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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
用Python爬了自己的微信好友，原來他們是這樣的人……

導(dǎo)讀： 用了微信幾年了，微信號(hào)有也不少了，但是真正了解自己的好友嗎？好友最多的城市是哪個(gè)？好友男女比例是多少？好友簽名都是什么？今天我們來充分了解自己的微信好友。

01 準(zhǔn)備工作

運(yùn)行平臺(tái)：Windows

Python版本：Python3.6

IDE：Sublime Text

1. 庫介紹

只有登錄微信才能獲取到微信好友的信息，本文采用wxpy該第三方庫進(jìn)行微信的登錄以及信息的獲取。

wxpy 在 itchat 的基礎(chǔ)上，通過大量接口優(yōu)化提升了模塊的易用性，并進(jìn)行豐富的功能擴(kuò)展。

wxpy一些常見的場景：

  • 控制路由器、智能家居等具有開放接口的玩意兒
  • 運(yùn)行腳本時(shí)自動(dòng)把日志發(fā)送到你的微信
  • 加群主為好友，自動(dòng)拉進(jìn)群中
  • 跨號(hào)或跨群轉(zhuǎn)發(fā)消息
  • 自動(dòng)陪人聊天
  • 逗人玩

總而言之，可用來實(shí)現(xiàn)各種微信個(gè)人號(hào)的自動(dòng)化操作。

2. wxpy庫安裝

wxpy 支持 Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本

將下方命令中的 “pip” 替換為 “pip3” 或 “pip2”，可確保安裝到對應(yīng)的 Python 版本中

從 PYPI 官方源下載安裝 (在國內(nèi)可能比較慢或不穩(wěn)定)： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. pip install -U wxpy 
    2.

從豆瓣 PYPI 鏡像源下載安裝 (推薦國內(nèi)用戶選用)： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 
    2.

3. 登錄微信

wxpy中有一個(gè)機(jī)器人對象，機(jī)器人 Bot 對象可被理解為一個(gè) Web 微信客戶端。Bot在初始化時(shí)便會(huì)執(zhí)行登陸操作，需要手機(jī)掃描登陸。

通過機(jī)器人對象 Bot 的 chats(), friends()，groups(), mps() 方法, 可分別獲取到當(dāng)前機(jī)器人的 所有聊天對象、好友、群聊，以及公眾號(hào)列表。

本文主要通過friends()獲取到所有好友信息，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。 

 
 
 
    
  
  
  
  1. from wxpy import *  
    2. 
  
  
  
  2. # 初始化機(jī)器人，掃碼登陸  
    3. 
  
  
  
  3. bot = Bot()  
    4. 
  
  
  
  4. # 獲取所有好友  
    5. 
  
  
  
  5. my_friends = bot.friends()  
    6. 
  
  
  
  6. print(type(my_friends)) 
    7.

以下為輸出消息： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. Getting uuid of QR code.  
    2. 
  
  
  
  2. Downloading QR code.  
    3. 
  
  
  
  3. Please scan the QR code to log in.  
    4. 
  
  
  
  4. Please press confirm on your phone.  
    5. 
  
  
  
  5. Loading the contact, this may take a little while.  
    6. 
  
  
  
  6.   
    7. 
  
  
  
  7.  
    8.

wxpy.api.chats.chats.Chats對象是多個(gè)聊天對象的合集，可用于搜索或統(tǒng)計(jì)，可以搜索和統(tǒng)計(jì)的信息包括sex(性別)、province(省份)、city(城市)和signature(個(gè)性簽名)等。

02 微信好友男女比例

1. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

使用一個(gè)字典sex_dict來統(tǒng)計(jì)好友中男性和女性的數(shù)量。 

 
 
 
    
  
  
  
  1. # 使用一個(gè)字典統(tǒng)計(jì)好友男性和女性的數(shù)量  
    2. 
  
  
  
  2. sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}  
    3. 
  
  
  
  3. for friend in my_friends:  
    4. 
  
  
  
  4.     # 統(tǒng)計(jì)性別  
    5. 
  
  
  
  5.     if friend.sex == 1:  
    6. 
  
  
  
  6.         sex_dict['male'] += 1  
    7. 
  
  
  
  7.     elif friend.sex == 2:  
    8. 
  
  
  
  8.         sex_dict['female'] += 1  
    9. 
  
  
  
  9.  
    10. 
  
  
  
  10. print(sex_dict) 
    11.

以下為輸出結(jié)果： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. {'male': 255, 'female': 104} 
    2.

2. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

本文采用 ECharts餅圖 進(jìn)行數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，打開鏈接http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html，可以看到如下內(nèi)容：

▲echarts餅圖原始內(nèi)容

從圖中可以看到左側(cè)為數(shù)據(jù)，右側(cè)為呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)圖，其他的形式的圖也是這種左右結(jié)構(gòu)?？匆幌伦筮叺臄?shù)據(jù)： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. option = {  
    2. 
  
  
  
  2.     title : {  
    3. 
  
  
  
  3.         text: '某站點(diǎn)用戶訪問來源',  
    4. 
  
  
  
  4.         subtext: '純屬虛構(gòu)',  
    5. 
  
  
  
  5.         x:'center'  
    6. 
  
  
  
  6.     },  
    7. 
  
  
  
  7.     tooltip : {  
    8. 
  
  
  
  8.         trigger: 'item',  
    9. 
  
  
  
  9.         formatter: "{a} 
     : {c} (g4c1qsk%)"  
    10. 
  
  
  
  10.     },  
    11. 
  
  
  
  11.     legend: {  
    12. 
  
  
  
  12.         orient : 'vertical',  
    13. 
  
  
  
  13.         x : 'left',  
    14. 
  
  
  
  14.         data:['直接訪問','郵件營銷','聯(lián)盟廣告','視頻廣告','搜索引擎']  
    15. 
  
  
  
  15.     },  
    16. 
  
  
  
  16.     toolbox: {  
    17. 
  
  
  
  17.         show : true,  
    18. 
  
  
  
  18.         feature : {  
    19. 
  
  
  
  19.             mark : {show: true},  
    20. 
  
  
  
  20.             dataView : {show: true, readOnly: false},  
    21. 
  
  
  
  21.             magicType : {  
    22. 
  
  
  
  22.                 show: true,  
    23. 
  
  
  
  23.                 type: ['pie', 'funnel'],  
    24. 
  
  
  
  24.                 option: {  
    25. 
  
  
  
  25.                     funnel: {  
    26. 
  
  
  
  26.                         x: '25%',  
    27. 
  
  
  
  27.                         width: '50%',  
    28. 
  
  
  
  28.                         funnelAlign: 'left',  
    29. 
  
  
  
  29.                         max: 1548  
    30. 
  
  
  
  30.                     }  
    31. 
  
  
  
  31.                 }  
    32. 
  
  
  
  32.             },  
    33. 
  
  
  
  33.             restore : {show: true},  
    34. 
  
  
  
  34.             saveAsImage : {show: true}  
    35. 
  
  
  
  35.         }  
    36. 
  
  
  
  36.     },  
    37. 
  
  
  
  37.     calculable : true,  
    38. 
  
  
  
  38.     series : [  
    39. 
  
  
  
  39.         {  
    40. 
  
  
  
  40.             name:'訪問來源',  
    41. 
  
  
  
  41.             type:'pie',  
    42. 
  
  
  
  42.             radius : '55%',  
    43. 
  
  
  
  43.             center: ['50%', '60%'],  
    44. 
  
  
  
  44.             data:[  
    45. 
  
  
  
  45.                 {value:335, name:'直接訪問'},  
    46. 
  
  
  
  46.                 {value:310, name:'郵件營銷'},  
    47. 
  
  
  
  47.                 {value:234, name:'聯(lián)盟廣告'},  
    48. 
  
  
  
  48.                 {value:135, name:'視頻廣告'},  
    49. 
  
  
  
  49.                 {value:1548, name:'搜索引擎'}  
    50. 
  
  
  
  50.             ]  
    51. 
  
  
  
  51.         }  
    52. 
  
  
  
  52.     ]  
    53. 
  
  
  
  53. }; 
    54.

可以看到option =后面的大括號(hào)里是JSON格式的數(shù)據(jù)，接下來分析一下各項(xiàng)數(shù)據(jù)：

  • title：標(biāo)題
  • text：標(biāo)題內(nèi)容
  • subtext：子標(biāo)題
  • x：標(biāo)題位置
  • tooltip：提示，將鼠標(biāo)放到餅狀圖上就可以看到提示
  • legend：圖例
  • orient：方向
  • x：圖例位置
  • data：圖例內(nèi)容
  • toolbox：工具箱，在餅狀圖右上方橫向排列的圖標(biāo)
  • mark：輔助線開關(guān)
  • dataView：數(shù)據(jù)視圖，點(diǎn)擊可以查看餅狀圖數(shù)據(jù)
  • magicType：餅圖(pie)切換和漏斗圖(funnel)切換
  • restore：還原
  • saveAsImage：保存為圖片
  • calculable：暫時(shí)不知道它有什么用
  • series：主要數(shù)據(jù)
  • data：呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)

其它類型的圖數(shù)據(jù)格式類似，后面不再詳細(xì)分析。只需要修改data、legend->data、series->data即可，修改后的數(shù)據(jù)為： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. option = {  
    2. 
  
  
  
  2.     title : {  
    3. 
  
  
  
  3.         text: '微信好友性別比例',  
    4. 
  
  
  
  4.         subtext: '真實(shí)數(shù)據(jù)',  
    5. 
  
  
  
  5.         x:'center'  
    6. 
  
  
  
  6.     },  
    7. 
  
  
  
  7.     tooltip : {  
    8. 
  
  
  
  8.         trigger: 'item',  
    9. 
  
  
  
  9.         formatter: "{a} 
     : {c} (tozzsf7%)"  
    10. 
  
  
  
  10.     },  
    11. 
  
  
  
  11.     legend: {  
    12. 
  
  
  
  12.         orient : 'vertical',  
    13. 
  
  
  
  13.         x : 'left',  
    14. 
  
  
  
  14.         data:['男性','女性']  
    15. 
  
  
  
  15.     },  
    16. 
  
  
  
  16.     toolbox: {  
    17. 
  
  
  
  17.         show : true,  
    18. 
  
  
  
  18.         feature : {  
    19. 
  
  
  
  19.             mark : {show: true},  
    20. 
  
  
  
  20.             dataView : {show: true, readOnly: false},  
    21. 
  
  
  
  21.             magicType : {  
    22. 
  
  
  
  22.                 show: true,  
    23. 
  
  
  
  23.                 type: ['pie', 'funnel'],  
    24. 
  
  
  
  24.                 option: {  
    25. 
  
  
  
  25.                     funnel: {  
    26. 
  
  
  
  26.                         x: '25%',  
    27. 
  
  
  
  27.                         width: '50%',  
    28. 
  
  
  
  28.                         funnelAlign: 'left',  
    29. 
  
  
  
  29.                         max: 1548  
    30. 
  
  
  
  30.                     }  
    31. 
  
  
  
  31.                 }  
    32. 
  
  
  
  32.             },  
    33. 
  
  
  
  33.             restore : {show: true},  
    34. 
  
  
  
  34.             saveAsImage : {show: true}  
    35. 
  
  
  
  35.         }  
    36. 
  
  
  
  36.     },  
    37. 
  
  
  
  37.     calculable : true,  
    38. 
  
  
  
  38.     series : [  
    39. 
  
  
  
  39.         {  
    40. 
  
  
  
  40.             name:'訪問來源',  
    41. 
  
  
  
  41.             type:'pie',  
    42. 
  
  
  
  42.             radius : '55%',  
    43. 
  
  
  
  43.             center: ['50%', '60%'],  
    44. 
  
  
  
  44.             data:[  
    45. 
  
  
  
  45.                 {value:255, name:'男性'},  
    46. 
  
  
  
  46.                 {value:104, name:'女性'}  
    47. 
  
  
  
  47.             ]  
    48. 
  
  
  
  48.         }  
    49. 
  
  
  
  49.     ]  
    50. 
  
  
  
  50. };       
    51.

數(shù)據(jù)修改完成后，點(diǎn)擊頁面中綠色的刷新按鈕，可以得到餅圖如下（可以根據(jù)自己的喜好修改主題）：

▲好友性別比例

將鼠標(biāo)放到餅圖上可以看到詳細(xì)數(shù)據(jù)：

▲好友性別比例查看數(shù)據(jù)

03 微信好友全國分布圖

1. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 

 
 
 
    
  
  
  
  1. # 使用一個(gè)字典統(tǒng)計(jì)各省好友數(shù)量  
    2. 
  
  
  
  2. province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重慶': 0,  
    3. 
  
  
  
  3.     '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '遼寧': 0, '黑龍江': 0,  
    4. 
  
  
  
  4.     '陜西': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '山東': 0, '福建': 0,  
    5. 
  
  
  
  5.     '浙江': 0, '臺(tái)灣': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0,  
    6. 
  
  
  
  6.     '江西': 0, '江蘇': 0, '安徽': 0, '廣東': 0, '海南': 0,  
    7. 
  
  
  
  7.     '四川': 0, '貴州': 0, '云南': 0,  
    8. 
  
  
  
  8.     '內(nèi)蒙古': 0, '新疆': 0, '寧夏': 0, '廣西': 0, '西藏': 0,  
    9. 
  
  
  
  9.     '香港': 0, '澳門': 0}  
    10. 
  
  
  
  10.  
    11. 
  
  
  
  11. # 統(tǒng)計(jì)省份  
    12. 
  
  
  
  12. for friend in my_friends:  
    13. 
  
  
  
  13.     if friend.province in province_dict.keys():  
    14. 
  
  
  
  14.         province_dict[friend.province] += 1  
    15. 
  
  
  
  15.  
    16. 
  
  
  
  16. # 為了方便數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，生成JSON Array格式數(shù)據(jù)  
    17. 
  
  
  
  17. data = []  
    18. 
  
  
  
  18. for key, value in province_dict.items():  
    19. 
  
  
  
  19.     data.append({'name': key, 'value': value})  
    20. 
  
  
  
  20.  
    21. 
  
  
  
  21. print(data) 
    22.

以下為輸出結(jié)果： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. [{'name': '北京', 'value': 91}, {'name': '上海', 'value': 12}, {'name': '天津', 'value': 15}, {'name': '重慶', 'value': 1}, {'name': '河北', 'value': 53}, {'name': '山西', 'value': 2}, {'name': '吉林', 'value': 1}, {'name': '遼寧', 'value': 1}, {'name': '黑龍江', 'value': 2}, {'name': '陜西', 'value': 3}, {'name': '甘肅', 'value': 0}, {'name': '青海', 'value': 0}, {'name': '山東', 'value': 7}, {'name': '福建', 'value': 3}, {'name': '浙江', 'value': 4}, {'name': '臺(tái)灣', 'value': 0}, {'name': '河南', 'value': 1}, {'name': '湖北', 'value': 4}, {'name': '湖南', 'value': 4}, {'name': '江西', 'value': 4}, {'name': '江蘇', 'value': 9}, {'name': '安徽', 'value': 2}, {'name': '廣東', 'value': 63}, {'name': '海南', 'value': 0}, {'name': '四川', 'value': 2}, {'name': '貴州', 'value': 0}, {'name': '云南', 'value': 1}, {'name': '內(nèi)蒙古', 'value': 0}, {'name': '新疆', 'value': 2}, {'name': '寧夏', 'value': 0}, {'name': '廣西', 'value': 1}, {'name': '西藏', 'value': 0}, {'name': '香港', 'value': 0}, {'name': '澳門', 'value': 0}] 
    2.

可以看出，好友最多的省份為北京。那么問題來了：為什么要把數(shù)據(jù)重組成這種格式？因?yàn)镋Charts的地圖需要這種格式的數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

采用ECharts地圖 來進(jìn)行好友分布的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。打開該網(wǎng)址，將左側(cè)數(shù)據(jù)修改為： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. option = {  
    2. 
  
  
  
  2.     title : {  
    3. 
  
  
  
  3.         text: '微信好友全國分布圖',  
    4. 
  
  
  
  4.         subtext: '真實(shí)數(shù)據(jù)',  
    5. 
  
  
  
  5.         x:'center'  
    6. 
  
  
  
  6.     },  
    7. 
  
  
  
  7.     tooltip : {  
    8. 
  
  
  
  8.         trigger: 'item' 
    9. 
  
  
  
  9.      },  
    10. 
  
  
  
  10.     legend: {  
    11. 
  
  
  
  11.         orient: 'vertical',  
    12. 
  
  
  
  12.         x:'left',  
    13. 
  
  
  
  13.         data:['好友數(shù)量']  
    14. 
  
  
  
  14.     },  
    15. 
  
  
  
  15.     dataRange: {  
    16. 
  
  
  
  16.         min: 0,  
    17. 
  
  
  
  17.         max: 100,  
    18. 
  
  
  
  18.         x: 'left',  
    19. 
  
  
  
  19.         y: 'bottom',  
    20. 
  
  
  
  20.         text:['高','低'],          // 文本，默認(rèn)為數(shù)值文本  
    21. 
  
  
  
  21.         calculable : true  
    22. 
  
  
  
  22.     },  
    23. 
  
  
  
  23.     toolbox: {  
    24. 
  
  
  
  24.         show: true,  
    25. 
  
  
  
  25.         orient : 'vertical',  
    26. 
  
  
  
  26.         x: 'right',  
    27. 
  
  
  
  27.         y: 'center',  
    28. 
  
  
  
  28.         feature : {  
    29. 
  
  
  
  29.             mark : {show: true},  
    30. 
  
  
  
  30.             dataView : {show: true, readOnly: false},  
    31. 
  
  
  
  31.             restore : {show: true},  
    32. 
  
  
  
  32.             saveAsImage : {show: true}  
    33. 
  
  
  
  33.         }  
    34. 
  
  
  
  34.     },  
    35. 
  
  
  
  35.     roamController: { 
    36. 
  
  
  
  36.         show: true,  
    37. 
  
  
  
  37.         x: 'right',  
    38. 
  
  
  
  38.         mapTypeControl: {  
    39. 
  
  
  
  39.             'china': true  
    40. 
  
  
  
  40.         }  
    41. 
  
  
  
  41.     }, 
    42. 
  
  
  
  42.  
    43. 
  
  
  
  43.     series : [  
    44. 
  
  
  
  44.         { 
    45. 
  
  
  
  45.  
    46. 
  
  
  
  46.             name: '好友數(shù)量',  
    47. 
  
  
  
  47.             type: 'map',  
    48. 
  
  
  
  48.             mapType: 'china',  
    49. 
  
  
  
  49.             roam: false,  
    50. 
  
  
  
  50.             itemStyle:{  
    51. 
  
  
  
  51.                 normal:{label:{show:true}},  
    52. 
  
  
  
  52.                 emphasis:{label:{show:true}}  
    53. 
  
  
  
  53.             },  
    54. 
  
  
  
  54.             data:[  
    55. 
  
  
  
  55.               {'name': '北京', 'value': 91},  
    56. 
  
  
  
  56.               {'name': '上海', 'value': 12},  
    57. 
  
  
  
  57.               {'name': '天津', 'value': 15},   
    58. 
  
  
  
  58.               {'name': '重慶', 'value': 1},   
    59. 
  
  
  
  59.               {'name': '河北', 'value': 53},  
    60. 
  
  
  
  60.               {'name': '山西', 'value': 2},   
    61. 
  
  
  
  61.               {'name': '吉林', 'value': 1},  
    62. 
  
  
  
  62.               {'name': '遼寧', 'value': 1},   
    63. 
  
  
  
  63.               {'name': '黑龍江', 'value': 2}, 
    64. 
  
  
  
  64.               {'name': '陜西', 'value': 3},  
    65. 
  
  
  
  65.               {'name': '甘肅', 'value': 0},  
    66. 
  
  
  
  66.               {'name': '青海', 'value': 0},   
    67. 
  
  
  
  67.               {'name': '山東', 'value': 7},  
    68. 
  
  
  
  68.               {'name': '福建', 'value': 3},   
    69. 
  
  
  
  69.               {'name': '浙江', 'value': 4},  
    70. 
  
  
  
  70.               {'name': '臺(tái)灣', 'value': 0},  
    71. 
  
  
  
  71.               {'name': '河南', 'value': 1},  
    72. 
  
  
  
  72.               {'name': '湖北', 'value': 4},   
    73. 
  
  
  
  73.               {'name': '湖南', 'value': 4},  
    74. 
  
  
  
  74.               {'name': '江西', 'value': 4},  
    75. 
  
  
  
  75.               {'name': '江蘇', 'value': 9},  
    76. 
  
  
  
  76.               {'name': '安徽', 'value': 2},  
    77. 
  
  
  
  77.               {'name': '廣東', 'value': 63},   
    78. 
  
  
  
  78.               {'name': '海南', 'value': 0},  
    79. 
  
  
  
  79.               {'name': '四川', 'value': 2},  
    80. 
  
  
  
  80.               {'name': '貴州', 'value': 0},   
    81. 
  
  
  
  81.               {'name': '云南', 'value': 1},  
    82. 
  
  
  
  82.               {'name': '內(nèi)蒙古', 'value': 0},  
    83. 
  
  
  
  83.               {'name': '新疆', 'value': 2},   
    84. 
  
  
  
  84.               {'name': '寧夏', 'value': 0},  
    85. 
  
  
  
  85.               {'name': '廣西', 'value': 1}, 
    86. 
  
  
  
  86.               {'name': '西藏', 'value': 0},  
    87. 
  
  
  
  87.               {'name': '香港', 'value': 0},  
    88. 
  
  
  
  88.               {'name': '澳門', 'value': 0}  
    89. 
  
  
  
  89.             ]  
    90. 
  
  
  
  90.         }  
    91. 
  
  
  
  91.     ]  
    92. 
  
  
  
  92. };                     
    93.

注意兩點(diǎn)：

  • dataRange->max 根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)適當(dāng)調(diào)整
  • series->data 的數(shù)據(jù)格式

點(diǎn)擊刷新按鈕后，可以生成如下地圖：

▲好友全國分布圖

從圖中可以看出我的好友主要分布在北京、河北和廣東。

有趣的是，地圖左邊有一個(gè)滑塊，代表地圖數(shù)據(jù)的范圍，我們將上邊的滑塊拉到最下面可以看到?jīng)]有微信好友分布的省份：

▲沒有微信好友的省份

按照這個(gè)思路，我們可以在地圖上看到確切數(shù)量好友分布的省份，讀者可以動(dòng)手試試。

04 好友簽名統(tǒng)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 

 
 
 
    
  
  
  
  1. def write_txt_file(path, txt):  
    2. 
  
  
  
  2.     '''  
    3. 
  
  
  
  3.     寫入txt文本  
    4. 
  
  
  
  4.     '''  
    5. 
  
  
  
  5.     with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:  
    6. 
  
  
  
  6.         f.write(txt)      
    7. 
  
  
  
  7.  
    8. 
  
  
  
  8. # 統(tǒng)計(jì)簽名  
    9. 
  
  
  
  9. for friend in my_friends:  
    10. 
  
  
  
  10.     # 對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等對詞頻統(tǒng)計(jì)造成影響的因素剔除  
    11. 
  
  
  
  11.     pattern = re.compile(r'[一-龥]+')  
    12. 
  
  
  
  12.     filterdata = re.findall(pattern, friend.signature)  
    13. 
  
  
  
  13.     write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata)) 
    14.

上面代碼實(shí)現(xiàn)了對好友簽名進(jìn)行清洗以及保存的功能，執(zhí)行完成之后會(huì)在當(dāng)前目錄生成signatures.txt文件。

2. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)采用詞頻統(tǒng)計(jì)和詞云展示，通過詞頻可以了解到微信好友的生活態(tài)度。

詞頻統(tǒng)計(jì)用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud庫。如果電腦上沒有這幾個(gè)庫，執(zhí)行安裝指令：

  • pip install jieba  
  • pip install pandas  
  • pip install numpy  
  • pip install scipy  
  • pip install wordcloud  

2.1 讀取txt文件

前面已經(jīng)將好友簽名保存到txt文件里了，現(xiàn)在我們將其讀出： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. def read_txt_file(path):  
    2. 
  
  
  
  2.     '''  
    3. 
  
  
  
  3.     讀取txt文本  
    4. 
  
  
  
  4.     '''  
    5. 
  
  
  
  5.     with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:  
    6. 
  
  
  
  6.         return f.read() 
    7.

2.2 stop word

下面引入一個(gè)概念：stop word， 在網(wǎng)站里面存在大量的常用詞比如：“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“為”這些詞都是停止詞。這些詞因?yàn)槭褂妙l率過高，幾乎每個(gè)網(wǎng)頁上都存在，所以搜索引擎開發(fā)人員都將這一類詞語全部忽略掉。如果我們的網(wǎng)站上存在大量這樣的詞語，那么相當(dāng)于浪費(fèi)了很多資源。

在百度搜索stopwords.txt進(jìn)行下載，放到py文件同級(jí)目錄。 

 
 
 
    
  
  
  
  1. content = read_txt_file(txt_filename)  
    2. 
  
  
  
  2. segment = jieba.lcut(content)  
    3. 
  
  
  
  3. words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})  
    4. 
  
  
  
  4.  
    5. 
  
  
  
  5. stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')  
    6. 
  
  
  
  6. words_df=words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)] 
    7.

2.3 詞頻統(tǒng)計(jì)

重頭戲來了，詞頻統(tǒng)計(jì)使用numpy： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. import numpy  
    2. 
  
  
  
  2. words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計(jì)數(shù)":numpy.size})  
    3. 
  
  
  
  3.     words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["計(jì)數(shù)"],ascending=False) 
    4.

2.4 詞頻可視化：詞云

詞頻統(tǒng)計(jì)雖然出來了，可以看出排名，但是不***，接下來我們將它可視化。使用到wordcloud庫，詳細(xì)介紹見 github 。 

 
 
 
    
  
  
  
  1. from scipy.misc import imread  
    2. 
  
  
  
  2. from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator  
    3. 
  
  
  
  3.  
    4. 
  
  
  
  4.  
    5. 
  
  
  
  5. # 設(shè)置詞云屬性  
    6. 
  
  
  
  6. color_mask = imread('background.jfif')  
    7. 
  
  
  
  7. wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf",   # 設(shè)置字體可以顯示中文  
    8. 
  
  
  
  8.                 background_color="white",       # 背景顏色  
    9. 
  
  
  
  9.                 max_words=100,                  # 詞云顯示的***詞數(shù)  
    10. 
  
  
  
  10.                 mask=color_mask,                # 設(shè)置背景圖片  
    11. 
  
  
  
  11.                 max_font_size=100,              # 字體***值  
    12. 
  
  
  
  12.                 random_state=42,  
    13. 
  
  
  
  13.                 width=1000, height=860, margin=2,# 設(shè)置圖片默認(rèn)的大小,但是如果使用背景圖片的話,                                                   # 那么保存的圖片大小將會(huì)按照其大小保存,margin為詞語邊緣距離 
    14. 
  
  
  
  14.                 )  
    15. 
  
  
  
  15.  
    16. 
  
  
  
  16.  
    17. 
  
  
  
  17. # 生成詞云, 可以用generate輸入全部文本,也可以我們計(jì)算好詞頻后使用generate_from_frequencies函數(shù)  
    18. 
  
  
  
  18. word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}  
    19. 
  
  
  
  19. print(word_frequence)  
    20. 
  
  
  
  20. word_frequence_dict = {}  
    21. 
  
  
  
  21. for key in word_frequence:  
    22. 
  
  
  
  22.     word_frequence_dict[key] = word_frequence[key]  
    23. 
  
  
  
  23.  
    24. 
  
  
  
  24. wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict)  
    25. 
  
  
  
  25. # 從背景圖片生成顏色值    
    26. 
  
  
  
  26. image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) 
    27. 
  
  
  
  27. # 重新上色  
    28. 
  
  
  
  28. wordcloud.recolor(color_func=image_colors)  
    29. 
  
  
  
  29. # 保存圖片  
    30. 
  
  
  
  30. wordcloud.to_file('output.png')  
    31. 
  
  
  
  31. plt.imshow(wordcloud)  
    32. 
  
  
  
  32. plt.axis("off")  
    33. 
  
  
  
  33. plt.show() 
    34.

運(yùn)行效果圖如下（左圖為背景圖，右圖為生成詞云圖片）：

▲背景圖和詞云圖對比

從詞云圖可以分析好友特點(diǎn)：

  • 做--------------------行動(dòng)派
  • 人生、生活--------熱愛生活
  • 快樂-----------------樂觀
  • 選擇-----------------決斷
  • 專業(yè)-----------------專業(yè)
  • 愛--------------------愛

05 總結(jié)

至此，微信好友的分析工作已經(jīng)完成，wxpy的功能還有很多，比如聊天、查看公眾號(hào)信息等，有意的讀者請自行查閱官方文檔。

06 完整代碼

上面的代碼比較松散，下面展示的完整代碼我將各功能模塊封裝成函數(shù)： 

 
 
 
    
  
  
  
  1. #-*- coding: utf-8 -*-  
    2. 
  
  
  
  2. import re  
    3. 
  
  
  
  3. from wxpy import *  
    4. 
  
  
  
  4. import jieba  
    5. 
  
  
  
  5. import numpy  
    6. 
  
  
  
  6. import pandas as pd  
    7. 
  
  
  
  7. import matplotlib.pyplot as plt  
    8. 
  
  
  
  8. from scipy.misc import imread  
    9. 
  
  
  
  9. from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator  
    10. 
  
  
  
  10.  
    11. 
  
  
  
  11. def write_txt_file(path, txt):  
    12. 
  
  
  
  12.     '''  
    13. 
  
  
  
  13.     寫入txt文本  
    14. 
  
  
  
  14.     '''  
    15. 
  
  
  
  15.     with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:  
    16. 
  
  
  
  16.         f.write(txt) 
    17. 
  
  
  
  17.  
    18. 
  
  
  
  18. def read_txt_file(path):  
    19. 
  
  
  
  19.     '''  
    20. 
  
  
  
  20.     讀取txt文本  
    21. 
  
  
  
  21.     '''  
    22. 
  
  
  
  22.     with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:  
    23. 
  
  
  
  23.         return f.read()  
    24. 
  
  
  
  24.  
    25. 
  
  
  
  25. def login():  
    26. 
  
  
  
  26.     # 初始化機(jī)器人，掃碼登陸  
    27. 
  
  
  
  27.     bot = Bot()   
    28. 
  
  
  
  28.  
    29. 
  
  
  
  29.                                                 
    
                                                分享名稱：用Python爬了自己的微信好友，原來他們是這樣的人……                                                
    
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