准备阶段
为了实现该爬虫我们需要用到如下工具
- Chrome浏览器
- Python 3 语法知识
- Python的Requests库
此外，这个爬取程序利用的是微信公众号后台编辑素材界面。原理是，当我们在插入超链接时，微信会调用专门的API(见下图)，以获取指定公众号的文章列表。因此，我们还需要有一个公众号。
fig1
正式开始
我们需要登录微信公众号，点击素材管理，点击新建图文消息，然后点击上方的超链接。
fig2
接着，按F12，打开Chrome的开发者工具，选择Network
fig3
此时在之前的超链接界面中，点击「选择其他公众号」，输入你需要爬取的公众号(例如中国移动)
fig4
此时之前的Network就会刷新出一些链接，其中以"appmsg"开头的便是我们需要分析的内容
fig5
我们解析请求的URL
https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?action=list_ex&begin=0&count=5&fakeid=MzI1MjU5MjMzNA==&type=9&query=&token=143406284&lang=zh_CN&f=json&ajax=1它分为三个部分
- https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg: 请求的基础部分
-
?action=list_ex: 常用于动态网站，实现不同的参数值而生成不同的页面或者返回不同的结果 -
&begin=0&count=5&fakeid: 用于设置?里的参数，即begin=0, count=5
通过不断的浏览下一页，我们发现每次只有begin会发生变动，每次增加5，也就是count的值。
接着，我们通过Python来获取同样的资源，但直接运行如下代码是无法获取资源的
import requestsurl = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?action=list_ex&begin=0&count=5&fakeid=MzI1MjU5MjMzNA==&type=9&query=&token=1957521839&lang=zh_CN&f=json&ajax=1"requests.get(url).json() # {'base_resp': {'ret': 200003, 'err_msg': 'invalid session'}}我们之所以能在浏览器上获取资源，是因为我们登录了微信公众号后端。而Python并没有我们的登录信息，所以请求是无效的。我们需要在requests中设置headers参数，在其中传入Cookie和User-Agent，来模拟登陆
由于每次头信息内容都会变动，因此我将这些内容放入在单独的文件中，即"wechat.yaml"，信息如下
cookie: ua_id=wuzWM9FKE14...user_agent: Mozilla/5.0...之后只需要读取即可
# 读取cookie和user_agentimport yamlwith open("wechat.yaml", "r") as file: file_data = file.read()config = yaml.safe_load(file_data)headers = { "Cookie": config['cookie'], "User-Agent": config['user_agent'] }requests.get(url, headers=headers, verify=False).json()在返回的JSON中，我们就看到了每个文章的标题(title), 摘要(digest), 链接(link), 推送时间(update_time)和封面地址(cover)等信息。
appmsgid是每一次推送的唯一标识符，aid则是每篇推文的唯一标识符。
fig6
实际上，除了Cookie外，URL中的token参数也会用来限制爬虫，因此上述代码很有可能输出会是
{'base_resp': {'ret': 200040, 'err_msg': 'invalid csrf token'}}
接着我们写一个循环，获取所有文章的JSON，并进行保存。
import jsonimport requestsimport timeimport randomimport yamlwith open("wechat.yaml", "r") as file: file_data = file.read()config = yaml.safe_load(file_data)headers = { "Cookie": config['cookie'], "User-Agent": config['user_agent'] }# 请求参数url = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg"begin = "0"params = { "action": "list_ex", "begin": begin, "count": "5", "fakeid": config['fakeid'], "type": "9", "token": config['token'], "lang": "zh_CN", "f": "json", "ajax": "1"}# 存放结果app_msg_list = []# 在不知道公众号有多少文章的情况下，使用while语句# 也方便重新运行时设置页数i = 0while True: begin = i * 5 params["begin"] = str(begin) # 随机暂停几秒，避免过快的请求导致过快的被查到 time.sleep(random.randint(1,10)) resp = requests.get(url, headers=headers, params = params, verify=False) # 微信流量控制, 退出 if resp.json()['base_resp']['ret'] == 200013: print("frequencey control, stop at {}".format(str(begin))) break # 如果返回的内容中为空则结束 if len(resp.json()['app_msg_list']) == 0: print("all ariticle parsed") break app_msg_list.append(resp.json()) # 翻页 i += 1在上面代码中，我将fakeid和token也存放在了"wechat.yaml"文件中，这是因为fakeid是每个公众号都特有的标识符，而token则会经常性变动，该信息既可以通过解析URL获取，也可以从开发者工具中查看
fig7
在爬取一段时间后，就会遇到如下的问题
{'base_resp': {'err_msg': 'freq control', 'ret': 200013}}此时你在公众号后台尝试插入超链接时就能遇到如下这个提示
fig8
这是公众号的流量限制，通常需要等上30-60分钟才能继续。为了完美处理这个问题，你可能需要申请多个公众号，可能需要和微信公众号的登录系统斗智斗勇，或许还需要设置代理池。
但是我并不需要一个工业级别的爬虫，只想爬取自己公众号的信息，因此等个一小时，重新登录公众号，获取cookie和token，然后运行即可。我可不想用自己的兴趣挑战别人的饭碗。
最后将结果以JSON格式保存。
# 保存结果为JSONjson_name = "mp_data_{}.json".format(str(begin))with open(json_name, "w") as file: file.write(json.dumps(app_msg_list, indent=2, ensure_ascii=False))或者提取文章标识符，标题，URL，发布时间这四列信息，保存成CSV。
info_list = []for msg in app_msg_list: if "app_msg_list" in msg: for item in msg["app_msg_list"]: info = '"{}","{}","{}","{}"'.format(str(item["aid"]), item['title'], item['link'], str(item['create_time'])) info_list.append(info)# save as csvwith open("app_msg_list.csv", "w") as file: file.writelines("\n".join(info_list))下一篇，将介绍如何根据每个文章的连接地址，来获取每篇文章的阅读量信息。
参考资料
最终代码如下(代码可能有bug，谨慎使用)，使用方法为python wechat_parser.py wechat.yaml
import jsonimport requestsimport timeimport randomimport osimport yamlimport sysif len(sys.argv) < 2: print("too few arguments") sys.exit(1)yaml_file = sys.argv[1]if not os.path.exists(yaml_file): print("yaml_file is not exists") sys.exit(1) with open(yaml_file, "r") as file: file_data = file.read()config = yaml.safe_load(file_data)headers = { "Cookie": config['cookie'], "User-Agent": config['user_agent'] }# 请求参数url = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg"begin = "0"params = { "action": "list_ex", "begin": begin, "count": "5", "fakeid": config['fakeid'], "type": "9", "token": config['token'], "lang": "zh_CN", "f": "json", "ajax": "1"}# 存放结果if os.path.exists("mp_data.json"): with open("mp_data.json", "r") as file: app_msg_list = json.load(file)else: app_msg_list = []# 在不知道公众号有多少文章的情况下，使用while语句# 也方便重新运行时设置页数i = len(app_msg_list) while True: begin = i * 5 params["begin"] = str(begin) # 随机暂停几秒，避免过快的请求导致过快的被查到 time.sleep(random.randint(1,10)) resp = requests.get(url, headers=headers, params = params, verify=False) # 微信流量控制, 退出 if resp.json()['base_resp']['ret'] == 200013: print("frequencey control, stop at {}".format(str(begin))) break # 如果返回的内容中为空则结束 if len(resp.json()['app_msg_list']) == 0: print("all ariticle parsed") break app_msg_list.append(resp.json()) # 翻页 i += 1# 保存结果为JSONjson_name = "mp_data.json"with open(json_name, "w") as file: file.write(json.dumps(app_msg_list, indent=2, ensure_ascii=False))
