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Illustrations by?Evgenij Kungur?文/ Python攻城獅
最近研究了一下itchat和matplotlib，目前實現了對微信好友頭像、性別、區域、個性簽名的采集及展示。
本文就來詳細介紹一下這個庫的用法和一些核心邏輯實現。
1.微信登錄
import?itchatitchat.auto_login(hotReload=True)
itchat.dump_login_status()
we_friend?=?itchat.get_friends(update=True)[:]
這里的we_friend是好友的信息的列表，每一個好友字典的 key 如下表
key備注
| UserName | 微信系統內的用戶編碼標識 |
| NickName | 好友昵稱 |
| Sex | 性別 |
| Province | 省份 |
| City | 城市 |
| HeadImgUrl | 微信系統內的頭像URL |
| RemarkName | 好友的備注名 |
| Signature | 個性簽名 |
有了key對應的值，我們就好處理了。
2.好友性別
這里順便提一下：如果sex=1則代表男性，sex=2代表女性
total?=?len(we_friend[1:])
for?fri_info?in?we_friend[1:]:sex?=?fri_info['sex']#?如果sex=1?代表男性?sex=2代表女性if?sex?==?1:man?+=?1elif?sex?==?2:woman?+=?1else:other?+=?1
統計出男生、女生的以及總人數后，占比自然而然就出來了，為了更好的展示男女比例，我們以餅圖展示。
man_ratio?=?int(man)/total?*?100
woman_ratio?=?int(woman)/total?*?100
other_ratio?=?int(other)/total?*?100plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']????#?用來正常顯示中文標簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False??#?用來正常顯示負號
plt.figure(figsize=(5,?5))??#?繪制的圖片為正圓
sex_li?=?['男',?'女',?'其他']
radius?=?[0.01,?0.01,?0.01]??#?設定各項距離圓心n個半徑
colors?=?['red',?'yellowgreen',?'lightskyblue']
proportion?=?[man_ratio,?woman_ratio,?other_ratio]plt.pie(proportion,?explode=radius,?labels=sex_li,?colors=colors,?autopct='%.2f%%')???#?繪制餅圖#?加入圖例?loc?=??'upper?right'?位于右上角?bbox_to_anchor=[0.5,?0.5]?#?外邊距?上邊?右邊?borderaxespad?=?0.3圖例的內邊距
plt.legend(loc="upper?right",?fontsize=10,?bbox_to_anchor=(1.1,?1.1),?borderaxespad=0.3)#?繪制標題
plt.title('微信好友性別比例')????#?展示
plt.show()
微信好友性別比例
作為一個碼農、程序猿，還能有這么多女性好友實屬不易啊。敏感的我，看了這個比例深深地感覺到了不安，（此圖女朋友不可見）另外，怎么還有一些未知生物的存在…
友情提醒：matplotlib中文亂碼這個問題一直存在，這里記錄下如何解決matplotlib中文亂碼
import?matplotlib
print(matplotlib.matplotlib_fname())????#?查看路徑
font.family????????:?sans-serif
font.serif?????????:?SimHei,?DejaVu?Serif,?Bitstream?Vera?Serif,?New?Century?Schoolbook,?Century?Schoolbook?L,?Utopia,?ITC?Bookman,?Bookman,?Nimbus?Roman?No9?L,?Times?New?Roman,?Times,?Palatino,?Charter,?serif
在terminal中：cd ~/.cache/matplotlib把.cache下面的matplotlib文件夾刪除。$?rm?-rf?matplotlib
3.微信好友頭像
這里其實看過我之前文章的應該知道，其實頭像的拼接主要分為兩部分
import?osnum?=?0
pwd_path?=?os.path.abspath(os.path.dirname(os.getcwd()))
desc_photos?=?os.path.join(pwd_path,?'res/photos')
for?i?in?friends:img?=?itchat.get_head_img(userName=i["UserName"])file_image?=?open(desc_photos?+?"/"?+?str(num)?+?".jpg",?'wb')file_image.write(img)file_image.close()num?+=?1
ls?=?os.listdir(desc_photos)
each_size?=?int(math.sqrt(float(640?*?640)?/?len(ls)))??#?算出每張圖片的大小多少合適
lines?=?int(640?/?each_size)
image?=?Image.new('RGBA',?(640,?640))???#?創建640*640px的大圖
x?=?0
y?=?0for?i?in?range(0,?len(ls)?+?1):try:img?=?Image.open(desc_photos?+?"/"?+?str(i)?+?".jpg")except?IOError:print("Error")else:img?=?img.resize((each_size,?each_size),?Image.ANTIALIAS)image.paste(img,?(x?*?each_size,?y?*?each_size))????#?粘貼位置x?+=?1if?x?==?lines:??#?換行x?=?0y?+=?1image.save(desc_full?+?"/好友頭像拼接圖.jpg")
密集恐懼癥患者請忽略!!!
好友頭像拼接
4.微信好友地區分布
獲取區域及城市
prov_dict,?city_dict?=?{},?{}
for?fri_info?in?we_friend[1:]:prov?=?fri_info['province']city?=?fri_info['city']if?prov?and?prov?not?in?prov_dict.keys():prov_dict[prov]?=?1elif?prov:prov_dict[prov]?+=?1if?city?and?city?not?in?city_dict.keys():city_dict[city]?=?1elif?city:city_dict[city]?+=?1
由于城市太多，我們取好友數量排名前十的城市及區域進行展示，感興趣的可以稍微改下代碼，就可以展示所有區域人數。
排序這里我用了Python的sorted()函數，列表的每個元素都為二維元組，key參數傳入了一個lambda函數，其x就代表列表里的每一個元素，然后分別利用索引返回元素內的第一個和第二個元素，這就代表了sorted()函數利用哪一個元素進行排列。而reverse決定是正序還是倒序，默認為False。
#?區域Top10
prov_dict_top10?=?sorted(prov_dict.items(),?key=lambda?x:?x[1],?reverse=True)[0:10]
#?城市Top10
city_dict_top10?=?sorted(city_dict.items(),?key=lambda?y:?y[1],?reverse=True)[0:10]
prov_nm,?prov_num?=?[],?[]??#?省會名?+?數量
for?prov_data?in?prov_dict_top10:prov_nm.append(prov_data[0])prov_num.append(prov_data[1])pwd_path?=?os.path.abspath(os.path.dirname(os.getcwd()))
desc_full?=?os.path.join(pwd_path,?'res')
colors?=?['#00FFFF',?'#7FFFD4',?'#F08080',?'#90EE90',?'#AFEEEE','#98FB98',?'#B0E0E6',?'#00FF7F',?'#FFFF00',?'#9ACD32']
plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']??#?用來正常顯示中文標簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False??#?用來正常顯示負號index?=?range(len(prov_num))
plt.bar(index,?prov_num,?color=colors,?width=0.5,?align='center')plt.xticks(range(len(prov_nm)),?prov_nm)??#?橫坐軸標簽
for?x,?y?in?enumerate(prov_num):#?在柱子上方1.2處標注值plt.text(x,?y?+?1.2,?'%s'?%?y,?ha='center',?fontsize=10)
plt.ylabel('省會好友人數')??#?設置縱坐標標簽
prov_title?=?'微信好友區域Top10'
plt.title(prov_title)????#?設置標題
plt.savefig(desc_full?+?'/微信好友區域Top10')??#?保存圖片
微信好友區域Top10微信好友城市Top10
通過柱形圖展示，可以清晰看到我的好友主要分布在河南和上海，借此不難推測出我的工作地址以及戶籍所在地。
5.微信好友個性簽名情感分析及詞云圖展示
這里使用了常用的中文分詞庫jieba，詞云圖的背景采用了萌萌噠小豬佩奇(′??_??)
sign_li?=?[]
rule?=?re.compile("1fd+w*|[<>/=]")????#?定義正則規則
for?fri_info?in?we_friend[1:]:signature?=?fri_info['signature']if?signature:sign_deal?=?signature.replace('
',?'').replace(' ',?'').replace('?',?'').replace("span",?"").replace("class",?"").replace("emoji",?"")sign?=?rule.sub("",?sign_deal)sign_li.append(sign)
pwd_path?=?os.path.abspath(os.path.dirname(os.getcwd()))
conf_path?=?os.path.join(pwd_path,?'conf/')
comment_txt?=?''
back_img?=?plt.imread(conf_path?+?'/peiqi.jpg')
cloud?=?WordCloud(font_path=conf_path?+?'/simhei.ttf',??#?若是有中文的話，這句代碼必須添加，不然會出現方框，不出現漢字background_color="white",??#?背景顏色max_words=5000,??#?詞云顯示的最大詞數mask=back_img,??#?設置背景圖片max_font_size=100,??#?字體最大值random_state=42,width=360,?height=591,?margin=2,??#?設置圖片默認的大小,但是如果使用背景圖片的話,保存的圖片大小將會按照其大小保存,margin為詞語邊緣距離)
for?li?in?comment:comment_txt?+=?'?'.join(jieba.cut(li,?cut_all=False))
wc?=?cloud.generate(comment_txt)
image_colors?=?ImageColorGenerator(back_img)
plt.figure("wordc")
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
wc.to_file(res_full?+?'好友個性簽名詞云圖.png')
好友個性簽名詞云圖
最初，只想做一個簡單的詞云圖，但是看到這個詞云圖中夢想、努力、專注、尊重、希望這個幾個詞以后，感覺到我的好友生活態度還是蠻積極向上的，就想不如再做一個簡單的情感分析，說干就干。
sentimentslist?=?[]
for?li?in?comment:if?len(li)?>?0:s?=?SnowNLP(li)print(li,?s.sentiments)sentimentslist.append(s.sentiments)
fig1?=?plt.figure("sentiment")
plt.hist(sentimentslist,?bins=np.arange(0,?1,?0.02))
plt.savefig(res_full?+?'好友簽名情感分析')
plt.show()
好友簽名情感分析
從圖中可以看出，正向情感要遠遠多于負向情感的數據，積極樂觀的人往往都在一個圈子，果然是物以類聚，人以群分啊。
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End
說句題外話，有不少人想加魚哥微信，魚哥姑且放出來，但是坑位有限哦
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作為程序員，要保持工作和家庭平衡，就那么難么?
刷抖音上癮后，決定探究如果做一款類似抖音短視頻app
屌絲的眼淚，因為錯過的初戀，才搞清楚PNG圖片壓縮原理
我用Python爬了點你們需要的電影，這些電影真的很不錯~
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的用 Python 分析了所有微信好友，发现了一个秘密...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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