前言

分享一个笔者最近写的 Python 相关的小 demo，爬取某个公众号的所有历史文章，并导出到本地，方便之后在线下环境直接观看。参考了刘志军的小册基于Python实现微信公众号爬虫，有兴趣的同学也可以自行购买。

这个功能还是有一定实际用途的，需求和功能虽然简单明确，但我在开发的过程中，也是遇到了一定的问题，可以说好好的把 Python 爬虫方面的知识复习了一遍。我也将从最基础的抓包开始讲起，希望能提供一个完整爬取流程的简单教程。

抓包

在 Windows 平台，我们经常使用 Fiddler 来进行抓包，笔者使用 Mac，所以比较习惯使用 Charles 来进行抓包。不仅如此，这类工具在开发过程中是非常重要的工具，笔者平时在客户端开发过程中，如果服务端接口还没完成，只要定义好数据结构，通过这类工具的重定向功能，就可以轻易的自己模拟数据来开发了。

用手机抓取 https 接口，需要在手机里安装证书，网上方法很多，我这里就不费篇幅了。

我们打开微信历史消息界面，然后在 Charles 里面找寻接口，通过观察 Response 返回的内容，我们发现了我们需要的请求：

第一页爬取

我们在 Python 中记录下这个 url 和 Header，需要注意的是，这个url请求的数据只是第一页的数据，上拉加载的url接口形式是完全不同的。

 url = "https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?" \
          "action=home&" \
          "__biz=MjM5ODIyMTE0MA==&" \
          "scene=124&" \
          "devicetype=android-23&" \
          "version=26060532&" \
          "lang=zh_CN&" \
          "nettype=WIFI&" \
          "a8scene=3&" \
          "pass_ticket=Pu%2FH3aPR7f%2FzgA52T%2Bv4fU9wSWkY5tgGGgAXWewji2dqpMDrjaxUbBR%2Fmo2e%2FaMX&wx_header=1"

headers = """
Host: mp.weixin.qq.com
Connection: keep-alive
User-Agent: Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0.1; NX531J Build/MMB29M; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/6.2 TBS/044030 Mobile Safari/537.36 MicroMessenger/6.6.5.1280(0x26060532) NetType/WIFI Language/zh_CN
x-wechat-key: b97b0a94956e0cb26093b03bcbfb059796e335db8c12a8036cdff0191103874cee2a5045062b4058d71c848ab74c8b256570c9a9547fe2eb9572b1a762f9cea43f91428b4a31bf5618a8c61c00da7287
x-wechat-uin: MTMzNjE3ODYyMQ%3D%3D
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,image/wxpic,image/sharpp,image/apng,*/*;q=0.8
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept-Language: zh-CN,en-US;q=0.8
Cookie: sd_userid=96301522585723838; sd_cookie_crttime=1522585723838; pgv_pvid=1151171120; tvfe_boss_uuid=92a513a6354c3896; rewardsn=; wxtokenkey=777; wxuin=1336178621; devicetype=android-23; version=26060532; lang=zh_CN; pass_ticket=Pu/H3aPR7f/zgA52T+v4fU9wSWkY5tgGGgAXWewji2dqpMDrjaxUbBR/mo2e/aMX; wap_sid2=CL3vkf0EEnBSWHFYWmVoZVpOMjU0cnBpSUhiLWF2cmZHVVVLVWZrWUp4QVRlclVVOTRwS1hmMGNUR0VJaXp1RlVzbGViM2wtZnVfakZVd21RcGxxbzI3U3R3cmtYYlUycXpLU0FzcGJFSm1ESkZsYVhzSzhBd0FBMLbQ5dcFOA1AlU4=
Q-UA2: QV=3&PL=ADR&PR=WX&PP=com.tencent.mm&PPVN=6.6.5&TBSVC=43603&CO=BK&COVC=044030&PB=GE&VE=GA&DE=PHONE&CHID=0&LCID=9422&MO= NX531J &RL=1080*1920&OS=6.0.1&API=23
Q-GUID: 6a875f18ea5ba76bb6afb9ca13b788cb
Q-Auth: 31045b957cf33acf31e40be2f3e71c5217597676a9729f1b
"""

这个请求返回的是一个 H5 界面，并不是我们期望的是一个 JSON 文件，但没关系，通过我们的 xml 解析器，我们始终可以通过细致的观察，找寻我们需要的信息。我们发现，下面这段代码，隐藏着前十条文章的数据列表。

def extract_data(html_content):
   rex = "msgList = '({.*?})'"
   pattern = re.compile(pattern=rex, flags=re.S)
   match = pattern.search(html_content)
   if match:
       data = match.group(1)
       data = html.unescape(data)
       data = json.loads(data)
       articles = data.get("list")
       articles_lists = dict()
       for item in articles:
           if item.get("app_msg_ext_info"):
               articles_lists[item["app_msg_ext_info"]["title"]] = item["app_msg_ext_info"]["content_url"]
       return articles_lists

我们可以通过正则来提取出这部分数据，保存在 json 中，现在让我们来分析下数据：

article = {'app_msg_ext_info': 
               {'title': '那些对印度的误解与偏见',
                'copyright_stat': 11,
                'is_multi': 1,
                'content': '',
                'author': 'WeaponZhi',
                'subtype': 9,
                'del_flag': 1,
                'fileid': ,
                'content_url': 'http:\\/\\/mp....',
                ''
                'digest': '提到印度，你首先会想到什么',
                'cover': 'http:\\/\\/mmbiz.qpic.cn\\...',
                'multi_app_msg_item_list': [{'fileid': 861719336,
                                             'content_url': 'http:\\/\\/mp...',
                                             'content': '', 'copyright_stat': 11,
                                             'cover': 'http:\\/\\/mmbiz.qpic.cn',
                                             'del_flag': 1,
                                             'digest': '携程再努努力就快赶上百度了',
                                             '...

根据我们历史文章的样式，以及我们需要的数据和需求，笔者抽取了每篇文章的几个重要字段：

title：文章标题
content_url：文章链接
digest：摘要
multi_app_msg_item_list：同时发送的其他文章的字段列表

multi_app_msg_item_list 字段就是一组多图文数据列表，在微信里的展现形式是这样的

现在我们拿到了每篇文章的具体链接 content_url，后面我们需要做的就是请求这个url，从中抽取文章内容，再把内容以一定的格式保存在文件中即可。

headers = headers_to_dict(headers)
response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
if '<title>验证</title>' in response.text:
   raise Exception("获取微信公众号文章失败，可能是因为你的请求参数有误，请重新获取")
data = extract_data(response.text)
rex = r'\\/'
for item in data:
   pattern = re.sub(rex, '/', html.unescape(data.get(item)))
   response = requests.get(pattern, headers=headers, verify=False)
   parser_text_to_file(item, response.text)

def parser_text_to_file(title, article_content):
   soup = BeautifulSoup(article_content, 'html.parser', from_encoding='utf8')
   node = soup.find(id="js_content")
   write_text_to_file(title, node)


def write_text_to_file(title, node):
   contents = node.descendants
   for item in contents:
       if isinstance(item, NavigableString):
           with open(title, "a", encoding="utf-8") as f:
               f.write(str(item))
               f.write('\n\n')

这里我们写了一个验证判断，为了防止过度的爬取操作，爬取历史文章的接口 Cookie 只能有一定的有效时间，如果你在爬取过程中发现获取数据失败，那你就需要重新进入界面然后更新代码中的 Header 中的Cookie了，我们在后面的文章中对这个问题将进行具体解析。

实际上上面的代码就是这个小 demo 的业务核心了，我们现在只处理了历史文章前十篇的内容，下篇文章我将通过加载更多接口，将一个公众号所有文章爬取出来，更有意思的自然还在后面。

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