微信大揭秘——用Python玩转微信（二）

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树根在上一篇中教了大家如何用Python里面的itchat这个库区爬取微信中的好友资料，并对好友的性别数据进行了可视化，以及统计好友来自哪里。还没看的可以戳开：微信大揭秘——用Python玩转微信（一）。

那我们现在继续我们的Python玩转微信系列，来继续用Python玩转我们的微信！树根继续会用自己的微信作为小白鼠来给大家示范~

接下来，又是树根微信大揭秘时间了。

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好友个性签名制作词云图

更加好玩的来了！

之前已经爬下了每个好友的个性签名，刚好可以分析一下大伙儿写个性签名时使用的高频词语是什么，顺便可以做个词云图。

说句题外话，上一篇中树根的好友是896个，现在是902个。

我们需要事先安装好“jieba”和“wordcloud” 两个工具库，假如不知道怎么安装可以看一下我很久之前的文章：回忆or寄望，制作一份属于自己的云图词

先把原先爬下来的个性签名（Signature）打印出来，发现本来是表示表情的，现在都变成了“emoji”、“span”、“class”等等这些无关紧要的词，需要先替换掉。另外，还有类似 “<>/=”之类的符号，也需要写个简单的正则表达式替换掉，再把所有拼起来，得到text字串。

以下是执行代码：

import re

siglist = []

for i in friends:
    signature = i['Signature'].strip().replace('span','').replace('class','').replace('emoji','')
    rep = re.compile('1f\d+\w*|[<>/=]')
    signature = rep.sub('', signature)
    siglist.append(signature)

text = ''.join(siglist)


接着就可以把JB，啊不，把jieba这个包搞进来分词（搞不懂这个库的名字怎么来的）。

import jieba

wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True)
word_space_split = ' '.join(wordlist)


分词成功以后，终于可以进入画图阶段了。

可以根据自己想要的图片、形状、颜色画出相似的图形。树根这次执行的云图词代码比上一篇的入门要高大上一点，我们需要把matplotlib、wordcloud、numpy、PIL等包搞进来。

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import numpy as np
import PIL.Image as Image

coloring = np.array(Image.open('C:/Users/acer/Desktop/timg.jpg'))
my_wordcloud = WordCloud(background_color='white', max_words=2000,
                         mask=coloring, max_font_size=40, random_state=42, scale=2,
                         font_path='C:/Users/acer/Desktop/msyh.ttc').generate(word_space_split)

image_colors = ImageColorGenerator(coloring)
plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis('off')

plt.show()


我们来看看结果是怎么样的。

首先我们来看一下原图，是非常可爱的皮卡丘~

然后用这可爱的皮卡丘作为背景，把所有好友的个性签名做成词云图

哇~好可爱的词云图有木有~~~我们继续使用其他的图片来试试。

~duang~

看来，在我的所有微信好友的个性签名里，有人善于聆听、有人强调善良、有人重视灵魂、有人凝视人生。他们一直在等待，不放弃寻找、历尽曲折，不畏虚伪、真心如一，不能辜负、一步一生多努力

树根真编不下去了，其实树根的好友签名无非就是我不能没有你、你不能失去我哈哈哈哈。

以上是不是很有趣呢？是不是又打开了一扇新世界的大门呢？

我的微信好友也不是太多，如果微信好友有几千个，可以得到几千条数据，分析一下还是很有价值的。