使用python获取群聊信息并分析群聊成员

在之前用python的itchat玩了一波微信好友以后，最近突然想继续玩一下微信群聊。说做就做，就以公司的微信群来一波操作吧。

代码主要实现的功能主要是，获取微信群聊，获取群聊中的用户信息，以及根据这些信息制作的柱状图，饼图和词云。

代码在最后。先来看一波结果，首先是单位微信群的性别统计图（忽视我的视觉审美）：

这未知是个什么鬼啊。。。好吧，因为性别代号1为男，2为女，最后发现还有0存在，所以就弄成未知了，希望这些同事知道了不要打我。。。。

然后是分别对男同事和女同事的个性签名制作了词云，女同事的画风是这样的：

看起来很注重健康，也很喜欢旅行，想要的是理想，接下来是男同志的了：

卧槽，这画风啥意思啊！！！！！怎么到了我们男同胞就变成了自己！努力！人生！还要后天下之乐而乐。。。好沉重的话题，大家的觉悟都很高，不过貌似也对哈。

下面上场的就是一个很俗但是还蛮好看的微信昵称词云图了：

虽然图其实很炫酷，但是也不能泄露同事的隐私噻，所以呢我就把图修了半天，无奈PS技能没加点，只好手动打了码。只留下这个酷酷的与你无关

最后的这个图是位置统计图:

公司竟然有这么多的北京大佬，牛皮牛皮。

代码就贴这儿了，如果大家有什么新需求，可以一起做啊。

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
import itchat
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plot
from wordcloud import WordCloud
from pyecharts import Bar, Page
import jieba
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
# 获取所有的群聊列表
def getRoomList():
roomslist = itchat.get_chatrooms()
return roomslist
#获取指定群聊的信息
def getRoomMsg(roomName):
itchat.dump_login_status()
myroom = itchat.search_chatrooms(name=roomName)
return myroom
#统计省份信息
def getProvinceCount(cityCount,countName):
indexs = []
counts = []
for index in cityCount.index:
indexs.append(index)
counts.append(cityCount[index])
page = Page()
labels = [indexs]
sizes = [counts]
attr = indexs
v1 = counts
bar = Bar(countName)
bar.add("地区分布", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True, is_datazoom_show=True,
is_random=True)
page.add(bar)
bar.show_config()
bar.render()
#制作性别统计图
def getSexCount(sexs,countName):
labels = [u'男', u'女', u'未知']
sizes = [sexs['男'], sexs['女'], sexs['未知']]
print sizes
colors = ['red', 'yellow', 'blue', 'green']
explode = (0, 0, 0)
patches, l_text, p_text = plot.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
labeldistance=1.1, autopct='%2.0f%%', shadow=False,
startangle=90, pctdistance=0.6)
for t in l_text:
t.set_size = 30
for t in p_text:
t.set_size = 20
plot.axis('equal')
plot.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1))
plot.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plot.title(countName)
plot.grid()
plot.show()
#制作词云
def makeWorldCount(userName):
users = []
for user in userName:
users.append(user)
users = ','.join(users)
print users
fOnt= os.path.join(os.path.dirname(__file__), "DroidSansFallbackFull.ttf")
wordcloud = WordCloud(font_path=font,bilinear')
plot.axis("off")
plot.show()
#获取性别统计
def getSex(df_friends):
sex = df_friends['Sex'].replace({1: '男', 2: '女', 0: '未知'})
sexCount = sex.value_counts()
return sexCount
#男性个性签名统计
def analyMale(df_friends):
signature = df_friends[df_friends.Sex == 1]['Signature']
signature = signature.unique()
signature = "".join(signature)
wordlist_after_jieba = jieba.cut(signature, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
fOnt= os.path.join(os.path.dirname(__file__), "DroidSansFallbackFull.ttf")
wordcloud = WordCloud(font_path=font,max_words = 200, max_font_size=50,margin=2).generate(wl_space_split)
plot.figure()
plot.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plot.axis("off")
plot.show()
#女性个性签名统计
def analyFemale(df_friends):
signature = df_friends[df_friends.Sex == 2]['Signature']
signature = signature.unique()
signature = "".join(signature)
wordlist_after_jieba = jieba.cut(signature, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
fOnt= os.path.join(os.path.dirname(__file__), "DroidSansFallbackFull.ttf")
wordcloud = WordCloud(font_path=font,max_words = 200, max_font_size=50,margin=2).generate(wl_space_split)
plot.figure()
plot.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plot.axis("off")
plot.show()
def main():
itchat.auto_login(hotReload=True) #自动登陆
roomMsg = getRoomMsg(u'') #获取指定群聊的信息
gsq = itchat.update_chatroom(roomMsg[0]['UserName'], detailedMember=True)
df_friends = pd.DataFrame(gsq['MemberList']) #取出其中的用户信息并转为dataframe
# sexs = getSex(df_friends) #获取性别统计
# getSexCount(sexs,"公司性别统计图") #制作性别统计图，第一个参数为性别统计的结果，第二个参数为该图的名称
# city = df_friends['Province'] #取出省份信息
# City_count = city.value_counts()[:15]
# City_count = City_count[City_count.index != '']
# getProvinceCount(City_count,"位置统计图") #制作位置统计图，第一个参数为位置统计的结果，第二个参数为该图的名称
# makeWorldCount(df_friends['NickName']) #制作词云，传入用户昵称
# makeWorldCount(signature)
analyMale(df_friends)
if __name__=='__main__':
main()