python实现微信小程序用户登录、模板推送

yizhihongxing

Python实现微信小程序用户登录、模板推送攻略

微信小程序是一种新型的应用程序,目前已经有越来越多的开发者开始使用它。本文将会介绍如何使用Python实现微信小程序用户登录和模板推送,并提供两个示例以便更好地理解。

用户登录

微信小程序的用户登录是通过微信登录接口API实现的,我们需要在自己的小程序中获取到用户的openid并将其存储在自己的服务器上。

我们需要使用requests库向微信服务器发送GET请求并在URL参数中加入相应参数,以下为代码示例:

import requests

# 小程序AppID和Secret
app_id = 'your_appid'
app_secret = 'your_appsecret'

# 微信登录接口地址
url = 'https://api.weixin.qq.com/sns/jscode2session'

# 用户登录时获取到的code,需要在小程序端获取
code = 'your_code'

# 请求微信登录API
response = requests.get(url,
                        params={
                            'appid': app_id,
                            'secret': app_secret,
                            'js_code': code,
                            'grant_type': 'authorization_code'
                        })

# 获取到API返回的json数据
res_data = response.json()

# 获取用户的openid
openid = res_data['openid']

模板推送

微信小程序提供了模板消息推送功能,我们可以通过Python编写程序将需要发送的模板消息推送给指定用户。

以下为示例代码,步骤解释请看注释:

import requests
import json

# 小程序AppID和Secret
app_id = 'your_appid'
app_secret = 'your_appsecret'

# 获取access_token
url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=%s&secret=%s' % (app_id, app_secret)
response = requests.get(url)
access_token = response.json()['access_token']

# 模板消息接口
url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/wxopen/template/send?access_token=%s' % access_token

# 用户openid
to_user = 'openid_here'

# 模板消息数据
data = {
    'touser': to_user,
    'template_id': 'template_id_here',
    'form_id': 'form_id_here',
    'data': {
        'keyword1': {
            'value': 'Test Message 1'
        },
        'keyword2': {
            'value': 'Test Message 2'
        },
        'keyword3': {
            'value': 'Test Message 3'
        }
    },
    'emphasis_keyword': 'keyword1.DATA'
}

# 将数据转为json格式并发送请求
response = requests.post(url, data=json.dumps(data))

# 获取API返回的json数据
res_data = response.json()

以上代码可以向指定用户推送一条模板消息,其中to_user为用户openid,template_id为模板ID,form_id为小程序构建出的form_id,data为模板消息数据,emphasis_keyword为强调的关键词。

以上就是使用Python实现微信小程序用户登录、模板推送的完整攻略,希望对大家有所帮助!

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python实现微信小程序用户登录、模板推送 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月23日
下一篇 2023年5月23日

相关文章

  • python用post访问restful服务接口的方法

    在Python中,我们可以使用requests库进行POST请求,访问RESTful服务接口。本文将介绍如何使用requests库进行POST请求,并提供两个示例。 1. 使用requests库进行POST请求 使用requests库进行POST请求非常简单。我们只需要使用requests库的post函数,并指定URL和数据即可。以下是一个示例,演示如何使用…

    python 2023年5月15日
    00
  • 详解Python中for循环的使用

    以下是“详解Python中for循环的使用”的完整攻略。 1. for循环简介 在Python中,for循环是一种常用循环结构,它可以遍历任何可迭代对象,例如列表、元组、字典、集合等。for循环的语法如下: for 变量 in 可迭代对象: 循环体 其中,变量表示每次循环中的元素,可迭代对象表示要遍历的对象,循体表示要执行的操作。 2. for循环的使用 2…

    python 2023年5月13日
    00
  • 如何使用Python查询某个列中的总和值?

    以下是如何使用Python查询某个列中的总和值的完整使用攻略。 步骤1:导入模块 在Python中,我们需要导入相应的模块来连接数据库和执行查询操作。以下是导入mysql-connector-python模块的基本语法: import mysql.connector 以下是导入psycopg2模块的基本语法: import psycopg2 步骤2:连接数据…

    python 2023年5月12日
    00
  • Python中的迭代器与生成器高级用法解析

    Python中的迭代器与生成器高级用法解析 迭代器 什么是迭代器 在Python中,任何一个对象,如果它定义了__iter__方法和__next__方法,那么它就被称为是一个迭代器。 __iter__方法返回一个迭代器对象本身,__next__方法返回迭代器对象的下一个元素。 迭代器的高级用法 itertools模块 Python的itertools模块提供…

    python 2023年6月3日
    00
  • 基于python爬虫数据处理(详解)

    基于Python爬虫数据处理 本攻略介绍如何使用Python爬虫来获取数据,并使用Python进行数据处理和分析。 一、爬虫数据获取 Python中有很多爬虫库可供选择,本攻略使用的是requests和BeautifulSoup库。requests用于获取网页源代码,而BeautifulSoup则用于解析源代码,提取需要的数据。 以下是一个简单的示例代码,获…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例

    让我为您详细讲解一下“Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例”的攻略。 什么是多线程同步与互斥锁 在Python多线程编程中,多个线程之间会共享全局变量和资源,如果多个线程同时进行写操作,就会产生数据混乱和线程安全问题。为了解决这一问题,我们需要使用多线程同步与互斥锁功能。 多线程同步是指多个线程协作合作,完成指定的任务,需要规定好任务的执行时间和顺序…

    python 2023年6月6日
    00
  • pycharm 配置svn的图文教程(手把手教你)

    下面就是针对这个主题的完整攻略。 1.安装SVN客户端(TortoiseSVN) TortoiseSVN是一个免费开源的Subversion客户端,可以在Windows操作系统上使用。我们可以前往 TortoiseSVN官方网站 下载安装包,根据指示进行安装即可。 2.配置SVN和PyCharm 步骤如下: 1.打开PyCharm,单击菜单栏中的“File”…

    python 2023年6月3日
    00
  • 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

    让我为大家详细讲一下PyTorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义。 简介 在PyTorch中,自动求导是非常重要的特性。通过它,我们可以轻松地计算梯度并优化模型。而自动求导函数backward()是其中的核心函数之一。 backward()函数介绍 简述 backward()是计算当前张量在一个标量上的梯度。通常,在计算loss函数的梯度…

    python 2023年5月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部