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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「志斌的python筆記」，作者志斌  。轉(zhuǎn)載本文請(qǐng)聯(lián)系志斌的python筆記公眾號(hào)。

大家好，我是志斌~

最近志斌因?yàn)楣娞?hào)，加了許多的好友，就想著看看爬取一下微信好友，然后理智的分析一波~~

需要源碼的讀者，加志斌微信獲取哈~

一.數(shù)據(jù)采集

我們這次使用的是Itchat庫(kù)來(lái)獲取的微信好友數(shù)據(jù)。

1登陸

用Itchat庫(kù)來(lái)獲取微信好友數(shù)據(jù)，首先需要先進(jìn)行登陸。代碼如下：

itchat.auto_login(hotReload=True) 

其中hotReload=True的作用是，在短時(shí)間內(nèi)獲取數(shù)據(jù)不需要重復(fù)進(jìn)行登陸驗(yàn)證。

2獲取好友數(shù)據(jù)

Itchat庫(kù)的get_friends()功能可以獲取所有好友的數(shù)據(jù)。但是它獲取的數(shù)據(jù)類型是一種Itchat類型，因?yàn)闆](méi)我們要用正則來(lái)提取數(shù)據(jù)，所以要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成字符串類型，代碼如下：

all_friends = str(itchat.get_friends()) 

此時(shí)，我們就可以開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取了，這里我們提取的是好友個(gè)性簽名、好友性別、好友所在省份和地市，這四個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行可視化展示。代碼如下：

#簽名 
Signature = re.findall("'Signature': '([\u4e00-\u9fa5].*?)',",all_friends) 
c = 0 
for i in Signature: 
   with open(r'簽名.txt','a') as f: 
       try: 
           f.write(i) 
       except: 
           pass 
#統(tǒng)計(jì)性別數(shù)量 
Sex = re.findall("'Sex': (.*?),",all_friends) 
man = woman = other = 0 
for i in Sex: 
   if i == '1': 
       man+=1 
   elif i == '2': 
       woman+=1 
   else: 
       other+=1 
#省份和城市數(shù)據(jù) 
shengfens = re.findall(r"'Province': '(.*?)',",all_friends) 
chengshis = re.findall(r"'City': '(.*?)',",all_friends) 
#繪制朋友省份分布地圖 
shengfen = [] 
for i in range(len(shengfens)): 
 
   if shengfens[i] == '': 
       pass 
   else: 
       shengfen.append(shengfens[i]) 
# 繪制河南省內(nèi)朋友分布圖 
chengshi = [] 
for i in range(len(chengshis)): 
   if shengfens[i] == '河南': 
       chengshi.append(chengshis[i]) 

二.可視化展示

我們一共獲取了973個(gè)好友的數(shù)據(jù)，下面對(duì)這些數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示。

1簽名詞云可視化

通過(guò)對(duì)所有好友的個(gè)性簽名進(jìn)行詞云可視化，我們發(fā)現(xiàn)，努力、生活、時(shí)間、世界、沒(méi)有這幾個(gè)詞語(yǔ)最多，看來(lái)我的好友大多傾向于跟這些詞匯相關(guān)的事情。

代碼如下：

with open("簽名.txt",) as f: 
   job_title_1 = f.read() 
job_title_2 = re.sub('span','',job_title_1) 
job_title_3 = re.sub('class','',job_title_2) 
job_title_4 = re.sub('emoji','',job_title_3) 
job_title_5 = re.sub('自己','',job_title_4) 
job_title_6 = re.sub('回復(fù)','',job_title_5) 
# job_title_7 = re.sub('位于','',job_title_6) 
contents_cut_job_title = jieba.cut(job_title_6) 
contents_list_job_title = " ".join(contents_cut_job_title) 
wc = WordCloud(stopwords=STOPWORDS.add("一個(gè)"), collocations=False, 
              background_color="white", 
              font_path=r"K:\蘇新詩(shī)柳楷簡(jiǎn).ttf", 
              width=400, height=300, random_state=42, 
              mask=imread('xin.jpg', pilmode="RGB") 
              ) 
wc.generate(contents_list_job_title) 
wc.to_file("推薦語(yǔ).png") 

2性別數(shù)量圖

通過(guò)對(duì)好友性別進(jìn)行可視化，我們發(fā)現(xiàn)，我們有男性好友543人，女性好友318人，還有112人沒(méi)有填寫(xiě)這項(xiàng)信息。

3省份分布圖

我們通過(guò)對(duì)這973個(gè)好友所在省份進(jìn)行可視化展示發(fā)現(xiàn)，我們的好友最多集中在河南，有263位，其次是廣東，有69位。河南的好友最多，很可能是因?yàn)橹颈笫呛幽先说木壒省?/p>

代碼如下：

province_distribution = dict(Counter(shengfen).most_common()) 
provice = list(province_distribution.keys()) 
values = list(province_distribution.values()) 
map = Map("中國(guó)地圖",width=1200, height=600) 
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 200], maptype='china', is_visualmap=True, 
visual_text_color='#000',is_label_show=True) 
map.render(path="地圖.html") 

4河南省內(nèi)好友分布

通過(guò)上面我們分析發(fā)現(xiàn)，我們河南的好友最多，那么志斌接著對(duì)自己河南省內(nèi)好友的地市分布進(jìn)行了可視化展示。

從展示圖中我們發(fā)現(xiàn)，好友最多集中在鄭州，有116位，其次是鶴壁，有38位，志斌家是鶴壁的，在鄭州上學(xué)，鄭州的好友比鶴壁的多，估計(jì)是上大學(xué)才有手機(jī)的緣故導(dǎo)致的。

代碼如下：

city = [] 
values = [] 
for k,v in dict(Counter(chengshi).most_common()).items(): 
    city.append(k+'市') 
    values.append(v) 
map2 = Map("河南地圖",'河南', width=1200, height=600) 
map2.add('河南', city, values, visual_range=[1, 25], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000') 
map2.render(path="河南地圖.html") 

三.小結(jié)

1. 本文詳細(xì)介紹了用Itchat庫(kù)獲取四類好友數(shù)據(jù)的方法，并進(jìn)行可視化展示。

2. Itchat庫(kù)的登陸是網(wǎng)頁(yè)版登陸，大家使用它的話，要先確保自己可以登陸微信網(wǎng)頁(yè)版，否則可能無(wú)法爬取數(shù)據(jù)。

3. 本文僅供學(xué)習(xí)參考，不做其他用途。