人生最难的事是自我认知，用Python爬取朋友圈数据，让我们重新审视自己，审视我们周围的圈子。

文：朱元禄(@数据分析－jacky)

哲学的两大问题：1、我是谁？2、我们从哪里来？

本文 jacky试图用Python，数据化、聚类化我们的人格标签，试图回答"我是谁?"这个哲学问题。

(一)确定数据源

自我认知，很难，必须它证。

物以类聚，人以群分。每个人的社交圈，家庭圈，朋友圈的属性，基本我们人格的特征属性。我们所处的阶级，在别人眼中的印象，在我们的朋友圈中都会得到印证。

朋友圈数据中最具人格属性的因素是个性签名，那么下面我们就把所有好友的个性签名作为我们的研究对象，以此出发爬取数据。

(二) 使用Python的itchat 包对好友的个性签名数据进行分析

这里我们用到Python一个比较冷门的库——itchat，它很好的兼容了wechat个人账号的API接口，让我们能更加便捷的爬取wechat数据，itchat的功能很强大，这里我们仅用它爬取wechat中我们每个好友的个性签名。

之后，我们要分析出自定义词云图中个性签名使用的高频词语是什么。

最后，生成可视化词云图，直观的给出洞察结果。

源代码如下：

# coding:utf-8

import itchat

import re

itchat.login()

friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]

tList = []

for i in friends:

signature = i["Signature"].replace(" ", "").replace("span", "").replace("class", "").replace("emoji", "")

rep = re.compile("1f\d.+")

signature = rep.sub("", signature)

tList.append(signature)

# 拼接字符串

text = "".join(tList)

# jieba分词

import jieba

wordlist_jieba = jieba.cut(text, cut_all=True)

wl_space_split = " ".join(wordlist_jieba)

# wordcloud词云

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

import os import numpy as np

import PIL.Image as Image

d= os.path.dirname(os.path.abspath( __file__ ))

alice_coloring = np.array(Image.open(os.path.join(d, "wechat.jpg")))

my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=2000,mask=alice_coloring,max_font_size=400, random_state=420,font_path='/Users/sebastian/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf').generate(wl_space_split)

image_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)

plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))

plt.imshow(my_wordcloud)

plt.axis("off")

plt.show()

下面对于代码的解析，仅跟初学 Python的朋友提示三点：

1)代码第24行，其他网络版本的代码为d= os.path.dirname(__file__)，最好换成jacky这个版本的：

d=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))，具体原因jacky就不做过多解释了；

2)代码第25行，一定要提前在环境路径下创建wechat.jpg的图片，这样云图才能顺利生成，并生成你希望的形状。

3)提前在终端安装jieba,matplotlib,wordcloud,numpy包

注意以上三点，想不运行成功都难。

运行上面的代码，得到下面的云图：

(三)数据洞察

以jacky的朋友圈为例，在云图中，我们可以看见，高频词有：自己，创始人，电商，成功，努力，营销，互联网，数据，梦想，生活，咨询，我们，未来。

其实，这些词jacky还可以继续用机器学习算法搞一下,但到这就浅尝则止吧。

从这些具体的信息中，可以抽象出我的个人人格标签，具体解析：

自己，我们：说明我很自我，很自大，很自以为是；

努力，未来，梦想：说明我想通过努力来实现自己的价值；

创始人：说明我的社交圈还OK；

互联网，数据：说明我的能力属性；

营销，咨询：说明了我赖以生存的饭碗；

代理：这... ... 不好说了... ...

End

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