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??在爬完一周的朋友圈后,我發現了.......驚人??秘密

2021-09-01 14:40:51 後端開發

各位童鞋,大家好,我是😎

在《?UI自動化工具輕松實作微信訊息收發?朋友圈爬取??》文末給童鞋們布置了一個作業,批量朋友圈爬取,不知道大伙們是否還有映像,

看到很多小伙伴們踴躍報名參與,不禁要給你們點個贊,考慮到很多小伙伴想做卻做出來,這…貼心的我這不就來給你們公布參考答案啦?

對相關基礎還不了解的童鞋請參考前文:

  • 《?UI自動化工具輕松實作微信訊息收發?朋友圈爬取??》

  • 《???對比PyWinAuto和uiautomation實作微信聯系人自動采集??》

  • 《??UI自動化輕松解決微信手工群發訊息的煩惱??》

  • 《?Python輕松下載整理或洗掉微信收藏?》

首先我們開始爬取朋友圈:

🌀朋友圈資料爬取?

202108290919

去外面轉了一圈,再回來發現10分鐘之內就爬完了一周的朋友圈:

image-20210829093115282

當然這是因為我的微信好友太少,一周總共也只發了不到1000條訊息,

晚上重新爬了一下,爬到8月21號直到朋友圈的資料無法繼續拉取,始終都是這個狀態說明已經無法拉取再早的朋友圈資料:

image-20210829225207123

共爬到1186條朋友圈動態資料,耗時12分鐘:

image-20210829225545717

打開Excel簡單的美化一下格式就得到如下結果:

image-20210829220033486

篩選了有點贊和評論的資料,

同時對于每一條存在圖片或視頻的朋友圈,都會在本地存盤一張截圖:

image-20210829220836616

可以看到在這近1200條朋友圈中有725條資料觸發的圖片或視頻關鍵字產生截圖:

image-20210829220944000

🧚好友朋友圈資料分析🎉

讀取資料:

import pandas as pd
df = pd.read_excel("朋友圈.xlsx")
df = df.convert_dtypes()

我的好友給誰的點贊最多呢?

t = df.groupby("昵稱").agg(
    點贊總人數=("點贊人數", "sum"),
    評論總條數=("評論條數", "sum"),
    發朋友圈條數=("序號", "count")
)

display(t.sort_values("點贊總人數", ascending=False).head(10))

原來我的好友中,大家最喜歡給這些資料分析相關的好友點贊:

image-20210829232142932

排除點只發一條朋友圈的平均點贊比例最高的依然是資料分析相關的:

image-20210829235327975

秘密1:我的朋友圈中,資料分析相關的好友的朋友最容易被點贊,

t[t.發朋友圈條數 > 10].shape[0]

一周發朋友圈超過10條的話癆有21人,

t.發朋友圈條數.value_counts()
1     88
2     53
3     29
5     19
4     17
6     11
10     6
7      6
8      5
12     4
Name: 發朋友圈條數, dtype: int64

秘密2:我的好友中發過朋友圈的好友更傾向于一周只發一條朋友圈,

image-20210829233753545

秘密3:幾個培訓機構的營銷號發朋友圈最頻率,現在就把你們刪掉,

點贊數排名前7的朋友圈:

image-20210830000551622

評論數排名前7的朋友圈:

image-20210830000821464

篩選出有時間資訊的朋友圈統計大家的發朋友圈時間傾向:

image-20210830003202596

秘密4:好友們最傾向在中午12點和晚上7點發朋友圈,

朋友圈內容詞云圖:

import jieba
import stylecloud
from IPython.display import Image

words = df.內容.apply(jieba.lcut).explode()
words = words[words.apply(len) > 1]
words = words[~words.isin(["包含", "圖片", "視頻", "天前", "小時", "昨天", "自己"])]
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(words), max_words=500,
                          collocations=False,
                          font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttc',
                          icon_name='fas fa-square',
                          size=653,
                          output_name='tmp.png')
Image(filename='tmp.png')

image-20210830005044251

評論區內容詞云圖:

import jieba
import stylecloud
from IPython.display import Image

words = df.評論串列.dropna().apply(jieba.lcut).explode()
words = words[words.apply(len) > 1]
words = words[~words.isin(["回復", "免費", "欄目", "一個", "包含", "其他"])]
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(words), max_words=500,
                          collocations=False,
                          font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttc',
                          icon_name='fas fa-thumbs-up',
                          size=653,
                          output_name='tmp.png')
Image(filename='tmp.png')

image-20210830005446745

從詞云圖看來,我的朋友圈都愛資料愛技術愛學習愛知識,這真是驚人的密碼…

??PC端朋友圈爬取代碼與難點🌟

保證節點在可視范圍內能夠被完整截圖:

image-20210830010451377

節點的底部位置比顯示界面更大時表示在外面,按一下向下的方向鍵,

決議節點的資料:

image-20210830010710474

對內容資料直接取父節點的Name,獲取完整的全部文本,決議字串即可得到昵稱、發布時間等資訊,

第一麻煩點是決議出點贊和評論,上述代碼之所以那么復雜是因為存在只有點贊、只有評論、既有點贊又有評論,點贊和評論都沒有四種情況,為了能夠同時適配這四種情況,經過反復測驗最終撰寫出上述代碼,上述代碼基于必定存在的評論按鈕為基準點進行查找,

第二個麻煩點是想精準只截圖片、視頻或視頻號,需要非常多的例外檢測代碼,每種情況變化都非常大,很難通用,最終我直接放棄,選擇直接對整個節點包含昵稱一起截圖,對一個節點是否進行截圖,取決于這個節點的文本是否包含視頻或圖片關鍵字,

注意:截屏呼叫節點的CaptureToImage方法即可對指定節點的范圍截圖保存到指定檔案,

批量爬取代碼:

image-20210830011925936

注意上述代碼處理翻頁時的例外情況,當節點不存在任何文本內容時,說明定位到了一個加載資料的節點,我們可以先按一次向上方向鍵回退之后,再按一下向下的方向鍵,即可定位到剛加載的新節點,如果回退再向下之后,名稱依然是空,說明已經將朋友圈能夠拉取到的資料都加載完了,可以結束程式,

??說明:本文作為第一節的參考答案并不會提供可以直接復制粘貼的代碼,還需要各位童鞋們自己獨立完成作業,不需要寫到我這么復雜,根據實際需求簡化代碼撰寫即可,

完整代碼已經零碎的全部給到大家,剩下的可以根據理解,自己取敲即可,

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/296603.html

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