或许是因为我喜欢的姑娘从来都不喜欢我，而感情上的挫折一度让我陷入无尽的自卑。朋友在朋友圈里发布一条关于皮影戏的动态，我开玩笑说这个皮影戏结局应该是个悲剧，因为我注意到在剧中，无论一个人如何卖力地表演甚至双腿跪倒在地，有的人从故事开场到结束一直对此无动于衷。朋友回复我说，这不就是你现在的状态吗？我沉默半天终于熄灭手机屏幕。我听到过各种各样让我放弃她的话，即使这种念头在我脑海里萌生已久，是幻想让我硬生生地拖了这么久。当你努力想要融入对方的生活，而等待你的是一道冰冷的墙。这种感觉像什么呢？大概就是一个又一个“好友”安安静静地躺在联系人的置顶名单里，不敢发消息让对方知道，更不愿残忍地把对方删除。我安慰自己说，对我而言，我失去的是一个不喜欢你的人；而对对方而言，失去的是一个喜欢她的人。你当然可以说我没有那么喜欢她，如果一定要喜欢到卑微如尘土的地步，我宁愿一个人单身到天荒地老。

当我意识到人与人间，即使亲近如父母尚且无法完全理解彼此的时候，我忽然发现一个有趣的现象，我们喜欢一个人的时候，首先注意到的会是外表，我们将其称之为眼缘，所以人与人间的感情纽带最初会是吸引，而后是了解彼此的优缺点，最终是相互理解和扶持。可我们知道，外表是可以伪装出来的，所以我们习惯通过外表和言语来评价一个人，这就像是数学归纳法，我们总认为推倒第一块多诺米骨牌，就意味着所有多诺米骨牌都会倒下。可现实世界矛盾的地方就在于，我们认为理所当然正确的事情，或许正是我们无法证明其正确性的，这在数学上称为哥德尔不完备定理。所以，一件残酷的事情是，当你无法吸引一个人的时候，通往内心世界的路就被堵死了。朋友圈里精彩纷呈的社交互动，并不代表有人愿意真正了解你的生活，何况是你吸引不到的人呢？我很想知道，我们在选择伴侣的时候到底看中什么，所以我一直在关注@西安月老牵线上发布的征婚交友类微博，本文的故事从这里正式展开。

身高 175 的悲伤

或许你以为我会无聊到试图从微博上找到女朋友，可事实上作为一个程序员的我，即使整天投入精力在编程上，依然无法避免对象空引用的异常出现。如果说找到女朋友是个小概率事件，那么在我看来，找到一个真正懂我、喜欢我的女朋友，基本上是不可能事件。你不要觉得我对没有调整好心态、对生活过分悲观，如果你了解贝叶斯公式就会真正地理解我说的话。这个微博开始引起我的注意，是我发现身高在 155 到 165 左右的女生，对男生的要求基本上无疑例外地是 175+到 180+，我想知道到底有多少女生是有这样的想法，这是我想要抓取新浪微博的数据进行分析的初衷。更重要的是，身高不到 175 的我在面对这种要求的时候是悲伤的，因为我想起了《巴黎圣母院》中的卡西莫多，一个外表丑陋而拥有高尚人格的“丑八怪”。现代人整天都特别忙碌，以至于没有人会有耐心，园艺在忍受着你丑陋的外表的同时，同你讲一只小兔子亲了它喜欢的长颈鹿一下这种故事。

我听到这样一句话，“好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一”，可谁会觉得像卡西莫夫这样的人，会拥有或者配拥有高尚的人格呢？我们这副皮囊不管好看与否，它们都是父母给予我们的最好的礼物。难道一个所谓情商高的人，会在收到别人的时候因为礼物不好看而生气吗？我想起《画心》里懊悔受狐妖小唯皮相蛊惑而自毁双目的霍心，美丑都是父母赐予我们的，不该被我们拿来一番大肆炫耀，可我还是想知道，我们评价一个人的标准到底是什么？因为我渐渐明白，有些人不喜欢我们，并不是我们不好，而仅仅是某一点和对方不匹配。喜欢一个人的时候，像拔下身上的一根根刺，因为你越是得不到回应，就越像变成对方期待的样子，这个过程会让你觉得自己一无是处。直到今天看到一句话，一句足以热泪盈眶的话，如果不曾喜欢你，我本来非常可爱的。有时候，人做一件事情，或许就是在和自己过不去，比如说这件事情。

花点时间爬爬微博

好了，现在我们来考虑从新浪微博上抓取@西安月老牵线上发布的微博，因为这是我们进行数据分析的前提。事实上，在写这篇文章前我曾花了大量时间来调试爬虫，然后用了一天的时间对数据进行清洗，最终利用晚上下班的时间生成词云。由此我们可以理出整体的思路：

通过流程图我们可以注意到，在这里我选择了 Python 来实现整个功能。转眼间我已经 25 岁了，这是种什么样的概念呢？两年前我 23 岁的时候，听别人讨论结婚这个问题，我觉得它离我还很遥远。如今看着周围人都结婚了，我竟有种“高处不胜寒”的感觉。所以呢，人生苦短，当你不能阻止时间一天天消逝的时候，你只能趁着现在去做你想做的事情，为了节省时间去做技术以外的尝试，我选择拥有全世界最丰富的库的 Python。

这段时间学习数据分析，我渐渐意识到我们所熟悉的这个世界，如果以一种理性的角度，完全通过数据来解构的话，我们在这个数字时代里留下的每一条讯息，都冷冰冰地暴露着我们的喜怒哀乐，每一张照片里细微的表情变化，每一段文字里隐匿着的真实意图，都能被人脸识别和自然语言处理等等，这类人工智能为代表的技术所解读，我们努力想在朋友圈里隐藏些什么，当朋友圈的访问范围从半年逐渐缩小到三天，我们究竟能隐藏下什么呢？

微博爬虫分析

首先，我们需要从微博上抓取数据下来，我没有去做抓包分析这样的重复性工作，因为我注意到这个问题，在网络上有很多朋友在讨论，我主要参考了以下内容：

通过以上内容，我了解到在抓取新浪微博数据的问题上，我们基本会有以下思路：

保存 cookie 信息，利用 requests 库发起请求并带上 cookie
利用 requests 库模拟登录新浪微博并在请求过程中保持 cookie
利用 selenium 库模拟登录新浪微博然后取得页面内容
利用 PhantomJS 库模拟登录新浪微博然后取得页面内容

可以看出差异主要集中在 cookie 的获取以及是否支持 headless 模式，并且我们得到一个共识，抓取新浪微博移动版要比PC 版要容易，因为移动版优先为小尺寸屏幕设备提供服务，因而页面结构相对整洁便于我们提取数据。起初博主认为第一种方式太简单粗暴，坚持要采用第二种方式去实现，最终证明还是太年轻了啊，新浪微博的登录给人的感觉就是蛋疼，这里就简单介绍下思路哈。

首先我们会向服务器发出一次 GET 请求，它返回的结果是一段 JavaScript 代码，然后我们需要用正则匹配出其中的 JSON 字符，这样我们就获得了第二次请求需要用到的参数；接下来，第二次请求是一个 POST 请求，我们需要将用户名采用 Base64 加密，密码则采用 RSA 加密，需要用到第一次请求返回的参数。实际上，新浪微博官方给我们提供 API 获取微博数据，可这个 API 可以获取的微博数据非常有限，更让人难以接受的是新浪微博的应用授权方式，如果我们采用调用 API 的方式，在这里会有第三次 POST 请求，有朋友分析了完整的模拟登录过程，可我对此表示毫无兴趣啊。最早我采用了模拟这种方式，抓取第一页的时候还是登录的状态，可等到抓取第二页的时候变成了注销的状态，整个过程使用的是同一个 session 对象，所以我最后果断放弃了这种方式。

好了，现在我们只需要在 Chrome 里 F12 找到 Network 选项卡，抓一次包取得 cookie，然后在请求的时候带上 cookie 即可。我们不用过分担心 cookie 过期的问题，在博主测试的时候，一个 cookie 可以持续工作 3 至 5 天，而且在后面我们会讲到，这个爬虫抓取的数据量其实并不大，在一两个小时内就可以完成抓取，没有必要将爬虫考虑得太严谨。在下图中我们标记出了博主计算机上存储的 cookie，我们通过 cookie 就可以免登录抓取信息啦。

解决登录的问题以后，回到这个问题本身，我们需要抓取@西安月老牵线发布的所有微博，移动版对微博做了分页处理，所以我们只需要知道总共有多少页，然后循环去提取每一页里的信息即可，因为我们注意到每一页的地址都符合https://weibo.cn/u/3232168977?page=2这样的形式。首先页数，我们可以通过 name 为 mp 的隐藏控件来获得，其 value 属性表示总页数。其次，每条微博存放在 class 为 c，id 以 M_开头的 div 标签里，在这里我们只需要文本信息，顺藤摸瓜我们发现信息被存放在 class 为 ctt 的 span 标签里，这里博主遇到一个奇怪的问题，BeautifulSoup 默认的解析器 html.parser，不知道因为原因无法解析出标签，而 lxml 当时因为 pip 的问题无法安装，所以不能使用 XPath 来解析 DOM 解构，在这里我认为 XPath 更适合这个场景，如果有时间可以考虑对代码进行重构。

在抓取微博的过程中，博主发现官方的反爬虫策略非常给力，连续工作超过 5 分钟 IP 就会被封锁，进而无法访问微博的服务器，大概经过 20 至 30 分钟后会自动解封。或许主流的方案是花钱买动态代理，可我这个就是临时起意的一个想法，所以我采取了最简单粗暴的方法，让线程睡一会儿，在这样条件下，我花了大概 1 个半小时到 2 个小时左右的时间，从微博上抓取了 5600 条数据，并将其存储在了 SQLite 数据库中。什么？你问我为什么不考虑多线程，因为我这个人懒啊，这个问题最难的地方在数据分析，数据抓取方面我不太关注效率，因为我有足够的时间去等这些数据，所以关于性能方面的问题，有时间我们再做进一步讨论吧！

数据处理过程

数据处理这块，我本来打算尝试下 MongoDB 这个数据库的，而实际上这是我今年计划要去学习的内容之一，后来因为种种原因一直搁置到现在，可当我注意到 Windows 下安装 MongoDB 的繁琐后，我果断放弃了这种念头回归简单的 SQLite，我基本上是交叉使用 Windows 和 Linux，而我知道 Linux 下安装 MongoDB 是非常简单的。我反复强调我喜欢小而美的东西，就是因为我想保留对方案的选择权。在这里我们的数据处理，主要是数据清洗和中文分词。首先，我们来一起看看数据库表的设计：

我这里一切从简，所以将这 5600 多条数据都存储在一张表里，表中有四个字段 ID、Post、Wish 和 Tags。显然，ID 是自增的主键，为每条微博提供一个唯一的标识；Post 存储我们从微博上抓取的原始信息，这里不含 HTML 标签，可是会含有微博表情字符啊摔；Wish 存储每条微博中对伴侣的要求具体有哪些，这里我们主要通过关键字来截取可谓简单粗暴，具体原因稍后会讲到:)；Tags 存储 Wish 字段经过分词以后的结果，这里我们使用结巴分词和 SnowNLP，该字段中存储的是序列化后的 JSON 字符串，下面我们具体来讲这些字段的处理。

首先，分析@西安月老牵线发布的微博我们可以发现，所有征婚相关的微博都是以**#征婚交友#或者#月老爱牵线#这样的话题开始，并且每条微博都是先介绍个人情况，然后再描述对理想伴侣的期望，所以我们只需要找出每条微博里对理想伴侣的期望相关的描述，然后再根据这条微博是由男嘉宾还是女嘉宾**发布的，即可汇总出男、女性对各自伴侣的期望到底是什么，我们将这部分信息更新在 Wish 字段里，我们一起来看具体的代码：

# Filter Data
sql = "SELECT ID, Post FROM table_weibo WHERE POST LIKE '%%%%%s%%%%' OR POST LIKE '%%%%%s%%%%'"
sql = sql % (u'#征婚交友#',U'#月老爱牵线#')
self.cursor.execute(sql)
rows = self.cursor.fetchall()

# Adjust Data
patterns = ['想找','希望找','要求','希望另一半','择偶标准','希望对方',
'希望','找一位','找一个','一半','找','想','喜欢','择偶条件','寻','期待',
'女孩','男孩','女生','男生','女士','男士','理想型']
sql = "UPDATE table_weibo SET Wish = ? WHERE ID = ?"
for row in rows:
    id = row[0]
    post = row[1]
    match = -1
    for pattern in patterns:
        if(pattern in post):
            match = post.find(pattern) + len(pattern)
            break
        if(match != -1):
            wish = str(post[match:])
            wish = wish.replace('#西安月老牵线#','')
            wish = wish.replace('[心]@月老蜀黍' ,'')
            wish = wish.replace('#月老爱牵线#'  ,'')
            self.cursor.execute(sql,(wish,id))
        else:
            self.cursor.execute(sql,('',id))
self.connect.commit()

可以注意到，我们首先按照话题对微博进行了筛选，然后通过关键字列表 patterns 来截取我们所需要的 Wish 字段，实际上这里是需要反复去调整 patterns 的，直到所有满足我们期望的数据都被提取出来，所以这是一个渐进式的数据处理过程。或许我们能想到通过 NLP 相关的技术来分析这段文本，我尝试通过 SnowNLP 去分析这样一段长度为 100 到 500 的文本，因为 SnowNLP 具备分析一段话的摘要及关键字的能力。可我发现这样实践下来效果并不太好，这是因为 SnowNLP 本身是以电商网站的评论数据为基础的，所以遇到我们微博这样相对灵活的文本信息时，它提取出的关键字并不能完全地符合我们的期望。固然，我们可以通过训练 SnowNLP 来达到我们的目的，可训练需要准备大量的文本信息作为支撑。作为一个懒惰的人，我最终选择了通过关键字来提取关键信息，准确度基本可以保证 90%以上，因为暴力截取难免会拆分出不符合期望的信息。

接下来，我们有了针对男、女择偶要求期望的 Wish 字段，可这些信息对我们而言，依然显得繁重而冗余，所以接下来我们考虑对 Wish 字段进行分词，最初的设想是通过词性和语法来分析，可当我分完词以后我就不得不佩服中文的博大精深，这里我选择了两个中文处理相关的库，即结巴分词和SnowNLP，它们都是开源项目并且有大量的文档作为参考，这里想说的是，SnowNLP 中支持中文文本的情感分析，这是我最初想要使用这个库的一个重要原因，因为我想从这些微博中找出评价一个人的形容词或者名词，而这些词的情感分析，可以作为我们是否将其作为一个评价指标的重要依据。

可我们有句话叫做“认真你就输了”，尤其在女性的思维模式中，充满太多太多不能直接去理解的信息。这种我不用举例子啦，现在铺天盖地的直男癌/女权癌席卷而来，其实有太多问题无关对错，你输就输在没有照顾好对方的情绪，我们现在常常把情商挂在嘴上，可情商概念中的自我意识、控制情绪、自我激励、认知他人情绪和处理相互关系，有 60%说的是自我管理，而其余的 40%，恰恰就是我们日常理解中关于人际关系方面的，所以我们说人工智能不能完全代替人类，因为只有绝对理性的世界是恐怖的，可只有情绪化的感情而不讲道理的世界则是空虚的。我们可以去追逐人类内心中的灵性，即真、善、美，这是任何冰冷的计算机所不具备的东西。可我们能不能真诚一点呢，明明知道这一切都是套路可你还满心期待，我们并非不懂得什么是爱，爱不是我用一个又一个套路去套路你，而是我明知这是套路还愿意陪你表演下去，我没有在讽刺浙江卫视某节目，愿温柔的你被这个世界温柔地对待。

关于结巴分词和 SnowNLP 地对比评测，大家可以参考：Python︱六款中文分词模块尝试，这里博主发现 SnowNLP 适合做大颗粒分词拆分，而结巴分词适合做小颗粒分词拆分。其实，从分词效果上来讲，结巴分词是要比 SnowNLP 效果更好一些的，可我这样说不是会显得情商比较高吗？这样你们会喜欢吗？最终我们采取的方案是两者混用，故而我们有了这样的代码：

def generateTags(self,text):
    snow = SnowNLP(text)
    sentences = snow.tags
    tags = []
    for s in sentences:
        words = pseg.cut(s[0])
        for w in words:
            tags.append({'word':w.word,'flag':w.flag})
    return json.dumps(tags)

可以注意到，这里我们使用结巴分词获得了每个词的词性，不过到我写这篇文章的时候，对于词性的处理我依然没有什么好的想法，这里仅将其作为结果以 JSON 的形式存储到数据库中，现在我们基本上完成了所有数据处理的流程，在这个过程中会有些特殊的中文字符，我们采取暴力替换的方式进行去除即可，对此不在这里展开说啦。下图展示了数据库中部分数据：

处理结果呈现

说起这篇文章，可以说这是我第一次接触数据分析，我们这个时代积累了大量的数据，所以我们有基于大数据的推荐和预测等等相关场景，知乎和微博的首页 Feed 流经过无数次算法调整，可人们依然在抱怨算法向人们推荐了无关的内容，这是否说明，我们所期待的智能，仅仅是让我们觉得智能而已，这一系列基于统计的数据分析理论，是否一定是符合某种冥冥之中的规则，我想起《模仿游戏》中和卷福扮演的图灵形成鲜明对比的，正是以休.压力山大为代表的统计方法派，电影中他们试图通过分析字母出现的频率来破解恩尼格玛。对于数据分析而言，如果说可视化是面向人类的分析手段，那么数据挖掘就是面向机器的分析手段。作为一个刚刚入门的萌新，我描述的是我对数据分析的一种感觉。回到本文主题，这里我选择以词云作为最终处理结果的呈现载体。

词云，即 WordCloud，是一种展现关键字出现频率的表达方式，如果你对博客写作比较熟悉的话，就会知道诸如 WordPress、Ghost、Hexo 等都提供了标签云功能，我们每篇文章中都会给文章添加若干标签，而标签基本可以让读者了解这个博客都有哪些内容，在标签云中出现频率越高的标签其字体通常会越大，这样我们可以非常直观地了解到，每个因素在整体上占到的比重。本文之所以采用这种方案，正是希望通过词云来呈现男女在择偶观上更看重什么。生成词云的方式有很多，具体可以参考这篇文章：除了 Tagxedo 外，还有什么好的软件制作可以词云?，而博主最终选择了wordcloud，你可以看到 Python 基本上是万能的语言，有这么多优秀的第三方库可以用，我就问你怕不怕，关于这个库的用法，请参考：https://amueller.github.io/word_cloud/，如果通过 pip 无法直接安装该库，可以通过这里下载.whl 文件进行安装，注意升级 pip 到最新版本即可。

参照官方的示例，我们从数据库中根据 Post 来过滤性别，根据 Tags 来获取关键字，然后将所有 Tags 串联成一个字符串，传递给 WordCloud 模块即可。下面给出代码片段：

# Filter Data
sql = "SELECT Post, Tags FROM table_weibo WHERE Tags <> ''"
self.cursor.execute(sql)
rows = self.cursor.fetchall()

# Filter Tags
male_tags = ''
female_tags = ''
for row in rows:
    post = row[0]
    tags = json.loads(row[1])
    if u'男嘉宾[向右]' in post:
        female_tags += ','.join(map(lambda x:x['word'],tags))
    elif u'女嘉宾[向右]' in row[0]:
        male_tags += ','.join(map(lambda x:x['word'],tags))
                
# WordCloud self.generateWordCloud(female_tags,'female.png','output_female.png') self.generateWordCloud(male_tags,'male.png','output_male.png')

在这里我们主要将男嘉宾/女嘉宾分别筛选出来，然后将分词结果用逗号串联起来，这样即可得到 male_tags 和 female_tags，我们会将其传递给 WordCloud 模块，可以注意到我们为男性/女性词云分别设置了不同的背景图片，最终会生成两张不同的图片，这里主要参考了Image-colored这个示例，代码片段展示如下：

def generateWordCloud(self,text,background,output):
    back_coloring = np.array(Image.open(background))
    stopwords = set(STOPWORDS)
    stopwords.add(u'西安')
    stopwords.add(u'生活')
    wordcloud = WordCloud(
        font_path='simfang.ttf',  # 设置字体
        background_color="white",  # 背景颜色
        max_words=5000,  # 词云显示的最大词数
        mask=back_coloring,  # 设置背景图片
        stopwords=stopwords, #停用词设置
        max_font_size=75,  # 字体最大值
        random_state=42,
        width=1000, height=860, margin=15,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离
    )

    wordcloud.generate(text)
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    wordcloud.to_file(output)

这里我们注意到添加了两个停止词，这是因为我们发现，西安和生活这两个关键词，在整体中所占权重虽然较高，可是因为我们这里抓取的是西安本地的微博，所以这两个关键词对我们而言是没有意义的。再对这两个关键字进行剔除以后，我们最终生成的词云如图：

这是个看脸的世界

对这样一个显然成立的结论，我是表示失望的，这种感觉像什么呢？就像你期待着对方说喜欢你，结果到最后她还是会说我们不合适。可花费如此大的篇幅来讲这样一个悲伤的故事，我们就象征性地分析下结论吧！首先，我们注意到男性心目中的伴侣，排名靠前关键字是性格、孝顺、善良、懂事、结婚、身高、眼缘，而女性心目中的伴侣，排名靠前的关键字是身高、稳重、责任心、上进心、工作、成熟。所以，我现在完全可以理解，为什么女生会对 180 的身高如此迷恋，因为她们想被男朋友举高高呀，我的一位朋友如是说。

与此同时，我们发现很多指标譬如孝顺、善良、稳重、责任心、上进心等，其实都是需要两个人在相处久了以后慢慢去验证的，可这些最终会被眼缘和身高这种因素阻挡在外面。或许你会觉得这样浅显的道理，居然值得我花费时间和精力去思考。一个你吸引不到的人，终究是难以拉近两个人心间的距离的。喜欢是两个人的事情，我不是要卑微地乞求你来见我，而是你想要来见我我就主动迎上去。有天在 QQ 空间看到有人在看《怦然心动》，就忍不住下载下来一个人看。有时候我们喜欢的那个人，或许并没有那么好，你会渐渐发现，那种因为喜欢而附加在对方身上的光环，会随着时光而慢慢变淡。而有那么一瞬间，我只想比她变得更优秀，而不再幻想她会转身回来看我，或许这就是成长吧！

本文小结

大概没有谁会像我这样，在写一篇技术文章的过程中，掺杂如此多的个人情感。可有时候，一个人做一件事情的动机，的确就是如此简单。我羡慕 175 以上的身高，可是不是我具备了这样的身高，你就会喜欢我呢？我想应该不会吧，因为你总能找到新的理由来拒绝我。所以，我写这篇文章，通过 Python 抓取新浪微博数据并对其进行分析，并不是想告诉你，你因为不具备哪些因素而不被人喜欢，而是想告诉你，我们每一个人都是这个世界上独一无二的存在，我们的优点同我们的缺点组合起来，这才是完整的我们。别人喜欢不喜欢我们到底有什么意义呢？就像我们喜欢许嵩、喜欢林依晨，难道就要让人家喜欢我们吗？我可以非常喜欢你，但我一定要骄傲地喜欢你，因为我骄傲时的样子最帅，谁让这是一个看脸的世界呢？