【亲测免费】 wxauto 项目安装和配置指南
2026-01-20 02:11:50作者:管翌锬
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
wxauto 是一个基于 Python 的开源项目,旨在实现 Windows 版本微信客户端的自动化操作。通过 wxauto,用户可以实现简单的发送、接收微信消息、保存聊天图片等功能。该项目适用于希望自动化处理微信操作的开发者或用户。
主要编程语言
wxauto 项目主要使用 Python 编程语言进行开发。Python 是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁易读的语法和强大的库支持而闻名。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- UIAutomation: wxauto 项目基于 UIAutomation 技术,这是一种用于自动化 Windows 应用程序用户界面的技术。通过 UIAutomation,wxauto 能够模拟用户操作,实现对微信客户端的自动化控制。
- Python: 项目使用 Python 作为主要编程语言,利用 Python 的简洁语法和丰富的库支持,实现微信客户端的自动化操作。
框架
- wxauto: 项目本身就是一个框架,提供了丰富的 API 接口,用户可以通过这些接口实现对微信客户端的各种自动化操作。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在开始安装和配置 wxauto 项目之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统: Windows 10 或更高版本
- 微信客户端: 安装并登录了微信客户端
- Python 环境: 安装了 Python 3.7 或更高版本(不支持 Python 3.7.6 和 3.8.1)
详细安装步骤
步骤 1: 安装 Python
如果您还没有安装 Python,请访问 Python 官方网站 下载并安装适合您操作系统的 Python 版本。安装时请确保勾选“Add Python to PATH”选项。
步骤 2: 安装 wxauto
打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,运行以下命令来安装 wxauto:
pip install wxauto
步骤 3: 验证安装
安装完成后,您可以通过 Python 交互式窗口验证 wxauto 是否安装成功:
import wxauto
print(wxauto.VERSION)
如果输出显示版本号(例如 '3.9.11.17'),则说明安装成功。
步骤 4: 初始化微信客户端
在 Python 交互式窗口中,运行以下代码来初始化微信客户端:
from wxauto import WeChat
wx = WeChat()
print("初始化成功,获取到已登录窗口:", wx.GetSessionList())
如果成功获取到会话列表,则说明 wxauto 已经成功连接到您的微信客户端。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 wxauto 发送消息:
from wxauto import WeChat
# 获取当前微信客户端
wx = WeChat()
# 向某人发送消息(以`文件传输助手`为例)
msg = '你好~'
who = '文件传输助手'
wx.SendMsg(msg, who)
注意事项
- 请确保在运行 wxauto 代码之前,已经登录了微信客户端。
- 目前 wxauto 还在开发中,测试案例较少,使用过程中可能会遇到各种 Bug。
通过以上步骤,您应该已经成功安装并配置了 wxauto 项目,可以开始使用它来自动化您的微信操作了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355