欢度国庆⭐️共享爬虫之美⭐️基于 Python 实现微信公众号爬虫（Python无所不能爬）

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了欢度国庆⭐️共享爬虫之美⭐️基于 Python 实现微信公众号爬虫（Python无所不能爬）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

此文章撰写于国庆假期，以此纪念。祝大家万事大吉,心想事成,家和万事兴!国庆快乐!

目录

微信公众号爬虫的基本原理

爬虫的基本原理

爬虫的基本流程

HTTP 请求格式

HTTP 响应格式

使用 Requests 实现一个简单网页爬虫

安装 requests

GET 请求

POST 请求

自定义请求头

参数传递

指定Cookie

设置超时

设置代理

Session

小试牛刀

使用 Fiddler 抓包分析公众号请求过程

Fiddler 配置

Android 手机代理配置

小结

抓取第一篇微信公众号文章

微信公众号爬虫的基本原理

网上关于爬虫的教程多如牛毛，但很少有看到微信公众号爬虫教程，要有也是基于搜狗微信的，不过搜狗提供的数据有诸多弊端，比如文章链接是临时的，文章没有阅读量等指标，所以我想写一个比较系统的关于如何通过手机客户端利用 Python 爬微信公众号文章的教程，并对公众号文章做数据分析，为更好的运营公众号提供决策。

爬虫的基本原理

所谓爬虫就是一个自动化数据采集工具，你只要告诉它要采集哪些数据，丢给它一个 URL，就能自动地抓取数据了。其背后的基本原理就是爬虫程序向目标服务器发起 HTTP 请求，然后目标服务器返回响应结果，爬虫客户端收到响应并从中提取数据，再进行数据清洗、数据存储工作。

爬虫的基本流程

爬虫流程也是一个 HTTP 请求的过程，以浏览器访问一个网址为例，从用户输入 URL 开始，客户端通过 DNS 解析查询到目标服务器的 IP 地址，然后与之建立 TCP 连接，连接成功后，浏览器构造一个 HTTP 请求发送给服务器，服务器收到请求之后，从数据库查到相应的数据并封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器对响应内容进行数据解析、提取、渲染并最终展示在你面前。

HTTP 协议的请求和响应都必须遵循固定的格式，只有遵循统一的 HTTP 请求格式，服务器才能正确解析不同客户端发的请求，同样地，服务器遵循统一的响应格式，客户端才得以正确解析不同网站发过来的响应。

HTTP 请求格式

HTTP 请求由请求行、请求头、空行、请求体组成。

 请求行由三部分组成：

  1. 第一部分是请求方法，常见的请求方法有 GET、POST、PUT、DELETE、HEAD
  2. 第二部分是客户端要获取的资源路径
  3. 第三部分是客户端使用的 HTTP 协议版本号

请求头是客户端向服务器发送请求的补充说明，比如 User-Agent 向服务器说明客户端的身份。

请求体是客户端向服务器提交的数据，比如用户登录时需要提高的账号密码信息。请求头与请求体之间用空行隔开。请求体并不是所有的请求都有的，比如一般的GET都不会带有请求体。

上图就是浏览器登录豆瓣时向服务器发送的HTTP POST 请求，请求体中指定了用户名和密码。

HTTP 响应格式

HTTP 响应格式与请求的格式很相似，也是由响应行、响应头、空行、响应体组成。

响应行也包含三部分，分别是服务端的 HTTP 版本号、响应状态码、状态说明，响应状态码常见有 200、400、404、500、502、304 等等，一般以 2 开头的表示服务器正常响应了客户端请求，4 开头表示客户端的请求有问题，5 开头表示服务器出错了，没法正确处理客户端请求。状态码说明就是对该状态码的一个简短描述。

第二部分就是响应头，响应头与请求头对应，是服务器对该响应的一些附加说明，比如响应内容的格式是什么，响应内容的长度有多少、什么时间返回给客户端的、甚至还有一些 Cookie 信息也会放在响应头里面。

第三部分是响应体，它才是真正的响应数据，这些数据其实就是网页的 html 源代码。

使用 Requests 实现一个简单网页爬虫

Python 提供了非常多工具去实现 HTTP 请求，但第三方开源库提供的功能更丰富，你无需从 socket 通信开始写，比如使用Pyton内建模块 urllib 请求一个 URL 代码示例如下：

import ssl from urllib.request;
import Request from urllib.request;
import urlopen context = ssl._create_unverified_context() 
# HTTP 请求 
request = Request(url="https://foofish.net/pip.html", method="GET", headers={"Host": "foofish.net"}, data=None) # HTTP 响应 
response = urlopen(request, context=context) headers = response.info() # 响应头 
content = response.read() # 响应体 
code = response.getcode() # 状态码

发起请求前首先要构建请求对象 Request，指定 url 地址、请求方法、请求头，这里的请求体 data 为空，因为你不需要提交数据给服务器，所以你也可以不指定。urlopen 函数会自动与目标服务器建立连接，发送 HTTP 请求，该函数的返回值是一个响应对象 Response，里面有响应头信息，响应体，状态码之类的属性。

但是，Python 提供的这个内建模块过于低级，需要写很多代码，使用简单爬虫可以考虑 Requests，Requests 在GitHub 有近30k的Star，是一个很Pythonic的框架。先来简单熟悉一下这个框架的使用方式

安装 requests

pip install requests

GET 请求

>>> r = requests.get("https://httpbin.org/ip") 
>>> r 
<Response [200]> # 响应对象 
>>> r.status_code # 响应状态码 200 
>>> r.content # 响应内容 
'{\\n "origin": "183.237.232.123"\\n}\\n'

POST 请求

>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})

自定义请求头

这个经常会用到，服务器反爬虫机制会判断客户端请求头中的User-Agent是否来源于真实浏览器，所以，我们使用Requests经常会指定UA伪装成浏览器发起请求

>>> url = 'https://httpbin.org/headers' 
>>> headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
>>> r = requests.get(url, headers=headers)

参数传递

很多时候URL后面会有一串很长的参数，为了提高可读性，requests 支持将参数抽离出来作为方法的参数（params）传递过去，而无需附在 URL 后面，例如请求 url http://bin.org/get?key=val ，可使用

>>> url = "http://httpbin.org/get" 
>>> r = requests.get(url, params={"key":"val"}) 
>>> r.url u'http://httpbin.org/get?key=val'

指定Cookie

Cookie 是web浏览器登录网站的凭证，虽然 Cookie 也是请求头的一部分，我们可以从中剥离出来，使用 Cookie 参数指定

>>> s = requests.get('http://httpbin.org/cookies', cookies={'from-my': 'browser'})
>>> s.text 
u'{\\n "cookies": {\\n "from-my": "browser"\\n }\\n}\\n'

设置超时

当发起一个请求遇到服务器响应非常缓慢而你又不希望等待太久时，可以指定 timeout 来设置请求超时时间，单位是秒，超过该时间还没有连接服务器成功时，请求将强行终止。

r = requests.get('https://google.com', timeout=5)

设置代理

一段时间内发送的请求太多容易被服务器判定为爬虫，所以很多时候我们使用代理IP来伪装客户端的真实IP。

import requests 
proxies = { 'http': 'http://127.0.0.1:1080', 'https': 'http://127.0.0.1:1080', } 
r = requests.get('http://www.kuaidaili.com/free/', proxies=proxies, timeout=2)

Session

如果想和服务器一直保持登录（会话）状态，而不必每次都指定 cookies，那么可以使用 session，Session 提供的API和 requests 是一样的。

import requests 
s = requests.Session() 
s.cookies = requests.utils.cookiejar_from_dict({"a": "c"}) 
r = s.get('http://httpbin.org/cookies') 
print(r.text) 
# '{"cookies": {"a": "c"}}' 
r = s.get('http://httpbin.org/cookies') 
print(r.text) 
# '{"cookies": {"a": "c"}}'

小试牛刀

现在我们使用Requests完成一个爬取知乎专栏用户关注列表的简单爬虫为例，找到任意一个专栏，打开它的关注列表。用 Chrome 找到获取粉丝列表的请求地址：https://www.zhihu.com/api/v4/columns/pythoneer/followers?include=data%5B%2A%5D.follower_count%2Cgender%2Cis_followed%2Cis_following&limit=10&offset=20。 我是怎么找到的？就是逐个点击左侧的请求，观察右边是否有数据出现，那些以 .jpg，js，css 结尾的静态资源可直接忽略。

现在我们用 Requests 模拟浏览器发送请求给服务器，写程序前，我们要先分析出这个请求是怎么构成的，请求URL是什么？请求头有哪些？查询参数有哪些？只有清楚了这些，你才好动手写代码，掌握分析方法很重要，否则一头雾水。

回到前面那个URL，我们发现这个URL是获取粉丝列表的接口，然后再来详细分析一下这个请求是怎么构成的。

  • 请求URL：https://www.zhihu.com/api/v4/columns/pythoneer/followers
  • 请求方法：GET
  • user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36
  • 查询参数：
    • include: data[*].follower_count,gender,is_followed,is_following
    • offset: 0
    • limit: 10

利用这些请求数据我们就可以用requests这个库来构建一个请求，通过Python代码来抓取这些数据。

import requests


class SimpleCrawler:

    def crawl(self, params=None):
        # 必须指定UA，否则知乎服务器会判定请求不合法

        url = "https://www.zhihu.com/api/v4/columns/pythoneer/followers"
        # 查询参数
        params = {"limit": 20,
                  "offset": 0,
                  "include": "data[*].follower_count, gender, is_followed, is_following"}

        headers = {
            "authority": "www.zhihu.com",
            "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                          "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36",
        }
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        print("请求URL：", response.url)
        # 你可以先将返回的响应数据打印出来，拷贝到 http://www.kjson.com/jsoneditor/ 分析其结构。
        print("返回数据：", response.text)

        # 解析返回的数据
        for follower in response.json().get("data"):
            print(follower)


if __name__ == '__main__':
    SimpleCrawler().crawl()

这就是一个最简单的基于 Requests 的单线程知乎专栏粉丝列表的爬虫，requests 非常灵活，请求头、请求参数、Cookie 信息都可以直接指定在请求方法中，返回值 response 如果是 json 格式可以直接调用json()方法返回 python 对象。关于 Requests 的更多使用方法可以参考官方文档：Requests: HTTP for Humans™ — Requests 2.26.0 documentation

使用 Fiddler 抓包分析公众号请求过程

上一节我们熟悉了 Requests 基本使用方法，配合 Chrome 浏览器实现了一个简单爬虫，但因为微信公众号的封闭性，微信公众平台并没有对外提供 Web 端入口，只能通过手机客户端接收、查看公众号文章，所以，为了窥探到公众号背后的网络请求，我们需要借以代理工具的辅助。

HTTP代理工具又称为抓包工具，主流的抓包工具 Windows 平台有 Fiddler，macOS 有 Charles，阿里开源了一款工具叫 AnyProxy。它们的基本原理都是类似的，就是通过在手机客户端设置好代理IP和端口，客户端所有的 HTTP、HTTPS 请求就会经过代理工具，在代理工具中就可以清晰地看到每个请求的细节，然后可以分析出每个请求是如何构造的，弄清楚这些之后，我们就可以用 Python 模拟发起请求，进而得到我们想要的数据。

Fiddler 下载地址是 Download Fiddler Web Debugging Tool for Free by Telerik，安装包就 4M 多，在配置之前，首先要确保你的手机和电脑在同一个局域网，如果不在同一个局域网，你可以买个随身WiFi，在你电脑上搭建一个极简无线路由器。安装过程一路点击下一步完成就可以了。

Fiddler 配置

选择 Tools > Fiddler Options > Connections

Fiddler 默认的端口是使用 8888，如果该端口已经被其它程序占用了，你需要手动更改，勾选 Allow remote computers to connect，其它的选择默认配置就好，配置更新后记得重启 Fiddler。一定要重启 Fiddler，否则代理无效。

接下来你需要配置手机，我们以 android 设备为例，现在假设你的手机和电脑已经在同一个局域网（只要连的是同一个路由器就在同局域网内），找到电脑的 IP 地址，在 Fiddler 右上角有个 Online 图标，鼠标移过去就能看到IP了，你也可以在CMD窗口使用 ipconfig 命令查看到

Android 手机代理配置

进入手机的 WLAN 设置，选择当前所在局域网的 WiFi 链接，设置代理服务器的 IP 和端口，我这是以小米设备为例，其它 Android 手机的配置过程大同小异。

测试代理有没有设置成功可以在手机浏览器访问你配置的地址：http://192.168.31.236:8888/ 会显示 Fiddler 的回显页面，说明配置成功。

现在你打开任意一个HTTP协议的网站都能看到请求会出现在 Fiddler 窗口，但是 HTTPS 的请求并没有出现在 Fiddler 中，其实还差一个步骤，需要在 Fiddler 中激活 HTTPS 抓取设置。在 Fiddler 选择 Tools > Fiddler Options > HTTPS > Decrypt HTTPS traffic， 重启 Fiddler。

为了能够让 Fiddler 截取 HTTPS 请求，客户端都需要安装且信任 Fiddler 生成的 CA 证书，否则会出现“网络出错，轻触屏幕重新加载:-1200”的错误。在浏览器打开 Fiddler 回显页面 http://192.168.31.236:8888/ 下载 FiddlerRoot certificate，下载并安装证书，并验证通过。

ios下载安装完成之后还要从 设置->通用->关于本机->证书信任设置 中把 Fiddler 证书的开关打开

Android 手机下载保存证书后从系统设置里面找到系统安全，从SD卡安装证书，如果没有安装证书，打开微信公众号的时候会弹出警告。

至此，所有的配置都完成了，现在打开微信随便选择一个公众号，查看公众号的所有历史文章列表。微信在2018年6月份对 iOS 版本的微信以及部分 Android 版微信针对公众号进行了大幅调整，改为现在的信息流方式，现在要获取某个公众号下面「所有文章列表」大概需要经过以下四个步骤：

如果你的微信版本还不是信息流方式展示的，那么应该是Android版本（微信采用的ABTest，不同的用户呈现的方式不一样）

同时观察 Fiddler 主面板

进入「全部消息」页面时，在 Fiddler 上已经能看到有请求进来了，说明公众号的文章走的都是HTTP协议，这些请求就是微信客户端向微信服务器发送的HTTP请求。

注意：第一次请求「全部消息」的时候你看到的可能是一片空白：

在Fiddler或Charles中看到的请求数据是这样的：

这个时候你要直接从左上角叉掉重新进入「全部消息」页面。

现在简单介绍一下这个请求面板上的每个模块的意义。

这样说明这个请求被微信服务器判定为一次非法的请求，这时你可以叉掉该页面重新进入「全部消息」页面。不出意外的话就能正常看到全部文章列表了，同时也能在Fiddler中看到正常的数据请求了。

我把上面的主面板划分为 7 大块，你需要理解每块的内容，后面才有可能会用 Python 代码来模拟微信请求。

1、服务器的响应结果，200 表示服务器对该请求响应成功
2、请求协议，微信的请求协议都是基 于HTTPS 的，所以前面一定要配置好，不然你看不到 HTTPS 的请求。
3、微信服务器主机名
4、请求路径
5、请求行，包括了请求方法（GET），请求协议（HTTP/1.1），请求路径（/mp/profile_ext...后面还有很长一串参数） 6、包括Cookie信息在内的请求头。
7、微信服务器返回的响应数据，我们分别切换成 TextView 和 WebView 看一下返回的数据是什么样的。

TextView 模式下的预览效果是服务器返回的 HTML 源代码

WebView 模式是 HTML 代码经过渲染之后的效果，其实就是我们在手机微信中看到的效果，只不过因为缺乏样式，所以没有手机上看到的美化效果。

如果服务器返回的是 Json格式或者是 XML，你还可以切换到对应的页面预览查看。

小结

配置好Fiddler的几个步骤主要包括指定监控的端口，开通HTTPS流量解密功能，同时，客户端需要安装CA证书。下一节我们基于Requests模拟像微信服务器发起请求。

抓取第一篇微信公众号文章

打开微信历史消息页面，我们从 Fiddler 看到了很多请求，为了找到微信历史文章的接口，我们要逐个查看 Response 返回的内容，最后发现第 11 个请求 "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home..." 就是我们要寻找的（我是怎么找到的呢？这个和你的经验有关，你可以点击逐个请求，看看返回的Response内容是不是期望的内容）

确定微信公众号的请求HOST是 mp.weixin.qq.com 之后，我们可以使用过滤器来过滤掉不相关的请求。

爬虫的基本原理就是模拟浏览器发送 HTTP 请求，然后从服务器得到响应结果，现在我们就用 Python 实现如何发送一个 HTTP 请求。这里我们使用 requests 库来发送请求。

创建一个 Pycharm 项目

我们使用 Pycharm 作为开发工具，你也可以使用其它你熟悉的工具，Python 环境是 Python3（推荐使用 Python3.6），先创建一个项目 weixincrawler

现在我们来编写一个最粗糙的版本，你需要做两件事：

  • 1：找到完整URL请求地址
  • 2：找到完整的请求头（headers）信息，Headers里面包括了cookie、User-agent、Host 等信息。

我们直接从 Fiddler 请求中拷贝 URL 和 Headers， 右键 -> Copy -> Just Url/Headers Only

最终拷贝出来的URL很长，它包含了很多的参数：

url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext" \\
      "?action=home" \\
      "&__biz=MjM5MzgyODQxMQ==" \\
      "&scene=124" \\
      "&devicetype=android-24" \\
      "&version=26051633&lang=zh_CN" \\
      "&nettype=WIFI&a8scene=3" \\
      "&pass_ticket=MXADI5SFjXvX7DFPRuUEJhWHEWvRha2x1Re%2BoJkveUxIonMfnxY1kM9cOPmm6JRx" \\
      "&wx_header=1"

暂且不去分析（猜测）每个参数的意义，也不知道那些参数是必须的，总之我把这些参数全部提取出来。然后把 Headers 拷贝出来，发现 Fiddler 把 请求行、响应行、响应头都包括进来了，我们只需要中间的请求头部分。

因为 requests.get 方法里面的 headers 参数必须是字典对象，所以，先要写个函数把刚刚拷贝的字符串转换成字典对象。

def headers_to_dict(headers):
    """
    将字符串
    '''
    Host: mp.weixin.qq.com
    Connection: keep-alive
    Cache-Control: max-age=
    '''
    转换成字典对象
    {
        "Host": "mp.weixin.qq.com",
        "Connection": "keep-alive",
        "Cache-Control":"max-age="
    }
    :param headers: str
    :return: dict
    """
    headers = headers.split("\\n")
    d_headers = dict()
    for h in headers:
        if h:
            k, v = h.split(":", 1)
            d_headers[k] = v.strip()
    return d_headers

最终 v0.1 版本出来了，不出意外的话，公众号历史文章数据就在 response.text 中。如果返回的内容非常短，而且title标签是<title>验证</title>，那么说明你的请求参数或者请求头有误，最有可能的一种请求就是 Headers 里面的 Cookie 字段过期，从手机微信端重新发起一次请求获取最新的请求参数和请求头试试。

# v0.1
def crawl():
    url = "https://mp.weixin.qq.com/..." # 省略了
    headers = """  # 省略了
Host: mp.weixin.qq.com
Connection: keep-alive
Upgrade-Insecure-Requests: 1
    """
    headers = headers_to_dict(headers)
    response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
    print(response.text)

最后，我们顺带把响应结果另存为html文件，以便后面重复使用，分析里面的内容
with open("weixin_history.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(response.text)

用浏览器打开 weixin_history.html 文件，查看该页面的源代码，搜索微信历史文章标题的关键字 "11月赠书"（就是我以往发的文章），你会发现，历史文章封装在叫 msgList 的数组中（实际上该数组包装在字典结构中），这是一个 Json 格式的数据，但是里面还有 html 转义字符需要处理

接下来我们就来写一个方法提取出历史文章数据，分三个步骤，首先用正则提取数据内容，然后 html 转义处理，最终得到一个列表对象，返回最近发布的10篇文章。

def extract_data(html_content):
    """
    从html页面中提取历史文章数据
    :param html_content 页面源代码
    :return: 历史文章列表
    """
    import re
    import html
    import json

    rex = "msgList = '({.*?})'"
    pattern = re.compile(pattern=rex, flags=re.S)
    match = pattern.search(html_content)
    if match:
        data = match.group(1)
        data = html.unescape(data)
        data = json.loads(data)
        articles = data.get("list")
        for item in articles:
            print(item)
        return articles

最终提取出来的数据总共有10条，就是最近发表的10条数据，我们看看每条数据返回有哪些字段。

article = {'app_msg_ext_info': 
                {'title': '11月赠书，总共10本，附Python书单',
                 'copyright_stat': 11,
                 'is_multi': 1,
                 'content': '',
                 'author': '刘志军',
                 'subtype': 9,
                 'del_flag': 1,
                 'fileid': 502883895,
                 'content_url': 'http:\\\\/\\\\/mp.weixin.qq.com...',
                 ''
                 'digest': '十一月份赠书福利如期而至，更多惊喜等着你',
                 'cover': 'http:\\\\/\\\\/mmbiz.qpic.cn\\\\...',
                 'multi_app_msg_item_list': [{'fileid': 861719336,
                                              'content_url': 'http:\\\\/\\\\/mp.weixin.qq.com',
                                              'content': '', 'copyright_stat': 11,
                                              'cover': 'http:\\\\/\\\\/mmbiz.qpic.cn',
                                              'del_flag': 1,
                                              'digest': '多数情况下，人是种短视的动物',
                                              'source_url': '',
                                              'title': '罗胖60秒：诺贝尔奖设立时，为何会被骂？',
                                              'author': '罗振宇'
                                              }],
                 'source_url': 'https:\\\\/\\\\/github.com\\'
                 },
      'comm_msg_info': {'datetime': 1511827200,
                        'status': 2,
                        'id': 1000000161,
                        'fakeid': '2393828411',
                        'content': '',
                        'type': 49}}

comm_msg_info.datetime，app_msg_ext_info中的字段信息就是第一篇文章的字段信息，分别对应：

  • title：文章标题
  • content_url：文章链接
  • source_url：原文链接，有可能为空
  • digest：摘要
  • cover：封面图
  • datetime：推送时间

后面几篇文章以列表的形式保存在 multi_app_msg_item_list 字段中。

到此，公众号文章的基本信息就抓到了，但也仅仅只是公众号的前10条推送。

资源来源于网络，纯属分享，不做商业用途，如若侵犯了您的权益和利益，请告知删除。

以上是关于欢度国庆⭐️共享爬虫之美⭐️基于 Python 实现微信公众号爬虫（Python无所不能爬）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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