0. 前言

​ 之所以想要提取微信的聊天记录并分析是因为也开始再学习python，但是单纯看看语法什么的又很无趣，无意间看到python可以进行微信聊天记录的分析，就自己尝试做了一下，感觉还是挺有意思的。

1.提取聊天记录数据库

​ 我所用的是小米手机，所以提取聊天记录是主要是通过本地备份功能，其余手机也可参考下述博客，具体流程可参考：

微信聊天记录导出（2020新版）

安卓\电脑微信聊天记录导出表格

微信聊天记录数据提取并分析

利用python做微信聊天记录词云分析

提取微信数据库的主体流程都差不多，基本都是先进行备份，然后将备份文件复制到电脑进行解压，解压完成之后根据得到的数据库密码访问数据库。提取数据库的过程基本上都不会有什么问题，主要会出现的问题在于获取微信数据库密码。我开始使用的是手机IMEI + uin拼接取其32位MD5码前7位的方式，但是因为我手机上有两个IMEI码，尝试了各种组合获得的密码始终是错误的，所以就放弃采用这种方式，但是根据其他博客中的内容，这种方式也可以获取数据库密码。

​ 我最终采用的是反序列化的方式获取数据库密码，即将微信com.tencent.mm\r\MicroMsg\systemInfo.cfg和com.tencent.mm\r\MicroMsg\CompatibleInfo.cfg这两个文件复制出来，通过参考代码获取数据库密码。开始直接在命令行通过javac编译并运行，如下所示

javac IMEI.java
java IMEI systemInfo.cfg CompatibleInfo.cfg		

​ 但是直接在命令行中运行会报 “错误: 找不到或无法加载主类 IMEI 原因: java.lang.ClassNotFoundException: IMEI”，但是将代码放在IDEA中可以运行并得到最终数据库密码，代码如下：

import java.io.FileInputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.HashMap;

public class IMEI { 
    public static void main(String[] args) { 
        // systemInfo.cfg存储路径，修改为电脑中存储位置
        String systemInfo_path = "D:\\wechet-anayze\\systemInfo.cfg";
        // compatibleInfo.cfg存储路径，修改为电脑中存储位置
        String compatibleInfo_path1 = "D:\\wechet-anayze\\CompatibleInfo.cfg";
        try { 
            ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream(
                    path));
            Object DL = in.readObject();
            HashMap hashWithOutFormat = (HashMap) DL;
            ObjectInputStream in1 = new ObjectInputStream(new FileInputStream(
                    path1));
            Object DJ = in1.readObject();
            HashMap hashWithOutFormat1 = (HashMap) DJ;
            String s = String.valueOf(hashWithOutFormat1.get(Integer
                    .valueOf(258))); // 取手机的IMEI
            s = s + hashWithOutFormat.get(Integer.valueOf(1)); //合并到一个字符串
            s = encode(s); // hash
            System.out.println("The Key is : " + s.substring(0, 7));
            in.close();
            in1.close();
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static String encode(String content) { 
        try { 
            MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            digest.update(content.getBytes());
            return getEncode32(digest);
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    private static String getEncode32(MessageDigest digest) { 
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (byte b : digest.digest()) { 
            builder.append(Integer.toHexString((b >> 4) & 0xf));
            builder.append(Integer.toHexString(b & 0xf));
        }
        return builder.toString();
    }
}

​ 微信数据库及数据库密码获取完成之后就可以通过sqlcipher（官方下载地址）软件访问数据库中内容，查看具体的聊天信息等，我在后续处理中主要用到了message和contact表，message表中记录了所发送的所有消息信息，contact表中记录了所有的联系人信息，message表中主要使用到的内容如下：

message表主要内容

​ 因为也挺想知道和其他人的聊天类型，所以就也根据message表中的type值结合createTime查找具体的聊天信息，从而对type类型做了如下分类，

type类型信息

contact表主要内容

2.数据预处理

2.1 message表和contact表获取

​ 获取到微信数据库及数据库密码后，可通过sqlciper软件查看数据库中内容，同时也可将所需的数据导出，可通过file/Export/Table as CSV file选项，选择需要导出的数据表，将之存储为CSV文件。

​ 这里需要注意一下：

​ 如果在python中直接读取导出的csv文件夹，python中会报错，大致是因为编码错误。其余博客中有提到使用excel打开导出的csv文件，然后以utf-8格式另存，最后读取另存后的文件，通过试验这种方法可以进行读取，但是因为csv文件用excel打开时超过16位的数字将会被强制使用科学计数法表示，所以message表中的createTime会被使用科学计数法表示，另存后的文件中creatTime时间精度会损失，所以我最终采用了一个简单粗暴的方法：用记事本打开csv文件，然后以utf-8的形式另存，在python中就可以正常读取了。（话说用记事本打开要比用excel打开快好多倍）

2.2 message表预处理

​ 因为message表中和contact表中含有大量数据分析时不用的数据列，所以在数据预处理阶段中，只需要提取message表和contact表中我们所关注的一些数据。对于message表而言，我们只关注talker，createTime，type, isSend, content所表示的内容，也即聊天对象，聊天时间，消息类型，消息由谁发送，聊天内容。更近一步，对于聊天内容而言，我们只关注文本消息（文本消息可用于后续制作词云），对于其他类型的消息我们只需要统计出现的次数，而不必关注具体内容。所以在预处理过程中，同时需要将非文本类型消息内容置0，这样做的另一个好处是可以大大减少message表的数据量，就个人而言，将非文本消息置零后，message文件大小由134MB缩小到29M。

提取talker，createTime，type, isSend, content内容

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
# 对message表中内容进行处理，只留下所需的type, isSend, createTime, talker, content内容，并将之存储于新的文件中
def get_needed_data(file_path, save_file_path):
    message = read_file(file_path)
    message = message[['type', 'isSend', 'createTime', 'talker', 'content']]
    message.to_csv(save_file_path, encoding='utf_8_sig'，header=True, index=False)

将非文本消息置零

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
# 对message表中数据进行处理，，删除content中的无用数据，将type中非1值对应的content数据统统置为零
def data_clean(file_path, save_path):
    message = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='utf-8', low_memory=False)
    print("源文件大小： ", message.shape)
    message.loc[message.type != 1, 'content'] = 0
    print("处理后文件大小： ", message.shape)
    message.to_csv(save_path, encoding='utf_8_sig', header=True, index=False)

2.3 contact表预处理

​ 与message表类似，contact表也需去除无关数据，contact表中我们只提取 usename, alias, conRemark, nickname信息，同时在处理时只保留了有备注的联系人，没有备注的联系人也没必要分析聊天记录。

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
# 对contact表中数据进行预处理，获取所需数据，清除其余数据
def contact_pre_treatment(file_path, save_path):
    contact_path = r"D:\wechet-anayze\recontact.txt"
    contact_save_path = r"D:\wechet-anayze\pre-recontact.csv"
    contact = pd.read_csv(contact_path, sep=',', encoding="utf-8", low_memory=False)
    print("处理前文件大小： ", contact.shape)
    contact = contact[['username', 'alias', 'conRemark', 'nickname']]
    # 删除无用记录，只保留有备注的联系人
    contact1 = contact.drop(contact[pd.isna(contact.conRemark)].index)
    print("处理后文件大小： ", contact.shape)
    contact1.to_csv(contact_save_path, encoding='utf_8_sig', header=True, index=False)

3.聊天记录分析

3.1 获取常用联系人聊天次数

​ 在预处理的基础之上，获取每个联系人的聊天次数，并据此使用pyecharts绘制柱状图，使用pyecharts绘制时需特别注意：pyecharts传入数据时需要int数据，而从文件中读取赋值到list中的数值类型为int64，需要先使用int()函数进行转换，否则绘制出来的图形中data数据域将都为NaN。

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
# 获取常用联系人聊天次数
def get_chat_nums(message_path, contact_path):
    """ :param message_path: 预处理完成后的message表存储路径 :param contact_path: 预处理完成后的contact表存储路径 :return: """
    # message_path = r'D:\wechet-anayze\pre-message-2.txt'
    # contact_path = r'D:\wechet-anayze\pre-recontact.csv'

    message = pd.read_csv(message_path, sep=',', encoding='utf-8', low_memory=False)
    contact = pd.read_csv(contact_path, sep=',', encoding='utf-8', low_memory=False)
    # 提取出联系人列表中用户名和备注名称
    contact = contact[['username', 'conRemark']]
    # 将用户名提取出来
    username = contact['username'].tolist()
    print(type(username))
    # 将用户名及备注名提取为一个字典
    contact_dict = dict(zip(contact['username'], contact['conRemark']))
    # 联系人及其聊天次数集合
    contact_sum_message = { }
    # 全部联系人聊天次数集合
    sum_message = 0
    # 联系人列表
    uname_list = []
    # 联系人列表对应的聊天次数列表
    chat_num_list = []
    # 遍历联系人列表，并逐一统计聊天次数
    for uname in username:
        # 根据微信id获取真实姓名,key为真实姓名
        key = contact_dict.get(uname)
        # 根据微信id统计聊天次数，value:聊天次数
        value = (message['talker'] == uname).sum()
        # 过滤聊天次数为0的联系人，只保留聊天次数不为0的联系人
        if value != 0:
            contact_sum_message[key] = value
            sum_message += value
            uname_list.append(key)
            # 这里需特别注意：value值也即聊天的次数格式是int64,但是pyecharts中如果传入的是int64时，最终渲染出的html文件中会数据会丢失，
            # 所以需转为int值（血泪教训）
            chat_num_list.append(int(value))

    # print(contact_sum_message)
    print("总聊天次数： ", sum_message)

    # 使用pyecharts绘制柱状图
    c = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="600px", page_title="聊天次数统计"))
        .add_xaxis(uname_list)
        .add_yaxis(series_name="聊天次数", y_axis=chat_num_list, color='#FF6666')
        .set_global_opts(
            # 标题配置
            title_opts=opts.TitleOpts(title="聊天次数统计"),
            # X轴区域缩放配置项,可使用list同时配置多个配置项
            datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(range_start=20, range_end=40), opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
            # 区域选择组件
            brush_opts=opts.BrushOpts(),
            # X坐标轴旋转
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
            # 工具箱组件
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
            # 图例配置
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
        )
        .set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            # 配置最大值最小值刻度线
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                    opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
                ]
            ),
        )
        .render("chat_num_count.html")
    )

3.2 获取聊天消息中不同类型消息占比

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 获取各个消息聊天记录数量，并使用pycharts绘图
def get_message_type_frequency(file_path, wxid):
    """ :param file_path: 经过预处理后的message表存储位置 :param wxid: 待查询人的微信id :return: """
    # file_path = r'D:\wechet-anayze\pre-message-2.txt'
    message = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='utf-8', low_memory=False)
    # wxid = ''

    # 进行数据筛选，选择message表中与所需微信id一致的数据
    message = message[message['talker'] == wxid]
    # 根据消息类型统计每种类型的频次（索引为数字编码）
    chat_type_count = message['type'].groupby(message['type']).size()
    # 消息类型对应关系
    message_type = { '1': '文本内容', "3": "图片及视频", "34": "语音消息", "42": "名片信息", "43": "图片及视频",
                    "47": "表情包", "48": "定位信息", "49": "小程序链接", "10000": "消息撤回提醒", "1048625": "网络照片",
                    "16777265": "链接信息", "419430449": "微信转账", "436207665": "红包", "469762097": "红包",
                    "-1879048186": "位置共享"}
    # 集合对象，功能与chat_type_count相同，存储（聊天类型：频次）信息（索引为对应中文类型）
    chat_type_count_dict = { }
    # 根据消息类型代码
    for key in chat_type_count.index:
        if str(key) in message_type.keys():
            print(message_type.get(str(key)))
            chat_type_count_dict[message_type.get(str(key))] = chat_type_count[key]
        else:
            chat_type_count_dict[key] = chat_type_count[key]
    print("结果集类型: ", type(chat_type_count_dict))
    print(chat_type_count_dict)

    x_data = []
    y_data = []
    for key in chat_type_count_dict:
        temp = [str(key), chat_type_count_dict.get(key)]
        x_data.append(str(key))
        y_data.append(int(chat_type_count_dict.get(key)))

    a1 = []
    for z in zip(x_data, y_data):
        a1.append(z)

    pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="600px", page_title="消息类型统计"))
    pie.add(
        "",
        data_pair=a1,
        center=["35%", "60%"],
    )
    pie.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-调整位置"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"),
    )
    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))
    pie.render("message_type_count.html")

3.3 聊天记录词云

​ 可选择具体的聊天对象，获取全部的聊天内容，代码中可以chinese_slice选择是否进行分词，如果不进行分词则将全部聊天内容拼接到一起，通过wordcloud模块生成词云，如果选择分词则会调用jiebe模块先进行分词，然后再通过wordcloud模块生成词云。

""" Create on 2020-11-21 @author: muxiaohe """
import imageio
import jieba
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloud
# 根据聊天记录生成词云
def get_wordcloud(file_path, stopword_path, wxid, image_path):
    """ :param file_path: 预处理完成后的message表存储位置 :param stopword_path: 停用词文件存储位置 :param wxid: 待查询人微信id :return: """
    # 分词及词云处理
    # message_path = r'D:/wechet-anayze/pre-message-2.txt'
    # stopword_path = r'D:/wechet-anayze/stopword.txt'
    # 文件读取
    message = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='utf-8', low_memory=False)
    # 数据筛选，选择对应微信id的信息
    message = message[message['talker'] == wxid]
    # 提取聊天内容信息
    content = message['content']

    # 中文字型存储路径
    font_path = r'C:\Windows\Fonts\MSYH.TTC'
    # 是否选用分词
    wordcut_flag = True
    # 词云图片输出路径
    image_out_name = 'word-heart.png'

    # 读取停用词表
    stopwords = [line.strip() for line in open(stopword_path, encoding='UTF-8').readlines()]

    if image_out_name is None:
        image_out_name = 'word-heart.png'
    if wordcut_flag:
        print("进行中文分词")
        outstr = ""
        text = ",".join(content)
        text_list = jieba.lcut(text, cut_all=False)


        for word in text_list:
            if word not in stopwords:
                if word != '\t' and '\n':
                    outstr += word
                    outstr += " "

        # 如果想存储分词后结果，可取消下方注释
        # savepath = r'D:/wechet-anayze/textlist.txt'
        # fp = open(savepath, 'w', encoding='utf8', errors='ignore')
        # fp.write(outstr)
        # fp.close()

        text = outstr
    else:
        print("不进行中文分词")
        text = " ".join(content)

    # 词云形状图片位置
    mk = imageio.imread(image_path)

    # 构建并配置词云对象w，注意要加scale参数，提高清晰度
    w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                            height=700,
                            background_color='white',
                            font_path=font_path,
                            mask=mk,
                            scale=2,
                            stopwords=None,
                            contour_width=1,
                            contour_color='red')
    # 将string变量传入w的generate()方法，给词云输入文字
    w.generate(text)
    # 展示图片
    # 根据原始背景图片的色调进行上色
    image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mk)
    plt.imshow(w.recolor(color_func=image_colors))
    # 根据原始黑白色调进行上色
    # plt.imshow(wc.recolor(color_func=grey_color_func, random_state=3), interpolation='bilinear') #生成黑白词云图
    # 根据函数原始设置进行上色
    # plt.imshow(wc)

    # 隐藏图像坐标轴
    plt.axis("off")
    plt.show()

    # 将词云图片导出到当前文件夹
    w.to_file(image_out_name)

有兴趣的话可以参考我的GitHub地址，里边有所需的全部文件及代码，有帮到的请给star呀~

微信聊天记录提取及分析