WePush 一款基于模拟点击实现的微信消息推送机器人,安全稳定不封号

微信每天都要用,所以很多系统监控的消息就直接推送到微信了,这样有什么问题也能很方便的及时收到提醒。

但是呢,微信机器人现在封号太厉害了,用过wechaty,再到hook微信客户端,现在都是一挂就封,无奈了,只好走正规军的路子。

Github:github.com/friend-nice...

原文:nicen.cn/8102.html

WePush

WePush 是一个基于 weauto 开发的微信消息推送系统,采用模拟人工点击的方式实现消息发送,具有安全稳定、零封号风险的特点。 系统通过 HTTP API 接收消息请求并利用消息队列异步处理微信消息的发送,完全模拟真实的人工操作,避免了微信封号风险。

技术架构

FastAPI 服务器 (main.py)

  • 提供 HTTP API 接口
  • 处理消息请求的接收和验证
  • 将消息存入 Redis 队列
  • 消息队列处理器 (mq.py)

监听 Redis 队列

  • 处理消息发送任务
  • 集成微信自动化模块
  • 基于模拟点击技术,安全稳定
  • 完全模拟人工操作,零封号风险

依赖项目

  • FastAPI:高性能的异步 Web 框架
  • Redis:消息队列和数据存储
  • wxauto:微信 Windows 客户端自动化模
  • uvicorn:ASGI 服务器

运行环境要求

  • Python 3.12+
  • Windows 操作系统
  • Redis 服务器
  • 3.9.11.17版本微信客户端(点击下载

安装使用

  1. 安装依赖包:

    pip install -r requirements.txt

**

  1. 确保 Redis 服务已启动且可访问(默认地址:redis://localhost)

  2. 登录微信 Windows 客户端

启动服务

  1. 启动消息接收服务器:
css 复制代码
python main.py

服务器将在 http://localhost:8000 启动

  1. 启动消息处理队列:

    python mq.py

提示

必须提前打开指定好友或群聊的聊天窗口(并且是在独立窗口打开),收到消息推送请求时会自动忽略未打开聊天窗口的目标!

可以通过pyinstaller指定项目内的build.spec,将项目打包为exe可执行文件

复制代码
pyinstaller build.spec

常见问题

Q: 消息发送失败怎么办?

A: 检查以下几点:

  • 确保微信客户端已登录
  • 验证接收人昵称/微信号是否正确
  • 检查 Redis 服务是否正常运行

Q: 如何修改 Redis 连接配置?

A: 在 main.pymq.py 中修改 redis_url 变量

注意事项

  • 使用前请确保微信客户端已登录
  • 为保证稳定性,建议保持微信窗口在前台运行

接口文档

发送消息

  • 接口:POST /api/sendMsg

  • Content-Type:application/json

  • 请求参数:

    json 复制代码
    {
      "receiver": "群名或者好友昵称",
      "msg": "消息内容"
    }
  • 响应格式:

    css 复制代码
    {
      "code": 1,
      "taskId": 123,
      "msg": "任务提交成功"
    }
相关推荐
PPPPPaPeR.4 小时前
光学算法实战:深度解析镜片厚度对前后表面折射/反射的影响(纯Python实现)
开发语言·python·数码相机·算法
JaydenAI4 小时前
[拆解LangChain执行引擎] ManagedValue——一种特殊的只读虚拟通道
python·langchain
骇城迷影4 小时前
Makemore 核心面试题大汇总
人工智能·pytorch·python·深度学习·线性回归
长安牧笛4 小时前
反传统学习APP,摒弃固定课程顺序,根据用户做题正确性,学习速度,动态调整课程难度,比如某知识点学不会,自动推荐基础讲解和练习题,学习后再进阶,不搞一刀切。
python·编程语言
码界筑梦坊4 小时前
330-基于Python的社交媒体舆情监控系统
python·mysql·信息可视化·数据分析·django·毕业设计·echarts
森焱森4 小时前
详解 Spring Boot、Flask、Nginx、Redis、MySQL 的关系与协作
spring boot·redis·python·nginx·flask
he___H4 小时前
双色球红球
python
deephub4 小时前
机器学习特征工程:分类变量的数值化处理方法
python·机器学习·特征工程·分类变量
Pyeako4 小时前
深度学习--卷积神经网络(下)
人工智能·python·深度学习·卷积神经网络·数据增强·保存最优模型·数据预处理dataset