[Python微信開發] 一.itchat入門知識及微信自動回覆、微信簽名詞雲分析

最近準備學習微信小程式開發，偶然間看到了python與微信互動的介面itchat，簡單學習了下，感覺還挺有意思的，故寫了篇基礎文章供大家學習。itchat是一個開源的微信個人號介面，使用python呼叫微信從未如此簡單。使用不到三十行的程式碼，你就可以完成一個能夠處理所有資訊的微信機器人。

官網文件：http://itchat.readthedocs.io/zh/latest/

本文主要講解itchat擴充套件包的入門基礎知識，包括：
1.itchat安裝及入門知識
2.微信好友性別分析
3.微信自動回覆及傳送圖片
4.獲取微信簽名並進行詞雲分析

基礎性文章，希望對您有所幫助，後面將結合輿情分析、朋友圈等介面進行更一步的講解。如果文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~

參考文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26514576?group_id=839173221667446784
https://www.cnblogs.com/jmmchina/p/6692149.html
http://blog.csdn.net/qinyuanpei/article/details/79360703

一. itchat安裝及入門知識

安裝通過 pip install itchat 命令實現，如下圖所示：

# -*- coding:utf-8 -*-
import itchat

# 登入
itchat.login()
# 傳送訊息
itchat.send(u'你好', 'filehelper')

首先呼叫itchat.login()函式登入微信，再通過itchat.send(u'你好', 'filehelper')函式傳送資訊給微信的“檔案傳輸助手（filehelper）”。注意，執行程式碼過程中會彈出一張二維碼圖片，我們通過手機掃一掃登入後才能獲取我們微信及好友的資訊。

輸出結果如下圖所示，可以看到給自己傳送了一個“你好”。

下面給出另一段程式碼：

#-*- coding:utf-8 -*-
import itchat

# 先登入
itchat.login()

# 獲取好友列表
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]
print u"暱稱", u"性別", u"省份", u"城市"
for i in friends[0:]:
    print i["NickName"], i["Sex"], i["Province"], i["City"]

再通過["NickName"]獲取暱稱、["Sex"]獲取性別、["Province"]獲取省份、["City"]獲取城市。返回的結果如下所示，其中第一個friends[0]是作者本人，然後性別0表示未填寫、1表示男性、2表示女性；省份和城市可以不設定。

二. 微信好友性別分析

下面直接給出對微信好友性別分析繪圖的程式碼：

#-*- coding:utf-8 -*-
import itchat

#獲取好友列表
itchat.login() #登入
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]

#初始化計數器
male = 0
female = 0
other = 0

#1男性,2女性,3未設定性別
for i in friends[1:]: #列表裡第一位是自己，所以從"自己"之後開始計算
    sex = i["Sex"]
    if sex == 1:
        male += 1
    elif sex == 2:
        female += 1
    else:
        other += 1
#計算比例
total = len(friends[1:])
print u"男性人數：", male
print u"女性人數：", female
print u"總人數：", total
a = (float(male) / total * 100)
b = (float(female) / total * 100)
c = (float(other) / total * 100)
print u"男性朋友：%.2f%%" % a
print u"女性朋友：%.2f%%" % b
print u"其他朋友：%.2f%%" % c

#繪製圖形
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['Male','Female','Unkown']
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
counts = [a, b, c]
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
plt.axes(aspect=1) 
plt.pie(counts, #性別統計結果
        labels=labels, #性別展示標籤
        colors=colors, #餅圖區域配色
        labeldistance = 1.1, #標籤距離圓點距離
        autopct = '%3.1f%%', #餅圖區域文字格式
        shadow = False, #餅圖是否顯示陰影
        startangle = 90, #餅圖起始角度
        pctdistance = 0.6 #餅圖區域文字距離圓點距離
)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.title(u'微信好友性別組成')
plt.show()

這段程式碼獲取好友列表後，從第二個好友開始統計性別，即friends[1:]，因為第一個是作者本人，然後通過迴圈計算未設定性別0、男性1和女性2，最後通過Matplotlib庫繪製餅狀圖。如下所示，發現作者男性朋友66.91%，女性朋友26.98%。

三. 微信自動回覆及傳送圖片

微信傳送資訊呼叫send()函式實現，下面是傳送文字資訊、檔案、圖片和視訊。

# coding-utf-8
import itchat
itchat.login()
itchat.send("Hello World!", 'filehelper')
itchat.send("@fil@%s" % 'test.text')
itchat.send("@img@%s" % 'img.jpg', 'filehelper')
itchat.send("@vid@%s" % 'test.mkv')

如果想傳送資訊給指定好友，則核心程式碼如下：

#想給誰發資訊，先查詢到這個朋友
users = itchat.search_friends(name=u'通訊錄備註名')
#找到UserName
userName = users[0]['UserName']
#然後給他發訊息
itchat.send('hello',toUserName = userName)

#coding=utf8
import itchat
import time

# 自動回覆
# 封裝好的裝飾器，當接收到的訊息是Text，即文字訊息
@itchat.msg_register('Text')
def text_reply(msg):
    if not msg['FromUserName'] == myUserName: # 當訊息不是由自己發出的時候
        # 傳送一條提示給檔案助手
        itchat.send_msg(u"[%s]收到好友@%s 的資訊：%s\n" %
                        (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(msg['CreateTime'])),
                         msg['User']['NickName'],
                         msg['Text']), 'filehelper')
        # 回覆給好友
        return u'[自動回覆]您好，我現在有事不在，一會再和您聯絡。\n已經收到您的的資訊：%s\n' % (msg['Text'])

if __name__ == '__main__':
    itchat.auto_login()
    myUserName = itchat.get_friends(update=True)[0]["UserName"]
    itchat.run()

  

四. 獲取微信簽名並進行詞雲分析

最後給出獲取微信好友的簽名的詞雲分析，其friends[i]["Signature"]獲取簽名，最後呼叫jieba分詞最後進行WordCloud詞雲分析。

# coding:utf-8
import itchat
import re

itchat.login()
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]
tList = []
for i in friends:
    signature = i["Signature"].replace(" ", "").replace("span", "").replace("class", "").replace("emoji", "")
    rep = re.compile("1f\d.+")
    signature = rep.sub("", signature)
    tList.append(signature)

# 拼接字串
text = "".join(tList)

# jieba分詞
import jieba
wordlist_jieba = jieba.cut(text, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_jieba)

# wordcloud詞雲
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator   
import PIL.Image as Image
from scipy.misc import imread
from os import path
  
# 讀取mask/color圖片  
d = path.dirname(__file__)  
nana_coloring = imread(path.join(d, "test.png"))  

# 對分詞後的文字生成詞雲  
my_wordcloud = WordCloud(background_color = 'white',      # 設定背景顏色  
                            mask = nana_coloring,          # 設定背景圖片  
                            max_words = 2000,              # 設定最大現實的字數  
                            stopwords = STOPWORDS,         # 設定停用詞  
                            max_font_size = 50,            # 設定字型最大值  
                            random_state = 30,             # 設定有多少種隨機生成狀態，即有多少種配色方案  
                            )
# generate word cloud   
my_wordcloud.generate(wl_space_split)  
  
# create coloring from image    
image_colors = ImageColorGenerator(nana_coloring)  
  
# recolor wordcloud and show    
my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)  
  
plt.imshow(my_wordcloud)    # 顯示詞雲圖  
plt.axis("off")             # 是否顯示x軸、y軸下標  
plt.show()

輸出結果如下圖所示，注意這裡作者設定了圖片罩，生成的圖形和那個類似，發現“個人”、“世界”、“生活”、“夢想”等關鍵詞挺多的。

(By:Eastmount 2018-03-19 晚上11點  http://blog.csdn.net/eastmount/ )