最近Python操作微信的文章挺火的，結合前面介紹過的jieba和wordcloud做一個簡單的微信好友簽名的詞雲。

操作微信的庫有很多，現在比較流行的就是itchat，https://github.com/littlecodersh/ItChat

這個庫對網頁微信進行了封裝，很多操作都非常簡單。

程式碼如下，一些要點直接寫在註釋中
其中停用詞表stopwords.txt需要自己構建，字型檔案需要自己指定。

# coding: utf8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

'''使用者登入部分：使用者掃碼登入，並自動儲存一段時間登入狀態，登入狀態儲存在同目錄下的itchat.pkl檔案中。
'''
 

import itchat
itchat.auto_login(hotReload=True)
itchat.dump_login_status()

'''獲取簽名部分：獲取好友列表，好友列表型別為列表，列表中每一個元素（使用者）都是一個字典，
字典中包含了使用者的各種資訊，Signature為簽名。
get_friends得到的列表中第一個元素為使用者自己，排除掉。'''
friends = itchat.get_friends(update=True)[:]
signature_list = [friend["Signature"] for friend in friends[1:]]

'''分詞部分：匯入結巴分詞，首先將所有好友的簽名拼接為一個字串，
然後進行分詞，再根據事先建立好的停用詞表對分詞結果進行過濾，
最終使用Counter形成分詞結果的頻率字典'''
 

import jieba
from collections import Counter
signature_text = "".join(signature_list)
signature_text = signature_text.replace("span","").replace("class",""
                 ).replace("emoji","")
stop_words = {}.fromkeys([ line.rstrip().decode('utf-8'
             ) for line in open('stopwords.txt') ])
signature_wordlist = [word for
 
 word in jieba.cut(signature_text, cut_all=True
                     ) if word not in stop_words] 
word_counter = Counter(signature_wordlist)

'''詞雲部分：將結巴分詞生成的分詞頻率字典傳遞給wordcloud生成詞雲，字型可以自定義，
例子中設為同目錄下的YaHei Consolas Hybrid.ttf字型'''
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL.Image as Image
from wordcloud import WordCloud
my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", font_path="YaHei Consolas Hybrid.ttf"
               ).generate_from_frequencies(word_counter)

plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

結果如下