Jason Pan

10分钟搭建能回消息的企微机器人

潘忠显 / 2023-12-20

本文介绍如何利用一个 50行的 Python文件，10分钟内创建起一个可以回复消息的企业微信群机器人。如果项目能给你带来些许便利，请不吝加星 Star

一、背景

最近在做需求的时候，经常会遇到产品同学找我来查询某个ID对应的细节。ID对应的细节，需要查询 Redis/ElasticSearch 来获得数据。之前会手动去查询，之后改成HTTP服务，最终改成企业微信机器人【接收回复消息】。

使用企业微信机器人的好处：

如果从0去创建企业微信机器人及其服务，会比较麻烦：需要调用给的加解密API，自己HTTP服务，并且要自己实现消息的解析、校验和解密。这无形中，提高了创建微信群机器人使用门槛。

其实，没有必要每个人都将上边的提到的“麻烦”都再去经历一遍。我这里就是将公共功能，即HTTP服务、消息解析、校验、解密做了封装，使用者只需要pip安装一下，就可以创建一个 Server，只需要实现一下消息处理函数，即可拉起群机器人的服务。

接下来，我们将快速搭建起一个回复消息的企微机器人。

二、添加机器人并命名

拉两个熟人建群，点击右上角 … 添加群机器人：

add_wecom_svr_1

【重要】输入名字，这里名字后边会用到，继续点击添加机器人按钮：

add_wecom_svr_2

获得webhook地址，我们这里用不到，继续点击”配置说明“：

add_wecom_svr_3

点击”接收消息配置“页签，我们为了使用demo，这里先将 Token 和 AESKey 填成固定的 3个x 和 43个x：

add_wecom_svr_4

我们这里还没有服务对吧？接下来我们去部署服务。

三、部署Demo服务

clone 项目，使用其中的 demo.py 和 Dockerfile

git clone https://github.com/easy-wx/wecom-bot-svr.git

【重要】修改 demo/demo.py 中的 bot_name 修改成跟你配置的机器人名字完全一致。

接下来是一个典型的CI/CD的过程，你可以通过流水线来构建服务，也可以像我这样直接推送镜像的方式来构建。

（需要修改成你自己的镜像地址）：

cd web-bot-svr/demo
docker build --network="host" . -t  mirrors.tencent.com/jasonzxpan/wecom-bot-svr-demo
docker push mirrors.tencent.com/jasonzxpan/wecom-bot-svr-demo

到你最常用的平台去部署一下这个镜像，比如我用我们部门的Koala平台来部署：

wecom_bot_svr_image_deploy

然后做一些相应的操作，给该服务产生一个可以访问的链接。然后将这个链接+路径（demo中是/wecom_bot）配置到机器人配置留空的URL中：

add_wecom_svr_6

点击保存，如果保存失败，说明服务部署有问题，需要检查。

四、测试机器人

不知不觉中，你已经完成了机器人的部署，接下来我们来测试一下 demo 机器人的基础功能。

  1. 在群中发送消息。demo里有实现 help 和普通消息的回复功能:

test_wecom_bot_1

  1. 可以移除再添加，这里展示的是加入群的事件触发消息发送的功能:

test_wecom_bot_2

  1. 查看机器人资料，有一个发布到公司的按钮，只有发布之后的机器人，才能被公司其他同事搜索到，才可以被添加到其他的群聊当中：

publish_wecom_bot

五、Token和AESKey的管理

上边为了方便，demo中直接使用固定的 Token 和 AESKey，实际使用中，建议直接利用机器人配置页面的随机生成按钮获得。

random_token_1

删除代码中传入的 token 和 key，直接将其以配置的方式传入到服务中即可(三个环境变量 WX_BOT_TOKEN, WX_BOT_AES_KEY, WX_BOT_CORP_ID):

server = app.WecomBotServer(bot_name, host, port, path='/wecom_bot')

random_token_2

六、demo.py 代码解析

只要你看懂了 demo.py 里边做了什么工作，就可以修改他，实现自己机器人的回复逻辑了。

msg_handler(req_msg) -> rsp_msg：消息处理函数将接收一个请求消息对象，返回一个响应消息对象。

所有机器人接收到的消息和事件，罗列在 req_msg.py 中，会作为 msg_handler 的输入，已经提取到具体的格式，用户可以根据自己的需求使用。

机器人发送消息只有两种形式，一种是 Text，另外一种是 Markdown，定义在 rsp_msg.py 文件当中。两种消息都只需要填写 content 内容即可。

七、TODO