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我们每天使用最多的软件应该就是微信了，那你有没有想过，我们每天的聊天记录里使用最多的词是什么，都有哪些情绪，最近是悲观还是乐观呢等等。
今天推荐的这个项目是「wechat_analysis」，用 Python 对微信聊天记录进行文本分析。
先整体预览一下整个项目结构：
具体步骤
1、导出聊天记录
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content 列：聊天内容
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type 列：信息类型（1 代表文本消息，需要用 excel 筛选一下之后只分析 type=1 的数据）
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isSend 列：0 代表对方发送的信息，1 代表自己发送的信息
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createTime：时间（暂时不知道怎么恢复成年月日），但是降序排序以后的顺序是聊天记录由近到远的顺序
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newTime：记录聊天记录所在月份，是根据 createTime 降序排序后，手机上看每月最后几句信息，在 excel 中搜索，来进行月份划分
2、生成词云
调用 generate_word_cloud.py。
3、计算情感得分均值，作折线图（使用 snownlp）
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调用 get_sentiment_score() 函数，将情感得分保存到 csv 的 sentiment_score 列中
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调用 draw() 函数，将情感得分随时间变化值保存到 result 文件夹中
snownlp 得到的分值不一定准确，所以 send 和 receive 的得分值都差不多，但也有可能日常的交流就是比较中性的，没有什么大起大落的情感。
4、计算情绪分类，作热力图（使用大连理工情感词典）
调用 sentiment_dict.py；
注意第 115 行，如果没有匹配到任何情感词，就记为 None，绘制热力图的时候会筛掉 None 的记录。
地址:https://github.com/saturn-opposition/wechat_analysis
更多功能广大网友可以继续挖掘。
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原文始发于微信公众号（开源日记）：快来有个项目能分析一下你的聊天记录
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