Scrapy實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章爬取和分析

微信是近年來(lái)備受歡迎的社交媒體應(yīng)用，在其中運(yùn)營(yíng)的公眾號(hào)也扮演著非常重要的角色。眾所周知，微信公眾號(hào)是一個(gè)信息和知識(shí)的海洋，因?yàn)槠渲忻總€(gè)公眾號(hào)都可以發(fā)布文章、圖文消息等信息。這些信息可以被廣泛地應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，比如媒體報(bào)道、學(xué)術(shù)研究等。

那么，本篇文章將介紹如何使用Scrapy框架來(lái)實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章的爬取和分析。Scrapy是一個(gè)Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架，其主要功能是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和信息查找。因此，Scrapy具有很好的可定制性和高效性。

1. 安裝Scrapy并創(chuàng)建項(xiàng)目

要使用Scrapy框架進(jìn)行爬蟲(chóng)，首先需要安裝Scrapy和其他依賴項(xiàng)?？梢允褂胮ip命令進(jìn)行安裝，安裝過(guò)程如下所示：

pip install scrapy
pip install pymongo
pip install mysql-connector-python

安裝Scrapy之后，我們需要使用Scrapy命令行工具來(lái)創(chuàng)建項(xiàng)目。命令如下：

scrapy startproject wechat

執(zhí)行該命令后，Scrapy將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)名為“wechat”的項(xiàng)目，并在項(xiàng)目目錄中創(chuàng)建許多文件和目錄。

2. 實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章的爬取

在我們開(kāi)始爬蟲(chóng)之前，我們需要先搞懂微信公眾號(hào)文章頁(yè)面的URL格式。一個(gè)典型的微信公眾號(hào)文章頁(yè)面的URL長(zhǎng)這樣：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=XXX&mid=XXX&idx=1&sn=XXX&chksm=XXX#wechat_redirect

其中，__biz 表示微信公眾號(hào)的ID，mid 表示文章的ID，idx 表示文章的序號(hào)，sn 表示文章的簽名，chksm 表示內(nèi)容校驗(yàn)。因此，如果我們要爬取某個(gè)公眾號(hào)的所有文章，就需要找到這個(gè)公眾號(hào)的ID，并用它來(lái)構(gòu)建URL。其中，biz_id 是該公眾號(hào)的唯一標(biāo)識(shí)。

首先，我們需要準(zhǔn)備一個(gè)包含許多公眾號(hào)ID的列表，因?yàn)槲覀円廊∵@些公眾號(hào)的文章。而ID的搜集可以通過(guò)各種手段來(lái)實(shí)現(xiàn)。在這里，我們使用一個(gè)包含幾個(gè)測(cè)試ID的列表作為例子：

biz_ids = ['MzU5MjcwMzA4MA==', 'MzI4MzMwNDgwMQ==', 'MzAxMTcyMzg2MA==']

接著，我們需要編寫(xiě)一個(gè)Spider，來(lái)爬取某個(gè)公眾號(hào)的所有文章。這里，我們將公眾號(hào)的名字和ID傳遞到Spider，以方便我們可以處理不同的公眾號(hào)ID。

import scrapy
import re

class WeChatSpider(scrapy.Spider):
    name = "wechat"
    allowed_domains = ["mp.weixin.qq.com"]
    
    def __init__(self, name=None, biz_id=None):
        super().__init__(name=name)
        self.start_urls = ['https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz={}==#wechat_redirect'.format(biz_id)]

    def parse(self, response):
        article_urls = response.xpath('//h4[1]/a/@href')
        for url in article_urls.extract():
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_article)
        
        next_page = response.xpath('//a[@id="js_next"]/@href')
        if next_page:
            yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page[0].extract()), callback=self.parse)
    
    def parse_article(self, response):
        url = response.url
        title = response.xpath('//h2[@class="rich_media_title"]/text()')
        yield {'url': url, 'title': title.extract_first().strip()}

Spider的主要功能是使用給定的公眾號(hào)ID來(lái)訪問(wèn)公眾號(hào)首頁(yè)，然后遞歸地遍歷每一頁(yè)，提取所有文章的URL。此外，parse_article方法用于提取文章的URL和標(biāo)題，以進(jìn)行后續(xù)處理。總體而言，該Spider不是很復(fù)雜，但是提取速度較慢。

最后，我們需要在Terminal中輸入下面的命令來(lái)啟動(dòng)Spider：

scrapy crawl wechat -a biz_id=XXXXXXXX

同樣，我們也可以爬取多個(gè)公眾號(hào)，只需要在命令中指定所有公眾號(hào)的ID即可：

scrapy crawl wechat -a biz_id=ID1,ID2,ID3

3. 存儲(chǔ)文章數(shù)據(jù)

爬取文章之后，我們需要將文章的標(biāo)題和URL保存到數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、MySQL等）。在這里，我們將使用pymongo庫(kù)來(lái)保存爬取到的數(shù)據(jù)。

import pymongo

class MongoPipeline(object):
    collection_name = 'wechat'

    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
        return item

在該P(yáng)ipeline中，我們使用了MongoDB作為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的后端。可以根據(jù)需要修改這個(gè)類來(lái)使用其他的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

接下來(lái)，我們需要在settings.py文件中配置數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的參數(shù)：

MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017/'
MONGO_DATABASE = 'wechat'
ITEM_PIPELINES = {'myproject.pipelines.MongoPipeline': 300}

最后，我們?cè)赟pider中調(diào)用Pipeline，以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到MongoDB中：

class WeChatSpider(scrapy.Spider):
    name = "wechat"
    allowed_domains = ["mp.weixin.qq.com"]
    
    def __init__(self, name=None, biz_id=None):
        super().__init__(name=name)
        self.start_urls = ['https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz={}==#wechat_redirect'.format(biz_id)]

    def parse(self, response):
        article_urls = response.xpath('//h4[1]/a/@href')
        for url in article_urls.extract():
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_article)
        
        next_page = response.xpath('//a[@id="js_next"]/@href')
        if next_page:
            yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page[0].extract()), callback=self.parse)
            
    def parse_article(self, response):
        url = response.url
        title = response.xpath('//h2[@class="rich_media_title"]/text()')
        yield {'url': url, 'title': title.extract_first().strip()}

        pipeline = response.meta.get('pipeline')
        if pipeline:
            item = dict()
            item['url'] = url
            item['title'] = title.extract_first().strip()
            yield item

在上面的代碼中，response.meta.get('pipeline')是用來(lái)獲取我們?cè)赟pider中設(shè)置的Pipeline的對(duì)象的。因此，只需在Spider代碼中添加如下代碼，就可以支持Pipeline了：

yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_article, meta={'pipeline': 1})

4. 數(shù)據(jù)分析

最后，我們將使用Scrapy和pandas等庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和可視化。

在這里，我們將從MongoDB中提取我們爬取到的數(shù)據(jù)，并將其保存到CSV文件中。隨后，我們可以使用pandas來(lái)對(duì)CSV文件進(jìn)行處理，并進(jìn)行可視化。

以下是實(shí)現(xiàn)過(guò)程：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['wechat']
articles = db['wechat']

cursor = articles.find()
doc = list(cursor)

df = pd.DataFrame(doc)
df.to_csv('wechat.csv', encoding='utf-8')

df.groupby('biz_id')['title'].count().plot(kind='bar')

以上代碼中，我們使用了 MongoDB 和 Pandas 庫(kù)來(lái)將爬取到的數(shù)據(jù)保存到 CSV 文件的 data 文件夾內(nèi)。隨后，我們使用 Pandas 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能將每個(gè)公眾號(hào)的文章數(shù)量進(jìn)行了可視化展示。

以上是Scrapy實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章爬取和分析的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！