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Python对微信好友进行数据分析实操详解

  • 发布时间:
  • 作者:码农之家原创
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这篇文章主要知识点是关于Python、微信好友、数据分析、python 获取微信好友列表的方法(微信web) 的内容,如果大家想对相关知识点有系统深入的学习,可以参阅以下电子书

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使用Python对微信好友进行数据分析

1、准备工作

1.1 库介绍

只有登录微信才能获取到微信好友的信息,本文采用wxpy该第三方库进行微信的登录以及信息的获取。

wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展。

wxpy一些常见的场景:

•控制路由器、智能家居等具有开放接口的玩意儿
•运行脚本时自动把日志发送到你的微信
•加群主为好友,自动拉进群中
•跨号或跨群转发消息
•自动陪人聊天
•逗人玩

总而言之,可用来实现各种微信个人号的自动化操作。

1.2 wxpy库安装

wxpy 支持 Python 3.4-3.6,以及 2.7 版本

将下方命令中的 “pip” 替换为 “pip3” 或 “pip2”,可确保安装到对应的 Python 版本中

1.从 PYPI 官方源下载安装 (在国内可能比较慢或不稳定):

pip install -U wxpy1

1.从豆瓣 PYPI 镜像源下载安装 (推荐国内用户选用):

pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"1

1.3 登录微信

wxpy中有一个机器人对象,机器人 Bot 对象可被理解为一个 Web 微信客户端。Bot 在初始化时便会执行登陆操作,需要手机扫描登陆。

通过机器人对象 Bot 的 chats(), friends(),groups(), mps() 方法, 可分别获取到当前机器人的 所有聊天对象、好友、群聊,以及公众号列表。

本文主要通过friends()获取到所有好友信息,然后进行数据的处理。

from wxpy import *
# 初始化机器人,扫码登陆
bot = Bot()
# 获取所有好友
my_friends = bot.friends()
print(type(my_friends))

以下为输出消息:

Getting uuid of QR code.
Downloading QR code.
Please scan the QR code to log in.
Please press confirm on your phone.
Loading the contact, this may take a little while.
<Login successfully as 王强?>
<class 'wxpy.api.chats.chats.Chats'>

wxpy.api.chats.chats.Chats对象是多个聊天对象的合集,可用于搜索或统计,可以搜索和统计的信息包括sex(性别)、province(省份)、city(城市)和signature(个性签名)等。

2、微信好友男女比例

2.1 数据统计

使用一个字典sex_dict来统计好友中男性和女性的数量。

# 使用一个字典统计好友男性和女性的数量
sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
for friend in my_friends:
 # 统计性别
 if friend.sex == 1:
 sex_dict['male'] += 1
 elif friend.sex == 2:
 sex_dict['female'] += 1
print(sex_dict)

以下为输出结果:

{'male': 255, 'female': 104}

2.2 数据呈现

本文采用 ECharts饼图 进行数据的呈现,打开链接http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/pie1.html,可以看到如下内容:

使用Python对微信好友进行数据分析

1、echarts饼图原始内容

从图中可以看到左侧为数据,右侧为呈现的数据图,其他的形式的图也是这种左右结构。看一下左边的数据:

option = {
 title : {
 text: '某站点用户访问来源',
 subtext: '纯属虚构',
 x:'center'
 },
 tooltip : {
 trigger: 'item',
 formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
 },
 legend: {
 orient : 'vertical',
 x : 'left',
 data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎']
 },
 toolbox: {
 show : true,
 feature : {
 mark : {show: true},
 dataView : {show: true, readOnly: false},
 magicType : {
 show: true, 
 type: ['pie', 'funnel'],
 option: {
  funnel: {
  x: '25%',
  width: '50%',
  funnelAlign: 'left',
  max: 1548
  }
 }
 },
 restore : {show: true},
 saveAsImage : {show: true}
 }
 },
 calculable : true,
 series : [
 {
 name:'访问来源',
 type:'pie',
 radius : '55%',
 center: ['50%', '60%'],
 data:[
 {value:335, name:'直接访问'},
 {value:310, name:'邮件营销'},
 {value:234, name:'联盟广告'},
 {value:135, name:'视频广告'},
 {value:1548, name:'搜索引擎'}
 ]
 }
 ]
}; 

可以看到option =后面的大括号里是JSON格式的数据,接下来分析一下各项数据:

•title:标题
•text:标题内容
•subtext:子标题
•x:标题位置
•tooltip:提示,将鼠标放到饼状图上就可以看到提示
•legend:图例
•orient:方向
•x:图例位置
•data:图例内容
•toolbox:工具箱,在饼状图右上方横向排列的图标
•mark:辅助线开关
•dataView:数据视图,点击可以查看饼状图数据
•magicType:饼图(pie)切换和漏斗图(funnel)切换
•restore:还原
•saveAsImage:保存为图片
•calculable:暂时不知道它有什么用
•series:主要数据
•data:呈现的数据

其它类型的图数据格式类似,后面不再详细分析。只需要修改data、l**egend->data**、series->data即可,修改后的数据为:

option = {
 title : {
 text: '微信好友性别比例',
 subtext: '真实数据',
 x:'center'
 },
 tooltip : {
 trigger: 'item',
 formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
 },
 legend: {
 orient : 'vertical',
 x : 'left',
 data:['男性','女性']
 },
 toolbox: {
 show : true,
 feature : {
 mark : {show: true},
 dataView : {show: true, readOnly: false},
 magicType : {
 show: true, 
 type: ['pie', 'funnel'],
 option: {
  funnel: {
  x: '25%',
  width: '50%',
  funnelAlign: 'left',
  max: 1548
  }
 }
 },
 restore : {show: true},
 saveAsImage : {show: true}
 }
 },
 calculable : true,
 series : [
 {
 name:'访问来源',
 type:'pie',
 radius : '55%',
 center: ['50%', '60%'],
 data:[
 {value:255, name:'男性'},
 {value:104, name:'女性'}
 ]
 }
 ]
}; 

数据修改完成后,点击页面中绿色的刷新按钮,可以得到饼图如下(可以根据自己的喜好修改主题):

使用Python对微信好友进行数据分析

2、好友性别比例

将鼠标放到饼图上可以看到详细数据:

使用Python对微信好友进行数据分析

3、好友性别比例查看数据

3、微信好友全国分布图

3.1 数据统计

# 使用一个字典统计各省好友数量
province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重庆': 0,
 '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '辽宁': 0, '黑龙江': 0,
 '陕西': 0, '甘肃': 0, '青海': 0, '山东': 0, '福建': 0,
 '浙江': 0, '台湾': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0,
 '江西': 0, '江苏': 0, '安徽': 0, '广东': 0, '海南': 0,
 '四川': 0, '贵州': 0, '云南': 0,
 '内蒙古': 0, '新疆': 0, '宁夏': 0, '广西': 0, '西藏': 0,
 '香港': 0, '澳门': 0}
# 统计省份
for friend in my_friends:
 if friend.province in province_dict.keys():
 province_dict[friend.province] += 1
# 为了方便数据的呈现,生成JSON Array格式数据
data = []
for key, value in province_dict.items():
 data.append({'name': key, 'value': value})
print(data)

以下为输出结果:

[{'name': '北京', 'value': 91}, {'name': '上海', 'value': 12}, {'name': '天津', 'value': 15}, {'name': '重庆', 'value': 1}, {'name': '河北', 'value': 53}, {'name': '山西', 'value': 2}, {'name': '吉林', 'value': 1}, {'name': '辽宁', 'value': 1}, {'name': '黑龙江', 'value': 2}, {'name': '陕西', 'value': 3}, {'name': '甘肃', 'value': 0}, {'name': '青海', 'value': 0}, {'name': '山东', 'value': 7}, {'name': '福建', 'value': 3}, {'name': '浙江', 'value': 4}, {'name': '台湾', 'value': 0}, {'name': '河南', 'value': 1}, {'name': '湖北', 'value': 4}, {'name': '湖南', 'value': 4}, {'name': '江西', 'value': 4}, {'name': '江苏', 'value': 9}, {'name': '安徽', 'value': 2}, {'name': '广东', 'value': 63}, {'name': '海南', 'value': 0}, {'name': '四川', 'value': 2}, {'name': '贵州', 'value': 0}, {'name': '云南', 'value': 1}, {'name': '内蒙古', 'value': 0}, {'name': '新疆', 'value': 2}, {'name': '宁夏', 'value': 0}, {'name': '广西', 'value': 1}, {'name': '西藏', 'value': 0}, {'name': '香港', 'value': 0}, {'name': '澳门', 'value': 0}]


可以看出,好友最多的省份为北京。那么问题来了:为什么要把数据重组成这种格式?因为ECharts的地图需要这种格式的数据。

3.2 数据呈现

采用ECharts地图 来进行好友分布的数据呈现。打开该网址,将左侧数据修改为:

option = {
 title : {
 text: '微信好友全国分布图',
 subtext: '真实数据',
 x:'center'
 },
 tooltip : {
 trigger: 'item'
 },
 legend: {
 orient: 'vertical',
 x:'left',
 data:['好友数量']
 },
 dataRange: {
 min: 0,
 max: 100,
 x: 'left',
 y: 'bottom',
 text:['高','低'], // 文本,默认为数值文本
 calculable : true
 },
 toolbox: {
 show: true,
 orient : 'vertical',
 x: 'right',
 y: 'center',
 feature : {
 mark : {show: true},
 dataView : {show: true, readOnly: false},
 restore : {show: true},
 saveAsImage : {show: true}
 }
 },
 roamController: {
 show: true,
 x: 'right',
 mapTypeControl: {
 'china': true
 }
 },
 series : [
 {
 name: '好友数量',
 type: 'map',
 mapType: 'china',
 roam: false,
 itemStyle:{
 normal:{label:{show:true}},
 emphasis:{label:{show:true}}
 },
 data:[
 {'name': '北京', 'value': 91},
 {'name': '上海', 'value': 12},
 {'name': '天津', 'value': 15}, 
 {'name': '重庆', 'value': 1}, 
 {'name': '河北', 'value': 53},
 {'name': '山西', 'value': 2}, 
 {'name': '吉林', 'value': 1},
 {'name': '辽宁', 'value': 1}, 
 {'name': '黑龙江', 'value': 2},
 {'name': '陕西', 'value': 3},
 {'name': '甘肃', 'value': 0},
 {'name': '青海', 'value': 0}, 
 {'name': '山东', 'value': 7},
 {'name': '福建', 'value': 3}, 
 {'name': '浙江', 'value': 4},
 {'name': '台湾', 'value': 0},
 {'name': '河南', 'value': 1},
 {'name': '湖北', 'value': 4}, 
 {'name': '湖南', 'value': 4},
 {'name': '江西', 'value': 4},
 {'name': '江苏', 'value': 9},
 {'name': '安徽', 'value': 2},
 {'name': '广东', 'value': 63}, 
 {'name': '海南', 'value': 0},
 {'name': '四川', 'value': 2},
 {'name': '贵州', 'value': 0}, 
 {'name': '云南', 'value': 1},
 {'name': '内蒙古', 'value': 0},
 {'name': '新疆', 'value': 2}, 
 {'name': '宁夏', 'value': 0},
 {'name': '广西', 'value': 1},
 {'name': '西藏', 'value': 0},
 {'name': '香港', 'value': 0},
 {'name': '澳门', 'value': 0}
 ]
 }
 ]
};  

注意两点:

•dataRange->max 根据统计数据适当调整
•series->data 的数据格式

点击刷新按钮后,可以生成如下地图:

使用Python对微信好友进行数据分析

4、好友全国分布图

从图中可以看出我的好友主要分布在北京、河北和广东。

有趣的是,地图左边有一个滑块,代表地图数据的范围,我们将上边的滑块拉到最下面可以看到没有微信好友分布的省份:

5、没有微信好友的省份

使用Python对微信好友进行数据分析

按照这个思路,我们可以在地图上看到确切数量好友分布的省份,读者可以动手试试。

4、好友签名统计

4.1 数据统计

def write_txt_file(path, txt):
 '''
 写入txt文本
 '''
 with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
 f.write(txt) 
# 统计签名
for friend in my_friends:
 # 对数据进行清洗,将标点符号等对词频统计造成影响的因素剔除
 pattern = re.compile(r'[一-龥]+')
 filterdata = re.findall(pattern, friend.signature)
 write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata))

上面代码实现了对好友签名进行清洗以及保存的功能,执行完成之后会在当前目录生成signatures.txt文件。

4.2 数据呈现

数据呈现采用词频统计和词云展示,通过词频可以了解到微信好友的生活态度。

词频统计用到了 jieba、numpy、pandas、scipy、wordcloud库。如果电脑上没有这几个库,执行安装指令:

•pip install jieba
•pip install pandas
•pip install numpy
•pip install scipy
•pip install wordcloud

4.2.1 读取txt文件

前面已经将好友签名保存到txt文件里了,现在我们将其读出:

def read_txt_file(path):
 '''
 读取txt文本
 '''
 with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:
 return f.read()

4.2.2 stop word

下面引入一个概念:stop word, 在网站里面存在大量的常用词比如:“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“为”这些词都是停止词。这些词因为使用频率过高,几乎每个网页上都存在,所以搜索引擎开发人员都将这一类词语全部忽略掉。如果我们的网站上存在大量这样的词语,那么相当于浪费了很多资源。

在百度搜索stpowords.txt进行下载,放到py文件同级目录。

content = read_txt_file(txt_filename)
segment = jieba.lcut(content)
words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})
stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')
words_df=words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]

4.2.3 词频统计

重头戏来了,词频统计使用numpy:

import numpy
words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
 words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)

4.2.4 词频可视化:词云

词频统计虽然出来了,可以看出排名,但是不完美,接下来我们将它可视化。使用到wordcloud库,详细介绍见 github 。

from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
# 设置词云属性
color_mask = imread('background.jfif')
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 设置字体可以显示中文
 background_color="white", # 背景颜色
 max_words=100,  # 词云显示的最大词数
 mask=color_mask, # 设置背景图片
 max_font_size=100, # 字体最大值
 random_state=42,
 width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,    # 那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离
 )
# 生成词云, 可以用generate输入全部文本,也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数
word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}
print(word_frequence)
word_frequence_dict = {}
for key in word_frequence:
 word_frequence_dict[key] = word_frequence[key]

wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict)
# 从背景图片生成颜色值 
image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) 
# 重新上色
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
# 保存图片
wordcloud.to_file('output.png')
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

运行效果图如下(左图为背景图,右图为生成词云图片):

使用Python对微信好友进行数据分析

6、背景图和词云图对比

从词云图可以分析好友特点:

•做——————–行动派
•人生、生活——–热爱生活
•快乐—————–乐观
•选择—————–决断
•专业—————–专业
•爱——————–爱

5、总结

至此,微信好友的分析工作已经完成,wxpy的功能还有很多,比如聊天、查看公众号信息等,有意的读者请自行查阅官方文档。

6、完整代码

上面的代码比较松散,下面展示的完整代码我将各功能模块封装成函数:

#-*- coding: utf-8 -*-
import re
from wxpy import *
import jieba
import numpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
def write_txt_file(path, txt):
 '''
 写入txt文本
 '''
 with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
 f.write(txt)
def read_txt_file(path):
 '''
 读取txt文本
 '''
 with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f:
 return f.read()
def login():
 # 初始化机器人,扫码登陆
 bot = Bot()
 # 获取所有好友
 my_friends = bot.friends()
 print(type(my_friends))
 return my_friends
def show_sex_ratio(friends):
 # 使用一个字典统计好友男性和女性的数量
 sex_dict = {'male': 0, 'female': 0}
 for friend in friends:
 # 统计性别
 if friend.sex == 1:
 sex_dict['male'] += 1
 elif friend.sex == 2:
 sex_dict['female'] += 1
 print(sex_dict)
def show_area_distribution(friends):
 # 使用一个字典统计各省好友数量
 province_dict = {'北京': 0, '上海': 0, '天津': 0, '重庆': 0,
 '河北': 0, '山西': 0, '吉林': 0, '辽宁': 0, '黑龙江': 0,
 '陕西': 0, '甘肃': 0, '青海': 0, '山东': 0, '福建': 0,
 '浙江': 0, '台湾': 0, '河南': 0, '湖北': 0, '湖南': 0,
 '江西': 0, '江苏': 0, '安徽': 0, '广东': 0, '海南': 0,
 '四川': 0, '贵州': 0, '云南': 0,
 '内蒙古': 0, '新疆': 0, '宁夏': 0, '广西': 0, '西藏': 0,
 '香港': 0, '澳门': 0}
 # 统计省份
 for friend in friends:
 if friend.province in province_dict.keys():
 province_dict[friend.province] += 1
 # 为了方便数据的呈现,生成JSON Array格式数据
 data = []
 for key, value in province_dict.items():
 data.append({'name': key, 'value': value})
 print(data)
def show_signature(friends):
 # 统计签名
 for friend in friends:
 # 对数据进行清洗,将标点符号等对词频统计造成影响的因素剔除
 pattern = re.compile(r'[一-龥]+')
 filterdata = re.findall(pattern, friend.signature)
 write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata))
 # 读取文件
 content = read_txt_file('signatures.txt')
 segment = jieba.lcut(content)
 words_df = pd.DataFrame({'segment':segment})
 # 读取stopwords
 stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')
 words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
 print(words_df)
 words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
 words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)
 # 设置词云属性
 color_mask = imread('background.jfif')
 wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 设置字体可以显示中文
  background_color="white", # 背景颜色
  max_words=100,  # 词云显示的最大词数
  mask=color_mask, # 设置背景图片
  max_font_size=100, # 字体最大值
  random_state=42,
  width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,    # 那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离
  )
 # 生成词云, 可以用generate输入全部文本,也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数
 word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values}
 print(word_frequence)
 word_frequence_dict = {}
 for key in word_frequence:
 word_frequence_dict[key] = word_frequence[key]
 wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict)
 # 从背景图片生成颜色值 
 image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) 
 # 重新上色
 wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
 # 保存图片
 wordcloud.to_file('output.png')
 plt.imshow(wordcloud)
 plt.axis("off")
 plt.show()
def main():
 friends = login()
 show_sex_ratio(friends)
 show_area_distribution(friends)
 show_signature(friends)
if __name__ == '__main__':
 main()

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用Python对微信好友进行数据分析,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农之家网站的支持!

python 获取微信好友列表的方法(微信web)

如下所示:

 
import urllib
import urllib2 
import os
import time
import re 
import cookielib 
import xml.dom.minidom 
import json
 
tip = 0 
uuid = ''
successUrl = ''
skey = ''
wxsid = ''
wxuin = ''
pass_ticket = ''
deviceId = 'e000000000000000'
imagesPath = os.getcwd() + '/weixin.jpg'
 
BaseRequest = {}
base_uri = '' 
push_uri = ''
 
def getUUID():
  global uuid
  url = 'https://login.weixin.qq.com/jslogin'
  values = { 
    'appid':'wx782c26e4c19acffb',
    'redirect_uri':'https://wx.qq.com/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxnewloginpage',
    'fun':'new',
    'lang':'zh_CN',
    '_':int(time.time())
  } 
  request = urllib2.Request(url=url, data=urllib.urlencode(values))  
  response = urllib2.urlopen(request)
  data = response.read() 
  print data 
   
  regx = r'window.QRLogin.code = (\d+); window.QRLogin.uuid = "(\S+?)"' 
  pm = re.search(regx, data) 
  code = pm.group(1) 
  uuid = pm.group(2) 
  print code, uuid 
   
  if code == '200': 
    return True 
  return False 
 
def show2DimensionCode(): 
  global tip
 
  url = 'https://login.weixin.qq.com/qrcode/' + uuid 
  values = { 
    't':'webwx',
    '_':int(time.time()) 
  } 
 
  request = urllib2.Request(url=url, data=urllib.urlencode(values)) 
  response = urllib2.urlopen(request) 
  tip = 1 
 
  f = open(imagesPath, 'wb') 
  f.write(response.read()) 
  f.close() 
  time.sleep(1)
  os.system('call %s' % imagesPath) 
  print u'please sacn qcode by your phone'.encode('GBK') 
  
def isLoginSucess():
  global successUrl, base_uri, push_uri
  
  url = 'https://login.weixin.qq.com/cgi-bin/mmwebwx-bin/login?tip=%s&uuid=%s&_=%s' % (tip, uuid, int(time.time())) 
  request = urllib2.Request(url=url) 
  response = urllib2.urlopen(request) 
  data = response.read() 
  print data 
  regx = r'window.code=(\d+)'
  regxLogin = r'window.redirect_uri="(\S+?)"' 
  pm = re.search(regx, data) 
  pmLogin = re.search(regxLogin, data)
  code = pm.group(1)
  if pmLogin != None:
   successUrl = pmLogin.group(1) + '&fun=new&version=v2'
 
  if code == '201': 
    print'Scan QR code successfully!' 
  elif code == '200': 
    print'Logining...' 
    services = [ 
     ('wx2.qq.com', 'webpush2.weixin.qq.com'), 
     ('qq.com', 'webpush.weixin.qq.com'), 
     ('web1.wechat.com', 'webpush1.wechat.com'), 
     ('web2.wechat.com', 'webpush2.wechat.com'), 
     ('wechat.com', 'webpush.wechat.com'), 
     ('web1.wechatapp.com', 'webpush1.wechatapp.com'), 
    ] 
    base_uri = successUrl[:successUrl.rfind('/')] 
    push_uri = base_uri 
    for (searchUrl, pushUrl) in services: 
     if base_uri.find(searchUrl) >= 0: 
      push_uri = 'https://%s/cgi-bin/mmwebwx-bin' % pushUrl 
      break 
  elif code == '408': 
    print'Login Timeout!'
 
  return code  
 
def webwxnewloginpage():
 global successUrl, skey, wxsid, wxuin, pass_ticket, BaseRequest
 
 request = urllib2.Request(url=successUrl) 
 response = urllib2.urlopen(request) 
 data = response.read()
 
 doc = xml.dom.minidom.parseString(data) 
 root = doc.documentElement 
 
 for node in root.childNodes: 
  if node.nodeName == 'skey': 
   skey = node.childNodes[0].data 
  elif node.nodeName == 'wxsid': 
   wxsid = node.childNodes[0].data 
  elif node.nodeName == 'wxuin': 
   wxuin = node.childNodes[0].data 
  elif node.nodeName == 'pass_ticket': 
   pass_ticket = node.childNodes[0].data
   
 BaseRequest = { 
  'Uin': wxuin, 
  'Sid': wxsid, 
  'Skey': skey, 
  'DeviceID': deviceId, 
 }
 
def webwxinit(): 
 global skey, pass_ticket, BaseRequest, base_uri
 
 url = (base_uri + '/webwxinit?pass_ticket=%s&skey=%s&r=%s' % (pass_ticket, skey, int(time.time()))) 
 params = {'BaseRequest': BaseRequest} 
 headers = {'content-type': 'application/json; charset=UTF-8'}
 request = urllib2.Request(url=url, data=json.dumps(params), headers=headers) 
 response = urllib2.urlopen(request) 
 data = response.read()
 print data
 
def webwxgetcontact(): 
 global skey, pass_ticket, base_uri
  
 url = (base_uri + '/webwxgetcontact?pass_ticket=%s&skey=%s&r=%s' % (pass_ticket, skey, int(time.time()))) 
 headers = {'content-type': 'application/json; charset=UTF-8'}
 request = urllib2.Request(url=url, headers=headers) 
 response = urllib2.urlopen(request)
 data = response.read()
 print data
 
def main(): 
 
  cookie = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())) 
  urllib2.install_opener(cookie) 
 
  if getUUID() == False: 
   print'Get uuid unsuccessfully!' 
   return None 
 
  show2DimensionCode() 
  time.sleep(1) 
 
  while isLoginSucess() != '200': 
   pass 
 
  webwxnewloginpage()
#   time.sleep(1)
#   webwxinit()
  time.sleep(1)
  webwxgetcontact()
  
  os.remove(imagesPath) 
  print'Login successfully!' 
 
if __name__ == '__main__': 
  print'Welcome to use weixin personnal version' 
  print'Please click Enter key to continue......'
  main()
  

以上这篇python 获取微信好友列表的方法(微信web)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

以上就是本次给大家分享的关于Python的全部知识点内容总结,大家还可以在下方相关文章里找到python字符串与url编码转换、 python里dict变成list的实例方、 Python3结合Dlib实现人脸识别、 等python文章进一步学习,感谢大家的阅读和支持。

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