Python分析QQ私聊记录

说明:本人使用版本,python3.6,编辑器 pycharm 1.8.0


功能实现:从QQ导出聊天记录(txt格式),放在程序文件夹中,双击运行程序,即可得到词频统计(Top300)

效果图:

私聊效果图.png

引用库:

  • os 用于查找当前文件夹内的文件
  • re 聊天记录提取
  • jieba 中文分词工具
  • pyecharts 用于绘制文字云(WordCloud)

源码:

# !usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8 -*-
import os
import re
import jieba
from pyecharts import WordCloud


def file_name():
    name = []
    for root, dirs, files in os.walk(os.getcwd()):
        for file in files:
            this_file = os.path.splitext(file)
            if this_file[1].lower() == '.txt':
                name.append(this_file[0])
        return name


def add_dict(dic, words):
    for word in words:
        if len(word.strip()):
            if word in dic:
                dic[word] += 1
            else:
                dic[word] = 1


def remove_point(dic):
    apl = list(r'\/|{}[]@#$^&*~`;:"<>?,,。、?“”')
    chara = list(r'的了吗吧的么呢啊哪')
    remove_key = list(chr(i) for i in range(0, 128)) + apl + chara
    for each in remove_key:
        try:
            dic.pop(each)
        except:
            pass


def dict_sort(dic):
    d = list(zip(dic.keys(), dic.values()))
    dd = sorted(d, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return list(zip(*dd))


def wordCloud(title, key, value):
    wordcloud = WordCloud(width=1000, height=700)
    wordcloud.add('', key, value, word_size_range=[17, 100], rotate_step=20, shape='circle')
    # 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star'
    wordcloud.render(title + '.html')


def main(name):
    with open('%s.txt' % name, 'r', encoding='utf-8') as f:
        file = f.read()
    reg = re.compile(r'(\d{4}-\d\d-\d\d).(\d{1,2}:\d\d:\d\d).(.*)\D([^`]*?)' + '\n\n')
    res = reg.findall(file)
    print(len(res))
    ttl = {}
    count = 0
    for each in res:
        count += 1
        print('当前进度:%s/%s' %(count, len(res)), end='\r')
        words = list(jieba.cut(each[3], cut_all=True))
        add_dict(ttl, words)
    remove_point(ttl)
    ttl_key, ttl_value = dict_sort(ttl)
    wordCloud(name, ttl_key[:300], ttl_value[:300])


if __name__ == '__main__':
    files = file_name()
    for file in files:
        print('当前文件:', file, '\n提取聊天信息数量:', end='')
        main(file)
    input('已完成,按回车键结束……')

代码解释:

  1. 前两行,定义解析器和编码方式
  2. import 引入我们需要使用的库
  3. file_name 获取当前文件夹下的聊天记录,返回对应路径
  4. add_dict 使用字典统计词频
  5. remove_point 移除分词结果无用词汇及标点符号(对于不想体现的词汇,均可以在此添加)
  6. dict_sort 按照词频对字典排序
  7. wordCloud 使用pyecharts的文字云工具绘制文字云
  8. main 主函数,控制每一步的进行

注:

由QQ直接导出的群聊聊天记录与私聊聊天记录格式略有区别,请勿直接使用此代码分析,关于群聊,请查看另外一篇 https://www.jianshu.com/p/50acede72d52

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,524评论 5 460
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,869评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,813评论 0 320
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,210评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,085评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,117评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,533评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,219评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,487评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,582评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,362评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,218评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,589评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,899评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,176评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,503评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,707评论 2 335