这篇文章主要是分享如何爬取自己的微信好友的公开信息，可以下载源码，查看自己微信好友的相关信息。
爬取大家的签名后发现大家对生活都是积极向上的，希望每个人都能成为更好的自己！

沉迷于造轮子。。。

无法自拔

| 简述

微信是我们每天都会使用的社交工具，不同的人群会有不一样的朋友圈。
可能是微信不到百人的彭磊

就是这个长得有点猥琐的小眼睛男人

也可能是直逼好友上限的大佬

吓得我赶紧看了一下我的好友列表，迅速拉到最底端，算了一下还有四千多个位置。

没有体验过这种优秀的烦恼，所以我去搜了一下微信好友上限是一种什么体验：
大概是这样的吧！

或者是这样的？

接下来我会使用「itchat」(开源的微信个人接口)来获取一些公开的好友信息，使用itchat.get_friends()，我们可以获取微信好友头像、性别、省份、城市、年龄等具体信息。

爬取这些信息后做一些统计分布的分析。

| 好友头像

我们先拉取好友头像试一下，「itchat」里的get_head_img可以获取每个好友的头像：

def headImg(): itchat.login() friends = itchat.get_friends(update=True) # itchat.get_head_img() 获取到头像二进制，并写入文件，保存每张头像 for count, f in enumerate(friends): # 根据userName获取头像 img = itchat.get_head_img(userName=f["UserName"]) imgFile = open("photo/" + str(count) + ".jpg", "wb") imgFile.write(img) imgFile.close()

photo文件夹用于保存头像图片，遍历好友列表，根据下标命名头像，到这里可以看到文件夹里已经保存了所有好友的头像。

头像信息比较隐私，就不公布啦~

性别分布

当我们使用「itchat」的get_friends()函数可以获取很多好友信息，包括性别，所以这里只需要将获取到的好友性别信息提取出来制图就可以：

def analysisSex(): itchat.login() friends = itchat.get_friends() sex_count = dict() for f in friends: if f["Sex"] == 1: # man sex_count["man"] = sex_count.get("man", 0) + 1 elif f["Sex"] == 2: # women sex_count["women"] = sex_count.get("women", 0) + 1 else: # unknown sex_count["unknown"] = sex_count.get("unknown", 0) + 1 # 柱状图展示 for i, key in enumerate(sex_count): plt.bar(key, sex_count[key]) plt.savefig("analysisSex.png") #保存图片 plt.ion() plt.close()

结果如下：

个性签名

在获取的好友信息中Signature字段对应着好友的签名，
我们直接获取这部分信息，然后保存下来，处理过表情等特殊字符，然后制作词云图。

def AnalysisSignature(): itchat.login() friends = itchat.get_friends(update=True) file = open('AnalysisSignature.txt', 'a', encoding='utf-8') for f in friends: signature = f["Signature"].strip().replace("emoji", "").replace("span", "").replace("class", "") # 正则匹配 rec = re.compile("1f\d+\w*|[<>/=]") signature = rec.sub("", signature) file.write(signature + "\n")

大家对生活都是积极向上的，希望每个人都能成为更好的自己！

地区分布

为了统计好友的地区分布，所以要用到好友信息的province字段，直接对province进行统计，然后可视化出来得到。

#省份分析def analysisProvince(): friends_info = get_friends_info() df = pd.DataFrame(friends_info) province_count = df.groupby('province', as_index=True)['province'].count().sort_values() temp = list(map(lambda x: x if x != '' else '未知', list(province_count.index))) # 画图 page = Page() style = Style(width=1100, height=600) style_middle = Style(width=900, height=500) attr, value = temp, list(province_count) chart1 = Map('好友分布(中国地图)', **style.init_style) chart1.add('', attr, value, is_label_show=True, is_visualmap=True, visual_text_color='#000') page.add(chart1) chart2 = Bar('好友分布柱状图', **style_middle.init_style) chart2.add('', attr, value, is_stack=True, is_convert=True, label_pos='inside', is_legend_show=True, is_label_show=True) page.add(chart2) page.render('analysisProvince.html'

比较明显的一个点是，我们的好友大多来自我们生活过的地方，安徽和上海这两个地区好友数量都明显高于其他省份。

号主户籍安徽，利用城市信息看一下我的朋友都在哪里。
从下面的好友数量来看，号主明显是个安庆人。

你们可以直接修改源码的省份参数，获取你想了解的省份的好友分布

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