京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何用 Python 爬取自己的微信朋友
微信作为一款拥有将近9亿用户的超级APP,已经成为很多人生活中不可或缺的一部分,聊天、分享动态、阅读资讯、购物支付……微信就像一张移动互联网的身份证,拥有它就能在移动互联的世界行止由心。本文作者利用 Python 爬取了自己微信好友的信息后,像打开了一扇新世界的大门。一起来围观他的爬取过程吧。
昨晚偶然了解到 Python 里的 itchat 包,它已经完成了 wechat 的个人账号 API 接口,使爬取个人微信信息更加方便。鉴于自己很早之前就想知道诸如自己微信好友性别比例都来自哪个城市之类的问题,于是乎玩心一起,打算爬一下自己的微信。
首先,在终端安装一下 itchat 包。
安装完成后导入包,再登陆自己的微信。过程中会生产一个登陆二维码,扫码之后即可登陆。登陆成功后,把自己好友的相关信息爬下来。
有了上面的 friends 数据,我们就可以来做分析啦。
自己微信好友的男女比例
仔细观察了一下返回的数据结构,发现”性别“是存放在一个字典里面的,key 是”Sex“,男性值为 1,女性为 2,其他是不明性别的(就是没有填的)。可以写个循环获取想要的性别数据,得到自己微信好友的性别比例。
打印的结果为:
男性好友:37.65%
女性好友:59.23%
不明性别好友:3.12%
啊,一不小心就暴露了自己女性朋友比较多的事实。然而为什么我现在还是一只汪?!好了,再把这个数据用R画成图看看(Python 作图真的是忍不了,代码就不放了):
自己微信好友的城市分布
再仔细观察 friends 列表,发现里面还包含了好友昵称、省份、城市、个人简介等等的数据,刚好可以用来分析好友城市分布,最好的方式是定义一个函数把数据都爬下来,存到数据框里,再进行分析。
以上便得到一个叫 data 的 csv 桌面文件, 用 R 打开并简单做一下数据预处理,得到如下(涉及隐私的已被预处理):
接着先根据省份、城市进行数据的分组和聚合,选择排名前二十的,利用 ggplot2 包画出如下的城市分布图(代码太长,不放了,就是这么任性,有需要参考的直接向我拿):
看来我大部分的朋友都是在广东的(不是废话吗),其中广东的朋友大部分集中在广、深、珠,第二名是在奥克兰, 接着是四川、澳门等。灰色的 NA 值是指没有设置自己所在地的朋友,一共有 70 多人。
另外,在国外的朋友由于微信的设置问题(很多是直接跳过省份,只有城市可以选择的),很多国外的城市被误当成了省份。
再来一张图看看自己微信朋友在广东的具体分布(取前八):
自己微信好友个性签名的自定义词云图
好玩的来了。之前已经爬下了每个好友的个性签名,刚好可以分析一下大伙儿个性签名时使用的高频词语是什么,顺便可以做个词云图。
先把原先爬下来的个性签名(Signature)打印出来,发现有很多本来是表情的,变成了 emoji、span、class 等等这些无关紧要的词,需要先替换掉,另外,还有类似<>/= 之类的符号,也需要写个简单的正则替换掉,再把所有拼起来,得到 text 字串。
接着就可以把 JB,啊不,把结巴分词这个包搞进来分词。
终于可以进入画图阶段了。可以根据自己想要的图片、形状、颜色画出相似的图形(在这里,我使用的是我的头像,当然,为了颜色可以更加鲜艳使最后画出的词云图更加好看易辨,我先对自己的头像用 PS 做了一点小处理)。为此,我们需要把 matplotlib、wordcloud、numpy、PIL 等包搞进来。
运行上面的代码,得到下面的图:
看来,在我的微信好友的个人签名里,有人善于聆听,有人强调善良,有人重视灵魂,有人凝视人生。一直在等待,不放弃寻找。历尽曲折,不畏虚伪。真心如一,不能辜负。一步一生多努力,一起一切 one more dream(真编不下去了)。
最后
以上是不是很有趣呢?是不是又打开了一扇新世界的大门呢?
我微信好友也不是太多,如果微信好友有几千个,可以得到几千条数据,分析一下还是很有价值的。
当然,itchat 包还有很多其他的功能还有待发掘,包括自动回复微信信息、自动添加好友、管理微信群等,有时间再慢慢摸索吧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28