python 微信知識（用Python分析了數以千計的微信暱稱後）

2023-09-18 00:30:23

一、前言

這是一篇技術文，但又不是一篇技術文，今天分享的是，當筆者獲取了微信小程序英文取名的3500多個微信用戶暱稱、年齡段後，分析得到下面結果。

有需要Python學習資料的小夥伴嗎?小編整理一套Python資料和PDF，感興趣者可以關注小編後私信學習資料（是關注後私信哦）反正閒著也是閒著呢，不如學點東西啦

二、Let's get it

1.基本信息獲取

訪問英文取名的用戶基本信息接口，獲取英文取名用戶微信名(Nick names)、訪問次數(Count)、總數據集(Response data)，並將微信名存入文件。

# 獲取所有用戶數量和相關信息 def get_json: # 獲取入口 search_url = '英文取名用戶接口，歡迎掃碼使用英文取名，生成一個最適合你的英文名' # 發送http請求,獲取請求頁面 search_response = requests.get(search_url) # 設置編碼 search_response.encoding = 'UTF-8' # 將頁面轉變成json代碼格式 search_json = search_response.json # 獲取我們需要的數據,是列表格式 our_data = search_json['ResponseData'] list_len = len(our_data) print('總用戶數有：' str(list_len)) user_visit_numbers = 0 data_research = 0 NickName = [] for x in our_data: user_numbers = x['Count'] user_visit_numbers if x['NickName'] == '': data_research = 1 NickName.append(x['NickName']) print("微信名獲取失敗量：" str(data_research)) print(NickName) name = ['微信名稱'] file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=NickName) file_test.to_csv(r'I:/data.csv', encoding='utf-8',index=False) print('總訪問量：' str(user_visit_numbers))

運行結果：

總用戶數有：3549 微信名獲取失敗量：0 總訪問量：4573

2.讀取所有微信名，數據分類

(1)讀取微信名

# 讀取文件，取出微信名 def get_name: NickName = [] with open('I:/data.csv','r',encoding='utf8') as file : i = 0 for line in file: if i == 0: # 去除表頭 i = 1 continue line = line.strip # 去除換行符 NickName.append(line) return NickName

(2)數據分為以下六大類

# ch ：Chinese ch_name_number = 0 ch_name = [] # en ：English en_name_number = 0 en_name = [] # di : digtal di_name_number = 0 di_name = [] # img : image img_name_number = 0 img_name = [] # ch_di : Chinese and digtal ch_di_name = [] # other : other oth_name_number = 0 oth_name = []

(3)數據分類判斷

# 暱稱全中文判斷 def is_all_ch(keyword): for c in keyword: # 包含常見中文字符 if not ('\u4e00' <= c <= '\u9fa5'): return False return True # 暱稱全英文判斷 def is_all_en(keyword): # 不能全部為空格或者首位為空格 if all(ord(c) == 32 for c in keyword) or keyword[0] == ' ': return False # 允許空格和英文並存(例如：Xist A) if not all(65 < ord(c) = '\u0030' and uchar <= u'\u0039'): return False return True # 暱稱包含表情圖判斷 def have_img(keyword): # 下面是大部分圖片的一個unicode編碼集 # 詳情查看：https://en.wikipedia.org/wiki/Emoji img_re = re.compile(u'[' u'\U0001F300-\U0001F64F' u'\U0001F680-\U0001F6FF' u'\u2600-\u2B55] ', re.UNICODE) if img_re.findall(keyword) : return True return False # 中文 數字暱稱判斷 def is_ch_di(keyword): for c in keyword: if not ('\u4e00' <= c = '\u0030' and c <= u'\u0039'): return False return True

(4)數據歸類計算各類數量

list_name = get_name print("總共有：" str(len(list_name)) "個微信名") for i in range(len(list_name)): result = classification_name(list_name[i]) if result == 'ch': # 中文 ch_name_number =1 ch_name.append(list_name[i]) if result == 'en': # 英文 en_name_number =1 en_name.append(list_name[i]) if result == 'di': # 數字 di_name_number =1 di_name.append(list_name[i]) if result == 'img': # 含表情 img_name_number =1 img_name.append(list_name[i]) if result == 'ch_di': # 中文和數字 ch_di_name_number =1 ch_di_name.append(list_name[i]) if result == 'other': # 其他 oth_name_number =1 oth_name.append(list_name[i]) print("純中文暱稱個數：" str(ch_name_number)) # print(ch_name) print("純英文暱稱個數：" str(en_name_number)) #print(en_name) print("純數字暱稱個數：" str(di_name_number)) # print(di_name) print("包含表情圖暱稱個數：" str(img_name_number)) # print(img_name) print("中文和數字混合暱稱個數：" str(ch_di_name_number)) print(ch_di_name) print("其他暱稱個數：" str(oth_name_number)) # print(oth_name)

運行結果：

總共有：3549個微信名 純中文暱稱個數：1514 純英文暱稱個數：569 純數字暱稱個數：9 包含表情圖暱稱個數：400 中文和數字混合暱稱個數：19 其他暱稱個數：1038

3.獲取用戶畫(只獲取用戶年齡段)

訪問英文取名用戶畫像接口，獲取近30天活躍用戶和新用戶的年齡段。

# 獲取用戶年齡段 def get_data: # 獲取token,並處理 t = get_token.strip('"') # 然後將處理後的token值和其他參數作為post方式的參數值，調用用戶畫像api post_user_api = " https://api.weixin.qq.com/datacube/getweanalysisappiduserportrait?access_token=" post_user_url = post_user_api t # 訪問獲取概況數據 (近一個月的數據情況) data = json.dumps({ "begin_date" : "2018-07-21", "end_date" : "2018-08-19"}) # 獲取信息 user_portrait_data = get_info(post_user_url, data) # 時間段 ref_date = user_portrait_data['ref_date'] # 新用戶 visit_uv_new = user_portrait_data['visit_uv_new'] 活躍用戶 visit_uv = user_portrait_data['visit_uv'] # 年齡段 print(ref_date ) print((visit_uv_new['ages'])) print((visit_uv['ages']))

運行結果：

# id ： 為年齡段序號 name ：年齡段名稱 value : 該年齡段人數 20180721-20180819 [{'id': 0, 'name': '未知', 'value': 6}, {'id': 1, 'name': '17歲以下', 'value': 18}, {'id': 2, 'name': '18-24歲', 'value': 118}, {'id': 3, 'name': '25-29歲', 'value': 75}, {'id': 4, 'name': '30-39歲', 'value': 81}, {'id': 5, 'name': '40-49歲', 'value': 14}, {'id': 6, 'name': '50歲以上', 'value': 7}] [{'id': 0, 'name': '未知', 'value': 6}, {'id': 1, 'name': '17歲以下', 'value': 20}, {'id': 2, 'name': '18-24歲', 'value': 147}, {'id': 3, 'name': '25-29歲', 'value': 88}, {'id': 4, 'name': '30-39歲', 'value': 95}, {'id': 5, 'name': '40-49歲', 'value': 20}, {'id': 6, 'name': '50歲以上', 'value': 10}]

三、來點有趣的：數據清洗、分析

1.微信名稱類型數據可視化分析

核心代碼：

from pyecharts import Pie # 數據獲取自上面代碼 attr = ["純中文暱稱", "純英文暱稱", "純數字暱稱", "包含表情圖暱稱", "中文和數字混合暱稱", "其他暱稱"] v1 = [1514, 569, 9, 400, 19, 1038] pie = Pie("微信名分類餅圖", title_pos='center', width=900) pie.add( "佔比", attr, v1, center=[50, 50], is_random=True, radius=[30, 75], , is_legend_show=False, is_label_show=True, ) pie.render("render_01.html")

運行效果：

微信暱稱類別玫瑰餅圖

從中可以看出，微信暱稱為全中文的佔比最多，佔有42.66%，其次為其他暱稱(中英文混合、字符等類型)，佔有29.25%。

再比較大的類，就是純英文暱稱，佔有16.03%，以及包含表情包暱稱的，佔有11.27%，純數字暱稱和中文數字混合暱稱，相對佔比較少。

我們常見的中文和數字混合暱稱，最多的就是機構名/姓名 聯繫方式，一些營銷號比較常用。

相較而言，大多數人還是喜歡，用純中文來作暱稱，既體現一種文化情懷，又簡明扼要地介紹了自己 ，比如我的微信名就是老表，這是我初中時候的一個綽號，朋友們一說老表，不一定是在說親戚，有可能在說我，哈哈哈。

2. 微信用戶年齡段可視化分析

核心代碼：

# 2.用戶年齡段：玫瑰餅圖 from pyecharts import Pie # 數據獲取自上面代碼 attr = ["未知", "17歲以下", "18-24歲", "25-29歲", "30-39歲", "40-49歲","50歲以上"] v1 = [12, 38, 265, 163, 176, 34,17] pie = Pie("微信用戶年齡段餅圖", title_pos='center', width=900) pie.add( "佔比", attr, v1, center=[50, 50], is_random=True, radius=[30, 75], , is_legend_show=False, is_label_show=True, ) pie.render("render_02.html")

運行效果：

用戶年齡段分布玫瑰餅圖

從中可以看出，年齡段中，18-24歲的95-00後佔比最多，達到37.59%，接下來是30-39歲的80-90後，佔比達到24.97%，緊隨其後的為25-29歲的90-95後，佔比達23.12%，其他年齡段可大概分為兩類：偏兒童類和偏老人類，一共佔比10.21%。

我個人覺得，這類人群少的原因是：小孩、老人玩微信的少，更不用說微信小程序了，對於小孩來說，微信的作用就是玩遊戲(登錄帳號)，對於老人來說，微信主要用來聊天，已經是比較複雜的了，小程序使用可能對老人來說就更複雜了，也缺少必要性。

3. 詞雲分析微信名稱哪些詞語、表情包更受歡迎?

(1)繼續使用pyecharts生成詞雲圖

核心代碼：

# 清洗數據，生成詞雲圖 def split_word(test_str): test_str = re.sub('[,，。. \r\n]', '', test_str) # jieba 詞語 segment = jieba.lcut(test_str) words_df = pd.DataFrame({'segment': segment}) # quoting=3 表示stopwords.txt裡的內容全部不引用 stopwords = pd.read_csv(r"H:\PyCoding\ Analysis_wx_name\stopwords.txt", index_col=False, quoting=3,, names=['stopword'], encoding='utf-8') words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)] words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計數": numpy.size}) words_stat = words_stat.reset_index.sort_values(by=["計數"], ascending=False) test = words_stat.head(200).values codes = [test[i][0] for i in range(0,len(test))] counts = [test[i][1] for i in range(0,len(test))] wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("微信暱稱", codes, counts, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.render('render_03.html')

運行效果：

pyecharts詞雲圖

4. 使用Wordcloud matplotlib，生成高級一點的詞雲圖:

核心代碼：

# 下下期好好講一下matplotlib繪圖可視化，挺有意思的 # 調用get_name函數獲取全部微信名 text = get_name # 調用jiebaclearText函數，清洗數據(該函數和上面切詞思想一樣) text1=jiebaclearText(text) #產生詞雲圖 bg = plt.imread(r"G:\small_pig.jpg") #生成詞雲 wc=WordCloud( , #設置背景為白色，默認為黑色 mask=bg, # 設置詞雲內容範圍(除指定圖片白色區域的其他區域都將覆蓋詞雲內容) margin=10, #設置圖片的邊緣 max_font_size=70, #顯示的最大的字體大小 random_state=20, #為每個單詞返回一個PIL顏色 font_path='G:\simkai.ttf' #中文處理，用系統自帶的字體 # 可以在這裡下載這個字體：http://www.font5.com.cn/font_download.php?id=534&part=1245067666 ).generate(text1) #為圖片設置字體 my_font=fm.FontProperties(fname='G:\simkai.ttf') # 圖片背景 bg_color = ImageColorGenerator(bg) # 開始畫圖 plt.imshow(wc.recolor(color_func=bg_color)) # 為雲圖去掉坐標軸 plt.axis("off") # 保存雲圖 wc.to_file("render_04.png")

5.詞雲輪廓原圖：

這是您的專屬社會人

運行效果：

wordcloud詞雲圖

由於第二種方法無法解析表情圖，所以沒有表情出現，除此之外，這兩種方法顯示的詞雲圖內容，幾乎大同小異。

通過詞雲圖，我們一眼看出，大家使用最多的，除開中文後，就是表情圖了，你的微信朋友圈裡，是否也有這樣的大紅嘴唇，我的好像有，哈哈哈~

當我們單純來看詞雲中的中文時，發現像太陽、陽光、微笑、可愛、開心、愛、未來等比較積極向上的詞語，還是比較受大家喜歡的，也體現出大家的內心的積極、樂觀，當然還有像麗麗、徐、陳等這樣的姓名部分，在暱稱中大家也使用得比較多，但也不缺乏有像悲傷、涼這樣比較冷色的詞語。

四、通過暱稱進行情緒分析(大膽猜想)

1.微信暱稱為全中文

微信暱稱為全中文，可以分為兩大類：自己的真名和其他暱稱。

直接用自己的姓名，當微信暱稱的人，性格大多是直來直往的那種，待人比較坦誠。

他們的微信，一般用於熟人社交和日常辦公，平時不會隨便加不熟的人，就算用真名，也不怕洩露個人信息，來個不恰當的比喻：不做虧心事，不怕鬼敲門，哈哈哈。

為其他暱稱的人，大多有自己的看法，也許暱稱是自己對未來的一種期望，也許暱稱是自己對生活的一種態度，或者是一些無釐頭的話語，炫酷的話語。(猜測)

2.微信暱稱為全英文

出於個人喜好或工作需求，有些人會給自己取一個容易記的、叫著順口的英文名，比如Tom、Abby、Jason，並常常在自我介紹的時候，讓大家可以用英文名字稱呼自己。

對他們而言，英文名就相當於自己的第二個名字，用它做微信名，和用本名沒什麼太大的區別。

也有的人會刻意避開，那些常見的英文名，取一些更小眾的，他們更在意提高自己的「逼格」，喜歡標新立異，追求時尚和前衛。(猜測)

3.微信暱稱帶有表情符號

有很多女生，會在微信名稱裡加上各種表情符號，從上面分析的詞雲圖中，可以看出，一個大紅唇大家使用最多，其他的可能是一個愛心、一朵玫瑰、一顆星星、又或是系統自帶的emoji表情。

她們可能覺得，這是一種特別的裝飾，能讓自己的名字，和別人有明顯的區別。

這樣的女生，大多有細膩的小心思、浪漫的生活情調，和一顆蓬勃的少女心。(猜測)

4.微信暱稱帶有職業性質

一般來說，會主動在自己微信名前面，帶一個字母「A」的，大多都是整天在朋友圈裡發廣告的微商或代購。

比較正式一點的，用的都是「公司名 姓名」的形式，這一類人基本都是銷售員或房產中介……或者就是真正的大佬啦~

還有一些人，會根據自己不同的工作階段，不定時更換名字後綴的。

認識一個在某地產公司做人力的朋友，為了能好好享受假期，她會把微信名改成「ΧΧΧ休假中」，以便提醒那些在節假日，還私信她詢問工作的人。

也有一些人反著來，為了顯示自己特別積極，直接把微信名改成「ΧΧΧ加班中」……emmm主要是改給老闆看的吧。(猜想)

5.微信暱稱帶偶像名

不用說，這一類都是典型的追星族，而且大多都是女生，比如吳亦凡夫人、蔡徐坤秘密女友、胡歌的小嬌妻……不出意外，她們的頭像，一般就是她們的愛豆本人。

她們平時會在微博，給偶像打Call，朋友圈也會發很多相關推薦，如果有人誇自己的愛豆，她們會覺得遇到了知音;相反地，如果有人說她們愛豆的壞話，她們會馬上拉黑……

切記，在追星的人面前，不要輕易抬槓，不要對她的愛豆指手畫腳……(猜想)

6.微信暱稱是四字詞

仔細觀察長輩們的微信名，就會發現他們，特別喜歡用四字詞作暱稱。

這些四字詞最大的共同點，就是都傳遞著一種歲月靜好的氛圍：「人生如茶」「花自芬芳」「上善若水」「人心依舊」「雲淡風輕」……

年輕人用獨特的微信名標記自己，年長點的叔叔阿姨，只是想純粹地寄託一種生活理想。(猜想)

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都說名字是人的第二張臉。微信名取得好，往往會給人留下更好的印象。你的微信名，有什麼特別的含義嗎?評論區裡聊一聊。