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使用python itchat包爬取微信好友头像形成矩形头像集的方法

Python  /  管理员 发布于 7年前   173

初学python,我们必须干点有意思的事!从微信下手吧!

头像集样例如下:

大家可以发朋友圈开启辨认大赛哈哈~

话不多说,直接上代码,注释我写了比较多,大家应该能看懂

import itchatimport osimport PIL.Image as Imagefrom os import listdirimport mathimport sysprint("请输入查询模式:0-显示所有好友头像,但最终矩形头像集最后一行可能残缺;1-头像集为完整矩形,但好友可能不全,即在0模式下舍弃最后一行")mode = input()if mode not in ("0","1"):  print("请按照正确格式输入!")  sys.exit(0)# itchat.auto_login(enableCmdQR=True) # 这种登录时控制台生成登录二维码itchat.login() # 这种登录是生成二维码图片在本地目录friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]  # 核心:得到frieds列表集,内含很多信息user = friends[0]["UserName"]w = open(user+"_friends",'a',encoding='utf-8',errors='ignore') # 将friends列表存下来,看看内容for i in friends:  w.write(str(i))print("授权微信用户为:"+user)os.mkdir(user) # 创建文件夹用于装载所有好友头像num = 0for i in friends:  img = itchat.get_head_img(userName=i["UserName"])  fileImage = open(user + "/" + str(num) + ".jpg",'wb')  fileImage.write(img)  fileImage.close()  num += 1pics = listdir(user)  # 得到user目录下的所有文件,即各个好友头像numPic = len(pics)print("所有好友头像数:"+ str(numPic))eachsize = int(math.sqrt(float(640 * 640) / numPic))  # 先圈定每个正方形小头像的边长,如果嫌小可以加大print("小正方形头像边长:"+ str(eachsize))numrow = int(640 / eachsize)print("一行小头像数:"+ str(numrow))if mode == "0":  numcol = int(math.ceil(numPic * 1.0 / numrow))  # 向上取整else:  numcol = int(numPic / numrow)  # 向下取整  print("舍弃好友数:"+ str(numPic - numrow * numcol))toImage = Image.new('RGB', (eachsize*numrow, eachsize*numcol)) # 先生成头像集模板x = 0  # 小头像拼接时的左上角横坐标y = 0  # 小头像拼接时的左上角纵坐标for i in pics:  try:    #打开图片    img = Image.open(user + "/" + i)  except IOError:    print("Error: 没有找到文件或读取文件失败")  else:    #缩小图片    img = img.resize((eachsize, eachsize), Image.ANTIALIAS)    #拼接图片    toImage.paste(img, (x * eachsize, y * eachsize))    x += 1    if x == numrow:      x = 0      y += 1toImage.save(user + ".jpg")# itchat.send_image(user + ".jpg", 'filehelper')  # 自动向文件助手里面添加图片,不需要可以关闭

运行结果:

ok!!!

以上这篇使用python itchat包爬取微信好友头像形成矩形头像集的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。


  • 上一条:
    Python实现微信自动好友验证,自动回复,发送群聊链接方法
    下一条:
    利用python实现对web服务器的目录探测的方法
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