这里有新鲜出炉的精品教程,程序狗速度看过来!
下面小编就为大家带来一篇itchat和matplotlib的结合使用爬取微信信息的实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
前几天无意中看到了一片文章,《用 Python 爬了爬自己的微信朋友(实例讲解)》,这篇文章写的是使用python中的itchat爬取微信中朋友的信息,其中信息包括,昵称、性别、地理位置等,然后对这些信息进行统计并且以图像形式显示。文章对itchat的使用写的很详细,但是代码是贴图,画图使用R中的包画,我对着做了一遍,并且把他没有贴画图的代码做了一遍,画图是使用matplotlib。由于他没有贴代码,所以我把我写的贴出来供以后复制。
首先是安装itchat的包,可以使用清华大学的镜像: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'+
- '性别不明的好友:%.2f%%' %(othercol))
- print("显示图如下:")
画图:柱状图和饼状图,图片如下:
- import numpy as np
- import matplotlib.pyplot as plt
- import matplotlib as mpl
- #解决中文乱码不显示问题
- mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体
- mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
- map = {
- 'Female': (malecol, '#7199cf'),
- 'Male': (femalecol, '#4fc4aa'),
- 'other': (othercol, '#e1a7a2')
- }
- fig = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题
- ax = fig.add_subplot(111)#添加一个子图
- ax.set_title('Gender of friends')
- xticks = np.arange(3)+0.15# 生成x轴每个元素的位置
- bar_width = 0.5# 定义柱状图每个柱的宽度
- names = map.keys()#获得x轴的值
- values = [x[0] for x in map.values()]# y轴的值
- colors = [x[1] for x in map.values()]# 对应颜色
- bars = ax.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')# 画柱状图,横轴是x的位置,纵轴是y,定义柱的宽度,同时设置柱的边缘为透明
- ax.set_ylabel('Proprotion')# 设置标题
- ax.set_xlabel('Gender')
- ax.grid()#打开网格
- ax.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置
- ax.set_xticklabels(names)# 设置每个标签的名字
- ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])# 设置x轴的范围
- ax.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围
- for bar, color in zip(bars, colors):
- bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色
- height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点
- plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.2f%%' %float(height))#写值
- plt.show()
- #画饼状图
- fig1 = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题
- 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)#并指定标签和对应颜色
- plt.show()
爬取其他信息,对省份分类并根据个数对其排序
- #用来爬去各个变量
- def get_var(var):
- variable=[]
- for i in friends:
- value=i[var]
- variable.append(value)
- return variable
- #调用函数得到各个变量,并把数据存到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)))#获取个数
- def by_num(p):
- return p[1]
- prosdsored=sorted(prosarray,key=by_num,reverse=True)#根据个数排序
画省份图:
- #画图
- figpro = plt.figure(figsize=(10,5))# 整体图的标题
- axpro = figpro.add_subplot(111)#添加一个子图
- axpro.set_title('Province')
- xticks = np.linspace(0.5,20,20)# 生成x轴每个元素的位置
- bar_width = 0.8# 定义柱状图每个柱的宽度
- 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']# 对应颜色
- bars = axpro.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')
- axpro.set_ylabel('人数')# 设置标题
- axpro.set_xlabel('省份')
- axpro.grid()#打开网格
- axpro.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置
- axpro.set_xticklabels(pros)# 设置每个标签的名字
- axpro.set_xlim(0,20)# 设置x轴的范围
- axpro.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围
- for bar, color in zip(bars, colors):
- bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色
- height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点
- plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.d' %float(height))#写值
- plt.show()
还可以对数据进行保存:可用excel打开
- #保存数据
- 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)
以上这篇itchat和matplotlib的结合使用爬取微信信息的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持PHPERZ。
来源: http://www.phperz.com/article/17/1107/350972.html