最近研究了一下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。

本文就来详细介绍一下这个库的用法和一些核心逻辑实现。

1.微信登录

• 三行代码实现登录，为了避免我们频繁扫描二维码登录，这里我们加入hotReload=True

• 好友信息获取

这里的we_friend是好友的信息的列表，每一个好友字典的 key 如下表

key	备注
UserName	微信系统内的用户编码标识
NickName	好友昵称
Sex	性别
Province	省份
City	城市
HeadImgUrl	微信系统内的头像URL
RemarkName	好友的备注名
Signature	个性签名

有了key对应的值，我们就好处理了。

2.好友性别

这里顺便提一下：如果sex=1则代表男性，sex=2代表女性

统计出男生、女生的以及总人数后，占比自然而然就出来了，为了更好的展示男女比例，我们以饼图展示。

• 绘制饼图

作为一个码农、程序猿，还能有这么多女性好友实属不易啊。敏感的我，看了这个比例深深地感觉到了不安，（此图女朋友不可见）另外，怎么还有一些未知生物的存在…

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友情提醒：matplotlib中文乱码这个问题一直存在，这里记录下如何解决matplotlib中文乱码

• 准备好想要使用的中文字体，这里我用的是SimHei，附下载地址：中文字体下载

• 找到matplotlib的文件位置

• 进入上方打印的路径

• 把刚才下载的字体文件解压放入/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf 目录

• 返回上级目录，修改matplotlibrc文件，取消相关注释，并在font.serif加入刚才下载的字体

• 删除matplotlib缓存。

3.微信好友头像

这里其实看过我之前文章的应该知道，其实头像的拼接主要分为两部分

• 1.采集所有好友头像保存本地，

• 2.对所有头像进行拼接

密集恐惧症患者请忽略!!!

4.微信好友地区分布

获取区域及城市

由于城市太多，我们取好友数量排名前十的城市及区域进行展示，感兴趣的可以稍微改下代码，就可以展示所有区域人数。

排序这里我用了Python的sorted()函数，列表的每个元素都为二维元组，key参数传入了一个lambda函数，其x就代表列表里的每一个元素，然后分别利用索引返回元素内的第一个和第二个元素，这就代表了sorted()函数利用哪一个元素进行排列。而reverse决定是正序还是倒序，默认为False。

• 区域、城市柱形图展示，由于思路代码是一致的，所以这里只展示区域的代码

通过柱形图展示，可以清晰看到我的好友主要分布在河南和上海，借此不难推测出我的工作地址以及户籍所在地。

5.微信好友个性签名情感分析及词云图展示

这里使用了常用的中文分词库jieba，词云图的背景采用了萌萌哒小猪佩奇(´๑•_•๑)

• 分词

• 制作词云图

最初，只想做一个简单的词云图，但是看到这个词云图中梦想、努力、专注、尊重、希望这个几个词以后，感觉到我的好友生活态度还是蛮积极向上的，就想不如再做一个简单的情感分析，说干就干。

从图中可以看出，正向情感要远远多于负向情感的数据，积极乐观的人往往都在一个圈子，果然是物以类聚，人以群分啊。