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一小時(shí)搭建微信聊天機(jī)器人

最近在研究公眾號的開發(fā)，前段時(shí)間已經(jīng)上線了電子書關(guān)鍵詞的回復(fù)功能，調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn)了 Chatterbot 這個(gè)不錯(cuò)的 Python 機(jī)器人庫，因此找了一篇還不錯(cuò)的實(shí)踐教程，經(jīng)作者授權(quán)后分享推薦給大家。

看完之后，你應(yīng)該可以學(xué)會如何正確地接入一個(gè) Chatterbot 應(yīng)用。

另外，周日推的那篇推文我在篩選合作的時(shí)候不夠謹(jǐn)慎，商家的主體和宣傳信息存在很大的誤導(dǎo)性，因此我已經(jīng)刪除文章了，在這里跟大家道個(gè)歉！也提醒昨天幾位購買了產(chǎn)品的同學(xué)，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(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的方案有多種：AIML、chatterBot以及圖靈聊天機(jī)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(xiàng)目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot)。

chatterbot是一款python接口的，基于一系列規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成的聊天機(jī)器人。具有結(jié)構(gòu)清晰，可擴(kuò)展性好，簡單實(shí)用的特點(diǎn)。

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(shù)據(jù)
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(xùn)練集中已知的最接近輸入數(shù)據(jù)句子A，然后根據(jù)句子A去找到相關(guān)度最高的結(jié)果B，如果有多個(gè)邏輯處理模塊返回了不同的結(jié)果，會返回一個(gè)相關(guān)度最高的結(jié)果。
輸出模塊（output adapter）將匹配到的結(jié)果返回給終端或者API。

值得一說的是chatterBot 是一個(gè)模塊化的項(xiàng)目，分為 input Adapter、logic Adapter、storage Adapter、output Adapter以及Trainer 模塊。

logic Adapter是一個(gè)插件式設(shè)計(jì)，主進(jìn)程在啟動時(shí)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(jìn)行處理，MultiLogicAdapter 依次調(diào)用每個(gè) logic Adapter，logic Adapter 被調(diào)用時(shí)先執(zhí)行can_process 方式判斷輸入是否可以命中這個(gè)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(shí)時(shí)間邏輯處理插件的can_process 則會返回False。在命中后logic Adapter 負(fù)責(zé)計(jì)算出對應(yīng)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(jìn)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(huán)境下開發(fā)

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(rèn)使用的是 json 格式存儲數(shù)據(jù)的，如果想在服務(wù)端部署，應(yīng)該避免使用這種格式，因?yàn)閷?shí)在是太慢了

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

# 下邊是對話結(jié)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(nèi)容嗎?')
Out[6]: <Statement text:優(yōu)美勝于丑陋.>

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

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

這時(shí)你已經(jīng)可以和機(jī)器人對話了，不過現(xiàn)在由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少，機(jī)器人只能返回簡單的對話。

這里是默認(rèn)的中文對話訓(xùn)練數(shù)據(jù) 中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)地址：https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus/tree/master/chatterbot_corpus/data/chinese。

那么我們怎么添加訓(xùn)練數(shù)據(jù)呢？

訓(xùn)練機(jī)器人

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

chatterBot 通過調(diào)用 train 函數(shù)訓(xùn)練，不過在這之前要先用 set_trainer 來進(jìn)行設(shè)置。例如：

In[12]: from chatterbot.trainers import ListTrainer # 導(dǎo)入訓(xùn)練模塊的 ListTrainer 類

In[13]: momo.get_response('你叫什么?') # 現(xiàn)在是答非所問，因?yàn)樵谶@之前我們并沒有訓(xùn)練過
Out[13]: <Statement text:我在烤蛋糕.>

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

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

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

訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)默認(rèn)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(xiàng)目中使用 chatterBot。

使用 Sanic 創(chuàng)建項(xiàng)目

Sanic 是一個(gè)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?yàn)樗虵lask 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(xié)程。

首先建個(gè)項(xiàng)目，這里項(xiàng)目我已經(jīng)建好了，項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：

.
├── LICENSE
├── README.md
├── manage.py # 運(yùn)行文件 啟動項(xiàng)目 使用 python manage.py 命令
├── momo
│ ├── __init__.py
│ ├── App.py # 創(chuàng)建app 模塊
│ ├── helper.py
│ ├── settings.py # 應(yīng)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(jīng)上傳到github，有興趣的可以看一下，也可以直接拉下來測試。項(xiàng)目代碼地址

我們先重點(diǎn)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(dǎo)入獲取機(jī)器人回答獲取函數(shù)


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


class ChatBot(HTTPMethodView):
# 聊天機(jī)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(shù)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(shù)據(jù)
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',
# 指定 logic adpater 這里我們指定三個(gè)
logic_adapters=[
"chatterbot.logic.BestMatch",
"chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", # 數(shù)學(xué)模塊
"chatterbot.logic.TimeLogicAdapter", # 時(shí)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(jī)器人返回結(jié)果函數(shù)
response = momo_chat.get_response(content)
if isinstance(response, str):
return response
return response.text

運(yùn)行命令 python manage.py啟動項(xiàng)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(jīng)啟動了一個(gè)web 項(xiàng)目，可以通過訪問url 的方式和機(jī)器人對話，是時(shí)候接入微信公號了！

接入微信公眾號

前提

擁有一個(gè)可以使用的微信公眾號（訂閱號服務(wù)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(gè)外網(wǎng)可以訪問的服務(wù)器（vps 或公有云都可以 aws 新用戶免費(fèi)使用一年，可以試試）
服務(wù)器配置了python3 環(huán)境，（建議使用 virtualenvwrapper 配置虛擬環(huán)境）

微信設(shè)置

登錄微信公眾號：https://mp.weixin.qq.com

打開：開發(fā)>基本配置

查看公號開發(fā)信息：

開啟服務(wù)器配置：

設(shè)置請求url，這里是你配置的url（需要外網(wǎng)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(diào)試，又有信息加密。

詳細(xì)配置可以參考官方文檔：接入指南

如果你的 服務(wù)器地址已經(jīng)配置完成，現(xiàn)在點(diǎn)擊提交應(yīng)該就成功了。如果沒有成功我們接下來看怎么配置服務(wù)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(shù)，加上token 拼接為完整的請求參數(shù)
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(yàn)證服務(wù)器這一步是get 請求，參數(shù)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(shí)例化一個(gè)WeixinMpAPI對象
if weixin.validate_signature: # 驗(yàn)證參數(shù)合法性
# 如果參數(shù)爭取，我們將微信發(fā)過來的echostr參數(shù)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(gè)包最新版本對Python3 加密解密有點(diǎn)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(chuàng)建app
app = Sanic(__name__)
if test:
app.config['TESTING'] = True
# 從object 導(dǎo)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(xì)代碼參考github: 微信聊天機(jī)器人 momo

接入聊天機(jī)器人

現(xiàn)在我們公號已經(jīng)接入了自己的服務(wù)，是時(shí)候接入微信聊天機(jī)器人。

微信聊天機(jī)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(guān)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(guān)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(guān)后的處理邏輯，取關(guān)我估計(jì)會哭吧
pass

def _text_msg_handler(self):
# 文字消息處理邏輯 聊天機(jī)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(yàn)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(wù)器發(fā)送的請求參數(shù)
args = self._get_args(request)
weixin = WeixinMpAPI(**args)
if not weixin.validate_signature: # 驗(yàn)證參數(shù)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(jù)消息獲取機(jī)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(yīng)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(jié)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(wù)器在5秒內(nèi)沒有響應(yīng)微信服務(wù)器會重試。為了加快響應(yīng)速度，不要在服務(wù)器將 chatterBot 的 storage adapter 設(shè)置為使用 jsondb。

上邊這些就是，微信聊天機(jī)器人的主要處理邏輯，我們運(yùn)行服務(wù)，示例如下：

可以看到這里聊天機(jī)器人也可以做簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算和報(bào)時(shí)，是因?yàn)槲以谏线呏付ㄌ幚磉壿嫷臅r(shí)候添加了數(shù)學(xué)模塊和時(shí)間模塊：

momo_chat = ChatBot(
'Momo',
# 指定存儲方式 使用mongodb 存儲數(shù)據(jù)
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',
# 指定 logic adpater 這里我們指定三個(gè)
logic_adapters=[
"chatterbot.logic.BestMatch",
"chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", # 數(shù)學(xué)模塊
"chatterbot.logic.TimeLogicAdapter", # 時(shí)間模塊
],
input_adapter='chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter',
output_adapter='chatterbot.output.OutputAdapter',
database='chatterbot',
read_only=True
)

到這里，微信機(jī)器人的搭建就完成了，詳細(xì)代碼已經(jīng)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(xiàng)目地址：https://github.com/gunthercox/ChatterBot
ChatterBot Tutorial：http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html
用Python快速實(shí)現(xiàn)一個(gè)聊天機(jī)器人：http://www.jianshu.com/p/d1333fde266f
基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天機(jī)器人：https://ask.hellobi.com/blog/guodongwei1991/7626
擁有自動學(xué)習(xí)的 Python 機(jī)器人 - ChatterBot：https://kantai235.github.io/2017/03/16/ChatterBotTeaching/
使用 ChatterBot構(gòu)建聊天機(jī)器人：https://www.biaodianfu.com/chatterbot.html
python-weixin sdk: https://github.com/gusibi/python-weixin