Python は、強力なデータ処理機能と Web クローリング機能を備えたエレガントなプログラミング言語です。デジタル時代において、インターネットには大量のデータが溢れており、クローラはデータを取得する重要な手段となっており、Python クローラはデータ分析やマイニングに広く使用されています。
この記事では、Python クローラーを使用して WeChat 公開アカウントの記事情報を取得する方法を紹介します。 WeChat 公式アカウントは、オンラインで記事を公開するための人気のソーシャル メディア プラットフォームであり、多くの企業やセルフメディアのプロモーションとマーケティングのための重要なツールです。
次の手順:
- Python クローラー ライブラリのインストール
Python には、選択できる多くのクローラー ライブラリがあります。この例では、Python クローラー ライブラリ beautifulsoup4 を使用して、WeChat パブリック アカウントの記事情報を抽出します。 pip を使用してこのライブラリをインストールします。
pip install beautifulsoup4
- WeChat パブリック アカウントの履歴記事リンクを取得する
パブリック アカウントの履歴記事を取得するのは非常に簡単です。まず、パブリック アカウントの名前または ID を見つける必要があります。たとえば、「Zen of Python」パブリック アカウントの ID は「Zen-of-Python」です。
WeChat Web版から直接データを取得することは難しいため、記事一覧ページを簡単に取得するツールが必要です。ここでは、WeChat上の各公開アカウントの記事一覧ページを簡単に取得できるSogou WeChat Searchが提供するサービスを利用します。
ブラウザの動作をシミュレートし、検索エンジンを通じて記事一覧ページを取得するには、ロボット フレームワークと Selenium ライブラリをインストールする必要があります。
pip install robotframework pip install robotframework-seleniumlibrary pip install selenium
- 追加の記事情報の取得
各記事リンクについて、記事のタイトル、公開時刻、著者などの追加の記事情報も取得する必要があります。ここでも、 beautifulsoup4 ライブラリを使用してこの情報を抽出します。
次のコード スニペットは、パブリック アカウントの記事リンク、各記事のタイトル、公開時間、閲覧量、いいね! の数をキャプチャできます:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={}".format("Python之禅") # 使用Selenium工具来模拟浏览器操作 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 执行搜索动作 search_box = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="query"]') search_box.send_keys(u"Python之禅") search_box.submit() # 点击搜索结果中的公众号 element = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="news-box"]/ul/li[2]/div[2]/h3/a') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 点击“历史消息”链接 element = driver.find_element_by_xpath('//a[@title="历史消息"]') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 获取文章链接 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') urls = [] for tag in soup.find_all("a", href=True): url = tag["href"] if "mp.weixin.qq.com" in url: urls.append(url) # 获取每篇文章的标题、发布时间、阅读量和点赞数 for url in urls: response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.find('h2', {'class': 'rich_media_title'}).text.strip() date = soup.find('em', {'id': 'post-date'}).text.strip() readnum = soup.find('span', {'class': 'read_num'}).text.strip() likenum = soup.find('span', {'class': 'like_num'}).text.strip() print(title, date, readnum, likenum)
上記はこの記事のPython実戦:WeChatパブリックアカウントクローラーの全内容。このクローラーは、WeChat 公開アカウントの履歴記事から関連情報を取得し、Beautifulsoup4 ライブラリと Selenium ツールを通じてより具体的な抽出処理を実行できます。 Python クローラーを使用してより貴重な情報を発見することに興味がある場合は、この例が優れた出発点となります。
以上がPython での実践的なクローラー戦闘: WeChat パブリック アカウント クローラーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
