次我们直奔主题，本文要做的是以下几件事：
- 分析微信好友的总人数、男生数、女生数、男女比
- 分析好友的地域分布
- 利用 自然语言处理 的方法分析出你好友的情感倾向
- 获取微信好友的头像并拼接成指定图片
准备
还是老样子，做实验前，先做好准备工作，实验环境如下：
- Python 3.6 （虚拟环境的管理为Pipenv）
- Pycharm
- 主要使用到的包有：
- itchat
- pyecharts
- baidu-aip
- photomosaic
- pillow
对Pipenv这个虚拟环境管理工具不熟悉的可以去看我之前的文章： 《Python 管理哪家强？》，里面对于 Pipenv 这个虚拟环境管理工具有一些介绍。
itchat是一个开源的微信个人号接口，可以让我们使用python来调用微信
pyecharts是python+echarts的结合，用于进行数据的可视化
baidu-aip是百度推出的一个nlp的包
photomosaic是用来生成蒙太奇马赛克图片的
大家获取到源码之后只需要将 Pipfile 复制到你们的项目根路径下，然后再终端执行 pipenv install 即可创建一个安装好所有包的虚拟环境了（前提是你的电脑上已经安装了pipenv了）
做好准备工作后我们就开始吧。
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开始
1. 初始化 itchat
只需一行代码即可初始化 itchat：
itchat.auto_login(hotReload=True)
hotReload(热加载)，True表示其短时间内不需要再次扫码登陆
2. 获取好友列表
同样的也只需要一行代码即可获取：
friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]
返回的数据是类 JSON 格式的，我们用 Python可以很方便的解析，因为篇幅原因，返回的示例我就不展示了，你们自己输出查看就可以了。
3. 分析男女分布情况
首先我们需要获取好友的性别信息，通过分析返回的 JSON 字符串我们发现，在好友的信息中有 Sex 标签，其规律是当其值为1是表示男生，2表示女生，0表示没有填写的，因而我们可以这样
# 对好友数进行分析
def analyze_friends_num(friends):
# 初始化性别的变量(男、女、其他，其他表示的是注册时没有填写性别信息的)
male = female = others = 0
# 循环得到的全部好友
# 在好友的信息中有Sex标签,发现规律是当其值为1是表示男生,2表示女生,0表示没有填写的
for i in friends[1:]:
sex = i['Sex']
if sex == 1:
male += 1
elif sex == 2:
female += 1
else:
others += 1
# 总人数
total = len(friends[2:])
print("总人数为", total, "其中男性", male, "人，女性", female, "人，男女比为", round((male / female), 2), ":1")
执行的结果为：
总人数为 387 其中男性 228 人，女性 116 人，男女比为 1.97 :1
更加直观的显示如下（可视化的代码在 utiils 包下，这里就不放出了，有需要的自己看源码）：
image
我的好友里男女比竟然是 2:1（那些没填性别信息的人里面不知道还有多少男生），活该没有女朋友啊，看来下次要多加一些女生的微信了。
4. 好友地域分布
这里我们只要获取到好友的地域信息，然后用两个 dict （分别是省和市）保存即可，key 为地域， value 为该地域的好友数，循环遍历 friends 最后用饼图表示分布最多的5个省，用柱状图表示分布最多的15个市，代码如下：
# 分析好友的地域分布
def analyze_friends_location(friends):
province = {}
city = {}
for i in friends[1:]:
if i['Province'] == '':
i['Province'] = '其他'
if i['City'] == '':
i['City'] = '其他'
province[i['Province']] = province.get(i['Province'], 0) + 1
city[i['City']] = city.get(i['City'], 0) + 1
sorted_province = sorted(province.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
sorted_city = sorted(city.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
# 画出分布图
draw_friends_location(sorted_province[0:5], sorted_city[0:15])
结果如下：
image
image
看到这大家应该也能猜到我主要的活动区域是哪了吧，有兴趣的大家可以猜一猜然后在文末留言哦。
5. 好友情感分析
当你想要了解一个人心态（注意是心态而不是动态）的时候，你往往都会去看他的签名而不是朋友圈，因为签名更改的频率很低，很大程度上会反映这个人的情绪和心态。相比之下，朋友圈更新的频率较高，因为是要分享自己近期的动态的（我就见过有的女生一条朋友圈分成好几条发，每次只发几个字）。因此对好友的签名进行分析是可以分析出她的情绪的，那么我们该如何分析情感呢？
这里实名夸奖一下百度，作为国内技术的老大哥，很久之前百度就已经 免费开放 了他的一些人工智能接口，其中就有情感倾向分析，官网是 ai.baidu.com/tech/nlp_ap… ，这些 免费的 人工智能接口的开放对于我们这些个人开发者无疑是个福音。下面是他的功能演示截图：
image
他的用法也很简单，安装好 baidu-aip 包之后，申请下appkey、appid和secretkey后即可使用：
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def analyze_text(text):
res = client.sentimentClassify(text.strip())
return res['items'][0]['sentiment']
因此我们要做的无非就是获取好友的签名，然后传入 analyze_text 函数即可：
# 分析好友的签名
def analyze_friends_signature(friends):
positive = 0
negative = 0
others = 0
print('签名情感分析中，请稍后......')
for index, item in enumerate(friends[1:]):
text = item['Signature']
if text != '':
try:
print('正在分析第', index, '条签名：', text, '他的作者是：', item['NickName'], '你给他的备注是：', item['RemarkName'])
res = analyze_text(text)
if res == 0:
negative = negative + 1
if res == 1:
others = others + 1
if res == 2:
positive = positive + 1
except:
continue
看到这有人会有疑问了，我的好友人数有上千，免费的接口能用这么多次吗？事实上，他真的可以用这么多次:joy:
image
看到这我突然想给百度打call，这也太良心了吧。请问贵公司还缺实习生吗，我想去应聘:joy:。然后我们来看看我的好友的情绪分析图吧。
image
没想到我的好友里面竟然还有17.83%的人有消极情绪，看来必要的时候得"we need to talk"了。
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6. 利用好友的微信头像生成指定的照片
看标题你们可能不懂是什么意思，直接放图你们就明白了：
image
这张图远看是一张一个人跳舞的图片，其实仔细看就知道了，构成这张图的是我的 300 多张微信好友的图像，这里我使用到了一个名为 photomosaic 的库，它是专门用来制作这种蒙太奇马赛克风格的图片的，是我无意中在知乎上看到的，所以大家有事没事还是逛逛知乎，多少能发现些好玩意。
接下来我们来看看如何生成上述图片。
第一步，我们先获取好友的头像：
# 获取好友头像
def get_friends_avatar(friends):
for index, item in enumerate(friends):
print("正在下载第 %d 张头像" % index)
img = itchat.get_head_img(userName=item["UserName"])
file_image = open(os.getcwd() + "/app/temp/" + item["UserName"] + ".jpg", 'wb')
file_image.write(img)
file_image.close()
也很简单，直接调用itchat的 get_head_img 方法然后保存到本地指定文件夹下即可。
第二步，利用photomosaic生成目标图片
# 利用好友头像生成蒙太奇马赛克图片
def draw_friends_mosaic_image():
# 读取基准图，即要生成的蒙太奇马赛克图片的原始图
image = pm.imread(os.getcwd() + '/assets/cxk.jpg')
# 定义图片库
pool = pm.make_pool(os.getcwd() + '/temp/*.jpg')
# 制作50*50的拼图马赛克,(50, 50)是指每一行和每一列使用图片库中的图像的个数
mosaic = pm.basic_mosaic(image, pool, (50, 50))
# 保存制作好的图片
pm.imsave(os.getcwd() + '/output/friends_mosaic_image.jpg', mosaic)
四行代码即可，原理的话知乎上有写，有兴趣的可以自己去搜一搜。
当然了，不是每个人的微信好友都有上千人，所以拼接出来的效果就不是很好，比如我自己的那个就不是很好，既然这样的话我就推荐另一个拼接头像的方法，不过效果要稍微差点，拼成的图长这样：
image
这张图虽然观赏效果不如上一张，但好在每个头像都很清楚，大伙儿看看能不能快速找到自己的头像呢？
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