Python中的爬蟲實(shí)戰(zhàn):微信公眾號爬蟲
Jun 10, 2023 am 09:01 AMPython是一種優(yōu)雅的編程語言,擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能。在這個(gè)數(shù)字化時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)上充滿了大量的數(shù)據(jù),爬蟲已成為獲取數(shù)據(jù)的重要手段,因此,Python爬蟲在數(shù)據(jù)分析和挖掘方面有著廣泛的應(yīng)用。
在本文中,我們將介紹如何使用Python爬蟲來獲取微信公眾號文章信息。微信公眾號是一種流行的社交媒體平臺,用于在線發(fā)布文章,是許多公司和自媒體推廣和營銷的重要工具。
以下是步驟:
- 安裝Python爬蟲庫
Python有許多爬蟲庫可供選擇。本例中我們將使用python爬蟲庫beautifulsoup4來抽取微信公眾號文章信息。使用pip安裝這個(gè)庫:
pip install beautifulsoup4
- 獲取微信公眾號歷史文章鏈接
要抓取一個(gè)公眾號的歷史文章很簡單。首先我們需要找到這個(gè)公眾號的名稱或者ID,例如:“Python之禪”公眾號的ID是“Zen-of-Python”。
微信網(wǎng)頁版的數(shù)據(jù)很難直接抓取,因此,我們需要工具來輕松獲取到文章列表頁面。本例中,我將使用搜狗微信搜索提供的服務(wù),它可以輕松地獲取每個(gè)公眾號在微信上的文章列表頁面。
我們需要安裝Robot framework和Selenium庫來模擬瀏覽器操作,通過搜索引擎來獲取文章列表頁面。
pip install robotframework pip install robotframework-seleniumlibrary pip install selenium
- 獲取額外的文章信息
對于每個(gè)文章鏈接,我們還需要獲取一些額外的文章信息,例如文章標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、作者等。同樣,我們將使用beautifulsoup4庫來抽取這些信息。
下面是代碼片段,可以抓取公眾號文章鏈接,以及每篇文章的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、閱讀量和點(diǎn)贊數(shù):
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={}".format("Python之禪") # 使用Selenium工具來模擬瀏覽器操作 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 執(zhí)行搜索動作 search_box = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="query"]') search_box.send_keys(u"Python之禪") search_box.submit() # 點(diǎn)擊搜索結(jié)果中的公眾號 element = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="news-box"]/ul/li[2]/div[2]/h3/a') element.click() # 等待頁面加載 time.sleep(3) # 點(diǎn)擊“歷史消息”鏈接 element = driver.find_element_by_xpath('//a[@title="歷史消息"]') element.click() # 等待頁面加載 time.sleep(3) # 獲取文章鏈接 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') urls = [] for tag in soup.find_all("a", href=True): url = tag["href"] if "mp.weixin.qq.com" in url: urls.append(url) # 獲取每篇文章的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、閱讀量和點(diǎn)贊數(shù) for url in urls: response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.find('h2', {'class': 'rich_media_title'}).text.strip() date = soup.find('em', {'id': 'post-date'}).text.strip() readnum = soup.find('span', {'class': 'read_num'}).text.strip() likenum = soup.find('span', {'class': 'like_num'}).text.strip() print(title, date, readnum, likenum)
以上是本文的Python實(shí)戰(zhàn):微信公眾號爬蟲的全部內(nèi)容。此爬蟲可以獲取微信公眾號歷史文章中的相關(guān)信息,并通過beautifulsoup4庫和Selenium工具進(jìn)行更具體的抽取處理。如果你有興趣使用Python爬蟲來發(fā)掘更多有價(jià)值的信息,本例將是一個(gè)偉大的起點(diǎn)。
以上是Python中的爬蟲實(shí)戰(zhàn):微信公眾號爬蟲的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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用戶語音輸入通過前端JavaScript的MediaRecorderAPI捕獲并發(fā)送至PHP后端;2.PHP將音頻保存為臨時(shí)文件后調(diào)用STTAPI(如Google或百度語音識別)轉(zhuǎn)換為文本;3.PHP將文本發(fā)送至AI服務(wù)(如OpenAIGPT)獲取智能回復(fù);4.PHP再調(diào)用TTSAPI(如百度或Google語音合成)將回復(fù)轉(zhuǎn)為語音文件;5.PHP將語音文件流式返回前端播放,完成交互。整個(gè)流程由PHP主導(dǎo)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與錯誤處理,確保各環(huán)節(jié)無縫銜接。

要實(shí)現(xiàn)PHP結(jié)合AI進(jìn)行文本糾錯與語法優(yōu)化,需按以下步驟操作:1.選擇適合的AI模型或API,如百度、騰訊API或開源NLP庫;2.通過PHP的curl或Guzzle調(diào)用API并處理返回結(jié)果;3.在應(yīng)用中展示糾錯信息并允許用戶選擇是否采納;4.使用php-l和PHP_CodeSniffer進(jìn)行語法檢測與代碼優(yōu)化;5.持續(xù)收集反饋并更新模型或規(guī)則以提升效果。選擇AIAPI時(shí)應(yīng)重點(diǎn)評估準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、價(jià)格及對PHP的支持。代碼優(yōu)化應(yīng)遵循PSR規(guī)范、合理使用緩存、避免循環(huán)查詢、定期審查代碼,并借助X

使用Seaborn的jointplot可快速可視化兩個(gè)變量間的關(guān)系及各自分布;2.基礎(chǔ)散點(diǎn)圖通過sns.jointplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",kind="scatter")實(shí)現(xiàn),中心為散點(diǎn)圖,上下和右側(cè)顯示直方圖;3.添加回歸線和密度信息可用kind="reg",并結(jié)合marginal_kws設(shè)置邊緣圖樣式;4.數(shù)據(jù)量大時(shí)推薦kind="hex",用

要將AI情感計(jì)算技術(shù)融入PHP應(yīng)用,核心是利用云服務(wù)AIAPI(如Google、AWS、Azure)進(jìn)行情感分析,通過HTTP請求發(fā)送文本并解析返回的JSON結(jié)果,將情感數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,從而實(shí)現(xiàn)用戶反饋的自動化處理與數(shù)據(jù)洞察。具體步驟包括:1.選擇適合的AI情感分析API,綜合考慮準(zhǔn)確性、成本、語言支持和集成復(fù)雜度;2.使用Guzzle或curl發(fā)送請求,存儲情感分?jǐn)?shù)、標(biāo)簽及強(qiáng)度等信息;3.構(gòu)建可視化儀表盤,支持優(yōu)先級排序、趨勢分析、產(chǎn)品迭代方向和用戶細(xì)分;4.應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn),如API調(diào)用限制、數(shù)

字符串列表可用join()方法合并,如''.join(words)得到"HelloworldfromPython";2.數(shù)字列表需先用map(str,numbers)或[str(x)forxinnumbers]轉(zhuǎn)為字符串后才能join;3.任意類型列表可直接用str()轉(zhuǎn)換為帶括號和引號的字符串,適用于調(diào)試;4.自定義格式可用生成器表達(dá)式結(jié)合join()實(shí)現(xiàn),如'|'.join(f"[{item}]"foriteminitems)輸出"[a]|[

pandas.melt()用于將寬格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為長格式,答案是通過指定id_vars保留標(biāo)識列、value_vars選擇需融化的列、var_name和value_name定義新列名,1.id_vars='Name'表示Name列不變,2.value_vars=['Math','English','Science']指定要融化的列,3.var_name='Subject'設(shè)置原列名的新列名,4.value_name='Score'設(shè)置原值的新列名,最終生成包含Name、Subject和Score三列

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安裝pyodbc:使用pipinstallpyodbc命令安裝庫;2.連接SQLServer:通過pyodbc.connect()方法,使用包含DRIVER、SERVER、DATABASE、UID/PWD或Trusted_Connection的連接字符串,分別支持SQL身份驗(yàn)證或Windows身份驗(yàn)證;3.查看已安裝驅(qū)動:運(yùn)行pyodbc.drivers()并篩選含'SQLServer'的驅(qū)動名,確保使用如'ODBCDriver17forSQLServer'等正確驅(qū)動名稱;4.連接字符串關(guān)鍵參數(shù)
