


En seulement trois étapes, comment envoyer des notifications à WeChat en utilisant Python ?
à travers Bonjour à tous, je suis une recrue.
Les méthodes de notification courantes incluent : e-mail, appel téléphonique, SMS et WeChat. SMS et appels téléphoniques : généralement payants et rarement utilisés ; email : adapté aux notifications de type fichier, plus formels, et utilisé pour l'archivage ; WeChat : adapté aux notifications de type alarme, plus pratique. Le WeChat mentionné ici est Enterprise WeChat.
Le but de cet article : Envoyer des messages aux membres corporatifs via l'application corporative WeChat.
2. Comment mettre en place les notifications WeChat d'entreprise ?1. Créez une nouvelle application
Connectez-vous à la version Web d'Enterprise WeChat (https://work. weixin.qq.com), cliquez sur Gestion des applications → Application → Créer une application
Télécharger le logo de l'application, entrez le nom de l'application (lien nouveau), et puis sélectionnez la plage visible, créée avec succès Une application d'alarme
2 Get Secret
Utilisez Python pour envoyer une demande d'alarme. . En fait, seules deux interfaces sont utilisées :
Get Token: https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid={ Corpid} & CorpSecret = {Secret} # 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 # Envoyer une demande: # 🎜🎜 # # 🎜🎜 # https://www.php.cn/link/8123b781e08f4d9e89ea88f53e6431a9 # 🎜🎜 #Oui Vous voyez, la chose la plus importante est corporelle et secrète :
corpid : identifie de manière unique votre entreprise #🎜 🎜#secret : #🎜 🎜#Clé au niveau de l'application, avec laquelle le programme saura quelle application de l'entreprise vous souhaitez envoyer
corpid peut être obtenu via mon entreprise → informations sur l'entreprise → identifiant d'entreprise
#🎜🎜 #secret peut être obtenu en cliquant sur l'application nouvellement créée (nouveau lien) → Afficher le secret → Envoyer
#🎜🎜 ## 🎜🎜#Enfin, remplissez corpide et secret dans les constantes ci-dessous.
3. Implémentation du code
import json import time import requests ''' 本文件主要实现通过企业微信应用给企业成员发消息 ''' CORP_ID = "xxxx" SECRET = "xxxx" class WeChatPub: s = requests.session() def __init__(self): self.token = self.get_token() def get_token(self): url = f"https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid={CORP_ID}&corpsecret={SECRET}" rep = self.s.get(url) if rep.status_code != 200: print("request failed.") return return json.loads(rep.content)['access_token'] def send_msg(self, content): url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token=" + self.token header = { "Content-Type": "application/json" } form_data = { "touser": "FengXianMei",#接收人 "toparty": "1",#接收部门 "totag": " TagID1 | TagID2 ",#通讯录标签id "msgtype": "textcard", "agentid": 1000002,#应用ID "textcard": { "title": "债券打新提醒", "description": content, "url": "URL", "btntxt": "更多" }, "safe": 0 } rep = self.s.post(url, data=json.dumps(form_data).encode('utf-8'), headers=header) if rep.status_code != 200: print("request failed.") return return json.loads(rep.content) if __name__ == "__main__": wechat = WeChatPub() timenow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()) wechat.send_msg(f"{timenow} 注意!今日有新债,坚持打新!") print('消息已发送!')
4. Effet de l'implémentation :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
