python实现微信聊天机器人,用python做机器人

　　这是边肖推荐的第11个好句子。

　　资料来源：菜鸟学Python

　　作者：小安和小编

　　随着自然语言技术和机器学习技术的发展，越来越多有趣的自然语言项目出现在大家面前。聊天机器人就是最典型的应用之一。今天，边肖带领大家使用不到20行代码，通过两种方法构建自己的聊天机器人。

　　神器wxpy库

　　首先，编辑将介绍这次使用的python库。本项目使用的主库是wxpy和chatterbot。

　　wxpy是在 itchat库的基础上通过大量的界面优化，模块简单易用，功能得到扩展。什么是界面优化？简单来说，用户可以直接调用函数，输入一些参数就可以使用了。不关心函数的基本实现。

　　Chatterbot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎基于python编写，可以从已有的对话中进行内存匹配。

　　Wxpy在使用时非常有用，因为它使用了大量的接口集成。使用下图所示的简单Wxpy，进入交互界面就可以和指定的好友进行对话。并且代码效果如下图所示。

　　上面代码的print_msg函数使用了wxpy库中的decorator。这里装饰器的功能可以参考源代码来看，主要用于配置注册消息。比如print_msg函数可以输出对方的回复消息。在手机微信上，我们也看到双方的交流，所以在一定程度上，wxpy就是PC端的微信。

　　图灵聊天机器人

　　我们实现了第一个聊天机器人。这个机器人是集成在wxpy里的图灵机器人，是图灵机器人的资深专家，所以做出来的聊天机器人之间的交流也很流畅。怎样才能让图灵机器人融入我们的交流？首先你需要注册图灵机器人的主页，获得自己的机器人。注册后可以生成图灵自动机，得到api_key如下图所示。

　　这个api_key是我们以后做聊天机器人的关键。图灵聊天机器人的代码和效果图如下图所示：

　　从上图右侧的聊天记录来看，图灵机器人聊天机器人效果非常好，还可以进行天气查询等功能。

　　自己训练的聊天机器人

　　尽量不要依靠图灵机器人，而是依靠ChatterBot制造机器人。这个机器人，虽然效果较上一款性能差距较大，但是它可以训练我们自己的语料库

　　从上图可以看出，语料库资源太少，不一定能主动上网搜索。所以回答问题需要做大量的工作。

　　除了这些，还有什么可以做的吗？当然，ChatterBot为我们提供了训练的方法，我们也可以提供材料来训练它。并且代码效果如下图所示。

　　首先定义chatbot，加入训练数据使模型与问题一致，得到训练结果。

　　右图显示了我们的结果。从结果可以看出，由于我们的训练集中没有“在”的数据，所以答案是令人费解的，但是“你好”和“你叫什么名字？”这两个问题的答案都回答的很完美。这就是参与训练数据集的好处。

　　Trainer.train([你好，你好，很高兴见到你，你叫什么名字？，‘我是聊天机器人-2。,])

　　(训练集数据)

　　也可以加入想要训练的语料库进行训练。你也会得到好的结果。有些同学可能会问这是怎么训练的？答案就在chatterbot的源代码里。打开源代码后，chatbot这里可以选择的训练方式是“最佳匹配”。也就是说，它是最一致的方法。从训练好的对话中找出最熟悉的单词，并根据对话提供答案。

　　做Python机器学习项目有意思吗？这是编辑带给大家的两款聊天机器人的设计。让我们马上设计自己的聊天机器人。

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