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用 Python 分析微信群聊记录,是怎样一种体验?

用 Python 分析微信群聊记录,是怎样一种体验?

作者: AirPython | 来源:发表于2020-04-18 11:40 被阅读0次
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    1. 场景

    前几天,有一位小伙伴在后台给我留言,说自己有几十个微信群,自己精力有限,没法看过来,想要筛选一些高质量的群,让我是否能帮忙想想办法。

    其实,微信群里的所有聊天记录都在手机本地文件夹内,只需要导出来进行解密,然后来一波数据分析,就可以帮他筛选出高质量的社群。

    本篇文章将带大家用 Python 一步步来实现这个功能。

    2. 实现步骤

    第 1 步,导出微信聊天记录数据库

    首先,我们使用一部 Root 后的手机或者模拟器登录微信,找到微信聊天记录数据库,然后导出到本地。

    数据库文件的完整路径如下:

    # 微信聊天记录数据库完整路径
    /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/[当前登录微信的随机字符串]/EnMicroMsg.db
    

    需要注意的是,如果当前设备没有 Root,可以选择群聊消息进行一次迁移,然后从 Root 设备或模拟器中导出数据库。

    第 2 步,获取数据库的密码

    微信数据库的密码组成形式为:手机 IMEI + 微信 UIN,然后 md5 加密(32 位小写)的前 7 个数字。

    其中,手机的 IMEI 可以通过 *#06# 获取,如果是双卡手机,需要自己做一下判断。

    image

    微信的 UIN 在下面配置文件中,找到 name 属性为 default_uin 的 value 值,即为 UIN

    # 当前登录微信的配置文件
    /data/data/com.tencent.mm/shared_prefs/system_config_prefs.xml
    

    最后,然后将 IMET 和 UIN 组成字符串,然后利用 MD5 进行加密,取 32 位小写的前 7 位即为微信数据库的密码。

    image

    第 3 步,破解数据库

    由于微信数据库是使用 SQLCipher 生成,所以要先安装 sqlcipher 命令行文件

    # 安装sqlcipher命令行(Mac)
    brew install sqlcipher
    
    # Win可以去下载sqlcipher命令行文件
    

    然后,输入数据库的密码及解密方式等,导出破解后的数据库。

    image

    第 4 步,分析数据库

    推荐使用 SQLiteSutdio 打开并分析上面破解后的数据库,重点查看 message、rcontact、chatroom 这 3 张表。

    微信所有的文字聊天记录都存放在 mesage 数据表中,包含:聊天内容、发送者、消息类型、创建时间等

    image

    rcontact 为微信通讯录表,包含:微信 ID、昵称、备注名等

    chatroom 是群聊信息表,包含:群聊 ID、成员列表等

    第 5 步,Python 打开数据库并封装

    使用 sqlite3连接本地数据库文件,获取数据库对象和游标对象

    import sqlite3
    
    def __init__(self, db_path="./weixin.db"):
        """
        本地数据库初始化
        """
        self.db = sqlite3.connect(db_path)
        self.cursor = self.db.cursor()
    

    接着,对数据库常用的操作,包含:增删改查,进行封装操作。

    def execute(self, sql, param=None):
        """
        sql: Sql语句,包含:增、删、改
        param:数据,可以为列表、字典,也可以为空
        """
        try:
            if param is None:
                self.cursor.execute(sql)
            else:
                if type(param) is list:
                    self.cursor.executemany(sql, param)
                else:
                    self.cursor.execute(sql, param)
                count = self.db.total_changes
                self.db.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            return False, e
    
        # 返回结果
        return True if count > 0 else False
    
    def query(self, sql, param=None):
        """
        查询语句
        sql:Sql语句
        param:参数,可以包含空
        retutn:成功返回True
        """
        if param is None:
            self.cursor.execute(sql)
        else:
            self.cursor.execute(sql, param)
    
        # 返回查询的结果
        return self.cursor.fetchall()
    

    第 6 步,通过群聊名称获取群聊 ID

    根据群聊昵称,使用 Sql 语句查询 rcontact 表,可以获取群聊的 ID 值

    def __get_chartroom_id(self):
        """
        获取群聊的id
        :return:
        """
        res = self.db.query('select username from rcontact where nickname=?;', (self.chatroom_name,))
    
        # 群聊id
        chatroom_id = res[0][0]
    
        return chatroom_id
    

    第 7 步,获取群聊消息

    拥有群聊 ID 之后,紧接着查询 message 表,获取当前群聊的所有消息内容。

    # message表:聊天记录表
    # isSend=0:对方发送的;isSend=1:自己发送的
    sql = "SELECT content FROM message WHERE talker='{}' and isSend=0".format(chatroom_id)
    
    # 查询表,获取所有的聊天记录
    result = self.db.query(sql)
    

    为了获取有效的消息内容,可以清洗掉自己发送的消息、系统消息、红包消息等内容

    # 循环查询到的所有的消息
    for item in result:
        # 过滤数据
        if not item or not item[0] or item[0].find('xml') != -1 or item[0].find('sysmsg') != -1 or item[0].find(
                        '<msg>') != -1 or item[0].find('chatroom') != -1 or item[0].find('weixinhongbao') != -1:
             continue
        # 过滤掉自己发送的内容,不包含:
        temps = item[0].split(':')
        if len(temps) < 2:
            # print('自己发送的内容:' + item[0])
            continue
        # 每一条聊天记录,过滤掉发送者,只保留消息正文
        # 发送者
        send_from = item[0].split(':')[0]
    
        # 发送内容
        send_msg = "".join(item[0].split(':')[1:]).strip().replace("\"", "")
        # 过长的消息,也过滤掉
        if len(send_msg) > 200:
             continue
    

    对于群其他成员发送的内容,再过滤掉消息内容的前半部分,只保留消息正文

    image

    第 8 步,生成词云

    使用 jieba 对群内有效的消息进行分词,然后使用 wordcloud 生成词云图。

    def generate_wordcloud(self, word):
        """
        生成词云
        :param word:
        :return:
        """
    
        img = WordCloud(font_path="./DroidSansFallbackFull.ttf", width=2000, height=2000,
                            margin=2, collocations=False).generate(word)
        plt.imshow(img)
        plt.axis("off")
        plt.show()
    
        # 保存图片
        img.to_file("{}.png".format("群聊"))
    
    # 分词
    temp = " ".join(jieba.cut(words, cut_all=True))
    
    # 生成词云
    generate_wordcloud(temp)
    

    第 9 步,新建排名表,插入数据

    为了统计群聊活跃度排名,我们需要新建一张表,包含:id、微信昵称、消息内容 3 个字段。

    def __create_top_table(self):
       """
       创建Top表
       :return:
       """
       # 创建Top表,如果存在就不重新创建
       result = self.db.execute(
                "CREATE TABLE IF NOT EXISTS top(uid integer primary key,name varchar(200),msg varchar(200))")
    

    接着,将上一步的每一条消息中的发送者 ID、发送内容 2 个字段插入到新建的 Top 表内

    # 定义一个列表,加入所有要统计的数据
    msg_pre = []
    
    for item in result:
        # 发送者
        send_from = item[0].split(':')[0]
        # 发送内容
        send_msg = "".join(item[0].split(':')[1:]).strip().replace("\"", "")
        msg_pre.append((send_from, send_msg))
    
     # 把要统计的数据,插入到top表中
     self.db.execute("insert into top(uid,name,msg) values (NULL,?,?);", msg_pre)
    

    第 10 步,获取活跃度排名并可视化

    从 Top 数据表中,通过微信昵称查询出每一位成员发言的次数,并保存到一个列表中

    def get_top_partner(self):
        """
        排名前15的成员
        :return:
        """
        sql = "SELECT name as 姓名,COUNT(*) as times FROM top GROUP BY name ORDER BY times DESC limit %d;" % self.top_num
        result = self.db.query(sql)
    
        for item in result:
            # 用户id
            id = item[0]
            # 发言次数
            count = item[1]
    
            # 获取用户的昵称,即:微信昵称
            username = self.get_username(id)
    
            self.top_data.append({
                'username': username,
                'count': count
                })
    

    最后,去除微信昵称的特殊符号,使用 pyecharts 将数据可视化。

    def draw_image(self):
        """
        数据可视化
        :return:
        """
        usernames = []
        counts = []
        for user in self.top_data:
             # 去除昵称中的特殊符号
             usernames.append(get_ava_string(user.get('username').strip())[0:8])
             counts.append(user.get('count'))
    
        def bar_chart() -> Bar:
                c = (
                    Bar()
                        .add_xaxis(usernames)
                        .add_yaxis("活跃度", counts)
                        .reversal_axis()
                        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
                        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="最活跃的%d个小伙伴" % self.top_num))
                )
                return c
    
        # 需要安装 snapshot-selenium 或者 snapshot-phantomjs
        make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")
    

    3. 最后

    上面的操作,通过生成的词云了解到当前群聊过去一段时间都在聊的话题及价值,通过对聊天记录的数据分析,获取到微信群聊活跃度排名。

    image

    当然,也可以分析群成员潜水排名及某一位群成员的数据分析。

    我已经将全部源码上传到后台,关注公众号「 AirPython 」后回复「 微信群聊 」即可获得全部源码。

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