首先，放上我的iPhone手机导出微信聊天记录生成的单词群效果图。 (对于个别敏感词汇，请大家自己无视hhh。 ）
关于导出手机聊天记录的方法，网络上的大部分教程都提到的“楼月微信聊天记录导出恢复助手”和“手机博士微信聊天记录查看”等软件这里提供了一种绝对免费的方法，可以方便地导出聊天历史记录。 附上根据聊天历史生成单词云的教程。 因为我的个人手机是ios系统，所以本篇blog暂时只针对ios系统。 Android系统导出微信记录似乎需要打开根权限。 请参考本教程附带的链接进行尝试。
第一步：备份手机下载iTunes软件，通过usb线将手机连接到电脑上，按照下图的步骤进行手机的备份。
注意在步骤4的对话框中显示“要加密备份内容吗？然后单击“不加密”。
备注(针对windows系统)备份的内存问题：
备份手机通常需要很大的空间，但iTunes默认将备份文件放在C驱动器中。 C驱动器空间不足可能会导致备份失败。 在这种情况下，您可以以管理员身份启动并输入cmd命令行，将备份文件夹转换为外部超链接
mklink /j 'C:Users您的用户名 appdataroamingapple computermobile sync ' '要更改的文件地址'例如我的电脑
如果显示“文件已经存在时，无法创建此文件”，请参见上面的' C:Users您的用户名AppDataRoamingApple Computer ' (应用程序计算机() )。 此时，您可以看到上面的命令创建了文件夹的快捷方式。 这意味着将文件夹的实际存储地址链接到了其他位置。 按如下方式移动备份位置： 有关更详细的教程，请参阅
百度经验： ITUNES更改备份存储路径(不放光驱，不占用光驱)。
查看隐藏项目
与备份手机文件教程的链接可以参考其中的1~6步进行：
如何将安卓手机的微信聊天记录导出到电脑上观看
第2步：导出聊天记录(此处以下全部针对ios系统……)
下载iPhone Backup Viewer。 以下是网站。
Extract Data from iPhone Backups
下载并打开软件时，软件会自动查找备份文件的位置，并显示以下内容： (lhdfbx太美了)单击中间的屏幕进入备份文件(单击最后一个图标)。 然后，单击右上角的“树结构”图标。
在左侧的文件栏中，找到并展开名为'针对安卓系统'的文件夹。 展开'AppDomain-com.tencent.xin'子文件夹，可以看到该子文件夹包含一些32位数字字符串(用MD5加密的32位字符串)。 这些文件夹存储在手机微信中，每个文件夹代表一个用户。 例如，有两个用户的微信登录过我的手机。 可能有多个文件夹是因为在短时间内其他用户可能登录了手机。Document在步骤2的注释部分回答。
展开上面的子文件夹找到并打开db子文件夹时，右侧是'如何判断哪个是我经常使用的那个账户'文件。 这就是所有的聊天日志文件。 您可以通过选择右上角的' http://www.Sina.com/'' http://www.Sina.com/'导出到所需位置。 如下所示。
注释' MM.sqlilte '文件的大小可以区分哪些用户的聊天记录需要导出。 通常，我们使用最多的微信账户，因为聊天记录很多，所以这个文件很大。 以我的手机为例，在名为' 493c439bf…'的文件夹里，我的' MM.sqlite '文件有800米，而在名为' cb33ae…'的文件夹里，我的' MM.sqlite '文件因此，' 493c439bf…'可以确定
第三步：分析聊天历史下载数据库视图软件。 推荐轻量的软件SQLiteSpy。 下载地址如下。
下载SQLite spy1.9. 13
下载后，用这个软件打开刚才保存的' MM.sqlite '文件。 在左侧的表中，所有以' Chat_ '开头的表都是单聊天记录或群聊或公众号聊天记录。 以' ChatExt2_ '开头的表没有用。 点击一个，右边的Message列下有所有的聊天记录。 图为我点击的群聊。 左侧的表名是乱码。 如何找到与某个特定人的聊天记录？
在左侧底部找到一个名为' sqlite_sequence '的表，然后单击查看该表的内容是name-seq关系表。 其中，name是左侧所有表名，seq是与此人交换消息的总数。 请单击“seq”列名称
对seq从小到大或从大到小排序。我们可以估计一下我们跟我们要找的人大概发过多少消息，排序后找到对应的表名去打开那个表。比如在这里，我希望找到的那个人，我确信和他的聊天记录是最多的，因此我可以确信第一行的name就是他的那张表：因此在左侧找到名为"Chat_cb33aef1a7935289ed780a899b29da6d"的表，果不其然：
备注更详细的关于表名与好友的对应关系储存在"WCDB_Contace.sqlite"数据库中，更详细的分析可以参考下面的链接中从第3条往后的内容：
iOS 微信数据库分析
接下来使用python对"MM.sqlite"数据库进行操作，可以执行导出、显示等。这里以生成词云为例：
先引入必需的包，这些包都需要预先安装（pip的使用可以自行百度~）：
import reimport jiebaimport wordcloudimport sqlite3import cv2首先连接数据库：
# connect databaseconn = sqlite3.connect("F:/iTunes/output/com.tencent.xin/Documents/493c439bf5d6404aac3ad6e5b1d29835/DB/MM.sqlite")c = conn.cursor()# data = c.execute("select name from sqlite_master where type='table' order by name")tabelname = "Chat_cb33aef1a7935289ed780a899b29da6d"search = c.execute("select Message from " + tabelname).fetchall()第2行的参数是刚才保存的"MM.sqlite"文件的地址，可以用相对路径，不必须用绝对路径。
第4行是执行获取所有表名的SQL语句，如果需要遍历全部聊天记录可以使用该语句。
第5行是第二步中找到的表名。
第6行是从该表中查询所有的消息记录。
之后使用jieba对逐条消息进行分词：
# for each message: cut into wordswordList = []for each in search: find = re.findall(r'[u4e00-u9fa5]+', each[0]) for sentence in find: cutResult = jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True) for word in cutResult: wordList.append(word)第4行是从查询结果中逐条消息地找到所有的中文字符。
第6~8行是对每句话进行分词，并把分出来的单词加入到wordList中。
之后设置停用词表，并更新分词列表：
# set Stopword listexcludes = ['这个', '不是', '觉得', '什么', '没有', '可以', '一个', '知道', '那个', '现在', '今天', '怎么', '时候', '所以' '一下', '有点', '可能', '然后', '感觉', '就是', '还是', '这么', '明天', '刚才', '你们', '的话', '要是', '一条', '那种', '这种', '以后', '而且', '两个', '我要', '反正', '不用', '一会', '直接', '肯定', '特别', '比较', '一次', '皱眉', '捂脸', '发抖', '愉快', '呲牙', '嘿哈']# get list of needed words result = []for word in wordList: if len(word) == 1: continue elif word in excludes: continue else: result.append(word)result = ' '.join(result)第2行设置停用词表是为了不让这些词在词云中出现（因为这些词的出现频率都很高），也可以自己选择性地修改。记得要把各种emoji表情的名字也加进去，因为在聊天记录中emoji的名字会算作文字~
第9行排除单个字形成的词；第11行排除停用词表中的词。
第15行得到要输入给词云的字符串，字符串是以空格分隔的单词。
最后生成词云：
# generate wordcloudmask_jpg = cv2.imread("F:/Documents/Python/myProject/input/love_mask.jpg")w = wordcloud.WordCloud(mask=mask_jpg, font_path='C:/Windows/Fonts/小清新中文.TTF', width=600, height=525, max_words=400, collocations=False, max_font_size=110, background_color='black')w.generate(result)# set color2.jpg's colormap as the cloud's colormapcolor_jpg = cv2.imread("F:DocumentsPythonmyProjectinputcolor2.jpg")img_color = wordcloud.ImageColorGenerator(color_jpg)w.recolor(color_func=img_color)# write to filew.to_file('output/output9.png')第2行是读入mask（遮罩）图片，目的是让词云匹配该图片的形状，这张图片中所有白色的区域都不会有词云出现。同样，参数的路径可以使用相对路径。在该示例中，我使用的是如下的图片：
第3行建立词云对象，mask参数指定mask图片，font_path指定字体的位置，width和height是生成图像的宽和高，max_words指定词云中最大包含词语的数量，collocations设为False防止词云中出现重复的词，max_font_size指定词云中词语最大的字号background_color指定生成图片的背景色。以上参数均允许为空。
第6行把文本内容加载进词云。
第8~10行读入一张颜色图片，这张图片的目的是让词云的色彩匹配这张图片里面的颜色，而不是使用默认颜色。如果不指定这张图片，词云就会按照预设的颜色方案给各个单词上色。在本示例中，我使用的是如下的图片：
最后一行把生成的词云写入文件。
程序运行结束后，查看生成的词云，最终效果如下图所示：
最后附上完整的代码：
import reimport jiebaimport wordcloudimport sqlite3import cv2if __name__ == '__main__': # connect database conn = sqlite3.connect("F:/iTunes/output/com.tencent.xin/Documents/493c439bf5d6404aac3ad6e5b1d29835/DB/MM.sqlite") c = conn.cursor() # data = c.execute("select name from sqlite_master where type='table' order by name") tabelname = "Chat_cb33aef1a7935289ed780a899b29da6d" search = c.execute("select Message from " + tabelname).fetchall() # for each message: cut into words wordList = [] for each in search: find = re.findall(r'[u4e00-u9fa5]+', each[0]) for sentence in find: cutResult = jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True) for word in cutResult: wordList.append(word) # set Stopword list excludes = ['这个', '不是', '觉得', '什么', '没有', '可以', '一个', '知道', '那个', '现在', '今天', '怎么', '时候', '所以' '一下', '有点', '可能', '然后', '感觉', '就是', '还是', '这么', '明天', '刚才', '你们', '的话', '要是', '一条', '那种', '这种', '以后', '而且', '两个', '我要', '反正', '不用', '一会', '直接', '肯定', '特别', '比较', '一次', '皱眉', '捂脸', '发抖', '愉快', '呲牙', '嘿哈'] # get list of needed words result = [] for word in wordList: if len(word) == 1: continue elif word in excludes: continue else: result.append(word) result = ' '.join(result) # generate wordcloud mask_jpg = cv2.imread("F:/Documents/Python/myProject/input/love_mask.jpg") w = wordcloud.WordCloud(mask=mask_jpg, font_path='C:/Windows/Fonts/小清新中文.TTF', width=600, height=525, max_words=400, collocations=False, max_font_size=110, background_color='black') w.generate(result) # set color2.jpg's colormap as the cloud's colormap color_jpg = cv2.imread("F:DocumentsPythonmyProjectinputcolor2.jpg") img_color = wordcloud.ImageColorGenerator(color_jpg) w.recolor(color_func=img_color) # write to file w.to_file('output/output9.png')感谢阅读~
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