Telegram anal

Analyse des télégrammes

L'analyse des télégrammes est un package Python qui vous aide à vous amuser et à donner un sens aux différentes données de discussion dont vous disposez. Basé sur le pyrogramme, sa mission est de vous aider à vous amuser avec Telegram et ses fonctions. Qu'il s'agisse de jouer avec vos dialogues de discussion de groupe ou d'analyser la dynamique de groupe de votre entreprise, vos discussions personnelles ou même vos messages enregistrés.

Soyez créatif et construisez sur des solutions toutes faites ! ?

Fonctionnalité actuelle (version 0.1.1) :

? wordcloud_json() Créez des nuages ​​de mots amusants à partir des discussions

? who_breaks_silence_json() Analysez qui a tendance à briser le silence dans les chats et écrivez en premier

?❤ measure_top_reactions() mesure les messages auxquels les messages suscitent le plus de réactions et choisit des réactions spécifiques !

---

Installation:

 pip install telegram-anal

? Installation:

Cette bibliothèque utilise Pyrogram pour gérer Telegram, vous devrez donc vous authentifier standardement par :

1. Créez une application et copiez votre api_id et api_hash depuis https://my.telegram.org/

Exemple:

 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 bibliothèque vient de naître et a besoin d'un soutien créatif et énergique. N'hésitez pas à contribuer !

Idées de fonctionnalités futures :

1. Analysez votre activité en fonction des discussions envoyées pour identifier vos modèles de discussion
2. Enregistrez les messages supprimés par quelqu'un qui vous a envoyé un SMS et enregistrez le secret qu'il voulait cacher
3. Mesurez les profils d'utilisateurs pour identifier les tonalités les plus populaires des personnes (la PNL peut être nécessaire)
4. Prédire quand un utilisateur est enclin à quitter une communauté en fonction de cas réels (ML)

N'oubliez pas de vous amuser ! :)

Ce logiciel est conçu uniquement pour le plaisir. Toute utilisation abusive illégale ou amorale du logiciel ne rend pas les auteurs responsables des conséquences.

Bien à vous, Vlad Bilyk