python+appium爬取微信运动数据,并分析好友的日常步数情况
微信运动数据爬取与分析
前言微信运动是一款非常流行的移动应用程序,用户可以通过它记录自己的运动数据,如步数、跑步距离等。然而,微信运动有一个限制,即只能看到前30天的数据超过的会过期而拿不到。
本文将介绍如何使用Python和Appium爬取微信运动数据,并对好友们的日常步数情况进行分析。
环境准备* Python3.x* Appium1.22.0* 微信运动应用程序(版本号:7.5.0)
Appium环境配置首先,我们需要安装Appium和相关依赖包:
```bashpip install appium```
然后,下载并安装微信运动应用程序。
接下来,我们需要配置Appium的环境变量:
* `APPIUM_HOME`:指向Appium的安装目录* `PATH`:添加Appium的bin目录例如:
```bashexport APPIUM_HOME=/usr/local/bin/appiumexport PATH=$PATH:$APPIUM_HOME```
Appium脚本编写下面是爬取微信运动数据和分析好友们日常步数情况的Appium脚本:
```pythonfrom appium import webdriverimport timefrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECimport pandas as pd Appium配置desired_caps = {
'platformName': 'Android',
'deviceName': 'MI9SE',
'appPackage': 'com.tencent.mm',
'appActivity': '.ui.LauncherUI'
}
连接Appium服务器driver = webdriver.Remote(' desired_caps)
等待微信运动页面加载完成WebDriverWait(driver,10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "com.tencent.mm:id/e4l")))
点击进入微信运动页面driver.find_element(By.ID, "com.tencent.mm:id/e4l").click()
等待数据页面加载完成WebDriverWait(driver,10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "com.tencent.mm:id/h6t")))
获取好友们的日常步数数据data = []
for i in range(30):
driver.find_element(By.ID, "com.tencent.mm:id/h6t").click()
time.sleep(1)
data.append(driver.find_element(By.ID, "com.tencent.mm:id/h6s").text)
关闭Appium服务器driver.quit()
将数据保存为CSV文件df = pd.DataFrame(data, columns=['步数'])
df.to_csv('微信运动数据.csv', index=False)
```
数据分析最后,我们可以使用Python的数据分析库(如Pandas)对爬取的数据进行分析。
例如:
```pythonimport pandas as pd读取CSV文件df = pd.read_csv('微信运动数据.csv')
统计好友们的平均步数print(df['步数'].mean())
绘制好友们的步数分布图df['步数'].plot.hist(bins=10, figsize=(8,6))
plt.show()
```
本文介绍了如何使用Python和Appium爬取微信运动数据,并对好友们的日常步数情况进行分析。