Python은 강력한 데이터 처리 및 웹 크롤링 기능을 갖춘 우아한 프로그래밍 언어입니다. 디지털 시대에 인터넷은 엄청난 양의 데이터로 가득 차 있으며, 크롤러는 데이터를 얻는 중요한 수단이 되었습니다. 따라서 데이터 분석 및 마이닝에 Python 크롤러가 널리 사용됩니다.
이 기사에서는 Python 크롤러를 사용하여 WeChat 공개 계정 기사 정보를 얻는 방법을 소개합니다. WeChat 공식 계정은 온라인에 기사를 게시하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이며 많은 기업과 셀프 미디어의 홍보 및 마케팅을 위한 중요한 도구입니다.
단계는 다음과 같습니다.
- Python 크롤러 라이브러리 설치
Python에는 선택할 수 있는 크롤러 라이브러리가 많이 있습니다. 이 예에서는 Python 크롤러 라이브러리 beautifulsoup4를 사용하여 WeChat 공개 계정 기사 정보를 추출합니다. pip를 사용하여 이 라이브러리를 설치하세요.
pip install beautifulsoup4
- WeChat 공개 계정의 역사적인 기사 링크 받기
공개 계정의 역사적인 기사를 가져오는 것은 매우 간단합니다. 먼저 공식 계정의 이름이나 ID를 찾아야 합니다. 예를 들어 "Zen of Python" 공식 계정의 ID는 "Zen-of-Python"입니다.
WeChat 웹 버전에서는 데이터를 직접 캡처하기가 어렵기 때문에 기사 목록 페이지를 쉽게 얻을 수 있는 도구가 필요합니다. 이번 예시에서는 위챗의 각 공개 계정의 기사 목록 페이지를 쉽게 얻을 수 있는 Sogou WeChat Search에서 제공하는 서비스를 사용하겠습니다.
브라우저 작동을 시뮬레이션하고 검색 엔진을 통해 기사 목록 페이지를 얻으려면 Robot 프레임워크와 Selenium 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install robotframework pip install robotframework-seleniumlibrary pip install selenium
- 추가 기사 정보 가져오기
각 기사 링크에 대해 기사 제목, 출판 시간, 저자 등과 같은 추가 기사 정보도 가져와야 합니다. 이번에도 beautifulsoup4 라이브러리를 사용하여 이 정보를 추출하겠습니다.
다음은 공개 계정 기사의 링크와 각 기사의 제목, 발행 시간, 읽은 양, 좋아요 수를 캡처할 수 있는 코드 조각입니다.
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)
위는 이것에 대한 Python 실제 전투입니다. 기사: WeChat 공개 계정 크롤러의 전체 콘텐츠입니다. 이 크롤러는 WeChat 공개 계정의 과거 기사에서 관련 정보를 얻을 수 있으며 beautifulsoup4 라이브러리 및 Selenium 도구를 통해 보다 구체적인 추출 처리를 수행할 수 있습니다. 더 가치 있는 정보를 찾기 위해 Python 크롤러를 사용하는 데 관심이 있다면 이 예가 좋은 출발점이 될 것입니다.
위 내용은 Python의 실제 크롤러 전투: WeChat 공개 계정 크롤러의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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