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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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。
发现

代码如下：

def get_weixin(fakeid):
    url = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg"

    # 使用Cookie，跳过登陆操作
    #headers 根据自己电脑修改
    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",
    }


    dda=[]
    for i in range(0,len(fakeid)):
        #配置网址
        data= {
            "token": "163455614",     #需要定期修改
            "lang": "zh_CN",
            "f": "json",
            "ajax": "1",
            "action": "list_ex",
            "begin": "0",
            "count": "1",
            "query": "",
            "fakeid": fakeid[i],
            "type": "9",
        }
        dda.append(data)


    content_list = []
    proxies = {'http': '112.80.248.73'}
    ur=[]
    title=[]
    link=[]
    time1=[]
    content_li=[]
    for i in range(0,len(dda)):
        time.sleep(np.random.randint(90, 200))
        content_json = requests.get(url, headers=headers, params=dda[i],proxies=proxies,verify=False).json()
        print("爬取成功第"+str(i)+"个")
        # 返回了一个json，里面是每一页的数据
        for it in content_json["app_msg_list"]:  #提取信息
            its = []
            title.append(it["title"]) #标题
            link.append(it["link"]) #链接
            time1.append(it['create_time']) #时间
            #content_li.append(its)
                
    columns={'title':title,'link':link,'time':time1} #组成df文件
    df=pd.DataFrame(columns)    
    return df

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")