企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

全栈程序员-站长 • 2022年6月28日下午11:36 • 未分类 • 阅读 34

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

背景:之前用钉钉机器人可以发送消息，可以将线上的告警通知发送到消息群中，后来企业微信也支持在群组中增加机器人了，钉钉和企业微信机器人的使用很相似，都是使用webhook的方式来进行实现的，话不多说，咱们先配置机器人，然后再上代码。

1.在企业微信的聊天群中增加机器人

注意:目前只能在聊天群中添加机器人，所以我当时的做法是，先拉一个同事进群，然后再让他退群，具体步骤如下

企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

这个webhook地址就是一会要发送的地址，添加后的效果如下所示

企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

如何后续忘了这个webhook地址，可以右键机器人然后再次查看刚才的webhook地址

企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

不多说了，上面做那么多都是为了添加一个机器人，然后得到这个机器人绑定的webhook地址，下面开始上代码。

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import okhttp3.MediaType;
import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.RequestBody;
import okhttp3.Response;

/**
* @author 作者
* @version 创建时间：2019年3月20日 下午4:27:36
* 类说明
*/
public class Test {
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
        //这里写刚才配置的Webhook地址
		String url = "https://qyapi.weixin.qq.com/asdasdasdasds/.....";
		String reqBody ="{" + 
				"    \"touser\":\"12345\"," + 
				"    \"msgtype\":\"text\"," + 
				"    \"agentid\":1," + 
				"    \"text\":{" + 
				"        \"content\":\"小白可以发消息了,公司班车快到了,大家快准备出发吧 !!!" + 
				" \"safe\":1" + 
				"}";
		
		OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder().connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)// 设置连接超时时间
				.readTimeout(20, TimeUnit.SECONDS)// 设置读取超时时间
				.build();
		MediaType contentType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
		RequestBody body = RequestBody.create(contentType, reqBody);
		Request request = new Request.Builder().url(url).post(body).addHeader("cache-control", "no-cache").build();
		Response response = client.newCall(request).execute();
		byte[] datas = response.body().bytes();
		String respMsg = new String(datas);
		System.out.println(respMsg);
	}
}

效果如下所示

企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

这样就发送成功了，大家可以去试试，虽然简单，但是很实用

其实，机器人支持的数据格式有很多种，大家可以去探索下，这里就不再赘述了。

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/148501.html原文链接：https://javaforall.net

企业微信机器人发送消息[通俗易懂]

1.在企业微信的聊天群中增加机器人

相关推荐

数据挖掘复习（包括一些课本习题）[通俗易懂]

xmind真正有用的几个快捷键(私人总结)

在Linux（Ubuntu版）下编写运行C语言程序

瑞利分布与莱斯分布[通俗易懂]

AssertValid和Dump 这两个函数的作用[通俗易懂]

LDA Effect Size分析 LEfSe详解

发表回复