flask+新浪sae+图灵机器人实现超简单微信公众号智能回复功能

Posted 2021-04-12 CodeNotes

人工智能很火，但是智能算法对于大多数人来说门槛儿还是挺高的

对于我们这种喜欢折腾的码农来说，就算不会算法也要又一颗想折腾的心

我们不会算法，可以基于已经成熟的算法成果来做一些好玩儿的东西

2. 申请新浪SAE，初次申请新浪会给200个云豆，完全够我们玩儿一阵儿了；

3. 在新浪SAE上创建一个python的项目，使用git或者svn把工程代码拉下来，我使用的是git；

4. 使用pyCharm创建flask项目；

6. 申请图灵机器人，网站是http://www.tuling123.com/；

7. flask对接图灵机器人api；

8. 将flask代码提交到sae上；

9. 结束。

效果如下，做完以后不由的感觉python的方便快捷

图1

图2

如上图所示，点击进入微信的这个页面，具体路径是左侧下方的开发标签下的基本配置，点击进入后，点击服务器配置按钮进入上图所示页面，

需要填写的又两个内容：

2. token，这个令牌可随意填写一个，和flask服务里校验接口里的token一致就行

下面就到校验接口的部分了，直接上代码吧，校验方法如下：

    

@app.route('/', methods=['GET'])
def wechat():
    if request.method == 'GET':
        # 这里改写你在微信公众平台里输入的token
        token = 'xxxxxx'
        # 获取输入参数
        query = request.args
        signature = query.get('signature', '')
        timestamp = query.get('timestamp', '')
        nonce = query.get('nonce', '')
        echostr = query.get('echostr', '')
        s = [timestamp, nonce, token]
        s.sort()
        s = ''.join(s)

        if hashlib.sha1(s).hexdigest() == signature:
            resp = make_response(echostr)
            resp.headers['content-type'] = 'text'
            return resp
        else:
            return ""

flask对接图灵机器人api

@app.route('/', methods=['POST'])
def autoreplay():
    xml = ET.fromstring(request.data)
    toUser = xml.find('ToUserName').text
    fromUser = xml.find('FromUserName').text
    msgType = xml.find("MsgType").text
    createTime = xml.find("CreateTime")
    if msgType == 'text':
        content = xml.find('Content').text
        content = text_reply(content)
        resp = make_response(reply_text(fromUser,
         toUser, reply(fromUser, content)))
        resp.headers['content-type'] = 'text'
        return resp
    elif msgType == 'location':
        location.getInfo(xml)
    else:
        '暂不支持图片视频语音类'

上面这段代码是解析http各个字段的，主要获取到content，将content扔给text_replay方法

def text_reply(msg):
    info = msg['Text'].encode('utf-8')
    url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'
    data = {u"key": "申请的key", "info": info, u"loc": "",
             "userid": ""}
    response=request.post(url,data).content
    s = json.loads(response, encoding='utf-8')
    return s['text']