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Rum 的底层和 app 的代码仓库都已经开源了。前不久得知有工程师随手实现了 rum bot，可以直接调用 api 往本地已经启动的 rum 上推送内容。内容可以是纯文本，纯图片或文本与图片的混合。 我非常兴奋，有幸拿到了两份不同的代码实现；其中有位工程师本来是用 rust 实现的，为了让我能看懂，特意帮我重写了一份 python 实现，真是感谢。 基础：RumPost 类我用 Python 把建立连接（session）、调用 api 推送（post）的基础逻辑封装为一个简单的 RumPost 类。
"""rum bot"""
import base64
import json
import uuid
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
import requests
class RumPost:
"""调用 api 往本地已经启动的 Rum 发布内容"""
def __init__(self,PORT:int,HOST:str,CACERT:str):
"""
:param PORT: int，本地已经启动的 Rum 的端口号
:param HOST: str，本地已经启动的 Rum 的 host
:param CACERT: str，本地 Rum 的 server.crt 文件的绝对路径
"""
self.BASEURL = f'https://{HOST}:{PORT}'
self.session = requests.Session()
self.session.verify = CACERT
self.session.headers.update({
'USER-AGENT': 'asiagirls-py-bot',
'Content-Type': 'application/json',
})
def get_nodeinfo(self):
url = f'{self.BASEURL}/api/v1/node'
resp = self.session.get(url)
return resp.json()
def send_post(self, group_id: str, msg: str, images: List[str]) -> Dict[str, str]:
"""
:param group_id: str
:param msg: message content
:param images: list of str, list of image file path or url
:return: dict, return rest api response
"""
url = f'{self.BASEURL}/api/v1/group/content'
payload = {
"type": "Add",
"object": {
"type": "Note",
"content": msg,
"name": "",
},
"target": {
"id": group_id,
"type": "Group"
}
}
images = images or []
for x in images:
with open(x, 'rb') as f:
data = f.read()
if 'image' not in payload['object']:
payload['object']['image'] = []
payload['object']['image'].append({
"mediaType": x.split(".")[-1],
"content": base64.b64encode(data).decode('utf-8'),
"name": f'{uuid.uuid4()}-{datetime.now().isoformat()}',
})
resp = self.session.post(url, json=payload)
return resp.json()
这之后，基于该类生成实例，建立连接并推送内容，就变得非常简单：
b = RumPost(PORT,HOST,CACERT)
b.send_post(group_id, msg, images)
接下来可以基于此，实现更多丰富功能、满足不同场景了。 场景一，脚本自动执行。不用设定闹钟手动执行；到了指定的时间，电脑自动运行代码，无需人工操作或记忆。 说起来很难，但实现起来特别容易。在 Windows 操作系统中，直接用“任务计划程序”这个功能，设定参数时选择启动 Python 程序并运行事先编写好的 Python 脚本即可。这是操作系统自带的现成工具，特别强大。 
它还能支持更复杂的场合。比如，无需电脑 24H 开机，到点自动开机，执行完任务再自动关机。 场景二、内容分类推送。希望对内容分类，不同的内容推送到不同的群组。同时最好标记下哪些内容已经推送过，哪些还没有；当内容不足时，可以提醒我去补充内容。 不管是图片、文本还是图片和文本的集合，都可视为 bot 的数据源 source，于是自定义本地存储的数据格式，并从中随机抽取内容推送。
def common(b,picdirs,textfile,groups=GROUPS):
"""通用的图、文随机选择工具，推送到指定组"""
pics = []
for idir in picdirs:
ipics = Dir(idir).search_files_by_types((".png",".jpg",".jpeg"))
pics.extend(ipics)
texts = JsonFile(textfile).read_file_by_json()
for g in groups:
fresh = [i for i in texts if texts[i] == 0]
if len(fresh) == 0:
print("该新增文案了",textfile)
break
itext = random.choice(fresh)
try:
ipic = [random.choice(pics)]
except:
ipic = []
b.send_post(groups[g], itext, ipic)
print(g,itext)
texts[itext] = 1
sleep(1)
JsonFile(textfile).write_file_by_json(texts)
注：JsonFile 类是我的一个常用的自定义类，封装了下 json 文件的读与写。你也可以直接改写，比如调用 json 的相关方法。Dir 类的 search_files_by_types() 也如此，是我简单封装的一个常用方法。 比如我收集了一些早安问候、笑话等内容，于是它们可以被分别封装为：
def morning(b):
"""早安问候文本和图片"""
picdirs = [r'D:\rum_bot_source\pixabay_morning']
textfile = r"D:\MY-OBSIDIAN-DATA\my_auto_task\rum_bot_source\text_for_morning.json"
groups = {
"测试bot":"fcbd859d-aa16-4dba-8156-69afb03b3eb3",
"刘娟娟的朋友圈":"4e784292-6a65-471e-9f80-e91202e3358c",
}
common(b,picdirs,textfile,groups)
def joke(b):
"""笑话文本和图片"""
picdirs = [r'D:\rum_bot_source\joke']
textfile = r"D:\MY-OBSIDIAN-DATA\my_auto_task\rum_bot_source\text_for_joke.json"
groups = {
"测试bot":"fcbd859d-aa16-4dba-8156-69afb03b3eb3",
"刘娟娟的朋友圈":"4e784292-6a65-471e-9f80-e91202e3358c",
}
common(b,picdirs,textfile,groups)
往后，rum 的种子网络将越来越多，不同的种子网络具有不同的主题或氛围。这样的内容分组推送，就很有必要。 场景三、分时选内容。希望做到根据当前几点钟，“智能”判断该推送什么内容。说起来是“智能”，其实代码逻辑非常简单，python 的新手也能轻松掌握。
from datetime import datetime
h = datetime.now().hour
if h>=6 and h<=9:
morning(b)
elif h>=18 and h<=21:
joke(b)
可拓展空间也非常多，比如存一份节假日表格，提前准备好适合不同节日的内容，然后执行时根据日期来判断是否触发特别的即日祝福内容。 零基础，从哪里开始那么，一个能全天候自动执行，具备一点智能的 rum bot 这就封装好、并可以运行了。随后你可以专注于挑选内容和文本，在本地构建和充实内容 source，剩下的就交给 rum bot 去自动发布。 这个 bot 确实简单，自学 Python 的新手也完全可以掌握：能读懂代码，会修订一些参数，更进一步可以调整逻辑，定制更符合自己需要的 rum bot。 也许你暂时看不懂 rum 已经开源的 Go 语言代码，但 rum bot 确实是一个低门槛的参与方式。如果你感兴趣但零基础，不妨来 xue.cn 上通过《自学是门手艺》或《进入编程世界的第一课》先掌握一点 Python 吧。 如果你已经掌握了一点 Python，那就直接试试看吧~
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