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
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) 复制代码效果图（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！
本文的文字及图片来源于网络加上自己的想法,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。