焦点关注:python自动获取微信公众号最新文章的实现代码
来源:脚本之家    时间:2022-07-15 15:57:00
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微信公众号获取思路采集实例

微信公众号获取思路

常用的微信公众号文章获取方法有搜狐、微信公众号主页获取和api接口等多个方法。
听说搜狐最近不怎么好用了,之前用的api接口也频繁维护,所以用了微信公众平台来进行数据爬取。
首先登陆自己的微信公众平台,没有账号的可以注册一个。进来之后找“图文信息”,就是写公众号的地方


(相关资料图)

点进去后就是写公众号文章的界面,在界面中找到“超链接” 的字段,在这里就可以对其他的公众号进行检索。

以“python”为例,输入要检索的公众号名称,在显示的公众号中选择要采集的公众号

点开浏览器的检查,找到network中,下图里的这个链接,而右边的Request URL才是存储公众号数据的真实链接。说明这是个json网页。

采集实例

以公众号“python”的 链接 为例对网址进行分析。

https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg:微信公众平台的链接
"token": "163455614",     #需要定期修改的token
"lang": "zh_CN", #语言
"f": "json",
"ajax": "1",  #显示几天的文章
"action": "list_ex"
"begin": "0", #起始页面
"count": "1", #计数
"query": "",
"fakeid": "MzIwNDA1OTM4NQ==",  #公众号唯一编码
"type": "9",

既然发现了fakeid是代表公众号的唯一编码,那接下来只需要把需要的公众号的fakeid找到就行,我随意找了三个公众号的进行测试。

fakeid=[ "MzIwNDA1OTM4NQ==","MzkxNzAwMDkwNQ==","MjM5NzI0NTY3Mg=="]
#若增加公众号需要增加fakeid

那接下来就是对网址的请求
首先导入需要的库

import time
import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
import json
import numpy as np
import datetime
import urllib3
from urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning

urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)

由于不想重复登录公众号平台,可以使用cookie避开登陆,对文章求情前需要找到网页的cookie和User-Agent,由于微信公众号回定期刷新,这个cookie和上面的token都要定期更换。
为避免反扒最好也找个代理ip

headers = {
"Cookie": "appmsglist_action_3567997841=card;wxuin=49763073568536;pgv_pvid=6311844914;ua_id=x6Ri8bc9LeaWnjNNAAAAADI-VXURALRxlSurJyxNNvg=;mm_lang=zh_CN;pac_uid=0_3cf43daf28071;eas_sid=11Q6v5b0x484W9i7W0Z7l7m3I8;rewardsn=;wxtokenkey=777;wwapp.vid=;wwapp.cst=;wwapp.deviceid=;uuid=fd43d0b369e634ab667a99eade075932;rand_info=CAESIHgWwDfp3W4M9F3/TGnzHp4kKkrkMiCEvN/tSNhHtNBm;slave_bizuin=3567997841;data_bizuin=3567997841;bizuin=3567997841;data_ticket=IfMEEajZ8UvywUZ1NiIv9eKZkq0cgeS0oP6tTzEwNSjwK6q+u5vLw0XYeFvLL/JA;slave_sid=aVBzSlpYOGt4eTdmbzFRWDc1OUhzR1A1UkwzdUdBaklDaGh2dWY2MUZKTEw1Um1aalZRUXg5aVBMeEJVNklCcGlVN0s5Z3VEMmRtVENHS1ZxNTBDOWRCR0p2V2FyY2daU0hxT09Remd5YmlhRWExZkMwblpweVc3SndUbnJIQk55MGhUeExJa1NJcWZ0QmJS;slave_user=gh_e0f449d4f2b6;xid=7d5dc56bb7bb526c70cfef3f6bdfa18a",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.75 Safari/537.36",
    }
proxies = {"http": "112.80.248.73"}

接下来就可以对页面进行爬取,获取页面中的文章标题与文章链接,以及文章的时间,对网页的信息进行分析发现网页的所有信息都保存在’app_msg_list’这个字段中,所以对这个字段中的数据进行提取。

代码如下:

获取到的数据包存在df中,这里的数据还不是微信公众号的最新文章数据,而是微信公众号这最近一天发出的文章数据。所以还需要对发文的时间进行筛选。注意到这里的时间格式为时间戳,所以需要对时间数据进行转换
转换代码如下:

def time_s(df):
    def transfer_time(s): #时间处理
        aa = time.ctime(s)
        bb = aa.split(" ")
        cc = (bb[-1]+"-"+bb[1]+"-"+bb[-3]).replace("Jan","1").replace("Feb","2").replace("Mar","3"). \
            replace("Apr","4").replace("May","5").replace("Jun","6").replace("Jul","7").replace("Aug","8") \
            .replace("Sep","9").replace("Oct","10").replace("Nov","11").replace("Dec","12")
        dd = datetime.datetime.strptime(cc,"%Y-%m-%d").date()
        return dd
    
    ti=[]
    hd=[]
    for i in range(0,len(df["time"])):
        timestap= transfer_time(df["time"][i])
        ti.append(timestap)
        #print(ti)
        d= ti[i] + datetime.timedelta(weeks=0, days=0, hours=0, minutes=0, seconds=0, milliseconds=0, microseconds=0, )
        #dc = d.strftime("%Y-%m-%d")
        hd.append(d)
        
    df["time"]=hd

这样就可以把微信公众号的时间戳数据转换为时间数据,之后,根据当前天的日期对数据集中的内容进行提取与存储就OK啦

dat=df[df["time"] == datetime.date.today() + datetime.timedelta(days= -1)] #自动获取昨天日期,将-1改为-2,则为前天的日期,以此类推
    ##改自动化
    path = "C:/Users/gpower/Desktop/work/行业信息/"   #根据自己电脑位置更改
    import re
    filename=path+"微信公众号采集" + re.sub(r"[^0-9]","",datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")) + ".csv"
    # 对文件进行命名,以“微信公众号采集+当前日期”命名
    dat.to_csv(filename,encoding="utf_8_sig")
    print("保存成功")

这样就可以把需要的微信公众号最新文章采集下来了,需要多个微信公众号在fakeid中添加公众号的识别码就OK啦~

到此这篇关于python自动获取微信公众号最新文章的文章就介绍到这了,更多相关python自动获取微信公众号文章内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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