Python 数据可视化：Python 大佬有哪些？

（给Python开发者加星标，提升Python技能）

作者：法纳斯特（本文来自作者投稿，简介见末尾）

之前讲了代理池以及Cookies的相关知识，这里针对搜狗搜索微信公众号文章的爬取，将它俩实践一下。 

在崔大的书里面，他是用代理IP来应对搜狗的反爬措施，因为同一IP访问网页过于频繁，就会跳转验证码页面。 

不过时代在进步，搜狗搜索的反爬也在更新，现在它是IP加Cookies双重把关。

/ 01 / 网页分析

获取微信公众号文章信息，标题、开头、公众号、发布时间。

请求方式为GET，请求网址为红框部分，后面的信息没什么用。

/ 02 / 反爬破解

什么时候出现上图这种情况呢？

两种，一种同一个IP重复访问页面，另一种同一个Cookies重复访问页面。

两个都有，挂的更快！完整爬取我只成功了一次...

因为我最开始就是先什么都不设置，然后就出现验证码页面。然后用了代理IP，还是会跳转验证码页面，直到最后改变Cookies，才成功爬取。

01  代理IP设置

def get_proxies(i):
    """
    获取代理IP
    """
    df = pd.read_csv('sg_effective_ip.csv', header=None, names=["proxy_type", "proxy_url"])
    proxy_type = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_type'])]
    proxy_url = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_url'])]
    proxies = {proxy_type[i]: proxy_url[i]}
    return proxies

代理的获取以及使用这里就不赘述了，前面的文章有提到，有兴趣的小伙伴可以自行去看看。

经过我两天的实践，免费IP确实没什么用，两下子就把我真实IP揪出来了。

02  Cookies设置

def get_cookies_snuid():
    """
    获取SNUID值
    """
    time.sleep(float(random.randint(2, 5)))
    url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=2&s_from=input&query=python&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_="
    headers = {"Cookie": "ABTEST=你的参数;IPLOC=CN3301;SUID=你的参数;SUIR=你的参数"}
    # HEAD请求,请求资源的首部
    response = requests.head(url, headers=headers).headers
    result = re.findall('SNUID=(.*?); expires', response['Set-Cookie'])
    SNUID = result[0]
    return SNUID

总的来说，Cookies的设置是整个反爬中最重要的，而其中的关键便是动态改变SNUID值。

这里就不详细说其中缘由，毕竟我也是在网上看大神的帖子才领悟到的，而且领悟的还很浅。

成功爬取100页就只有一次，75页，50页，甚至到最后一爬就挂的情况都出现了...

我可不想身陷「爬-反爬-反反爬」的泥潭之中，爬虫之后的事情才是我的真正目的，比如数据分析，数据可视化。

所以干票大的赶紧溜，只能膜拜搜狗工程师。

/ 03 / 数据获取

01  构造请求头

head = """
Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8
Accept-Encoding:gzip, deflate
Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.9
Connection:keep-alive
Host:weixin.sogou.com
Referer:'http://weixin.sogou.com/',
Upgrade-Insecure-Requests:1
User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36
"""

# 不包含SNUID值
cookie = '你的Cookies'

def str_to_dict(header):
    """
    构造请求头,可以在不同函数里构造不同的请求头
    """
    header_dict = {}
    header = header.split('\n')
    for h in header:
        h = h.strip()
        if h:
            k, v = h.split(':', 1)
            header_dict[k] = v.strip()
    return header_dict

02  获取网页信息

def get_message():
    """
    获取网页相关信息
    """
    failed_list = []
    for i in range(1, 101):
        print('第' + str(i) + '页')
        print(float(random.randint(15, 20)))
        # 设置延时,这里是度娘查到的,说要设置15s延迟以上,不会被封
        time.sleep(float(random.randint(15, 20)))
        # 每10页换一次SNUID值
        if (i-1) % 10 == 0:
            value = get_cookies_snuid()
            snuid = 'SNUID=' + value + ';'
        # 设置Cookies
        cookies = cookie + snuid
        url = 'http://weixin.sogou.com/weixin?query=python&type=2&page=' + str(i) + '&ie=utf8'
        host = cookies + '\n'
        header = head + host
        headers = str_to_dict(header)
        # 设置代理IP
        proxies = get_proxies(i)
        try:
            response = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies)
            html = response.text
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            data = soup.find_all('ul', {'class': 'news-list'})
            lis = data[0].find_all('li')
            for j in (range(len(lis))):

                h3 = lis[j].find_all('h3')
                #print(h3[0].get_text().replace('\n', ''))
                title = h3[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，')

                p = lis[j].find_all('p')
                #print(p[0].get_text())
                article = p[0].get_text().replace(',', '，')

                a = lis[j].find_all('a', {'class': 'account'})
                #print(a[0].get_text())
                name = a[0].get_text()

                span = lis[j].find_all('span', {'class': 's2'})
                cmp = re.findall("\d{10}", span[0].get_text())
                #print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0]))) + '\n')
                date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0])))

                with open('sg_articles.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
                    f.write(title + ',' + article + ',' + name + ',' + date + '\n')
            print('第' + str(i) + '页成功')
        except Exception as e:
            print('第' + str(i) + '页失败')
            failed_list.append(i)
            continue
    # 获取失败页码
    print(failed_list)


def main():
    get_message()


if __name__ == '__main__':
    main()

最后成功获取数据。

/ 04 / 数据可视化

01  微信文章发布数量TOP10

这里对搜索过来的微信文章进行排序，发现了这十位Python大佬。

这里其实特想知道他们是团队运营，还是个人运营。不过不管了，先关注去。

这个结果可能也与我用Python这个关键词去搜索有关，一看公众号名字都是带有Python的(CSDN例外)。

from pyecharts import Bar
import pandas as pd

df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])

list1 = []
for j in df['date']:
    # 获取文章发布年份
    time = j.split('-')[0]
    list1.append(time)
df['year'] = list1

# 选取发布时间为2018年的文章，并对其统计
df = df.loc[df['year'] == '2018']
place_message = df.groupby(['name'])
place_com = place_message['name'].agg(['count'])
place_com.reset_index(inplace=True)
place_com_last = place_com.sort_index()
dom = place_com_last.sort_values('count', ascending=False)[0:10]

attr = dom['name']
v1 = dom['count']
bar = Bar("微信文章发布数量TOP10", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_rotate=30, yaxis_label_textsize=10, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render("微信文章发布数量TOP10.html")

02  微信文章发布时间分布

因为这里发现搜索到的文章会有2018年以前的，这里予以删除，并且验证剩下文章的发布时间。

毕竟信息讲究时效性，如果我搜索获取的都是老掉牙的信息，就没什么意思了，更何况还是在一直在变化的互联网行业。

import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts import Bar

df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])

list1 = []
list2 = []
for j in df['date']:
    # 获取文章发布年份及月份
    time_1 = j.split('-')[0]
    time_2 = j.split('-')[1]
    list1.append(time_1)
    list2.append(time_2)
df['year'] = list1
df['month'] = list2

# 选取发布时间为2018年的文章，并对其进行月份统计
df = df.loc[df['year'] == '2018']
month_message = df.groupby(['month'])
month_com = month_message['month'].agg(['count'])
month_com.reset_index(inplace=True)
month_com_last = month_com.sort_index()

attr = ["{}".format(str(i) + '月') for i in range(1, 12)]
v1 = np.array(month_com_last['count'])
v1 = ["{}".format(int(i)) for i in v1]
bar = Bar("微信文章发布时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True)
bar.render("微信文章发布时间分布.html")

03  标题、文章开头词云

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import jieba

df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])

text = ''
# for line in df['article'].astype(str):(前文词云代码)
for line in df['title']:
    text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))
backgroud_Image = plt.imread('python_logo.jpg')
wc = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=backgroud_Image,
    font_path='C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF',
    max_words=2000,
    max_font_size=150,
    random_state=30
)
wc.generate_from_text(text)
img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func=img_colors)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
# wc.to_file("文章.jpg")(前文词云代码)
wc.to_file("标题.jpg")
print('生成词云成功!')

公众号文章标题词云，因为是以Python这个关键词去搜索的，那么必然少不了Python。

然后词云里出现的的爬虫，数据分析，机器学习，人工智能。就便知道Python目前的主要用途啦！

不过Python还可用于Web开发，GUI开发等，这里没有体现，显然不是主流。

【本文作者】

法纳斯特，Python爱好者，专注爬虫，数据分析及可视化

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