初出茅庐-----微信好友分析与微信机器人

一、微信好友分析

1.简介

对微信的好友进行分析，统计好友的人数，省市的分布，并排序，并统计好友签名用词的特点。用pyechart图像显示，并存为网页文件。

2.函数描述

函数	描述
get_friends_info(self)	获取好像信息，返回lis列表
friends_info_lis_to_excle(self)	把lis信息写入到excle
extract_data_as_two_lis(self, condition)	参数为condition 词频，提取两个列表，condition 和 人数，降序列表
city_wordcloud(self, save_name, condition)	参数为 save_name 自动添加jpg 创建X条件词云
pillar_picture(self, condition, render_name)	参数为condition ,创建柱形html图片
map_picture(self, condition, picture_name, keylist, valueslist, Map_condition)	参数为condition,picture_name, keylist, valueslist, Map_condition->china或者广东创建html地图图片,图片名字为picture_name
map_visualmap() -> Map	创建地图
find_friends_in_condition(self, condition)	参数为condition，返回一个二维列表

注意：有些人的电脑无法安装wordcloud库，一下是安装的教程

方法1

在此网页课找到库的安装包https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud,然后下载你所需要的库的安装包（一定要找准适合自己电脑的）

找到安装包的路径

然后在上面输入cmd，进入命令行，输入pip install +你下载的库的文件名

等待他自动下载成功即可

方法2

如果不想这么麻烦，可以下载anaconda，在anaconda中直接下载wordcloud库，然后在Spyder里可以直接使用这个库

3.代码实现

1 from wxpy import *
2 from wordcloud importWordCloud3 importnumpy as np4 from PIL importImage5 importmatplotlib.pyplot as plt6 from pandas importread_excel7 importpandas as pd8
9 classwechat_test():10
11     def __init__(self, filename, sheetname):12         self.filename =filename13         self.sheetname =sheetname14
15     def get_friends_info(self): #获取好像信息，返回lis列表
16         bot =Bot()17         lis = [['name', 'real_name', 'sex', 'city', 'province']]  #把信息存储为一个二维列表,添加头部信息
18         friend_all =bot.friends()19
20         for a_friend infriend_all:21             NickName = a_friend.raw.get('NickName', None) #获取所有好友信息 raw表示获取全部信息
22             RemarkName = a_friend.raw.get('RemarkName', None)23             Sex = {1: "男", 2: "女", 0: "其他"}.get(a_friend.raw.get('Sex', None), None)24             City = a_friend.raw.get('City', None)25             Province = a_friend.raw.get('Province', None)26             Signature = a_friend.raw.get('Signature', None)27             #HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl', None)
28             #HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag', None)
29             list_0 =[NickName, RemarkName, Sex, City, Province, Signature]30 lis.append(list_0)31         returnlis32
33     #把lis信息写入到excle
34     deffriends_info_lis_to_excle(self):35         importopenpyxl36         lis =self.get_friends_info()37         wb =openpyxl.Workbook()38         sheet =wb.active39         sheet.title =self.sheetname40         for i inrange(0, len(lis)):41             for j inrange(0, len(lis[i])):42                 sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j]))43 wb.save(self.filename)44         print("excel保存成功")45
46     #参数为condition 词频，提取两个列表，condition 和 人数，降序列表
47     defextract_data_as_two_lis(self, condition):48         df = read_excel(self.filename, sheet_name=self.sheetname)49         X_list = df[condition].fillna('0').tolist()  #把列转换为list，用0替换Nan？
50         counts = {}  #创建字典
51         for word inX_list:52             counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  #统计词频
53         items = list(counts.items())  #返回所有键值对
54         items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)  #降序排序
55         keylist =list()56         valueslist =list()57         for item initems:58             word, count =item59             #if word == '0':
60                 #word = "其他"
61             keylist.append(word)  #把词语降序word放进一个列表
62 valueslist.append(count)63         returnkeylist, valueslist64
65     #参数为 save_name 自动添加jpg 创建X条件词云,
66     defcity_wordcloud(self, save_name, condition):67         wordlist, giveup =self.extract_data_as_two_lis(condition)68         new_wordlist =list()69         for i in range(25):70 new_wordlist.append(wordlist[i])71         wl = ' '.join(wordlist)  #把列表转换成str wl为str类型，所以需要转换
72         cloud_mask = np.array(Image.open("love.jpg"))  #词云的背景图，需要颜色区分度高
73         wc =WordCloud(74             background_color="black",  #背景颜色
75             mask=cloud_mask,  #背景图cloud_mask
76             max_words=100,  #最大词语数目
77             font_path='msyh.ttc',  #调用font里的simsun.tff字体，需要提前安装
78             height=500,  #设置高度
79             width=2600,  #设置宽度
80             max_font_size=1000,  #最大字体号
81             random_state=1000,  #设置随机生成状态，即有多少种配色方案
82 )83         myword = wc.generate(wl)  #用 wl的词语 生成词云
84         #展示词云图
85 plt.imshow(myword)86         plt.axis("off")87         #plt.show()
88         try:89             wc.to_file(save_name + '.jpg')  #把词云保存下当前目录（与此py文件目录相同）
90         except:91             print("词云保存失败")92
93     #参数为condition ,创建柱形html图片,
94     defpillar_picture(self, condition, render_name):95         from pyecharts.charts importBar96         from pyecharts.globals importThemeType97         from pyecharts importoptions as opts98
99         keylist, valueslist =self.extract_data_as_two_lis(condition)100         new_keylist =list()101         new_valueslist =list()102         for i in range(10):103 new_keylist.append(keylist[i])104 new_valueslist.append(valueslist[i])105         bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))106         #x轴 列表
107 bar.add_xaxis(new_keylist)108         bar.add_yaxis("好友分布", new_valueslist)109         #render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
110         #也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
111 bar.render(render_name)112         print("pillar_picture图片保存成功！")113
114     #参数为condition,picture_name, keylist, valueslist, Map_condition->china或者广东创建html地图图片,图片名字为picture_name
115     defmap_picture(self, condition, picture_name, keylist, valueslist, Map_condition):116         from pyecharts importoptions as opts117         from pyecharts.charts importMap118
119         def map_visualmap() ->Map:120             new_keylist =list()121             new_valueslist =list()122             if condition == 'city':123                 for i inrange(len(keylist)):124                     #列表处理,默认elsx里面的city没有'市'字，地图需要市字
125                     new_keylist.append(keylist[i] + '市')126 new_valueslist.append(valueslist[i])127             else:128                 for i inrange(len(keylist)):129 new_keylist.append(keylist[i])130 new_valueslist.append(valueslist[i])131
132             c =(133 Map()134                     .add("好友地图分布", [list(z) for z inzip(new_keylist, new_valueslist)], Map_condition)135 .set_global_opts(136                     title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-VisualMap"),137                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100),138 )139 )140             try:141 c.render(picture_name)142             except:143                 print("html地图图片创建失败")144             print('html地图图片保存成功')145         map_visualmap()#调用自己
146
147     #参数为condition，返回一个二维列表
148     deffind_friends_in_condition(self, condition):149         df = pd.read_excel(self.filename, usecols=[0, 1, 3], names=None)  #不要列名
150         df_li =df.values.tolist()151         name =list()152         for data indf_li:153             condition =condition154             if condition indata:155 name.append(data)156 self.map_picture()157         #print(len(name), name)
158         returnname159
160
161 if __name__ == "__main__":162     wechat = wechat_test('wechat_info.xlsx', 'list')163 wechat.friends_info_lis_to_excle()164     wechat.city_wordcloud('city_wordclour', 'city')165     wechat.pillar_picture('city', 'render.html')166     keylist, valueslist = wechat.extract_data_as_two_lis('city')167     wechat.map_picture('city', 'test.html', keylist, valueslist, "广东")168     #wechat.find_friends_in_city()

4.结果如图所示

词云

地图

Excel表格

二、微信聊天机器人

简介：此代码可实现话痨机器人，微智能聊天机器人，自动回复，获取聊天记录

代码实现

1 from wxpy import *
2 importrequests3 importjson4 #初始化机器人，扫码登陆
5 robot =Bot()6 def talk_robot(info='你好啊'):   #定义一个默认参数
7     api_url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'  #图灵接口url
8     apikey = '99652f74e6f54189a4d8b2d4df815ba4'       #注册图灵生成key
9     data = {'key': apikey, 'info': info}10     r = requests.post(api_url, data=data).text11     response=json.loads(r)['text']12     returnresponse13
14 '''@robot.register()#微智能机器人15 def reply_my_friend(msg):16 message = '{}'.format(msg.text)17 response = talk_robot(info=message)18 return response19 embed()20
21 @robot.register()#话痨机器人22 def print_group_msg(msg):23 if msg.is_at:24 message = '{}'.format(msg.text)25 response = talk_robot(info=message)26 return response27 embed()28 '''
29 @robot.register(Group,TEXT)#自动回复
30 defprint_group_msg(msg):31     msg.reply("本人不在线")32     print(msg)33 msg.member#窃取聊天记录34     msg_id=msg.id35     print(msg_id)36     msg_id_regex=re.compile('<msgid>(\d+)</msgid>')37     old_msg_id=msg_id_regex.findall(raw.get('Content'))[0]38     print(old_msg_id)39 embed()

结果如图所示