第一个微信小项目

本文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，功能包括：

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

a.首先，获取用户信息

#导入模块 
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() 

b.统计用户信息

len(friend_all)

c.数据分析

Friends = bot.friends() 
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=2, top_cities=3) 
print(data)

再从本地的excel中读取数据进行分析，并查看数据类型；

from pandas import read_excel  
df = read_excel('wx.xlsx',sheetname='list2excel07')  
df.tail(5)

最后对city列数据做成词云；

（这里我利用plt+wordcloud方法）

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
from pandas import DataFrame 
word_list= df['City'].fillna('0').tolist()
new_text = ' '.join(word_list) 
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text) 
plt.imshow(wordcloud) 
plt.axis("off") 
plt.show() 

完整代码如下：

 

#导入模块 
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() 
print(friend_all[0].raw)
len(friend_all)
lis=[]
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) 
def lis2e07(filename,lis): 
    import openpyxl 
    wb = openpyxl.Workbook() 
    sheet = wb.active 
    sheet.title = 'list2excel07' 
    file_name = filename +'.xlsx' 
    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！") 
#lis2e07('wx',lis)
Friends = bot.friends() 
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=2, top_cities=3) 
print(data)
from pandas import read_excel  
df = read_excel('wx.xlsx',sheetname='list2excel07')  
df.tail(5) 
df['City'].count()
df['City'].describe()
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
from pandas import DataFrame 
word_list= df['City'].fillna('0').tolist()
new_text = ' '.join(word_list) 
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text) 
plt.imshow(wordcloud) 
plt.axis("off") 
plt.show() 

结果显示：

若要可视化在地图上，则可加入以下一段代码：

province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()
count_province = pd.value_counts(province_list)
from pyecharts import Map
value =count_province.tolist() 
attr =count_province.index.tolist() 
map=Map("各省微信好友分布", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)
map.show_config() 
map.render(r'd:/19/map1.html')

结果显示：