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自動回覆訊息

順利將 LINE BOT 串接 Webhook 後,就能透過 LINE Message API 開發聊天機器人,這篇教學會介紹回覆訊息的方法,並使用 Colab + bgrok 實做一個會自動回覆客製化訊息、表情貼圖、圖片、影片以及地址的 LINE BOT 聊天機器人,最後再將機器人部署到 Google Cloud Functions。

建議先閱讀:

快速導覽:

什麼是 reply token?

不論 LINE BOT 接收那種類型的訊息,回覆訊息都是使用 reply_message 方法進行回覆,reply_message 方法包含一個 reply token 的參數,表示訊息要回覆到哪裡一個 reply token 只會在接收到訊息時產生一次,如果回覆過的訊息需要再次回覆,則需要再度接收訊息才能回覆,如果要多次主動推播訊息,則需使用 push message 的方式處理。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

回覆文字訊息

使用 reply_message 的「TextSendMessage」方法 ( 需要 import ),能夠回覆文字訊息,相關參數如下:

參數 說明
text 要回覆的文字 ( 不論放入什麼內容都會被轉換成文字 )。

使用下方的程式碼執行後,使用者輸入了什麼訊息,LINE BOT 就會回覆一模一樣的文字訊息。

注意,如果是 ngrok + Colab 產生的網址,每次重新執行就要再進入 LINE Developer 更新 Webhook。

from flask_ngrok import run_with_ngrok
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage   # 載入 TextSendMessage 模組
import json

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
    body = request.get_data(as_text=True)
    json_data = json.loads(body)
    print(json_data)
    try:
        line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
        handler = WebhookHandler('你的 LINE Channel secret')
        signature = request.headers['X-Line-Signature']
        handler.handle(body, signature)
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']         # 取得 reply token
        msg = json_data['events'][0]['message']['text']   # 取得使用者發送的訊息
        text_message = TextSendMessage(text=msg)          # 設定回傳同樣的訊息
        line_bot_api.reply_message(tk,text_message)       # 回傳訊息
    except:
        print('error')
    return 'OK'

if __name__ == "__main__":
    run_with_ngrok(app)
    app.run()

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

回覆表情貼圖

使用 reply_message 的「StickerSendMessage」方法 ( 需要 import ),能夠回覆表情貼圖,相關參數如下:

參數 說明
package_id 表情貼圖所在群組 ID。
sticker_id 表情貼圖 ID。

LINE BOT 預設的表情貼圖只有 LINE 官方所提供的貼圖,支援的表情貼圖參考:List of available stickers

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

下方的程式碼執行後,當使用者傳送了表情貼圖,LINE BOT 就會回覆一模一樣的表情貼圖 ( 限制為官方預設的表情貼圖 )。

注意,如果是 ngrok + Colab 產生的網址,每次重新執行就要再進入 LINE Developer 更新 Webhook。

from flask_ngrok import run_with_ngrok
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import StickerSendMessage   # 載入 StickerSendMessage 模組
import json

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
    body = request.get_data(as_text=True)
    json_data = json.loads(body)
    print(json_data)
    try:
        line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
        handler = WebhookHandler('你的 LINE Channel secret')
        signature = request.headers['X-Line-Signature']
        handler.handle(body, signature)
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']      # 取得 reply token
        stickerId = json_data['events'][0]['message']['stickerId'] # 取得 stickerId
        packageId = json_data['events'][0]['message']['packageId'] # 取得 packageId
        sticker_message = StickerSendMessage(sticker_id=stickerId, package_id=packageId) # 設定要回傳的表情貼圖
        line_bot_api.reply_message(tk,sticker_message)  # 回傳訊息
    except:
        print('error')
    return 'OK'

if __name__ == "__main__":
    run_with_ngrok(app)
    app.run()

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

回覆圖片或影片訊息

使用 reply_message 的「ImageSendMessage」或「VideoSendMessage」方法 ( 需要 import ),能夠回覆圖片或影片,相關參數如下:

參數 說明
original_content_url 原始圖片或影片網址。
preview_image_url 縮圖網址。

下方的程式碼執行後,當使用者傳送了某個文字,LINE BOT 就會回覆跟這個文字有關的圖片 ( 先建立好圖片網址和文字對照的字典,圖片來源是維基百科 ),如果找不到文字對應的圖片,就會回傳「找不到相關圖片」。

注意,如果是 ngrok + Colab 產生的網址,每次重新執行就要再進入 LINE Developer 更新 Webhook。

from flask_ngrok import run_with_ngrok
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage, ImageSendMessage    # 載入 TextSendMessage 和 ImageSendMessage 模組
import json

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
    body = request.get_data(as_text=True)
    json_data = json.loads(body)
    print(json_data)
    try:
        line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
        handler = WebhookHandler('你的 LINE Channel secret')
        signature = request.headers['X-Line-Signature']
        handler.handle(body, signature)
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']
        msg = json_data['events'][0]['message']['text']
        img_url = reply_img(msg)   # 取得對應的圖片,如果沒有取得,會是 False
        if img_url:
            # 如果有圖片網址,回傳圖片
            img_message = ImageSendMessage(original_content_url=img_url, preview_image_url=img_url)
            line_bot_api.reply_message(tk,img_message)
        else:
            # 如果是 False,回傳文字
            text_message = TextSendMessage(text='找不到相關圖片')
            line_bot_api.reply_message(tk,text_message)
    except:
        print('error')
    return 'OK'
# 建立回覆圖片的函式
def reply_img(text):
    # 文字對應圖片網址的字典
    img = {
        '皮卡丘':'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/a/a6/Pok%C3%A9mon_Pikachu_art.png',
        '傑尼龜':'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/5/59/Pok%C3%A9mon_Squirtle_art.png'
    }
    if text in img:
      return img[text]
    else:
      # 如果找不到對應的圖片,回傳 False
      return False

if __name__ == "__main__":
    run_with_ngrok(app)
    app.run()

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

回覆地址訊息

使用 reply_message 的「LocationSendMessage」方法 ( 需要 import ),能夠回覆地址訊息,相關參數如下:

參數 說明
title 地圖標題。
address 地址標示。
latitude 緯度。
longitude 經度。

下方的程式碼執行後,當使用者傳送了某個地點的文字,LINE BOT 就會回覆跟這個地點的地圖 ( 先建立文字和地址、經緯度的對照字典 ),如果找不到文字對應的地址,就會回傳「找不到相關地點」。

注意,如果是 ngrok + Colab 產生的網址,每次重新執行就要再進入 LINE Developer 更新 Webhook。

from flask_ngrok import run_with_ngrok
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage, LocationSendMessage    # 載入 TextSendMessage 和 LocationSendMessage 模組
import json

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
    body = request.get_data(as_text=True)
    json_data = json.loads(body)
    print(json_data)
    try:
        line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
        handler = WebhookHandler('你的 LINE Channel secret')
        signature = request.headers['X-Line-Signature']
        handler.handle(body, signature)
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']
        msg = json_data['events'][0]['message']['text']
        location_dect = reply_location(msg)     # 取得對應的地址,如果沒有取得,會是 False
        if location_dect:
            # 如果有地點資訊,回傳地點
            location_message = LocationSendMessage(title=location_dect['title'],
                                                  address=location_dect['address'],
                                                  latitude=location_dect['latitude'],
                                                  longitude=location_dect['longitude'])
            line_bot_api.reply_message(tk,location_message)
        else:
            # 如果是 False,回傳文字
            text_message = TextSendMessage(text='找不到相關地點')
            line_bot_api.reply_message(tk,text_message)
    except:
        print('error')
    return 'OK'
# 建立回覆地點的函式
def reply_location(text):
    # 建立地點與文字對應的字典
    location = {
        '101':{
            'title':'台北 101',
            'address':'110台北市信義區信義路五段7號',
            'latitude':'25.034095712145003',
            'longitude':'121.56489941996108'
        },
        '總統府':{
            'title':'總統府',
            'address':'100台北市中正區重慶南路一段122號',
            'latitude':'25.040319874750914',
            'longitude':'121.51162883484746'
        }
    }
    if text in location:
      return location[text]
    else:
      # 如果找不到對應的地點,回傳 False
      return False

if __name__ == "__main__":
    run_with_ngrok(app)
    app.run()

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

部署程式到 Google Cloud Functions

因為使用 ngrok + Colab 的 Python 程式,只會運作幾個小時就停止,甚至再次執行時需要重新安裝相關函式庫,所以只能作為「開發中」使用,如果要真正建構 LINE BOT 的 Python 程式,除了可以使用類似 Heroku 之類的雲端伺服器,也可以直接使用 Google Cloud Functions 部署程式。

參考:使用 Google Cloud Functions

登入 Google 帳號,啟用 Google Cloud 和 Cloud Functions 後,建立一支 Cloud Functions 的程式,環境設定為 Python 3.7~3.9,進入點設定為 linebot。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

編輯 requirements.txt,在 Cloud Functions 安裝 line-bot-sdk 函式庫。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

編輯 main.py 主程式檔案,撰寫下方 Python 程式碼,綜合上方所有的範例,程式碼執行後會自動回覆使用者的訊息、表情貼圖、圖片與地點資訊。

import json
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
# 載入對應的函式庫
from linebot.models import TextSendMessage, StickerSendMessage, ImageSendMessage, LocationSendMessage

def linebot(request):
    try:
        body = request.get_data(as_text=True)
        json_data = json.loads(body)                           # json 格式化收到的訊息
        line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')  # 輸入 你的 Channel access token
        handler = WebhookHandler('你的 Channel secret')         # 輸入 你的 Channel secret
        signature = request.headers['X-Line-Signature']
        handler.handle(body, signature)
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']       # 取得 reply token
        tp = json_data['events'][0]['message']['type']  # 取得 message 的類型
        if tp == 'text':
            # 如果是文字類型的訊息
            msg = reply_msg(json_data['events'][0]['message']['text'])   # 取出文字並對應到 reply_msg 的函式
            if msg[0] == 'text':
                # 如果要回傳的訊息是 text,使用 TextSendMessage 方法
                line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(text=msg[1]))
            if msg[0] == 'location':
                # 如果要回傳的訊息是 location,使用 LocationSendMessage 方法
                line_bot_api.reply_message(tk,LocationSendMessage(title=msg[1]['title'],
                                                                address=msg[1]['address'],
                                                                latitude=msg[1]['latitude'],
                                                                longitude=msg[1]['longitude']))
            if msg[0] == 'image':
                # 如果要回傳的訊息是 image,使用 ImageSendMessage 方法
                line_bot_api.reply_message(tk,ImageSendMessage(original_content_url=msg[1],
                                                                preview_image_url=msg[1]))
        if tp == 'sticker':
            # 如果收到的訊息是表情貼圖
            stickerId = json_data['events'][0]['message']['stickerId'] # 取得 stickerId
            packageId = json_data['events'][0]['message']['packageId'] # 取得 packageId
            # 使用 StickerSendMessage 方法回傳同樣的表情貼圖
            line_bot_api.reply_message(tk,StickerSendMessage(sticker_id=stickerId, package_id=packageId))
        if tp == 'location':
            # 如果是收到的訊息是地點資訊
            line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(text='好地點!'))
        if tp == 'image':
            # 如果是收到的訊息是圖片
            line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(text='好圖給讚!'))
        if tp == 'audio':
            # 如果是收到的訊息是聲音
            line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(text='聲音讚喔~'))
        if tp == 'video':
            # 如果是收到的訊息是影片
            line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(text='影片內容真是不錯!'))
    except:
        print('error', body)
    return 'OK'
# 定義回覆訊息的函式
def reply_msg(text):
    # 客製化回覆文字
    msg_dict = {
        'hi':'Hi! 你好呀~',
        'hello':'Hello World!!!!',
        '你好':'你好呦~',
        'help':'有什麼要幫忙的嗎?'
    }
    # 如果出現特定地點,提供地點資訊
    local_dict = {
        '總統府':{
            'title':'總統府',
            'address':'100台北市中正區重慶南路一段122號',
            'latitude':'25.040319874750914',
            'longitude':'121.51162883484746'
        }
    }
    # 如果出現特定圖片文字,提供圖片網址
    img_dict = {
        '皮卡丘':'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/a/a6/Pok%C3%A9mon_Pikachu_art.png',
        '傑尼龜':'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/5/59/Pok%C3%A9mon_Squirtle_art.png'
    }
    # 預設回覆的文字就是收到的訊息
    reply_msg_content = ['text',text]
    if text in msg_dict:
        reply_msg_content = ['text',msg_dict[text.lower()]]
    if text in local_dict:
        reply_msg_content = ['location',local_dict[text.lower()]]
    if text in img_dict:
        reply_msg_content = ['image',img_dict[text.lower()]]
    return reply_msg_content

編輯完成後,部署程式,出現綠色打勾圖示表示部署完成。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

程式部署後,選擇「觸發條件」頁籤,複製觸發的網址,更新 LINE Developer 的 Webhook。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

驗證 Webhook 沒問題後,就可以在 LINE 與自己開發的 LINE BOT 聊天了。

LINE BOT 教學 ( Python ) - 自動回覆訊息

小結

了解 LINE Message API 回覆訊息的原理後,就能輕鬆做出一個會自動回覆訊息的 LINE BOT,不過回覆訊息的機制是「一來一往」,只有在發送訊息後取得 reply token 才能回覆訊息,如果要主動推播訊息,則需要使用 push messsage 的方式才能實現。

更多參考:LINE Messaging API SDK for Python

延伸閱讀

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Python 學習導讀 關於 Python 使用 Google Colab 使用 Anaconda 使用 Python 虛擬環境

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語法觀念

縮排和註解 運算子 operator 邏輯判斷 ( if、elif、else ) 邏輯判斷 ( and 和 or ) 重複迴圈 ( for、while ) 例外處理 ( try、except ) 生成式 comprehension 物件類別 class 物件繼承 inheritance 匯入模組 import

函式操作

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內建函式/方法

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標準函式庫/模組

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網路爬蟲

Python 網路爬蟲導讀 關於網路爬蟲 破解反爬蟲的方法 Requests 函式庫 Beautiful Soup 函式庫 Selenium 函式庫 爬取 PTT 文章標題 自動下載 PTT 正妹圖片 同時下載多張圖片 爬取空氣品質指標 ( AQI ) 爬取氣象預報 爬取現在天氣 LINE Notify 雷達回波圖 LINE Notify 即時地震資訊 爬取臺灣銀行牌告匯率 爬取 Yahoo 股市即時股價 爬取 LINE TODAY 留言 批次下載 Pinterest 圖片 登入 Mobile01 截圖下載 Twitter 自動上傳圖文

網頁服務與應用

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LINE BOT 教學

LINE BOT 教學導讀 建立 LINE Channel 設定 Colab 開發環境 建立並串接 Webhook 解析 LINE 的訊息 自動回覆訊息 主動推播訊息 建立圖文選單 切換圖文選單 發送樣板訊息 發送 Flex Message 使用 Requests 傳送訊息 使用 LINE URL Scheme 氣象機器人 (1) 氣象機器人 (2) 氣象機器人 (3) 氣象機器人 (4)

OpenCV 教學

OpenCV 教學導讀 OpenCV 函式庫 開啟並顯示圖片 寫入並儲存圖片 讀取並播放影片 寫入並儲存影片 取得影像資訊 旋轉/翻轉/改變尺寸 影像的幾何變形 影像的色彩轉換 繪製各種形狀 影像加入文字 剪裁影像 調整對比和亮度 負片效果 影像模糊化 影像的疊加與相減 二值化黑白影像 影像的侵蝕與膨脹 影像邊緣偵測 影像遮罩 馬賽克效果 子母畫面影片 萬花筒影片效果 多畫面延遲播放影片 搞笑全景影片合成效果 凸透鏡效果 ( 魚眼效果 ) 倒數計時自動拍照效果 線性漸層填色 合成半透明圖片 將指定的顏色變透明 處理 gif 動畫 影片轉透明 gif 動畫 辨識 QRCode 和 BarCode 掃描 QRCode 切換效果 偵測滑鼠事件 滑鼠選取自動馬賽克 即時在影片中繪圖 偵測鍵盤行為 加入滑桿 ( Trackbar )

AI 影像辨識教學

AI 影像辨識教學導讀 OpenCV 人臉偵測 OpenCV 人臉馬賽克 OpenCV 五官偵測 OpenCV 汽車偵測 OpenCV 行人偵測 OpenCV 辨識不同人臉 OpenCV 單物件追蹤 OpenCV 多物件追蹤 OpenCV 抓取特定顏色 OpenCV 追蹤並標記顏色 情緒辨識與年齡偵測 辨識微笑,拍照儲存 使用 Mediapipe Mediapipe 人臉偵測 Mediapipe 人臉網格 Mediapipe 手掌偵測 Mediapipe 姿勢偵測 Mediapipe 全身偵測 Mediapipe 物體偵測 Mediapipe 人物去背 Mediapipe 手勢辨識 辨識比中指,自動馬賽克 用手指在影片中畫圖 手指擦除鏡子霧氣效果 Jupyter 安裝 Tensorflow 使用 Teachable Machine 辨識剪刀、石頭、布 辨識是否戴口罩 辨識手寫數字

NumPy 教學

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Tkinter 設計介面

建立 Tkinter 視窗 Label 標籤 Button 按鈕 Radiobutton 單選按鈕 Checkbutton 複選按鈕 Entry 單行輸入框 Text 多行輸入框 Listbox 列表選擇框 Frame 框架 Scrollbar 滾動條 ( 範例 ) Label 製作時鐘 ( 範例 ) 點擊按鈕開檔案

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基礎範例

攝氏/華氏轉換 公分/英吋換算 判斷平年與閏年 找出不重複字元 找出中間的字元 大樂透電腦選號 下載進度條 星號金字塔 數字金字塔 猜數字 ( 猜大猜小 ) 猜數字 ( 幾 A 幾 B ) 簡單時鐘 ( 世界時間 ) 計算 BMI 數值 計算年紀 ( 歲、月、天 ) 產生身分證字號 ( 隨機 ) 檢查身分證字號 羅馬數字轉換

數學範例

兩個數字的四則運算 計算多個數字的總和 費波那契數列 九九乘法表 質因數分解 快速找出質數 最小公倍數 ( 多個數字 ) 最大公因數 ( 多個數字 )

ZeroJudge 解答

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