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

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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)可以進行市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析,作為機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)。

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

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

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

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。

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

進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:

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發(fā)現(xiàn)自己的辛苦寫的干貨技術(shù)文章沒一篇進前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 來進行數(shù)據(jù)分析,進而做數(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。

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