最近发现了一个好玩的包itchat，通过调用微信网页版的接口实现收发消息，获取好友信息等一些功能，各位可以移步itchat项目介绍查看详细信息。
目标：获取好友列表
统计性别及城市分布
根据好友签名生成词云
获取好友信息前文说了，itchat其实是调用微信网页版的接口，所以登陆的时候会弹出二维码进行登陆，然后通过itchat.get_friends获取好友信息就好了，相当简单。
# -*- coding: utf-8 -*- import itchat import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import warnings import jieba import re from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator itchat.login() #登陆网页版微信，需要手机扫码确认 warnings.filterwarnings("ignore")获取好友信息的时候需要注意一点，因为好友列表中第一位是自己，所以从第二位开始保存。
friends = itchat.get_friends(update=True) for counter,content in enumerate(friends[1:]): if counter == 0: df=pd.DataFrame(content) df.columns=content.keys() else: df.loc[counter]=content.values() print \'获取到%d位好友信息\'%counter df.columns字段信息如下：
Index([u\'UserName\', u\'City\', u\'DisplayName\', u\'UniFriend\', u\'MemberList\', u\'PYQuanPin\', u\'RemarkPYInitial\', u\'Sex\', u\'AppAccountFlag\', u\'VerifyFlag\', u\'Province\', u\'KeyWord\', u\'RemarkName\', u\'PYInitial\', u\'IsOwner\', u\'ChatRoomId\', u\'HideInputBarFlag\', u\'EncryChatRoomId\', u\'AttrStatus\', u\'SnsFlag\', u\'MemberCount\', u\'OwnerUin\', u\'Alias\', u\'Signature\', u\'ContactFlag\', u\'NickName\', u\'RemarkPYQuanPin\', u\'HeadImgUrl\', u\'Uin\', u\'StarFriend\', u\'Statues\'], dtype=\'object\') 好友城市分布因为微信中位置信息是两级，省份和城市，对于北京上海这种直辖市，City字段中保存的是区的信息，这个部分做了下处理改为相应的城市名。
df[\'City\'][df[\'Province\']==u\'北京\']= u\'北京\' df[\'City\'][df[\'Province\']==u\'上海\']= u\'上海\' df[\'City\'][df[\'Province\']==u\'重庆\']= u\'重庆\' #微信对于直辖市将city字段填写为区 plt.figure(figsize = (15,12)) data_temp = df[df[\'City\']!=\'\'] #剔除城市未填写的记录 data_temp = data_temp.groupby([\'City\'])[\'UserName\'].count().reset_index() data_temp = data_temp.nlargest(15,\'UserName\') data_temp.columns = [\'City\',\'Count\'] sns.barplot(data=data_temp ,y=\'City\',x=\'Count\') for y,x in enumerate(data_temp[\'Count\']): plt.text(x,y,x,fontsize = 20) plt.title(u\'好友城市分布\',fontsize =25) plt.show()只取了前15位，效果如下：
Sex字段中有0，1，2三个值，分别代表性别不明，男，女，相应的replace一下就好。
df[\'Sex\'] = df[\'Sex\'].replace({0:u\'性别不明\',1:u\'男\',2:u\'女\'}) plt.figure(figsize = (15,8)) plt.subplot(1,2,1) data_temp = df.groupby([\'Sex\'])[\'UserName\'].count().reset_index() data_temp = data_temp.sort_values(\'UserName\') data_temp.columns = [\'Sex\',\'Count\'] sns.barplot(data=data_temp ,x=\'Sex\',y=\'Count\') for x,y in enumerate(data_temp[\'Count\']): plt.text(x-0.05,y,y,fontsize = 20) plt.subplot(1,2,2) sex_list = [u\'男\',u\'女\',u\'性别不明\'] countlist = [292,227,25] explode = (0.05,0,0) plt.pie(countlist,labels = sex_list,explode =explode,startangle = 90,autopct = \'%3.1f%%\') plt.axis(\'equal\') plt.show()效果如下：
Signature中保存的是好友签名，开始试了一次，发现签名中emoji表情占了好大的比例，后面用正则表达式处理了下，只保留了汉字部分。
back_color = imread(\'tencent.jpg\') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color=\'white\', # 背景颜色 max_words=1000, # 最大词数 mask=back_color, # 以该参数值作图绘制词云，这个参数不为空时，width和height会被忽略 max_font_size=100, # 显示字体的最大值 font_path="/Users/tangwenpan/Downloads/simhei.ttf", # 解决显示口字型乱码问题 random_state=42, # 为每个词返回一个PIL颜色 ) text=\'\' xx= u"[\u4e00-\u9fa5]" #保留汉字 for x in df[\'Signature\']: pattern = re.compile(xx) text_temp = pattern.findall(x) for xxx in text_temp: text = text +xxx def word_cloud(texts): words_list = [] word_generator = jieba.cut(texts, cut_all=False) # 返回的是一个迭代器 for word in word_generator: if len(word) > 1: #去掉单字 words_list.append(word) return \' \'.join(words_list) text = word_cloud(text) wc.generate(text) # 基于彩色图像生成相应彩色 image_colors = ImageColorGenerator(back_color) plt.figure(figsize = (15,15)) plt.axis(\'off\') # 绘制词云 plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors)) plt.axis(\'off\') # 保存图片 wc.to_file(\'comment.png\') print \'comment.png has bee saved!\'