舞动 wxauto 代码魔杖，编织微信自动回复梦幻之网

Mr133
516 阅读8分钟

在社交媒体和即时通讯高度发达的今天，自动回复机器人在提升工作效率、提供即时服务等方面发挥着重要作用。本文将通过实际步骤，介绍如何使用 wxauto 库来开发 Windows 版微信客户端的自动回复机器人。

1x1_机器人手托微信图标.png

一、简介

wxauto 是一款专为 Windows 版本微信客户端 设计的自动化工具。它不是基于网页版微信，而是通过对 PC 端微信客户端的操作，实现消息的自动发送和接收。借助 wxauto，您可以开发出功能强大的微信自动回复机器人，用于自动回复消息、批量发送信息等。

二、环境准备

2.1 安装 Python

首先，确保您的电脑上安装了 Python，建议使用 Python 3.6 或以上版本。

您可以在 Python 官网 下载并安装。

2.2 安装 wxauto 库

打开命令提示符或终端，使用 pip 命令安装 wxauto：

pip install wxauto

2.3 准备微信客户端

确保您的电脑上安装了最新版本的 微信客户端，并已登录您的微信账号。

三、初识 wxauto

3.1 导入库

在开始编写代码之前，首先需要导入 wxauto 库：

from wxauto import WeChat

3.2 初始化微信实例

wx = WeChat()

这行代码将创建一个 WeChat 对象，方便后续操作。

3.3 基本功能测试

3.3.1 获取登录的微信用户名

name = wx.GetSelfName()
print(f"当前登录的微信用户：{name}")

3.3.2 获取最近的会话列表

sessions = wx.GetSessionList()
print("最近的会话列表：")
for session in sessions:
    print(session)

四、开发自动回复机器人

4.1 设计思路

我们的目标是开发一个自动回复机器人，当收到好友的消息时，自动根据消息内容进行回复。主要步骤包括：

  1. 监听新的消息。

  2. 解析消息内容。

  3. 根据消息内容生成回复。

  4. 发送回复消息。

4.2 实现步骤

4.2.1 导入必要的库

from wxauto import WeChat
import time

4.2.2 初始化微信实例

wx = WeChat()

4.2.3 定义自动回复函数

def auto_reply():
    # 获取初始消息记录
    initial_msg = ""
    while True:
        # 获取当前最新消息
        last_msgs = wx.GetAllMessage()
        if last_msgs:
            last_msg = last_msgs[-1]
            content = last_msg.get("msg", "")
            sender = last_msg.get("sender", "")
            if content != initial_msg:
                print(f"收到来自 [{sender}] 的消息：{content}")
                # 模拟简单的自动回复逻辑
                if "你好" in content:
                    reply = "你好，有什么可以帮您的吗？"
                elif "时间" in content:
                    reply = f"当前时间是：{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
                else:
                    reply = "抱歉，我暂时无法理解您的消息。"

                # 发送回复
                wx.ChatWith(sender)
                wx.SendMsg(reply)
                print(f"已回复 [{sender}]：{reply}")

                # 更新初始消息
                initial_msg = content
        # 设置休眠时间，避免占用过多资源
        time.sleep(1)

4.2.4 运行自动回复函数

if __name__ == "__main__":
    print("自动回复机器人正在运行...")
    auto_reply()

4.3 代码详解

  • 初始消息记录：通过 initial_msg 记录最后一条消息内容，避免重复回复。

  • 循环监听：使用 while True 循环，不断检查是否有新消息。

  • 判断新消息：如果收到的新消息内容与 initial_msg 不同，说明有新消息。

  • 简单的回复逻辑：根据接收到的消息内容，决定回复的内容。

  • 发送回复：使用 wx.SendMsg(reply) 发送回复消息。

  • 更新消息记录：将 initial_msg 更新为当前的消息内容，以便继续监听新的消息。

4.4 注意事项

  • 方法调用：需要注意的是，wxauto 的方法需要加上括号 () 进行调用，例如 wx.GetAllMessage()。

  • 消息窗口的焦点：wxauto 通过操作微信客户端的界面实现消息的发送和接收，因此在运行程序时，请确保微信客户端窗口在前台，或者您可以使用 wx.ChatWith("好友昵称") 打开与特定好友的聊天窗口。

  • 好友昵称匹配：在实际使用中，为了准确回复特定好友的消息，建议在获取消息时，获取消息来源的昵称，然后进行针对性的回复。

五、增强功能

image.png

5.1 针对特定好友自动回复

如果您只想对特定好友的消息进行自动回复，可以修改代码如下：

def auto_reply_specific_friend(friend_name):
    # 打开好友的聊天窗口
    wx.ChatWith(friend_name)
    # 获取初始消息记录
    initial_msg = ""
    while True:
        # 获取当前最新消息
        last_msgs = wx.GetAllMessage()
        if last_msgs:
            last_msg = last_msgs[-1]
            content = last_msg.get("msg", "")
            sender = last_msg.get("sender", "")
            if sender == friend_name and content != initial_msg:
                print(f"来自 [{friend_name}] 的消息：{content}")
                # 回复逻辑
                reply = f"自动回复：您刚才说的是 '{content}' 吗？"
                wx.SendMsg(reply)
                print(f"已回复 [{friend_name}]：{reply}")
                initial_msg = content
        time.sleep(1)

调用上述函数：

if __name__ == "__main__":
    friend = "好友昵称"
    print(f"自动回复机器人正在运行，监听好友：{friend}")
    auto_reply_specific_friend(friend)

5.2 接入智能回复接口

为了让机器人更加智能，可以接入一些自然语言处理接口或聊天机器人 API，例如接入 图灵机器人 或 OpenAI GPT API。

示例（以 图灵机器人 为例）：

import requests

def get_intelligent_reply(message):
    api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"
    data = {
        "reqType": 0,
        "perception": {
            "inputText": {
                "text": message
            },
        },
        "userInfo": {
            "apiKey": "您的图灵机器人API密钥",
            "userId": "您的用户ID"
        }
    }
    try:
        response = requests.post(api_url, json=data)
        if response.status_code == 200:
            results = response.json().get("results")
            if results:
                reply = results[0].get("values", {}).get("text")
                return reply
            else:
                return "抱歉，我无法理解您的意思。"
        else:
            return "抱歉，我暂时无法处理您的请求。"
    except Exception as e:
        print(f"调用接口失败：{e}")
        return "抱歉，我出现了一些问题。"

在自动回复函数中，调用 get_intelligent_reply 来获取回复内容。

5.3 多会话处理

image.png

如果需要同时监听多个好友或群的消息，可以扩展代码，获取所有消息，区分消息来源，再分别回复。

示例：

def auto_reply_multiple():
    initial_msgs = {}
    print("自动回复机器人已启动，按 Ctrl+C 退出。")
    while True:
        try:
            messages = wx.GetAllMessage()
            if messages:
                for msg in messages:
                    friend = msg.get("sender", "")
                    content = msg.get("msg", "")
                    if initial_msgs.get(friend) != content:
                        print(f"来自 [{friend}] 的消息：{content}")
                        # 获取智能回复
                        reply = get_intelligent_reply(content)
                        wx.ChatWith(friend)
                        wx.SendMsg(reply)
                        print(f"已回复 [{friend}]：{reply}")
                        initial_msgs[friend] = content
            time.sleep(1)
        except KeyboardInterrupt:
            print("机器人已停止运行。")
            break
        except Exception as e:
            print(f"发生错误：{e}")
            time.sleep(1)

六、完整示例代码

from wxauto import WeChat
import time
import requests

wx = WeChat()

def get_intelligent_reply(message):
    # 使用图灵机器人API获取智能回复
    api_url = "http://openapi.turing123.com/openapi/api/v2"
    data = {
        "reqType": 0,
        "perception": {
            "inputText": {
                "text": message
            },
        },
        "userInfo": {
            "apiKey": "您的图灵机器人API密钥",
            "userId": "您的用户ID"
        }
    }
    try:
        response = requests.post(api_url, json=data)
        if response.status_code == 200:
            results = response.json().get("results")
            if results:
                reply = results[0].get("values", {}).get("text")
                return reply
            else:
                return "抱歉，我无法理解您的意思。"
        else:
            return "抱歉，我暂时无法处理您的请求。"
    except Exception as e:
        print(f"调用接口失败：{e}")
        return "抱歉，我出现了一些问题。"

def auto_reply_multiple():
    initial_msgs = {}
    print("自动回复机器人已启动，按 Ctrl+C 退出。")
    while True:
        try:
            messages = wx.GetAllMessage()
            if messages:
                for msg in messages:
                    friend = msg.get("sender", "")
                    content = msg.get("msg", "")
                    if initial_msgs.get(friend) != content:
                        print(f"来自 [{friend}] 的消息：{content}")
                        # 获取智能回复
                        reply = get_intelligent_reply(content)
                        wx.ChatWith(friend)
                        wx.SendMsg(reply)
                        print(f"已回复 [{friend}]：{reply}")
                        initial_msgs[friend] = content
            time.sleep(1)
        except KeyboardInterrupt:
            print("机器人已停止运行。")
            break
        except Exception as e:
            print(f"发生错误：{e}")
            time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    auto_reply_multiple()

注意：

  • 请在 get_intelligent_reply 函数中，填写您在图灵机器人平台注册获得的 API 密钥 和 用户 ID。

  • 确保您的微信客户端处于 登录 状态，且未被锁定或退出。

七、总结

通过 wxauto，我们可以方便地对 Windows 版微信客户端进行自动化操作，实现自动回复机器人的功能。本文从基础的环境搭建开始，逐步讲解了如何使用 wxauto 来监听消息、发送回复，并提供了多种增强功能的实现思路。

在实际应用中，可以根据需求，接入更智能的回复接口，完善异常处理，提高机器人的稳定性和实用性。

八、注意事项

  1. 合理使用：在使用自动回复机器人时，请遵守微信的相关规定，避免封号风险。

  2. 隐私与安全：不要滥用机器人收集或泄露他人隐私信息。

  3. 接口稳定性：如果接入第三方智能回复接口，需考虑接口的稳定性和响应速度。

  4. 微信窗口状态：由于 wxauto 是通过模拟鼠标键盘操作微信客户端，因此在机器人运行时，请不要手动干扰微信窗口。

九、可能的问题与改进

9.1 方法调用问题

在原始代码中，方法调用缺少了括号 ()，如 wx.GetLastMessage 应修改为 wx.GetLastMessage()。这是 Python 中调用函数和方法的基本语法。

9.2 消息重复处理

为了避免重复回复相同的消息，我们使用了 initial_msgs 字典来记录每个好友的最后一条消息内容。

9.3 程序稳定性

在代码中添加了异常处理，捕获并处理可能发生的异常，防止程序崩溃。同时，使用 KeyboardInterrupt 捕获手动中断，方便停止机器人。

9.4 接口响应处理

在调用第三方接口获取智能回复时，需注意接口的响应格式，添加健壮的错误处理，避免因接口异常导致程序错误。

十、参考资料

声明：本文仅供技术学习和交流使用，请勿用于任何商业或非法用途。

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