快速采集分析微信公众文章，实时监控脚本

　　随着微信公众号的日益普及，越来越多的企业和个人开始关注自己在微信平台上的影响力。而如何及时有效地获取、分析和监控微信公众号文章成为了一个重要问题。本文将介绍一种微信公众文章采集监控脚本，帮助用户实现对微信公众号文章的快速采集、分析和监控。

　　1.脚本概述

　　该脚本基于Python编写，使用了Selenium自动化测试框架和BeautifulSoup解析库。通过模拟用户登录微信公众平台，获取公众号文章列表，并根据关键字、日期等条件进行筛选和分类。同时，脚本还支持将采集到的数据导入到数据库中，并实现了邮件提醒功能。

　　2.脚本优势

　　相比于手动采集、筛选和分类微信公众号文章，该脚本具有以下优势：

　　（1）自动化操作，高效省时；

　　（2）可定制化筛选条件，满足不同需求；

　　（3）支持数据导入数据库，并可进行二次处理；

　　（4）邮件提醒功能，让用户及时了解最新动态。

　　3.脚本使用步骤

　　（1）安装Python环境和相关依赖库；

　　（2）下载Chrome浏览器和对应版本的ChromeDriver；

　　（3）修改配置文件config.py中的参数，包括用户名、密码、关键字等；

　　（4）运行main.py文件即可开始采集。

　　4.脚本详解

　　（1）登录模块

　　使用Selenium模拟用户登录微信公众平台，并保存cookie信息以便后续访问。

　　```

　　#登陆

　　def login(self):

　　 self.driver.get(self.login_url)

　　 time.sleep(2)

　　 #输入账号密码

　　 self.driver.find_element_by_name('account').send_keys(self.username)

　　 self.driver.find_element_by_name('password').send_keys(self.password)

　　 #获取验证码

　　 code = input('请输入验证码：')

　　 self.driver.find_element_by_name('captcha').send_keys(code)

　　 #点击登录按钮

　　 self.driver.find_element_by_class_name('btn_login').click()

　　 time.sleep(5)

　　 #保存cookie

　　 self.save_cookie()

　　```

　　（2）文章列表获取模块

　　进入指定公众号主页，获取全部文章列表，并保存为HTML文件。

　　```

　　#获取所有文章列表

　　def get_article_list(self, url):

　　 self.driver.get(url)

　　 time.sleep(5)

　　 html = self.driver.page_source

　　 with open('article_list.html','w', encoding='utf-8') as f:

　　 f.write(html)

　　```

　　（3）文章内容获取模块

　　根据HTML文件中的链接信息，逐一访问每篇文章并获取其内容。

　　```

　　#获取单篇文章内容

　　def get_article_content(self, url):

　　 self.driver.get(url)

　　 time.sleep(5)

　　 html = self.driver.page_source

　　 soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')

　　 title = soup.find('h2', class_='rich_media_title').get_text().strip()

　　 content = soup.find('div', class_='rich_media_content').get_text().strip()

　　 return title, content

　　```

　　（4）筛选分类模块

　　根据关键字、日期等条件对文章进行筛选和分类，并保存为Excel文件。

　　```

　　#筛选分类

　　def filter_and_classify(self):

　　 df = pd.read_excel('article_info.xlsx')

　　 df['pub_date']= pd.to_datetime(df['pub_date'], format='%Y-%m-%d')

　　 #根据关键字筛选

　　 df_kw = df[df['title'].str.contains(self.keyword)]

　　 #根据日期范围筛选

　　 start_date = datetime.datetime.strptime(self.start_date,'%Y-%m-%d')

　　 end_date = datetime.datetime.strptime(self.end_date,'%Y-%m-%d')

<p> df_date = df_kw[(df_kw['pub_date']>= start_date)&(df_kw['pub_date']