1.用 Python 實現微信好友性別及位置資訊統計

這裡使用的python3+wxpy庫+Anaconda(Spyder)開發。如果你想對wxpy有更深的瞭解請檢視：wxpy: 用 Python 玩微信

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
微信好友性別及位置資訊
"""

#匯入模組
from wxpy import Bot

'''Q
微信機器人登入有3種模式，
(1)極簡模式:robot = Bot()
(2)終端模式:robot = Bot(console_qr=True)
(3)快取模式(可保持登入狀態):robot = Bot(cache_path=True)
'''
 

#初始化機器人，選擇快取模式（掃碼）登入
robot = Bot(cache_path=True)

#獲取好友資訊
robot.chats()
#robot.mps()#獲取微信公眾號資訊

#獲取好友的統計資訊
Friends = robot.friends()
print(Friends.stats_text())

效果圖（來自筆主盆友圈）：

2.用 Python 實現聊天機器人

這裡使用的python3+wxpy庫+Anaconda(Spyder)開發。需要提前去圖靈官網建立一個屬於自己的機器人然後得到apikey。

• 使用圖靈機器人自動與指定好友聊天

讓室友幫忙測試發現傳送表情傳送文字還能迴應，但是傳送圖片可能不會回覆，猜應該是我們申請的圖靈機器人是最初級的沒有加圖片識別功能。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 13 19:09:05 2018

@author: Snailclimb
@description使用圖靈機器人自動與指定好友聊天
"""

from wxpy import Bot,Tuling,embed,ensure_one
bot = Bot()
my_friend = ensure_one(bot.search('鄭凱'))  #想和機器人聊天的好友的備註
 

tuling = Tuling(api_key='你申請的apikey')
@bot.register(my_friend)  # 使用圖靈機器人自動與指定好友聊天
def reply_my_friend(msg):
    tuling.do_reply(msg)
embed()

• 使用圖靈機器人群聊

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 13 18:55:04 2018

@author: Administrator
"""

from wxpy import Bot,Tuling,embed
bot = Bot(cache_path=True)
my_group = bot.groups().search('群聊名稱')[0]  # 記得把名字改成想用機器人的群
tuling = Tuling(api_key='你申請的apikey')  # 一定要新增，不然實現不了
@bot.register(my_group, except_self=False)  # 使用圖靈機器人自動在指定群聊天
def reply_my_friend(msg):
    print(tuling.do_reply(msg))
embed()

3.用 Python分析朋友圈好友性別分佈(圖示展示)

這裡沒有使用wxpy而是換成了Itchat操作微信，itchat只需要2行程式碼就可以登入微信。如果你想詳細瞭解itchat，請檢視：
itchat入門進階教程
itchat github專案地址
另外就是需要用到python的一個畫圖功能非常強大的第三方庫：matplotlib。
如果你想對matplotlib有更深的瞭解請檢視我的博文：Python第三方庫matplotlib（詞雲）入門與進階

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 13 17:09:26 2018

@author: Snalclimb
@description 微信好友性別比例
"""

import itchat
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
itchat.auto_login(hotReload=True)
friends = itchat.get_friends(update=True)
sexs = list(map(lambda x: x['Sex'], friends[1:]))
counts = list(map(lambda x: x[1], Counter(sexs).items()))
labels = ['Male','FeMale',   'Unknown']
colors = ['red', 'yellowgreen', 'lightskyblue']
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.title('%s的微信好友性別組成' % friends[0]['NickName'])
plt.show()

效果圖（來自筆主盆友圈）：

4.用 Python分析朋友圈好友的簽名

需要用到的第三方庫：
numpy：本例結合wordcloud使用
jieba：對中文驚進行分詞
PIL： 對影象進行處理（本例與wordcloud結合使用）
snowlp：對文字資訊進行情感判斷
wordcloud：生成詞雲
matplotlib：繪製2D圖形

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
朋友圈朋友簽名的詞雲生成以及
簽名情感分析
"""
import re,jieba,itchat
import jieba.analyse
import numpy as np
from PIL import Image
from snownlp import SnowNLP
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
itchat.auto_login(hotReload=True)
friends = itchat.get_friends(update=True)
def analyseSignature(friends):
    signatures = ''
    emotions = []
    for friend in friends:
        signature = friend['Signature']
        if(signature != None):
            signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '')
            signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature)
            if(len(signature)>0):
                nlp = SnowNLP(signature)
                emotions.append(nlp.sentiments)
                signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5))
    with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file:
         file.write(signatures)

    # 朋友圈朋友簽名的詞雲相關屬性設定
    back_coloring = np.array(Image.open('alice_color.png'))
    wordcloud = WordCloud(
        font_path='simfang.ttf',
        background_color="white",
        max_words=1200,
        mask=back_coloring, 
        max_font_size=75,
        random_state=45,
        width=1250, 
        height=1000, 
        margin=15
    )

    #生成朋友圈朋友簽名的詞雲
    wordcloud.generate(signatures)
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    wordcloud.to_file('signatures.jpg')#儲存到本地檔案

    # Signature Emotional Judgment
    count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions)))#正面積極
    count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions)))#中性
    count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions)))#負面消極
    labels = [u'負面消極',u'中性',u'正面積極']
    values = (count_bad,count_normal,count_good)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] 
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.xlabel(u'情感判斷')#x軸
    plt.ylabel(u'頻數')#y軸
    plt.xticks(range(3),labels)
    plt.legend(loc='upper right',)
    plt.bar(range(3), values, color = 'rgb')
    plt.title(u'%s的微信好友簽名信息情感分析' % friends[0]['NickName'])
    plt.show()
analyseSignature(friends)

效果圖（來自筆主盆友圈）：

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