使用Python访问微信

itchat是一个开源的微信个人号接口,使用它我们可以很方便的访问我们个人微信号里的信息。itchatgithub地址如下:

https://github.com/littlecodersh/itchat

 

在通过 pip install itchat安装此模块后,我们即可以通过使用python访问自己微信号下的信息。

 

1. 登陆

首先我们需要登陆我们的微信号

import itchat
itchat.auto_login(hotReload=True)

 

此处的auto_login()执行后,会下载一张二维码图片,然后通过手机扫描二维码图片后即可登录个人微信。在指定hotReload=True后,此方法会生成一个本地的itchat.pkl文件,用于保存登录信息。之后在一定时间内再次登录时,就不需要再次扫描二维码。

 

另外一种登录方式为:

>>>itchat.login()

 

2. 访问微信好友信息

在成功登陆后,我们可以直接获取所有微信好友的信息:

friends = itchat.get_friends(update=True)

print(friends)

 

通过观察打印出的信息,我们可以发现每个好友的信息均存在一个字典里,这个字典里的key主要有:

‘UserName‘, ‘City‘, ‘DisplayName‘, ‘Province‘, ‘Signature‘, ‘NickName‘, ‘Sex‘…… 等等。

 

接下来,我们可以将一些主要的信息存放在几个列表里:

# information
NickName = []
Sex = []
Province = []
City = []
Signature = []
for friend in friends:
     NickName.append(friend[
‘NickName‘])
     Sex.append(friend[
‘Sex‘])
     Province.append(friend[
‘Province‘])
     City.append(friend[
‘City‘])
     Signature.append(friend[
‘Signature‘])

 

dic = {‘NickName‘:NickName, ‘Sex‘:Sex, ‘Province‘:Province, ‘City‘:City, ‘Signature‘:Signature}

 

然后将它存为DataFrame

from pandas import DataFrame
data = DataFrame(dic)

 

如果你更擅长用excel分析的话,可以将它保存为一个excel文档保存到本地:

data.to_csv(‘data.csv‘, index=True, encoding=‘utf_8_sig‘)

 

之后可以直接在excel里查看这些信息,如(隐私被处理):

 

City

NickName

Province

Sex

Signature

   

0

 

N1

 

X

     

1

XXX

N2

XXXX

X

XXXXX

 

2

 

N3

 

X

     

3

XXX

N4

XXX

X

XXXXX

 

4

 

N5

 

X

XXXXX

 

 

3. 分析信息

在获取了这些信息后,我们可以简单的查看一下,如:

 

1. 好友里男女比例:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[
‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘] #用来正常显示中文标签
sexcounts = data[‘Sex‘].value_counts()
sexcounts.plot(
kind=‘pie‘, autopct=‘%1.0f%%‘, pctdistance=0.5, labeldistance=1.2).get_figure()
plt.show()
 
其中0表示性别未填写,1表示男性,2表示女性

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2. 好友里地域分布(其中地域部分未截图):

procounts = data[‘Province‘].value_counts()
procounts.plot(
kind=‘bar‘).get_figure()

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3. 好友签名里的常用词:

首先我们可以将所有签名合并:

text = ‘‘.join(Signature)

由于会有好友在签名里使用表情,所以在文本里会有如下标签

<span class="emoji emoji1f4aa"></span><span class="emoji emoji1f4aa">

 

这里我们用正则将这些标签去掉:

import re
reg = re.compile(
‘<span .*?>(.*?)</span>‘)
text = reg.sub(‘‘, text)

 

然后使用jieba这个模块对得到的文本进行分词:

import jieba
wordlist = jieba.cut(text,
cut_all=True)
words =
‘ ‘.join(wordlist)

 

最后我们画出词云图:

coloring = np.array(Image.open(‘w.jpg‘))

my_wordcloud = WordCloud(
background_color=‘white‘, max_words=2000, mask=coloring, max_font_size=60, random_state=42, scale=2, font_path=‘/Library/Fonts/Microsoft/SimHei.ttf‘).generate(words)
image_colors = ImageColorGenerator(coloring)
plt.imshow(my_wordcloud.recolor(
color_func=image_colors))
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis(
"off")
plt.show()

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看来大家都是很热爱生活的哇!

 

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