【趣味案例】谁说程序员不浪漫？Python导出微信聊天记录生成爱的词云图

说到词云应该不陌生，不知道的童靴往下看

词云，就是把网络文本中出现频率较高的

"关键词"予以视觉上的突出

浏览者只要一眼扫过文本就可以领略其主旨

瞧这是不是一个有声音、有画面的小爱心~

今天我们采集情侣们之间的聊天日常

用此制作一份只属于你们的小浪漫！

第一步，我们需要导出自己和对象的数据~

微信的备份功能并不能直接给你导出文本格式，它导出来其实是一种叫sqlite的数据库。如果说用网上流传的方法提取文本数据，iOS则需要下载itunes备份整机，安卓则需要本机的root权限，无论是哪种都非常麻烦，在这里给大家介绍一种不需要整机备份和本机root权限，只导出和对象的聊天数据的方法。

那就是使用安卓模拟器导出，这样既能ios/安卓通用，又能够避免对本机造成不良影响，首先需要用电脑版的微信备份你和你对象的聊天记录。以windows系统为例：

1. 下载夜神模拟器

2. 在夜神模拟器中下载微信

3. 使用windows客户端版的微信进行备份，如图左下角

4. 点击备份聊天记录至电脑

5. 手机端选择备份的对象

点击进入下方的选择聊天记录，然后选择和你对象的记录就可以啦

6. 导出完毕后打开模拟器，登录模拟器的微信

7. 登录成功后返回电脑版微信登录，打开备份与恢复，选择恢复聊天记录到手机

勾选我们刚刚导出的聊天记录，并在手机上点击开始恢复

9. 打开夜神模拟器的root权限

10. 用模拟器的浏览器百度搜索RE文件管理器，下载（图一）安装后打开，会弹出对话框让你给予root权限，选择永久给予，打开RE文件管理器（图二），进入以下文件夹（图三），这是应用存放数据的地方。

/data/data/com.tencent.mm/MicroMsg

然后进入一个由数字和字母组合而成的文件夹，如上图三的 4262333387ddefc95fee35aa68003cc5

11. 找到该文件夹下的EnMicroMsg.db文件，将其复制到夜神模拟器的共享文件夹（图四）。共享文件夹的位置为 /mnt/shell/emulated/0/others ( 图五 )，现在访问windows的 C:\Users\你的用户名\Nox_share\OtherShare 获取该数据库

12. 导出该数据库后，使用一款叫 sqlcipher 的软件读取数据

在这之前，我们还需要知道该数据库的密码，根据前人的经验，该密码的公式如下

字符串 " IMEI （手机序列号） UIN（用户信息号）"

将该字符串进行MD5计算后的前七位便是该数据库的密码，如 “355757010761231 857456862” 实际上中间没有空格，然后放入MD5计算取前面七位数字，后续会详细介绍。

哇，真是“简单易懂”啊，没关系，接下来告诉大家IMEI和UIN怎么获得。

首先是IMEI，在模拟器右上角的系统设置 —— 属性设置里就可以找得到啦，如图所示。

现在我们获得了IMEI号，那UIN号呢？

同样地，用RE文件管理器打开这个文件

/data/data/com.tencent.mm/shared_prefs/system_config_prefs.xml

长按改文件，点击右上角的三个点—选择打开方式—文本浏览器，找到default_uin，后面的数字就是了！

得到这两串数字后，就可以开始计算密码啦，如果我的IMEI是355757010762041，Uin是857749862，那么合起来就是355757010762041857749862，将这串数字放入免费MD5在线计算

得到的数字的前七位就是我们的密码了，像这一串就是 6782538.

然后我们就可以进入我们的核心环节：使用 **sqlcipher **导出聊天文本数据！

点击 File - open database - 选择我们刚刚的数据库文件，会弹出框框让你输入密码，我们输入刚刚得到的七位密码，就可以进入到数据库了，选择message表格，这就是你与你的对象的聊天记录！

我们可以将它导出成csv文件：File - export - table as csv.

接下来，我们将使用Python代码，将里面真正的聊天内容：content信息提取出来，如下所示。虽然这个软件也允许select，但是它select后不允许导出，非常不好用，因此还不如我们自己写一个：

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与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python，和学习什么内容 #!/usr/bin/python
import pandas
import csv, sqlite3
conn= sqlite3.connect('chat_log.db')
# 新建数据库为 chat_log.db
df = pandas.read_csv('chat_logs.csv', sep=",")
# 读取我们上一步提取出来的csv文件，这里要改成你自己的文件名
df.to_sql('my_chat', conn, if_exists='append', index=False)
# 存入my_chat表中conn = sqlite3.connect('chat_log.db')
# 连接数据库
cursor = conn.cursor()
# 获得游标
cursor.execute('select content from my_chat where length(content)<30')
# 将content长度限定30以下，因为content中有时候会有微信发过来的东西
value=cursor.fetchall()
# fetchall返回筛选结果data=open("聊天记录.txt",'w+',encoding='utf-8')
for i in value:data.write(i[0]+'\n')
# 将筛选结果写入 聊天记录.txtdata.close()
cursor.close()
conn.close()
# 关闭连接

记得把csv文件的编码格式转换成utf-8哦，不然可能会运行不下去：

当然你还可以用正则表达式去除以下内容

微信送的数据：wxid.*
表情：[.*]

不过我觉得这些也是必要的聊天信息之一，留着也无妨，因此在这里就不加入进去啦

最后得到的文本格式就是一行一句聊天内容，处理后我们就准备好进入下一个环节了！那就是令人激动的！生成词云

第二步，根据第一步得到的聊天数据生成词云

1. 导入我们的聊天记录，并对每一行进行分词

聊天记录是一行一行的句子，我们需要使用分词工具把这一行行句子分解成由词语组成的数组，这时候我们就需要用到结巴分词了。

分词后我们还需要去除词语里一些语气词、标点符号等等（停用词），然后还要自定义一些词典，比如说你们之间恩恩爱爱的话，一般结巴分词是无法识别出来的，需要你自行定义，比如说：小傻瓜别感冒了，一般分词结果是

小/傻瓜/别/感冒/了

如果你把“小傻瓜”加入到自定义词典里（我们下面的例子里是mywords.txt），则分词结果则会是

小傻瓜/别/感冒/了

下面对我们的聊天记录进行分词：

# segment.py
import jieba
import codecs
def load_file_segment():# 读取文本文件并分词jieba.load_userdict("mywords.txt")# 加载我们自己的词典f = codecs.open(u"聊天记录.txt",'r',encoding='utf-8')# 打开文件content = f.read()# 读取文件到content中f.close()# 关闭文件segment=[]# 保存分词结果segs=jieba.cut(content) # 对整体进行分词for seg in segs:if len(seg) > 1 and seg != '\r\n':# 如果说分词得到的结果非单字，且不是换行符，则加入到数组中segment.append(seg)return segment
print(load_file_segment())

在这个函数里，我们使用了codecs打开我们的聊天记录文件，然后进行结巴分词，最终返回一个包含所有词语的数组。记得运行前要安装jieba分词包，默认你已经安装了python3.

windows打开CMD/macOS系统打开Terminal 输入：

pip install jieba

安装完成后，在编辑器中输入我们刚刚的python代码，我将其命名为segment.py，切记在同个目录下放置聊天记录.txt 及自定义词表 mywords.txt, 然后在CMD/Terminal中输入命令运行

python segment.py

你就可以看见你们的聊天记录分词后的效果啦

2. 计算分词后的词语对应的频数

为了方便计算，我们需要引入一个叫pandas的包，然后为了计算每个词的个数，我们还要引入一个叫numpy的包，cmd/terminal中输入以下命令安装pandas和numpy：

pip install pandas
pip install numpy

详细的解析我都写在下方的注释里啦，大家可以自行阅读并实践。不过需要注意的是，里面的load_file_segment()是我们第一步里的函数，如果你不知道如何把这两个步骤合在一起，没关系，最后我们会提供一份完整的代码.

import pandas
import numpy
def get_words_count_dict():segment = load_file_segment()# 获得分词结果df = pandas.DataFrame({'segment':segment})# 将分词数组转化为pandas数据结构stopwords = pandas.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'],encoding="utf-8")# 加载停用词df = df[~df.segment.isin(stopwords.stopword)]# 如果不是在停用词中words_count = df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})# 按词分组，计算每个词的个数words_count = words_count.reset_index().sort_values(by="计数",ascending=False)# reset_index是为了保留segment字段，排序，数字大的在前面return words_count
print(get_words_count_dict())

同第一步一样，运行这份代码你就可以看到每个词语及其对应的频数。需要注意的是，这里有个加载停用词的操作，你需要把停用词表放在当前文件夹下，我们这里提供一份停用词表下载：stopwords.txt

3. 生成词云

终于到了最后一部分啦！你是不是开心而又满怀激动的心情呢（滑稽，在这一步开始之前，我们需要先安装需要使用的包，我们需要用到的包有：

pip install matplot
pip install scipy
pip install wordcloud

打开CMD/Terminal 输入以上命令即可安装，加上之前两个步骤的包，有：

pip install jieba
pip install codecs
pip install pandas
pip install numpy

如果你在安装这些包的时候出现了什么问题，请记得在我们下方评论区提出，我们会一一解答的哦。

运行目录的文件结构如下：

聊天记录.txt
mywords.txt（如果你没有自定义的词的话可以为空）
stopwords.txt
wordCloud.py
ai.jpg （可以为任意的图片，你喜欢就行）

完整代码，wordCloud.py 如下，附有详细的解析：

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与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python，和学习什么内容 # coding:utf-8
import jieba
import numpy
import codecs
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from wordcloud import WordClouddef load_file_segment():# 读取文本文件并分词jieba.load_userdict("mywords.txt")# 加载我们自己的词典f = codecs.open(u"聊天记录.txt",'r',encoding='utf-8')# 打开文件content = f.read()# 读取文件到content中f.close()# 关闭文件segment=[]# 保存分词结果segs=jieba.cut(content) # 对整体进行分词for seg in segs:if len(seg) > 1 and seg != '\r\n':# 如果说分词得到的结果非单字，且不是换行符，则加入到数组中segment.append(seg)return segmentdef get_words_count_dict():segment = load_file_segment()# 获得分词结果df = pandas.DataFrame({'segment':segment})# 将分词数组转化为pandas数据结构stopwords = pandas.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'],encoding="utf-8")# 加载停用词df = df[~df.segment.isin(stopwords.stopword)]# 如果不是在停用词中words_count = df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})# 按词分组，计算每个词的个数words_count = words_count.reset_index().sort_values(by="计数",ascending=False)# reset_index是为了保留segment字段，排序，数字大的在前面return words_countwords_count = get_words_count_dict()
# 获得词语和频数bimg = imread('ai.jpg')
# 读取我们想要生成词云的模板图片
wordcloud = WordCloud(background_color='white', mask=bimg, font_path='simhei.ttf')
# 获得词云对象，设定词云背景颜色及其图片和字体# 如果你的背景色是透明的，请用这两条语句替换上面两条
# bimg = imread('ai.png')
# wordcloud = WordCloud(background_color=None, mode='RGBA', mask=bimg, font_path='simhei.ttf')words = words_count.set_index("segment").to_dict()
# 将词语和频率转为字典
wordcloud = wordcloud.fit_words(words["计数"])
# 将词语及频率映射到词云对象上
bimgColors = ImageColorGenerator(bimg)
# 生成颜色
plt.axis("off")
# 关闭坐标轴
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=bimgColors))
# 绘色
plt.show()

值得注意的是这里面的bimg和wordcloud对象的生成，我们知道png格式背景一般是透明的，因此如果你的图像是png格式的话，其生成词云的时候背景色应该设为None，然后mode应该设为RGBA。

我们还可以控制词云字体的大小和数目的多少，使用下面这两个参数：

max_font_size=60, max_words=3000

将其放入 wordcloud = WordCloud(background_color=‘white’, mask=bimg, max_font_size=60, max_words=3000, font_path=‘simhei.ttf’) 即可

运行前，确保安装了所有的包，并且当前目录下有我们所需要的所有文件哦

下面就可以用我们的聊天记录,画心型词云啦！！！

CMD/Terminal 进入代码所在文件夹，运行：python wordcloud.py

得到的图像如下：

喜欢吗？喜欢就拿去用吧！

最后，祝大家有情人终成眷属！

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