怎樣基于Python實現微信公眾號爬蟲進行數據分析

這篇文章給大家介紹怎樣基于Python實現微信公眾號爬蟲進行數據分析，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

學爬蟲有什么用

網絡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的人都可以學習爬蟲，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，對數據的依賴越來越重要，數據主要的來源就是通過爬蟲獲取，通過爬取獲取數據可以進行市場調研和數據分析，作為機器學習和數據挖掘的原始數據。

爬蟲技術有一條清晰的進階成長路線，從爬蟲到數據分析再到數據挖掘，最后可進階為人工智能機器學習等方向。

而我們今天要討論的微信公眾號爬蟲則可以為新媒體內容提供運營策略。

通過爬蟲分析，發現前4年我在公眾號基本沒寫什么文章，直到 2016 才開始有點內容，寫得最多的是 2017年，一共寫了 139 篇文章。

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超過1萬，10萬+更是望而止步。

通過爬蟲統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

   
   

發現自己的辛苦寫的干貨技術文章沒一篇進前5名（^_^^_^），這是娛樂至上的時代，真正在學習的人只是少數，所以，你應該知道為什么半年還入不了門的原因

此外，從數據中還可以挖掘出更多有價值的信息，比如哪個時間段發文閱讀量會高，什么樣的標題會影響閱讀數等等。

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據，就需要通過抓包來分析數據請求，使用 Fiddler、Charles 等代理工具來抓包分析請求的構造原理，再用 Requests 等網絡請求模塊模擬微信向服務器發起請求獲得響應數據，數據經過過濾、清洗就可以用 Pandas 來進行數據分析，進而做數據可視化展示。

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細節，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之路。

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