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  • Python微信公众号后台开发教程<002>

    ​这次实现公众的基本功能:被关注回复、关键词回复、收到消息回复

    # 订阅后的回复
    @robot.subscribe
    def subscribe():
        return "***欢迎关注公众号[愉快][愉快][愉快]***
    " 
               "***输入任意内容开始与我聊天!
    " 
               "***输入'博客'关注我的博客!
    " 
               "***输入'音乐'为小主送上舒缓的歌曲!
    "
    
    
    # 关键字 博客 回复
    @robot.filter('博客')
    def blog(message):
        reply = ArticlesReply(message=message)
        article = Article(
            title="Python数据分析实战",
            description="我的个人博客",
            img="https://werobot.readthedocs.io/zh_CN/latest/_static/qq.png",
            url="https://www.jianshu.com/u/bdf11cce83a1"
        )
        reply.add_article(article)
        return reply
    
    
    # 收到消息回复
    @robot.text
    def replay(msg):
        # print(msg.content)
        # curtime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
        # response = get_response(msg.content)
        # print(
        #     curtime + '  公众号(机器人)' + ':' + response)
        # return response
    
        return "该功能有待处理,敬请期待"
    

    @robot.subscribe:

            订阅回复:即当用户订阅公众号时回复的内容

    @robot.filter('博客')

             关键字回复:即用户输入关键词时回复的内容

    @robot.text

           收到消息回复:当用户回复文字没有命中关键词时回复的内容

    已知我们最常用的功能就是关键词回复,但是通过filter这种关键词回复:每添加一个关键词功能,就要添加一个对应的路由。

    这种方式会导致我们的关键词路由函数过多,处理起来也不方便。

    统一处理关键词回复

    我们可以通过收到消息回复,收到用户消息,回复文字内容,

    先检测是不是关键词,如果是关键词则回复关键词内容,如果不是则回复对应其他内容。

    # 文字智能回复
    @robot.text
    def replay(msg):
    
        # 获取用户输入内容
        user_text = msg.content
    
        # 关键词词检测并回复
        answer_text = get_code(user_text)
    
        # 非关键词回复 
        if answer_text is None:
            answer_text = response_text(user_text).text
    
    
        return answer_text
    

    接收的参数msg并不是用户的直接内容,通过msg.content获取用户输入内容

    关键词检测和回复:

    worlds_list = [
        {
            "key":["20191210", "公众号code" ],
            "values":"https://github.com/silencesmile/gzh_code"
            },
        {
            "key": ["wav音频", "wav", "python_wav"],
            "values": "https://github.com/silencesmile/python_wav"
            },
        {
            "key":  ["图像识别", "AI", "ai", "人工智能"],
            "values": "GitHub:https://github.com/silencesmile/TensorFlow-ResNet",
            },
        {
            "key": ["pyecharts"],
            "values": "https://github.com/silencesmile/pyecharts.git"
            },
        {
            "key": ["一出好戏"],
            "values": "https://github.com/silencesmile/movie_Analyst.git"
            }
        ]
    
    # 关键词检测并回复
    def get_code(text):
        for key_worlds in worlds_list:
            key_list = key_worlds.get("key")
            values = key_worlds.get("values")
    
            if text in key_list:
                return values
    
        return None
    

    这样就很好管理关键词的回复了,不需要定义多个关键词路由。

    下期预告:

           图片的接收以及如何回复处理后的图片

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/blogs/p/12131314.html
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