前言

隨著微信的普及，越來越多的人開始使用微信。微信漸漸從一款單純的社交軟件轉變成了一個生活方式，人們的日常溝通需要微信，工作交流也需要微信。微信里的每一個好友，都代表著人們在社會里扮演的不同角色。

今天這篇文章會基于Python對微信好友進行數據分析，這里選擇的維度主要有：性別、頭像、簽名、位置，主要采用圖表和詞云兩種形式來呈現結果，其中，對文本類信息會采用詞頻分析和情感分析兩種方法。常言道：工欲善其事，必先利其器也。在正式開始這篇文章前，簡單介紹下本文中使用到的第三方模塊：

• itchat：微信網頁版接口封裝Python版本，在本文中用以獲取微信好友信息。
• jieba：結巴分詞的 Python 版本，在本文中用以對文本信息進行分詞處理。
• matplotlib：Python 中圖表繪制模塊，在本文中用以繪制柱形圖和餅圖
• snownlp：一個 Python 中的中文分詞模塊，在本文中用以對文本信息進行情感判斷。
• PIL：Python 中的圖像處理模塊，在本文中用以對圖片進行處理。
• numpy：Python中 的數值計算模塊，在本文中配合 wordcloud 模塊使用。
• wordcloud：Python 中的詞云模塊，在本文中用以繪制詞云圖片。
• TencentYoutuyun：騰訊優圖提供的 Python 版本 SDK ，在本文中用以識別人臉及提取圖片標簽信息。

以上模塊均可通過 pip 安裝，關于各個模塊使用的詳細說明，請自行查閱各自文檔。

1.數據分析

分析微信好友數據的前提是獲得好友信息，通過使用 itchat 這個模塊，這一切會變得非常簡單，我們通過下面兩行代碼就可以實現：

itchat.auto_login(hotReload = True) 
friends = itchat.get_friends(update = True)

同平時登錄網頁版微信一樣，我們使用手機掃描二維碼就可以登錄，這里返回的friends對象是一個集合，第一個元素是當前用戶。所以，在下面的數據分析流程中，我們始終取friends[1:]作為原始輸入數據，集合中的每一個元素都是一個字典結構，以我本人為例，可以注意到這里有Sex、City、Province、HeadImgUrl、Signature這四個字段，我們下面的分析就從這四個字段入手：

2.好友性別

分析好友性別，我們首先要獲得所有好友的性別信息，這里我們將每一個好友信息的Sex字段提取出來，然后分別統計出Male、Female和Unkonw的數目，我們將這三個數值組裝到一個列表中，即可使用matplotlib模塊繪制出餅圖來，其代碼實現如下：

def analyseSex(firends): 
sexs = list(map(lambda x:x['Sex'],friends[1:])) 
counts = list(map(lambda x:x[1],Counter(sexs).items())) 
labels = ['Unknow','Male','Female'] 
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] 
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80) 
plt.axes(aspect=1) 
plt.pie(counts, #性別統計結果 
 labels=labels, #性別展示標簽 
 colors=colors, #餅圖區域配色 
 labeldistance = 1.1, #標簽距離圓點距離 
 autopct = '%3.1f%%', #餅圖區域文本格式 
 shadow = False, #餅圖是否顯示陰影 
 startangle = 90, #餅圖起始角度 
 pctdistance = 0.6 #餅圖區域文本距離圓點距離 
) 
plt.legend(loc='upper right',) 
plt.title(u'%s的微信好友性別組成' % friends[0]['NickName']) 
plt.show()

這里簡單解釋下這段代碼，微信中性別字段的取值有Unkonw、Male和Female三種，其對應的數值分別為0、1、2。通過Collection模塊中的Counter()對這三種不同的取值進行統計，其items()方法返回的是一個元組的集合。

該元組的第一維元素表示鍵，即0、1、2，該元組的第二維元素表示數目，且該元組的集合是排序過的，即其鍵按照0、1、2 的順序排列，所以通過map()方法就可以得到這三種不同取值的數目，我們將其傳遞給matplotlib繪制即可，這三種不同取值各自所占的百分比由matplotlib計算得出。下圖是matplotlib繪制的好友性別分布圖：

3.好友頭像

分析好友頭像，從兩個方面來分析，第一，在這些好友頭像中，使用人臉頭像的好友比重有多大；第二，從這些好友頭像中，可以提取出哪些有價值的關鍵字。

這里需要根據HeadImgUrl字段下載頭像到本地，然后通過騰訊優圖提供的人臉識別相關的API接口，檢測頭像圖片中是否存在人臉以及提取圖片中的標簽。其中，前者是分類匯總，我們使用餅圖來呈現結果；后者是對文本進行分析，我們使用詞云來呈現結果。關鍵代碼如下所示：

def analyseHeadImage(frineds): 
# Init Path 
basePath = os.path.abspath('.') 
baseFolder = basePath + '\\HeadImages\\'
if(os.path.exists(baseFolder) == False): 
os.makedirs(baseFolder)  
# Analyse Images 
faceApi = FaceAPI() 
use_face = 0
not_use_face = 0
image_tags = '' 
for index in range(1,len(friends)): 
friend = friends[index] 
# Save HeadImages 
imgFile = baseFolder + '\\Image%s.jpg' % str(index) 
imgData = itchat.get_head_img(userName = friend['UserName']) 
if(os.path.exists(imgFile) == False): 
 with open(imgFile,'wb') as file: 
  file.write(imgData)   
# Detect Faces 
time.sleep(1) 
result = faceApi.detectFace(imgFile) 
if result == True: 
 use_face += 1
else: 
 not_use_face += 1  
# Extract Tags 
result = faceApi.extractTags(imgFile) 
image_tags += ','.join(list(map(lambda x:x['tag_name'],result)))  
labels = [u'使用人臉頭像',u'不使用人臉頭像'] 
counts = [use_face,not_use_face] 
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] 
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80) 
plt.axes(aspect=1) 
plt.pie(counts, #性別統計結果 
 labels=labels, #性別展示標簽 
 colors=colors, #餅圖區域配色 
 labeldistance = 1.1, #標簽距離圓點距離 
 autopct = '%3.1f%%', #餅圖區域文本格式 
 shadow = False, #餅圖是否顯示陰影 
 startangle = 90, #餅圖起始角度 
 pctdistance = 0.6 #餅圖區域文本距離圓點距離 
) 
plt.legend(loc='upper right',) 
plt.title(u'%s的微信好友使用人臉頭像情況' % friends[0]['NickName']) 
plt.show()  
image_tags = image_tags.encode('iso8859-1').decode('utf-8') 
back_coloring = np.array(Image.open('face.jpg')) 
wordcloud = WordCloud( 
font_path='simfang.ttf', 
background_color="white", 
max_words=1200, 
mask=back_coloring, 
max_font_size=75, 
random_state=45, 
width=800, 
height=480, 
margin=15
)  
wordcloud.generate(image_tags) 
plt.imshow(wordcloud) 
plt.axis("off") 
plt.show()

這里我們會在當前目錄新建一個HeadImages目錄，用于存儲所有好友的頭像，然后我們這里會用到一個名為FaceApi類，這個類由騰訊優圖的SDK封裝而來，**這里分別調用了人臉檢測和圖像標簽識別兩個API接口，**前者會統計”使用人臉頭像”和”不使用人臉頭像”的好友各自的數目，后者會累加每個頭像中提取出來的標簽。其分析結果如下圖所示：

可以注意到，在所有微信好友中，約有接近1/4的微信好友使用了人臉頭像， 而有接近3/4的微信好友沒有人臉頭像，這說明在所有微信好友中對”顏值 “有自信的人，僅僅占到好友總數的25%，或者說75%的微信好友行事風格偏低調為主，不喜歡用人臉頭像做微信頭像。

其次，考慮到騰訊優圖并不能真正的識別”人臉”，**我們這里對好友頭像中的標簽再次進行提取，來幫助我們了解微信好友的頭像中有哪些關鍵詞，其分析結果如圖所示：

通過詞云，我們可以發現：在微信好友中的簽名詞云中，出現頻率相對較高的關鍵字有：**女孩、樹木、房屋、文本、截圖、卡通、合影、天空、大海。**這說明在我的微信好友中，好友選擇的微信頭像主要有日常、旅游、風景、截圖四個來源。

好友選擇的微信頭像中風格以卡通為主，好友選擇的微信頭像中常見的要素有天空、大海、房屋、樹木。通過觀察所有好友頭像，我發現在我的微信好友中，使用個人照片作為微信頭像的有15人，使用網絡圖片作為微信頭像的有53人，使用動漫圖片作為微信頭像的有25人，使用合照圖片作為微信頭像的有3人，使用孩童照片作為微信頭像的有5人，使用風景圖片作為微信頭像的有13人，使用女孩照片作為微信頭像的有18人，基本符合圖像標簽提取的分析結果。

4.好友簽名

分析好友簽名，簽名是好友信息中最為豐富的文本信息，按照人類慣用的”貼標簽”的方法論，簽名可以分析出某一個人在某一段時間里狀態，就像人開心了會笑、哀傷了會哭，哭和笑兩種標簽，分別表明了人開心和哀傷的狀態。

這里我們對簽名做兩種處理，第一種是使用結巴分詞進行分詞后生成詞云，目的是了解好友簽名中的關鍵字有哪些，哪一個關鍵字出現的頻率相對較高；第二種是使用SnowNLP分析好友簽名中的感情傾向，即好友簽名整體上是表現為正面的、負面的還是中立的，各自的比重是多少。這里提取Signature字段即可，其核心代碼如下：

def analyseSignature(friends): 
signatures = '' 
emotions = [] 
pattern = re.compile("1f\d.+") 
for friend in friends: 
signature = friend['Signature'] 
if(signature != None): 
 signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '') 
 signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature) 
 if(len(signature)>0): 
  nlp = SnowNLP(signature) 
  emotions.append(nlp.sentiments) 
  signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5)) 
with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file: 
 file.write(signatures) 
# Sinature WordCloud 
back_coloring = np.array(Image.open('flower.jpg')) 
wordcloud = WordCloud( 
font_path='simfang.ttf', 
background_color="white", 
max_words=1200, 
mask=back_coloring, 
max_font_size=75, 
random_state=45, 
width=960, 
height=720, 
margin=15
) 
wordcloud.generate(signatures) 
plt.imshow(wordcloud) 
plt.axis("off") 
plt.show() 
wordcloud.to_file('signatures.jpg') 
# Signature Emotional Judgment 
count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions))) 
count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions))) 
count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions))) 
labels = [u'負面消極',u'中性',u'正面積極'] 
values = (count_bad,count_normal,count_good) 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.xlabel(u'情感判斷') 
plt.ylabel(u'頻數') 
plt.xticks(range(3),labels) 
plt.legend(loc='upper right',) 
plt.bar(range(3), values, color = 'rgb') 
plt.title(u'%s的微信好友簽名信息情感分析' % friends[0]['NickName']) 
plt.show()

通過詞云，我們可以發現：在微信好友的簽名信息中，出現頻率相對較高的關鍵詞有：努力、長大、美好、快樂、生活、幸福、人生、遠方、時光、散步。

通過以下柱狀圖，我們可以發現：在微信好友的簽名信息中，正面積極的情感判斷約占到55.56%，中立的情感判斷約占到32.10%，負面消極的情感判斷約占到12.35%。這個結果和我們通過詞云展示的結果基本吻合，這說明在微信好友的簽名信息中，約有87.66%的簽名信息，傳達出來都是一種積極向上的態度。

5.好友位置

分析好友位置，主要通過提取Province和City這兩個字段。Python中的地圖可視化主要通過Basemap模塊，這個模塊需要從國外網站下載地圖信息，使用起來非常的不便。

百度的ECharts在前端使用的比較多，雖然社區里提供了pyecharts項目，可我注意到因為政策的改變，目前Echarts不再支持導出地圖的功能，所以地圖的定制方面目前依然是一個問題，主流的技術方案是配置全國各省市的JSON數據。

這里我使用的是BDP個人版，這是一個零編程的方案，我們通過Python導出一個CSV文件，然后將其上傳到BDP中，通過簡單拖拽就可以制作可視化地圖，簡直不能再簡單，這里我們僅僅展示生成CSV部分的代碼：

def analyseLocation(friends): 
headers = ['NickName','Province','City'] 
with open('location.csv','w',encoding='utf-8',newline='',) as csvFile: 
writer = csv.DictWriter(csvFile, headers) 
writer.writeheader() 
for friend in friends[1:]: 
 row = {} 
 row['NickName'] = friend['NickName'] 
 row['Province'] = friend['Province'] 
 row['City'] = friend['City'] 
 writer.writerow(row)

下圖是BDP中生成的微信好友地理分布圖，可以發現：我的微信好友主要集中在寧夏和陜西兩個省份。

以上就是Python實現微信好友數據爬取及分析的詳細內容，更多關于Python 微信好友數據爬取分析的資料請關注服務器之家其它相關文章！

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