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使用Python进行微信好友数据的简单分析

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简介:
本项目利用Python自动化技术获取并解析微信好友信息,通过统计分析展示个人社交网络特征与联系人分布情况。 本段落主要介绍如何利用网页端微信来获取数据,并实现个人微信好友的数据收集与简单分析。功能包括: 1. 爬取并展示好友列表中的昵称、性别、地域及签名信息,保存为 xlsx 文件。 2. 统计好友的地域分布情况,并通过词云和地图进行可视化展示。 所需依赖库如下: 1. Pyecharts:这是一个用于生成 ECharts 图表的类库。ECharts 是百度的一个开源数据可视化工具,使用 Pyechart 可以在 Python 中方便地创建美观的数据图表。 2. Itchat:一个开源的微信个人号接口库,使得用 Python 调用微信变得简单。 3. Jieba:用于进行简单的中文分词操作。

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客服
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  • 使Python
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    本项目利用Python自动化技术获取并解析微信好友信息,通过统计分析展示个人社交网络特征与联系人分布情况。 本段落主要介绍如何利用网页端微信来获取数据,并实现个人微信好友的数据收集与简单分析。功能包括: 1. 爬取并展示好友列表中的昵称、性别、地域及签名信息,保存为 xlsx 文件。 2. 统计好友的地域分布情况,并通过词云和地图进行可视化展示。 所需依赖库如下: 1. Pyecharts:这是一个用于生成 ECharts 图表的类库。ECharts 是百度的一个开源数据可视化工具,使用 Pyechart 可以在 Python 中方便地创建美观的数据图表。 2. Itchat:一个开源的微信个人号接口库,使得用 Python 调用微信变得简单。 3. Jieba:用于进行简单的中文分词操作。
  • Python
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    本项目运用Python编程语言和相关库(如wxpy),对个人微信好友信息进行全面的数据采集与分析。通过可视化图表揭示社交网络特征和个人关系结构。 本段落将基于Python对微信好友进行数据分析,主要维度包括性别、头像、签名和位置。结果将以图表和词云的形式呈现,并且会对文本类信息采用词频分析和情感分析两种方法进行处理。
  • 使Python 实例演示
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    本实例教程详细介绍了如何运用Python对微信好友数据进行分析,涵盖数据抓取、处理及可视化全过程。 本段落介绍了如何使用Python实现微信好友数据分析功能,并将结果输出到一个HTML文档中的方法。主要使用的Python包包括itchat、pandas以及pyecharts。 首先需要安装itchat,这是一个用于获取个人微信好友关系的Python SDK。 ```python import itchat import pandas as pd from pyecharts import Geo, Bar itchat.login() friends = itchat.get_friends(update=True)[0:] ``` 以上代码实现了登录并获取好友信息的功能。
  • Python查找并删除
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    本教程介绍如何使用Python脚本便捷地批量查找和删除不再需要联系的微信好友,帮助用户高效管理通讯录。 ### Python 脚本快速查看并处理被删除的微信好友 #### 前言 本段落将详细介绍如何利用Python脚本来高效地检测哪些微信好友已经删除了自己。这不仅是一种技术上的探索,也是一种实用的生活技巧。通过这个脚本,你可以轻松找出那些不再与你保持联系的好友,虽然这一过程可能会让你的心情有些复杂。 #### 原理概述 该脚本的基本工作原理是通过微信的网页版接口创建一个新的群聊,并尝试将所有的好友添加到这个群聊中。如果某位好友已经删除了你,那么你将无法将其加入该群聊。这种方法简单有效,且不需要向好友发送任何消息,从而避免了打扰他们。 #### 实现步骤 1. **获取UUID**:为了登录微信网页版,首先需要获取一个临时的UUID(通用唯一识别码),这将用于后续的身份验证过程。 - 使用`getUUID()`函数通过发送请求到特定URL来获取UUID。 2. **显示二维码**:获取UUID后,生成并显示一个二维码图像,用户需要使用微信扫描该二维码进行登录。 - 使用`showQRImage()`函数来生成二维码图片并显示它。 - 如果用户的系统是Mac OS,则使用命令打开图片;如果是Linux,则使用`xdg-open`;如果是Windows,则使用相应的命令。 3. **等待登录**:此步骤是为了监测用户是否已完成扫码登录操作。一旦用户完成扫码,系统会自动跳转至登录状态确认页面。 - 使用`waitForLogin()`函数进行监控,直到用户成功登录。 4. **建立群聊**:登录成功后,脚本将尝试建立一个新的群聊,并尝试邀请所有好友加入。 - 由于微信群聊的人数限制,脚本可能需要创建多个群聊,每次最多邀请35人。 - 如果某个好友已经被删除,那么他或她将无法被邀请加入群聊。 5. **分析结果**:根据群聊的邀请结果,可以确定哪些好友已经删除了自己。 - 未成功邀请的好友即为已删除的好友。 #### 代码示例 以下是一段简化的Python脚本示例,展示了如何实现上述功能: ```python import os import time import urllib.request import re def getUUID(): url = https://login.weixin.qq.com/jslogin params = { appid: wx782c26e4c19acffb, fun: new, lang: zh_CN, _: int(time.time()), } response = urllib.request.urlopen(url=url, data=urllib.parse.urlencode(params).encode()) data = response.read().decode() regx = rwindow.QRLogin.code=(d+);window.QRLogin.uuid=(S+) pm = re.search(regx, data) code = pm.group(1) uuid = pm.group(2) if code == 200: return True, uuid return False, None def showQRImage(uuid): url = fhttps://login.weixin.qq.com/qrcode/{uuid} response = urllib.request.urlopen(url=url) qr_image_path = os.getcwd() + /qrcode.jpg with open(qr_image_path, wb) as f: f.write(response.read()) print(请使用微信扫描二维码以登录) def main(): success, uuid = getUUID() if success: showQRImage(uuid) if __name__ == __main__: main() ``` #### 结论 通过上述步骤和代码示例,你可以使用Python脚本来轻松地找出哪些微信好友已经删除了你。虽然这个脚本存在一些局限性,比如可能遗漏一部分好友或者无法处理被拉黑的情况,但对于大多数情况来说,它仍然是一种非常实用的方法。希望这篇文章能够帮助你更好地管理自己的微信联系人列表。
  • 使wxpy库Python添加功能
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    本教程介绍如何利用wxpy库轻松实现Python自动添加微信好友的功能,适合需要批量操作微信的好友简化编程任务。 在当今数字化时代,编程语言Python因其简洁易学及强大的库支持成为了自动化与网络编程的热门选择之一。wxpy是一个基于微信网页版API的Python库,它允许开发者通过编写脚本实现对微信的操作,包括但不限于消息发送、接收和群组管理等功能。 本段落重点介绍如何利用wxpy库来添加好友。要使用此功能,首先需要安装wxpy库。可以通过pip包管理器安装该库(命令为`pip install wxpy`)。在完成安装后,接下来就可以通过导入所需的模块并编写相应的脚本来实现所需的功能了。 具体步骤如下: 第一步:打开命令行窗口,并确保已正确加载wxpy库以调用其提供的接口函数。 第二步:根据需要修改库文件中的相关代码。例如,可能涉及到调整`add_friend`函数内的某个状态变量(如将其设置为3)。这一步的具体实现细节需参考官方文档或示例代码。 第三步:运行编写好的脚本,此时应该能看到预期的效果——即自动添加好友功能已经生效。 除了上述步骤外,文章还提到建议读者在遇到问题时积极留言讨论,并且欢迎转载本段落。不过,在使用此类自动化工具时,请务必遵守微信的服务协议及相关法律法规,确保自己的行为符合规定要求。 总之,利用Python和wxpy库实现微信的添加好友功能是一项相对简单的任务,但对于初学者而言,则是将理论知识与实际应用相结合的一个极佳实践机会。
  • Android中利开放平台享(至与朋圈)
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    本教程详细介绍如何在Android应用中集成微信开放平台SDK,实现将内容分享给好友或发布到朋友圈的功能。 这篇博客主要介绍了在微信上进行分享的相关操作及内容形式,包括但不限于文字、视频、音乐和图片的分享。
  • Python】运Python招聘.zip
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    本资料提供使用Python进行招聘信息数据处理与分析的方法和技巧,包括数据获取、清洗、可视化等步骤,帮助学习者掌握相关技能。 在学习Python数据分析入门的过程中进行实战练习,并作为课程的大作业。希望需要的同学可以参考并从中受益。文档的具体内容可以在相关博客文章中找到。
  • 几个Python例子(来自《使Python》)
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    本书提供了多个利用Python语言在数据处理与分析领域的实用案例,旨在帮助读者理解如何将理论知识应用于实际问题解决中。 本段落介绍了一些基于《利用Python进行数据分析》一书中的小实例。这些实例涵盖了使用MovieLens 1M数据集分析电影评分、婴儿名字趋势以及2012年美国联邦选举委员会数据库中按职业和雇主的捐赠统计等内容。 具体而言,关于MovieLens 1M数据集的部分涉及了对20世纪90年代末到21世纪初期间的电影评价数据分析。该数据集中包含了观众对于不同影片的评分、电影的相关元信息(如流派和上映年份)以及用户的基本资料信息(例如年龄、性别等)。这些丰富的数据为深入探索用户的观影偏好提供了可能。 此外,文中还提到了对美国从1880年至2010年间婴儿名字趋势的研究。这部分分析旨在揭示命名多样性的变化、“最后一个字母”革命的现象,即男孩的名字逐渐向女孩的名字靠拢(反之亦然)的趋势,并探讨了这一现象背后的社会文化背景。 最后,还有关于利用2012年美国联邦选举委员会数据库进行捐赠统计的实例,该部分着重于根据职业和雇主对捐款金额进行了分类汇总,并按州别进行了详细统计分析。
  • 使Python基础案例
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    本课程将带领学员运用Python编程语言,通过具体数据集实例来掌握数据分析的基础技能与技巧。适合初学者入门学习。 最好使用notebook运行。如果直接用Python运行,只会显示一张图片。
  • 使Python(老鼠书)- Python_for_Data_Analysis
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    《Python_for_Data_Analysis》是一本专注于使用Python语言进行数据处理、分析和可视化的经典教程,常被亲切地称为“老鼠书”。适合希望利用Python挖掘数据价值的数据科学爱好者。 本书主要讲述使用Python进行数据控制、处理、整理及分析的具体细节与基本要点。旨在介绍Python编程以及用于数据处理的库和工具环境,掌握这些技能将使你能够成为一名数据分析专家。尽管书名是《数据分析》,但重点在于讲解Python编程语言及其相关的库和工具,这些都是从事数据分析工作所必需的基础知识。