python 案例

import itchat
import pandas as pd


# Python抓取微信好友数量、性别、城市分布，以及将py文件打包成exe.
#https://zhuanlan.zhihu.com/p/73295760


# 先登录
itchat.auto_login(hotReload=True)

# 获取好友列表
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]
#number_friends = itchat.get_friends(update=True)
number_of_friends = len(friends)
# 初始化计数器，有男有女，当然，有些人是不填的
male = female = other = 0

# 遍历这个列表，列表里第一位是自己，所以从"自己"之后开始计算
# 1表示男性，2女性
for i in friends[1:]:
    sex = i["Sex"]
    if sex == 1:
        male += 1
    elif sex == 2:
        female += 1
    else:
        other += 1

# 总数算上，好计算比例啊～
total = len(friends[1:])

#好友城市分布
df_friends = pd.DataFrame(friends)
City = df_friends.City
City_count = City.value_counts()
City_count = City_count[City_count.index != '']


# 好了，打印结果
friends_numbers = str(number_of_friends)
man = (u"男性好友：%.2f%%" % (float(male) / total * 100))
women = (u"女性好友：%.2f%%" % (float(female) / total * 100))
others = (u"其他：%.2f%%" % (float(other) / total * 100))
city = City_count

with open('wechat.txt', 'w') as f:
    f.write(friends_numbers)
    f.write('\n'+man)
    f.write(women)
    f.write('\n'+str(city))

# _*_coding:utf-8_*_
from urllib.parse import urljoin
import requests
import re
import os
class GetImage(object):
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Safari/537.36'
        }
        self.dir_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        self.path = self.dir_path + '/imgs'
        isExists = os.path.exists(self.dir_path + '/imgs')
        # 创建目录
        if not isExists:
            os.makedirs(self.path)

    def download(self, url):
        try:
            res = requests.get(url, headers=self.headers)
            return res
        except Exception as E:
            print(url + '下载失败,原因:' + E)

    def parse(self, res):
        content = res.content.decode()
        # print(content)
        img_list = re.findall(r'

# 导入扩展库
import re # 正则表达式库
import collections # 词频统计库
import numpy as np # numpy数据处理库
import jieba # 结巴分词
import wordcloud # 词云展示库
from PIL import Image # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库

# 读取文件
fn = open('article.txt') # 打开文件
string_data = fn.read() # 读出整个文件
fn.close() # 关闭文件

# 文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除

# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all = False) # 精确模式分词
object_list = []
remove_words = [u'的', u'，',u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对',u'等',u'能',u'都',u'。',u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',
                u'通常',u'如果',u'我们',u'需要'] # 自定义去除词库

for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词
    if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中
        object_list.append(word) # 分词追加到列表

# 词频统计
word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词
print (word_counts_top10) # 输出检查

# 词频展示
mask = np.array(Image.open('img/love.jpg')) # 定义词频背景
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path="./font/simhei.ttf",# 设置字体格式
    mask=mask, # 设置背景图
    max_words=200, # 最多显示词数
    max_font_size=100 # 字体最大值
)

wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云
image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案
wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像