Telegram anal

Análisis de telegramas

El análisis de Telegram es un paquete de Python que te ayuda a divertirte y a entender los diferentes datos de chat que tienes. Basado en pirograma, su misión es ayudarte a divertirte con Telegram y sus funciones. Ya sea que se trate de jugar con los diálogos de tu chat grupal o analizar la dinámica grupal de tu negocio, chats personales o incluso tus mensajes guardados.

¡Sea creativo y construya sobre soluciones listas! ?

Funcionalidad actual (versión 0.1.1):

? wordcloud_json() Crea divertidas nubes de palabras a partir de chats

? who_breaks_silence_json() Analiza quién tiende a romper el silencio en los chats y escribe primero

?❤ measure_top_reactions() ¡mide quiénes son los mensajes que más reaccionan y elige reacciones específicas!

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Instalación:

 pip install telegram-anal

? Configuración:

Esta biblioteca utiliza Pyrogram para manejar Telegram, por lo que deberá autenticarse de forma estándar mediante:

1. Crea una aplicación y copia tu api_id y api_hash de https://my.telegram.org/

Ejemplo:

 import asyncio
from telenal . client import Client
from telenal . reactions import measure_top_reactions
from telenal . teleplotter import plot_bars_from_dict


async def main ():
    client = Client ( "my_account" , "your_api_id" , "your_api_hash" )
    tops = await measure_top_reactions (
        client ,
        chat_name = "Family chat :)" ,
        search_emojis = [ "?" , "?" , "?" ],
    )
    plot_bars_from_dict ( tops )  # <-- get a bar chart out of the box


if __name__ == "__main__" :
    asyncio . run ( main ())

La biblioteca acaba de nacer y necesita un apoyo creativo y energético. ¡Siéntete libre de contribuir!

Ideas para funcionalidad futura:

1. Analice su actividad en función de los chats enviados para identificar sus patrones de chat
2. Guarda los mensajes eliminados por alguien que te envió un mensaje de texto y guarda el secreto que quería ocultar.
3. Mida los perfiles de usuario para identificar los tonos más populares de las personas (es posible que se necesite PNL)
4. Predecir cuándo un usuario es propenso a abandonar una comunidad basándose en casos reales (ML)

¡Recuerda divertirte! :)

Este software está hecho exclusivamente por diversión. Cualquier uso indebido ilegal o amoral del software no hace a los autores responsables de las consecuencias.

Tuyo, Vlad Bilyk