实例：使用 Python 开发拼多多客服机器人

今天小帅b要给你分享的是一个实例，一种思路。

在春节前阵子，有朋友在拼多多开的店发现客户越来越多，客服应接不暇，想要花钱请人也无法马上请得到人，如果客服回复率达不到的话店铺会被降权…他表示很苦恼。

我看了下客服聊天记录，发现大多数问题都是频繁被问到的，比如，询问什么时候发货，在哪里发货，多久到，发什么快递，好评返现，商品规格等等。

如果建立一个词库，里面可以根据关键词回复相关的语句，能自动化操作，应该可以减轻不少客服的工作。

我又看了下在 Win 系统中登录后的客服界面，大概长这样：

可以看到，每次有客户来咨询的时候，右下角都会弹出窗口，位置是固定的，而且咨询的内容可以预览得到。

于是，我就有了这么个思路：

可不可以不断的检测右下角是否有消息出现；

如果有消息的话，就通过文字识别，得到客户询问的内容，这样就可以拿到关键词；

接着去词库中寻找相关的回复内容，然后结合自动化操作，自动粘贴，回车回复内容。

具体到功能实现，我们需要实现的是：

截图

文字识别

数据库

复制词库的回复内容

自动化操作一些快捷键

那么如何具体实现呢？

Python截图和自动化操作的实现

我之前写过一个库的介绍——Pyautogui：用 Python 控制你的鼠标和键盘，然后爱怎么玩怎么玩，可以发现，我们可以利用它来实现自动化的一些操作，比如点击消息框，CTRL+V 黏贴要回复的文本，按回车发送。

另外，Pyautogui还有截图功能，比如通过坐标 xy 轴的位置，再结合宽高，我们就可以定位到消息出现的位置实现截图：

比如现在右下角信息出现的位置是：

#bottom right corner
key_x = 1601
key_y = 837
key_w = 277
key_h = 28

那么就可以这样截图：

pg.screenshot('my_screenshot.png', region=(key_x, key_y, key_w, key_h))

这样就可以截取到具体的图片：

Python文字识别的实现

截取到图片之后，我们就可以通过文字识别的方式来获取到关键文字了，Python 有个 pytesseract 库专门做 ocr 的，不过

使用 Python 复制内容到剪贴板很容易，使用 pyperclip 就可以了，复制：

print(f'回复：{reply}')
pyperclip.copy(reply)

好了，现在剪切板已经又回复的内容了，接下来就是控制电脑，去粘贴消息回复了：

pg.click(x=key_x, y=key_y)
pg.sleep(0.5)
pg.hotkey('ctrl', 'v')
pg.sleep(0.5)
pg.press('enter')

OK，大体思路就是这样，通过这种模拟人工客服的方式，确实可以提高效率，减少很多不必要的麻烦，事实上，不仅仅是客服，你工作上遇到的一些操作，也许可以通过一些方法实现「自动化」，减轻自己的工作压力，还可以获得更多的时间做自己的事情。

因为这个项目不仅包含客服回复相关，并且涉及到一些利益，我没办法把项目代码完全开源给你使用，但是思路就是这么个思路，更多的是让你借鉴一下，你要相信，你学习的东西，有时候可能对你当下来说不是很有用，但是也许在某一天，你习得的东西会给你带来惊喜，做到「融会贯通」不易，但是请你和我一直走在「积累」的路上，fxxk！