Python3 爬取微信好友基本信息,并进行数据清洗

1,登录获取好友基础信息:

  好友的获取方法为get_friends,将会返回完整的好友列表。

  • 其中每个好友为一个字典
  • 列表的第一项为本人的账号信息
  • 传入update键为True将可以更新好友列表并返回
'''
微信:
Date:20180918
Author:lizm
Description:爬取微信好友、公众号、群聊基本信息,并进行数据清洗
'''
import itchat
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import re #1,登录(每次登录都要扫二维码)
itchat.login()
#登录(只需要扫码一次,第二次运行手机微信会弹出确认框)
#itchat.auto_login(hotReload=True) #爬取自己好友相关信息, 返回一个json文件
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]
#print(friends)

2,统计性别并图形展示(pyecharts)

#2,统计性别
#初始化计数器
male = female = other = 0
#friends[0]是自己的信息,所以要从friends[1]开始
for i in friends[1:]:
sex = i["Sex"]
if sex == 1:
male += 1
elif sex == 2:
female += 1
else:
other +=1
#计算朋友总数
total = len(friends[1:])
#打印出自己的好友性别比例
print("男性好友: %.2f%%" % (float(male)/total*100) + "\n" +
"女性好友: %.2f%%" % (float(female) / total * 100) + "\n" +
"不明性别好友: %.2f%%" % (float(other) / total * 100)) #pyecharts图形
from pyecharts import Bar
bar =Bar("性别比例图", "微信好友")
bar.add("性别", ["男", "女", "未知"], [male, female, other])
bar.show_config()
bar.render()

3,将基本信息保存到csv

#3,将基本信息保存到csv
def filter_emoji(desstr,restr=''):
#过滤表情
try:
co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
except re.error:
co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
return co.sub(restr, desstr) #定义一个函数,用来爬取各个变量
import emoji
def get_var(var):
variable = []
for friend in friends:
value = friend[var]
if isinstance(value,str):
value = value.strip()
#value = emoji.demojize(value)
value = filter_emoji(value,'')
rep = re.compile("1f\d+\w*|[<>/=]")
value = rep.sub("", value)
rep1 = re.compile("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——!,。?、~@#¥%……&*()]+")
value = rep1.sub('',value)
print("爬取数据[%s]>>>>:%s" %(var,value))
else:
pass
variable.append(value)
return variable #调用函数得到各变量,并把数据存到csv文件中,保存到桌面
NickName = get_var("NickName")
Sex = get_var('Sex')
Province = get_var('Province')
City = get_var('City')
Signature = get_var('Signature') data = {'NickName': NickName, 'Sex': Sex, 'Province': Province,
'City': City, 'Signature': Signature}
frame = DataFrame(data)
#windows下运行,需要转码,系统默认是gbk,需要手动设置;注意:utf-8还是乱码,得设置为utf-8-sig
frame.to_csv('data.csv', index=True,encoding='utf_8_sig')

4,利用签名绘制词云

#4,绘制词云
#4.1 替换签名中的emoji、span、class、类似<>/= 之类的符号等等
siglist = []
for i in friends:
signature = i["Signature"].strip().replace("span","").replace("class","").replace("emoji","")
rep = re.compile("1f\d+\w*|[<>/=]")
signature = rep.sub("", signature)
siglist.append(signature)
text = "".join(siglist) #4.2 把结巴分词这个包搞进来分词
import jieba
wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True)
word_space_split = " ".join(wordlist) #4.3 进入画图阶段,根据自己想要的图片、形状、颜色画出相似的图形
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import numpy as np
import PIL.Image as Image
coloring = np.array(Image.open("101.jpg"))
my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=2000,
mask=coloring, max_font_size=60, random_state=42, scale=2,
font_path="STXINWEI.TTF").generate(word_space_split) image_colors = ImageColorGenerator(coloring)
plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

5,ggplot图形展示

#5, ggplot图形展示
import matplotlib.pyplot as plt
#获取csv内容
df = pd.read_csv('data.csv')
#配置图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.hist(df['Sex'], bins=7)
#标题
plt.title('Sex distribution')
#X轴标题
plt.xlabel('Sex')
#Y轴标题
plt.ylabel('people')
plt.show()

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