程序员女友的小礼物（微信聊天记录做成的词云）

---

前言

最近在学习机器学习，恰逢昨天七夕，想给女友做个有意思的纪念品。之前用keras的tokenize分词记录词频，但做出展示效果不太好看，上网学习以后发现wordcloud意外的好用。
网上关于微信记录导出和做成词云的代码很多，所以也踩了一些坑。这边分享一下我导入微信聊天记录和做成词云的经验，希望对大家有帮助。

---

一、注意避开的坑

1.微信聊天记录EnMicroMsg.db库的导出

储存微信聊天记录的EnMicroMsg.db库需要在ROOT情况下导出。但目前的手机ROOT软件下载，我个人并不放心。这篇文章说明了如何在不使用手机ROOT的情况下导出库文件。

2.EnMicroMsg.db库的解密

关于解密网上已有很多资料，钥匙 KEY = IMEI （手机序列号） + UIN（用户信息号）
计算KEY值MD5加密以后的前7位的值，这就是库的密码。
（但是输出密码以后一直显示错误，上网查发现微信在7.017版本之后貌似会出现这种情况，当时试了好久，试了很多其他办法和密码。解决办法就是过一段时间再尝试就可以了，所以如果你碰见这样的情况，可以不用着急，等过会输入就可以了）

二.词云

2.1停用词（stopword.txt)

停用词可以用这个
chat.txt就导入自己想做词云的文本吧
图片如果自定义的话（因为代码设置是白色）背景需要自己处理下。

2.2代码示例

#coding:utf-8 import jieba    #分词包
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud#词云包
import collections

#文件读入
file=open("chat.txt",'r',encoding='utf-8') content=file.read() file.close() segment=[] segs=jieba.cut(content) #切词

#停用词读入
stopwords=open("stopword.txt",'r',encoding="utf-8") s=stopwords.read() stopwords.close() s = s.split("\n") #循环输出需要的词追加到列表 for word in segs: if word not in s and len(word)>1: segment.append(word) #查看词频记录
word_counts = collections.Counter(segment) # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词 print(word_counts_top10) # 输出检查

#制作词云
text = ' '.join(segment)#将文本变为str格式
bimg=plt.imread('heart.jpg') wc = WordCloud(background_color="white",mask=bimg,font_path='simhei.ttf',collocations=False).generate(text) plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')#按双线性插值输出
plt.axis('off') plt.show() # 保存到文件
wc.to_file('wordcloud.png') 

三.词云效果

展示如下（感觉甜甜的和大家分享下嘻嘻）：

本文地址：https://blog.csdn.net/specialhank/article/details/108240418