玩转Python发微信之itchat

2019-06-16 本文已影响80人惑也

一、说明

适用环境：Python2.7、Python3及以上版本
itchat是一个开源的微信个人号接口，使用python调用微信从未如此简单
使用不到三十行的代码，就可以完成一个能够处理所有信息的微信机器人
先附上本文会用到的包，文章中不再做说明

#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.offline as py                      # 保存图表，同于plotly.plotly as py，同时增加了离线功能
py.init_notebook_mode(connected=True)            # 离线绘图时，需要额外进行初始化
import plotly.graph_objs as go                   # 创建各类图表
import plotly.figure_factory as ff               # 创建table
from plotly import tools
import matplotlib.pyplot as plt
from pyecharts import options as opts            # 配置echarts
from pyecharts.globals import ThemeType, SymbolType
from pyecharts.charts import Geo, Map, Page
from IPython.display import HTML, display

import itchat    
import jieba                                     # 中文分词   
 
from googletrans import Translator               # 翻译
translate = Translator().translate
from scipy.misc import imread                    # 获取图片，读为np.array的三维数组
from PIL import Image                            # 操作图片
from wordcloud import WordCloud                  # 词云
import os, math

二、安装

pip install itchat

三、登录

1. 登录

itchat.auto_login(hotReload=True, loginCallback=li, exitCallback=lo)

弹出二维码，手机端微信扫描登录；
参数hotReload=True，使程序关闭一定时间内，重新开启不用重新扫码，该方法会生成一个静态文件 itchat.pkl，用于存储登录的状态；
定义登录成功和退出后调用的方法，并分别赋值给参数loginCallback 和 exitCallback。若不设置 loginCallback值，会自动删除二维码图片并清空命令行显示；

def li(): print("Log In!")    # 定义登录成功的提示语
def lo(): print("Log Out!")    # 定义退出的提示语

2. 向文件助手发送消息

send_str_1 = "您好吖，猜猜我是谁？\n其实，我是一个机器人儿"
send_str_2 = "您好，机器人自动发消息\n收到了请忽略或任意回复"
for s in [send_str_1, send_str_2]:
    itchat.send(msg=s, toUserName="filehelper")

效果示意图

3. 退出登录

if 1 == 1: itchat.logout()    # 使用if条件，可以避免输出ItchatReturnValue提示

四、信息获取

主要信息包括：好友、群聊、公众号、消息等，都是以字典的形式存放的；
常见的操作函数：获取get_xxxx()、更新update_xxxx()、搜索search_xxxx()、添加add_xxxx()、删除delete_xxxx()、修改set_xxxx()；
本文仅以获取函数get_xxxx()为例，进行讲解：

friends = itchat.get_friends(update=True)    # 获取通讯录好友列表
contacts = itchat.get_contact(update=True)    # 获取保存到通讯录的微信群
chatrooms = itchat.get_chatrooms(update=True)    # 获取近期活跃的微信群
mps = itchat.get_mps()    # 获取关注的微信公众号

获取的信息，返回的都是列表ContactList类，继承于Python内置的列表类型list；
返回的列表，其中的元素类型是不同的，但最上层父类都是dict类型，根据字典的特点，信息的索引主要靠key。

五、统计分析

1. 数据处理

# 获取微信好友信息
key_list = ["UserName", "NickName", "RemarkName", "Sex", "Province", "City", "Signature", "HeadImgUrl"] # 好友指标
df_friend = pd.DataFrame()
for friend in friends:
    tmp = dict()
    for i in friend:
        if i not in key_list:
            continue        
        tmp[i] = friend[i]
    term = pd.DataFrame(tmp, index=[0])
    df_friend = df_friend.append(term, sort=False)
    
df_friend = df_friend.reindex(columns=key_list)

# 性别转化为中文
df_friend['Sex'] = df_friend['Sex'].apply(lambda x: '男' if x == 1 else '女')

# 将英文的省份和城市，翻译成中文，若为空时转化为未知
df_friend["Province"] = df_friend["Province"].apply(lambda x: (x if not x.encode('UTF-8').isalpha() else translate(x, dest='zh-CN').text) if x != '' else '未知')
df_friend["City"] = df_friend["City"].apply(lambda x: (x if not x.encode('UTF-8').isalpha() else translate(x, dest='zh-CN').text) if x != '' else '未知')

2. 概括统计

display(HTML(f"<h3 style='color: green'>微信好友数量：{len(friends)}</h3"))

contacts_group_chat = [ql["NickName"] for ql in contacts]
display(HTML(f"<h3 style='color: green'>保存到通讯录的群聊数量：{len(contacts)}，&nbsp;&nbsp;具体如下：</h3"))
for gc in contacts_group_chat: print(gc, end='  ')

chatrooms_group_chat = [ql["NickName"] for ql in chatrooms if ql["NickName"] not in contacts_group_chat]
display(HTML(f"<h3 style='color: green'>近期活跃的群聊数量：{len(chatrooms) - len(contacts)}，&nbsp;&nbsp;具体如下：</h3"))
for gc in chatrooms_group_chat: print(gc, end='  ')    # 排除已保存通讯录的群

display(HTML(f"<h3 style='color: green'>关注的微信公众号数量：{len(mps)}，&nbsp;&nbsp;具体如下：</h3"))
for ql in mps: print(ql["NickName"], end='  ')

结果如下

3. 男女比例

# 好友性别统计
friend_sex = df_friend.groupby("Sex")["UserName"].count().to_frame().reset_index()
trace = go.Pie(labels=friend_sex.Sex, values=friend_sex.UserName, hole=.4)
layout = dict(width=850, height=450)
fig = dict(data=[trace], layout=layout)
py.iplot(fig)

使用plotly包画图

4. 地域分布

# 好友地域分布
friend_area = df_friend.groupby("Province")["UserName"].count().to_frame().reset_index().sort_values(by="UserName", ascending=False)
trace = go.Bar(x=friend_area.Province, y=friend_area.UserName)
layout = dict(width=900, height=450, xaxis = dict(tickangle = -45))
fig = dict(data=[trace], layout=layout)
py.iplot(fig)

使用plotly包画图

5. 地图分布

# 好友地图分布
china_province = pd.read_excel('province.xlsx')
china_province["Province"] = china_province.province.apply(lambda x: x[0:3] if len(x) in (4, 6) else x[0:2])
friend_area = friend_area[friend_area.Province.isin(china_province.Province)]    # 排除省份为空或国外的地区
area = (Map(opts.InitOpts(width="900px", height="500px", theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
       .add("", [list(z) for z in zip(list(friend_area.Province), list(friend_area.UserName))], maptype="china")
       .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=int(np.max(friend_area.UserName)), range_text=["多", "少"], range_color=['#FFFF00', '#D6292B']))
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)))
area.render_notebook()

使用pyecharts包画图

6. 签名词云

# 好友签名词云
background_image = imread("picture.jpeg")    # 词云背景图，自选，本文选心形
sign_str = ''.join(df_friend.Signature.tolist())    # 签名转化为list

# 仅选取汉字、大小写英文字母，其它的一概忽略
jb_str = ''
for s in sign_str:
    if s.isspace() or (s >= u'\u4e00' and s <= u'\u9fa5') or (s >= u'\u0041' and s <= u'\u005a') or (s >= u'\u0061' and s <= u'\u007a'):
        jb_str += s

# 使用结巴分词，对签名文字进行分词，分词后排除掉单字，因为单字词云无意义     
cut_str = ' '.join([jb for jb in jieba.cut(jb_str) if len(jb) > 1])

# 使用wordcloud包制作词云，可能需要单独安装汉字字体
wordcloud = WordCloud(font_path="/System/Library/Fonts/STHeiti Medium.ttc", scale=4, background_color="white", mask=background_image).generate(cut_str)
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(18, 12)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="lanczos")
plt.axis("off")
plt.show()

制作词云，自选背景图片，因包含汉字需要进行分词；
使用wordcloud包制作词云，可能需要单独安装汉字字体；
使用matplotlib包画图

7. 头像拼图

# 创建文件夹user_image，存储所有好友头像照片
try:
    os.mkdir("user_image")
except FileExistsError:
    pass

# 下载好友头像，并存储
image_dir = "./user_image/"
for k, friend in enumerate(friends):
    image_name = str(k)+'.jpg'
    user_name = friend["UserName"]
    img = itchat.get_head_img(userName=user_name)
    with open(image_dir + image_name, 'wb') as file:
        file.write(img)

# 根据好友数量，设计头像拼图的最佳行列数
phone_width = 200
phone_height = 200
pic_list = [path for path in os.listdir(image_dir) if path.endswith(".jpg")]    # 头像照片的文件名列表
pic_num = len(pic_list)
array = int(math.sqrt(pic_num))
if array != math.sqrt(pic_num):
    if abs(array * array - pic_num) > abs((array + 1) * (array + 1) - pic_num):
        array = array + 1
    tem = dict()
    for temp in zip(range(1, array + 1)[::-1], range(array + 1, array * 2 + 1)):
        term = abs(temp[0] * temp[1] - pic_num)
        if term in tem:
            continue
        else:
            tem[term] = temp
    row_col = tem[min(tem)]
else:
    row_col = (array, array) 
row_num = row_col[0]
col_num = row_col[1]

# 创建底图，宽为：列数*200px，高为：行数*200px
to_image = Image.new("RGBA", (phone_width * col_num, phone_height * row_num))

# 循环粘贴每一个头像照片
n = 0
for i in range(0, row_num):
    for j in range(0, col_num):
        if n == pic_num:
            break
        image_any = Image.open(image_dir + pic_list[n])    # 读取头像照片
        image_any_size = image_any.resize((phone_width, phone_height))    # 设置照片大小(200px*200px)
        loc = (j * phone_width, i * phone_height)    # 计算照片粘贴的位置
        to_image.paste(image_any_size, loc)    # 粘贴照片
        n += 1
        
# 展示好友头像拼图
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(16, 9)
plt.imshow(to_image, interpolation="lanczos")
plt.axis("off")
plt.show()

头像拼图时的行列个数，设计思路：对好友总数开根号，若正好能开根号，则为行列个数，一般都开不尽，处理办法是寻找行列数都最优，保证拼图时空出来的位置最少
具体思路
1）好友总数M开根号取整后为n
2）确认n*n 和 (n+1)*(n+1)谁离总数更近(差值小)，哪个值近则以该值为准；
3）计算一些列值：n*(n+1) - M、(n-1)*(n+2)-M、(n-2)*(n+3)-M.......
4）忽略正负号，求得差值最小时，对应的两个数，即为最优行列数
5）特别地，当差值最小时，存在多个对应关系时，取最后的一对
6）具体思路见代码，此处有疑问欢迎交流
使用matplotlib包画图

六、发送消息

推荐使用send方法，可以实现大多数发送需求
方法： send(msg="Message", toUserName=None)
参数
文字消息使用字符串
文件使用关键字@fil@
图片使用关键字@img@
视频使用关键字@vid@
demo

if 1==1: itchat.send(msg="Python_data_analysis", toUserName="filehelper")    # 发送文字
if True: itchat.send(msg="@fil@%s" % "./Python.txt", toUserName="filehelper")    # 发送文件
if True: itchat.send(msg="@img@%s" % "./picture.jpeg", toUserName="filehelper")    # 发送图片
if True: itchat.send(msg="@vid@%s" % "./Tableau_introduction.mp4", toUserName="filehelper")    # 发送视频

效果图

七、自动回复

实现原理：当收到微信好友发来的消息时，我们将这个消息传给图灵机器人API，它会根据消息做出答复，然后我们将这个消息返回给微信好友；
上图灵官网注册账号，获取机器人API的key值。不过，从2019-06-05开始，图灵平台对个人用户的调用，做了限制。未认证的用户不能调用了，个人认证后，调用次数为100次/天，不太好玩了；
实现步骤
定义一个从图灵机器人获取返回结果的函数
调用itchat封装好的装饰器
定义自动回复函数：可以指定聊天好友、设置默认回复
运行itchat.run()函数，开启自动回复
代码

def from_turing_reply(msg):
    """从图灵机器人获取回复内容"""

    api_url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'
    data = {
        "key": "64496a7591a3450682188885461fc328",
        "info": msg,
        "user_id": "Robot"
    }
    try:
        r = requests.post(api_url, data=data).json()
        return r.get("text")
    except:
        return ''

@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def text_reply(msg):
    """自动文本回复"""
    
    default_reply = "我陪主人去月球了，明天再陪你聊！"
    if msg["FromUserName"] in ["@07c0724e5bb70a6e99651277c16daa66"]:  # 指定好友
        reply = from_turing_reply(msg["Text"])
        if "当天请求次数已用完" in reply:
            reply = default_reply
        return reply or default_reply

itchat.run()

玩转Python发微信之itchat

一、说明

二、安装

三、登录

1. 登录

2. 向文件助手发送消息

3. 退出登录

四、信息获取

五、统计分析

1. 数据处理

2. 概括统计

3. 男女比例

4. 地域分布

5. 地图分布

6. 签名词云

7. 头像拼图

六、发送消息

七、自动回复

猜你喜欢

热点阅读