利用python看看你的微信好友都是什么样人
- 你知道你的微信好友男生多还是女生多吗，（单身?能立马答出来吗）
- 你知道你的微信好友都是什么性格吗，话说你的工资大体是你最好的五个朋友的平均数(可以视情况去除一个最高值和最低值，万一人家拆迁了)，那性格是不是大多也可以这么推理呢
- 你知道你的好友签名正能量多还是负能量多吗，
- 你知道你的好友全国分布吗
不，你不知道
知道了还怎么看我下面的文章
通过安装第三方工具包itcaht，我们可以通过二维码登陆微信，然后获得我们的好友信息，如下图所示
itchat.auto_login(hotReload=False)
friends = itchat.get_friends(update=True)
然后获取你所有friends的数据，我们可以看到数据是以字典形式呈现的，第一个元素是当前用户。所以，在下面的数据分析流程中，我们始终取friends[1:]作为原始输入数据，集合中的每一个元素都是一个字典结构，以我本人为例，可以注意到这里有Sex、City、Province、HeadImgUrl、Signature这四个字段，我们下面的分析就从这四个字段入手：
1.微信好友性别分布
首先分析好友性别，可以从friends中的Sex中提取出来，然后统计出来男性，女性和未知性别分别有多少，由于小编的好友都是编程爱好者，所以男性占了绝大部分，当然热爱编程的女性好友也是有一定数量滴，可以大致了解在互联网行业男女的比例了，男女比例5:1，按照法定夫妻1:1配比，那么还有剩下的4分男生可以。。。。。当我没说
一行数据好友性别分布
def analyseSex(firends):
sexs = list(map(lambda x: x['Sex'], friends[1:]))
counts = Counter(sexs).items()
counts = sorted(counts, key=lambda x: x[0], reverse=False)
counts = list(map(lambda x: x[1], counts))
labels = ['女性', '男性', '未知']
colors = ['red', 'yellowgreen', 'lightskyblue']
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(counts,
labels=labels,
colors=colors,
labeldistance=1.1,
autopct='%3.1f%%',
shadow=False,
startangle=90,
pctdistance=0.6
)
plt.legend(loc='upper right', )
plt.title(u'%s的微信好友性别组成' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
2.微信好友头像分析
分析好友头像，从两个方面来分析，第一，在这些好友头像中，使用人脸头像的好友比重有多大；第二，从这些好友头像中，可以提取出哪些有价值的关键字。这里需要根据HeadImgUrl字段下载头像到本地，然后通过腾讯优图提供的人脸识别相关的API接口，检测头像图片中是否存在人脸以及提取图片中的标签。其中，前者是分类汇总，我们使用饼图来呈现结果；后者是对文本进行分析，我们使用词云来呈现结果。
通过这篇文章从微信头像看出你的性格
- 没太刻意选择过的生活照作头像 这类人对自己的接纳度比较高，对外貌也比较有自信，不一定长得好看，但是能接纳自己的本来面目。内心没藏太多秘密，也没做过什么见不得人的事儿，在网络世界和现实世界中差别不大。
- 用风景美图作头像 这种人通常为人比较成熟，人缘很好，很注重人际关系的和谐。
仅供参考，从我的分布图
微信头像分布图
不过可以注意到，在所有微信好友中，约有接近1/4的微信好友使用了人脸头像， 而有接近3/4的微信好友没有人脸头像，这说明在所有微信好友中对”颜值 “有自信的人，仅仅占到好友总数的25%，或者说75%的微信好友行事风格偏低调为主，不喜欢用人脸头像做微信头像。这是否说明”好看的皮囊”并非是千篇一律，长得好看的人实在是少数中的少数。所以，当女生的妆容越来越向着”韩式半永久粗平眉”、”瓜子脸”和”大红唇”靠拢的时候，当男生的服饰越来越向着”大背头”、”高领毛衣”和”长款大衣”靠拢的时候，我们能不能真正得个性一次。生命中有太多被世俗绑架着的事情，既要和别人不一样 ，同时还要和大多数人一样，这是人生在世的无可奈何。考虑到腾讯优图并不能真正的识别”人脸”，我们这里对好友头像中的标签再次进行提取，来帮助我们了解微信好友的头像中有哪些 关键词，其分析结果如图所示：
微信头像词云分布图
你瞧！除了女孩，女孩，男孩，合影，合影还有天空，大海，卡通画嘛
def analyseHeadImage(frineds):
# Init Path
basePath = os.path.abspath('.')
baseFolder = basePath + '\\HeadImages\\'
if(os.path.exists(baseFolder) == False):
os.makedirs(baseFolder)
# Analyse Images
faceApi = FaceAPI()
use_face = 0
not_use_face = 0
image_tags = ''
for index in range(1,len(friends)):
friend = friends[index]
# Save HeadImages
imgFile = baseFolder + '\\Image%s.jpg' % str(index)
imgData = itchat.get_head_img(userName = friend['UserName'])
if(os.path.exists(imgFile) == False):
with open(imgFile,'wb') as file:
file.write(imgData)
# Detect Faces
time.sleep(1)
result = faceApi.detectFace(imgFile)
if result == True:
use_face += 1
else:
not_use_face += 1
# Extract Tags
result = faceApi.extractTags(imgFile)
image_tags += ','.join(list(map(lambda x:x['tag_name'],result)))
labels = [u'使用人脸头像',u'不使用人脸头像']
counts = [use_face,not_use_face]
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(counts, #性别统计结果
labels=labels, #性别展示标签
colors=colors, #饼图区域配色
labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离
autopct = '%3.1f%%', #饼图区域文本格式
shadow = False, #饼图是否显示阴影
startangle = 90, #饼图起始角度
pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离
)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.title(u'%s的微信好友使用人脸头像情况' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
image_tags = image_tags.encode('iso8859-1').decode('utf-8')
back_coloring = np.array(Image.open('face.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=800,
height=480,
margin=15
)
wordcloud.generate(image_tags)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
3.微信好友签名分析
分析好签名，签名是好友信息中最为丰富的文本信息，按照人类惯用的”贴标签”的方法论，签名可以分析出某一个人在某一段时间里状态，就像人开心了会笑、哀伤了会哭，哭和笑两种标签，分别表明了人开心和哀伤的状态。这里我们对签名做两种处理，第一种是使用用结巴分词进行分词后生成词云，目的是了解好友签名中的关键字有哪些，哪一个关键字出现的频率相对较高；第二种是使用SnowNLP分析好友签名中的感情倾向，即好友签名整体上是表现为正面的、负面的还是中立的，各自的比重是多少。这里提取Signature字段即可
image
通过词云，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，出现频率相对较高的关键词有：人生，生命，努力、前行，战略，坚强，美丽。果然我的微信好友都是温暖、正直的好青年啊！其实，签名这个设定，从某种程度上是在反映人的一种心态，人在年轻时不免”为赋新词强说愁”，等到你真正到了这个精神境界，突然发现年轻时图样图森破，或许这就是我们不愿意让别人了解过去的原因，因为伴随着人的成长，某一种瞬间的状态简直不忍直视，QQ空间陪伴了我们这代人的整个青春，令人印象深刻的”那年今日”功能，有时让我们感到回忆的温暖，有时让我们感到岁月的萧杀，”当时只道是寻常”的物是人非，”回首向来萧瑟处”的淡定从容，”今夕复何夕”的失落惆怅……都在这一行行签名里留下深深浅浅的印记。在知乎上有关于签名的话题讨论，对此感兴趣的朋友不妨找时间看看。:
image
通过柱状图，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，正面积极的情感判断约占到55.56%，中立的情感判断约占到32.10%，负面消极的情感判断约占到12.35%。这个结果和我们通过词云展示的结果基本吻合，这说明在微信好友的签名信息中，约有87.66%的签名信息，传达出来都是一种积极向上的态度。朋友圈中基本上有两类用户，第一类用户使用朋友圈记录自己的生活，第二类用户使用朋友圈输出自己的观点。显然，对于第二类用户，它并不介意别人了解它的过去，它更在乎它从始至终输出的观点是否一致。所以，不管朋友圈里别人在或晒美食、或晒旅游、或秀恩爱、或晒宝宝、或煲鸡汤等等，在我看来这都是一种生活方式，精神层次和物质层次比你高的人群，觉得你朋友圈里的内容”无趣”，这是符合人类一贯的认知方式的，在大多数情况下，反而是那些和你层次差不多的人群，对不熟悉的人或者事物妄加判断，如果你不喜欢我朋友圈里的内容，请直接屏蔽我就好，因为这样我们还可以做朋友；如果你因为喜欢A而在我这里和我说B不好，这就真的是三观不合啦。我相信没有完全兴趣匹配的两个人，即使是男女朋友或者情侣之间，总之人与人相处嘛，真诚和互相尊重是基本要求。
代码附上：
def analyseSignature(friends):
signatures = ''
emotions = []
pattern = re.compile("1f\d.+")
for friend in friends:
signature = friend['Signature']
if(signature != None):
signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '')
signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature)
if(len(signature)>0):
nlp = SnowNLP(signature)
emotions.append(nlp.sentiments)
signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5))
with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file:
file.write(signatures)
# Sinature WordCloud
back_coloring = np.array(Image.open('flower.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=960,
height=720,
margin=15
)
wordcloud.generate(signatures)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
wordcloud.to_file('signatures.jpg')
# Signature Emotional Judgment
count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions)))
count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions)))
count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions)))
labels = [u'负面消极',u'中性',u'正面积极']
values = (count_bad,count_normal,count_good)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.xlabel(u'情感判断')
plt.ylabel(u'频数')
plt.xticks(range(3),labels)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.bar(range(3), values, color = 'rgb')
plt.title(u'%s的微信好友签名信息情感分析' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
4.微信好友分布
分析好友位置，主要通过提取Province和City这两个字段。本来想用pyecharts来实现，但是由于最近政策原因不能导出地图，参照网上的一些意见发现BDP在线制图非常好用，0编程门槛，拖拽使用，一键下载，所以首先将数据存储在csv上传到这个在线制图网站。
微信好友全国分布图
微信好友省份分布图
上图是BDP中生成的微信好友地理分布图，可以发现：我的微信好友主要集中在北上广深啊哈哈，可以以小见大中国的互联网分布主要还是在这些一线沿海地区，找工作在这些区域也会更加便利
def analyseLocation(friends):
headers = ['NickName','Province','City']
with open('location.csv','w',encoding='utf-8',newline='',) as csvFile:
writer = csv.DictWriter(csvFile, headers)
writer.writeheader()
for friend in friends[1:]:
row = {}
row['NickName'] = friend['NickName']
row['Province'] = friend['Province']
row['City'] = friend['City']
writer.writerow(row)
5. 微信好友全家福
通过下载好友头像进行拼接，做成一张好友头像全家福，快来看一看有没有你呀！（ps：不知道这个有没有侵犯你的隐私，如果觉得有冒犯来跟我说一下哦，我来删除或打码）
微信好友全家福
import itchat
import math
import os
import PIL.Image as Image
# 开启热登录，短时间内退出，再次进入可以不用扫码登录
itchat.auto_login(hotReload=False)
friends = itchat.get_friends(update=True)
# 下载所有好友的头像图片
num = 0
imgPath = './headImg/'
if not os.path.exists(imgPath):
os.mkdir(imgPath)
for i in friends:
img = itchat.get_head_img(i["UserName"])
with open(imgPath + str(num) + ".jpg", 'wb') as f:
f.write(img)
f.close()
num += 1
length = len(os.listdir(imgPath))
# 根据总面积求每一个的大小
each_size = int(math.sqrt(float(810 * 810) / length))
# 每一行可以放多少个
lines = int(810 / each_size)
# 生成一张空白大图片
image = Image.new('RGBA', (810, 810), 'white')
x = 0
y = 0
#把每张头像依次粘贴到大图上
for i in range(0, length):
try:
img = Image.open(imgPath + str(i) + ".jpg")
except IOError:
print(i)
print("image open error")
else:
img = img.resize((each_size, each_size), Image.ANTIALIAS)
image.paste(img, (x * each_size, y * each_size))
x += 1
if x == lines:
x = 0
y += 1
image.save(imgPath + "myFriends.png")
# 通过文件传输助手发送到自己微信中
itchat.send_image(imgPath + "myFriends.jpg", 'filehelper')
image.show()
6.小结
数字时代的神经牵动着每一个社交关系链的人，我们想要竭力去保护的那点隐私，在这些数据中一点点地折射出来。人类或许可以不断地伪装自己，可这些从数据背后抽离出来的规律和联系不会欺骗人类。数学曾经被人称为最没有用的学科，因为生活中并不需要神圣而纯粹的计算，在不同的学科知识里，经验公式永远比理论公式更为常用。可是此时此刻，你看，这世界就像一只滴滴答答转动着的时钟，每一分每一秒都是严丝合缝的。
如果有需要源码的可以关注微信公众号「一行数据」，后台回复"1023"，可以获得全套代码直接运行哦
参考：
[1] https://blog.csdn.net/qinyuanpei/article/details/79360703
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/26489740
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/34290391、