微信机器人聊天代码（一小时搭建微信聊天机器人）

微信机器人聊天代码（一小时搭建微信聊天机器人）安装下面我们来看下 chatterBot 如何使用chatterBot 的工作流程如图：值得一说的是chatterBot 是一个模块化的项目，分为 input Adapter、logic Adapter、storage Adapter、output Adapter以及Trainer 模块。logic Adapter是一个插件式设计，主进程在启动时会将用户定义的所有逻辑处理插件添加到logic context中，然后交MultiLogicAdapter 进行处理，MultiLogicAdapter 依次调用每个 logic Adapter，logic Adapter 被调用时先执行can_process 方式判断输入是否可以命中这个逻辑处理插件。比如”今天天气怎么样“这样的问题显然需要命中天气逻辑处理插件，这时时间逻辑处理插件的can_process 则会返回False。在命中后logic

一小时搭建微信聊天机器人

使用Python实现聊天机器人的方案有多种：AIML、chatterBot以及图灵聊天机器人和微软小冰等。

考虑到以后可能会做一些定制化的需求，这里我选择了chatterBot（github 项目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot)。

chatterbot是一款python接口的，基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰，可扩展性好，简单实用的特点。

chatterBot 的工作流程如图：

1. 输入模块（input adapter）从终端或者API等输入源获取数据
2. 输入源会被指定的逻辑处理模块（logic Adapter）分别处理，逻辑处理模块会匹配训练集中已知的最接近输入数据句子A，然后根据句子A去找到相关度最高的结果B，如果有多个逻辑处理模块返回了不同的结果，会返回一个相关度最高的结果。
3. 输出模块（output adapter）将匹配到的结果返回给终端或者API。

值得一说的是chatterBot 是一个模块化的项目，分为 input Adapter、logic Adapter、storage Adapter、output Adapter以及Trainer 模块。

logic Adapter是一个插件式设计，主进程在启动时会将用户定义的所有逻辑处理插件添加到logic context中，然后交MultiLogicAdapter 进行处理，MultiLogicAdapter 依次调用每个 logic Adapter，logic Adapter 被调用时先执行can_process 方式判断输入是否可以命中这个逻辑处理插件。比如”今天天气怎么样“这样的问题显然需要命中天气逻辑处理插件，这时时间逻辑处理插件的can_process 则会返回False。在命中后logic Adapter 负责计算出对应的回答（Statement对象）以及可信度（confidence），MultiLogicAdapter会取可信度最高的回答，并进入下一步。

下面我们来看下 chatterBot 如何使用

chatterBot 安装&使用

安装

chatterBot 是使用Python编写的，可以使用 pip 安装：

pip install chatterbot

chatterBot 的中文对话要求Python3 以上版本，建议在Python3.x 环境下开发

测试

打开iPython，输入测试一下

这时你已经可以和机器人对话了，不过现在由于训练数据太少，机器人只能返回简单的对话。

这里是默认的中文对话训练数据 中文训练数据地址：https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus/tree/master/chatterbot_corpus/data/chinese。

那么我们怎么添加训练数据呢？

训练机器人

chatterBot 内置了training class，自带的方法有两种，一种是使用通过输入list 来训练，比如 ["你好" "我不好"]，后者是前者的回答，另一种是通过导入Corpus 格式的文件来训练。也支持自定义的训练模块，不过最终都是转为上述两种类型。

chatterBot 通过调用 train() 函数训练，不过在这之前要先用 set_trainer() 来进行设置。例如：

训练好的数据默认存在 ./database.db，这里使用的是 jsondb。

对 chatterBot 的介绍先到这里，具体用法可以参考文档：ChatterBot Tutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html

接下来，介绍如何在项目中使用 chatterBot。

使用 Sanic 创建项目

Sanic 是一个和类Flask 的基于Python3.5 的web框架，它编写的代码速度特别快。

除了像Flask 以外，Sanic 还支持以异步请求的方式处理请求。这意味着你可以使用新的 async/await 语法，编写非阻塞的快速的代码。

对 Sanic 不了解的可以参考我之前的一篇文章： python web 框架 Sanci 快速入门，可以在公号输入 【sanic】获取文章地址。

这里之所以使用 Sanic 是因为他和Flask 非常像，之前我一直使用Flask，并且它也是专门为Python3.5 写的，使用到了协程。

首先建个项目，这里项目我已经建好了，项目结构如下：

. ├── LICENSE ├── README.md ├── manage.py # 运行文件 启动项目 使用 python manage.py 命令 ├── momo │ ├── __init__.py │ ├── app.py # 创建app 模块 │ ├── helper.py │ ├── settings.py # 应用配置 │ └── views │ ├── __init__.py │ ├── hello.py # 测试模块 │ └── mweixin.py # 微信消息处理模块 ├── requirements.txt └── supervisord.conf

源码我已经上传到github，有兴趣的可以看一下，也可以直接拉下来测试。

项目代码地址: https://github.com/gusibi/momo/tree/chatterbot

我们先重点看下 hello.py文件 和 helper.py。

运行命令 python manage.py启动项目。

在浏览器访问url： http://0.0.0.0:8000/momo?ask=你是程序员吗

到这里，我们已经启动了一个web 项目，可以通过访问url 的方式和机器人对话，是时候接入微信公号了！

接入微信公众号

前提

1. 拥有一个可以使用的微信公众号（订阅号服务号都可以，如果没有，可以使用微信提供的测试账号）
2. 拥有一个外网可以访问的服务器（vps 或公有云都可以 aws 新用户免费使用一年，可以试试）
3. 服务器配置了python3 环境，（建议使用 virtualenvwrapper 配置虚拟环境）

微信设置

登录 https://mp.weixin.qq.com

打开：开发>基本配置

查看公号开发信息：

开启服务器配置：

设置请求url，这里是你配置的url（需要外网可访问，只能是80或443端口）

填写token和EncodingAESKey，这里我选择的是兼容模式，既有明文方便调试，又有信息加密。

详细配置可以参考官方文档：接入指南

如果你的 服务器地址 已经配置完成，现在点击提交应该就成功了。如果没有成功我们接下来看怎么配置服务器地址。

代码示例

先看下 微信请求的视图代码：

这里处理微信请求我使用的是 我用python 写的 微信SDK python-weixin，可以使用 pip 安装： pip install python-weixin

然后更新 app.py 文件：

详细代码参考github: 微信聊天机器人 momo

接入聊天机器人

现在我们公号已经接入了自己的服务，是时候接入微信聊天机器人。

微信聊天机器人的工作流程如下：

看我们消息逻辑处理代码：

可以看到，我处理微信请求返回结果比较简单，也是使用的 python-weixin 包封装的接口，

主要的处理逻辑是 WXResponse。

这里需要注意的是，如果服务器在5秒内没有响应微信服务器会重试。为了加快响应速度，不要在服务器 将 chatterBot 的 storage adapter 设置为使用 jsondb。

上边这些就是，微信聊天机器人的主要处理逻辑，我们运行服务，示例如下：

可以看到这里聊天机器人也可以做简单的数学运算和报时，是因为我在上边指定处理逻辑的时候添加了数学模块和时间模块：

到这里，微信机器人的搭建就完成了，详细代码已经长传到了 github: https://github.com/gusibi/momo/tree/chatterbot，感兴趣的可以参考一下。

参考链接

• ChatterBot 项目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot
• ChatterBot Tutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html
• 用Python快速实现一个聊天机器人：http://www.jianshu.com/p/d1333fde266f
• 基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人：https://ask.hellobi.com/blog/guodongwei1991/7626
• 擁有自動學習的 Python 機器人 - ChatterBot：https://kantai235.github.io/2017/03/16/ChatterBotTeaching/
• 使用 ChatterBot构建聊天机器人：https://www.biaodianfu.com/chatterbot.html
• python-weixin sdk: https://github.com/gusibi/python-weixin