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。itchat的github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

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()

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()

看来大家都是很热爱生活的哇！