Springboot整合企业微信机器人助手推送消息的实现

 更新时间:2022年05月29日 09:03:16   作者:小目标青年  
本文主要介绍了Springboot整合企业微信机器人助手推送消息的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前言

这个东西有啥用,好玩?

确实, 好玩归好玩,其实很有使用场景。

可以自己选则一些业务节点触发这个机器人助手的消息推送;

简单举例:

1. 有人给你的系统留下反馈意见了,推送到运营群去;

2.项目部署成功了,推送到运维群去;

3.有人新增业务资料了,推送到客服群去;

本篇内容:

对接企微机器人,推送消息到群聊。 

消息类型有四种:

  • 文本消息
  • 图片消息
  • MarkDown格式文本消息
  • 小卡片消息(小卡片哦~)

效果:

正文

注意点:

1.企业微信群聊,外部群聊不允许弄机器人。

 2.整合机器人的前提是,到相关群聊建机器人。

可以整合多个机器人,每个机器的身份标识是 创建的时候 企微分发的一个key。

触发哪个机器人去推消息,就使用哪个key。

机器人创建步骤:

①对着群聊右键,点击进入管理聊天消息 

②点击添加机器人

3.创建机器人

 4.创建成功(这个key就是每个机器人的唯一标识,推送消息可以设计成传key推送)

开始敲代码整合:

惯例,先看下这次实例最终目录结构:

1. 从头开始 建一个项目:

 2.引入核心依赖:

<!-- http请求工具 -->
<dependency>
    <groupId>com.dtflys.forest</groupId>
    <artifactId>forest-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.5.14</version>
</dependency>

3. 把配置文件改成yml格式 (个人习惯),然后配上forset调用工具的配置,以及 机器人key

## 轻量级HTTP客户端框架forest
forest:
  # 配置底层API为 okhttp3
  backend: okhttp3
  # 连接池最大连接数,默认值为500
  max-connections: 1000
  # 每个路由的最大连接数,默认值为500
  max-route-connections: 500
  # 请求超时时间,单位为毫秒, 默认值为3000
  timeout: 3000
  # 连接超时时间,单位为毫秒, 默认值为2000
  connect-timeout: 3000
  # 请求失败后重试次数,默认为0次不重试
  retry-count: 1
  # 单向验证的HTTPS的默认SSL协议,默认为SSLv3
  ssl-protocol: SSLv3
  # 打开或关闭日志,默认为true
  logEnabled: true
  # 打开/关闭Forest请求日志(默认为 true)
  log-request: true
  # 打开/关闭Forest响应状态日志(默认为 true)
  log-response-status: true
  # 打开/关闭Forest响应内容日志(默认为 false)
  log-response-content: true
 
wechat:
  notice:
    key: 3f66977b-****-4af5-****-59*0c4****3d
server:
  port: 8571

4. 创建 WechatNoticeClient.java

用于对接企微机器人推消息接口,因为我们整合了forest ,简单用注解就行(其实自己用http工具也行)

import com.dtflys.forest.annotation.JSONBody;
import com.dtflys.forest.annotation.Post;
import com.dtflys.forest.annotation.Var;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.Map;
 
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:44
 * @Description: 企业微信机器人通知client
 */
@Component
public interface WechatNoticeClient {
    @Post(
            url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key={key}",
            headers = {
                    "Accept-Charset: utf-8",
                    "Content-Type: application/json"
            },
            dataType = "json")
    void sendWechatMsg(@Var("key") String key, @JSONBody Map<String, Object> body);
 
 
}

5.创建 MyNoticeUtil.java  

用于封装不同消息类型消息的推送方法,里面调用的WechatNoticeClient.

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import sun.misc.BASE64Encoder;
 
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:48
 * @Description:
 */
@Component
public class MyNoticeUtil {
    @Autowired
    private WechatNoticeClient wechatNoticeClient;
    @Value("${wechat.notice.key}")
    private String NOTICE_KEY;
 
    /**
     * 发送文本消息
     */
    public void sendTextMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        //设置消息类型 txt文本
        sendMap.put("msgtype", "text");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("content", "你好,我是JCccc的机器人");
        sendMap.put("text", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
 
    /**
     * 发送markdown文本消息
     */
    public void sendMarkDownTextMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        //设置消息类型 markdown文本
        sendMap.put("msgtype", "markdown");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("content", "JCccc,您的账户余额已到账<font color=\\\"warning\\\">15000元</font>,开心起来吧。\\\n" +
                "         >付款方:<font color=\\\"comment\\\">白日做梦</font>");
        sendMap.put("markdown", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
 
    /**
     * 发送图片消息
     */
    public void sendImageMsg() {
        String url = "D:\\Program Files\\KmProjects\\dotest\\src\\main\\resources\\static\\test.png";
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        sendMap.put("msgtype", "image");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("md5", getMd5(url));
        contentMap.put("base64", getBase64(url).replaceAll("\r|\n", ""));
        sendMap.put("image", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
 
    /**
     * 发送图文消息
     */
    public void sendImageAndTxtMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        sendMap.put("msgtype", "news");
        Map<String, Object> contentMap = new HashMap<>();
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> obj = new HashMap<>();
        obj.put("title", "小目标青年的博客");
        obj.put("description", "大家给他点点赞!");
        obj.put("url", "https://blog.csdn.net/qq_35387940");
        obj.put("picurl", "https://img-blog.csdnimg.cn/6bc435ac39514cb780739ea1cc34c409.png");
        list.add(obj);
        contentMap.put("articles", list);
        sendMap.put("news", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
 
 
    /**
     * 图片转为base64编码
     */
    public String getBase64(String imgFile) {
        InputStream in = null;
        byte[] data = null;
        //  读取图片字节数组
        try {
            in = new FileInputStream(imgFile);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 对字节数组Base64编码
        BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
        // 返回Base64编码过的字节数组字符串
        return encoder.encode(data);
    }
 
    /**
     * 获取文件的MD5值
     *
     * @param path
     * @return
     */
    public String getMd5(String path) {
        try {
            MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
            FileInputStream fis = new FileInputStream(path);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len;
            while ((len = fis.read(buffer)) != -1) {
                md5.update(buffer, 0, len);
            }
            fis.close();
            byte[] byteArray = md5.digest();
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (byte b : byteArray) {
                sb.append(String.format("%02x", b));
            }
            return sb.toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
 
 
}

6.简单写一个测试接口模拟触发一下机器人:

import com.jc.dotest.wechat.MyNoticeUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:52
 * @Description:
 */
@RestController
public class TestController {
 
    @Autowired
    MyNoticeUtil myNoticeUtil;
 
    @GetMapping("/doTest")
    public String doTest(@RequestParam("testType") String testType){
        if (testType.equals("1")){
            myNoticeUtil.sendTextMsg();
        }
        if (testType.equals("2")){
            myNoticeUtil.sendMarkDownTextMsg();
        }
        if (testType.equals("3")){
            myNoticeUtil.sendImageMsg();
        }
        if (testType.equals("4")){
            myNoticeUtil.sendImageAndTxtMsg();
        }
        return "success";
    }
 
}

测试效果:

触发发送文本消息

效果: 

 

其他的效果:

到此这篇关于Springboot整合企业微信机器人助手推送消息的实现的文章就介绍到这了,更多相关Springboot企业微信机器人推送内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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