引言

在当今社交网络时代，微信朋友圈已成为人们分享生活、传播信息的重要平台。本文将介绍如何通过Python技术栈实现微信朋友圈消息的自动化获取，并结合大模型API对内容进行智能分析。我们将使用wxautox库获取朋友圈数据，并通过豆包大模型API进行内容识别与分类。

技术架构概述

整个系统由两部分组成：

1. 微信朋友圈数据采集模块：使用wxautox库自动化获取朋友圈内容

2. 大模型分析模块：调用豆包API对朋友圈内容进行智能分析

第一部分：微信朋友圈数据获取

1.1 wxautox库介绍

wxautox是一个微信自动化操作库，可以模拟用户操作获取朋友圈数据。我们需要先安装该库：

bash

复制

下载

pip install wxautox

1.2 朋友圈数据获取实现

python

复制

下载

import json
import time
from wxautox import WeChat

def get_moments():
    wx = WeChat()
    pyq = wx.Moments()  # 打开朋友圈并获取朋友圈窗口对象
    pyq.Refresh()
    
    if pyq is not None:
        # 获取初始页面内容
        momentList = pyq.GetMoments()
        process_moments(momentList)
        
        # 持续监控新内容
        while True:
            time.sleep(1)
            momentList = pyq.GetMoments(next_page=True)
            process_moments(momentList)
    else:
        print("无法打开朋友圈，请确保已在手机端开启朋友圈功能")

def process_moments(momentList):
    for moment in momentList:
        images = moment.SaveImages()
        print_object = {
            "sender": str(moment.info["sender"]),
            "content": str(moment.info["content"]),
            "imageList": [str(img) for img in images] if images else [],
            "time": str(moment.info["time"]),
        }
        print(json.dumps(print_object, indent=2, ensure_ascii=False))
        # 这里可以添加调用大模型分析的代码

这段代码实现了：

1. 初始化微信客户端

2. 打开朋友圈并刷新

3. 获取朋友圈内容并格式化为JSON

4. 持续监控新内容

第二部分：大模型智能分析

2.1 豆包API接入

豆包是字节跳动推出的大模型服务，我们通过其API进行内容分析：

python

复制

下载

import requests

def chat_with_doubao(api_key, model_name, message, stream=False):
    url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    data = {
        "model": model_name,
        "messages": [{"role": "user", "content": message}],
        "stream": stream
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求发生错误: {e}")
        return None

2.2 朋友圈内容分析

我们可以定制不同的提示词让大模型分析朋友圈内容。例如识别车源信息：

python

复制

下载

def analyze_vehicle_info(content):
    prompt = """你的角色是：车源信息判断大师。
    \n你的任务是：根据我输入的文本判断是否是合法的车源信息，严格按照此JSON{"vehicleSourceInformation":"是/否","reason":"xxx"}返回结果。
    \n我的要求：禁止返回```json开头的JSON。
    \n根据以上要求，我的输入是：{content}"""
    
    response = chat_with_doubao(API_KEY, MODEL_NAME, prompt.format(content=content))
    if response:
        return response["choices"][0]["message"]["content"]
    return None

系统整合与优化

将两部分功能整合，实现自动化分析：

python

复制

下载

def main():
    # 初始化
    wx = WeChat()
    pyq = wx.Moments()
    pyq.Refresh()
    
    if pyq is None:
        print("无法打开朋友圈")
        return
    
    # 持续监控
    while True:
        time.sleep(1)
        moments = pyq.GetMoments(next_page=True)
        for moment in moments:
            # 处理朋友圈内容
            moment_data = {
                "sender": moment.info["sender"],
                "content": moment.info["content"],
                "time": moment.info["time"]
            }
            
            # 分析内容
            if "车" in moment_data["content"]:  # 简单过滤
                analysis = analyze_vehicle_info(moment_data["content"])
                print(f"分析结果：{analysis}")

实际应用场景

1. 商业信息监控：自动识别朋友圈中的广告、商品信息

2. 内容分类：将朋友圈内容按类型（生活、工作、广告等）自动分类

3. 智能提醒：对特定关键词内容进行提醒

4. 数据分析：统计朋友圈内容趋势

注意事项

1. 遵守微信使用协议：自动化操作可能违反微信用户协议

2. 隐私保护：仅处理已授权账号的数据

3. API调用限制：注意大模型API的调用频率限制

4. 错误处理：增加网络异常、API限制等情况的处理

总结

本文介绍了如何通过Python实现微信朋友圈数据的自动化获取与大模型智能分析。这种技术组合可以广泛应用于社交数据分析、智能监控等领域。开发者可以根据实际需求，扩展更多的分析功能和业务场景。

完整代码已在上文中给出，读者可以根据自身需求进行调整和优化。在实际应用中，建议增加日志记录、异常处理等功能，使系统更加健壮可靠。