基于Python实现的微信好友数据分析
最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。
有人选择在朋友圈里记录生活的点滴，有人选择在朋友圈里展示观点的异同，可归根到底，人们无时无刻不在窥探着别人的生活，唯独怕别人过多地了解自己的生活。人性中交织着的光明与黑暗，像一只浑身长满刺的刺猬，离得太远会感觉到寒冷，而靠得太近则害怕被刺扎到。朋友圈就像过年走亲戚，即便你心中有一万个不痛快，总是不愿意撕破脸，或屏蔽对方，或不给对方看，或仅展示最后三天，于是通讯录里的联系人越来越多，朋友圈越来越大，可再不会有能真正触动你内心的”小红点”出现，人类让一个产品变得越来越复杂，然后说它无法满足人类的需求，这大概是一开始就始料不及的吧！
引言
有人说，人性远比计算机编程更复杂，因为即使是人类迄今为止最伟大的发明——计算机，在面对人类的自然语言时同样会张惶失措 。人类有多少语言存在着模棱两可的含义，我认为语言是人类最大的误解，人类时常喜欢揣测语言背后隐藏的含义，好像在沟通时表达清晰的含义会让人类没有面子，更不用说网络上流行的猜测女朋友真实意图的案例。金庸先生的武侠小说《射雕英雄传》里，在信息闭塞的南宋时期，江湖上裘千丈的一句鬼话，就搅得整个武林天翻地覆。其实，一两句话说清楚不好吗？黄药师、全真七子、江南六怪间的种种纠葛，哪一场不是误会？一众儿武功震古烁今的武林高手，怎么没有丝毫的去伪存真的能力，语言造成了多少误会。
可即便人类的语言复杂得像一本无字天书，可人类还是从这些语言中寻觅到蛛丝马迹。古人有文王”拘而演周易”、东方朔测字卜卦，这种带有”迷信”色彩的原始崇拜，就如同今天人们迷信星座运势一般，都是人类在上千年的演变中不断对经验进行总结和训练的结果。如此说起来，我们的人工智能未尝不是一种更加科学化的”迷信”，因为数据和算法让我们在不断地相信，这一切都是真实地。生活在数字时代的我们，无疑是悲哀的，一面努力地在别人面前隐藏真实地自己，一面不无遗憾地感慨自己无处遁逃，每一根数字神经都紧紧地联系着你和我，你不能渴望任何一部数字设备具备真正的智能，可你生命里的每个瞬间，都在悄然间被数据地折射出来。
今天这篇文章会基于 Python 对微信好友进行数据分析，这里选择的维度主要有：性别、头像、签名、位置，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果，其中，对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法。常言道：工欲善其事，必先利其器也。在正式开始这篇文章前，简单介绍下本文中使用到的第三方模块：
* itchat：微信网页版接口封装Python版本，在本文中用以获取微信好友信息。
* jieba：结巴分词的 Python 版本，在本文中用以对文本信息进行分词处理。
* matplotlib： Python 中图表绘制模块，在本文中用以绘制柱形图和饼图
* snownlp：一个 Python 中的中文分词模块，在本文中用以对文本信息进行情感判断。
* PIL： Python 中的图像处理模块，在本文中用以对图片进行处理。
* numpy： Python中 的数值计算模块，在本文中配合 wordcloud 模块使用。
* wordcloud： Python 中的词云模块，在本文中用以绘制词云图片。
* TencentYoutuyun：腾讯优图提供的 Python 版本 SDK ，在本文中用以识别人脸及提取图片标签信息。
以上模块均可通过 pip 安装，关于各个模块使用的详细说明，请自行查阅各自文档。
数据分析
分析微信好友数据的前提是获得好友信息，通过使用 itchat 这个模块，这一切会变得非常简单，我们通过下面两行代码就可以实现：
itchat.auto_login(hotReload = True) friends = itchat.get_friends(update = True)
同平时登录网页版微信一样，我们使用手机扫描二维码就可以登录，这里返回的friends对象是一个集合，第一个元素是当前用户。所以，在下面的数据分析流程中，我们始终取friends[1:]作为原始输入数据，集合中的每一个元素都是一个字典结构，以我本人为例，可以注意到这里有Sex、City、Province、HeadImgUrl、Signature这四个字段，我们下面的分析就从这四个字段入手：
好友性别
分析好友性别，我们首先要获得所有好友的性别信息，这里我们将每一个好友信息的Sex字段提取出来，然后分别统计出Male、Female和Unkonw的数目，我们将这三个数值组装到一个列表中，即可使用matplotlib模块绘制出饼图来，其代码实现如下：
def analyseSex(firends): sexs = list(map(lambda x:x['Sex'],friends[1:])) counts = list(map(lambda x:x[1],Counter(sexs).items())) labels = ['Unknow','Male','Female'] colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80) plt.axes(aspect=1) plt.pie(counts, #性别统计结果 labels=labels, #性别展示标签 colors=colors, #饼图区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #饼图区域文本格式 shadow = False, #饼图是否显示阴影 startangle = 90, #饼图起始角度 pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离 ) plt.legend(loc='upper right',) plt.title(u'%s的微信好友性别组成' % friends[0]['NickName']) plt.show()
这里简单解释下这段代码，微信中性别字段的取值有Unkonw、Male和Female三种，其对应的数值分别为0、1、2。通过Collection模块中的Counter()对这三种不同的取值进行统计，其items()方法返回的是一个元组的集合，该元组的第一维元素表示键，即0、1、2，该元组的第二维元素表示数目，且该元组的集合是排序过的，即其键按照0、1、2 的顺序排列，所以通过map()方法就可以得到这三种不同取值的数目，我们将其传递给matplotlib绘制即可，这三种不同取值各自所占的百分比由matplotlib计算得出。下图是matplotlib绘制的好友性别分布图：
看到这个结果，我一点都不觉得意外，男女比例严重失衡，这虽然可以解释我单身的原因，可我不觉得通过调整男女比例就能解决问题，好多人认为自己单身是因为社交圈子狭小，那么是不是扩展了社交圈子就能摆脱单身呢？我觉得或许这样会增加脱单的概率，可幸运之神应该不会眷顾我，因为我的好运气早在我24岁以前就消耗完啦。在知乎上有一个热门的话题：现在的男性是否普遍不再对女性展开追求了？，其实哪里会有人喜欢孤独呢？无非是怕一次又一次的失望罢了。有的人并不是我的花儿，我只是恰好途径了她的绽放。曾经有人说我是一个多情的人，可她永远不会知道，我做出的每一个决定都炽热而悲壮。所谓”慧极必伤，情深不寿；谦谦君子，温润如玉”，世人苦五毒者大抵如此。
好友头像
分析好友头像，从两个方面来分析，第一，在这些好友头像中，使用人脸头像的好友比重有多大；第二，从这些好友头像中，可以提取出哪些有价值的关键字。这里需要根据HeadImgUrl字段下载头像到本地，然后通过腾讯优图提供的人脸识别相关的API接口，检测头像图片中是否存在人脸以及提取图片中的标签。其中，前者是分类汇总，我们使用饼图来呈现结果；后者是对文本进行分析，我们使用词云来呈现结果。关键代码如下 所示：
def analyseHeadImage(frineds):
# Init Path
basePath = os.path.abspath('.')
baseFolder = basePath + '\\HeadImages\\'
if(os.path.exists(baseFolder) == False):
os.makedirs(baseFolder)
# Analyse Images
faceApi = FaceAPI()
use_face = 0
not_use_face = 0
image_tags = ''
for index in range(1,len(friends)):
friend = friends[index]
# Save HeadImages
imgFile = baseFolder + '\\Image%s.jpg' % str(index)
imgData = itchat.get_head_img(userName = friend['UserName'])
if(os.path.exists(imgFile) == False):
with open(imgFile,'wb') as file:
file.write(imgData)
# Detect Faces
time.sleep(1)
result = faceApi.detectFace(imgFile)
if result == True:
use_face += 1
else:
not_use_face += 1
# Extract Tags
result = faceApi.extractTags(imgFile)
image_tags += ','.join(list(map(lambda x:x['tag_name'],result)))
labels = [u'使用人脸头像',u'不使用人脸头像']
counts = [use_face,not_use_face]
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(counts, #性别统计结果
labels=labels, #性别展示标签
colors=colors, #饼图区域配色
labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离
autopct = '%3.1f%%', #饼图区域文本格式
shadow = False, #饼图是否显示阴影
startangle = 90, #饼图起始角度
pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离
)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.title(u'%s的微信好友使用人脸头像情况' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
image_tags = image_tags.encode('iso8859-1').decode('utf-8')
back_coloring = np.array(Image.open('face.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=800,
height=480,
margin=15
)
wordcloud.generate(image_tags)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show() 这里我们会在当前目录新建一个HeadImages目录，用以存储所有好友的头像，然后我们这里会用到一个名为FaceApi类，这个类由腾讯优图的SDK封装而来，这里分别调用了人脸检测和图像标签识别两个API接口，前者会统计”使用人脸头像”和”不使用人脸头像”的好友各自的数目，后者会累加每个头像中提取出来的标签。其分析结果如下图所示：
可以注意到，在所有微信好友中，约有接近1/4的微信好友使用了人脸头像， 而有接近3/4的微信好友没有人脸头像，这说明在所有微信好友中对”颜值 “有自信的人，仅仅占到好友总数的25%，或者说75%的微信好友行事风格偏低调为主，不喜欢用人脸头像做微信头像。这是否说明”好看的皮囊”并非是千篇一律，长得好看的人实在是少数中的少数。所以，当女生的妆容越来越向着”韩式半永久粗平眉”、”瓜子脸”和”大红唇”靠拢的时候，当男生的服饰越来越向着”大背头”、”高领毛衣”和”长款大衣”靠拢的时候，我们能不能真正得个性一次。生命中有太多被世俗绑架着的事情，既要和别人不一样 ，同时还要和大多数人一样，这是人生在世的无可奈何。考虑到腾讯优图并不能真正得识别”人脸”，我们这里对好友头像中的标签再次进行提取，来帮助我们了解微信好友的头像中有哪些 关键词，其分析结果如图所示：
通过词云，我们可以发现：在微信好友中的签名词云中，出现频率相对较高的关键字有：女孩、树木、房屋、文本、截图、卡通、合影、天空、大海。这说明在我的微信好友中，好友选择的微信头像主要有日常、旅游、风景、截图四个来源，好友选择的微信头像中风格以卡通为主，好友选择的微信头像中常见的要素有天空、大海、房屋、树木。通过观察所有好友头像，我发现在我的微信好友中，使用个人照片作为微信头像的有15人，使用网络图片作为微信头像的有53人，使用动漫图片作为微信头像的有25人，使用合照图片作为微信头像的有3人，使用孩童照片作为微信头像的有5人，使用风景图片作为微信头像的有13人，使用女孩照片作为微信头像的有18人，基本符合图像标签提取的分析结果。
好友签名
分析好友签名，签名是好友信息中最为丰富的文本信息，按照人类惯用的”贴标签”的方法论，签名可以分析出某一个人在某一段时间里状态，就像人开心了会笑、哀伤了会哭，哭和笑两种标签，分别表明了人开心和哀伤的状态。这里我们对签名做两种处理，第一种是使用用结巴分词进行分词后生成词云，目的是了解好友签名中的关键字有哪些，哪一个关键字出现的频率相对较高；第二种是使用SnowNLP分析好友签名中的感情倾向，即好友签名整体上是表现为正面的、负面的还是中立的，各自的比重是多少。这里提取Signature字段即可，其核心代码如下：
def analyseSignature(friends):
signatures = ''
emotions = []
pattern = re.compile("1f\d.+")
for friend in friends:
signature = friend['Signature']
if(signature != None):
signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '')
signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature)
if(len(signature)>0):
nlp = SnowNLP(signature)
emotions.append(nlp.sentiments)
signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5))
with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file:
file.write(signatures)
# Sinature WordCloud
back_coloring = np.array(Image.open('flower.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=960,
height=720,
margin=15
)
wordcloud.generate(signatures)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
wordcloud.to_file('signatures.jpg')
# Signature Emotional Judgment
count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions)))
count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions)))
count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions)))
labels = [u'负面消极',u'中性',u'正面积极']
values = (count_bad,count_normal,count_good)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.xlabel(u'情感判断')
plt.ylabel(u'频数')
plt.xticks(range(3),labels)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.bar(range(3), values, color = 'rgb')
plt.title(u'%s的微信好友签名信息情感分析' % friends[0]['NickName'])
plt.show() 通过词云，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，出现频率相对较高的关键词有：努力、长大、美好、快乐、生活、幸福、人生、远方、时光、散步。果然我的微信好友都是温暖、正直的好青年啊！ :smile:其实，签名这个设定，从某种程度上是在反映人的一种心态，人在年轻时不免”为赋新词强说愁”，等到你真正到了这个精神境界，突然发现年轻时图样图森破，或许这就是我们不愿意让别人了解过去的原因，因为伴随着人的成长，某一种瞬间的状态简直不忍直视，QQ空间陪伴了我们这代人的整个青春，令人印象深刻的”那年今日”功能，有时让我们感到回忆的温暖，有时让我们感到岁月的萧杀，”当时只道是寻常”的物是人非，”回首向来萧瑟处”的淡定从容，”今夕复何夕”的失落惆怅……都在这一行行签名里留下深深浅浅的印记。在知乎上有关于签名的话题讨论，对此感兴趣的朋友不妨找时间看看。:smile:
通过柱状图，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，正面积极的情感判断约占到55.56%，中立的情感判断约占到32.10%，负面消极的情感判断约占到12.35%。这个结果和我们通过词云展示的结果基本吻合，这说明在微信好友的签名信息中，约有87.66%的签名信息，传达出来都是一种积极向上的态度。
朋友圈中基本上有两类用户，第一类用户使用朋友圈记录自己的生活，第二类用户使用朋友圈输出自己的观点。显然，对于第二类用户，它并不介意别人了解它的过去，它更在乎它从始至终输出的观点是否一致。所以，不管朋友圈里别人在或晒美食、或晒旅游、或秀恩爱、或晒宝宝、或煲鸡汤等等，在我看来这都是一种生活方式，精神层次和物质层次比你高的人群，觉得你朋友圈里的内容”无趣”，这是符合人类一贯的认知方式的。
在大多数情况下，反而是那些和你层次差不多的人群，对不熟悉的人或者事物妄加判断，如果你不喜欢我朋友圈里的内容，请直接屏蔽我就好，因为这样我们还可以做朋友；如果你因为喜欢A而在我这里和我说B不好，这就真的是三观不合啦。我相信没有完全兴趣匹配的两个人，即使是男女朋友或者情侣之间，总之人与人相处嘛，真诚和互相尊重是基本要求。
好友位置
分析好友位置，主要通过提取Province和City这两个字段。Python中的地图可视化主要通过Basemap模块，这个模块需要从国外网站下载地图信息，使用起来非常的不便。百度的ECharts在前端使用的比较多，虽然社区里提供了pyecharts项目，可我注意到因为政策的改变，目前Echarts不再支持导出地图的功能，所以地图的定制方面目前依然是一个问题，主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据，这里博主使用的是BDP个人版，这是一个零编程的方案，我们通过Python导出一个CSV文件，然后将其上传到BDP中，通过简单拖拽就可以制作可视化地图，简直不能再简单，这里我们仅仅展示生成CSV部分的代码：
def analyseLocation(friends):
headers = ['NickName','Province','City']
with open('location.csv','w',encoding='utf-8',newline='',) as csvFile:
writer = csv.DictWriter(csvFile, headers)
writer.writeheader()
for friend in friends[1:]:
row = {}
row['NickName'] = friend['NickName']
row['Province'] = friend['Province']
row['City'] = friend['City']
writer.writerow(row) 下图是BDP中生成的微信好友地理分布图，可以发现：我的微信好友主要集中在宁夏和陕西两个省份。数字时代的神经牵动着每一个社交关系链的人，我们想要竭力去保护的那点隐私，在这些数据中一点点地折射出来。人类或许可以不断地伪装自己，可这些从数据背后抽离出来的规律和联系不会欺骗人类。数学曾经被人称为最没有用的学科，因为生活中并不需要神圣而纯粹的计算，在不同的学科知识里，经验公式永远比理论公式更为常用。可是此时此刻，你看，这世界就像一只滴滴答答转动着的时钟，每一分每一秒都是严丝合缝的。
本文小结