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优采云 发布时间: 2022-10-28 22:26分享文章:文章自动生成：免费批量文章翻译伪原创
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实用文章:如何使用 Python 爬取微信公众号文章
我比较喜欢看公众号，有时候遇到一个有趣的公众号，感觉来不及见面，就想一口气读完所有的历史文章。但是，微信的阅读体验并不好。读历史文章，必须一页一页的往回翻，下次再读还得重复这个操作，很麻烦。
于是就想，能不能把某个公众号的文章全部存起来，这样自己看历史文章会很方便。
废话不多说，给大家介绍一下如何用Python爬取微信公众号的所有文章。
主要有以下几个步骤：
1 使用Fiddler抓取公众号接口数据
2 使用Python脚本获取公众号所有历史文章数据
3 保存历史文章
提琴手捕获
Fiddler是一款可以监控网络通信数据的抓包工具。它在开发和测试过程中非常有用。我不会在这里介绍它。没用过的可以看看这个文章，很容易上手。
/jingjingshizhu/article/details/80566191
接下来用微信桌面客户端打开一个公众号文章的历史，这里以我的公众号为例，如下图。
如果你的 fiddler 配置好了，你可以看到如下所示的数据。
该图收录抓取的 url、一些重要参数和我们想要的数据。
在这些参数中，偏移量控制翻页，其他参数固定在每一页中。
接口返回的数据结构如下图所示，其中can_msg_continue字段控制是否可以翻页，1表示有下一页，0表示不是最后一页。next_offset 字段是下一个请求的偏移量参数。
构造一个获取数据的请求
接下来，我们的目标是根据url和一些参数构造一个请求，获取标题、文章url和日期等数据，并保存数据。
一种是使用pdfkit将文章 url保存为pdf文件；另一种是先保存html文件，然后将html制作成chm文件。
1 将文章 url保存为pdf文件，关键代码如下：
def parse(index, biz, uin, key):
# url前缀
url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext"
# 请求头
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 "
"Safari/537.36 MicroMessenger/6.5.2.501 NetType/WIFI WindowsWechat QBCore/3.43.901.400 "
"QQBrowser/9.0.2524.400",
}
proxies = {
'https': None,
'http': None,
}
# 重要参数
param = {
'action': 'getmsg',
'__biz': biz,
'f': 'json',
'offset': index * 10,
'count': '10',
'is_ok': '1',
'scene': '124',
'uin': uin,
'key': key,
'wxtoken': '',
'x5': '0',
}
# 发送请求，获取响应
response = requests.get(url, headers=headers, params=param, proxies=proxies)
response_dict = response.json()
print(response_dict)
next_offset = response_dict['next_offset']
can_msg_continue = response_dict['can_msg_continue']
<p>
general_msg_list = response_dict['general_msg_list']
data_list = json.loads(general_msg_list)['list']
# print(data_list)
for data in data_list:
try:
# 文章发布时间
datetime = data['comm_msg_info']['datetime']
date = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(datetime))
msg_info = data['app_msg_ext_info']
# 文章标题
title = msg_info['title']
# 文章链接
url = msg_info['content_url']
# 自己定义存储路径（绝对路径）
pdfkit.from_url(url, 'C:/Users/admin/Desktop/wechat_to_pdf/' + date + title + '.pdf')
print(title + date + '成功')
except:
print("不是图文消息")
if can_msg_continue == 1:
return True
else:
print('爬取完毕')
return False</p>
2 保存html文件，关键代码如下
def parse(index, biz, uin, key):
# url前缀
url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext"
# 请求头
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 "
"Safari/537.36 MicroMessenger/6.5.2.501 NetType/WIFI WindowsWechat QBCore/3.43.901.400 "
"QQBrowser/9.0.2524.400",
}
proxies = {
'https': None,
'http': None,
}
# 重要参数
param = {
'action': 'getmsg',
'__biz': biz,
'f': 'json',
'offset': index * 10,
'count': '10',
'is_ok': '1',
'scene': '124',
'uin': uin,
'key': key,
'wxtoken': '',
<p>
'x5': '0',
}
# 发送请求，获取响应
reponse = requests.get(url, headers=headers, params=param, proxies=proxies)
reponse_dict = reponse.json()
# print(reponse_dict)
next_offset = reponse_dict['next_offset']
can_msg_continue = reponse_dict['can_msg_continue']
general_msg_list = reponse_dict['general_msg_list']
data_list = json.loads(general_msg_list)['list']
print(data_list)
for data in data_list:
try:
datetime = data['comm_msg_info']['datetime']
date = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(datetime))
msg_info = data['app_msg_ext_info']
# 标题
title = msg_info['title']
# 内容的url
url = msg_info['content_url'].replace("\\", "").replace("http", "https")
url = html.unescape(url)
print(url)
res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
with open('C:/Users/admin/Desktop/test/' + title + '.html', 'wb+') as f:
f.write(res.content)
print(title + date + '成功')
except:
print("不是图文消息")
if can_msg_continue == 1:
return True
else:
print('全部获取完毕')
return False</p>
保存文章
另存为pdf文件，使用python的第三方库pdfkit和wkhtmltopdf。
安装 pdfkit：
pip install pdfkit
安装 wkhtmltopdf：
下载链接：
/downloads.html
安装完成后，将wkhtmltopdf目录下的bin添加到环境变量中。
另存为chm文件，可以下载Easy CHM，用这个软件把html制作成chm，网上有很多教程。
下载链接：
/cn/easychm.html
效果图：
pdf和chm的比较：
pdf支持多终端，阅读体验不错，但是有个大坑，就是微信文章保存的pdf没有图片，影响阅读体验，目前还没有找到解决办法。
chm的好处是可以索引，方便查看文章。公众号制作成chm文件，便于管理。图片不显示不会有问题。
因此，建议将爬取的公众号文章保存为chm文件，方便阅读。
