微信这么多人？借助Python，把每个好友都了解得透透的

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):

从豆瓣 PYPI 镜像源下载安装 (推荐国内用户选用):

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。

以下为输出消息：

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。

以下为输出结果：

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：

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：

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

以下为输出结果：

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：

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

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：

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。

4.2.3 词频统计

重头戏来了，词频统计使用numpy：

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 。

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：

作者：原来是小北啊
链接：https://www.jianshu.com/p/1afe64e4d1b4
来源：简书