利用python、Gephi繪製人人的社交網路圖

1. 登陸自己的人人網，進入到網頁 http://friend.renren.com/myfriendlistx.do#item_0 ，得到如的頁面：

右鍵查看原始碼，將中自己好友名單的一行複製出來，儲存為 myFriends.dat （儲存為一行的文本）。

2. 啟動並執行原始碼：

import urllib,urllib2,cookielibimport redef MyFriends(filename):    patt2='"id":(\d+),"vip":[\s\S]+?"name":"([\s\S]+?)",\"head":"([\s\S]+?)","groups":\["([\s\S]+?)"\]'  #id,name,head,groups    patt='"id":(\d+),'    f=open(filename,'r')    for eachLine in f:        friendList=re.findall(patt,eachLine)    return friendListdef Login(t,JSESSIONID):    cookie={'t':t,'JSESSIONID':JSESSIONID}    cookies=''.join(x+'='+cookie[x]+';' for x in cookie)    return cookiesdef ShareFriends(cookies,friendID):    opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(\        cookielib.CookieJar()))    urllib2.install_opener(opener)    req = urllib2.Request('http://friend.renren.com/shareFriends?\t=0.8142646627966315&p={"init":true,"uid":true,"uhead":true,\"uname":true,"group":true,"net":true,\"param":{"guest":'+friendID+'}}')    req.add_header('Cookie', cookies)    content = urllib2.urlopen(req).read()    patt='"id":(\d+),"netName":"'    friends=re.findall(patt,content)    return friendsdef AllFriendsLinkCSV(cookies,friendList,filename):    f=open(filename,'w')    f.write('Source,Target\n')    for friendID in friendList:        f.write('xxxx,'+friendID+'\n')  # replace XXXX with your ID    for friendID in friendList:        friends=ShareFriends(cookies,friendID)        for ID in friends:            f.write(friendID+','+ID+'\n')    f.close()    def main():    friendList=MyFriends('myFriends.data2')    t,JSESSIONID='xxxxx','xxxxx'    cookies=Login(t,JSESSIONID)    AllFriendsLinkCSV(cookies,friendList,'FriendsLink.csv')    if __name__=='__main__':    main()

函數 MyFriends 用於擷取自己的好友名單

ShareFriends 用於擷取和某個好友的共同好友

AllFriendsLinkCSV 按照Gephi的指定格式將好友關係儲存為csv檔案。

main函數中的t,JSESSIONID通過如下方式擷取後，取代上面代碼中的xxxxx：

在人人頁面中右鍵，審查元素，資源選項下的紅色覆蓋部分

3. 替換t和JSESSIONID值後運行上述代碼，得到 FriendsLink.csv。按照在Gephi中匯入csv檔案：

回到概覽就可以看見網狀圖：

經過一系列處理後就可以得到自己的社交圖啦~

參考文獻：

[1] 人人cookie登陸: http://www.guokr.com/post/317472/

[2] Gephi中文教程: https://www.udemy.com/gephi

[3] Coursera 上的Social network analysis課程: https://www.coursera.org/course/sna