理

站长之家(ChinaZ.com)8月30日消息:Lagent是一个专注于基于LLM模型的代理开发的轻量级框架。它的设计旨在简化和提高这种模型下代理的开发效率。LLM模型是一种强大的工具,可以...

取消回复欢迎 发表评论: