微信机器人

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一 简介

wxpy基于itchat，使用了 Web 微信的通讯协议，，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能扩展。实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。

总而言之，可用来实现各种微信个人号的自动化操作。

安装：wxpy 支持 Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本

pip3 install -U wxpy

二 登录微信

1、扫码登录微信

from wxpy import *

bot = Bot()

2、cache_path=True

运行上面的程序，会弹出二维码，用手机微信扫一扫即可实现登录。

但上面的程序有一个缺点，每次运行都要扫二维码。不过wxpy非常贴心地提供了缓存的选项,用于将登录信息保存下来，就不用每次都扫二维码，如下

bot = Bot(cache_path=True) # 必须先登录过一次以后才可以使用缓存

三 微信好友男女比例

from wxpy import *
from pyecharts import Pie
import webbrowser

bot = Bot(cache_path=True)  # 添加缓存，避免每次都重复繁琐的步骤
friends = bot.friends()  # 拿到所有的好友数据
attr = ['男性朋友', '女性朋友', '神秘好友']  # 事先按性别对好友数据进行分类
value = [0, 0, 0]  # 对应上面的好友分别计数

for friend in friends:  # for循环取出一个个好友信息判断性别进行统计分类
    if friend.sex == 1:  # 男性朋友默认为1
        value[0] += 1
    elif friend.sex == 2:  # 女性朋友默认为2
        value[1] += 1
    else:
        value[2] += 1  # 为填写性别信息的全部记为神秘好友

pie = Pie('朋友男女比例')  # 初始化饼状图对象
pie.add('纪伯元的微信好友性别比例', attr, value, is_label_show=True)  # 填充数据,is_label_show悬浮显示比例
pie.render('data.html')  # 生成名为data的html文件
webbrowser.open('data.html')  # 自动调用浏览器打开生成的html文件展示

四 微信好友地域分布

显示中国地图，需要装中国地图模块：

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市
中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区
中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北。

特别注明，中国地图在 echarts-countries-pypkg 里。需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令行:

$ pip3 install echarts-countries-pypkg
$ pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip3 install echarts-china-cities-pypkg
$ pip3 install echarts-china-counties-pypkg
$ pip3 install echarts-china-misc-pypkg

 

from wxpy import *
from pyecharts import Map
import webbrowser

bot = Bot(cache_path=True)
friends = bot.friends()

area_dic = {}  # 由于需要地域以及地域对应的计数，所以字典符合该要求
for friend in friends:
    if friend.province not in area_dic:
        area_dic[friend.province] = 1
    else:
        area_dic[friend.province] += 1

attr = area_dic.keys()
value = area_dic.values()

map = Map('微信好友们的地域分布', width=600, height=400)
map.add(
    '好友地域分布',
    attr,
    value,
    maptype='china',
    is_visualmap=True # 色彩对比鲜明
)

map.render('area.html')
webbrowser.open('area.html')

五 微信好友数据分析之词云

#安装软件
pip3 install jieba

pip3 install pandas

pip3 install numpy

pip3 install scipy

pip3 install wordcloud
from wxpy import *
import re
import jieba
import pandas as pd
import numpy

bot=Bot(cache_path=True)
friends=bot.friends()


# 统计签名
with open('signatures.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    for friend in friends:
        # 对数据进行清洗，将标点符号等对词频统计造成影响的因素剔除
        pattern=re.compile(r'[一-龥]+')
        filterdata=re.findall(pattern,friend.signature)
        f.write(''.join(filterdata))



#过滤停止词
with open('signatures.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    data=f.read()
    segment=jieba.lcut(data)

    words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})
    stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col=False, quoting=3, sep=" ", names=['stopword'], encoding='utf-8')
    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]


#使用numpy进行词频统计
words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)
# print(words_stat)

#词频可视化：词云，基于wordcloud库，当然pyecharts也可以实现
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置词云属性
# color_mask = imread('background.jfif')
# color_mask = imread('bg.jpg')
color_mask = imread('bg1.jpeg')

wordcloud = WordCloud(
                # font_path="simhei.ttf",   # mac上没有该字体
                font_path="/System/Library/Assets/com_apple_MobileAsset_Font3/6d903871680879cf5606a3d2bcbef058e56b20d4.asset/AssetData/华文仿宋.ttf",   # 设置字体可以显示中文
                background_color="white",       # 背景颜色
                max_words=100,                  # 词云显示的最大词数
                mask=color_mask,                # 设置背景图片
                max_font_size=100,              # 字体最大值
                random_state=42,
                width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,                                                   # 那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离
                )

# 生成词云, 可以用generate输入全部文本,也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数
word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}
print(word_frequence)
word_frequence_dict = {}
for key in word_frequence:
    word_frequence_dict[key] = word_frequence[key]

print(word_frequence_dict)
wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict)
# 从背景图片生成颜色值
image_colors = ImageColorGenerator(color_mask)
# 重新上色
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
# 保存图片
wordcloud.to_file('output.png')
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
from wxpy import *
import re
import jieba
import pandas as pd
import numpy

bot=Bot(cache_path=True)
friends=bot.friends()

# 统计签名
with open('signatures.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    for friend in friends:
        # 对数据进行清洗，将标点符号等对词频统计造成影响的因素剔除
        pattern=re.compile(r'[一-龥]+')
        filterdata=re.findall(pattern,friend.signature)
        f.write(''.join(filterdata))



#过滤停止词
with open('signatures.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    data=f.read()
    segment=jieba.lcut(data)

    words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})
    stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col=False, quoting=3, sep=" ", names=['stopword'], encoding='utf-8')
    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]


#使用numpy进行词频统计
words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)
print(words_stat)

#可是化词云
from pyecharts import WordCloud
word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}

name = word_frequence.keys()
value = word_frequence.values()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('cy.html')

补充：stopword

六 聊天机器人

1、为微信传输助手传送消息

这里的file_helper就是微信的文件传输助手，我们给文件传输助手发送一条消息，可以在手机端的文件传输助手中收到括号内的消息

from wxpy import *

bot = Bot(cache_path=True)
bot.file_helper.send('元少说你好啊')

2、收发消息@bot.register()

from wxpy import *
bot=Bot(cache_path=True)


@bot.register()
def recv_send_msg(recv_msg):
    print('收到的消息：',recv_msg.text) # recv_msg.text取得文本
    return '自动回复：%s' %recv_msg.text

# 进入Python命令行，让程序保持运行
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3、自动给老婆回复信息

当你在网吧吃着鸡，操作骚出天际时，你老婆打电话让你回家吃饭，此时你怎么办。。。

from wxpy import *

bot = Bot(cache_path=True)
girl_friend = bot.search('你想要针对回复的好友备注名')[0]
print(girl_friend)


@bot.register()  # 括号内可以针对单独某个用户进行下列操作如:chats=girl_friend
def recv_send_msg(recv_msg):
    print('收到消息:', recv_msg.text)  # 不是针对的用户,显示消息内容不做回复
    if recv_msg.sender == girl_friend:  # 如果是目标用户则走下面的逻辑
        recv_msg.forward(bot.file_helper, prefix='老婆留言:')  # 在文件助手里面留一份,方便吃完鸡查看
        return '大宝贝儿,么么哒哦'  # 给老婆回复的内容


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4、从微信群中定位好友

老板的信息一定要及时回复

bot=Bot(cache_path=True)

company_group=bot.groups().search('群名称')[0]

boss=company_group.search('老板的微信名称')[0]

@bot.register(chats=company_group) #接收从指定群发来的消息，发送者即recv_msg.sender为组
def recv_send_msg(recv_msg):
    print('收到的消息：',recv_msg.text)
    if recv_msg.member == boss:
        recv_msg.forward(bot.file_helper,prefix='老板发言: ')
        return '老板说的好有道理，深受启发'

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5、聊天机器人

给所有人自动回复

import json
import requests
from wxpy import *

bot = Bot()


def auto_reply(text):
    url = "http://www.tuling123.com/openapi/api"
    api_key = "9df516a74fc443769b233b01e8536a42"
    payload = {
        "key": api_key,
        "info": text,
    }
    r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
    result = json.loads(r.content)
    return "[元少微信测试，请忽略] " + result["text"]


@bot.register()
def forward_message(msg):
    return auto_reply(msg.text)


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给指定的群回复

import json
import requests
from wxpy import *

bot = Bot(cache_path=True)
group = bot.groups().search('二十六班-奥斯卡 篮球队')[0]


def auto_reply(text):
    url = "http://www.tuling123.com/openapi/api"
    api_key = "9df516a74fc443769b233b01e8536a42"
    payload = {
        "key": api_key,
        "info": text
    }
    r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
    result = json.loads(r.content)
    return "[元少微信测试,请忽略]" + result["text"]


@bot.register(group)
def forward_message(msg):
    return auto_reply(msg.text)


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给指定的人回复

import json
import requests
from wxpy import *

bot = Bot(cache_path=True)
girl_friend = bot.search('XBB')[0]


def auto_reply(text):
    url = "http://www.tuling123.com/openapi/api"
    api_key = "9df516a74fc443769b233b01e8536a42"
    payload = {
        "key": api_key,
        "info": text
    }
    r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
    result = json.loads(r.content)
    return "[元少微信测试,请忽略]" + result["text"]


@bot.register()
def forward_message(msg):
    if msg.sender == girl_friend:
        return auto_reply(msg.text)


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posted @ 2018-11-07 22:29  JasonJi  阅读(111)  评论(0)  编辑  收藏  举报