Python第一个微信小项目

Posted 2021-12-20 yyp-20190107

一、微信好友数据分析功能介绍

 

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
3.获取所有好友的头像，合并成一张大图

二、需要的库

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 ***

另：可视化显示在地图上要安装地图数据包：

pip install echarts-china-provinces-pypkg

pip install echarts-countries-pypkg

三、运行环境：

使用 Anaconda 下的 spyder 编辑器。

三、分步操做

1、让程序登录微信，并获取我的好友相关信息。

 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

运行登录代码会自动弹出一个二维码页面，打开如下图 1，用手机扫码同意后，进入微信
并获取微信好友的相关信息。

2、获取我的信息()

（1）利用交互式获取

in[2]:print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称，.raw 则是获取我的全部信息
‘UserName‘: ‘@8c0c266b8a6e26de8ac633c1b8e9da89bc28c2b8f2ea97084f66518d2b5280ba‘, ‘City‘: ‘‘, ‘DisplayName‘: ‘‘, ‘PYQuanPin‘: ‘‘, ‘RemarkPYInitial‘: ‘‘, ‘Province‘: ‘‘, ‘KeyWord‘: ‘‘, ‘RemarkName‘: ‘‘, ‘PYInitial‘: ‘‘,
 ‘EncryChatRoomId‘: ‘‘, ‘Alias‘: ‘‘, ‘Signature‘: ‘千帆过尽还是你‘,
 ‘NickName‘: ‘杨宇平‘, ‘RemarkPYQuanPin‘: ‘‘,
 ‘HeadImgUrl‘: ‘/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgeticon?seq=1697661224&[email protected]8d2b5280ba&[email protected]_35dd26c8_6e6d15d86316931db6d7bbb2bfe9b2e8‘,
 ‘UniFriend‘: 0, ‘Sex‘: 2, ‘AppAccountFlag‘: 0, ‘VerifyFlag‘: 0,
 ‘ChatRoomId‘: 0, ‘HideInputBarFlag‘: 0, ‘AttrStatus‘: 0, ‘SnsFlag‘: 1, ‘MemberCount‘: 0, ‘OwnerUin‘: 0, ‘ContactFlag‘: 0, ‘Uin‘: 548324490, ‘StarFriend‘: 0, ‘Statues‘: 0, ‘MemberList‘: [], ‘WebWxPluginSwitch‘: 0, ‘HeadImgFlag‘: 1

（2）文件式获取

（在原来的三行代码上加上最后一行即可)

from wxpy import *
bot=Bot(cache_path=True)
friend_all = bot.friends()
print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称，.raw 则是获取我的全部信息

显示效果：

3、获取我的好友数量

（在原先的代码上加入此行即可，直接放在交互式，文件式都可以）

print(len(friend_all)) #好友的数量

结果：（显示博主177个好友）

 

4、把全部的好友信息转化为一个xlsx文件

获取好友信息

 

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

并存为xlsx文件

def lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = ‘list2excel17‘
    file_name = filename +‘.xlsx‘
    title=[‘NickName‘,‘Sex‘,‘City‘,‘Province‘,‘Signature‘,‘HeadImgUrl‘,‘HeadImgFlag‘]
    
    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]))
    
    wb.save(file_name)
print("写入数据成功！")
print(lis2e17(‘yyp‘,lis))

结果：

 

 

5、把好友的地区用词云统计

（1）给原先的yyp.xlsl加上行标题，例如：nickname sex city province signature headImgUrl headImgFlag（因为下面的词云运用，要用到city索引，才能调用city那一列），另存为yyp_1.xlsx文件

 

#对数据进行初步探索
#方法一
#粗略获取好友的统计信息
Friends = bot.friends()
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
print(data)
from pandas import read_excel 
df = read_excel(‘yyp_1.xlsx‘,sheetname=‘list2excel17‘) #把yyp.xlsx加上列标题行，另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
df.tail(5)
df.city.count()
df.city.describe()

 

#把好友信息（地区）统计，词云
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()

 

 

 （2）将词云图转为html的形

这需要用到pyecharts库的0.5版本，anaconde3原先的是1.0版本的，需要删了这个，安装0.5版本

具体操作可参考博文 https://www.jianshu.com/p/eaad92f6d9ee 

代码实现如下：

#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‘)

效果如下：

6、把好友的地区转为地图形式

 要加入模块 import pandas as pd 在添加下面代码

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‘)

显示效果如下：

 

7、总代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jun  2 23:38:29 2019

@author: yyp
"""
from wxpy import *  
import pandas as pd  #地图那要用到的模块
bot=Bot(cache_path=True)
friend_all = bot.friends()
print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称，.raw 则是获取我的全部信息
a=len(friend_all)#输出好友个数
print(a)
lis=[]

for a_friend in friend_all:
     NickName = a_friend.raw.get(‘NickName‘,None)
     #Sex = a_friend.raw.get(‘Sex‘,None)
     Sex =1:"男",2:"女",0:"其它".get(a_friend.raw.get(‘Sex‘,None),None)
     City = a_friend.raw.get(‘City‘,None)
     Province = a_friend.raw.get(‘Province‘,None)
     Signature = a_friend.raw.get(‘Signature‘,None)
     HeadImgUrl = a_friend.raw.get(‘HeadImgUrl‘,None)
     HeadImgFlag = a_friend.raw.get(‘HeadImgFlag‘,None)
     list_0=[NickName,Sex,City,Province,Signature,HeadImgUrl,HeadImgFlag]
     lis.append(list_0)


def lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = ‘list2excel17‘
    file_name = filename +‘.xlsx‘
    title=[‘NickName‘,‘Sex‘,‘City‘,‘Province‘,‘Signature‘,‘HeadImgUrl‘,‘HeadImgFlag‘]
    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]))
    wb.save(file_name)
print("写入数据成功！")
print(lis2e17(‘yyp‘,lis))


#对数据进行初步探索
#方法一
#粗略获取好友的统计信息
#另存文件
Friends = bot.friends()
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
print(data)
from pandas import read_excel 
df = read_excel(‘yyp_1.xlsx‘,sheetname=‘list2excel17‘) #把yyp.xlsx加上列标题行，另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
df.tail(5)
df.city.count()
df.city.describe()

‘‘‘#把好友信息（籍贯）统计，词云（常规）
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()‘‘‘

‘‘‘#利用 pyechart 做词云（以HTML的形式显示）
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‘)‘‘‘

#把好友的地区显示在地图上（以地图的形式呈现）
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‘)