首页
/ 微信机器人WeChat-PyRobot开源项目教程

微信机器人WeChat-PyRobot开源项目教程

2025-05-21 01:14:08作者:咎岭娴Homer

1. 项目介绍

WeChat-PyRobot是一个开源项目,通过将Python代码注入到微信进程中,实现微信机器人的功能。它可以发送文本、图片、AT消息等,还能hook微信日志输出、接收消息、防止消息撤回等。项目基于Python开发,提供了丰富的插件接口,用户可以自定义插件来扩展机器人的功能。

2. 项目快速启动

环境准备

  • 安装支持的微信版本(例如3.9.8.15)。
  • 安装Python,版本大于等于3.8(建议使用3.8版本来避免bug)。
  • 使用pip安装WeChat-PyRobot库:
pip install wechat_pyrobot==1.3.0

如果国内源没有同步最新版本,可以使用pip官方库指定安装:

pip install wechat_pyrobot==1.3.0 -i https://pypi.org/simple/

启动步骤

  1. 创建一个名为robot_code的目录。
  2. 在该目录下创建一个main.py文件,并写入以下代码:
from py_process_hooker import inject_python_and_monitor_dir
from wechat_pyrobot import get_on_startup
from wechat_pyrobot.msg_plugins import PrintMsg, DownLoadEmotion
from wechat_pyrobot.other_plugins import HttpApi

if __name__ == "__main__":
    process_name = "WeChat.exe"
    open_console = True
    on_startup = get_on_startup(
        msg_plugins=[
            PrintMsg,
            DownLoadEmotion
        ],
        other_plugins=[
            HttpApi
        ]
    )
    inject_python_and_monitor_dir(
        process_name,
        __file__,
        open_console=open_console,
        on_startup=on_startup
    )
  1. 启动并登录微信。
  2. 运行main.py,Python将注入到微信进程中并打开控制台。

3. 应用案例和最佳实践

发送消息

import requests

url = "http://127.0.0.1:26666/sendmsg"
params = {
    "touser": "filehelper",
    "msg": "测试消息"
}
requests.get(url, params=params)

发送AT消息

import requests
import json

url = "http://127.0.0.1:26666/sendatmsg"
data = {
    "touser": "11111111111@chatroom",
    "msg": "@昵称 222222",
    "atwxid": "被@人的wxid"
}
headers = {
    "content-type": "application/json"
}
print(requests.get(url, params=data).json())

发送图片消息

import requests

url = "http://127.0.0.1:26666/sendimage"
params = {
    "touser": "filehelper",
    "path": r"C:\Users\Administrator\Pictures\图片1.jpg"
}
requests.get(url, params=params)

获取联系人列表

import requests

url = "http://127.0.0.1:26666/contacts"
print(requests.get(url).json())

自定义插件

创建一个名为save_to_file.py的文件,用于将消息保存到文件中:

import os
import json
from wechat_pyrobot.plugin_class import MsgPluginTemplate

class SaveToFile(MsgPluginTemplate):
    def __init__(self, **kwargs):
        self.name = os.path.basename(__file__)[: -3]
        super().__init__(**kwargs)
        self.msg_save_path = os.path.join(kwargs["pwd"], "msg_save_path")
        os.makedirs(self.msg_save_path, exist_ok=True)

    def deal_msg(self, msg_dict):
        path = os.path.join(self.msg_save_path, f'{msg_dict["msgid"]}.json')
        with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(json.dumps(msg_dict))

main.py中导入并使用自定义插件:

from my_msg_plugin.save_to_file import SaveToFile

# 其他代码保持不变

on_startup = get_on_startup(
    msg_plugins=[
        PrintMsg,
        DownLoadEmotion,
        SaveToFile
    ],
    other_plugins=[
        HttpApi
    ]
)

4. 典型生态项目

WeChat-PyRobot项目周边有许多扩展插件和衍生项目,以下是一些典型的生态项目:

  • pywxrobot2.0:新版本的微信机器人项目,使用C++进行hook层面的事务,使用aardio加载Python作为插件语言。
  • 各类自定义插件:用户根据自己的需求开发的用于特定场景的插件,如自动回复、消息统计、数据分析等。
登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
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++
486
37
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
315
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
991
395
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
276
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
937
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69