如何用python记录微信消费记录

如何用Python记录微信消费记录

用Python记录微信消费记录的步骤包括：获取微信支付账单、解析账单数据、存储数据、可视化消费记录。其中，获取微信支付账单是最为关键的一步，因为这一步决定了后续数据处理的准确性和完整性。我们可以通过微信的账单导出功能，将账单数据导出为CSV文件，然后利用Python进行数据解析和处理。

一、获取微信支付账单

要记录微信消费记录，首先需要获取微信支付账单。微信提供了账单导出功能，可以将账单导出为CSV文件。具体步骤如下：

打开微信，进入“我”页面，点击“支付”。
进入“支付中心”页面后，点击“钱包”。
在“钱包”页面中，点击右上角的“账单”按钮。
进入账单页面后，点击右上角的“三点”按钮，选择“导出账单”。
在导出账单页面中，选择导出时间范围和导出格式（推荐选择CSV格式），然后点击“导出”按钮。

导出成功后，微信会将账单文件发送至绑定的邮箱。通过邮箱下载CSV文件，即可获取微信支付账单。

二、解析账单数据

获取到微信支付账单CSV文件后，需要利用Python解析账单数据。可以使用Pandas库来处理CSV文件，提取所需的消费记录信息。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
读取CSV文件
df = pd.read_csv('微信支付账单.csv', encoding='utf-8')
显示前几行数据
print(df.head())
解析账单数据
根据账单的实际情况提取所需的字段，如“交易时间”、“交易类型”、“金额”等
df['交易时间'] = pd.to_datetime(df['交易时间'])
df['金额'] = df['金额'].apply(lambda x: float(x.replace('¥', '').replace(',', '')))
显示解析后的数据
print(df[['交易时间', '交易类型', '金额']])

在上面的代码中，我们使用Pandas库读取CSV文件，并将“交易时间”字段转换为日期时间格式，将“金额”字段转换为浮点数格式。根据实际情况，可以提取其他所需的字段。

三、存储数据

解析账单数据后，可以将数据存储到本地文件或数据库中。以下是将数据存储到本地CSV文件和SQLite数据库的示例代码：

存储到本地CSV文件

# 存储到本地CSV文件
df.to_csv('消费记录.csv', index=False, encoding='utf-8')

存储到SQLite数据库

import sqlite3
连接SQLite数据库（如果数据库不存在，则会自动创建）
conn = sqlite3.connect('消费记录.db')
将数据存储到数据库中的“消费记录”表
df.to_sql('消费记录', conn, if_exists='replace', index=False)
关闭数据库连接
conn.close()

在上面的代码中，我们分别将解析后的数据存储到本地CSV文件和SQLite数据库中。可以根据实际需求选择适合的存储方式。

四、可视化消费记录

记录并存储消费记录后，可以使用Python进行数据可视化，帮助更好地理解消费情况。以下是使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
按交易类型统计消费金额
type_summary = df.groupby('交易类型')['金额'].sum().reset_index()
绘制消费金额柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='交易类型', y='金额', data=type_summary)
plt.title('不同交易类型的消费金额')
plt.xlabel('交易类型')
plt.ylabel('消费金额')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
按月份统计消费金额
df['月份'] = df['交易时间'].dt.to_period('M')
month_summary = df.groupby('月份')['金额'].sum().reset_index()
绘制消费金额折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='月份', y='金额', data=month_summary, marker='o')
plt.title('每月消费金额趋势')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('消费金额')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()