1.用 Python 實現微信好友性別及位置信息統計
這里使用的python3+wxpy庫+Anaconda(Spyder)開發。如果你想對wxpy有更深的了解請查看：wxpy: 用 Python 玩微信
# -*- coding: utf-8 -*- """ 微信好友性別及位置信息 這里要注意：不管你是為了Python就業還是興趣愛好，記住：項目開發經驗永遠是核心，如果你沒有2020最新python入門到高級實戰視頻教程，可以去小編的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（數字的諧音）轉換下可以找到了，里面很多新python教程項目，還可以跟老司機交流討教！ #導入模塊 from wxpy import Bot '''Q 微信機器人登錄有3種模式， (1)極簡模式:robot = Bot() (2)終端模式:robot = Bot(console_qr=True) (3)緩存模式(可保持登錄狀態):robot = Bot(cache_path=True) ''' #初始化機器人，選擇緩存模式（掃碼）登錄 robot = Bot(cache_path=True) #獲取好友信息 robot.chats() #robot.mps()#獲取微信公眾號信息 #獲取好友的統計信息 Friends = robot.friends() print(Friends.stats_text()) 復制代碼效果圖（來自筆主盆友圈）：
2.用 Python 實現聊天機器人
這里使用的python3+wxpy庫+Anaconda(Spyder)開發。需要提前去圖靈官網創建一個屬於自己的機器人然后得到apikey。
- 使用圖靈機器人自動與指定好友聊天
讓室友幫忙測試發現發送表情發送文字還能回應，但是發送圖片可能不會回復，猜應該是我們申請的圖靈機器人是最初級的沒有加圖片識別功能。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 13 19:09:05 2018 @author: Snailclimb @description使用圖靈機器人自動與指定好友聊天 """ from wxpy import Bot,Tuling,embed,ensure_one bot = Bot() my_friend = ensure_one(bot.search('鄭凱')) #想和機器人聊天的好友的備注 tuling = Tuling(api_key='你申請的apikey') @bot.register(my_friend) # 使用圖靈機器人自動與指定好友聊天 def reply_my_friend(msg): tuling.do_reply(msg) embed() 復制代碼
- 使用圖靈機器人群聊
# -*- 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('群聊名稱')[0] # 記得把名字改成想用機器人的群 tuling = Tuling(api_key='你申請的apikey') # 一定要添加，不然實現不了 @bot.register(my_group, except_self=False) # 使用圖靈機器人自動在指定群聊天 def reply_my_friend(msg): print(tuling.do_reply(msg)) embed() 復制代碼3.用 Python分析朋友圈好友性別分布(圖標展示)
這里沒有使用wxpy而是換成了Itchat操作微信，itchat只需要2行代碼就可以登錄微信。如果你想詳細了解itchat，請查看： itchat入門進階教程以及 itchat github項目地址 另外就是需要用到python的一個畫圖功能非常強大的第三方庫：matplotlib。 如果你想對matplotlib有更深的了解請查看我的博文：Python第三方庫matplotlib（詞雲）入門與進階
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 13 17:09:26 2018 @author: Snalclimb @description 微信好友性別比例 """ 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, # 性別統計結果 labels=labels, # 性別展示標簽 colors=colors, # 餅圖區域配色 labeldistance=1.1, # 標簽距離圓點距離 autopct='%3.1f%%', # 餅圖區域文本格式 shadow=False, # 餅圖是否顯示陰影 startangle=90, # 餅圖起始角度 pctdistance=0.6 # 餅圖區域文本距離圓點距離 ) plt.legend(loc='upper right',) plt.title('%s的微信好友性別組成' % friends[0]['NickName']) plt.show() 復制代碼效果圖（來自筆主盆友圈）：
4.用 Python分析朋友圈好友的簽名
需要用到的第三方庫：
numpy：本例結合wordcloud使用
jieba：對中文驚進行分詞
PIL： 對圖像進行處理（本例與wordcloud結合使用）
snowlp：對文本信息進行情感判斷
wordcloud：生成詞雲 matplotlib：繪制2D圖形
# -*- coding: utf-8 -*- """ 朋友圈朋友簽名的詞雲生成以及 簽名情感分析 """ 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) # 朋友圈朋友簽名的詞雲相關屬性設置 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 ) #生成朋友圈朋友簽名的詞雲 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)))#正面積極 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)))#負面消極 labels = [u'負面消極',u'中性',u'正面積極'] values = (count_bad,count_normal,count_good) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.xlabel(u'情感判斷')#x軸 plt.ylabel(u'頻數')#y軸 plt.xticks(range(3),labels) plt.legend(loc='upper right',) plt.bar(range(3), values, color = 'rgb') plt.title(u'%s的微信好友簽名信息情感分析' % friends[0]['NickName']) plt.show() analyseSignature(friends) 復制代碼效果圖（來自筆主盆友圈）：
最后注意：不管你是為了Python就業還是興趣愛好，記住：項目開發經驗永遠是核心，如果你沒有2020最新python入門到高級實戰視頻教程，可以去小編的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（數字的諧音）轉換下可以找到了，里面很多新python教程項目，還可以跟老司機交流討教！
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