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Python中的爬蟲實(shí)戰(zhàn)：微信公眾號(hào)爬蟲

Jun 10, 2023 am 09:01 AM
python 微信公眾號(hào) 爬蟲

Python是一種優(yōu)雅的程式語言，擁有強(qiáng)大的資料處理和網(wǎng)路爬蟲功能。在這個(gè)數(shù)位時(shí)代，網(wǎng)路上充滿了大量的數(shù)據(jù)，爬蟲已成為獲取數(shù)據(jù)的重要手段，因此，Python爬蟲在數(shù)據(jù)分析和挖掘方面有著廣泛的應(yīng)用。

在本文中，我們將介紹如何使用Python爬蟲來獲取微信公眾號(hào)文章資訊。微信公眾號(hào)是一種流行的社群媒體平臺(tái)，用於線上發(fā)布文章，是許多公司和自媒體推廣和行銷的重要工具。

以下是步驟：

  1. 安裝Python爬蟲庫

Python有許多爬蟲庫可供選擇。本例我們將使用python爬蟲庫beautifulsoup4來抽取微信公眾號(hào)文章資訊。使用pip安裝這個(gè)函式庫：

pip install beautifulsoup4
  1. 取得微信公眾號(hào)歷史文章連結(jié)

要抓取一個(gè)公眾號(hào)的歷史文章很簡(jiǎn)單。首先我們要找出這個(gè)公眾號(hào)的名稱或ID，例如：「Python之禪」公眾號(hào)的ID是「Zen-of-Python」。

微信網(wǎng)頁版的資料很難直接抓取，因此，我們需要工具來輕鬆取得到文章清單頁面。在本例中，我將使用搜狗微信搜尋提供的服務(wù)，它可以輕鬆地取得每個(gè)公眾號(hào)在微信上的文章列表頁面。

我們需要安裝Robot framework和Selenium庫來模擬瀏覽器操作，透過搜尋引擎來取得文章清單頁面。 

pip install robotframework
pip install robotframework-seleniumlibrary
pip install selenium
  1. 獲取額外的文章信息

對(duì)於每個(gè)文章鏈接，我們還需要獲取一些額外的文章信息，例如文章標(biāo)題、發(fā)佈時(shí)間、作者等。同樣，我們將使用beautifulsoup4函式庫來抽取這些資訊。

下面是程式碼片段，可以抓取公眾號(hào)文章鏈接，以及每篇文章的標(biāo)題、發(fā)佈時(shí)間、閱讀量和點(diǎn)讚數(shù)：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={}".format("Python之禪")

# 使用Selenium工具來模擬瀏覽器操作
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)

# 執(zhí)行搜索動(dòng)作
search_box = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="query"]')
search_box.send_keys(u"Python之禪")
search_box.submit()

# 點(diǎn)擊搜索結(jié)果中的公眾號(hào)
element = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="news-box"]/ul/li[2]/div[2]/h3/a')
element.click()

# 等待頁面加載
time.sleep(3)

# 點(diǎn)擊“歷史消息”鏈接
element = driver.find_element_by_xpath('//a[@title="歷史消息"]')
element.click()

# 等待頁面加載
time.sleep(3)

# 獲取文章鏈接
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)

# 獲取每篇文章的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、閱讀量和點(diǎn)贊數(shù)
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)

以上是本文的Python實(shí)戰(zhàn)：微信公眾號(hào)爬蟲的全部?jī)?nèi)容。此爬蟲可以獲取微信公眾號(hào)歷史文章中的相關(guān)信息，並透過beautifulsoup4庫和Selenium工具進(jìn)行更具體的抽取處理。如果你有興趣使用Python爬蟲來發(fā)掘更多有價(jià)值的信息，本例將是一個(gè)偉大的起點(diǎn)。

以上是Python中的爬蟲實(shí)戰(zhàn)：微信公眾號(hào)爬蟲的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！

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用戶語音輸入通過前端JavaScript的MediaRecorderAPI捕獲並發(fā)送至PHP後端；2.PHP將音頻保存為臨時(shí)文件後調(diào)用STTAPI（如Google或百度語音識(shí)別）轉(zhuǎn)換為文本；3.PHP將文本發(fā)送至AI服務(wù)（如OpenAIGPT）獲取智能回復(fù)；4.PHP再調(diào)用TTSAPI（如百度或Google語音合成）將回復(fù)轉(zhuǎn)為語音文件；5.PHP將語音文件流式返回前端播放，完成交互。整個(gè)流程由PHP主導(dǎo)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與錯(cuò)誤處理，確保各環(huán)節(jié)無縫銜接。

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本文為您精選了多個(gè)頂級(jí)的Python“成品”項(xiàng)目網(wǎng)站與高水平“大片”級(jí)學(xué)習(xí)資源入口。無論您是想尋找開發(fā)靈感、觀摩學(xué)習(xí)大師級(jí)的源代碼，還是系統(tǒng)性地提昇實(shí)戰(zhàn)能力，這些平臺(tái)都是不容錯(cuò)過的寶庫，能幫助您快速成長為Python高手。

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收集用戶行為數(shù)據(jù)需通過PHP記錄瀏覽、搜索、購買等信息至數(shù)據(jù)庫，並清洗分析以挖掘興趣偏好；2.推薦算法選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)特徵決定：基於內(nèi)容、協(xié)同過濾、規(guī)則或混合推薦；3.協(xié)同過濾在PHP中可實(shí)現(xiàn)為計(jì)算用戶餘弦相似度、選K近鄰、加權(quán)預(yù)測(cè)評(píng)分並推薦高分商品；4.性能評(píng)估用準(zhǔn)確率、召回率、F1值及CTR、轉(zhuǎn)化率並通過A/B測(cè)試驗(yàn)證效果；5.冷啟動(dòng)問題可通過商品屬性、用戶註冊(cè)信息、熱門推薦和專家評(píng)價(jià)緩解；6.性能優(yōu)化手段包括緩存推薦結(jié)果、異步處理、分佈式計(jì)算與SQL查詢優(yōu)化，從而提升推薦效率與用戶體驗(yàn)。

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選擇合適的PHP框架需根據(jù)項(xiàng)目需求綜合考慮：Laravel適合快速開發(fā)，提供EloquentORM和Blade模板引擎，便於數(shù)據(jù)庫操作和動(dòng)態(tài)表單渲染；Symfony更靈活，適合複雜系統(tǒng)；CodeIgniter輕量，適用於對(duì)性能要求較高的簡(jiǎn)單應(yīng)用。 2.確保AI模型準(zhǔn)確性需從高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、合理選擇評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1值）、定期性能評(píng)估與模型調(diào)優(yōu)入手，並通過單元測(cè)試和集成測(cè)試保障代碼質(zhì)量，同時(shí)持續(xù)監(jiān)控輸入數(shù)據(jù)以防止數(shù)據(jù)漂移。 3.保護(hù)用戶隱私需採取多項(xiàng)措施：對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)（如AES

python seaborn關(guān)節(jié)圖示例 python seaborn關(guān)節(jié)圖示例 Jul 26, 2025 am 08:11 AM

使用Seaborn的jointplot可快速可視化兩個(gè)變量間的關(guān)係及各自分佈；2.基礎(chǔ)散點(diǎn)圖通過sns.jointplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",kind="scatter")實(shí)現(xiàn)，中心為散點(diǎn)圖，上下和右側(cè)顯示直方圖；3.添加回歸線和密度信息可用kind="reg"，並結(jié)合marginal_kws設(shè)置邊緣圖樣式；4.數(shù)據(jù)量大時(shí)推薦kind="hex"，用

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1.PHP在AI內(nèi)容推薦系統(tǒng)中主要承擔(dān)數(shù)據(jù)收集、API通信、業(yè)務(wù)規(guī)則處理、緩存優(yōu)化與推薦展示等角色，而非直接執(zhí)行複雜模型訓(xùn)練；2.系統(tǒng)通過PHP收集用戶行為與內(nèi)容數(shù)據(jù)，調(diào)用後端AI服務(wù)（如Python模型）獲取推薦結(jié)果，並利用Redis緩存提升性能；3.基礎(chǔ)推薦算法如協(xié)同過濾或內(nèi)容相似度可在PHP中實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)邏輯，但大規(guī)模計(jì)算仍依賴專業(yè)AI服務(wù)；4.優(yōu)化需關(guān)注實(shí)時(shí)性、冷啟動(dòng)、多樣性及反饋閉環(huán)，挑戰(zhàn)包括高並發(fā)性能、模型更新平穩(wěn)性、數(shù)據(jù)合規(guī)與推薦可解釋性，PHP需協(xié)同消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)庫與前端共同構(gòu)建穩(wěn)

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PHP開發(fā)AI文本摘要的核心是作為協(xié)調(diào)器調(diào)用外部AI服務(wù)API（如OpenAI、HuggingFace），實(shí)現(xiàn)文本預(yù)處理、API請(qǐng)求、響應(yīng)解析與結(jié)果展示；2.局限性在於計(jì)算性能弱、AI生態(tài)薄弱，應(yīng)對(duì)策略為藉力API、服務(wù)解耦和異步處理；3.模型選擇需權(quán)衡摘要質(zhì)量、成本、延遲、並發(fā)、數(shù)據(jù)隱私，推薦使用GPT或BART/T5等抽象式模型；4.性能優(yōu)化包括緩存、異步隊(duì)列、批量處理和就近區(qū)域選擇，錯(cuò)誤處理需覆蓋限流重試、網(wǎng)絡(luò)超時(shí)、密鑰安全、輸入驗(yàn)證及日誌記錄，以確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。

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