如何用Python获取微信好友信息，让你更加了解你的朋友

前言

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作者： 吴小鹏

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「itchat」(开源的微信个人接口)来获取一些公开的好友信息，使用itchat.get_friends()，

我们可以获取微信好友头像、性别、省份、城市、年龄等具体信息。

好友头像

我们先拉取好友头像试一下，「itchat」里的get_head_img可以获取每个好友的头像：

def headImg():
    itchat.login()
    friends = itchat.get_friends(update=True)
    # itchat.get_head_img() 获取到头像二进制，并写入文件，保存每张头像
    for count, f in enumerate(friends):
        # 根据userName获取头像
        img = itchat.get_head_img(userName=f["UserName"])
        imgFile = open("photo/" + str(count) + ".jpg", "wb")
        imgFile.write(img)
        imgFile.close()

photo文件夹用于保存头像图片，遍历好友列表，根据下标命名头像，到这里可以看到文件夹里已经保存了所有好友的头像。

头像信息比较隐私，就不公布啦~

性别分布

当我们使用「itchat」的get_friends()函数可以获取很多好友信息，包括性别，所以这里只需要将获取到的好友性别信息提取出来制图就可以：

def analysisSex():
    itchat.login()
    friends = itchat.get_friends()
    sex_count = dict()
    for f in friends:
        if f["Sex"] == 1:  # man
            sex_count["man"] = sex_count.get("man", 0) + 1
        elif f["Sex"] == 2:  # women
            sex_count["women"] = sex_count.get("women", 0) + 1
        else:  # unknown
            sex_count["unknown"] = sex_count.get("unknown", 0) + 1
    # 柱状图展示
    for i, key in enumerate(sex_count):
        plt.bar(key, sex_count[key])
    plt.savefig("analysisSex.png") #保存图片
    plt.ion()
    plt.close()

结果如下：

个性签名

在获取的好友信息中Signature字段对应着好友的签名，我们直接获取这部分信息，然后保存下来，处理过表情等特殊字符，然后制作词云图。

def AnalysisSignature():
    itchat.login()
    friends = itchat.get_friends(update=True)
    file = open('AnalysisSignature.txt', 'a', encoding='utf-8')
    for f in friends:
        signature = f["Signature"].strip().replace("emoji", "").replace("span", "").replace("class", "")
        # 正则匹配
        rec = re.compile("1f\d+\w*|[<>/=]")
        signature = rec.sub("", signature)
        file.write(signature + "\n")

“stay hungry, stay foolish”
“不舍爱与自由”

大家对生活都是积极向上的，希望每个人都能成为更好的自己！

地区分布

为了统计好友的地区分布，所以要用到好友信息的province字段，直接对province进行统计，然后可视化出来得到。

# 省份分析
def analysisProvince():
    friends_info = get_friends_info()
    df = pd.DataFrame(friends_info)
    province_count = df.groupby('province', as_index=True)['province'].count().sort_values()
    temp = list(map(lambda x: x if x != '' else '未知', list(province_count.index)))
    # 画图
    page = Page()
    style = Style(width=1100, height=600)
    style_middle = Style(width=900, height=500)
    attr, value = temp, list(province_count)
    chart1 = Map('好友分布(中国地图)', **style.init_style)
    chart1.add('', attr, value, is_label_show=True, is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
    page.add(chart1)
    chart2 = Bar('好友分布柱状图', **style_middle.init_style)
    chart2.add('', attr, value, is_stack=True, is_convert=True,
               label_pos='inside', is_legend_show=True, is_label_show=True)
    page.add(chart2)
    page.render('analysisProvince.html')

比较明显的一个点是，我们的好友大多来自我们生活过的地方，安徽和上海这两个地区好友数量都明显高于其他省份。

号主户籍安徽，利用城市信息看一下我的朋友都在哪里。

从下面的好友数量来看，号主明显是个安庆人。

你们可以直接修改源码的省份参数，获取你想了解的省份的好友分布。