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使用Python获取公众号下所有的文章

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-08-21
目录 导出公众号所有文章 开发者ID与开发者密码 保存数据到CSV文件 导出公众号所有文章 随着互联网的不断发展,网络上兴起了很多的自媒体平台。不用我说,相信大家也能知道当下非
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  • 导出公众号所有文章
  • 开发者ID与开发者密码
  • 保存数据到CSV文件

导出公众号所有文章

随着互联网的不断发展,网络上兴起了很多的自媒体平台。不用我说,相信大家也能知道当下非常流行的平台都有哪些。

可以说凡是比较知名的自媒体,都有自己的公众号。但是平台的创新与出现可谓层出不穷,如果需要入住平台,肯定需要获取原平台的历史资源。

比如说微信公众号,我们就需要获取微信公众号的文章,将其导出后,入住其他的平台,那么如何获取自己公众号下的所有文章呢?

开发者ID与开发者密码

其实,公众号给我们开发中提供了非常友好的接口,并不需要我们一个一个去爬,就可以获取文章的所有链接。

基本配置

如上图所示,我们需要进入公众号主页,然后通过设置与开发-基本配置,找到开发者ID与开发者密码。

因为微信给我们提供了接口专门用于我们获取公众号的文章,具体的接口网址,如下面代码所示:

https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=APPID&secret=APPSECRET

这里的APPID就是开发中ID,APPSECRET就是开发者密码,如下图所示进行获取。

IP白名单

不过,这里有一个IP白名需要注意,为了公众号文章的安全,必须设置IP地址才能获取。如果后面的代码并没有在IP下运行,那么肯定会报错。

IP白名单2
如上图所示,IP白名单是直接设置你的IP地址,设置完成之后点击修改,弹出二维码后用微信扫描即可。

https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/batchget_material?access_token=

这样还不行,因为该网址接口只是获取access_token,也就是访问公众号的令牌,而获取公众号文章的链接是上面这个。

获取Json格式的公众号文章信息

既然已经基本了解了原理,下面我们来通过实战获取所有的公众号标题,链接,描述以及文章的展示图。示例如下:

import requests
import json
import csv

def getGZHJson(appid, secret):
    path = " https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential"
    url = path + "&appid=" + appid + "&secret=" + secret
    result = requests.get(url)
    token = json.loads(result.text)
    access_token = token['access_token']
    data = {
        "type": "news",
        "offset": 0,
        "count": 1,
    }
    headers = {
        'content-type': "application/json",
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
    }
    url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/batchget_material?access_token=' + access_token
    result = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers)
    result.encoding = result.apparent_encoding
    result = json.loads(result.text)
    count = int(result['total_count'])
    gzh_dict = {"news_item": []}
    for i in range(0, count):
        data['offset'] = i
        result = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers)
        result.encoding = result.apparent_encoding
        result = json.loads(result.text)
        for item in result['item'][0]['content']['news_item']:
            temp_dict = {}
            temp_dict['title'] = item["title"]
            temp_dict['digest'] = item["digest"]
            temp_dict['url'] = item["url"]
            temp_dict['thumb_url'] = item["thumb_url"]
            print(temp_dict)
            gzh_dict['news_item'].append(temp_dict)
    return json.dumps(gzh_dict)

getGZHJson('开发者ID', '开发者密码')

这里,我们先来看一下result的原始文本数据,具体如下所示:

total

原始的JSON数据中,有一个非常重要的数据也就是total_count,也就是公众号成立以来,推送的次数。

但是需要注意,公众号可以单次推送一篇,或者单次推送2,3,4篇,并不一直都是一模一样。

而获取哪次推送的数据,你可以通过offset逆向溯源,至于每次是多少篇,则需要通过返回的Json数据news_item有多少个决定。如下图所示:

news_item

所以,我们还有在里面加上一次遍历,第1层遍历的是微信公众号推送的哪天数据,第2层遍历,遍历的是当天发送的篇数。运行之后,效果如下:

获取的数据

参数 含义 title 文章标题 digest 文章描述 url 文章链接 thumb_url 文章展示图

保存数据到CSV文件

当然,我们获取数据并不是为了在控制台去打印,而是为了导出数据。所以,我们将上面的数据打包到CSV文件中保存起来。

示例如下:

result = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers)
result.encoding = result.apparent_encoding
print(result.encoding)
result = json.loads(result.text)
count = int(result['total_count'])

#替换下面的代码
ulist = ["_id", "title", 'digest', 'url', 'thumb_url']
# 保存数据到csv文件
new_item_csv = 'week'
with open('{}.csv'.format(new_item_csv), 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f, dialect='excel')
    writer.writerow(ulist)
    for i in range(0, count):
        data['offset'] = i
        result = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers)
        result.encoding = result.apparent_encoding
        result = json.loads(result.text)
        for item in result['item'][0]['content']['news_item']:
            writer.writerow([count_id, item["title"], item["digest"], item["url"], item["thumb_url"]])
            count_id += 1

这里,只需要改count = int(result[‘total_count'])代码下面的所有数据即可。上面的代码保持不变。

需要额外注意的是,之所以设置result.encoding = result.apparent_encoding,是因为返回数据的编码事先我们并不知道,这样做能保证任何编码都能有效的解析。

运行之后,如下图所示,所有的公众号文章的基本详情就全部获取到了。

数据获取

到此这篇关于使用Python获取公众号下所有的文章的文章就介绍到这了,更多相关Python获取公众号文章内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络!

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