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第一个微信项目

时间:2019-06-02 12:58:52      阅读:167      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:大型   dig   扩展   集合   def   api   get   登录   扫码   

主要介绍利用网页端微信获取数据,实现个人微信好友数据的获取,并进行一些简单的数据分析。

一、所需要的七个第三方库及其安装

1、Pillow

PIL:Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。

如果安装了Anaconda,Pillow就已经可用了。否则,需要在命令行下通过pip安装:

pip install pillow

如果遇到Permission denied安装失败,请加上sudo重试。

2、Pyecharts

是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。

可在命令行通过pip安装:

pip install pyecharts 

3、Itchat

itchat 是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。

可在在命令行通过pip安装:

pip install itchat

4、Jieba

Jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点。

精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析

全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据

搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分

可在在命令行通过pip安装:

pip install jieba

5、Numpy

NumPy 是一个 Python 的第三方库,代表 “Numeric Python”,主要用于数学/科学计算。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

使用 Numpy 我们可以轻松进行如下等计算:

  • 数组的算数和逻辑运算。
  • 傅立叶变换和用于图形操作的例程。
  • 与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

可在在命令行通过pip安装:

pip install Numpy

6、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。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas 提

供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

可在在命令行通过pip安装:

pip install Pandas

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。

可在在命令行通过pip安装:

pip install wxpy

8、安装地图数据包:

pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-countries-pypkg

二、开始分析

1、首先登录自己的微信

from wxpy import *
#初始化机器人,选择缓存模式(扫码)登录
bot = Bot(cache_path=True)
#获取我的所有微信好友信息
friend_all = bot.friends()

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。

 

技术图片

print(friend_all[0].raw)#获取自己的全部信息
print(len(friend_all))#输出自己的微信好友人数

为了获取好友信息中需要的部分,我们对信息需要进行处理。从上面的获取信息全字段来看,我们获取的每位好友的信息都是一个字典,字典里只有‘City‘、‘Province‘、‘Signature‘、
‘NickName‘、‘HeadImgUrl‘、‘Sex‘是我们需要的。下面我们就对这几个 key 进行提取。

技术图片
技术图片
lis=[] #创建一个空列表
for a_friend in friend_all:
    NickName = a_friend.raw.get(‘NickName‘,None)
    #Sex = a_friend.raw.get(‘Sex‘,None)
    Sex ={1:"男",2:"女",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)
技术图片

 

技术图片

 将 lis 列表能够保存到 excel 中:

技术图片
def lis2e07(filename,lis):
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = ‘list2excel07‘
    file_name = filename +‘.xlsx‘
    for i in range(len(lis)):
        for j in range(len(lis[i])):
            sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=str(lis[i][j]))
    wb.save(file_name)
lis2e07(‘C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yubg1‘,lis)
技术图片

运行后结果如图:

技术图片

对数据进行简单的分析:

Friends = bot.friends()
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
print(data)

结果如图:

技术图片

 未完待续......

 
 
 
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