这次我们直奔主题，本文要做的是以下几件事：
准备
还是老样子，做实验前，先做好准备工作，实验环境如下：
1.Python3.6（虚拟环境的管理为Pipenv）
2.Pycharm
3.主要使用到的包有：
大家获取到源码之后只需要将Pipfile复制到你们的项目根路径下，然后再终端执行pipenvinstall即可创建一个安装好所有包的虚拟环境了（前提是你的电脑上已经安装了pipenv了）
做好准备工作后我们就开始吧。
开始1.初始化itchat
只需一行代码即可初始化itchat：
2.获取好友列表
同样的也只需要一行代码即可获取：
返回的数据是类JSON格式的，我们用Python可以很方便的解析，因为篇幅原因，返回的示例我就不展示了，你们自己输出查看就可以了。
3.分析男女分布情况
首先我们需要获取好友的性别信息，通过分析返回的JSON字符串我们发现，在好友的信息中有Sex标签，其规律是当其值为1是表示男生，2表示女生，0表示没有填写的，因而我们可以这样
执行的结果为：
更加直观的显示如下（可视化的代码在utiils包下，这里就不放出了，有需要的自己看源码）：
4.好友地域分布
这里我们只要获取到好友的地域信息，然后用两个dict（分别是省和市）保存即可，key为地域，value为该地域的好友数，循环遍历friends最后用饼图表示分布最多的5个省，用柱状图表示分布最多的15个市，代码如下：
结果如下：
看到这大家应该也能猜到我主要的活动区域是哪了吧，有兴趣的大家可以猜一猜然后在文末留言哦。
5.好友情感分析
他的用法也很简单，安装好baidu-aip包之后，申请下appkey、appid和secretkey后即可使用：
因此我们要做的无非就是获取好友的签名，然后传入analyze_text函数即可：
看到这有人会有疑问了，我的好友人数有上千，免费的接口能用这么多次吗？事实上，他真的可以用这么多次
看到这我突然想给百度打call，这也太良心了吧。请问贵公司还缺实习生吗，我想去应聘。然后我们来看看我的好友的情绪分析图吧。
没想到我的好友里面竟然还有17.83%的人有消极情绪，看来必要的时候得"weneedtotalk"了。
看标题你们可能不懂是什么意思，直接放图你们就明白了：
接下来我们来看看如何生成上述图片。
第一步，我们先获取好友的头像：
也很简单，直接调用itchat的get_head_img方法然后保存到本地指定文件夹下即可。
第二步，利用photomosaic生成目标图片
四行代码即可，原理的话知乎上有写，有兴趣的可以自己去搜一搜。
最后
方法教给大家了，图片素材可以优化，大家可以生成自己喜欢的蒙太奇图片，发到朋友圈，让代码骚动起来吧！