最近发现了一个好玩的包itchat，通过调用微信网页版的接口实现收发消息，获取好友信息等一些功能，各位可以移步itchat项目介绍查看详细信息。
目标：
获取好友列表
统计性别及城市分布
根据好友签名生成词云
获取好友信息
前文说了，itchat其实是调用微信网页版的接口，所以登陆的时候会弹出二维码进行登陆，然后通过itchat.get_friends获取好友信息就好了，相当简单。
# -*- coding: utf-8 -*-import itchatimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport warningsimport jiebaimport refrom scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
itchat.login()#登陆网页版微信，需要手机扫码确认warnings.filterwarnings("ignore")获取好友信息的时候需要注意一点，因为好友列表中第一位是自己，所以从第二位开始保存。
friends = itchat.get_friends(update=True)for counter,content in enumerate(friends[1:]): if counter == 0: df=pd.DataFrame(content) df.columns=content.keys() else: df.loc[counter]=content.values()print '获取到%d位好友信息'%counter df.columns
字段信息如下：
Index([u'UserName', u'City', u'DisplayName', u'UniFriend', u'MemberList', u'PYQuanPin', u'RemarkPYInitial', u'Sex', u'AppAccountFlag', u'VerifyFlag', u'Province', u'KeyWord', u'RemarkName', u'PYInitial', u'IsOwner', u'ChatRoomId', u'HideInputBarFlag', u'EncryChatRoomId', u'AttrStatus', u'SnsFlag', u'MemberCount', u'OwnerUin', u'Alias', u'Signature', u'ContactFlag', u'NickName', u'RemarkPYQuanPin', u'HeadImgUrl', u'Uin', u'StarFriend', u'Statues'], dtype='object')
好友城市分布
因为微信中位置信息是两级，省份和城市，对于北京上海这种直辖市，City字段中保存的是区的信息，这个部分做了下处理改为相应的城市名。
df['City'][df['Province']==u'北京']= u'北京'df['City'][df['Province']==u'上海']= u'上海'df['City'][df['Province']==u'重庆']= u'重庆'#微信对于直辖市将city字段填写为区plt.figure(figsize = (15,12)) data_temp = df[df['City']!='']#剔除城市未填写的记录data_temp = data_temp.groupby(['City'])['UserName'].count().reset_index() data_temp = data_temp.nlargest(15,'UserName') data_temp.columns = ['City','Count'] sns.barplot(data=data_temp ,y='City',x='Count')for y,x in enumerate(data_temp['Count']): plt.text(x,y,x,fontsize = 20) plt.title(u'好友城市分布',fontsize =25) plt.show()
只取了前15位，效果如下：
性别分布
Sex字段中有0，1，2三个值，分别代表性别不明，男，女，相应的replace一下就好。
df['Sex'] = df['Sex'].replace({0:u'性别不明',1:u'男',2:u'女'})
plt.figure(figsize = (15,8))
plt.subplot(1,2,1)
data_temp = df.groupby(['Sex'])['UserName'].count().reset_index()
data_temp = data_temp.sort_values('UserName')
data_temp.columns = ['Sex','Count']
sns.barplot(data=data_temp ,x='Sex',y='Count')for x,y in enumerate(data_temp['Count']):
plt.text(x-0.05,y,y,fontsize = 20)
plt.subplot(1,2,2)
sex_list = [u'男',u'女',u'性别不明']
countlist = [292,227,25]
explode = (0.05,0,0)
plt.pie(countlist,labels = sex_list,explode =explode,startangle = 90,autopct = '%3.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()效果如下：
根据好友签名绘制词云
Signature中保存的是好友签名，开始试了一次，发现签名中emoji表情占了好大的比例，后面用正则表达式处理了下，只保留了汉字部分。
back_color = imread('tencent.jpg') # 解析该图片wc = WordCloud(background_color='white', # 背景颜色
max_words=1000, # 最大词数
mask=back_color, # 以该参数值作图绘制词云，这个参数不为空时，width和height会被忽略
max_font_size=100, # 显示字体的最大值
font_path="/Users/tangwenpan/Downloads/simhei.ttf", # 解决显示口字型乱码问题
random_state=42, # 为每个词返回一个PIL颜色
)
text=''xx= u"[\u4e00-\u9fa5]" #保留汉字for x in df['Signature']:
pattern = re.compile(xx)
text_temp = pattern.findall(x)
for xxx in text_temp:
text = text +xxxdef word_cloud(texts):
words_list = []
word_generator = jieba.cut(texts, cut_all=False) # 返回的是一个迭代器
for word in word_generator: if len(word) > 1: #去掉单字
words_list.append(word) return ' '.join(words_list)
text = word_cloud(text)
wc.generate(text)# 基于彩色图像生成相应彩色image_colors = ImageColorGenerator(back_color)
plt.figure(figsize = (15,15))
plt.axis('off')# 绘制词云plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')# 保存图片wc.to_file('comment.png')print 'comment.png has bee saved!'使用背景图片
效果如下：
peace～
作者：Awesome_Tang
链接：https://www.jianshu.com/p/4ab4fe8ac4ce
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