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本文实例讲述了Python爬虫实现“盗取”微信好友信息的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
创新互联公司2013年成立,是专业互联网技术服务公司,拥有项目网站建设、网站设计网站策划,项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命,1280元东山做网站,已为上家服务,为东山各地企业和个人服务,联系电话:13518219792刚起床,闲来无聊,找点事做,看了朋友圈一篇爬取微信好友信息的文章,突发奇想,偷偷看看女朋友微信有些啥。。。。于是就下手了。。。。[阴险]
1、准备工作:
运行平台:Windows
Python版本:Python3.6
IDE:Sublime Text
Python库:wxpy,
2、开发流程:(电脑没电了,要撑不住了啦~之后具体分析)
3、直接上代码:
# 微信好友信息爬取+数据可视化 # encoding=utf-8 __author__ = 'Jonny' __location__ = '济南' __date__ = '2018-06-02' from wxpy import * import re import jieba import numpy import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator from matplotlib.patches import Polygon from matplotlib.colors import rgb2hex from mpl_toolkits.basemap import B # 微信登录 def wx_login(): try: #初始化机器人,扫码登录 bot = Bot() #获取好友列表 frinds = bot.friends() #wxpy.api.chats.chats.Chats对象是多个聊天对象的合集, # 可用于搜索或统计,可以搜索和统计的信息包括sex(性别)、province(省份)、city(城市)和signature(个性签名)等 print(type(frinds)) #输出好友列表 for i in frinds: print(i) except Exception as e: print(e.args) wx_login() return frinds # 数据可视化 #统计男女性别信息 def wx_friend_sex_infor(friends): sex_dict = {'male':0,'female':0,'other':0} for friend in friends: if friend.sex == 1: sex_dict['male'] += 1 elif friend.sex == 2: sex_dict['female'] += 1 else: print(friend,'性别未标记!') sex_dict['other'] += 1 print(sex_dict) wx_show_sex_infor(sex_dict) # pie(x, explode=None, labels=None, # colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'), # autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, # labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, # counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, # center = (0, 0), frame = False ) # 参数说明 # x (每一块)的比例,如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化 # labels (每一块)饼图外侧显示的说明文字 # explode (每一块)离开中心距离 # startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 # shadow 是否阴影 # labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 # autopct 控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function # '%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐) # pctdistance 类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度 # radius 控制饼图半径 # 返回值: # 如果没有设置autopct,返回(patches, texts) # 如果设置autopct,返回(patches, texts, autotexts) def wx_show_sex_infor(data): labers = ['男性','女性','未标记'] data = [data['male'],data['female'],data['other']] plt.pie(data=data,labels=labers,autopct='%.2f',shadow=True) plt.show() plt.savefig('sex.jpg') plt.close() def wx_friend_location_infor(friends): loction_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重庆': 0, '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '辽宁': 0, '黑龙江': 0, '陕西': 0, '甘肃': 0, '青海': 0, '山东': 0, '福建': 0, '浙江': 0, '台湾': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0, '江西': 0, '江苏': 0, '安徽': 0, '广东': 0, '海南': 0, '四川': 0, '贵州': 0, '云南': 0, '内蒙古': 0, '新疆': 0, '宁夏': 0, '广西': 0, '西藏': 0, '香港': 0, '澳门': 0} for friend in friends: if friend.province in loction_dict.keys(): loction_dict[friend.province] += 1 #转成JSON格式: loction_list = [] for key,value in loction_dict.items(): loction_list.append({'name':key,'sum':value}) print(loction_list) def wx_show_location_infor(): pass #显示好友个签信息 def wx_show_signature(friends): #统计好友签名 for friend in friends: #对数据进行清洗,排除标点信息的干扰 pattern = re.compile(r'[一-龥]+') filterdata = re.findall(pattern,friend.signature) with open('signature.txt','a',encoding='utf-8',newline='') as f: f.write(str(friend)+''.join(filterdata)+'\n') f.close() # 读取文件数据 with open('signature.txt','r',encoding='utf-8',newline='') as f: content = f.read() f.close() segment = jieba.lcut(content) words_df = pd.DataFrame({'segment':segment}) #读取stopwords stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt',index_col=False,quoting=3,sep=' ',names=['stopword'],encoding='gb18030') words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)] print(words_df) words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({'计数':numpy.size}) words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=['计数'],ascending=False) #设置词云属性 color_mask = imread('background.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', #设置字体可以显示中文 background_color= 'white', #背景颜色是白色 max_words=1000, #设置词云显示的大词数 mask=color_mask, #设置背景图片 max_font_size=400, #设置词云中字体的大值 random_state=42, width=500,height=430,margin=2,#设置图片默认大小 ) # 生成词云, 可以用generate输入全部文本,也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数 word_frequence = {x[0]: x[1] for x in words_stat.head(100).values} print(word_frequence) word_frequence_dict = {} for key in word_frequence: word_frequence_dict[key] = word_frequence[key] wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict) # 从背景图片生成颜色值 image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) # 重新上色 wordcloud.recolor(color_func=image_colors) # 保存图片 wordcloud.to_file('output.png') plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show() plt.close() if __name__ == '__main__': friends = wx_login() print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~1~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') wx_friend_sex_infor(friends) print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~2~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') wx_friend_location_infor(friends) print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~3~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') wx_show_signature(friends) print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~4~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
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