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一键生成微信个人专属数据报告(了解你的微信社交历史) 简介你是否想过生成一份属于你的微信个人数据报告，了解你的微信社交历史。现在，我们基于python对微信好友进行全方位数据分析，包括：昵称、性别、年龄、地区、备注名、个性签名、头像、群聊、公众号等。其中，在分析好友类型方面，主要统计出你的陌生人、星标好友、不让他看我的朋友圈的好友、不看他的朋友圈的好友数据。在分析地区方面，主要统计所有好友在全国的分布以及对好友数最多的省份进行进一步分析。在其他方面，统计出你的好友性别比例、猜出你最亲密的好友，分析你的特殊好友，找出与你所在共同群聊数最多的好友数据，对你的好友个性签名进行分析，对你的好友头像进行分析，并进一步检测出使用真人头像的好友数据。目前网上关于这方面的数据分析文章比较多，但是运行起来比较麻烦，而本程序的运行十分简单，只需要扫码登录一步操作即可。功能截图如何运行# 跳转到当前目录 cd 目录名 # 先卸载依赖库 pip uninstall -y -r requirement.txt # 再重新安装依赖库 pip install -r requirement.txt # 开始运行 python generate_wx_data.py 如何打包成二进制可执行文件# 安装pyinstaller pip install pyinstaller # 跳转到当前目录 cd 目录名 # 先卸载依赖库 pip uninstall -y -r requirement.txt # 再重新安装依赖库 pip install -r requirement.txt # 更新 setuptools pip install --upgrade setuptools # 开始打包 pyinstaller generate_wx_data.py 编写思路首先，进行初始化，并根据不同操作系统，启用微信机器人。# 初始化所需文件夹 init_folders() # 启动微信机器人，自动根据操作系统执行不同的指令 if('Windows' in system()): # Windows bot = Bot(cache_path=True) elif('Darwin' in system()): # MacOSX bot = Bot(cache_path=True) elif('Linux' in system()): # Linux bot = Bot(console_qr=2,cache_path=True) else: # 自行确定 print(u"无法识别你的操作系统类型，请自己设置") exit() 登录完微信后，开始获取好友数据和群聊数据。# 获取所有好友 friends = bot.friends(update=False) # 获取所有活跃群聊 groups = bot.groups() 共同所在群聊成员分析，依次对每个好友进行检测。def group_common_in(): # 获取所有活跃的群聊 groups = bot.groups() # 每个好友与你相同的群聊个数 dict_common_in = {} # 遍历所有好友，第0个为你自己，所以去掉 for x in friends[1:]: # 依次在每个群聊中搜索 for y in groups: # x在y中 if(x in y): # 获取微信名称 name = x.nick_name # 判断是否有备注，有的话就使用备注 if(x.remark_name and x.remark_name != ''): name = x.remark_name # 增加计数 if(name in dict_common_in.keys()): dict_common_in[name] += 1 else: dict_common_in[name] = 1 获取微信好友头像，以便进一步分析。这里下载头像比较慢，所以采取多线程方式进行下载。在多线程中，使用队列保存我们的头像url，不同线程从队列中获取头像url，并下载到本地。 # 创建一个队列，用于多线程下载头像，提高下载速度 queue_head_image = Queue() # 将每个好友元素存入队列中 # 如果为了方便调试，可以仅仅插入几个数据，friends[1:10] for user in friends: queue_head_image.put(user) # 启动10个线程下载头像 for i in range(1, 10): t = Thread(target=download_head_image,args=(i,)) t.start() 其中download_head_image的具体实现为：# 下载好友头像，此步骤消耗时间比较长 def download_head_image(thread_name): # 队列不为空的情况 while(not queue_head_image.empty()): # 取出一个好友元素 user = queue_head_image.get() # 下载该好友头像，并保存到指定位置，生成一个15位数的随机字符串 random_file_name = ''.join([str(random.randint(0,9)) for x in range(15)]) user.get_avatar(save_path='image/' + random_file_name + '.jpg') # 输出提示 print(u'线程%d:正在下载微信好友头像数据，进度%d/%d，请耐心等待……' %(thread_name, len(friends)-queue_head_image.qsize(), len(friends))) 进行性别、地区统计，并将生产的html文件保存到本地。这里没什么难度，所以就不详细展开了。# 分析好友性别比例 def sex_ratio(): # 初始化 male, female, other = 0, 0, 0 # 遍历 for user in friends: if(user.sex == 1): male += 1 elif(user.sex == 2): female += 1 else: other += 1 name_list = ['男性', '女性', '未设置'] num_list = [male, female, other] pie = Pie("微信好友性别比例") pie.add("", name_list, num_list, is_label_show=True) pie.render('data/好友性别比例.html') 分析你认识的好友、最亲密的人以及特殊好友。以特殊好友为例，我们将好友分为星标好友(很重要的人), 不让他看我的朋友圈的好友, 不看他朋友圈的好友, 消息置顶好友, 陌生人。这里分类的依据是根据itchat中的StarFriend和ContactFlag而来的。根据经验可知，StarFriend为1表示为星标好友，ContactFlag为1和3表示好友，259和33027表示不让他看我的朋友圈，65539和65537和66051表示不看他的朋友圈，65795表示两项设置全禁止, 73731表示陌生人。# 特殊好友分析 def analyze_special_friends(): # 星标好友(很重要的人), 不让他看我的朋友圈的好友, 不看他朋友圈的好友, 消息置顶好友, 陌生人 star_friends, hide_my_post_friends, hide_his_post_friends, sticky_on_top_friends, stranger_friends = 0, 0, 0, 0, 0 for user in friends: # 星标好友为1,为0表示非星标,不存在星标选项的为陌生人 if('StarFriend' in (user.raw).keys()): if((user.raw)['StarFriend'] == 1): star_friends += 1 else: stranger_friends += 1 # 好友类型及权限：1和3好友，259和33027不让他看我的朋友圈，65539和65537和66051不看他的朋友圈，65795两项设置全禁止, 73731陌生人 if((user.raw)['ContactFlag'] in [259, 33027, 65795]): hide_my_post_friends += 1 if ((user.raw)['ContactFlag'] in [66051, 65537, 65539, 65795]): hide_his_post_friends += 1 # 消息置顶好友为2051 if ((user.raw)['ContactFlag'] in [2051]): sticky_on_top_friends += 1 # 陌生人 if ((user.raw)['ContactFlag'] in [73731]): stranger_friends += 1 bar = Bar('特殊好友分析') bar.add(name='', x_axis=['星标', '不让他看我朋友圈', '不看他朋友圈', '消息置顶', '陌生人'], y_axis=[star_friends, hide_my_post_friends, hide_his_post_friends, sticky_on_top_friends, stranger_friends], legend_orient="vertical", legend_pos="left") bar.render('data/特殊好友分析.html') 对好友个性签名进行分析，并绘制出词语。这里比较复杂，首先将个性签名列表转化为字符串，调用nlp处理接口，对返回的数据进行过滤。同时，对短语进行分词，过滤，词频统计操作。最后，使用pyechart进行绘制词语图。代码中注释非常多，基本都能看懂，所以在此也无需再详细展开了。# 分析个性签名 def analyze_signature(): # 个性签名列表 data = [] for user in friends: # 清除签名中的微信表情emoj，即<span class.*?</span> # 使用正则查找并替换方式，user.signature为源文本，将<span class.*?</span>替换成空 new_signature = re.sub(re.compile(r"<span class.*?</span>", re.S), "", user.signature) # 只保留签名为1行的数据，过滤为多行的签名 if(len(new_signature.split('\n')) == 1): data.append(new_signature) # 将个性签名列表转为string data = '\n'.join(data) # 进行分词处理，调用接口进行分词 # 这里不使用jieba或snownlp的原因是无法打包成exe文件或者打包后文件非常大 postData = {'data':data, 'type':'exportword', 'arg':'', 'beforeSend':'undefined'} response = post('http://life.chacuo.net/convertexportword',data=postData) data = response.text.replace('{"status":1,"info":"ok","data":["', '') # 解码 data = data.encode('utf-8').decode('unicode_escape') # 将返回的分词结果json字符串转化为python对象，并做一些处理 data = data.split("=====================================")[0] # 将分词结果转化为list，根据分词结果，可以知道以2个空格为分隔符 data = data.split(' ') # 对分词结果数据进行去除一些无意义的词操作 stop_words_list = [',', '，', '、', 'the', 'a', 'is', '…', '·', 'э', 'д', 'э', 'м', 'ж', 'и', 'л', 'т', 'ы', 'н', 'з', 'м', '…', '…', '…', '…', '…', '、', '.', '。', '!', '！', ':', '：', '~', '|', '▽', '`', 'ノ', '♪', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '\'', '‘', '’', '“', '”', '的', '了', '是', '你', '我', '他', '她','=', '\r', '\n', '\r\n', '\t', '以下关键词', '[', ']', '{', '}', '(', ')', '（', '）', 'span', '<', '>', 'class', 'html', '?', '就', '于', '下', '在', '吗', '嗯'] tmp_data = [] for word in data: if(word not in stop_words_list): tmp_data.append(word) data = tmp_data # 进行词频统计，结果存入字典signature_dict中 signature_dict = {} for index, word in enumerate(data): print(u'正在统计好友签名数据，进度%d/%d，请耐心等待……' % (index + 1, len(data))) if(word in signature_dict.keys()): signature_dict[word] += 1 else: signature_dict[word] = 1 # 开始绘制词云 name = [x for x in signature_dict.keys()] value = [x for x in signature_dict.values()] wordcloud = WordCloud('微信好友个性签名词云图') wordcloud.add("", name, value, shape='star', word_size_range=[1,100]) wordcloud.render('data/好友个性签名词云.html') 拼接所有好友头像，这里使用到PIL的图像处理功能，首先对头像个数进行统计，自适应生成矩形图片。由于我们知道微信头像尺寸为640 * 640，所以处理起来就很方便了。# 拼接所有微信好友头像 def merge_head_image(): # 拼接头像 pics = listdir('image') # 得到user目录下的所有文件，即各个好友头像 numPic = len(pics) eachsize = int(math.sqrt(float(640 * 640) / numPic)) # 先圈定每个正方形小头像的边长，如果嫌小可以加大 numrow = int(640 / eachsize) numcol = int(numPic / numrow) # 向下取整 toImage = Image.new('RGB', (eachsize * numrow, eachsize * numcol)) # 先生成头像集模板 x = 0 # 小头像拼接时的左上角横坐标 y = 0 # 小头像拼接时的左上角纵坐标 for index, i in enumerate(pics): print(u'正在拼接微信好友头像数据，进度%d/%d，请耐心等待……' % (index + 1, len(pics))) try: # 打开图片 img = Image.open('image/' + i) except IOError: print(u'Error: 没有找到文件或读取文件失败') else: # 缩小图片 img = img.resize((eachsize, eachsize), Image.ANTIALIAS) # 拼接图片 toImage.paste(img, (x * eachsize, y * eachsize)) x += 1 if x == numrow: x = 0 y += 1 toImage.save('data/拼接' + ".jpg") 检测使用人脸作为头像的好友数量，这里使用到opencv的人脸检测功能，使用opencv默认的模型进行检测。首先载入图片，并进行灰度处理，最后加载人脸识别模型进行检测，若检测到脸数大于0，则说明存在。同时要注意的是，对错误的头像要进行舍弃操作。# 检测使用真实人脸的好友个数 def detect_human_face(): # 得到user目录下的所有文件名称，即各个好友头像 pics = listdir('image') # 使用人脸的头像个数 count_face_image = 0 # 存储使用人脸的头像的文件名 list_name_face_image = [] # 加载人脸识别模型 face_cascade = CascadeClassifier('model/haarcascade_frontalface_default.xml') for index, file_name in enumerate(pics): print(u'正在进行人脸识别，进度%d/%d，请耐心等待……' % (index+1, len(pics))) # 读取图片 img = imread('image/' + file_name) # 检测图片是否读取成功，失败则跳过 if img is None: continue # 对图片进行灰度处理 gray = cvtColor(img, COLOR_BGR2GRAY) # 进行实际的人脸检测，传递参数是scaleFactor和minNeighbor,分别表示人脸检测过程中每次迭代时图 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) if (len(faces) > 0): count_face_image += 1 list_name_face_image.append(file_name) print(u'使用人脸的头像%d/%d' %(count_face_image,len(pics))) 所有数据统计完后，我们生产一个总的html网页文件，方便我们直接查看。# 生成一个html文件，并保存到文件file_name中 def generate_html(file_name): with open(file_name, 'w', encoding='utf-8') as f: data = ''' <meta http-equiv='Content-Type' content='text/html; charset=utf-8'> <meta charset="UTF-8"> <title>一键生成微信个人专属数据报告(了解你的微信社交历史)</title> <meta name='keywords' content='微信个人数据'> <meta name='description' content=''> <iframe name="iframe1" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/好友地区分布.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe2" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/某省好友地区分布.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe3" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/好友性别比例.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe4" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/你认识的好友比例.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe5" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/你最亲密的人.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe6" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/特殊好友分析.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe7" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/共同所在群聊分析.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe8" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/好友个性签名词云.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe9" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/微信好友头像拼接图.html" frameborder=0></iframe> <iframe name="iframe10" marginwidth=0 marginheight=0 width=100% height=60% src="data/使用人脸的微信好友头像拼接图.html" frameborder=0></iframe> ''' f.write(data) 补充软件下载链接：http://pan.neic.top/s/r9gqrn17 密码：rm2jt5下载解压双击一键生成微信个人专属数据报告.exe运行本软件不收集存储数据，无隐私泄漏风险完整版源代码存放在github上，有需要的可以下载作者sqzhang：GitHub：https://github.com/shengqiangzhang/examples-of-web-crawlers项目持续更新，欢迎您star本项目

国内主流安全软件个人向非专业测评 本次测评为个人向非专业测评，评分满分为五星，测评的国内常见的杀毒软件如下杀毒能里测试样本为 吾爱破解 病毒样本区下载的 锁机病毒 勒索病毒 盗号木马等①、360安全卫生360安全卫生的主界面软件界面还算得上简洁，主界面除了主要功能按钮外，还有两个 360自己的推广按钮 小金库 游戏管家。木马扫描界面功能大全界面工具箱里的小工具，很适合电脑小白处理电脑的一些日常问题。界面推广360金融 小金库360软件管家界面简洁度：★★★☆☆杀毒能力：★★★★☆功能性：★★★★☆流氓程度：★★★☆☆推荐指数：★★★★☆360作为国内老牌的杀毒软件，也是国内免费杀毒的开创者，近些年来一改当年老流氓，全家桶的形象相对简洁大气。360作为国内杀毒界的龙头企业杀毒能力在国内杀毒中算得上优秀的，再者其工具箱里的小工具，很适合电脑小白处理电脑的一些日常问题。但是作为老流氓不乏有一点遗传，在软件中还是纯在一些内部的推广链接，如游戏管家，360金融的小金库，和一些360系软件如360浏览器鲁大师等推广安装行为。②、腾讯安全管家腾讯安全管家主界面主界面算得上简洁大方没有推广杀毒界面工具箱界面工具很齐全也很实用，带有自家的软件推广 如腾讯手游助手，应用宝，微云等。简洁度：★★★★☆杀毒能力：★★★★☆功能性：：★★★★☆流氓程度：★★☆☆☆推荐指数：腾讯安全管家总体来说都很不错，界面大气简洁功能性不错，有少量的推广，查杀能力和360不相上下，值得一提的是它有和360一样的软件管家对于小白来说还不错。③火绒安全火绒安全主界面主界面非常的简洁大气没有与杀毒安全无关的按钮、链接。防护中心界面有我们PC电脑防护常见的 病毒防护 网络防护 系统防护功能简洁实用。扩展工具界面包含了文件粉碎 启动管理 弹窗拦截 垃圾清理 还有专业的安全分析软件 火绒剑。简洁度：★★★★★杀毒能力：★★★★☆功能性：★★★☆☆流氓程度：☆☆☆☆推荐指数：★★★★★ 国内杀毒的后起之秀，简洁大气的界面没有如何推广和绑定，在实际使用过程中发现杀毒能力比腾讯管家和360安全卫士稍微弱了一点，但是近些年来火绒团队对新病毒的发现和查杀屡屡走在腾讯管家和360安全卫士的前面第一时间发现分析报道并查杀，对老旧病毒的特征库可能没有360那么强大毕竟360积累了那么多年的，在功能性方面也比不上腾讯管家和360安全卫士的那些工具齐全或者说花里胡哨。但是能满足大家的日常需求，特别是在资源占用这一块，绝对比腾讯管家和360安全卫士好太多，整体来说火绒轻便简洁，特别适合配置低的笔记本合作老台式机使用，特别推荐给使用笔记本的女孩子使用 qaq。瑞星杀毒多年没用到瑞星了，在安装完瑞星完成之后看到的第一个界面不是软件的主界面而是。。。。。。当时我都惊呆了，印象中在360杀毒没有开创杀毒软件免费时代的时候 国内的PC杀毒防护软件都是收费的，当时的瑞星 江民就是代表，在免费杀毒的冲击下瑞星 江民等安全厂家也放出了免费版本，没想到瑞星今天还有开通vip这种骚操作，和腾讯大佬学到了，我看了一下瑞星所谓的vip也就是收费版 一个月19元、一年是129元。④瑞星杀毒主界面界面还算简洁规整，风格让我想起了当年的百度杀毒（哈哈 已经凉了）杀毒界面工具箱界面工具比较少，不实用，还有一个 所谓安全浏览器的推广。存在锁主页行为简洁度：★★★☆☆杀毒能力：★★★☆☆功能性：★★★☆☆流氓程度：★★☆☆☆推荐指数：★★☆☆☆瑞星杀毒没什么亮点的地方，实用的工具非常少，软件优化不是很好占用内存，有轻微卡顿行为。正式版得收费不建议小白使用，当年的小狮子一去不复返了。⑤金山毒霸金山毒霸主界面主界面还算干净工具箱界面没什么使用的工具，一大推推广发现金山毒霸比瑞星更为占用资源，电脑严重卡顿。简洁度：★★☆☆☆杀毒能力：★★★☆☆功能性：★★☆☆☆流氓程度：★★★☆☆推荐指数：★★☆☆☆金山毒霸也是流氓界的一霸，没什么亮点功能，在以往给我的影响非常的插然而这次测评金山毒霸的分数居然比我预想的要好的太多，在之前语带毒霸的时候一般是在装其他流氓软件时候给装上去了，装完毒霸以后各种给你锁定主页，弹窗广告，下载安装全家桶流氓软件，非常的过分，在这次的测评中却没有遇到锁定主页，下载安装全家桶流氓软件的行为，当时还是有一个新闻勒的弹窗广告。我猜想之前遇到上述的情况可能是以为 金山毒霸的安装包为推广安装包，非官方下载的安装包。才会导致上述情况。⑥2345安全卫士2345安全卫生主界面简洁度：★★☆☆☆杀毒能力：★☆☆☆☆功能性：★☆☆☆☆流氓程度：★★★★★推荐指数：☆☆☆☆☆我也不知道这是个什么东西，之前看到朋友的电脑上装有我才知道有这东西，曾经被2345锁主页非常的难受。各种弹窗广告，捆绑软件。前段时间还被火绒报告，火绒安全警报：“2345导航站”弹窗广告携带病毒 盗取QQ和多款热门游戏账号 https://www.52pojie.cn/thread-917254-1-1.html它居然敢有杀毒软件佩服。就是个流氓病毒源头。居然还能查杀一些老旧垃圾病毒，有在用赶紧卸载把总结：以上皆为个人向非专业测评 。推荐大家使用 火绒 腾讯安全管家 360卫士， 尤其是配置低的台式机、笔记本电脑推荐大家使用火绒安全。

系统雷达 (电脑硬件监控工具)绿色版 系统雷达是一款从软媒魔方中提取出来的即时电脑硬件监控工具。它能够有效的监控本机系统中当前的硬件状况，包括CPU使用率、内存使用率、网络流量监控等，支持以悬浮窗的方式提示，结果一目了然。你还可以自定义需要显示的信息，右击悬浮窗即可看到设置菜单了，简单易用。软件大小仅几百K，无需安装，下载即可使用，绿色小巧，需要的朋友可下载试试！使用方法：下载后解压到文件夹，直接运行即可。软件特色：1、通过悬浮窗显示CPU使用率、内存使用率、流量监控2、进程监控、网络监控、端口监控3、查看硬件温度4、查看本机信息5、支持显示到任务栏6、支持锁定悬浮窗位置7、支持悬浮窗贴边收起8、支持全屏时隐藏悬浮窗9、支持开机启动软件下载： radar.zip