Airtest爬自己的朋友圈并生成中文词云图

1. 使用Airtest来爬取朋友圈的内容。参考链接，参考链接中的手机滑动的功能在我的实际操作过程不可使用，故对其进行改动。
   该部分整体代码如下：

# -*- encoding=utf8 -*-
__author__ = " "

from airtest.core.api import *
from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco
poco = AndroidUiautomationPoco(use_airtest_input=True, screenshot_each_action=False)


start_app('com.tencent.mm')  # 启动微信
poco(text="通讯录").click()

# 找到对应的人 并进行点击
while True:
    if poco(text="要爬取的备注名"):
        poco(text="要爬取的备注名").click()
        break
    else:
        # 滑动一个屏幕
        screenWidth,screenHeigth = poco.get_screen_size()
        swipe((screenWidth*0.5,screenHeigth*0.9),vector=[0,-0.8],duration=2.5)
        sleep(1)  # 暂停 1秒

    
# 点击朋友圈
poco(text="朋友圈").click()
# 一个列表用于存放所爬取的内容
a=list()

# 获取100个屏幕的内容
for k in range(100):
    # 到朋友圈的界面
    result_obj = poco("com.tencent.mm:id/ezu") 
    # 假设一个屏幕可出现15条动态
    for i in range(15):
        try:
            # 获取界面的每一个动态的文本  并追加到列表中
            # 获取链接的评论文本
            content1 =result_obj.offspring("com.tencent.mm:id/mk")[i].get_text()
#             print(content1)
            a.append(content1)
            # 获取链接的标题
            content2 =result_obj.offspring("com.tencent.mm:id/dbo")[i].get_text()
#             print(content2)
            a.append(content2)
             # 获取图片的文字
            content3 =result_obj.offspring("com.tencent.mm:id/pi")[i].get_text()
#             print(content3)
            a.append(content3)
        except:
             pass


    # 完成一个屏幕的内容获取 进行滑动
    screenWidth,screenHeigth = poco.get_screen_size()
    swipe((screenWidth*0.5,screenHeigth*0.9),vector=[0,-0.8],duration=2.5)
    sleep(3)  # 暂停 2.5 秒
    # 输出获取的内容至控制台
    print(a)
auto_setup(__file__)
    

2. 因为没有找到直接可以将 Airtest 获取的内容存到文本（有知道的可以交流一下），所以进行复制-粘贴。将获取的内容存到记事本中，并作为生成词云的原始数据。
3. 爬取到的内容形式为 ['第一条内容'，'第二条内容'，' ' ，''， '。。。']。首先去掉数据中的表情（/uxxxx和/Uxxxxxxx这种形式），去掉斜杠及回车符，提取不一样的内容，因为每条数据是存放在单引号内，所以进行单引号内内容的提取。python代码如下：

#coding=utf-8
import re
import pandas as pd

#提取单引号内的内容
def prepro(data):
    data_str = str(data)

    # 去掉\u
    data_rem_u = re.sub(r"\\(u[0-9a-fA-F]*)","",data_str)
    data_rem_U = re.sub(r"\\(U[0-9a-fA-F]*)","",data_rem_u)

    # 去掉\和回车
    data_rem_res = data_rem_U.replace(r"\n","").replace("\\","").replace("...","")
    
    # 提取单引号中的内容 并转为list
    data_clean = re.findall(r"'([\S\s]+?)'",data_rem_res)
    return data_clean

#根据列名获取该列的类别 输出不一样的内容
def getCategory(data,columns):
    data_group = data.groupby(by = columns)
    product_list = list(data_group.groups.keys())
    return product_list
#打开原始数据
with open("moment-orginal-data.txt", "r", encoding = 'utf-8') as f:    #打开文件
    data = f.readlines()   #读取文件
    
# 去除空格回车等内容
data_pro = prepro(data)
# 将列表转换为数据帧 并添加列名 
data_clean = pd.DataFrame(data_pro,columns=['one'])
# 去除重复特征
data_clean_list = getCategory(data_clean,'one')
# 转为可存储结构
data_res = pd.DataFrame(data_clean_list,columns=['desc'])

file = open('moment-clean-data.txt','w');
file.write(str(data_clean_list));
file.close()

4. 使用现行的分词工具对处理完的文本（moment-clean-data.txt）进行分词和去除停用词的简单操作，并生成词云图。分词可以使用jieba，nlp，pkuseg等。代码如下：

import jieba
import pkuseg
import pandas as pd
from pyhanlp import *  # 不显示词性 

with open("moment-clean-data.txt", "r") as f:    #打开文件
    data = f.readlines()   #读取文件

HanLP.Config.ShowTermNature = False  # 可传入自定义字典 [dir1, dir2] 
segment = DoubleArrayTrieSegment() # **数字和英文识别 
segment.enablePartOfSpeechTagging(True)  
cut_pyhanlp = segment.seg(str(data)) 

 def load_from_file(path):     
        """     从词典文件加载DoubleArrayTrie     :param path: 词典路径     :return: 双数组trie树     """     
        map = JClass('java.util.TreeMap')()  # 创建TreeMap实例     
        with open(path,'rb') as src:         
            for word in src:             
                word = word.strip()  # 去掉Python读入的\n             
                map[word] = word     
        return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)   ## 去掉停用词 
            
def remove_stopwords_termlist(termlist, trie):     
    return [term.word for term in termlist if not trie.containsKey(term.word)]   
# 提用词denywords.txt请上网自行搜索或https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP/blob/master/data/dictionnary/stopwords.txt
trie = load_from_file('denywords.txt') 
termlist = segment.seg(str(data)) 
# print('去掉停用词前：', termlist)  
res = remove_stopwords_termlist(termlist,trie)
print(res)

5. 利用wordcloud生成词云图，代码如下：

from wordcloud import WordCloud
import jieba
from scipy.misc import imread
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制词云 穿入分词结果 
def draw_wordcloud(cut_text):
    
    color_mask = imread("h.jpg") # 读取背景图片
    cloud = WordCloud(
        # 设置字体，不指定就会出现乱码
        font_path="STSONG.TTF",
        # 设置背景色
        background_color='white',
        # 词云形状
        mask=color_mask,
        #允许最大词汇
        max_words=5000,
        #最大号字体 为60
        max_font_size=60
    )
    # print(cut_text)
    word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云
    word_cloud.to_file("h-2.jpg") # 保存图片
    #  显示词云图片
    plt.imshow(word_cloud)
    plt.axis('off')
    plt.show()

draw_wordcloud(str(res))

ps:背景图是读取白底中的黑色部分，如：
该背景图下的词云图为：