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python爬去朋友圈_利用Python爬取朋友圈数据,爬到你开始怀疑人生

發布時間:2024/7/19 python 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python爬去朋友圈_利用Python爬取朋友圈数据,爬到你开始怀疑人生 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

人生最難的事是自我認知,用Python爬取朋友圈數據,讓我們重新審視自己,審視我們周圍的圈子。

文:朱元祿(@數據分析-jacky)

哲學的兩大問題:1、我是誰?2、我們從哪里來?

本文 jacky試圖用Python,數據化、聚類化我們的人格標簽,試圖回答"我是誰?"這個哲學問題。

(一)確定數據源

自我認知,很難,必須它證。

物以類聚,人以群分。每個人的社交圈,家庭圈,朋友圈的屬性,基本我們人格的特征屬性。我們所處的階級,在別人眼中的印象,在我們的朋友圈中都會得到印證。

朋友圈數據中最具人格屬性的因素是個性簽名,那么下面我們就把所有好友的個性簽名作為我們的研究對象,以此出發爬取數據。

(二) 使用Python的itchat 包對好友的個性簽名數據進行分析

這里我們用到Python一個比較冷門的庫——itchat,它很好的兼容了wechat個人賬號的API接口,讓我們能更加便捷的爬取wechat數據,itchat的功能很強大,這里我們僅用它爬取wechat中我們每個好友的個性簽名。

之后,我們要分析出自定義詞云圖中個性簽名使用的高頻詞語是什么。

最后,生成可視化詞云圖,直觀的給出洞察結果。

源代碼如下:

# coding:utf-8

import itchat

import re

itchat.login()

friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]

tList = []

for i in friends:

signature = i["Signature"].replace(" ", "").replace("span", "").replace("class", "").replace("emoji", "")

rep = re.compile("1f\d.+")

signature = rep.sub("", signature)

tList.append(signature)

# 拼接字符串

text = "".join(tList)

# jieba分詞

import jieba

wordlist_jieba = jieba.cut(text, cut_all=True)

wl_space_split = " ".join(wordlist_jieba)

# wordcloud詞云

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

import os import numpy as np

import PIL.Image as Image

d= os.path.dirname(os.path.abspath( __file__ ))

alice_coloring = np.array(Image.open(os.path.join(d, "wechat.jpg")))

my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=2000,mask=alice_coloring,max_font_size=400, random_state=420,font_path='/Users/sebastian/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf').generate(wl_space_split)

image_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)

plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))

plt.imshow(my_wordcloud)

plt.axis("off")

plt.show()

下面對于代碼的解析,僅跟初學 Python的朋友提示三點:

1)代碼第24行,其他網絡版本的代碼為d= os.path.dirname(__file__),最好換成jacky這個版本的:

d=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),具體原因jacky就不做過多解釋了;

2)代碼第25行,一定要提前在環境路徑下創建wechat.jpg的圖片,這樣云圖才能順利生成,并生成你希望的形狀。

3)提前在終端安裝jieba,matplotlib,wordcloud,numpy包

注意以上三點,想不運行成功都難。

運行上面的代碼,得到下面的云圖:

(三)數據洞察

以jacky的朋友圈為例,在云圖中,我們可以看見,高頻詞有:自己,創始人,電商,成功,努力,營銷,互聯網,數據,夢想,生活,咨詢,我們,未來。

其實,這些詞jacky還可以繼續用機器學習算法搞一下,但到這就淺嘗則止吧。

從這些具體的信息中,可以抽象出我的個人人格標簽,具體解析:

自己,我們:說明我很自我,很自大,很自以為是;

努力,未來,夢想:說明我想通過努力來實現自己的價值;

創始人:說明我的社交圈還OK;

互聯網,數據:說明我的能力屬性;

營銷,咨詢:說明了我賴以生存的飯碗;

代理:這... ... 不好說了... ...

End

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python爬去朋友圈_利用Python爬取朋友圈数据,爬到你开始怀疑人生的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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