zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 用python玩微信(聊天机器人,好友信息统计)

    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):
    位置信息

    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):
    盆友圈性别分布

    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):
    签名词云

    情感分析

    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)
    欢迎star和fork.

    如果你觉得博主的文章不错,欢迎转发点赞。你能从中学到知识就是我最大的幸运。
    欢迎关注我的微信公众号:“Java面试通关手册”(分享各种Java学习资源,面试题,以及企业级Java实战项目回复关键字免费领取):
    微信公众号

  • 相关阅读:
    windows 安装mongodb数据库
    shell 编程实战
    利用DNAMAN和clusterx绘制序列比对图片
    json与python对象互转
    python:向mongodb中储存数据
    python中登录mongoDB
    如何绘制漂亮的多序列比对图片
    python爬虫的基本框架
    fastqc
    转录与翻译
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/snailclimb/p/9086431.html
Copyright © 2011-2022 走看看