運作平台： Windows
Python版本： Python3.6
IDE： Sublime Text
1、準備工作
1.1 庫介紹
隻有登入微信才能擷取到微信好友的資訊，本文采用 wxpy 該第三方庫進行微信的登入以及資訊的擷取。
wxpy 在 itchat 的基礎上，通過大量接口優化提升了子產品的易用性，并進行豐富的功能擴充。
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
運作腳本時自動把日志發送到你的微信
加群主為好友，自動拉進群中
跨号或跨群轉發消息
自動陪人聊天
逗人玩
總而言之，可用來實作各種微信個人号的自動化操作。
1.2 wxpy庫安裝
wxpy 支援 Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本
将下方指令中的 “pip” 替換為 “pip3” 或 “pip2”，可確定安裝到對應的 Python 版本中
1. 從 PYPI 官方源下載下傳安裝 (在國内可能比較慢或不穩定):
pip install -U wxpy
2. 從豆瓣 PYPI 鏡像源下載下傳安裝 (推薦國内使用者選用):
pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
1.3 登入微信
wxpy中有一個機器人對象，機器人 Bot 對象可被了解為一個 Web 微信用戶端。Bot 在初始化時便會執行登陸操作，需要手機掃描登陸。
通過機器人對象 Bot 的 chats(), friends()，groups(), mps() 方法, 可分别擷取到目前機器人的 所有聊天對象、好友、群聊，以及公衆号清單。
本文主要通過friends()擷取到所有好友資訊，然後進行資料的處理。
from wxpy import *
# 初始化機器人，掃碼登陸
bot = Bot()
# 擷取所有好友
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.
<Login successfully as 王強🇻>
<class 'wxpy.api.chats.chats.Chats'>
wxpy.api.chats.chats.Chats對象是多個聊天對象的合集，可用于搜尋或統計，可以搜尋和統計的資訊包括sex(性别)、province(省份)、city(城市)和signature(個性簽名)等。
2、微信好友男女比例
2.1 資料統計
使用一個字典sex_dict來統計好友中男性和女性的數量。
# 使用一個字典統計好友男性和女性的數量
sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
for friend in my_friends:
# 統計性别
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 資料呈現
本文采用 ECharts餅圖 進行資料的呈現，打開連結http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html，可以看到如下内容：
1、echarts餅圖原始内容
從圖中可以看到左側為資料，右側為呈現的資料圖，其他的形式的圖也是這種左右結構。看一下左邊的資料：
option = {
title : {
text: '某站點使用者通路來源',
subtext: '純屬虛構',
x:'center'
},
tooltip : {
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
legend: {
orient : 'vertical',
x : 'left',
data:['直接通路','郵件營銷','聯盟廣告','視訊廣告','搜尋引擎']
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:'通路來源',
type:'pie',
radius : '55%',
center: ['50%', '60%'],
data:[
{value:335, name:'直接通路'},
{value:310, name:'郵件營銷'},
{value:234, name:'聯盟廣告'},
{value:135, name:'視訊廣告'},
{value:1548, name:'搜尋引擎'}
]
]
};
可以看到option =後面的大括号裡是JSON格式的資料，接下來分析一下各項資料：
title：标題
text：标題内容
subtext：子标題
x：标題位置
tooltip：提示，将滑鼠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：圖例内容
toolbox：工具箱，在餅狀圖右上方橫向排列的圖示
mark：輔助線開關
dataView：資料視圖，點選可以檢視餅狀圖資料
magicType：餅圖(pie)切換和漏鬥圖(funnel)切換
restore：還原
saveAsImage：儲存為圖檔
calculable：暫時不知道它有什麼用
series：主要資料
data：呈現的資料
其它類型的圖資料格式類似，後面不再詳細分析。隻需要修改data、legend->data、series->data即可，修改後的資料為：
text: '微信好友性别比例',
subtext: '真實資料',
data:['男性','女性']
{value:255, name:'男性'},
{value:104, name:'女性'}
};
資料修改完成後，點選頁面中綠色的重新整理按鈕，可以得到餅圖如下（可以根據自己的喜好修改主題）：
2、好友性别比例
将滑鼠放到餅圖上可以看到詳細資料：
3、好友性别比例檢視資料
3、微信好友全國分布圖
3.1 資料統計
# 使用一個字典統計各省好友數量
province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重慶': 0,
'河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '遼甯': 0, '黑龍江': 0,
'陝西': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '山東': 0, '福建': 0,
'浙江': 0, '台灣': 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, '雲南': 0,
'内蒙古': 0, '新疆': 0, '甯夏': 0, '廣西': 0, '西藏': 0,
'香港': 0, '澳門': 0}
# 統計省份
if friend.province in province_dict.keys():
province_dict[friend.province] += 1
# 為了友善資料的呈現，生成JSON Array格式資料
data = []
for key, value in province_dict.items():
data.append({'name': key, 'value': value})
print(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': '遼甯', 'value': 1}, {'name': '黑龍江', 'value': 2}, {'name': '陝西', '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': '台灣', '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': '雲南', 'value': 1}, {'name': '内蒙古', 'value': 0}, {'name': '新疆', 'value': 2}, {'name': '甯夏', '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。那麼問題來了：為什麼要把資料重組成這種格式？因為ECharts的地圖需要這種格式的資料。
3.2 資料呈現
采用ECharts地圖 來進行好友分布的資料呈現。打開該網址，将左側資料修改為：
text: '微信好友全國分布圖',
trigger: 'item'
orient: 'vertical',
x:'left',
data:['好友數量']
dataRange: {
min: 0,
max: 100,
x: 'left',
y: 'bottom',
text:['高','低'], // 文本，預設為數值文本
calculable : true
show: true,
x: 'right',
y: 'center',
roamController: {
mapTypeControl: {
'china': true
name: '好友數量',
type: 'map',
mapType: 'china',
roam: false,
itemStyle:{
normal:{label:{show:true}},
emphasis:{label:{show:true}}
{'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': '遼甯', 'value': 1},
{'name': '黑龍江', 'value': 2},
{'name': '陝西', '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': '台灣', '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': '雲南', 'value': 1},
{'name': '内蒙古', 'value': 0},
{'name': '新疆', 'value': 2},
{'name': '甯夏', '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 根據統計資料适當調整
series->data 的資料格式
點選重新整理按鈕後，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，代表地圖資料的範圍，我們将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：
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确切數量好友分布的省份，讀者可以動手試試。
4、好友簽名統計
4.1 資料統計
def write_txt_file(path, txt):
'''
寫入txt文本
with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
f.write(txt)
# 統計簽名
# 對資料進行清洗，将标點符号等對詞頻統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))
上面代碼實作了對好友簽名進行清洗以及儲存的功能，執行完成之後會在目前目錄生成signatures.txt檔案。
4.2 資料呈現
資料呈現采用詞頻統計和詞雲展示，通過詞頻可以了解到微信好友的生活态度。
詞頻統計用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud庫。如果電腦上沒有這幾個庫，執行安裝指令：
pip install jieba
pip install pandas
pip install numpy
pip install scipy
pip install wordcloud
4.2.1 讀取txt檔案
前面已經将好友簽名儲存到txt檔案裡了，現在我們将其讀出：
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， 在網站裡面存在大量的常用詞比如：“在”、“裡面”、“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，是以搜尋引擎開發人員都将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，那麼相當于浪費了很多資源。
在百度搜尋stpowords.txt進行下載下傳，放到py檔案同級目錄。
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 詞頻統計
重頭戲來了，詞頻統計使用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：詞雲
詞頻統計雖然出來了，可以看出排名，但是不完美，接下來我們将它可視化。使用到wordcloud庫，詳細介紹見 github 。
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
# 設定詞雲屬性
color_mask = imread('background.jfif')
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 設定字型可以顯示中文
background_color="white", # 背景顔色
max_words=100, # 詞雲顯示的最大詞數
mask=color_mask, # 設定背景圖檔
max_font_size=100, # 字型最大值
random_state=42,
width=1000, height=860, margin=2,# 設定圖檔預設的大小,但是如果使用背景圖檔的話, # 那麼儲存的圖檔大小将會按照其大小儲存,margin為詞語邊緣距離
)
# 生成詞雲, 可以用generate輸入全部文本,也可以我們計算好詞頻後使用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)
# 從背景圖檔生成顔色值
image_colors = ImageColorGenerator(color_mask)
# 重新上色
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
# 儲存圖檔
wordcloud.to_file('output.png')
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
運作效果圖如下（左圖為背景圖，右圖為生成詞雲圖檔）：
背景圖和詞雲圖對比
從詞雲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-----------------專業
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、檢視公衆号資訊等，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将各功能子產品封裝成函數：
#-*- coding: utf-8 -*-
import re
import jieba
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
f.write(txt)
return f.read()
def login():
# 初始化機器人，掃碼登陸
bot = Bot()
# 擷取所有好友
my_friends = bot.friends()
print(type(my_friends))
return my_friends
def show_sex_ratio(friends):
# 使用一個字典統計好友男性和女性的數量
sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
for friend in friends:
# 統計性别
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, '遼甯': 0, '黑龍江': 0,
'陝西': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '山東': 0, '福建': 0,
'浙江': 0, '台灣': 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, '雲南': 0,
'内蒙古': 0, '新疆': 0, '甯夏': 0, '廣西': 0, '西藏': 0,
'香港': 0, '澳門': 0}
# 統計省份
if friend.province in province_dict.keys():
province_dict[friend.province] += 1
# 為了友善資料的呈現，生成JSON Array格式資料
data = []
for key, value in province_dict.items():
data.append({'name': key, 'value': value})
print(data)
def show_signature(friends):
# 統計簽名
# 對資料進行清洗，将标點符号等對詞頻統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))
# 讀取檔案
content = read_txt_file('signatures.txt')
segment = jieba.lcut(content)
words_df = pd.DataFrame({'segment':segment})
# 讀取stopwords
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)]
print(words_df)
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)
# 設定詞雲屬性
color_mask = imread('background.jfif')
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 設定字型可以顯示中文
background_color="white", # 背景顔色
max_words=100, # 詞雲顯示的最大詞數
mask=color_mask, # 設定背景圖檔
max_font_size=100, # 字型最大值
random_state=42,
width=1000, height=860, margin=2,# 設定圖檔預設的大小,但是如果使用背景圖檔的話, # 那麼儲存的圖檔大小将會按照其大小儲存,margin為詞語邊緣距離
)
# 生成詞雲, 可以用generate輸入全部文本,也可以我們計算好詞頻後使用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)
# 從背景圖檔生成顔色值
image_colors = ImageColorGenerator(color_mask)
# 重新上色
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
# 儲存圖檔
wordcloud.to_file('output.png')
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
def main():
friends = login()
show_sex_ratio(friends)
show_area_distribution(friends)
show_signature(friends)
if __name__ == '__main__':
main()
原文釋出時間為：2018-05-17
本文作者：C與Python實戰
本文來自雲栖社群合作夥伴新智元，了解相關資訊可以關注“AI_era”。
原文連結：
你了解微信好友多少？用Python可以更清楚