微信公眾號后臺編輯素材界面的原理和原理

　　準備階段

　　為了實(shí)現這個(gè)爬蟲(chóng)，我們需要使用以下工具

　　另外，這個(gè)爬蟲(chóng)程序使用了微信公眾號后臺編輯素材接口。原理是當我們插入超鏈接時(shí)，微信會(huì )調用一個(gè)特殊的API（見(jiàn)下圖）來(lái)獲取指定公眾號的文章列表。因此，我們還需要有一個(gè)官方帳號。

　　

　　fig1 正式啟動(dòng)

　　我們需要登錄微信公眾號，點(diǎn)擊素材管理，點(diǎn)擊新建圖文消息，然后點(diǎn)擊上面的超鏈接。

　　

　　圖2

　　接下來(lái)，按 F12，打開(kāi) Chrome 的開(kāi)發(fā)者工具，然后選擇網(wǎng)絡(luò )

　　

　　圖3

　　此時(shí)，在之前的超鏈接界面，點(diǎn)擊“選擇其他公眾號”，輸入你需要抓取的公眾號（例如中國移動(dòng)）

　　

　　圖4

　　這時(shí)候之前的Network會(huì )刷新一些鏈接，其中“appmsg”開(kāi)頭的內容就是我們需要分析的

　　

　　圖5

　　我們解析請求的 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

　　分為三個(gè)部分

　　通過(guò)不斷瀏覽下一頁(yè)，我們發(fā)現每次只有begin會(huì )改變，每次增加5，這就是count的值。

　　接下來(lái)我們使用Python獲取同樣的資源，但是直接運行下面的代碼是無(wú)法獲取資源的。

　　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'}}

　　之所以能在瀏覽器上獲取資源，是因為我們登錄了微信公眾號后臺。而Python沒(méi)有我們的登錄信息，所以請求無(wú)效。我們需要在requests中設置headers參數，并傳入Cookie和User-Agent來(lái)模擬登錄

　　由于頭信息的內容每次都會(huì )變化，所以我把這些內容放在一個(gè)單獨的文件中，即“wechat.yaml”，信息如下

　　cookie: ua_id=wuzWM9FKE14...user_agent: Mozilla/5.0...

　　你只需要稍后閱讀

　　# 讀取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，我們可以看到每個(gè)文章的標題（title）、摘要（digest）、鏈接（link）、推送時(shí)間（update_time）和封面地址（cover）。

　　?

　　appmsgid 是每條推文的唯一標識符，aid 是每條推文的唯一標識符。

　　?

　　

　　圖 6 ?

　　其實(shí)除了cookies，URL中的token參數也會(huì )用來(lái)限制爬蟲(chóng)，所以上面代碼的輸出很可能是{'base_resp': {'ret': 200040,'err_msg ':'無(wú)效的 csrf 令牌'}}

　　?

　　接下來(lái)，我們編寫(xiě)一個(gè)循環(huán)來(lái)獲取所有文章 JSON 并保存。

　　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'] }# 請求參數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"}# 存放結果app_msg_list = []# 在不知道公眾號有多少文章的情況下，使用while語(yǔ)句# 也方便重新運行時(shí)設置頁(yè)數i = 0while True: begin = i * 5 params["begin"] = str(begin) # 隨機暫停幾秒，避免過(guò)快的請求導致過(guò)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 # 如果返回的內容中為空則結束 if len(resp.json()['app_msg_list']) == 0: print("all ariticle parsed") break app_msg_list.append(resp.json()) # 翻頁(yè) i += 1

　　在上面的代碼中，我還在“wechat.yaml”文件中存儲了fakeid和token。這是因為 fakeid 是每個(gè)公眾號的唯一標識符，令牌會(huì )經(jīng)常變化。這個(gè)信息可以通過(guò)解析URL獲取，也可以在開(kāi)發(fā)者工具中查看

　　圖7

　　爬取一段時(shí)間后，會(huì )遇到以下問(wèn)題

　　{'base_resp': {'err_msg': 'freq control', 'ret': 200013}}

　　此時(shí)在公眾號后臺嘗試插入超鏈接時(shí)，會(huì )遇到如下提示

　　

　　圖8

　　這是公眾號的流量限制，通常需要等待30-60分鐘才能繼續。為了完美處理這個(gè)問(wèn)題，你可能需要申請多個(gè)公眾號，可能需要對抗微信公眾號登錄系統，或者你可能需要設置代理池。

　　但是我不需要工業(yè)級的爬蟲(chóng)，我只想爬取自己的公眾號信息，所以等了一個(gè)小時(shí)，再次登錄公眾號，獲取cookie和token，運行。我不想用自己的興趣挑戰別人的工作。

　　最后，將結果保存為 JSON 格式。

　　# 保存結果為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identifier、標題、網(wǎng)址、發(fā)布時(shí)間四列，保存為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))