企业飞书应用机器人,使用python自动发送文字内容到群消息

文章目录

创建企业应用与开通机器人

  1. 需要先创建应用,然后进入应用后,点击添加应用能力创建机器人:

  2. 参考官方文档,获取两个参数:app_id与app_secret

飞书发送信息的工具函数

博主写了下面的函数,作为发送基本的文本的工具类,其中用到的参数有:

  1. text_string:发送的文字字符串
  2. chat_id:群的ID,在API调试台可以直接获取(https://open.feishu.cn/api-explorer/)
  3. app_id:参考官方文档,获取企业应用的app_id
  4. app_secret:参考官方文档,获取企业应用的app_secret
py 复制代码
import lark_oapi as lark
from lark_oapi.api.im.v1 import *


def fs_send_message(text_string: str, chat_id, app_id=None, app_secret=None):
    """飞书发送基本的文本信息 工具类"""
    client = lark.Client.builder().app_id(app_id).app_secret(app_secret).log_level(lark.LogLevel.DEBUG).build()
    send_text_string = {"text": text_string}
    # 构造请求对象
    request: CreateMessageRequest = CreateMessageRequest.builder() \
        .receive_id_type("chat_id").request_body(
        CreateMessageRequestBody.builder().receive_id(chat_id).msg_type("text").content(
            str(send_text_string).replace("'", "\"")).build()).build()
    # 发起请求
    response: CreateMessageResponse = client.im.v1.message.create(request)
    # 处理失败返回
    if not response.success():
        lark.logger.error(
            f"client.im.v1.message.create failed, code: {response.code}, msg: {response.msg}, log_id: {response.get_log_id()}")
        return

    # 处理业务结果
    lark.logger.info(lark.JSON.marshal(response.data, indent=4))

使用方法:

py 复制代码
fs_send_message(
        text_string="发送的测试文字内容:balabala",
        chat_id="oc_xxxxxx",
        app_id="cli_xxxx",
        app_secret="xxxxx",
    )

使用的效果:

相关推荐
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 14 章 MCP 服务端(上):注解式实现与工具来源
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 15 章 MCP 服务端(下):三种协议形态、Streamable 传输与状态管理
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 16 章 向量存储(上):`VectorStore` 接口体系、`BatchingStrategy`
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 12 章 工具循环的流式形态、Usage 累加与扩展体系
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 23 章 模型供应商实现:从 `OpenAiSetup` 到 Bedrock
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 06 章 内置 Advisor 全景:13 个实现逐个剖到源码级
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 03 章 消息体系与 Prompt:不可变模型、`ChatOptions` 与模板渲染
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 24 章 生产实践与 2.x 迁移:陷阱清单、AOT 与调优
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 10 章 工具调用(中):执行链路、结果转换与工具限制
java·人工智能·开源
鶴哥只手遮天2 小时前
Spring AI 2.0.1 深度解析-第 13 章 MCP 客户端:传输、工具聚合与命名冲突
java·人工智能·开源