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一小時搭建微信聊天機器人

最近在研究公眾號的開發，前段時間已經上線了電子書關鍵詞的回復功能，調研過程中發現了 Chatterbot 這個不錯的 Python 機器人庫，因此找了一篇還不錯的實踐教程，經作者授權后分享推薦給大家。

看完之后，你應該可以學會如何正確地接入一個 Chatterbot 應用。

另外，周日推的那篇推文我在篩選合作的時候不夠謹慎，商家的主體和宣傳信息存在很大的誤導性，因此我已經刪除文章了，在這里跟大家道個歉！也提醒昨天幾位購買了產品的同學，建議拒收或者退貨處理。抱歉~

EarlGrey

文 | goodspeed

編輯 | EarlGrey

推薦 | 編程派公眾號（ID：codingpy）

使用Python實現聊天機器人的方案有多種：AIML、chatterBot以及圖靈聊天機器人和微軟小冰等。

考慮到以后可能會做一些定制化的需求，這里我選擇了chatterBot（github 項目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot)。

chatterbot是一款python接口的，基于一系列規則和機器學習算法完成的聊天機器人。具有結構清晰，可擴展性好，簡單實用的特點。

chatterBot 的工作流程如圖：

輸入模塊（input adapter）從終端或者API等輸入源獲取數據
輸入源會被指定的邏輯處理模塊（logic Adapter）分別處理，邏輯處理模塊會匹配訓練集中已知的最接近輸入數據句子A，然后根據句子A去找到相關度最高的結果B，如果有多個邏輯處理模塊返回了不同的結果，會返回一個相關度最高的結果。
輸出模塊（output adapter）將匹配到的結果返回給終端或者API。

值得一說的是chatterBot 是一個模塊化的項目，分為 input Adapter、logic Adapter、storage Adapter、output Adapter以及Trainer 模塊。

logic Adapter是一個插件式設計，主進程在啟動時會將用戶定義的所有邏輯處理插件添加到logic context中，然后交MultiLogicAdapter 進行處理，MultiLogicAdapter 依次調用每個 logic Adapter，logic Adapter 被調用時先執行can_process 方式判斷輸入是否可以命中這個邏輯處理插件。比如”今天天氣怎么樣“這樣的問題顯然需要命中天氣邏輯處理插件，這時時間邏輯處理插件的can_process 則會返回False。在命中后logic Adapter 負責計算出對應的回答（Statement對象）以及可信度（confidence），MultiLogicAdapter會取可信度最高的回答，并進入下一步。

下面我們來看下 chatterBot 如何使用

安裝

chatterBot 是使用Python編寫的，可以使用 pip 安裝：

pip install chatterbot

chatterBot 的中文對話要求Python3 以上版本，建議在Python3.x 環境下開發

測試

打開iPython，輸入測試一下

In[1]: from chatterbot import ChatBot # import ChatBot

In[2]: momo = ChatBot('Momo', trainer='chatterbot.trainers.ChatterBotCorpusTrainer')
/Users/gs/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/site-packages/chatterbot/storage/jsonfile.py:26: UnsuitableForProductionWarning: The JsonFileStorageAdapter is not recommended for production environments.
self.UnsuitableForProductionWarning # 這里storage adapter 默認使用的是 json 格式存儲數據的，如果想在服務端部署，應該避免使用這種格式，因為實在是太慢了

In[3]: momo.train("chatterbot.corpus.chinese") # 指定訓練集，這里我們使用中文

# 下邊是對話結果
In[4]: momo.get_response('你好')
Out[4]: <Statement text:你好>

In[5]: momo.get_response('怎么了')
Out[5]: <Statement text:沒什么.>

In[6]: momo.get_response('你知道它的所有內容嗎?')
Out[6]: <Statement text:優美勝于丑陋.>

In[7]: momo.get_response('你是一個程序員嗎?')
Out[7]: <Statement text:我是個程序員>

In[8]: momo.get_response('你使用什么語言呢？')
Out[8]: <Statement text:我經常使用 Python, JAVA 和 C++ .>

這時你已經可以和機器人對話了，不過現在由于訓練數據太少，機器人只能返回簡單的對話。

這里是默認的中文對話訓練數據中文訓練數據地址：https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus/tree/master/chatterbot_corpus/data/chinese。

那么我們怎么添加訓練數據呢？

訓練機器人

chatterBot 內置了training class，自帶的方法有兩種，一種是使用通過輸入list 來訓練，比如 ["你好", "我不好"]，后者是前者的回答，另一種是通過導入Corpus 格式的文件來訓練。也支持自定義的訓練模塊，不過最終都是轉為上述兩種類型。

chatterBot 通過調用 train 函數訓練，不過在這之前要先用 set_trainer 來進行設置。例如：

In[12]: from chatterbot.trainers import ListTrainer # 導入訓練模塊的 ListTrainer 類

In[13]: momo.get_response('你叫什么?') # 現在是答非所問，因為在這之前我們并沒有訓練過
Out[13]: <Statement text:我在烤蛋糕.>

In[14]: momo.set_trainer(ListTrainer) # 指定訓練方式

In[15]: momo.train(['你叫什么?', '我叫魔魔！']) # 訓練

In[16]: momo.get_response('你叫什么?') # 現在機器人已經可以回答了
Out[16]: <Statement text:我叫魔魔！>

訓練好的數據默認存在 ./database.db，這里使用的是 jsondb。

對 chatterBot 的介紹先到這里，具體用法可以參考文檔：ChatterBot Tutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html

接下來，介紹如何在項目中使用 chatterBot。

使用 Sanic 創建項目

Sanic 是一個和類Flask 的基于Python3.5+的web框架，它編寫的代碼速度特別快。

除了像Flask 以外，Sanic 還支持以異步請求的方式處理請求。這意味著你可以使用新的 async/await 語法，編寫非阻塞的快速的代碼。

這里之所以使用 Sanic 是因為他和Flask 非常像，之前我一直使用Flask，并且它也是專門為Python3.5 寫的，使用到了協程。

首先建個項目，這里項目我已經建好了，項目結構如下：

.
├── LICENSE
├── README.md
├── manage.py # 運行文件 啟動項目 使用 python manage.py 命令
├── momo
│ ├── __init__.py
│ ├── App.py # 創建app 模塊
│ ├── helper.py
│ ├── settings.py # 應用配置
│ └── views
│ ├── __init__.py
│ ├── hello.py # 測試模塊
│ └── mweixin.py # 微信消息處理模塊
├── requirements.txt
└── supervisord.conf

源碼我已經上傳到github，有興趣的可以看一下，也可以直接拉下來測試。項目代碼地址

我們先重點看下 hello.py文件和helper.py。

# hello.py
# -*- coding: utf-8 -*-

from sanic import Sanic, Blueprint
from sanic.views import HTTPMethodView
from sanic.response import text

from momo.helper import get_momo_answer # 導入獲取機器人回答獲取函數


blueprint = Blueprint('index', url_prefix='/')


class ChatBot(HTTPMethodView):
# 聊天機器人 http 請求處理邏輯
async def get(self, request):
ask = request.args.get('ask')
# 先獲取url 參數值 如果沒有值，返回 '你說啥'
if ask:
answer = get_momo_answer(ask)
return text(answer)
return text('你說啥?')


blueprint.add_route(ChatBot.as_view, '/momo')

# helper.py
from chatterbot import ChatBot

momo_chat = ChatBot(
'Momo',
# 指定存儲方式 使用mongodb 存儲數據
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',
# 指定 logic adpater 這里我們指定三個
logic_adapters=[
"chatterbot.logic.BestMatch",
"chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", # 數學模塊
"chatterbot.logic.TimeLogicAdapter", # 時間模塊
],
input_adapter='chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter',
output_adapter='chatterbot.output.OutputAdapter',
database='chatterbot',
read_only=True
)


def get_momo_answer(content):
# 獲取機器人返回結果函數
response = momo_chat.get_response(content)
if isinstance(response, str):
return response
return response.text

運行命令 python manage.py啟動項目。

在瀏覽器訪問url：http://0.0.0.0:8000/momo?ask=你是程序員嗎

到這里，我們已經啟動了一個web 項目，可以通過訪問url 的方式和機器人對話，是時候接入微信公號了！

接入微信公眾號

前提

擁有一個可以使用的微信公眾號（訂閱號服務號都可以，如果沒有，可以使用微信提供的測試賬號）
擁有一個外網可以訪問的服務器（vps 或公有云都可以 aws 新用戶免費使用一年，可以試試）
服務器配置了python3 環境，（建議使用 virtualenvwrapper 配置虛擬環境）

微信設置

登錄微信公眾號：https://mp.weixin.qq.com

打開：開發>基本配置

查看公號開發信息：

開啟服務器配置：

設置請求url，這里是你配置的url（需要外網可訪問，只能是80或443端口）

填寫token和EncodingAESKey，這里我選擇的是兼容模式，既有明文方便調試，又有信息加密。

詳細配置可以參考官方文檔：接入指南

如果你的 服務器地址已經配置完成，現在點擊提交應該就成功了。如果沒有成功我們接下來看怎么配置服務器地址。

代碼示例

先看下微信請求的視圖代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals

from six import StringIO

import re
import xmltodict
from chatterbot.trainers import ListTrainer

from sanic import Blueprint
from sanic.views import HTTPMethodView
from sanic.response import text
from sanic.exceptions import ServerError

from weixin import WeixinMpAPI
from weixin.lib.WXBizMsgCrypt import WXBizMsgCrypt

from momo.settings import Config

blueprint = Blueprint('weixin', url_prefix='/weixin')


class WXRequestView(HTTPMethodView):

def _get_args(self, request):
# 獲取微信請求參數，加上token 拼接為完整的請求參數
params = request.raw_args
if not params:
raise ServerError("invalid params", status_code=400)
args = {
'mp_token': Config.WEIXINMP_TOKEN,
'signature': params.get('signature'),
'timestamp': params.get('timestamp'),
'echostr': params.get('echostr'),
'nonce': params.get('nonce'),
}
return args

def get(self, request):
# 微信驗證服務器這一步是get 請求，參數可以使用 request.raw_args 獲取
args = self._get_args(request)
weixin = WeixinMpAPI(**args) # 這里我使用了 第三方包 python-weixin 可以直接實例化一個WeixinMpAPI對象
if weixin.validate_signature: # 驗證參數合法性
# 如果參數爭取，我們將微信發過來的echostr參數再返回給微信，否則返回 fail
return text(args.get('echostr') or 'fail')
return text('fail')

blueprint.add_route(WXRequestView.as_view, '/request')

這里處理微信請求我使用的是我用python 寫的微信SDK python-weixin，可以使用 pip 安裝：

pip install python-weixin

這個包最新版本對Python3 加密解密有點問題，可以直接從github 安裝:

pip install git+https://github.com/zongxiao/python-weixin.git@py3

然后更新 app.py 文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
from sanic import Sanic
from momo.settings import Config


def create_app(register_bp=True, test=False):
# 創建app
app = Sanic(__name__)
if test:
app.config['TESTING'] = True
# 從object 導入配置
app.config.from_object(Config)
register_blueprints(app)
return app


def register_blueprints(app):
from momo.views.hello import blueprint as hello_bp
from momo.views.mweixin import blueprint as wx_bp
app.register_blueprint(hello_bp)
# 注冊 wx_bp
app.register_blueprint(wx_bp)

詳細代碼參考github: 微信聊天機器人 momo

接入聊天機器人

現在我們公號已經接入了自己的服務，是時候接入微信聊天機器人。

微信聊天機器人的工作流程如下：

看我們消息邏輯處理代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals

from six import StringIO

import re
import xmltodict
from chatterbot.trainers import ListTrainer

from sanic import Blueprint
from sanic.views import HTTPMethodView
from sanic.response import text
from sanic.exceptions import ServerError

from weixin import WeixinMpAPI
from weixin.reply import TextReply
from weixin.response import WXResponse as _WXResponse
from weixin.lib.WXBizMsgCrypt import WXBizMsgCrypt

from momo.settings import Config
from momo.helper import validate_xml, smart_str, get_momo_answer
from momo.media import media_fetch


blueprint = Blueprint('weixin', url_prefix='/weixin')

appid = smart_str(Config.WEIXINMP_APPID)
token = smart_str(Config.WEIXINMP_TOKEN)
encoding_aeskey = smart_str(Config.WEIXINMP_ENCODINGAESKEY)

# 關注后自動返回的文案
AUTO_REPLY_CONTENT = """
Hi，朋友！
這是我媽四月的公號，我是魔魔，我可以陪你聊天呦！
我還能"記賬"，輸入"記賬"會有驚喜呦！
<a href=""">歷史記錄</a>
"""


class ReplyContent(object):

_source = 'value'

def __init__(self, event, keyword, content=None, momo=True):
self.momo = momo
self.event = event
self.content = content
self.keyword = keyword
if self.event == 'scan':
pass

@property
def value(self):
if self.momo:
answer = get_momo_answer(self.content)
return answer
return ''


class WXResponse(_WXResponse):

auto_reply_content = AUTO_REPLY_CONTENT

def _subscribe_event_handler(self):
# 關注公號后的處理邏輯
self.reply_params['content'] = self.auto_reply_content
self.reply = TextReply(**self.reply_params).render

def _unsubscribe_event_handler(self):
# 取關后的處理邏輯，取關我估計會哭吧
pass

def _text_msg_handler(self):
# 文字消息處理邏輯 聊天機器人的主要邏輯
event_key = 'text'
content = self.data.get('Content')
reply_content = ReplyContent('text', event_key, content)
self.reply_params['content'] = reply_content.value
self.reply = TextReply(**self.reply_params).render


class WXRequestView(HTTPMethodView):

def _get_args(self, request):
params = request.raw_args
if not params:
raise ServerError("invalid params", status_code=400)
args = {
'mp_token': Config.WEIXINMP_TOKEN,
'signature': params.get('signature'),
'timestamp': params.get('timestamp'),
'echostr': params.get('echostr'),
'nonce': params.get('nonce'),
}
return args

def get(self, request):
args = self._get_args(request)
weixin = WeixinMpAPI(**args)
if weixin.validate_signature:
return text(args.get('echostr') or 'fail')
return text('fail')

def _get_xml(self, data):
post_str = smart_str(data)
# 驗證xml 格式是否正確
validate_xml(StringIO(post_str))
return post_str

def _decrypt_xml(self, params, crypt, xml_str):
# 解密消息
nonce = params.get('nonce')
msg_sign = params.get('msg_signature')
timestamp = params.get('timestamp')
ret, decryp_xml = crypt.DecryptMsg(xml_str, msg_sign,
timestamp, nonce)
return decryp_xml, nonce

def _encryp_xml(self, crypt, to_xml, nonce):
# 加密消息
to_xml = smart_str(to_xml)
ret, encrypt_xml = crypt.EncryptMsg(to_xml, nonce)
return encrypt_xml

def post(self, request):
# 獲取微信服務器發送的請求參數
args = self._get_args(request)
weixin = WeixinMpAPI(**args)
if not weixin.validate_signature: # 驗證參數合法性
raise AttributeError("Invalid weixin signature")
xml_str = self._get_xml(request.body) # 獲取form data
crypt = WXBizMsgCrypt(token, encoding_aeskey, appid)
decryp_xml, nonce = self._decrypt_xml(request.raw_args, crypt, xml_str) # 解密
xml_dict = xmltodict.parse(decryp_xml)
xml = WXResponse(xml_dict) or 'success' # 使用WXResponse 根據消息獲取機器人返回值
encryp_xml = self._encryp_xml(crypt, xml, nonce) # 加密消息
return text(encryp_xml or xml) # 回應微信請求


blueprint.add_route(WXRequestView.as_view, '/request')

可以看到，我處理微信請求返回結果比較簡單，也是使用的 python-weixin 包封裝的接口，主要的處理邏輯是 WXResponse。

這里需要注意的是，如果服務器在5秒內沒有響應微信服務器會重試。為了加快響應速度，不要在服務器將 chatterBot 的 storage adapter 設置為使用 jsondb。

上邊這些就是，微信聊天機器人的主要處理邏輯，我們運行服務，示例如下：

可以看到這里聊天機器人也可以做簡單的數學運算和報時，是因為我在上邊指定處理邏輯的時候添加了數學模塊和時間模塊：

momo_chat = ChatBot(
'Momo',
# 指定存儲方式 使用mongodb 存儲數據
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',
# 指定 logic adpater 這里我們指定三個
logic_adapters=[
"chatterbot.logic.BestMatch",
"chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", # 數學模塊
"chatterbot.logic.TimeLogicAdapter", # 時間模塊
],
input_adapter='chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter',
output_adapter='chatterbot.output.OutputAdapter',
database='chatterbot',
read_only=True
)

到這里，微信機器人的搭建就完成了，詳細代碼已經長傳到了 github: https://github.com/gusibi/momo/tree/chatterbot，感興趣的可以參考一下。

參考鏈接

ChatterBot 項目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot
ChatterBot Tutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html
用Python快速實現一個聊天機器人：http://www.jianshu.com/p/d1333fde266f
基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天機器人：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構建聊天機器人：https://www.biaodianfu.com/chatterbot.html
python-weixin sdk: https://github.com/gusibi/python-weixin