• 【Python】第一个微信小项目


    一、微信好友数据分析功能介绍

     

    1.爬取好友列表,显示好友昵称、性别和地域和签名, 文件保存为 xlsx 格式
    2.统计好友的地域分布,并且做成词云和可视化展示在地图上
    3.获取所有好友的头像,合并成一张大图

    二、需要的库

    1、Pyecharts:一个用于生成echarts图表的类库,echarts是百度开源的一个数据可视化库,用echarts生成的图可视化效果非常棒,使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。

    2、Itchat:一个开源的微信个人号接口,使用python调用微信从未如此简单。

    3、Jieba:简单的分词操作库。

    4、Numpy:NumPy 系统是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩 阵。

    5、Pandas:pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

    6、Pillow:图像处理。

    7、wxpy:wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能 扩展。 (微信本身提供)

    注:Pyecharts可能安装0.5.*的版本比较好

    以上的三方库可以通过命令符(cmd)来实现安装,具体命令:pip install ***

    另:可视化显示在地图上要安装地图数据包:

    pip install echarts-china-provinces-pypkg

    pip install echarts-countries-pypkg

    三、运行环境:

    使用 Anaconda 下的 spyder 编辑器。

    三、分步操做

    1、让程序登录微信,并获取我的好友相关信息。

     from wxpy import *           #导入模块
     bot = Bot(cache_path=True)   #初始化机器人,选择扫码登录
     friend_all = bot.friends()   #获取微信好友信息

    运行登录代码会自动弹出一个二维码页面,打开如下图 1,用手机扫码同意后,进入微信
    并获取微信好友的相关信息。

    2、获取我的信息()

    (1)利用交互式获取

    in[2]:print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息
    {'UserName': '@8c0c266b8a6e26de8ac633c1b8e9da89bc28c2b8f2ea97084f66518d2b5280ba', 'City': '', 'DisplayName': '', 'PYQuanPin': '', 'RemarkPYInitial': '', 'Province': '', 'KeyWord': '', 'RemarkName': '', 'PYInitial': '',
    'EncryChatRoomId': '', 'Alias': '', 'Signature': '千帆过尽还是你',
    'NickName': '杨宇平', 'RemarkPYQuanPin': '',
    'HeadImgUrl': '/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgeticon?seq=1697661224&username=@8c0c266b8a6e26de8ac633c1b8e9da89bc28c2b8f2ea97084f66518d2b5280ba&skey=@crypt_35dd26c8_6e6d15d86316931db6d7bbb2bfe9b2e8',
    'UniFriend': 0, 'Sex': 2, 'AppAccountFlag': 0, 'VerifyFlag': 0,
    'ChatRoomId': 0, 'HideInputBarFlag': 0, 'AttrStatus': 0, 'SnsFlag': 1, 'MemberCount': 0, 'OwnerUin': 0, 'ContactFlag': 0, 'Uin': 548324490, 'StarFriend': 0, 'Statues': 0, 'MemberList': [], 'WebWxPluginSwitch': 0, 'HeadImgFlag': 1}

    (2)文件式获取

    (在原来的三行代码上加上最后一行即可)

    from wxpy import *
    bot=Bot(cache_path=True)
    friend_all = bot.friends()
    print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息

    显示效果:

    3、获取我的好友数量

    (在原先的代码上加入此行即可,直接放在交互式,文件式都可以)

    print(len(friend_all)) #好友的数量

    结果:(显示博主177个好友)

    4、把全部的好友信息转化为一个xlsx文件

    获取好友信息

    for a_friend in friend_all:
        NickName = a_friend.raw.get('NickName', None)
        #昵称
        #Sex = a_friend.raw.get('Sex', None)
        Sex = {1: "", 2: "", 0: "其它"}.get(a_friend.raw.get('Sex', None), None)
        #性别(优化)
        City = a_friend.raw.get('City', None)
        #城市
        Province = a_friend.raw.get('Province', None)
        #省份
        Signature = a_friend.raw.get('Signature', None)
        #个性签名
        HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl', None)
        #头像地址
        HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag', None)
        #小Flag
        list_0=[NickName, Sex, City, Province, Signature, HeadImgUrl, HeadImgFlag]
        #存为一维数组
        lis.append(list_0)
        #叠加数据

    并存为xlsx文件

    def lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
        import openpyxl
        wb = openpyxl.Workbook()
        sheet = wb.active
        sheet.title = 'list2excel17'
        file_name = filename +'.xlsx'
        title=['NickName','Sex','City','Province','Signature','HeadImgUrl','HeadImgFlag']
        
        for i in range(0, len(lis)):
            for j in range(0, len(lis[i])):
                sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j]))
        
        wb.save(file_name)
    print("写入数据成功!")
    print(lis2e17('yyp',lis))

    结果:

    5、把好友的地区用词云统计

    (1)给原先的yyp.xlsl加上行标题,例如:nickname sex city province signature headImgUrl headImgFlag(因为下面的词云运用,要用到city索引,才能调用city那一列),另存为yyp_1.xlsx文件

    #对数据进行初步探索
    #方法一
    #粗略获取好友的统计信息
    Friends = bot.friends()
    data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
    print(data)
    from pandas import read_excel 
    df = read_excel('yyp_1.xlsx',sheetname='list2excel17') #把yyp.xlsx加上列标题行,另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
    df.tail(5)
    df.city.count()
    df.city.describe()
    #把好友信息(地区)统计,词云
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from pandas import DataFrame
    
    word_list= df['city'].fillna('0').tolist()
    #将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“0”替换
    new_text = ' '.join(word_list)
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text)
    #设计图背景颜色,字体
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()

     (2)将词云图转为HTML的形

    这需要用到pyecharts库的0.5版本,anaconde3原先的是1.0版本的,需要删了这个,安装0.5版本

    具体操作可参考博文 https://www.jianshu.com/p/eaad92f6d9ee 

    代码实现如下:

    #利用 pyechart 做词云
    import pandas as pd
    #count = df.city.value_counts() #对 dataframe 进行全频率统计,排除了 nan
    city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“NAN” 替换
    count_city = pd.value_counts(city_list)#对 list 进行全频率统计 
    from pyecharts.charts.wordcloud import WordCloud  #设置对象
    name = count_city.index.tolist()
    value = count_city.tolist()
    wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
    wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
    wordcloud.show_config()
    wordcloud.render(r'D:Pythonwechatcloud.html')

    效果如下:

    6、把好友的地区转为地图形式

     要加入模块 import pandas as pd 在添加下面代码

    province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()
    #将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用 “NAN”替换
    count_province = pd.value_counts(province_list)
    #对 list 进行全频率统计
    
    from pyecharts import Map
    value =count_province.tolist()
    attr =count_province.index.tolist()
    map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700)
    map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)
    #显示地图上的省份
    map.show_config()
    map.render(r'D:PythonwechatProMap.html')

    显示效果如下:

    7、总代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sun Jun  2 23:38:29 2019
    
    @author: yyp
    """
    from wxpy import *  
    import pandas as pd  #地图那要用到的模块
    bot=Bot(cache_path=True)
    friend_all = bot.friends()
    print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息
    a=len(friend_all)#输出好友个数
    print(a)
    lis=[]
    
    for a_friend in friend_all:
         NickName = a_friend.raw.get('NickName',None)
         #Sex = a_friend.raw.get('Sex',None)
         Sex ={1:"",2:"",0:"其它"}.get(a_friend.raw.get('Sex',None),None)
         City = a_friend.raw.get('City',None)
         Province = a_friend.raw.get('Province',None)
         Signature = a_friend.raw.get('Signature',None)
         HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl',None)
         HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag',None)
         list_0=[NickName,Sex,City,Province,Signature,HeadImgUrl,HeadImgFlag]
         lis.append(list_0)
    
    
    def lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
        import openpyxl
        wb = openpyxl.Workbook()
        sheet = wb.active
        sheet.title = 'list2excel17'
        file_name = filename +'.xlsx'
        title=['NickName','Sex','City','Province','Signature','HeadImgUrl','HeadImgFlag']
        for i in range(0, len(lis)):
            for j in range(0, len(lis[i])):
                sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j]))
        wb.save(file_name)
    print("写入数据成功!")
    print(lis2e17('yyp',lis))
    
    
    #对数据进行初步探索
    #方法一
    #粗略获取好友的统计信息
    #另存文件
    Friends = bot.friends()
    data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
    print(data)
    from pandas import read_excel 
    df = read_excel('yyp_1.xlsx',sheetname='list2excel17') #把yyp.xlsx加上列标题行,另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
    df.tail(5)
    df.city.count()
    df.city.describe()
    
    '''#把好友信息(籍贯)统计,词云(常规)
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from pandas import DataFrame
    word_list= df['city'].fillna('0').tolist()
    #将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“0”替换
    new_text = ' '.join(word_list)
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text)
    #设计图背景颜色,字体
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()'''
    
    '''#利用 pyechart 做词云(以HTML的形式显示)
    import pandas as pd
    #count = df.city.value_counts() #对 dataframe 进行全频率统计,排除了 nan
    city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“NAN” 替换
    count_city = pd.value_counts(city_list)#对 list 进行全频率统计 
    from pyecharts.charts.wordcloud import WordCloud  #设置对象
    name = count_city.index.tolist()
    value = count_city.tolist()
    wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
    wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
    wordcloud.show_config()
    wordcloud.render(r'D:Pythonwechatcloud.html')'''
    
    #把好友的地区显示在地图上(以地图的形式呈现)
    province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用 “NAN”替换
    count_province = pd.value_counts(province_list)#对 list 进行全频率统计
    from pyecharts import Map
    value =count_province.tolist()
    attr =count_province.index.tolist()
    map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700)
    map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)#显示地图上的省份
    map.show_config()
    map.render(r'D:PythonwechatProMap.html')
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