如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

笔者这几天,简单看了一下Python里的wxpy模块后,搭配Matplotlib模块撰写的一个wxpy基本使用方法教程,也研究了一些比较好玩的东西,主要利用了wxpy对微信进行一系列的自动化操作。

比如利用wxpy登录微信、给微信文件助手发送消息、给单个微信好友发送消息、微信消息群发(谨慎使用)以及微信聊天机器的搭建使用过程。

你以为wxpy只能这样?No,最后笔者利用wxpy获取了我的微信好友的数量、性别、城市、省份、昵称及个性签名,和关注的微信公众号昵称、公众号简介信息。

搭配Matplotlib进行了一系列数据的可视化,中间参杂着笔者的一些东倒西歪的文字分析,从这些,我解读出了一个真实的我(文末正解)。

小编在此谢谢大家的观看!Python很容易学!所以小编有弄一个交流,互问互答,资源共享的交流学习基地,如果你也是Python的学习者或者大牛都欢迎你来!㪊:548+377+875!一起 学习共同进步!

wxpy基本介绍与安装

1.wxpy基本介绍

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、微信公众号、微信好友、微信群基本信息获取功能

可用来实现各种微信个人号的自动化操作。

方法一:直接安装

pip install wxpy

方法二:豆瓣源安装(推荐)

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ wxpy

实践出真知

1.给自己的文件传输助手发消息

from wxpy import *
# 初始化一个机器人对象
bot = Bot(cache_path=True)
# 向文件传输助手发送消息
bot.file_helper.send("hello,I'm XksA!")

BOT类基本参数介绍:

cache_path –
 设置当前会话的缓存路径,并开启缓存功能;为 None (认) 则不开启缓存功能。
 开启缓存后可在短时间内避免重复扫码,缓存失效时会重新要求登陆。
 设为 True 时,使用认的缓存路径 ‘wxpy.pkl’。
qr_path – 保存二维码的路径
console_qr – 在终端中显示登陆二维码

运行后弹出一个二维码图片,用微信扫码登录即可,再回来看手机消息。

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

微信文件传输助手

特别提醒:使用的微信账号不能为新注册的账号,不然会报错Keyerror:'pass_ticket'。

2.给指定朋友发送消息

# 初始化一个机器人对象
# cache_path缓存路径,给定值为第一次登录生成的缓存文件路径
bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl")
# 查找朋友"极简XksA"
my_friend = bot.friends().search('极简XksA')[0]
# 发送消息
my_friend.send('hello 极简XksA!')
'''
除此之外还有可以发送一下内容,自己动手尝试吧
发送图片
my_friend.send_image('hello.png')
发送视频
my_friend.send_video('hello.mp4')
发送文件
my_friend.send_file('hello.rar')
'''

运行结果:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

单独好友

3.群发消息(今早醒来突发奇想,给每人发个早安!)

import time
# 初始化一个机器人对象
# cache_path为登录状态缓存路径,给定值为第一次登录生成的缓存文件路径
bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl")
# 群发消息(谨慎使用,哈哈哈)
my_friends = bot.friends(update=False)
my_friends.pop(0) # 去除列表第一个元素(自己)
for i in range(120):
 friend = my_friends[i]
 friend.send('Good morning,the early bird catches the worm!(早上好,早起的鸟儿有虫吃!)')
 time.sleep(2)
 friend.send('不用回复,生活中一起加油!')

运行效果

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

发消息效果

4.获取自己的微信好友数、活跃微信群数、关注微信公众号数

# 获取所有好友[返回列表包含Chats对象(你的所有好友,包括自己)]
t0 = bot.friends(update=False)
# 查看自己好友数(除开自己)
print("我的好友数:"+str(len(t0)-1))
# 获取所有微信群[返回列表包含Groups对象]
t1 = bot.groups(update=False)
# 查看微信群数(活跃的)
print("我的微信群聊数:"+str(len(t1)))
# 获取所有关注的微信公众号[返回列表包含Chats对象]
t2 = bot.mps(update=False)
# 查看关注的微信公众号数
print("我关注的微信公众号数:"+str(len(t2)))

运行结果:

# 注:如果直接把t0、t1、t2打印出就是对应得名称(不同类型,自己可以试一下)
我的好友数:242
我的微信群聊数:6
我关注的微信公众号数:125

5.个人聊天机器人搭建(基于自己的)

(1)自己的聊天机器人

# 查找聊天对象
my_friend = bot.friends().search('极简XksA')[0]
my_friend.send('hello 极简XksA!')
# 自动回复
# 如果想对所有好友实现机器人回复把参数 my_friend 改成 chats = [Friend]
@bot.register(my_friend)
def my_friednd_message(msg):
 print('[接收]' + str(msg))
 if msg.type != 'Text': # 除文字外其他消息回复内容
 ret = '你给我看了什么![拜托]'
 elif "你来自哪里" in str(msg): # 特定问题回答
 ret = "我来自极简XksA"
 else: # 文字消息自动回答
 ret = '我爱你'
 print('[发送]' + str(ret))
 return ret
# 进入交互式的 Python 命令行界面,并堵塞当前线程
embed()

(2)聊天效果

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

基于自己的聊天机器人

6.个人聊天机器人搭建(基于图灵机器人的)

(1)事前准备

点击这里注册图灵机器人账号,然后创建一个机器人,即可获得属于你的图灵机器人API。

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

图灵机器人API获取

(2) 创建属于自己的聊天机器人

  • 方法一:使用Tuling类,简单实现
# 登录缓存路径,第一次设置为True
# 生成缓存文件wxpy.pkl后,为该文件路径
bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl") 
tuling = Tuling(api_key='你的图灵接口api')
print('极简机器人已经启动')
# 我的小号,测试需谨慎
my_friednd = bot.friends().search('极简XksA')[0]
# 如果想对所有好友实现机器人回复把参数my_friend改成chats = [Friend]
# 使用图灵机器人自动与指定好友聊天
@bot.register(my_friend)
def reply_my_friend(msg):
 tuling.do_reply(msg)
# 进入交互式的 Python 命令行界面,并堵塞当前线程
embed()
  • 方法二:自己手动发送POST请求,有点麻烦哈哈哈~
def auto_ai(text):
 url = "http://www.tuling123.com/openapi/api"
 api_key = "你的图灵接口api"
 payload = {
 "key": api_key,"info": text,"userid": "老表"
 }
 r = requests.post(url,data=json.dumps(payload))
 result = json.loads(r.content)
 return "[极简机器人] " + result["text"]
bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl") 
print('极简机器人已经启动')
# 我的小号,测试需谨慎
my_friednd = bot.friends().search('极简XksA')[0]
# 如果想对所有好友实现机器人回复把参数my_friend改成chats = [Friend]
@bot.register(my_friednd)
def my_friednd_message(msg):
 print('[接收]' + str(msg))
 if msg.type != 'Text':
 ret = '你给我看了什么![拜托]'
 else:
 ret = auto_ai(msg.text)
 print('[发送]' + str(ret))
 return ret
# 进入交互式的 Python 命令行界面,并堵塞当前线程
embed()

(3)聊天效果

基本测试,图灵机器人可以实现查询天气、车票、翻译、基本聊天等功能,比我们自己写的强,哈哈哈。

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

个人聊天效果

7.来点有趣的

(1)获取微信好友性别、位置分布数据

'''
author : 极简XksA
data : 2018.8.26
goal : 获取微信好友性别、分布、微信昵称,可视化分析
'''
from wxpy import *
# 初始化一个机器人对象
# cache_path缓存路径,给定值为第一次登录生成的缓存文件路径
bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl")
#获取好友列表(包括自己)
my_friends = bot.friends(update=False)
'''
stats_text 函数:帮助我们简单统计微信好友基本信息
简单的统计结果的文本
 :param total: 总体数量
 :param sex: 性别分布
 :param top_provinces: 省份分布
 :param top_cities: 城市分布
 :return: 统计结果文本
'''
print(my_friends.stats_text())

运行结果:

老表 共有 245 位微信好友
男性: 140 (57.1%)
女性: 79 (32.2%)
TOP 10 省份
湖北: 88 (35.92%)
广东: 16 (6.53%)
北京: 12 (4.90%)
湖南: 5 (2.04%)
上海: 5 (2.04%)
浙江: 4 (1.63%)
河南: 4 (1.63%)
安徽: 3 (1.22%)
山东: 3 (1.22%)
福建: 3 (1.22%)
TOP 10 城市
荆州: 25 (10.20%)
武汉: 22 (8.98%)
黄石: 21 (8.57%)
海淀: 5 (2.04%)
广州: 5 (2.04%)
深圳: 4 (1.63%)
黄冈: 4 (1.63%)
杭州: 3 (1.22%)
长沙: 3 (1.22%)
昌平: 3 (1.22%)

(2)利用Matplotlib进行数据可视化

1)性别占比饼图

from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 上面两行代码解决matplotlib绘图不能显示中文问题
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['男性','女性','其他']
sizes = [57.1,32.2,10.7]
explode = (0,0.1,0)
fig1,ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
# 纵横相等,画成一个圆
ax1.axis('equal')
plt.legend()
plt.show()

效果图:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

性别占比饼图

我的天啊(自绘),我的微信好友居然是男性居多,嘿嘿,也正常,笔者从不沾花惹草,当然女生也不是特别少嘿,包含了家人朋友还有一些社会人嘿。

2)城市分布条形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n_groups = 10
# 城市分布数量权值
city_weight = (10.2,8.98,8.57,2.04,1.63,1.22,1.22)
fig,ax = plt.subplots()
index = np.arange(n_groups)
bar_width = 0.35
opacity = 0.4
error_config = {'ecolor': '0.3'}
rects1 = ax.bar(index,city_weight,bar_width,alpha=opacity,color='b',error_kw=error_config,label='城市')
ax.set_xlabel('城市名称')
ax.set_ylabel('数据占比(%)')
ax.set_title('好友城市Top10')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('荆州','武汉','黄石','海淀','广州','深圳','黄冈','杭州','长沙','昌平'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

效果图:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

城市发布图

从图中容易看出X先生好友多在荆州,那猜猜X先生是哪里的人?没错,就是荆州人嘿,你的好友里是不是也是家乡人最多呢?(突然地想家!)

3)好友省份分布图

from pyecharts import Map
# matplotlib的方法比较麻烦,显示起来还没pyecharts 好,就用了pyecharts 
value = [359.2,65.3,49.0,20.4,16.3,12.2,12.2]
attr = [
 "湖北","广东","北京","湖南","上海","浙江","河南","安徽","山东","福建"
 ]
map = Map("好友分布省份Top10",width=600,height=400)
map.add(
 "",attr,value,maptype="china",is_visualmap=True,visual_text_color="#000",)
map.render()

效果图:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

好友省份分布图

是不是很直接明了,我的好友基本在我国中南部,你知道你的好友分布吗?我在长江中下游,这里有水有山,有花有草,有乐园。

4)获取好友微信昵称和个性签名,词云分析

bot = Bot(cache_path="H:PyCodingWxpy_testwxpy.pkl")
#获取好友列表(包括自己)
my_friends = bot.friends(update=False)
# 微信昵称
nick_name = ''
# 微信个性签名
wx_signature = ''
for friend in my_friends:
 # 微信昵称:NickName
 nick_name = nick_name + friend.raw['NickName']
 # 个性签名:Signature
 wx_signature = wx_signature + friend.raw['Signature']
nick_name = jiebaclearText(nick_name)
wx_signature = jiebaclearText(wx_signature)
make_wordcloud(nick_name,1)
make_wordcloud(wx_signature,2)

效果图:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

微信好友昵称

我的微信好友昵称,有点复杂,搞淘宝的,浩浩,石头,还有创业的,当然最醒目的是老师,都说老师是园丁,谢谢您养育了我们(突发其感)。

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

微信好友个性签名

我发现他们可以练成一段话:我们所有的人生,就是平凡的自己最伟大,遇见一个美好的自己,一生不止生活,加油。。。

5)获取关注微信公众号名称和基本简介,词云分析

# 获取微信公众号名称
wx_public_name = ''
# 公众号简介
wx_pn_signature = ''
# 获取微信公众号列表
my_wx_pn = bot.mps(update=False)
for wx_pn in my_wx_pn:
 wx_public_name = wx_public_name + wx_pn.raw['NickName']
 wx_pn_signature = wx_pn_signature + wx_pn.raw['Signature']
wx_public_name = jiebaclearText(wx_public_name)
make_wordcloud(wx_public_name,3)
wx_pn_signature = jiebaclearText(wx_pn_signature)
make_wordcloud(wx_pn_signature,4)

效果图:

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

关注微信公众号昵称词云

看出什么蹊跷没?你问我爱你有多深,你看看Python就知道了哈哈!

如何用 Python 测出你和微信好友的亲密程度?马上揭秘!

公众号简介词云

基本可以看出我关注的都是积极向上的嘿,Java、Python、英语、数据、爬虫…...

后言

总结,从上面的数据可视化结果,我推测出这样的我:X先生,微信昵称老表,性别男,坐标地址湖北荆州,好友中男性居多,说明事业心重,女性也不少,说明女人缘也不错,微信好友个性签名基本积极向上。

有生活,有奋斗,有喜欢,所关注微信公众号,大多是技术相关的。专注于Python,也有时候三心二意玩Java,应该是一名大学生,还关注有大学官方公众号.....哈哈哈(以上纯属笔者自卖自夸,好像还蛮有道理的嘿!)

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t
文章目录 5 小提琴图Violinplot1. 基础小提琴图绘制 Basic violinplot2. 小提琴图样式自定义 Custom seaborn violinplot3. 小提琴图颜色自定义 Control color of seaborn violinplot4. 分组小提琴图 Group
文章目录 4 核密度图Densityplot1. 基础核密度图绘制 Basic density plot2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables4. 边
首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量,tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明: import tensorflow a
seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装,可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib,seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系,seabo
Python ConfigParser教程显示了如何使用ConfigParser在Python中使用配置文件。 文章目录 1 介绍1.1 Python ConfigParser读取文件1.2 Python ConfigParser中的节1.3 Python ConfigParser从字符串中读取数据
1. 处理Excel 电子表格笔记(第12章)(代码下载) 本文主要介绍openpyxl 的2.5.12版处理excel电子表格,原书是2.1.4 版,OpenPyXL 团队会经常发布新版本。不过不用担心,新版本应该在相当长的时间内向后兼容。如果你有新版本,想看看它提供了什么新功能,可以查看Open
1. 发送电子邮件和短信笔记(第16章)(代码下载) 1.1 发送电子邮件 简单邮件传输协议(SMTP)是用于发送电子邮件的协议。SMTP 规定电子邮件应该如何格式化、加密、在邮件服务器之间传递,以及在你点击发送后,计算机要处理的所有其他细节。。但是,你并不需要知道这些技术细节,因为Python 的
文章目录 12 绘图实例(4) Drawing example(4)1. Scatterplot with varying point sizes and hues(relplot)2. Scatterplot with categorical variables(swarmplot)3. Scat
文章目录 10 绘图实例(2) Drawing example(2)1. Grouped violinplots with split violins(violinplot)2. Annotated heatmaps(heatmap)3. Hexbin plot with marginal dist
文章目录 9 绘图实例(1) Drawing example(1)1. Anscombe’s quartet(lmplot)2. Color palette choices(barplot)3. Different cubehelix palettes(kdeplot)4. Distribution
Python装饰器教程展示了如何在Python中使用装饰器基本功能。 文章目录 1 使用教程1.1 Python装饰器简单示例1.2 带@符号的Python装饰器1.3 用参数修饰函数1.4 Python装饰器修改数据1.5 Python多层装饰器1.6 Python装饰器计时示例 2 参考 1 使
1. 用GUI 自动化控制键盘和鼠标第18章 (代码下载) pyautogui模块可以向Windows、OS X 和Linux 发送虚拟按键和鼠标点击。根据使用的操作系统,在安装pyautogui之前,可能需要安装一些其他模块。 Windows: 不需要安装其他模块。OS X: sudo pip3
文章目录 生成文件目录结构多图合并找出文件夹中相似图像 生成文件目录结构 生成文件夹或文件的目录结构,并保存结果。可选是否滤除目录,特定文件以及可以设定最大查找文件结构深度。效果如下: root:[z:/] |--a.py |--image | |--cat1.jpg | |--cat2.jpg |
文章目录 VENN DIAGRAM(维恩图)1. 具有2个分组的基本的维恩图 Venn diagram with 2 groups2. 具有3个组的基本维恩图 Venn diagram with 3 groups3. 自定义维恩图 Custom Venn diagram4. 精致的维恩图 Elabo
mxnet60分钟入门Gluon教程代码下载,适合做过深度学习的人使用。入门教程地址: https://beta.mxnet.io/guide/getting-started/crash-course/index.html mxnet安装方法:pip install mxnet 1 在mxnet中使
文章目录 1 安装2 快速入门2.1 基本用法2.2 输出图像格式2.3 图像style设置2.4 属性2.5 子图和聚类 3 实例4 如何进一步使用python graphviz Graphviz是一款能够自动排版的流程图绘图软件。python graphviz则是graphviz的python实