微信的秘密-python可视化微信好友信息

记得2016年第一次开通微信的时候，我以及周围的大多数人还是重度的QQ用户，当时只是跟风开通了一下，也没觉得会改变什么。没想到才两年过去，我已经忘记了QQ的存在，每天起来第一件事就是查看微信，睡觉前也必然要看一下朋友圈有什么好玩有意义的事情，不得不说腾讯的产品策略绝对是一流的。那么我们能用python对微信做些什么呢？
还好微信官方有一个比较冷门的python库-itchat，这是微信提供的一个借口，我们可以借由它来实现对微信信息的提取，本文要做的是提取微信好友信息并对个性签名进行可视化处理。
首先安装我们所需要的库：

pip install itchat
pip install matplotlib.pyplot    #用于生成2D图
pip install jieba  #用于中文分词
pip install wordcloud   #用于词云生成

第一步：提取好友信息：
调用itchat，通过扫码登陆网页微信获取返回的好友信息，代码如下：

def get_data():itchat.auto_login()   #调用登陆模块friends=itchat.get_friends(update=True)  #获取好友信息return friends

运行程序扫描生成的二维码登陆微信姐可以看到所有的好友信息，涉及隐私，这里就不放图了。
第二步：通过对返回的信息分析发现，每一行为一个好友的完整信息，用‘，’隔开顺序依次为：昵称，备注名，性别（1为男，2为女，0为不确定（什么鬼阿），省份，城市，个性签名，星标，特殊好友权限），这里定义一个函数将获取的数据存储到列表中，代码如下：

def prase_data(data):friends=[]for item in data[1:]:friend={'NickName':item['NickName'],                           #昵称'RemarkName':item['RemarkName'],                   #备注名'Sex':item['Sex'],#性别'Province':item['Province'],#省份'City':item['City'],#城市'Signature':item['Signature'].replace('\n',' ').replace(' ',' '),  #处理换行问题'StarFriend':item['StarFriend'],#星标朋友'ContactFlag':item['ContactFlag']   #好友权限}friends.append(friend)return friends

第三步：再定义一个函数将获取的列表保存为.txt文件，代码如下：

def save_to_txt():friends=prase_data(get_data())for item in friends:with open ('jjdfriend.txt','a',encoding='utf-')as f:f.write('%s,%s,%d,%s,%s,%s,%d,%d\n'%(item['NickName'],item['RemarkName'],item['Sex'],item['Province'],item['City'],item['Signature'],item['StarFriend'],item['ContactFlag']))

第四步：接下来是最重要的部分，获取个性签名并生成词云，安装好所需要的库文件之后，代码如下：

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import jiebasigns=[]
with open ('fkdfriend.txt','r',encoding='utf-8')as f:rows=f.readlines()for row in rows:sign=row.split(',')[5]if sign!="":signs.append(sign)split=jieba.cut(str(signs))#分词
words=' '.join(split)#以空格连接
stopwords=STOPWORDS.copy()#设置屏蔽词
stopwords.add('span')
stopwords.add('class')
stopwords.add('emoji1f334')
stopwords.add('emoji1f388')
stopwords.add('emoji1f33a')
stopwords.add('emoji1f33c')
stopwords.add('emoji1f3633')bg_image=plt.imread('ground.jpg')
wordcloud = WordCloud(mask=bg_image,background_color='white',scale=1.5,stopwords=stopwords).generate(words)
#image_colors=ImageColorGenerator(bg_image)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file('word.jpg')

生成的图片如下：
问题来了，为什么生成的是乱码，查询资料后发现wordcloud是默认不支持中文的，所以我们需要进行一些操作，首先找到系统中的字体文件夹：位置为：C:\Windows\Font,打开后里有这些字体：

这里我选择了微软雅黑字体，接下来需要将字体文件复制到系统安装wordcloud位置，路径如下：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\wordcloud,将选择字体粘贴到文件夹内，如下图：

并且修改上面一句代码为：

wordcloud = WordCloud(mask=bg_image,background_color='white',font_path='msyhbd.ttc',scale=1.5,stopwords=stopwords).generate(words)#增加中文字体

运行成功，效果如下：

通过词云，你或许会恍然大悟，原来你们这样的人啊。是啊，在现在这个社会，我们似乎更像是一个行走的数据包，而且几乎每时每刻都在产生新数据，有很多人对大数据时代感到恐惧，认为隐私会被滥用之类。但事实上，每一次新技术的出现伊始都会有这样的声音，但我相信技术是无罪的，有问题的只是一部分人而已，并且这样的人无论什么时代都会存在，所以让我们敞开胸怀，拥抱这个美好的大数据时代。
当然，微信好友中能处理的信息还有很多，比如性别分布，地理位置都很有分析价值，有兴趣的可以尝试，这里推荐一个百度开源的python可视化库-pyecharts，这个库可以很大程度上替代matplotlib，pygal以及Geo。好了，就啰嗦这么多。

备注：本文中涉及的jieba库所用到的分词技术看起来好像是一个很神奇的东西，原来我也这么认为，但直到看来吴军先生的《数学之美》一书，发现它的解决依旧是使用了很常见的数学模型-马尔科夫链，感兴趣的可以阅读这一部分内容。

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