爬取朋友圈，Get年度关键词

人生苦短，我用Python && C#。

1.引言

最近初学Python，写爬虫上瘾。爬了豆瓣练手，又爬了公司的论坛生成词云分析年度关键词。最近琢磨着2017又仅剩两月了，个人年度关键词是啥？
因此天然想到爬取下本身的微信朋友圈，来个词频分析，生成属于本身的年度关键词词云。

朋友圈的爬取是很是有难度的，由于微信根本没有暴露API入口去爬取数据。
但它山之石，能够攻玉。
经过各类搜索发现，已经有第三方工具能够作到朋友圈的导出。其中微信公众号【出书啦】就提供了这样一种服务，支持朋友圈导出，并排版生成微信书。

而对朋友圈的爬取就是基于【出书啦】爬取朋友圈后生成网页后的二次爬取。
有点爬虫经验的，只要拿到导出朋友圈的URL，后面的爬虫就不足为道了。但本着分享和总结的精神，仍是和你们娓娓道来。

=文中涉及我的隐私内容作了特殊处理=

2.获取朋友圈数据入口

上面已经介绍过了朋友圈的数据爬取是基于【出书啦】微信公众号生成的在线微信书数据的二次爬取。

具体步骤很简单:

1. 关注【出书啦】微信公众号
2. 点击【创做书籍】-->【微信书】-->【开始制做】-->【添加随机分配的出书啦小编为好友便可】
3. 稍等片刻，微信书制做完毕，会收到小编发送的消息提醒，以下图所示。

点击上图的连接，咱们就能够看到按照月份从新排版的朋友圈数据，以下图所示：

至此，咱们拿到朋友圈的数据入口——【出书啦】排版生成的微信书连接。

写过爬虫的，后面就能够直接略过了。
固然，没写过爬虫也不想动手的，也能够把【出书啦】生成的微信书连接留言或私信给我，我帮你获取年度关键词。

3.环境准备

本文所写爬虫基于python2.7 + scrapy + jieba + wordcloud，使用VS Code IDE。

1. Scrapy为Python中比较流行的爬虫框架。
2. Jieba是比较好用的中文分词模块。
3. Wordcloud 用于生成词云。

4.生成爬虫项目

第一步：命令行执行scrapy startproject weixin_moment，生成Scrapy爬虫项目。
第二步：进入建立的weixin_moment目录，执行scrapy genspider 'moment' 'chushu.la'建立朋友圈爬虫。
执行以上两步后的文件夹结构以下：

5.分析数据源

数据的准确抓取，须要对数据源进行准确分析。这一步咱们就要来分析【出书啦】生成的微信书连接的数据加载方式。老规矩，F12开发者工具用起来。

从上图咱们能够看出这是一个get请求，返回的json类型格式数据。

点击Preview页签能够看到以下图所示的数据：

从图中能够看到返回的目录导航数据包，其数据是按月份进行加载的。当点击导航按钮，其加载对应月份的朋友圈数据。

咱们点击【2014-3】再观察网络请求，发现以下请求：

从以上数据咱们能够明细看出，其采用的是用json传参的post的方式请求数据包。点击Preview页签，看到返回的分页JSON数据包。

展开某个节点，咱们能够发现朋友圈数据藏在data/paras节点下。

至此，咱们完成数据的来源分析。

6.蜘蛛来也

完成了数据源分析，咱们只需构造数据请求，并进行正确的数据解析，便可拿到咱们想要的数据！

6.1.请求导航数据包

修改moment.py定义start_requests方法：

bookid = '12345678'  #请填写【出书啦】返回连接中的数字部分
def start_requests(self):
        """
        使用get方式请求导航数据包
        """
        url = 'http://chushu.la/api/book/chushula-{0}?isAjax=1'.format(self.bookid)  #获取目录的url
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

重载parse方法，解析获取到的导航数据包：

def parse(self, response):
        """
        处理获取到的导航数据包
        """
        json_body = json.loads(response.body)  #加载json数据包
        catalogs = json_body['book']['catalogs']  #获取json中的目录数据包

6.2. 发送导航请求，抓取朋友圈数据

根据上面跟踪到发出的http导航请求，要想抓取到朋友圈数据，咱们须要根据发出的请求参数构造参数。

从上图可知，主要包含五个参数：

1. type:"year_month"为默认值
2. year: 年份
3. month: 月份
4. index: 第几页
5. value : 由年月拼接的字符串

继续修改咱们的parse方法，遍历咱们第一步抓取到的导航数据包构造请求参数：

def parse(self, response):
        """
        处理获取到的导航数据包
        """
        json_body = json.loads(response.body)  #加载json数据包
        catalogs = json_body['book']['catalogs']  #获取json中的目录数据包
        url = 'http://chushu.la/api/book/wx/chushula-{0}/pages?isAjax=1'.format(self.bookid) #分页数据url
        start_page = int(catalogs[0]['month'])  #获取起始月份做为index传值
        for catalog in catalogs:
            year = catalog['year']
            month = catalog['month']
            formdata = {
                "type": 'year_month',
                "year": year,
                "month": month,
                "index": str(start_page),
                "value": 'v_{0}{1}'.format(year, month)
            }
            start_page += 1

由于从咱们跟踪到的http请求来看是基于json传参的post请求：
因此咱们要这样发起请求：

yield scrapy.Request(
                url,
                method='POST',
                body=json.dumps(formdata),
                headers={'Content-Type': 'application/json'},
                callback=self.parse_moment)

一样咱们须要定义一个回调函数用来处理返回的朋友圈数据。定义parse_moment方法，根据返回的json数据包进行数据提取：

def parse_moment(self, response):
        """
        朋友圈数据处理
        """
        json_body = json.loads(response.body)
        pages = json_body['pages']
        pattern = re.compile(u"[\u4e00-\u9fa5]+")  #匹配中文
        item = WeixinMomentItem()
        for page in pages:
            if (page['type'] == "weixin_moment_page"):# 仅抓取朋友圈分页数据
                paras = page['data']['paras']
                if paras:
                    moment = ''
                    for content in paras[0]['rows']:
                        result = re.findall(pattern,
                                            content['data'])  #使用正则匹配全部中文朋友圈
                        moment += ''.join(result)
                    item['moment'] = moment
                    item['date'] = page['data']['dateText']#获取时间
                    yield item

以上用到了定义的WeixinMomentItem。修改items.py，作以下修改：

class WeixinMomentItem(scrapy.Item):
    """
    朋友圈Item
    """
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()  #日期
    moment = scrapy.Field()  #朋友圈文字

至此咱们完成爬虫的书写。是否是火烧眉毛跑一下。

6.3. 蜘蛛爬起来

命令行执行scrapy crawl moment -o moment.json，稍等片刻，热乎的朋友圈数据就生成到moment.json文件中了。

7. 分词处理

jieba中文分词提供了便利的接口用于分词和词频统计。咱们直接调用jieba.cut方法便可获得分词结果。在此以前咱们须要加载咱们爬取的朋友圈数据，即保存到moment.json文件中的数据，并拼接全部朋友圈文本传参至jieba.cut便可。
新添加一个analyse.py文件，定义analyse_words方法：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""分析导出的朋友圈数据"""

import json
import os

import jieba
from wordcloud import WordCloud


def analyse_words():
    """
    分析抓取到的朋友圈数据，使用jieba进行分词，使用wordcloud生成词云
    """
    curr_path = os.path.dirname(__file__)  # 当前文件文件夹所在目录
    parent_path = os.path.dirname(curr_path)  # 上层目录
    file_path = os.path.join(parent_path, 'moment.json')
    font_path = os.path.join(parent_path, "simhei.ttf")
    if not os.path.isfile(file_path):
        return
    with open(file_path) as moment_file:
        data = json.load(moment_file)  # 使用json加载文件
        moments = [item.get('moment', '') for item in data]  # 获取朋友圈文字数组
        contents = ' '.join(moments)  # 拼接为长文本
        cut_texts = ' '.join(jieba.cut(contents))  # 使用结巴分词进行中文分词

8. 生成关键词词云

词云须要基于上一步的分词结果生成词云。代码也很简单：

cloud = WordCloud(font_path=font_path)
        wordcloud = cloud.generate(cut_texts)  #生成词云
        wordcloud.to_file('keys.png')  #保存图片
        image = wordcloud.to_image()  # 转化为图片
        image.show()  # 展现图片

最后在文件末尾调用analyse_words()，命令行执行python analyse.py便可生成关键词！

你可能嫌弃以上生成的词云比较丑，不要紧，你可使用wordart作出各类酷炫的效果。

9. 最后

由于【出书啦】未完善反爬机制，因此爬虫写下来也没有什么难度，因此感兴趣的不妨赶忙动手试一试。本文出于学习分享，无恶意窃取数据之意，也请读者不要用于他途！