此文将分两篇讲解,主要分为以下几步
- 签名校验;
- 首次提交验证申请;
- 接收消息;
- 被动响应消息(返回XML);
- 映射图灵消息及微信消息;
此篇为第二篇。
被动响应消息(返回XML)
上一篇中,我们已经可以拿到了微信传入的参数,接下来,我们需要响应消息给用户。
微信要求我们返回XML数据,且格式是规定好的,具体请看 微信公众平台开发者文档。
响应的实体类,我们之前已经写好了,因为要求是XML格式。 我们在此使用微软提供的System.Xml.Serialization.XmlSerializer
来将我们的数据序列化为XML。 所以我们在类上边标记了XmlRoot
特性,在枚举的字段上边标记了XmlEnum
特性,NewsMsg中在文章列表上标记了XmlArray
和XmlArrayItem
特性。而后反序列化出来的便是微信要求的格式了。
序列化方法如下:
public string ResponseXML(object value, Type type) { StringWriter sw = new StringWriter(); XmlSerializerNamespaces ns = new XmlSerializerNamespaces(); ns.Add("", ""); //去除命名空间 XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(type); serializer.Serialize(sw, value, ns); return sw.ToString(); }
注意:此处必须去除XML的命名空间,不然微信不识别
完整方法奉上:
public HttpResponseMessage Post() { var requestContent = Request.Content.ReadAsStreamAsync().Result; //从正文参数中加载微信的请求参数 XmlDocument xmlDoc = new XmlDocument(); xmlDoc.Load(requestContent); logger.DebugFormat("WX请求XML内容:{0}", xmlDoc.InnerText); string msgTypeStr = xmlDoc.SelectSingleNode("xml/MsgType").InnerText; string userName = xmlDoc.SelectSingleNode("xml/FromUserName").InnerText; string efhName = xmlDoc.SelectSingleNode("xml/ToUserName").InnerText; string responseContent; MsgType msgType; //获取消息类型,若未定义,则返回。 if (!Enum.TryParse(msgTypeStr, true, out msgType)) { responseContent = MsgService.Instance.ResponseXML(new TextMsg { FromUserName = efhName, MsgType = MsgType.Text, Content = "俺还小,不知道你在说啥子(⊙_⊙)?", CreateTime = UnixTimestamp.Now.ToNumeric(), ToUserName = userName }, typeof(TextMsg)); return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK) { Content = new StringContent(responseContent, Encoding.UTF8, "application/xml"), }; } if (msgType == MsgType.Event) { return ProcessEvent(xmlDoc, userName, efhName); } //图灵消息转换为微信响应消息,下一节奉上 string content = xmlDoc.SelectSingleNode("xml/Content").InnerText; var requestResult = TuLingService.Instance.GetMsgFromResponse(content, userName, efhName); responseContent = MsgService.Instance.ResponseXML(requestResult.Data, requestResult.DataType); return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK) { Content = new StringContent(responseContent, Encoding.UTF8, "application/xml"), }; } private HttpResponseMessage ProcessEvent(XmlDocument xmlDoc, string userName, string efhName) { string eventValue = xmlDoc.SelectSingleNode("xml/Event").InnerText; var responseContent = MsgService.Instance.ResponseXML(new TextMsg { FromUserName = efhName, MsgType = MsgType.Text, Content = eventValue.ToLower().Equals("subscribe") ? "lei好哇~" : "大爷,奴家会想你的",//其实取消订阅是不会发送消息的 CreateTime = UnixTimestamp.Now.ToNumeric(), ToUserName = userName }, typeof(TextMsg)); return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK) { Content = new StringContent(responseContent, Encoding.UTF8, "application/xml"), }; }
至此,我们已经完成了微信被动回复消息的响应。
映射图灵消息及微信消息
上边我们已经实现了被动回复消息的功能,接下来我们需要将图灵机器人接口与我们的公众平台关联起来。
分析图灵机器人返回的参数,我们发现所有类型的内容都有code
和text
参数。又因为我们需要将图灵的消息与微信的响应消息直接对应起来,因此我们定义接口,提供转换方法
public class TuLingResult { //消息类型(我们在序列化为XML的时候需要提供类型) public Type DataType { get; set; } public object Data { get; set; } } public interface IResponse { TuLingResult ToTuLingResult(string fromUserName, string toUserName); }
创建文本类数据的实体作为图灵消息的基类(对应微信的文本消息)
public class TextResult : IResponse { public int Code { get; set; } public string Text { get; set; } public virtual TuLingResult ToTuLingResult(string fromUserName, string toUserName) { return new TuLingResult { DataType = typeof(TextMsg), Data = new TextMsg { FromUserName = fromUserName, ToUserName = toUserName, Content = Text, CreateTime = UnixTimestamp.Now.ToNumeric(), MsgType = MsgType.Text } }; } }
而后依次创建各种数据的实体类。
如:新闻(对应微信的图文消息)
public class NewsResult : TextResult { public List<NewsInfo> List { get; set; } public override TuLingResult ToTuLingResult(string fromUserName, string toUserName) { if (List.Count > 10) { List = List.Take(10).ToList(); } return new TuLingResult { DataType = typeof(NewsMsg), Data = new NewsMsg { FromUserName = fromUserName, ToUserName = toUserName, ArticleCount = List.Count, Articles = List.Select(m => new MsgNewsInfo { Title = m.Article, Description = m.Source, Url = m.DetailUrl, PicUrl = m.Icon }).ToList(), CreateTime = UnixTimestamp.Now.ToNumeric(), MsgType=MsgType.News } }; } } public class NewsInfo { /// <summary> /// 标题 /// </summary> public string Article { get; set; } /// <summary> /// 来源 /// </summary> public string Source { get; set; } /// <summary> /// 详情地址 /// </summary> public string DetailUrl { get; set; } /// <summary> /// 图标地址 /// </summary> public string Icon { get; set; } }
同理创建图灵机器人提供的各类数据实体类
我们想要支持的数据实体都定义完毕后,我们便可以开始请求图灵接口,获取真实的消息了,在此我们使用HttpClient实现。
private const string TULING_API_URL = "http://www.tuling123.com/openapi/api"; private const string TULING_API_KEY = "XXXXX";//图灵的APIKEY public TuLingResult GetMsgFromResponse(string keyword, string userFlag, string efhName) { string linkString = string.Format("{0}?key={1}&info={2}&userid={3}" , TULING_API_URL, TULING_API_KEY, keyword, userFlag); string content = string.Empty; using (HttpClient client = new HttpClient()) { HttpResponseMessage response = client.GetAsync(linkString).Result; content = response.Content.ReadAsStringAsync().Result; logger.DebugFormat("图灵机器人响应:{0}", content); } return ConvertToMsg(content, userFlag, efhName); }
图灵返回了code标识消息的类型和错误信息,因此我们先将响应消息解析为TextResult,拿到图灵的类型。
先定义图灵类型枚举
public enum ResultType { TL_FORMAT_DATA = 50000, TL_TEXT_DATA = 100000, TL_LINK_DATA = 200000, TL_NOVEL_DATA = 301000, TL_NEWS_DATA = 302000, TL_APP_DATA = 304000, TL_TRAIN_DATA = 305000, TL_AIRPORT_DATA = 306000, TL_TUAN_DATA = 307000, TL_TUWEN_DATA = 308000, TL_HOTEL_DATA = 309000, TL_LOTTERY_DATA = 310000, TL_PRICE_DATA = 311000, TL_RESTAURANT_DATA = 312000, TL_ERROR_LENGTH = 40001, TL_ERROR_EMPTY = 40002, TL_ERROR_INVALID = 40003, TL_ERROR_OUTLIMIT = 40004, TL_ERROR_NOTSUPPORT = 40005, TL_ERROR_SERVERUPDATE = 40006, TL_ERROR_SERVERERROR = 40007 }
对应于图灵的返回码
100000 文本类数据 200000 网址类数据 301000 小说 302000 新闻 304000 应用、软件、下载 305000 列车 306000 航班 307000 团购 308000 优惠 309000 酒店 310000 彩票 311000 价格 312000 餐厅 40001 key的长度错误(32位) 40002 请求内容为空 40003 key错误或帐号未激活 40004 当天请求次数已用完 40005 暂不支持该功能 40006 服务器升级中 40007 服务器数据格式异常 50000 机器人设定的“学用户说话”或者“默认回答”
而后拿到消息类型
private ResultType GetResultType(string response) { var result = JsonConvert.DeserializeObject<TextResult>(response); return (ResultType)result.Code; }
之后,我们便可以按照不同类型返回相对应的TuLingResult。
public TuLingResult ConvertToMsg(string response, string userFlag, string efhName) { IResponse result = null; var resultType = GetResultType(response); switch (resultType) { case ResultType.TL_TEXT_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<TextResult>(response); break; case ResultType.TL_LINK_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<LinkResult>(response); break; case ResultType.TL_NEWS_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<NewsResult>(response); break; case ResultType.TL_TUWEN_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<TuWenResult>(response); break; case ResultType.TL_TRAIN_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<TrainResult>(response); break; case ResultType.TL_AIRPORT_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<AirportResult>(response); break; case ResultType.TL_APP_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<AppResult>(response); break; case ResultType.TL_HOTEL_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<HotelResult>(response); break; case ResultType.TL_PRICE_DATA: result = JsonConvert.DeserializeObject<PriceResult>(response); break; case ResultType.TL_ERROR_LENGTH: case ResultType.TL_ERROR_INVALID: case ResultType.TL_ERROR_EMPTY: case ResultType.TL_ERROR_OUTLIMIT: result = new TextResult { Text = "您的输入有误" }; break; case ResultType.TL_ERROR_SERVERERROR: case ResultType.TL_ERROR_SERVERUPDATE: result = new TextResult { Text = "服务器忙,暂时无法为您提供服务" }; break; case ResultType.TL_ERROR_NOTSUPPORT: result = new TextResult { Text = "俺还小,您说的这个还得慢慢学习,以后再来试吧" }; break; default: result = new TextResult { Text = "俺还小,不知道你在说啥子(⊙_⊙)?" }; break; } return result.ToTuLingResult(efhName, userFlag); }
而后,我们便可以将我们拿到的TuLingResult中的Data序列化为微信需要的XML
var requestResult = TuLingService.Instance.GetMsgFromResponse(content, userName, efhName); responseContent = MsgService.Instance.ResponseXML(requestResult.Data, requestResult.DataType); return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK) { Content = new StringContent(responseContent, Encoding.UTF8, "application/xml"), };
至此,我们的微信公众号调用图灵机器人接口就搞定了!
源码托管在csdn上,欢迎批评指正。 https://code.csdn.net/yanhuiqiang/efh-blog
原文链接:http://efenghuo.com/blog/2499.aspx
相关推荐
如何在微信公众号调用图灵机器人.docx
微信公众号开发,内容带有图灵机器人接口,图灵机器人接口需要自己在图灵机器人网站注册。
源代码中包括了各种网络消息接收类,比如接收到的微信xml实体类,解析接收到的微信xml,微信服务端收发消息接口,返回消息对象,调用图灵机器人api接口,获取智能回复内容,解析获取自己所需结果,图灵api接口,参数key...
微信公众平台开发的所有流程的代码,包括接收xml数据、解析xml数据、调用图灵机器人api接口获取智能回复内容、封装结果xml数据等
微信消息接入图灵机器人
调用图灵机器人的免费接口,导入自己的知识库信息实现微信智能客服,
1、能够调用图灵机器人或天行机器人智能回复消息。 2、支持模板式自动回复。 3、支持群发功能。 注意事项: 由于WechatPCAPI的限制,仅支持旧版本微信,资源已经包含安装包,下载即可; 资源中包含详细的使用文档,...
本例中列出了微信公众平台开发的所有流程的代码,包括接收xml数据、解析xml数据、调用图灵机器人api接口获取智能回复内容、封装结果xml数据等,简单明了,不明之处可查看个人博客中的讲解。
通过接口调用图灵机器人的微信端口的开发,通过JavaEE技术实现微信上对图灵机器人的调用,比如智能客服
vb.net 微信开发 token 验证 & 实现订阅号 调用 图灵机器人文字处理回复 连接SQL 欢迎更多技术交流 如有问题 请不吝指出!
这篇文章主要介绍了Python使用微信接入图灵机器人过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.wxpy库介绍 wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量...
界面仿照微信网页版聊天界面进行实现,主要实现方式是调用图灵机器人openAPI,如果使用自己的KEY直接在图灵机器人官网(http://www.tuling123.com)创建自己的机器人,将自己的key替换即可,图灵机器人接口调用次数...
通过python实现的微信机器人,调用图灵机器人实现消息自动回复。包含源码和项目介绍文档。
自己写的一个小demo,调用的是百度API市场里面的图灵机器人,主要包含的学习点有: listview的仿微信界面写法 API接口的调用方法 EditText的回车键监听事件 异步网络请求AsyncTask的使用等内容。
python语言写的itchat微信后台聊天机器人代码,含文档。...注:这个机器人没有调用其他机器人如图灵机器人,所以不会侃侃而谈,只能回复关键字回复对应内容,除此之外功能齐全,可以用作小课程设计。
用python实现微新聊天机器人,调用了图灵机器人的API,亲测可用,也可以花钱买更加智能的机器人,可以通过不断聊天训练使得他更智能。
关于微信公众号的学习,首先要有自己的服务器。主要实现功能:调用机器人智能回复文字,可在微信上传下载资源,语音输入识别后智能回复文字,预留有回复语音,图片,图文,视屏功能。
研究目的 基于Python实现微信公众平台机器人的功能,用以接收消息以及实现对话。 研究方法 NGINX做负载均衡,反向代理 ...图灵机器人api调用 注册一个账号,调用图灵api,解析封装返回微信即可 动态语料库
这是python调用微信聊天接口的源码文件,通过微信的Python接口itchat获取微信消息。 将微信消息传输到机器人接口(这里以图灵为例),获取机器人的返回消息。 将返回消息返回给微信消息的发送人。 实现将微信个人...
带java后台的微信调用图灵机器人接口的源码