pythom爬取微信公众号最新部分文章（可运行代码）

pip install pyquery
pip install requests
pip install selenium
pip install pyExcelerator
pip install json

同时需要下载 phantomjs-2.1.1-windows，解压可以直接用。

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8

'''''
总的来说就是通过搜狗搜索中的微信搜索入口来爬取
2017-04-13 by Jimy_fengqi
'''

#这三行代码是防止在python2上面编码错误的，在python3上面不要要这样设置
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

from urllib import quote
from pyquery import PyQuery as pq
from selenium import webdriver
from pyExcelerator import * #导入excel相关包

import requests
import time
import re
import json
import os

class weixin_spider:

def __init__(self, keywords):
' 构造函数 '
self.
4000
keywords = keywords
# 搜狐微信搜索链接入口
#self.sogou_search_url = 'http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=%s&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=' % quote(self.keywords)
self.sogou_search_url = 'http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=%s&ie=utf8&s_from=input&_sug_=n&_sug_type_=' % quote(self.keywords)

# 爬虫伪装头部设置
self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0'}

# 设置操作超时时长
self.timeout = 5

# 爬虫模拟在一个request.session中完成
self.s = requests.Session()

#excel 第一行数据
self.excel_data=[u'编号',u'时间',u'文章标题',u'文章地址',u'文章简介']
#定义excel操作句柄
self.excle_w=Workbook()

#搜索入口地址，以公众为关键字搜索该公众号
def get_search_result_by_keywords(self):
self.log(u'搜索地址为：%s' % self.sogou_search_url)
return self.s.get(self.sogou_search_url, headers=self.headers, timeout=self.timeout).content

#获得公众号主页地址
def get_wx_url_by_sougou_search_html(self, sougou_search_html):
doc = pq(sougou_search_html)
#print doc('p[class="tit"]')('a').attr('href')
#print doc('div[class=img-box]')('a').attr('href')
#通过pyquery的方式处理网页内容，类似用beautifulsoup，但是pyquery和jQuery的方法类似，找到公众号主页地址
return doc('div[class=txt-box]')('p[class=tit]')('a').attr('href')

#使用webdriver 加载公众号主页内容，主要是js渲染的部分
def get_selenium_js_html(self, url):
browser = webdriver.PhantomJS(executable_path=r'D:\Python2.7\Scripts\phantomjs.exe')

browser.get(url)
time.sleep(3)
# 执行js得到整个页面内容
html = browser.execute_script("return document.documentElement.outerHTML")
browser.close()
return html
#获取公众号文章内容
def parse_wx_articles_by_html(self, selenium_html):
doc = pq(selenium_html)
print u'开始查找内容msg'
return doc('div[class="weui_media_box appmsg"]')

#有的公众号仅仅有10篇文章，有的可能多一点
#return doc('div[class="weui_msg_card"]')#公众号只有10篇文章文章的

#将获取到的文章转换为字典
def switch_arctiles_to_list(self, articles):
#定义存贮变量
articles_list = []
i = 1

#以当前时间为名字建表
excel_sheet_name=time.strftime('%Y-%m-%d')
excel_content=self.excle_w.add_sheet(excel_sheet_name)

#遍历找到的文章，解析里面的内容
if articles:
for article in articles.items():
self.log(u'开始整合(%d/%d)' % (i, len(articles)))
#处理单个文章
articles_list.append(self.parse_one_article(article,i,excel_content))
i += 1
return articles_list
#解析单篇文章
def parse_one_article(self, article,i,excel_content):
article_dict = {}

#获取标题
title = article('h4[class="weui_media_title"]').text().strip()
self.log(u'标题是： %s' % title)
#获取标题对应的地址
url = 'http://mp.weixin.qq.com' + article('h4[class="weui_media_title"]').attr('hrefs')
self.log(u'地址为： %s' % url)
#获取概要内容
summary = article('.weui_media_desc').text()
self.log(u'文章简述： %s' % summary)
#获取文章发表时间
date = article('.weui_media_extra_info').text().strip()
self.log(u'发表时间为： %s' % date)
#获取封面图片
pic = self.parse_cover_pic(article)
#获取文章内容
content = self.parse_content_by_url(url).html()
#存储文章到本地
contentfiletitle = self.keywords+'/'+title+'_'+date+'.html'
self.save_content_file(contentfiletitle,content)

#将这些简单的信息保存成excel数据
cols=0
tempContent=[i,date,title,url,summary]
for data in self.excel_data:
excel_content.write(0,cols,data)
excel_content.write(i,cols,tempContent[cols])

cols +=1
self.excle_w.save(self.keywords+'/'+self.keywords+'.xls')

#返回字典数据
return {
'title': title,
'url': url,
'summary': summary,
'date': date,
'pic': pic,
'content': content
}

#查找封面图片，获取封面图片地址
def parse_cover_pic(self, article):
pic = article('.weui_media_hd').attr('style')

p = re.compile(r'background-image:url(.∗?)')
rs = p.findall(pic)
self.log( u'封面图片是：%s ' % rs[0] if len(rs) > 0 else '')

return rs[0] if len(rs) > 0 else ''
#获取文章页面详情
def parse_content_by_url(self, url):
page_html = self.get_selenium_js_html(url)
return pq(page_html)('#js_content')

#存储文章到本地
def save_content_file(self,title,content):
with open(title, 'w') as f:
f.write(content)

#存贮json数据到本地
def save_file(self, content):
' 数据写入文件 '
with open(self.keywords+'/'+self.keywords+'.txt', 'w') as f:
f.write(content)
#自定义log函数，主要是加上时间
def log(self, msg):
print u'%s: %s' % (time.strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S'), msg)
#验证函数
def need_verify(self, selenium_html):
' 有时候对方会封锁ip，这里做一下判断，检测html中是否包含id=verify_change的标签，有的话，代表被重定向了，提醒过一阵子重试 '
return pq(selenium_html)('#verify_change').text() != ''
#创建公众号命名的文件夹
def create_dir(self):
if not os.path.exists(self.keywords):
os.makedirs(self.keywords)

#爬虫主函数
def run(self):
' 爬虫入口函数 '
#Step 0 ：  创建公众号命名的文件夹
self.create_dir()

# Step 1：GET请求到搜狗微信引擎，以微信公众号英文名称作为查询关键字
self.log(u'开始获取，微信公众号英文名为：%s' % self.keywords)
self.log(u'开始调用sougou搜索引擎')
sougou_search_html = self.get_search_result_by_keywords()

# Step 2：从搜索结果页中解析出公众号主页链接
self.log(u'获取sougou_search_html成功，开始抓取公众号对应的主页wx_url')
wx_url = self.get_wx_url_by_sougou_search_html(sougou_search_html)
self.log(u'获取wx_url成功，%s' % wx_url)

# Step 3：Selenium+PhantomJs获取js异步加载渲染后的html
self.log(u'开始调用selenium渲染html')
selenium_html = self.get_selenium_js_html(wx_url)

# Step 4: 检测目标网站是否进行了封锁
if self.need_verify(selenium_html):
self.log(u'爬虫被目标网站封锁，请稍后再试')
else:
# Step 5: 使用PyQuery，从Step 3获取的html中解析出公众号文章列表的数据
self.log(u'调用selenium渲染html完成，开始解析公众号文章')
articles = self.parse_wx_articles_by_html(selenium_html)
self.log(u'抓取到微信文章%d篇' % len(articles))

# Step 6: 把微信文章数据封装成字典的list
self.log(u'开始整合微信文章数据为字典')
articles_list = self.switch_arctiles_to_list(articles)

'''''
json 数据，需要分析json数据的可以把这些注释打开
# Step 7: 把Step 5的字典list转换为Json
self.log(u'整合完成，开始转换为json')
data_json = json.dumps(articles_list)

# Step 8: 写文件
self.log(u'转换为json完成，开始保存json数据到文件')
self.save_file(data_json)
'''
self.log(u'保存完成，程序结束')

# main
#几个可供参考的公众号
#DataBureau
#python6359
#ArchNotes
if __name__ == '__main__':
print u'''''
**************************************************
**    Welcome to Spider of weixin gongzhonghao  **
**         Created on 2017-04-13                **
**         @author: Jimy _Fengqi                **

bb74
**************************************************
'''
prompt=u'Please input weixin_gongzhonghao that you find:'
gongzhonghao=raw_input(prompt)
if not gongzhonghao:
gongzhonghao=u'DataBureau'
weixin_spider(gongzhonghao).run()