【移动应用开发技术】如何使用web api开发微信公众号调用图灵机器人接口

【移动应用开发技术】如何使用webapi开发微信公众号调用图灵机器人接口

这篇文章给大家分享的是有关如何使用webapi开发微信公众号调用图灵机器人接口的内容。在下觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随在下过来看看吧。被动响应消息(返回XML)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

=

"/openapi/api";private

const

string

TULING_API_KEY

=

"XXXXX";//图灵的APIKEYpublic

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

TextRes