【パイソン】第一のマイクロチャネル小さなプロジェクト

マイクロチャネルバディデータ解析アプリケーション

 

1.クロールバディリスト、XLSX形式でファイル保存し、お友達のニックネーム、性別、地理的、署名を表示
2.統計フレンズ地理的分布を、地図上の単語の雲と視覚的に表示するために
、合併を3.すべての友人の頭を取得します。大きなマップへ

ライブラリのための第二に、必要

1、Pyecharts:echartsグラフを生成するためのライブラリは、百度が開いているechartsデータ可視化ライブラリ、大きなecharts図の可視化を使用して生成され、パイソン図pyechart echartsデータを用いて生成することができるライブラリ。

2、Itchat:個人番号へのオープンソースマイクロチャネルインタフェース、Pythonのコールマイクロチャネルを使用することは容易ではありませんでした。

3、Jieba:シンプルなワード操作ライブラリ。

4、numpyの:numpyのシステムは、数値Python拡張を計算するオープンソースです。このツールは、大規模な行列を格納し、処理するために使用することができます。

5、パンダ:numpyのは、ツールに基づいているパンダは、このツールは、データ分析タスクを解決するために作成されます。

図6に示すように、枕:画像処理。

7、wxpy:モジュールの使いやすさを向上させるために最適化されたインターフェイスの多数、および機能豊富な拡張によってでwxpy基底itchat。(それ自体は、マイクロチャネルを提供します)

注意:. Pyechartsは、バージョン0.5をインストールすることができ、より良いです*

ライブラリー上記の三者は、インストールのオペレータコマンド(CMD)で特定のコマンドを達成することができます。install PIP ***

もう一つ:マップデータパケットをインストールするには、地図上で視覚的に表示:

ピップecharts・中国・州・pypkgをインストール

echarts-国-pypkgをインストールPIP

第三に、動作環境:

アナコンダのためのスパイダーのエディタを使用してください。

第三に、ポイントが行進を行います

1、プログラムがマイクロ手紙を記録し、私の友人についての情報を取得することができます。

wxpyインポート*#インポートモジュールから
 ボット=ボット(cache_path = TRUE) #のロボットの初期化、選択スキャンコードログ
 friend_all = bot.friends()#取得友達マイクロチャネル情報

ログインコードは自動的に、図1に示す開放、2次元コードのページをポップアップ表示されます実行して、携帯電話のスキャンコードを使用した後、マイクロチャンネル入力することで合意し
たマイクロ手紙の友人の関連情報へのアクセスを。

2、)(私の情報を取得します

(1)取得した対話を使用して

in[2]:print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息
{'UserName': '@8c0c266b8a6e26de8ac633c1b8e9da89bc28c2b8f2ea97084f66518d2b5280ba', 'City': '', 'DisplayName': '', 'PYQuanPin': '', 'RemarkPYInitial': '', 'Province': '', 'KeyWord': '', 'RemarkName': '', 'PYInitial': '',
'EncryChatRoomId': '', 'Alias': '', 'Signature': '千帆过尽还是你',
'NickName': '杨宇平', 'RemarkPYQuanPin': '',
'HeadImgUrl': '/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgeticon?seq=1697661224&username=@8c0c266b8a6e26de8ac633c1b8e9da89bc28c2b8f2ea97084f66518d2b5280ba&skey=@crypt_35dd26c8_6e6d15d86316931db6d7bbb2bfe9b2e8',
'UniFriend': 0, 'Sex': 2, 'AppAccountFlag': 0, 'VerifyFlag': 0,
'ChatRoomId': 0, 'HideInputBarFlag': 0, 'AttrStatus': 0, 'SnsFlag': 1, 'MemberCount': 0, 'OwnerUin': 0, 'ContactFlag': 0, 'Uin': 548324490, 'StarFriend': 0, 'Statues': 0, 'MemberList': [], 'WebWxPluginSwitch': 0, 'HeadImgFlag': 1}

(2)文件式获取

(在原来的三行代码上加上最后一行即可)

from wxpy import *
bot=Bot(cache_path=True)
friend_all = bot.friends()
print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息

显示效果:

3、获取我的好友数量

(在原先的代码上加入此行即可,直接放在交互式,文件式都可以)

print(len(friend_all)) #好友的数量

结果:(显示博主177个好友)

 

4、把全部的好友信息转化为一个xlsx文件

获取好友信息

 

for a_friend in friend_all:
    NickName = a_friend.raw.get('NickName', None)
    #昵称
    #Sex = a_friend.raw.get('Sex', None)
    Sex = {1: "", 2: "", 0: "其它"}.get(a_friend.raw.get('Sex', None), None)
    #性别(优化)
    City = a_friend.raw.get('City', None)
    #城市
    Province = a_friend.raw.get('Province', None)
    #省份
    Signature = a_friend.raw.get('Signature', None)
    #个性签名
    HeadImgUrl = a_friend.raw.get('HeadImgUrl', None)
    #头像地址
    HeadImgFlag = a_friend.raw.get('HeadImgFlag', None)
    #小Flag
    list_0=[NickName, Sex, City, Province, Signature, HeadImgUrl, HeadImgFlag]
    #存为一维数组
    lis.append(list_0)
    #叠加数据

并存为xlsx文件

def lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = 'list2excel17'
    file_name = filename +'.xlsx'
    title=['NickName','Sex','City','Province','Signature','HeadImgUrl','HeadImgFlag']
    
    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!")
print(lis2e17('yyp',lis))

结果:

 

 

5、把好友的地区用词云统计

(1)给原先的yyp.xlsl加上行标题,例如:nickname sex city province signature headImgUrl headImgFlag(因为下面的词云运用,要用到city索引,才能调用city那一列),另存为yyp_1.xlsx文件

 

#对数据进行初步探索
#方法一
#粗略获取好友的统计信息
Friends = bot.friends()
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
print(data)
from pandas import read_excel 
df = read_excel('yyp_1.xlsx',sheetname='list2excel17') #把yyp.xlsx加上列标题行,另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
df.tail(5)
df.city.count()
df.city.describe()

 

#把好友信息(地区)统计,词云
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

word_list= df['city'].fillna('0').tolist()
#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“0”替换
new_text = ' '.join(word_list)
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text)
#设计图背景颜色,字体
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

 

 

 (2)将词云图转为HTML的形

这需要用到pyecharts库的0.5版本,anaconde3原先的是1.0版本的,需要删了这个,安装0.5版本

具体操作可参考博文 https://www.jianshu.com/p/eaad92f6d9ee 

代码实现如下:

#利用 pyechart 做词云
import pandas as pd
#count = df.city.value_counts() #对 dataframe 进行全频率统计,排除了 nan
city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“NAN” 替换
count_city = pd.value_counts(city_list)#对 list 进行全频率统计 
from pyecharts.charts.wordcloud import WordCloud  #设置对象
name = count_city.index.tolist()
value = count_city.tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render(r'D:\Python\wechatcloud.html')

效果如下:

6、把好友的地区转为地图形式

 要加入模块 import pandas as pd 在添加下面代码

province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()
#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用 “NAN”替换
count_province = pd.value_counts(province_list)
#对 list 进行全频率统计

from pyecharts import Map
value =count_province.tolist()
attr =count_province.index.tolist()
map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)
#显示地图上的省份
map.show_config()
map.render(r'D:\Python\wechatProMap.html')

显示效果如下:

 

7、总代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jun  2 23:38:29 2019

@author: yyp
"""
from wxpy import *  
import pandas as pd  #地图那要用到的模块
bot=Bot(cache_path=True)
friend_all = bot.friends()
print(friend_all[0].raw)#friend_all[0]是我的微信昵称,.raw 则是获取我的全部信息
a=len(friend_all)#输出好友个数
print(a)
lis=[]

for a_friend in friend_all:
     NickName = a_friend.raw.get('NickName',None)
     #Sex = a_friend.raw.get('Sex',None)
     Sex ={1:"",2:"",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 lis2e17(filename,lis):#把数据存到表格中
    import openpyxl
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = 'list2excel17'
    file_name = filename +'.xlsx'
    title=['NickName','Sex','City','Province','Signature','HeadImgUrl','HeadImgFlag']
    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!")
print(lis2e17('yyp',lis))


#对数据进行初步探索
#方法一
#粗略获取好友的统计信息
#另存文件
Friends = bot.friends()
data = Friends.stats_text(total=True, sex=True,top_provinces=30, top_cities=500)
print(data)
from pandas import read_excel 
df = read_excel('yyp_1.xlsx',sheetname='list2excel17') #把yyp.xlsx加上列标题行,另存为yyp_1.xlsx,读取新的表格
df.tail(5)
df.city.count()
df.city.describe()

'''#把好友信息(籍贯)统计,词云(常规)
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
word_list= df['city'].fillna('0').tolist()
#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“0”替换
new_text = ' '.join(word_list)
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf',  background_color="black").generate(new_text)
#设计图背景颜色,字体
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()'''

'''#利用 pyechart 做词云(以HTML的形式显示)
import pandas as pd
#count = df.city.value_counts() #对 dataframe 进行全频率统计,排除了 nan
city_list = df['city'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用“NAN” 替换
count_city = pd.value_counts(city_list)#对 list 进行全频率统计 
from pyecharts.charts.wordcloud import WordCloud  #设置对象
name = count_city.index.tolist()
value = count_city.tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render(r'D:\Python\wechatcloud.html')'''

#把好友的地区显示在地图上(以地图的形式呈现)
province_list = df['province'].fillna('NAN').tolist()#将 dataframe 的列转化为 list,其中的 nan 用 “NAN”替换
count_province = pd.value_counts(province_list)#对 list 进行全频率统计
from pyecharts import Map
value =count_province.tolist()
attr =count_province.index.tolist()
map=Map("各省微信好友分布", width=1300, height=700)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show = True)#显示地图上的省份
map.show_config()
map.render(r'D:\Python\wechatProMap.html')

 

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転載: www.cnblogs.com/yyp-20190107/p/10971319.html