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前几天无意中看到了一片文章,《用 Python 爬了爬自己的微信朋友(实例讲解)》,这篇文章写的是使用python中的itchat爬取微信中朋友的信息,其中信息包括,昵称、性别、地理位置等,然后对这些信息进行统计并且以图像形式显示。文章对itchat的使用写的很详细,但是代码是贴图,画图使用R中的包画,我对着做了一遍,并且把他没有贴画图的代码做了一遍,画图是使用matplotlib。由于他没有贴代码,所以我把我写的贴出来供以后复制。
首先是安装itchat的包,可以使用清华大学的镜像:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple itchat
爬取微信好友男女比例:
import itchat itchat.login() friends=itchat.get_friends(update=True)[0:] male=female=other=0 for i in friends[1:]: sex=i['Sex'] if sex==1: male+=1 elif sex==2: female+=1 else: other+=1 total=len(friends[1:]) malecol=round(float(male)/total*100,2) femalecol=round(float(female)/total*100,2) othercol=round(float(other)/total*100,2) print('男性朋友:%.2f%%' %(malecol)+'\n'+ '女性朋友:%.2f%%' % (femalecol)+'\n'+ '性别不明的好友:%.2f%%' %(othercol)) print("显示图如下:")
画图:柱状图和饼状图,图片如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl #解决中文乱码不显示问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 map = { 'Female': (malecol, '#7199cf'), 'Male': (femalecol, '#4fc4aa'), 'other': (othercol, '#e1a7a2') } fig = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题 ax = fig.add_subplot(111)#添加一个子图 ax.set_title('Gender of friends') xticks = np.arange(3)+0.15# 生成x轴每个元素的位置 bar_width = 0.5# 定义柱状图每个柱的宽度 names = map.keys()#获得x轴的值 values = [x[0] for x in map.values()]# y轴的值 colors = [x[1] for x in map.values()]# 对应颜色 bars = ax.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')# 画柱状图,横轴是x的位置,纵轴是y,定义柱的宽度,同时设置柱的边缘为透明 ax.set_ylabel('Proprotion')# 设置标题 ax.set_xlabel('Gender') ax.grid()#打开网格 ax.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置 ax.set_xticklabels(names)# 设置每个标签的名字 ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])# 设置x轴的范围 ax.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围 for bar, color in zip(bars, colors): bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色 height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点 plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.2f%%' %float(height))#写值 plt.show() #画饼状图 fig1 = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题 ax = fig1.add_subplot(111) ax.set_title('Pie chart') labels = ['{}\n{} %'.format(name, value) for name, value in zip(names, values)] ax.pie(values, labels=labels, colors=colors)#并指定标签和对应颜色 plt.show()
爬取其他信息,对省份分类并根据个数对其排序
#用来爬去各个变量 def get_var(var): variable=[] for i in friends: value=i[var] variable.append(value) return variable #调用函数得到各个变量,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') pros=set(Province)#去重 prosarray=[] for item in pros: prosarray.append((item,Province.count(item)))#获取个数 def by_num(p): return p[1] prosdsored=sorted(prosarray,key=by_num,reverse=True)#根据个数排序
画省份图:
#画图 figpro = plt.figure(figsize=(10,5))# 整体图的标题 axpro = figpro.add_subplot(111)#添加一个子图 axpro.set_title('Province') xticks = np.linspace(0.5,20,20)# 生成x轴每个元素的位置 bar_width = 0.8# 定义柱状图每个柱的宽度 pros=[] values = [] count=0 for item in prosdsored: pros.append(item[0]) values.append(item[1]) count=count+1 if count>=20: break colors = ['#FFEC8B','#FFE4C4','#FFC125','#FFB6C1','#CDCDB4','#CDC8B1','#CDB79E','#CDAD00','#CD96CD','#CD853F','#C1FFC1','#C0FF3E','#BEBEBE','#CD5C5C','#CD3700','#CD2626','#8B8970','#8B6914','#8B5F65','#8B2252']# 对应颜色 bars = axpro.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none') axpro.set_ylabel('人数')# 设置标题 axpro.set_xlabel('省份') axpro.grid()#打开网格 axpro.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置 axpro.set_xticklabels(pros)# 设置每个标签的名字 axpro.set_xlim(0,20)# 设置x轴的范围 axpro.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围 for bar, color in zip(bars, colors): bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色 height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点 plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.d' %float(height))#写值 plt.show()
还可以对数据进行保存:可用excel打开
#保存数据 from pandas import DataFrame data={'NickName':NickName,'Sex':Sex,'Province':Province,'City':City,'Signature':Signature} frame=DataFrame(data) frame.to_csv('data.csv',index=True)
以上这篇itchat和matplotlib的结合使用爬取微信信息的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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