一、功能介绍
本文主要介绍利用网页端微信获取数据,实现个人微信好友数据的获取,并进行一些简单的数据分析,功能包括:
1.爬取好友列表,显示好友昵称、性别和地域和签名, 文件保存为 xlsx 格式
2.统计好友的地域分布,并且做成词云和可视化展示在地图上
二、依赖库
1、Pyecharts:一个用于生成echarts图表的类库,echarts是百度开源的一个数据可视化库,用echarts生成的图可视化效果非常棒,使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。
2、Itchat:一个开源的微信个人号接口,使用python调用微信从未如此简单。
3、Jieba:简单的分词操作库。
4、Numpy:NumPy 系统是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩 阵。
5、Pandas:pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
6、Pillow:图像处理。
7、wxpy: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。 (微信本身提供)
注:Pyecharts可能安装0.5.*的版本比较好
以上的三方库可以通过命令符(cmd)来实现安装,具体命令:pip install ***
三,操作
from wxpy import * #导入模块 bot = Bot(cache_path=True) #初始化机器人,选择扫码登录 friend_all = bot.friends() #获取微信好友信息
首先出现的是一张二维码,然后扫描登录
成功登录好了就是这种显示
之后就可以进行操作了,好友数量,个人信息
print(len(friend_all)) #好友的数量 print(friend_all[0].raw) #输出个人信息
显示的结果
四、接下来把全部的好友信息转化为一个xlsx文件
获取全部好友信息
for a_friend in friend_all: NickName = a_friend.raw.get('NickName', None) #昵称 #Sex = a_friend.raw.get('Sex', None) Sex = {1: "男", 2: "女", 0: "其它"}.get(a_friend.raw.get('Sex', None), None) #性别(优化) City = a_friend.raw.get('City', None) #城市 Province = a_friend.raw.get('Province', None) #省份 Signature = a_friend.raw.get('Signature', None) #个性签名 HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl', None) #头像地址 HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag', None) #小Flag list_0=[NickName, Sex, City, Province, Signature, HeadImgUrl, HeadImgFlag] #存为一维数组 lis.append(list_0) #叠加数据
存为xlsx文件
def list_excel(filename,lis): ''' 将列表写入excel中,其中列表中的元素是列表. filename:保存的文件名(含路径) lis:元素为列表的列表,如下: lis = [["名称", "价格", "出版社", "语言"], ["暗时间", "32.4", "人民邮电出版社", "中文"], ["拆掉思维里的墙", "26.7", "机械工业出版社", "中文"]] ''' import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() #激活worksheet sheet = wb.active sheet.title = 'sheet1' #创建一个表格 file_name = filename +'.xlsx' for i in range(0, len(lis)): for j in range(0, len(lis[i])): sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j])) #每行每列的存入数据 wb.save(file_name) print("写入数据成功!") list_excel('wechat',lis)
效果如下:
可以看到其好友基本分布再广东省,个性签名也是非常的杀马特
五、实现词云图(我们也可以从存储在本地的 excel 中读取数据进行分析,并查看数据形式。在执行以 下代码之前,我们需要先把 excel 文件加一个列标题行)
例如nickname sex city province signature headImgUrl headImgFlag
#导入模块 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import DataFrame word_list= df['city'].fillna('0').tolist() #将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“0”替换 new_text = ' '.join(word_list) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="black").generate(new_text) #设计图背景颜色,字体 plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show()
还可以将词云图存为HTML形式
#利用 pyechart 做词云 import pandas as pd #count = df.city.value_counts() #对 dataframe 进行全频率统计,排除了 nan city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“NAN” 替换 count_city = pd.value_counts(city_list)#对 list 进行全频率统计 from pyecharts.charts.wordcloud import WordCloud #设置对象 name = count_city.index.tolist() value = count_city.tolist() wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.show_config() wordcloud.render(r'D:\python\wechatcloud.html')
再看看效果:
六、转化为地图形式
注:安装地图数据包:pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-countries-pypkg
province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist() #将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用 “NAN”替换 count_province = pd.value_counts(province_list) #对 list 进行全频率统计 from pyecharts import Map value =count_province.tolist() attr =count_province.index.tolist() map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700) map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True) #显示地图上的省份 map.show_config() map.render(r'D:\python\wechatProMap.html')
效果:
总结
以上所述是小编给大家介绍的基于python实现微信好友数据分析,希望对大家有所帮助!
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