QPython實體01-獲取所有短信并生成詞云

一、QPython安裝配置

1.1. QPython介紹

QPython是一個可以在安卓設備運行python的腳本引擎，版本有QPython 3L和QPython 3C，3L為官方版本，可以在應用市場搜索下載，3C版本為＂乘著船＂大佬的修改版本，由于3L版本有許多權限限制及很多包不能安裝，文章中使用3C版本完成，

1.2. 下載地址

百度搜索"QPython 3C開源版"，進入gitee，找到鏈接即可下載，如下圖:

百度網盤下載：https://pan.baidu.com/s/1zT1NGtYTe55m6bSRWlePRg
提取碼：zxcv

幫助檔案：https://www.bilibili.com/read/cv13322251

二、獲取短信內容并生成詞云

• 獲取短信內容
  獲取短信將使用SL4A 的api，關于SL4A的介紹及檔案，打開第一點gitee中相關鏈接，如下圖：
  
  話不多說，直接上代碼：

• 獲取所有短信并存入csv

import androidhelper
import csv

droid=androidhelper.Android()
# 獲取短信具體內容并存入csv
def saveSMSToFile(save_path):
    # 獲取所有收取的短信，False為獲取所有短信，True為獲取未讀短信；inbox為收件箱，outbox為發件箱
    sms_data=https://www.cnblogs.com/bushrose/archive/2023/01/29/droid.smsGetMessages(False,'inbox').result
    '''
    id：每條短信的原始id
    address：對方手機號
    date：短資訊的時間戳
    body：短信具體內容
    read：已讀未讀，1為已讀，0是未讀，
    status不知道是啥
    type，發資訊還是收資訊，1為收，2為發
    '''
    headers=['_id', 'address', 'date', 'body', 'read', 'status', 'type']
    
    with open(save_path,'w') as f:

        f_scv = csv.DictWriter(f, headers)

        f_scv.writeheader()

        f_scv.writerows(sms_data)

    return save_path

• 利用jieba分詞及pyecharts生成詞云

# 停用詞，生成詞云會過濾，根據實際情況修改
FILTER_WORDS = ['你', '我','他','我們', '他們', ',','驗證碼',':', '的','賬號', 'cn', 'https', '0.00', '點擊', '退訂', '尊敬','客戶', 'TD', '登錄','http', '12582', '61.56', '0.42','u.10010', 'http', 'com']


#獲取關鍵詞數量，用于詞云展示時的數量，num可以修改，詞云展示生成時的數量 
def getKeyWordsCounts(filepath, num=30):  
    with open(filepath,'r') as f:  
        f_csv=csv.reader(f)  
        headers=next(f_csv)  
        content=",".join([row[3] for row in f_csv])  
        #print(content)  
        seg_list=list(jieba.cut(content))  
        # print(seg_list)  
         
    keywords_counts = pd.Series(seg_list)  
    keywords_counts = keywords_counts[keywords_counts.str.len()>1]  
    keywords_counts = keywords_counts[~keywords_counts.str.contains('|'.join(FILTER_WORDS))]  
    keywords_counts = keywords_counts.value_counts()[:num]  
    return keywords_counts


# 構建生成詞云的元組  
def getWords(keywords_counts):  
    words=[]  
    for i, v in keywords_counts.items():  
        words.append((i,v))  
    return words


# 渲染html  
def render_html(html_filepath,words):  
    c = (  
        WordCloud()  
        .add(  
            "",  
            words,  
            word_size_range=[20, 100],  
            textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"),  
        )  
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=os.path.splitext(html_filepath)[0]))  
        .render(html_filepath)  
)


# 生成詞云  
def genWordCloud(csv_filepath,html_filepath, num=30): csv_filepath=saveSMSToFile(csv_filepath)  
    keywords_counts=getKeyWordsCounts(csv_filepath, num=30)  
    words=getWords(keywords_counts)  
    render_html(html_filepath, words)

• 傳入檔案地址及html地址

csv_filepath='/storage/emulated/0/0/sms.csv'  
html_filepath='/storage/emulated/0/0/短信詞云分析.html'  
genWordCloud(csv_filepath, html_filepath)  
  
# 使用qpython自帶的瀏覽器訪問  
jsla('viewHtml', html_filepath)

最終實作效果如下圖：

完整版代碼，點擊底部閱讀原文，回復【Qpython詞云】

三、總結

文章采用Sl4A和QPython完成了短信詞云生成，SL4A提供了豐富的api，如通過QPython結合scikit-learn監測并過濾洗掉垃圾短信等,這些都由大家自己去探索，

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