UIAutomation的简介：UIAutomation 是一种自动化测试框架，它可以模拟用户在应用程序图形用户界面上的操作，并提供对应用程序界面的元素的完整访问。该框架最初由 Microsoft 开发，旨在为 Microsoft Windows 平台上的应用程序自动化测试提供一种标准化的方法。UIAutomation 框架允许测试人员编写自动化测试脚本，以便在应用程序的不同版本和环境中对其进行可靠的测试。这种自动化测试方法可以提高测试的速度和准确性，并减少了人工测试的负担。

总之UIAutomation的功能还是非常强大的，我们这次拿他来小试牛刀

三.进入正题

1.需要用到的包

我们要实现对收到的信息进行分析判断，我们首先需要将文本内容存储到本地，我们这次使用的是:csv文件，就是Excel文件，所以我们要解析对应的文件，就需要安装对应的包。

安装UIAutomation包

pip install uiautomation

安装pandas包，用来读取csv数据

pip install pandas

安装numpy包，目的是将读取的数据转换为列表

pip install numpy

2.下面进入到代码的部分

2.1导入所需要用到的包


import numpy as np  # 引入numpy库，目的是将读取的数据转换为列表
import pandas as pd  # 引入pandas库，用来读取csv数据
from uiautomation import WindowControl  # 引入uiautomation库中的WindowControl类，用来进行图像识别和模拟操作

2.2定义微信窗口控件


wx = WindowControl(
    Name='微信',
    # searchDepth=1
)

这里我们定义了一个窗口控件WX,它表示的是微信应用的主窗口。通过 WindowControl 类的构造函数，传递给它窗口的名称 Name=‘微信’，它会在屏幕上查找并绑定微信应用的主窗口。也可以使用 searchDepth 参数来设置搜索窗口控件的深度。

2.3调用寻找微信控件的方法


wx.ListControl()
wx.SwitchToThisWindow()

这里使用了wx.ListControl()函数，它的作用是寻找窗口控件中的会话列表。然后调用wx.SwitchToThisWindow()函数，将微信应用切换到当前窗口，也就是将微信界面显示到最上层。

2.3绑定窗口的会话列表控件并读取数据


hw = wx.ListControl(Name='会话')
df = pd.read_csv('回复数据.csv', encoding='GBK')

这里获取绑定窗口的会话列表控件，并将其赋值给 hw，在后续代码中使用。然后使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取名为“回复数据.csv”的 csv 文件，并设置编码格式为 GBK，将读取到的数据存储在 pandas 的 DataFrame 对象 df 中。

可以看到此时的数据就是一个列表，就跟excel表格一样

在编译器中看到的文件中的数据是这样的：

2.4使用while True:死循环监听信息


while True:
    # 获取未读消息控件we
    we = hw.TextControl(searchDepth=4)
 
    # 死循环直到获取未读消息
    while not we.Exists():
        pass

这里使用了 while循环，一直监听微信群或私聊中的消息。当有新消息出现时，获取未读消息控件，并使用 while循环等待，直到获取到未读消息为止。serchDepth=4是表示我们只监听最上面的四个好友或群聊

2.5获取最新的信息

last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name

在上面的 while 循环中，如果有新消息，就会执行这行代码，通过 wx.ListControl() 函数获取最新一条消息的窗口控件，将其名字存储到 last_msg 变量中。注意我们这里只会设置了只会获取到最后一次信息，如果想修改只要修改下标即可

2.6进入循环做的一些操作


  # 存在未读消息
    if we.Name:
        # 点击未读消息
        we.Click(simulateMove=False)
        # 读取最后一条消息
        last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name
        # 判断关键字
        msg = df.apply(lambda x: x['回复内容'] if x['关键词'] in last_msg else None, axis=1)
        print(msg)
        # 数据筛选，移除空数据
        msg.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
        # 做成列表
        ar = np.array(msg).tolist()

上面的代码首先是使用wc.Click()点击事件，点击到未读信息的用户对话框中，使用 apply() 函数从读取到的 csv 文件中查找是否包含 last_msg 中的关键词。该函数使用了给定的 lambda 函数，对 df DataFrame 表格中的每一行进行遍历，并返回符合条件的行，然后筛选出数据，使用 dropna() 函数删除无效数据（即值为 None 的行），利用 np.array() 函数将 DataFrame 对象转换为 numpy 数组，再使用 tolist() 函数将其转换为 Python 列表。将处理后的列表存储在名为 ar 的变量中。

2.7回复信息


    # 能够匹配到数据时
        if ar:
            # 将数据输入
            # 替换换行符号
            wx.SendKeys(ar[0].replace('{br}', '{Shift}{Enter}'), waitTime=1)
            # 发送消息 回车键
            wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=0)
 
            # 通过消息匹配检索会话栏的联系人
            wx.TextControl(SubName=ar[0][:5]).RightClick()
        # 没有匹配到数据时
        else:
            wx.SendKeys('我不理解你什么意思', waitTime=1)
            wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=0)
            wx.TextControl(SubName=last_msg[:5]).RightClick(10)

上面就是回复信息了，wx.SendKeys(‘{Shift}{Enter}’)就是将ar列表中的数据输入到对话框中，waitTime是设置它的等待时间，wx.SendKeys'{Enter}'就是响应回车键，将信息发送出去，waitTime也是等待时间，wx.TextControl(SubName=ar[0][:5]).RightClick()的作用就是通过消息匹配检索会话栏的联系人，也就是实现一个鼠标右击功能：

wx.TextControl() 函数用于查找微信窗口中的文本框控件；
SubName 参数用于指定控件的子名称，即控件的标签名称；
ar[0][:5] 是一个字符串，它是通过某种方式获取的，用于指定要右键单击的文本在文本框中的位置；
RightClick() 方法模拟鼠标右键单击事件，即在指定的文本位置上单击鼠标右键。

四：完整代码


#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
 
 
import numpy as np  # 引入numpy库，目的是将读取的数据转换为列表
import pandas as pd  # 引入pandas库，用来读取csv数据
from uiautomation import WindowControl  # 引入uiautomation库中的WindowControl类，用来进行图像识别和模拟操作
 
# 绑定微信主窗口
wx = WindowControl(
    Name='微信',
    searchDepth=1
)
# 切换窗口
wx.ListControl()
wx.SwitchToThisWindow()
# 寻找会话控件绑定
hw = wx.ListControl(Name='会话')
# 通过pd读取数据
df = pd.read_csv('回复数据.csv', encoding='GBK')
print(df)
# 死循环接收消息
while True:
    # 从查找未读消息
    we = hw.TextControl(searchDepth=4)
 
    # 死循环维持，没有超时报错
    while not we.Exists():
        pass
 
    # 存在未读消息
    if we.Name:
        # 点击未读消息
        we.Click(simulateMove=False)
        # 读取最后一条消息
        last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name
        # 判断关键字
        msg = df.apply(lambda x: x['回复内容'] if x['关键词'] in last_msg else None, axis=1)
        print(msg)
        # 数据筛选，移除空数据
        msg.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
        # 做成列表
        ar = np.array(msg).tolist()
        # 能够匹配到数据时
        if ar:
            # 将数据输入
            # 替换换行符号
            wx.SendKeys(ar[0].replace('{br}', '{Shift}{Enter}'), waitTime=1)
            # 发送消息 回车键
            wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=1)
 
            # 通过消息匹配检索会话栏的联系人
            wx.TextControl(SubName=ar[0][:5]).RightClick()
        # 没有匹配到数据时
        else:
            wx.SendKeys('我不理解你什么意思', waitTime=1)
            wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=1)
            wx.TextControl(SubName=last_msg[:5]).RightClick()

觉得有帮助能给我三连支持一下吗

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