利用python實現微信好友分析（簡單）

一、功能介紹

本文主要介紹利用網頁端微信獲取數據,實現個人微信好友數據的獲取,並進行一些簡單的數據分析，功能包括：

1.爬取好友列表,顯示好友昵稱、性別和地域和簽名, 文件保存為 xlsx 格式

2.統計好友的地域分布，並且做成詞雲和可視化展示在地圖上

二、依賴庫

1、Pyecharts：一個用於生成echarts圖表的類庫，echarts是百度開源的一個數據可視化庫，用echarts生成的圖可視化效果非常棒，使用pyechart庫可以在python中生成echarts數據圖。

2、Itchat：一個開源的微信個人號接口，使用python調用微信從未如此簡單。

3、Jieba：簡單的分詞操作庫。

4、Numpy：NumPy 系統是 Python 的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩 陣。

5、Pandas：pandas 是基於 NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。

6、Pillow：圖像處理。

7、wxpy：wxpy 在 itchat 的基礎上，通過大量接口優化提升了模塊的易用性，並進行豐富的功能 擴展。 （微信本身提供）

注：Pyecharts可能安裝0.5.*的版本比較好

以上的三方庫可以通過命令符（cmd）來實現安裝，具體命令：pip install ***

三，操作

 

from wxpy import *           #導入模塊
bot = Bot(cache_path=True)   #初始化機器人，選擇掃碼登錄
friend_all = bot.friends()   #獲取微信好友信息

首先出現的是一張二維碼，然后掃描登錄

 

成功登錄好了就是這種顯示

 

 之后就可以進行操作了，好友數量，個人信息

print(len(friend_all)) #好友的數量

print(friend_all[0].raw) #輸出個人信息 

 

顯示的結果

 

四、接下來把全部的好友信息轉化為一個xlsx文件

獲取全部好友信息

for a_friend in friend_all:
    NickName = a_friend.raw.get('NickName', None)
    #昵稱
    #Sex = a_friend.raw.get('Sex', None)
    Sex = {1: "男", 2: "女", 0: "其它"}.get(a_friend.raw.get('Sex', None), None)
    #性別（優化）
    City = a_friend.raw.get('City', None)
    #城市
    Province = a_friend.raw.get('Province', None)
    #省份
    Signature = a_friend.raw.get('Signature', None)
    #個性簽名
    HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl', None)
    #頭像地址
    HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag', None)
    #小Flag
    list_0=[NickName, Sex, City, Province, Signature, HeadImgUrl, HeadImgFlag]
    #存為一維數組
    lis.append(list_0)
    #疊加數據

 

存為xlsx文件

def list_excel(filename,lis):
    '''
    將列表寫入excel中，其中列表中的元素是列表.
    filename:保存的文件名（含路徑）
    lis：元素為列表的列表，如下：
    lis = [["名稱", "價格", "出版社", "語言"],
    ["暗時間", "32.4", "人民郵電出版社", "中文"],
    ["拆掉思維里的牆", "26.7", "機械工業出版社", "中文"]]
    '''
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()   #激活worksheet
    sheet = wb.active
    sheet.title = 'sheet1'     #創建一個表格
    file_name = filename +'.xlsx'
    for i in range(0, len(lis)):
        for j in range(0, len(lis[i])):
            sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j]))
            #每行每列的存入數據
    wb.save(file_name)
    print("寫入數據成功！")
list_excel('wechat',lis)

 

效果如下：

可以看到其好友基本分布再廣東省，個性簽名也是非常的殺馬特

 

五、實現詞雲圖（我們也可以從存儲在本地的 excel 中讀取數據進行分析，並查看數據形式。在執行以 下代碼之前，我們需要先把 excel 文件加一個列標題行）

例如nickname sex city province signature headImgUrl headImgFlag

#導入模塊
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

word_list= df['city'].fillna('0').tolist()
#將 dataframe 的列轉化為 list，其中的 nan 用“0”替換
new_text = ' '.join(word_list)
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text)
#設計圖背景顏色，字體
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show() 

 

還可以將詞雲圖存為HTML形式

#利用 pyechart 做詞雲
import pandas as pd
#count = df.city.value_counts() #對 dataframe 進行全頻率統計，排除了 nan
city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#將 dataframe 的列轉化為 list，其中的 nan 用“NAN” 替換
count_city = pd.value_counts(city_list)#對 list 進行全頻率統計 
from pyecharts.charts.wordcloud   import WordCloud  #設置對象
name = count_city.index.tolist()
value = count_city.tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render(r'D:\python\wechatcloud.html')

 

再看看效果：

 

 六、轉化為地圖形式

注：安裝地圖數據包：pip install echarts-china-provinces-pypkg        pip install echarts-countries-pypkg 

province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()
#將 dataframe 的列轉化為 list，其中的 nan 用 “NAN”替換
count_province = pd.value_counts(province_list)
#對 list 進行全頻率統計

from pyecharts import Map
value =count_province.tolist()
attr =count_province.index.tolist()
map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)
#顯示地圖上的省份
map.show_config()
map.render(r'D:\python\wechatProMap.html') 

 

效果：

好了，以上微信好友分析就介紹到這了。