你的微信昵稱，正在暴露你！

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作者 | XksA

責編 | 胡巍巍

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前言

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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多個微信用戶昵稱、年齡段后，分析得到下面結果。

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Let's get it

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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），并將微信名存入文件。

#?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?=?0data_research?=?0NickName?=?[]for?x?in?our_data:user_numbers?=?x['Count']?+?user_visit_numbersif?x['NickName']?==?'':data_research?+=?1NickName.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?=?0for?line?in?file:if?i?==?0:???#?去除表頭i?=?1continueline?=?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

#?昵稱全中文判斷 def?is_all_ch(keyword):for?c?in?keyword:#?包含常見中文字符if?not?('\u4e00'?<=?c?<=?'\u9fa5'):return?Falsereturn?True#?昵稱全英文判斷 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#?允許空格和英文并存(例如：Xist?A)if?not?all(65?<?ord(c)?<?128?or?ord(c)?==?32?for?c?in?keyword):return?Falsereturn?True#?昵稱全數字判斷 def?is_all_di(keyword):for?uchar?in?keyword:if?not?(uchar?>=?'\u0030'?and?uchar?<=?u'\u0039'):return?Falsereturn?True#?昵稱包含表情圖判斷 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/Emojiimg_re?=?re.compile(u'['u'\U0001F300-\U0001F64F'u'\U0001F680-\U0001F6FF'u'\u2600-\u2B55]+',re.UNICODE)if?img_re.findall(keyword)?:return?Truereturn?False#?中文+數字昵稱判斷 def?is_ch_di(keyword):for?c?in?keyword:if?not?('\u4e00'?<=?c?<=?'\u9fa5')?and?not?(c?>=?'\u0030'?and?c?<=?u'\u0039'):return?Falsereturn?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?+=1ch_name.append(list_name[i])if?result?==?'en':??#?英文en_name_number?+=1en_name.append(list_name[i])if?result?==?'di':??#?數字di_name_number?+=1di_name.append(list_name[i])if?result?==?'img':?#?含表情img_name_number?+=1img_name.append(list_name[i])if?result?==?'ch_di':?#?中文和數字ch_di_name_number?+=1ch_di_name.append(list_name[i])if?result?==?'other':?#?其他oth_name_number?+=1oth_name.append(list_name[i])print("純中文昵稱個數："+?str(ch_name_number)) #?print(ch_name) print("純英文昵稱個數："+?str(en_name_number)) #print(en_name) print("純數字昵稱個數："+?str(di_name_number)) #?print(di_name) print("包含表情圖昵稱個數："+?str(img_name_number)) #?print(img_name) print("中文和數字混合昵稱個數："+?str(ch_di_name_number)) print(ch_di_name) print("其他昵稱個數："+?str(oth_name_number)) #?print(oth_name)

運行結果：

總共有：3549個微信名 純中文昵稱個數：1514 純英文昵稱個數：569 純數字昵稱個數：9 包含表情圖昵稱個數：400 中文和數字混合昵稱個數：19 其他昵稱個數：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,并處理t?=?get_token().strip('"')#?然后將處理后的token值和其他參數作為post方式的參數值，調用用戶畫像apipost_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']))

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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}]

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來點有趣的：數據清洗、分析

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1.微信名稱類型數據可視化分析

核心代碼：

#?1.微信名分類：玫瑰餅圖 from?pyecharts?import?Pie #?數據獲取自上面代碼 attr?=?["純中文昵稱",?"純英文昵稱",?"純數字昵稱",?"包含表情圖昵稱",?"中文和數字混合昵稱",?"其他昵稱"] v1?=?[1514,?569,?9,?400,?19,?1038] pie?=?Pie("微信名分類餅圖",?title_pos='center',?width=900) pie.add("占比",attr,v1,center=[50,?50],is_random=True,radius=[30,?75],rosetype="area",is_legend_show=False,is_label_show=True, ) pie.render("render_01.html")

運行效果：

微信昵稱類別玫瑰餅圖

從中可以看出，微信昵稱為全中文的占比最多，占有42.66%，其次為其他昵稱（中英文混合、字符等類型），占有29.25%。

再比較大的類，就是純英文昵稱，占有16.03%，以及包含表情包昵稱的，占有11.27%，純數字昵稱和中文數字混合昵稱，相對占比較少。

我們常見的中文和數字混合昵稱，最多的就是機構名/姓名+聯系方式，一些營銷號比較常用。

相較而言，大多數人還是喜歡，用純中文來作昵稱，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("占比",attr,v1,center=[50,?50],is_random=True,radius=[30,?75],rosetype="area",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后占比最多，達到37.59%，接下來是30-39歲的80-90后，占比達到24.97%，緊隨其后的為25-29歲的90-95后，占比達23.12%，其他年齡段可大概分為兩類：偏兒童類和偏老人類，一共占比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，對于小孩來說，微信的作用就是玩游戲（登錄賬號），對于老人來說，微信主要用來聊天，已經是比較復雜的了，小程序使用可能對老人來說就更復雜了，也缺少必要性。

3.詞云分析微信名稱哪些詞語、表情包更受歡迎?

（1）繼續使用pyecharts生成詞云圖
核心代碼：

#?清洗數據，生成詞云圖 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里的內容全部不引用stopwords?=?pd.read_csv(r"H:\PyCoding\?Analysis_wx_name\stopwords.txt",?index_col=False,?quoting=3,?sep="\t",?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).valuescodes?=?[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("微信昵稱",?codes,?counts,?word_size_range=[20,?100])wordcloud.render('render_03.html')

運行效果：

pyecharts詞云圖

4.使用Wordcloud+matplotlib，生成高級一點的詞云圖:
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) #產生詞云圖 bg?=?plt.imread(r"G:\small_pig.jpg") #生成詞云 wc=WordCloud(background_color="wathet",?#設置背景為白色，默認為黑色mask=bg,??????#?設置詞云內容范圍(除指定圖片白色區域的其他區域都將覆蓋詞云內容)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#?可以在這里下載這個字體：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)) #?為云圖去掉坐標軸 plt.axis("off") #?保存云圖 wc.to_file("render_04.png")

5.詞云輪廓原圖：

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這是您的專屬社會人

運行效果：

wordcloud詞云圖

由于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云圖內容，幾乎大同小異。

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

當我們單純來看詞云中的中文時，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，在昵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。

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通過昵稱進行情緒分析（大膽猜想）

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1.微信昵稱為全中文

微信昵稱為全中文，可以分為兩大類：自己的真名和其他昵稱。

直接用自己的姓名，當微信昵稱的人，性格大多是直來直往的那種，待人比較坦誠。

他們的微信，一般用于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，也不怕泄露個人信息，來個不恰當的比喻：不做虧心事，不怕鬼敲門，哈哈哈。

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

2.微信昵稱為全英文

出于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，并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，英文名就相當于自己的第二個名字，用它做微信名，和用本名沒什么太大的區別。

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.微信昵稱帶有表情符號

有很多女生，會在微信名稱里加上各種表情符號，從上面分析的詞云圖中，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.微信昵稱帶有職業性質

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里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，不定時更換名字后綴的。

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主要是改給老板看的吧。（猜想）

5.微信昵稱帶偶像名

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，如果有人夸自己的愛豆，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，不要輕易抬杠，不要對她的愛豆指手畫腳……（猜想）

6.微信昵稱是四字詞

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昵稱。

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”“云淡風輕”……

年輕人用獨特的微信名標記自己，年長點的叔叔阿姨，只是想純粹地寄托一種生活理想。（猜想）

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，有什么特別的含義嗎？評論區里聊一聊。

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附錄：參考文檔

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（1）微信小程序api幫助文檔、wikipedia-emoji（表情圖編碼介紹）；
（2）Wordcloud官方文檔；
（3）傲嬌的草履蟲寫的 Wordcloud 各參數含義；
（4）微信名字，暴露了你是一個什么樣的人。

作者：XksA，大三在讀的師范技術生，主要學習Python web、數據分析、可視化方面，個人公眾號 極簡XksA 長期分享學習筆記，學習資料，歡迎交流學習。

聲明：本文為作者投稿，版權歸對方所有。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的你的微信昵称，正在暴露你！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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