Python 위챗 자동화 봇: pip 설치를 통한 활용성 증대

이 문서는 Python 기반 위챗(WeChat) 자동화 봇의 사용 편의성을 개선하고, 표준 Python 패키지 관리 도구인 pip를 통해 손쉽게 설치 및 관리할 수 있도록 최적화된 방법에 대해 설명합니다.

주요 개선 사항

핵심 후킹(hooking) 기능을 담당하는 라이브러리를 독립적인 Python 패키지로 분리하여 PyPI(Python Package Index)에 배포했습니다.
위챗 관련 자동화 기능을 제공하는 코드를 별도의 라이브러리로 분리하고, 이 역시 pip를 통해 설치 가능하도록 제공합니다.
모든 관련 소스 코드는 하나의 통합된 Git 저장소에서 관리되어, 향후 업데이트 및 기능 추가가 용이합니다.

사용 가이드

지원되는 위챗 클라이언트 버전

현재 다음 버전의 위챗 클라이언트가 공식적으로 지원됩니다:

32비트: 3.9.8.12
64비트: 3.9.8.15

최신 위챗 버전 지원은 지속적으로 업데이트될 예정이며, 커뮤니티 기여를 통해 더 빠르게 반영될 수 있습니다.

현재 제공되는 기능

텍스트 메시지 전송
이미지 메시지 전송
위챗 내부 로그 출력 후킹
수신 메시지 후킹 (향후 업데이트 예정)
메시지 회수 방지 (향후 업데이트 예정)

환경 설정

지원되는 위챗 클라이언트 버전 설치 (다운로드 링크: https://www.123pan.com/s/ihEKVv-XcWx.html, 추출 코드: 5WLu)
설치한 위챗 클라이언트의 비트 수(32비트 또는 64비트)에 맞는 Python 3.7 이상 버전을 설치합니다.
다음 명령을 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다:
```
pip install --upgrade wechat_pyrobot
```

이후 코드 업데이트가 필요한 경우, 위의 pip install --upgrade wechat_pyrobot 명령을 다시 실행하여 최신 버전을 적용할 수 있습니다.

기본 사용법: 프로세스 주입

먼저, 작업 디렉토리(예: robot_scripts)를 생성하고 그 안에 main_injector.py (파일명은 자유) 파일을 생성하여 다음 코드를 작성합니다.

import os
from py_process_hooker import inject_python_and_monitor_dir

if __name__ == "__main__":
    target_process_name = "WeChat.exe"
    display_console_output = True # 디버깅을 위해 콘솔 출력 활성화 여부
    
    # 현재 스크립트 파일의 경로를 모니터링 대상으로 지정
    script_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 
    
    inject_python_and_monitor_dir(
        target_process_name, 
        script_directory, 
        open_console=display_console_output
    )
    print(f"[{target_process_name}] 프로세스에 Python 스크립트 주입을 시도합니다.")
    print(f"모니터링 디렉토리: {script_directory}")
    if display_console_output:
        print("디버그 콘솔이 활성화됩니다.")
    else:
        print("콘솔 출력은 비활성화됩니다.")

위챗을 실행하고 로그인한 후, 이 main_injector.py 파일을 실행하면 Python 코드가 위챗 프로세스에 주입되고 디버깅을 위한 콘솔이 열립니다. display_console_output 값을 False로 설정하면 콘솔이 열리지 않지만, 디버깅 시에는 True로 설정하는 것이 편리합니다.

main_injector.py가 실행된 후, 동일한 디렉토리에 생성하는 Python 코드 파일(숫자로 시작하지 않는 파일명)은 자동으로 위챗 프로세스 내에서 로드되고 실행됩니다.

메시지 전송 예제

message_sender_example.py 파일을 생성하여 다음 코드를 저장합니다:

import time
from wechat_pyrobot.api import MessageSender # 새로운 모듈 경로 사용

# 메시지 전송 클라이언트 인스턴스 생성
msg_client = MessageSender()

# 파일 도우미(filehelper)에게 텍스트 메시지 전송
target_recipient_id = "filehelper" 
text_content = "파이썬 자동화 봇에서 보낸 테스트 메시지입니다!"
msg_client.send_text(target_recipient_id, text_content)
print(f"텍스트 메시지 전송 완료: '{text_content}'")

# 메시지 전송 간에는 적절한 시간 간격을 두어 안정적인 작동을 보장합니다.
time.sleep(1.5) # 1.5초 대기

# 이미지 메시지 전송
# 로컬 시스템에 존재하는 이미지 파일의 전체 경로를 지정합니다.
image_file_path = r"C:\Users\Public\Pictures\Sample Pictures\Koala.jpg" # 예시 이미지 경로
msg_client.send_image(target_recipient_id, image_file_path)
print(f"이미지 전송 완료: '{image_file_path}'")

첫 번째 인수는 메시지를 받을 위챗 ID(wxid)이며, 두 번째 인수는 메시지 내용입니다. 위챗 ID를 얻는 방법은 수신 메시지 후킹 기능과 함께 추후 자세히 설명될 예정입니다.

메시지 전송 시 무한 루프를 사용하면 Python 프로세스가 블로킹될 수 있으므로 주의해야 합니다. 정기적인 메시지 전송이 필요한 경우 Python의 threading.Timer 또는 다중 스레딩(threading.Thread) 기능을 활용하는 것을 권장합니다.

정기 메시지 전송

scheduled_messages.py 파일을 생성하여 다음 코드를 작성합니다:

import time
from threading import Timer
from wechat_pyrobot.api import MessageSender

message_handler = MessageSender() # 메시지 전송 핸들러 인스턴스
active_timer_instance = None # 전역 타이머 인스턴스

def send_scheduled_message(sequence_number: int):
    global active_timer_instance
    
    current_time_str = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    message_to_send = f"정기 알림 ({current_time_str}): {sequence_number}번째 메시지"
    
    message_handler.send_text("filehelper", message_to_send)
    print(f"정기 메시지 전송됨: {message_to_send}")
    
    # 다음 메시지는 12초 후에 다시 실행되도록 예약합니다.
    active_timer_instance = Timer(12, send_scheduled_message, (sequence_number + 1,))
    active_timer_instance.start()
 
print("초기 3초 대기 후 정기 메시지 전송을 시작합니다.")
# 초기 타이머 실행을 3초 후로 설정합니다.
active_timer_instance = Timer(3, send_scheduled_message, (1,))
active_timer_instance.start()

# 타이머 취소 예시: active_timer_instance.cancel()

특정 시각에 메시지를 보내야 하는 경우, 1초마다 타이머를 실행하여 현재 시간이 요구 사항을 충족하는지 확인하고, 조건이 맞으면 메시지를 보내는 방식으로 구현할 수 있습니다.

실행 중인 타이머를 외부에서 취소해야 하는 경우, sys.modules를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, cancel_timer.py라는 파일을 생성하여 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

import sys

# 'scheduled_messages'는 이전에 Timer를 생성한 스크립트 파일의 이름입니다.
# 해당 스크립트가 로드되어 있어야 합니다.
target_module_name = "scheduled_messages" 

if target_module_name in sys.modules:
    timer_script_module = sys.modules[target_module_name]
    
    # 'active_timer_instance'는 'scheduled_messages.py' 내에서 정의된 전역 타이머 변수입니다.
    if hasattr(timer_script_module, "active_timer_instance") and timer_script_module.active_timer_instance is not None:
        timer_script_module.active_timer_instance.cancel()
        print(f"모듈 '{target_module_name}'의 예약된 메시지 타이머가 성공적으로 취소되었습니다.")
    else:
        print(f"모듈 '{target_module_name}'에서 타이머 인스턴스를 찾을 수 없거나 이미 취소되었습니다.")
else:
    print(f"모듈 '{target_module_name}'이(가) 로드되지 않았습니다. 타이머 스크립트가 실행 중인지 확인하세요.")

로그 후킹

log_monitor.py 파일을 생성하여 다음 코드를 저장합니다:

from wechat_pyrobot.api import LogMonitor

log_monitor_controller = LogMonitor() # 로그 모니터 인스턴스
log_monitor_controller.enable_hooking() # 로그 후킹 활성화
print("위챗 내부 로그 후킹 기능이 활성화되었습니다. 콘솔에서 실시간 로그를 확인할 수 있습니다.")

로그 후킹은 위챗 내부에서 콜백 함수가 호출되므로 Python 프로세스를 블로킹하지 않습니다. 따라서 별도의 다중 스레딩을 구현할 필요가 없습니다.

모듈 간 상호작용 (고급 활용)

앞서 설명했듯이, 동적으로 로드된 모든 Python 모듈은 sys.modules 딕셔너리에 저장됩니다. 이 "핫 로딩" 메커니즘은 코드를 모듈 형태로 로드하기 때문에, 새로 작성한 파일에서 이전에 로드된 모듈의 변수나 함수에 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 로그 후킹을 중지해야 하는 경우, disable_log_hook.py 파일을 생성하여 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

from wechat_pyrobot.api import LogMonitor

# LogMonitor 클래스는 싱글톤(Singleton) 패턴으로 구현되어 있으므로,
# 새로운 인스턴스를 생성해도 기존에 활성화된 인스턴스를 반환합니다.
log_control = LogMonitor() 
log_control.disable_hooking() # 로그 후킹 비활성화
print("위챗 로그 후킹 기능이 비활성화되었습니다.")

이는 타이머나 다중 스레딩을 제어할 때 특히 유용합니다. LogMonitor와 같은 일부 클래스는 싱글톤 패턴으로 설계되어 있어, 별도로 sys.modules를 통해 인스턴스를 가져올 필요 없이 새로운 인스턴스를 생성하는 것만으로도 기존 인스턴스를 제어할 수 있습니다.

태그: WeChat Automation Python Bot pip Installation Process Hooking Windows API

7월 29일 10:11에 게시됨

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