用python玩微信(聊天机器人,好友信息统计)
2018-03-16 08:44
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1.用 Python 实现微信好友性别及位置信息统计
这里使用的python3+wxpy库+Anaconda(Spyder)开发。如果你想对wxpy有更深的了解请查看:wxpy: 用 Python 玩微信# -*- coding: utf-8 -*- """ 微信好友性别及位置信息 """ #导入模块 from wxpy import Bot '''Q 微信机器人登录有3种模式, (1)极简模式:robot = Bot() (2)终端模式:robot = Bot(console_qr=True) (3)缓存模式(可保持登录状态):robot = Bot(cache_path=True) ''' #初始化机器人,选择缓存模式(扫码)登录 robot = Bot(cache_path=True) #获取好友信息 robot.chats() #robot.mps()#获取微信公众号信息 #获取好友的统计信息 Friends = robot.friends() print(Friends.stats_text())
效果图(来自笔主盆友圈):
2.用 Python 实现聊天机器人
这里使用的python3+wxpy库+Anaconda(Spyder)开发。需要提前去图灵官网创建一个属于自己的机器人然后得到apikey。使用图灵机器人自动与指定好友聊天
让室友帮忙测试发现发送表情发送文字还能回应,但是发送图片可能不会回复,猜应该是我们申请的图灵机器人是最初级的没有加图片识别功能。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 13 19:09:05 2018 @author: Snailclimb @description使用图灵机器人自动与指定好友聊天 """ from wxpy import Bot,Tuling,embed,ensure_one bot = Bot() my_friend = ensure_one(bot.search('郑凯')) #想和机器人聊天的好友的备注 tuling = Tuling(api_key='你申请的apikey') @bot.register(my_friend) # 使用图灵机器人自动与指定好友聊天 def reply_my_friend(msg): tuling.do_reply(msg) embed()
使用图灵机器人群聊
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 13 18:55:04 2018 @author: Administrator """ from wxpy import Bot,Tuling,embed bot = Bot(cache_path=True) my_group = bot.groups().search('群聊名称')[0] # 记得把名字改成想用机器人的群 tuling = Tuling(api_key='你申请的apikey') # 一定要添加,不然实现不了 @bot.register(my_group, except_self=False) # 使用图灵机器人自动在指定群聊天 def reply_my_friend(msg): print(tuling.do_reply(msg)) embed()
3.用 Python分析朋友圈好友性别分布(图标展示)
这里没有使用wxpy而是换成了Itchat操作微信,itchat只需要2行代码就可以登录微信。如果你想详细了解itchat,请查看:itchat入门进阶教程
itchat github项目地址
另外就是需要用到python的一个画图功能非常强大的第三方库:matplotlib。
如果你想对matplotlib有更深的了解请查看我的博文:Python第三方库matplotlib(词云)入门与进阶
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 13 17:09:26 2018 @author: Snalclimb @description 微信好友性别比例 """ import itchat import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter itchat.auto_login(hotReload=True) friends = itchat.get_friends(update=True) sexs = list(map(lambda x: x['Sex'], friends[1:])) counts = list(map(lambda x: x[1], Counter(sexs).items())) labels = ['Male','FeMale', 'Unknown'] colors = ['red', 'yellowgreen', 'lightskyblue'] plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80) plt.axes(aspect=1) plt.pie(counts, # 性别统计结果 labels=labels, # 性别展示标签 colors=colors, # 饼图区域配色 labeldistance=1.1, # 标签距离圆点距离 autopct='%3.1f%%', # 饼图区域文本格式 shadow=False, # 饼图是否显示阴影 startangle=90, # 饼图起始角度 pctdistance=0.6 # 饼图区域文本距离圆点距离 ) plt.legend(loc='upper right',) plt.title('%s的微信好友性别组成' % friends[0]['NickName']) plt.show()
效果图(来自笔主盆友圈):
4.用 Python分析朋友圈好友的签名
需要用到的第三方库:numpy:本例结合wordcloud使用
jieba:对中文惊进行分词
PIL: 对图像进行处理(本例与wordcloud结合使用)
snowlp:对文本信息进行情感判断
wordcloud:生成词云
matplotlib:绘制2D图形
# -*- coding: utf-8 -*- """ 朋友圈朋友签名的词云生成以及 签名情感分析 """ import re,jieba,itchat import jieba.analyse import numpy as np from PIL import Image from snownlp import SnowNLP from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt itchat.auto_login(hotReload=True) friends = itchat.get_friends(update=True) def analyseSignature(friends): signatures = '' emotions = [] for friend in friends: signature = friend['Signature'] if(signature != None): signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '') signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature) if(len(signature)>0): nlp = SnowNLP(signature) emotions.append(nlp.sentiments) signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5)) with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file: file.write(signatures) # 朋友圈朋友签名的词云相关属性设置 back_coloring = np.array(Image.open('alice_color.png')) wordcloud = WordCloud( font_path='simfang.ttf', background_color="white", max_words=1200, mask=back_coloring, max_font_size=75, random_state=45, width=1250, height=1000, margin=15 ) #生成朋友圈朋友签名的词云 wordcloud.generate(signatures) plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show() wordcloud.to_file('signatures.jpg')#保存到本地文件 # Signature Emotional Judgment count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions)))#正面积极 count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions)))#中性 count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions)))#负面消极 labels = [u'负面消极',u'中性',u'正面积极'] values = (count_bad,count_normal,count_good) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.xlabel(u'情感判断')#x轴 plt.ylabel(u'频数')#y轴 plt.xticks(range(3),labels) plt.legend(loc='upper right',) plt.bar(range(3), values, color = 'rgb') plt.title(u'%s的微信好友签名信息情感分析' % friends[0]['NickName']) plt.show() analyseSignature(friends)
效果图(来自笔主盆友圈):
github项目地址(系列文章包含常见第三库的使用与爬虫,会持续更新)
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