使用 Python 实现微信消息的一键已读的思路代码

关键词
微信消息一键已读 微信消息批量已读 微信消息全部已读
1、微信消息怎么批量已读
2、微信消息可以一键已读吗
3、微信如何设置全部已读

目前支持 windows 微信
下载后双击运行即可

点击下载微信消息一键已读工具

使用 Python 实现微信消息的一键已读的思路代码

1、实现思路

Step 1 > 获取微信的句柄
Step 2 > 激活微信窗口
Step 3 > 移动聊天窗口到最前
Step 4 > 模拟快捷键阅读消息
Step 5 >

2、安装依赖

所需依赖

import win32gui
import win32con
import win32api
import pyautogui
from time import sleep
from tkinter import *

3.编写代码


支持代码

"""
微信消息一键已读
"""

import win32gui
import win32con
import win32api
import pyautogui
from time import sleep

'''
hwnd = win32gui.FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None)  # 查找窗口,不找子窗口,返回值为0表示未找到窗口
hwnd = win32gui.FindWindowEx(hwndParent=0, hwndChildAfter=0, lpszClass=None, lpszWindow=None)  # 查找子窗口,返回值为0表示未找到子窗口

win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_SHOWNORMAL)
SW_HIDE:隐藏窗口并激活其他窗口。nCmdShow=0。
SW_SHOWNORMAL:激活并显示一个窗口。如果窗口被最小化或最大化,系统将其恢复到原来的尺寸和大小。应用程序在第一次显示窗口的时候应该指定此标志。nCmdShow=1。
SW_SHOWMINIMIZED:激活窗口并将其最小化。nCmdShow=2。
SW_SHOWMAXIMIZED:激活窗口并将其最大化。nCmdShow=3。
SW_SHOWNOACTIVATE:以窗口最近一次的大小和状态显示窗口。激活窗口仍然维持激活状态。nCmdShow=4。
SW_SHOW:在窗口原来的位置以原来的尺寸激活和显示窗口。nCmdShow=5。
SW_MINIMIZE:最小化指定的窗口并且激活在Z序中的下一个顶层窗口。nCmdShow=6。
SW_SHOWMINNOACTIVE:窗口最小化,激活窗口仍然维持激活状态。nCmdShow=7。
SW_SHOWNA:以窗口原来的状态显示窗口。激活窗口仍然维持激活状态。nCmdShow=8。
SW_RESTORE:激活并显示窗口。如果窗口最小化或最大化,则系统将窗口恢复到原来的尺寸和位置。在恢复最小化窗口时,应用程序应该指定这个标志。nCmdShow=9。
'''


def max_min_windows(hwnd):
    """
    如果已经最大化,就最小化,否则反之
    :param hwnd: 窗口句柄
    """
    if win32gui.IsIconic(hwnd):
        win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_SHOWMAXIMIZED)
    else:
        win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_SHOWMINIMIZED)


def up():
    pyautogui.press('up')
    sleep(0.01)


def down():
    pyautogui.press('down')
    sleep(0.01)


def read_msg(hwnd):
    # 获取窗口的坐标
    left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd)
    pyautogui.moveTo(left + 170, top + 100)
    pyautogui.click(left + 170, top + 100, button='left')
    # 滚轮滚动到最顶端
    [pyautogui.scroll(1000) for i in range(15)]
    pyautogui.click(left + 170, top + 100, button='left')
    # 模拟读消息按键
    [up() for i in range(5)]
    [down() for i in range(20)]
    # 回到最顶端
    [pyautogui.scroll(1000) for i in range(15)]
    # 回到顶端聊天窗口
    pyautogui.click(left + 170, top + 100, button='left')


# 显示到正常状态
def active_window(hwnd):
    win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_MINIMIZE)
    win32gui.SetActiveWindow(hwnd)
    win32gui.ShowWindow(hwnd, win32con.SW_SHOWNORMAL)

应用程序代码

from windows_api.wechat import wechat_one_key_read
from tkinter import *
import win32gui
from time import sleep

root = Tk()
# 标题
root.title('wx')
# 窗口大小
root.geometry('200x50+300+300')


def read():
    hwnd = win32gui.FindWindow('WeChatMainWndForPC', "微信")
    if hwnd == 0:
        [print('微信未启动,请启动微信再试') for i in range(5)]
        return
    print('请勿移动鼠标或者操作键盘')
    sleep(1)
    print('开始激活微信窗口')
    wechat_one_key_read.active_window(hwnd)
    print('微信窗口已经激活,请勿移动鼠标或者操作键盘')
    print('开始阅读消息')
    wechat_one_key_read.read_msg(hwnd)
    print('消息阅读完成')


t = Entry(root)
b = Button(root, text='一键已读', command=read)
b.pack()

root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    pass

相关参考 如何把代码打包成 exe 可执行程序

4、运行效果


使用 Python 实现微信消息的一键已读的思路代码

已读完成

使用 Python 实现微信消息的一键已读的思路代码

以上就是使用 Python 实现微信消息的一键已读的详细内容,更多关于Python 微信一键已读的资料请关注179885.Com其它相关文章!

猜你在找的使用 Python 实现微信消息的一键已读的思路代码相关文章

本文将结合实例代码,在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下简单车牌字符切割。感兴趣的程序猿可以参考一下
本文将结合实例代码,在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下图像缺陷检测。需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
端午节快要到了,旅游?回家?拜访亲友?少不了要带上粽子.那么:选择什么牌子的粽子呢?选择什么口味的粽子呢?选择什么价格区间呢?今天爬取了京东上面的 “粽子数据” 进行分
图片有的时候需要矫正,本文主要介绍了python中opencv实现图片文本倾斜校正,具有一定的参考价值,感兴趣的程序猿们可以参考一下
今天给大家带来的是关于Python的相关知识,文章围绕着如何用Python将GIF动图分解成多张静态图片展开,文中有非常详细的介绍,需求的大佬可以参考下
下面是采用以帧数为间隔的方法进行视频抽帧,为了避免不符合项目要求的数据增强,博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行移动、旋转以及远近调节等,对py
今天给大家带来的是关于Python的相关知识,文章围绕着用Python创建简易网站展开,文中有非常详细的介绍及图文示例,需求的大佬可以参考下
如果好友短时间发送多条消息然后撤回会难以判断究竟撤回的是哪条信息,只能靠猜.后来我觉得“猜”这个事情特别不Pythonic,研究一段时间后找到了解决方案,不得不惊
不知道各位程序猿有没有遇到过这样的一个故事,发现自己直接喷不过,打字速度不够给力.下面这篇文章就能解决自己喷不过的苦恼,话不多说,上才艺,需求的大佬可以参考
本文主要内容是python下opencv库的安装过程,涉及我在安装时遇到的问题,并且,将从网上搜集并试用的一些解决方案进行了简单的汇总,感兴趣的程序猿们可以参考一下
今天给大家带来的文章是关于Python的相关知识,文章围绕着Python插入排序及其优化方案展开,文中有非常详细的介绍及代码示例,需求的大佬可以参考下
在实际应用中我们只需要将图像矩阵与Sobel滤波器卷积就可以得到图像的梯度矩阵了。具有一定的参考价值,感兴趣的程序猿们可以参考一下