معرفی شرکت ها


WhatsParser-0.6.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

A parser for whatsapp .txt files
ویژگی مقدار
سیستم عامل OS Independent
نام فایل WhatsParser-0.6.0
نام WhatsParser
نسخه کتابخانه 0.6.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Agustin Rodriguez
ایمیل نویسنده agustin.dev@protonmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/nonsignificantp/whatsparser
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/WhatsParser/
مجوز MIT
## From WhatsApp chats to pandas dataframe made easy WhatsParser is a tool for parsing `.txt` chat files rendered by the WhatsApp messaging App. Is intended to make the shift from WhatsApp data to pandas dataframe as rapid as possible. Reading and parsing the `.txt` file is done like this: ```python from whatsparser import WhatsParser messages = WhatsParser('./chat.txt') ``` Once the file has been parsed, all messages are stored as dictionaries with three keys: _datetime_, _author_ and _content_. Using indexing you can access individual data point: ```Python len(messages) # Get how many messages there are >> 3590 messages[35] # Get a message >> {'datetime': datetime.datetime(2017, 9, 15, 19, 10, 2), 'author': 'Agustin Rodriguez', 'content': 'Hi! this is a Whatsapp message'} ``` The datetime key stores a datetime object, all the others have string as values. ### Pandas dataframe Convert all messages into a pandas DataFrame so you can use your favorite tools for data analysis: ```Python df = messages.to_dataframe() # Returns a pandas dataframe ``` ## Looping WhatsParser also offer the possibility of iterate through the object using various functions. When iterating over `messages` a copy is made of all messages stored and iteration and changes occurs over this copy. It is possible to change the data store inside `messages` by assigning the results of the iteration to `messages.data`. ### Filter messages ```Python def find_long_messages(message): if len(message['content']) > 100: return True return False messages.data = list(filter(find_long_messages, messages)) # Now, messages contains only those messages with a length greater than 100 characters. ``` ### List comprehension ```Python from emoji import get_emoji_regexp def remove_emojis(message): message['content'] = get_emoji_regexp().sub(r'', message['content']) return message messages.data = [remove_emojis(message) for message in messages] # All messages got their emojis remove from the text ``` ### Map function ```Python def remove_emojis(message): message['content'] = get_emoji_regexp().sub(r'', message['content']) return message messages.data = list(map(remove_emojis, messages)) ``` ### For loop Iterate over `messages.data` to make changes on the fly, if no just use `messages`. ```Python # For changing data for message in messages.data: message['content'] = 'NEW CONTENT' # Without changing the data for message in messages: print(message['author']) ``` ## License This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.


نحوه نصب


نصب پکیج whl WhatsParser-0.6.0:

    pip install WhatsParser-0.6.0.whl


نصب پکیج tar.gz WhatsParser-0.6.0:

    pip install WhatsParser-0.6.0.tar.gz