用Python更加了解微信好友

王强

发布于 2018-08-09 17:51:03

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发布于 2018-08-09 17:51:03

文章被收录于专栏：Python爬虫实战 Python爬虫实战Python爬虫实战

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。

运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text

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 王强?>
<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'] += 1

print(sex_dict)

以下为输出结果：

{'male': 255, 'female': 104}

2.2 数据呈现

本文采用 ECharts饼图进行数据的呈现，打开链接http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html，可以看到如下内容：

1、echarts饼图原始内容

从图中可以看到左侧为数据，右侧为呈现的数据图，其他的形式的图也是这种左右结构。看一下左边的数据：

option = {
    title : {
        text: '某站点用户访问来源',
        subtext: '纯属虚构',
        x:'center'
    },
    tooltip : {
        trigger: 'item',
        formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
    },
    legend: {
        orient : 'vertical',
        x : 'left',
        data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','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:'访问来源',
            type:'pie',
            radius : '55%',
            center: ['50%', '60%'],
            data:[
                {value:335, name:'直接访问'},
                {value:310, name:'邮件营销'},
                {value:234, name:'联盟广告'},
                {value:135, name:'视频广告'},
                {value:1548, name:'搜索引擎'}
            ]
        }
    ]
};

可以看到option =后面的大括号里是JSON格式的数据，接下来分析一下各项数据：

title：标题
text：标题内容
subtext：子标题
x：标题位置
tooltip：提示，将鼠标放到饼状图上就可以看到提示
legend：图例
orient：方向
x：图例位置
data：图例内容
toolbox：工具箱，在饼状图右上方横向排列的图标
mark：辅助线开关
dataView：数据视图，点击可以查看饼状图数据
magicType：饼图(pie)切换和漏斗图(funnel)切换
restore：还原
saveAsImage：保存为图片
calculable：暂时不知道它有什么用
series：主要数据
data：呈现的数据

其它类型的图数据格式类似，后面不再详细分析。只需要修改data、legend->data、series->data即可，修改后的数据为：

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:'访问来源',
            type:'pie',
            radius : '55%',
            center: ['50%', '60%'],
            data:[
                {value:255, name:'男性'},
                {value:104, 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、好友性别比例

将鼠标放到饼图上可以看到详细数据：

3、好友性别比例查看数据

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, '中国台湾': 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,
    '中国香港': 0, '中国澳门': 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)

以下为输出结果：

[{'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': '中国台湾', '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': '中国香港', 'value': 0}, {'name': '中国澳门', 'value': 0}]

可以看出，好友最多的省份为北京。那么问题来了：为什么要把数据重组成这种格式？因为ECharts的地图需要这种格式的数据。

3.2 数据呈现

采用ECharts地图来进行好友分布的数据呈现。打开该网址，将左侧数据修改为：

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': '中国台湾', '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': '中国香港', 'value': 0},
              {'name': '中国澳门', 'value': 0}
            ]
        }
    ]
};

注意两点：

dataRange->max 根据统计数据适当调整
series->data 的数据格式

点击刷新按钮后，可以生成如下地图：

4、好友全国分布图

从图中可以看出我的好友主要分布在北京、河北和广东。

有趣的是，地图左边有一个滑块，代表地图数据的范围，我们将上边的滑块拉到最下面可以看到没有微信好友分布的省份：

5、没有微信好友的省份

按照这个思路，我们可以在地图上看到确切数量好友分布的省份，读者可以动手试试。

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='gb18030', 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'[一-龥]+')
    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='gb18030', newline='') as f:
        return f.read()

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。

在百度搜索stpowords.txt进行下载，放到py文件同级目录。

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 词频统计

重头戏来了，词频统计使用numpy：

import numpy

words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)

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 。

from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator


# 设置词云属性
color_mask = imread('background.jfif')
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf",   # 设置字体可以显示中文
                background_color="white",       # 背景颜色
                max_words=100,                  # 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 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)
# 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（左图为背景图，右图为生成词云图片）：

6、背景图和词云图对比

从词云图可以分析好友特点：

做--------------------行动派
人生、生活--------热爱生活
快乐-----------------乐观
选择-----------------决断
专业-----------------专业
爱--------------------爱

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，有意的读者请自行查阅官方文档。

6、完整代码

上面的代码比较松散，下面展示的完整代码我将各功能模块封装成函数：

#-*- 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):
    '''
    写入txt文本
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f.write(txt)

def read_txt_file(path):
    '''
    读取txt文本
    '''
    with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:
        return f.read()

def login():
    # 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))
    return my_friends

def show_sex_ratio(friends):
    # 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 friends:
        # 统计性别
        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, '中国台湾': 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,
        '中国香港': 0, '中国澳门': 0}

    # 统计省份
    for friend in 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)

def show_signature(friends):
    # 统计签名
    for friend in 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'[一-龥]+')
        filterdata = re.findall(pattern, friend.signature)
        write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata))

    # 读取文件
    content = read_txt_file('signatures.txt')
    segment = jieba.lcut(content)
    words_df = pd.DataFrame({'segment':segment})

    # 读取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({"计数":numpy.size})
    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)

    # 设置词云属性
    color_mask = imread('background.jfif')
    wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf",   # 设置字体可以显示中文
                    background_color="white",       # 背景颜色
                    max_words=100,                  # 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 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)
    # 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()

def main():
    friends = login()
    show_sex_ratio(friends)
    show_area_distribution(friends)
    show_signature(friends)

if __name__ == '__main__':
    main()

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原始发表：2018-03-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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