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itchat和matplotlib的結(jié)合使用爬取微信信息的實例

 更新時間:2017年08月25日 09:14:19   投稿:jingxian  
下面小編就為大家?guī)硪黄猧tchat和matplotlib的結(jié)合使用爬取微信信息的實例。小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

前幾天無意中看到了一片文章,《用 Python 爬了爬自己的微信朋友(實例講解)》,這篇文章寫的是使用python中的itchat爬取微信中朋友的信息,其中信息包括,昵稱、性別、地理位置等,然后對這些信息進(jìn)行統(tǒng)計并且以圖像形式顯示。文章對itchat的使用寫的很詳細(xì),但是代碼是貼圖,畫圖使用R中的包畫,我對著做了一遍,并且把他沒有貼畫圖的代碼做了一遍,畫圖是使用matplotlib。由于他沒有貼代碼,所以我把我寫的貼出來供以后復(fù)制。

首先是安裝itchat的包,可以使用清華大學(xué)的鏡像: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'+
'性別不明的好友:%.2f%%' %(othercol))
print("顯示圖如下:")

 畫圖:柱狀圖和餅狀圖,圖片如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
#解決中文亂碼不顯示問題
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默認(rèn)字體 
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解決保存圖像是負(fù)號'-'顯示為方塊的問題 
 
map = {
 'Female': (malecol, '#7199cf'),
 'Male': (femalecol, '#4fc4aa'),
 'other': (othercol, '#e1a7a2')
}
 
fig = plt.figure(figsize=(5,5))# 整體圖的標(biāo)題
ax = fig.add_subplot(111)#添加一個子圖
ax.set_title('Gender of friends')
 
xticks = np.arange(3)+0.15# 生成x軸每個元素的位置
bar_width = 0.5# 定義柱狀圖每個柱的寬度
names = map.keys()#獲得x軸的值
values = [x[0] for x in map.values()]# y軸的值
colors = [x[1] for x in map.values()]# 對應(yīng)顏色
 
bars = ax.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')# 畫柱狀圖,橫軸是x的位置,縱軸是y,定義柱的寬度,同時設(shè)置柱的邊緣為透明
ax.set_ylabel('Proprotion')# 設(shè)置標(biāo)題
ax.set_xlabel('Gender')
ax.grid()#打開網(wǎng)格
ax.set_xticks(xticks)# x軸每個標(biāo)簽的具體位置
ax.set_xticklabels(names)# 設(shè)置每個標(biāo)簽的名字
ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])# 設(shè)置x軸的范圍
ax.set_ylim([0, 100])# 設(shè)置y軸的范圍
for bar, color in zip(bars, colors):
 bar.set_color(color)# 給每個bar分配指定的顏色
 height=bar.get_height()#獲得高度并且讓字居上一點
 plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.2f%%' %float(height))#寫值
plt.show()
#畫餅狀圖
fig1 = plt.figure(figsize=(5,5))# 整體圖的標(biāo)題
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)#并指定標(biāo)簽和對應(yīng)顏色
plt.show()

爬取其他信息,對省份分類并根據(jù)個數(shù)對其排序

#用來爬去各個變量
def get_var(var):
 variable=[]
 for i in friends:
  value=i[var]
  variable.append(value)
 return variable
 
#調(diào)用函數(shù)得到各個變量,并把數(shù)據(jù)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)))#獲取個數(shù)
def by_num(p):
 return p[1]
prosdsored=sorted(prosarray,key=by_num,reverse=True)#根據(jù)個數(shù)排序

畫省份圖:

#畫圖
figpro = plt.figure(figsize=(10,5))# 整體圖的標(biāo)題
axpro = figpro.add_subplot(111)#添加一個子圖
axpro.set_title('Province')
xticks = np.linspace(0.5,20,20)# 生成x軸每個元素的位置
bar_width = 0.8# 定義柱狀圖每個柱的寬度
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']# 對應(yīng)顏色
 
bars = axpro.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')
axpro.set_ylabel('人數(shù)')# 設(shè)置標(biāo)題
axpro.set_xlabel('省份')
axpro.grid()#打開網(wǎng)格
axpro.set_xticks(xticks)# x軸每個標(biāo)簽的具體位置
axpro.set_xticklabels(pros)# 設(shè)置每個標(biāo)簽的名字
axpro.set_xlim(0,20)# 設(shè)置x軸的范圍
axpro.set_ylim([0, 100])# 設(shè)置y軸的范圍
 
for bar, color in zip(bars, colors):
 bar.set_color(color)# 給每個bar分配指定的顏色
 height=bar.get_height()#獲得高度并且讓字居上一點
 plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.d' %float(height))#寫值
 
plt.show()

還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行保存:可用excel打開

#保存數(shù)據(jù)
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)

以上這篇itchat和matplotlib的結(jié)合使用爬取微信信息的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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