基于Python的微信聊天记录文本分析工具-jieba+snownlp

项目描述 基于Python的微信聊天记录文本分析工具
基于 Python 的微信聊天记录文本分析工具，输入聊天记录 CSV，对双方的聊天内容做词频、情感与长度等维度的量化分析，并以图表形式呈现结果。原项目为若干独立脚本，现已扩展为「Flask 后端 + 单页前端」的可交互网页应用，支持上传数据在线分析。

浏览器访问 http://127.0.0.1:5000

项目功能

– 数据接入：上传 chat_data.csv（或用内置示例数据），自动校验并推导月份列。
– 文本过滤：仅分析 type=1 的文本消息，去除表情、换行与停用词。
– 词云生成：分别输出「我发的」与「对方发的」中文词云。
– 情感得分：用 snownlp 逐句打分，按月份统计均值并绘制双线折线图。
– 情绪分类：基于大连理工情感词典，划分喜/怒/哀/惧/恶/惊/好等情绪并绘制热力图。
– 长度统计：统计双方消息平均长度随月份变化并绘制折线图。
– 结果展示：网页汇总统计卡片、情绪徽章与五张图表。

运行环境

– 操作系统：Windows（本机为 PowerShell，跨平台亦可）。
– Python：3.11。
– 依赖库：pandas、numpy、matplotlib、seaborn、jieba、snownlp、wordcloud、openpyxl、flask。
– 字体与数据：SimHei 中文字体、CNstopwords.txt 停用词、大连理工情感词典 xlsx。
– 启动方式：python app.py，浏览器访问 http://127.0.0.1:5000 。

项目技术

– 后端：Flask，提供上传接口与 /api/analyze 分析接口，图表以 base64 返回。
– 前端：原生 HTML/CSS/JavaScript 单页，FormData 上传、fetch 调用接口、动态渲染结果。
– 数据处理：pandas 做读取、清洗、分组聚合。
– 文本分析：jieba 中文分词；snownlp 情感打分；大连理工情感词典做情绪归类与热力图。
– 可视化：wordcloud 生成词云，matplotlib + seaborn 绘制折线图与热力图，Agg 无界面渲染。

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行