如何用Python了解微信好友
如何用Python了解微信好友，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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.
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}
{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}
{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, '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)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': '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}]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': '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} ] } ] };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：
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***，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***词数 mask=color_mask, # 设置背景图片 max_font_size=100, # 字体***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, '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 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***词数 mask=color_mask, # 设置背景图片 max_font_size=100, # 字体***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()看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注行业资讯频道，感谢您对的支持。
