運行平臺： Windows

Python版本： Python3.6

IDE： Sublime Text

1、準(zhǔn)備工作

1.1 庫介紹

只有登錄微信才能獲取到微信好友的信息，本文采用wxpy該第三方庫進行微信的登錄以及信息的獲取。

wxpy 在 itchat 的基礎(chǔ)上，通過大量接口優(yōu)化提升了模塊的易用性，并進行豐富的功能擴展。

wxpy一些常見的場景：

控制路由器、智能家居等具有開放接口的玩意兒

運行腳本時自動把日志發(fā)送到你的微信

加群主為好友，自動拉進群中

跨號或跨群轉(zhuǎn)發(fā)消息

自動陪人聊天

逗人玩

總而言之，可用來實現(xiàn)各種微信個人號的自動化操作。

1.2 wxpy庫安裝

wxpy 支持 Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本

將下方命令中的 “pip” 替換為 “pip3” 或 “pip2”，可確保安裝到對應(yīng)的 Python 版本中

從 PYPI 官方源下載安裝 (在國內(nèi)可能比較慢或不穩(wěn)定):

從豆瓣 PYPI 鏡像源下載安裝 (推薦國內(nèi)用戶選用):

1.3 登錄微信

wxpy中有一個機器人對象，機器人 Bot 對象可被理解為一個 Web 微信客戶端。Bot 在初始化時便會執(zhí)行登陸操作，需要手機掃描登陸。

通過機器人對象 Bot 的 chats(), friends()，groups(), mps() 方法, 可分別獲取到當(dāng)前機器人的 所有聊天對象、好友、群聊，以及公眾號列表。

本文主要通過friends()獲取到所有好友信息，然后進行數(shù)據(jù)的處理。

以下為輸出消息：

wxpy.api.chats.chats.Chats對象是多個聊天對象的合集，可用于搜索或統(tǒng)計，可以搜索和統(tǒng)計的信息包括sex(性別)、province(省份)、city(城市)和signature(個性簽名)等。

2、微信好友男女比例

2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

使用一個字典sex_dict來統(tǒng)計好友中男性和女性的數(shù)量。

以下為輸出結(jié)果：

2.2 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

本文采用 ECharts餅圖 進行數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，打開鏈接http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html，可以看到如下內(nèi)容：

1、echarts餅圖原始內(nèi)容

從圖中可以看到左側(cè)為數(shù)據(jù)，右側(cè)為呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)圖，其他的形式的圖也是這種左右結(jié)構(gòu)?？匆幌伦筮叺臄?shù)據(jù)：

可以看到option =后面的大括號里是JSON格式的數(shù)據(jù)，接下來分析一下各項數(shù)據(jù)：

title：標(biāo)題

text：標(biāo)題內(nèi)容

subtext：子標(biāo)題

x：標(biāo)題位置

tooltip：提示，將鼠標(biāo)放到餅狀圖上就可以看到提示

legend：圖例

orient：方向

x：圖例位置

data：圖例內(nèi)容

toolbox：工具箱，在餅狀圖右上方橫向排列的圖標(biāo)

mark：輔助線開關(guān)

dataView：數(shù)據(jù)視圖，點擊可以查看餅狀圖數(shù)據(jù)

magicType：餅圖(pie)切換和漏斗圖(funnel)切換

restore：還原

saveAsImage：保存為圖片

calculable：暫時不知道它有什么用

series：主要數(shù)據(jù)

data：呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)

其它類型的圖數(shù)據(jù)格式類似，后面不再詳細(xì)分析。只需要修改data、legend->data、series->data即可，修改后的數(shù)據(jù)為：

數(shù)據(jù)修改完成后，點擊頁面中綠色的刷新按鈕，可以得到餅圖如下（可以根據(jù)自己的喜好修改主題）：

2、好友性別比例

將鼠標(biāo)放到餅圖上可以看到詳細(xì)數(shù)據(jù)：

3、好友性別比例查看數(shù)據(jù)

3、微信好友全國分布圖

3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

以下為輸出結(jié)果：

可以看出，好友最多的省份為北京。那么問題來了：為什么要把數(shù)據(jù)重組成這種格式？因為ECharts的地圖需要這種格式的數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

采用ECharts地圖 來進行好友分布的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。打開該網(wǎng)址，將左側(cè)數(shù)據(jù)修改為：

注意兩點：

dataRange->max 根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)適當(dāng)調(diào)整

series->data 的數(shù)據(jù)格式

點擊刷新按鈕后，可以生成如下地圖：

4、好友全國分布圖

從圖中可以看出我的好友主要分布在北京、河北和廣東。

有趣的是，地圖左邊有一個滑塊，代表地圖數(shù)據(jù)的范圍，我們將上邊的滑塊拉到最下面可以看到?jīng)]有微信好友分布的省份：

5、沒有微信好友的省份

按照這個思路，我們可以在地圖上看到確切數(shù)量好友分布的省份，讀者可以動手試試。

4、好友簽名統(tǒng)計

4.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

上面代碼實現(xiàn)了對好友簽名進行清洗以及保存的功能，執(zhí)行完成之后會在當(dāng)前目錄生成signatures.txt文件。

4.2 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)采用詞頻統(tǒng)計和詞云展示，通過詞頻可以了解到微信好友的生活態(tài)度。

詞頻統(tǒng)計用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud庫。如果電腦上沒有這幾個庫，執(zhí)行安裝指令：

pip install jieba

pip install pandas

pip install numpy

pip install scipy

pip install wordcloud

4.2.1 讀取txt文件

前面已經(jīng)將好友簽名保存到txt文件里了，現(xiàn)在我們將其讀出：

4.2.2 stop word

下面引入一個概念：stop word， 在網(wǎng)站里面存在大量的常用詞比如：“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“為”這些詞都是停止詞。這些詞因為使用頻率過高，幾乎每個網(wǎng)頁上都存在，所以搜索引擎開發(fā)人員都將這一類詞語全部忽略掉。如果我們的網(wǎng)站上存在大量這樣的詞語，那么相當(dāng)于浪費了很多資源。

在百度搜索stpowords.txt進行下載，放到py文件同級目錄。

4.2.3 詞頻統(tǒng)計

重頭戲來了，詞頻統(tǒng)計使用numpy：

4.2.4 詞頻可視化：詞云

詞頻統(tǒng)計雖然出來了，可以看出排名，但是不完美，接下來我們將它可視化。使用到wordcloud庫，詳細(xì)介紹見 github 。

運行效果圖如下（左圖為背景圖，右圖為生成詞云圖片）：

6、背景圖和詞云圖對比

從詞云圖可以分析好友特點：

做--------------------行動派

人生、生活--------熱愛生活

快樂-----------------樂觀

選擇-----------------決斷

專業(yè)-----------------專業(yè)

愛--------------------愛

5、總結(jié)

至此，微信好友的分析工作已經(jīng)完成，wxpy的功能還有很多，比如聊天、查看公眾號信息等，有意的讀者請自行查閱官方文檔。

6、完整代碼

上面的代碼比較松散，下面展示的完整代碼我將各功能模塊封裝成函數(shù)：