前言

由于某次在某個微信群里跟大家聊到，感覺這幾年這個群的聊天話題變化真的很明顯，再加上自己微信記錄幾乎都沒刪掉的時候（對，po主本質(zhì)上是個倉鼠，信息都是無價的），就提到了可以拿出來做一下分析，然后就產(chǎn)生了這篇文章/教程。
btw 大家也請不要拿這個去做壞事情，并且這里也事先聲明，很多微信中涉及的ID什么的大家盡可能不要透露給陌生人，雖然微信沒有給出更多的API，但I(xiàn)D本身畢竟還是比名字還可靠地。

這篇文章只是給大家一點小的嘗試，通過學(xué)習(xí)這篇文章的話，大家應(yīng)該可以學(xué)會如何拿到微信記錄，并且大概了解了微信記錄是怎么儲存的，并且了解時間戳與如何對時間序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行resample，從而獲得不同時間間隔的數(shù)據(jù)。并分時間段的去生成詞云。 大概像這樣，因為微信記錄太多個人信息了，我就放了個高糊的圖了

然后文本分析絕對不僅僅這么點東西，大家可以繼續(xù)挖掘，甚至可以做主題分析，或者進(jìn)行詞語偏好的分析，甚至可以作為定制化的聊天機器人的訓(xùn)練材料，反正只有想不到，沒有做不到啦(:з」∠)，歡迎大家多玩蛇共同學(xué)習(xí)python。

大綱

正如把大象放進(jìn)冰箱只需要三步一樣，那么利用微信聊天記錄也只有三步

1. 導(dǎo)出聊天記錄
   • IOS系統(tǒng)
2. 解析導(dǎo)出文件
   • python
3. 畫圖
   • plotly + amueller/word_cloud
     (python module)

正文

那么利用微信記錄的話，我們肯定就很難在手機/平板上進(jìn)行操作，畢竟又要越獄或者安裝語言，就很麻煩，而且手機上的目錄結(jié)構(gòu)也比較復(fù)雜，這一點我們直接略過。。。所以我選擇了從手機上把聊天記錄導(dǎo)出到電腦上，來進(jìn)行操作。

導(dǎo)出記錄

關(guān)于導(dǎo)出聊天記錄的方法其實有很多。。。（大家請小心使用，避免造成數(shù)據(jù)丟失以及下了流氓軟件）

導(dǎo)出微信聊天記錄

但是真正能夠用來做文本分析的卻并不多。。
為什么呢？？

就說微信官方的備份與恢復(fù)

備份與恢復(fù)

而關(guān)于使用安卓系統(tǒng)的，網(wǎng)上也很多，但是似乎大多也是要經(jīng)過復(fù)雜的解密操作，而且首先也必須需要進(jìn)行ROOT，再加上po主也沒有安卓手機，這里就放一些網(wǎng)上的教程好了。

• MicromsgHistory github
• 導(dǎo)出微信聊天記錄并生成詞云

最后終于終于進(jìn)入這個部分的正題。
簡單地說

通過itunes的IOS備份，再加上一個軟件wx backup，就可以實現(xiàn)導(dǎo)出微信聊天記錄并在電腦上閱讀/分析的目的

復(fù)雜的操作大家可以詳見這個鏈接，btw現(xiàn)在是win+mac系統(tǒng)都可用這軟件的

• 微信聊天記錄導(dǎo)出--發(fā)布 知乎

最后導(dǎo)出來的文件大概長這樣。。。

而我們要使用的則是js/message.js

其中也分享一個小技巧，因為現(xiàn)在大家的手機都普遍容量巨大，而大家的電腦可能都是些固態(tài)硬盤256G的，所以對于這種無差別IOS備份的操作，很有可能會使電腦容量不足！尤其是itunes這種無法選擇備份目錄，只能備份到C盤的“流氓”軟件。 反正我手機備份下來有60G+
Win7下更改iTunes備份路徑最便捷的方法（收藏一下總沒錯）
這個親測win10 + win8也都可以啦，簡單地說

通過軟鏈接 (快捷方式)的方式，將原本itunes默認(rèn)使用的備份地址，鏈接到一個更大空間的可以自定義的地方（例如移動硬盤之類的）

解析導(dǎo)出的聊天記錄

由于這里要使用python的代碼去解析，所以要求使用的人有一點python的編程能力，當(dāng)然抄源代碼也是沒問題的，就是得知道怎么在自己電腦上安裝anaconda, ipython之類的軟件了。甚至還得知道怎么安裝github上的倉庫

簡單說一下以上步驟好了

1. 下載合適自己電腦系統(tǒng)的anaconda
2. 按圖索驥的安裝程序
3. 使用這個app，輸入pip install jieba pandas numpy tqdm （后續(xù)要使用的軟件）
4. 還是使用上面提到的app，輸入jupyter lab
5. 然后就可以開始愉快的代碼之旅了。。
   只要五步就可以學(xué)會使用python，買不了吃虧買不了上當(dāng)了

message_odir = "D:\\Desktop\\微信導(dǎo)出\\群名+id"   # 看導(dǎo)出的文件夾名字
message_path = message_odir + "\\js\\message.js"
data = {}
message = open(message_path,'r',encoding='utf-8').read()
exec(message.replace('var ',''))

由于在js\message.js中，僅僅聲明一個變量data，而且這個data中含有類似于python的dict的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所以我直接使用exec進(jìn)行執(zhí)行，并且載入了所有的消息數(shù)據(jù)到data中

進(jìn)行ID到名字的轉(zhuǎn)化，畢竟大家都看不懂一個ID，還是看名字比較熟悉一點

# chartroom ID
gID = data["owner"]['user']
gname = data["owner"]['name']
# For chatroom
# get all user ID and its name
members = data["member"]
mid2username = {mid: members[mid]['name'] for mid in members}
mid2username.pop(gID)

message部分長這樣

大家可以通過自己的方式，觀察這個data中的結(jié)構(gòu)，但以下是一個將這個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個方便后續(xù)使用的DataFrame的方法，因為后面會涉及到時間的分塊，所以我還是將其轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)框來后續(xù)使用

all_messages_df = pd.DataFrame.from_records(data['message'])
all_messages_df.loc[:,'fromWho'] = [mid2username.get(record,'碎碎念達(dá)人')
# 碎碎念達(dá)人 是po主的用戶名
                                    for record in all_messages_df.loc[:,"m_nsRealChatUsr"]]
all_messages_df.loc[:,'datetime'] = [get_time(record)
                                     for record in all_messages_df.loc[:,"m_uiCreateTime"]]

all_messages_df= all_messages_df.loc[:,["fromWho","datetime","m_nsContent"]]
all_messages_df = all_messages_df.set_index("datetime")

上面是基本的數(shù)據(jù)處理過程，這里再講一下大家所重點想看的一點。
文本分析在獲取數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù)之后，當(dāng)然要開始做分詞處理（不是必需的一步，但是是重要的一步）
這里使用“結(jié)巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分詞組件
作為分詞的工具包，使用起來也十分方便，如果實在上述的pd.DataFrame的情況下的話，再結(jié)合amueller/word_cloud，只需要以下的一丟丟的代碼。

total_seg_word = jieba.lcut(' '.join(all_messages_df.loc[:,'m_nsContent']))
filtered_seg_word = remove_word(total_seg_word)  # 非必需的一步，需要自己定義停用詞

import wordcloud
txt = ' '.join(filtered_seg_word)
w = wordcloud.WordCloud(font_path = 'msyh.ttc' , 
                        width = 2000, 
                        height = 1400, 
                        background_color = 'white',
                        collocations=False,
                        colormap ='cividis',
                       max_words =500) #使用微軟雅黑字體
w.generate(txt)
w.to_file(message_odir + '\\total.png')

就可以畫出一個詞云圖片來。
形如

詞云demo

關(guān)于停用詞
由于日常交流的語言中存在大量的無意義、語氣、語法助詞，所以需要一個詞匯表去記錄這些詞，這個詞匯表我們可以稱之為停用詞表，如果不去除的話，最后生成的詞云中會存在大量的。。。。就像下面這個一樣

不去除停用詞的后果

關(guān)于畫圖和代碼

代碼部分我覺得還是jupyter notebook展示會好一點，所以把整個完整的流程包括停用詞表都放到github上了。
以下是到那個notebook的鏈接（部分結(jié)果我去掉了output，避免出現(xiàn)個人信息之類的(:з」∠)，有意見我也沒辦法）
note book demo
wechat dig

參考

• python 將微信聊天記錄生成詞云
• 微信聊天記錄導(dǎo)出--發(fā)布 知乎
• “結(jié)巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分詞組件
• wechat dig
• 動態(tài)展示notebook