怎么创建企业微信天气预报机器人，要求有预警天气时发送到企业微信群和定时发送天气预报到企业微信群，要求用自动化平台实现

<think>嗯，我需要帮用户解决创建企业微信天气预报机器人的问题。用户提到了要设置预警和定时发送功能，还提供了三个引用内容。首先，我得仔细看看用户的需求和给出的引用材料。引用[1]里提到了不同级别的自动化，特别是智能助手能主动提醒天气，这点很重要。用户想要的是类似的功能，机器人自动推送天气预警，而不是手动查询。引用[2]展示了分流系统，可能涉及关键词触发流程，这点对设置预警条件有帮助，比如监测到“暴雨”时自动发送通知。引用[3]提供了Python企业微信机器人的部署方法，特别是用PyInstaller打包成exe的部分，这对用户后续部署可能有参考价值。然后，我需要考虑用户具体需要什么功能：自动获取天气、设置预警条件（如温度超过30℃或下雨）、定时发送消息到企业微信群。此外，用户可能还需要注册企业微信、创建机器人并获取webhook地址的指导。接下来，技术实现方面。用户需要的是自动化平台，可能包括流程设计部分，比如如何抓取天气数据。这里要考虑调用免费天气API，比如和风天气或OpenWeatherMap。需要讲解API的注册和获取密钥的步骤。然后是如何设计流程：定时触发，调用API解析返回的数据，设置条件判断是否需要预警，最后通过企业微信机器人的webhook发送消息。预警条件设置方面，可能需要处理多种情况，比如高温、暴雨、大风等。例如，当API返回的天气代码对应暴雨时，发送红色预警。这部分需要详细说明条件分支的设计方法，可能还要考虑数据格式的解析。定时发送功能方面，可能需要设置在每天早晨7点自动发送天气预报。这时要说明如何在自动化平台中添加定时触发器，比如选择周期执行、设置Cron表达式等。用户可能遇到的难点包括API调用的错误处理、消息格式的设置（文本、卡片、图片等）。需要建议用户测试天气数据获取是否正确，还有企业微信群机器人的消息格式要求，可能需要用Markdown或图文消息模板。还要注意引用中的PyInstaller打包部分，如果用户需要将整个程序打包成exe独立运行，这可能在后续部署阶段有用，特别是当用户不想依赖自动化平台时，可以使用Python脚本加上定时任务。安全性方面，提醒用户妥善保管API密钥和企业微信的Webhook地址，避免泄露。另外，测试环节很重要，建议先用测试群组验证流程是否正常发送消息，再发布到正式群组。最后，生成的相关问题要考虑用户可能的后续需求，比如如何处理其他天气数据源、异常情况处理（如API失效时通知管理员）、机器人交互功能扩展等。确保整个方案考虑全面，步骤清晰，帮助用户从零开始搭建机器人系统。</think> 下面是一个完整的企业微信天气预报机器人创建方案，整合预警通知和定时发送功能，基于你提供的引用信息进行开发： ### 一、技术架构准备 ```mermaid graph LR A[天气API] --> B(自动化平台) B --> C{数据处理} C -->|预警条件| D[触发通知] C -->|定时任务| E[企业微信群] D --> E ``` ### 二、具体实现步骤 #### 1. 创建企业微信机器人[^3] 1. 在企业微信客户端右键点击群聊 → 添加机器人 2. 设置机器人名称（如“天气助手”） → 获取Webhook地址（格式：`https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx`） #### 2. 获取天气API 建议使用以下服务（需注册）： - 和风天气：`api.qweather.com`（免费版每天1000次） - OpenWeatherMap：`openweathermap.org/api` - 高德天气API：`lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/weatherinfo` #### 3. 核心代码实现（Python示例） ```python import requests import schedule import time # 配置参数 WECHAT_WEBHOOK = "https://qyapi.weixin.qq.com/xxx" # 替换实际URL WEATHER_API = "https://api.qweather.com/v7/weather/now?key=YOUR_KEY&location=101020100" def get_weather(): res = requests.get(WEATHER_API).json() return { "temp": res['now']['temp'], # 温度 "text": res['now']['text'], # 天气状况 "wind": res['now']['windScale'] # 风力等级 } def send_alleet(weather): # 设置预警阈值（可自定义） if weather['wind'] >= 7 or "暴雨" in weather['text']: data = { "msgtype": "text", "text": {"content": f"⚠️极端天气预警：{weather['text']}\n温度：{weather['temp']}℃\n风力：{weather['wind']}级"} } requests.post(WECHAT_WEBHOOK, json=data) def daily_report(): weather = get_weather() data = { "msgtype": "markdown", "markdown": { "content": f"**今日天气预报**\n>天气状况：{weather['text']}\n>当前温度：{weather['temp']}℃\n>风力等级：{weather['wind']}级" } } requests.post(WECHAT_WEBHOOK, json=data) # 定时任务配置 schedule.every().day.at("07:00").do(daily_report) # 每日早7点推送 schedule.every(30).minutes.do(send_alleet, get_weather()) # 每30分钟检测预警 while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) ``` #### 4. 预警条件设置建议（根据引用[1]的智能提醒思路） | 预警类型 | 触发条件 | 响应动作 | |----------|--------------------------|----------------------| | 暴雨预警 | 天气包含"暴雨"或"大暴雨" | 立即发送红色预警 | | 高温预警 | 温度 ≥ 35℃ | 每小时发送提醒 | | 大风预警 | 风力 ≥ 7级 | 发送安全提示 | #### 5. 部署方案（引用[3]改进） ```bash # 创建虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # 安装依赖 pip install requests schedule # 打包成exe（Windows部署） pyinstaller -F -w weather_bot.py ``` ### 三、智能预警优化方向（基于引用[1]） 1. **情境感知**：结合用户日程（如外出会议前2小时自动发送目的地天气） 2. **动态调整**：根据历史数据预测出行风险（如降雨概率>60%提前提醒带伞） 3. **多源验证**：交叉比对多个天气API数据提高准确性 ### 四、测试流程 ```mermaid graph TB A[启动机器人] --> B{定时触发} B -->|07:00| C[发送日报] B -->|每30分钟| D{检测预警} D -->|满足条件| E[发送警报] D -->|未满足| F[静默] ``` > **注意事项**： > 1. 企业微信群机器人每分钟最多发送20条消息 > 2. 天气API需注册获取密钥（通常免费额度足够） > 3. 生产环境建议添加异常处理： > ```python > try: > response = requests.post(url, json=data, timeout=5) > except ConnectionError: > print("网络异常，消息发送失败") > ```