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用了微信幾年了，微信號有也不少了，但是真正了解自己的好友嗎?好友最多的城市是哪個?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。
創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括米脂網站建設、米脂網站制作、米脂網頁制作以及米脂網絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構等提供互聯(lián)網行業(yè)的解決方案，米脂網站推廣取得了明顯的社會效益與經濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經輻射到米脂省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
運行平臺：Windows
Python版本：Python3.6
IDE：Sublime Text
1、準備工作
1.1 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該第三方庫進行微信的登錄以及信息的獲取。
wxpy 在 itchat 的基礎上，通過大量接口優(yōu)化提升了模塊的易用性，并進行豐富的功能擴展。
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
- 運行腳本時自動把日志發(fā)送到你的微信
- 加群主為好友，自動拉進群中
- 跨號或跨群轉發(fā)消息
- 自動陪人聊天
- 逗人玩
總而言之，可用來實現(xiàn)各種微信個人號的自動化操作。
1.2 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”，可確保安裝到對應的 Python 版本中
從 PYPI 官方源下載安裝 (在國內可能比較慢或不穩(wěn)定):
- pip install -U wxpy
從豆瓣 PYPI 鏡像源下載安裝 (推薦國內用戶選用):
- pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
1.3 登錄微信
wxpy中有一個機器人對象，機器人 Bot 對象可被理解為一個 Web 微信客戶端。Bot 在初始化時便會執(zhí)行登陸操作，需要手機掃描登陸。
通過機器人對象 Bot 的 chats(), friends()，groups(), mps() 方法, 可分別獲取到當前機器人的 所有聊天對象、好友、群聊，以及公眾號列表。
本文主要通過friends()獲取到所有好友信息，然后進行數據的處理。
- from wxpy import *
- # 初始化機器人，掃碼登陸
- bot = Bot()
- # 獲取所有好友
- my_friends = bot.friends()
- print(type(my_friends))
以下為輸出消息：
- Getting uuid of QR code.
- Downloading QR code.
- Please scan the QR code to log in.
- Please press confirm on your phone.
- Loading the contact, this may take a little while.
wxpy.api.chats.chats.Chats對象是多個聊天對象的合集，可用于搜索或統(tǒng)計，可以搜索和統(tǒng)計的信息包括sex(性別)、province(省份)、city(城市)和signature(個性簽名)等。
2、微信好友男女比例
2.1 數據統(tǒng)計
使用一個字典sex_dict來統(tǒng)計好友中男性和女性的數量。
- # 使用一個字典統(tǒng)計好友男性和女性的數量
- sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
- for friend in my_friends:
- # 統(tǒng)計性別
- if friend.sex == 1:
- sex_dict['male'] += 1
- elif friend.sex == 2:
- sex_dict['female'] += 1
- print(sex_dict)
以下為輸出結果：
- {'male': 255, 'female': 104}
2.2 數據呈現(xiàn)
本文采用 ECharts餅圖 進行數據的呈現(xiàn)，打開鏈接http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html，可以看到如下內容：
1、echarts餅圖原始內容
從圖中可以看到左側為數據，右側為呈現(xiàn)的數據圖，其他的形式的圖也是這種左右結構。看一下左邊的數據：
- option = {
- title : {
- text: '某站點用戶訪問來源',
- subtext: '純屬虛構',
- x:'center'
- },
- tooltip : {
- trigger: 'item',
- formatter: "{a}
: {c} (wc2gut2%)"- },
- legend: {
- orient : 'vertical',
- x : 'left',
- data:['直接訪問','郵件營銷','聯(lián)盟廣告','視頻廣告','搜索引擎']
- },
- toolbox: {
- show : true,
- feature : {
- mark : {show: true},
- dataView : {show: true, readOnly: false},
- magicType : {
- show: true,
- type: ['pie', 'funnel'],
- option: {
- funnel: {
- x: '25%',
- width: '50%',
- funnelAlign: 'left',
- max: 1548
- }
- }
- },
- restore : {show: true},
- saveAsImage : {show: true}
- }
- },
- calculable : true,
- series : [
- {
- name:'訪問來源',
- type:'pie',
- radius : '55%',
- center: ['50%', '60%'],
- data:[
- {value:335, name:'直接訪問'},
- {value:310, name:'郵件營銷'},
- {value:234, name:'聯(lián)盟廣告'},
- {value:135, name:'視頻廣告'},
- {value:1548, name:'搜索引擎'}
- ]
- }
- ]
- };
可以看到option =后面的大括號里是JSON格式的數據，接下來分析一下各項數據：
- title：標題
- text：標題內容
- subtext：子標題
- x：標題位置
- tooltip：提示，將鼠標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：圖例內容
- toolbox：工具箱，在餅狀圖右上方橫向排列的圖標
- mark：輔助線開關
- dataView：數據視圖，點擊可以查看餅狀圖數據
- magicType：餅圖(pie)切換和漏斗圖(funnel)切換
- restore：還原
- saveAsImage：保存為圖片
- calculable：暫時不知道它有什么用
- series：主要數據
- data：呈現(xiàn)的數據
其它類型的圖數據格式類似，后面不再詳細分析。只需要修改data、legend->data、series->data即可，修改后的數據為：
- option = {
- title : {
- text: '微信好友性別比例',
- subtext: '真實數據',
- x:'center'
- },
- tooltip : {
- trigger: 'item',
- formatter: "{a}
: {c} (s2m7jpb%)"- },
- legend: {
- orient : 'vertical',
- x : 'left',
- data:['男性','女性']
- },
- toolbox: {
- show : true,
- feature : {
- mark : {show: true},
- dataView : {show: true, readOnly: false},
- magicType : {
- show: true,
- type: ['pie', 'funnel'],
- option: {
- funnel: {
- x: '25%',
- width: '50%',
- funnelAlign: 'left',
- max: 1548
- }
- }
- },
- restore : {show: true},
- saveAsImage : {show: true}
- }
- },
- calculable : true,
- series : [
- {
- name:'訪問來源',
- type:'pie',
- radius : '55%',
- center: ['50%', '60%'],
- data:[
- {value:255, name:'男性'},
- {value:104, name:'女性'}
- ]
- }
- ]
- };
數據修改完成后，點擊頁面中綠色的刷新按鈕，可以得到餅圖如下(可以根據自己的喜好修改主題)：
2、好友性別比例
將鼠標放到餅圖上可以看到詳細數據：
3、好友性別比例查看數據
3、微信好友全國分布圖
3.1 數據統(tǒng)計
- # 使用一個字典統(tǒng)計各省好友數量
- province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重慶': 0,
- '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '遼寧': 0, '黑龍江': 0,
- '陜西': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '山東': 0, '福建': 0,
- '浙江': 0, '臺灣': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0,
- '江西': 0, '江蘇': 0, '安徽': 0, '廣東': 0, '海南': 0,
- '四川': 0, '貴州': 0, '云南': 0,
- '內蒙古': 0, '新疆': 0, '寧夏': 0, '廣西': 0, '西藏': 0,
- '香港': 0, '澳門': 0}
- # 統(tǒng)計省份
- for friend in my_friends:
- if friend.province in province_dict.keys():
- province_dict[friend.province] += 1
- # 為了方便數據的呈現(xiàn)，生成JSON Array格式數據
- data = []
- for key, value in province_dict.items():
- data.append({'name': key, 'value': value})
- print(data)
以下為輸出結果：
- [{'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}]
可以看出，好友最多的省份為北京。那么問題來了：為什么要把數據重組成這種格式?因為ECharts的地圖需要這種格式的數據。
3.2 數據呈現(xiàn)
采用ECharts地圖 來進行好友分布的數據呈現(xiàn)。打開該網址，將左側數據修改為：
- option = {
- title : {
- text: '微信好友全國分布圖',
- subtext: '真實數據',
- x:'center'
- },
- tooltip : {
- trigger: 'item'
- },
- legend: {
- orient: 'vertical',
- x:'left',
- data:['好友數量']
- },
- dataRange: {
- min: 0,
- max: 100,
- x: 'left',
- y: 'bottom',
- text:['高','低'], // 文本，默認為數值文本
- calculable : true
- },
- toolbox: {
- show: true,
- orient : 'vertical',
- x: 'right',
- y: 'center',
- feature : {
- mark : {show: true},
- dataView : {show: true, readOnly: false},
- restore : {show: true},
- saveAsImage : {show: true}
- }
- },
- roamController: {
- show: true,
- x: 'right',
- mapTypeControl: {
- 'china': true
- }
- },
- series : [
- {
- name: '好友數量',
- type: 'map',
- mapType: 'china',
- roam: false,
- itemStyle:{
- normal:{label:{show:true}},
- emphasis:{label:{show:true}}
- },
- data:[
- {'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}
- ]
- }
- ]
- };
注意兩點：
- dataRange->max 根據統(tǒng)計數據適當調整
- series->data 的數據格式
點擊刷新按鈕后，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，地圖左邊有一個滑塊，代表地圖數據的范圍，我們將上邊的滑塊拉到最下面可以看到沒有微信好友分布的省份：
5、沒有微信好友的省份
按照這個思路，我們可以在地圖上看到確切數量好友分布的省份，讀者可以動手試試。
4、好友簽名統(tǒng)計
4.1 數據統(tǒng)計
- def write_txt_file(path, txt):
- '''
- 寫入txt文本
- '''
- with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
- f.write(txt)
- # 統(tǒng)計簽名
- for friend in my_friends:
- # 對數據進行清洗，將標點符號等對詞頻統(tǒng)計造成影響的因素剔除
- pattern = re.compile(r'[一-龥]+')
- filterdata = re.findall(pattern, friend.signature)
- write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata))
上面代碼實現(xiàn)了對好友簽名進行清洗以及保存的功能，執(zhí)行完成之后會在當前目錄生成signatures.txt文件。
4.2 數據呈現(xiàn)
數據呈現(xiàn)采用詞頻統(tǒng)計和詞云展示，通過詞頻可以了解到微信好友的生活態(tài)度。
詞頻統(tǒng)計用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud庫。如果電腦上沒有這幾個庫，執(zhí)行安裝指令：
- pip install jieba
- pip install pandas
- pip install numpy
- pip install scipy
- pip install wordcloud
4.2.1 讀取txt文件
前面已經將好友簽名保存到txt文件里了，現(xiàn)在我們將其讀出：
- def read_txt_file(path):
- '''
- 讀取txt文本
- '''
- with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:
- return f.read()
4.2.2 stop word
下面引入一個概念：stop word， 在網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。這些詞因為使用頻率過高，幾乎每個網頁上都存在，所以搜索引擎開發(fā)人員都將這一類詞語全部忽略掉。如果我們的網站上存在大量這樣的詞語，那么相當于浪費了很多資源。
在百度搜索stpowords.txt進行下載，放到py文件同級目錄。
- content = read_txt_file(txt_filename)
- segment = jieba.lcut(content)
- words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})
- stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')
- words_df=words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
4.2.3 詞頻統(tǒng)計
重頭戲來了，詞頻統(tǒng)計使用numpy：
- import numpy
- words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計數":numpy.size})
- words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["計數"],ascending=False)
4.2.4 詞頻可視化：詞云
詞頻統(tǒng)計雖然出來了，可以看出排名，但是不***，接下來我們將它可視化。使用到wordcloud庫，詳細介紹見 github 。
- from scipy.misc import imread
- from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
- # 設置詞云屬性
- color_mask = imread('background.jfif')
- wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 設置字體可以顯示中文
- background_color="white", # 背景顏色
- max_words=100, # 詞云顯示的***詞數
- mask=color_mask, # 設置背景圖片
- max_font_size=100, # 字體***值
- random_state=42,
- width=1000, height=860, margin=2,# 設置圖片默認的大小,但是如果使用背景圖片的話, # 那么保存的圖片大小將會按照其大小保存,margin為詞語邊緣距離
- )
- # 生成詞云, 可以用generate輸入全部文本,也可以我們計算好詞頻后使用generate_from_frequencies函數
- word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}
- print(word_frequence)
- word_frequence_dict = {}
- for key in word_frequence:
- word_frequence_dict[key] = word_frequence[key]
- wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict)
- # 從背景圖片生成顏色值
- image_colors = ImageColorGenerator(color_mask)
- # 重新上色
- wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
- # 保存圖片
- wordcloud.to_file('output.png')
- plt.imshow(wordcloud)
- plt.axis("off")
- plt.show()
運行效果圖如下(左圖為背景圖，右圖為生成詞云圖片)：
6、背景圖和詞云圖對比
從詞云圖可以分析好友特點：
- 做--------------------行動派
- 人生、生活--------熱愛生活
- 快樂-----------------樂觀
- 選擇-----------------決斷
- 專業(yè)-----------------專業(yè)
- 愛--------------------愛
5、總結
至此，微信好友的分析工作已經完成，wxpy的功能還有很多，比如聊天、查看公眾號信息等，有意的讀者請自行查閱官方文檔。
6、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：
- #-*- coding: utf-8 -*-
- import re
- from wxpy import *
- import jieba
- import numpy
- import pandas as pd
- import matplotlib.pyplot as plt
- from scipy.misc import imread
- from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
- def write_txt_file(path, txt):
- '''
- 寫入txt文本
- '''
- with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
- f.write(txt)
- def read_txt_file(path):
- '''
- 讀取txt文本
- '''
- with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:
- return f.read()
- def login():
- # 初始化機器人，掃碼登陸
- bot = Bot()
- # 獲取所有好友
- my_friends = bot.friends()
- print(type(my_friends))
- return my_friends
- def show_sex_ratio(friends):
- # 使用一個字典統(tǒng)計好友男性和女性的數量
- sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
- for friend in friends:
- # 統(tǒng)計性別
- if friend.sex == 1:
- sex_dict['male'] += 1
- elif friend.sex == 2:
- sex_dict['female'] += 1
- print(sex_dict)
- def show_area_distribution(friends):
- # 使用一個字典統(tǒng)計各省好友數量
- province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重慶': 0,
- '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '遼寧': 0, '黑龍江': 0,
- '陜西': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '山東': 0, '福建': 0,
- '浙江': 0, '臺灣': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0,
- '江西': 0, '江蘇': 0, '安徽': 0, '廣東': 0, '海南': 0,
- '四川': 0, '貴州': 0, '云南': 0,
- '內蒙古': 0, '新疆': 0, '寧夏': 0, '廣西': 0, '西藏': 0,
- '香港': 0, '澳門': 0}
- # 統(tǒng)計省份
- for friend in friends:
- &nbs
當前題目：用Python更加了解微信好友
地址分享：http://www.5511xx.com/article/dpopdij.html
