Scrapy實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章爬取和分析

微信是近年來備受歡迎的社群媒體應(yīng)用，在其中運(yùn)作的公眾號(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)資訊和知識(shí)的海洋，因?yàn)槠渲忻總€(gè)公眾號(hào)都可以發(fā)布文章、圖文訊息等資訊。這些資訊可以被廣泛地應(yīng)用在許多領(lǐng)域中，例如媒體報(bào)道、學(xué)術(shù)研究等。

那麼，這篇文章將介紹如何使用Scrapy框架來實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章的爬取與分析。 Scrapy是一個(gè)Python的網(wǎng)路爬蟲框架，主要功能是進(jìn)行資料探勘和資訊查找。因此，Scrapy具有很好的可自訂性和高效性。

1. 安裝Scrapy並建立專案

要使用Scrapy框架進(jìn)行爬蟲，首先需要安裝Scrapy和其他相依性。可以使用pip指令進(jìn)行安裝，安裝過程如下所示：

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

安裝Scrapy之後，我們需要使用Scrapy命令列工具來建立專案。指令如下：

scrapy startproject wechat

執(zhí)行指令後，Scrapy將會(huì)建立一個(gè)名為「wechat」的項(xiàng)目，並在專案目錄中建立許多檔案和目錄。

2. 實(shí)作微信公眾號(hào)文章的爬取

在我們開始爬蟲之前，我們需要先搞懂微信公眾號(hào)文章頁的URL格式。一個(gè)典型的微信公眾號(hào)文章頁面的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，並用它來建構(gòu)URL。其中，biz_id 是該公眾號(hào)的唯一識(shí)別。

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的蒐集可以透過各種手段來實(shí)現(xiàn)。在這裡，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，我們需要寫一個(gè)Spider，來爬取某個(gè)公眾號(hào)的所有文章。這裡，我們將公眾號(hào)碼的名字和ID傳遞到Spider，以方便我們可以處理不同的公眾號(hào)碼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來存取公眾號(hào)首頁，然後遞歸地遍歷每一頁，提取所有文章的URL。此外，parse_article方法用於提取文章的URL和標(biāo)題，以進(jìn)行後續(xù)處理?？傮w而言，該Spider不是很複雜，但是提取速度較慢。

最後，我們需要在Terminal中輸入下面的命令來啟動(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. 儲(chǔ)存文章資料

爬取文章之後，我們需要將文章的標(biāo)題和URL儲(chǔ)存到資料庫（如MongoDB、MySQL等）。在這裡，我們將使用pymongo函式庫來保存爬取到的資料。

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作為儲(chǔ)存資料的後端?？梢愿鶕?jù)需要修改這個(gè)類別來使用其他的資料庫系統(tǒng)。

接下來，我們需要在settings.py檔案中配置資料庫相關(guān)的參數(shù)：

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

最後，我們?cè)赟pider中呼叫Pipeline，以將資料儲(chǔ)存到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

在上面的程式碼中，response.meta.get('pipeline')是用來取得我們?cè)赟pider中設(shè)定的Pipeline的物件的。因此，只需在Spider程式碼中加入以下程式碼，就可以支援Pipeline了：

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

4. #資料分析

最後，我們將使用Scrapy和pandas等函式庫來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和視覺化。

在這裡，我們將從MongoDB中提取我們爬取到的數(shù)據(jù)，並將其保存到CSV檔案中。隨後，我們可以使用pandas來對(duì)CSV檔案進(jìn)行處理，並進(jìn)行視覺化。

以下是實(shí)作過程：

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')

以上程式碼中，我們使用了 MongoDB 和 Pandas 函式庫來將爬取到的資料儲(chǔ)存到 CSV 檔案的 data 資料夾內(nèi)。隨後，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)行了視覺化展示。

以上是Scrapy實(shí)現(xiàn)微信公眾號(hào)文章爬取與分析的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！