本帖最后由 逆风TO 于 2018-3-16 10:04 编辑
用了微信几年了,微信号有也不少了,但是真正了解自己的好友吗?好友最多的城市是哪个?好友男女比例是多少?好友签名都是什么?今天我们来充分了解自己的微信好友。
1、准备工作1.1 库介绍只有登录微信才能获取到微信好友的信息,本文采用wxpy该第三方库进行微信的登录以及信息的获取。
wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展。
wxpy一些常见的场景:
- 控制路由器、智能家居等具有开放接口的玩意儿
- 运行脚本时自动把日志发送到你的微信
- 加群主为好友,自动拉进群中
- 跨号或跨群转发消息
- 自动陪人聊天
- 逗人玩
总而言之,可用来实现各种微信个人号的自动化操作。
1.2 wxpy库安装wxpy 支持 Python 3.4-3.6,以及 2.7 版本
将下方命令中的 “pip” 替换为 “pip3” 或 “pip2”,可确保安装到对应的 Python 版本中
- 从 PYPI 官方源下载安装 (在国内可能比较慢或不稳定):
pip install -U wxpy
- 从豆瓣 PYPI 镜像源下载安装 (推荐国内用户选用):
pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
1.3 登录微信wxpy中有一个机器人对象,机器人 Bot 对象可被理解为一个 Web 微信客户端。Bot 在初始化时便会执行登陆操作,需要手机扫描登陆。
通过机器人对象 Bot 的 chats(), friends(),groups(), mps() 方法, 可分别获取到当前机器人的 所有聊天对象、好友、群聊,以及公众号列表。
本文主要通过friends()获取到所有好友信息,然后进行数据的处理。
from wxpy import *# 初始化机器人,扫码登陆bot = Bot()# 获取所有好友my_friends = bot.friends()print(type(my_friends))以下为输出消息:
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 Looper<class 'wxpy.api.chats.chats.Chats'>wxpy.api.chats.chats.Chats对象是多个聊天对象的合集,可用于搜索或统计,可以搜索和统计的信息包括sex(性别)、province(省份)、city(城市)和signature(个性签名)等。
2、微信好友男女比例2.1 数据统计使用一个字典sex_dict来统计好友中男性和女性的数量。
# 使用一个字典统计好友男性和女性的数量sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}for friend in my_friends: # 统计性别 if friend.sex == 1: sex_dict['male'] += 1 elif friend.sex == 2: sex_dict['female'] += 1print(sex_dict)打印结果:
{'male': 269, 'female': 86}2.2 数据呈现
我们这里采用在线的 ECharts饼图 进行数据的呈现,打开链接(ECharts · Example),可以看到如下内容:
1.png
这里准备好了json模板,如下,只需要修改data数据即可option = { title : { text: '微信好友性别比例', subtext: '真实数据', x:'center' }, tooltip : { trigger: 'item', formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)" }, 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:'好友性别', type:'pie', radius : '55%', center: ['50%', '60%'], data:[ {value:269, name:'男性'}, {value:86, name:'女性'} ] } ]}; 数据修改完成后,点击页面中绿色的刷新按钮,可以得到饼图如下(可以根据自己的喜好修改主题)
2.png
3、微信好友全国分布图3.1 数据统计# 使用一个字典统计各省好友数量province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重庆': 0, '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '辽宁': 0, '黑龙江': 0, '陕西': 0, '甘肃': 0, '青海': 0, '山东': 0, '福建': 0, '浙江': 0, '台湾': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0, '江西': 0, '江苏': 0, '安徽': 0, '广东': 0, '海南': 0, '四川': 0, '贵州': 0, '云南': 0, '内蒙古': 0, '新疆': 0, '宁夏': 0, '广西': 0, '西藏': 0, '香港': 0, '澳门': 0}# 统计省份for friend in my_friends: if friend.province in province_dict.keys(): province_dict[friend.province] += 1# 为了方便数据的呈现,生成JSON Array格式数据data = []for key, value in province_dict.items(): data.append({'name': key, 'value': value})print(data)输出结果如下:
[{'name': '北京', 'value': 21}, {'name': '上海', 'value': 6}, {'name': '天津', 'value': 0}, {'name': '重庆', 'value': 3}, {'name': '河北', 'value': 2}, {'name': '山西', 'value': 8}, {'name': '吉林', 'value': 0}, {'name': '辽宁', 'value': 0}, {'name': '黑龙江', 'value': 0}, {'name': '陕西', 'value': 170}, {'name': '甘肃', 'value': 0}, {'name': '青海', 'value': 0}, {'name': '山东', 'value': 2}, {'name': '福建', 'value': 0}, {'name': '浙江', 'value': 8}, {'name': '台湾', 'value': 0}, {'name': '河南', 'value': 2}, {'name': '湖北', 'value': 2}, {'name': '湖南', 'value': 3}, {'name': '江西', 'value': 1}, {'name': '江苏', 'value': 5}, {'name': '安徽', 'value': 0}, {'name': '广东', 'value': 24}, {'name': '海南', 'value': 0}, {'name': '四川', 'value': 28}, {'name': '贵州', 'value': 1}, {'name': '云南', 'value': 1}, {'name': '内蒙古', 'value': 0}, {'name': '新疆', 'value': 0}, {'name': '宁夏', 'value': 1}, {'name': '广西', 'value': 0}, {'name': '西藏', 'value': 0}, {'name': '香港', 'value': 0}, {'name': '澳门', 'value': 0}]打开链接(ECharts · Example)修改模板数据,只需要修改data部分即可
option = { title: { text: '微信好友全国分布图', subtext: '真实数据', x: 'center' }, tooltip: { trigger: 'item' }, legend: { orient: 'vertical', x: 'left', data: ['好友数量'] }, dataRange: { min: 0, max: 100, x: 'left', y: 'bottom', text: ['高', '低'], // 文本,默认为数值文本 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: '好友数量', 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': '重庆', 'value': 1}, {'name': '河北', 'value': 53}, {'name': '山西', 'value': 2}, {'name': '吉林', 'value': 1}, {'name': '辽宁', 'value': 1}, {'name': '黑龙江', 'value': 2}, {'name': '陕西', 'value': 3}, {'name': '甘肃', 'value': 0}, {'name': '青海', 'value': 0}, {'name': '山东', 'value': 7}, {'name': '福建', 'value': 3}, {'name': '浙江', 'value': 4}, {'name': '台湾', 'value': 0}, {'name': '河南', 'value': 1}, {'name': '湖北', 'value': 4}, {'name': '湖南', 'value': 4}, {'name': '江西', 'value': 4}, {'name': '江苏', 'value': 9}, {'name': '安徽', 'value': 2}, {'name': '广东', 'value': 63}, {'name': '海南', 'value': 0}, {'name': '四川', 'value': 2}, {'name': '贵州', 'value': 0}, {'name': '云南', 'value': 1}, {'name': '内蒙古', 'value': 0}, {'name': '新疆', 'value': 2}, {'name': '宁夏', 'value': 0}, {'name': '广西', 'value': 1}, {'name': '西藏', 'value': 0}, {'name': '香港', 'value': 0}, {'name': '澳门', 'value': 0}]};点击刷新按钮后,可以生成如下地图:
好友分布图.png
有趣的是,地图左边有一个滑块,代表地图数据的范围,我们将下边的滑块拉到1位置可以看到有微信好友分布的省份:
图片.png
4、好友签名统计4.1 数据统计def write_txt_file(path, txt): ''' 写入txt文本 ''' with open(path, 'a', encoding='utf-8', newline='') as f: f.write(txt) # 统计签名for friend in my_friends: # 对数据进行清洗,将标点符号等对词频统计造成影响的因素剔除 pattern = re.compile(r'[\u4E00-\u9FD5]+') filterdata = re.findall(pattern, friend.signature) write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata))上面代码实现了对好友签名进行清洗以及保存的功能,执行完成之后会在当前目录生成signatures.txt文件。
4.2 数据呈现数据呈现采用词频统计和词云展示,通过词频可以了解到微信好友的生活态度。
词频统计用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud库。如果电脑上没有这几个库,执行安装指令:
- pip install jieba
- pip install pandas
- pip install numpy
- pip install scipy
- pip install wordcloud
4.2.1 读取txt文件前面已经将好友签名保存到txt文件里了,现在我们将其读出:
def read_txt_file(path): ''' 读取txt文本 ''' with open(path, 'r', encoding='utf-8', newline='') as f: return f.read()# 读取文本content = read_txt_file("signatures.txt")# 结巴分词seg_list = jieba.lcut(content)4.2.2 stop word下面引入一个概念:stop word, 在网站里面存在大量的常用词比如:“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“为”这些词都是停止词。这些词因为使用频率过高,几乎每个网页上都存在,所以搜索引擎开发人员都将这一类词语全部忽略掉。如果我们的网站上存在大量这样的词语,那么相当于浪费了很多资源。
stopwrod = [line.rstrip() for line in open("哈工大停用词表.txt")]words = [ word for word in seg_list if word not in stopwrod]4.2.3 词频统计from collections import Counterc = Counter(words)for word,count in c.most_common(50): print(word+" "+str(count))打印结果:
{'不': 19, '人生': 11, '人': 10, '没有': 8, '努力': 7, '爱': 7, '世界': 6, '好': 6, '都': 6, '会': 5, '愿': 5, '最': 4, '做': 4, '事': 4, '需要': 3, '菩提': 3, '生命': 3, '心': 3, '风雨': 3, '重要': 3, '不要': 3, '人心': 3, '去': 3, '感觉': 3, '逼': 3, '别人': 3, '幸福': 3, '真实': 3, '朋友': 3, '易': 3, '简单': 3, '陪伴': 3, '情': 3, '梦': 3, '选择': 3, '走': 3, '圙': 3, '无': 3, '遇到': 2, '允许': 2, '哥': 2, '坦荡荡': 2, '中': 2, '不幸': 2, '天下': 2, '新': 2, '号码': 2, '处': 2, '快乐': 2, '遇见': 2}4.2.4 词频可视化:词云词频统计虽然出来了,可以看出排名,但是不完美,接下来我们将它可视化。使用到wordcloud库,详细介绍见 github 。
color_mask = imread('back.png')wordcloud = WordCloud(font_path="msyhbd.ttf", # 设置字体可以显示中文 background_color="white", # 背景颜色 max_words=50, # 词云显示的最大词数 mask=color_mask, # 设置背景图片 max_font_size=100, # 字体最大值 random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话, # 那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离 )# 生成词云, 可以用generate输入全部文本,也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数word_frequence = {x[0]:x[1]for x in c.most_common(50)}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)# 从背景图片生成颜色值 image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) # 重新上色wordcloud.recolor(color_func=image_colors)# 保存图片wordcloud.to_file('output.png')plt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")plt.show()运行效果图如下:
output.png
之后,就是根据词云开分析好友的特征了。
5、总结至此,微信好友的分析工作已经完成,wxpy的功能还有很多,比如聊天、查看公众号信息等,有意的童鞋请自行查阅官方文档。
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