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

这里要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五(数字的谐音)转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

#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())

复制代码

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()

复制代码

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()

复制代码

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入门进阶教程以及 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()

复制代码

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

PIL： 对图像进行处理(本例与wordcloud结合使用)

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)

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效果图(来自笔主盆友圈)：

最后注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五(数字的谐音)转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

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