微信好友男女比例,区域排名,签名情感分析
程序 | 备注 | 技术栈 |
---|---|---|
微信好友性别占比 | 采集微信好友性别比例并绘制饼图 | itchat, matplotlib |
微信好友头像 | 采集微信好友头像并拼接大图 | itchat, math, PIL |
微信好友地区分布 | 采集微信好友区域分布并分别制作省会和城市Top10柱形图 | itchat, matplotlib |
微信好友个性签名情感分析 | 采集微信性别比例并绘制饼图 | itchat, matplotlib, jieba, numpy, snownlp, wordcloud |
微信群好友统计 | 采集微信群好友信息 | itchat, matplotlib, PIL |
import itchat
itchat.auto_login(hotReload=True)
itchat.dump_login_status()
we_friend = itchat.get_friends(update=True)[:]
返回的结果we_friend
是微信好友的基本信息列表, 单个好友字典的 key 如下表:
key | 备注 |
---|---|
UserName | 微信系统内的用户编码标识 |
NickName | 好友昵称 |
Sex | 性别 |
Province | 省份 |
City | 城市 |
HeadImgUrl | 微信系统内的头像URL |
RemarkName | 好友的备注名 |
Signature | 个性签名 |
通过统计好友人数、男生女生各多少人算出好友性别占比,再绘制饼图。
首先需要把好友头像保存在同一目录下
设定最后拼图的大小,以及每行需要拼接几个头像,这里我采用图片的面积除以图片的张数
each_size = int(math.sqrt(float(640 * 640) / len(ls))) # 算出每张图片的大小多少合适
lines = int(640 / each_size)
image = Image.new('RGBA', (640, 640)) # 创建640*640px的大图
通过区域和城市人数排名,其实大致看出你的户籍所在地和工作地点了。
这里主要做了两部分
通过饼图来推测我的好友大多数正向情感要高于负向情感。
之前加了一个中产互助社群,群成员既有一线京沪广深、二线杭宁苏夏,成渝武郑,也有四五七八线地级市县以及国外的朋友,群里刚好讨论了一个话题《三到五年后离开北上广的有多少打算的》,借此机会统计下目前有多少在一线工作,3年后会再次统计一波
群聊用户列表的获取方法为update_chatroom
。
import itchat
memberList = itchat.update_chatroom('@@abcdefg1234567', detailedMember=True)
性别比例这里就不再提,群内好友人数分布从图片中可以清晰看到Top3是北京、上海、深圳,的确如此。对于普通人来说,大城市发展的机会、空间、市场、机遇、机会都会比小城市大的多。