受動(dòng)的応答メッセージ (XML を返す)

WeChat では XML データを返す必要があり、その形式は指定されています。詳細(xì)については、

WeChat パブリック プラットフォームの開発者ドキュメントを參照してください。

要件は XML 形式であるため、応答エンティティ クラスはすでに作成済みです。
ここでは、Microsoft が提供する System.Xml.Serialization.XmlSerializer を使用して、データを XML にシリアル化します。
そこで、クラスの XmlRoot 屬性、列挙型フィールドの XmlEnum 屬性、NewsMsg の記事リストの XmlArray 屬性と XmlArrayItem 屬性をマークしました。その後逆シリアル化されるのは、WeChat で必要な形式になります。

シリアル化方法は次のとおりです:

public string ResponseXML(object value, Type type){
    StringWriter sw = new StringWriter();
    XmlSerializerNamespaces ns = new XmlSerializerNamespaces();

    ns.Add("", "");　　//去除命名空間
    XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(type);

    serializer.Serialize(sw, value, ns);    return sw.ToString();
}

注: ここで XML 名前空間を削除する必要があります。削除しないと WeChat が認(rèn)識(shí)しません

完全な方法が示されています:

public HttpResponseMessage Post(){    var requestContent = Request.Content.ReadAsStreamAsync().Result;    //從正文參數(shù)中加載微信的請求參數(shù)
    XmlDocument xmlDoc = new XmlDocument();
    xmlDoc.Load(requestContent);

    logger.DebugFormat("WX請求XML內(nèi)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;    
    //獲取消息類型，若未定義，則返回。
    if (!Enum.TryParse(msgTypeStr, true, out msgType))
    {           
        responseContent = MsgService.Instance.ResponseXML(new TextMsg
            {
                FromUserName = efhName,
                MsgType = MsgType.Text,
                Content = "俺還小，不知道你在說啥子(⊙_⊙)?",
                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);
    }    
    //圖靈消息轉(zhuǎn)換為微信響應(yīng)消息，下一節(jié)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~" : "大爺，奴家會(huì)想你的",//其實(shí)取消訂閱是不會(huì)發(fā)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"),
    };
}

この時(shí)點(diǎn)で、 WeChat の受動(dòng)的応答メッセージ。

Turing メッセージと WeChat メッセージのマッピング

メッセージに受動(dòng)的に返信する機(jī)能を?qū)g裝しました。次に、Turing ロボット インターフェイスをパブリック プラットフォームに関連付ける必要があります。

チューリング ロボットから返されたパラメーターを分析したところ、すべての種類のコンテンツにコード パラメーターとテキスト パラメーターがあることがわかりました。そして、TuringのメッセージをWeChatの応答メッセージに直接対応させる必要があるため、インターフェースを定義し、変換メソッドを提供します

public class TuLingResult{    //消息類型(我們在序列化為XML的時(shí)候需要提供類型)
    public Type DataType { get; set; }    public object Data { get; set; }
}public interface IResponse{    TuLingResult ToTuLingResult(string fromUserName, string toUserName);
}

Turingメッセージ(WeChatのテキストメッセージに相當(dāng))の基本クラスとしてテキストデータの実體を作成します

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
             }
        };
    }
}

ではさまざまなデータのエンティティクラスを順番に作成します。
例: ニュース (WeChat グラフィック メッセージに対応)

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>
    /// 標(biāo)題
    /// </summary>
    public string Article { get; set; }    /// <summary>
    /// 來源
    /// </summary>
    public string Source { get; set; }    /// <summary>
    /// 詳情地址
    /// </summary>
    public string DetailUrl { get; set; }    /// <summary>
    /// 圖標(biāo)地址
    /// </summary>
    public string Icon { get; set; }
}

同様に、Turing Robot によって提供されるさまざまなデータ エンティティ クラスを作成します

サポートするデータ エンティティが定義されたら、Turing インターフェイスのリクエストを開始して、実は、ここでは HttpClient を使用して実裝しています。

private const string TULING_API_URL = "http://www.tuling123.com/openapi/api";private const string TULING_API_KEY = "XXXXX";//圖靈的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("圖靈機(jī)器人響應(yīng):{0}", content);
    }    return ConvertToMsg(content, userFlag, efhName);
}

Turing はコード識(shí)別メッセージ タイプとエラー情報(bào)を返すため、最初に応答メッセージを TextResult に解析し、Turing タイプを取得します。

まず、チューリング戻りコード

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
}

に対応するチューリング型列挙型

100000  文本類數(shù)據(jù)
200000  網(wǎng)址類數(shù)據(jù)
301000  小說
302000  新聞
304000  應(yīng)用、軟件、下載
305000  列車
306000  航班
307000  團(tuán)購
308000  優(yōu)惠
309000  酒店
310000  彩票
311000  價(jià)格
312000  餐廳
40001   key的長度錯(cuò)誤（32位）
40002   請求內(nèi)容為空
40003   key錯(cuò)誤或帳號(hào)未激活
40004   當(dāng)天請求次數(shù)已用完
40005   暫不支持該功能
40006   服務(wù)器升級(jí)中
40007   服務(wù)器數(shù)據(jù)格式異常
50000   機(jī)器人設(shè)定的“學(xué)用戶說話”或者“默認(rèn)回答”

を定義し、次にメッセージ型

private ResultType GetResultType(string response)
{
    var result = JsonConvert.DeserializeObject<TextResult>(response);

    return (ResultType)result.Code;
}

を取得すると、さまざまな型に従って対応する TuLingResult を返すことができます。

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 TextResult { Text = "您的輸入有誤" };            break;        case ResultType.TL_ERROR_SERVERERROR:
        case ResultType.TL_ERROR_SERVERUPDATE:
            result = new TextResult { Text = "服務(wù)器忙，暫時(shí)無法為您提供服務(wù)" };            break;        case ResultType.TL_ERROR_NOTSUPPORT:
            result = new TextResult { Text = "俺還小，您說的這個(gè)還得慢慢學(xué)習(xí)，以后再來試吧" };            break;
        default:
            result = new TextResult { Text = "俺還小，不知道你在說啥子(⊙_⊙)?" };            break;
    }    return result.ToTuLingResult(efhName, userFlag);
}

その後、取得したTuLingResultのデータをWeChatで必要なXMLにシリアル化できます

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"),
};

以上がWeb API を使用して WeChat パブリック アカウントを開発し、Turing ロボット インターフェイスを呼び出す方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。