怎樣基于Python實現(xiàn)微信公眾號爬蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

這篇文章給大家介紹怎樣基于Python實現(xiàn)微信公眾號爬蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

學(xué)爬蟲有什么用

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一個非常注重實踐性而且實用性很強(qiáng)的編程技能，它不是程序員的專屬技能，任何具有一定編程基礎(chǔ)的人都可以學(xué)習(xí)爬蟲，寫爬蟲分析股票走勢，上鏈家爬房源分析房價趨勢，爬知乎、爬豆瓣、爬新浪微博、爬影評，等等

人工智能時代，對數(shù)據(jù)的依賴越來越重要，數(shù)據(jù)主要的來源就是通過爬蟲獲取，通過爬取獲取數(shù)據(jù)可以進(jìn)行市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，作為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)。

爬蟲技術(shù)有一條清晰的進(jìn)階成長路線，從爬蟲到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)挖掘，最后可進(jìn)階為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等方向。

而我們今天要討論的微信公眾號爬蟲則可以為新媒體內(nèi)容提供運營策略。

通過爬蟲分析，發(fā)現(xiàn)前4年我在公眾號基本沒寫什么文章，直到 2016 才開始有點內(nèi)容，寫得最多的是 2017年，一共寫了 139 篇文章。

進(jìn)而看到近兩年的閱讀量趨勢在逐步上升，從2017年初開始，最低閱讀量大概只有 800 噌噌地增長到了7000~8000，遺憾的是至今沒一篇文章的閱讀數(shù)超過1萬，10萬+更是望而止步。

通過爬蟲統(tǒng)計分析刷選出閱讀量最高的5篇文章是：

1. 微軟考慮將 Python 作為 Excel 官方腳本語言 8229

2. Python是怎么火起來的 8045

3. 如何快速入門Python 7726

4. Python爬蟲知識點梳理 7641

5. 推薦幾個公眾號 7438

   
   

發(fā)現(xiàn)自己的辛苦寫的干貨技術(shù)文章沒一篇進(jìn)前5名（^_^^_^），這是娛樂至上的時代，真正在學(xué)習(xí)的人只是少數(shù)，所以，你應(yīng)該知道為什么半年還入不了門的原因

此外，從數(shù)據(jù)中還可以挖掘出更多有價值的信息，比如哪個時間段發(fā)文閱讀量會高，什么樣的標(biāo)題會影響閱讀數(shù)等等。

如何爬蟲微信公眾號文章？

微信是封閉的平臺，公眾號沒有對外的統(tǒng)一 Web 平臺開放給大眾，我們只能另辟蹊徑，從微信客戶端入手，要想從微信中獲取這些數(shù)據(jù)，就需要通過抓包來分析數(shù)據(jù)請求，使用 Fiddler、Charles 等代理工具來抓包分析請求的構(gòu)造原理，再用 Requests 等網(wǎng)絡(luò)請求模塊模擬微信向服務(wù)器發(fā)起請求獲得響應(yīng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過過濾、清洗就可以用 Pandas 來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而做數(shù)據(jù)可視化展示。

以上是用Python爬微信公眾號文章的一個基本的思路，其中一定有很多實現(xiàn)細(xì)節(jié)，只有你真正去實踐嘗試之后才知道里面有哪些坑，采坑填坑是一個程序員的必經(jīng)之路。

關(guān)于怎樣基于Python實現(xiàn)微信公眾號爬蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)分析就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。