whatsapplib

WhatsApp-Analyse-Paket

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Wie der Name darauf hindeutet, dass Whastsapp-Analyzer ist , ist es das WhatsApp-Gruppen-Chat-Analysepaket. Grundsätzlich hilft es den Programmierern, visuelle Erkenntnisse aus dem WhatsApp -Gruppen -Chat zu generieren. Sie müssen nichts tun, einfach den Gruppenchat exportieren und dieses Paket verwenden, um schöne unterschiedliche Diagramme zu generieren oder zu erstellen. Hier müssen Sie sich um nichts Sorgen machen, intern wird es alles für Sie tun. Es wird ETL (Extrakt-Transform-Ladung) durchführen und schließlich Erkenntnisse in Form von Visuals erzeugen. Es gibt ca. Es stehen mehr als 15 Methoden zur Verfügung, die Ihnen helfen, Einblicke zu generieren, auch Sie können jeden Einblick herunterladen.

Link: https://pypi.org/project/whatsapplib/0.0.5/

Die Methoden sind unten aufgeführt:

• BasicStats: Es werden einige grundlegende Gruppenstatistiken zurückgegeben. Z. B. Gesamtbenutzer, Gesamtnachrichten, Gesamtmediennachrichten und Gesamtverknüpfungsverteidiger.
• WORDCLOUD: Es erstellt eine Wortwolke, durch die wir die häufigsten Wörter im Chat leicht verstehen können.
• MEHR ActiveUsers: Es erstellt ein Balkendiagramm für die Top-10-aktivsten Mitglieder der Gruppe.
• MostactIVIVIVEDAY: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um an jedem Wochentag den Datenverkehr in der WhatsApp -Gruppe anzuzeigen.
• TOPMediaConTributor: Es wird ein Bar-Diagramm erstellt, um die Top-10-Medienversorger in der Gruppe anzuzeigen.
• MaxwordContributers: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, mit dem Top-10-Autoren angezeigt werden, die Max-Nr. verwendet haben. von Wörtern in ihren Botschaften.
• MaxurlContributers: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um die Top-10-URL-Mitwirkenden in der Gruppe anzuzeigen.
• MostactiveTime: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um die Zeit zu zeigen, zu der die Gruppe sehr aktiv war.
• MostSuitableHours: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um die beste Zeitspanne anzuzeigen, bei der möglicherweise hohe Chancen von anderen Gruppenmitgliedern respektiert werden.
• WORDCLOUD_IN: Es erstellt eine Wortwolke eines bestimmten Individuums. Sie müssen einfach den Benutzernamen übergeben.
• Hochwirksam: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um hochaktive Top-15-Daten anzuzeigen.
• Timeseriesanalyse: Sie werden an jedem Tag das Interaktive-Zeitreihen-Time-Serie-Diagramm für den Datenverkehr zeichnen.
• ACTIVATEMONTHSB: Es wird ein Balkendiagramm erstellt, um die meisten aktiven Monate zu zeigen, in welcher Gruppe sehr aktiv war.
• Maxemojiusser: Dies zeichnet ein Balkendiagramm auf, um die Top-15-Benutzer anzuzeigen, die Max-Nr. verwendet haben. von Emojis in der Gruppe.
• Trafficperyear: Es wird ein Balkendiagramm zeichnen, um den Verkehr in der Gruppe pro Jahr zu zeigen.
• ActiveTonthst: Dies erstellt ein Timeseries -Diagramm, um den Verkehr auf der Gruppe pro Monat zu zeigen.
• WeedayStraffic: Es wird Wärmekarte erstellt, um den Wochentagsverkehr zusammen mit der Zeitspanne anzuzeigen.
• topemojis_g: Es wird Pandas DataFrame von Top-20-Emojis zurückgegeben, die von Benutzern verwendet werden.
• topemojis_i: Es wird Top-10-Emjois zurückgegeben, die vom einzelnen Benutzer verwendet werden.
• SAVEDATFRAME: Er speichert die vorverarbeiteten Daten als CSV -Datei.

Installation

Verwenden Sie den Paket -Manager -PIP, um alle Anforderungen zu installieren. Folgen Sie einfach den folgenden Befehlen:

pip install WhatsappLib==0.0.5

Notiz

Denken Sie daran: Ihre Daten müssen im Format nach unten erwähnt, wenn nicht, dann versuchen Sie, Ihre Daten in einem bestimmten Format zu transformieren. Und wenn Ihr Zeitraum als Am '&' PM ' -Format angegeben ist, müssen Sie sie im unteren Fall "Am" & "PM" -Format ändern. Ich werde dieses Problem beheben und dieses Paket so schnell wie möglich aktualisieren.

Beispiele

 # importing the required libraries
from WhatsappLib . whatsapplib . preprocess import analysis

# you need to do just one simple step, create object of Analyzer class and pass location-
# of directory as parameter which is mendatory.
obj = analysis ( r'*Sample.txt' )

# Now use this reference variable (obj) to access this methods.
total_users , total_messages , media_messages , links = obj . basicStats ()      # it is returning 4 parameters
print ( 'Total No. of users : ' , total_users )
print ( 'Total No. messages sent : ' , total_messages )
print ( 'Total No. of media messages sent : ' , media_messages )
print ( 'Total No. of link shared : ' , links )

obj . wordCloud_in ( user = '[phone]' , save_fig = 'y' )
obj . mostActiveUsers ( save_fig = 'y' )
obj . mostActiveDay ( save_fig = 'y' )
obj . topMediaContributor ( save_fig = 'N' )
obj . maxWordContributers ( save_fig = 'y' )
obj . maxURLContributers ( save_fig = 'N' )
obj . mostActiveTime ()
obj . mostSuitableHours ( save_fig = 'y' )
obj . highlyActiveDates ( save_fig = 'N' )
obj . timeseriesAnalysis ( save_fig = 'y' )
obj . activeMonthsB ( save_fig = 'N' )
obj . maxEmojiUsers ( save_fig = 'y' )
obj . activeMonthsT ()
obj . trafficPerYear ( save_fig = 'N' )
obj . weekdaysTraffic ( save_fig = 'y' )
top_emojis = obj . topEmojis_G ()    # returning pandas dataframe
obj . saveDatframe ()    # saving the dataframe
top_emojis_i = obj . topEmojis_I ( '+91 81*** 00***' )    # returning pandas dataframe

# Again Note :) : In some methods you need to pass "User" as a parameter which is mandatory, some methods-
# are taking "save_fig" parameter to save the figure in current directory, which is optional, if you want to-
# download the figure or plot you can tweak the parameter.

Beispielausgabe:

Dies ist mein kleiner Open -Source -Beitrag zu Pythons Gemeinschaft. Fühlen Sie sich frei, mich auf LinkedIn zu verbinden. Um meine erstaunlichen Blogs zu überprüfen, klicken Sie hier.

Gemacht mit ❤ von Ronil