事情是这么来的，我看到有朋友在做朋友圈的电子书，也想自己研究一下，发现原来有个itchart这个微信第三方api可以读取微信数据，抱着好奇的想法尝试了以下，果然非常好玩。
get
friends
list.py这个类用来爬取好友信息并保存到指定文件
import
itchat
import
os
import
time
basepath
= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
download_path = basepath+
'/downloads'
+
'/'
#调用itchat接口登录并拉取数据itchat.login
friends = itchat.get_friends(update=true)[0:]
fmt='%y%m%d%h%m%s'#定义时间显示格式date=time.strftime(fmt,time.localtime(time.time))
download_file_name ='friendslist_'+friends[0]['nickname']
+'_'+ date +'.txt'
f =open(download_path+download_file_name,'wb')
print(download_path+download_file_name)
foriinfriends[1:]:
friend = (str(i) +\n).encode(encoding='gb18030')
# print(str(i))
f.write(friend)
f.close
analyse.py这个类根据下载的好友数据分析好友信息
importre
importos
importtime
source_file =friendslist_阿西ued_20180105191247.txtbasepath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
download_file = basepath+'/downloads/'+ source_file
fs_str =''withopen(download_file,'rb')asf:
fs_str = f.read.decode('gb18030')
friends = fs_str.split('\n')
#初始化计数器male=female= other =0#所有省份provinces_list =
#friends[0]是自己的信息，所以要从friends[1]开始foriinfriends:
ifi.__len__>0:
i = i.replace('i = i.replace(']>'']>')
friend =eval(i)
#统计性别sex = friend[sex]
ifsex ==1:
male +=1exitelifsex ==2:
female +=1else:
other+=1#统计地区province = friend[province]
provinces_list.append(province)
#计算朋友总数total=len(friends)
#打印出自己的好友性别比例print(总好友数： %d% total +\n+
男性好友： %d个,占比 %.2f%%% (male,(float(male)
/total*100)) +\n+
女性好友： %d个,占比 %.2f%%% (female,(float(female) / total *100)) +\n+
不明性别好友： %d个,占比 %.2f%%% (other,
(float(other) / total *100)))
provinces_set =set(provinces_list)
provinces_dict = {}
foriinprovinces_set:
provinces_dict[i] = provinces_list.count(i)
#对省份字典按value排序provinces_dict =sorted(provinces_dict.items,
key=lambdaasd:asd[1],reverse=true)
print(==========人数排名前10地区如下============)
top =0fork,vinprovinces_dict:
iftop
print(%s : %d个，占比 ： %.2f%%%
(k,v,float(v)/total*100))
top+=1
输出结果：
总好友数：1324
男性好友：680个,占比 51.36%
女性好友：592个,占比 44.71%
不明性别好友：51个,占比 3.85%
=======人数排名前10地区如下========
未知: 258个，占比 ： 19.49%
北京 : 211个，占比 ： 15.94%
上海 : 198个，占比 ： 14.95%
广东 : 173个，占比 ： 13.07%
河南 : 68个，占比 ： 5.14%
浙江 : 63个，占比 ： 4.76%
江苏 : 51个，占比 ： 3.85%
四川 : 24个，占比 ： 1.81%
山东 : 21个，占比 ： 1.59%
河北 : 19个，占比 ： 1.44%
wordcloud.py根据签名生成词云
词云来自全部好友的签名，把签名收集在一起拼接字符串然后分词再拼成一张图片。重复越多的字越大。
# -*- coding:utf-8 -*-importre
importos
importtime
base_pic =alice_coloring.jpgsource_file =friendslist_阿西ued_20180105191247.txtbasepath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
download_file =basepath+'/downloads/'+ source_file
fs_str =''withopen(download_file,'rb')asf:
fs_str = f.read.decode('gb18030')
friends = fs_str.split('\n')
siglist =
foriinfriends:
ifi.__len__>0:
i = i.replace('i = i.replace(']>'']>')
friend =eval(i)
# print(friend)# print(friend[signature])signature = friend[signature].strip
.replace(span).replace(class)
.replace(emoji)
rep = repile(1f\d+\w*|[/=])
signature = rep.sub(,signature)
siglist.append(signature)
text =.join(siglist)
importjieba
wordlist = jieba.cut(text,cut_all=true)
word_space_split = .join(wordlist).replace(\n)
print(word_space_split)
importmatplotlib.pyplotasplt
fromwordcloudimportwordcloud, imagecolorgenerator
importnumpyasnp
importpil.imageasimage
coloring = np.array(image.open(base_pic))
my_wordcloud = wordcloud(background_color=white
max_words=2000mask=coloring,max_font_size=60
random_state=42scale=2
font_path=fonts/stheiti light.ttc)
.generate(word_space_split)
image_colors = imagecolorgenerator(coloring)
plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis(off)
plt.show词云的效果：
python还有其他比较好玩的东西，比如小程序辅助就是python开发的我经过测试已经被官方黑名单了，，不过用来自娱自乐很奈斯。
还能分析你朋友圈全部的内容，图片、文字哪些做微信电子书就是用这个原理做的爬虫。
原文链接是我用js实现的微信跳转支付宝demo有兴趣的可以体验一下，明天文章发教程。
感觉要转行做开发了的感觉～