终极指南:如何用Python快速搭建企业微信机器人 - 完整we-work-bot教程
2026-02-06 05:06:49作者:史锋燃Gardner
还在为重复的企业微信消息发送而烦恼吗?每天手动发送日报、会议提醒、系统通知,不仅耗时耗力,还容易出错。企业微信机器人正是解决这些痛点的最佳方案,而we-work-bot让你用Python轻松实现自动化办公。
🤔 为什么选择we-work-bot?
we-work-bot是一个专为企业微信群聊机器人设计的轻量级Python框架,它将复杂的企业微信API封装成简单易用的接口,让你用几行代码就能实现强大的自动化功能。
核心优势:
- 🚀 极简安装:只需Python 3.5+和requests库
- 💡 简单易用:链式调用,直观明了
- ⏰ 定时任务:支持秒级精确定时发送
- 🔧 条件触发:可根据业务逻辑条件发送
- 📊 多种消息:文本、Markdown、图片全面支持
🛠️ 一键安装we-work-bot
安装过程简单到令人惊喜,只需一行命令:
pip3 install weworkbot
是的,就这么简单!无需复杂配置,无需依赖其他重型框架。
🚀 三步配置企业微信机器人
第一步:获取webhook地址
在企业微信中创建群聊机器人,获取专属的webhook地址
第二步:编写发送代码
from weworkbot import Bot as wBot
# 替换为你的webhook地址
url = "你的企业微信机器人webhook地址"
# 发送文本消息
wBot(url).set_text("hello world").send()
# 发送Markdown格式消息
wBot(url).set_text('<font color="info">重要通知</font>', type='markdown').send()
第三步:运行并享受自动化
保存代码为.py文件,运行即可看到消息出现在企业微信群中!
💼 自动化办公实战案例
📅 每日自动日报推送
def send_daily_report():
wBot(url).set_text("📊 今日工作日报已生成,请查收!").every(day=1).run()
⚠️ 系统监控告警
def system_alert():
wBot(url)\
.set_text("🚨 系统异常告警!请立即处理")\
.set_mentioned_list(["@all"])\
.every(30)\
.run()
🎯 会议提醒助手
def meeting_reminder():
wBot(url)\
.set_text("⏰ 15分钟后有重要会议,请准时参加")\
.set_mentioned_mobile_list(["13800001111"])\
.every(hour=1)\
.run()
🎨 高级功能探索
we-work-bot不仅支持基础消息发送,还提供了丰富的高级功能:
条件触发发送
def check_server_status():
# 你的业务逻辑检查
return True # 或False
wBot(url)\
.set_text("服务器状态正常")\
.check(check_server_status)\
.every(60)\
.run()
多机器人协同工作
from weworkbot import bot_mgr as bots
# 创建多个定时任务
bots.add_bot(url).set_text("每30秒提醒").every(30)
bots.add_bot(url).set_text("每小时总结").every(hour=1)
bots.run() # 启动所有任务
📋 核心模块解析
官方示例:example.py
包含从基础到高级的各种使用场景,是学习的最佳参考资料。
核心源码:weworkbot/
bot.py- 核心机器人类,实现消息发送和定时功能bot_mgr.py- 多机器人管理,支持批量操作
🚀 开始你的自动化之旅
现在你已经掌握了we-work-bot的核心用法,是时候动手实践了!无论是简单的消息推送,还是复杂的业务自动化,we-work-bot都能为你提供强大的支持。
下一步行动建议:
- 在企业微信中创建测试机器人
- 从简单的文本消息开始尝试
- 逐步添加定时和条件功能
- 探索Markdown和图片消息的用法
记住,最好的学习方式就是实践。立即开始你的Python自动化办公之旅,让we-work-bot帮你告别重复劳动,拥抱高效工作!
企业微信机器人演示 企业微信机器人自动化消息演示 - Python自动化办公的完美体现
代码结构示意图 we-work-bot项目结构清晰,易于理解和扩展
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
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 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
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
246