如何爬取微信公众号文章(二)

在如何爬取微信公众号(一)中完成了将爬取公众号文章的元数据存入数据库,其中包括文章的连接、标题、发布时间、摘要和封面图片等信息。下面介绍如何根据文章链接来爬取文章内容。

开发环境

  • windows 7 x64
  • python3.7 (Anaconda)
  • vscode 编辑器
  • mongodb4.0 数据库
  • Nosqlbooster mongodb数据库的可视化管理工具

mongodb数据库中以文档格式来存储数据,如一条文章数据是这样存储的。

//Copy from NoSQLBooster for MongoDB free edition. This message does not appear if you are using a registered version.

{
    
    
  "_id": "5e134903dd371d087640065b",
  "aid": "2247518136_1",
  "appmsgid": 2247518136,
  "cover": "https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_jpg/DCftNYRGoKWG0USHVfs1FG2pGKfz0BMUI3FLibHTrYe1a7WMKzZnazCKDJ9OUfuibGbewFqIiakic8MEqDkNiaXHH7w/0?wx_fmt=jpeg",
  "create_time": 1578235906,
  "digest": "三不管地带容易出问题",
  "is_pay_subscribe": 0,
  "item_show_type": 0,
  "itemidx": 1,
  "link": "http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1ODUzNjQ1Mw==&mid=2247518136&idx=1&sn=812ec79199ae793f28770287969d0f2b&chksm=ea0462d2dd73ebc40f6ecc4f1f52fb2a3e0c798ca152aa89cc42b8e77ef6e54234695ad43025#rd",
  "post_date": "2020-01-05",
  "tagid": [],
  "title": "肆虐非洲的“博科圣地”究竟是什么?",
  "update_time": 1578235905
}

里面的link字段为文章的url。
下面我们根据这个url来爬取文章的内容。
爬取文章内容,主要包括文章的html页面,引用的js和css,以及页面中的图片。微信公众号的js和css都是内嵌在页面当中,没有引用的外部文件,所以只需爬取页面中的图片,并将公网的url替换成本地的相对uri即可。
下面看代码。

代码实现

# -*- coding:utf-8 -*-
# written by wlj @2020-1-7 13:52:34
#功能:从数据库读取文章url,将公众号文章爬取到本地
#用法:python get_article.py [本地存储路径] 如python get_article.py wx_articles
import time
import json
import requests,re,sys,os
from requests.packages import urllib3
from bs4 import BeautifulSoup
import hashlib
from pymongo import MongoClient
urllib3.disable_warnings()

#全局变量
#存储路径,去掉前后的连接符
path = sys.argv[1].strip('/').strip('\\')
#静态文件的存储路径
static_path = ''
#HTTP请求的headers
headers = {
    
    
    'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:72.0) Gecko/20100101 Firefox/72.0"
}

#计算x的md5()
def md5(x):
    m = hashlib.md5()
    m.update(x.encode('utf-8'))
    return m.hexdigest()


#根据url爬取文章,article_filename要保存的html文件名
def get_article(url,article_filename):
    global static_path

    #requests会话对象
    s = requests.Session()
    #主页文章页面
    res = s.get(url,headers = headers,verify=False)
    if res.status_code == 200:
        #html文档
        content = res.text
        #使用bs库解析文档结构
        soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
        #找出html中的图片
        for img in soup.find_all('img'):

            #找到图片的url,有的img的图片源在data-src字段中
            img_url = img.attrs.get('src','').strip()
            img_url = img_url if img_url else img.attrs.get('data-src','').strip()
            if img_url:
                #处理img_url是 //xxx.xxx.xx.jpg的情况
                if img_url.startswith('//'):
                    img_url = 'http:'+img_url
                #图片在本地的存储路径,文件名为img_url的md5值
                img_filename = '%s/%s' % (static_path,md5(img_url))
                #图片在本地的相对uri
                local_img_uri = 'static/%s' % md5(img_url)
                #若该图片本地不存在,对其进行下载
                if  not os.path.isfile(img_filename):
                    #请求图片
                    res = s.get(img_url,headers = headers,verify=False)
                    if res.status_code == 200:
                        #保存图片
                        open(img_filename,'wb').write(res.content)
                #将html文档中的互联网url替换成本地的相对uri
                content = content.replace(img_url,local_img_uri)
        #将img标签的data-src替换为src,因为data-src属性不会显示出来
        content = content.replace('data-src','src')
        #保存html文档
        open('%s/%s.html'% (path,article_filename),'w',encoding='utf-8').write(content)
        print(article_filename,'下载完毕!')
                    
#主函数
def main():
    #声明全局变量
    global static_path
    #静态文件的存储路径
    static_path = '%s/static' % path
    #若该路径不存在,将其创建
    if not os.path.isdir(static_path):
        os.makedirs(static_path)
    #mongodb数据库,存储有文章的元数据
    mongo = MongoClient('localhost',27017).wx.gzh
    #作为示例,返回前10条文章数据
    for item in mongo.find({
    
    },limit=10,skip=0):
        #爬取文章,并以"[发布时间]标题.html"保存为本地文件
        get_article(item['link'],'[%s]%s' % (item['post_date'],item['title']))

main()

结果

程序运行结果输出
本地的存储结构
能够离线正常打开

参考资料

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转载自blog.csdn.net/a854596855/article/details/114900667