微信公众号爬虫方案分析Python

微信公众号爬虫方案分析(爬取文艺相处公众号) 之前考虑过使用搜狗微信来爬取微信公众号信息,不过搜狗提供的数据有诸多弊端,比如文章链接是临时的,文章没有阅读量等指标

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微信公众号爬虫方案分析(爬取文艺相处公众号)

之前考虑过使用搜狗微信来爬取微信公众号信息,不过搜狗提供的数据有诸多弊端,比如文章链接是临时的,文章没有阅读量等指标,所以考虑通过手机客户端利用 Python 爬微信公众号文章。

因为微信公众平台并没有对外提供 Web 端入口,只能通过手机客户端查看公众号文章,所以使用 Fiddler 来进行抓包,分析微信公众号相关操作的请求信息,后面通过 Python 代码来模拟微信请求。

抓取公众号所有历史文章

使用 Fiddler 抓包方式,打开手机某个微信公众号历史文章列表,上拉加载更多,此时可以找到加载更多文章的 URL 请求地址:

分析 response,几个字段信息:

  • ret:请求是否成功,0 就表示成功
  • msg_count: 返回的数据条数
  • can_msg_continue: 是否还有下一页数据
  • next_offset: 下一次请求的起始位置
  • general_msg_list:真实数据

general_msg_list 是历史文章里面的基本信息,包括每篇文章的标题、发布时间、摘要、链接地址、封面图等,而像文章的阅读数、点赞数、评论数、赞赏数这些数据都需要通过额外接口获取。

通过字段 can_msg_continue 确定是否继续抓取,再结合 next_offset 就可以加载更多数据,我们需要把 url 中可变的参数 offset 用变量来代替,递归调用直到 can_msg_continue 为 0 说明所有文章都爬取完了。

``` class WeiXinCrawler: def crawl(self, offset=0): """ 爬取更多文章 """ # appmsg_token需刷新 url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?" \ "action=getmsg&" \ "__biz=MzUzNTcwNDkxNA==&" \ "f=json&offset={offset}&" \ "count=10&is_ok=1&scene=124&uin=777&key=777&" \ "pass_ticket=z%2FYMNxHa1GuVS1pHj99nPCf1uwQrkEaSJeztTLDcQCGGJx%2BH5evDSY9ooI3nDLQx&" \ "wxtoken=&" \ "appmsg_token=954_X70f2Zp%252BnwCvfxt6YdRWgETK3fRaWtXY80tJfQ~~&x5=1&" \ "f=json".format(offset=offset)

    # 从 Fiddler 获取最新的请求头参数
    headers = """
    省略
    """
    # 将"Host: mp.weixin.qq.com"格式的字符串转换成字典类型转换成字典类型
    headers = utils.headers_to_dict(headers)
    response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
    result = response.json()
    if result.get("ret") == 0:
        msg_list = result.get("general_msg_list")
        logger.info("抓取数据:offset=%s, data=%s" % (offset, msg_list))
        self.save(msg_list)
        # 递归调用直到 can_msg_continue 为 0 说明所有文章都爬取完了
        has_next = result.get("can_msg_continue")
        if has_next == 1:
            next_offset = result.get("next_offset") #下一次请求的起始位置
            time.sleep(2)
            self.crawl(next_offset)
    else:
        # 错误消息
        logger.error("请求参数失效,请重新设置")
        exit()

```

将爬取的文章存储到 MongoDB

关于数据的存储有很多选择,最简单的方式就是直接保存到 CSV 文件中,这种方式操作简单,适合数据量少的情况,Python 的标准库 CSV 模块就可以直接支持。如果遇到数据量非常大的情况,就必须要用到专业的数据库系统,既可以使用 MySQL 这样的关系型数据库,也可以使用 MongoDB 一类的文档型数据库。用 Python 操作 MongoDB 非常方便,无需定义表结构就可以直接将数据插入,所以使用 MongoDB 来存储数据。

  • 连接数据库

# 连接 mongodb connect('ssq_weixin', host='localhost', port=27017) - 定义数据模型

class Post(Document): """ 文章信息 """ title = StringField() # 文章标题 content_url = StringField() # 文章链接 content = StringField() # 文章内容 digest = StringField() # 文章摘要 cover = URLField(validation=None) # 封面图 p_date = DateTimeField() # 推送时间 read_num = IntField(default=0) # 阅读数 like_num = IntField(default=0) # 点赞数 comment_num = IntField(default=0) # 评论数 reward_num = IntField(default=0) # 赞赏数 author = StringField() # 作者 u_date = DateTimeField(default=datetime.now) # 最后更新时间 - 获取文章标题、文章链接等信息存入数据库

``` @staticmethod def save(msg_list):

      msg_list = msg_list.replace("\/", "/")
      data = json.loads(msg_list)
      msg_list = data.get("list")
      for msg in msg_list:
          p_date = msg.get("comm_msg_info").get("datetime")
          msg_info = msg.get("app_msg_ext_info")  # 非图文消息没有此字段
          if msg_info:
              WeiXinCrawler._insert(msg_info, p_date)
              multi_msg_info = msg_info.get("multi_app_msg_item_list")
              for msg_item in multi_msg_info:
                  WeiXinCrawler._insert(msg_item, p_date)
          else:
              logger.warning(u"此消息不是图文推送,data=%s" % json.dumps(msg.get("comm_msg_info")))

  @staticmethod
  def _insert(item, p_date):
      keys = ('title', 'author', 'content_url', 'digest', 'cover', 'source_url')
      sub_data = utils.sub_dict(item, keys)
      post = Post(**sub_data)
      p_date = datetime.fromtimestamp(p_date)
      post["p_date"] = p_date
      logger.info('save data %s ' % post.title)
      try:
          post.save()
      except Exception as e:
          logger.error("保存失败 data=%s" % post.to_json(), exc_info=True)

```

获取阅读数、点赞数、赞赏数

点开一篇文章,通过 Fiddler 抓包分析,观察发现获取文章阅读数、点赞数的 URL 接口为: https://mp.weixin.qq.com/mp/getappmsgext ,后面有很多查询参数,请求方法为 POST。

取之前存取的 content_url 中的参数和获取点赞数的接口的 body 参数中,除了 chksm 其它几个参数都在,我们把 content_url 中的参数替换到 body 中 再来验证请求会不会正常返回数据。经过多次实验是 ok 的。

```

这个参数是从Fiddler中拷贝出 URL,然后提取出查询参数部分再转换成字典对象

稍后会作为参数传给request.post方法

data_url_params = { 将url中的查询参数转换为字典格式 } body = '自己的请求体' data = utils.str_to_dict(body, "&", "=") #将body的字符串转换为字典格式 data.update(content_url_params)

data_url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/getappmsgext"

r = requests.post(data_url, data=data, verify=False, params=data_url_params, headers=headers) ```

开工:

``` if name == ' main ': crawler = WeiXinCrawler() crawler.crawl()

for post in Post.objects(reward_num=0):
    crawler.update_post(post)
    time.sleep(5) #sleep时间稍微久点,防止出现301错误

```

可以愉快的爬取啦!

数据分析、可视化

后续可以利用 Pandas 对爬取的数据进行数据,通过 Matplotlib 对数据进行可视化展示。时间有限暂时先不做了。

参考文献

  • 主题微博爬虫的设计与实现(中原工学院·王艳阁)
  • 基于标记模板的分布式网络爬虫系统的设计与实现(华中科技大学·杨林)
  • 基于爬虫的网络新闻订阅和跟踪系统的设计与实现(华中科技大学·严园)
  • 基于Storm云平台的分布式网络爬虫技术研究与实现(电子科技大学·付志鸿)
  • 面向应用商店的主题爬虫设计与实现(东南大学·韩进宾)
  • 基于微信公众平台的可扩展架构研究与实现(兰州大学·吴挺)
  • 基于redis的分布式自动化爬虫的设计与实现(华中科技大学·曾胜)
  • 基于标记模板的分布式网络爬虫系统的设计与实现(华中科技大学·杨林)
  • 基于用户偏好的微信公众号文章推荐系统(上海交通大学·王成)
  • 微信公众平台智能维护系统的设计与实现(·河北师范大学)
  • 基于微服务架构的微信第三方平台—微众平台的设计与实现(南京大学·马振东)
  • 面向应用商店的主题爬虫设计与实现(东南大学·韩进宾)
  • 主题爬虫关键技术研究(哈尔滨工程大学·黄正德)
  • 移动APP行为数据获取和特征分析(电子科技大学·李俊辰)
  • 面向博客的主题爬虫设计与实现(华中师范大学·刘嫚)

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码港湾 ,原文地址:https://bishedaima.com/yuanma/35896.html

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