python 实现微信自动回复和好友签名分析

废话不多说了,代码不多,简单粗暴,我就直接上代码:

1.自动回复

#coding=utf8
import itchat
import  time

# 自动回复
# 封装好的装饰器,当接收到的消息是Text,即文字消息
@itchat.msg_register(‘Text‘)
def text_reply(msg):
    # 当消息不是由自己发出的时候
    if not msg[‘FromUserName‘] == myUserName:
        # 发送一条提示给文件助手
        itchat.send_msg(u"[%s]收到好友@%s 的信息:%s\n" %
                        (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(msg[‘CreateTime‘])),
                         msg[‘User‘][‘NickName‘],
                         msg[‘Text‘]), ‘filehelper‘)
        # 回复给好友
        return u‘[自动回复]@%s您好!抱歉 \n我现在有事不在,一会再和您联系。\n已经收到您的的信息:%s\n‘ % (msg[‘Text‘])

if __name__ == ‘__main__‘:
    itchat.auto_login()

    # 获取自己的UserName
    myUserName = itchat.get_friends(update=True)[0]["UserName"]
    itchat.run()

2.好友签名分析

# coding:utf-8
import  itchat
import  pandas
import re
import jieba
itchat.login()
friends =itchat.get_friends()
df_friends = pandas.DataFrame(friends)
Signatures = df_friends.Signature
regex1 = re.compile(‘<span.*?</span>‘) #匹配表情
regex2 = re.compile(‘\s{2,}‘)#匹配两个以上占位符。
Signatures = [regex2.sub(‘ ‘,regex1.sub(‘‘,signature,re.S)) for signature in Signatures] #用一个空格替换表情和多个空格。
Signatures = [signature for signature in Signatures if len(signature)>0] #去除空字符串
text = ‘ ‘.join(Signatures)
wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True)
word_freq = {}
for word in wordlist:
    if word in word_freq:
        word_freq[word] += 1
    else:
        word_freq[word] = 1

freq_word = []
for word in word_freq.items():
    freq_word.append((word))
freq_word.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)

for word in freq_word:
    print(word)

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhengweizhao/p/8306699.html

时间: 2024-08-30 13:51:43

python 实现微信自动回复和好友签名分析的相关文章

Python实现微信自动回复机器人详细教程

首先,我们需要安装并配置好Python环境,并安装requests和itchat包,我用的是Windows7环境!https://www.python.org/ python官网 下载 然后直接打开安装 选择path那个选项勾选(直接添加环境变量以及路径) 直接下一步直到安装完成运行 cmd 然后cmd命令行 输入 pip install itchat requests 等待安装完成现在我们已经安装完成了环境然后在桌面新建文本以.py结尾复制以下代码写入其中保存后运行KEY的值从图灵官网新建机器

使用 python 进行微信好友分析

使用 python 进行微信好友分析 1. 使用到的库 ① wxpy:初始化微信机器人 ② openpyxl:保存微信好友数据为Excel表格 ③ pyecharts:生成可视化的地图 ④ wordcloud.matplotlib.jieba:生成词云图 [特别提醒]:pyecharts 库用的是0.5.x版本,而在 pip 中安装的为1.x.x版本,因此需要自行到[官网]中下载. 2. 基本功能 ① 分析微信好友数据 ② 生成词云图 ③ 生成地图展示 3. 代码实现 此处使用类来实现 (1)

Py:数据挖掘之对个人微信朋友圈好友的性别、区域、昵称、签名信息进行情感分析——Jason niu

#Py:数据挖掘之对微信朋友圈好友的性别.区域.昵称.签名信息进行情感分析--Jason niu import os import re import csv import time import json import jieba from jieba import analyse import itchat import base64 from snownlp import SnowNLP import requests import sys from collections import

微信好友分布分析

一.环境要求 Windows 10:python 3.7: 第三方库 wxpy 0.3.9.8——登录微信openpyxl 2.6.2——可对 excel 表格进行操作 pyecharts 0.5.11——百度的开源可视化库, wordcloud 1.5.0——词云制作库 matplotlib 3.1.0——生成词云图 pandas 0.24.2——读取 excel 表格的数据 pyecharts-snapshot 0.2.0——是 pyecharts 的依赖库之一 echarts-countr

Python快速搭建自动回复微信公众号

Python快速搭建自动回复微信公众号 在之前的一篇文章 Python利用 AIML 和 Tornado 搭建聊天机器人微信订阅号 中用 aiml 实现了一个简单的英文聊天机器人订阅号.但是只能处理英文消息,现在用 图灵机器人 来实现一个中文的聊天机器人订阅号. 这里主要介绍如何利用 Python 的 Tornado Web框架以及wechat-python-sdk 微信公众平台 Python 开发包来快速搭建微信公众号. 完整的公众号代码 GitHub 地址:green ,由于目前此公众号有一

用Python玩微信(非常详细)

代码放在这里:wzyonggege/python-wechat-itchat 词云那里可以换成小黄人图片 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 0. itchat 最近研究了一些微信的玩法,我们可以通过网页版的微信微信网页版,扫码登录后去抓包爬取信息,还可以post去发送信息. 然后发现了itchat这个开源项目,作者是@LittleC

使用Python访问微信

itchat是一个开源的微信个人号接口,使用它我们可以很方便的访问我们个人微信号里的信息.itchat的github地址如下: https://github.com/littlecodersh/itchat 在通过 pip install itchat安装此模块后,我们即可以通过使用python访问自己微信号下的信息. 1. 登陆 首先我们需要登陆我们的微信号: import itchat itchat.auto_login(hotReload=True) 此处的auto_login()执行后,

Python处理微信利器——itchat

接触itchat是一个偶然,上知乎刷出一个有意思的文章.于是乎运行源码,调错加上查阅博客,发现itchat大有可为. 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25782937 获取微信中所有好友信息: 然后还发现可以自己制作一个微信机器人:http://www.cnblogs.com/Erick-L/p/6895514.html 真的是很厉害的一个工具,也让我对个人隐私变得更加担心.Python算是又一次帮我打开一个新世界的大门! 其中itchat的简介及开源源码:h

python开发微信支付学习记录(转)

前言 微信支付是由微信及财付通联合推出的移动支付创新产品.如今,随着微信支付的全面开放,相关需求也越来越多,很多开发人员进行微信支付开发及商家申请微信支付时,面临着诸多疑惑. 要想开发顺利进行,首先要对业务流程有个清晰的认识.这里以微信公众号支付为例,因此也借用微信支付官方文档中的业务流程图: 接下来来关注几个开发过程中的关键点,包括: 1.生成商户订单与调用统一下单 API 2.微信服务器交互的数据格式 3.公众号支付下网页内通过 JS-API 调起支付 4.异步通知商户支付结果(回调) 一.